(57)【要約】  本発明は、患者情報の提示、探究及び検証を行うためのグラフィックユーザーインターフェイスを提供する。種々の実施例において、データマイニングされた患者情報をブラウジングするための方法が提供される。この方法は、少なくとも一部が確率情報である患者情報を見るために選択し、関連情報へのリンクを含む選択された患者情報をスクリーンに提示するステップを含む。選択された患者情報は、エレメント、ファクトイド及び／または結論を含む。選択された患者情報は、構造化されていない情報へリンクされたエレメントを含むことがある。例えば、強調表示された情報を有するメモにリンクされたエレメントが提示される。さらに、構造化されていない情報は医療画像及び波形情報を含むことがある。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データマイニングされた患者情報をブラウジングする方法であって、
少なくとも一部は確率情報である患者情報を見るために選択し、
関連情報へのリンクを含む選択した患者情報をスクリーン上に提示するステップより成るブラウジング方法。
【請求項２】
選択した患者情報は、その患者につき利用可能なデータソースから抽出した１またはそれ以上の生の情報と、その情報から導出した結論とを含む請求項１の方法。
【請求項３】
選択した患者情報は構造化されていないデータソースから導出される請求項１の方法。
【請求項４】
選択した患者情報は構造化されていない情報にリンクされたエレメントを含む請求項１の方法。
【請求項５】
選択した情報は、強調表示された情報を有するメモにリンクされたエレメントを含む請求項１の方法。
【請求項６】
強調表示された情報はエレメントを導出するために用いる情報に関連がある請求項４の方法。
【請求項７】
構造化されていない情報は、フリーテキスト情報、医療画像情報及び波形情報のうちの１つを含む請求項３の方法。
【請求項８】
選択された患者情報は構造化されたデータソースから導出される請求項１の方法。
【請求項９】
構造化されたデータソースはデータベースを含む請求項８の方法。
【請求項１０】
選択された患者情報は文書であり、関連情報へのリンクによりその文書に関連するエレメントを参照できる請求項１の方法。
【請求項１１】
選択された患者情報は概要情報を含む請求項１の方法。
【請求項１２】
選択された患者情報は視点に応じて提示される請求項１の方法。
【請求項１３】
視点はユーザー識別子及びユーザーの役割のうちの１またはそれ以上に基づく請求項１２の方法。
【請求項１４】
選択された患者情報は概要情報を含む請求項１２の方法。
【請求項１５】
選択された患者情報は疾患及びユーザーのうちの１またはそれ以上への参照に基づき分類される請求項１２の方法。
【請求項１６】
患者情報をブラウジングする方法ステップを実行するためにマシーン上で実行可能な命令のプログラムを含み、そのマシーンにより読み取り可能なプログラムの記憶装置であって、それらの方法ステップは、
少なくとも一部は確率情報である患者情報を見るために選択し、
関連情報へのリンクを含む選択した患者情報をスクリーン上に提示するステップより成る記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データの編成及び精査にかかわり、さらに詳細には、患者情報の提示、探究及び検証のためのグラフィックユーザーインターフェイスに関する。
【背景技術】
【０００２】
医師が直面する情報環境は有意な変化にさらされている。医師の限られた時間に処理されるのを待っている情報は、以前と比べると格段に多量であり、そのフォーマットの数も増加している。情報時代の到来によりこの風景はゆっくりと変化しているが、医師が直面する膨大な量の情報に対処できるツールはいまだ開発されていない。
【０００３】
現在、多数のヘルスケア提供機関は患者のケア管理の大部分の局面について自動化された環境への移行を開始したところである。しかしながら、かかる情報管理システムを有するヘルスケア提供機関は、無数の非構造化及び構造化データソースに情報を維持する傾向がある。従って、各々がそれ自体に特有のフォーマットを有する多種多様なデータソースにアクセスする必要が依然として存在する。
【０００４】
上記に鑑み、患者情報の提示、探究及び検証を行うための新規なグラフィックツールの提供が望ましく、非常に有益であろう。
【発明の概要】
【０００５】
本発明は、患者情報の提示、探究及び検証を行うためのグラフィックユーザーインターフェイスを提供する。
【０００６】
