(57)【要約】患者を治療するとき、医師が治療計画を生成するのを支援するために臨床決定支援システム（CDSS）ガイドラインが用いられる。これらの計画はイメージング・データおよび非イメージング・データの両方を使って生成される。これを達成するために、CDSSはイメージング・システム（CADx、CAD、PACS等）とのインターフェースをもたされる。イメージングおよび非イメージング・データから、診断、病歴、治療などの同様の属性をもつ関連性のある患者を識別するためにデータ・マイニング処理が実行される。関連性のある患者の記録からの関連性のある非イメージング（テキスト）データを抽出およびエンコードするために、自然言語処理が用いられる。さらに、現在の患者の画像が患者データベース中の参照画像と比較されて、関連性のある患者が識別される。次いで、ユーザーに対して関連性のある諸患者が同定され、ユーザーはある関連性のある患者を選択して、病歴、治療、ガイドライン、効能などに関係する詳細情報を閲覧する。
2011520195.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ガイドライン・ベースの臨床決定支援システム（CDSS）であって：
現在の患者を治療するために一つまたは複数のガイドラインを執行するガイドライン・エンジンと；
前記ガイドライン・エンジンとのインターフェースをもつ外部イメージ・システム（４４）とを含む、
システム。
【請求項２】
現在の患者の属性を、前記外部イメージング・システム（４４）に記憶されている参照患者の属性と比較し、現在の患者とそれぞれの参照患者との間の類似性のレベルを記述する距離値を決定する、事例ベースのデータ・マイニング・エンジンをさらに含む、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
現在の患者のためのカスタム治療ガイドラインを生成するために現在の患者に関係するユーザー入力を受け取るガイドライン・オーサリング・ツールをさらに含む、請求項２記載のシステム。
【請求項４】
前記カスタム治療ガイドラインが規則データベースに記憶されている既定の規則と衝突するときにユーザーにアラートを与える規則ベース・エンジンをさらに含む、請求項３記載のシステム。
【請求項５】
現在の患者に関連付けられた属性との比較のための参照患者属性を取得するために、一つまたは複数の臨床情報システムと通信するオントロジー・エンジンをさらに含む、請求項３記載のシステム。
【請求項６】
前記一つまたは複数の臨床情報システムが、参照患者に関係した情報を記憶する、電子カルテ・データベースおよび自然言語情報データベースを含む、請求項５記載のシステム。
【請求項７】
事例ベースのデータ・マイニング・エンジンがさらに：
前記一つまたは複数の臨床情報システム；
外部のCDSS；
一つまたは複数の証拠リンク；および
一つまたは複数の外部のイメージング・システム
に結合されており、これから情報を取得する、請求項６記載のシステム。
【請求項８】
前記事例ベースのデータ・マイニング・エンジンが、前記一つまたは複数の臨床情報システム、前記外部のCDSSまたは前記一つまたは複数の証拠リンクから情報を取得するために自然言語処理コーデックを実行する、請求項７記載のシステム。
【請求項９】
現在の患者の情報、参照患者の情報、推薦されるガイドラインの情報およびカスタム・ガイドラインの情報をユーザーに呈示するガイドライン・ベースのCDSSインターフェースをさらに含む、請求項８記載のシステム。
【請求項１０】
ユーザーが、所定の閾値よりも小さな距離値をもつ患者情報をもつ参照患者のリストから、一または複数の参照患者を、選択された参照患者に関係したより詳細な情報を閲覧するために選択する、請求項２記載のシステム。
【請求項１１】
前記詳細な情報が、患者履歴、患者画像表現、治療レジメン、治療の効能、投薬量、投薬スケジュールおよび参照患者によって経験される副作用のうちの一つまたは複数を含む、請求項１０記載のシステム。
【請求項１２】
請求項１記載のシステムであって、前記外部イメージング・システムが：
コンピュータ支援検出（CAD）イメージ・システム；
コンピュータ支援診断（CADx）イメージ・システム；および
ピクチャー・アーカイビングおよびコミュニケーション・システム（PACS）
のうちの少なくとも一つを含む。
【請求項１３】
属性が、腫瘍または解剖学的構造の大きさ、体積、形、テクスチャー、位置および機能パラメータのうちの少なくとも一つを含む、請求項１記載のシステム。
【請求項１４】
請求項１記載のシステムであって、前記ガイドライン・エンジンが：
現在の患者の属性を、取得された参照患者の属性と比較し；
少なくとも一の参照患者について、前記少なくとも一の参照患者と現在の患者との間の類似性のレベルを示す距離値を決定し；
前記少なくとも一の参照患者に関連付けられた情報をユーザーに呈示し；
前記参照患者の情報に応じたユーザーからの治療ガイドライン入力を受け取り；
