(57)【要約】  自動化された臨床診断のためのシステム５００は、キュレートされた医療情報のコーパス５２０を用いて生成され、複数のノードを有する、知識グラフ３１０、５１０と、少なくとも１つの患者症状３１６及び少なくとも１つの人口統計学的パラメータ３１８についての情報を有する入力を受けるよう構成されたユーザインタフェース５１２と、該少なくとも１つの患者症状及び少なくとも１つの人口統計学的パラメータを抽出するよう構成され、（ｉ）該抽出された患者症状を重み付けし、（ii）知識グラフのサブセットとして診断グラフを生成するよう、該知識グラフに問い合わせ、（iii）該診断グラフから患者についての医療状態のランク付けされたリストを特定し、（iv）該抽出された患者についての少なくとも１つの人口統計学的パラメータに基づいて、該ランク付けされたリストのランキングを調節するよう構成された、プロセッサ５３０と、を含み、該特定された１つ以上の医療状態が、該ユーザインタフェースを介してユーザに提供される、システム。
2019536137.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動化された臨床診断のためのシステムであって、
医療情報のコーパスから生成された知識グラフであって、複数のノードを有し、前記複数のノードが、それぞれの患者症状を有しエッジによって接続された、知識グラフと、
ユーザから自然言語入力を受けるよう構成されたユーザインタフェースであって、前記入力は、少なくとも１つの患者症状についての情報及び患者についての少なくとも１つの人口統計学的パラメータを有する、ユーザインタフェースと、
前記自然言語入力から前記少なくとも１つの患者症状及び少なくとも１つの人口統計学的パラメータを抽出するよう構成された自然言語処理エンジンを有するプロセッサと、
を有し、前記プロセッサは更に、（ｉ）前記医療情報のコーパスにおける前記患者症状の頻度に少なくとも一部基づいて前記抽出された少なくとも１つの患者症状を重み付けし、（ii）前記重み付けされた少なくとも１つの患者症状を用いて、前記知識グラフのサブセットとして診断グラフを生成するよう、前記知識グラフに問い合わせ、（iii）前記診断グラフから前記患者についての１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験のランク付けされたリストを特定し、（iv）前記患者についての前記抽出された少なくとも１つの人口統計学的パラメータに基づいて、前記患者についての前記特定された１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験のランク付けを調節するよう構成され、
前記患者についての前記特定された１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験が、前記ユーザインタフェースを介してユーザに提供される、システム。
【請求項２】
前記診断グラフの生成は、（ｉ）前記知識グラフのノードに活性化重みとして割り当てられた重みを割り当てるステップと、（ii）１つ以上の接続されたノードに前記診断グラフを拡張するステップであって、新たな接続されたノードへの各拡張が前記活性化重みを減衰させるステップと、（iii）前記活性化重みが十分に減衰した場合に拡張を終結させるステップと、を有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記１つ以上の接続されたノードに前記診断グラフを拡張するステップは反復される、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記プロセッサは、前記診断グラフの拡張及び減衰を監視するよう構成された制御モジュールを有する、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記制御モジュールは更に、前記診断グラフが安定したときに前記診断グラフの拡張を停止するよう構成された、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記知識グラフのエッジの少なくとも幾つかは重み付けされた、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記患者について最も高くランク付けされた１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験がユーザに提示される、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記プロセッサは更に、
前記患者についての１つ以上の医療状態の前記調節されたランク付けから、前記患者についての試験計画及び／又は処置計画を生成し、
前記生成された前記患者についての試験計画及び／又は処置計画を、前記ユーザインタフェースを介して臨床医に提示する
よう構成された、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記抽出された少なくとも１つの患者症状は、前記医療情報のコーパスにおける前記症状の対数逆数頻度に基づいて重み付けされる、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
自動化された臨床診断のための方法であって、
医療情報のコーパスから生成された知識グラフであって、複数のノードを有し、前記複数のノードが、それぞれの患者症状を有しエッジによって接続された、知識グラフと、ユーザから自然言語入力を受けるよう構成されたユーザインタフェースであって、前記入力は、少なくとも１つの患者症状についての情報及び患者についての少なくとも１つの人口統計学的パラメータを有する、ユーザインタフェースと、プロセッサと、を有する、自動化された臨床診断システムを提供するステップと、
患者状態についての情報であって、前記患者についての少なくとも１つの患者症状及び少なくとも１つの人口統計学的パラメータを有する情報を、前記ユーザインタフェースを介して受けるステップと、
前記プロセッサを用いて、前記受けた情報から前記少なくとも１つの患者症状を抽出するステップと、
前記プロセッサを用いて、前記受けた情報から前記患者についての少なくとも１つの人口統計学的パラメータを抽出するステップと、
前記プロセッサを用いて、前記医療情報のキュレートされたコーパスにおける前記患者症状の頻度に少なくとも一部基づいて前記抽出された少なくとも１つの患者症状を重み付けするステップと、
前記重み付けされた少なくとも１つの患者症状を用いて、前記知識グラフのサブセットとして診断グラフを生成するよう、前記知識グラフに問い合わせるステップと、
前記診断グラフから前記患者についての１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験のランク付けされたリストを特定するステップと、
前記患者についての前記抽出された少なくとも１つの人口統計学的パラメータに基づいて、前記患者についての前記特定された１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験のランク付けを調節するステップと、
前記患者についての前記特定された１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験を、前記ユーザインタフェースを介してユーザに提供するステップと、
を有する方法。
【請求項１１】
前記プロセッサは、前記受けた情報から前記少なくとも１つの患者症状と前記少なくとも１つの人口統計学的パラメータとを抽出するよう構成された自然言語処理エンジンを有する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記診断グラフからの前記患者についての１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験のリストは、医療情報の１つ以上の付加的な供給源からの情報に少なくとも一部基づいてランク付けされる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記知識グラフのサブセットとして診断グラフを生成するよう、前記知識グラフに問い合わせるステップは、
