(57)【要約】  本発明は、入力された医用文書から診断対象を抽出するための方法を提供し、当該方法は、入力された医用文書から、身体部分の要素と、少なくとも１つの種類の非身体部分の要素と、当該身体部分の要素と当該非身体部分の要素との間の関係を取得することと、当該非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれに対して、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを取得することであって、当該関連性スコアは、複数の履歴医用文書における、１つのペア内の当該２つの非身体部分の要素と１つ以上の身体部分の要素との間の関係を用いることにより取得される、ことと、当該入力された医用文書における非身体部分の要素を、当該全ての可能なペアの当該関連性スコアに基づいて１つ以上のクラスタにクラスタ化することと、当該クラスタのそれぞれにクラスタ化された１つ以上の非身体部分の要素に関連する１つ以上の身体部分の要素を、１つの診断対象として出力すること、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用文書から診断対象を抽出するための方法であって、
入力された医用文書から、身体部分の要素と、少なくとも１つの種類の非身体部分の要素と、前記身体部分の要素と前記非身体部分の要素との間の関係とを抽出することと、
前記非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれに対して、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを取得することであって、前記関連性スコアは、複数の履歴医用文書における、１つのペアのうちの前記２つの非身体部分の要素と１つ以上の身体部分の要素との関係を用いることにより取得される、ことと、
前記全てのペアの前記関連性スコアに基づいて、前記入力された医用文書における前記非身体部分の要素を、１つ以上のクラスタにクラスタ化することと、
前記クラスタのそれぞれにクラスタ化された１つ以上の非身体部分の要素に関連する１つ以上の身体部分の要素を、１つの診断対象として出力すること、を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記少なくとも１つの種類の非身体部分の要素は、異常、疾患、信号、要求、検査、治療、および薬のうちの少なくとも１つを含む、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記身体部分の要素と前記非身体部分の要素との前記関係を抽出することは更に、
関係抽出アルゴリズムを用いて身体部分の要素と非身体部分の要素との関係を抽出すること、または、
前記身体部分の要素と前記非身体部分の要素とが概念内で同時に発生する場合、身体部分の要素と非身体部分の要素との関係を抽出することを含む、方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、前記身体部分の要素と前記非身体部分の要素との前記関係を抽出することは更に、
非身体部分の要素があらゆる身体部分との明示的な関係を有さない場合、知識ベースまたはゼロ照応解決アルゴリズムを用いて、それにデフォルトの関連身体部分の要素を割り当てることを含む、方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、前記関連性スコアを取得することは更に、
前記履歴医用文書における１つのペア内の前記２つの非身体部分の要素を接続する経路の数をカウントすることであって、前記経路は、前記１つの身体部分の要素を別の身体部分の要素に、それら両方が前記同じ身体部分の要素に関連する場合に、接続することにより構築される、ことと、
前記カウントを用いて前記関連性スコアを計算すること、を含む、方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、１つのペア内の前記２つの非身体部分の要素を接続する経路は、
(i)１つのペア内の前記２つの非身体部分の要素を、１つの身体部分の要素を介して接続する経路、
(ii)１つのペア内の前記２つの非身体部分の要素を、２つの身体部分の要素を介して第３の非身体部分の要素と接続する経路、のうちの少なくともいずれかを含む、方法。
【請求項７】
請求項５に記載の方法であって、前記経路の数をカウントすることは更に、
非身体部分の要素の特性を制約として用いて前記経路をフィルタリングすることを含み、前記非身体部分の要素の特性は、極性、患者ＩＤ、患者の年齢、患者の性別、検査間の時間間隔、および身体部分のオントロジーのうちの少なくとも１つを含む、方法。
【請求項８】
請求項５に記載の方法であって、前記関連性スコアを取得することは更に、
予め定義されたルールを用いて、重みを前記経路のそれぞれに割り当てることと、
前記カウントと前記経路のそれぞれの前記重みを用いて前記関連性スコアを計算することを含む、方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、前記全ての可能なペアの前記関連性スコアは、オフラインで事前計算され、予め記憶され、前記関連性スコアを取得することは更に、前記予め記憶された関連性スコアを読み出すことを含む、方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、更に、
１つ以上の診断対象を用いて、前記入力された医用文書に関連する画像にラベルを付けることを含む、方法、
【請求項１１】
医用文書から診断対象を抽出するための方法であって、
入力された医用文書から、身体部分の要素と、少なくとも１つの種類の非身体部分の要素と、前記身体部分の要素と前記非身体部分の要素との間の関係とを抽出することと、
前記非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれに対して、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを取得することであって、前記関連性スコアは、複数の履歴医用文書における１つのペアのうちの前記２つの非身体部分の要素と複数の履歴医用文書における１つ以上の身体部分の要素との関係を用いることにより取得される、ことと、
前記全てのペアの前記関連性スコアに基づいて、前記入力された医用文書における前記非身体部分の要素を、１つ以上のクラスタにクラスタ化することと、
前記クラスタのそれぞれにクラスタ化された１つ以上の非身体部分の要素を、１つの診断対象として出力すること、を含む方法。
【請求項１２】
医用文書におけるテキストを分割するための方法であって、
入力された医用文書から、身体部分の要素と、少なくとも１つの種類の非身体部分の要素と、前記身体部分の要素と前記非身体部分の要素との間の関係とを抽出することと、
前記非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれに対して、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを取得することであって、前記関連性スコアは、複数の履歴医用文書における、１つのペアのうちの前記２つの非身体部分の要素と１つ以上の身体部分の要素との関係を用いることにより取得される、ことと、
前記全てのペアの前記関連性スコアに基づいて、前記入力された医用文書における前記非身体部分の要素を、１つ以上のクラスタにクラスタ化することと、
前記クラスタのそれぞれにクラスタリングされた１つ以上の非身体部分の要素およびそれに関連する１つ以上の身体部分の要素が１つの区分に存在するように、前記入力された医用文書における前記テキストを分割することを含む、方法。
【請求項１３】
医用文書から診断対象を抽出するための装置であって、
入力された医用文書から、身体部分の要素と、少なくとも１つの種類の非身体部分の要素と、前記身体部分の要素と前記非身体部分の要素との間の関係とを抽出するように構成された要素および関係抽出部と、
前記非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれに対して、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを取得するように構成された関連性スコア取得部と、ここで、前記関連性スコアは、複数の履歴医用文書における、１つのペアのうちの前記２つの非身体部分の要素と１つ以上の身体部分の要素との関係を用いることにより取得され、
前記全てのペアの前記関連性スコアに基づいて、前記入力された医用文書における前記非身体部分の要素を、１つ以上のクラスタにクラスタ化するように構成されたクラスタ化部と、
前記クラスタのそれぞれにクラスタ化された１つ以上の非身体部分の要素に関連する１つ以上の身体部分の要素を、１つの診断対象として出力するように構成された診断対象出力部と、を有する、装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、前記少なくとも１つの種類の非身体部分の要素は、異常、疾患、信号、要求、検査、治療、および薬のうちの少なくとも１つを含む、装置。
【請求項１５】
請求項１３に記載の装置であって、前記要素および関係抽出部は更に、