受け取られた治療ガイドライン入力から現在の患者についてのカスタム治療ガイドラインを生成および最適化する、
よう構成された一つまたは複数のプロセッサを含む、システム。
【請求項１５】
医療画像情報を臨床決定支援システム（CDSS）情報に組み込む方法であって：
現在の患者の属性を、外部イメージング・システムから取得された一または複数の参照患者の属性と比較する段階と；
関連性のある参照患者に関連付けられた一つまたは複数の治療ガイドラインに応じて現在の患者についてのカスタム治療ガイドラインを生成する段階とを含む、
方法。
【請求項１６】
現在の患者と前記一または複数の参照患者との間の類似性のレベルを評価する段階と；
所定の閾値レベルを超える類似性のレベルをもつことで関連性があると識別された参照患者について、参照患者情報をユーザーに呈示する段階とをさらに含む、
請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
コンピュータ支援検出（CAD）イメージング・システム、コンピュータ支援診断（CADx）イメージング・システムまたはピクチャー・アーカイビングおよびコミュニケーション・システム（PACS）のうちの少なくとも一つから参照患者属性情報を取得する段階をさらに含む、請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
現在の患者の画像および一または複数の患者の画像において表現されている腫瘍または解剖学的構造の大きさ、形、テクスチャー、解剖学的な位置および機能上のパラメータのうちの少なくとも一つを含む属性を比較する段階をさらに含む、請求項１５記載の方法。
【請求項１９】
参照情報をユーザーに呈示する前記段階がさらに：
参照患者と現在の患者との間の類似性の順番に参照患者のランク付けされたリストをユーザーに呈示する段階と；
ユーザーによる参照患者の選択に際して、該参照患者についての参照患者画像、患者履歴、治療レジメン、治療効能情報、副作用情報、投薬量および投薬スケジュールのうちの少なくとも一つを呈示する段階とを含む、
請求項１６記載の方法。
【請求項２０】
関連性のある参照患者について実装される治療ガイドラインに少なくとも部分的に基づいて、ユーザーに治療ガイドラインを推薦する段階をさらに含む、請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
現在の患者についてのカスタム治療ガイドラインを生成するために、推薦された治療ガイドラインをユーザーが修正することを許すことをさらに含む、請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
前記一つまたは複数の治療ガイドラインに関係したユーザー入力に応じて現在の患者についての前記カスタム治療ガイドラインを最適化する段階をさらに含む、請求項１５記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、臨床決定支援システム（CDSS:  clinical  decision  support  system）における格別の有用性を見出すが、記載される技法は他の型の決定支援システム、イメージング・システムおよび／または医療アプリケーションにおいても用途を見出しうることは理解されるであろう。
【背景技術】
【０００２】
ケア・パスウェイ（care  pathway）、プロトコルおよび診療ガイドライン（CPG:  clinical  practice  guidelines）のようなガイドラインの使用を通じて患者の疾病（たとえば癌）および治療を管理することは、最良の医療ケア診療を概略を定め、全体的な診療のばらつきを低減し、高品質のケアを管理されたコストで提供することにより、患者およびヘルスケア提供者の両者を支援できる。米国医学研究所によれば、ガイドラインとは、系統的に開発された、個別的な臨床状況について適切なヘルスケアについての医療従事者および患者の意思決定を支援する陳述である。ガイドラインは一般に、静的な紙ベースの文書として頒布され、よって日々の診療におけるその使用は限られる。
【０００３】
ここ10年で、医療ガイドラインを電算化する多くの試みが現れている。ガイドラインを電算化するある試みでは、紙ベースのガイドラインを電算化された形で抽出およびエンコードするガイドライン・オーサリング・ツールが制作された。たとえば、GASTONは、アインドーフェン工科大学およびMedecsとして知られる現在民間企業の一部において開発された、ガイドライン・ベースの意思決定支援システムの設計および開発のための一般的なアーキテクチャである。SAGE（Shareable  Active  Guideline  Environment［共有可能なアクティブ・ガイドライン環境］）は、いくつかの学術機関および業界のパートナーによって開発された、標準ベースのガイドライン環境である。PROFORMAは、英国のアドバンスト・コンピュテーション・ラボラトリーにおいて開発された、もう一つのガイドライン表現、オーサリングおよび実行環境である。