前記知識グラフのノードに活性化重みとして割り当てられた重みを割り当てるステップと、
１つ以上の接続されたノードに前記診断グラフを拡張するステップであって、新たな接続されたノードへの各拡張が前記活性化重みを減衰させるステップと、
前記活性化重みが十分に減衰した場合に拡張を終結させるステップと、
を有する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記１つ以上の接続されたノードに前記診断グラフを拡張するステップは反復される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記医療情報のコーパスから前記知識グラフを生成するステップを更に有する、請求項１０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に、医療知識のコーパスに基づいて患者の症状の臨床診断を提供する自動化された方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
患者状態の診断は、臨床医−患者間の相互作用の特徴である。幾つかの診断は容易であるが、多くはしばしば臨床医にとって困難であり、臨床医は、診断を推論又は仮定するために複雑な認知的過程を実行し、どの試験を実行するべきかを決定し、次いで患者に影響を与える医療状態を管理するため処置を決定する必要がある。
【０００３】
臨床医により実行される患者の診断、試験及び処置のための治療の標準は、臨床医が、一連の治療全体に亘って最適な管理療法に関して利用可能な最新の知識を持つことを必要とする。多くの異なる分野の最新の知識を確実にすることは、極めて困難であり得る。しかしながら、複雑な患者状態に対処する臨床医の認知的な負担は、臨床的及び生物医学的な専門領域に亘る現在の知識を保持するのみならず、各選択肢のための根拠に加えて患者のための適切な診断及び／又は処置を提案するアシスタントを持つことにより、低減されるか又は増大され得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
患者状態の自動化された臨床診断の既存のシステム又は方法は、不十分である。例えば、これら既存のシステムは、リアルタイムに更新せず、数ある制限のなかでも、患者の状態についての入力選択肢として自然言語を利用することができない。
【０００５】
自然言語入力を受け付け、リアルタイムに更新された医療知識のコーパス（corpus）に基づいて診断、試験計画及び／又は処置計画を提供する、自動化された臨床診断方法及びシステムに対する継続的なニーズがある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、自動化された臨床診断のための方法及びシステムに関する。ここでの種々の実施例及び実装例は、患者の状態についての臨床専門家からの自然言語入力を受け付けるシステムに向けたものである。該システムは、疾患及び医療状態に接続された葉ノードとして症状を持つダイグラフを生成する。医療知識のディジタルユニバースに生成された情報を考慮して、知識グラフがリアルタイムに更新される。該システムは、臨床医からの自然言語入力を処理し、自然言語処理エンジンを用いて処理し、兆候、検査結果、処置及び人口統計学的情報のような、症状に関連するキーワードを抽出する。該症状は次いで、医療知識グラフに亘って複数のサイクルに亘って処理され、接続された症状を表す接続されたダイグラフを生成する。症状及び確からしい診断を表す最大ノード重みを得るため、活性化（activation）と減衰（decay）が伝播させられる。一実施例によれば、確からしい診断は、患者状態に対する提案の精度を改善するよう、疫学に基づいて調整される。
【０００７】
一般的に、一態様においては、自動化された臨床診断のためのシステムが提供される。前記システムは、医療情報のコーパスから生成された知識グラフであって、複数のノードを有し、前記複数のノードが、それぞれの患者症状を有しエッジによって接続された、知識グラフと、ユーザから自然言語入力を受けるよう構成されたユーザインタフェースであって、前記入力は、少なくとも１つの患者症状についての情報及び患者についての少なくとも１つの人口統計学的パラメータを有する、ユーザインタフェースと、前記自然言語入力から前記少なくとも１つの患者症状及び少なくとも１つの人口統計学的パラメータを抽出するよう構成された自然言語処理エンジンを有するプロセッサと、を有し、前記プロセッサは更に、前記医療情報のコーパスにおける前記患者症状の頻度に少なくとも一部基づいて前記抽出された少なくとも１つの患者症状を重み付けし、前記重み付けされた少なくとも１つの患者症状を用いて、前記知識グラフのサブセットとして診断グラフを生成するよう、前記知識グラフに問い合わせ、前記診断グラフから前記患者についての１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験のランク付けされたリストを特定し、前記患者についての前記抽出された少なくとも１つの人口統計学的パラメータに基づいて、前記患者についての前記特定された１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験のランク付けを調節するよう構成され、前記患者についての前記特定された１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験が、前記ユーザインタフェースを介してユーザに提供される。
【０００８】
一実施例によれば、前記診断グラフの生成は、（ｉ）前記知識グラフのノードに活性化重みとして割り当てられた重みを割り当てるステップと、（ii）１つ以上の接続されたノードに前記診断グラフを拡張するステップであって、新たな接続されたノードへの各拡張が前記活性化重みを減衰させるステップと、（iii）前記活性化重みが十分に減衰した場合に拡張を終結させるステップと、を有する。一実施例によれば、前記１つ以上の接続されたノードに前記診断グラフを拡張するステップは反復される。
【０００９】
一実施例によれば、前記プロセッサは、前記診断グラフの拡張及び減衰を監視するよう構成された制御モジュールを有する。一実施例によれば、前記制御モジュールは更に、前記診断グラフが安定したときに前記診断グラフの拡張を停止するよう構成される。
【００１０】
一実施例によれば、前記知識グラフのエッジの少なくとも幾つかは重み付けされる。
【００１１】
一実施例によれば、前記患者について最も高くランク付けされた１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験がユーザに提示される。
【００１２】
一実施例によれば、前記プロセッサは更に、前記患者についての１つ以上の医療状態の前記調節されたランク付けから、前記患者についての試験計画及び／又は処置計画を生成し、前記生成された前記患者についての試験計画及び／又は処置計画を、前記ユーザインタフェースを介して臨床医に提示するよう構成される。
【００１３】
一実施例によれば、前記抽出された少なくとも１つの患者症状は、前記医療情報のコーパスにおける前記症状の対数逆数頻度に基づいて重み付けされる。
【００１４】
