(57)【要約】本発明は、高品質の構造化臨床情報をマイニングするデータマイニングフレームワークを提供する。データマイニングフレームワークは、コンピュータ化患者記録（ＣＰＲ）（３１０）から知識ベース（３３０）に含まれるドメイン特定知識に基づき医療情報をマイニングするデータマイナー（３５０）を有する。データマイナー（３５０）は、ＣＰＲ（３５２）から情報を抽出するコンポーネントと、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（３５６）と、この結合プロセスから推論を導き出すコンポーネント（３５７）とを有する。マイニングされた医療情報は、データウェアハウスでよい構造化ＣＰＲ（３８０）に蓄積される。
2005508557.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者記録から構造化臨床情報を生成するシステムであって、
少なくとも一部が構造化されていない患者情報を含む複数のデータソースと、
データソースをマイニングするためのドメイン特定基準を含むドメイン知識ベースと、
ドメイン特定基準を用いてデータソースから臨床情報を抽出することにより構造化臨床情報を生成するデータマイナーとより成る構造化臨床情報生成システム。
【請求項２】
データマイナーは、
データソースから情報を抽出して１組の確率的表明を生成する抽出コンポーネントと、
１組の確率論的照明を組み合わせて１またはそれ以上の統合された確率論的表明を生成する結合コンポーネントと、
１またはそれ以上の統合された確率論的表明から患者の状態を推論する推論コンポーネントとより成る請求項１のシステム。
【請求項３】
抽出コンポーネントは、ドメイン特定基準を用いてデータソースから情報を抽出する請求項２のシステム。
【請求項４】
結合コンポーネントは、ドメイン特定基準を用いて確率論的表明を結合する請求項２のシステム。
【請求項５】
推論コンポーネントは、ドメイン特定基準を用いて患者の状態を推論する請求項２のシステム。
【請求項６】
データソースは、医療情報、経理情報及び人工統計学的情報のうちの１またはそれ以上を含む請求項１のシステム。
【請求項７】
医療情報は、フリーテキスト情報、医学的画像情報、検査室情報、投薬情報及び波形情報のうちの１またはそれ以上を含む請求項６のシステム。
【請求項８】
データマイナーは任意のインターバルで作動される請求項１のシステム。
【請求項９】
データマイナーは定期的インターバルで作動される請求項１のシステム。
【請求項１０】
データマイナーはオンラインモードで作動される請求項１のシステム。
【請求項１１】
抽出コンポーネントは、フリーテキストの治療メモからキーフレーズを抽出する請求項２のシステム。
【請求項１２】
確率値が確率論的表明に割り当てられる請求項２のシステム。
【請求項１３】
生成された構造化臨床情報はデータウェアハウスに蓄積される請求項１のシステム。
【請求項１４】
生成された構造化臨床情報は確率情報を含む請求項１のシステム。
【請求項１５】
推論コンポーネントは、患者の個体群にわたる疾患の発生パターンと、患者の疾患と観察される変量との関係を記述する統計学的モデルを用いる請求項１のシステム。
【請求項１６】
推論コンポーネントは、各々が確率を割り当てられた複数の推論を導き出す請求項１５のシステム。
【請求項１７】
データソースをマイニングするためのドメイン特定基準は、組織に特定のドメイン知識を含む請求項１のシステム。
【請求項１８】
組織に特定のドメイン知識は、病院のデータ、病院の文書構造、病院のポリシー、病院のガイドライン、及び病院の種類のうちの１またはそれ以上に関する請求項１７のシステム。
【請求項１９】
ドメイン特定基準は疾患に特有のドメイン知識を含む請求項１のシステム。
【請求項２０】
疾患に特有のドメイン知識は、疾患のリスクに影響を与える１またはそれ以上の要因、疾患経過情報、合併症情報、疾患に関連する結果及び変量、疾患に関連する測定値、及び医学的団体により確立されたポリシー及びガイドラインを含む請求項１９のシステム。
【請求項２１】
データマイナーが使用するデータソースに含まれる情報の少なくとも一部にアクセスするためにレポジトリインターフェイスを使用する請求項１のシステム。
【請求項２２】
レポジトリインターフェイスは再構成可能なデータインターフェイスである請求項２１のシステム。
【請求項２３】
再構成可能なデータインターフェイスは病院により異なる請求項２２のシステム。
【請求項２４】
データソースは構造化された情報を含む請求項１のシステム。
【請求項２５】
構造化された情報は標準化された単位に変換されている請求項２４のシステム。
【請求項２６】
構造化されていない情報は、ＡＳＣＩＩテキストストリング、ＤＩＣＯＭフォーマットの画像情報、及びドメイン知識に基づき区分されたテキスト文書のうちの１またはそれ以上を含む請求項１のシステム。
【請求項２７】