【０００４】
多くのガイドラインが今では電子的に利用可能ではあるが、単にガイドラインを電子的に表現するのでは十分ではない。ガイドラインが、日々の臨床作業フローと相互作用でき、日々の臨床作業フローに統合されることが必要である。電算化されたCDSSにおいてガイドラインを実装することは、ガイドラインの受容を改善し、ガイドラインの日々の使用を促進するための一つの方法である。CDSSは、ポイント・オブ・ケア（point  of  care）における、ガイドライン・ベースの証拠および推薦を提供でき、医師がガイドラインを自分たちの作業フローに効果的に統合することを許容する。さまざまな研究により、ガイドライン・ベースの意思決定支援システムがケアの品質を改善できることが示されている。いくつかのガイドライン・ベースのCDSSが開発されており、薬処方助言のためのPRESGUIDシステム、大鬱病性障害のためのCompTMAPシステムおよび高血圧のためのATHENA意思決定支援システムが含まれる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来式のガイドライン・ベースのCDSSは、一つの狭い領域および臨床情報のみに焦点を与えることによって、診療の複数の専門分野にまたがる性質に対応するものとはなっていない。ガイドライン・ベースのCDSSシステムと患者イメージング・システムのような他のシステムとの間のコミュニケーションおよび協働を容易にすることによって、上述した欠点を克服するのを容易にするシステムおよび方法が、当技術分野において必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
ある側面によれば、ガイドライン・ベースの臨床決定支援システム（CDSS）は、現在の患者を治療するために一つまたは複数のガイドラインを執行するガイドライン・エンジンと、前記ガイドライン・エンジンとのインターフェースをもつ外部画像システムとを含む。
【０００７】
別の側面によれば、医療画像情報を臨床決定支援システム（CDSS）情報に組み込む方法が、現在の患者の属性を、外部イメージング・システムから取得される一または複数の参照患者の属性と比較し、カスタム治療計画を最適化し、ユーザー入力および関連性のある参照患者に関連付けられた一つまたは複数の治療ガイドラインに応じて、現在の患者についてのカスタム・ガイドラインを生成することを含む。
【発明の効果】
【０００８】
一つの利点は、患者のパーソナル化された治療を容易にするために、画像情報がガイドライン・ベースのCDSS決定に組み込まれるということである。
【０００９】
もう一つの利点は、CDSSソフトウェアと履歴患者画像データとの間のインターフェースを与え、それらの間のコミュニケーションを容易にすることにある。
【００１０】
本発明のさらなる利点は、以下の詳細な説明を読み、理解すれば当業者には理解されるであろう。
【００１１】
本発明は、さまざまな構成要素および構成要素の配置において、またさまざまなステップおよびステップの配置において具現されうる。図面は単にさまざまな側面を例解する目的のためであって、限定するものと解釈すべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】医療上の意思決定のための臨床情報およびイメージング情報の両方を統合する、ガイドライン・ベースの臨床決定支援システムを示す図である。
【図２】本稿に記載されるさまざまな側面に基づく、CDSSインターフェースの画面コピーである。
【図３】CDSSインターフェースの画面コピーである。ここで、外部イメージング・ソフトウェアおよび／またはデータベース（単数または複数）へのリンクが選択されて、前記外部イメージング・ソフトウェアおよび／またはデータベースにアクセスするソフトウェア・モジュールによって取得された患者画像を表示するウィンドウが開かれている。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１は、医療上の意思決定のために臨床情報およびイメージング情報の両方を取り入れる、ガイドライン・ベースの臨床決定支援システム（CDSS）１０を示している。システム１０は：１）証拠および推薦を提供し、画像ベースのデータ推論を可能にするための、イメージング情報と臨床情報の統合のための手段と、２）計算機支援検出（CAD:  computer-aided  detection）システム、計算機支援診断（CADx:  computer-aided  diagnosis）システムおよびピクチャー・アーカイブおよび通信システム（PACS:  picture  archiving  and  communication  systems）といった他のイメージング・ソースとの間のインターフェースおよび内部通信手段と、３）パーソナル化されたケアおよび事例ベース推論（case-based  inference）のための、事例ベースの（データ・マイニング）モジュールおよび事例ベースの結果提示手段と、４）テキスト情報（たとえば自然言語処理された（NLP:  natural  language  processed）自由テキストのイメージング報告）の組み込みのための手段とを含む。
