JP7744987B2 - 機能推奨システム及び機能推奨方法 - Google Patents

Description

本発明は、医用装置で実行可能な機能をユーザに推奨する機能推奨システム及び機能推奨方法に関する。

血液、尿などの生体サンプルの定性・定量分析を行う分析装置などの医用装置の高度化に伴い、医用装置は、様々な機能を有するようになっている。例えば、特許文献１には、試薬の交換推奨時間帯を表示部に表示する機能を有する分析装置が開示されている。特許文献１の分析装置は、複数の試薬を用いて検体検査を行う自動分析装置であって、過去の測定履歴を記憶する記録部を有する。そして、特許文献１の分析装置は、過去の測定履歴に基づき当日の使用状況を予測し、予測した当日の使用状況及び複数の試薬の残量に基づき、試薬の交換を行う交換推奨時間帯を表示する。

特開２０１９-４５４４６号公報

一般的に、病院や検査専門機関において分析装置等の医用装置を使用する検査技師は、資格取得の過程において、医用装置を使用した経験が乏しく、業務に配属されて初めて医用装置を触ることが多い。そのため、新人の検査技師は、医用装置の詳しい運用方法や自施設の使用状況に有効な機能を把握していないことが多い。医用装置の操作マニュアル、トレーニング、ユーザ会等で情報収集を行うことは可能である。しかし、操作マニュアルは、量が多いことが多く、操作マニュアルから情報収集を行うためには、時間と手間がかかる。また、トレーニングやユーザ会は、地理的な制約として開催地まで遠くて参加できなかったり、時間的な制約として開催時間に時間を確保できなかったりする。また、新しい機能がリリースされても、ユーザは、既存の使用方法を踏襲し続ける場合が多く、新しい機能を効果的に使用することができていない場合がある。

本発明は、医用装置に搭載される様々な機能を効果的に使用する高度且つ複雑な業務をユーザに負担させることなく、医用装置の使用状況に適した有益な機能を推奨する技術を提供する。

本発明は、医用装置で実行可能な機能をユーザに推奨する機能推奨システムであって、医用装置の稼働状況を示す稼働情報を記憶する稼働情報記録部と、医用装置で実行される機能を推奨するための利用条件を含む機能情報を記憶する機能情報記録部と、稼働情報と利用条件とに基づいて、利用条件に対応する機能を推奨機能として出力する推奨機能演算部と、を備える。

本発明によれば、医用装置に搭載される様々な機能を効果的に使用する高度且つ複雑な業務をユーザに負担させることなく、医用装置の使用状況に適した有益な機能を推奨することができる。

実施例１の機能推奨システムの全体構成を示す図である。 実施例４の機能推奨システムの全体構成を示す図である。 実施例５の機能推奨システムの全体構成を示す図である。 稼働情報と機能情報を示す図である。 医用装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 クラウドのハードウェア構成を示すブロック図である。 推奨する機能を算出するための条件を設定する設定画面等である。 推奨機能演算部が実行する処理フローである。 医用装置の使用状況のレビューを算出するための条件を設定する設定画面等である。 医用装置の使用状況のレビューを示す画面等である。 評価演算部が実行する処理フローである。 推奨機能を適用した医用装置における使用状況の予測レビューを示す画面等である。 他の施設の医用装置の使用状況のレビューを示す画面等である。 類似施設演算部が実行する処理フローである。 実施例２の推奨機能演算部が実行する処理フローである。 実施例３の推奨する機能を出力する学習済みモデルを構築する図である。 実施例３の学習済みモデルの構築フローを示す。 実施例３の推奨する機能を出力する学習済みモデルを示す図である。 実施例３の学習済みモデルが推奨する機能を出力する処理フローである。

本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。

＜実施例１＞
実施例１の医用装置１０２は、機能推奨システム１を有する。施設１０１には、１又は複数の医用装置１０２が設置されている。医用装置１０２は、ネットワークを介してクラウド１０７に通信可能に接続されている。クラウド１０７は、他の施設１１０に設置される１又は複数の医用装置ともネットワークを介して通信可能に接続されている。

（医用装置）
医用装置１０２は、検体を分析する分析装置、及び、検体の前処理や後処理を行う処理装置等の医用装置である。医用装置１０２は、医用装置であれば、分析装置や処理装置に限定されない。つまり、本発明の医用装置は、ヒトや動物の診断、治療、又は予防を目的とする装置である。例えば、医用装置１０２は、Ｘ線ＣＴ（computed tomography）、ＭＲＩ（magnetic resonance imaging）、ペースメーカ、人工透析装置、内視鏡等の様々な装置を含む。

医用装置１０２の機能推奨システム１は、稼働情報記録部１０３と、機能情報記録部１０４と、演算部１０５と、表示制御部１１４と、を有する。稼働情報記録部１０３は、医用装置１０２の稼働状況を示す稼働情報を記録する。具体的には、稼働情報記録部１０３は、医用装置１０２が使用した消耗品（試薬など）の使用履歴、医用装置１０２が行う検査の依頼内容を示す検査依頼情報、医用装置１０２で行った検査の検査結果、医用装置１０２で行った検査に要したターンアラウンドタイム、医用装置１０２の操作履歴、医用装置１０２で発生したイベント履歴、医用装置１０２で発生したアラーム履歴、医用装置１０２のシステム設定情報、医用装置１０２の稼働時間、医用装置１０２の部品の交換時期及び使用時間、医用装置１０２で消費した水量及び電気量、等の稼働情報２０１を記録する。

図２は、医用装置の稼働情報を示す図である。図２（ａ）は、稼働情報記録部１０３が記録する医用装置１０２の稼働情報を示している。図２（ａ）では、稼働情報２０１のうちの医用装置１０２の操作履歴のみを示しており、医用装置１０２の操作履歴は、操作した時刻、操作履歴の内容、及び、医用装置１０２の状態を含み、稼働日毎に時系列で記憶されている。図２（ｂ）及び（ｃ）は、機能情報記録部１０４が記憶する機能情報２０２及び２０３を示す図である。機能情報２０２及び２０３は、医用装置１０２の利用を効率化するための機能に関する情報である。機能情報２０２及び２０３の各々は、機能名、稼働情報、利用条件及び効果を含む。機能名は、機能の名称を示す。稼働情報は、機能を推奨するために必要な稼働情報の種類を示し、利用条件は、機能を推奨するための条件である。利用条件は、稼働情報で示された種類の稼働情報（図２（ｂ）では、操作履歴、図２（ｃ）では、イベント履歴及び検査依頼情報）についての条件である。

機能情報２０２は、ラックレセプション機能に関する情報であって、操作履歴が利用条件を満たした場合に、推奨機能としてユーザに提示される。具体的には、１日に２回以上、操作履歴の装置状態が“準備”から“分析”に遷移した場合に、ラックレセプション機能が推奨機能としてユーザに提示される。ラックレセプション機能の効果は、オペレーションのスタート回数の削減である。また、機能情報２０３は、ストップウォッシング機能に関する情報であって、イベント履歴及び検査依頼情報が利用条件を満たした場合に、推奨機能としてユーザに提示される。具体的には、イベント履歴が“試薬交換”から“洗浄動作”に変化し、且つ、検査依頼情報が検査種類“Ａ”から“Ｂ”に変化した場合に、ストップウォッシング機能が推奨機能としてユーザに提示される。

図１Ａに示すように、演算部１０５は、推奨機能演算部１１１、評価演算部１１２、及び、類似施設演算部１１３を含む。推奨機能演算部１１１は、稼働情報記録部１０３が記録する稼働情報及び機能情報記録部１０４が記録する機能情報に基づいて、医用装置１０２の利用がより効率的になる機能を、推奨機能として算出する。これにより、医用装置１０２に搭載される様々な機能を効果的に使用する高度且つ複雑な業務をユーザに負担させることなく、医用装置１０２の使用状況に適した有益な機能をユーザに推奨することができる。

