(57)【要約】患者データ記録を参照データ記録でマッチングすることにより、非識別型の患者記録に長期リンクのタグを割り当てる方法が提供される。非識別型の患者記録データは、暗号化及び未暗号化の属性の双方を含むことができる。データ属性の種々の可能なサブセットが、階層構造のレベルで分類される。データ・フィールド値のサブセットは、一度に参照データ記録のあるレベルと比較される。データ・フィールド値のサブセットの成功裏の比較及びマッチングで、マッチングした参照データ記録と関連付けられた長期リンクのタグは、割り当てられる非識別型のデータ記録に割り当てられる。マッチングが見つけられないとき、新たな長期リンクのタグが作成され、非識別型のデータ記録に割り当てられる。次に、新たなタグ及び対応するデータ記録の属性は、今後のマッチング動作のために参照データに加えられる。
2007536649.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
長期リンクのタグを、非識別型のデータ記録に割り当てる方法であって、
(a) 指定した組のデータ属性からのデータ属性の正数に対応するデータ・フィールドを有する、非識別型の患者データ記録を取得するステップと、
(b) 前記データ・フィールド値を、リンクするタグと関連付けられる参照データ記録でマッチングするステップと、
(c) 前記ステップ(b)での肯定的なマッチングに応じて、前記リンクするタグを、前記非識別型の患者データ記録に割り当てるステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記指定した組のデータ属性が、暗号化したデータ属性を含む請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記暗号化したデータ属性が、記録番号、カードホルダID、生年月日、及び患者IDの属性のうち少なくとも1つを含む請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記指定した組のデータ属性が、未暗号化のデータ属性を更に含む請求項2に記載の方法。
【請求項５】
前記データ・フィールドの複数のサブセットを、前記リンクするタグで関連付けられる前記参照データ記録でマッチングするステップを更に含む請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記データ・フィールドの前記複数のサブセットが、階層構造のレベルで構成され、前記ステップ(b)が、前記リンクするタグで関連付けられる前記参照データ記録でレベル毎にマッチングするステップを含む請求項5に記載の方法。
【請求項７】
前記ステップ(b)で否定的なマッチングに応じて、別のリンクするタグで関連付けられる別の参照データ記録で、前記ステップ(b)及び(c)を繰り返すステップを更に含む請求項6に記載の方法。
【請求項８】
前記別の参照データ記録は、参照データベースに保存される複数の参照データ記録のうちの１つである請求項7に記載の方法。
【請求項９】
参照データベースにおける前記参照データ記録の全てが、肯定的なマッチングを生じることなく尽くされたときに、新たにリンクするタグを生成し、前記新たにリンクするタグを前記データ記録に割り当てるステップを更に含む請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
前記新たにリンクするタグ、及び、マッチングしたデータ・フィールド値を有する前記参照データベースを更新するステップを更に含む請求項9に記載の方法。
【請求項１１】
前記割り当てられたリンクするタグで、前記データ記録を長期にリンクすることにより、長期のデータベースをアセンブリするステップを更に含む請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
請求項1に記載の方法を実行する命令を備えるコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
複数のデータ供給者から入力されてくる非識別型の患者データ記録に、長期にリンクするタグを割り当てるマッチング・アルゴリズムであって、
指定した組のデータ属性の定義を含み、前記指定した組のデータ属性のうち少なくとも幾つかが、前記複数のデータ供給者によって、前記入力されてくる非識別型の患者データ記録に含められ、
前記指定した組のデータ属性のサブセットのレベルの階層の定義を含み、
(a) 各マッチングが、前記データ属性のサブセットの階層的なレベル毎の比較を含み、既知の長期にリンクするタグに関連付けられる参照データ記録で、前記入力されてくるデータ記録をマッチングするステップと、
(b) 成功裏にマッチングした参照データ記録で関連付けられた前記長期にリンクするタグを、前記入力されてくるデータ記録に割り当てるステップと、
(c) 入力されてくるデータ記録に対して、成功裏にマッチングした参照データ記録がないときに、前記入力されてくるデータ記録に、新たにリンクするタグを生成し、割り当てるステップと、
を含むマッチング・アルゴリズム。
【請求項１４】
入力されてくるデータ記録が、あるレベルのマッチングで複数の既知の参照データ記録に対して、前記ステップ(a)で、成功裏にマッチングされるときに、