【００１４】
システム１０は、臨床決定支援システム・エンジンとPACSまたは他のイメージング・データベースとの間のコミュニケーションを容易にする。たとえば、ターゲット患者が診断されたのち、ターゲット患者は典型的には初期治療方式に載せられる。選択された期間後、ターゲット患者は進行、たとえば腫瘍の体積がどのくらい減少したかを判別するために、再び撮像される。画像はコンピュータによって比較されて、体積変化、テクスチャー変化などといった変化の客観的な測定が得られる。システム１０は、事例ベースのデータ・マイニング動作を実行して、同様の属性、たとえば同様の診断、同様の画像、同様の治療、同様の病歴などをもつ参照患者を同定する（参照患者の属性は、たとえば、外部イメージング・システムに画像とともに、あるいはEMRなどに、記憶されている）。距離メトリックに基づいて、最も似通った諸参照患者が選択され、その治療、結果などが、現在のすなわちターゲット患者のためにカスタム治療ガイドラインをパーソナル化するために利用される。これらのプロセスは、治療の過程で周期的に繰り返され、ターゲット患者のためのパーソナル化された治療計画を調整および最適化する。
【００１５】
システム１０は、ガイドライン・ベースCDSSグラフィカル・ユーザー・インターフェース（GUI:  graphical  user  interface）１２を含む。GUIは、たとえば、電子カルテ（EMR:  electronic  medical  record）パネル１、グラフィカル・ガイドライン・パネル２、現在ステップ／医師相互作用パネル３、推薦パネル４、証拠パネル５、ガイドライン・パスウェー・ログ６、リポート／スケジューリング・パネル（図示せず）などを含む。GUIは、ガイドライン・エンジン１６を含むガイドライン・ベースのCDSSエンジン１４に結合されている。ガイドライン・エンジン１６は、オントロジー・エンジン１８、事例ベース・エンジン２０（たとえばデータ・マイニング・エンジン）および規則推論エンジン２２のそれぞれに結合されている。規則推論エンジンはさらに、規則データベース２４に結合されている。ガイドライン・エンジンは、事例ベース・エンジンおよび外部イメージング・システム（単数または複数）と相互作用する。同様の参照患者のために使われたガイドラインに応じて、パーソナル化された治療計画の最適化および現在のまたはターゲット患者についてのカスタム・ガイドラインの生成を容易にするためである。本稿に記載されるさまざまな「エンジン」は、機械実行可能命令を実行する一つまたは複数のプロセッサと、本稿に記載されるさまざまな機能を実行するための機械実行可能命令を格納するメモリとを含むことは理解されるであろう。
【００１６】
向上されたガイドライン・オーサリング・ツール２６がオントロジー・エンジン１８に結合されており、ユーザーが、ガイドライン・エンジン１６によって用いられる一つまたは複数のガイドライン２８をエンコードすることを許可する。オントロジー・エンジンはさらに、EMRデータベース３２およびNLPデータ３４を含む臨床情報システム（単数または複数）３０に結合される。事例ベース・エンジン２０も前記臨床情報システムに結合され、またCDSSデータベース３８を含む外部CDSS  ３６、一つまたは複数のデータベース４２を含む一つまたは複数の証拠リンク４０および一つまたは複数の外部イメージング・システム４４のそれぞれに結合される。イメージング・システム４４は、CADシステム（単数または複数）４６、CADxシステム（単数または複数）４８および／またはPACS  ５０などを含む。
【００１７】
ある例によれば、ガイドライン２８は、ガイドライン・オーサリング・ツール２６を使ってエンコードされる。ガイドラインをエンコードするとき、（EMRデータ３２およびNLPデータ３４を含む）臨床情報システム３０、外部CDSS  ３６、典拠リンク４０（たとえばPubmed）および外部イメージング・システム４４へのアクセスを許容するために、いくつかの属性が設定される。ひとたびガイドラインがモデル化され、電子的にエンコードされると、ガイドライン・エンジン１６はガイドラインを実行し、ガイドライン内の各活動ステップにおいて、適切な情報を取得または解析するためにさまざまなシステムと対話する。各ステップにおいて、ガイドライン・エンジンはオントロジー・エンジン１８、事例ベース・エンジン２０または規則ベース・エンジン２４と対話する。オントロジー・エンジン１８は、システム間の相互運用性を増進するために、ローカルな用語を医療概念にマッピングする。
【００１８】
