(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザクエリからコマンドを生成するために、異なる医療概念の用語を記述するデータを取得及び処理する予測システムを提供する。【解決手段】システムのエンティティモジュールは、個人に影響を及ぼす健康状態に関連付けられる医療エンティティを用語を記述するかどうかを判定する。用語が医療エンティティを記述する場合、符号化モジュールは、符号化スキームに基づいて、医療エンティティを特定カテゴリに結び付ける。システムは、ユーザクエリを受信する。システムの構文解析エンジンは、医療エンティティを特定カテゴリに結び付けるための符号化スキームに基づいて、医療エンティティを記述する用語に対してクエリを構文解析することにより、機械可読コマンドを生成するために受信したクエリを使用する。システムは、受信したクエリに対する応答を生成するためのデータを取得するために、様々なデータベースにクエリするためのコマンドを使用する。【選択図】図３
2020170516.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測演算システムを使用して実行されるコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
複数の用語を含む第１のデータセットを取得することと、
前記複数の用語のうちの１つの用語が医療エンティティを記述することを判定することと、
前記用語が前記医療エンティティを記述することの判定に応答して、カテゴリのための符号化スキームに基づいて前記医療エンティティを前記カテゴリに結び付けることと、
クエリを受信することに応答して、前記符号化スキームに基づいて、前記医療エンティティを記述する前記第１のデータセットの用語に対して前記クエリを構文解析することによって、機械可読コマンドを生成することと、
複数のデータベースに問い合わせるために前記機械可読コマンドを使用することと、
前記機械可読コマンドが前記複数のデータベースに問い合わせるために使用される場合に、受信された前記クエリに応答して、第２のデータセットを取得することと、
ユーザ装置での表示のための出力として、前記第２のデータセットを提供することと、
を有するコンピュータ実装方法。
【請求項２】
用語が前記医療エンティティを記述するかどうかの判定は、
前記第１のデータセット及び前記医療エンティティに記述された用語の間の類似性の推論に基づいて信頼度スコアを生成することと、
前記信頼度スコアが閾信頼度スコアを超えることを判定することと、
を有する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記医療エンティティを前記カテゴリに結び付けることは、
前記カテゴリのためのカテゴリコードリストを取得することと、
前記用語と前記カテゴリコードリスト内の対応するカテゴリコードとの一致を判定することと、
前記医療エンティティを記述する前記用語と前記対応するカテゴリコードとの間の前記一致に基づいて、前記医療エンティティを前記指定カテゴリに結び付けることと、
を有する請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記医療エンティティを前記カテゴリに結び付けることは、
前記指定カテゴリのための前記符号化スキームに基づいて、前記医療エンティティを対応するカテゴリコードで符号化することを有し、
前記指定カテゴリのための前記符号化スキームはレベルの階層を含む階層的な符号化スキームである、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記医療エンティティを対応するカテゴリコードで符号化することは、
符号化される前記医療エンティティを含むコンテンツを定量化することと、
前記コンテンツのマッピングのために、レベルの前記階層におけるレベルの深さを判定することと、
前記コンテンツに含まれる前記医療エンティティを、レベルの前記階層における特定の深さレベルについて、前記対応するカテゴリコードに関連付けることと、
を有する請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記医療エンティティが疾患であり、前記一致を判定することは、
レベルの前記階層の各々のレベルに対する各々の一致スコアを生成することと、
前記各々の一致スコアが閾一致スコアを超えることを判定することと、
を有する請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記医療エンティティを記述する前記用語を判定することは、
エンティティ固有のデータセットの情報に対して前記用語の参照を実行することと、
前記用語と前記エンティティ固有のデータセットの第１のエントリとの間の一致に基づいて、前記医療エンティティを記述する前記用語を判定することと、
を有する請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記医療エンティティは個人に影響を与える健康状態に関連付けられ、前記医療エンティティは、
１つ以上の医療疾患、
前記１つ以上の医療疾患の治療のための医薬品、
前記１つ以上の医療疾患に関連する医療手技、又は
前記個人の健康状態に対応する複数の医学的所見を記述するデータ、
のうち少なくとも１つを有する請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記エンティティ固有のデータセットは、
ｉ）複数の疾患を記述する事前規定された情報セット、
ｉｉ）複数の薬を記述する事前規定された情報セット、
ｉｉｉ）複数の医療手技を記述する事前規定された情報セット、又は
ｉｖ）複数の健康管理患者の電子医療データ
のうち少なくとも１つを含むデータに基づいて生成される、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の医療概念に関連する前記用語を記述する前記データを取得することは、
複数の非構造化データを取得することと、
前記複数のデータベースの情報に対する前記クエリの処理を可能にするように前記非構造化データを構築することと、
を有する請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
システムであって、
１つ以上の処理装置と、
動作の実行を引き起こすために前記１つ以上の処理装置によって実行可能な命令を記憶する１つ以上の一時的でない機械可読記憶装置と、を備え、前記動作は、
複数の用語を含む第１のデータセットを取得することと、
前記複数の用語のうちの１つの用語が医療エンティティを記述することを判定することと、
前記用語が前記医療エンティティを記述することの判定に応答して、カテゴリのための符号化スキームに基づいて前記医療エンティティを前記カテゴリに結び付けることと、
クエリを受信することに応答して、前記符号化スキームに基づいて、前記医療エンティティを記述する前記第１のデータセットの用語に対して前記クエリを構文解析することによって、機械可読コマンドを生成することと、
複数のデータベースに問い合わせるために前記機械可読コマンドを使用することと、
前記機械可読コマンドが前記複数のデータベースに問い合わせるために使用される場合に、受信された前記クエリに応答して、第２のデータセットを取得することと、
ユーザ装置での表示のための出力として、前記第２のデータセットを提供することと、を有するシステム。
【請求項１２】
用語が前記医療エンティティを記述するかどうかの判定は、
前記第１のデータセット及び前記医療エンティティに記述された用語の間の類似性の推論に基づいて信頼度スコアを生成することと、
前記信頼度スコアが閾信頼度スコアを超えることを判定することと、
を有する請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記医療エンティティを前記カテゴリに結び付けることは、
前記カテゴリのためのカテゴリコードリストを取得することと、
前記用語と前記カテゴリコードリスト内の対応するカテゴリコードとの一致を判定することと、
前記医療エンティティを記述する前記用語と前記対応するカテゴリコードとの間の前記一致に基づいて、前記医療エンティティを前記指定カテゴリに結び付けることと、
を有する請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記医療エンティティを前記カテゴリに結び付けることは、
前記指定カテゴリのための前記符号化スキームに基づいて、前記医療エンティティを対応するカテゴリコードで符号化することを有し、
前記指定カテゴリのための前記符号化スキームはレベルの階層を含む階層的な符号化スキームである、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記医療エンティティを対応するカテゴリコードで符号化することは、
符号化される前記医療エンティティを含むコンテンツを定量化することと、
前記コンテンツのマッピングのために、レベルの前記階層におけるレベルの深さを判定することと、
前記コンテンツに含まれる前記医療エンティティを、レベルの前記階層における特定の深さレベルについて、前記対応するカテゴリコードに関連付けることと、
を有する請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記医療エンティティが疾患であり、前記一致を判定することは、
レベルの前記階層の各々のレベルに対する各々の一致スコアを生成することと、
前記各々の一致スコアが閾一致スコアを超えることを判定することと、
を有する請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
前記医療エンティティを記述する前記用語を判定することは、
エンティティ固有のデータセットの情報に対して前記用語の参照を実行することと、
前記用語と前記エンティティ固有のデータセットの第１のエントリとの間の一致に基づいて、前記医療エンティティを記述する前記用語を判定することと、
を有する請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記医療エンティティは個人に影響を与える健康状態に関連付けられ、前記医療エンティティは、
１つ以上の医療疾患、
前記１つ以上の医療疾患の治療のための医薬品、
前記１つ以上の医療疾患に関連する医療手技、又は
前記個人の健康状態に対応する複数の医学的所見を記述するデータ、
のうち少なくとも１つを有する請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記複数の医療概念に関連する前記用語を記述する前記データを取得することは、
複数の非構造化データを取得することと、
前記複数のデータベースの情報に対する前記クエリの処理を可能にするように前記非構造化データを構築することと、
