(57)【要約】【課題】患者からの医療記録の組においてイベントのシーケンスを発見する装置等を提供する。【解決手段】装置において、シーケンスは病状のエピソードを形成する。装置は、公にされている臨床ガイドラインをパースし、状態遷移モデルとして病状の複数の状態間の遷移の確率を得る状態遷移学習部と、所見モデルとしてドメイン知識から病状の典型的な所見を抽出し、特定の状態についての特定の所見の確率を計算し、状態遷移モデル及び所見モデルを含む総体的なエピソードモデルにおいて確率をセーブする臨床所見学習部と、総体的なエピソードモデル及び医療記録の組を使用してイベントのシーケンスを発見し、イベントのシーケンスを病状のエピソードにグループ化し、病状を見掛け上類似した病状又は併存疾患と区別するエピソードグループ化部とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者からの医療記録の組においてイベントのシーケンスを発見する装置であって、前記シーケンスは病状のエピソードを形成する、前記装置において、
公にされている臨床ガイドラインをパースし、状態遷移モデルとして病状の複数の状態間の遷移の確率を得る状態遷移学習部と、
所見モデルとしてドメイン知識から前記病状の典型的な所見を抽出し、特定の状態についての特定の所見の確率を計算し、前記状態遷移モデル及び前記所見モデルを含む総体的なエピソードモデルにおいて前記確率をセーブする臨床所見学習部と、
前記総体的なエピソードモデル及び前記医療記録の組を使用してイベントのシーケンスを発見し、該イベントのシーケンスを前記病状のエピソードにグループ化し、前記病状を見掛け上類似した病状又は併存疾患と区別するエピソードグループ化部と
を有する装置。
【請求項２】
前記エピソードグループ化部は、エピソードにグループ化されるよう前記医療記録の組においてイベントのサブセットとしてシーケンスを発見し、残りのイベントを前記病状の部分でないとして除外する、
請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記状態遷移学習部は、インターネット検索結果から、望ましくは、１つ以上のオンラインの医療パブリケーションに限定されているインターネット検索結果から、状態間の遷移の確率を導出する、
請求項１又は２に記載の装置。
【請求項４】
前記臨床所見学習部は、前記状態遷移モデルにおける特定の状態についての特定の所見の確率を計算する、
請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の装置。
【請求項５】
前記臨床所見学習部は、前記状態遷移モデルにおける特定の状態についての特定の所見の確率を計算するためにトレーニングデータセットを使用する、
請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記臨床所見学習部は、特定の状態についての特定の所見の確率を、公衆データにおける当該所見及び当該状態の共起を用いて計算する、
請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の装置。
【請求項７】
前記総体的なエピソードモデルは、１つ以上の病状の夫々について、当該病状についての前記所見モデルにおける所見とその病状についての前記状態遷移モデルにおける状態との間のリンクと、該リンクに関連する確率とを含む、
請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載の装置。
【請求項８】
前記総体的なエピソードモデルは、リークタームへのリンクと、該リンクに関連する確率とを更に含み、前記リークタームは、前記病状についての前記状態遷移モデルにおけるいずれの状態とも無関係である所見が観測される状況に対応する、
請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載の装置。
【請求項９】
前記エピソードグループ化部は、前記医療記録の組におけるイベントのシーケンスを前記総体的なエピソードモデルと照合し、イベントのシーケンスと前記総体的なエピソードモデルとの間の最良の一致を検出する、
請求項１乃至８のうちいずれか一項に記載の装置。
【請求項１０】
前記エピソードグループ化部は、空集合及び／又は閾値を下回るイベントの数を含むあらゆる集合を除いて、前記医療記録の組におけるイベントのシーケンスのべき集合を前記総体的なエピソードと照合する、
請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記エピソードグループ化部は、前記患者の医療記録における所与の初期状態、前記状態遷移モデル、及び前記イベントのシーケンスに対応する前記総体的なエピソードモデルにおける観測可能な医療所見の確率に基づき、夫々のシーケンスについて前記医療記録の組において前記イベントのシーケンスに到達する確率を計算することによって、イベントのシーケンスを前記総体的なエピソードモデルと照合する、
請求項９又は１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記エピソードグループ化部は、イベントのシーケンスがエピソードにグループ化されると、残りのイベントのシーケンスを他の総体的なエピソードモデルと照合して、さもなくば同じ病状の部分として分類されていた１つ以上の併存疾患に基づき他の病状を特定することによって、前記医療記録の組における残りのイベントを処理する、
請求項１乃至１１のうちいずれか一項に記載の装置。
【請求項１３】
患者からの医療記録の組においてイベントのシーケンスを発見する、コンピュータによって実施される方法であって、前記シーケンスは病状のエピソードを形成する、前記方法において、
公にされている臨床ガイドラインをパースし、状態遷移モデルとして病状の複数の状態間の遷移の確率を得、
所見モデルとしてドメイン知識から前記病状の典型的な所見を抽出し、
特定の状態についての特定の所見の確率を計算し、
前記状態遷移モデル及び前記所見モデルを含む総体的なエピソードモデルにおいて前記確率をセーブし、
前記総体的なエピソードモデル及び前記医療記録の組を使用してイベントのシーケンスを発見し、該イベントのシーケンスを前記病状のエピソードにグループ化し、前記病状を見掛け上類似した病状又は併存疾患と区別する
ことを有する方法。
【請求項１４】
コンピュータ装置で実行される場合に、患者からの医療記録の組においてイベントのシーケンスを発見する方法を実施するコンピュータプログラムであって、前記シーケンスは病状のエピソードを形成する、前記コンピュータプログラムにおいて、
前記方法は、
公にされている臨床ガイドラインをパースし、状態遷移モデルとして病状の複数の状態間の遷移の確率を得、
所見モデルとしてドメイン知識から前記病状の典型的な所見を抽出し、
特定の状態についての特定の所見の確率を計算し、
前記状態遷移モデル及び前記所見モデルを含む総体的なエピソードモデルにおいて前記確率をセーブし、
前記総体的なエピソードモデル及び前記医療記録の組を使用してイベントのシーケンスを発見し、該イベントのシーケンスを前記病状のエピソードにグループ化し、前記病状を見掛け上類似した病状又は併存疾患と区別する
ことを有する、コンピュータプログラム。
【請求項１５】
病状のエピソードを動的に発見する方法であって、
病状の状態間の遷移の確率の状態遷移モデルを生成し、
ドメイン知識からの前記病状の典型的な所見から所見モデルを生成し、
特定の状態についての特定の所見の確率を決定し、
前記確率、前記状態遷移モデル及び前記所見モデルからエピソードモデルを生成し、
前記エピソードモデル及び医療記録の組を用いてイベントのシーケンスを決定し、該イベントのシーケンスを前記病状の前記エピソードにグループ化して、前記病状を見掛け上類似した病状及び併存疾患のうちの１つと区別する
ことを有する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、機械学習法を適用することによって、病気又は他の病状のエピソードを検出するシステム及び方法に関係がある。それは、ヘルスケアプロファイリング、ヘルスケアモニタリング及び改善の分野において、更には、治療の選択の助けとして、応用される。
【背景技術】
【０００２】
特定の病状の始まりに、患者（又は被験者）は、いくつかの症状を示し、種々の治療により別々に又は連帯的に治療され得る。また、いくつかの病状は、連帯的に患者に作用し得る。これは併存疾患（co-morbidity）として知られている。本明細書において、病気／病状エピソードは、その病気／病状の実例に関連する如何なる観測可能な症状、採算の取れる調査方法、治療、及び投薬も含むものとして定義される。