データマイナーはインターネットにより作動される請求項１のシステム。
【請求項２８】
生成された構造化臨床情報はインターネットによりアクセスされる請求項１のシステム。
【請求項２９】
データマイナーはサービスとして作動される請求項１のシステム。
【請求項３０】
サービスは第三者サービス提供者により実行される請求項２９のシステム。
【請求項３１】
推論される患者の状態は診断を含む請求項２のシステム。
【請求項３２】
生成された構造化臨床情報は訂正済み情報を含む請求項９のシステム。
【請求項３３】
患者記録から構造化臨床情報を生成する方法であって、
少なくとも一部が構造化されていない患者情報を含む複数のデータソースを用意し、
データソースをマイニングするためのドメイン特定基準を含むドメイン知識ベースを用意し、
ドメイン特定基準を用いてデータソースから臨床情報を抽出することにより構造化臨床情報を生成するステップより成る構造化臨床情報生成方法。
【請求項３４】
データソースから臨床情報を抽出するステップは、
データソースから情報を抽出して１組の確率的表明を生成し、
１組の確率論的表明を結合して１またはそれ以上の統合された確率論的表明を生成し、
１またはそれ以上の統合された確率論的表明から患者の状態を推論するステップより成る請求項３１の方法。
【請求項３５】
データソースから臨床情報を抽出するステップは、ドメイン特定基準を用いてデータソースから情報を抽出する請求項３２の方法。
【請求項３６】
１組の確率論的表明を結合するステップは、ドメイン特定基準を用いて確率論的表明を結合する請求項３２の方法。
【請求項３７】
患者の状態を推論するステップは、ドメイン特定基準を用いて患者の状態を推論する請求項３２の方法。
【請求項３８】
データソースは、医療情報、経理情報及び人工統計学的情報のうちの１またはそれ以上を含む請求項３１の方法。
【請求項３９】
医療情報は、フリーテキスト情報、医学的画像情報、検査室情報、投薬情報及び波形情報のうちの１またはそれ以上を含む請求項３６の方法。
【請求項４０】
確率値が確率論的表明に割り当てられる請求項３２の方法。
【請求項４１】
生成された構造化臨床情報はデータウェアハウスに蓄積される請求項３１の方法。
【請求項４２】
生成された構造化臨床情報は確率情報を含む請求項３１の方法。
【請求項４３】
データソースをマイニングするためのドメイン特定基準は、組織に特定のドメイン知識を含む請求項３１の方法。
【請求項４４】
組織に特定のドメイン知識は、病院のデータ、病院の文書構造、病院のポリシー、病院のガイドライン、及び病院の種類のうちの１またはそれ以上に関する請求項４１の方法。
【請求項４５】
ドメイン特定基準は疾患に特有のドメイン知識を含む請求項３１の方法。
【請求項４６】
疾患に特有のドメイン知識は、疾患のリスクに影響を与える１またはそれ以上の要因、疾患経過情報、合併症情報、疾患に関連する結果及び変量、疾患に関連する測定値、及び医学的団体により確立されたポリシー及びガイドラインを含む請求項４３の方法。
【請求項４７】
データソースは構造化された情報を含む請求項３１の方法。
【請求項４８】
構造化された情報は標準化された単位に変換されている請求項４５の方法。
【請求項４９】
構造化されていない情報は、ＡＳＣＩＩテキストストリング、ＤＩＣＯＭフォーマットの画像情報、及びドメイン知識に基づき区分されたテキスト文書のうちの１またはそれ以上を含む請求項３１の方法。
【請求項５０】
インターネットを用いて実行される請求項３１の方法。
【請求項５１】
第三者のサービス提供者により実行される請求項３１の方法。
【請求項５２】
推論される患者の状態は診断を含む請求項３４の方法。
【請求項５３】
生成された構造化臨床情報は訂正済み情報を含む請求項３３の方法。
【請求項５４】
患者記録から構造化臨床情報を生成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、
少なくとも一部が構造化されていない患者情報を含む複数のデータソースを用意し、
データソースをマイニングするためのドメイン特定基準を含むドメイン知識ベースを用意し、
ドメイン特定基準を用いてデータソースから臨床情報を抽出することにより構造化臨床情報を生成することより成るプログラムの記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データマイニングに関し、さらに詳細には、患者の医療記録から高品質の構造化された臨床情報をマイニングするシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ヘルスケア提供者は大量の臨床情報を蓄積する。しかしながら、臨床情報をマイニングする試みはこれまで成功であったとは言えない。一般的に、データマイニングは、データレポジトリに蓄積されたデータ中の有用なパターンまたは関係を掘り出すプロセスである。典型的なデータマイニングは、大量の情報を分析してデータ中の隠れた傾向を発見するものである。
