JP5870840B2 - 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本技術は、病理医向けＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーク・サービス）を利用する情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。

最近、各種のＳＮＳが提供されるようになってきている。ＳＮＳでは、多くのコメントが投稿されるが、コメントを投稿した投稿者を特定の指標を用いて選別することにより、読むべきコメントを絞り込むことによりコメントを読む手間を低減する事が望まれている。
このような指標の一つとして、複数の携帯端末装置毎に、アドレス帳に含まれる連絡相手との間の連絡頻度により表される指標を算出して利用する技術が開示されている。（例えば、特許文献１参照）

特開２０１２−０６５２７１号公報

病院の病理医が限られている中で、バーチャルスライド試料のダブルチェック率を上げて診断精度を高めるために、コメントの募集主がＳＮＳを利用してプライマリ診断を投稿し、その投稿に対するダブルチェックやセカンドオピニオンとしてのコメントを応募者から募集することが考えられる。

しかし、病理診断という性格上、その投稿にはかなり高い信頼性が求められる。募集主のプライマリ診断に対して応募者が意見を述べる際に、ただ単に賛成の意向を述べることもできるので、本当に自ら診断を試みた結果の発言か否かの信頼性が問題になる。投稿コメントの内容を見るだけでは、投稿コメントの信頼性を担保する事が難しい。

以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、病理医向けＳＮＳにおける投稿コメントの信頼度の向上を図れる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することにある。

（１）上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、病理医である第１のユーザの第１の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第１のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得する第１の情報取得部と、病理医である１以上の第２のユーザの第２の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供する情報提供部と、前記第２の端末より前記ネットワークを通じて、当該第２の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第２のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第２のユーザの意見とを取得する第２の情報取得部と、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する信頼度スコア生成部とを具備する。

本技術は、病理医をユーザとするＳＮＳを対象としたものである。本技術に係る情報処理装置は、サーバコンピュータの役割を担う。自分の診断に対するダブルチェックやセカンドオピニオンの募集主である第１のユーザが、病理画像と自分の診断結果であるプライマリ診断結果とを、第１の情報取得部を介して、ＳＮＳにアップし、意見（投稿コメント）を募集する。募集対象者そして応募者である第２のユーザは、情報提供部を介して、ＳＮＳにアップされた病理画像とプライマリ診断結果に目を通した後、第２の情報取得部を介して、自分の意見（投稿コメント）をＳＮＳにアップし、応募する。第２のユーザが第２の端末の表示部に病理画像を表示させて閲覧する際、どの範囲を表示部に表示させたかの情報が記録され、同じく第２の情報取得部を介して、情報処理装置に取得される。第２のユーザの意見（投稿コメント）の信頼度は、対象となる病理画像をどれだけ丁寧に見たかにより判断することができる。そこで、病理画像を閲覧する際の条件とその条件に対応するスコアとを予め定めておき、第２のユーザの閲覧行動がどの程度その条件に合致したかにより、信頼度のスコア化を行う。それ故、病理医向けＳＮＳにおける投稿コメントの信頼度を容易にスコア化することができるという効果を奏する。

（２）また、上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置では、前記第２の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の閲覧時間の情報を含んだ情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した閲覧時間をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する。

本技術では、どれだけ丁寧に病理画像を見たか、すなわち意見の信頼度がどの位かを判断する指標として、病理画像の閲覧時間を用いる。あまり閲覧時間が短いと、その閲覧に基づく意見の信頼度は低いと考えられる。指標として閲覧時間を用いることにより、病理医向けＳＮＳにおける投稿コメントの信頼度をより適切にスコア化することができるという効果を奏する。

（３）また、上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置では、前記第２の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の観察倍率の情報を含んだ情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した観察倍率をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する。

本技術では、どれだけ丁寧に病理画像を見たか、すなわち意見の信頼度がどの位かを判断する指標として、病理画像の観察倍率を用いる。低い観察倍率のみでの閲覧に基づく意見と、高い観察倍率を含む閲覧に基づく意見とでは、後者のほうが信頼性が高いと考えられる。指標として観察倍率を用いることにより、病理医向けＳＮＳにおける投稿コメントの信頼度をより適切にスコア化することができるという効果を奏する。

（４）また、上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置では、前記第２の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の閲覧領域の情報を含んだ情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した閲覧領域をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する。

本技術では、どれだけ丁寧に病理画像を見たか、すなわち意見の信頼度がどの位かを判断する指標として、病理画像の閲覧領域の情報を用いる。例えば、検体の全域を閲覧して書かれた意見と、一部のみ閲覧して書かれた意見とでは、見落としが無いであろう分だけ、前者のほうが信頼性が高いと考えられる。指標として閲覧領域を用いることにより、病理医向けＳＮＳにおける投稿コメントの信頼度をより適切にスコア化することができるという効果を奏する。

（５）また、上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置では、前記第２の情報取得部は、前記病理画像の注目すべき個所を示す情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した注目すべき個所の有無をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する。

本技術では、どれだけ丁寧に病理画像を見たか、すなわち意見の信頼度がどの位かを判断する指標として、病理画像の中に、注目すべき個所が設定されているか否かの情報を用いる。第２のユーザは、自分の意見を補強するために、病理画像の中で、注目すべき個所を指示していることが考えられる。すなわち、注目すべき個所の設定がある意見は、無い意見に比べてより信頼度のスコアを高くしうる。それ故、指標として注目すべき個所の設定の有無を用いることにより、病理医向けＳＮＳにおける投稿コメントの信頼度をより適切にスコア化することができるという効果を奏する。