関係抽出アルゴリズムを用いて身体部分の要素と非身体部分の要素との関係を抽出し、または、
前記身体部分の要素と前記非身体部分の要素とが概念内で同時に発生する場合、身体部分の要素と非身体部分の要素との関係を抽出するように構成される、装置。
【請求項１６】
請求項１３に記載の装置であって、前記要素および関係抽出部は更に、
非身体部分の要素があらゆる身体部分との明示的な関係を有さない場合、知識ベースまたはゼロ照応解決アルゴリズムを用いて、それにデフォルトの関連身身体部分の要素を割り当てるように構成される、装置。
【請求項１７】
請求項１３に記載の装置であって、前記関連性スコア取得部は更に、
前記履歴医用文書における１つのペア内の前記２つの非身体部分の要素を接続する経路の数をカウントし、前記経路は、前記１つの身体部分の要素を別の身体部分の要素に、それら両方が前記同じ身体部分の要素に関連する場合に、接続することにより構築される、ように構成された経路構築およびカウント部と、
前記カウントを用いて前記関連性スコアを計算するように構成された関連性スコア計算部とを有する、装置。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、１つのペア内の前記２つの非身体部分の要素を接続する経路は、
(i)１つのペア内の前記２つの非身体部分の要素を、１つの身体部分の要素を介して接続する経路、
(ii)１つのペア内の前記２つの非身体部分の要素を、２つの身体部分の要素を介して第３の非身体部分の要素と接続する経路、のうちの少なくともいずれかを含む、装置。
【請求項１９】
請求項１７に記載の装置であって、前記経路構築およびカウント部は更に、
非身体部分の要素の特性を制約として用いて前記経路をフィルタリングするように構成され、前記非身体部分の要素の特性は、極性、患者ＩＤ、患者の年齢、患者の性別、検査間の時間間隔、および身体部分のオントロジーのうちの少なくとも１つを含む、装置。
【請求項２０】
請求項１７に記載の装置であって、前記関連性スコア取得部は更に、
予め定義されたルールを用いて、重みを前記経路のそれぞれに割り当てるように構成された重み割り当て部を有し、
前記関連性スコア計算部は更に前記カウントと前記経路のそれぞれの前記重みを用いて前記関連性スコアを計算するように構成される、装置。
【請求項２１】
請求項１３に記載の方法であって、前記全ての可能なペアの前記関連性スコアは、オフラインで事前計算され、予め記憶され、前記関連性スコアを取得することは更に、前記予め記憶された関連性スコアを読み出すことを含む、装置。
【請求項２２】
請求項１３に記載の装置であって、更に、
１つ以上の診断対象を用いて、前記入力された医用文書に関連する画像にラベルを付けるように構成された画像ラベリング部を含む、装置。
【請求項２３】
医用文書から診断対象を抽出するための装置であって、
入力された医用文書から、身体部分の要素と、少なくとも１つの種類の非身体部分の要素と、前記身体部分の要素と前記非身体部分の要素との間の関係とを抽出するように構成された要素および関係抽出部と、
前記非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれに対して、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを取得するように構成された関連性スコア取得部と、ここで、前記関連性スコアは、複数の履歴医用文書における、１つのペアのうちの前記２つの非身体部分の要素と１つ以上の身体部分の要素との関係を用いることにより取得され、
前記全てのペアの前記関連性スコアに基づいて、前記入力された医用文書における前記非身体部分の要素を、１つ以上のクラスタにクラスタ化するように構成されたクラスタ化部と、
前記クラスタのそれぞれにクラスタ化された１つ以上の非身体部分の要素を、１つの診断対象として出力するように構成された診断対象出力部と、を有する、装置。
【請求項２４】
医用文書におけるテキストを分割するための装置であって、
入力された医用文書から、身体部分の要素と、少なくとも１つの種類の非身体部分の要素と、前記身体部分の要素と前記非身体部分の要素との間の関係とを抽出するように構成された要素および関係抽出部と、
前記非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれに対して、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを取得するように構成された関連性スコア取得部と、ここで、複数の履歴医用文書における、前記関連性スコアは、１つのペアのうちの前記２つの非身体部分の要素の１つ以上の身体部分の要素との関係を用いることにより取得され、
前記全てのペアの前記関連性スコアに基づいて、前記入力された医用文書における前記非身体部分の要素を、１つ以上のクラスタにクラスタ化するように構成されたクラスタ化部と、
前記クラスタのそれぞれにクラスタリングされた１つ以上の非身体部分の要素およびそれに関連する１つ以上の身体部分の要素が１つの区分に存在するように、前記入力された医用文書における前記テキストを分割するように構成されたテキスト分割部とを有する、装置。
【請求項２５】
医用文書から診断対象を抽出するための装置であって、
一連のコンピュータ実行可能命令を格納するように構成されたメモリと、
前記一連のコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されたプロセッサと、を有し、
前記一連のコンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサにより実行された場合に、前記プロセッサに請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法を実行させる、装置。
【請求項２６】
医用文書におけるテキストを分割するための装置であって、
一連のコンピュータ実行可能命令を格納するように構成されたメモリと、
前記一連のコンピュータ実行可能命令を実行するように構成されたプロセッサと、を有し、
前記一連のコンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサにより実行された場合に、前記プロセッサに請求項１２に記載の方法を実行させる、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、テキスト情報抽出の分野に関し、より具体的には、医用文書から診断対象を抽出するための装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
診断対象、すなわち、要素（言語要素）のセットを医用文書から抽出する技術が知られている。ここで、診断対象は、特定の診断を行う際に含まれる１つ以上の要素を指す。すなわち、診断対象は、特定の診断を行うために共に考慮される１つ以上の要素を指す。ここで、要素とは、医用文書において、身体部分といった特定の医学的概念を表す言葉を指す。従来技術によれば、診断対象、すなわち、要素のセットは、要素の概念に従って抽出される。身体部分の要素のセットが１つの診断対象として抽出された場合、同じ身体部分の要素が医用文書に含まれるのであれば、同じ診断対象が抽出される。しかし、異なる医用文書に関しては、それらに同じ身体部分の要素が含まれたとしても、それらにおいてなされる診断は異なり得る。したがって、従来技術では、診断対象は、そこで行われた診断とは独立した医用文書から抽出される。
【０００３】
特に、以下の２つの医用文書、表１に示すレポート１とレポート２について論じる。表１からわかるように、２つのレポートは、同じ身体部分の要素、すなわち、右肺Ｓ５、右肺門、縦隔、左中葉、および左上葉に関連する。しかしながら、異なる診断がなされている。従来技術に従って抽出された診断対象を、表１の３番目の行に示す。括弧内の身体部分の要素は、１つの診断対象に属する。従来技術では、同じ診断対象がレポート１およびレポート２に対して抽出される。それは、身体部分の要素は、診断を行うことを考慮せずに、身体部分の概念または医学的概念によりグループ化されるからである。
【０００４】
特許文献１には、その標準的な形態に基づいて、要素をグループ化するための方法が開示されている。特許文献１に開示された方法によれば、表１の３番目の行に示されるものと同じグループ化の結果が得られる。
【０００５】
［表１］
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【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第8312018号明細書
【発明の概要】
【０００７】
本発明の発明者らは、いくつかの特定の種類の要素の特徴付けシーケンス（または経路）を用いて1つの医学現象を表現することができ、上記の特徴付けシーケンスが存在するかを検出することにより、１つの医学的現象が完全に記述されているかどうかを判定することができることを発見した。
【０００８】
本発明の発明者らは、更に、同じ身体部分のセットに対して異なる診断が行われ、結果的に異なる診断対象が生じる可能性があることを発見した。したがって、医用文書においてその中でなされる診断に従って医用文書内の要素をグループ化する必要がある。すなわち、医用文書における要素を診断対象依存のグループに分けることができる方法および装置を提供する必要がある。
