(57)【要約】本発明は、症状の集合のうちの観測された症状について異常の集合のうちの異常の副集合を決定するシステム（１００，３０４）であって、症状の集合と異常の集合のうちの異常との間の定性的関係を因果関係のグラフとしてモデル化するモデル化器（１０２）と、定性的関係を部分的に順序付ける順序付け器（１０４）と、定性的関係の部分的順序付けに基づいて、観測された症状についての異常の副集合を決定するように、観測された症状を用いる決定器（１０６）と、を有するシステムに関する。本発明は、症状の集合のうちの観測された症状について異常の集合のうちの異常の副集合を決定する方法であって、異常の集合のうちの異常と症状の集合のうちの症状との間の定性的関係が因果関係のグラフとしてモデル化され、定性的関係が部分的に順序付けられる、方法であって、定量的な関係の部分的順序付けに基づいて、観測された症状について異常の副集合を決定するように観測された症状を用いる段階を有する方法に更に関する。本発明は、症状の集合のうちの観測された症状について異常の集合のうちの異常の副集合を決定する医療用ワークステーション（１１６）であって、本発明に従ったシステム（１００，３０４）と、異常の集合と、症状の集合と、因果関係のグラフ及び定性的関係の部分的順序付けとして異常の集合のうちの異常と症状の集合のうちの症状との間の定性的関係のモデル化と、を有するデータベース（１１２，３０６）と、ユーザと医療用ワークステーションとの間の対話を与える対話式装置（１１８、１２０、１２２）と、を有する医療用ワークステーションに更に関する。本発明は、コンピュータ構成（１１６）によりロードされるコンピュータプログラム（３２４）であって、症状の集合のうちの観測された症状について異常の集合のうちの異常の副集合を決定する命令を有する、コンピュータプログラムであり、コンピュータプログラムは処理ユニット（１１０）及びメモリ（１２４）を有し、コンピュータプログラムは、ロードされた後に、定性的関係の部分的順序付けに基づいて、観測された症状について異常の副集合を決定するように、観測された症状を用いるタスクを実行する能力を有する処理ユニットを備えている、コンピュータプログラム。
2009540449.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
症状の集合のうちの観測された症状について異常の集合のうちの異常の副集合を決定するシステムであって：
前記の症状の集合と前記の異常の集合のうちの異常との間の定性的関係を因果関係のグラフとしてモデル化するモデル化器；
前記定性的関係を部分的に順序付ける順序付け器；及び
前記定性的関係の前記部分的順序付けに基づいて、前記観測された症状について前記の異常の副集合を決定するように、前記観測された症状を用いる決定器；
を有するシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって：
ユーザによる前記の異常の集合及び前記観測された症状の反復選択のための選択器；
を更に有する、システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のシステムであって、前記定性的関係の各々は、前記定性的関係の前記部分的順序付けにおける可能性レベルと関連付けられる、システム。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか一項に記載のシステムであって、前記決定器は更に；
前記定性的関係の前記部分的順序付けを変えるため；及び
前記変えられた部分的順序に基づいて、前記観測された症状についての前記の異常の副集合を決定するため；
のものである、システム。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載のシステムであって、前記決定器は更に；
前記の異常の集合から異常の複数の副集合を決定するため、及び
前記複数の異常の副集合を重み付けすることにより前記の異常の副集合の副集合をランク付けするため；
のものである、システム。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか一項に記載のシステムであって、前記決定器は更に、所定の基準に従って前記観測された症状について前記の異常の副集合を制限するためのものである、システム。
【請求項７】
症状の集合のうちの観測された症状について異常の集合のうちの異常の副集合を決定する医療用ワークステーションであって：
請求項１乃至６の何れか一項に記載のシステム；
異常の集合と、症状の集合と、因果関係のグラフ及び定性的関係の部分的順序付けとして異常の集合のうちの異常と前記の症状の集合のうちの症状との間の定性的関係のモデル化と、を有するデータベース；
ユーザと前記医療用ワークステーションとの間の対話を与える対話式装置；
を有する、医療用ワークステーション。
【請求項８】
請求項７に記載の医療用ワークステーションであって、前記システム、前記データベース及び前記対話式装置は互いから距離を置いて位置している、医療用ワークステーション。
【請求項９】
症状の集合のうちの観測された症状について異常の集合のうちの異常の副集合を決定する方法であって、前記の異常の集合のうちの異常と前記の症状の集合のうちの症状との間の定性的関係が因果関係のグラフとしてモデル化され、前記定性的関係が部分的に順序付けられる、方法であって：
前記定量的な関係の前記部分的順序付けに基づいて、前記観測された症状について前記の異常の副集合を決定するように前記観測された症状を用いる段階；
を有する方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって：
前記観測された症状及び前記の異常の集合をユーザにより反復的に選択される段階；
を更に有する、方法。
【請求項１１】
コンピュータ構成によりロードされるコンピュータプログラムであって、症状の集合のうちの観測された症状について異常の集合のうちの異常の副集合を決定する命令を有する、コンピュータプログラムであり、前記コンピュータプログラムは処理ユニット及びメモリを有し、前記コンピュータプログラムは、ロードされた後に、定性的関係の部分的順序付けに基づいて、前記観測された症状について前記の異常の副集合を決定するように、前記観測された症状を用いるタスクを実行する能力を有する前記処理ユニットを備えている、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の症状の集合のうちの観測された症状についての複数の異常の集合のうちの異常の副集合を決定するシステムに関する。