（６）また、上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、前記第２の情報取得部が取得した、１人または複数の第２のユーザの閲覧履歴を１つの閲覧履歴に合成閲覧履歴として合成する閲覧履歴合成部と、前記第１のユーザの前記第１の端末より、当該第１の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第１のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴を、第１の閲覧履歴として取得する第１の閲覧履歴取得部と、前記閲覧履歴合成部が合成した前記合成閲覧履歴と前記第１の閲覧履歴取得部が取得した前記第１の閲覧履歴との差分を生成する閲覧履歴差分生成部とをさらに具備する。

本技術では、まず、第１の閲覧履歴取得部が、第１のユーザがプライマリ診断を行う際に病理画像を閲覧した際の閲覧履歴を第１の閲覧履歴として取得する。次いで、閲覧履歴合成部が、第２のユーザが複数人いる場合、それらの閲覧履歴をすべて合成して、合成閲覧履歴を生成する。合成閲覧履歴には、病理画像のうち、全ての第２のユーザのうち、少なくとも１人により閲覧された領域が全て示される。次に、閲覧履歴差分生成部が、第１の閲覧履歴と合成閲覧履歴との差分を求める。この差分により、プライマリ診断を行った第１のユーザが閲覧した領域と、他のユーザが閲覧した領域との違いをみることができる。それ故、第１のユーザは、自分が気づかなかった他のユーザの注目領域を発見することができるという効果を奏する。

（７）また、上記目的を達成するため、本技術の他の形態に係る情報処理方法では、第１の情報取得部が、病理医である第１のユーザの第１の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第１のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得し、情報提供部が、病理医である第２のユーザの第２の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供し、第２の情報取得部が、前記第２の端末より前記ネットワークを通じて、当該第２の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第２のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第２のユーザの意見とを取得し、信頼度スコア生成部が、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する。

（８）また、上記目的を達成するため、本技術の他の形態に係る情報処理プログラムは、病理医である第１のユーザの第１の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第１のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得する第１の情報取得部、病理医である第２のユーザの第２の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供する情報提供部、前記第２の端末より前記ネットワークを通じて、当該第２の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第２のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第２のユーザの意見とを取得する第２の情報取得部、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する信頼度スコア生成部としてコンピュータを機能させる。

以上のように、本技術によれば、病理医向けＳＮＳにおける投稿コメントの信頼度を容易にスコア化できる。

本技術の第１の実施形態における構成の概要を示す図である。ＳＮＳサーバ１０のハードウェア構成を示す図である。ＳＮＳサーバ１０の機能ブロックを示す図である。ＳＮＳクライアント２０の機能ブロックを示す図である。ビューワ画面の例を示す図である。募集主または応募者がバーチャルスライド画像として撮影された検体ＳＰＬをビューワウィンドウ４０に表示させながら閲覧する過程を表した図である。閲覧過程の表示履歴の記録例を示す図である。病理医向けＳＮＳシステム利用の際の流れを示すシーケンス図である。応募対象者のＳＮＳ画面に表示されるコメントの募集記事の例である。応募者が投稿した診断レポート画面（応募画面）の例を示す図である。応募者が投稿した診断レポートの信頼度をスコア化して生成する方法のフローチャートである。分析ツールにより、複数の応募者および募集主の表示履歴を比較する手順を示す図である。

以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。
＜第１の実施形態＞

［病理医向けＳＮＳシステムの構成］
最初に、病理医向けＳＮＳシステムの全体像を説明する。

図１は、本技術の第１の実施形態における構成の概要を示す図である。病理医向けＳＮＳシステム１００は、ＳＮＳサーバ１０、ＳＮＳクライアント２０、およびネットワーク３０を含んで構成される。なお、ここではＳＮＳクライアントの数を３つとしたが、ＳＮＳクライアントの数は１つ以上何個あっても構わない。

ＳＮＳサーバ１０およびＳＮＳクライアント２０としては、一般的な汎用のコンピュータを利用することができる。

ネットワーク３０としては、インターネットを利用することもできる。しかし、病理診断画像や診断内容が病理医向けＳＮＳシステム１００内を流通するという性格上、専用回線を用いたネットワークやインターネット上でもＶＰＮ（Virtual Private Network）を用いたネットワークであることが望ましい。

この病理医向けＳＮＳシステム１００は、ＬＩＳ（ラボラトリ情報システム）の一部として運用することが考えられる。

［ＳＮＳサーバ１０およびＳＮＳクライアント２０のハードウェア構成］
次に、ＳＮＳサーバ１０およびＳＮＳクライアント２０として一般的な汎用のコンピュータを用いる場合の構成を説明する。ＳＮＳサーバ１０およびＳＮＳクライアント２０の構成は基本的に同じなので、ＳＮＳサーバ１０の構成を代表して説明する。

図２は、ＳＮＳサーバ１０のハードウェア構成を示す図である。
同図に示すように、ＳＮＳサーバ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３とを備える。また、ＳＮＳサーバ１０は、入力装置１４と、出力装置１５と、ストレージ装置１６と、メディアインタフェース装置１７と、ネットワーク接続装置１８と、これらを接続するバス１９とを備える。

ＣＰＵ１１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従ってＳＮＳサーバ１０の動作全般を制御する。ＲＯＭ１２は、ＣＰＵ１１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１により実行されるプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。