ある例によれば、オントロジー・エンジン１８は、種々の病院システムからの記述用語を、共通の普遍的な医学的概念にマッピングする。たとえば、二つの異なる病院システムは、患者の受け入れに際して、患者の徴候（または症状）を記録するためのチェックリストを有することがある。第一の病院のチェックリストは、「うろこ状の皮膚」を含み、第二の病院のチェックリストは「落屑状の皮膚」を含み、いずれも医学的な概念「皮膚炎」およびそれに関連付けられた規則セットにマッピングされうる。
【００１９】
別の例では、第一の医療臨床情報システムは皮膚の傷を記述するのに用語「かすり傷」「切り傷」「深傷」を使う一方、第二の臨床情報システムは同じ傷を「擦過傷」「切創」「裂傷」ということがありうる。オントロジー・エンジン１８は、この例では、そのような用語を、皮膚の傷に関係する普遍的な医学的概念および関連する規則ベースにマッピングする。このようにして、治療ガイドラインは普遍的な医学的概念にアンカーされ、用語におけるローカルなばらつきが同定され、普遍的概念にマッピングされて、ローカルな用語のばらつきにもかかわらず相互運用性が提供される。
【００２０】
事例ベース・エンジン２０は、ガイドライン・ベースのCDSS内で、問題となっている現在の事例に対して、参照患者データベースからの既知の結果および療法計画をもつ参照患者に関する同様の事例を取得し、提示するといった、パーソナル化された情報検索を提供する。規則推論エンジン（規則ベース・エンジン）２２は、CDSSによってなされるいかなる推薦または決定も、たとえばガイドライン・ベースのCDSS内で適切なアラート（たとえば薬両または過剰投与アラート、薬物相互作用アラート、患者アレルギー・アラートなど）または推薦を提供することによって、規則データベース２４内のさまざまな規則をも考慮することを保証する。たとえば、規則推論エンジン２２は、規則データベース２４内の規則の検索を実行し、同定された治療または療法計画の諸側面を現在の患者のパラメータおよび情報と比較して、同定された療法または治療計画が現在の患者の条件に適合することを保証する。たとえば、現在の患者の病歴が、患者がエリスロマイシンにアレルギーがあることを示し、その情報がEMR  ３２から取得され、同定された治療計画がエリスロマイシンまたはエリスロマイシンにアレルギーのある患者に対して通常、アレルギー反応を起こす他の抗生物質を10日間投与するレジメンを求める場合、規則推論エンジン２２はユーザーにその不整合を注意喚起する。
【００２１】
ガイドライン・エンジンからの出力は、次いで、ガイドライン・ベースのCDSSインターフェースに送られる。このようにして、ユーザーはガイドライン・ベースのCDSSインターフェースと対話して、現在の患者の状況に関連性のある患者履歴に基づく療法および／または治療提案を受け取る。
【００２２】
ガイドライン・ベースのCDSSエンジン１４とCAD、CADxおよび／または他のイメージング・システム（たとえばPACSなど）のような外部イメージング・システム（単数または複数）４４によって用いられる画像ベースの療法モニタリング・ソフトウェアとの間の内部ソフトウェア・コミュニケーションが存在する。臨床情報システム３０は、自由テキスト・データ（NLPによりエンコードされる）を組み込み、CDSSエンジンによる、神経放射線学のMRIリポートのような画像関係のNLPエンコードされたデータおよび退院サマリーのような非画像NLPエンコードされたデータへのアクセスを容易にする。
【００２３】
システム１０は、事例ベースの治療モニタリングおよび計画機能ならびに事例ベースの推理および推薦のための情報検索を提供する。たとえば、CDSSエンジン１４は、他のシステム構成要素（たとえば、臨床情報システム３０、外部CDSS  ３６、証拠リンク４０、外部イメージング・システム４４など）に問い合わせをして、該他のシステム構成要素から導出される、現在の患者に関連付けられた医学的な変量または変量の組み合わせに基づく、事例ベースの推理または推論から導出される結果を取得する。医学的な変量は、これに限られないが：臨床情報システム３０、外部CDSS  ３６、外部イメージング・システム４４などから取得されうる、イメージング情報を含む患者の病歴、家族の履歴、疾病の臨床段階などといった臨床指標；臨床情報システム３０等から取得されうる人口学的情報（たとえば、年齢、性別、職業）；臨床情報システム３０、外部CDSS  ３６、外部イメージング・システム４４などから取得されうる治療計画、治療結果および薬の副作用；外部のイメージング・システム４４等から取得されうる、治療計画およびモニタリングに関連するイメージング・パラメータの発見のための画像ベースの情報；臨床情報システム３０、外部のCDSS  ３６、外部のイメージング・システム４４などから取得されうる、臨床的な変量（画像ベースおよび非画像ベースの情報を含む）の、類似性マッチングおよび検索のための距離計算との組み合わせ、を含む。
【００２４】
