発明情報

背景

　がん患者の終末期では緩和ケアが重要です。しかし、終末期ではコミュニケーションに困難が伴うため、疼痛、呼吸困難、倦怠感等の主観的症状の評価が難しくなります。また現在、緩和ケアを施す専門医が不足しているため、非専門家の判断を支援し、その不足を補うことも必要です。そこで機械学習を用いて患者情報や非専門家でも評価しやすい客観的徴候（摂食低下、腹満、不眠など）を用いて、患者の症状を推定する手法が求められています。

発明概要と利点

　発明者らは、学習モデル（決定木）を用いて患者情報の入力から患者の主観的症状の推定をする支援装置を開発しました。緩和ケア対象者の自覚症状を警告するシステムとして有用です。

• 診断が困難な自覚症状の推定を支援

• 対面診療・遠隔診療のいずれも支援し、緩和ケアの専門医不足を補う

• 感染症流行などリソース枯渇下での医療の継続（医療機関のBCP 対策）

図1.　本発明の概要

図２.　本発明の実用例
非専門者が観察から判断できる患者の客観的な状態をアプリに入力すると、患者の症状にとって最適な医療ケアを選択できる。