後述するＳＮＳサーバ１０の画像制御部１０１およびＳＮＳ制御部１０３などは、例えば、当該ＳＮＳサーバ１０のハードウェア構成において、ＣＰＵ１１と、ＲＯＭ１２に格納されたプログラムと、ＲＡＭ１３のワーキング領域などによって実現されるものである。ＳＮＳクライアント２０の場合は、ＳＮＳクライアント制御部２０１およびビューワ制御部２０２がＣＰＵ１１と、ＲＯＭ１２に格納されたプログラムと、ＲＡＭ１３のワーキング領域などによって実現される。

入力装置１４は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイク、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ１１に出力する入力制御回路などから構成されている。

出力装置１５は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）装置などの表示装置を含む。さらに、出力装置１５は、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置を含む。

ストレージ装置１６は、プログラムやユーザデータ格納用の装置である。ストレージ装置１６は、記憶媒体と、記憶媒体にデータを書き込んだり読み出したりする読み書き装置などで構成される。ストレージ装置１６は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などで構成される。

メディアインタフェース装置１７は、記憶媒体用リーダライタである。メディアインタフェース装置１７は、装着される磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体に対してデータの読み書きを行う。

ネットワーク接続装置１８は、例えば、ネットワーク３０に接続するためのインタフェースである。ネットワーク接続装置１８は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）対応の装置であっても、ワイヤレスＵＳＢ対応の装置であっても、有線による通信を行う通信装置であってもよい。

［ＳＮＳサーバ１０の機能ブロック］
図３は、ＳＮＳサーバ１０の機能ブロックを示す図である。ＳＮＳサーバ１０は、画像制御部１０１（第１の情報取得部）、画像格納部１０２、ＳＮＳ制御部１０３（第１の情報取得部、情報提供部、第２の情報取得部、信頼度スコア生成部）、ＳＮＳ情報格納部１０４、および上述したネットワーク接続装置１８を備えている。

画像格納部１０２は、病理診断用のバーチャルスライド画像（病理画像）を格納する。ＳＮＳにおいてダブルチェックやセカンドオピニオンとしてのコメントを求める募集主が、プライマリ診断として投稿したバーチャルスライド画像は、ここに格納される。ＳＮＳクライアント２０におけるバーチャルスライド画像の閲覧履歴もここに格納される。

画像制御部１０１は、コメントの募集主がＳＮＳクライアント２０を介して投稿したバーチャルスライド画像を受け付けて画像格納部１０２に保存する。また、画像制御部１０１は、コメントが募集されているバーチャルスライド画像を、ダブルチェックやセカンドオピニオンの投稿のために閲覧するユーザのＳＮＳクライアント２０からの要求に対して、提供する。

ＳＮＳ情報格納部１０４は、ＳＮＳのユーザ情報や、コメントの募集主のプライマリ診断の内、バーチャルスライド画像以外の情報を格納する。また、ＳＮＳ情報格納部１０４は、募集されたコメントに対し応募した応募者のコメント、後述する友達リストおよびブラックリスト、自動計算された、コメントの信頼度スコアなどを格納する。

ＳＮＳ制御部１０３は、ＳＮＳ情報格納部１０４に格納されたＳＮＳ情報に基づき、病理医向けＳＮＳシステム１００を管理する。管理の内容としては、ＳＮＳクライアント２０から投稿されたコメントの募集主のプライマリ診断をＳＮＳ情報格納部１０４に保存したり、同じくＳＮＳクライアント２０から投稿されたダブルチェックやセカンドオピニオンとしてのコメントを保存したりする。ＳＮＳ制御部１０３は、画像制御部１０１と連携して動作し、ＳＮＳサービスとバーチャルスライド画像の両方が継ぎ目なくユーザに提供される。

ＳＮＳサーバ１０のネットワーク接続装置１８は、画像制御部１０１およびＳＮＳ制御部１０３がＳＮＳクライアント２０と通信するための機能を提供する。

［ＳＮＳクライアント２０の機能ブロック］
図４は、ＳＮＳクライアント２０の機能ブロックを示す図である。ＳＮＳクライアント２０は、ＳＮＳクライアント制御部２０１、ビューワ制御部２０２、および上述した入力装置１４、出力装置１５、ネットワーク接続装置１８を備えている。

ＳＮＳクライアント制御部２０１は、上述の募集主や応募者に対し、出力装置１５を介して、ＳＮＳ画面を提供する。また、募集主のプライマリ診断や応募者のコメントを、入力装置１４およびＳＮＳ画面を介して、受け付ける。提供するＳＮＳ画面は、ネットワーク３０を介して、ＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ情報格納部１０４から取得したＳＮＳ情報に基づくものである。また、受け付けた募集主のプライマリ診断や応募者のコメントは、ネットワーク３０を介して、ＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ情報格納部１０４に格納される。

ビューワ制御部２０２は、出力装置１５を介して、募集主や応募者に対し、バーチャルスライド画像を閲覧するためのビューワ画面を提供する。ビューワにより募集主や応募者に提示されるバーチャルスライド画像は、ビューワ制御部２０２により、ＳＮＳサーバ１０の画像格納部１０２から取得される。ビューワ制御部２０２は、入力装置１４を介して、募集主や応募者による、バーチャルスライド画像の拡大縮小、移動、回転などの操作命令を受け付け、その操作を行う。