評価演算部１１２は、稼働情報記録部１０３が記録した稼働情報に基づいて、現在の医用装置１０２の使用状況のレビューを算出する。これにより、検査技師等は、医用装置１０２の現在の使用状況の評価を確認することができる。また、評価演算部１１２は、推奨機能演算部１１１によって推奨された機能及び稼働情報記録部１０３が記録した稼働情報に基づいて、当該推奨された機能を用いたと仮定したときの使用状況の予測レビューを算出する。これにより、検査技師等は、推奨された機能を用いた場合に、医用装置１０２の使用状況の評価の予測を確認することができる。この評価演算部１１２は、算出した使用状況のレビュー及び使用状況の予測レビューを、グラフや数値でユーザに提示する。

類似施設演算部１１３は、評価演算部１１２により算出された使用状況のレビューを客観的に理解し易くするために、類似施設における使用状況のレビューを算出する。類似施設演算部１１３は、評価演算部１１２により算出された使用状況のレビューを、他の施設の使用状況のレビューと比較して出力する。なお、類似施設演算部１１３は、類似施設における医用装置の使用状況のレビューを算出しても良いし、他の施設にある複数の医用装置をまとめた類似施設の使用状況のレビューを算出しても良い。また、類似施設演算部１１３は、評価演算部１１２により算出された使用状況のレビューと比較せず、独立して、類似施設における使用状況のレビューを算出しても良い。機能推奨システム１が類似施設演算部１１３を備えることによって、検査技師等は、医用装置１０２だけでなく、他の医用装置や類似施設の使用状況のレビューを確認することができる。

表示制御部１１４は、演算部１０５が算出した結果を、医用装置１０２の表示部３４０に表示する。検査技師などは、表示部３４０に表示された結果を確認して、推奨機能を医用装置１０２に適用するかどうかを判断することができる。

次に、実施例１の医用装置１０２のハード構成について説明する。図３は、実施例１の医用装置のハードウェア構成を示す図である。実施例１の医用装置１０２は、搬送部３１０と、処理部３２０と、制御部３３０と、表示部３４０と、を有する。搬送部３１０は、血液、髄液、尿等の検体や試薬を所定の位置まで搬送する機能を有する。処理部３２０は、搬送部３１０によって搬送された検体を分取し、反応容器に分注する。また、処理部３２０は、搬送部３１０によって搬送された試薬を分取し、反応容器に分注する。また、処理部３２０は、反応容器内の検体及び試薬を攪拌し、当該攪拌された反応容器内の反応液に光を照射する。反応液を投下した光は、光度計で測定されて、制御部３３０に出力される。表示部３４０は、液晶表示部や検査技師などの操作を受け付けるタッチセンサを有し、演算部１０５が算出した結果を表示する。

制御部３３０は、プロセッサ３３１と、通信インターフェース３３２（以下、インターフェースをＩ／Ｆと略記する）と、主記憶装置３３３と、補助記憶装置３３４と、入出力Ｉ／Ｆ３３５と、上記した各モジュールを通信可能に接続するバス３３６と、を有する。入出力Ｉ／Ｆ３３５には、表示部３４０が接続されている。

プロセッサ３３１は、医用装置１０２の各部の動作の制御を行う中央処理演算装置である。プロセッサ３３１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等である。プロセッサ３３１は、補助記憶装置３３４に記憶されたプログラムを主記憶装置３３３の作業領域に実行可能に展開する。主記憶装置３３３は、プロセッサ３３１が実行するプログラム、当該プロセッサが処理するデータ等を記憶する。主記憶装置３３３は、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等である。補助記憶装置３３４は、各種のプログラムおよび各種のデータを記憶する。補助記憶装置３３４は、例えば、ＯＳ（Operating System）、各種プログラム、各種テーブル等を記憶する。補助記憶装置３３４は、不揮発性半導体メモリ（フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM））を含むシリコンディスク、ソリッドステートドライブ装置、ハードディスク（ＨＤＤ、Hard Disk Drive）装置等である。

通信Ｉ／Ｆ３３２は、ネットワークを介して医用装置１０２をクラウド１０７に通信可能に接続するためのインターフェースである。入出力Ｉ／Ｆ３３５は、入出力Ｉ／Ｆ３３５に接続される入力デバイスを操作するユーザからの操作指示等を受け付ける。入力デバイスは、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス、マイクロフォン等である。また、入出力Ｉ／Ｆ３３５には、例えば、ＬＣＤ、ＥＬ（Electroluminescence）パネル、有機ＥＬパネル等の表示部３４０、プリンタ、スピーカ等の出力デバイスを接続することが可能である。入出力Ｉ／Ｆ３３５は、プロセッサ３３１で処理されるデータや情報、主記憶装置３３３や補助記憶装置３３４に記憶されるデータや情報を出力デバイスに出力する。

プロセッサ３３１及び主記憶装置３３３を備える制御部３３０は、プログラムを実行することによって、上記した、稼働情報記録部１０３、機能情報記録部１０４、演算部１０５、及び、表示制御部１１４、として機能する。実施例１の稼働情報記録部１０３、機能情報記録部１０４、推奨機能演算部１１１、評価演算部１１２、類似施設演算部１１３及び表示制御部１１４は、ソフトウェアモジュールであるが、ＡＳＩＣ等のハードウェアモジュールで構成しても良い。また、稼働情報記録部１０３、機能情報記録部１０４、推奨機能演算部１１１、評価演算部１１２、類似施設演算部１１３及び表示制御部１１４の一部がソフトウェアモジュールで、残りの一部がハードウェアモジュールであっても良い。

（クラウド）
クラウド１０７は、クラウド１０７に接続されている他の施設１１０の医用装置の稼働情報１０８や機能情報１０９を収集して、記憶する。他の施設１１０の医用装置は、クラウド１０７からの要求に従って、稼働情報１０８や機能情報１０９をクラウド１０７に送信しても良いし、自発的に、稼働情報１０８や機能情報１０９をクラウド１０７に送信しても良い。また、施設１０１の医用装置１０２をクラウド１０７と通信可能に接続することによって、医用装置１０２は、ユーザに推奨する機能として、医用装置１０２が持っていないがクラウド１０７が持っている新規の機能情報を、ネットワークを介して外部装置であるクラウド１０７から取得することができる。そして、医用装置１０２は、クラウド１０７から取得した新規の機能を検査技師などに推奨することができる。また、医用装置１０２は、クラウド１０７から配信される配信情報を使って、機能情報記録部１０４が記録する機能情報をアップデートしたり、新規機能を追加したりすることができる。

図４に示すように、クラウド１０７は、プロセッサ４０１と、通信Ｉ／Ｆ４０２と、主記憶装置４０３と、補助記憶装置４０４と、入出力Ｉ／Ｆ４０５と、上記した各モジュールを通信可能に接続するバス４０６と、を有する。クラウド１０７は、１台のサーバ等のコンピュータであっても良いし、複数台のサーバ等のコンピュータが連携したものであっても良い。

プロセッサ４０１は、クラウド１０７の各部の動作の制御を行う中央処理演算装置である。プロセッサ４０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等である。プロセッサ４０１は、補助記憶装置４０４に記憶されたプログラムを主記憶装置４０３の作業領域に実行可能に展開する。主記憶装置４０３は、プロセッサ４０１が実行するプログラム、当該プロセッサが処理するデータ等を記憶する。主記憶装置４０３は、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等である。補助記憶装置４０４は、各種のプログラムおよび各種のデータを記憶する。補助記憶装置４０４は、例えば、ＯＳ（Operating System）、各種プログラム、各種テーブル等を記憶する。補助記憶装置４０４は、不揮発性半導体メモリ（フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM））を含むシリコンディスク、ソリッドステートドライブ装置、ハードディスク（ＨＤＤ、Hard Disk Drive）装置等である。

通信Ｉ／Ｆ４０２は、ネットワークを介してクラウド１０７を医用装置１０２や他の施設１１０の医用装置と通信可能に接続するためのインターフェースである。入出力Ｉ／Ｆ４０５は、入出力Ｉ／Ｆ４０５に接続される入力デバイスを操作するクラウド１０７のオペレータからの操作指示等を受け付ける。入力デバイスは、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス、マイクロフォン等である。また、入出力Ｉ／Ｆ４０５には、例えば、ＬＣＤ、ＥＬ（Electroluminescence）パネル、有機ＥＬパネル等の表示デバイス、プリンタ、スピーカ等の出力デバイスを接続することが可能である。入出力Ｉ／Ｆ４０５は、プロセッサ４０１で処理されるデータや情報、主記憶装置４０３や補助記憶装置４０４に記憶されるデータや情報を出力デバイスに出力する。