【０００３】
例えば、典型的な麻疹エピソードは、次の状態：感染、潜伏、非特異的な／軽度の期間、急性期、回復、及び感染期間から成り得る。異なる段階で、患者は異なる症状及び徴候を示し得る。患者は、高熱、咳、頭痛、及び発疹に見舞われ得る。患者は、血液検査及び胸部Ｘ線を受け得る。深刻な麻疹は、患者とヘルスケアシステムとのインタラクションの間に対処される必要がある他の症状及び徴候を示す合併症を有し得る。それらは全て、より良いヘルスケア統計／プロファイリング、改善された治療、及び更には非医学的な改善（例えば、医療保険の下でのより良い支払い管理）を可能にするよう、１つのエピソードにグループ化される必要がある。また、長期の病状は急性発症（acute  episode）を有し得る。例えば、双極性障害（bipolar  disorder）は躁病（mania）エピソードを有し得る。その期間中に、全てのインタラクションは、より良い患者ケアのために、適切に分類されるべきである。
【０００４】
１つの特定のエピソード内で患者を治療するとき、病気は、１つの病状（特定の症状を伴う。）から他の病状（別の症状を伴う。）へ進行する。例えば、肺感染症（chest-infection）のエピソードは、高熱から始まって、持続性の咳へ移り、喘息症状へ移り、完全回復又はＬＴＣ喘息へ移り得る。それらは、病気の特定の実例の異なる状態であり、異なった医療方策を必要とし得る。
【０００５】
特定の病気のエピソード（例えば、エピソードの開始及び終了並びに／又はそのエピソードに起因するイベント）を検出することは、ヘルスケア全般において、特に、医療保険業界において重要である。その理由は次の通りである：
１．医療分野において対象を絞り込んだ研究を行うために、合併している疾患を区別することは有用である。そのような疾患は、その場合に、データ“汚染”を回避するよう別々に調べられ得る。
２．特定の病状は、それまでの病状の治療によって引き起こされる可能性がある。また、長期の病状の変動を理解することも同様に重要である。従って、異なるエピソードを明らかに定義し分離することが必要である。
３．（例えば、同じエピソードの）医療請求は、通常は、単一の保険支払いのためにまとめられる。これはまた、公共予算が注意深く検討及び定義される必要がある、無拠出のヘルスケア福祉を提供する国（例えば、英国）に当てはまる。
【０００６】
エピソードの定義又はエピソードのグループ化は、些細なタスクではない。今までは、主要な解決法は専門家の意見に基づいてきた。このアプローチは、しかしながら、しばしば誤りがちである。
１．専門家の意見は、“通常”の病状に基づく値の範囲しか提供しない。そのような通常範囲の境界から外れる場合について、エピソード定義は困難である。
２．人の状態は、個人ごとに、更には、同じ個人であっても時間ごとに異なる。“通常”の範囲は、全ての個人間及び個人内の変化をカバーすることができない。
【発明の概要】
【０００７】
本発明者は、現在の実務の効率の悪さがエピソードのグループ化のための動的なアプローチを必要としている、という認識に達した。
【０００８】
本発明の第１の態様の実施形態に従って、患者からの医療記録の組においてイベントのシーケンスを発見する装置であって、前記シーケンスは病状のエピソードを形成する、前記装置において、
公にされている臨床ガイドラインをパースし、状態遷移モデルとして病状の複数の状態間の遷移の確率を得る状態遷移学習部と、
所見モデルとしてドメイン知識から前記病状の典型的な所見を抽出し、特定の状態についての特定の所見の確率を計算し、前記状態遷移モデル及び前記所見モデルを含む総体的なエピソードモデルにおいて前記確率をセーブする臨床所見学習部と、
前記総体的なエピソードモデル及び前記医療記録の組を使用してイベントのシーケンスを発見し、該イベントのシーケンスを前記病状のエピソードにグループ化し、前記病状を見掛け上類似した病状若しくは併存疾患又はその両方と区別するエピソードグループ化部と
を有する装置が提供される。
【０００９】
それらの特徴は、専門家を必ずしも必要とすることなしに、公に利用可能である種々の知識源を使用することによって、エピソードの発見を可能にする。それらは、特定の病状に関連するイベントのシーケンスを他のイベントから分離すること、よって、類似し得る他の病状から、及び同時に起こるが別の原因による他の症状（併存疾患）から区別すること、を可能にする。同じ特徴は更に、病状の予備的な識別も可能にし得る。これは、エピソード（又はいくつかの候補エピソード）との照合が行われると、その病状に特有の病気の発症の経過を絞り込むことが可能であるからである。
【００１０】
エピソードは、特定の疾病（illness）（本願では、病状（medical  condition）又は病気（disease）と同義語として且つ同義的に使用される。）の１回の（有意味な）発生／実例である。それは、より長い連続した出来事の一度の発生であることができる。エピソードは、通常は、特定の関連する症状及び徴候の開始から症状及び徴候の消滅までの症状及び徴候のグループとして定義される。夫々のエピソードは複数の状態を有することができる。通常、“単純な（naive）”エピソードグループ化部又は簡単なエピソードグループ化部は、患者とヘルスケアシステムとの間の最初のインタラクションから、患者がその病状について死亡するか又は退院するまで、エピソードを定義するよう、データを分ける。
【００１１】
本明細書で以降更に詳細に説明される、本発明の実施形態に従うエピソードグループ化部の目的は、どの所見（例えば、症状／徴候、治療及び薬）が特定の病気の１つのエピソードに属するかを識別することであることができる。これは、診断支援、解析、保険及び品質保証のために重要な情報であり得る。
【００１２】
語「所見（finding(s)）」又は「観察（observation(s)）」は、観測可能な患者インタラクションを指すために使用され、事実上医療所見である。従って、その語は、ヘルスケア施術者によって知られている不快感（complaints）、症状及び診断とともに、医学的介入及び投薬を含むことができる。
【００１３】
イベントは、特定の患者記録に由来し、以降で更に詳細に記載されるように、例えば、学習されたモデルに従って、グループ化又は分類されるべきである。（個人の医療記録における“イベント”は、病気の経過において重要な意味を有し得る観測可能な医学的結果又は医学的介入である。）故に、要するに、イベントは、所見の文書化された個々のインスタンスである。所見は、一般モデルを指す。
【００１４】
前記エピソードグループ化部は、エピソードにグループ化され得る前記医療記録の組におけるイベントのサブセットとしてシーケンスを発見し、残りのイベントを前記病状の部分でないとして除外することができる。これは、併存疾患の分離を可能にする。
【００１５】
前記状態遷移学習部は、インターネット検索結果から状態間の遷移の確率を導出するよう構成され得る。これは、インターネット検索結果（及び、例えば、検索結果における状態の共起）を使用することであってよい。インターネット検索結果は、より良い精度を与えるよう、１つ以上のオンラインの医療パブリケーションに限定され得る。
【００１６】
前記臨床所見学習部は、前記状態遷移モデルにおける特定の状態についての特定の所見の確率を、望ましくは、トレーニングデータセット、例えば、問題となっている病状についての患者の記録の組、を使用して、計算することができる。このようにして、ドメイン知識からの、例えば、オンラインの医療プロトコル及びガイドラインからの、夫々の所見は、夫々の状態における所見の存在に基づき、状態遷移モデルにおける状態へマッピングされる。当然、所見が医療記録における特定の状態において現れない（すなわち、レベルが閾値を下回る）場合には、確率はゼロに設定され得、所見と状態との間には事実上リンクは存在しない。
【００１７】
よって、前記臨床所見学習部は、特定の状態についての特定の所見の確率を、公衆データにおける当該所見及び当該状態の共起を用いて計算することができる。
【００１８】
前記総体的なエピソードモデルは、１つ以上の病状の夫々について、当該病状についての前記所見モデルにおける所見とその病状についての前記状態遷移モデルにおける状態との間のリンクと、該リンクに関連する確率とを含むことができる。望ましくは、モデルは、広範な病状をカバーし、それらの夫々について別々の個別的なリンクされた状態遷移及び所見モデルを保持する。
【００１９】
前記総体的なエピソードモデルは、リークターム（leak  term）へのリンクと、該リンクに関連する確率とを更に含む。ここで、前記リークタームは、前記病状についての前記状態遷移モデルにおけるいずれの状態とも無関係である所見が観測される状況に対応する。