を有する請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
動作の実行を引き起こすために１つ以上の処理装置によって実行可能な命令を記憶する１つ以上の一時的でない機械可読記憶装置であって、前記動作は、
複数の用語を含む第１のデータセットを取得することと、
前記複数の用語のうちの１つの用語が医療エンティティを記述することを判定することと、
前記用語が前記医療エンティティを記述することの判定に応答して、カテゴリのための符号化スキームに基づいて前記医療エンティティを前記カテゴリに結び付けることと、
クエリを受信することに応答して、前記符号化スキームに基づいて、前記医療エンティティを記述する前記第１のデータセットの用語に対して前記クエリを構文解析することによって、機械可読コマンドを生成することと、
複数のデータベースに問い合わせるために前記機械可読コマンドを使用することと、
前記機械可読コマンドが前記複数のデータベースに問い合わせるために使用される場合に、受信された前記クエリに応答して、第２のデータセットを取得することと、
ユーザ装置での表示のための出力として、前記第２のデータセットを提供することと、を有する機械可読記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、予測演算システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
健康管理プロセスの一部として、医師又は他の医療提供者は、臨床試験、プログラム、対象の安全性や医薬品又は他の医療的な治療選択の効果を評価するための他の活動を実施してもよい。健康関連治験プログラムの使用は、全体的な患者健康状態の改善や健康システムコストの抑制のための新たな治療選択を見出すのに役立てることが可能である。臨床試験又はプログラムは、将来的に人間の参加者／対象又は人間対象の集団に１つ以上の健康結果の効果を評価するための健康関連介入に割り当てる単一の調査研究又は複数の調査研究でありうる。
【発明の概要】
【０００３】
健康管理プロセスの一部として、医師又は他の医療提供者は、臨床試験、プログラム、特定の医薬品又は他の医療的な治療選択の効果を評価するための他の活動を実施してもよい。健康関連の臨床治験の実施は全体的な患者健康状態の改善や健康システムコストの抑制のための新たな治療選択を見出すのに役立てることが可能である。臨床治験と他の制御されたプログラムとは一般的に、医薬品治療選択の効果を評価するための研究対象に関わる異なる地理的位置にある医療施設にて１人以上の調査官によって行われている。いくつかの例で、患者の医師は、臨床治験に関連でき、医師は、患者の診断された状態に基づいて、患者を治験の参加候補として参照できる。調査官、地理的位置又はその両方が、プログラムを実行するエンティティを形成できる。
【０００４】
上記の背景に基づいて、この文書は受信したユーザ入力に基づいてコマンドを予測又は生成するための特定の演算ルール又は命令（例えば特殊なアルゴリズム）を使用する演算システムを記載する。コマンドを生成するために、システムは１つ以上の学習アルゴリズム（例えば深層学習アルゴリズム）を使用する予測モデルを訓練するように構成される。予測モデルはシステムのエンティティモジュールの自然言語プロセッサ（ＮＬＰ）を使用して認識又は抽出される用語を処理するために使用される。予測モデルは関連用語（例えば医療用語と臨床用語）と他の医療用語とのこれらの関係とを意味的に理解するように訓練されうる。用語は例えば教科書やオンラインリソースのような情報源、又は複数の健康状態患者の電子医療データのような非構造化データセットから抽出されうる。
【０００５】
符号化モジュールは符号化するために１つ以上のニューラルネットワークモデルを使用し、抽出された用語を特定の医療エンティティ、例えば病気エンティティ、医薬品エンティティ、医療手技エンティティ又は様々な他の種類のエンティティに結び付ける。システムはユーザから受信したクエリに基づいてコマンドを生成するために、符号化された医療用語についての予測モデル学習推論を活用する。例えば、構文解析エンジンは抽出された用語を、ユーザクエリへの正確な応答を得るために医療データベースに対して処理される機械可読言語に自動的に翻訳することができる。従って、予測システムの少なくとも１つの目標は正確に、演算的に効率よく、１人の患者又は患者のセットに関する健康関連情報を含むユーザクエリを解釈することである。
【０００６】
例えば、ユーザクエリは患者属性のリストを特定する予測システムに対するユーザ入力を表す。クエリ／ユーザ入力は人間可読形式でありうる。記述された技術は、システムが素早く、かつ効率的に機械可読形式の対応するコマンドを生成することを可能にする。その後、機械可読コマンドはリスト上で特定された属性に基づく所与の条件を満足する患者（例えば治験対象）を識別するために異なる電子健康記録（ＥＨＲ）をクエリするために使用される。例えば、コマンドは（例えば人間のオペレータからの）手動介入なしに洞察と情報とを導出するために過去の医療記録をクエリするために使用されうる。導出された洞察は臨床治験参加及び有害事象の傾向推定について的確な患者集団の正確な推定を有することができる。
【０００７】
本明細書に記載される主題の一態様は、複数の用語を含む第１のデータセットを取得することと、前記複数の用語のうちの１つの用語が医療エンティティを記述することを判定することと、前記用語が前記医療エンティティを記述することの判定に応答して、カテゴリのための符号化スキームに基づいて前記医療エンティティを前記カテゴリに結び付けることと、クエリを受信することに応答して、前記符号化スキームに基づいて、前記医療エンティティを記述する前記第１のデータセットの用語に対して前記クエリを構文解析することによって、機械可読コマンドを生成することと、複数のデータベースに問い合わせるために前記機械可読コマンドを使用することと、前記機械可読コマンドが前記複数のデータベースに問い合わせるために使用される場合に、受信された前記クエリに応答して、第２のデータセットを取得することと、ユーザ装置での表示のための出力として、前記第２のデータセットを提供することと、を有するコンピュータ実装方法で具現化され得る。
【０００８】
これら及び他の実装は、それぞれ、任意で以下の特徴のうちの１つ以上を含むことができる。例えば、いくつかの実施形態では、用語が前記医療エンティティを記述するかどうかの判定は、前記第１のデータセット及び前記医療エンティティに記述された用語の間の類似性の推論に基づいて信頼度スコアを生成することと、前記信頼度スコアが閾信頼度スコアを超えることを判定することと、を有する。
【０００９】
いくつかの実装では、前記医療エンティティを前記カテゴリに結び付けることは、前記カテゴリのためのカテゴリコードリストを取得することと、前記用語と前記カテゴリコードリスト内の対応するカテゴリコードとの一致を判定することと、前記医療エンティティを記述する前記用語と前記対応するカテゴリコードとの間の前記一致に基づいて、前記医療エンティティを前記指定カテゴリに結び付けることと、を有する。
【００１０】
いくつかの実装では、前記医療エンティティを前記カテゴリに結び付けることは、前記指定カテゴリのための前記符号化スキームに基づいて、前記医療エンティティを対応するカテゴリコードで符号化することを有し、前記指定カテゴリのための前記符号化スキームはレベルの階層を含む階層的な符号化スキームである。
【００１１】
いくつかの実装では、前記医療エンティティを対応するカテゴリコードで符号化することは、符号化される前記医療エンティティを含むコンテンツを定量化することと、前記コンテンツのマッピングのために、レベルの前記階層におけるレベルの深さを判定することと、前記コンテンツに含まれる前記医療エンティティを、レベルの前記階層における特定の深さレベルについて、前記対応するカテゴリコードに関連付けることと、を有する。
【００１２】
いくつかの実装では、前記医療エンティティが疾患であり、前記一致を判定することは、レベルの前記階層の各々のレベルに対する各々の一致スコアを生成することと、前記各々の一致スコアが閾一致スコアを超えることを判定することと、を有する。
【００１３】
いくつかの実装では、前記医療エンティティを記述する前記用語を判定することは、エンティティ固有のデータセットの情報に対して前記用語の参照を実行することと、前記用語と前記エンティティ固有のデータセットの第１のエントリとの間の一致に基づいて、前記医療エンティティを記述する前記用語を判定することと、を有する。
を有する。
【００１４】
いくつかの実装では、前記医療エンティティは個人に影響を与える健康状態に関連付けられ、前記医療エンティティは、１つ以上の医療疾患、前記１つ以上の医療疾患の治療のための医薬品、前記１つ以上の医療疾患に関連する医療手技、又は前記個人の健康状態に対応する複数の医学的所見を記述するデータを有する。
【００１５】
いくつかの実装では、前記エンティティ固有のデータセットは、ｉ）複数の疾患を記述する事前規定された情報セット、ｉｉ）複数の薬を記述する事前規定された情報セット、ｉｉｉ）複数の医療手技を記述する事前規定された情報セット、又はｉｖ）複数の健康管理患者の電子医療データのうち少なくとも１つを含むデータに基づいて生成される。
【００１６】
いくつかの実装では、前記複数の医療概念に関連する前記用語を記述する前記データを取得することは、複数の非構造化データを取得することと、前記複数のデータベースの情報に対する前記クエリの処理を可能にするように前記非構造化データを構築することと、を有する。
【００１７】
この及び他の態様の他の実装には、コンピュータ記憶装置上に符号化された、方法の動作を実行するように構成された、対応するシステム、装置、及びコンピュータプログラムを含む。１つ以上のコンピュータ又はハードウェア回路の演算システムは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又は動作中にシステムに動作を実行させるシステム上にインストールされたそれらの組み合わせのおかげで、そのように構成され得る。１つ以上のコンピュータプログラムは、データ処理装置によって実行されるとき、装置に動作を実行させる命令を有することのおかげで、そのように構成され得る。
【００１８】
本明細書で記載される主題は、以下の利点のうちの１つ以上を実現するように実装され得る。記載された技術は、構造化及び非構造化データセットを分析及び構文解析するための、完全に自動化されたエンドツーエンドの予測ソリューションである拡張性のある演算システムを提供する。分析及び構文解析機能を使用して、システムの予測モデルは、データセット内の情報が予測モデルによって学習されたデータの推論に基づいて生成される機械可読コマンドを使用してクエリされ得るように構成される。
【００１９】