一態様によれば、自動化された臨床診断のための方法が提供される。該方法は、（ｉ）医療情報のコーパスから生成された知識グラフであって、複数のノードを有し、前記複数のノードが、それぞれの患者症状を有しエッジによって接続された、知識グラフと、ユーザから自然言語入力を受けるよう構成されたユーザインタフェースであって、前記入力は、少なくとも１つの患者症状についての情報及び患者についての少なくとも１つの人口統計学的パラメータを有する、ユーザインタフェースと、プロセッサと、を有する、自動化された臨床診断システムを提供するステップと、（ii）患者状態についての情報であって、前記患者についての少なくとも１つの患者症状及び少なくとも１つの人口統計学的パラメータを有する情報を、前記ユーザインタフェースを介して受けるステップと、（iii）前記プロセッサを用いて、前記受けた情報から前記少なくとも１つの患者症状を抽出するステップと、（iv）前記プロセッサを用いて、前記受けた情報から前記患者についての少なくとも１つの人口統計学的パラメータを抽出するステップと、（ｖ）前記プロセッサを用いて、前記医療情報のキュレートされたコーパスにおける前記患者症状の頻度に少なくとも一部基づいて前記抽出された少なくとも１つの患者症状を重み付けするステップと、（vi）前記重み付けされた少なくとも１つの患者症状を用いて、前記知識グラフのサブセットとして診断グラフを生成するよう、前記知識グラフに問い合わせるステップと、（vii）前記診断グラフから前記患者についての１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験のランク付けされたリストを特定するステップと、（viii）前記患者についての前記抽出された少なくとも１つの人口統計学的パラメータに基づいて、前記患者についての前記特定された１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験のランク付けを調節するステップと、（ix）前記患者についての前記特定された１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験を、前記ユーザインタフェースを介してユーザに提供するステップと、を有する。
【００１５】
一実施例によれば、前記プロセッサは、前記受けた情報から前記少なくとも１つの患者症状と前記少なくとも１つの人口統計学的パラメータとを抽出するよう構成された自然言語処理エンジンを有する。
【００１６】
一実施例によれば、前記診断グラフからの前記患者についての１つ以上の医療状態、診断、処置及び／又は試験のリストは、医療情報の１つ以上の付加的な供給源からの情報に少なくとも一部基づいてランク付けされる。
【００１７】
一実施例によれば、前記知識グラフのサブセットとして診断グラフを生成するよう、前記知識グラフに問い合わせるステップは、前記知識グラフのノードに活性化重みとして割り当てられた重みを割り当てるステップと、１つ以上の接続されたノードに前記診断グラフを拡張するステップであって、新たな接続されたノードへの各拡張が前記活性化重みを減衰させるステップと、前記活性化重みが十分に減衰した場合に拡張を終結させるステップと、を有する。
【００１８】
一実施例によれば、前記方法は、前記医療情報のコーパスから前記知識グラフを生成するステップを更に有する。
【００１９】
種々の実装において、プロセッサ又はコントローラは、１つ以上の記憶媒体（ここでは一般的に「メモリ」と呼ばれ、例えばＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ及びＥＥＰＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、コンパクトディスク、光ディスク、磁気テープ等のような、揮発性及び不揮発性コンピュータメモリである）に関連しても良い。幾つかの実装においては、該記憶媒体は、１つ以上のプロセッサ及び／又はコントローラにおいて実行されるときに、ここで議論される機能の少なくとも幾つかを実行する１つ以上のプログラムによりエンコードされていても良い。種々の記憶媒体は、プログラム又はコントローラ内に固定されていても良いし、又は保存された１つ以上のプログラムがプロセッサ又はコントローラにロードされ、ここで議論される本発明の種々の態様を実装するよう、可搬のものであっても良い。「プログラム」又は「コンピュータプログラム」なる語はここでは、１つ以上のプロセッサ又はコントローラをプログラムするために利用されることができるいずれかのタイプのコンピュータコード（例えばソフトウェア又はマイクロコード）を指すものとして一般的な意味で用いられる。
【００２０】
以上の概念及び以下に更に詳細に議論される更なる概念（斯かる概念は相互に矛盾しなものとする）のいずれの組み合わせも、ここで開示される本発明の一部として考えられることは理解されるべきである。特に、本開示の最後に記載される請求される主題のいずれの組み合わせも、ここで開示される本発明の一部として考えられる。参照により本明細に組み込まれるいずれの開示において出現し得る、ここで明示的に用いられた用語は、ここで開示される特定の概念と最も合致する意味に合致するべきであることは理解されるべきである。
【００２１】
本発明のこれらの及び他の態様は、以下に説明される実施例を参照しながら説明され明らかとなるであろう。
【００２２】
図面において、異なる図を通して、同様の文字は一般的に同じ部分を示す。また、図面は必ずしも定縮尺で描かれておらず、本発明の原理を説明する際に強調が施されている。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】一実施例による、自動化された臨床診断のための方法のフロー図を示す。
【図２】一実施例による、自動化された臨床診断のための方法のフロー図を示す。
【図３】一実施例による、自動化された臨床診断のためのシステムの模式的な表現を示す。
【図４】一実施例による、自動化された臨床診断のためのシステムの模式的な表現を示す。
【図５】一実施例による、自動化された臨床診断のためのシステムの模式的な表現を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本開示は、自動化された臨床診断システムの種々の実施例を記載する。より一般的には、出願人は、医療専門家から患者状態についての自然言語入力を受け付け、該入力を処理し、１つ以上の確からしい診断、試験及び／又は処置を提供するシステムを提供することが有益となることを認識した。該システムは、医療専門家から自然言語入力を受け、自然言語処理エンジンを用いて該入力を処理し、兆候、検査結果、処置及び人口統計学的情報のような、症状に関連するキーワードを抽出する。該システムは次いで、医療知識グラフに亘って複数のサイクルに亘って該症状を解析し、接続された症状を表す接続されたダイグラフを生成する。その結果は要約され、臨床医に提供される。一実施例によれば、確からしい診断は、患者状態に対する提案の精度を改善するよう、疫学に基づいて調整される。
【００２５】
図１及び２を参照すると、一実施例において、自動化された臨床診断システムのための方法１００のフロー図が示される。該方法のステップ１１０において、自動化された臨床診断システムが提供される。該臨床診断システムは、ここで記載される又は想到されるいずれのシステムであっても良い。
【００２６】
該方法のステップ１１２において、（図３に示されるように）知識グラフ又はダイグラフ３１０が構築される。一実施例によれば、該知識グラフは、医療情報のコーパスから構築され、それぞれが異なる患者症状を持つ相互接続された複数のノードを有する。医療情報のコーパスは、限定するものではないが、医療ジャーナル、新聞、Wikipediaのようなオンライン情報源、及びその他の情報源を含む、いずれの情報源であっても良い。例えば、階層及びマスタトップカテゴリ（「臨床医薬」のような）を持つオンライン情報源を利用する場合、マスタトップカテゴリ以下の全てのページが解析され、サブカテゴライズされたページの階層が保持され、各ページから情報が抽出される。或るページにおける情報又は或る情報源からの情報は、他のページ、情報源又は医療状態に本質的に関連するものであり得、又はこれらの接続が構築され抽出されても良い。これらの相互接続及び関連を用いて、指向性のグラフが構築される。例えば、或る情報源又はページが他の情報源又はページへのリンクを持つ場合、該リンクの方向は、現在の情報源又はページから他の情報源又はページへの方向となる。