【００２０】
前記エピソードグループ化部は、前記医療記録の組におけるイベントのシーケンスを前記総体的なエピソードモデルと照合し、イベントのシーケンスと前記総体的なエピソードモデルとの間の最良の一致を検出することができる。
【００２１】
例えば、前記エピソードグループ化部は、空集合及び／又は閾値を下回るイベントの数を含むあらゆる集合を除いて、前記医療記録の組におけるイベントのシーケンスのべき集合（powerset）を前記総体的なエピソードと照合する。イベントはべき集合において正確な順序で保持されることが重要であるが、時間ラインにおけるイベントは除外される（例えば、他の病状のエピソードにおいて後に含まれる）。閾値は２つのイベントであってよく、それにより、１回のイベントの“シーケンス”は、エピソードとの照合ために評価されない。シーケンスの様々な部分集合は、如何なる順序でも、例えば、ランダムな順序で又は完全に／部分的に並行して、評価され得る。
【００２２】
前記エピソードグループ化部は、前記患者の医療記録における所与の初期状態、前記状態遷移モデル、及び前記イベントのシーケンスに対応する前記総体的なエピソードモデルにおける観測可能な医療所見の確率に基づき、夫々のシーケンスについて前記医療記録の組において前記イベントのシーケンスに到達する確率を計算することによって、イベントのシーケンスを前記総体的なエピソードモデルと照合してよい。
【００２３】
前記エピソードグループ化部は、イベントのシーケンスがエピソードにグループ化されると、残りのイベントのシーケンスを他の総体的なエピソードモデルと照合して、さもなくば同じ病状の部分として分類されていた１つ以上の併存疾患に基づき他の病状を特定することによって、前記医療記録の組における残りのイベントを処理してよい。
【００２４】
本発明の第２の態様の実施形態に従って、患者からの医療記録の組においてイベントのシーケンスを発見する方法であって、前記シーケンスは病状のエピソードを形成する、前記方法において、
公にされている臨床ガイドラインをパースし、状態遷移モデルとして病状の複数の状態間の遷移の確率を得、
所見モデルとしてドメイン知識から前記病状の典型的な所見を抽出し、
特定の状態についての特定の所見の確率を計算し、
前記状態遷移モデル及び前記所見モデルを含む総体的なエピソードモデルにおいて前記確率をセーブし、
前記総体的なエピソードモデル及び前記医療記録の組を使用してイベントのシーケンスを発見し、該イベントのシーケンスを前記病状のエピソードにグループ化し、前記病状を見掛け上類似した病状又は併存疾患と区別する
ことを有する方法が提供される。
【００２５】
本発明の第３の態様の実施形態に従って、コンピュータ装置で実行される場合に、患者からの医療記録の組においてイベントのシーケンスを発見する方法を実施するコンピュータプログラムであって、前記シーケンスは病状のエピソードを形成する、前記コンピュータプログラムにおいて、前記方法は、
公にされている臨床ガイドラインをパースし、状態遷移モデルとして病状の複数の状態間の遷移の確率を得、
所見モデルとしてドメイン知識から前記病状の典型的な所見を抽出し、
特定の状態についての特定の所見の確率を計算し、
前記状態遷移モデル及び前記所見モデルを含む総体的なエピソードモデルにおいて前記確率をセーブし、
前記総体的なエピソードモデル及び前記医療記録の組を使用してイベントのシーケンスを発見し、該イベントのシーケンスを前記病状のエピソードにグループ化し、前記病状を見掛け上類似した病状又は併存疾患と区別する
ことを有する、コンピュータプログラムが提供される。
【００２６】
本発明の好適な実施形態に従う方法又はコンピュータプログラムは、特定のハードウェアへの制限なしに、装置の態様の如何なる組み合わせも有することができる。更なる実施形態に従う方法又はコンピュータプログラムは、それらがプロセッシング及びメモリ機能を必要とする点で、コンピュータにより実施されるものとして記載され得る。
【００２７】
好適な実施形態に従う装置は、特定の機能を実施するよう構成又は配置されるか、あるいは、単にそのような特定の機能を実施するものとして、記載されてよい。この構成又は配置は、ハードウェア若しくはミドルウェア又は何らかの他の適切なシステムの使用によってよい。好適な実施形態において、構成又は配置はソフトウェアによる。
【００２８】
よって、１つの態様に従って、少なくとも１つのコンピュータにロードされる場合に、該コンピュータを、前述の装置の定義又はそれらのあらゆる組み合わせのうちのいずれかに従う装置となるよう構成するプログラムが提供される。
【００２９】
更なる態様に従って、少なくとも１つのコンピュータにロードされる場合に、該少なくとも１つのコンピュータを、前述の方法の定義又はそれらのあらゆる組み合わせのうちのいずれかに従う方法ステップを実施するよう構成するプログラムが提供される。
【００３０】
一般に、コンピュータは、定義される機能を提供するよう構成又は配置されるものとして挙げられている要素を有してよい。例えば、このコンピュータは、メモリ、プロセッシング、及びネットワークインターフェイスを含んでよい。
【００３１】
本発明は、デジタル電子回路において、あるいは、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせにおいて、実装され得る。本発明は、１つ以上のハードウェアモジュールによる実行のために又はその動作を制御するために、コンピュータプログラム又はコンピュータプログラム製品、すなわち、一時的な情報担体において、例えば、マシン読み出し可能な記憶デバイスにおいて、又は伝播信号において有形に具現化されるコンピュータプログラムとして、実装され得る。
【００３２】
コンピュータプログラムは、スタンドアローンのプログラム、コンピュータプログラム部分、又は１つよりも多いコンピュータプログラムの形を取ることができ、コンパイルされた又は解釈された言語を含む如何なる形態のプログラミング言語においても記述され得る。そして、それは、スタンドアローンのプログラムとして、あるいは、モジュール、コンポーネント、サブルーチン、又はデータ処理環境での使用に適した他のユニットとしてを含め、如何なる形態でも展開され得る。コンピュータプログラムは、１つのモジュールで、あるいは、１つの場所にあるか又は複数の場所にわたって分配されて通信ネットワークによって相互接続された複数のモジュールで、実行されるよう展開され得る。
【００３３】
本発明の方法ステップは、入力データに対して作用して出力を生成することによって本発明の機能を実施するようコンピュータプログラムを実行する１つ以上のプログラム可能なプロセッサによって実施され得る。本発明の装置は、プログラムされたハードウェアとして、あるいは、例えば、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）又はＡＳＩＣ（Application-Specific  Integrated  Circuit）を含む特別目的の論理回路として、実装され得る。
【００３４】
コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサは、一例として、汎用のマイクロプロセッサ及び特別目的のマイクロプロセッサの両方、並びにあらゆる種類のデジタルコンピュータのいずれか１つ以上のプロセッサを含む。一般に、プロセッサは、リードオンリーメモリ若しくはランダムアクセスメモリ又は両方から命令及びデータを受け取る。コンピュータの必須の要素は、命令及びデータを記憶する１つ以上のメモリデバイスへ結合されて命令を実行するプロセッサである。
【００３５】
本発明は、特定の実施形態に関して記載される。他の実施形態は、続く特許請求の範囲の適用範囲内にある。例えば、本発明のステップは、別の順序で実施されながら、依然として所望の結果を達成することができる。複数のテストスクリプトバージョンは、オブジェクト指向のプログラミング技術を使用せずに一体として編集され呼び出され得る。例えば、スクリプトオブジェクトの要素は、構造化されたデータベース又はファイルシステムにおいて編成され得、スクリプトオブジェクトによって実施されるものとして記載される動作は、テスト制御プログラムによって実施され得る。
【００３６】
本発明の要素は、語「学習部（learner）」、「グループ化部（grouper）」などを用いて記載されている。当業者には明らかなように、そのような機能語及びそれらの相当語句は、空間的には別々であるが、定義されている機能を提供するよう結集するシステムの部分を指し得る。同様に、システムの同じ物理的部分は、定義されている機能のうちの２つ以上を提供し得る。