（推奨機能の算出方法）
図５及び図６を用いて、医用装置１０２が有する複数の機能の中からユーザに推奨する機能を提示する方法について説明する。図５は、推奨する機能を算出するための条件を設定する設定画面等である。図６は、推奨機能演算部が実行する処理フローである。

図５（ａ）に示すように、ユーザは、医用装置１０２の入出力装置を介して、推奨する機能を算出する条件を予め設定することができる。図５（ａ）に示した設定画面５０１は、推奨された機能を自動で適用するか否かを設定するチェックボックス５１１と、推奨する機能を算出するタイミングを設定するプルダウンメニュー５１２と、稼働情報２０１の範囲を設定するプルダウンメニュー５１３と、を有する。例えば、プルダウンメニュー５１２で“毎月初め”を設定し、且つ、プルダウンメニュー５１３で“一か月”を設定しておけば、毎月初めに、先月一か月分の稼働情報２０１に基づいて、推奨する機能を自動的に算出することができる。

また、設定画面５０１は、推奨した機能を適用する旨を通知する機能を有効にするか否かを設定するチェックボックス５１４と、クラウド１０７上の機能情報を参照するか否かを設定するチェックボックス５１５と、を有する。また、設定画面５０１は、設定画面５０１の範囲の設定を反映させることをキャンセルするキャンセルボタン５１６と、設定画面５０１の範囲の設定を確定するＯＫボタン５１７と、を有する。

ユーザは、医用装置１０２の入出力装置を介して、推奨する機能を算出するために使用する稼働情報２０１の範囲を設定することができる。図５（ｂ）に示すように、ユーザは、稼働情報２０１の範囲を詳細に設定することができる。図５（ｂ）に示した設定画面５０２は、機能を推奨するための稼働情報２０１の範囲の始期を設定する入力ボックス５２１と、稼働情報２０１の範囲の終期を設定する入力ボックス５２２と、を有する。また、設定画面５０２は、稼働情報２０１の範囲の設定をキャンセルするキャンセルボタン５２３と、稼働情報２０１の範囲の設定を確定するＲｕｎボタン５２４と、を有する。図５（ｂ）のＲｕｎボタン５２４の選択に従って、図６の処理フローが開始する。

図５（ｃ）に示すように、推奨機能演算部１１１によって算出された１又は複数の推奨機能は、一覧画面５０３に表示される。一覧画面５０３は、推奨された機能毎に設けられたチェックボックス５３１、５３２及び５３３を有する。チェックボックス５３１～５３３の何れか又は全部にチェックされた状態で、一覧画面５０３の“選択した機能を適用する”５３４を選択すると、チェックされた機能が医用装置１０２に適用される。なお、チェックボックス５１１がチェックされていると、“選択した機能を適用する”５３４を選択しなくても、自動的に推奨された機能が医用装置１０２に適用される。なお、一覧画面５０３には、推奨された機能の詳細を確認するためのリンク５３５が設けられている。

次に、図６を参照して、推奨機能演算部１１１が実行する処理フローを説明する。この処理フローは、機能推奨方法を示す。ユーザは、特定の機能についてのみの検証するのか、すべての機能を検証するのか、を選択することが可能である。特定の機能についてのみの検証の場合は、短時間で特定の機能を推奨するか否かを算出することができる。

推奨機能演算部１１１は、検証する機能が決まっているか確認する（Ｓ６０１）。検証する機能が決まっていない場合は（Ｓ６０１：Ｎｏ）、推奨機能演算部１１１は、機能情報記録部１０４が記憶する全ての機能の機能情報の利用条件を参照する(Ｓ６０２)。検証する機能が決まっている場合は（Ｓ６０１：Ｙｅｓ）、推奨機能演算部１１１は、特定の機能の機能情報の利用条件を参照する(Ｓ６０３)。また、医用装置１０２がクラウド１０７と接続されている場合は、推奨機能演算部１１１は、医用装置１０２に記憶されていない新規の機能の機能情報の利用条件についても、クラウド１０７から参照することができる。

推奨機能演算部１１１は、Ｓ６０２又はＳ６０３で参照した利用条件と、稼働情報記録部１０３が記録した稼働情報２０１とを照合する（Ｓ６０４）。このとき、参照する稼働情報２０１の範囲は、図５（ｂ）の画面において逐一設定することもできるし、図５（ａ）の画面において定期的な期間とすることもできる。

参照した利用条件と合致する稼働情報２０１がある場合は（Ｓ６０４：Ｙｅｓ）、推奨機能演算部１１１は、稼働情報２０１と合致した利用条件に対応する機能を推奨機能として出力する(Ｓ６０５)。推奨機能演算部１１１によって算出された推奨機能は、図５（ｃ）に示すように、表示部３４０に表示される。稼働情報２０１と合致した利用条件がない場合は（Ｓ６０４：Ｎｏ）、処理を終了する。

図６の処理フローは、ユーザの指示により開始しても良いし、図５（ａ）のプルダウンメニュー５１２から選択したタイミングで開始しても良い。プルダウンメニュー５１２から定期的なタイミングを選択すると、推奨する機能を定期的に自動で算出することが可能となる。また、医用装置１０２に新規機能が追加された場合に、追加された新規機能についても、稼働情報２０１に基づいて、新規機能が推奨可能な環境かどうかを算出し、自動又は手動で推奨された新規機能を医用装置１０２に適応させてもよい。

次に、図６の処理フローを参照して、ラックレセプション機能が推奨されるケースを具体的に説明する。まず、ラックレセプション機能について説明する。ラックレセプション機能は、任意に設定できる閾値の時間と、機能の有効/無効と、をパラメータとして有する。医用装置１０２がスタンバイ状態で継続している時間が設定した閾値の時間内であれば、スタンバイ状態から休止状態になることを禁止することができる。医用装置１０２は、スタンバイ状態が所定時間継続すると、自動的に休止状態に移行し、エネルギーの消費を低減しようとする。休止状態になった後、検体が投入されると、医用装置１０２は、オペレーションスタートを行い、準備動作を行う。そのため、準備動作の分だけ、検体の測定までに手間と時間を要することになる。

ラックレセプション機能を有効にすると、スタンバイ状態に移行してから設定した閾値の時間内であれば、五月雨式に検体が投入されても、医用装置１０２が休止状態に移行するのを禁止することができる。このため、検体の投入のたびに、準備動作が実行されるのを防止することができる。

図２に示すように、ラックレセプション機能に関する機能情報２０２は、１日に２回以上、操作履歴の装置状態が“準備”から“分析”に遷移した場合に、ラックレセプション機能が推奨機能としてユーザに提示される。

図６の処理フローでは、推奨機能演算部１１１は、Ｓ６０１がＹｅｓの場合及びＮｏの場合ともに、ラックレセプション機能の機能情報２０２から利用条件を参照する(Ｓ６０２、Ｓ６０３)。機能情報２０２の利用条件は“１日に２回以上、操作履歴の装置状態が“準備”から“分析”に遷移する”ことである。次に、推奨機能演算部１１１は、Ｓ６０２又はＳ６０３で参照した利用条件と、稼働情報記録部１０３が記録した稼働情報（ここでは、操作履歴（図２（ｂ）参照））とを照合する（Ｓ６０４）。図２（ａ）に示すように、稼働情報２０１の操作履歴では、８：３０～８：４０及び１３：２０～１３：３０に、医用装置１０２の状態が準備から分析になっているので、稼働情報２０１がラックレセプション機能の利用条件に合致する(Ｓ６０４)。稼働情報２０１が利用条件に合致する場合、ラックレセプション機能を用いると、医用装置１０２の使用状況が改善する。そのため、推奨機能演算部１１１は、ラックレセプション機能を推奨機能として出力する(Ｓ６０５)。