(d) 前記入力されてくるデータ記録が、単一の参照データ記録でマッチングされることが可能となるように、前記データ属性のサブセットのより高いレベルで、前記入力されてくるデータ記録と成功裏にマッチングした参照データ記録とを比較するステップを更に含む請求項13に記載のマッチング・アルゴリズム。
【請求項１５】
請求項13に記載のマッチング・アルゴリズムを実行する命令を備えるコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願）
この出願は、2004年5月5日に出願された米国特許仮出願第60/568,455号明細書、2004年5月17日の出願された米国特許仮出願第60/572,161号明細書、2004年5月17日の出願された米国特許仮出願第60/571,962号明細書、2004年5月17日に出願された米国特許仮出願第60/572,064号明細書、及び、2004年5月17日に出願された米国特許仮出願第60/572,264号明細書の利益を主張するものであり、これら全ての仮出願の内容は、本出願の明細書の内容に取り込まれる。
【０００２】
本発明は、個々において、個人の健康情報又はデータについての管理に関する。特に、本発明は、個人のプライバシを保持する方法に係る、長期のデータベースにおいて、そのようなデータのアセンブリと使用に関する。
【背景技術】
【０００３】
患者の健康記録の電子データベース化は、商業利用及び非商業的利用の双方に役立つものである。例えば、長期（寿命期間）の患者記録データベースは、疫学的に、又は、時間傾向、因果関係、又は、ある母集団における健康事象の発生率の分析としての母集団ベースの研究として用いられる。長期のデータベースでアセンブリされた患者記録は、複数のソースから、様々な形式で収集させられるようである。患者健康記録の明白なソースは、現代においては健康保険業界であり、その業界は、医療サービスプロバイダに対して保険金を与えるために、電子通信型の患者のトランザクション記録を広く頼りにしている。医療サービスプロバイダ（例えば、薬局、病院または診療所）、又は、医療サービスプロバイダのエージェント（例えば、データクリアリングハウス、プロセッサ又はベンダー）は、個別に特定された患者トランザクション記録を、補償金のために保険業界に供給する。患者トランザクション記録は、個人情報データのフィールド、即ち属性に加えて、例えば、診断、処方箋、治療内容又は治療結果などの他の情報を含むことができる。複数のソースから取得したそのような情報は、長期の研究に対して貴重となる場合がある。しかしながら、個人のプライバシを保護するために、長期のデータベース装置に統合される患者記録は、“匿名型”、即ち“非識別型”とされることが重要である。
【０００４】
データ供給者、即ちデータ・ソースは、転送前に患者プライバシを保護するために、患者トランザクション記録の個人情報データのフィールド、即ち属性（例えば、名前、社会保険番号、住所、ジップコードなど）を除去又は暗号化できる。患者プライバシを保護するために、ある個人情報データのフィールドの暗号化又は標準化は、現在、法令と政令によって規制されている。個人の民事的権利に対する関心事は、電子取引における、患者記録の収集についての政府規制と個人的な健康データの使用に向けられている。例えば、「医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（1996年）（HIPAA法）」の下で発行された規制は、個人的な健康情報のセキュリティ及び秘匿性をセーフガードするように、緻密な規則を含む。HIPAA規制は、保健保険プラン、ヘルスケア・クリアリングハウス、及び、ある財政用及び管理用のトランザクション（例えば、登録、支払い、及び適正検査）を電子的に行うヘルスケア・プロバイダなどの実体をカバーしている。(例えば、http://www.hhs.gov/ocrhxipaa 参照)。2004年7月15日に出願された、共通に発明され、共に譲渡された、“Data Privacy management Systems and Methods”と題される特許出願第10/892,021号明細書（代理人整理No.AP35879）は、本出願の明細書の内容に取り込まれるものであるが、政令のHIPAA規制又は他のプライバシ規則の組に従って標準化された形式における、個人的な健康情報を収集及び使用するシステム及び方法について、記載されている。
【０００５】
患者のプライバシの侵害についてのリスクを更に最小化するために、長期のデータベースを構成するように用いられる患者記録から、全ての患者識別情報を分離又は除去することが望ましいと考えられる。しかしながら、患者識別情報をデータ記録から分離し、患者識別情報を完全に匿名にすることは、格納されたデータ記録が、患者毎にリンク可能でなければならない長期のデータベースの構成と互換性がなくなる場合がある。
【０００６】