【０００２】
本発明は、そのようなシステムを有する医療用ワークステーション、複数の症状の集合のうちの観測された症状についての複数の異常の集合のうちの異常の副集合を決定する方法、及び複数の症状の集合のうちの観測された症状についての複数の異常の集合のうちの異常の副集合を決定する命令を有するコンピュータ構成によりロードされるべきコンピュータプログラムプロダクトに関する。
【背景技術】
【０００３】
決定支援システム（ＤＳＳ）は、遭遇する課題についての推論においてユーザを支援することが可能である。医療用アプリケーションにおいては、例えば、医師は、患者の症状が与えられるとき、疾病又は複数の疾病の診断に、より速く到達するように、又はそれらの疾病のより完全なピクチャを得るように、医療用ＤＳＳ（ＣＤＳＳ）を用いることが可能である。そのＤＳＳは、診断のみに対する支援に限定されない。そのＤＳＳはまた、診断を最も効率的に及び最も効果的に確証するように、代替の候補の診断を実行するのにどの後続する試験を行う必要があるかを判定する等の他のタスクを支援することができ、そのＤＳＳは、治療計画に到達するように支援することが可能であり、又は、そのＤＳＳは、患者の治療のために実行される必要があるステップのシーケンスに導くことができる。
【０００４】
ＤＳＳは、典型的には、２つの部分であって、当該のドメイン、通常は人間についての知識を捕捉するデータベースと、記憶されている知識を通して説明し、ナビゲートする手段を備えた推論システムと、を有する。典型的には、その知識は、異常が、中間状態の連鎖を介する可能性を有して、症状をもたらすという、因果関係の形で表現されることが可能である。そのモデルは、非循環有向グラフ（ＤＡＧ）の形をとる。例えば、脳梗塞の場合に、血管の破裂又は狭窄は血管閉塞をもたらし、それらはまた、脳障害に繋がる可能性がある。典型的には、この例におけるように、因果関係は回避できないが、それらの因果関係に関連する可能性を有する。
【０００５】
ＤＳＳを実行する方法は、ベイジアンネットワーク（Ｂａｙｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＢＮ））を用い、ベイジアンネットワークについては、文献“Ｂａｙｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  ａｎｄ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｇｒａｐｈｓ”，ｂｙ  Ｆ．Ｖ．Ｊｅｎｓｅｎ  ｉｎ  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２００１を参照されたい。ＢＮは、モデルに含まれる変数、即ち、障害、症状等が前提となる全ての状態値の結合確率分布を記憶する。また、より効率的な推論アルゴリズムに繋がるこれを効率的に行うために、ＢＮは、結合確率分布自体を記憶することはできないが、子供と呼ばれる変数状態の条件付き確率、及び親と呼ばれる他の変数状態の適切な副集合における条件文を記憶する。典型的には、ＢＮにおける親−子供の対は上記の因果関係に対応している。
【０００６】
ＢＮにおける既知の課題は、どの値がネットワークにおける全ての可能な条件付き確率に関連付けられるかという問題であり、それに関しては、文献“Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ｗｈｅｒｅ  Ｄｏ  ｔｈｅ  Ｎｕｍｂｅｒｓ  Ｃｏｍｅ  Ｆｒｏｍ？”，ｂｙ  Ｍ．Ｊ．Ｄｒｕｚｄｚｅｌ  ａｎｄ  Ｌ．Ｃ．ｖａｎ  ｄｅｒ  Ｇａａｇ  ｉｎ  Ｇｕｅｓｔ  Ｅｄｉｔｏｒｓ’Ｉｎｔｏｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  ｓｐｅｃｉａｌ  ｓｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  １２（４），２０００を参照されたい。典型的には、それらの値の一部については、数値で表すことができない“大部分は”、“一般に”、“起こる可能性がある”等の不明確な言語表現の形で、専門家が認識している。正確な確率値を与えることは、特に、ベイジアンネットワークが要求する確率全ての完全な割り当てを得ようとするときには、困難なタスクである。
【０００７】
他の方法は、統計から、即ち、実際の患者のデータから、数値を引き出す機械学習技術を用いることである。この方法においては、ネットワークを訓練するために必要なデータが、利用可能でなく、統計的に重要な十分な大きさを有する、必要な統計的に高信頼性の形式には少なくともないことが、実行により示された。
【０００８】
そのような方法の実施形態については、文献“Ｃｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｂａｓｅｄ  ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｓｕｐｐｏｒｔ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｐｒｉｍａｒｙ  ｇａｓｔｒｉｃ  ｎｏｎ−Ｈｏｄｇｋｉｎ  ｌｙｍｐｈｏｍａ”，ｂｙ  Ｐｅｔｅｒ  Ｌｕｃａｓ  ａｎｄ  Ｈｅｎｋ  Ｂｏｏｔ  ａｎｄ  Ｂａｂｓ  Ｔａａｌ  ｉｎ  “Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｏｆ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ３７，  １９９８，２０６−２１９に記載されている。そのモデルの中心は、決定処理の基礎となる不確実性の表現を表す確率的ネットワークである。その確率的ネットワークは、離散的なランダム変数を表すノードの集合と、ランダム変数間の因果関係又は相関関係を表すアーク（ａｒｃ）の集合とを有する循環有向グラフである。ノード間の“良い”、“普通”、“悪い”のような定性的な関係を定量的な確率にモデル化するように、定性的な関係は、例えば、次の項目により定量的な確率の関係にモデル化される。
−  １０歳乃至６９歳の範囲内のひとの一般的な健康状態が良い確率は、