【００２７】
一実施例によれば、知識グラフ３１０は、１つ以上のエッジにより接続された複数のノードを持つ、木型の構造である。該グラフの各ルートノードは症状であり、残りのノードは状態、診断、試験、処置、投薬、又はその他の臨床概念である。１つのエッジは、２つのノード間の関係である。例えば、発熱は多くの患者状態の症状であるため、発熱の症状はエッジによって数百の他のノードに接続される。他の例としては、眼振の症状は、少ない患者状態の症状であるため、少ないノードを持つこととなる。
【００２８】
一実施例によれば、ノード間のエッジは、ノード間の関係に基づいて重み付けされる。該関係は、数あるとり得る関係システムのなかでも、情報源又はコーパス内で２つのノードが関連する頻度であっても良く、又は２つのノードが同じ情報源（例えばオンラインデータベース）内に若しくは同じ医療ジャーナル内に出現する頻度であっても良い。該重みは可変であっても良く、関係の強さ（例えば２つのノードが同時に出現する頻度）又はその他のノード又はその関係のパラメータに基づいても良い。一実施例によれば、該グラフは、継続的に更新され、及び／又は医療知識源が更新されるにつれて定期的に更新される。例えば、該グラフは、新たなジャーナルの記事、新たなオンライン情報源、又はその他のとり得る新しい情報の供給源とともに更新されても良い。
【００２９】
一実施例によれば、該システムは、診断、試験及び処置の３つのカテゴリに関連する汎用的な臨床質問に回答することができる上位１０００件の生物医学的な記事（article）のランク付けされたリストを受信する。幾つかの実施例は、生物医学的な記事の取得に先立ち、与えられたフリーテキストの臨床状態から、最も可能性の高い臨床診断を推論する重要性を考慮し得る。従って、種々の実施例は、臨床文書の内在するコンテキストを解析することにより最も関連する診断を提供することができる知識グラフベースの臨床診断推論技術を利用する。
【００３０】
一実施例によれば、該システムは、３つのステップ、即ち（ｉ）所与のトピック記述
要約及び臨床注記から最も臨床的に関連性の高いキーワードが識別される、トピックキーワード解析、（ii）いずれも外部の臨床知識源により維持される、キー値メモリネットワーク又は知識グラフ内に表された内在する臨床コンテキストを用いて、診断、試験及び処置を生成するため、トピックキーワードに基づいた推論を用いた、診断推論、及び／又は（iii）以上の（ｉ）及び（ii）からのトピックキーワード及び臨床推論に基づいて適切な生物医学的な記事が取得され及び／又はランク付けされる、関連記事取得に重点を置く、グラフ構築手法を利用する。
【００３１】
幾つかの実施例は、知識グラフを構築するため、臨床医療カテゴリの下のWikiページを用いる。各Wikiページの階層は、他のページに対する区別特性をエンコードするため保存される。各ページは、幾つかの節から成り、他の医療状態に関連する。幾つかの斯かる実施例は、これらの関係を用いることにより指向性のグラフ（ダイグラフ）を構築し、ここで各ノードは、医療状態、診断、試験、処置、投薬又はその他のいずれかの臨床概念であり、各エッジは、２つのノード間の関係である。或るページが別のページへのハイパーリンクを持つ場合、エッジの方向は、現在のページから他のページへの方向である。
【００３２】
例えば、該システムは、指向性知識グラフ３１０を構築するためにWikipedia臨床医療カテゴリページを利用しても良く、該グラフは、疾患へとエッジによって接続されたルートノードとして症状を持ち、またこれら症状に関連する医療状態を持つ。該知識グラフは、ルートノードからグラフ全体への直接の起動フローとして確立される。以下に説明されるように、確立された知識グラフベースの手法は、自然言語での与えられた患者状態の記述に対して最も可能性の高い診断を特定するため、活性化−減衰サイクルを用いる。
【００３３】
診断推論の次のステップにおいて、幾つかの実施例は、臨床医療カテゴリにおけるWikipedia記事から導出され、新規な知識グラフベースのアーキテクチャに埋め込まれた臨床知識ベースから関連する診断、試験及び／又は処置概念を推論するため、以前のステップから抽出されたトピック概念を用いる。幾つかの実施例は、診断推論手法を用い、ここでは該システムは、Wikipedia臨床知識ベース記事を直接に参照して、各抽出されたトピックキーワードに対応する関連する診断を持つ候補記事のリストを抽出する。候補Wikipedia記事は、例えば位置、性別、トピックキーワードとの合致等のような種々の基準を用いてフィルタリングされても良く、その結果の関連する臨床概念を持つWikipedia記事のリストが、（Wikipedia記事のタイトルから）特定の診断を取得するために探し出される。幾つかの実施例は、代替として、最も可能性の高い診断を推論することに向けて、所与の臨床注記のコンテキスト全体を捕捉するため、Wikipedia臨床知識ベースと共にMIMIC-II退院注記の大きな集合に対してトレーニングされたキー値メモリネットワークを用いて、新規なエンドツーエンドの診断推論モデルを構築する。その後、全ての実行について特定された確からしい診断のリストが用いられて、候補Wikipedia記事のリストを抽出し、それに応じて関連する試験及び処置が（Wikipedia記事の節及びサブ節から）探し出される。
【００３４】
キー値メモリネットワーク（KV-MemNN）は、情報がどのようにメモリに保存されるかの一般化された手法を用いるキー値対メモリを含む。質問回答（ＱＡ）タスクを解決するため、Kv-MemNNは最初に、キー値対メモリに事実を保存し、キーを用いて質問に関する関連するメモリをアドレス指定し、次いで対応する値を抽出する。アドレス指定ステップはキーメモリに対して実行され、読み取りステップが値メモリに対して実行される。該キーは質問（対象）に合致することを支援する特徴により設計され、該値は最終回答に合致することを支援する特徴により設計される。一実施例によれば、該システムは、所与のフリーテキストの臨床文書からの診断推論を実行するようKV-MemNNモデルを適合させる。幾つかの実施例は、各診断について知識を抽出し、該知識をメモリに保存して、最も確からしい診断を推論するモデルを支援する。
【００３５】
一実施例によれば、ここではメモリにおけるデータを表す、モデルをトレーニングするデータを集めるための１つのとり得るフレームワークが提供される。一実施例によれば、患者モニタから捕捉された時系列の形式の生理学的信号及び生体信号、並びに集中治療室の数万人の患者についての病院医療情報システムから得られた包括的な臨床データを含む、MIMIC-II（Multiparameter Intelligent Monitoring in Intensive Care）データセットを利用する。幾つかの実施例は、構造化されていないフリーテキストとして表現された包括的な臨床状態を一般的に含む、MIMIC-II退院注記を利用する。幾つかの斯かる実施例は、各医療記録から診断を分離して、当該データセットから＜医療注記，診断＞の対の集合を生成する。次いで、幾つかの実施例は、臨床医療カテゴリ下のWikipediaページから各診断についての知識を集める。幾つかの診断は、データセット中に数個のインスタンスしか持たない。十分なトレーニングインスタンスがない場合、該モデルはこれらの診断を認識するよう学習することができない場合がある。それ故、幾つかの実施例は、８Ｋの医療注記インスタンスについて７１の診断を導出する５０を超える頻度値を持つ最も一般的な診断のみを選択し、斯くして多クラス多ラベルの分類問題として臨床診断推論タスクを形式化する。
【００３６】