ここでは、長期のデータベースにおける様々なデータ・ソースからの患者記録を“匿名型”、即ち“非識別型”で統合することに対して考慮を払っている。尚、データ・ソースには、種々の暗号技術を用いることができ、暗号技術は、長期リンクの患者記録を、正確に防止又は禁止にすることができる。特に、“非識別型”の患者記録を長期にリンクするように用いることができるマッチング・アルゴリズムの構成に対して、注意が払われている。好適なマッチング・アルゴリズムは、データ形式の業界標準に、HIPAAプライバシ規制に、及び／又は、他の民間産業・患者プライバシ・セーフガード又はイニシアティブに準拠する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、長期のデータベースにおける非識別型の患者トランザクションデータ記録をリンクするマッチング・アルゴリズム及び処理を提供する。マッチング・アルゴリズムは、内部的な長期の識別子、即ちタグを、非識別型の患者データ記録に割り当てるように構成される。内部的な長期の識別子は、患者の識別情報を明らかにしないが、患者の識別に関する直接的な知識の不足にも関らず、統計的に有効な方法で、効果的にデータ記録を長期にリンクするように用いることができる。参照データ記録のデータ属性値と、暗号化したデータ属性値とをマッチングすることによる、入力されてくるデータ記録に、内部的な長期の識別子を割り当てる。参照データ記録のデータ属性値は、以前に受信されたマッチングされていない記録又は他の履歴データから作成されていたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
マッチング・アルゴリズムは、選択組の“マッチング”データ属性を評価するように構成されている（それらデータ属性の1つ又は全てを、入力されてくるデータ記録に設けることができる）。選択組は、暗号化したデータ・フィールドと未暗号化のデータ・フィールドの双方を含むことができる。また、マッチング・アルゴリズムは、入力されてくるデータ記録のマッチング属性の種々のサブセットを、参照データ記録の対応するサブセットと連続的に比較するように構成されている。
【０００９】
好適なマッチング処理では、マッチング規則が、レベルの階層構造で種々のマッチング属性サブセットを識別し、優先させるように確立される。入力されてくるデータ記録は、レベル毎に評価される。何らかの特定のレベルで、データ記録属性の成功したマッチングで、入力されてくるデータ記録は、参照データ記録に関連付けられる内部的な識別子を割り当てることができる。入力されてくるデータ記録が如何なる既存の参照データ記録にもマッチングしない場合では、新たに生成した内部的な識別子を、入力されてくるデータ記録に割り当てることができる。
【００１０】
長期の識別子と対応するデータ属性値のテーブル又はインデックスとして、参照データ記録をアセンブリすることができる。このテーブル又はインデックスは、アルゴリズムを合わせるのは複数のデータ供給者及びトランザクションタイプに渡って“三角状に”マッチングする、使い慣れたマッチング・アルゴリズムとできる。入力されてくるデータ記録がマッチングされるとき、又は、新たな内部的な長期の識別子が生成され、割り当てられるときに、テーブル又はインデックスを更新できる。
【００１１】
本発明の更なる特徴、本質、及び様々な利点は、図面、及び以下の詳細な説明から明らかになる。
【００１２】
図1〜4のマッチング処理は、本発明の原理に基づいて、本システムで実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
マッチング・アルゴリズムは、非識別型の患者トランザクションデータ記録に内部的な長期のリンク識別子、即ちタグを割り当てるように設けられる。個々の患者を識別できる個人情報にアクセスすることなく、長期のデータベースをアセンブリするように、割り当てられた長期のリンク識別子でタグ付けされたデータ記録を、識別子毎に容易にリンクすることができる。好適なマッチング・アルゴリズム（例えば、マルチレベルの決定論的アルゴリズム）は、新たに、又は以前に規定したIDが1組の暗号化したデータ属性に割り当てられるべきか否かを決定するように用いることができる。一旦、新たに、又は以前に規定したIDが割り当てられると、次に、詳細なトランザクション情報を含む完全なデータ記録をタグ付けするために、IDを、リンクし戻すように用いることできる。
【００１４】
長期のデータベースにおけるアセンブリのために、患者トランザクションデータ記録は、まず、データ記録のデータ・フィールドが標準化した共通の形式となるように処理され、次に、暗号化される。データ記録は、選択組のデータ属性に対応する少なくとも1つ以上のデータ・フィールドを含んでいる。選択組のデータ属性は、暗号化されないときには患者識別となる患者トランザクション属性を含むことができ、更に、患者識別とならない他のトランザクション属性を含むことができる。本発明のマッチング・アルゴリズムは、データ記録の暗号化した属性の値を評価し、これにより、内部的な長期のリンク識別子をデータ記録に割り当てる。評価は、好適な長期のリンク識別子を割り当てるための、参照比較、確率論的技法、又は他の統計的技法の繰り返しを含むことができる。評価される選択組のデータ属性は、適切な長期のリンク識別子をデータ記録に割り当てにおいて、誤りを低減する視点で選ばれる。
【００１５】
本発明のマッチング・アルゴリズムは、患者のプライバシを侵害するリスクなく、長期のデータベースへと、患者データ記録を個々の患者毎に統合する、実例となる解決策の説明の内容において、他の出願（同日に出願された、共に発明され、同時継続中の米国特許第______号明細書（整理番号AP36247））の内容を、以下に説明する。尚、その米国特許第______号明細書の内容は、本明細書の内容に取り込まれる。特定の解決策が、図示のみの目的として参照されること、及び、本発明のマッチング・アルゴリズムが、長期のデータベースに非識別型のデータ記録を統合するための他の解決策についての出願を容易に見つけることができることは、明らかである。