【０００９】
本開示のある態様によれば、医用文書から診断対象を抽出するための方法が提供される。当該方法は、入力された医用文書から、身体部分の要素と、少なくとも１つの種類の非身体部分の要素と、当該身体部分の要素と当該非身体部分の要素との間の関係を取得することと、当該非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれに対して、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを取得することであって、前記関連性スコアは、複数の履歴医用文書における、１つのペア内の当該２つの非身体部分の要素と１つ以上の身体部分の要素との間の関係を用いることにより取得される、ことと、当該入力された医用文書における非身体部分の要素を、当該全ての可能なペアの当該関連性スコアに基づいて１つ以上のクラスタにクラスタ化することと、当該クラスタのそれぞれにクラスタ化された１つ以上の非身体部分の要素に関連する１つ以上の身体部分の要素を、１つの診断対象として出力すること、を含む。
【００１０】
本開示の更なる特徴的な特徴および利点は、図面を参照した以下の説明から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
添付の図面は、本明細書に組み込まれ、その一部を構成し、本発明の実施形態を示し、明細書と共に本発明の原理を説明する役割を果たす。
【図１】図１は、本開示の第１の実施形態に従う、医用文書から診断対象を抽出するための方法１００を示すフローチャートである。
【図２】図２は、医用文書の例を示す。
【図３】図３は、図２に示すような放射線レポート（または放射線診断レポート）から抽出された、身体部分の要素と非身体部分の要素とそれらの間の関係を示す。
【図４】図４は、本開示の第１の実施形態に従う、非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれのペアに対する、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを計算するためのプロセス４００を示すフローチャートである。
【図５】図５は、同じ患者の複数の履歴医用文書からのデータに基づいて、１つの身体部分の要素を別の非身体部分の要素に、両方が同じ身体部分の要素に関連する場合に接続することによって構築されたグラフの例を示す。
【図６】図６は、本開示の第１の実施形態に従う、非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれのペアに対して、関連性スコアを計算し、非身体部分の要素を、全ての可能なペアの関連性スコアに基づいてクラスタ化する３つの例を示す。
【図７】図７は、本開示の第１の実施形態に従う、入力された放射線レポートに関連する画像を１つ以上の診断対象を用いてラベルを付すプロセスの例を示す。
【図８】図８は、本開示の第１の実施形態に従う、医用文書から診断対象を抽出するための装置８００を示すブロック図である。
【図９】図９は、本開示の第１から第３の実施形態の少なくとも1つが本開示の例示的な実施形態に従って適用可能な一般的なハードウェア環境９００を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１３】
同様の参照番号および文字は、図中の類似の項目を参照しているので、項目が１つの図に定義されると、以下の図について議論する必要はない。
【００１４】
本開示において、「第１」、「第２」などの用語は、要素または工程を区別するためにのみ使用されるが、時間的順序、嗜好または重要性を示すことを意図するものではない。
【００１５】
本開示において、「要素」という用語は、医用文書中の特定の医学的概念を表す言葉を指す。より具体的には、「要素」という用語は、医用文書のテキストに現れる、例えば異常、疾患、信号、要求、検査、治療、薬等といった身体部分要素または非身体部分要素を指し、文字、単語、または関連する文字／単語のグループであり得る。
【００１６】
医用文書は、観察（または発見）部分と印象（または診断）部分とを含むあらゆる診断関連文書であり得る。医用文書は、ＣＴ（Computed Tomography）診断レポート、核磁気共鳴（ＮＭＲ）診断レポート等の放射線レポート、および、臨床レポート、術前レポートおよび術後レポート、入院記録、退院要約書等の他の種類のレポートを含み得る。
【００１７】
異常は、体部位の異常な出現を意味する。疾患は、身体部分の病気または病変を意味する。信号は、例えば、Ｔ１Ｗ１低信号、Ｔ２Ｗ２高信号など、医用文書に現れる特定の種類の信号を意味する。要求は、ＣＴ検査、ＮＭＲ検査等の実施が要求された検査または検査項目を意味する。検査は、ＣＴ検査、ＮＭＲ検査等、実施された検査または検査項目を意味する。治療は、手術、より多くの運動等の医用文書に与えられた治療方法を意味する。薬は、医師が処方した薬を意味する。
【００１８】
身体部分の要素と非身体部分の要素との間の関係は、１対１対応、１対多対応、または多対１対応であり得る。身体部分の要素と非身体部分の要素との間の関係が抽出された場合、それは、身体部分の要素が非身体部分の要素に関連することを意味する。すなわち、身体部分の要素と非身体部分の要素との関係は、それらの間の関連関係を意味する。
［第１の実施形態］
【００１９】
まず、本発明の第１の実施形態を、図１から８を参照して説明する。
【００２０】
図１は、本開示の第１の実施形態に従う、医用文書から診断対象を抽出するための方法１００を示すフローチャートである。以下に示す方法１００の工程は、説明を意図したものである。いくつかの実施形態では、方法は、記載されていない１つ以上の追加の工程および／または説明された１つまたは複数の工程なしで達成されてもよい。追加的に、図１に示し以下に説明する方法の工程の順序はこれに限定されるものではない。いくつかの実施形態では、方法は、１つ以上の処理装置（例えば、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するように設計されたデジタル回路、情報を処理するように設計されたアナログ回路、状態マシン、および／または情報を電子的に処理するための他のメカニズム）において実装され得る。１つ以上の処理装置は、電子記憶媒体に電子的に格納された命令に応答して、方法の工程の一部または全部を実行する１以上のモジュールを含むことができる。１つ以上の処理モジュールは、ハードウェア、ファームウェア、および／または、方法の工程の１つ以上の実行に対して特別に設計されたソフトウェアを介して構成された１つ以上の装置を含み得る。
【００２１】
図１に示すように、工程Ｓ１１０において、入力された医用文書を受信する。医用文書の例を図２に示す。図２は、放射線レポートを示す。
【００２２】
工程Ｓ１２０では、入力された医用文書から、身体部分の要素と、少なくとも１つの種類の非身体部分の要素と、当該身体部分の要素と当該非身体部分の要素との間の関係とを抽出する。身体部分の要素と非身体部分の要素は、名前付き要素再構成アルゴリズムを用いることにより抽出され得る。身体部分の要素と非身体部分の要素との関係は、関係抽出アルゴリズムを用いることにより抽出され得る。あるいは、身体部分の要素と非身体部分の要素とが、１つまたはいくつかの文内といった、概念内で同時に発生する場合、身体部分の要素と非身体部分の要素との関係が抽出され得る。
【００２３】
名前付き要素再構成アルゴリズムと関係抽出アルゴリズムは、当業者には既知のアルゴリズムである。特に、名前付き要素再構成アルゴリズムは、ルールに基づいたアルゴリズム、機械学習に基づいたアルゴリズム、テンプレートに基づいたアルゴリズム等であり得る。同様に、関係抽出アルゴリズムは、ルールに基づいたアルゴリズム、機械学習に基づいたアルゴリズム、テンプレートに基づいたアルゴリズム等であり得る。
【００２４】
非身体部分の要素があらゆる身体部分との明示的な関係を有さない場合、知識ベースまたはゼロ照応解決アルゴリズムを用いて、それにデフォルトの関連身体部分の要素が割り当てられ得る。例えば、知識ベースは、既知の医学知識データベースであってもよい。非身体部分の要素が必ず身体部分に関連する場合、身体部分の要素は、デフォルトで非身体部分の要素に割り当てられる。この状況の一例は、例えば「十二指腸潰瘍」である。ここで、腹部検査が行われる場合、疾患「潰瘍」は必然的に身体部分「十二指腸」に関連するため、身体部分の要素「十二指腸」はデフォルトで非身体部分の要素「潰瘍」に割り当てられる。ゼロ照応解決アルゴリズムの使用例を以下に説明する。次の２つの文(i)と(ii)が、放射線レポートに次々に現れる。前者は身体部分の要素「右肺Ｓ４」を明示的に含み、後者は暗黙的に関与する。したがって、第２の文の非身体部分の要素には、デフォルトの関連身体部分として、身体部分の要素「右肺Ｓ４」が割り当てられる。
【００２５】
(i)右肺Ｓ４の末梢に直径２．５ｃｍの結節が観察される。
(ii)結節は不規則であり、その内部は比較的強く撮影されている。
【００２６】