【０００３】
ヘルスケア組織により維持される臨床情報は、通常、構造化されていない。従って、従来の方法によりマイニングを行うのは困難である。さらに、臨床情報は、例えば、治験に使用するためでなくて患者を治療するために収集されるのであるから、所在が確かでなく、不正確で、一貫性のないデータを含むことがある。重要な結果及び変量がただ記録されないということがしばしばある。
【０００４】
ヘルスケア提供者の多くは比較的構造化されたフォーマットの請求書作成情報を維持するが、このタイプの情報には保険会社の要求による制約が存在する。即ち、請求書作成情報は、一般的に、医療費請求の処理に必要な情報を捕捉しているに過ぎず、さらに重要なことは、患者の「請求の考え方」を反映する、即ち、最大の支払いが得られるように請求書をコード化するものである。その結果、請求書作成情報は臨床の観点からは不正確で所在の確かでないデータを含むことが多い。さらに、研究によると、請求書作成コードは驚くほど高い割合の患者（１０％乃至２０％）において不正確であることがわかっている。
【０００５】
臨床情報のマイニングにはそうしなければ得ることが困難か不可能な洞察が得られる可能性があることを考えると、構造化された高品質の臨床情報をマイニングする技法を提供するのは望ましく利点が多いものである。
【発明の概要】
【０００６】
本発明は、高品質の構造化された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を提供する。
【０００７】
本発明の種々の実施例では、患者の記録から情報をマイニングするシステム及び方法が提供される。複数のデータソースがアクセスされるが、データソースの少なくとも一部は構造化されていないものでもよい。システムは、データソースをマイニングするためのドメイン特定基準を含むドメイン知識ベースを含む。データマイナーは、ドメイン特定基準を用いてデータソースをマイニングすることにより構造化臨床情報を生成するよう構成されている。
【０００８】
データマイナーは、好ましくは、データソースから情報を抽出して１組の確率的表明を生成する抽出コンポーネントと、１組の確率論的照明を組み合わせて１またはそれ以上の統合された確率論的表明を生成する結合コンポーネントと、１またはそれ以上の統合された確率論的表明から患者の状態を推論する推論コンポーネントとより成る。
【０００９】
抽出コンポーネントは、ドメイン特定基準を用いてデータソースから情報を抽出する。同様に、結合コンポーネントは、ドメイン特定基準を用いて確率論的表明を結合し、推論コンポーネントは、ドメイン特定基準を用いて患者の状態を推論する。患者の状態は、容態及び診断のような、その患者につき気になる変量を収集したものにすぎない。
【００１０】
抽出コンポーネントは、フリーテキストの治療メモからキーとなるフレーズを抽出するように構成することができる。フリーテキストから情報を抽出する代わりに、またはそれと共に、他の自然言語処理／自然言語理解方法を用いることも可能である。
【００１１】
データソースは、医療情報、経理情報及び人口統計的情報の１またはそれ以上を含むことができる。医療情報は、フリーテキスト情報、医学的画像情報、検査室情報、投薬情報及び波形情報のうちの１またはそれ以上を含む。
【００１２】
確率値は確率論的表明に割り当てられる。生成された構造化臨床情報は、蓄積された情報に関する確率情報を含む。生成された構造化臨床情報はデータウェアハウスに蓄積される。構造化臨床情報は、修正されたＩＣＤ−９診断コードを含む修正済み情報を含む。疾患国際分類、第９版、臨床修正（ＩＣＤ−９−ＣＭ）は、世界保健機構の疾病国際分類の第９修正版（ＩＣＤ−９）に基づくものである。ＩＣＤ−９−ＣＭは、米国の病院での利用に関連して診断及び治療へコードを割り当てる公式のシステムである。最近発表された第１０修正版（ＩＣＤ−１０）は、第９修正版とは異なるが、まもなく施行されると思われる。
【００１３】
このシステムは、任意のインターバル、定期的インターバル、またはオンラインモードで作動される。インターバルで作動されると、データソースはシステムが作動中にマイニングされる。オンラインモードでは、データソースは間断なくマイニングしてもよい。
【００１４】
データソースをマイニングするためのドメイン特定基準は組織に特有のドメイン知識を含む。例えば、これは、特定の病院で得られるデータ、病院における文書構造、病院のポリシー、病院のガイドライン及び病院の任意の変量についての情報を含むことがある。
【００１５】
ドメイン特定基準は疾患に特有のドメイン知識を含むこともある。例えば、疾患に特有のドメイン知識は、疾患のリスクに影響を与える種々の要因、疾患の経過情報、合併症情報、疾患に関連する結果及び変量、疾患に関連する測定値、医学的団体により確立されたポリシー及びガイドラインを含むことがある。
【００１６】