予測システムは、様々な疾患及び適応症、薬／治療の選択、及び医療手技を記述する複数のデータセットを迅速かつ効率的に分析するように構成される。例えば、システムの効率は、（１）患者属性を記述するエンティティの抽出、（２）標準化された科学的エンティティ名に条件をマッピングすること、及び（３）条件が否定されるか否かを含む、異なる健康条件の間の関係を解釈すること、という、コマンドを生成するために３つのステップの使用によって証明される。
【００２０】
したがって、システムは医療言語用語の認識及び符号化に特化し、ユーザ入力に対する応答を得るために生成及び処理されるコマンド又は機械可読クエリにおいて所望の精度のレベルを達成するためにほとんど（又はまったく）手動のデータ収集を必要としないソリューションを提供する。
【００２１】
この明細書に記載される主題の１つ以上の実装の詳細が、以下の添付の図面及び記載において説明される。主題の他の潜在的な特徴、形態、及び利点は、明細書、図面、及び特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】機械可読コマンドを生成するための演算システムの一例のブロック図を示す。
【００２３】
【図２】図１の演算システムのデータ処理モジュールの一例のブロック図を示す。
【００２４】
【図３】図１の演算システムの予測モデルを使用した機械可読コマンドを生成処理の一例を示す。
【００２５】
【図４】機械理解可能クエリを生成するための非構造化記録データ処理のデータフローの一例を示す。
【００２６】
【図５】この明細書に記載される方法に関連して使用されうる演算システムのブロック図を示す。
【００２７】
様々な図面における同様な参照番号や指定は同様の要素を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
現在のシステムは非構造化データ形式で医療情報を保持し、その情報は複数のシステムにわたって分散されていてもよく、このことは情報がクエリされ他のデータソースに結び付けられることを困難にする。この医療情報の多くのソースはテキストベースのソースであり、その情報は異なる要素から形成されうる。しかしながら、広く普及されるこれらの異なる要素の国際的又は既存の分類はない。
【００２９】
これらの医療ソースからの情報にクエリするとき、特定分野の専門家は、関連用語を認識すること、用語を分類すること、データをクエリするために使用されうる適切な形式に用語を変換することをしばしば要求される。この医療情報をモデル化及び構造化するための能力はユーザが患者セットの健康状態を改善し得る何らかの洞察を導出することを可能にする。例えば、少なくとも１つの使用は、新しい臨床試験における参加のプロトコール及び基準に合致する健康属性を有する患者プールを正確に演算するために患者データベースにクエリすることを伴いうる。
【００３０】
この文脈の中で、関連する臨床用語と用語間の関係とを抽出し意味的に理解する予測モデルを生成するための技術が記載される。演算システムは、例えば自然言語処理（ＮＬＰ）や深層学習アルゴリズムを使用して、構造化及び非構造化データセットから臨床用語を抽出するために使用される。技術は、エンティティを記述する用語に関連を有する医療エンティティ間の関係を判定するだけでなく、医療エンティティ（例えば適応症、薬、手技など）を認識し、抽出し、分類するためのデータ処理モジュールを使用する。
【００３１】
これらの処理から取得される情報は手動のユーザ介入なしに患者のセットについての様々な洞察と情報とを導出するための異なるデータベースにクエリするための機械可読コマンドを生成するために使用される。例えば、コマンドは、臨床試験の参加について適格な患者集団の推定を取得するか、又は臨床試験に関連する有害事象の発生について傾向推定を取得するために過去の医療記録のデータベースにクエリするのに使用されうる。
【００３２】
図１は診断されていない状態を検出するための演算システム１００の一例のブロック図を示す。システム１００は予測モデルを訓練するための入力データを処理するように構成される予測演算システムでありうる。ここで記載された通り、予測モデルは、関連のある臨床及び医療用語の処理及び意味的理解に関連する様々な機能を実行するために訓練される。
【００３３】
システム１００はエンティティモジュール１２０と、符号化モジュール１４０と、予測モデル１６０と、構文解析エンジン１７０とを含む。例示の訓練フェーズ１５５の間、エンティティモジュール１２０及び符号化モジュール１４０は、訓練された予測モデル１６０を生成する学習推論を演算するための入力データ１１０を処理するために使用される。従って、訓練フェーズ１５５は例示の予測モデルに関連付けられ、予測モデル１６０を訓練及び生成するためにシステム１００で実行される。
【００３４】
ここで記載のとおり、訓練された予測モデル１６０は様々な入力テキストから関連する臨床用語とそれらの関連とを、抽出し、意味的に理解するように構成される。予測モデルはシステムのエンティティモジュール内の自然言語処理（ＮＬＰ）を使用して認識及び抽出される用語を処理するために使用される。システム１００はユーザからの受信クエリに基づいてコマンドを生成するために、符号化された医療用語についての予測モデルの学習推論を利用する。
【００３５】
一般的にシステム１００はシステムでの処理のために入力データ１１０を取得又は受信する。入力データ１１０は、構造化及び非構造化データを含みうる。構造化データは、例えば医療教科書、健康に関連するオンライン出版物、医療雑誌、電子出版物、医学論文、ウェブ記事、医療ウェブサイト、又はコンピュータシステムによるデータ抽出及び処理のために本質的に書式化される情報の様々なリソースのような様々な種類の出版物や健康関連テキストを含むことができる。非構造化データは医療活動、患者の医療記録、又は健康管理処置に関連する異なるデータセットを含んでいてもよく、少なくとも図２を参照して以下に詳細が記載される。
【００３６】
エンティティモジュール１２０は入力データ１１０を受信又は取得し、システム１００の１つ以上の予測モデルを訓練するためにデータを処理するように構成される。いくつかの実装で、エンティティモジュール１２０は入力データ１１０からのデータ要素を認識及び抽出するための高レベル汎用プログラミング言語を実行する固有表現抽出（ＮＥＲ）である。例えば、エンティティモジュール１２０は文書中の異なる医療概念について医療エンティティを記述する用語及び単語（データ要素）を識別するための符号化された命令を使用するパイソンモジュールでありうる。文書は例えば医療教科書の電子版のような電子文書でありえ、用語又は単語は例えば疾患名、薬物療法、薬の混合物又は医療手技のような医療エンティティを記述しうる。
【００３７】
図２を参照して以下により詳細に記載される通り、エンティティモジュール１２０は様々なデータ検索／参照及び機械学習機能を有する。これらの機能は、入力データ１１０に含まれる医療文書又は構造化データソース内の各々の単語又は用語の辞書参照を実行するのに使用され得る。いくつかの実装では、参照機能及び機械学習機能はエンティティモジュール１２０の演算機能とは独立している。以下により詳細に記載される通り、各々の演算機能は、入力データ１１０内の用語又はデータ要素が特定の医療エンティティを記述するかどうかを判定するために使用される。
【００３８】
例えば、入力データ１１０の医療文書内の各々の単語又は用語は、例えばエンティティ固有の医療用語の辞書のような精選されたデータソースに対して検索される。いくつかの実装では、辞書参照の実行は、精選されたデータソース内の１つ以上の用語の一致として認識される医療文書から１つ以上のｎグラムを抽出することを含む。抽出されたｎグラムは、精選されたデータソース内の用語と一致する連続したデータアイテム又は要素、例えば文字又は単語を含み得る。例えば、医療文書は例えば癌のような特定な医療状態を記述する単語を形成する文字を有することができる。抽出されたｎグラムは癌に関連する異なる医療概念も記述する精選されたデータソース内の用語と一致する連続した文字又は単語を含むことができる。
【００３９】
符号化モジュール１４０は医療エンティティに関連するデータを受信又は取得するように構成され、このデータは医療エンティティを記述する対応用語を含む。符号化モジュール１４０はシステム１００の１つ以上の予測モデルを訓練するために使用される医療エンティティ及び符号化データに関連するデータを符号化する。いくつかの実装では、符号化モジュール１４０は医療エンティティに関連するデータを符号化するために高レベル汎用プログラミング言語を実行する多目的符号化モジュールである。いくつかの実装では、エンティティモジュール１２０のように、符号化モジュール１４０は様々な機能を実行するために符号化された命令を使用するパイソンモジュールでもあり得る。
【００４０】
符号化モジュール１４０は、用語が医療エンティティを記述することをエンティティモジュール１２０が判定することに応じて、医療エンティティを特定のカテゴリコード１４５に結び付け、関連付け、又はそうでなければ符号化するために命令を使用することができる。例えば、符号化モジュール１４０は医療エンティティを特定のエンティティ編成に符号化し、ここでｉ）疾患はＩＣＤ−１０コードに基づいて符号化され得る、ｉｉ）薬はＧＰＩコードに基づいて符号化され得る、ｉｉｉ）手技はＰＲＣ＿ＣＤコードに基づいて符号化され得る。ＩＣＤ−１０コード、ＧＰＩコード、ＰＲＣ＿ＣＤコードはそれぞれ健康関連疾患、医薬品、医療手技の各々の符号化スキームに関連付けられる。
【００４１】
以下により詳細に記載される通り、医療エンティティは特定のカテゴリの符号化スキームに基づいて、特定のカテゴリコード１４５に結び付け又は符号化される。いくつかの実装では、各々識別又は抽出された医療エンティティは特定の命名法（例えば公式疾患名及び対応するカテゴリコード）に符号化される。いくつかの場合では、１つ以上の医療エンティティは２つ以上の命名法に符号化される。例えば、薬は少なくとも特定のＧＰＩコード、特定のＡＴＣコード、もしくはその両方に符号化され得る。
【００４２】
符号化モジュール１４０は疾患、薬又は手技のうちいずれかの各々の符号化動作を実行するために各々使用される離散的な演算要素を含み得る。いくつかの実装では、少なくとも健康関連疾患の医療エンティティの符号化を参照すると、カテゴリコード１４５の符号化スキームは、階層レベル（又は深さレベル）に基づく階層的符号化スキームである。このように、対応するカテゴリコード１４５を有する健康関連疾患の医療エンティティを符号化することは、階層レベルの深さレベルを判定することと、医療エンティティに関連するデータを含む何らかの情報コンテンツをマッピングするために適切なレベルを判定することとを含む。
【００４３】