身体部分の要素と非身体部分の要素との間の関係が抽出された場合、非身体部分の要素の極性が考慮され得る。すなわち、非身体部分の要素の極性が、陽性か陰性かが考慮され得る。極性は、非身体部分の要素を含む表現が肯定的なものか否定的なものかを表わす。例えば、図２の放射線レポートの観察部分に示されている第１の文「右肺Ｓ５において約３ｃｍの結節が観察される」に関して、非身体部分の極性、すなわち結節（異常の一種）は陽性として扱われる。反対に、もし文が「右肺Ｓ５の結節が観察されない」である場合、異常「結節」の極性は、陰性として扱われる。極性が陰性である場合、「結節」と「右肺Ｓ５」との関係を抽出することはできない。
【００２７】
身体部分の要素と非身体部分の要素との間の関係が抽出された場合、要素の上位語（hypernym）が識別され、さらに使用され得る。例えば、右肺Ｓ５の下舌枝部分が、入力された文書内の身体部分の要素として現れた場合、右肺Ｓ５はその上位語として識別され、後続の処理に使用される。
【００２８】
図３は、図２に示すような放射線レポートから抽出された、身体部分の要素と非身体部分の要素とそれらの間の関係を示す。図３では、円は要素を表し、２つの円を結ぶ線分は、身体部分の要素と非身体部分の要素との間の関係を表す。
【００２９】
図３の下部分から分かるように、放射線レポートから、以下の身体部分の要素、すなわち、右肺Ｓ５、右肺門、縦隔、左中葉、および左上葉が抽出される。図３の上部分から分かるように、放射線レポートから、以下の非身体部分の要素、すなわち、結節、リンパ節の拡大、空洞および気腫性変異が抽出される。
【００３０】
なお、図３の例では、単に１つの種類の身体部分の要素、すなわち、異常が抽出される。本発明はそれに限定されないことが理解できる。１つ以上の種類の非身体部分の要素が抽出され得る。例えば、少なくとも１つの異常、信号、信号、要求、検査、治療、薬のうちの少なくとも１つが利用可能であれば抽出されてもよい。
【００３１】
また、図３からわかるように、「右肺Ｓ５」と「結節」との関係が、それらが、放射線レポート内の同じ文「右肺Ｓ５の約３ｃｍの結節が観察される」において同時に発生していることから、抽出される。身体部分の要素と非身体部分の要素との間の他の関係も同様に抽出される。
【００３２】
工程Ｓ１３０では、非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれのペアに対して、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを取得する。特に、関連性スコアは、複数の履歴医用文書において、１つのペア内の２つの非身体部分の要素と、１つ以上の身体部分の要素との間の関係を用いて取得することができる。
【００３３】
工程Ｓ１３０の動作を、図４、図５を参照して説明する。図４は、工程Ｓ１３０の内の下位工程を示す。すなわち、図４は、本開示の第１の実施形態に従う、非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれのペアに対して、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを計算するためのプロセス４００を示すフローチャートである。なお、プロセス４００の工程は、オンラインで実行されてよく、また、関連性スコアは、リアルタイムで計算され得る。あるいは、プロセス４００の工程は、前もってオフラインで実行されてよく、計算された関連性スコアが予め記憶され、予め記憶された関連性スコアを必要に応じて読み出してもよい。図５は、同じ患者の複数の履歴医用文書からのデータに基づいて、１つの身体部分の要素を別の非身体部分の要素に、両方が同じ身体部分の要素に関連する場合に接続することによって構築されたグラフの例を示す。
【００３４】
図４を参照すると、工程Ｓ４０１では、身体部分の要素と、非身体部分の要素と、それらの間の関係を、複数の履歴放射線レポートから抽出し、抽出した要素と抽出した関係を用いることにより、グラフを構築する。特に、非身体部分の要素に対する接続点として用いた身体部分の要素でグラフを構築する。また、各非身体部分の要素は身体部分の要素と関連すると仮定する。具体的には、まず、１つの非身体部分の要素と別の非身体部分の要素が同じ身体部分の要素に関連する場合、これらの２つの非身体部分の要素は、この身体部分の要素を介して接続される。次に、そのような接続は、接続する必要がある非身体部分の要素が存在しなくなるまで、複数の履歴放射線レポートに渡って繰り返される。ブラフが構築される間、それに従って、２つの異なる非身体部分の要素を接続する経路が構築されることが理解される。
【００３５】
構築されたグラフの例を図５に示す。図５のグラフでは、ノードは、身体部分の要素と非身体部分の要素を表し、ノードを接続するエッジは、身体部分の要素と非身体部分の要素との間の関係を表す。図５では、身体部分の要素は、「ハブ」（またはコアノード）として用いられる。
【００３６】
図５からわかるように、異なる非身体部分の要素を接続する経路が構築されている。例えば、図５において、２つの身体部分の要素が示されている。左側の身体部分の要素に対して、隣り合う２つ種類の異なる異常は、両方ともこの左側の身体部分の要素に関連することから、互いに接続される。すなわち、１つの身体部分の要素を介してこれらの２つの種類の異なる異常を接続する経路が構築される。更に、同様に、右側の身体部分の要素の左側と右側の２つ種類の異なる異常は、両方ともこの右側の身体部分の要素に関連することから、互いに接続される。これに基づいて、左側の身体部分の要素の上部の異常と、右側の体要素の右側の異常も、それらが２つの身体部分の要素を介して同じ異常（左側の身体部分要素の底部の異常）に関連することから、接続される。すなわち、２つの身体部分の要素を介してこれらの２つの種類の異なる異常を接続する経路が構築される。あるいは、左側の身体部分の要素の上部の異常および右側の身体部分の要素の右側の異常は、左側と右側の身体部分要素を接続する、疾患の要素を介して接続されてもよい。図５に示すように構築されたグラフは、具体的には、そこに構築された経路は、後で詳細に説明する２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを計算するために使用され得る。
【００３７】
なお、図５のグラフでは、同じ患者、すなわち、患者Ｘの履歴放射線レポートからの要素の間で経路が構築されているが、本発明はそれに限定されない。経路は、異なる患者の履歴放射線レポートからの要素の間で構築されてもよい。
【００３８】
なお、例えば、グラフまたは経路を構築するために使用される複数の履歴放射線レポートの数は、１００以上であってもよい。そして、好ましくは、グラフまたは経路を構築するために使用される複数の履歴放射線レポートの数は、１００以上１００万以下であり得る。使用する履歴レポートの数が多いほど、計算された関連性スコアの精度が高くなることが理解できる。
【００３９】
工程Ｓ４０２では、１つの履歴放射線レポートにおける１つのペア内の２つの非身体部分の要素を接続する経路の数をカウントする。特に、図５では、患者Ｘの複数の放射線レポートを使用して構築されたブラフが示されている。同様に、そのようなグラフが他の患者に対して構築され得る。このように構築された数百または数千のグラフのような大量のグラフが考慮される場合、１つのペア内の２つの非身体部分の要素を接続する経路の数をカウントし、さらに関連性スコアを計算するために使用することができる。前述したように、１つのペア内の２つの非身体部分の要素を接続する経路は、両者が同じ身体部分の要素に関連する場合、非身体部分の要素が他のものに接続されるという基本原則に基づいて構築される。
【００４０】
オプション的に、工程Ｓ４０２は、非身体部分の要素の特性を制約として使用して経路をフィルタリングする工程をさらに含むことができる。非身体部分の要素の特性は、極性、患者ＩＤ、患者年齢、患者性別 、検査間の時間間隔、および身体部分のオントロジーを含む。例えば、１つの身体部分の要素を介して２つの異常を接続する経路に関して、当該異常の一方または両方が陰性である場合、そのような経路は無効であり、フィルタリングされ破棄される。別の例として、結節が１つのレポートにおける声帯フィルムにおいて発見され、リンパ節の拡大が別のレポートにおける声帯フィルムにおいても発見されたと仮定すると、２つのレポートが２人の異なる患者（または２人の患者ＩＤ）からのものである場合、「結節 - 声帯フィルム - リンパ節拡大」の経路は無効となり、フィルタリングされて破棄される。あるいは、この仮定の下で、２つのレポート間の時間間隔が例えば２年を超える場合、「結節 - 声帯フィルム - リンパ節拡大」の経路は無効となり、フィルタリングされて破棄される。患者の年齢患者の性別に関する制約も同様に適用され得る。身体部分のオントロジーは、身体部分の要素の上位レベルおよび／または下位レベルの概念が記録されている既知の医学知識データベースである。更に別の例では、１つの身体部分の要素を介して２つの異常を接続する経路に関して、肺が関心のある身体部分である場合、例えば右肺Ｓ５、右肺門、左肺中葉、左肺上葉等を含む経路は、その後の使用のためにフィルタリングされる。
【００４１】
工程Ｓ４０３では、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを、カウントを用いて計算する。関連性スコアを計算するために、種々の計算方法が使用され得る。本発明の１つの実施形態では、１つのペア内の２つの非身体部分の要素がその２つの端部で同時に発生する経路の数のカウントをＣ１と示し、１つのペア内の２つの非身体部分の要素のうちの１つが、その２つの端（すなわち、２つの非身体部分の要素がその２つの端部で同時に発生しない経路）のいずれか１つで同時に発生する経路の数のカウントをＣ２と示し、次の式に従って関連度スコアを計算するために使用される。