−  １０歳乃至６９歳の範囲内のひとの一般的な健康状態が普通である確率は、又は
−  １０歳乃至６９歳の範囲内のひとの一般的な健康状態が悪い確率は、
Ｐｒ（一般的健康状態＝良い｜歳＝１０乃至６９）＞
Ｐｒ（一般的健康状態＝普通｜歳＝１０乃至６９）＞
Ｐｒ（一般的健康状態＝悪い｜歳＝１０乃至６９）
である。
【０００９】
その場合、それらの確率は、循環グラフにおける因果関係に割り当てられた数値を検証するように用いられる。この得られた確率的ネットワークは、その場合、観測された症状に基づいて最も可能性の高い異常を決定するように用いられる。しかしながら、この方法は、その相対関係をそれらの数値の検証に限定している。
【非特許文献１】“Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ｗｈｅｒｅ  Ｄｏ  ｔｈｅ  Ｎｕｍｂｅｒｓ  Ｃｏｍｅ  Ｆｒｏｍ？”，ｂｙ  Ｍ．Ｊ．Ｄｒｕｚｄｚｅｌ  ａｎｄ  Ｌ．Ｃ．ｖａｎ  ｄｅｒ  Ｇａａｇ  ｉｎ  Ｇｕｅｓｔ  Ｅｄｉｔｏｒｓ’Ｉｎｔｏｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  ｓｐｅｃｉａｌ  ｓｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  １２（４），２０００
【非特許文献２】“Ｃｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｂａｓｅｄ  ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｓｕｐｐｏｒｔ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｐｒｉｍａｒｙ  ｇａｓｔｒｉｃ  ｎｏｎ−Ｈｏｄｇｋｉｎ  ｌｙｍｐｈｏｍａ”，ｂｙ  Ｐｅｔｅｒ  Ｌｕｃａｓ  ａｎｄ  Ｈｅｎｋ  Ｂｏｏｔ  ａｎｄ  Ｂａｂｓ  Ｔａａｌ  ｉｎ  “Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｏｆ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ３７，  １９９８，２０６−２１９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明の目的は、観測される症状についての異常を導き出すように、定性的関係間の相対的関係を直接、用いるシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この目的を達成するように、本発明は、冒頭の段落におけるシステムであって、因果関係グラフとして、異常の集合における異常と症状の集合における症状との間の定性的関係をモデル化するモデル化器と、定性的関係を部分的に順序付ける順序付け器と、定性的な関係の副集合に依存して、観測された症状又は症状の集合について異常の副集合を決定するように、観測された症状又は症状の集合を用いる決定器とを有する、システムであり、それらの定性的な関係の選択は、それらの定性的な関係の部分的な順序付けに基づく、システムを提供する。定性的な関係の選択を変えることにより、その部分的な順序付けに従って、観測された症状について得られた異常の集合における対応する変化が、最も可能性の高い異常を演算するように用いられることが可能である。
【００１２】
本発明に従ってシステムの実施形態において、そのシステムは、ユーザにより観測される症状及び異常の集合の双方向性選択のための選択器を更に有する。このようにして、ユーザは、観測された症状から得ることが可能である異常の全集合における異常の副集合を限定することが可能であり、そのことは、有利であることに、そのシステムの高速の応答時間をもたらす。
【００１３】
本発明に従ったシステムの更なる実施形態においては、定性的関係の各々は、定性的関係の部分順序付けにおける可能性レベルに関連付けられる。その可能性レベルを部分順序付けと関連付けることにより、そのシステムは先ず、最も可能性の高い定性的な関係を用い、次いで、最も可能性の低い定性的関係を含む。このことは、観測される症状について可能性が低い異常をまた、有するために、観測される症状についての異常の改善された副集合を与える。
【００１４】
本発明に従ったシステムの更なる実施形態においては、決定器は更に、定性的な関係の部分順序付けを変更するためと、変化された部分順序付けに基づいて観測された症状についての異常の副集合を決定するためのものである。部分順序付けを変更することにより、システムは、定性的関係の順序付けの間の不確実性を含むことになる。例えば、“一般に”は“起こる可能性がある”に比べて可能性が高いと評価されることが可能であり、その逆も可能である。
【００１５】
本発明に従ったシステムの他の実施形態においては、決定器は更に、異常の集合からの複数の異常の副集合を決定するためと、それらの複数の異常の副集合を重み付けすることによりそれらの複数の異常の副集合をランク付けするためのものである。複数の副集合を決定し、それらを重み付けし、従って、それらをランク付けすることにより、ユーザは、観測された症状についての異常の好ましい副集合の重要度間で良好に区別することができる。
【００１６】
本発明に従ったシステムの更なる実施形態においては、決定器は更に、所定の基準に従って観測された症状についての異常の副集合を制限するためのものである。その所定の基準は、例えば、体におけるある領域が関連する疾病に制限することが可能である。他の例は、遷移、関係の深さ等の関係の性質を制限することである。このようにして、可能な疾病の結果として得られる副集合は更に改善される。
【００１７】
本発明の目的は、改善された様式で異常についての確率的ネットワークを生成するように、定性的関係間の相対関係を用いる医療用ワークステーションを提供することである。この目的を達成するように、本発明は、冒頭の段落の記載に従った医療用ワークステーションであって：発明に従ったシステム；異常の集合、症状の集合、定性的関係を部分的順序付け及び因果関係グラフのような異常の集合における異常と症状の集合における症状との間の定性的関係のモデルと、を有するデータベース；並びに、ユーザと医療用ワークステーションとの間のインタラクションを提供するインタラクティブ装置；を有する、医療用ワークステーションを提供する。医療用ワークステーションは、相当するシステムと同様の様式で上記目的を達成することができる。有利であることに、インタラクティブ装置は、ユーザが観測された症状および観測された症状に関連する異常の有効な集合を選択して、限定することを可能にする。