さらに、レポジトリインターフェイスを用いて、データマイナーが使用するデータソースに含まれる情報の少なくとも一部にアクセスすることができる。このレポジトリインターフェイスは再構成可能なデータインターフェイスでよい。再構成可能なデータインターフェイスは、何れの病院が考慮の対象となっているかにより異なることがある。
【００１７】
データソースは、構造化された情報及び構造化されていない情報を含む。構造化された情報は適時、標準化された単位に変換することができる。構造化されていない情報は、ＡＳＣＩＩテキストストリング、ＤＩＣＯＭフォーマットの画像情報、及びドメイン知識に基づき区分されたテキスト文書のうちの１またはそれ以上を含む。
【００１８】
本発明の種々の実施例において、データマイナーはインターネットを用いて作動可能である。生成済み構造化臨床情報もまたインターネットを用いてアクセスできる。
【００１９】
本発明の種々の実施例では、データマイナーはサービスとして作動できる。例えば、幾つかの病院がそれらの患者情報をマイニングしてもらうためにそのサービスに参加し、この情報をサービス提供者が維持するデータウェアハウスに蓄積することが可能である。サービスは、第三者としてのサービス提供者（即ち、病院と関連性のないエンティティ）により実行してもよい。
【００２０】
本発明の上記及び他の局面、特徴及び利点は、添付図面を参照しながら好ましい実施例の以下の詳細の説明を読めば明らかになるであろう。
【実施例】
【００２１】
本発明の明確な理解を助けるために、本発明のある特定の局面を説明する実施例が提供されている。しかしながら、これらの例には、本発明の範囲を限定する意図はなく、本発明に関連するある特定の思想を説明するために提供されていることを理解すべきである。
【００２２】
本発明はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特定目的プロセッサまたはこれらの組み合わせを含む種々の形態で実現可能であることを理解されたい。本発明は、好ましくは、プログラム記憶装置上のプログラムとしてソフトウェアの形で実現される。プログラムは任意適当なアーキテクチャーを構成するマシーンにアップロードされ、それにより実行される。
【００２３】
このマシーンは、好ましくは、１またはそれ以上の中央処理ユニット（ＣＰＵ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイスのようなハードウェアを備えたコンピュータプラットフォーム上で実現される。コンピュータプラットフォームはまた、オペレーティングシステム及びマイクロ命令コードを含む。本明細書で説明する種々のプロセス及び機能は、マイクロ命令コードの一部かまたはオペレーティングシステムにより実行されるプログラムの一部（またはその組み合わせ）のいずれかである。さらに、別のデータ記憶装置及びプリンタのような他の種々の周辺装置をコンピュータプラットフォームに接続することができる。
【００２４】
添付図面に示すシステム構成コンポーネント及び方法ステップの一部はソフトウェアで実現するのが好ましいため、システムコンポーネント（またはプロセスステップ）間の実際の接続は本発明がプログラムされる態様に応じて異なる場合があることを理解されたい。
【００２５】
図１は、本発明の実施例が使用するコンピュータ処理システム１００のブロック図である。このシステム１００は、少なくとも１つのプロセッサ（以下、プロセッサと呼ぶ）１０２がシステムバス１０４を介して他のコンポーネントに作動的に結合されたものである。システムバス１０４には、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１０６、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１０８、入出力インターフェイス１１０、ネットワークインターフェイス１１２及び外部記憶装置１１４が作動的に結合されている。ディスプレイ装置、ディスク記憶装置（例えば、磁気または光記憶装置）、キーボード及びマウスのような種々の周辺装置を、Ｉ／Ｏインターフェイスまたはネットワークインターフェイス１１２を介してシステムバス１０４に作動的に結合することが可能である。
【００２６】
コンピュータシステム１００は、スタンドアロンのシステムかまたはネットワークインターフェイス１１２を介してネットワークにリンクされたシステムである。ネットワークインターフェイス１１２はハードワイヤー接続のインターフェイスでもよい。しかしながら、種々の実施例において、ネットワークインターフェイス１１２は、汎用非同期送受信器（ＵＡＲＴ）、並列デジタルインターフェイス、ソフトウェアインターフェイス、または公知か今後開発されるソフトウェアおよびハードウェアの任意の組み合わせのような、情報を他の装置へ送るか受けるに適した任意の装置を備えることができる。ネットワークインターフェイスは、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）、イントラネット、仮想私設ネットワーク（ＶＰＮ）及びインターネットを含む種々のタイプのネットワークにリンクすることができる。