（数１）
2019512800.tif 000004
ここで、Ｓは、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを表し、Ｃ１は、１つのペア内の２つの非身体部分の要素がその２つの端部で同時に発生するする経路の数のカウントを表し、 Ｃ２は、１つのペア内の２つの非身体部分の要素のうちの１つだけがその２つの端部のいずれか一方に発生する経路の数のカウントを表す。関連性スコアＳは、０以上かつ１以下の値をとることができる。カウントＣ１またはＣ２は、０以上の正の整数値をとることができる。
【００４２】
見て分かるように、１つのペア内の２つの非身体部分の要素が同時に発生する経路の数のカウントが大きいほど、２つの非身体部分の要素が１つのペア内に同時に発生しない経路の数のカウントが小さくなり、それに従って、関連性スコアは高くなる。なお、上記の式（１）により表わす計算方法は、例示的な例に過ぎず、他の計算方法を用いることもできる。例えば、ランダムウォークまたはペアワイズランダムウォーク等のアルゴリズムを使用して、関連性スコアを計算することもできる。
【００４３】
なお、複数の履歴放射線レポートからのデータに基づいてグラフまたは経路を構築した後、工程Ｓ４０２とＳ４０３は、入力された医用文書における非身体部分の要素の全ての可能なペアの各ペアに対して、繰り返し実行される。
【００４４】
ここで、図１の工程Ｓ１４０に戻り、工程Ｓ１４０では、全ての可能性のあるペアの関連性スコアに基づいて、入力された放射線レポートにおける非身体部分の要素、例えば図２に示す４つの異常、のクラスタ化を行う。クラスタ化を達成するために、ｋ平均、親和性伝搬（affinity propagation）およびスペクトルクラスタリングのうちの少なくとも1つを含むクラスタリングアルゴリズムを使用することができる。例えば、ｋ平均アルゴリズムを使用して、入力された放射線レポートの非身体部分の要素を、全ての可能なペアの関連性スコアに基づいてｋ個のクラスタにクラスタ化することができる。そのようなケースでは、全ての可能なペアの計算された関連性スコアは、ｋ平均アルゴリズムにおいて、パラメータ「類似性」として使用することができ、ここで、変数ｋは、入力された放射線レポートの印象部分に現れる疾患の数によって決定することができる。特に、図２において、３つの疾患、すなわち原発性肺癌、ハニカム肺および肺気腫が印象部分に示される。したがって、変数ｋは３となり得る。すなわち、図２のレポートから抽出された４つの異常は、３つのクラスタにクラスタ化することができる。
【００４５】
工程Ｓ１５０では、クラスタのそれぞれにクラスタ化された１つ以上の非身体部分の要素に関連する１つ以上の身体部分の要素を、１つの診断対象として出力する。例えば、結節およびリンパ節の拡大が１つのクラスタにクラスタ化された場合、それに関連する身体部分の要素、すなわち図３からわかるように、右肺Ｓ５、右肺門および縦隔が、１つの診断対象として出力され得る。
【００４６】
オプション的に、１つの診断対象、すなわち、身体部分の要素のセットは、更に、既知の医学知識に基づいて、または既知の医学知識データベースの使用に基づいて、１つの疾患にさらに関連し得る。例えば、１つの診断対象、すなわち、クラスタ化された身体部分の要素 − 右肺Ｓ５、右肺門、および縦隔 − は、既知の医学的知識に基づく疾患「原発性肺癌」に関連し得る。すなわち、これらの身体部分は、「原発性肺癌」に関して診断するために共に考慮される。
【００４７】
工程Ｓ１６０では、オプション的に、１つ以上の診断対象を用いて、入力された放射線レポートに関連する画像にラベルを付すことができる。この工程は、図７を参照して後述する。
【００４８】
次に、第１の実施形態の３つの例を、図６を参照して説明する。図６は、本開示の本実施形態に従って、非身体部分の要素のすべての可能なペアのそれぞれのペアに対して、関連性スコアを計算し、全ての可能なペアの関連性スコアに基づいて非身体部分の要素をクラスタ化する３つの例を示す。
＜第１の例（経路Ａ−（Ｂ）−Ａの使用）＞
【００４９】
この第１の例では、１つのペア内の２つの非身体部分の要素を、１つの身体部分の要素を介して接続する経路を考慮する。そのような経路を表すためにＡ−（Ｂ）−Ａを使用する。ここで、Ａは異常の要素を表し、Ｂは身体部分の要素を表し、「（）」は「ハブ」を表す。
【００５０】
図２と図３に示す例では、４つの異なる異常、すなわち、(i)結節、(ii)リンパ節の拡大、(iii)空洞、および(iv)気腫性変異が工程Ｓ１２０で抽出される。したがって、工程Ｓ１３０では、これらの４つの異なる異常の全ての可能なペアの各ペアに対して、関連性スコアを計算する。これらの４つの異なる異常の全ての可能なペアは、以下のペアを含む。すなわち、(i)と(i)、(i)と(ii)、(i)と(iii)、(i)と(iv)、(ii)と(ii)、(ii)と(iii)、(ii)と(iv)、(iii)と(iii)、(iii)と(iv)、および(iv)と(iv)である。図６の中央の表には、計算された関連性スコアが示されている。２つの同じ異常を含むペアに対する関連性スコアが１であるという観点から、このようなペアはいくつかの場合に考慮されないことがあることが理解できる。
【００５１】
以下、(i)結節と(ii)リンパ節の拡大との関連性スコアの計算について詳細に説明する。別のペアに対する関連性スコアは、同様に計算され得ることが理解できるだろう。
【００５２】
第１に、図５に示すようなグラフを、患者Ｘの複数の履歴放射線レポートに基づいて構築し、各患者についても同様に大量のグラフを構築することができる。例えば、過去１か月間、過去６か月間、または昨年の間に病院の放射線部門によって作成された異なる患者の履歴放射線レポートが、大量のグラフを構築するために使用され得る。
【００５３】
第２に、構築されたグラフに基づいて、履歴放射線レポートにおける(i)結節と(ii)リンパ節の拡大とを接続する経路の数をカウントする。特に、Ａ−（Ｂ）−Ａの形態の経路の数をカウントする。例えば、図６の上の表に示すように、患者Ｘの１つのレポートにおける声帯フィルムにおいて結節が発見され、患者Ｘの別のレポートにおける声帯フィルムにおいてもリンパ節の拡大が発見された場合、「結節 − 声帯フィルム − リンパ節の拡大」の経路を構築することができる。あるいは、考慮するレポートは、異なる患者からのものであってもよい。同様に、「結節 − 甲状腺 − リンパ節の拡大」、「結節 − 洞房結節 − リンパ節の拡大」、「結節 − 肺尖−リンパ節の拡大」および「結節 − 腹腔 − リンパ節の拡大」の経路も構築され得る。異なる経路のカウントは、図６の上の表の最も右側の欄に示されている。これらのカウントまたはカウント値の合計は、これらの２つの異常(i)結節および(ii)リンパ節の拡大とが同時に発生する経路の数を表し、更に２つの異常(i)結節および(ii)リンパ節の拡大との間の関連性スコアを計算するために使用され得る。
【００５４】
第３に、２つの異常(i)結節および(ii)リンパ節の拡大との間の関連性スコアを、カウントを用いて計算する。関連性スコアは、上記の式（１）を用いて計算され得る。この例では、Ｃ１は２５＋６４＋３７＋７４＋２８＝２２８であり、図示されていないカウントＣ２は２５であり、それにより、関連性スコアは約０．９であり、図６の中央の表に示されている 。同様に、他のペアのそれぞれにおける２つの異常の間の関連性スコアが計算され、図６の中央の表に示されている。全ての可能なペアの関連性スコアは、入力された放射線レポートから抽出された４つの異常をクラスタ化するために使用され得る。
【００５５】
この例では、印象部分に現れる３つの疾患が存在することを考慮すると、４つの異常を３つのクラスタにクラスタ化することができる。先に述べたように、クラスタ化のためにｋ平均アルゴリズムを使用することができる。あるいは、この例では、４つの異常が３つのクラスタにクラスタ化されるため、図６に示すように、最も高い関連性スコア０．９、最も低い関連性スコア０．１、および２番目に低い関連性スコア０．２を使用して３つのグループにクラスタ化する。
【００５６】
そして、各クラスタ（またはグループ）にクラスタ化された非身体部分の要素に関連する身体部分の要素を診断対象として出力する。すなわち、右肺Ｓ５、右肺門および縦隔が第１の診断対象として出力され、左中葉が第２の診断対象として出力され、左上葉が第３の診断対象として出力され得る。言い換えると、次の診断対象が出力され得る。ここで、括弧内の要素は、１つの診断対象として扱われる。
｛右肺Ｓ５、右肺門、縦隔｝；
｛左中葉｝：
｛左上葉｝．
【００５７】
更に、オプション的に、これらの診断対象は更に、既知の医学的知識に基づいてレポートの印象部分に現れる疾患に関連し得る。例えば、以下の情報が出力され得る。
｛右肺Ｓ５、右肺門、縦隔｝／原発性肺癌；
｛左中葉｝／ハニカム肺；
｛左上葉｝／肺気腫．
【００５８】
したがって、診断依存の診断対象が抽出され、出力される。上述の出力は、右肺Ｓ５、右肺門および縦隔とを併せて考慮して、「原発性肺癌」と診断することを示している。同様に、左中葉は「ハニカム肺」に関する診断を行うと考えられ、左上葉は「肺気腫」に関する診断を行うと考えられる。