【００１８】
本発明に従った医療用ワークステーションの実施形態においては、システム、データベース及びインタラクティブ装置が互いから遠く距離を置いて位置付けられる。異なる場所に副構成要素を備えることにより、各々の構成要素は他の副構成要素から独立して処理されることが可能であり、そのことは、そのワークステーションのよりフレキシブルなコンフィグレーションをもたらす。
【００１９】
本発明の目的は、改善された様式で異常についての確率的ネットワークを生成するように定性的関係間の相対関係を用いる方法を提供することである。この目的を達成するように、本発明は、冒頭の段落の記載に従った方法であって、異常の集合における異常と症状の集合における症状との間の定性的関係が因果関係としてモデル化され、それらの定性的関係が部分的に順序付けられ、その方法が、定性的関係の部分的順序付けに基づいて観測される症状についての異常の副集合を決定するようにその観測された症状を用いる段階を有する、方法を提供する。その方法は、相当するシステムと同様の様式で、上記目的を達成することができる。
【００２０】
本発明に従った方法の実施形態においては、その方法は、ユーザが観測された症状及び異常の集合を対話式に選択する段階を有する。この実施形態は、相当するシステムと同様の有利点を提供することができる。
【００２１】
本発明の目的は、改善された様式で異常の副集合を決定するコンピュータプログラムプロダクトを提供することである。この目的を達成するように、本発明は、冒頭の段落の記載に従ったコンピュータプログラムプロダクトであって、コンピュータ構成が処理ユニット及びメモリを有し、コンピュータプログラムプロダクトは、ロードされた後に、前記処理ユニットに、定性的関係の部分的順序付けに基づいて観測された症状についての異常の副集合を決定するように観測された症状を用いるタスクを実行する能力を与え、異常の集合における異常と症状の集合における症状との間の定性的関係が因果関係のグラフとしてモデル化され、その定性的関係が部分的に順序付けられる、コンピュータプログラムプロダクトを提供する。そのコンピュータプログラムプロダクトは、相当するシステムと同様の様式で、上記目的を達成することができる。
【００２２】
本発明の上記の及び他の特徴は、以下、添付図で例示され、詳述される実施形態を参照して明らかになり、理解することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
図１は、本発明に従ったシステムを有する医療用ワークステーションを模式的に示している。医療用ワークステーション１１６は、ディスプレイ１１８と、キーボード１２０と、マウス１２２と、マイクロプロセッサ１１０と、データベース１１２と、ソフトウェアバス１１４と、本発明に従ったシステム１００と、を有する。システム１００は、モデル化器１０２と、順序付け器１０４と、決定器１０６と、選択器１０８とを有する。モデル化器１０２、順序付け器１０４、決定器１０６及び選択器１０８は、メモリ１２４に記憶されているコンピュータ読み出し可能ソフトウェアモジュールとして実施されることが可能である。メモリ１２４は、ハードディスク又は読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）等の主メモリからロードされるランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）として、若しくはコンピュータ読み出し可能ソフトウェアを記憶するようにデザインされた何れかの他の適切なメモリとして実施されることが可能である。コンピュータ読み出し可能ソフトウェア１０２、１０４、１０６及び１０８を有するメモリ１２４は、データベース１１２及びマイクロプロセッサ１１０にソフトウェアバス１１４を介して通信可能であるように結合される。ディスプレイ１１８、キーボード１２０及びマウス１１２は、入力及び出力コネクタ（図示せず）を介する、コンピュータ読み出し可能ソフトウェアモジュール１０２、１０４、１０６及び１０８、データベース１１２並びにマイクロプロセッサ１１０によるユーザとの対話式通信を提供する。
【００２４】
データベース１１２は、中間症状又は異常及び症状と異常との間の定性的関係についての可能性の高い結合を介して、患者に現れる可能性のある症状、その症状をもたらされた患者が有する異常についての知識モデルを有する。この定量的関係が、“殆ど”、“一般に”、“起こる可能性がある”、“常にもたらされる”、“つながる可能性がある”、“通常もたらされる”等の不明確な言語上の及び数値で表せない表現について表される。
【００２５】
以下で、システムが動作中に、共に、上記のコンピュータ読み出し可能ソフトウェアモジュールがどのように機能するかを適切に説明するように、そのシステムは動作中に記述される。
【００２６】
モデル化器１０２は、データベース１１２から知識モデルを検索し、因果関係グラフのノードとして症状及び異常をモデル化し、アーク（ａｒｃ）が症状と異常との間の定性的関係により決定される。
【００２７】
順序付け器１０４は、順序自体が不確実である可能性があり、例えば、“殆ど”は“一般に”に比べて可能性が高いかどうかはどちらでもあり得るが、定量的関係間の部分的順序付けを決定する。そのグラフにおける各々の定量的関係は、部分順序におけるある確実性又は可能性のレベルと関連付けられ、階層のアークについての順序付けをもたらす。その階層は、好適には、線形であり、即ち、連鎖であるが、これは必要でない。例えば、格子構造を有する部分順序がまた、可能である。
【００２８】
決定器１０６は、全ての有効な説明、即ち、観測された症状又は症状の集合をもたらす異常の全ての副集合を返す推論器としての役割を果たす。決定器１０６がこの目的で用いる既知のアルゴリズムについては、例えば、文献”Ａ  ｆｏｒｍａｌ  ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ”，ｂｙ  Ｊ．Ａ．Ｒｅｇｇａ  ｅｔ  ａｌ．，ｉｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ  ３７（１９８５）、２２７−２５６，ａｎｄ  ｉｂｉｄ．ｐｐ．２５７−２８５に記載されている。このアルゴリズムはインタラクティブに適用される、即ち、複数の実行において適用され、各々の実行には、より多くの関係が含まれる。全ての有効な説明を返すことに代えて、差異自体がまた、返されることが可能である。例えば、観測された症状についての最も少ない数の異なる異常を有する全ての副集合を返す。他のアルゴリズムもまた、用いられることが可能である。