１つ以上のニューラルネットワーク１５０は、階層レベルの深さレベルを判定することと、医療エンティティに関連するデータをマッピングするために対応するレベルを判定することとのために使用される。符号化モジュール１４０は、情報コンテンツに含まれる医療エンティティを階層レベルの特定の深さレベルの対応するカテゴリコード１４５に関連付けるためにニューラルネットワーク１５０の出力（例えば演算推論又は信頼性スコア）を使用できる。例えば、各々のニューラルネットワーク１５０の各々の推論出力を表す１つ以上のスコアは、医療エンティティを階層レベルの特定の深さレベルと特定の深さレベルの対応する１つ以上のカテゴリコード１４５とに関連付けるために使用されてもよい。
【００４４】
構文解析エンジン１７０は、ユーザ入力１２５を機械可読コマンドに変換するよう構成される意味的クエリパーサである。例えば、ユーザ入力１２５は人間理解可能クエリを表すことができ、コマンドジェネレータ１７５はユーザ入力１２５で実行される１つ以上の構文解析動作に基づく機械可読コマンドを生成するよう構成される。構文解析エンジン１７０は、ユーザ入力１２５を１つ以上のクエリ構文解析操作の結果に基づく機械命令に変換するのに応じて機械可読命令を生成するためのコマンドジェネレータ１７５を使用する。
【００４５】
生成されたコマンドは、異なる医療又は情報データベース１９０に対して処理するために構成される機械理解可能クエリを表すことができる。構文解析エンジン１７０は、認識されたエンティティ関係をコマンドに翻訳するためのクエリ構文解析動作を実行する。エンティティ認識に加えて、構文解析エンジン１７０は、ユーザ入力１２５の何らかのキーワード、ユーザ入力１２５のテキスト内の単語の何らかの位置、又はユーザ入力１２５を形成する用語の意味的属性に基づいて用語間の相関種類を判定するためのクエリ構文解析動作を実行し得る。
【００４６】
コマンドは、コンピュータによって理解及び実行可能な論理演算に関連付けられる。コマンド及び論理演算は、応答１９５を生成するためのデータ要素を取得するためのリレーショナルデータベースのテーブルにおけるフィルター又は結合を実行することを含んでもよいデータベース１９０の特定のデータセットをコンピュータにクエリさせることができる。いくつかの実装では、生成コマンドは例えば構造化クエリ言語（ＳＱＬ）に基づくクエリ形式のような機械可読形式を有することができる。いくつかの実装では、コマンドはＳＱＬクエリとして形式化され、例示のリレーショナルデータベース１９０に記憶されたデータを取得又は管理するために、又はリレーショナルデータストリーム管理システム上のストリーミングデータ処理のために使用されてもよい。
【００４７】
システム１００の使用例は、新たな臨床試験のプロトコールを特定するデータを受信する受信エンティティモジュール１２０を含む。エンティティモジュール１２０は、エンティティを記述する１つ以上の用語を識別し抽出することに基づいてプロトコールに含まれる全ての関連医療エンティティを認識するために使用される。符号化モジュール１４０は、各々のエンティティに対して１つ以上の抽出用語を使用して、認識された医療エンティティの各々を分類する。例えば、構文解析エンジン１７０は、新たな臨床試験に参加し得る対象取得のための包含又は排除基準としてエンティティを分類できる。構文解析エンジン１７０のコマンドジェネレータ１７５は、エンティティを統合するコマンド（例えばクエリ）を記載又は生成する。機械可読コマンドは、各医療エンティティ及びそれらに関連する用語がどのように関連するかも説明することができる。
【００４８】
コマンドは、データベース、例えば医療処理データベース内の所与のデータセットに対して実行又は処理される。システム１００は、データベースに対するコマンド処理に応じた結果を生成する。結果は、新たな臨床試験に対する包含及び排他基準を満足する医療属性を有するいくつかの患者又は潜在的な臨床対象であり得る。この文書で使用される通り、対象又は臨床対象は、臨床試験の参加候補、臨床試験の参加者、又は臨床試験の参加と識別されてもよい（健康管理提供者の）既存の患者であり得る。
【００４９】
システム１００は、少なくとも予測モデル１６０を使用して生成される出力判定の正確さを改善又は向上するよう構成され得る。例えば、システム１００は、何らかの出力判定がシステム１００への入力としてフィードバックされることを可能にするフィードバックループ１８０を含む。フィードバックループ１８０は、少なくともエンティティモジュール１２０及び符号化モジュール１４０により処理された入力データ１１０のセット内の離散的パラメータの完全な捕捉を保証し得る。例えば生成コマンド又は演算推論判定のような出力のデータパラメータをフィードバックすることにより、フィードバックループ１８０は予測モデル１６０の正確さを改善又は向上するために使用され得る。
【００５０】
例えば、フィードバックループ１８０を使用して、システム１００は、より細かい出力のパラメータセットに存在するかもしれない新たな関係及び共通点を検出することにより、反復的にその予測能力を向上し得る。いくつかの例では、システム１００は、異なる医療エンティティを記述する用語又はデータ要素間の関係についての何らかの判定を含んでもよい出力データの再評価に応じて、この反復的な向上を得る。システム１００は、フィードバックデータを含む様々な種類の入力データ１１０を従来のシステムと比較して低減された演算コスト及びよりよい正確さで共同かつ反復的に処理するために、エンティティモジュール１２０及び符号化モジュール１４０と共にフィードバックループ１８０を使用することができる。
【００５１】
いくつかの実装では、システム１００の例示的な訓練フェーズ１５５は、予測モデル１６０により生成された出力及び判定の正確性を反復的に高めるように分析されるシステムへの入力として埋込ベクトル（出力）がシステム１００にフィードバックされるフィードバックループ１８０に基づきうる。他の実装では、フィードバックループ１８０に加えて、システム１００はシステムのモジュール及び演算要素により実行される演算ルール（例えばアルゴリズム）を使用して認識することができる異なる医療エンティティの現在のリストを拡張するように構成される。
【００５２】
図２は、図１を参照して上述されたシステム１００のモジュールに対応する例示的なデータ処理モジュール２００のブロック図を示す。図２の実装で示された通り、システム１００のデータ処理モジュール２００は追加の演算要素を含むことができる。これらの追加の演算要素は上述された各々のモジュール１２０、１４０、１７０のサブシステムを表すことができる。例えば、追加の要素は訓練された予測モデル１６０を生成するためにシステム１００の例示的な訓練フェーズの間に入力データを処理するための演算機能を実行できる。
【００５３】
上記で示された通り、訓練フェーズ１５５の間に処理される入力データ１１０は構造化及び非構造化データを含む。例えば、非構造化データ２０２は、患者又は対象の大きなセットの健康及び医療属性を記述する情報を含むことができる。非構造化データ２０２は臨床試験のセットの後援及び実行詳細を記述する情報も含むことができる。実行詳細は、例えば医療施設、地理的位置、各試験の調査官のような情報、ならびに臨床試験のセットの各試験における包含及び排他基準も特定できる。
【００５４】
いくつかの場合では、非構造化データ２０２は、複数の個々の健康管理処理情報のデータセット及び個々の患者又は見込み対象の複数の個々の人口統計情報のセットを含む。健康管理処理情報は、医師と患者との相互作用、対象の物理的又は電子医療記録（ＥＭＲ）から由来するデータ、処方記録／医療請求（「ＲＸ／ＤＸデータ）から由来するデータ、患者又は対象により使用される処方箋又は治療選択に関連するデータ、又は健康管理処理及び健康管理活動に関連する他のデータソースから由来するデータを記述するデータから得られうる。人口統計情報は、患者識別番号、対象の年齢、対象の性別及び／又は好みの代名詞、対象の地理的地域又は住所位置、ならびに人に関する他の識別データを含んでもよい。
【００５５】
エンティティモジュール１２０は符号化された命令、例えば文書中の医療概念を識別及び固有表現抽出を実行するためのパイソンプログラミング言語に基づく命令を使用する。上記で述べた通り、エンティティモジュール１２０は様々なデータ検索／参照及び機械学習機能を含む。特に、エンティティモジュール１２０は、データ参照エンジン２１０及び機械学習エンジン２２０を含む。いくつかの実装では、参照エンジン２１０及び機械学習エンジン２２０はエンティティモジュール１２０の独立した演算要素である。エンジン２１２、２２０の各々は入力データ１１０内の何らかのデータ要素を認識し、特定の医療エンティティを記述する又はこれに関連付けられるものとしてデータ要素を抽出又はラベル付けするように構成される。
【００５６】
参照エンジン２１０は、入力データ１１０の各々の用語又は単語の辞書参照を実行するように構成される。参照エンジン２１０は、１つ以上の精選されたエンティティ固有辞書に対して参照タスクを実行する。エンティティ固有辞書は複数のデータソースから精選され得る。データソースは、システム１００の内部（内部ソース）、又はシステム１００の外部（外部ソース）、又はその両方であってもよい。内部ソースは電子医療記録（ＥＭＲ）、疾患辞書、薬辞書、手技辞書、又は各々の組合せから得られるデータを含む。外部ソースは例えば世界保健機関のような国内及び国際的な機関を含む政府機関及び健康機関により管理されるウェブサイト又は情報データベースを含むことができる。
【００５７】
ＥＭＲから得られるデータは、複数の患者の健康管理及び医療状態を記述する情報を含み、構造化データ又は非構造化データであり得る。疾患辞書は、ＩＣＤ−１０疾患データベースに対応することができ、ここでＩＣＤ−１０は国際疾患統計分類及び関連健康問題（ＩＣＤ）の符号化及び分類スキームを規定する文書の改訂版である。手技辞書は、手技名を各々の手技コードにマッピングするための手技コードマッピングデータベースに対応することができる。
【００５８】
薬辞書は、薬名を各々のＧＰＩコードにマッピングするためのＧＰＩコードマッピングデータベースに対応することができる。汎用製品識別子（ＧＰＩ）は、少なくとも主要な治療用途から薬を識別する１４文字の階層分類システムである。薬辞書は、解剖治療化学（ＡＴＣ）分類法の各々のＡＴＣコードに治療薬をマッピングするためのＡＴＣコードマッピングデータベースに対応することができる。ＡＴＣコードは、例えばそれらが作用する臓器又は系、それらの治療、薬理学、及び化学的特性により、薬の活性成分の分類のために使用される。
【００５９】
機械学習（ＭＬ）エンジン２２０は、入力データ１１０からのテキストの所与の部分を分析し、テキスト内の各々の単語又は用語が医療エンティティに対応するかどうかを識別又は認識するように構成される。ＭＬエンジンは１つ以上の訓練されたニューラルネットワークを含むことができる。ＭＬエンジン２２０は、特定のアルゴリズムに基づいて訓練されるニューラルネットワークから導出される特定の演算ルール（例えばＭＬアルゴリズム）を使用して、解析及び用語認識機能を実行する。ニューラルネットワークのアーキテクチャは、双方向ＬＳＴＭ−ＣＲＦ（長・短期記憶条件付き確率場）であり得る。
【００６０】