【００５９】
更に、背景部分に記載されているレポート２に関して、本第１の実施形態に説明した方法を用いて得られた出力は、
｛右肺Ｓ５｝／肺癌；
｛右肺門，縦隔，
左中葉｝／間質性肺炎；
｛左中葉｝／円板状無気肺．となる。
【００６０】
上述の出力は、右肺Ｓ５を考慮し、「肺癌」に関する診断を行うと考えられることを示している。右肺門、縦隔および左中葉とを共に考慮し、「間質性肺炎」に関する診断を行い、左上葉を考慮し「円板無気肺」に関する診断を行う。
【００６１】
理解できるように、本発明の方法によれば、医用文書における要素を、診断依存のグループに分割することができる。言い換えると、医用文書における要素を、そこで行われた診断に従ってグループ化することができる。
【００６２】
このような診断依存のグループを使用することにより、診断を画像における対象の領域と関連付けることが容易となり、放射線診断レポートを分析して比較することが容易になり得る。そして、これは、例えば、診断を行うのに必要なあらゆる身体部分についての検査の欠落を避けるために、放射線科医の作業を容易にするために有利であり得る。
【００６３】
なお、クラスタ化されるクラスタの数は、放射線レポートに現れる疾患の数に限定されない。クラスタ化されるクラスタの数は、適宜、他の値に決定され得る。
＜第２の例（経路Ａ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−Ａの使用）＞
【００６４】
次に、第２の例を、図６を参照して説明する。第２の例は、１つのペア内の２つの非身体部分の要素を接続する異なる形態における経路が考慮される点を除いて、第１の例と同じである。特に、１つのペア内の２つの非身体部分の要素を、２つの身体部分の要素を介して第３の非身体部分の要素と接続する経路を考慮する。より具体的には、２つの身体部分の要素を介して２つの異常を３番目の異常に接続する経路を考慮する。そのような経路を表すためにＡ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−Ａを使用する。ここで、Ａは異常の要素を表し、Ｂは身体部分の要素を表し、「（）」は「ハブ」を表す。この経路は、同じ異常で２つの異常が同時に発生することを意味する。
【００６５】
図６から見て分かるように、経路「結節 − 洞房結節 − 肥大左心房 − リンパ節の拡大」が構築される。この経路は、異常「結節」および「リンパ節の拡大」が、第３の異常「肥大」と同時に発生することを意味する。そのような経路のカウントまたはカウント値は５である。このカウントは、異常(i)結節と(ii)リンパ節の拡大との間の関連性スコアを計算するために個別に使用され得る。特に、このカウント、および、２つの端部のいずれか一方で「結節」および「リンパ節の拡大」の異常のうちの1つだけが生じるＡ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−Ａの形態の経路のカウントが、計算を実行するために使用され得る。あるいは、このカウントは、関連性スコアを計算するために、経路Ａ−（Ｂ）−Ａのためのカウントと組み合わせて使用され得る。すなわち、このカウントは更に、第１の例において、異常(i)結節と(ii)リンパ節の拡大とを接続する経路の数を取得するために、経路Ａ−（Ｂ）−Ａに対するカウントに追加される。
【００６６】
以降の関連性スコア計算プロセス、クラスタ化プロセス、および出力プロセスは、第１の例のものと同様である。
【００６７】
第２の例では、第１の例と同様の効果を得ることができる。更に、Ａ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−Ａの形態の経路を使用することにより、疾患の拡散が観察され得る。追加的に、そのような疾患の拡散は、放射線科医に促され得る。
＜第３の例（経路Ａ−（Ｂ）−Ｄ−（Ｂ）−Ａの使用）＞
【００６８】
次に、第３の例を、図６を参照して説明する。第３の例は、１つのペア内の２つの非身体部分の要素を接続する異なる形態における経路が考慮される点を除いて、第１の例と同じである。特に、１つのペア内の２つの非身体部分の要素を、２つの身体部分の要素を介して第３の非身体部分の要素と接続する経路を考慮するが、２つの身体部分の要素を介して２つの異常を疾患に接続する経路を考慮する。そのような経路を表すためにＡ−（Ｂ）−Ｄ−（Ｂ）−Ａを使用する。ここで、Ａは異常の要素を表し、Ｂは身体部分の要素を表し、Ｄは疾患を表し、「（）」は「ハブ」を表す。この経路は、同じ障疾患２つの異常が同時に発生することを意味する。
【００６９】
図６から分かるように、「結節 - 肺尖 - 肺癌 - 肺膜炎 - リンパ節の拡大」および「結節 - 甲状腺 - 甲状腺腫瘍 - 甲状腺 - リンパ節の拡大」の経路が構築される。前者は、「結節」および「リンパ節の拡大」の異常が、同じ疾患「肺癌」の異常であることを意味する。同様に、後者は、「結節」および「リンパ節の拡大」の異常が、同じ疾患「甲状腺腫瘍（thyroncus）」の異常であることを意味する。なお、後者の経路では、接続点として使用される２つの身体部分は、同じ身体部分「甲状腺」である。すなわち、接続点として使用される２つの身体部分は、同じである可能性または異なる可能性がある。第２の例では例示されていないが、この点は、Ａ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−Ａの形態での経路に対しては真である。そのような経路のカウントまたはカウント値は、５６＋１２＝６８である。同様に、このカウントは、異常(i)結節および(ii)リンパ節との異常間の関連性スコアを計算するために個別に使用され得る。特に、このカウント、および、２つの端部のいずれか一方で「結節」および「リンパ節の拡大」の異常のうちの１つだけが生じるＡ−（Ｂ）−Ｄ−（Ｂ）−Ａの形態の経路のカウントが、計算を実行するために使用され得る。あるいは、このカウントは、関連性スコアを計算するために、経路Ａ−（Ｂ）−Ａに対するカウントおよび経路Ａ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−Ａに対するカウントの少なくともいずれかと組み合わせて使用され得る。すなわち、このカウントは更に、異常(i)結節と(ii)リンパ節の拡大とを接続する経路の数を取得するために、経路Ａ−（Ｂ）−Ａに対するカウントおよび経路Ａ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−Ａに対するカウントの少なくともいずれかに追加される。
【００７０】
以降の関連性スコアプロセスの計算、クラスタ化プロセス、および出力プロセスは、第１の例のものと同様である。
【００７１】
以降の関連性スコア計算プロセス、クラスタ化プロセス、および出力プロセスは、第１の例のものと同様である。
【００７２】
第３の例では、第１の例と同様の効果を得ることができる。更に、Ａ−（Ｂ）−Ｄ−（Ｂ）−Ａの形態の経路を使用することにより、疾患の拡散が観察され得る。追加的に、そのような疾患の拡散は、放射線科医に促され得る。
【００７３】
なお、上記の３つの例では、２つの異常が１つのペア内の２つの非身体部分の要素として使用されたが、他の種類の非身体部分の要素が、異常の要素の一方または両方と置き換えるために使用され得る。例えば、Ａ−（Ｂ）−Ｓ、Ｓ−（Ｂ）−Ｓ、Ａ−（Ｂ）−Ｒ、Ｅ−（Ｂ）−Ｒ、Ａ−（Ｂ）−Ｓ−（Ｂ）−Ａ、Ａ−（Ｂ）−Ｄ−（Ｂ）−Ｓ等の形態における経路を考慮することができる。ここで、Ｓは信号を表わし、Ｒは要求を表し、Ｅは検査を表す。
【００７４】
なお、上記の３つの例では、経路の長さは制限されているが、Ａ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−ＡまたはＡ−（Ｂ）−Ｄ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−Ｄ−（Ｂ）−Ａ等のより長い経路も考慮することができる。しかし、経路の長さが増加するに従い、計算される関連性スコアの信頼性が低下し得ることに注意すべきである。
【００７５】
なお、図３を参照すると、異常「空洞」が身体部分「右肺Ｓ５」にも関連する場合、「右肺Ｓ５」に関するこの異常「空洞」は、「左中葉」に関する異常「空洞」とは異なる異常として扱われる。また、それらの間の関連性スコアは、２つの異なる種類の異常とみなされる両方で計算される。
【００７６】
オプション的に、工程Ｓ１３０は更に、予め定義されたルールを用いて経路のそれぞれに重みを割り当てることと、カウントと各経路それぞれの重みを用いて関連性スコアを計算することを含み得る。特に、本開示の１つの実施形態では、関連性スコアを計算する工程Ｓ４０３の前に、予め定義されたルールを用いて経路のそれぞれに重みを割り当てるオプションの工程が存在し得る。
【００７７】
例えば、経路の数をカウントする際に経路Ａ−（Ｂ）−Ａ、Ａ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−Ａ、およびＡ−（Ｂ）−Ｄ−（Ｂ）−Ａの全て考慮する場合、これら３つ種類の経路に異なる重みが割り当てられ得る。例えば、疾患の拡散が（予め定義されたルール対応して）より重要であるとみなされる場合、後の２つの種類の経路に割り当てられる重みは、最初の種類の経路に割り当てられる重みより大きくなり得る。経路Ａ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−ＡとＡ−（Ｂ）−Ｄ−（Ｂ）−Ａのそれぞれに与えられる重みをＷ２とし、経路Ａ−（Ｂ）−Ａに与えられる重みをＷ１とすると、Ｗ２＞Ｗ１となり、１つのペア内の２つの異常の間の関連性スコアは、例えば、以下の式（２）に従って計算され得る。