なお、ラックレセプション機能は、パラメータとして閾値の時間を有するため、ラックレセプション機能を推奨するときには、閾値の時間を設定するようユーザを促しても良い。

実施例１は、ラックレセプション機能以外の機能を推奨することもできる。例えば、推奨機能演算部１１１は、図２（ｃ）に示したストップウォッシング機能を推奨することもできる。ストップウォッシング機能は、指定した検査項目間でのセル洗浄動作を抑制する機能である。通常、検査項目間では、キャリーオーバーを防ぐためセル洗浄動作を実施するが、キャリーオーバーし易い特定の状況を除いて、セル洗浄動作を抑制して、水や洗浄剤の使用量を抑えることが望ましい。ストップウォッシング機能を使用すると、指定した検査項目間でのセル洗浄動作を抑制することが可能となる。推奨機能演算部１１１は、稼働情報２０１のイベント履歴や検査依頼情報と、ストップウォッシング機能の利用条件とを照合し（Ｓ６０２、Ｓ６０３）、合致しているのであれば（Ｓ６０４：Ｙｅｓ）、ストップウォッシング機能を推奨機能として出力する（Ｓ６０５）。

（使用状況のレビュー）
実施例１の医用装置１０２は、医用装置１０２の使用状況のレビューをユーザに提示することができる。また、実施例１の医用装置１０２は、推奨した機能の適用前後のレビューの差異を提示することもできる。これにより、ユーザは、提示されたレビューを確認して、推奨された機能を医用装置１０２に適用するか否かを検討することができる。

図７は、医用装置の使用状況のレビューを算出するための条件を設定する設定画面等である。図８は、医用装置の使用状況のレビューを示す画面等である。図９は、評価演算部が実行する処理フローである。

図７（ａ）に示すように、ユーザは、医用装置１０２の入力装置を介して、使用状況のレビューを算出する条件を予め設定することができる。図７（ａ）に示した設定画面７０１は、使用状況のレビューを自動で算出するか否かを設定するチェックボックス７１１と、使用状況のレビューを算出するタイミングを設定するプルダウンメニュー７１２と、稼働情報２０１の範囲を設定するプルダウンメニュー７１３と、を有する。例えば、プルダウンメニュー７１２で“毎月初め”を設定し、且つ、プルダウンメニュー７１３で“一か月”を設定しておけば、毎月初めに、先月一か月分の稼働情報２０１に基づいて、使用状況のレビューを自動的に算出することができる。

また、設定画面７０１は、使用状況のレビューとして表示するレポート項目を設定する領域７１４と、使用状況のレビューとして表示する評価項目を設定する領域７１５と、を有する。また、設定画面７０１は、設定画面７０１の範囲の設定を反映させることをキャンセルするキャンセルボタン７１６と、設定画面７０１の範囲の設定を確定するＯＫボタン７１７と、を有する。

ユーザは、医用装置１０２の入出力装置を介して、使用状況のレビューを算出するために使用する稼働情報２０１の範囲を設定することができる。図７（ｂ）に示すように、ユーザは、稼働情報２０１の範囲を詳細に設定することができる。図７（ｂ）に示した設定画面７０２は、使用状況のレビューを算出するための稼働情報２０１の範囲の始期を設定する入力ボックス７２１と、稼働情報２０１の範囲の終期を設定する入力ボックス７２２と、を有する。また、設定画面７０２は、稼働情報２０１の範囲の設定をキャンセルするキャンセルボタン７２３と、稼働情報２０１の範囲の設定を確定するＲｕｎボタン７２４と、を有する。図７（ｂ）のＲｕｎボタン７２４の選択に従って、図９の処理フローが実行される。

図８（ａ）は、使用状況のレビューを示すレビュー画面であり、図８（ｂ）は、推奨された機能の一覧を示す一覧画面であり、図８（ｃ）は、他の施設の使用状況のレビューの一覧を示す他施設レビュー画面である。

評価演算部１１２は、指定された範囲の稼働情報２０１に基づいて、医用装置１０２の使用状況のレビューを算出する。図８（ａ）のレビュー画面８０１は、指定された稼働情報２０１の範囲を表示する期間表示領域８０２と、設定されたレポート項目についての医用装置１０２の稼働内容を示すレポート８０３と、稼働情報２０１に基づいて評価演算部１１２が算出した評価をグラフィカルなレーダーチャートとして表示する評価８０４と、を有する。また、レビュー画面８０１は、推奨機能演算部１１１によって推奨される機能を見るためのリンク８０５と、類似施設演算部１１３によって提供される他の施設のレビューを見るためのリンク８０６と、を有する。

リンク８０５が選択されると、図８（ｂ）の一覧画面８０７が表示され、リンク８０６が選択されると、図８（ｃ）の他施設レビュー画面８０９が表示される。一覧画面８０７の一覧画面５０３と共通する部分の説明は、割愛する。一覧画面８０７は、推奨された機能を適用したときの評価を確認するためのリンク８０８を有する。また、この一覧画面８０７において選択した機能を、医用装置１０２に適用することも可能である。リンク８０８が選択されると、図１０の予測レビュー画面１００１が表示される。図１０の予測レビュー画面１００１については、後述する。リンク８０５が選択されると、推奨機能演算部１１１が図６の処理フローを実行し、図８（ｂ）のように推奨する機能を算出する。

リンク８０６が選択されると、図８（ｃ）の他施設レビュー画面８０９が表示される。この他施設レビュー画面８０９には、施設ごとに使用状況の評価が数値化されて表示されている。また、他施設レビュー画面８０９のリンク８１０を選択することによって、他施設の評価の詳細を表示することができる。

図８（ａ）のレビュー画面８０１のレポート８０３及び評価８０４の項目は、それぞれ、図７（ａ）の領域７１４と領域７１５で設定された項目である。なお、このレポート８０３及び評価８０４の項目は、領域７１４と領域７１５で設定された項目に限らず、デフォルトの項目であっても良い。

レポート８０３は、稼働情報記録部１０３が記録した稼働情報２０１に基づいて構成される。ここで、レポート８０３の各項目ついて説明する。検査数は、医用装置１０２がプルダウンメニュー７１３や設定画面７０２で設定した稼働情報２０１の範囲（以下、測定範囲と呼ぶ）で検査した検体の数を示す。緊急検査数は、測定範囲内に検査した緊急検体の数を示す。検査項目数は、測定範囲中に依頼した検査項目の種類数を示す。平均TATは、測定範囲中に検査した全ての検体の検査にかかったターンアラウンドタイムの平均値を示す。平均オペレーションタイム(OPS)は、測定範囲中に医用装置１０２が検体の検査及びそれに付随するセル洗浄などの準備動作のために再スタートした回数の１日の平均の値を示す。最大メンテ超過日数は、定期的なメンテナンスの必要な部品のうち、メンテナンス周期を一番超過している日数を示す。平均消費水量は、１回の検体の検査に消費した水量の平均を示す。

なお、レポート８０３の項目は、サマリーレポートとしてのあくまで一例であり、今後のソフトウェアのアップデートに伴い項目の変更、追加などの更新がされる可能性がある。例えば、ユーザの要望があれば、稼働情報から医用装置１０２で使用した電力量の項目や、アラートの回数、医用装置１０２のダウンタイムといった項目を追加することも、可能である。

図８の評価８０４は、稼働情報記録部１０３が記録した稼働情報２０１に基づいて算出されたグラフィカルなレーダーチャートである。レーダーチャートは、各項目の評価値と、評価値の合計値と、を含む。評価８０４を数値のみで表示することも可能であるが、グラフィカルなレーダーチャートとすることによって、ユーザは医用装置の使用状況を直感的に把握し易くする。レーダーチャートは、例えば、稼働率、TAT効率、環境効率、正常運用度、操作効率の５つの項目を含む。そして、各項目を最大20点且つ最小0点とし、合計点が最大100点になるようにしている。合計点が100点になるよう調整するため、項目数に応じて各項目の最大点は、内部で変動する。各項目で最大点以上や0点以下になる場合は、切り捨てる。各項目の値の計算方法は、例えば以下のようになる。