【００２７】
外部記憶装置１１４は、プロセッサ１０２により管理されハードディスクのようなメモリ上に常駐するデータベースマネジメントシステム（ＤＢＭＳ）を用いて実現することができる。しかしながら、外部記憶装置１１４は１またはそれ以上のコンピュータシステム上で実現可能なことを理解されたい。例えば、外部記憶装置１１４は別個のコンピュータシステム上に常駐するデータウェアハウスシステムを含むようにしてもよい。
【００２８】
当業者は、本発明の思想及び範囲から逸脱することなく他のコンピュータ環境を利用できることがわかるであろう。
【００２９】
ヘルスケア提供者は、情報の蓄積及び検索のための自動化技術の利用が増加している。患者情報を維持するためのコンピュータ化された患者記録（ＣＰＲ）の利用はその一例である。図２に示すように、ＣＰＲ（２００）の一例は、患者の治療の過程で収集される情報を含む。この情報は、例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、エックス線画像、検査室の検査結果、医師経過メモ、医療処置の詳細、投薬情報、放射線レポート、他の専門医のレポート、人口統計的情報及び請求書作成（経理）情報を含む。
【００３０】
ＣＰＲは一般的に複数のデータソースを含み、各データソースは通常、患者ケアの異なる局面を反映する。経理、検査室及び薬局データベースのような構造化されたデータソースは、一般的に、データベースの表に患者情報を維持する。例えば、フリーテキスト、画像及び波形のような情報も、非構造化データソースとして蓄積可能である。重要な臨床所見は医師のレポート中だけに蓄積されることが多い。
【００３１】
図３は、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の一例を示す。データマイニングシステムは、知識ベース（３３０）に含まれるドメインに特定の知識を用いてＣＰＲ（３１０）から情報をマイニングするデータマイナー（３５０）を有する。データマイナー（３５０）は、ＣＰＲから情報を抽出するコンポーネント（３５２）、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（３５０）、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（３５６）を含む。マイニングされた情報は構造化ＣＰＲ３８０に蓄積される。
【００３２】
抽出コンポーネント（３５２）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（３５４）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（３５６）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。
【００３３】
本発明は、患者の状態の独立したモデルを形成することができる。患者の状態は、その患者につき気になる変量を収集したものにすぎない。興味ある情報には、状態シーケンス、即ち、患者の治療過程の異なる時点における患者の状態の値が含まれる。
【００３４】
図３に示すアーキテクチャーは、新しいデータソース、疾患及び病院が増えるに応じてシステムを容易に拡張できるプラグインモジュールをサポートするものである。既存のアルゴリズムを改善するために、またはそれに代わるものとして、新しいエレメント抽出アルゴリズム、エレメント結合アルゴリズム及び推論アルゴリズムを用いることができる。
【００３５】
上記コンポーネントはそれぞれ、例えば、興味ある疾患のような対象となるドメインに関する詳細な知識を使用する。このドメイン知識ベース（３３０）には２つの形態がある。ドメイン知識ベースは、システムの入力として、あるいはシステムが理解できる情報を発生するプログラムとして符号化することができる。システムの現在の形態へ入力されるドメイン知識ベース（３３０）の部分は、データから学習することも可能である。
【００３６】
データソースをマイニングするためのドメイン特定知識は、組織に特有のドメイン知識を含むことがある。例えば、これは、特定の病院で得られるデータ、病院における文書構造、病院のポリシー、病院のガイドライン、病院の種類に関する情報を含むことができる。
【００３７】
ドメイン特定知識はまた、疾患に特有のドメイン知識を含むことがある。疾患に特有のドメイン知識としては、疾患のリスクに影響を与える種々のファクター、疾患経過情報、合併症情報、疾患に関する結果及び変量、疾患に関する測定値及び医学的団体により確立されたポリシー及びガイドラインが含まれる。
【００３８】