（数２）
2019512800.tif 000005
ここで、Ｓは、１つのペア内の２つの異常の間の関連性スコア、Ｃ１１は、１つのペア内の２つの異常が同時に発生するＡ−（Ｂ）−Ａの形態における経路の数のカウントを表し、Ｃ２１は、１つのペア内の２つの異常が同時に発生しないＡ−（Ｂ）−Ａの形態における経路の数のカウントを表し、Ｃ１２は、１つのペア内の２つの異常が同時に発生するＡ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−ＡおよびＡ−（Ｂ）−Ｄ−（Ｂ）−Ａの形態における経路の数を表し、Ｃ２２は、１つのペア内の２つの異常が同時に発生しないＡ−（Ｂ）−Ａ−（Ｂ）−ＡおよびＡ−（Ｂ）−Ｄ−（Ｂ）−Ａの形態における経路の数を表す。関連性スコアＳは、０以上かつ１以下の値をとることができる。カウントＣ１１、Ｃ２１、Ｃ１２またはＣ２２は、０以上の正の整数値をとることができる。重みＷ１またはＷ２は、０以上かつ１以下の値をとることができる。
【００７８】
なお、上記の予め決定されたルールは単なる例示であり、他の予め定義されたルールを適宜使用してもよい。更に、上記の式（２）も単なる例示であり、本発明はそれに限定されない。
【００７９】
次に、１つ以上の診断対象を用いて、入力された放射線レポートに関連する画像にラベルを付すプロセスを、図７を参照して詳細に説明する。図７の左側には、図２のものと同じ、入力された放射線レポートと、それに関連する放射線画像が示される。上述の本発明の方法に従って処理された後の出力は、図７の右側に示すものとなり得る。
【００８０】
図７の右下に示すように、関連する放射線画像には、３つの診断対象に従ってラベルが付されている。すなわち、第１の診断対象内の身体部分には、数「１」のラベルが付与され、第２の診断対象内の身体部分には、数「２」のラベルが付与され、第３の診断対象内の身体部分には、数「３」のラベルが付与される。そのようなラベル付けにより、放射線科医の作業を容易にすることができる。例えば、そのようなラベル付けは、診断を行うために必要なあらゆる身体部分に対する検査の欠落を防ぐということに対して利点を有する。
【００８１】
次に、図８は、本開示の本実施形態による、入力された医用文書から診断対象を抽出するための装置８００を示すブロック図である。装置８００のブロックは、本開示の原理を実行するための、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらのあらゆる組み合わせにより実装され得る。当業者であれば、図８に記載されたブロックは、上述したように本開示の原理を実施するためにサブブロックに結合され、またはサブブロックに分離されてもよいことを理解するだろう。したがって、本明細書の記載は、本明細書に記載されたブロックの可能な組合せまたは分離またはさらなる定義をサポートし得る。
【００８２】
図８に示すように、装置８００は、要素および関係抽出部８１０、関連性スコア取得部８２０、クラスタ化部８３０、および診断対象出力部８４０を有する。オプション的に、装置８００は更に、画像ラベル付け部８５０を有する。要素および関係抽出部８１０は、入力された医用文書から、身体部分の要素と、少なくとも１つの種類の非身体部分の要素と、当該身体部分の要素と当該非身体部分の要素との間の関係とを抽出するように構成され得る。関連性スコア取得部８２０は、非身体部分の要素の全ての可能なペアのそれぞれに対して、１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを取得するように構成され得る。ここで、関連性スコアは、複数の履歴医用文書における、１つのペア内の当該２つの非身体部分の要素と１つ以上の身体部分の要素との関係を用いることにより取得される。クラスタ化部８３０は、全ての可能なペアの関連性スコアに基づいて、入力された医用文書における非身体部分の要素を、１つ以上のクラスタにクラスタ化するように構成され得る。診断対象出力部８４０は、クラスタのそれぞれにクラスタ化された１つ以上の非身体部分の要素に関連する１つ以上の身体部分の要素を、１つの診断対象として出力するように構成され得る。画像ラベル付け部８５０は、１つ以上の診断対象を用いて、入力された医用文書に関連する画像にラベルを付けるように構成され得る。
【００８３】
図８には示していないが、図８は更に、入力された医用文書を受信するように構成された受信部を有し得る。
【００８４】
関連性スコア取得部８２０は更に、グラフ構築部８２１、経路数カウント部８２２、および関連性スコア算出部８２３を有し得る。関連性スコア取得部８２０は更に、オプション的に、重み割り当て部８２４を有し得る。グラフ構築部８２１は、一方の非身体部分の要素を他方の身体部分の要素に、両者が同じ身体部分の要素に関連する場合に接続し、複数の履歴医用文書からのデータに基づいて、複数の履歴医用文書にわたってそのような接続を繰り返すことによってグラフを構築するように構成され得る。経路数カウント部８２２は、非身体部分の要素の全ての可能なペアの各ペアに対して、履歴医用文書における１つのペア内の２つの非身体部分の要素を接続する経路の数をカウントするように構成され得る。また、関連性スコア算出部８２３は、非身体部分の要素の全ての可能なペアの各ペアに対して、当該カウントを用いて１つのペア内の２つの非身体部分の要素の間の関連性スコアを算出するように構成され得る。例えば、非身体部分の要素の全ての可能なペアの各ペアに対して、関連性スコアを上述の式（１）に従って算出することができる。重み割り当て部８２４は、予め定義されたルールを用いて、重みを経路のそれぞれに割り当てるように構成され得る。重み割り当て部８２４が存在する場合、関連性スコア算出部８２３は、例えば、上述の式（２）に従って、カウントと経路のそれぞれの重みを用いて、関連性スコアを計算し得る。なお、グラフ構築部８２１と経路数カウント部８２２は、経路構築およびカウント部に対応する。
【００８５】
あるいは、２つの非身体部分の要素の種々のペアの関連性スコアが予め計算され、予め記憶されている場合、関連性スコア取得部８２０は、必要に応じて、予め記憶されている関連性スコアを読み出すように構成されても良い。
［第２の実施形態］
【００８６】
次に、本発明の第２の実施形態を開示する。第２の実施形態は、１つのクラスタにクラスタ化された１つ以上の非身体部分の要素が、それに関連する１つ以上の身体部分の要素の代わりに、１つの診断対象として出力される点以外は、第１の実施形態と同様である。
【００８７】
第１の実施形態では、図２の入力された放射線レポートを例にとって、右肺Ｓ５、右肺門および縦隔を第１の診断対象として出力し、左中葉を第２の診断対象として出力し、左上葉を第３の診断対象として出力することができる。本第２の実施形態では、身体部分の要素の３つのクラスタを出力することに代えて、非身体部分の要素の３つのクラスタをそれぞれ３つの診断対象として出力する。特に、以下の診断対象が出力される。
｛結節，リンパ節の拡大｝；
｛空洞｝；
｛気腫性変異｝．
【００８８】
第２の実施形態は、第１の実施形態と組み合わせることができることを理解することができる。例えば、１つのクラスタ内の１つ以上の非身体部分の要素は、１つの診断対象として個別に出力され得る。または、１つの診断対象として１つ以上の関連する身体部分の要素と共に出力され得る。別の例では、これらの非身体部分の要素は、更に、入力された放射線レポートの印象部分に現れる疾患と関連する可能性がある。第１の実施形態の様々な態様は、組み合わせが許可されていないか、または組み合わせが論理的でないことが明示的に示されない限り、第２の実施形態と組み合わせることができる。
【００８９】
第２の実施形態を達成するための装置８００’は、図８に示したような、要素および関係抽出部８１０、関連性スコア取得部８２０、およびクラスタ化部８３０と、診断対象出力部８４０’を有する。この診断対象出力部８４０’は、クラスタのそれぞれにクラスタ化された１つ以上の非身体部分の要素および／またはそれに関連する１つ以上の身体部分の要素を、１つの診断対象として出力するように構成され得る。装置８００’は、オプション的に、図８に示したような画像ラベル付け部８５０を有する。
［第３の実施形態］
【００９０】
次に、本発明の第３の実施形態を開示する。第３の実施形態は、入力された医用文書におけるテキストを分割するために適用可能である。この第３の実施形態では、上述の第１または第２の実施形態において決定された診断対象に基づいて、クラスタのそれぞれにクラスタ化された１つ以上の非身体部分の要素およびそれに関連する１つ以上の身体部分の要素が１つの区分に存在するように、入力された医用文書におけるテキストを分割する。
【００９１】
図２の入力された放射線レポートを例にとると、第３の実施形態によるテキスト分割プロセスの後に、以下の分割されたテキストが出力され得る。ここで、「｛…｝」は異なる区分を表す。
＜画像観察＞
｛右肺Ｓ５において約３ｃｍの結節が観察される。