また、ビューワ制御部２０２は、募集主や応募者がバーチャルスライド画像を閲覧するために行った表示操作の履歴を表示履歴として記録する。さらに、ビューワ制御部２０２は、応募者がバーチャルスライド画像を閲覧する過程を、応募者の声と共に録画する。記録された表示履歴および録画は、ネットワーク３０を介して、ＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ情報格納部１０４に保存される。

ＳＮＳクライアント２０のネットワーク接続装置１８は、ＳＮＳクライアント制御部２０１およびビューワ制御部２０２がＳＮＳサーバ１０と通信するための機能を提供する。

［ビューワ画面］
次に、上述したビューワ画面について説明する。図５は、ビューワ画面の例を示す図である。

ビューワウィンドウ４０には、その中の画像を操作するためのユーザからの指示を受け付ける画像操作ＧＵＩ４１が設けられている。画像操作ＧＵＩ４１は、サムネイルマップ４２とサムネイルマップ操作ＧＵＩ４３とを有する。サムネイルマップ４２は、バーチャルスライド画像全体の縮小画像と、ビューワウィンドウ４０に表示されている画像の範囲をサムネイルマップ４２上で等価的に示す枠とを有する。枠はサムネイルマップ４２上で、ユーザからの指示によって任意の方向へ任意の量だけ移動させることが可能である。

この枠の移動の操作情報をもとに、ビューワ制御部２０２がビューワウィンドウ４０に表示している画像の位置情報の計算を行う。一方、サムネイルマップ操作ＧＵＩ４３は、ビューワウィンドウ４０に表示される画像の表示範囲の移動、ズーム倍率の変更、回転など、画像を操作するためのユーザからの指示を受け付ける複数のボタンなどのＧＵＩ要素で構成される。なお、サムネイルマップ４２において、枠の移動の操作はマウスなどのドラッグ操作などにより行うことも可能である。

なお、図示していないが、ビューワ画面では、応募者がバーチャルスライドを閲覧した際の表示履歴を表示することや、閲覧過程の録画や録音を再生することができる。

［表示履歴］
次に、上述した表示履歴について説明する。図６は、募集主または応募者がバーチャルスライド画像として撮影された検体ＳＰＬをビューワウィンドウ４０に表示させながら閲覧する過程を表した図である。図７は、その閲覧過程を表示履歴として記録した例を示す図である。

まず、募集主または応募者（ここでは閲覧者と呼ぶ）が検体ＳＰＬが撮影されたバーチャルスライド画像をどのように表示させたかを、図６を用いて説明する。

閲覧者は検体ＳＰＬの上部Ｄ１の範囲を、観察倍率１．２５倍によりビューワウィンドウ４０内に部分画像として表示させる。なお、表示範囲Ｄ１の中心座標は（ｘ１，ｙ１）である。

次に、閲覧者は、部分画像の表示範囲をＤ１からＤ２に変更する。部分画像の表示範囲Ｄ２の中心座標は（ｘ２，ｙ２）である。

次に、閲覧者は、観察倍率を１．２５倍から２０倍に拡大し、部分画像の表示範囲Ｄ３を表示する。この時、部分画像の中心座標は変化せず（ｘ２，ｙ２）のままである。

次に、閲覧者は、部分画像の表示範囲Ｄ３を表示範囲Ｄ４まで移動する。部分画像の中心座標は（ｘ３，ｙ３）となる。

次に、閲覧者は、観察倍率を２０倍から４０倍に拡大し、部分画像の表示範囲Ｄ５を表示する。この時、部分画像の中心座標は変化せず（ｘ３，ｙ３）のままである。

以下、同様にして閲覧を行う。
このように、閲覧者が、バーチャルスライド画像の閲覧を行っている間、ビューワ制御部２０２は、出力した各部分画像の中心座標情報とその観察倍率の情報とを、その出力した部分画像ごとに対応付け、この対応付けの情報を部分画像の表示履歴として、ＳＮＳクライアント２０のＲＡＭ１３またはストレージ装置１６に記憶していく。

閲覧者が応募者である場合、上述のとおり、ビューワ制御部２０２は、その閲覧過程を、応募者の声と共に録画し、ＳＮＳクライアント２０のＲＡＭ１３またはストレージ装置１６に対して行っていく。

次に、上述した閲覧過程の表示履歴の記録例を、図７を用いて説明する。

三種類ある斜線部は、最も粗い斜線部が観察倍率１．２５倍により表示された範囲を示し、次に粗い斜線部が観察倍率２０倍により表示された範囲を示し、最も密な斜線部が観察倍率４０倍により表示された範囲を示している。

また、白い矢印が観察倍率１．２５倍での表示範囲の移動が行われた場合の中心座標の軌跡であり、灰色の矢印が観察倍率２０倍での表示範囲の移動が行われた場合の中心座標の軌跡であり、黒い矢印が観察倍率４０倍での表示範囲の移動が行われた場合の軌跡である。

また、各矢印の近傍に記録されているタイムスタンプは、閲覧者が表示範囲Ｄ１の表示を開始してからの経過時間を表している。

ＳＮＳクライアント２０のＲＡＭ１３またはストレージ装置１６に記録された表示履歴および録画は、ＳＮＳクライアント制御部２０１およびＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ制御部１０３を経由して、最終的にＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ情報格納部１０４に格納される。なお、格納するタイミングは、例えばビューワ画面の使用が終了した時点などでもよい。

［病理医向けＳＮＳシステム１００利用の流れ］
次に、図８を用いて、病理医向けＳＮＳシステム１００を利用する際の全体の流れを説明する。図８は、ＳＮＳシステム利用の際の流れを示すシーケンス図である。