一実施例によれば、WikiProject MedicineはWikipediaにおける医療記事の品質を改善しているため、Wikipediaは医療分野の知識についての合理的な情報源である。MIMIC-IIからの特定の診断用語は、Wikipediaのページタイトルと厳密に一致しないため、幾つかの実施例は、検索キーワードとして各診断用語を用いることにより、最も適切なWikiページを検索するためのWikipedia APIを用いる。一実施例によれば、各Wikipediaページのタイトルは、該ページにより記述される診断の名称である。斯かるWikiページの第１の節は通常、診断に対する導入部を含む。Wikiページ内の他の幾つかの節のなかでも、「兆候及び症状」節は、診断のための古典的な共通の兆候及び症状を記述する。各集められたWikipediaページは、第１の節並びに兆候及び症状の節からのフリーテキストがキーであり、ページのタイトルが値である、という原理を用いることにより、キー−値対に変換される。
【００３７】
KV-MemNNモデルと同様に、臨床診断推論タスクの幾つかの実施例においては、ベクトルの対（ｋ１；ｖ１）；（ｋ２；ｖ２）；（ｋｍ；ｖｍ）としてメモリスロットが定義され、ここでｍはメモリのサイズであり、MIMIC-IIからの臨床注記がｘとして示される。メモリのアドレス指定及び読み取りは、以下の３つのステップを含む。
【００３８】
ステップ１は、キーアドレスである。一実施例によれば、各メモリスロットは、医療注記と各キーとの間の類似度を測定することにより確率と関連付けられる：
【数１】
2019536137.tif 000003
ここでΦは次元Ｄの特徴マップであり、Ａはｄ×Ｄ行列を示す。ソフトマックス（softmax）関数は、Ｓｏｆｔｍａｘ＝ｅｘｐ（ｚｉ）＝Ｐｊ・ｅｘｐ（ｚｊ）として計算される。医療注記ｎは、ＡΦＸ（ｘ）により表される。
【００３９】
ステップ２は、値の読み取りである。一実施例によれば、読み取り出力ベクトルは、以前のステップにおいて計算された確率に基づいて、メモリ値の加重合計をとることにより計算される：
【数２】
2019536137.tif 000004
【００４０】
ステップ３は、注記の更新である。一実施例によれば、ｏの計算の後、医療注記は以下の式により更新される：
【数３】
2019536137.tif 000005
ここでＲはｄ×ｄ行列を示す。
【００４１】
これらの３つのステップは、各ホップにおける異なる行列Ｒｉについて繰り返される。固定された数Ｈ個のホップの後、各診断についての最終的な確率が、全てのとり得る診断に対して最終結果ｏを用いて計算される：
【数４】
2019536137.tif 000006
ここでｙｉはとり得る診断を表し、Ｂはｄ×Ｄ行列である。
【００４２】
該モデルは、エンドツーエンドの態様でトレーニングされる。パラメータＡ、Ｂ及びＲ１；…；ＲＨを学習するため、逆伝搬及び確率的勾配降下法アルゴリズムが用いられる。種々の実施例は、文書ｄｉ＝ｗｉ１；ｗｉ２；ｗｉ３；…；Ｗｉｎにおける各語ｗｉｊを対応するベクトル埋め込みに転送し、これらを合計して結果のベクトルΦ（ｄｉ）を得る、単純なバッグオブワード（bag-of-word、ＢｏＷ）表現を用い、ここでＡは埋め込み行列を示す。
【００４３】
次の（幾つかの実施例においては最後の）ステップとして、診断推論ステップから得られたトピックキーワード及び対応する診断、試験及び処置が、１．２５ＭのPubMed Centralの記事（Elasticsearchを用いてインデクシングされている）に亘る所与のTREC-CDSコーパスを検索することにより、候補の生物医学的記事を取得するために用いられても良い。取得された候補記事は、３つのタイプの臨床質問（診断、試験及び処置）に特有な複数の重み付けアルゴリズムを用いてランク付けされても良い。生物医学的記事は更に、結果の関連性を改善するよう、トピック記述、要約又は注記からの、場所（例えば米国／カナダ）、人口統計学的情報及びその他のコンテキスト情報によってフィルタリングされても良い。上位１０００件の生物医学的記事の最終的なリストは、各トピックに対する回答のための年代順の生物医学的証拠を提供するよう、記事の公開日によって並べ替えられても良い。
【００４４】
幾つかの実施例においては、試験データセットは、３つの質問タイプ、即ちトピック１乃至１０（診断）、トピック１１乃至２０（試験）及びトピック２１乃至３０（処置）に分けられた３０個のトピックを有する。所与のトピックは基本的に、患者の医療履歴、兆候／症状、診断、試験及び処置に関する状態を記述する医療ケース文書である。該トピックは、情報の深度に依存して３つのバージョンで提供される。患者の状態の包括的な記述を含むトピック「記述」及び最も重要な情報の要約されたバージョンを含むトピック「要約」の他に、種々の略語及び分野特有の専門語を含むMIMIC-IIから導出された実際の入院注記であるトピック「注記」が本年導入されている。例えば、幾つかの実施例は、１．２５Ｍの生物医学的文献を有するフリーテキストの生物医学的記事の自由に利用可能なオンラインデータベースである、PubMed Central（ＰＭＣ）のオープンセクセス部分のスナップショットを用いる。
【００４５】
幾つかの実施例においては、KV-MemNNモデルは、TensorFlowフレームワークを用いて実装されても良い。斯かる実施例は、学習されたパラメータを最適化するため、Adam確率的勾配降下法を用いても良い。学習率は例えば０：００５に設定されても良く、各反復についてのバッチサイズは１００に設定されても良い。最終的な予測層として、幾つかの実施例は、式４からの出力層の上端における完全に接続された層を用いても良い。該モデルは、予測された診断と正確な診断との間の標準的な交差エントロピー損失を最小化することにより、パラメータを学習し得る。規則化のため、幾つかの実施例は、各ホップの最後において０：５の確率でドロップアウトを用い、４より小さい勾配の基準に限定しても良い。幾つかの実施例は、バッチ勾配降下法を用いて２００個のエポックについてデータの８０％に対するモデルをトレーニングしても良く、このとき残りの２０％のデータは、有効化及び試験セットに等分された。全てのハイパーパラメータは、有効化データに対するモデルの性能に用いて選択されても良い。最後に、学習されたモデルは、各トピックについての所与の医療注記から最も確からしい診断を予測するために用いられても良い。
【００４６】
該方法のステップ１１４において、臨床医、医療専門家又は患者は、ユーザインタフェースを介して、自動化されたシステムに情報を提供する。該情報は、自然言語で提供され、患者についての少なくとも１つの患者症状及び少なくとも１つの人口統計学的パラメータについての情報を含む。例えば、該情報はいずれの方法若しくはシステムを用いて、又はいずれの情報源を用いて、提供されても良い。例えば質問は、モバイル装置、ラップトップ、デスクトップ、装着可能な装置、家庭用計算装置又はその他のいずれかの計算装置からのように、リアルタイムでユーザから受信されても良い。質問は、数あるタイプのユーザインタフェースのなかでも、マイクロフォン又はテキスト入力部のような、情報が受け付けられることを可能とするいずれのユーザインタフェースから受けられても良い。
【００４７】
少なくとも１つの患者症状は、通常、異常又はその他の、いずれの症状又は状態であっても良い。例えば、患者症状は、発熱、顔面紅潮、発汗及び／又はその他の既知の患者状態又は症状であっても良い。患者についての少なくとも１つの人口統計学的パラメータは、患者についてのいずれの人口統計学的情報であっても良い。例えば、該人口統計学的情報は、年齢、伸長、体重、医学的背景、性別又はその他の広範な人口統計学的情報のいずれかであっても良い。
【００４８】
該方法のステップ１１６において、自然言語処理エンジン、モジュール又はシステムが、ユーザインタフェースを介して提供された情報を解析する。該自然言語処理エンジンは、該受け付けられた情報から少なくとも１つの患者症状を抽出し、該受け付けられた情報から少なくとも１つの人口統計学的パラメータを抽出する。例えば、該自然言語処理エンジンは、検査結果、処置及び／又は人口統計学的情報のような、症状に関連するキーワードを抽出しても良い。