稼働率は、測定範囲中に、検体の分析のために医用装置１０２を稼働させている時間の割合を示す。計算方法の例として、各測定日の分析のために稼働している時間を、１日の推奨分析時間で割った値とする方法がある。ここで、１日の推奨分析時間は、医用装置１０２が１日に分析のために稼働する時間の目安の値を固定値として設定する。例えば、稼働情報から、１日の平均使用時間が6時間である場合に、推奨分析時間を7時間と仮定すると、この項目の点数は、20×6/7=17点(小数点以下を切り捨て)と計算できる。推奨分析時間は7時間として20点以上になる場合は切り捨てるとしているが、24時間として最大20点としてもよい。

TAT効率は、検査に要するTAT(ターンアラウンドタイム)の効率を示す。検査に要するTATとは、医用装置１０２に検体を投入し、検査結果が出力されるまでの時間を想定している。患者から血液を採取し、患者に検査結果を報告するまでの時間を検査のTATと定義しても良い。計算方法の例として、平均TATから最小TATを引いた値を、許容最大TATから最小TATを引いた値で割った値を基に算出する方法がある。ここで、平均TATは、測定期間内に分析した１つ以上の検体の検査のターンアラウンドタイムの平均値である。最小TATは、検体検査にかかる最小の時間を固定値として設定し、最大許容TATは、検体検査にかけられる最大の時間を固定値として設定する。例えば、稼働情報から、平均のTATが15分であった場合に、最小TATを10分、最大許容TATを30分と仮定すると、この項目の点数は、20×(1-(15-10)/(30-10))=15点と計算できる。

操作効率は、より少ない操作で効率的に装置を使用できていることの指標を示す。計算方法の例として、平均OPS(オペレーションスタート回数)から１を引いた値を、最大OPSから１を引いた値で割った値を基に算出する方法がある。ここで、平均OPSは、測定期間中の１日のオペレーションスタート回数の平均値である。最大OPSは、１日に許容できるオペレーションスタートの回数を固有値として設定する。例えば、稼働情報から、平均OPSが3回であった場合に、最大OPSを5回と仮定すると、この項目の点数は、20×(1-(3-1)/(5-1))=10点(小数点以下を切り捨て)と計算できる。

正常運用度は、装置のメンテナンスが正常に行われていることの指標を示す。計算方法の例として、メンテナンス周期からメンテナンス周期を超えて使用している日数を引いた値を、メンテナンス周期で割った値を基に算出する方法がある。例えば、メンテナンス周期が1か月の部品AとBがあり、Aはメンテナンス周期を1日、Bは周期を2日超過していると仮定した場合は、この項目の点数は、20×(30-1)/30×(1/2)+20×(30-2)/30×(1/2)=19点と計算できる。

環境効率は、消費した資源とそれによって検査できた効率を示す。測定期間中の１検体に消費した平均消費水量から、１検体の検査に使用する最小の消費水量を引いた値を、１検体の許容最大消費水量から、１検体の最小消費水量を引いた値で割った値を基に算出する方法がある。ここで１検体の最小の消費水量と許容最大消費水量は、固有値として設定する。例えば、平均消費水量が10mlの場合に、最小を5ml、許容最大を30mlと仮定すると、この項目の点数は、20×(1-(10-5)/(30-5))=16点と計算できる。
各項目に関する説明や、値の計算方法については、レーダーチャートの各項目名を選択することでポップアップとして表示することも可能とする。

項目毎に算出した評価の値は、評価８０４のレーダーチャートの各値として表示される。各値の合計値は、レーダーチャートの中心に、数値として表示される。例えば、上記で説明した点数を合算した77（=17+15+10+19+16）点が、レーダーチャートの中心に表示される。

上記した評価８０４の項目とその計算方法は、一例であって、今後のソフトウェアのアップデートに伴い、項目が変更されたり追加されたりする可能性がある。例えば、ユーザの要望があれば、医用装置１０２の運用コストと検査により得られる利益とに基づいて計算した費用対効果が良い項目などを追加することも可能である。また、環境効率の項目を、水量に限らず、消費電力量に置き換えて計算することも可能である。

次に、図９を参照して、評価演算部１１２が実行する処理フローを説明する。図７（ｂ）のＲｕｎボタン７２４の選択に従って、図９の処理フローが開始する。評価演算部１１２は、稼働情報記録部１０３によって記憶された稼働情報２０１を参照し、測定範囲内の稼働情報を抽出する（Ｓ９０１）。次に、評価演算部１１２は、抽出した稼働情報を、レポート８０３の各項目に分類し、集計する（Ｓ９０２）。評価演算部１１２は、集計した結果を、レポート８０３として、出力する（Ｓ９０３）。次に、評価演算部１１２は、上述した計算式を用いて、稼働情報２０１から各項目の評価の値を算出する（Ｓ９０４）。また、評価演算部１１２は、各項目の評価の値の合計も算出する（Ｓ９０５）。そして、評価演算部１１２は、評価８０４のように、レーダーチャートと数値とを出力する（Ｓ９０６）。評価演算部１１２は、医用装置１０２の使用状況のレビューを可視化することによって、医用装置１０２の運用方法の見直しや医用装置１０２が有する機能を採用するための検討をサポートすることが可能になる。

（推奨機能を適用した場合における使用状況の予測レビュー）
図１０は、推奨機能演算部によって推奨された機能を適用した場合における使用状況のレビューを示す画面等である。図１０（ａ）は、推奨された機能を適用した場合における使用状況の予測レビューを示す予測レビュー画面であり、図１０（ｂ）は、推奨された機能の利用条件に合致した稼働情報を示す画面であり、図１０（ｃ）は、推奨された機能のマニュアルを示す図である。

評価演算部１１２は、指定された範囲の稼働情報２０１に基づいて、推奨された機能（図１０では、機能Ａ）を医用装置１０２に適用した場合における使用状況の予測レビューを算出する。図１０（ａ）の予測レビュー画面１００１は、指定された稼働情報２０１の範囲を表示する期間表示領域１００２と、設定されたレポート項目についての医用装置１０２の稼働内容を示すレポート１００３と、を有する。また、予測レビュー画面１００１は、稼働情報２０１に基づいて評価演算部１１２が算出した評価をグラフィカルなレーダーチャートとして表示する評価１００４を有する。期間表示領域１００２、レポート１００３及び評価１００４の、期間表示領域８０２、レポート８０３及び評価８０４と共通する部分は、適宜その説明を割愛する。稼働情報２０１の範囲を指定することによって、例えば、直近の稼働情報を指定することによって、直近の稼働状況において推奨された機能を適用した場合の効果を確認することができる。

レポート１００３は、図８のレポート８０３と比較して、機能Ａを適用した場合に効果が表れた値が強調されるように、効果が表れた項目及び数値にマーカー１００９がされている。評価１００４は、図６の評価８０４と比較して、機能Ａを適用した場合に変化した評価項目の値をユーザが認識できるように、変化した項目のレーダーチャートを図８のレーダーチャートと重ねて表示する。図１０のレーダーチャート１０１０では、機能Ａを適用した場合の評価が実線で示され、機能Ａを適用する前の評価が点線で示されている。また、合計の評価値についても、機能Ａを適用した場合の合計点（図１０中の“８７”）が表示される。２つの評価を比較して表示することによって、ユーザは、両評価を比較することで、推奨された機能を医用装置１０２に適用するかどうかを判断することが可能となる。

予測レビュー画面１００１は、推奨された機能が利用されるケースを確認するためのリンク１００５と、推奨された機能の使い方を記載したマニュアルを確認するためのリンク１００６と、を有する。リンク１００５を選択すると、推奨された機能が利用される１又は複数のケースを確認する画面１００７が表示される。画面１００７には、機能Ａの利用条件に合致する時刻および稼働情報２０１がケース毎に表示される。また、リンク１００６を選択すると、推奨された機能の利用方法を示すマニュアル１００８が表示される。クラウド１０７や他の装置にマニュアルが保存されている場合には、クラウド１０７や他の装置からネットワークを介してダウンロードする。