【００２９】
このアルゴリズムを用いるように、各々の実行において、実行のために用いられる選択基準に関連する定量的関係は、まるでそれらの定量的関係が無条件であるかのように、処理される、即ち、それらの定量的関係は「真」である。各々の実行について、決定器１０６は、部分順序を全検索し、全検索されることが可能である部分順序における各々のレベルについて無条件である関係を選択する及び選択解除する。選択解除された関係は、まるでそれらが存在していないかのように処理される、即ち、それらは「偽」に設定される。各々の実行について、観測された症状についての異常の得られる副集合が決定され、複数の得られる副集合をもたらす。有利であることに、それらの得られる複数の副集合は、それらを重み付けして、ファジー集合の結び付きを取ることにより結合されることが可能である。例えば、いつ、最も確実な関係を用いるかが決定される副集合が支持される、即ち、他の決定された副集合を凌いで重み付けされる、又は最もよく現れる副集合が支持される等である。
【００３０】
換言すれば、決定器１０６は、２つのフェーズを区別する。第１フェーズにおいて、そのアルゴリズムは、観測された症状の所定の集合を有するグラフに数回、適用され、最初の実行において、最も可能性の高いアークのみが、関連する異常の副集合を決定するように含まれる。各々の後続の実行において、可能性の高い階層における次のアークがそのグラフに加えられる。得られる関連する異常の副集合に含まれるアークは、１に等しい可能性を有するとして処理される。各々の実行からの関連する異常の各々の副集合は、２つの位置のランク付けラベルと共に記憶される。それら２つの位置は同じ値から開始される、即ち、その値は、それら２箇所が生成された対応する実行のレベルを表す。そのラベルは、得られるべき副集合の階層における副集合の位置を表す。上記のように、簡単化のために、線形順序はアークの可能性において仮定される。それが肯定的でない場合、そのラベルは、（例えば、格子）構造を反映するより多くの位置を必要とする。
【００３１】
第２フェーズにおいて、ランク付けラベルは、求めた副集合の最終的なランク付けを得るように改善される。それ故、この第２フェーズについての開始位置は、各々の実行により導き出された異常についての症状の順序付けられた集合である。その可能性は、増加するリンクレベルに伴って減少する、又はより高いレベルに加えられる関係は可能性が小さいことに留意されたい。最も高いレベルにある関連異常の副集合は、所定の知識モデルについての完全なグラフをもたらすため、この副集合は答えの集合とされる。この答えの集合はまだ、ランク付けされていない。より低いレベルで求められた副集合は、その影響はより高いレベルで加えられるより可能性の低いアークを介して隠されるようになるため、答えの集合において現れないことが可能であることに留意されたい。リンク階層における最低レベルにおいて、不完全な副集合が与えられる可能性がある。関連する観測は最も大きい可能性を有するアークを介してはもたらされないため、全ての観測について説明されることはない。明らかに、副集合は、より多くのアークを加えるとき、完全になる。リンクを加えるときに生じる可能性がある他の影響は、副集合の典型的な大きさにおける減少である。新しい副集合は新しい代替であることが可能であるが、より低いレベルにおける初期の副集合の厳密な副集合であることがまた、可能である。その副集合は、追加の因果関係のリンクを介して観測について説明することができる。その大きさにおける減少は、副集合の最小のカーディナリティ（ｃａｒｄｉｎａｌｉｔｙ）における減少であることが可能である。
【００３２】
除去される異常は、代替の副集合におけるメンバーとして残されることが可能であるか、又は隠された異常になるかのどちらかである。隠された異常は、その影響の一部が観測される集合に存在するために、関連する異常である一方、関連する異常の何れかの副集合における異常に対する代替としての役割を果たすことができないために、全ての副集合においては余計である。隠された異常は、その階層の第１レベルとして既に存在していることが可能である。また、逆に、特定のレベルに隠されている異常はより高いレベルにおいて隠されなくなることが可能である。
【００３３】
答えの集合のランク付け、即ち、最も高いレベルにおいてランク付けされた異常の副集合は、次の方法で実行される。最初に、副集合の階層は、各々の副集合が演算された閾値レベルによりラベル付けされる場合に、持ち込まれ、次のステップが実行される。
−  副集合の第１出現のレベルを各々の副集合に割り当てる。
−  前のレベルから重複する副集合を除去する。
−  要素の第１出現のレベルを各々の副集合における各々の要素に割り当てる。
−  最も小さいカーディナリティが先ず、ランク付けされる、それらのランク、即ち、副集合の第１出現のレベルに従ってそれらの副集合を順序付ける。
−  この順序において、その集合において出現した最後の要素のランクに従って等しいランクの集合を順序付ける。それらの要素の可能性が等しい場合、最後から次の要素において繰り返される。
【００３４】
答えが、除去された異常が隠された異常である、減少されたサイズの副集合である場合、より低レベルのその副集合は、答えの集合に再導入される。その答えの集合は、より低いレベルの可能性により、しかしながら、より低い可能性において、即ち、より高いレベルにおいて余計であることを示す印によりランク付けされる。残りの隠された異常は、答えの集合に対して別個にリスト作成される。それらの異常は隠されているため、答えの集合における関連する異常の副集合の何れかに対しては余計である。
【００３５】
要約すると、最終的なランク付け階層は、次のように進化する。副集合は１番目の出現に従って順序付けられる。同様の最初の出現ランクを有する副集合は、要素の最後から１番目の出現に従ってランク付けされる。更に、それらの副集合は、それらのサイズに従って、より小さいカーディナリティから先ず、順序付けられる。