特定の演算ルールは、例えば「金品質」及び「銀品質」データセットのような１つ以上のデータセットを使用して、ニューラルネットワークを訓練することに応答してニューラルネットワークにより導出又は学習される。いくつかの実装では、金品質データセットは、上述される外部データソースの１つ以上から得られる。銀品質データセットは、これも上述される精選されたエンティティ固有辞書を使用して生成される。システム１００の実行フェーズの間では、ＭＬエンジン２２０に関連する例示データモデルの性能は転移学習を使用して更に改善され得る。例えば、深層学習モデルは、大量の訓練データが利用可能である異なるタスクで事前訓練されてもよく、又は手動で生成された訓練データを必要としない教師なし方式で訓練されてもよい。事前訓練されたモデルは、モデルの性能を向上し、減じられた訓練データ量を有する転移学習に基づいて、特定のタスクに微調整（つまり、適合）され得る。このようにして、第１のタスクに訓練されたモデルは、第１のタスクに関連するデータを処理するときに学習された推論に基づいて、第２の関連タスク学習へ効率的に再目的化され得る。
【００６１】
ここで符号化モジュール１４０を参照すると、上述される通り、医療エンティティは特定カテゴリの符号化スキームに基づいた特定カテゴリに結び付け又は符号化される。符号化モジュール１４０は、疾患、薬、手技のいずれかのための各々の符号化動作を実行するために各々使用される離散的演算要素を含むことができる。例えば、図２で示されるように、符号化モジュール１４０は、疾患エンコーダ２３０、薬エンコーダ２３５、手技エンコーダ２４０を含む。
【００６２】
疾患エンコーダ２３０は、健康関連疾患に関連する医療エンティティを符号化するための特定の符号化動作を実行するために使用される離散的演算要素である。疾患エンコーダ２３０は、ＩＣＤ−１０に所与の疾患名（例えば医療エンティティ）をマッピングするように構成される。ＩＣＤ−１０コードは、標準化された疾患名及び状態の命名法を与える。ＩＣＤ−１０疾患エンコードのためのカテゴリコード１４５は、階層的に編成される符号化スキームに基づいている。例えば、レベルの階層では、最上位はレベル１、２番目のレベルはレベル２、３番目のレベルはレベル３、４番目のレベルはレベル４、５番目のレベルはレベル５である。疾患エンコーダ２３０は、レベル５までの疾患名について医療エンティティをマッピング又は符号化するように構成される。
【００６３】
疾患エンコーダ２３０は、様々なデータ検索／参照及び機械学習機能を含む。特に、エンティティモジュール１２０は、データ参照エンジン２３２及びＭＬエンジン２３４を含む。いくつかの実装では、参照エンジン２３２及びＭＬエンジン２３４は、疾患エンコーダ２３０の独立した演算要素である。参照エンジン２３２は、精選されたエンティティ固有の疾患辞書の疾患名に関連する医療エンティティ上で辞書参照を実行する。参照エンジン２３２は、特定の疾患名と一致する所与の医療エンティティについて、１つ以上の対応するＩＣＤ−１０コードを読み出すように構成される。いくつかの場合では、エンティティ固有の疾患辞書は、１つ以上の電子医療記録（ＥＭＲ）から導出されたデータから精選される。
【００６４】
ＭＬエンジン２３４は、１つ以上のニューラルネットワーク１５０を含む。上述された通り、ＭＬエンジン２３４は医療エンティティに関連するデータをマッピング又は符号化するための対応するレベルを判定するためにニューラルネットワーク１５０を使用することができる。ＭＬエンジン２３４は、階層レベルのレベル深さ（レベル１からレベル５）を参照することにより、対応するレベルを判定する。いくつかの実装では、ＭＬエンジン２３４は、ＩＣＤ−１０命名法の各々のレベル（例えばレベル１から５）について、符号化動作を実行するための１つのニューラルネットワークモデル１５０を含む。ニューラルネットワークモデルの演算された推論出力（例えば類似性スコア）は、医療エンティティを階層レベルの特定の深さレベル及び当該深さレベルの対応するカテゴリ（又はサブカテゴリ）コード１４５に関連付けるために使用され得る。例えば、ＭＬエンジン２３４は、所与のユーザクエリに関して、疾患カテゴリツリー内の各々のノード（又はレベル）についてスコアを生成できる。カテゴリツリーは、親レベルと子レベルに対応する少なくとも１つのサブカテゴリとを含むことができる。
【００６５】
所与のユーザクエリに対して、ＭＬエンジン２３４は、何らの親カテゴリが含まれるべきかどうかを判定するためにスコアを使用する。例えば、サブカテゴリ「Ａ１」、「Ａ２」、「Ａ３」を有する所与の疾患カテゴリ「Ａ」とユーザクエリ「Ｑ」とについて、ＭＬエンジン２３４は最初に、Ｑに関する３つの各々の類似性スコア、スコアＳ１、スコアＳ２及びスコアＳ３を生成する。これらのスコアの各々は「Ａ」サブカテゴリに対応することができる。システム１００は、スコアのいずれかが事前定義された閾値よりも低いかどうかを判定する。少なくとも１つのスコアが事前定義された閾値よりも低いなら、システムはカテゴリ「Ａ」のサブカテゴリ（Ａ１、Ａ２等）を出力として予測し、一方で全てのスコアＳ１、Ｓ２等が事前定義された閾値よりも高いなら、システムはカテゴリ「Ａ」を出力として予測する。アルゴリズムは、クエリ疾患カテゴリのみだけでなく、すべてのクエリ疾患サブカテゴリレベルについても高い類似性スコアを予測するように訓練され得る。従って、これらの方法を使用して、システム１００はレベルならびにそのレベルにおける正しいコードを識別することができる。
【００６６】
いくつかの実装では、ＭＬエンジン２３４は５つのニューラルネットワークモデルを含み、ここで５つのニューラルネットワークモデルはニューラルネットワーク１５０に対応する。この実装では、ＭＬエンジン２３４は、ＩＣＤ−１０命名法の特定のレベル（例えばレベル１から５）に対する符号化動作を実行するために各々のニューラルネットワークモデルを使用する。各々のニューラルネットワークモデルの演算された推論出力は、階層レベルの特定の深さレベル及び当該深さレベルの対応するカテゴリコード１４５に医療エンティティを関連付けるために使用され得る。
【００６７】
例えば、各々のニューラルネットワークモデルは、所与の疾患名に対する公式疾患名及びＩＣＤ−１０命名法での特定のレベルで最良の一致を判定するために使用される信頼性スコア（例えば出力）を演算できる。例として「肺癌」という医療エンティティについて、特定のニューラルネットワークモデルからの信頼性スコアは、最良一致するレベル１のＩＣＤ−１０の公式疾患名が「新生物」である、又は最良一致するレベル２のＩＣＤ−１０の公式疾患名が「呼吸器及び胸腔内蔵器の悪性新生物」であることを示すことができる。例えばもし「新生物」の信頼性スコアが他の疾患名（又は閾値スコア）の信頼性スコアを超えるなら、疾患エンコーダ２３０は最良一致するレベル１のＩＣＤ−１０の公式疾患名「新生物」であることを判定する。いくつかの実装では、ニューラルネットワークモデルは同様のアーキテクチャを有する。例えば、アーキテクチャは、単一の信頼性／類似性スコアを生成する単一の出力を有するシャム再帰型ニューラルネットワークモデル（ＲＮＮ）に基づき得る。いくつかの実装では、各々のニューラルネットワークモデルはＥＭＲセットからの１つ以上の既存マッピングで訓練される。
【００６８】
薬エンコーダ２３５は、治療薬に関連する医療エンティティを符号化するための特定の符号化動作を実行するために使用される離散的な演算要素である。薬エンコーダ２３５は、ジェネリック又は薬製品名と一致する所与の医療エンティティについて、一致するＧＰＩ−１０コードを読み出すように構成され得る。薬エンコーダ２３５は、ジェネリック又は薬製品名と一致する所与の医療エンティティについて、一致するＡＴＣコードを読み出すようにも構成される。いくつかの実装では、マッピング又は符号化は、精選されたエンティティ固有の薬辞書のデータエントリに対する、正確及び曖昧検索に基づいて実行される。薬辞書は、ＧＰＩ−１０コード、薬製品名、ジェネリック薬製品名、ＡＴＣコードのリストを含み、異なる治療薬の活性物質及び化学的性質に関連するデータを含むことができる。いくつかの実装では、薬辞書は、例示的な内部ＧＰＩ−１０コードジェネリック名マッピング辞書又はＡＴＣコードマッピング辞書を使用して精選される。
【００６９】
手技エンコーダ２４０は、医療手技に関連する医療エンティティを符号化するために特定の符号化動作を実行するために使用される離散的な演算要素である。手技エンコーダ２４０は、特定の手技名（例えば医療手技）と一致する所与の医療エンティティについて、一致するＰＲＣ＿ＣＤコードを読み出すように構成される。いくつかの実装では、マッピング又は符号化は精選されたエンティティ固有の手技辞書のデータエントリに対する正確及び曖昧検索に基づいて実行される。手技辞書は手技コード（ＰＲＣ＿ＣＤ）及び手技名のリストを含むことができる。いくつかの場合では、手技辞書は例示的な内部ＰＲＣ＿ＣＤ手技名マッピング辞書を使用して精選される。
【００７０】
符号化モジュール１４０はまた、１つ以上の追加のエンコーダ２４５を含むことができる。例えば、追加のエンコーダ２４５は、患者の兆候や症状、患者のバイタル、患者の臨床検査結果（例えばＢＭＩ又はコレステロール値）に関連する医療所見を記述するデータを符号化するために使用され得る。いくつかの実装では、追加のエンコーダ２４５は、医療所見に関連があるかもしれない時間的なエンティティを記述するデータを符号化するために使用され得る。例えば、時間的なエンティティは、医療所見が先月、去年、又は２年前以内に得られ、又は判定されたかどうかを示すことができる。他の実装では、追加のエンコーダ２４５は、例えば成人、新生児、１８歳超の患者が所属する年齢群を識別するか、又は遺伝子マーカ、例えば癌又は特定の遺伝子突然変異による他の異常を識別するようなデータを符号化するために使用され得る。
【００７１】
上述された通り、符号化モジュール１２０及び符号化モジュール１４０は、システム１００の訓練フェーズ１５５を規定する様々なデータ処理及び信号処理機能を実行するために相互作用する。これらの機能の実行は、システム１００が訓練された予測モデル１６０を生成することができるように訓練フェーズ１５５を完了することを可能にする。
【００７２】
訓練フェーズ１５５の間、参照エンジン２１０は、精選されたエンティティ固有の辞書に対する入力データ１１０のデータ要素の検索を実行する。例えば、参照エンジン２１０は、１つ以上の単一の単語（例えばユニグラム）を抽出し、２つの連続した単語（例えばバイグラム）を抽出し、又は３つの連続した単語（例えばトリグラム）を抽出するように構成される。いくつかの実装では、参照エンジン２１０は、ユニグラムが最初に抽出され、バイグラムが２番目に抽出され、トリグラムが３番目に抽出されるように、ユニグラム、バイグラム及びトリグラムを順番に抽出する。他の実装では、参照エンジン２１０は、ユニグラム、バイグラム及びトリグラム（まとめて「ｎグラム」）を特定の順序ではなく抽出する。