上述したように、抽出コンポーネント（３５２）は、ＣＰＲ（３１０）から情報を抽出して、ある時点またはある期間に関するその患者についての確率論的表明（エレメント）を作成する。このプロセスは、ドメイン知識ベース（３３０）に含まれるドメイン知識のガイダンスにより実行される。抽出に必要なドメイン知識は、一般的に、各ソースに特有である。
【００３９】
テキストソースからの抽出はフレーズを見つけ出すことにより行えるが、それには、興味のあるフレーズと、それから導き出すことのできる推論とを特定するルールのリストが必要である。例えば、医師のメモに「肝臓に転移性がんの証拠がある」という一文がある場合、この文章から患者にがんがあることを推論するためには、システムに「転移性がん」というフレーズを探索させ、それが見つかれば患者にがんがあると高い確信度で表明する（この実施例では、名前が「がん」で、値が「真」で、確信度が「０．９」のエレメントを発生することになる）ルールが必要である。
【００４０】
データソースは、構造化された情報と構造化されていない情報とを含む。構造化情報は、適宜、標準化された単位に変換可能である。非構造化情報は、ＡＳＣＩＩテキストストリング、ＤＩＣＯＭ（医学におけるデジタル画像形成及び通信）フォーマットの画像情報、及びドメイン知識に基づき区分されたテキスト文書を含むことがある。不正確かまたは所在の明確でない可能性のある情報はメモに取ると、アクションをとることができる。例えば、マイニングされる情報は、訂正済みＩＣＤ−９診断コードを含む訂正済み情報を含む。
【００４１】
データベースソースからの抽出はそのソースの表の照会により行えるが、この場合、ドメイン知識はデータベースの何れのフィールドにいかなる情報が存在するかを符号化する必要がある。一方、抽出プロセスはそのデータベースに含まれる情報の複雑な機能を計算するが、その場合、ドメイン知識は出力がシステムの残りの部分へ送られるこの計算を実行するプログラムの形で提供される。
【００４２】
画像、波形などからの抽出は、システムの画像処理または特徴部分抽出プログラムにより行うことができる。
【００４３】
結合は、同一のまたは異なるソースからの矛盾の可能性のある表明から、所与の時点において各変量の統合された視点を提供するプロセスである。本発明の種々の実施例において、これは、エレメントにより表される変量の統計（事前確率）に関するドメイン知識により実行される。
【００４４】
推論は、患者について得られる全てのファクトイドに基づき、疾患の状態、治療プロトコル、検査室の検査などを通して患者の経過の複合的視点を提供するプロセスである。本質的に、患者の現在の状態は、以前の状態及び新しい複合的観察により影響を受ける可能性がある。
【００４５】
このプロセスにとって必要なドメイン知識は、患者の個体群全体にわたる興味ある疾患の一般的な発生パターンと、患者の疾患と観察されるであろう変量（検査室の検査結果、医師のメモなど）との間の関係とを記述する統計モデルである。ファクトイドに含まれる情報及びドメイン知識との間で一貫性が最もあると考えられる患者概要が生成される。
【００４６】
例えば、観察の結果、がん患者は化学療法を受けているががんの成長が認められないようであるが、一方、ドメイン知識によると、化学療法は患者にがんがある時に限り施されるものである場合、システムは、（１）患者にはがんがなく、化学療法を受けていない（即ち、観察は恐らく不正確である）、または、（２）患者にがんがあり、化学療法を受けている（患者にがんがないという最初の推論は誤りである）の何れかであると、他の全ての情報を与えられた場合にこれらの命題のうちの何れの可能性が高いかに応じて判断する。実際、（１）及び（２）の両方の結論が考えられるが、それらの確率には差がある。
【００４７】
別の例として、「患者に転移性がんがある」という一文が医師のメモにあるという状況を考えると、その説明文から、＜がん＝真（確率＝０．９）＞という結論になる。これは、＜がん＝真（確率＝０．９）、がん＝未知（確率＝０．１）＞という表明と等価である）。
【００４８】
そこで、さらに、＜がん＝真（確率＝０．３５）、がん＝偽（確率＝０．６５）＞（例えば、患者の３５％にがんがある）という基本的な確率が存在すると仮定する。その場合、この表明をがんの基本確率と結合すると、例えば、＜がん＝真（確率＝０．９３）、がん＝偽（確率＝０．０７）＞という表明が得られる。
【００４９】
同様に、以下に示すように矛盾する証拠があると仮定する。
１．＜がん＝真（確率＝０．９）、がん＝未知（確率＝０．１）＞、
２．＜がん＝偽（確率＝０．７）、がん＝未知（確率＝０．３）＞、
３．＜がん＝真（確率＝０．１）、がん＝未知（確率＝０．９）＞、及び
４．＜がん＝偽（確率＝０．４）、がん＝未知（確率＝０．６）＞。
【００５０】
この場合、これらのエレメントをがんの基本確率＜がん＝真（確率＝０．３５）、がん＝偽（確率＝０．６５）＞と結合すると、例えば、＜がん＝真（確率＝０．６７）、がん＝偽（確率＝０．３３）＞という結論がでるであろう。
【００５１】