【００３６】
選択器１０８は、ディスプレイ１１８を介してユーザに対して提示するように、結果として得られた異常の副集合、即ち、答えの集合を用いる。ユーザは、その場合、患者についての診断を決定するように、援助として、結果として得られた症状の副集合を用いることが可能である。
【００３７】
上記のことについては、次の実施例により説明することができる。
【００３８】
図２ａ、２ｂ及び２ｃは、本発明に従ったシステム及び方法を例示する実施例のグラフを示している。図２ａ、２ｂ及び２ｃは、異常と症状との間の因果関係の知識を表すグラフである。Ｄ１乃至Ｄ４は異常であり、Ｓ１乃至Ｓ３は症状であり、そしてＣ１１乃至Ｃ４３は因果関係のリンクである。それらの因果関係のリンクは、示された可能性に従って順序付けされる、即ち、次式のように、ＣＡＵＳＥＳは、ＭＡＹＬＥＡＤＴＯより可能性が高いＵＳＵＡＬＬＹＣＡＵＳＥＳより可能性が高い。
ＣＡＵＳＥＳ⊆ＵＳＵＡＬＬＹＣＡＵＳＥＳ⊆ＭＡＹＬＥＡＤＴＯ
上記のシステムおよび方法は、次のように、観測された症状の全てについて説明する異常の副集合を導き出す。因果関係の知識は、次のようにモデル化される。
Ｓ１＝（Ｄ１ａｎｄＣ１１）又は（Ｄ２ａｎｄＣ２１）          （１）
Ｓ２＝（Ｄ２ａｎｄＣ２２）又は（Ｄ３ａｎｄＣ３２）          （２）
Ｓ３＝（Ｄ３ａｎｄＣ３３）又は（Ｄ４ａｎｄＣ４３）          （３）
即ち、
−  （１）症状Ｓ１が異常Ｄ１及び関係Ｃ１１から又は異常Ｄ２及び関係Ｃ２１から導き出されることを示す。
−  （２）症状Ｓ２が異常Ｄ２及び関係Ｃ２２から又は異常Ｄ３及び関係Ｃ３２から導き出されることを示す。
−  （３）症状Ｓ３が異常Ｄ３及び関係Ｃ３３から又は異常Ｄ４及び関係Ｃ４３から導き出されることを示す。
【００３９】
図２ａは、観測された症状の集合について異常の集合を導き出すように、例示としての方法を示している。第１フェーズにおいては、関連異常集合の副集合が、追加的に加えられたリンクについて演算される。第１の実行において、Ｃ１１（可能性ＣＡＵＳＥＳ）は「真」に、そして全ての他のＣｉｊは「偽」設定される。第２の実行において、Ｃ２１、Ｃ２２及びＣ４３（可能性ＵＳＵＡＬＬＹＣＡＵＳＥＳ）が加えられる。第３の実行において、Ｃ３２及びＣ３３（可能性ＭＡＹＬＥＡＤＴＯ）が加えられる。このことは、説明の集合についての次の集合に繋がる。
−  レベル３：｛｛Ｄ１，Ｄ３｝，｛Ｄ２，Ｄ３｝，｛Ｄ２，Ｄ４｝｝
−  レベル２：｛Ｄ２，Ｄ４｝
−  レベル１：｛｛Ｄ１｝｝（Ｓ２；Ｓ３  未説明）
即ち、第１の実行（レベル１）において、Ｓ１のみが｛Ｄ１｝により説明される。第２の実行（レベル２）においては、集合｛Ｄ２，Ｄ４｝のみが全ての症状Ｓ１、Ｓ２及びＳ３について説明され、最後の実行（レベル３）においては、集合｛Ｄ１，Ｄ３｝、｛Ｄ２，Ｄ３｝及び｛Ｄ２，Ｄ４｝は全ての症状について説明される。
【００４０】
次に、第２フェーズにおいて、ランク付けが割り当てられる。レベル３において説明の集合を有する答えの集合、即ち、集合｛Ｄ１，Ｄ３｝、｛Ｄ２，Ｄ３｝及び｛Ｄ２，Ｄ４｝はランク３を有するとしてレベル３から開始される。集合｛Ｄ２，Ｄ４｝はレベル２における一回目に出現する。それ故、その集合｛Ｄ２，Ｄ４｝はランク２を割り当てられる。次に、各々の説明における各々の要素に対して、第１出現のレベルが割り当てられる。このことは、次のようなランクのラベル付けをもたらす。
−  ランク３：｛Ｄ１［１］，Ｄ３［３］｝，｛Ｄ２［２］，Ｄ３［３］｝
−  ランク２：｛Ｄ２［２］，Ｄ４［２］｝
−  ランク１
集合｛Ｄ１｝は、それが全ての観測される症状を説明しないために、除去される。全ての説明について、カーディナリティは２であり、それ故、カーディナリティにおけるランク付けは存在しない。ランク２において、第１説明が現れる。それ故、この説明は、第１順序においてランク１になる。ランク３において、最後に出現する要素（Ｄ３）はレベル３において現れるが、次の最後の出現要素（Ｄ１及びＤ２）はレベル１及びレベル２のそれぞれにおいて現れる。これは、次のような異常の最終的な集合をもたらす。
−  ランク３：｛Ｄ２，Ｄ３｝
−  ランク２：｛Ｄ１，Ｄ３｝
−  ランク１：｛Ｄ２，Ｄ４｝
図２ｂは、次のレベルの方に移行することにより、更なるリンクが加えられるとき、副集合のサイズが減少する実施例を示している。第１レベルにおいては、リンクＣ１１、Ｃ２２、Ｃ３３及びＣ４３（可能性ＣＡＵＳＥＳ）が「真」に設定される。説明は２つの代替、即ち、｛Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３｝及び｛Ｄ１，Ｄ２，Ｄ４｝を有する。
【００４１】
次のレベルにおいて、リンクＣ２１及びＣ３２（可能性ＵＳＵＡＬＬＹＣＡＵＳＥＳ）が加えられ、その説明は、３つの代替、即ち｛Ｄ１，Ｄ３｝、｛Ｄ２，Ｄ３｝及び｛Ｄ２，Ｄ４｝に対して変わり、それら３つの全ては、第１レベルで求まった説明の副集合である。次のレベル及び最後のレベルにおいて、リンクＣ１２及びＣ３１（可能性ＭＡＹＬＥＡＤＴＯ）が加えられ、その説明は、３つの代替、即ち｛Ｄ３｝、｛Ｄ１，Ｄ４｝及び｛Ｄ２，Ｄ４｝に対して再び変わり、ここで、｛Ｄ１，Ｄ４｝は新しい代替の例であり、｛Ｄ３｝は最小のカーディナリティの副集合、即ち、１である。｛Ｄ１，Ｄ４｝及び｛Ｄ２，Ｄ４｝は、上位集合｛Ｄ１，Ｄ２，Ｄ４｝が節減を失った副集合の例である。｛Ｄ１，Ｄ２，Ｄ４｝はまた、説明を与えるが、Ｄ１は、不完全な説明を与えることなく除去されることが可能である。Ｄ１又はＤ２のＤ４との組み合わせのどちらかの除去は、残っている説明を不完全にし、それ故、｛Ｄ１又はＤ２，Ｄ４｝は節減的説明である。それは、カーディナリティが１でなく、２である（｛Ｄ３｝について）ため、最初でない。
【００４２】
図２ｃは、異常を隠す及び隠さない例を示している。上記のように、第１レベルのリンクＣ１１、Ｃ２２、Ｃ３３及びＣ４３（可能性ＣＡＵＳＥＳ）は「真」に設定され、その説明は２つの代替、即ち、｛Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３｝及び｛Ｄ１，Ｄ２，Ｄ４｝を有する。
【００４３】
ここで、次のレベルにおいて、リンクＣ１１及びＣ２３（可能性ＵＳＵＡＬＬＹＣＡＵＳＥＳ）が加えられ、その説明は２つの代替、即ち、｛Ｄ１，Ｄ３｝及び｛Ｄ１，Ｄ４｝に変わる。