ここで、機能Ａとして、ラックレセプション機能を適用した場合における使用状況の予測レビューを説明する。ラックレセプション機能を適用する前のレビュー画面８０１では、レポート８０３の平均OPSの項目が３回で、評価８０４の操作効率の項目が10点であった。そして、評価８０４の合計値は77点であった。この結果にラックレセプション機能を適用した場合、ラックレセプション機能の効果により、予測レビュー画面１００１では、レポート１００３の平均OPSの項目が３回から１回に変化する。また、評価１００４の操作効率の項目が20×(1-(1-1)/(5-1))=20点となる。そして、評価１００４の合計値は、87点となる。

（他の施設の使用状況のレビュー）
図１１は、類似施設演算部によって算出された他の施設の使用状況のレビューを示す画面等である。図１１（ａ）は、他の施設における使用状況のレビューを示すレビュー画面１１０１であり、図１１（ｂ）は、他の施設と医用装置１０２との設定を確認する確認画面１１０６である。

類似施設演算部１１３は、指定された範囲の稼働情報２０１に基づいて、他の施設の医用装置の使用状況のレビューを算出する。図１１（ａ）のレビュー画面１１０１は、施設Ａの医用装置の使用状況のレビューを示す。図１１（ａ）のレビュー画面１１０１は、指定された稼働情報２０１の範囲を表示する期間表示領域１１０２と、設定されたレポート項目についての他の施設の医用装置の稼働内容を示すレポート１１０３と、を有する。また、レビュー画面１１０１は、稼働情報２０１に基づいて類似施設演算部１１３が算出した評価をグラフィカルなレーダーチャートとして表示する評価１１０４、を有する。また、レビュー画面１１０１は、類似施設演算部１１３によって算出される医用装置１０２と他の施設の医用装置の設定を比較して確認するリンク１１０５を有する。期間表示領域１１０２、レポート１１０３、及び、評価１１０４の各々は、図８（ａ）の期間表示領域８０２、レポート８０３、及び、評価８０４と同様であるので、その説明を割愛する。

リンク１１０５が選択されると、図１１（ｂ）の確認画面１１０６が表示される。確認画面１１０６は、医用装置１０２と施設Ａの医用装置とで使用している機能の設定を比較して表示する。設定の内容が異なるものについては、マーク１１０７が付されて、強調される。マーク１１０７を付すことによって、ユーザは異なる設定を容易に認識することができる。確認画面１１０６において、チェックボックス１１０８で所望の機能を選択し、選択した機能の設定の詳細を確認したり、選択した機能を適用した場合の予測レビューを確認したり、選択した機能を他の施設の医用装置に適用したり、することが可能である。類似施設演算部１１３が他の施設のレビューを出力することができるので、医用装置１０２のユーザは、評価の高い施設が使用している機能等を参考に、医用装置１０２に適用する又は適用しない機能を選択することができる。

図８（ａ）のリンク８０６が選択されると、類似施設演算部１１３が図１２の処理フローを実行し、他の施設の医用装置の使用状況のレビューを算出する。類似施設演算部１１３は、ネットワークを介してクラウド１０７に接続されている。類似施設演算部１１３は、クラウド１０７にアクセスし、クラウド１０７が収集した他の施設の稼働情報１０８を取得する（Ｓ１２０１）。その後、類似施設演算部１１３は、他の施設の医用装置の種類を確認し、医用装置１０２と同じ種類の装置を使用しているか否かを判断する（Ｓ１２０２）。同じ種類の装置を使用している施設が存在しない場合は（Ｓ１２０２：Ｎｏ）、参照できるレビューが無いので、図１２の処理フローを終了する。同じ種類の装置を使用している施設が存在する場合は（Ｓ１２０２：Ｙｅｓ）、類似施設演算部１１３は、稼働情報１０８の内で、インプットにあたる項目（例えば、検体数、緊急検体数）が近似している施設があるか否かを判断する（Ｓ１２０３）。近似している施設が無い場合は（Ｓ１２０３：Ｎｏ）、参照できるレビューが無いので、図１２の処理フローを終了する。近似している施設がある場合は（Ｓ１２０３：Ｙｅｓ）、類似施設演算部１１３は、アウトプットにあたる項目（例えば、平均稼働時間、検体検査の平均TAT）が医用装置１０２と比較して優れているか否かを判断する（Ｓ１２０４）。優れている項目が無い場合は（Ｓ１２０４：Ｎｏ）、参照できるレビューが無いので、図１２の処理フローを終了する。優れている項目がある場合（Ｓ１２０４：Ｙｅｓ）、類似施設演算部１１３は、近似している施設の使用状況のレビューを出力する（Ｓ１２０５）。そして、類似施設の使用状況のレビュー画面１１０１が表示部３４０に表示される。

なお、１つの施設に複数の違う種類の医用装置が稼働している場合がある。そのような場合、各医用装置で稼働情報及び機能情報が異なるが、演算部１０５が各医用装置の使用状況を評価することが可能である。また、演算部１０５は、各医用装置で個別に推奨する機能を提示することも可能である。

また、医用装置の種類が同じである場合、複数の医用装置の稼働情報を総合して、複数の医用装置の使用状況を最適化するための機能を推奨することが可能である。例えば、同じ種類の医用装置の稼働情報の平均TATを参照し、各医用装置の平均TATに大きな偏りがあると仮定する。この場合、推奨機能演算部１１１は、複数の医用装置全体の平均値が小さくなるように、医用装置への検体の振り分け方をユーザに指示するような機能を推奨することが可能である。

＜実施例２＞
図１３は、実施例２の推奨機能演算部が実行する処理フローである。実施例２の推奨機能演算部１１１は、総合的な評価が向上する場合に推奨機能を出力する。推奨機能演算部１１１及び評価演算部１１２以外の構成は、実施例１と同様であるので、その説明を割愛する。

実施例２の推奨機能演算部１１１は、実施例１のＳ６０１～Ｓ６０４と同様に、Ｓ１３０１～Ｓ１３０４を実行する。実施例１では、稼働情報と利用条件とが合致した機能を推奨したが、実施例２では、機能を推奨する前に、評価演算部１１２が利用条件に合致した機能を適用した医用装置１０２のレビュー（評価８０４）を算出する。利用条件に合致した機能を医用装置１０２に適用すると、利用条件に合致した機能に関連する項目についての評価は向上するが、他の項目についての評価が低減する場合がある。そのため、実施例２の評価演算部１１２は、利用条件に合致した機能を適用したと仮定した医用装置１０２の評価８０４を算出する（Ｓ１３０５）。これにより、ユーザは、利用条件に合致した機能を医用装置１０２に適用した場合の評価を総合的に判断して、利用条件に合致した機能を適用するかどうかを判断することが可能となる。なお、実施例２では、利用条件に合致した機能を医用装置１０２に適用した場合の指標として、合計値を算出する（Ｓ１３０５）。

実施例２の評価演算部１１２は、評価８０４の合計値が、利用条件に合致した機能を適用する前の評価８０４の合計値と比較して、増加しているか確認する（Ｓ１３０６）。合計値が増加しない場合は（Ｓ１３０６：Ｎｏ）、図１３の処理フローを終了する。合計値が増加する場合は（Ｓ１３０６：Ｙｅｓ）、推奨機能演算部１１１は、図８（ｂ）の一覧画面８０７のように、合計値が増加する機能を推奨する一覧画面を出力する。

次に、図１３の処理フローを参照して、ラックレセプション機能が推奨されるケースを具体的に説明する。図１３の処理フローでは、推奨機能演算部１１１は、Ｓ１３０１がＹｅｓの場合及びＮｏの場合、ともにラックレセプション機能の機能情報２０２から利用条件を参照する(Ｓ１３０２、Ｓ１３０３)。機能情報２０２の利用条件は“１日に２回以上、操作履歴の装置状態が“準備”から“分析”に遷移する”ことである。次に、推奨機能演算部１１１は、Ｓ１３０２又はＳ１３０３で参照した利用条件と、稼働情報記録部１０３が記録した稼働情報（ここでは、操作履歴（図２（ｂ）参照））とを照合する（Ｓ１３０４）。図２（ａ）に示すように、稼働情報２０１の操作履歴では、８：３０～８：４０及び１３：２０～１３：３０に、医用装置１０２の状態が準備から分析になっているので、稼働情報２０１がラックレセプション機能の利用条件に合致する(Ｓ１３０４：Ｙｅｓ)。