【００３７】
例えば、別々に定義されている手段は、必要に応じて、同じメモリ及び／又はプロセッサを用いて実装されてよい。
【００３８】
本発明の好ましい特徴は、これより、単なる一例として、添付の図面を参照して記載される。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施形態における主たるシステムコンポーネントのブロック図である。
【図２】一般的な実施形態における方法のフローチャートである。
【図３】状態遷移モデル及び所見モデルから構成される包括的なエピソードモデルの図である。
【図４】具体的なエピソードモデルの図である。
【図５】マスターマシンとスレーブマシンとの間の計算の分配を表す概念図である。
【図６】モデル構成のフローチャートである。
【図７】エピソード発見ステップのフローチャートである。
【図８】発明実施形態の実装のための適切なハードウェアの図である。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
［実施形態］
発明実施形態において、エピソードのグループ化のためのフレームワークが紹介される。それは、とりわけ、次の重要なモジュールから成る：
（病気）状態遷移学習部としての機能を果たす臨床ガイドラインプロセスモデラ及び推論エンジン：このモジュールは、公にされている臨床ガイドラインをパースし、そして、病状又は病気の“典型的”な状態遷移をカバーするプロセスモデルをマイニングすることができる。このモジュールの目的は、異なる段階（状態）間で病気が如何にして変化するかをガイドラインの定義に基づき形式化する病気モデル（又は病気進行モデル）を確立することである。  
臨床所見学習部としての機能を果たす病気所見モデラ：このモジュールは、不快感、症状及び投薬に関して病気の典型的な特徴を抽出する。このモジュールの主たる目的は、病気と症状／徴候と不快感との間の関係を定義及び発見することであるが、それはまた、それらの所見と状態遷移モデルにおける状態との間の関係を見出す。  
エピソードマイニング部又はエピソードグループ化部：このモジュールは、患者記録からイベントを抽出し、所与の病気エピソードの開始及び終了を推測する。このモジュールの目的は、患者記録に加えて前述の２つの知識モデルを取ることであり、そして、同じエピソードに属すると考えられるイベントのシーケンスを出力することである。
【００４１】
これらのモジュール並びにそれらの相互接続及び外部リンクは、以降の項目で詳述される。
【００４２】
［システムコンポーネント］
システム１０の重要なコンポーネントは、図１に表されている：
外部データ源：図１において左側に示されている臨床ガイドラインは、病気の経過及び働きを定義するための、当局による公にされたガイドラインである。検索エンジンは通常のインターネット検索エンジンであり、ドメイン知識（左下）は、ドメイン専門知識のためのレポジトリであり、この場合には、医療所見を含む。それらは全てデータ源であり、装置／システム１０によってアクセスされる。
【００４３】
状態遷移学習部２０は、装置１０の部分であり、臨床ガイドライン及び検索エンジンからのデータを活用して、複数の状態及び異なる状態間の遷移の確率を含む状態遷移モデル３０を構成する。これは、次いで、データストアに記憶される。
【００４４】
臨床所見学習部４０は、病状についての所見を（医療）所見モデル５０に抽出し、所与の状態について特定の所見を観測する確率を計算する。それらの確率の組は、次いで、総体的なエピソードモデル６０にセーブされる。上述されたように、“所見”は、ここでは、モデルに関連する医療データのための一般語として使用され、重要な医学的介入（治療）に加えて、例えば、症状、徴候などのような、全てのタイプの臨床所見を指す。
【００４５】
エピソードグループ化部７０は、病気状態遷移モデル、状態に関連する医療所見の確率モデル、及び患者の医療記録８０の組（例えば、過去の時間窓Ｔにおける。）を取り、１つのエピソードにグループ化されるべき重要な所見（治療／投薬／症状、など）のシーケンスを検出する。
【００４６】
システムは、イベントｅｌ，・・・，ｅｋのグループ化されたシーケンスを出力する。これは、書類上、ユーザに対する画面上、電子メールとして、又は何らかの他の適切な方法においてであってよい。
【００４７】
図２は、方法実施形態のフローチャートである。方法は、ステップＳ１０乃至Ｓ６０を有する。ステップＳ１０で、公にされている臨床ガイドラインがパースされる。ステップＳ２０は、状態間の遷移確率を抽出する。ステップＳ３０は、所見モデルとしてドメイン知識から病状の典型的な所見を抽出する。ステップＳ４０は、特定の状態についての特定の所見の確率を計算し、ステップＳ５０は、状態遷移モデル及び所見モデルを含む総体的なエピソードモデルにおいて確率をセーブする。ステップＳ６０は、総体的なエピソードモデル及び医療記録の組を使用して、エピソードにグループ化され得るイベントのシーケンスを発見する。
【００４８】
図３は、図の上半分の病気状態遷移モデル（リークタームを除く。）と、夫々の状態についての特定の所見の確率を示す上半分へのリンクを含む、下半分の所見モデルとから構成された一般エピソードモデルの図である。表現の簡単のために、関連する確率は示されていない。
【００４９】
上半分の病気モデルは、ガイドラインから定義又は構成された静的モデルである。下半分の所見モデル（及び上半分へのリンク）は、医療所見及び患者と医療システムとの間の他のインタラクションの静的知識を単に指す。
【００５０】
円は、所与の病気の異なる段階を表し、八角形は、観察／所見であり、四角形は、リークタームである。πは、病気の状態又は段階を表すために使用される。
【００５１】
図は、次のコンポーネントを含む：
病気ｄの状態π０ｄ，・・・，πｍｄは、病気の進行軌跡上の時点である。そのような状態は、例えば、病気の検出、診断及び治療における重要且つ実用的な意味を有している。
【００５２】
病気ｄの観察ｏ０ｄ，・・・，ｏｎｄは、その併存疾患の有無によらずに、健康の記録において文書化又は報告され得る医療所見である。これは、医療専門家によって識別された症状及び所見並びに患者からの申し立てを含む。
【００５３】
リークタームは、医療所見が観測され、一方で、遷移状態のどれもその所見に起因し得ない状況に対応するものである。すなわち、これは、前述のモデルにとってトランスペアレントでない（それによって説明されない）未知の状況をカバーするものである。
【００５４】
この実施形態における考えは、そのようなモデルによれば：
１．病気の進行軌跡を反映する状態の遷移
２．状態遷移の確率
３．病気の状態を考慮して医療所見が観測され得る確率
を定量的に定義することが可能であるというものである。
【００５５】
広範囲にわたる病気について知られている前述のパラメータによれば、そのようなモデルに対して患者の医療記録を適合させ、Ｅ（ｄ）＝π０ｄ，・・・，πｍｄによって特徴づけられる１つのエピソードにグループ化され得る患者の治療又は他の所見（彼／彼女の医療記録において文書化されている。）の最も適切なシーケンスを識別することが可能である。ここで、ｄ∈Ｄは病気であり、Ｄは、進行軌跡が知られているか又は既存のデータから学習され得る病気の組である。これは、エピソードを十分に理解するという利点を与える（その場合に、解析／診断／支払い管理のために治療をまとめることが可能である。）。それは、併存疾患の除外を可能にし得る。
【００５６】
図４は、一般的なエピソードの具体的な遷移モデルである。この遷移モデルは、有向グラフとも呼ばれる。ほとんどの場合に、それは非環式であるが、この場合に、我々は循環を認める。すなわち、患者は、何らかのインタラクション（治療又は投薬）の後でさえ、同じ状態に留まる。これは、病気遷移のより良いモデル化のためである。図４に含まれる状態は、感染、潜伏、未特定、軽度、発疹、回復、及び感染可能性である。２、３の観察が発熱及び発疹として含まれている。
【００５７】
［進行軌跡の学習］
病気の状態遷移モデルを最初にモデル化することが重要である。これは、次のソースからデータをマイニングすることによって行われる：
１．公にされている医療プロトコル及びガイドライン。標準の、いつでも入手可能なプロセスマイニングアルゴリズムが適用され得る。プロセスマイニングの入力は、テキスト又は半ば完成した（semi-completed）プロセスモデルであり、出力は、頂点が、病気の進行を定義する重要な症状、重要な治療／投薬、及び併存疾患の開始であるところの、循環を伴った有向グラフである。グラフの辺は、如何にして状態が変化するかを定義するよう方向付けられる。  