【００４４】
カーディナリティにおける減少の次に、Ｄ２は隠されるようになる。第３レベルにおいて、Ｃ３２（可能性ＭＡＹＬＥＡＤＴＯ）が加えられ、それは、異常、この場合には、Ｄ２が隠されないようになる例、を与えている。この第３レベルにおいて、説明の集合は３つの代替、即ち、｛Ｄ１，Ｄ２｝、｛Ｄ１，Ｄ３｝及び｛Ｄ１，Ｄ４｝を有する。
【００４５】
本発明のアルゴリズムは例示であることに留意する必要がある。類似する性質を有するヒューリスティクス（Ｈｈｅｕｒｉｓｔｉｃｓ）は、最後のランク付けに到達する又はそのランク付けを改善することに代えて、用いられることが可能である。
【００４６】
本発明の概念は複数の方法で改善されることが可能である。有利な改善方法の１つは、異常及び症状空間自体において（インタラクティブ）選択を（付加的に）適用することである。例えば、説明は、他を支配するように認識されている／疑われている観測された症状を排除しながら、質問されることが可能である。このようにして、二次異常について、医師は視認可能になる。他の実施例においては、何とかして、関連付けられる異常について質問することである。例えば、体の胸部領域に位置している、又は心臓の近傍にある異常のみ（解剖学的構造に関して）を選択する。全身の疾病モデルに基づいて異常及び症状を選択することについて考えることがまた、可能である。
【００４７】
他の改善は、関係の特性を選択する／選択解除することである。例えば、関係は、遷移的である又はそうでないように処理されることが可能である。このことは、症状について直接、関連する可能性がある異常と中間フェーズ／状態を必要とする異常との間で区別される。直接又は間接に深さを選択する変化をつけることができる。従来の選択処理を実行する方法は、記述論理（ＤＬ）を利用することであり、これに関しては、文献”Ｔｈｅ  ｄｉｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  ｌｏｇｉｃ  ｈａｎｄｂｏｏｋ”，ｂｙ  Ｆ．Ｂａａｄｅｒ，Ｄ．Ｃａｌｖａｎｅｓｅ，Ｄ．Ｌ．ＭｃＧｕｉｎｅｓｓ，Ｄ．Ｎａｒｄｉ，Ｐ．Ｆ．Ｐａｔｅｌ−Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒ  ｉｎ  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，２００３を参照されたい。ＤＬは、クラス及び関係の階層をモデル化し、それらにより推論することを、例えば、ある所定の背景知識に関連して、１つのクラスの表現が他のクラスにより包含されるかどうかを判定することを可能にする。ＤＬのような形式を用いることにより、クラスの表現は文字的に対応することを必要としない。例えば、心臓領域における異常について選択するとき、ＤＬ制約“心臓領域に位置した”を異常のクラスに加えることが可能である一方、ＤＳＳにおける異常は“心臓領域の位置”と文字的にラベル付けされる必要はない。他の例は、動脈における狭窄又は閉塞の場合に、観測される病変の“上流側に位置している”異常について制約することである。ラベル付け機構自体を有するラベル付けされた位置が、その論理形式における質問形式を辿ることが可能であることで十分である。ＤＬは、選択処理に対して自由度を与えることができる。ＤＬのクラス及び関係は、次の方法で依存性グラフ（ＤＡＧ）に結び付けられる。その依存性グラフは、異常、中間状態、症状等、及びどのようにそれらの一が原因しているか、原因している可能性があるか等を記述する。そのグラフにおけるノード（異常、中間状態、症状等）は、ＤＬにおける個々のもの（クラスのメンバー）として扱われる一方、エッジは、ＤＬにおける役割（関係）として扱われる。それ故、そのグラフは、本発明に従ったシステムを操作するとき、依存性ネットワークとみなされる一方、ＤＬを推論するモードを操作するときの“タブロー（ｔａｂｌｅａｕ）”とみなされる。タブローは、包含性、満足度、一貫性及び検索性等のＤＬ推論タスクを実施するために広く用いられる表現形式である。
【００４８】
しかし、他の改善により、ユーザが、観測された症状の原因であり得る異常を限定することが可能である。本明細書においては、医療用ワークステーション１１６は、グラフに表されているディスプレイ１１８により表示されるユーザインタフェースをユーザに提供し、それについては、図１を参照されたい。その場合、ユーザは、観測された症状の原因であり得る、そのグラフにおける異常のノードを選択するように、キーボード１２０及び／又はマウス１２２を操作することが可能である。選択されていない異常は、その場合、省かれることが可能である一方、有効な異常、即ち、結果の集合の副集合を決定することが可能である。
【００４９】
図３は、本発明に従ったシステム及びワークステーションの分散構成を模式的に示している。その分散構成３００は、サーバとしての役割を果たす第１汎用コンピュータ３０２及び他のサーバとしての役割を果たす第２汎用コンピュータを有する。コンピュータ３０２は、本発明に従ったシステム３０４を有する一方、コンピュータ３０８は、知識モデルを維持するデータベース３０６を有する。そのような知識モデルは分散されることが可能であり、また、人間の解剖学的構造の存在論を有することが可能である。第１汎用コンピュータ３０２は、ＤＶＤディスク３２２のような対応するコンピュータ読み出し可能媒体を受け入れるように動作可能であるディスクドライブを更に有する。ＤＶＤディスク３２２は、本発明に従ったシステムを参照して上で説明している対応するソフトウェアモジュールを、ロードされた後に、システムに備えるようにデザインされたコンピュータ読み出し可能コードを有する。分散構成３００は、ディスプレイ３１２と、マウス３１６と、キーボード３１８と、サーバ３０２及び３０８のクライアントとしての役割を果たす汎用コンピュータ３１４と、を有する医療用ワークステーション３１０を更に有する。その医療用ワークステーション、システム３０４及びデータベース３０６は、必要な情報を交換するように、インターネットにおいて互いに通信することができる。
【００５０】
上記の実施形態は、本発明を制限するのではなく、例示するものであり、当業者は、同時提出の特許請求の範囲における範囲から逸脱することなく、多くの代替の実施形態をデザインすることができることに留意する必要がある。特に、類似する性質のヒューリスティックが、それに代えて、異常の最終的なランク付けに到達する又はそのランク付けを改善するように用いられることが可能である。