本発明は、通常は、多数のデータソースにアクセスし、所在の明確でなく、不正確でそして／または首尾一貫しない情報を扱わなければならないということを理解されない。一例として、患者に糖尿病があるか否かを判断するにあたり、以下の情報を抽出する必要があるかもしれない：
（ａ）糖尿病に関連する二次的診断のＩＣＤ−９請求書作成コード、
（ｂ）糖尿病治療に関連して患者に投与される薬（インシュリン）、
（ｃ）糖尿病と診断される患者の検査値（例えば、逐次的な２つの血糖値が２５０ｍｇ／ｄ以上）、
（ｄ）医師が、Ｈ＆Ｐあるいは退院メモ（フリーテキスト）にその患者が糖尿病であると言っている、
（ｅ）患者の処置（例えば、足の検査）が糖尿病に関連がある。
【００５２】
観察の結果、患者が糖尿病である（または、より一般的に、何らかの疾患／容態である）ことを可変の確信度で支持できる、多数の独立した情報ソースが存在することがわかるであろう。これら全てが存在しないかも知れず、実際には、それらが互いに矛盾する場合がある。確率論に基く観察結果は、可変の確信度で導き出すことができる。その後、これらの観察結果（例えば、請求書作成コード、薬剤、検査室による検査などについての）を確率論に基づき組み合わせると、糖尿病の最終的な確率が得られるであろう。患者記録には糖尿病とは矛盾する情報が存在する可能性があることに注意されたい。例えば、患者が、ストレスを発生させる何らかの経験（例えば、手術）をするが、血糖値が上昇しない場合がある。
【００５３】
上記の例は、例示の目的に限られ、限定を意図しないことを理解されたい。エレメントを結合する実際の態様は、対象となる特定のドメインと共にシステムのユーザーのニーズにより異なる。さらに、上記の説明は患者を中心に考えたアプローチに関するものであるが、実際には多数の患者を同時に取り扱うように拡張されるかもしれないことを理解されたい。さらに、本発明の思想及び範囲から逸脱することなく、任意または全ての段階（即ち、抽出、結合、推論）について学習プロセスをドメイン知識ベース（３３０）に導入できることを理解されたい。
【００５４】
システムは、任意のインターバル、定期的インターバルまたはオンラインモードで作動可能である。これらのインターバルで作動させると、データソースはシステム作動時にマイニングを受ける。オンラインモードでは、データソースは間断なくマイニングを受ける。
【００５５】
データマイナーは、インターネットにより作動可能である。生成された構造化臨床情報はまた、インターネットによってアクセス可能である。
【００５６】
さらに、データマイナーはサービスとして作動してもよい。例えば、幾つかの病院がそのサービスに参加して彼らの患者情報をマイニングしてもらい、この情報をサービス提供者が保有するデータウェアハウスに蓄積してもよい。サービスは、第三者のサービス提供者（即ち、病院との提携関係のないエンティティ）により実施してもよい。
【００５７】
構造化ＣＰＲ（３８０）は、患者情報を入力されると、個々の患者に関する、そして患者の多種多様な切り口についての幾つかの質問への回答に適した形になる。
【００５８】
以下において、シーメンス・コーポレイションの子会社であるシーメンス・コーポレイト  リサーチ（ＳＣＲ）により開発された革新的なデータマイニングシステムであるＲＥＭＩＮＤ(Reliable Extraction and Meaningful Inference from Non-Structured Data)について説明する。ＲＥＭＩＮＤは本発明の実施例に基づくものである。
【００５９】
最初に、ＲＥＭＩＮＤが推論を行う思想を説明するアナロジーを提供する。
【００６０】
がんについてかなりの知識を有するフランス人医学生にがん患者のＣＰＲが与えられる。ＣＰＲは、タイプ打ちされた英語の口述と薬局データとを含んでいる。医学生の仕事は、何れの患者に再発があるかを分類し、もしあれば、いつ再発したかをチェックすることである。残念ながら、彼は英語に堪能ではないが、重要な医学的用語と幾つかの薬剤の名前を知っている。しかしながら、彼は口述中に転移のようないくつかの重要な用語が存在することだけに頼ることができない。その理由は、医師には否定的な言述が多い（「患者には転移の証拠はない」）からである。その医学生はいかにして彼の仕事につき最善を尽くすであろう。
【００６１】
医学生は、ただ１つの証拠を信頼せず、ＣＰＲから関連性のある全ての証拠を収集し、それを結合して見解の相違を調和させることができる。かれは、がん治療についての彼の知識を利用できる。例えば、患者が肝臓を切除したことがある事実に基づき、患者には（恐らく）以前に再発があったと結論することができる。
【００６２】
問題の定義
Ｓを、システムの状態を表すΣの値をとる連続時間ランダムプロセスと仮定する。Ｔ＝｛ｔ1、ｔ2、．．．ｔｎ｝（この式では、ｔi＜ｔi+1）を、Ｓを推論する必要がある時、ｎ回とする。Ｓiを
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の時点におけるＳのサンプルとする。Ｖを、Ｓに依存する変量の集合とする。Ｏを全ての変量、