最初に、募集主が、自身のＳＮＳ画面にログインし、バーチャルスライド画像と自身が行ったプライマリ診断の診断レポートを病理医向けＳＮＳシステム１００に投稿し、コメントの募集を病理医向けＳＮＳシステム１００に指示する（Ｓ１）。

ＳＮＳクライアント２０のＳＮＳクライアント制御部２０１は、投稿されたバーチャルスライド画像をネットワーク３０やＳＮＳサーバ１０の画像制御部１０１を介して画像格納部１０２に格納する。また、ＳＮＳクライアント２０のＳＮＳクライアント制御部２０１は、投稿されたプライマリ診断の診断レポートをネットワーク３０やＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ制御部１０３を介してＳＮＳ情報格納部１０４に格納する。

次に、ＳＮＳクライアント２０のＳＮＳクライアント制御部２０１が、ＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ情報格納部１０４に格納されている友達リストを取得する（Ｓ２）。

次に、ＳＮＳクライアント２０のＳＮＳクライアント制御部２０１が、ＳＮＳサーバ２０のＳＮＳ情報格納部１０４に格納されているブラックリストをチェックする（Ｓ３）。

コメントの募集を行う方法として、例えば以下の２つの方法が考えられる。１つ目は、ブラックリストに登録されている人を除いた、友達リストに登録されている人全員に投稿を公開し、応募者を募る方法である。２つ目は、友達リストに登録されている人のソーシャルグラフを分析し、リンク数が多い人ほど信頼度が高いと判断して、信頼度が高い順に友達リストをソートして表示し、募集主がソートされた友達リストの中から応募依頼先を選択する方法である。

次に、ＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ制御部１０３は、上記の友達リストおよびブラックリストを用いて決定されたＳＮＳユーザ（応募対象者）のＳＮＳ画面に、コメントの募集を表示する（Ｓ４）。

図９は、応募対象者のＳＮＳ画面に表示されるコメントの募集記事の例である。画面の最上部左側に「以下の病理診断のダブルチェック実行者を募集します。」のメッセージが表示され、最上部右側にコメントの募集を行う病理医の氏名が表示されている。画面の左側に投稿されたバーチャルスライドのサムネイルＶＳが表示されている。また、画面の右側中央部には、病理組織学的診断ＤＧが表示され、画面右下には、所見ＯＢが表示されている。

次に、病理医向けＳＮＳシステム１００にログインした応募者が、自身のＳＮＳ画面に表示されたコメントの募集記事内の病理組織学的診断ＤＧや所見ＯＢに目を通すと共に、バーチャルスライド画像のサムネイルＶＳをクリックする（Ｓ５）。

次に、ＳＮＳクライアント２０のＳＮＳクライアント制御部２０１が、クリックされたサムネイルＶＳに対応するバーチャルスライド画像を表示するために、ビューワ制御部２０２に指示を出し、ビューワ画面を立ち上げ、応募処理を開始する（Ｓ６）。

立ち上がったビューワ画面には、クリックしたサムネイルＶＳに対応したバーチャルスライド画像が表示される。

次に、応募対象者が、ビューワ画面を用いて、バーチャルスライド画像の閲覧を行う（Ｓ７）。

次に、ＳＮＳクライアント２０のビューワ制御部２０２が、応募対象者からの画像表示操作の指示を受け付けて、バーチャルスライド画像の拡大縮小、移動、回転の動作を行う（Ｓ８）。

Ｓ８の操作における表示履歴、画像表示操作および操作中の応募者の声は、ＳＮＳクライアント２０のビューワ制御部２０２により、ＲＡＭ１３またはストレージ装置１６に記録される（Ｓ９）。

なお、応募対象者は、バーチャルスライド画像の閲覧中に、応募コメントの中で言及したい個所に旗を複数本立てることができる。募集主は、この旗を手掛かりに、直接旗が立てられた部分画像（以下、シーンという）にアクセスすることができるようになる。

次に、応募対象者（以下では応募者と呼ぶ）が、バーチャルスライド画像の閲覧結果に基づき、ＳＮＳ画面から診断レポートを応募コメントとして投稿する（Ｓ１０）。

図１０は、応募者が投稿した診断レポート画面（応募画面）の例を示す図である。この応募画面では、左最上部に「ご依頼の病理診断のダブルチェックに応募します。」とのメッセージが表示され、その下に、プライマリ診断の結果に同意するか否かの選択肢が表示されている。

選択形式を用いて応募者の意見がプライマリ診断に同意するものであるか否かを明示的にチェックさせることにより、募集主が複数の応募コメントを見る際にフィルタリングを行い、プライマリ診断に同意していない応募者のコメントのみを表示することなどが容易にできる。

応募画面の右最上部には、応募者である病理医の氏名が表示されている。その下に、４つのバーチャルスライドのサムネイル画像ＨＥ、ＨＥＲ２、ＥＲ、ＰＲが示され、それぞれのサムネイル画像の右側に、それぞれのバーチャルスライド画像内の旗を立てたシーンのサムネイル画像がリスト表示されている。例えば、バーチャルスライドＨＥでは、応募者が２か所に旗を立てていることがわかる。

このシーンのサムネイル画像をクリックすることにより、ビューワ画面が起動され、ビューワ画面のビューワウィンドウ４０内にそのシーンが表示される。なお、各シーンのサムネイル画像には、シーン情報として、バーチャルスライド名、表示する際の中心座標、観察倍率、および回転角が対応付けられて保持されている。