【００５１】
用語“を有する”は、請求項において列挙されている要素又はステップ以外の要素又はステップの存在を排除するものではない。要素の単数表現は、その要素の複数の存在を排除するものではない。本発明は、複数の別個の要素を有するハードウェアにより、そして適切にプログラムされたコンピュータにより実行されることが可能である。複数の手段を列挙しているシステム請求項において、それらの手段の幾つかは、コンピュータ読み出し可能ソフトウェア又はハードウェアの同一のアイテムにより実施されることが可能である。特定の手段が互いに異なる独立請求項に記載されているということのみで、組み合わせが有利に用いられることがないことを意味するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明に従ったシステムを有する医療用ワークステーションの模式図である。
【図２ａ】本発明に従ったシステム及び方法を例示する実施例のグラフを示す図である。
【図２ｂ】次のレベルに移行することにより更なる繋がりが加えられたときに、副集合の大きさが減少する場合のシステム及び方法を例示する実施例のグラフを示す図である。
【図２ｃ】異常を隠す及び隠さない本発明に従ったシステム及び方法を例示する実施例のグラフを示す図である。
【図３】本発明に従ったシステム及び医療用ワークステーションの分散構成を示す図である。
【図１】
2009540449.tif 000003
【図２ａ】
2009540449.tif 000004
【図２ｂ】
2009540449.tif 000005
【図２ｃ】
2009540449.tif 000006
【図３】
2009540449.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成20年12月16日(2008.12.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの観測された症状について異常の集合のうちの異常の副集合を決定するシステムであって：
第１症状と前記の異常の集合に含まれる第１の異常の集合との間の因果関係、及び第２症状と前記の異常の集合に含まれる第２の異常の集合との間の因果関係のグラフとして定性的関係をモデル化するモデル化器であって、前記第１症状、前記第２症状及び各々の異常は前記の因果関係のグラフにおいてノードであり、各々のノードに対応するアークは、対応する症状と各々の異常との間の前記定性的関係により決定される、モデル化器；
各々の定性的関係に可能性レベルを割り当て、その結果として前記アークの順序付けを得ることにより、前記アークの前記定性的関係を部分的に順序付ける順序付け器；及び
前記の定性的関係の部分的順序付けに基づいて、前記第１症状及び前記第２症状の組み合わせについて、異常の副集合を決定する決定器；
を有するシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって：
ユーザによる前記の異常の集合及び前記観測された症状の反復選択のための選択器；
を更に有する、システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のシステムであって、前記決定器は更に；
前記定性的関係の前記部分的順序付けを変えるため；及び
前記変えられた部分的順序に基づいて、前記観測された症状についての前記の異常の副集合を決定するため；
のものである、システム。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか一項に記載のシステムであって、前記決定器は更に；
前記の異常の集合から異常の複数の副集合を決定するため、及び
前記複数の異常の副集合を重み付けすることにより前記の異常の副集合の副集合をランク付けするため；
のものである、システム。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載のシステムであって、前記決定器は更に、所定の基準に従って前記観測された症状について前記の異常の副集合を制限するためのものである、システム。
【請求項６】
症状の集合のうちの観測された症状について異常の集合のうちの異常の副集合を決定する医療用ワークステーションであって：
請求項１に記載のシステム；
異常の集合と、症状の集合と、因果関係のグラフ及び定性的関係の部分的順序付けとして異常の集合のうちの異常と前記の症状の集合のうちの症状との間の定性的関係のモデル化と、を有するデータベース；
ユーザと前記医療用ワークステーションとの間の対話を与える対話式装置；
を有する、医療用ワークステーション。
【請求項７】
請求項６に記載の医療用ワークステーションであって、前記システム、前記データベース及び前記対話式装置は互いから距離を置いて位置している、医療用ワークステーション。
【請求項８】
少なくとも２つの観測された症状について異常の集合のうちの異常の副集合を決定する方法であって、第１症状と前記の異常の集合に含まれる第１の異常の集合との間の低性的関係、及び第２症状と前記の異常の集合に含まれる第２の異常の集合との間の低性的関係、並びに各々の異常が因果関係のグラフとしてモデル化され、前記第１症状、前記第２症状及び各々の異常は前記の因果関係のグラフにおいてノードとしてモデル化され、各々のノードに対応するアークで表される前記定性的関係は、各々の定性的関係に可能性レベルを割り当て、その結果として前記アークの順序付けを得ることにより部分的に順序付ける、方法であり：
前記定性的な関係の前記部分的順序付けに基づいて、前記第１症状及び前記第２症状の組み合わせについて異常の副集合を決定するように前記少なくとも２つの観測された症状を用いる段階；
を有する方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法であって：
前記観測された症状及び前記の異常の集合をユーザにより反復的に選択される段階；
を更に有する、方法。
【請求項１０】
コンピュータ構成において実行されるとき、請求項８に従った方法の段階を実行するように適合されたソフトウェアコードを有するコンピュータ読み出し可能媒体に記憶されたコンピュータプログラム。
【国際調査報告】
2009540449.tif 000008
2009540449.tif 000009