【００７３】
抽出されたｎグラムは、完全一致モード又は曖昧モードで、精選されたエンティティ固有の辞書に対して一致される。例えば訓練された予測モデル１６０を使用するシステム１００の実装フェーズの間に、抽出されたｎグラムは曖昧モードで、精選されたエンティティ固有の辞書に対して一致される。いくつかの実装では、曖昧モード一致は、例示の最小編集距離アルゴリズムに基づいている。例えば、参照エンジン２１０は、入力用語／単語又はフレーズと特定の辞書のエンティティとの間で一致を検出するなら、特定の一致する単語又はフレーズは対応する一致医療エンティティでラベル付けされる。
【００７４】
構文解析エンジン１７０は、ユーザ入力１２５を機械可読コマンドに変換するように構成される意味的クエリパーサである。以下により詳細に記載される通り、受信クエリに基づいて、構文解析エンジン１７０は一般に、ｉ）クエリから患者属性を抽出するための固有表現抽出を実行するように、ｉｉ）１つ以上の患者属性を標準形式に符号化するように、ｉｉｉ）もし複数の患者属性が言及されているなら、属性の１つ以上がどのように組み合わされるべきかを判定するように、ｉｖ）患者属性基準のいくつかが否定されるべきかを判定するように、ｖ）手続ステップｉ）からｉｖ）の１つ以上の結果に基づいて、医療データベース１９０を検索するコンピュータ理解可能クエリを構築するように構成される。構文解析エンジン１７０は、固有表現抽出（ＮＥＲ）及び符号化エンジン２５０と、エンティティ否定エンジン２５５と、結合エンジン２６０とを含む。所与のクエリ入力について、ＮＥＲ及び符号化エンジン２５０は、１つ以上の医療概念、患者診断、患者処方歴、及び以前に患者に提供された医療手技に関連する全ての患者属性を識別するように構成される。エンティティ否定エンジン２５５は、何らかの患者属性を包含又は排除するかどうかを識別する否定識別子のためのソフトウェア命令を含むことができる。
【００７５】
結合エンジン２６０は、クエリ入力内の結合パターンを識別するためのソフトウェア命令を含むことができる。例えば、複数の患者属性がクエリされるとき、結合エンジン２６０は例示のユーザ入力内の１つ以上の結合パターンを識別できる。例として、結合エンジン２６０は、次の２つのクエリ、ｉ）「発熱及び痛みを有する患者」対ｉｉ）「発熱又は痛みを有する患者」の間で区別するように構成される。結合エンジン２６０は、各々のクエリの識別される結合パターンに基づいて第１のクエリと第２のクエリとの間で区別するように構成される。例えば、第１のクエリｉ）では、「発熱」及び「痛み」の両方の属性が存在しなければならないが、一方で第２のクエリｉｉ）ではいずれかの属性の存在で十分である。
【００７６】
図３は、記載された技術に基づく機械可読コマンドを生成するためのプロセス３００の一例である。プロセス３００は、上述されたシステム１００の１つ以上の演算要素、ならびこの文書で記載されたに他の構成及び命令を使用して実装され得る。
【００７７】
ここでプロセス３００を参照すると、システム１００は、複数の異なる医療概念に関連する用語を記述するデータを取得する（３０２）。いくつかの実装では、取得データは入力データ１１０に含まれる構造化又は非構造化データである。例えば、非構造化データ２０２は、医師と患者との間の相互作業を記述するデータ、対象の物理又は電子医療記録（ＥＭＲ）から導出されるデータ、処方記録／医療請求（「ＲＸ／ＤＸデータ」）から導出されるデータ、又は患者又は対象によって使用される処方箋又は治療選択に関連するデータ、から得られる健康管理実施情報を含む。
【００７８】
システム１００は、用語が医療エンティティを記述するかどうかを判定するためのエンティティモジュールを使用する（３０４）。医療エンティティは、個人に影響を及ぼす健康状態に関連付けられ得る。例えば、システム１００の訓練フェーズ１５５の間、エンティティモジュール１２０は、例えば患者ＥＭＲのような医療文書又は非構造化データソース内の各々の単語又は用語の辞書参照を実行する。医療文書は、例えば癌（例えば医療エンティティ）のような特定の医療状態を記述する単語を形成する文字を有することができる。医療エンティティを記述する又は関連付けられる用語又は単語は、単語が癌に関連する医療概念も記述する精選されたデータソース内の用語と一致することをエンティティモジュール１２０が検出するとき、抽出される。
【００７９】
システム１００の実装フェーズ中、用語が医療エンティティを記述するかどうかを判定することは、用語例えばユーザ入力１２５が例えば癌のような医療エンティティを記述することに関連することの信頼度を判定するための推論を予測モデル１６０が演算することを含むことができる。予測モデル１６０は用語が医療エンティティを記述する信頼度を表す信頼度スコアを生成することができる。例えば、クエリは「化学療法中である患者のリストを示す？」でありうる。予測モデル１６０は、閾信頼度スコアを超える信頼度スコアに基づいて、用語「化学療法」が医療エンティティ、癌を記述することを判定できる。
【００８０】
システム１００は、医療エンティティを特定のカテゴリに結び付けるための符号化モジュールを使用する（３０６）。例えば、少なくとも訓練フェーズ１５５の間、入力データ１１０で認識された用語が医療エンティティを記述するとき、符号化モジュール１４０は医療エンティティを特定のカテゴリに結び付けるために使用される。医療エンティティは、特定のカテゴリの符号化スキームに基づいて特定のカテゴリに結び付け、又は符号化される。例えば、符号化モジュール１４０は、特定のカテゴリのカテゴリコード１４５のリストを取得し、医療エンティティを記述する用語とカテゴリコードのリスト内の対応する１つ以上のカテゴリコードとの間での一致を判定する。それから、符号化モジュール１４０は、医療エンティティを記述する用語と対応するカテゴリコードとの間の判定された一致に基づいて、医療エンティティを特定のカテゴリに結び付ける。
【００８１】
いくつかの実装では、特定のカテゴリの符号化スキームは、階層レベルを含む階層的な符号化スキームである。この実装では、医療エンティティを対応するカテゴリコードに符号化することは、ｉ）符号化される医療エンティティを含む情報コンテンツを定量化することと、ｉｉ）情報コンテンツをマッピングするための階層レベルのレベル深さを判定することと、ｉｉｉ）情報コンテンツが含まれる医療エンティティを階層レベルにおける特定の深さレベルの対応するカテゴリコードに関連付けること、とを含む。情報コンテンツを定量化することは、所与のクエリについて正確なカテゴリレベルを識別するタスクを含むことができる。例えば、疾患符号化の場合では、用語「感染」は、例えば「肺の結核」にマッピングするように医療エンティティを特定の感染の種類にマッピングするための十分な情報を含んでいないかもしれない。従って、この場合、システム１００は、所与のカテゴリツリーについて演算類似性スコアを参照して上述された通り、全ての「感染」を含む疾患の最上位カテゴリに「感染」をマッピングすることができる。
【００８２】
予測演算システム１００は、応答を求めるクエリを受信する（３０８）。例えば、クエリは新たな癌治療薬の有効性を評価する臨床試験の参加について適切な候補である対象のリストについての要求であり得る。システム１００の構文解析エンジン１７０は、機械可読コマンドを生成するために受信クエリを使用する（３１０）。いくつかの実装では、コマンドは、医療エンティティを記述する用語に対して構文解析エンジン１７０がクエリを構文解析することに応じ、医療エンティティを特定のカテゴリに結び付けるための符号化スキームに基づいて、生成される。
【００８３】
構文解析エンジン１７０は、ユーザ入力１２５内の何らかのキーワードに基づく用語間の関係の種類、ユーザ入力１２５のテキスト内の単語の何らかの位置、又はユーザ入力１２５を形成する用語の意味的属性を判定するためのクエリ構文解析動作を実行することができる。いくつかの実装では、構文解析エンジン１７０は、ユーザ入力１２５内の用語の意味的属性を判定するために１つ以上の意味的構文解析機能を使用する。意味的構文解析機能は、例えば入力フレーズ又はクエリの文構文を検出するために事前訓練されうる機械学習解から導出される特定の演算ルールを適用することによって、ユーザ入力１２５から文構文を抽出することを含むことができる。
【００８４】
システム１００は、受信クエリの応答を生成するためにデータ取得のために１つ以上のデータベースにクエリするためのコマンドを使用する（３１２）。例えば、訓練された予測モデル１６０は、１つ以上の患者属性を例えば健康関連又は健康条件のような条件を識別するために、エンティティモジュール１２０及び符号化モジュール１４０と対話することができる。構文解析エンジン１７０の意味的構文解析は、（１）各々の条件が否定されるかどうかと、（２）２つ以上の条件が特定されるとき、異なる条件間で何の関係が存在するか、を判定するために使用され得る。例えば、異なる条件間で存在する関係は、例えば論理ＡＮＤ演算、論理ＯＲ演算、又は論理ＮＯＴ演算のような１つ以上の論理被演算子を使用して、判定又は規定され得る。
【００８５】
図４は入力データ１１０に含まれ得る構造化及び非構造化データを処理するための例示的なデータフロー４００を示す。上述されるプロセス３００と同様に、データフロー４００は上述されるシステム１００の１つ以上の演算要素、ならびにこの文書で記述される他の構成及び命令を使用して実行され得る。
【００８６】
ここでデータフロー４００を参照すると、システム１００は、テキスト文書に含まれる医療概念又は医療エンティティを識別する例示的なタスクを実行するために、エンティティモジュール１２０を使用する（４１０）。例えば、テキスト文書は例えば医療雑誌又は患者のＥＭＲのような非構造化データ２０２に含まれるテキストであり得る。示される通り、識別されたテキストは、大きな用語、単語又はフレーズ群のうち識別される１つ以上の用語であり得る。このより大きな用語群は、直近２年以内に何らかの種類の医療診断を受けた特定の患者を識別し得る。１つの実装では、より大きな用語群は患者が「＜腎不全＞の履歴がない」ことを述べてもよい。いくつかの実装では、特定の患者の識別されたテキストは、例えばシステム１００の訓練フェーズ１５５の間に、患者のＥＭＲから得られる非構造化データ２０２である。図４の実装では、エンティティモジュール１２０によって識別される１つ以上の用語が「ＭＲＳＡ関連感染」及び「腎不全」を含む。
【００８７】
上述される技術を使用して、エンティティモジュール１２０は、識別された用語により記述される１つ以上の医療エンティティの公式名称を読み出すために、符号化モジュール１４０と対話する（４１５）。例えば、エンティティモジュール１２０は、識別された用語が、身体の異なる部位に感染症を引き起こす細菌であるメチシリン耐性黄色ブドウ球菌（ＭＲＳＡ）との医療エンティティを記述する又はこれに関連するかを判定する。エンティティモジュール１２０は、識別された用語が、急性腎不全又は慢性腎疾患を含む他の医療概念又はエンティティに対応し得る「腎不全」との医療エンティティ４２５を記述する又はこれに関連するかも判定する。