【００１６】
ここで本発明を完全に理解できるように、取り込まれた出願で説明される解決策の簡潔な説明を提供する。 図5（取り込まれた出願に表される）は、マルチ・ソース型の患者記録データから長期のデータベースをアセンブリする一例の解決策500のシステムコンポーネント及び処理を示している。複数の暗号鍵を使用する2ステップの暗号化手順は、非識別型の患者データ記録に対して用いられる。解決策500は、データ・ソース、即ちデータ供給者(“DS”)、長期のデータベース装置(“LDF”)、及び、第三者実装パートナー(“IP”)及び／又は鍵管理者に関わる。第１のステップでは、患者記録において各DSが選択したデータ・フィールド（例えば、患者識別が属性、及び／又は、他の標準の属性データ・フィールド）を暗号化し、患者記録を第1の“匿名型”形式へと変換する。各DSは、選択したデータ・フィールドを二重暗号化するのに、2つの鍵（即ち、ベンダー特定鍵と特定のLDFと関連付けられた共通の長期鍵）を使用する。二重暗号化したデータ記録は、装置コンポーネントサイトに送られ、ここで、二重暗号化したデータ記録が更に処理される。データ記録は、第2の匿名型の形式に処理され、第2の匿名型の形式は、データ記録が、元の未暗号化の患者識別情報を回復することなく、個々の患者毎に、リンクされることを可能とするように構成される。
【００１７】
このために、DSから受信した患者記録の二重暗号化したデータ記録は、特定のベンダー鍵を用いて部分的に解読される (二重暗号化したデータ・フィールドがまだ共通の長期鍵の暗号化を保持しているように)。第3の鍵（例えば、トークン・ベースの鍵）は、現在単独（共通の長期鍵）で暗号化されている長期のデータベースでの使用のためのデータ・フィールド又は属性を更に作成するように用いることができる。LDFに対して内部的となる長期の識別子（ID）又はダミーラベルは、データ記録をタグ付けするように用いることができる。これにより、元の未暗号化の患者の識別情報の知識のなく、長期のデータベースにおいて、データ記録を、個々のID毎にマッチングし、リンクすることができるようになる。
【００１８】
以前に規定した、又は新しいIDは、1組の暗号化したデータ属性に割り当てられるべきであるか否か決定するように、好適なマッチング・アルゴリズムを使用できる。一旦、IDが決定されると、次に、IDは、暗号化した属性に伴う処理を経由した、1組の承認されたマッチング属性を用いて、データ供給者からの詳細なトランザクション・レコードにリンクし戻される。暗号化したデータ属性と割り当てられたIDは、次に、更なるマッチング処理の使用のために、参照データベース内に保存される。
【００１９】
本発明によれば、選択組の属性／データ・フィールドの評価に基づいて、IDをデータ記録に割り当てることができ、1つ以上のIDを、データ記録に与えることができる。選択組のフィールドは、暗号化した患者識別の情報と他のトランザクション情報を含むデータ・フィールドを含むように構成させることができる。マッチング規則は、属性毎に増加して、即ち、属性のサブセットによって、データ記録を評価するように設けられる。評価は、以前に使用したID及び対応するデータ属性／データ・フィールド値のインデックスを含む参照データベースにおけるマッチング記録と、データ属性／データ・フィールド値との比較を含む。
【００２０】
図2（図2A〜2C）は、マッチング規則200の組の一例を示し、マッチング規則200は、種々のトランザクションシナリオ（例えば、シナリオ201-204）の下で、患者トランザクションデータ記録に対するIDの割り当てのために使用できる。マッチング規則200は、IDに対応する参照記録値に対してデータ記録の様々なサブセットの属性／データ・フィールドの値の成功したマッチングに基づいて、データ記録（例えば、データ記録210）にIDを割り当てる。以下、サブセット毎に属性／データ・フィールドのマッチングを、“レベル毎の”マッチングと称する。
【００２１】
マッチング規則200の下では、IDを割り当てることができる前に、値がデータ記録210に成功裏にマッチングするのに必要とされる属性／データ・フィールドの数とタイプを、データ記録210の特性に従って変えることができる。 例えば、データ記録210が第三者要求を表すシナリオ201の下では、カードホルダID、生年月日、及び患者の性別が、IDに対応する参照値を有するとき、成功したIDマッチングを宣言できる。そのようなマッチングは、レベル1のマッチングとして規定できる。データ記録210が既知の処方番号を有するシナリオ202の下では、追加の属性（例えば、生年月日、及び／又は、患者の性別）値が参照値とマッチングする場合、成功したIDマッチングを宣言できる。そのようなマッチングは、レベル２のマッチングとして規定できる。データ記録210がキャッシュ・トランザクションを表すシナリオ203の下では、生年月日、患者の性、患者の名前、及び郵便のジップコード属性が参照値を有するとき、成功したIDマッチングを宣言できる。そのようなマッチングは、レベル３のマッチングとして規定できる。レベル３のマッチングは、例えば、一致して同一の名前、生年月日及び性別を有する人、及び、同一のジップコード地域に偶然住む人に対して、無病誤診をもたらす場合がある。IDをデータ記録に割り当てる前に、小売店及び／又は医師の属性値のマッチングを更に要求することによって、無病誤診の発生を低減できる。同様に、データ記録210が政府患者トランザクションを表すシナリオ204の下では、社会保険番号、軍隊ID又は運転免許番号の属性が、マッチングの参照値を有するとき、成功したIDマッチングを宣言できる（レベル4のマッチング）。この場合、IDをデータ記録に割り当てる前にマッチングする参照値を有するように、生年月日、患者の性別、及び／又は、ジップコードの属性を追加で要求することにより、無病誤診の発生を低減させることができる。