一例によれば、CDSSエンジン１４による問い合わせに際して、年齢、性別、職業などを含む患者履歴情報が、臨床情報システム３０内のEMR  ３２および／またはNLPデータベース３４から取得される。画像ベースの情報は、外部イメージング・システム４４のCAD  ４６、PACS  ４８およびCADx  ５０の一つまたは複数から取得される。治療計画、結果および薬の副作用は外部CDSSシステム３６のデータベース３８からおよび／または証拠リンク４０内のデータベース４２（たとえばPubmedなど）から取得される。
【００２５】
事例ベースのエンジン２０は、システム１０の構成要素とインターフェースをもつために、一つまたは複数のデータ・マイニング・ソフトウェア・モジュールを含む。たとえば、事例ベース・モジュールは、現在の患者またはターゲット患者の診断、治療などに関連する情報を取得するために、臨床情報システム３０、外部CDSS  ３６、証拠リンク４０および外部イメージング・システム４４とインターフェースをもつ。事例ベース・モジュールは、所与の情報（または参照患者履歴）の現在の患者またはターゲット患者の状況との相対的な近さを示す一つまたは複数の関連性メトリックの関数として、情報をグループ化する。ある実施形態では、事例ベース・エンジンは、治療結果（たとえば、生存、腫瘍の成長抑制および副作用）に関係する推論および／または予測を行う。
【００２６】
別の実施形態では、ガイドライン・エンジン１６は、国のまたは機関のガイドラインからの逸脱を追跡する。たとえば、特定の患者治療が穏やかな効果をもつと判明しつつあり、あるガイドラインによって規定される最大投薬量で何の副作用も示されないと判断した医師は、投薬量を推薦されるレベルよりやや多くすることができる。そのような逸脱は、ログ記録され、その患者についての患者履歴に、結果、治療効能情報等とともに含められることができる。それは、現在の患者の治療を継続するときまたは将来の患者を治療するときに、ガイドライン・ベースの臨床決定支援のためにアクセスまたは検索できる。
【００２７】
別の実施形態によれば、事例ベース・エンジン２０は、参照患者データに関係する事例ベースの情報を、臨床情報システム３０、外部CDSS  ３６、証拠リンク４０および／または外部イメージング・システム４４のうち任意のものにおける患者のプールから、受け取り、そのデータを現在の患者またはターゲット患者のデータと比較する。その比較に基づいて、事例ベース・エンジンは、現在の患者と患者プール内の参照患者との間の類似性のレベルを記述する「距離」値を生成する。距離を計算するために使用されるメトリックは、疾病が何であるか〔疾病のアイデンティティ〕、治療計画、腫瘍の大きさおよび／または位置、認められた副作用、症状、徴候、人口学的情報（たとえば患者の年齢、職業、位置、民族など）を含むことができる。ひとたび患者プールからの参照患者が、現在の患者とのそれぞれの距離値に基づいてランク付けされたら、参照患者からの関連する医学的情報（たとえば病歴、治療、投薬量、レジメン、結果、副作用など）がユーザーに、CDSSインターフェース上で（たとえばリストまたは表において）呈示される。ある実施形態では、この情報は選択テーブル７８（たとえば図２参照）において表示され、ユーザーは表示された患者、病歴、治療などをクリックするか他の仕方で選択して、それに関連するより詳細な情報を取得することができる。関連性のある参照患者に関連付けられた情報は、任意的に、計算された距離値の順に、「最も近い」患者が先に挙げられるようにして表示される。次いで、ユーザーは同様の患者をクリックしその患者の履歴、治療結果などを閲覧することができる。
【００２８】
関係する実施形態では、ランク付けされた患者情報が、距離値（単数または複数）の関数として生成される治療または診断の推薦または提案とともに、ユーザーに呈示される。さらに、規定されたガイドラインからの逸脱が、同様の逸脱での以前の成功、現在の患者と患者プールから選択された患者との間の認められる相違（たとえば、体重、年齢など）などに基づいて推薦されることができる。
【００２９】
一例によれば、ユーザーが、現在の患者についての情報（たとえば、年齢、体重、ボディーマス指数（body  mass  index）値、症状、徴候、画像データなど）を入力装置を介してガイドライン・ベースのCDSSに入力する。ガイドライン・ベースのCDSSは、病院のPACSまたはEMRデータベースなどから、その患者における腫瘍に関係した画像情報を取得する。画像情報は、実際の画像、腫瘍の大きさ、テクスチャーおよび位置情報などを含む。あるいはまた、自然言語処理コーデックが、EMR  ３２からデータを抽出するために用いられる。ガイドライン・ベースのCDSSエンジン１４は、たとえばその特定の患者の属性についての、腫瘍の体積を可能であれば所定の大きさまで減じ（たとえば化学療法などを使って）、次いで除去すべきであることを推薦するガイドラインを取得する。次いでCDSSエンジンは、以前の患者からの患者データを記憶している一つまたは複数の医療データベース（たとえばEMR  ３２、NLPデータベース３４、外部CDSSデータベース３８、証拠リンク４０、CAD  ４６、PACS  ４８、CADx  ５０などを含む外部イメージング・システム４４）を検索し、最も類似した患者履歴（たとえば同じような大きさおよび位置の腫瘍、年齢、性別など）をもつ患者の距離値を計算し、所定の数（たとえば、5、10など）の最も近い一致をユーザーに返す。ある実施形態では、ユーザーは、データベースからの患者を問題の患者に類似しているとして取得するために必要とされる最小限の類似性の閾値を調整することによって、返される一致の数を調整できる。