２．専門家。プロセスモデルは、必要に応じて専門家によってレビューされ得る。
【００５８】
システムは、病気のエピソードをモデル化することを目標としているので、医療ガイドラインにおいて提示されている全ての情報が使用されるわけはでない。エピソード検出との関連で、有用な情報は、投薬及び治療、併存疾患、検査及び試験、並びに主な症状及び不快感を含む。すなわち、それは、医療専門家によって提供される有料サービスをカバーする。
【００５９】
状態遷移確率は、以下に示されるように、遷移確率行列として表され得る。夫々の行の和は、確率要件を満足するよう１であるべきである。それは、病気が段階１から段階ｊへ移る確率がｓ１ｊであることを意味する。
【数１】
2018049599.tif 000003
【００６０】
前述の状態に対応する行及び列を有する一例において、セル値はｐ１１＝０．２（感染した人々のうちの２０％が、観測可能な症状なしで第１の段階に留まる。）、ｐ１２＝０．６（感染した人々のうちの６０％が、潜伏段階に到達する。）、及びｐ１３＝０．２（感染した人々のうちの２０％が、何らかの非特異的な症状を示す。）であり得る。
【００６１】
遷移確率は、次の２つのアプローチに基づき計算され得る：
１．理想的には、プロセスを学習するときに、１つのプロセスステップから他のステップへ移る確率は、統計的手法を用いて計算され得る。実際に、これは、既存の医療記録の組に基づき計算され得る。  
２．完全な遷移確率が統計的プロセスから又はドメイン専門家から学習又は入手され得ないとき、他のデータ／知識源が使用され得る。
【００６２】
例えば、１つの解決法は、インターネット検索エンジンに基づく確率を活用することによって達成され得る。πが状態（段階）π０，・・・，πｉと接続され、状態（段階）πｊ，・・・，πｋと接続されない場合には、πがπ０に移る確率は、式１：
【数２】
2018049599.tif 000004
として計算される。
【００６３】
これは、πを考慮してπ０の条件付き確率を計算する。右手側は、条件付き確率がπ及びπ０の共起の（co-occurrence）の割合（他の状態も現れる場合を除く。）並びにπとπからの他の“遷移可能な”状態との間のそのような唯一の共起の和である、と読む。
【００６４】
ｈｉｔ（π，π０）は、π及びπ０の共起を一般に指す。
【００６５】
前述の行列に含まれるｐｉｊは、ペアワイズで然るべく計算され得る。
【００６６】
そのような公衆データに基づく確率を求める場合に、より具体的なデータ源又は文書コーパスに探索空間を合わせることが望ましい。例えば、探索は、ＰｕｂＭｅｄ（医療、看護、歯科、獣医、ヘルスケア、及び臨床前サイエンスの学術論文に対する索引引用及び抜粋のＮＭＬ（National  Library  of  Medicine）データベースであるＭＥＤＬＩＮＥへの自由なアクセスを提供するアメリカ国立医学図書館（ＮＭＬ）のサービス。なお、ＭＥＤＬＩＮＥには、更なる選択されたライフサイエンス機関誌は含まれない。）のような医療パブリケーションドメインにのみ制限され得る。
【００６７】
遷移確率行列において、１つの行の値は、適切な確率特性を確かにするよう和が１に等しいように、増減され（値が異なるソースから得られる場合。）、正規化されるべきである。
【００６８】
［医療所見の確率モデルの入手］
病気の段階と観察との間の関係は、２部Ｎｏｉｓｙ−ｏｒベイジアンネットワーク（Bayesian  network）（確率を含む辺によって変数がリンクされる有向非環式グラフ：グラフは、更なる確率を導出するために使用され得る。）を用いてモデル化される。ここで、病気の状態及び観察の両方がバイナリ変数として存在する。このモデルにおいて、病気の状態は辛うじて独立しており、病気の状態の値を考えると、所見は条件付きで独立している。状態及び所見の両変数はバイナリであり、病気の状態の有り（１）又は無し（０）並びに所見の肯定的状態（１）及び否定的状態（０）を示す。
【００６９】
ここでの主たる仮定は、所見／観察が、他の“シブリング（sibling）”所見よりむしろ、病気の状態にのみ依存することである（図３及び４の２部モデルの下半分にもある。）。例えば、症状としての咳は、例えば上部呼吸道感染症（upper  respiratory  tract  infection）（ＵＲＴＩ）の段階にのみ依存する。それは、ＵＲＴＩの他の症状であり得る高い体温に依存しない。この仮定は確率論的モデルを簡単にする。そのような簡単化は厳格に適用することができない場合がある（１つの症状は、他の症状への影響を生じさせる／有することがある。）。しかし、仮定の利点は明らかであり、全体の計算が簡略化される。
【００７０】
病気の状態を考慮して観察ｏｊが入手され得る確率は、以下の式２においてｐ（ｏｊ｜Π）として計算され得る。このとき、ｏｊはバイナリ変数であり、ｆｌｔ，ｊは、病気を考慮した症状／所見の誤り確率を意味する。誤り確率は、まさに、Ｎｏｉｓｙ−ｏｒゲート（ベイジアンネットワーク）における偽（false）の確率であり、ｆｉ，ｊπｉ＝１−ｐ（ｏｊ＝Ｔ｜πｉ＝Ｔ）である。それは、状態が観察を誘発しない確率である。全体のモデルは、状態のどれも真でなく、一方で、観察は依然として真である／観測される不完全なモデル化のためのリークタームを含むリーキー（leaky）Ｎｏｉｓｙ−ｏｒネットワークである。
【００７１】
この式は、状態π０乃至πｍのステータスを考慮して、観察ｏｊの全体的確率を累算する。左の部分は、肯定的観察（ｏｊ＝真又は１）が存在する確率を計算し、一方、右の部分は、否定的観察（ｏｊ＝偽又は０）が存在する確率を計算する。左の部分は、基本的には、肯定的観察が存在するときに、全ての非肯定的トリガリングの乗算を１から引くこと（１−ｐ（ｏｊ＝Ｔ｜πｉ＝Ｔ））を示す。Π＝｛πｉ｝は、関連する症状／所見である。
【数３】
2018049599.tif 000005
ｏｊ及び１−ｏｊは、単に、式の左又は右の部分をオン又はオフするものであり、一様表現を提供する。これはまた、条件及び複数の式を用いて達成され得る。
【００７２】
前述の式において、ｆｌｔ，ｊ及びｆｉ，ｊπｉは、次のように、式３：
【数４】
2018049599.tif 000006
において計算される。この式は、条件付き確率を近似するために最大尤度を使用する一般的な方法を与える。よって、ｐ（ｏｊ｜Π）は、文字通りに言えば、確率ではない。他の確率／統計的手法が、代替案として使用されてよい。
【００７３】
ｐ（ｏｊ＝１｜πｉ＝１）＝ｐ（ｏｊ＝１，πｉ＝１）／ｐ（πｉ＝１）（ある状態について存在する特定の観察／所見の確率）は、指定された順序で、又は何らかの他の組み合わせで次の方法のうちの１つ以上を通じて取得され得る：
１．トレーニングデータセットが入手され得る場合には、確率はトレーニングデータセットから学習されるべきである。  
２．トレーニングデータセットが利用可能でない場合には、公衆データが、前の項で示されたように使用されるべきである。  
ａ．最初の共起は、例えば、汎用の検索エンジンの助けを借りて、公衆データを用いて学習される。  
ｂ．共起値は、確率が求められる性質を確かにするよう正規化される。
【００７４】
リークタームは、例えば、式４を使用する文献に基づく次の方法：
【数５】
2018049599.tif 000007
を用いて、近似され得る。
【００７５】
前述の２つの小項における方法に基づき、モデルは、エピソードグループ化部によって使用されるよう構成される。
【００７６】
［エピソードの検出］
エピソード検出は、その場合に、総体的な（エピソード）モデルにおいてリンクされる状態遷移モデル及び医療所見観察モデルに基づき全体の確率を最大化する１人の患者に対する観察の組み合わせを見つけることに要約される。
【００７７】
総体的なモデルは状態及び所見を含む。患者記録はイベントを含む。それらのイベントは、グループ化されるように総体的なモデルにおいて投影される。プロセスの結果は、そのようなイベントが、患者記録におけるイベント間の接続のより良い理解のために、エピソードにグループ化されることである。
【００７８】
基本的に、システムは、前述の２つの知識モデル（対応する数値を有する。）に基づき、電子的な患者記録を入力する。それは、記録を走査し、対応する知識モデルのように見えるものとアライメントされ得る重要なイベントを識別する。それは、次いで、全体の確率を最大化する状態及び所見の配置を計算する。この配置は、次いで、完全なエピソードを構成するイベントのグループとして出力される。
【００７９】
［医療記録におけるイベント］
個人の医療記録における“イベント”は、病気の経過において重要な意味を有するはずである観測可能な医学的結果又は医学的介入である。イベントは、国家的及び国際的な当局（例えば、ＷＨＯ、ＩＣＤ、ＵＭＬＳ、など）によって公にされている医療基準及び医療ガイドラインから抽出され得る。