【００８８】
例えば、１つ以上の用語が医療エンティティ４２０、４２５を記述することをエンティティモジュール１２０が判定することは、ｉ）参照エンジン２１０又はＭＬエンジン２２０を使用して、精選されたエンティティ固有のデータセット内の情報に対する大きな用語群の参照を実行することと、ｉｉ）精選されたエンティティ固有のデータセット内の１つ以上の用語及び情報との間の一致を判定することと、ｉｉｉ）精選されたエンティティ固有のデータセット内の１つ以上の用語及び情報との間の判定された一致に基づいて、１つ以上の用語が医療エンティティ４２０、４２５を記述することを判定すること、を含む。
【００８９】
符号化モジュール１４０は、識別された用語によって記述される１つ以上の医療エンティティ４２０、４２５の公式名称を読み出すために、エンコーダ２３０、２３５、２４０、２４５のうち少なくとも１つを使用する。例えば、符号化モジュール１４０は、精選されたエンティティ固有の疾患辞書内の疾患名に関連する医療エンティティ上の辞書参照を実行するために疾患エンコーダ２３０の参照エンジン２３２、又はＭＬエンジン２３４を使用できる。参照エンジン２３２及びＭＬエンジン２３４の各々は、ｉ）医療エンティティ４２０について、特定の疾患名と一致する対応ＩＣＤ−１０コード４３０と、ｉｉ）医療エンティティ４２５について、特定の疾患名と一致する対応ＩＣＤ−１０コード４３５と、を読み出すように構成される。
【００９０】
１つ以上の用語に関連する公式疾患名を読み出すことは、１つ以上の用語が医療エンティティ４２０、４２５を記述するときに、符号化モジュール１４０を使用して、医療エンティティ４２０、４２５を特定のカテゴリに結び付けることを含むことができる。医療エンティティ４２０、４２５は特定のカテゴリの符号化スキームに基づいて、特定のカテゴリに結び付けられる。
【００９１】
一般に、医療エンティティ４２０、４２５は、ａ）特定の医療概念に関連される医療疾患、ｂ）特定の医療概念に関連される医療疾患を治療するための医薬、ｃ）特定の医療概念に関連される医療疾患に関連付けられる医療手技、ｄ）患者の健康状態又は医療状態に対応する複数の医療所見を記述するデータ、のうち少なくとも１つを含むことができる。
【００９２】
いくつかの実装では、精選されたエンティティ固有のデータセットは、ｉ）例えば上述される精選されたエンティティ固有の疾患辞書のような複数種類の疾患を記述する事前定義された情報のセット、ｉｉ）例えば上述される精選されたエンティティ固有の薬辞書のような複数の治療薬を記述する事前定義された情報のセット、ｉｉｉ）例えば上述された精選されたエンティティ固有の手技辞書のような複数の医療手技を記述する事前定義された情報のセット、又はｉｖ）例えば上述された患者ＥＭＲのような複数の健康管理患者のための電子記録データ、のうち１つ以上を含むデータに基づいて生成される。
【００９３】
上述される技術を使用して、構文解析エンジン１７０はコンピュータ理解可能クエリを生成するために予測モデル１６０と対話する（４４０）。例えば、構文解析エンジン１７０は、機械可読コマンド４５０を生成するために受信クエリ１２５を使用する。クエリ１２５は、「直近２か月以内に＜ＭＲＳＡ関連感染＞の診断があり、かつ＜腎不全＞の履歴を有していない患者を私に示せ」と述べるユーザクエリであり得る。いくつかの実装では、コマンドは、医療エンティティを記述する用語に対するクエリを構文解析し、医療エンティティを特定のカテゴリに結び付けるための符号化スキームに基づいて生成される。
【００９４】
例示のクエリ入力１２５について、構文解析エンジン１７０は、患者の診断及び医療履歴に関連する全ての患者属性を識別するためにＮＥＲ及び符号化エンジン２５０を使用する。エンティティ否定エンジン２５５の否定識別子は、何らかの患者属性を包含又は排除するかどうかを識別するために使用される。例えば、エンティティ否定エンジン２５５は、例えばサブコマンドである「診断ＮＯＴ  ＩＮ  Ｎ００−Ｎ９９」、ここで「Ｎ００−Ｎ９９」は急性腎不全又は慢性腎不全の例示的なＩＣＤ−１０カテゴリコードに対応する、を含むことよって、腎不全履歴を有する患者がデータベース検索から排除されるように生成コマンドが構築されることを引き起こし得る。
【００９５】
結合エンジン２６０は、クエリ入力内の結合パターンを識別するために使用される。例えば、上述された通り、複数の患者属性がクエリされるとき、結合エンジン２６０は例示のユーザ入力／クエリ１２５内の結合パターンを識別する。従って、結合エンジン２６０はクエリ１２５内の「ａｎｄ」結合を識別するように構成される。このようにして、構文解析エンジン１７０は、患者データベースから疾患カテゴリコードＢ９５．６２（ＭＲＳＡ関連感染症）の診断及び現在（現在の日付）から過去２か月の範囲の診断日を有することを示す患者属性を有する患者のリストを取得する機械可読コマンド４５０を生成できる。機械可読コマンド４５０はまた、疾患カテゴリコード「Ｎ００−Ｎ９９」でない診断条件を有する患者をデータベース検索に戻させるための否定サブコマンドを含むことができる。
【００９６】
図５はクライアントとして、又はサーバとして、あるいは複数のサーバとして、この文書に記載されているシステム及び方法を実施するために使用され得る演算デバイス５００、５５０のブロック図である。演算デバイス５００及び５５０は、例えばラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、携帯情報端末、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム及び他の適切なコンピュータのような様々な形式のデジタルコンピュータを表すことが意図されている。ここで示されている構成要素、それらの接続及び関係、ならびにそれらの機能は単に例示であることを意味しており、この文書に記載及び／又はクレームされている実装を制限することを意味するものではない。
【００９７】
演算デバイス５００は、プロセッサ５０２、メモリ５０４、記憶装置５０６、メモリ５０４及び高速拡張ポート５１０に接続する高速インターフェース５０８、ならびに低速バス５１４及び記憶装置５０６に接続する低速インターフェース５１２を含む。構成要素５０２、５０４、５０６、５０８、５１０及び５１２の各々は様々なバスを使用して相互接続され、共通のマザーボード又は適切に他の方法で取り付けられてよい。プロセッサ５０２は、例えば高速インターフェース５０８に結合されたディスプレイ５１６のような外部入力／出力装置上にＧＵＩのための画像情報を表示するために、メモリ５０４又は記憶装置５０６に記憶された命令を含む、演算デバイス５００内での実行のための命令を処理することができる。他の実装では、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスが、複数のメモリ及びメモリの種類と共に、適切に使用されてもよい。また、複数の演算デバイス５００は、例えばサーババンク、ブレードサーバの群、又はマルチプロセッサシステムのように、必要な動作の部分を各デバイスが提供するように共に接続されてもよい。
【００９８】
メモリ５０４は、演算デバイス５００内に情報を記憶する。１つの実装では、メモリ５０４はコンピュータ可読媒体である。１つの実装では、メモリ５０４は揮発性メモリユニット又は複数ユニットである。他の実装では、メモリ５０４は不揮発性メモリユニット又は複数ユニットである。
【００９９】
記憶装置５０６は、演算デバイス５００に大容量記憶を提供することができる。１つの実装では、記憶装置５０６はコンピュータ可読媒体である。様々な異なる実装では、記憶装置５０６は、フロッピーディスク装置、ハードディスク装置、光学ディスク装置、又はテープ装置、フラッシュメモリ又は他の同様な固体メモリ装置、又はストレージエリアネットワーク又は他の構成内の装置を含む装置の配列であってもよい。１つの実装では、コンピュータプログラム製品は情報媒体内に有体に具現化される。コンピュータプログラム製品は、実行される時、例えば上述されたもののような１つ以上の方法を実行する命令を含む。情報媒体は例えばメモリ５０４、記憶装置５０６又はプロセッサ５０２上のメモリのようなコンピュータ又は機械可読な媒体である。
【０１００】
高速コントローラ５０８は、演算デバイス５００の帯域消費型動作を管理し、一方、低速コントローラ５１２はより低い帯域消費型動作を管理する。このような仕事の割当ては例示のみである。１つの実装では、高速コントローラ５０８は、メモリ５０４に、例えば画像処理装置又はアクセラレータを介してディスプレイ５１６に、及び様々な拡張カード（図示せず）を受け入れ得る高速拡張ポート５１０に結合される。実装では、低速コントローラ５１２は記憶装置５０６及び低速拡張ポート５１４に結合される。様々な通信ポート、例えばＵＳＢ、ブルートゥース、イーサネット、無線イーサネットを含み得る低速拡張ポートは、１つ以上の入力／出力装置、例えばキーボード、ポインティングデバイス、スキャナ、又はスイッチ又はルータのようなネットワークデバイスに、例えばネットワークアダプタを介して結合され得る。
【０１０１】
演算デバイス５００は図で示される通り、いくつかの異なる形態で実装され得る。例えば、それは標準サーバ５２０又はそのようなサーバのグループ内に複数として実装され得る。それはまたラックサーバシステム５２４の一部として実装されてもよい。加えて、それはラップトップコンピュータ５２２のようなパーソナルコンピュータに実装されてもよい。あるいは、演算デバイス５００の構成要素は、例えばデバイス５００のような携帯装置（図示せず）内の他の構成要素に組み合わされてもよい。そのような装置の各々は、演算デバイス５００、５５０の１つ以上を含んでもよく、システム全体は、相互に通信する複数の演算デバイス５００、５５０からなってもよい。
【０１０２】
演算デバイス５５０は他の構成要素の中で、プロセッサ５５２、メモリ５６４、ディスプレイ５５４のような入力／出力装置、通信インターフェース５６６、トランシーバ５６８を含む。デバイス５５０は、追加記憶装置を提供するために例えばマイクロドライブ又は他の装置のような記憶装置を提供され得る。構成要素５５０、５５２、５６４、５５４、５６６及び５６８の各々は、様々なバスを使用して内部接続され、構成要素のいくつかは共通のマザーボード上に又は適切な他の方法で取り付けられてもよい。
【０１０３】
プロセッサ５５２は、メモリ５６４に記憶される指示を含む演算デバイス５５０内での実行のための命令を処理することができる。プロセッサは別個のアナログ及びデジタルプロセッサも含んでいてよい。プロセッサは、例えばデバイス５５０の他の構成要素の協調、例えばユーザインタフェースの制御、デバイス５５０によって実行されるアプリケーション、及びデバイス５５０による無線通信を提供してもよい。
【０１０４】