稼働情報２０１が利用条件に合致する場合(Ｓ１３０４：ＹＥＳ)、評価演算部１１２は、ラックレセプション機能を適用した場合の評価を出力する（Ｓ１３０５）。ラックレセプション機能には、オペレーションスタートの回数の削減の効果があるため、評価演算部１１２は、オペレーションスタートの回数を減らして評価を算出する。例えば、評価演算部１１２は、測定範囲内の操作履歴から、利用条件に合致するオペレーションスタートの回数を減らした場合の仮想的な平均OPSを算出する。そして、算出した平均OPSに基づいて、評価８０４の評価項目の操作効率の値を計算し、合計値も算出する。これにより、評価演算部１１２は、ラックレセプション機能を適用した場合の評価の合計値が、ラックレセプション機能を適用する前の評価の合計値より増加しているか確認する（Ｓ１３０６）。

合計値が増加しない場合は（Ｓ１３０６：Ｎｏ）、図１３の処理フローを終了する。合計値が増加する場合は（Ｓ１３０６：Ｙｅｓ）、推奨機能演算部１１１は、ラックレセプション機能を推奨する（Ｓ１３０７)。推奨機能演算部１１１は、ラックレセプション機能の推奨と併せて、評価演算部１１２によって算出された図１０に示した予測レビューを提示してもよい。

また、実施例２では、評価の合計値が増加した場合に機能を推奨したが、他の方法で算出した評価が向上したと判断して機能を推奨しても良い。例えば、評価の項目毎に重み付けをし、ユーザが重要と考える項目を優先項目として合計値を算出し、その合計値に基づいて機能を推奨しても良い。

＜実施例３＞
実施例１及び実施例２の推奨機能演算部１１１は、独自のアルゴリズムを実装したソフトウェアモジュールであったが、実装されるアルゴリズムはＡＩであっても良い。実施例３の推奨機能演算部１１１は、ニューラルネットワークによる学習済みモデルであって、この学習済みモデルが推奨する機能を出力する。

図１４は、推奨する機能を出力するニューラルネットワークによる学習済みモデルを構築する図である。学習済みモデル１４０２は、公知のニューラルネットワークを想定しており、入力層、中間層、及び出力層を有する。入力層に入力された情報は、中間層に送られ、中間層が受け取った情報は、重みづけや変換等の処理がなされる。その後、中間層は、処理した情報を出力層に送り、出力層は、中間層から受け取った情報に対して、更に重み付けや変換等の処理を行い、推論結果として解を出力する。

図１４に示す学習済みモデル１４０２は、教師データ１４０１を用いて、繰り返し学習したものである。教師データ１４０１は、施設の過去の蓄積データや、クラウド１０７が収集した他の施設のデータである。学習モデルを学習させるデータは、評価演算部１１２により算出した評価値において、予め設定した閾値を上回る評価値のデータのみである。そのため、学習済みモデル１４０２の精度は、使用する教師データ１４０１の量と各データの評価値の高さとに左右される。

教師データ１４０１は、稼働情報、使用機能情報、環境情報といったデータで構成される。稼働情報は、前述した稼働情報と同様である。評価演算部１１２は、稼働情報に基づいて評価値を算出し、この算出された評価値も、教師データ１４０１となる。使用機能情報は、評価時に使用していた機能及びその設定情報である。そして、環境情報は、評価時に使用していた装置の種類、ソフトウェアのVer情報、及び、図２に記述した機能情報２０２及び２０３などの情報である。教師データの稼働情報及び環境情報を入力として、且つ、使用機能情報を出力として与えることで、学習モデルを繰り返し更新する。そして、評価の高い施設での教師データによって、中間層及び出力層における重みの付け方を調整し、学習済みモデル１４０２を構築する。

図１５は、学習モデルの構築フローを示す。この構築フローは、前述した図９の処理フローのＳ９０６以降に行う処理である。評価演算部１１２は、稼働情報から評価値を算出し、その評価値を予め設定しておいた閾値と比較する（Ｓ１５０１）。そして、評価値が閾値よりも高い場合に（Ｓ１５０１：Ｙｅｓ）、評価演算部１１２は、教師データを作成する（Ｓ１５０２）。評価値が低い場合は（Ｓ１５０１：Ｎｏ）、図１５の構築フローを終了する。上記した閾値は、ユーザが任意に設定する値でも良いし、システム側で上位何％の値などとして持っていても良い。評価演算部１１２は、評価に用いた稼働情報に加えて、図１４の使用機能情報や環境情報を収集することで教師データを作成する（Ｓ１５０２）。その後、評価演算部１１２は、教師データを用いて、学習モデルを更新する（Ｓ１５０３）。学習モデルの構築フローは、ユーザが明示的に評価計算を実行する時ではなく、バックグラウンドで定期的に自動実行される。また、教師データ及び学習モデルは、学習済みモデルの作成及び更新後に、クラウド１０７に定期的にアップロードされることが望ましい。

図１６は、推奨する機能を出力する学習済みモデルを示す図である。入力１６０１として、施設での稼働情報及び環境情報を入力し、出力１６０２として推奨する機能を出力する。

図１７は、学習済みモデルが推奨する機能を出力する処理フローである。図１７の処理フローは、図６の処理フローと類似する。異なる点として、図６では、Ｓ６０２において、機能情報から全機能の利用条件を参照し、後々推奨することになる機能を探索する。一方で、図１７では、Ｓ１７０１において、学習済みモデルが推奨する機能を出力する。学習済みモデルを用いることによって、施設の使用状況に適合し、かつ評価の向上が見込める機能を推奨機能として出力することが可能となる。

＜実施例４＞
実施例１では、医用装置１０２が演算部１０５を有していたが、演算部１０５は医用装置１０２に無くても良い。実施例４では、図１Ｂに示すように、施設１０１に設置されるサーバ１０６が、推奨機能演算部１１１、評価演算部１１２及び類似施設演算部１１３を有する演算部１０５を有する。そして、サーバ１０６の表示制御部１１４が、サーバ１０６に接続される表示部又は医用装置１０２の表示部に各種画面を表示する。つまり、実施例４では、オンプレミスのサーバ１０６が演算部１０５及び表示制御部１１４を有する。

＜実施例５＞
実施例４は、オンプレミスのサーバ１０６が演算部１０５を有していたが、演算部１０５をクラウド１０７に搭載しても良い。図１Ｃに示すように、施設１０１には、演算部１０５が搭載されておらず、クラウド１０７が演算部１０５を有している。また、クラウド１０７は、医用装置１０２から受信した稼働情報２０１を受信して記録する稼働情報記録部１０３、及び、医用装置１０２から受信した機能情報２０３及び２０３を受信して記録する機能情報記録部１０４を有する。そして、クラウド１０７の表示制御部１１４が、クラウド１０７に接続される表示部又は医用装置１０２の表示部に各種画面を表示する。

なお、本発明は、上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記の実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。

１：機能推奨システム
１０１：施設
１０２：医用装置
１０３：稼働情報記録部
１０４：機能情報記録部
１０５：演算部
１０７：クラウド
１０８：稼働情報
１０９：機能情報
１１０：他の施設
１１１：推奨機能演算部
１１２：評価演算部
１１３：類似施設演算部
１１４：表示制御部
２０１：稼働情報
２０２：機能情報
２０３：機能情報
３１０：搬送部
３２０：処理部
３３０：制御部
３３１：プロセッサ
３３２：通信I／F
３３３：主記憶装置
３３４：補助記憶装置
３３５：入出力I／F
３３６：バス
３４０：表示部
４０１：プロセッサ
４０２：通信I／F
４０３：主記憶装置
４０４：補助記憶装置
４０５：入出力I／F
４０６：バス
１４０１：教師データ
１４０２：学習済みモデル

Claims (16)