本発明の種々の実施例によると、データマイニングされた患者情報をブラウジングする方法が提供される。この方法は、少なくとも一部は確率情報である患者情報を見るために選択し、関連情報へのリンクを含む選択した患者情報をスクリーン上に提示するステップを含む。選択された患者情報は、その患者について種々のデータソースから抽出される生の情報（以下、エレメントと呼ぶ）またはそれから導出される結論を含むことがある。この情報は種々のデータソースから導出することができる。
【０００７】
選択された患者情報は、非構造化情報へリンクされたエレメントを含むことがある。例えば、強調表示された情報を有するメモへリンクされたエレメントを提示できる。強調表示された情報は、そのエレメントを導出するために用いた情報を参照させる。さらに、非構造化情報は医療画像及び波形情報を含むことがある。
【０００８】
選択された患者情報はまた、データベースの表のような構造化データソースから導出することができる。
【０００９】
選択された患者情報は、関連のエレメントへのリンクを有する文書を含むことがある。
【００１０】
選択された患者情報は患者概要情報を含むことがある。
【００１１】
特定のユーザーに対して提示される患者情報は、ユーザーのＩＤまたは役割により異なることがある。例えば、医師は、（少なくとも最初は）疾患のハイレベルな視点にのみ興味があり、患者記録全体から導出される関連性が最も高い結論を提示される。
【００１２】
もう１つのオプションとして、全ての患者情報（全ての各エレメント及び導出された結論）を表示するが、その疾患に対する関連性が減少する順序でこのリストを分類することがある。
【００１３】
本発明の上記及び他の局面、特徴及び利点は、添付図面を参照して好ましい以下の詳細な説明を読めば明らかになるであろう。
【実施例】
【００１４】
図１は、全体を本願の一部として引用する米国特許出願（発明者：Rao et al.；発明の名称：患者データマイニング；弁護士事件番号第２００１Ｐ２０９０６ＵＳ０１）に記載されたデータマイニングフレームワークの一例を示す。
【００１５】
図１に一例を示すように、高品質の構造化臨床情報をマイニングするためのデータマイニングシステムは、知識ベース（１３０）に含まれるドメインに特定の知識を用いてＣＰＲ（１１０）から情報をマイニングするデータマイナー（１５０）を有する。データマイナー（１５０）は、ＣＰＲから情報を抽出するコンポーネント（１５２）、利用可能な証拠を全て原理原則に則って経時的に結合するコンポーネント（１５４）、及びこの結合プロセスから推論を導き出すコンポーネント（１８０）を含む。マイニングされた情報は構造化ＣＰＲ１８０に蓄積される。
【００１６】
抽出コンポーネント（１５２）は患者に関する断片情報を各データソースから拾い集める仕事をするが、これらの情報は特定の時点におけるその患者についての確率論的表明として表される。これらの確率論的表明を「エレメント」と呼ぶ。結合コンポーネント（１５４）は、同一期間において同一変量に言及する全てのエレメントを結合してその変量に関する１つの統合された確率論的表明を形成する。これらを統合された確率論的表明を「ファクトイド」と呼ぶ。推論コンポーネント（１５６）は、これらのフォクトイドを同一時点においてそして／または異なる時点において結合することにより、患者の状態の経過を経時的に示す首尾一貫した簡潔な描写を形成する。患者の状態のこの経過を「状態シーケンス」と呼ぶ。
【００１７】
図２は、データマイニングされた患者情報をブラウジングするための主要なブラウザースクリーン２００の一例を示す。この主要なブラウザースクリーン２００は、実行状態セレクタ２０２、患者セレクタ２０４及び入力ボタン２０６を有する。
【００１８】
動作について説明すると、主要なブラウザースクリーン２００を利用するユーザーは、患者セレクタ２０４により患者識別子を入力し、実行状態セレクタ２０２によりデータマイニング実行状態を入力する。その後、入力ボタン２０６をクリックして、選択した患者識別子及び実行状態が入力されるようにする。
【００１９】
データマイニング実行状態は、患者の医療記録がデータマイニングを受けた特定の実行サイクル（例えば、実行日時）を含むようにしてもよい。情報を検索すると、その情報はその時点現在の情報だけを含むことができる。
【００２０】
図３を参照して、該図はオプションスクリーン３００の一例を示す。オプションスクリーン３００は、各々が情報のレベルを表示する複数の入力ボタンを含む。例えば、ユーザーは１つの入力ボタンをクリックして概要情報を選択できる。図４は、オプションスクリーン３００から概要情報を選択した結果を示す。図４の示すように、特定の患者情報の概要が提示されている。この概要は、その患者の血糖値管理に関する全てのエレメント、文章及び検査結果を含んでおり、特定のユーザーへ提示される患者記録を示す。
【００２１】