【００４９】
該方法のステップ１１８において、該抽出された１つ以上の患者症状は、医療情報のキュレートされたコーパスにおける該症状の頻度に少なくとも一部基づいて、該システムにより重み付けされる。一実施例によれば、該症状は、知識グラフを生成するのに利用される医療コーパスにおける使用の対数逆数頻度を用いて、該症状の使用の特異性に基づいて重み付けされる。患者症状を重み付けする他の方法も可能である。
【００５０】
一実施例によれば、該システムは、所与の記述、要約又は注記から、単語頻度−逆文書頻度（ＴＦＩＤＦ）により重み付けされたトピックキーワードを抽出し、該キーワードを、限定するものではないが、診断のためのＳＮＯＭＥＤ ＣＴ、試験のためのＬＯＩＮＣ及び／又は処置のためのＲｘＮｏｒｍといった、制御された臨床オントロジを含む、１つ以上のオントロジで表されるカテゴリにマッピングする。更に、種々の実施例は、関連する人口統計学的情報を特定し、標準的な正常範囲値に基づいて生体信号を解釈し、及び／又は、所与の臨床状態における肯定的な臨床発現により大きな重みを与えるよう否定的な臨床概念をフィルタリングにより除外しても良い。
【００５１】
該方法のステップ１２０において、該システムは、重み付けされたものであっても重み付けされていなくても良い、抽出された１つ以上の患者症状を用いて、知識に問い合わせる。一実施例によれば、重み付けされた１つ以上の患者症状を用いた知識グラフに問い合わせることは、知識グラフの診断グラフサブセットを生成することを有する。知識グラフの診断グラフサブセットを生成することは、（ｉ）抽出された１つ以上の患者症状を有する知識グラフのノードに、活性化重みとして割り当てられた重みを割り当てること、（ii）１つ以上の接続されたノードを拡張し、新たな接続されたノードへの各拡張が、活性化重みを減衰させるようにすること、及び（iii）活性化重みが十分に減衰したときに、拡張を終結させること、を有しても良い。
【００５２】
一実施例によれば、該システムは、スパニング（spanning）ツリーが生成されるまで、知識グラフにおけるルートノードと、外側への延長ノードと、から開始する新たなフォレスト（forest）を開始し、該スパニングツリーに活性化−減衰サイクルが適用され、医療状態／疾患がランク付けされる。一実施例によれば、これら症状は、知識グラフに亘って複数サイクル処理され、接続された症状を表す接続されたグラフを生成する。活性化及び減衰は、症状及びとり得る診断を表す最大ノード重みを得るため伝播させられる。
【００５３】
一実施例によれば、知識グラフは、ルートノードからグラフ全体への直接の活性化の流れとして確立される。該確立されたグラフベースの手法は、要約、記述又は注記のような臨床文書に対して、最も確からしい診断を特定するため、活性化−減衰サイクルを利用する。臨床文書から抽出されたＴＦ−ＩＤＦにより重み付けされた臨床概念が、知識グラフに問い合わせために用いられる場合、幾つかの実施例は、関連するＴＦ−ＩＤＦ重みに対して初期化された活性化重みを持つダイグラフを構築することに向けて、症状ノードの全てのワンホップ型（one-hop）拡張を実行する。最小数の子を持つ初期の分散されたフォレストのノードは次いで、接続されたグラフが形成されるよう拡張される。該拡張は、最小コンテキスト追加原理に基づくものであり、ここでの目的は、ノードの数を最小化することにより接続されたグラフを構築することである。該拡張は、スパニングツリー構造が見出された又は生成されたときに、中止される。活性化モジュールは、ダイグラフに亘って活性化を広げ、シグモイド（sigmoid）関数を用いて制御される。活性化の継承が、現在のノードの兄弟の数に比例するため、部分的な活性化のみが、その子へと流れる。活性化は、継続的な過程であり、ノードに亘って親から子へと同様に広がる。活性化が同時に広がると、種々の実施例は活性化を減衰させる。活性化の継承の間その都度、ノードは、初期ノードからのノードの距離に基づいて、可変量の活性化を失う。それ故、基部から離れたノードは、最も減衰された活性化を受け取る。
【００５４】
一実施例によれば、該システムは、活性化及び減衰のサイクルを監視し、ノードの中に暴走する活性化がないことを確実にする、制御モジュールを有し、当該モジュールはまた、各ノードにおける活性化の累積を制御し、ネットワークが安定化したときに活性化及び減衰のサイクルを停止する。
【００５５】
該方法のステップ１２２において、ステップ１６０における問い合わせの出力に少なくとも一部基づいて、知識グラフから少なくとも１つの医療状態及び／又は診断が特定される。例えば、ネットワークが安定化すると、知識グラフから、１つ以上の最も高いランクの疾患及び医療状態が抽出されることができる。一実施例によれば、該特定された１つ以上の医療状態及び／又は診断は、医療情報の１つ以上の付加的な供給源からの情報に一部基づいてランク付けされても良い。
【００５６】
該方法の任意のステップ１２４において、該特定された１つ以上の医療状態及び／又は診断は、医療情報の１つ以上の付加的な供給源からの情報に一部基づいてランク付けされる。例えば、オンラインの情報源及びキュレートされた医療情報源からの兆候及び症状情報が、疾患及び医療状態のリストをランク付けし高度化するために用いられても良い。
【００５７】
該方法のステップ１２６において、該特定された１つ以上の医療状態及び／又は診断は、患者についての抽出された少なくとも１つの人口統計学的パラメータに基づいて調節される。従って、臨床文書から得られた人口統計学的情報は、ランキングを微調整するために活用される。例えば、疾患が人口統計学的に一般的ではない場合、そのランクが低下させられる。一実施例によれば、確からしい診断は、対象となる患者状態に対する提案の精度を改善するため、疫学に基づいて調整される。従って、該システムは、診断を効果的に提案し、患者状態についてのキュレートされたデータ供給源から要約された試験及び処置の選択肢を取得することができる。全体のモデルアーキテクチャ、及びフロー図を伴うシステムの構成要素は、以下の図に示される。
【００５８】
該方法のステップ１２８において、ランク付けされた医療状態及び／又は診断が、臨床医に提示される。該医療状態及び／又は診断は、スピーカ、画面又は他の多くのタイプのユーザインタフェースのような、情報が伝達されることを可能とするいずれかのユーザインタフェースを介して、ユーザに提示されても良い。代替としては、該医療状態及び／又は診断は、計算装置又は他の自動化されたシステムに供給されても良い。
【００５９】
該方法の任意のステップ１２６において、該システムは、少なくとも１つの医療状態の調節されたランキングから患者についての試験計画及び／又は処置計画を生成する。例えば、該システムは、最も高いランクの診断に基づいて、患者のための標準的な試験計画及び／又は処置計画を決定しても良いし又はメモリから取得しても良い。代替としては、該システムは、１つ以上の特定された診断に基づいて、患者についての新規の試験計画及び／又は処置計画を生成しても良い。例えば、該システムは、２つのとり得る診断の間を識別するための試験を提案しても良い。
【００６０】
従って、該方法のステップ１３０において、該システムは、患者についての該生成された試験計画及び／又は処置計画を臨床医に提示する。該生成された試験計画及び／又は処置計画は、スピーカ、画面又は他の多くのタイプのユーザインタフェースのような、情報が伝達されることを可能とするいずれかのユーザインタフェースを介して、ユーザに提示されても良い。代替としては、該医療状態及び／又は診断は、計算装置又は他の自動化されたシステムに供給されても良い。
【００６１】