【００３０】
次いでユーザーは、前記データベース（たとえばEMR  ３２、NLPデータベース３４、外部CDSSデータベース３８、証拠リンク４０、CAD  ４６、PACS  ４８、CADx  ５０などを含む外部イメージング・システム４４）の一つまたは複数からの、関連性のある参照患者および／または関係する情報のリストまたは表を呈示され、これはメモリ５４に記憶されてもよい。そして、ユーザーはより詳細な情報（たとえば治療、効能、副作用など）を閲覧するために患者を選択し、そのような情報を用いて現在の患者についてのパーソナル化された治療ガイドラインを生成する。パーソナル化されたガイドラインは、たとえば、ユーザーが現在の患者の腫瘍を摘出する前にどこまで小さくしたいかの目標サイズ、治療投薬量およびスケジュールなどを含んでいてもよい。この例をさらに進めると、ユーザーが、現在の患者の体重、代謝等を与えられたときに所定の受け容れ可能な閾値を上回る治療投薬量に関わる治療ガイドラインを選択する場合、規則推論エンジン２２は、その問題をユーザーに通知するために、アラートをユーザーに対して与える。すると、ユーザーは投薬量を見直す、投薬量を減らす、アラートを無視する、治療ガイドラインから逸脱するなどできる。
【００３１】
関係した例では、現在の患者が、X線、計算機断層撮影（CT）、陽電子放出断層撮影（PET）、単一光子放出計算機断層撮影（SPECT）、磁気共鳴撮像（MRI）および／またはそれらの変形などといったイメージング技法（図示せず）を使って撮像される。患者画像はCAD  ４６、CADx  ５０またはPACS  ４８システムに記憶され、ユーザーによって検索される。次いでCDSSエンジン１４は現在の患者属性（たとえば画像）を患者データベース中の患者と比較し、たとえば腫瘍の位置、大きさ、テクスチャーなどの関数として距離値を生成し、現在の患者情報との比較およびパーソナル化された治療ガイドライン（単数または複数）の生成のために関連する患者情報をユーザーに返す。このようにして、ガイドライン・ベースのCDSSエンジン１４と外部イメージング・システム４４との間のコミュニケーションが容易にされる。
【００３２】
図２は、本稿に記載されたさまざまな側面に基づく、CDSSインターフェース１２のスクリーンショットである。インターフェースはいくつかのペイン（pane）からなる。一例によれば、左のペインまたはウィンドウ７０はユーザーに、現在の患者の電子的な医療情報（たとえば、患者の電子カルテ、病院情報システム、放射線学情報システムなどから取得される）を、編集可能および非編集可能フィールドの形で呈示する。右上ペイン７２は、グラフィカルなガイドラインを描いており、現在のアクティブ・ノード７４がハイライトされている。右下ペイン７６は設計された択一選択式選択テーブル７８を示しており、テーブル８０およびHTMLリンク８２の形の外部情報へのリンクをもつ。
【００３３】
一例によれば、リポートは、自動的に、ユーザーによる治療の選択を右上ウィンドウ７２に表示する。推薦される投薬は、たとえばドロップダウンメニュー内に挙げられる体表面積（BSA:  body  surface  area）の式を使って、自動的に計算される。スケジュール機能もリポートに含められる。スケジュール日は、ドロップダウン・カレンダーを介して選択でき、治療サイクルの継続期間および頻度に基づいて日付は自動的に更新される。リポートは、患者毒性追跡などといった拡張された機能を含むことができる。
【００３４】
図３は、CDSSインターフェース１２のスクリーンショットであり、ここで、外部イメージング・ソフトウェアおよび／またはデータベース（単数または複数）へのリンクが選択され、それにより、外部イメージング・ソフトウェアおよび／またはデータベースにアクセスするソフトウェア・モジュールによって取得された患者画像９０を表示するウィンドウが開かれている。ガイドライン・ベースのCDSSは、医療情報（イメージング・データも非イメージング・データも）を、内部ソケット接続などを介して、外部のイメージング・ソフトウェアおよび／またはデータベースと交換できる。接続は双方向性である。
【００３５】
ある実施形態では、システムは肺癌療法および治療モニタリングのために使用されるが、本稿に記載された方法およびシステムはいかなる医学分野および／または疾病にも適用できる。