投稿された診断レポートは、上述したシーン情報などと共に、ＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ情報格納部１０４に保存される。

シーケンス図の説明に戻る。

応募者からの診断レポートが病理医向けＳＮＳシステム１００に投稿されると、次に、ＳＮＳクライアント制御部２０１は、応募者がバーチャルスライド画像閲覧の際に行った表示履歴および録画を、ビューワ制御部２０２を介して取得する。そして、ＳＮＳクライアント制御部２０１は、ネットワーク３０およびＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ制御部１０３を介してＳＮＳ情報格納部１０４に格納する（Ｓ１１）。

次に、ＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ制御部１０３は、募集主のＳＮＳ画面に、投稿された診断レポートと、記録された表示履歴および録画とにアクセスできるよう、アイコンや記事見出しなどの表示を行う（Ｓ１２）。

また、ＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ制御部１０３は、応募された診断レポートの信頼度のスコアを自動的に生成する。信頼度スコアの自動生成については後述する。

次に、募集主が、自身のＳＮＳ画面にログインし、ＳＮＳクライアント２０のＳＮＳクライアント制御部２０１により自身のＳＮＳ画面に表示された表示履歴のアイコンをクリックする（Ｓ１３）。

この時点において、募集主は、複数の応募者からの応募コメントの一覧表示を見ることができる。一覧表示には、それぞれの応募者の診断レポートの信頼度スコアが表示されており、信頼度の高い順に診断レポートをソートし、信頼度の高いものから診断レポートの内容をチェックすることができる。

Ｓ１３において募集主が表示履歴のアイコンをクリックすると、次に、ＳＮＳクライアント２０のＳＮＳクライアント制御部２０１が、表示履歴を表示するために、ビューワ制御部２０２を介して、ビューワ画面を立ち上げ、表示履歴を表示する（Ｓ１４）。

募集主がシーンのサムネイル画像をクリックした場合にも、ビューワ画面が立ち上げられ、該当するシーンが表示される。

次に、募集主が、ビューワ画面から録画の再生を指示すると、記録されている録画の再生が行われる（Ｓ１５）。

ダブルチェックやセカンドオピニオンとしての診断レポートを作成するために応募者が行った閲覧の履歴や録画を見ることにより、まるでその閲覧行為を募集主が隣で見ていたかのように、応募者の表示操作を再現できる。それにより、その診断レポートの信頼性を担保することができる。

次に、募集主が、診断レポート、シーン画像、表示履歴、および録画を見た結果として、自身のＳＮＳ画面に対して、応募者の評価の入力を行う（Ｓ１６）。

募集主が表示履歴や録画を見た結果として、信頼性が無いと判断した応募者にマークし、ブラックリストに載せることにより、次回の募集から、その応募者には募集が行かなくなるようにすることができる。

次に、応募者の評価を受け付けたＳＮＳクライアント２０のＳＮＳクライアント制御部２０１は、ＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ制御部１０３を介して、ＳＮＳ情報格納部１０４に格納されているブラックリストの更新を行う（Ｓ１７）。

以上が、病理医向けＳＮＳシステム１００を利用する際の全体の流れである。

［信頼度スコアの自動生成］
次に、ＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ制御部１０３が行う、投稿された診断レポートの信頼度を自動的にスコア化する方法の説明を行う。

図１１は、応募者が投稿した診断レポートの信頼度をスコア化して生成する方法のフローチャートである。

最初に、ＳＮＳサーバ１０のＳＮＳ制御部１０３が、応募者の表示履歴から、応募者によるビューワ画面の操作時間が所定の時間以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０１）。ここで、所定の時間とは、この例では例えば１０秒とする（ステップＳ１０１）。

ビューワ画面の操作時間の合計が１０秒以上である場合は、次のＳ１０３に進み、１０秒未満である場合は、Ｓ１０２において信頼度スコアを０にセットし、終了する。

Ｓ１０１から言えることは、すなわち、ＳＮＳ制御部１０３（第２の情報取得部）は、表示履歴（閲覧履歴）として、少なくともバーチャルスライド画像（病理画像）の閲覧時間の情報を含んだ情報を取得し、ＳＮＳ制御部１０３（信頼度スコア生成部）は、少なくとも前記取得した閲覧時間をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成するということである。

Ｓ１０１においてビューワ画面の操作時間の合計が１０秒以上であると判断された場合、次に、ＳＮＳ制御部１０３は、応募者の表示履歴から、応募者が検体ＳＰＬの全ての領域を所定の第１の観察倍率以上で閲覧したか否かを判断する（ステップＳ１０３）。ここで所定の第１の観察倍率を仮に４倍とする。

検体ＳＰＬの全ての領域を観察倍率４倍以上で閲覧している場合は、次のＳ１０５に進み、閲覧していない場合は、Ｓ１０４において信頼度スコアを１にセットし終了する。

Ｓ１０３において検体ＳＰＬの全ての領域を観察倍率４倍以上で閲覧していると判断された場合、次に、ＳＮＳ制御部１０３は、応募者の表示履歴から、応募者が検体ＳＰＬの一部の領域を第１の観察倍率より大きい所定の第２の観察倍率以上で閲覧しているか否かを判断する（ステップＳ１０５）。所定の第２の観察倍率としては、例えば１０倍が採用される。