図３を参照すると、一実施例において、自動化された臨床診断のためのシステム３００又は方法の模式的な表現が示されている。３１２において、該システムは、患者の愁訴、試験結果又はその他の臨床情報を、典型的には自然言語入力として受け付ける。例えば、臨床医は、自然言語入力を受け付けるマイクロフォン、スマートフォン又はその他のユーザインタフェースに対して発話しても良い。自然言語処理エンジン３１４は、該入力を受信し、該入力を処理して、例えばキーワードを特定することによって（他の処理も可能である）、患者についての１つ以上の患者症状３１６及び１つ以上の人口統計学的パラメータ３１８を抽出する。
【００６２】
３２０において、例えば知識グラフを生成するために用いられるものと同じコーパスであっても良いし同じでなくても良い医療コーパスにおける、使用の対数逆数頻度を用いて、使用の特異性に基づいて、１つ以上の抽出された患者症状が重み付けされる。該重み付けされた症状はこのとき、知識グラフ３１０に対して問い合わせられても良い。
【００６３】
３２２において、初期分散フォレストが生成され、ここで開始点は抽出され重み付けされた１つ以上の症状に関連するルートノードである。一実施例によれば、活性化重みとして初期ノードの重みを用いて、知識グラフ３１０へと症状のワンホップ型の拡張が為される。
【００６４】
３２４において、初期分散フォレストが、コンテキストノードを追加することによりフォレストへと変換される。例えば、一実施例によれば、該システムは、最小数の子を持つノードを拡張して、該フォレストからの接続されたグラフにする。当該拡張は、拡張の間の最初コンテキスト追加に基づくものであっても良い。例えば、該システムがフォレストからの接続されたグラフにするため最小数のノードを追加するよう、ノードが拡張されても良い。該拡張は、スパニングツリー構造がある場合に停止される。
【００６５】
活性化モジュール３２６は、該グラフに亘って活性化を広げる。活性化は、シグモイド関数を用いて制御され、活性化の継承は現在のノードの兄弟の数に比例するため、部分的な活性化のみが、その子へと流れる。活性化は、継続的な過程であり、ノードに亘って親から子へと広がる。
【００６６】
減衰モジュール３２８は、活性化を減衰させる。例えば、活性化が同時に広がるにつれて、活性化が減衰する。活性化の継承の間その都度、ノードは可変量の活性化を失う。活性化が広がるにつれて、減衰のため、基部の活性化から離れている場合には、ノードはあまり活性化を受け取らない。
【００６７】
制御モジュール３３０は、活性化モジュール３２６及び減衰モジュール３２８を監視し、活性化安定の活性化及び減衰のサイクルを停止する。該制御モジュールはまた、ノードの中に離れて行く活性化がないことを確実にし、１つのノードにおける活性化の累積を制御する。該モジュールは、ネットワークが安定化したときに活性化及び減衰のサイクルを停止する。継承毎に活性化重みが低減されるため、該ネットワークは常に安定する。
【００６８】
３３２において、最も高いランクの疾患及び医療状態が、知識グラフから抽出される。疾患及び医療状態のリストを再ランク付け（精錬）するため、オンラインの情報源及びキュレートされた医療情報源からの兆候及び症状情報が用いられる。３３４において、疾患、診断及び／又は医療状態のランキングを微調整又は調節するため、抽出された人口統計学的情報３１８が用いられる。例えば、疾患が人口統計学的に一般的ではない場合、そのランクが低下させられる。
【００６９】
３３６において、対応する処置及び試験情報が、キュレートされたコーパスから抽出され、要約モジュールに送信され、該要約モジュールにおいて、該処置及び試験の要約が、ユーザのために生成されることができる。
【００７０】
図４を参照すると、自動化された臨床診断のためのシステム４００又は方法の模式的な表現が示されている。一実施例によれば、患者又は臨床医から自然言語入力を介して情報が受け付けられ、該情報が診断を生成するため知識グラフに問い合わせるために利用される。モジュール又はシステム４１０において、患者又は臨床医から自然言語入力を介して情報が受け付けられる。一実施例によれば、患者又は臨床医４１２は、音声を検出し該音声をディジタル信号に変換するマイクロフォン４１４又はその他の装置を有する装置又はシステムに発話する。例えば、モジュール又はシステム４１０は、スマートフォン、録音装置、又はその他の音声をディジタル信号に変換するよう構成された若しくは音声をディジタル信号に変換することが可能な装置であっても良い。例えば、一実施例によれば、システム４１０は、音声−テキストサービス、又は音声をテキストに変化するモジュールを用いる。
【００７１】
システム４１０は、テキストを生成し、該生成されたテキストが、受信された情報から少なくとも１つの患者症状を抽出し、受信された情報から患者についての少なくとも１つの人口統計学的パラメータを抽出するよう、生成されたテキストを処理する、自然言語処理エンジン３１４に供給される。例えば、該自然言語処理エンジンは、検査結果、処置及び／又は人口統計学的情報のような、症状に関連するキーワードを抽出しても良い。
【００７２】
４１６において、該抽出された１つ以上の患者症状及び該抽出された１つ以上の人口統計学的パラメータは、知識グラフ３１０に問い合わせて、１つ以上の医療状態、診断、処置計画又は試験計画を提供するために利用される。一実施例によれば、知識グラフ３１０は、キュレートされた知識供給源４１８からの情報を用いて生成される。
【００７３】
４２０において、１つ以上の特定された医療状態、診断、処置計画及び／又は試験計画が、システム４１０に戻される。該情報は、いずれの方法を用いて臨床医又は患者に供給されても良い。一実施例によれば、該情報は、音声に変換され、スピーカ４１４を介して患者又は臨床医に提供されるが、該情報を共有するための他の多くの方法がとり得る。
【００７４】
図５を参照すると、一実施例において、自動化された臨床診断のためのシステム５００の模式的な表現が示されている。システム５００は、ここで説明された又は想到され得る要素、エンジン、プロセッサ及び／又はその他の構成要素のいずれかを有しても良い。一実施例によれば、システム５００は、限定するものではないが、医療ジャーナル、オンラインニュース記事、Wikipediaのようなオンラインの情報源及びその他の情報源を含むいずれの情報源であっても良い医療情報のコーパス５２０から、ここで説明されたように又は想到されるように生成される、知識グラフ５１０を有する。
【００７５】
一実施例によれば、システム５００は、本方法の１つ以上のステップを実行するプロセッサを有し、エンジン又は生成器の１つ以上を有しても良い。プロセッサ５３０は、１つ又は複数のモジュールから形成されても良く、例えばメモリ５４０を有しても良い。プロセッサ５３０は、限定するものではないが、複数のマイクロコントローラ、回路、単一のプロセッサ、又は複数のプロセッサを含む、いずれの適切な形をとっても良い。メモリ５４０は、不揮発性メモリ及び／又はＲＡＭを含む、いずれの適切な形をとっても良い。該不揮発性メモリは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）又は固体ドライブ（ＳＳＤ）を含んでも良い。該メモリは、数あるなかでも、オペレーティングシステムを保存しても良い。該ＲＡＭは、データの一時的な保存のためプロセッサにより用いられる。一実施例によれば、オペレーティングシステムは、プロセッサにより実行されるときに、システム５００の１つ以上の構成要素の動作を制御するコードを含んでも良い。
【００７６】
一実施例によれば、システム５００は、患者及び／又は臨床医から情報を受け取る、及び／又は患者及び／又は臨床医に情報を提供するための、ユーザインタフェース５１２を有する。該ユーザインタフェースは、数あるユーザインタフェースのタイプのなかでも、スピーカ又は画面のような、情報が伝達される及び／又は受け取られることを可能とする、いずれの装置又はシステムであっても良い。該情報はまた、計算装置又は自動化されたシステムに伝達されても良く、及び／又は計算装置又は自動化されたシステムから受信されても良い。該ユーザインタフェースは、該システムの１つ以上の他の構成要素とともに配置されても良いし、又は該システムからは離れて配置され、有線及び／又は無線通信ネットワークを介して通信しても良い。