【００２２】
ここでは、マッチング規則200は、4つのマッチングレベルのみを有するものと説明している。しかしながら、マッチング規則は、如何なる好適な数のマッチングレベルをも含むことができることは明らかであり、処理されるデータ記録において与えられるデータ属性の種々の組み合わせの数によってのみ、マッチングレベルの最大数は数学的に制限される。
【００２３】
本発明の実施例では、LDFに供給されるデータ記録は、好適な業界標準（例えば、処方薬プログラムに関する国際標準化機構（National Council for Prescription Drug Programs :NCPDP）規格）に準拠する形式の、データ要素とデータ・フィールドを有するように要求される。規格の下では、データ供給者に対して、特定のデータ・フィールドを含むように、及び、特定のデータ記録において特定の符号化した組を用いるように、要求できる。 標準形式に対する準拠は、LDFに受け取られた患者トランザクションデータ記録が、本発明のマッチング・アルゴリズムの適用に好適な暗号化及び未暗号化のデータ属性を有するという可能性を増大させる。また、そのような形式の準拠は、準拠しなければデータ形式の変化の故（例えば、１つのキャラクタバイトでさえ、データ記録でオフセットされ、又は、転移すると生じうる暗号化出力の激しい変化の故）に生じうるマッチングエラーの可能性を低減させる。
【００２４】
図1（図1A及び1B）は、データ供給者が、LDFに対するリリースの前に患者トランザクションデータに含めることができる、データ属性／データ・フィールドの一例の組100を示している。一例の組100が、8つの命名された属性（即ち、記録番号、カードホルダID、生年月日、患者の姓、患者のID、患者のID資格の付与者、患者のジップコード）のデータ・フィールドを含んでいる。データ・フィールドは、固定形式とできる（例えば、記録番号に対応するデータ・フィールドは、20バイト長を有する）。データ供給者によって取得した、又は作成した生データ記録のこれら幾つかのデータ・フィールドは、機密の個人情報を含むことができる（例えば、記録番号、カードホルダID、生年月日、及び患者ID)。これら機密のデータ・フィールドは、LDFなどの他の相手に対するデータ記録のリリースの前に、データ供給者によって暗号化される必要がある。更に、個々のプライバシを保護するために、何らかの状況下でリリースしたデータ記録から個人情報を検索できないような態様で、機密のデータ・フィールドを暗号化することを要求することができる。この暗号化要求は、患者毎のデータ記録の長期リンクを不可能にさせる。他のデータ・フィールド（例えば、患者の性別、患者の資格付与者ID、及び患者のジップコード／郵便ゾーン）は、機密性の比較的少ない情報を含んでいる。これらの機密性の比較的少ないデータ・フィールドは、プライバシ侵害の危険を被ることを避けるために、常に暗号化される必要はない。暗号化した患者トランザクションデータ記録に、IDをマッチングし、又は割り当てるように、組100の暗号化及び未暗号化のデータ・フィールドを用いることができる。
【００２５】
組100は、データ記録の患者識別の情報に対する知識又はアクセスなく、統計的に有効なベースで暗号化した患者トランザクションデータ記録を長期にリンクできるように、構成されている。更に、組100は、種々のデータ供給者によって提供されたデータ記録の属性のコンテンツの如何なる態様も収容するように構成されている。例えば、データ供給者は、3つの患者特定の属性（例えば、性別、生年月日、及び保険ID番号の属性）のみを含んでいるが、患者トランザクションデータ記録で患者の名前と患者のジップコードの属性を含めることはできない場合である。そのような患者トランザクションデータ記録は、参照データ記録の対応するデータ・フィールド値で、データ記録に含められる、その3つの患者特定の属性の成功裏のマッチング上で、ID“X”を割り当てることができる。第2のデータ供給者は、同一の個々の患者用の患者トランザクションデータ記録において、5つの患者特定の属性（即ち、性別、生年月日、保険ID番号、患者の名前、及び患者のジップコード）の全てを含めることができる。 そのような患者トランザクションデータ記録は、同一のIDに関連している参照データ記録において、5つの患者特定の属性の成功裏のマッチングで、同一のID“X”を割り当てることができる。
【００２６】
入力されてくる暗号化したデータ記録（LDFで受信される）は、組100で、データ・フィールドのコンテンツのアルゴリズム的評価において、IDでタグ付けされる。 このために使われたマッチング・アルゴリズム（例えば、マッチング規則200）は、データ・フィールドのコンテンツのレベル毎のマッチングに基づくデータ記録にIDを割り当てるように構成できる。
【００２７】