特定のユーザーへ提示される患者情報は、ユーザーのＩＤまたは役割により異なることがある。例えば、心臓病専門医には、腫瘍遺伝子学者とは異なる態様でデータが提示されるであろう。同様に、医師には看護師または管理職とは異なる情報が提示されるであろう。患者情報を異なる態様で提示することにより、ユーザーは興味のある情報をより効果的に利用できる。
【００２２】
別のオプションは、患者の全ての情報（各エレメント及び導出された結論）を表示するが、そのリストをその疾患に対する関連性が減少する順序で分類することである。例えば、一人の患者について関連性が最も高い項目はその異常な検査結果であるが、検査結果に異常がない別の患者の関連性が最も高い項目はその家族のがん歴であることがある。
【００２３】
図５を参照して、該図は検証スクリーンの一例を示す。このスクリーンにより、ユーザーはエレメントをその下層のソースまで掘り下げることができる。この場合、エレメント「ＳＴＴＡｂｎ；値：真、０．８」の選択により、スクリーンの右手部分に医師のメモが表示される。医師のメモの強調表示部分は、そのエレメントが導出されたデータを示す。この場合、患者のＥＣＧがＳＴ−Ｔ波の異常を示す確率は８０％であると結論されている。図６は、図５に示すエレメントと矛盾する別のエレメントを掘り下げたものを示す。この場合、その患者のＥＣＧがＳＴ−Ｔ波の異常を示す確率は７０％であると結論されている。ユーザーは検証スクリーンにより、下層のデータソースからの推論の結果である結論を検証することができる。
【００２４】
図５及び６は下層のデータソースが医師のメモであることを示しているが、データソースは他の形態のものでよいことを理解されたい。例えば、エレメントは医療画像、波形及び構造化された情報（例えば、データベースに含まれる情報）から導出された（それにリンクされ）ものでよい。
【００２５】
図７を参照して、文書をユーザーに表示することも可能である。この場合、ユーザーは救急治療室（ＥＲ）の医師が書いたメモを選択している。この文書に含まれる情報から２つの別個のエレメントが導出されている。図８は、探究スクリーン上に表示された別の文書を示す。図示のように、この文書は６つのカテゴリーの１４個のエレメントを含んである。
【００２６】
図９及び１０は、構造化データソースから抽出された患者情報を示す。詳説すると、図９は特定の患者の検査室による検査結果を示している。図示のように、検査結果は日付、時間、検査名、測定値を含んでいる。図１０は、患者に投与された種々の薬剤を示す。この情報は薬剤の名前、投薬日、投与量及び価格情報を含んでいる。構造化データソースから得られる情報は適宜、標準化された単位に変換されていることがある。
【００２７】
図１１乃至１３はそれぞれ患者概要スクリーンの例を示す。図１１は、ＢＧＬＵＴ（血糖値）の概要結果を示している。図示のように、ユーザーには種々の概要情報が提示される。同様に、図１２はＴＣＰＬの概要を示している。図１３に示すように、血糖値管理の種々の局面に関連する患者概要情報が提示されている。
【００２８】
これらのスクリーンの例にはいくつかの選択メニュー及びボタンが使用されているが、患者識別子、データマイナー実行状態、文書、エレメント、カテゴリーなどのような種々のパラメータの選択は、多数のグラフィックユーザーインターフェイス選択ウィジェット、チェックボックス、ボタン、リストボックス、ポップアップまたはドロップダウンマーク、テキスト入力ボックスなどのような種々の装置またはオペレータがアクセスできる後で開発されたインターフェイスを用いて行うことができる。図示の種々のスクリーンの例には、データマイニングされた患者情報を提示、探究及び検証することができる任意の装置を含めてもよいことを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】構造化臨床情報をマイニングするためのデータマイニングフレームワークの一例である。
【図２】主要なブラウザースクリーンの一例である。
【図３】オプションスクリーンの一例である。
【図４】概要フレームスクリーンの一例である。
【図５】検証スクリーンの一例である。
【図６】検証スクリーンの一例である。
【図７】探究スクリーンの一例である。
【図８】探究スクリーンの一例である。
【図９】構造化データソースからの抽出結果を示す一例である。
【図１０】構造化データソースからの抽出結果を示す一例である。
【図１１】患者概要情報の提示例である。
【図１２】患者概要情報の提示例である。
【図１３】患者概要情報の提示例である。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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