【００３６】
本発明は、いくつかの実施形態を参照して記述してきた。上記の詳細な説明を読み、理解すれば、他の者にも修正および変更が思いつくことがありうる。本発明は、付属の請求項およびその等価物の範囲内にはいる限りそうした修正および変更のすべてを含むものと解釈されることが意図されている。
【図１】
2011520195.tif 000003
【図２】
2011520195.tif 000004
【図３】
2011520195.tif 000005
【手続補正書】
【提出日】平成22年11月10日(2010.11.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ガイドライン・ベースの臨床決定支援システム（CDSS）であって：
現在の患者を治療するために一つまたは複数のガイドラインを執行するガイドライン・エンジンと；
前記ガイドライン・エンジンとのインターフェースをもつ外部イメージ・システム（４４）とを含む、
システム。
【請求項２】
現在の患者の属性を、前記外部イメージング・システム（４４）に記憶されている参照患者の属性と比較し、現在の患者とそれぞれの参照患者との間の類似性のレベルを記述する距離値を決定する、事例ベースのデータ・マイニング・エンジンをさらに含む、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
現在の患者のためのカスタム治療ガイドラインを生成するために現在の患者に関係するユーザー入力を受け取るガイドライン・オーサリング・ツールをさらに含む、請求項２記載のシステム。
【請求項４】
前記カスタム治療ガイドラインが規則データベースに記憶されている既定の規則と衝突するときにユーザーにアラートを与える規則ベース・エンジンをさらに含む、請求項３記載のシステム。
【請求項５】
現在の患者に関連付けられた属性との比較のための参照患者属性を取得するために、一つまたは複数の臨床情報システムと通信するオントロジー・エンジンをさらに含む、請求項３記載のシステム。
【請求項６】
前記一つまたは複数の臨床情報システムが、参照患者に関係した情報を記憶する、電子カルテ・データベースおよび自然言語情報データベースを含む、請求項５記載のシステム。
【請求項７】
事例ベースのデータ・マイニング・エンジンがさらに：
前記一つまたは複数の臨床情報システム；
外部のCDSS；
一つまたは複数の証拠リンク；および
一つまたは複数の外部のイメージング・システム
に結合されており、これから情報を取得する、請求項６記載のシステム。
【請求項８】
前記事例ベースのデータ・マイニング・エンジンが、前記一つまたは複数の臨床情報システム、前記外部のCDSSまたは前記一つまたは複数の証拠リンクから情報を取得するために自然言語処理コーデックを実行する、請求項７記載のシステム。
【請求項９】
現在の患者の情報、参照患者の情報、推薦されるガイドラインの情報およびカスタム・ガイドラインの情報をユーザーに呈示するガイドライン・ベースのCDSSインターフェースをさらに含む、請求項８記載のシステム。
【請求項１０】
ユーザーが、所定の閾値よりも小さな距離値をもつ患者情報をもつ参照患者のリストから、一または複数の参照患者を、選択された参照患者に関係したより詳細な情報を閲覧するために選択する、請求項２記載のシステム。
【請求項１１】
前記詳細な情報が、患者履歴、患者画像表現、治療レジメン、治療の効能、投薬量、投薬スケジュールおよび参照患者によって経験される副作用のうちの一つまたは複数を含む、請求項１０記載のシステム。
【請求項１２】
請求項１記載のシステムであって、前記外部イメージング・システムが：
コンピュータ支援検出（CAD）イメージ・システム；
コンピュータ支援診断（CADx）イメージ・システム；および
ピクチャー・アーカイビングおよびコミュニケーション・システム（PACS）
のうちの少なくとも一つを含む。
【請求項１３】
属性が、腫瘍または解剖学的構造の大きさ、体積、形、テクスチャー、位置および機能パラメータのうちの少なくとも一つを含む、請求項１記載のシステム。
【請求項１４】
請求項１記載のシステムであって、前記ガイドライン・エンジンが：
現在の患者の属性を、取得された参照患者の属性と比較し；
少なくとも一の参照患者について、前記少なくとも一の参照患者と現在の患者との間の類似性のレベルを示す距離値を決定し；
前記少なくとも一の参照患者に関連付けられた情報をユーザーに呈示し；
前記参照患者の情報に応じたユーザーからの治療ガイドライン入力を受け取り；
受け取られた治療ガイドライン入力から現在の患者についてのカスタム治療ガイドラインを生成および最適化する、
よう構成された一つまたは複数のプロセッサを含む、システム。
【国際調査報告】
2011520195.tif 000006
2011520195.tif 000007
2011520195.tif 000008