【００８０】
イベントの定義はまた、構造化された知識モデル、例えば、非政府組織によって公にされているオントロジー（例えば、オープン生物医学オントロジー（Open  Biomedical  Ontology）（ＯＢＯ））、により拡張され得る。
【００８１】
発明実施形態において、識別可能且つ区別可能なイベントの組は、存在すると考えられている。“イベント”のこの組は、プロセスマイニング及び知識抽出プロセスを導くことができる。
【００８２】
［確率の計算］
Ｏが所見／観察であるとして、Ｅ’＝ｅｓ，・・・，ｅｔ⊆Ｏとする。Ｅ’に含まれる要素は、所見モデルにおいて処理され得る（対応を有する）選択されたイベント及び患者の記録のイベントの組を参照するＥ”の時間シーケンスを示す。すなわち、選択されたイベントは、連続的である必要はないが、夫々のイベントに関連する時間スタンプの元の順序を示すべきである。
【００８３】
初期状態π’を考えると、観察ｏｉの確率は、式５：
【数６】
2018049599.tif 000008
においてｐ（ｅｓ，・・・，ｅｔ｜Π，Ｏ，π’）として計算される。
【００８４】
初期条件、所見モデル及び状態モデルを考慮してイベントの特定のシーケンスを有する確率は、全ての個別的なイベントの確率の乗算である（イベントは互いに強く依存していないとする。）。これは、初期状態を考慮して特定のイベントを有する確率、リークタームを考慮して特定のイベントを有する確率、及び状態遷移確率に基づき特定のイベントを有する確率の和に更に分解され得る。ここで、イベントは、患者記録からでありながら、所見モデルにおいて対応を有し得るものである。よって、それらは、所見対応を有さないイベントが存在するとして、所見と名付けられない。
【００８５】
ｅｉは、特定の患者の記録においてインスタンス化されている所見である。それらは、モデルに基づきグループ化されるべきである。調査されているイベントについての如何なるＯ（所見）にも属さないｅｘが存在し得る。ｅｓ，・・・，ｅｔは、所見のサブセットである特定の患者のイベントである。初期状態π’は、個人とヘルスケアシステムとの間の最初の文書化／記録されたインタラクションである。これは、臨床センター又はファミリードクターへの個人の訪問であってよく、あるいは、個人は、処方された薬を摂取する。
【００８６】
再訪問する個人について、２つのアプローチが取られ得る：
１．厳格なアプローチ：長期にわたる休眠期間後の再訪問が新しいエピソード又は現在のエピソードの延長のいずれであろうとも、最初の接触点のみが初期状態として扱われ、一方、他の全ての訪問は（休眠期間の長さにかかわらず）最初の期間から遷移した状態と見なされる。  
２．前述の制限は、最適な“適合（fit）”を見つけるために探索空間を広げる。緩和されたアプローチは、従って、ドメインヒューリスティクスを活用することによって取られ得る。例えば、多くの既存のモデルは、閾値（例えば、６ヶ月よりも長い。）にわたって休眠期間が存在するときに、同じ不快感による再訪問／イベントは新しいエピソードと見なされるべきである、と考える。この緩和によれば、全体の計算時間は削減され得る。
【００８７】
Ｅの全てのサブセットについて、そのようなシーケンスに到達する確率は、所与の初期状態、状態遷移モデル及び観測可能な医療所見の確率に基づき、計算される。これは、観察のシーケンス（患者の医療記録において文書化されている。）が患者の病気及び初期状態の状態遷移に基づき理論上の観察とどれくらいアライメントされるかと同等である。最も高い確率値を示すシーケンスは、エピソード（その個々の患者との関連で病気の進行の経過）を形成するようまとめられる。
【００８８】
Φ＝｛Ｅ’｜Ｅ’∈２Ｅ∧｜Ｅ’｜＞１｝が、１よりも大きいサイズを有するＥのサブセットの組であるとする。エピソード検出のプロセスは、確率を最大化するφ∈Φの順列を見つけることと等しい。例えば、患者は｛“Ｘ線”，“薬Ａ”，“薬Ｂ”，“手術Ｃ”｝経たとする。彼／彼女のイベントのべき集合（powerset）（空集合（empty  set）及び完全集合（full  set）を含む全ての部分集合（subsets）の組）は、｛｛Ｘ線，Ａ｝，｛Ｘ線，Ｂ｝，｛Ｘ線，Ｃ｝，｛Ａ，Ｂ｝，｛Ａ，Ｃ｝，｛Ｂ，Ｃ｝，｛Ｘ線，Ａ，Ｂ｝，｛Ｘ線，Ａ，Ｃ｝，｛Ｘ線，Ｂ，Ｃ｝，｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝，｛Ｘ線，Ａ，Ｂ，Ｃ｝｝を含む。単集合（singleton）及び空集合を除くとり得る部分集合の数は、（２｜Ｅ｜−｜Ｅ｜−１）である。夫々の部分集合の完全な順列は、Ｏに含まれる要素とアライメントするために使用される。Ｏに含まれるいくつかの要素に最も適合する（最も高い確率を与える）順列は、同じエピソードからであると見なされる。この例において、順列ｐｅｒ（｛Ｘ線，Ａ，Ｃ｝）＝｛Ｃ，Ｘ線，Ａ｝は、最大の確率値を有してＯＤ’＝｛Ｄ，Ｃ，Ｘ線，検査１，検査２，Ａ，Ｅ｝に適合する。患者は病気Ｄ’を有していると見なされる。このとき、Ｘ線、Ａ、Ｃは１つのエピソードにグループ化され、一方、Ｂはこのエピソードから除外される。
【００８９】
複雑さは、（Ｏ２ＥＯ）と同じくらい高いと見込まれる。実際に、全体的なシステム性能を高めるように、夫々の部分集合の夫々の順列の確率を並行して計算することが可能である。
【００９０】
図５は、マスターマシンとスレーブマシンとの間の計算の分配を表す。マシンＭは、患者のイベントのサブセットをランダムに選択することに関与し、それらを他のマシンへコンピュータネットワークを通じて分配するマスターノードである。それはまた、異なるスレーブ（Ｓ）マシンから結果を収集して統合することに関与する。夫々のＳマシンは、エピソードグループ化モデルのコピー（状態遷移モデル及び所見観察確率モデルを含む。）を有している。サブセットφｘを受け取ると、Ｓは、φｘに含まれる要素の完全な順列を実行し、夫々の順列について、全体的な適合確率を計算する。Ｓは、最大確率及び対応する順列をＭへ返す。Ｍは、次いで、全てのＳマシンに対して全体の最大確率を見つけることができる。これは、エピソードとして定義されるイベントのサブセットである。
【００９１】
図６は、モデル構成のフローチャートである。第１のフローチャートはモデル構成を表す。ガイドライン及び／又は他のクリニカルパス（clinical  pathway）データを用いて状態モデルを得るためのプロセスマイニングステップＳ１００が存在する。
【００９２】
状態モデルが学習されると、１つの状態から他の状態へ移る確率は、場合により、ｐ（π０｜π）のために使用された式１で提案されている方法を用いて、ステップＳ１１０において、公衆データから学習又は入手され得る。
【００９３】
精緻化された状態モデルが次いで、ステップＳ１２０において、ドメイン知識（厳密な所見モデルが由来する。）及び公衆データに基づき特定の所見を観測する確率を計算することによって、総体的なモデルを構成するために使用される。モデルは、次いで、ステップＳ１３０において、ドメイン専門家によって確かめられ且つ／あるいは更なる使用のために記憶されてよい。
【００９４】
図７は、エピソード発見ステップのフローチャートである。
【００９５】
システムは、Ｓ１５０において、セーブされているモデルを読み出す。システムはまた、Ｓ１６０において、患者記録（複数のイベントを含む。）を読み出す。システムは次いで、Ｓ１７０において、患者の記録の中のイベントの完全なリストからイベントのサブセットをランダムに生成する。このサブセットは、次いで、所与のサブセットの総スコアを求めるよう式６を用いて、Ｓ１８０において適合を計算するよう試験される。
【００９６】
このサブセット試験プロセスは、イベントのリストの全てのサブセットが試験されるまで続く（ステップＳ１９０における“更に（more）”の使用及びサブセット生成へのループバック）。これ以上サブセットが存在しない場合には、システムは、イベントの適切なエピソードグループ化として、式５を用いて計算された最高値を有するサブセットを返す。
【００９７】
残りのイベントは、全てのイベントがエピソードにグループ化されるまで、又は閾値に達するまで、連続的に処理され得る。閾値は、時間制限又はグループ化されていないイベントの残数のいずれか一方であることができる。
【００９８】