図3A〜3C（図3A −1及び3A−2、図3B −1及び3B−2、及び、図3C −1及び3C−2）は、患者トランザクションデータにIDを割り当てるマッチング処理300のステップ例を示している。長期のデータベース（例えば、解決策500、図5）をアセンブリする如何なる好適な解決策の文脈においても実現できる。図3Aに関して、患者トランザクションデータ記録は、まず、準備の暗号化ステップ301aでの処理のために、作成される。作成されたデータ記録は、データの供給者の暗号化した属性301b及び他のデータ供給者の標準化した属性301cを含むことができる。これらの属性301a及び301bは、組100から幾つかの又は全ての属性を含むことができ、更に、他の属性を含むことができる。含められる特定の属性は、データ供給者又はトランザクションタイプで変えることができる。
【００２８】
ステップ302aでは、好適な組の“マッチング”属性302bは、データ記録から抽出される。マッチング属性302bの組は、マッチング規則200（例えば、組100に対応する値）で評価された属性／データ・フィールド値を考慮して選択される。ステップ304aでは、マッチングレベル（例えば、シナリオ201〜204）は、識別され、優先される。実証的な優先権アルゴリズムは、このために確立することができる。更に、ステップ304aで、マッチング属性302bは、更なる処理に便利なように、1組のレベルマッチングパラメータ304bにおいて、レベル毎に組織化させ、又は構成できる。
【００２９】
ステップ305では、第1の指定レベル用のデータ属性の値は、マッチングデータベース30４cの参照データ記録と比較される。比較結果が、ステップ306で評価される。その結果が否定的であれば、ステップ307で、次に高い指定レベル“n”用のデータ属性の値が、参照データ記録と比較される。この比較結果は、ステップ308で評価される。その結果が否定的であれば、ステップ307は、次に高い指定レベル“n＋1”用のデータ属性の値と参照記録と比較するように繰り返すことができる。
【００３０】
ステップ307が繰り返される前に、中間ステップ309で、現在のレベル番号nが、マッチング規則200の指定レベルNの最高番号を超えないことを確認するように、チェックを実行する。全ての指定レベルNが、全く成功裏のマッチングがなく処理されたときは、ステップ310で、新たな患者IDが生成され、データ記録に割り当てられる。
【００３１】
マッチングステップ305又は307のいずれかの結果が、肯定的であれば、次に、マッチングしたデータ記録及び関連したIＤは、マッチング結果の組307bの“成功裏にマッチングした記録”として含められる。マッチング結果の組307ｂは、ステップ305及び307で、データ属性サブセットの何らかのあるレベルでマッチングすることができる、1つを超える参照データ記録の複製を含むことができる。マッチング結果の組307ｂは、単一のIDのみが、対象のデータ記録と関連付けることができるように、更にステップ312で処理される。このため、マッチングされる複製のデータ属性（“複製”）が、ステップ311で、マッチング結果の組307ｂにおいて検索される。次に、ステップ312で、その複製は、除去処理314に従うことによって、複数のIDの関連性が評価され、除去される。ここで、処理314は、図３Bを参照して説明される。
【００３２】
ステップ313で、除去処理314において、その複製と関連付けられたIDは、評価される。その複製が同一のIDと関連付けられる場合には、ステップ310で、そのIDは対象のデータ記録に割り当てられる。その複製が、異なるIDで関連付けられる場合には、ステップ307は、ステップ311を経て、追加の属性又はレベルが、データ記録とマッチングするか否かを検査するように繰り返すことができる。ステップ307は、ステップ311を経て、テスト結果（ステップ308）が得られるまで繰り返すことができ、これにより、マッチング結果の組307は、単一の参照データ記録及び関連IDを含むことができる。複製のIDが残存する場合には、長期のデータベースに包含することに対する考慮から、対象のデータ記録をドロップすることができる。逆に、マッチング結果の組307ｂが、単一のIDと関連するときに、その対象のデータ記録を、長期のデータベースに包含することに対して考慮することができる。
【００３３】
図3Cは、ステップ310の詳細を示し、ステップ310により、IDは、長期のデータベースの包含に、データ記録を割り当てることができる。ステップ320で、マッチング結果の組307は評価される。マッチング結果の組307が空（対象のデータ記録においてデータ属性のレベルが、ステップ305及び307で成功裏にマッチングしなかったときの場合とできる）であれば、新たなIDが、ステップ322でデータ記録に割り当てられる。逆に、マッチング結果の組307が、空でなく、単一の参照記録を含む場合、単一の参照記録と関連付けられたIDは、マッチング属性の組に割り当てられる。
【００３４】
新たなID割り当ての監査又は検証のために、及び、参照データベース304ｃを更新するために、データ記録の空白のないマッチング属性の全てが、正確にマッチングされたか否かを見るために、ステップ323でチェックが実行される。データ記録の空白のないマッチング属性の全てが、正確にマッチングされなかった場合、ステップ324で、新たなID及びデータ記録を対で、今後の参照用マッチングデータベース304ｃに加えることができる。データ記録の空白のないマッチング属性の全てが、正確にマッチングされた場合、以前に使用したIDがデータ記録に割り当てられていたことを示し、マッチングデータベース304ｃに、新たなIDエントリを作成する必要は無い。いずれかの場合において、ステップ325で、マッチングデータベースは、各マッチングしたデータ記録用のカウント及び日付情報で、任意に更新できる。