【００７７】
一実施例によれば、システム５００は、受け付けられた情報から少なくとも１つの患者症状を抽出し、受け付けられた情報から患者についての少なくとも１つの人口統計学的パラメータを抽出するよう、生成されたテキストを処理する、自然言語処理エンジン５５０を有する。例えば、該自然言語処理エンジンは、検査結果、処置及び／又は人口統計学的情報のような、症状に関連するキーワードを抽出しても良い。
【００７８】
一実施例によれば、システム５００は、ダイグラフに活性化を広げる活性化モジュール５６０を有する。該活性化はシグモイド関数を用いて制御され、活性化の継承は現在のノードの兄弟ノードの数に比例するため、部分的な活性化の流れのみが子へと流れる。活性化は連続的な過程であり、ノードに亘り親から子へと広がる。
【００７９】
一実施例によれば、システム５００は、活性化を減衰させる減衰モジュール５９０を有する。例えば、活性化が同時に広がるにつれて、活性化が減衰する。毎回、活性化の継承の間、ノードは可変量の活性化を失う。活性化が広がるとき、基部の活性化から遠い場合、ノードは減衰によってあまり活性化を受け取らない。
【００８０】
一実施例によれば、システム５００は、活性化モジュール及び減衰モジュールを監視し、活性化安定の活性及び減衰サイクルを停止する、制御モジュール５７０を有する。該制御モジュールはまた、ノード間で暴走する活性化がないことを確実にし、１つのノードにおける活性化の蓄積も制御する。該モジュールは、ネットワークが安定化した後に、活性化及び減衰のサイクルを停止する。活性化重みが継承毎に低減させられるため、該ネットワークは常に安定する。
【００８１】
一実施例によれば、システム５００は、１つ以上の付加的な医療情報の供給源からの情報に一部基づいて、１つ以上の特定された少なくとも１つの医療状態及び／又は診断をランク付けする、ランク付けモジュール５８０を有する。例えば、オンラインの情報源及びキュレートされた医療情報源からの兆候及び症状情報が、疾患及び医療状態のリストをランク付けし精錬するために用いられても良い。一実施例によれば、ランク付けモジュール５８０は、抽出された１つ以上の人口統計学的パラメータに基づいて、該ランク付けを微調整又は調節しても良い。
【００８２】
ここで定義され使用される全ての定義は、辞書の定義、参照により本明細に組み込まれた文献における定義、及び／又は定義された語の通常の意味に対して優先されるものと理解されるべきである。
【００８３】
本明細及び請求項において用いられる不定冠詞「１つの（a及びan）」は、明示されない限り、「少なくとも１つ」を意味するものとして理解されるべきである。
【００８４】
本明細及び請求項において用いられる「及び／又は（and/or）」なる句は、斯様に併記された要素の「いずれか又は両方」、幾つかの場合においては結合して存在し、別の場合においては離隔されて存在する要素を意味するものとして理解されるべきである。「及び／又は」により列記された複数の要素は、同様に解釈されるべきであり、即ち斯様に併記された要素の「１つ以上」として解釈されるべきである。「及び／又は」節により明示的に特定される要素の以外の要素が、明示的に特定されたこれら要素に関連するものであっても関連しないものであっても、任意に存在しても良い。
【００８５】
本明細及び請求項において用いられる「又は（or）」は、以上に定義された「及び／又は」と同じ意味を持つと理解されるべきである。例えば、リスト中のアイテムを分離するとき、「又は」又は「及び／又は」は包含的なものとして解釈されるべきであり、即ち、要素の数又はリストの少なくとも１つ、更には１つよりも多く、任意には列記されていない更なるアイテムを含むことも包含するものとして解釈されるべきである。「１つのみ」若しくは「ちょうど１つ」又は請求項において用いられる場合には「から成る（consisting of）」といった、その反対を明示的に示す語のみが、要素の数又はリストの１つの要素のみの包含を示す。一般的に、ここで用いられる語「又は」は、「いずれか」、「１つ」、「１つのみ」又は「ちょうど１つ」といった排他的な語を伴う場合に、排他的な代替を示すものとして解釈されるべきである。
【００８６】
１つ以上の要素のリストに関して、本明細及び請求項において用いられる「少なくとも１つ（at least one）」なる句は、該要素のリストにおける要素のいずれか１つ以上から選択された少なくとも１つの要素を意味するものとして理解されるべきであるが、該要素のリスト内に明示的に列記された全ての要素の少なくとも１つを必ずしも含まず、該要素のリストにおける要素のいずれかの組み合わせを除外するものではない。この定義は、「少なくとも１つ」なる句が参照する要素のリスト内に明示的に特定された要素以外の要素が、明示的に特定されたこれら要素に関連するものであっても関連しないものであっても、任意に存在し得ることを許容する。
【００８７】
明示的に示されない限り、１つより多いステップ又は動作を含む、請求項に記載されるいずれの方法においても、該方法のこれらステップ及び動作の順序は、必ずしも該方法のステップ及び動作が列記された順序に限定されるものではないことも、理解されるべきである。
【００８８】
請求項、及び以上の明細書において、「有する（comprising）」、「含む（including）」、「担持する（carrying）」、「持つ（having）」、「包含する（containing）」、「伴う（involving）」、「保持する（holding）」、「から構成される（composed of）」等のような全ての遷移句は、非制限的なものとして理解されるべきであり、即ち含むが限定するものではないことを意味するものと理解されるべきである。「から成る（consisting of）」及び「から基本的に成る（consisting essentially of）」なる遷移句のみが、制限的又は半制限的な遷移句であるべきである。
【００８９】
幾つかの本発明の実施例がここで説明され例示されたが、当業者は、機能を実行するため及び／又はここで説明された結果及び／又は利点の１つ以上を得るため、多様な他の手段及び／又は構造を容易に想到するであろう。斯かる変形及び／又は変更のそれぞれは、ここで説明された本発明の実施例の範囲内であるとみなされる。更に一般的に、当業者は、ここで説明された全てのパラメータ、寸法、材料及び構成は、例であることが意図されたものであり、実際のパラメータ、寸法、材料及び／又は構成は、本発明の教示が利用される特定の用途に依存することを、容易に理解するであろう。当業者は、単なる一般的な実験を用いて、ここで説明された特定の本発明の実施例に対する多くの同等物を認識し、又は確認することが可能である。それ故、以上の実施例は、単に例として提示されたものであり、添付される請求項及びその等価物の範囲内において、本発明の実施例は、明示的に記載されて請求されるものとは異なって実行され得る。本開示の本発明の実施例は、ここで説明されたそれぞれの個々の特徴、システム、物品、材料、キット及び／又は方法に向けたものである。更に、斯かる特徴、システム、物品、材料、キット及び／又は方法の２つ以上のいずれかの組み合わせもが、斯かる斯かる特徴、システム、物品、材料、キット及び／又は方法が相互に矛盾しない場合には、本開示の本発明の範囲内に含まれる。
【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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【国際調査報告】
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