検体ＳＰＬの一部の領域を観察倍率１０倍以上で閲覧している場合は、次のＳ１０７に進み、閲覧していない場合は、Ｓ１０６において信頼度スコアを２にセットし終了する。

Ｓ１０３およびＳ１０５から言えることは、すなわち、ＳＮＳ制御部１０３（第２の情報取得部）は、表示履歴（閲覧履歴）として、少なくともバーチャルスライド画像（病理画像）の観察倍率の情報を含んだ情報を取得し、ＳＮＳ制御部１０３（信頼度スコア生成部）は、少なくとも前記取得した観察倍率をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成するということ、そして、ＳＮＳ制御部１０３（第２の情報取得部）は、表示履歴（閲覧履歴）として、少なくともバーチャルスライド画像（病理画像）の閲覧領域の情報を含んだ情報を取得し、ＳＮＳ制御部１０３（信頼度スコア生成部）は、少なくとも前記取得した閲覧領域をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成するということである。

Ｓ１０５において検体ＳＰＬの一部の領域を観察倍率１０倍以上で閲覧していると判断された場合、次に、ＳＮＳ制御部１０３は、応募者が旗を立てたシーンがあるか否かを判断する（ステップＳ１０７）。

応募者が旗を立てたシーンがあると判断された場合、Ｓ１０９において信頼度スコアを４にセットし終了し、応募者が旗を立てたシーンが無いと判断された場合、Ｓ１０８において信頼度スコアを３にセットし終了する。

Ｓ１０７から言えることは、すなわち、ＳＮＳ制御部１０３（第２の情報取得部）は、バーチャルスライド画像（病理画像）の旗を立てたシーン（注目すべき個所）を示す情報を取得し、ＳＮＳ制御部１０３（信頼度スコア生成部）は、少なくとも前記取得した旗（注目すべき個所）の有無をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成するということである。

以上説明した方法により、応募者の表示履歴を用いて、応募者の診断レポートの信頼度を、信頼度０から信頼度４までのスコアとして、自動的にスコア生成することができる。

［ビューワ画面が備える分析ツールについて］
次に、ＳＮＳサーバ１０の画像制御部１０１が、ビューワ画面を介して提供する分析ツールについて説明する。この分析ツールは、複数の応募者の表示履歴と、募集主自身の表示履歴とを比較するものである。

図１２は、分析ツールにより、複数の応募者および募集主の表示履歴を比較する手順を示す図である。

最初に、画像制御部１０１が、応募者１の表示履歴ＤＨ１と、応募者２の表示履歴ＤＨ２とをＯＲ合成する。ＯＲ合成した結果は、合成表示履歴ＭＤＨとなる。ここでは２人の応募者の表示履歴を合成しているが、応募者が３人以上いる場合も、全ての応募者の表示履歴をＯＲ合成すればよい。

例えば、観察倍率２０倍により表示された領域に着目すると、応募者１の表示履歴ＤＨ１には、２つの領域２０Ａおよび２０Ｂが、観察倍率２０倍で観察された領域としてある。応募者２の表示履歴ＤＨ２では、２つの領域２０Ｃおよび２０Ｄが、観察倍率２０倍で観察された領域である。それらをＯＲ合成した合成表示履歴ＭＤＨでは、観察倍率２０倍での表示履歴として、領域２０Ａ、２０Ｃ、および２０Ｅが示されている。領域２０Ｅは、領域２０Ｂと２０Ｄを合成したものである。

次に、画像制御部１０１が、合成表示履歴ＭＤＨと、募集主自身の表示履歴ＤＨ３との差分を抽出する。差分を抽出した結果は、差分表示履歴ＤＤＨとなる。

例えば、観察倍率２０倍により表示された領域に着目すると、合成表示履歴ＭＤＨには３つの領域２０Ａ、２０Ｃ、および２０Ｅが示されているのに対し、募集主自身の表示履歴ＤＨ３には、観察倍率２０倍で観察した領域は無い。それ故、差分表示履歴ＤＤＨでは、領域２０Ａ、２０Ｃ、および２０Ｅが、複数の応募者と募集主自身の表示履歴の差分として示されることになる。

このようにして、募集主は、差分表示履歴ＤＤＨを見ることにより、自分が気づかなかった他の人の注目領域を発見することが可能となる。

なお、合成表示履歴ＭＤＨにおいて、観察された領域が複数の応募者において重なっている場合、その重なりが多い個所ほど濃い色などにより表示してもよい。この表示により、自分が気づかなかった領域の内、他の人がどの程度注目していた個所かを知ることができる。

［信頼度を高めることによる効果］
以上説明したように、本技術による病理医向けＳＮＳシステムでは、応募者の診断行為を隣で見ているかのように再現したり、信頼度を自動的にスコア化したりすることにより、診断レポートの信頼度を担保することができるので、信頼度の高い病理医向けＳＮＳシステムとして普及を促進させることができる。