【００３５】
最後のステップ326で、マッチング処理325において、対象のデータ記録を含む、患者データトランザクション記録は、割り当てられたIDでタグ付けされ、これにより患者データトランザクション記録を、長期のデータベースにおいて容易にリンクすることができるようになる。
【００３６】
本発明によれば、前述したマッチング・アルゴリズム及び処理を実現するソフトウェア（即ち、コンピュータ・プログラム命令）を、コンピュータ読取り可能な記録媒体に設けることができる。各々のステップ（本発明に従って前述した）、及びこれらステップの如何なる組み合わせも、コンピュータ・プログラム命令によって実現することができることは明らかである。如何なるコンピュータ・プログラム言語も、このために用いることができる。図4（図4A〜4C）は、患者データ記録を処理するコンピュータ・サブルーチン400としてマッチング処理300の実現例を示す。サブルーチン400において、マッチング規則200は、一連のネストとしてのIF-ELSE IF-THENの条件文の状態として選択した1組のデータ属性（例えば、データの組100）に適用され、その各々は、検査されたデータ記録におけるデータ属性のレベルに対応する。
【００３７】
コンピュータ・プログラム命令をコンピュータ上に、又は、マシンを形成する他のプログラマブル装置にロードできる（コンピュータ上で、又は、他のプログラマブルな装置を動作させる、そのような命令は、前述したマッチング処理及びアルゴリズムの機能を実現する手段を生成する）。また、これらコンピュータ・プログラム命令は、コンピュータ又は他のプログラマブル装置を、特定の態様で機能するように方向付けることを可能とする、コンピュータ読取り可能なメモリに保存でき、これにより、コンピュータ読取り可能なメモリに保存された命令は、前述した分布推計学的なコントローラ及びシステムの機能を実現する命令手段を含む製品を生産できる。また、コンピュータ又は他のプログラマブル装置で任意に実行されるべき一連のステップを生じるように、コンピュータ・プログラム命令を、コンピュータ又は他のプログラマブル装置にロードでき、コンピュータ又は他のプログラマブル装置で実行する命令が、前述したマッチング・アルゴリズム及び処理の機能を実現するステップを与えるように、コンピュータで実現される処理を生成する。また、コンピュータ読取り可能な記録媒体に、前述したマッチング・アルゴリズム及び処理の機能を実現する命令が設けられ、ファームウェア、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、集積回路、ASIC、及び他の利用可能な記録媒体を制限することなく含むことは、明らかである。
【００３８】
前述は、本発明の原理の説明のみであり、本発明の範囲及び趣旨から逸脱することなく、当業者において様々な変形ができることは明らかである。本発明は、特許請求の範囲にのみ制限される。例えば、マッチングに用いられるデータ属性の選択組100は、8つの命名された属性（即ち、記録番号、カードホルダID、生年月日、患者の姓、患者ID、患者ＩＤ付与者、患者のジップコード）を有するとして説明したが、説明のためのみである。選択組を、より少なく、より多く、又は、代替のデータ属性を含むように容易に変更できる。属性／データ・フィールドのコンテンツが時間経過とともに高い揮発性と直面する属性／データ・フィールドは、長期のマッチングのために暗号化形式において用いられるときに、値について減少する。そのコンテンツが、揮発性でないデータ・フィールドは、長期のマッチングとして比較的大きな値を有する。これにより、マッチング（即ち、ID割り当て）に用いられるトランザクションデータのデータ・フィールドの組は、好適には、コンテンツが揮発性でなく、又は揮発性が全くない（例えば、小売店又は医師の属性）データ・フィールドを含む。そのようなデータ・フィールドの包含は、マッチング・アルゴリズムにおいて、無病誤診を低減させるであろう。
【００３９】
更に、マッチングレベルの番号、タイプ、シーケンス及び命令は、供給者特定のデータ特性に応じて、個々のデータ供給者によって、調整又は省略できる。例えば、特定のデータ供給者からのデータが、患者の名前情報において、より高いレベルの秘匿性と関連する場合には、患者の名前属性を用いるマッチングレベルは、マッチングレベルのシーケンスにおいて、より高い位置に移動することができる。逆に、特定のデータ供給者が、マッチング処理のトップレベルにおいて用いられる属性のうち1つも設けられない場合、その属性を用いるレベルは、マッチング優先度において低いレベルに移動することができる。
【００４０】