図８は、本発明を具現化し、且つ、上述されたようにモデルを用いて患者イベントをエピソードにグループ化するよう本発明の実施形態の方法を実装するために使用され得る、例えば、データ記憶サーバのような、ハードウェアコンピューティングデバイスのブロック図である。コンピューティングデバイスは、プロセッサ９９３及びメモリ９９４を有する。任意に、コンピューティングデバイスは、他のコンピューティングデバイスとの、例えば、発明実施形態の他のコンピューティングデバイスとの、通信のためのネットワークインターフェイス９９７を更に含む。すなわち、コンピューティングデバイスは、例えば、上述されたマスターＭマシンであってよい。
【００９９】
例えば、実施形態は、そのようなコンピューティングデバイスのネットワークから構成されてよい。コンピューティングデバイスのうちの１つはマスターである。任意に、コンピューティングデバイスは、例えば、キーボード及びマウスのような、１つ以上の入力メカニズム９９６と、例えば、１つ以上のモニタのような、表示ユニット９９５を更に含む。コンポーネントは、バス９９２を介して互いに接続可能である。
【０１００】
メモリ９９４はコンピュータ可読媒体を含んでよい。その語は、コンピュータ実行可能命令を搬送するか又はデータ構造が記憶されているよう構成された単一の媒体又は複数の媒体（例えば、中央集権型若しくは分散型データベース及び／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を指してよい。コンピュータ実行可能命令は、例えば、汎用のコンピュータ、特別目的のコンピュータ、又は特別目的のプロセッシングデバイス（１つ以上のプロセッサ）によってアクセス可能であって且つそれに１つ以上の機能又は動作を実施させる命令及びデータを含んでよい。よって、語「コンピュータ可読記憶媒体」はまた、マシンによる実行のために命令の組を記憶、符号化又は搬送することが可能であって、且つ、マシンに本開示の方法のうちのいずれか１つ以上を実施させる如何なる媒体も含んでよい。語「コンピュータ可読記憶媒体」は、制限なしに、固体状態メモリ、光学媒体及び磁気媒体を含むと然るべく解され得る。一例として、制限なしに、そのようなコンピュータ可読媒体は、ランダムアクセスメモリ（Random  Access  Memory）（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（Read-Only  Memory）（ＲＯＭ）、電気的消去可能なプログラム可能リードオンリーメモリ（Electrically  Erasable  Programmable  Read-Only  Memory）（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスク・リードオンリーメモリ（Compact  Disc  Read-Only  Memory）（ＣＤ−ＲＯＭ）若しくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ若しくは他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス（例えば、固体状態メモリデバイス）を含む非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含んでよい。
【０１０１】
プロセッサ９９３は、コンピューティングデバイスを制御し且つプロセッシング動作を実行するよう構成され、例えば、メモリに記憶されているコードを実行して、本明細書及び特許請求の範囲で記載されている状態遷移学習部、臨床所見学習部及びエピソードグループ化部の様々な異なる機能を実装する。メモリ９９４は、プロセッサ９９３によって読み出し及び書き込みされるデータを記憶する。本明細書で言及されるように、プロセッサは、例えば、マイクロプロセッサ、中央演算処理装置、又は同様のもののような、１つ以上の汎用のプロセッシングデバイスを含んでよい。プロセッサは、複数命令セットコンピューティング（complex  instruction  set  computing）（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（reduced  instruction  set  computing）（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（very  long  instruction  word）（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又は他の命令セットを実装するプロセッサ若しくは命令セットの組み合わせを実装する複数のプロセッサを含んでよい。プロセッサはまた、例えば、特定用途向け集積回路（application  specific  integrated  circuit）（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field  programmable  gate  array）（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（digital  signal  processor）（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、又は同様のもののような、１つ以上の特別目的のプロセッシングデバイスを含んでよい。１つ以上の実施形態において、プロセッサは、本明細書で説明されている動作及びステップを実施するための命令を実行するよう構成される。
【０１０２】
表示ユニット９９５は、コンピューティングデバイスによって記憶されているデータ（例えば、患者データ、モデルデータ、患者イベントのサブセット、又はエピソードへのイベントの最終的なグループ化）の表現を表示してよく、更には、ユーザとコンピューティングデバイスに記憶されているプログラム及びデータとの間のインタラクションを可能にするカーソル及びダイアログボックス及び画面を表示してよい。入力メカニズム９９６は、データ及び命令をコンピューティングデバイスに入力することをユーザに可能にしてよい。
【０１０３】
ネットワークインターフェイス（ネットワークＩ／Ｆ）９９７は、臨床ガイドライン、検索エンジン及びドメイン知識にアクセスするよう、例えば、インターネットのような、ネットワークへ接続されてよく、他のそのようなコンピューティングデバイスへネットワークを介して接続可能である。ネットワークＩ／Ｆ９９７は、ネットワークを介して他の装置から入力／へ出力されるデータを制御してよい。例えば、マイクロホン、スピーカ、プリンタ、電源ユニット、ファン、ケース、スキャナ、トラックボール、などのような、他の周辺機器は、コンピューティングデバイスに含まれてよい。
【０１０４】
状態遷移学習部は、メモリ９９４の部分に記憶されているプロセッシング命令と、プロセッシング命令を実行するプロセッサ９９３と、プロセッシング命令の実行中に状態及びそれらの間の遷移の確率を記憶するメモリ９９４の部分とを有してよい。病気モデル／状態遷移グラフの形を取る状態遷移学習部の出力は、メモリ９９４において及び／又は接続されている記憶ユニットにおいて記憶されてよく、そして、臨床所見学習部及び／又はエピソードグループ化部へ送られてよい。
【０１０５】
臨床所見学習部は、メモリ９９４の部分に記憶されているプロセッシング命令と、プロセッシング命令を実行するプロセッサ９９３と、プロセッシング命令の実行中に所与の状態についての所見及び所見の確率を記憶するメモリ９９４の部分とを有してよい。所見モデルの形を取る臨床所見学習部の出力は、メモリ９９４において及び／又は接続されている記憶ユニットにおいて記憶されてよく、そして、エピソードグループ化部へ送られてよい。
【０１０６】
エピソードグループ化部は、メモリ９９４の部分に記憶されているプロセッシング命令と、プロセッシング命令を実行するプロセッサ９９３と、イベント並びにイベントのシーケンス及びサブシーケンスを、エピソードへのそれらの適合の確率とともに記憶するメモリ９９４の部分とを有してよい。最適適合サブシーケンスの形を取るエピソードグループ化部の出力は、メモリ９９４において及び／又は接続されている記憶ユニットにおいて記憶されてよく、そして、ユーザインターフェイスへ送られてよい。
【０１０７】
本発明を具現化する方法は、例えば、図８に表されているコンピューティングデバイスのような、コンピューティングデバイスにおいて実施されてよい。そのようなコンピューティングデバイスは、図８に表されているあらゆるコンポーネントを有する必要はなく、それらのコンポーネントの一部から構成されてよい。本発明を具現化する方法は、ネットワークを介して１つ以上のデータ記憶サーバと通信する単一のコンピューティングデバイスによって実施されてよい。本発明を具現化する方法は、互いと協調して動作する複数のコンピューティングデバイスによって実施されてよい。