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に対する全ての（確率論的）観察結果の集合とする。Ｏiを
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に「割り当てられた」全ての観察結果の集合、即ち、この時間ステップｔiについて関連性のある変量、
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についての全ての観察結果の集合とする。同様に、Ｏji（ｖ）をｔiに割り当てられた変量ｖのｊ番目の観察結果とする。ｓｅｑ＝＜Ｓ1、Ｓ2、．．．Ｓn＞をΣnのランダム変量とする。即ち、ｓｅｑを実現する度に、それはＴにわたる状態シーケンスである。目標は、可能性が最大の状態シーケンス、ｓｅｑMAP（ｓｅｑの事後予測の最大値）を予想することである。
【００６３】
ＲＥＭＩＮＤは、確率的観察結果と呼ぶ均一なフォーマットの各データソースから情報ｏiを抽出する。各ｏiは、データソースの単片情報から（例えば、文章のフレーズまたはデータベースの表の一列から）引き出されるため、固有の信頼性がないものと仮定する。観察結果｛「再発」、「１２／１７／０１」、＜Ｔ＝０．１、Ｆ＝０．０＞｝は、ブール変数「再発」が「再発」がとることのできる全ての可能な値にわたって関連分布を有することを述べている。これらの確率は増加して１．０になる必要はない。残り（ここでは、０．９）が未知に割り当てられ、先験的分布（時間依存性を有する）に基づきＴ／Ｆにわたって平滑化される。
【００６４】
構造化データからの抽出：ＲＥＭＩＮＤは、全てのデータベースとＪＤＢＣ（リレーショナルデータベースへのＪａｖａの組み込まれたインターフェイス）を介して通信する。照会（例えば、投与された薬の検索）の実行は、確率的観察結果として表される。
【００６５】
フリーテキストからの抽出：ＲＥＭＩＮＤは、文書のヘッダー／フッターを取り去ってフリーテキストをトークン化する。トークンストリームからの情報は、コンピュータ言語学では実現が容易な方法であるフレーズを見つけ出す方法により抽出される。フレーズを見つけ出す方法は見かけと同じほど簡単である。フレーズを見つけ出すルールは、単一の文章内で適用される。このルール
[転移  ＆  悪性] → ｛「再発」、＜ｔ＝０．５＞｝
は、ルールに２つのワード（実際は別名）が１つの文章内で見つかると、再発についての確率的観察結果を生成する必要があることを述べている。ＲＥＭＩＮＤはまた、既存の観察結果における確率を修正する「否定」及び「不正確」を検知する複合ルールを有する。
【００６６】
我々の興味がある主要な点は、対象となる時間Ｔにわたってその患者に何が起こるかを予想することである。ＭＡＰ状態シーケンスの予想は２つのステップにおいて可能であり、第１のステップは固定された事点における観察結果の結合であり、第２のステップは時間にわたるこれらの推論の伝ぱんである。
【００６７】
平滑化されたｏiはそれぞれ、抽出される小さなコンテキストが与えられた場合の変量の事後確率の形をしている。単一時間ｔiの変量についての全ての観察結果Ｏji（ｖ）を、ベイズの定理を用いて結合することにより単純な形の１つの表明にする。各
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では、ＳiとＶとの関係はベイズのネットワークを用いてモデル化する。状態プロセスはマルコフとしてモデル化され、状態は観察する全ての変量について（直接的または間接的に）原因となるため、以下の式が得られる。
【００６８】
この式は、全ての観察を考慮した場合のｓｅｑ（時間にわたる状態プロセスのサンプルの任意のシーケンス）の事後確率を、各時点の観察を考慮した場合のその状態の事後確率であるＰ（Ｓi｜Ｏi）（時間的に小域的）と接続する。本質的に、各状態サンプルＳiを次のサンプルＳi＋1の原因としてモデル化することにより、時間的に小域的なベイズのネットワークを一緒につなぐ。
【００６９】
本発明の実施例を添付図面を参照して説明したが、本発明はそれらの実施例に限定されず、本発明の範囲または思想から逸脱することなく当業者により他の実施例または変形例が想到されることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の実施例に使用されるコンピュータ処理システムのブロック図である。
【図２】コンピュータ化された患者記録（ＣＰＲ）の一例である。
【図３】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フレームワークの一例である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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