プロセッサ５５２は、制御インターフェース５５８及びディスプレイ５５４に結合されるディスプレイインターフェース５５６を介してユーザと通信してもよい。ディスプレイ５５４は、例えば、ＴＦＴ  ＬＣＤディスプレイ又はＯＬＥＤディスプレイ、又は他の適切な表示技術であってもよい。ディスプレイインターフェース５５６は、グラフィック及び他の情報をユーザに提示するために、ディスプレイ５５４を駆動するための適切な回路を含んでいてもよい。制御インターフェース５５８は、ユーザからコマンドを受け取り、プロセッサ５５２に送信するためにそれらを変換してもよい。加えて、外部インターフェース５６２は、デバイス５５０と他の装置との近距離通信を可能にするために、プロセッサ５５２と通信して提供されてもよい。外部インターフェース５６２は、例えば、例えばドッキング手順を介して有線通信を、又は例えばブルートゥース又は他のそのような技術を介して無線通信を提供し得る。
【０１０５】
メモリ５６４は、演算デバイス５５０内に情報を記憶する。１つの実装では、メモリ５６４はコンピュータ可読媒体である。１つの実装では、メモリ５６４は揮発性メモリユニット又は複数ユニットである。他の実装では、メモリ５６４は不揮発性メモリユニット又は複数ユニットである。拡張メモリ５７４は、例えばＳＩＭＭカードインターフェースを含んでもよい拡張インターフェース５７２を介してデバイス５５０に提供され、接続されてもよい。そのような拡張メモリ５７４は、デバイス５５０のために追加の記憶スペースを提供し、又はデバイス５５０のためにアプリケーション又は他の情報を記憶してもよい。具体的には、拡張メモリ５７４は、上述されたプロセスを実行又は補足するための命令を含んでいてもよく、セキュアな情報も含んでいてもよい。このように、例えば、拡張メモリ５７４は、デバイス５５０のためのセキュリティモジュールとして提供され、デバイス５５０のセキュアな使用を許可する命令でプログラムされてよい。加えて、セキュアなアプリケーションは、例えばハッキング不可能なＳＩＭＭカード上に識別情報を配置するように、追加情報に加えてＳＩＭＭカードを介して提供されてもよい。
【０１０６】
メモリは例えば、以下で述べる通りフラッシュメモリ及び／又はＭＲＡＭメモリを含んでもよい。１つの実装では、コンピュータプログラム製品は、情報媒体において有体に具現化される。コンピュータプログラム製品は、実行される時、例えば上述されたもののような１つ以上の方法を実行する命令を含む。情報媒体は、例えばメモリ５６４、拡張メモリ５７４、又はプロセッサ５５２上のメモリのようなコンピュータ又は機械可読な媒体である。
【０１０７】
デバイス５５０は、必要に応じてデジタル信号処理回路を含んでもよい通信インターフェース５６６を介して無線で通信してもよい。通信インターフェース５６６は、とりわけ、例えばＧＳＭ音声呼び出し、ＳＭＳ、又はＭＭＳメッセージング、ＣＤＭＡ、ＴＤＭＡ、ＰＤＣ、ＷＣＤＭＡ、ＣＤＭＡ２０００、又はＧＰＲＳのような様々なモード又はプロトコール下で通信を提供し得る。このような通信は、例えば無線周波数トランシーバ５６８を介して発生し得る。加えて、近距離通信は、例えばブルートゥース、Ｗｉ−Ｆｉ、又は他のそのようなトランシーバ（図示せず）を使用するなどで発生し得る。加えて、ＧＰＳ受信機モジュール５７０は、デバイス５５０で実行されるアプリケーションによって適切に使用されうる追加の無線データをデバイス５５０に提供してもよい。
【０１０８】
デバイス５５０は、ユーザから話された情報を受信し、かつそれを使用可能なデジタル情報に変換するオーディオコーデック５６０を使用して可聴的にも通信し得る。オーディオコーデック５６０は同様に、例えばデバイス５５０のハンドセット内のスピーカーを介して、ユーザのための可聴音を生成し得る。そのような音は、音声通話呼び出しからの音を含んでもよく、例えば音声メッセージ、音声ファイルなどの録音を含んでもよく、デバイス５５０上で動作するアプリケーションによって生成される音も含んでもよい。
【０１０９】
演算デバイス５５０は、図で示される通り、多くの異なる形式で実行され得る。例えば、それは携帯電話５８０として実行され得る。それはスマートフォン５８２、携帯情報端末、又は他の類似の移動デバイスの一部として実装されていてもよい。
【０１１０】
ここで記載されるシステム及び技術の様々な実装は、デジタル電子回路、集積回路、特別に設計されたＡＳＩＣ、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組合せで実現され得る。これらの様々な実装は、記憶システム、少なくとも１つの入力装置及び少なくとも１つの出力装置からデータ及び命令を受信し、データ及び命令を送信するように結合された専用又は汎用であり得る少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上で実行可能及び／又は解釈可能な１つ以上のコンピュータプログラムの実装を含み得る。
【０１１１】
これらのコンピュータプログラムは、プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション又はコードとしても知られており、プログラマブルプロセッサのための命令を含み、高レベル手続き及び／又はオブジェクト指向プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械言語で実装され得る。ここで使用された通り、用語「機械可読媒体」「コンピュータ可読媒体」は、機械可読信号として機械命令を受信する機械可読媒体を含む、プログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するために使用される任意のコンピュータプログラム製品、装置及び／又はデバイス、例えば磁気ディスク、光学ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）を参照する。用語「機械可読信号」は、プログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するために使用される任意の信号を参照する。
【０１１２】
ユーザとの対話を提供するために、ここで記載されるシステム及び技術は、情報をユーザに表示するためのディスプレイ装置、例えばＣＲＴ（ブラウン管）又はＬＣＤ（液晶）モニタと、ユーザが入力をコンピュータに提供できるキーボード及びポインティングデバイス、例えばマウス又はトラックボールとを有するコンピュータ上で実装され得る。他の種類の装置は同様にユーザとの対話を提供するために使用され得る、例えば、ユーザに提供されるフィードバッグが任意の感覚フィードバックの形式、例えば視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバックであり得、ユーザからの入力は音響、音声、又は触覚入力を含む任意の形式で受信され得る。
【０１１３】
ここで記載されるシステム及び技術は、例えばデータサーバとしてバックエンド構成要素を含むか、アプリケーションサーバのようなミドルウェア構成要素を含むか、ここに記載されるシステム及び技術の実装とユーザが対話できるグラフィカルユーザインターフェース又はウェブブラウザを有するクライアントコンピュータのようなフロントエンド構成要素を含む演算システムで、又はそのようなバックエンド、ミドルウェア又はフロントエンド構成要素の任意の組み合わせで実装されうる。システムの構成要素は、例えば通信ネットワークのようなデジタルデータ通信の任意の形式又は媒体によって内部接続され得る。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、及びインターネットを含む。
【０１１４】
演算システムは、クライアント及びサーバを含むことができる。クライアント及びサーバは、一般的に互いに離れており、かつ典型的には通信ネットワークを介して対話する。クライアント及びサーバとの関係は、各々のコンピュータ上で起動され、互いにクライアントサーバ関係を有するコンピュータプログラムのおかげで生じる。
【０１１５】
加えて、何らかのデータが、個人識別可能な情報が除外されるように、それが記憶又は使用される前に１つ以上の方法で扱われてもよい。例えば、いくつかの実装では、個人識別可能な情報がユーザに判定され得ないようにユーザのアイデンティティが扱われてもよく、又はユーザの特定の位置が判定され得ないように、位置情報が取得されるユーザの地理的位置が（都市、郵便番号、又は州レベルのように）一般化されてもよい。このように、ユーザは、ユーザに関して何の情報が収集されるか、情報がどのように使用されるか、及び何の情報がユーザに提供されるかの制御を有し得る。
【０１１６】
複数の実装が記載されている。それにも関わらず、様々な修正が発明の精神及び範囲から逸脱しないでなされ得ることが理解されるだろう。従って、他の実装は以下のクレームの範囲内である。この明細書は多くの特定の実装の詳細を含むが、これらはクレームされ得るものの範囲の制限として解釈されるべきではなく、むしろ特定の実施形態に固有であり得る特徴の記載として解釈されるべきである。別個の実施形態の文脈においてこの明細書に記述される何らかの特徴は、単一の実施形態で組合せて実装され得る。
【０１１７】
逆に、単一の実施形態の文脈において記載される様々な特徴は、複数の実施形態で別々に、又は任意の適切なサブコンビネーションでも実装され得る。さらに、特徴が何らかの組合せで動作するものとして上述され、さらにはこのようなものとして当初にクレームされうるが、クレームした組合せからの１つ以上の特徴が場合によっては組合せから除外され、クレームした組合せがサブコンビネーション又はサブコンビネーションの変形を対象とし得る。
【０１１８】
同様に、動作が特定の順序で図中に示されているが、これは望ましい結果を得るために、そのような動作が示されている特定の順序で又は連続的順序で実行されること、又はすべての記載された動作が実行されることを必要とするものとして理解されるべきではない。何らかの環境では、複数及び平行処理が有利であり得る。さらに、上述される実施形態中の様々なシステムモジュール及び構成要素の分離は、全ての実施形態中でこのような分離を要求するとして理解されるべきではなく、記載されたプログラム構成要素及びシステムは一般的に、単一のソフトウェア製品に統合されてもよく、又は複数のソフトウェア製品にパッケージされてもよいものと理解されるべきである。
【０１１９】
主題の特定の実施形態が記載されてきた。他の実施形態は以下のクレームの範囲内である。例えば、クレームで引用された動作は異なる順番で実行され、望ましい結果を獲得できる。一例として、添付図中に示されているいくつかの処理は望ましい結果を獲得するために、必ずしも示されている特定の順序、又は連続の順序を要求しない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【外国語明細書】
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