別の変形例が、参照データ記録（例えば、マッチングデータベース304cにおいて）が更新される態様に関する。マッチングデータベース304cは、マッチング属性の固有の組み合わせ（マッチング処理についての前述から理解される）の全てに対応するデータ記録を含む。データ記録が既存の参照データベースのいずれにもマッチングしない場合には、新たなデータ記録が、参照データベースに加えられる。新たな長期のタグは、前述したように、マッチングしていないデータ記録の属性の組と関連付けることができ、共に参照データベースに加えることができる。更に、又は、代替として、参照データベースにおける既存のデータ記録は、マッチング処理の進行中の結果に基づいて変更できる。入力されてくるデータ記録の属性の1つが、特定の長期のタグに関連付けられた参照値における属性の組にないときでさえ、レベル毎のマッチング処理を用いて、入力されてくるデータ記録を既存の長期タグとマッチングすることができる。例えば、入力されてくるデータ記録は、6つの属性A、B、C、D、E、及びFを含むことができる。早めのマッチングレベルの1つにおいて、既存の長期タグに対して、属性A、B、及びC上で、データ記録をマッチングできる。しかしながら、属性F（例えば、姓）は、特定の長期タグで以前に関連付けられていたものに対して、異なるもの（例えば、改名又は名前の変形）とできる。そのような場合、既存の長期タグと関連付けられた参照データ記録は、新たな、又は、正しい組み合わせの属性を含むように更新できる。例えば、参照データベースは、新たな参照データ記録を、特定の長期IDで関連付けるように更新できる。新たなデータ記録は、以前に関連づけられた特定の長期IDだった、マッチング属性A、B、C、D及びEと、新たな、又は正しい属性Fを含む。入力されてくるデータ記録が、姓の変形（例えば、異なるデータ供給者又は顧客利用法（例えば、スペル）の故）を有するとき、そのようなデータベースの更新は、マッチング処理が特定の長期のタグと正しく関連付けることを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１Ａ】本発明の原理による、マッチング・アルゴリズムを用いて評価されるデータ記録におけるデータ・フィールドの標準化した組を示す図である。
【図１Ｂ】本発明の原理による、マッチング・アルゴリズムを用いて評価されるデータ記録におけるデータ・フィールドの標準化した組を示す図である。
【図２Ａ】本発明の原理による、種々のトランザクション・データ・シナリオの下で、データ記録に対して長期のリンク識別子を割り当てるマッチング規則の組の一例を示す図である。
【図２Ｂ】本発明の原理による、種々のトランザクション・データ・シナリオの下で、データ記録に対して長期のリンク識別子を割り当てるマッチング規則の組の一例を示す図である。
【図２Ｃ】本発明の原理による、種々のトランザクション・データ・シナリオの下で、データ記録に対して長期のリンク識別子を割り当てるマッチング規則の組の一例を示す図である。
【図３Ａ−１】本発明の原理による、レベル毎にデータ記録属性をマッチングし、データ記録に長期のリンク識別子を割り当てる処理のステップの一例を示す図である。
【図３Ａ−２】本発明の原理による、レベル毎にデータ記録属性をマッチングし、データ記録に長期のリンク識別子を割り当てる処理のステップの一例を示す図である。
【図３Ｂ−１】本発明の原理による、レベル毎にデータ記録属性をマッチングし、データ記録に長期のリンク識別子を割り当てる処理のステップの一例を示す図である。
【図３Ｂ−２】本発明の原理による、レベル毎にデータ記録属性をマッチングし、データ記録に長期のリンク識別子を割り当てる処理のステップの一例を示す図である。
【図３Ｃ−１】本発明の原理による、レベル毎にデータ記録属性をマッチングし、データ記録に長期のリンク識別子を割り当てる処理のステップの一例を示す図である。
【図３Ｃ−２】本発明の原理による、レベル毎にデータ記録属性をマッチングし、データ記録に長期のリンク識別子を割り当てる処理のステップの一例を示す図である。
【図４Ａ】本発明の原理による、図3A〜3Cのレベル毎の属性のマッチング処理を実現するように用いるソフトウェア・サブルーチンの論理を示す図である。
【図４Ｂ】本発明の原理による、図3A〜3Cのレベル毎の属性のマッチング処理を実現するように用いるソフトウェア・サブルーチンの論理を示す図である。
【図４Ｃ】本発明の原理による、図3A〜3Cのレベル毎の属性のマッチング処理を実現するように用いるソフトウェア・サブルーチンの論理を示す図である。
【図５】米国特許出願第__________号明細書から表される、マルチ・ソース型の患者データ記録から長期のデータベースをアセンブリするシステム例のブロック図である。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３Ａ−１】
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【図３Ａ−２】
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【図３Ｂ−１】
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【図３Ｂ−２】
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【図３Ｃ−１】
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【図３Ｃ−２】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【国際調査報告】
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