右肺門および縦隔リンパ節の拡大が観察される。｝
｛左中葉には拡散腔が形成されることが観察される。｝
{左上葉の気腫性変異が観察される。長径７ｃｍの塊が見られる。｝
【００９２】
この例では、入力された医用文書内のテキストは順次に分割されるが、抽出された診断対象に従ってテキストが分割されることが理解できる。すなわち、１つの診断対象に関連するテキストは、１つの区分に分割される。したがって、右肺Ｓ５および左中葉の両方が１つのクラスタにグループ化されていると仮定すると、左中葉に関する３番目の文の順序は、１番目の文の後に調整され、右肺Ｓ５に関連する１番目の文および左中葉に関連する３番目の文を１つの区分に分割することができる。
【００９３】
第３の実施形態を達成するための装置８００’’は、図８に示したような、要素および関係抽出部８１０、関連性スコア取得部８２０、およびクラスタ化部８３０と、クラスタのそれぞれにクラスタ化された１つ以上の非身体部分の要素およびそれに関連する１つ異常の身体部分の要素が１つの区分に発生するように、入力された医用文書におけるテキストを分割するように構成されたテキスト分割部８６０を有する。
【００９４】
第３の実施形態は、第１の実施形態および／または第２の実施形態と組み合わせてもよいことが理解できる。第１および第２の実施形態の種々の態様は、組み合わせが許可されていないか、または組み合わせが論理的でないことが明示されていない限り、第３の実施形態と組み合わせることができる。
［ハードウェアの実装］
【００９５】
図９は、本開示の第１から第３の実施形態の少なくとも1つが本開示の例示的な実施形態に従って適用可能な一般的なハードウェア環境９００を示す。
【００９６】
図９を参照して、本開示の態様に適用可能なハードウェアデバイスの一例であるコンピューティングデバイス９００について説明する。コンピューティングデバイス９００は、処理および/または計算を実行するように構成された任意の機械であってもよく、ワークステーション、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、パーソナルデータアシスタント、スマート 電話、車載コンピュータ、またはそれらの任意の組み合わせを含む。前述の装置８００／８００’／８００’’はそれぞれ、コンピューティングデバイス９００または類似の装置またはシステムによって全体的にまたは少なくとも部分的に実装されてもよい。
【００９７】
コンピューティングデバイス９００は、場合によっては１つ以上のインタフェースを介して、バス９０２に接続された、またはバス９０２と通信している要素を備えていてもよい。例えば、コンピューティングデバイス９００は、バス９０２、１つ以上のプロセッサ９０４、１つ以上の入力デバイス９０６および１つ以上の出力デバイス９０８を備え得る。１つ以上のプロセッサ９０４は、あらゆる種類のプロセッサであり、１つ以上の汎用プロセッサおよび／または１つ以上の特殊用途プロセッサ（特殊用途チップ）を含み得るが、これらに限定されない。入力デバイス９０６は、コンピューティングデバイスに情報を入力することができるあらゆる種類のデバイスであってもよく、マウス、キーボード、タッチスクリーン、マイクロフォン、および／またはリモートコントロールを含み得るが、これらに限定されない。出力デバイス９０８は、情報を提示することができる任意の種類のデバイスであってもよく、ディスプレイ、スピーカ、ビデオ／オーディオ出力端末、バイブレータおよび／またはプリンタを含んでもよいが、これらに限定されない。コンピューティングデバイス９００は、非一時的であり、データの格納を実装することができる任意のストレージデバイスであってもよく、ディスクドライブ、光記憶デバイス フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープまたは任意の他の磁気媒体、コンパクトディスクまたは任意の他の光媒体、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ ）、キャッシュメモリおよび／または任意の他のメモリチップまたはカートリッジ、および／またはコンピュータがデータ、命令および／またはコードを読み取ることができる任意の他の媒体を含む。非一時的な記憶デバイス９１０は、インタフェースから取り外し可能であり得る。非一時的な記憶デバイス９１０は、上述した方法および工程を実装するためのデータ／命令／コードを有し得る。コンピューティングデバイス９００はまた、通信デバイス９１２を含み得る。通信デバイス912は、外部装置および／またはネットワークとの通信を可能にすることができる任意の種類の装置又はシステムであってよく、モデム、ネットワークカード、赤外線通信装置、無線通信装置 および／またはBluetooth（登録商標）デバイス、1302.11デバイス、WiFiデバイス、WiMaxデバイス、セルラ通信設備などのようなチップセットを含むことができる。
【００９８】
バス９０２は、ＩＳＡ（Industry Standard Architecture）バス、ＭＣＡ（Micro Channel Architecture）バス、ＥＩＳＡ（Enhanced ISA）バス、ＶＥＳＡ（Video Electronics Standards Association）ローカルバス、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect） バスを含むが、これらに限定されない。
【００９９】
コンピューティングデバイス９００はまた、プロセッサ９０４の動作に有用な命令および／またはデータを格納することができる任意の種類のワーキングメモリであり得るワーキングメモリ９１４を含むことができ、ランダムアクセスメモリおよび／または読み出し専用メモリデバイスを含み得るがこれらに限定されない。
【０１００】
ソフトウェア要素は、オペレーティングシステム９１６、１つ以上のアプリケーションプログラム９１８、ドライバおよび/または他のデータおよびコードを含むが、これらに限定されない、ワーキングメモリ９１４に配置されてもよい。上記で説明した方法および工程を実行するための命令は、１つ以上のアプリケーションプログラム９１８に含まれてもよく、前述の装置８００／８００’／８００’’の各部は、プロセッサ９０４が１つ以上のアプリケーションプログラム９１８の命令を読み出して実行することにより、実装され得る。より具体的には、前述の装置８００／８００’／８００’’の要素および関係抽出部８１０は、例えば、工程Ｓ１２０を実行する命令を有するアプリケーション９１８を実行するときに、プロセッサ９０４によって実装されてもよい。また、前述の装置８００／８００’／８００’’の関連性スコア取得部８２０は、例えば、工程Ｓ１３０または工程Ｓ４０１〜Ｓ４０３を実行する命令を有するアプリケーション９１８を実行するときに、プロセッサ９０４によって実装されてもよい。前述の装置８００／８００’／８００’’の他の各部もまた、例えば、前述の各工程の１つ以上を実行する命令を有するアプリケーション９１８を実行するときに、プロセッサ９０４によって実装されてもよい。ソフトウェア要素の命令の実行可能コードまたはソースコードは、上述した記憶装置９１０などの非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよく、コンパイルおよび/またはインストールで作業メモリ９１４に読み込まれてもよい。ソフトウェア要素の命令の実行可能コードまたはソースコードは、遠隔位置からダウンロードされてもよい。
【０１０１】
なお、本開示は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに第１〜第３の実施形態の上述の方法の各工程を実行させる命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読媒体も提供する。
【０１０２】
本開示の方法および装置を多くの方法で実施することが可能である。例えば、本開示の方法および装置を、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらのあらゆる組み合わせを通して実施することが可能である。上記の方法の工程の順序は、例示的なものに過ぎず、本開示の方法の工程は、特に明記しない限り、上記の具体的な順序に限定されない。さらに、いくつかの実施形態では、本開示は、本開示による方法を実装するための機械可読命令を含む、記録媒体に記録されたプログラムとして具現化することもできる。このように、本開示は、本開示による方法を実装するためのプログラムを記録した記録媒体も含むものである。
【０１０３】
本発明を例示的な実施形態を参照して説明したが、本発明は開示された例示的な実施形態に限定されないことを理解されたい。以下の特許請求の範囲は、そのような全ての改変および同等の構造および機能を包含するように最も広い解釈が与えられるべきである。
【０１０４】
本出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、2016年3月25日に出願された中国特許出願第201610177996.2号の利益を主張する。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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