【０１０８】
［利点］
発明実施形態の方法は、次の利点を提示する自動化された教師なしエピソードグループ化を提供することができる：
１．患者の医療記録におけるイベントの自動検出及びグループ化。これは２つの利点を提供する：
ａ．医療所見は、病気の経過のより良い理解及び医療検索のための一貫した見識を提示するようグループ化され得る。  
ｂ．負わされるべき医学的介入は、返還及び保険補償のための明りょうな根拠を提供するよう、及び／又は、診断を立証するよう、グループ化され得る。  
２．既知の病気エピソードの部分でないイベントの自動検出。これは：
ａ．非定型的症状を識別し、
ｂ．品質保証を目的として非標準又は非従来の医学的介入を明らかにし、
ｃ．ヘルスケアサービスの品質をモニタする
のに役立つ。  
３．病気状態遷移確率及び観測可能な医療所見の自動計算。これは、データが完全でないか又は十分でないときに、従来の方法を補完する。
【０１０９】
発明実施形態のシステムはまた、次の局面において一般的な臨床分野に寄与することができる：
１．それは、類似した病気又は併存疾患を、それらの進行及びエピソードを明りょうに定義することによって、明らかに区別するのに役立つことができる。  
２．それは、患者に関する夫々の病気の進行が詳しく調べられ得る場合に、より個人化された治療を定義し展開するのに役立つことができる。  
３．それは、初期段階でより良い健康サービスを提供し、確立された軌跡に沿って患者の進行を投影するのに役立つことができる。
【０１１０】
上記の実施形態に加えて、以下の付記を開示する。
（付記１）
患者からの医療記録の組においてイベントのシーケンスを発見する装置であって、前記シーケンスは病状のエピソードを形成する、前記装置において、
公にされている臨床ガイドラインをパースし、状態遷移モデルとして病状の複数の状態間の遷移の確率を得る状態遷移学習部と、
所見モデルとしてドメイン知識から前記病状の典型的な所見を抽出し、特定の状態についての特定の所見の確率を計算し、前記状態遷移モデル及び前記所見モデルを含む総体的なエピソードモデルにおいて前記確率をセーブする臨床所見学習部と、
前記総体的なエピソードモデル及び前記医療記録の組を使用してイベントのシーケンスを発見し、該イベントのシーケンスを前記病状のエピソードにグループ化し、前記病状を見掛け上類似した病状又は併存疾患と区別するエピソードグループ化部と
を有する装置。
（付記２）
前記エピソードグループ化部は、エピソードにグループ化されるよう前記医療記録の組においてイベントのサブセットとしてシーケンスを発見し、残りのイベントを前記病状の部分でないとして除外する、
付記１に記載の装置。
（付記３）
前記状態遷移学習部は、インターネット検索結果から、望ましくは、１つ以上のオンラインの医療パブリケーションに限定されているインターネット検索結果から、状態間の遷移の確率を導出する、
付記１又は２に記載の装置。
（付記４）
前記臨床所見学習部は、前記状態遷移モデルにおける特定の状態についての特定の所見の確率を計算する、
付記１乃至３のうちいずれか一つに記載の装置。
（付記５）
前記臨床所見学習部は、前記状態遷移モデルにおける特定の状態についての特定の所見の確率を計算するためにトレーニングデータセットを使用する、
付記４に記載の装置。
（付記６）
前記臨床所見学習部は、特定の状態についての特定の所見の確率を、公衆データにおける当該所見及び当該状態の共起を用いて計算する、
付記１乃至５のうちいずれか一つに記載の装置。
（付記７）
前記総体的なエピソードモデルは、１つ以上の病状の夫々について、当該病状についての前記所見モデルにおける所見とその病状についての前記状態遷移モデルにおける状態との間のリンクと、該リンクに関連する確率とを含む、
付記１乃至６のうちいずれか一つに記載の装置。
（付記８）
前記総体的なエピソードモデルは、リークタームへのリンクと、該リンクに関連する確率とを更に含み、前記リークタームは、前記病状についての前記状態遷移モデルにおけるいずれの状態とも無関係である所見が観測される状況に対応する、
付記１乃至７のうちいずれか一つに記載の装置。
（付記９）
前記エピソードグループ化部は、前記医療記録の組におけるイベントのシーケンスを前記総体的なエピソードモデルと照合し、イベントのシーケンスと前記総体的なエピソードモデルとの間の最良の一致を検出する、
付記１乃至８のうちいずれか一つに記載の装置。
（付記１０）
前記エピソードグループ化部は、空集合及び／又は閾値を下回るイベントの数を含むあらゆる集合を除いて、前記医療記録の組におけるイベントのシーケンスのべき集合を前記総体的なエピソードと照合する、
付記９に記載の装置。
（付記１１）
前記エピソードグループ化部は、前記患者の医療記録における所与の初期状態、前記状態遷移モデル、及び前記イベントのシーケンスに対応する前記総体的なエピソードモデルにおける観測可能な医療所見の確率に基づき、夫々のシーケンスについて前記医療記録の組において前記イベントのシーケンスに到達する確率を計算することによって、イベントのシーケンスを前記総体的なエピソードモデルと照合する、
付記９又は１０に記載の装置。
（付記１２）
前記エピソードグループ化部は、イベントのシーケンスがエピソードにグループ化されると、残りのイベントのシーケンスを他の総体的なエピソードモデルと照合して、さもなくば同じ病状の部分として分類されていた１つ以上の併存疾患に基づき他の病状を特定することによって、前記医療記録の組における残りのイベントを処理する、
付記１乃至１１のうちいずれか一つに記載の装置。
（付記１３）
患者からの医療記録の組においてイベントのシーケンスを発見する、コンピュータによって実施される方法であって、前記シーケンスは病状のエピソードを形成する、前記方法において、
公にされている臨床ガイドラインをパースし、状態遷移モデルとして病状の複数の状態間の遷移の確率を得、
所見モデルとしてドメイン知識から前記病状の典型的な所見を抽出し、
特定の状態についての特定の所見の確率を計算し、
前記状態遷移モデル及び前記所見モデルを含む総体的なエピソードモデルにおいて前記確率をセーブし、
前記総体的なエピソードモデル及び前記医療記録の組を使用してイベントのシーケンスを発見し、該イベントのシーケンスを前記病状のエピソードにグループ化し、前記病状を見掛け上類似した病状又は併存疾患と区別する
ことを有する方法。
（付記１４）
コンピュータ装置で実行される場合に、患者からの医療記録の組においてイベントのシーケンスを発見する方法を実施するコンピュータプログラムであって、前記シーケンスは病状のエピソードを形成する、前記コンピュータプログラムにおいて、
前記方法は、
公にされている臨床ガイドラインをパースし、状態遷移モデルとして病状の複数の状態間の遷移の確率を得、
所見モデルとしてドメイン知識から前記病状の典型的な所見を抽出し、
特定の状態についての特定の所見の確率を計算し、
前記状態遷移モデル及び前記所見モデルを含む総体的なエピソードモデルにおいて前記確率をセーブし、
前記総体的なエピソードモデル及び前記医療記録の組を使用してイベントのシーケンスを発見し、該イベントのシーケンスを前記病状のエピソードにグループ化し、前記病状を見掛け上類似した病状又は併存疾患と区別する
ことを有する、コンピュータプログラム。
（付記１５）
病状のエピソードを動的に発見する方法であって、
病状の状態間の遷移の確率の状態遷移モデルを生成し、
ドメイン知識からの前記病状の典型的な所見から所見モデルを生成し、
特定の状態についての特定の所見の確率を決定し、
前記確率、前記状態遷移モデル及び前記所見モデルからエピソードモデルを生成し、
前記エピソードモデル及び医療記録の組を用いてイベントのシーケンスを決定し、該イベントのシーケンスを前記病状の前記エピソードにグループ化して、前記病状を見掛け上類似した病状及び併存疾患のうちの１つと区別する
ことを有する方法。
【符号の説明】
【０１１１】
１０    装置／システム
２０    状態遷移学習部
３０    状態遷移モデル
４０    臨床所見学習部
５０    （医療）所見モデル
６０    総体的なエピソードモデル
７０    エピソードグループ化部
８０    医療記録
９９２  バス
９９３  プロセッサ
９９４  メモリ
９９５  表示ユニット
９９６  入力メカニズム
９９７  ネットワークインターフェイス
Ｍ      マスターマシン
Ｓ      スレーブマシン
【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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