1. 医用装置で実行可能な機能をユーザに推奨する機能推奨システムであって、
   前記医用装置の稼働状況を示す稼働情報を記憶する稼働情報記録部と、
   前記医用装置で実行される機能を推奨するための利用条件を含む機能情報を記憶する機能情報記録部と、
   前記稼働情報と前記利用条件とに基づいて、前記利用条件に対応する機能を推奨機能として出力する推奨機能演算部と、
   を備え、
   前記推奨機能を前記医用装置に適用した場合に得られる効果を、グラフィカルな情報として出力する評価演算部をさらに備え、
   前記評価演算部は、前記推奨機能を前記医用装置に適用した場合に得られる効果を、前記推奨機能を適用していなかった前記医用装置の使用状況の評価と比較して出力する、
   ことを特徴とする機能推奨システム。
2. 医用装置で実行可能な機能をユーザに推奨する機能推奨システムであって、
   前記医用装置の稼働状況を示す稼働情報を記憶する稼働情報記録部と、
   前記医用装置で実行される機能を推奨するための利用条件を含む機能情報を記憶する機能情報記録部と、
   前記稼働情報と前記利用条件とに基づいて、前記利用条件に対応する機能を推奨機能として出力する推奨機能演算部と、
   を備え、
   前記推奨機能を前記医用装置に適用した場合に得られる効果を、グラフィカルな情報として出力する評価演算部をさらに備え、
   前記評価演算部は、指定された測定範囲の前記稼働情報を用いて、前記測定範囲における前記推奨機能を前記医用装置に適用した場合に得られる効果を、前記推奨機能を適用していなかった前記測定範囲における前記医用装置の使用状況の評価と比較して出力する、
   ことを特徴とする機能推奨システム。
3. 医用装置で実行可能な機能をユーザに推奨する機能推奨システムであって、
   前記医用装置の稼働状況を示す稼働情報を記憶する稼働情報記録部と、
   前記医用装置で実行される機能を推奨するための利用条件を含む機能情報を記憶する機能情報記録部と、
   前記稼働情報と前記利用条件とに基づいて、前記利用条件に対応する機能を推奨機能として出力する推奨機能演算部と、
   を備え、
   前記稼働情報に基づいて、前記医用装置の使用状況をグラフィカルな情報として出力する評価演算部をさらに備え、
   前記評価演算部は、前記推奨機能を適用した前記医用装置における評価を複数の項目毎に出力し、前記推奨機能演算部は、前記複数の評価に基づいて自動的に前記推奨機能を前記医用装置に設定する、
   ことを特徴とする機能推奨システム。
4. 請求項１から３のいずれか１項において、
   推奨機能演算部によって出力された前記推奨機能を表示部に表示させる表示制御部をさらに備える、ことを特徴とする機能推奨システム。
5. 請求項１から３のいずれか１項において、
   前記推奨機能演算部によって出力された前記推奨機能が、自動的に前記医用装置に適用される、ことを特徴とする機能推奨システム。
6. 請求項１から３のいずれか１項において、
   前記稼働情報は、前記医用装置が使用した消耗品の使用履歴、前記医用装置で行う検査の依頼内容を示す検査依頼情報、前記医用装置で行った検査の検査結果、前記医用装置で行った検査に要したターンアラウンドタイム、前記医用装置の操作履歴、前記医用装置で発生したイベント履歴、前記医用装置で発生したアラーム履歴、前記医用装置のシステム設定情報、前記医用装置の稼働時間、前記医用装置の部品の交換時期及び使用時間、並びに、前記医用装置で消費した水量及び電気量、の少なくとも１つの情報を含む、ことを特徴とする機能推奨システム。
7. 請求項１から３のいずれか１項において、
   機能と前記機能を推奨するための利用条件に対応する新規の機能情報を、ネットワークを介して、外部装置から取得する、ことを特徴とする機能推奨システム。
8. 請求項１または２において、
   前記評価演算部は、前記稼働情報に基づいて、前記医用装置の使用状況をグラフィカルな情報として出力する、ことを特徴とする機能推奨システム。
9. 請求項３において、
   前記評価演算部は、前記推奨機能を前記医用装置に適用した場合に得られる効果を、グ ラフィカルな情報として出力する、ことを特徴とする機能推奨システム。
10. 請求項３において、
    前記評価演算部は、前記稼働情報に基づいて、前記医用装置の使用状況の詳細を、検査数、緊急検査数、検査項目数、平均稼働時間、平均TAT(ターンアラウンドタイム)、平均オペレーションタイム、最大メンテ超過日数、及び、平均消費水量の少なくとも１つの項目を含むレポートを出力する、ことを特徴とする機能推奨システム。
11. 請求項３において、
    前記評価演算部は、前記稼働情報に基づいて、前記医用装置の使用状況の評価を、稼働率、操作効率、正常運用度、環境効率、TAT(ターンアラウンドタイム)効率の少なくとも１つの項目を含む評価を出力する、ことを特徴とする機能推奨システム。
12. 請求項１から３のいずれか１項において、
    前記医用装置と同じ種類の医用装置の使用状況をグラフィカルな情報として出力する類似施設演算部をさらに備える、ことを特徴とする機能推奨システム。
13. 医用装置で実行可能な機能をユーザに推奨する機能推奨システムであって、
    前記医用装置の稼働状況を示す稼働情報を記憶する稼働情報記録部と、
    少なくとも前記稼働情報、使用した機能、及び前記稼働情報に基づいて前記医用装置が出力する前記医用装置の使用状況の評価を教師データとして構築された学習済みモデルであって、前記稼働情報に基づいて推奨機能を出力する学習済みモデルと、を備えることを特徴とする機能推奨システム。
14. 医用装置で実行可能な機能をユーザに推奨する機能推奨方法であって、
    プロセッサが、前記医用装置の使用状況を示す稼働情報を記憶するステップ、
    前記プロセッサが、前記医用装置で実行される機能を推奨するための利用条件を含む機能情報を記憶するステップ、
    前記プロセッサが、前記稼働情報と前記利用条件とに基づいて、前記利用条件に対応する機能を推奨機能として出力するステップ、
    前記プロセッサが、前記推奨機能を前記医用装置に適用した場合に得られる効果を、グラフィカルな情報として出力するステップ、
    を有し、
    前記効果を出力するステップにおいて、前記プロセッサは、前記推奨機能を前記医用装置に適用した場合に得られる効果を、前記推奨機能を適用していなかった前記医用装置の使用状況の評価と比較して出力する、
    ことを特徴とする機能推奨方法。
15. 医用装置で実行可能な機能をユーザに推奨する機能推奨方法であって、
    プロセッサが、前記医用装置の使用状況を示す稼働情報を記憶するステップ、
    前記プロセッサが、前記医用装置で実行される機能を推奨するための利用条件を含む機能情報を記憶するステップ、
    前記プロセッサが、前記稼働情報と前記利用条件とに基づいて、前記利用条件に対応する機能を推奨機能として出力するステップ、
    前記プロセッサが、前記推奨機能を前記医用装置に適用した場合に得られる効果を、グラフィカルな情報として出力するステップ、
    を有し、
    前記効果を出力するステップにおいて、前記プロセッサは、指定された測定範囲の前記稼働情報を用いて、前記測定範囲における前記推奨機能を前記医用装置に適用した場合に得られる効果を、前記推奨機能を適用していなかった前記測定範囲における前記医用装置の使用状況の評価と比較して出力する、
    ことを特徴とする機能推奨方法。
16. 医用装置で実行可能な機能をユーザに推奨する機能推奨方法であって、
    プロセッサが、前記医用装置の使用状況を示す稼働情報を記憶するステップ、
    前記プロセッサが、前記医用装置で実行される機能を推奨するための利用条件を含む機能情報を記憶するステップ、
    前記プロセッサが、前記稼働情報と前記利用条件とに基づいて、前記利用条件に対応する機能を推奨機能として出力するステップ、
    前記プロセッサが、前記稼働情報に基づいて、前記医用装置の使用状況をグラフィカルな情報として出力するステップ、
    を有し、
    前記使用状況を出力するステップにおいて、前記プロセッサは、前記推奨機能を適用した前記医用装置における評価を複数の項目毎に出力し、前記推奨機能として出力するステップにおいて、前記プロセッサは、前記複数の評価に基づいて自動的に前記推奨機能を前記医用装置に設定する、
    ことを特徴とする機能推奨方法。