［本技術の別の構成］
なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）病理医である第１のユーザの第１の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第１のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得する第１の情報取得部と、１人または複数の、病理医である第２のユーザの第２の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供する情報提供部と、前記第２の端末より前記ネットワークを通じて、当該第２の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第２のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第２のユーザの意見とを取得する第２の情報取得部と、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する信頼度スコア生成部とを具備する情報処理装置。
（２）前記（１）に記載の情報処理装置であって、前記第２の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の閲覧時間の情報を含んだ情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した閲覧時間をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する情報処理装置。
（３）前記（１）から（２）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、前記第２の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の観察倍率の情報を含んだ情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した観察倍率をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する情報処理装置。
（４）前記（１）から（３）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、前記第２の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の閲覧領域の情報を含んだ情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した閲覧領域をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する情報処理装置。
（５）前記（１）から（４）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、前記第２の情報取得部は、前記病理画像の注目すべき個所を示す情報を取得し、前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した注目すべき個所の有無をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する情報処理装置。
（６）前記（１）から（５）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、前記第１のユーザの前記第１の端末より、当該第１の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第１のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴を、第１の閲覧履歴として取得する第１の閲覧履歴取得部と、前記第２の情報取得部が取得した、１人または複数の第２のユーザの閲覧履歴を１つの閲覧履歴に合成閲覧履歴として合成する閲覧履歴合成部と、前記閲覧履歴合成部が合成した前記合成閲覧履歴と前記第１の閲覧履歴取得部が取得した前記第１の閲覧履歴との差分を生成する閲覧履歴差分生成部とをさらに具備する情報処理装置。
（７）第１の情報取得部が、病理医である第１のユーザの第１の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第１のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得し、情報提供部が、病理医である第２のユーザの第２の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供し、第２の情報取得部が、前記第２の端末より前記ネットワークを通じて、当該第２の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第２のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第２のユーザの意見とを取得し、信頼度スコア生成部が、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する情報処理方法。
（８）病理医である第１のユーザの第１の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第１のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得する第１の情報取得部、病理医である第２のユーザの第２の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供する情報提供部、前記第２の端末より前記ネットワークを通じて、当該第２の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第２のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第２のユーザの意見とを取得する第２の情報取得部、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する信頼度スコア生成部としてコンピュータを機能させるための情報処理プログラム。

１０ ＳＮＳサーバ
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ 入力装置
１５ 出力装置
１６ ストレージ装置
１７ メディアインタフェース装置
１８ ネットワーク接続装置
１９ バス
２０ ＳＮＳクライアント
３０ ネットワーク
４０ ビューワウィンドウ
４１ 画像操作ＧＵＩ
４２ サムネイルマップ
４３ サムネイルマップ操作ＧＵＩ
１００ 病理医向けＳＮＳシステム
１０１ 画像制御部
１０２ 画像格納部
１０３ ＳＮＳ制御部
１０４ ＳＮＳ情報格納部
２０１ ＳＮＳクライアント制御部
２０２ ビューワ制御部
ＳＰＬ 検体

Claims (8)

1. 病理医である第１のユーザの第１の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第１のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得する第１の情報取得部と、
   病理医である１以上の第２のユーザの第２の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供する情報提供部と、
   前記第２の端末より前記ネットワークを通じて、当該第２の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第２のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第２のユーザの意見とを取得する第２の情報取得部と、
   前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する信頼度スコア生成部と
   を具備する情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記第２の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の閲覧時間の情報を含んだ情報を取得し、
   前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した閲覧時間をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する
   情報処理装置。
3. 請求項１または２に記載の情報処理装置であって、
   前記第２の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の観察倍率の情報を含んだ情報を取得し、
   前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した観察倍率をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する
   情報処理装置。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
   前記第２の情報取得部は、前記閲覧履歴として、少なくとも前記病理画像の閲覧領域の情報を含んだ情報を取得し、
   前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した閲覧領域をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する
   情報処理装置。
5. 請求項１ないし４のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
   前記第２の情報取得部は、前記病理画像の注目すべき個所を示す情報を取得し、
   前記信頼度スコア生成部は、少なくとも前記取得した注目すべき個所の有無をもとに、前記取得された意見の信頼度のスコアを生成する
   情報処理装置。
6. 請求項１ないし５のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
   前記第１のユーザの前記第１の端末より、当該第１の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第１のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴を、第１の閲覧履歴として取得する第１の閲覧履歴取得部と、
   前記第２の情報取得部が取得した、１以上の第２のユーザの閲覧履歴を１つの閲覧履歴に合成閲覧履歴として合成する閲覧履歴合成部と、
   前記閲覧履歴合成部が合成した前記合成閲覧履歴と前記第１の閲覧履歴取得部が取得した前記第１の閲覧履歴との差分を生成する閲覧履歴差分生成部と
   をさらに具備する情報処理装置。
7. 第１の情報取得部が、病理医である第１のユーザの第１の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第１のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得し、
   情報提供部が、病理医である１以上の第２のユーザの第２の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供し、
   第２の情報取得部が、前記第２の端末より前記ネットワークを通じて、当該第２の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第２のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第２のユーザの意見とを取得し、
   信頼度スコア生成部が、前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する
   情報処理方法。
8. 病理医である第１のユーザの第１の端末より、ネットワークを通じて病理画像とこの病理画像に対する当該第１のユーザによる診断結果であるプライマリ診断結果とを取得する第１の情報取得部、
   病理医である１以上の第２のユーザの第２の端末に前記ネットワークを通じて、前記取得された病理画像とプライマリ診断結果とを提供する情報提供部、
   前記第２の端末より前記ネットワークを通じて、当該第２の端末の表示部を通じて前記病理画像を観察した際の当該第２のユーザの操作によって前記病理画像の中で表示させた範囲の情報を少なくとも含む閲覧履歴と、当該病理画像の観察による前記プライマリ診断結果に対する当該第２のユーザの意見とを取得する第２の情報取得部、
   前記取得した閲覧履歴を予め定められた条件により評価して前記取得された意見の信頼度をスコア化する信頼度スコア生成部として
   コンピュータを機能させるための情報処理プログラム。