(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータのプロセッサによって実行される方法であって、
現患者に関する臨床情報を収集することと、
複数の撮像プロトコルについて、各撮像プロトコルを使用することに関する臨床基準を、医学概念を用いてコード化することと、
少なくとも１つの自然言語処理（“ＮＬＰ”）アルゴリズムを使用して、前記収集された臨床情報を、前記コード化された臨床基準と比較可能なコンピュータ処理可能フォーマットに変換することと、
前記コード化された臨床基準と、前記現患者に関する前記変換された臨床情報とに基づいて、少なくとも１つの好適な撮像プロトコルを推薦あるいは提供することと、
を有する方法。
【請求項２】
前記ＮＬＰアルゴリズムは、前記収集された臨床情報内の少なくとも１つの医学概念のコード化された記述を特定する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＮＬＰアルゴリズムは、前記収集された臨床情報内の医学概念のコード化された記述の複数部分を特定する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記コード化された記述の前記複数部分が組み合わされて前記少なくとも１つのＮＬＰアルゴリズムによって更に処理されることで、前記収集された臨床情報内の少なくとも１つの医学概念の複数のコード化された記述が特定される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
ディスクリプションロジックリーズナが、前記コード化された記述の前記複数部分から少なくとも１つの医学概念を特定する、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つの好適な撮像プロトコルは、一組の前記医学概念のコード化された記述に基づいて推薦される、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つの好適な撮像プロトコルをユーザインタフェース上でユーザに表示することと、
前記ユーザインタフェースを介して前記ユーザから承認命令、拒否命令、及び変更命令のうちの１つを受信することと、
を更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項８】
当該方法は更に、前記臨床情報及び対応する前記少なくとも１つの好適な撮像プロトコルのログを記録することを有し、前記ログは、前記ＮＬＰアルゴリズムと、前記ＮＬＰアルゴリズムによって使用された推論とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記コンピュータ処理可能フォーマットは、国際医療用語集（“ＳＮＯＭＥＤ”）フォーマット及び統合医学用語システム（“ＵＭＬＳ”）フォーマットのうちの一方である、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの好適な撮像プロトコルは、撮像スキャナのスキャン動作を制御するために該撮像スキャナに送信されるスキャナ設定を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
現患者に関する臨床情報を収集するデータ収集サブシステムと、
複数の撮像プロトコルについて、各撮像プロトコルを使用することに関する臨床基準を、医学概念を用いてコード化する撮像プロトコルサブシステムと、
少なくとも１つの自然言語処理（“ＮＬＰ”）アルゴリズムを使用して、前記収集された臨床情報を、前記コード化された臨床基準と比較可能なコンピュータ処理可能フォーマットに変換する自然言語プロセッサと、
前記コード化された臨床基準と、前記現患者に関する前記変換された臨床情報とに基づいて、少なくとも１つの好適な撮像プロトコルを推薦あるいは提供するプロトコル推薦サブシステムと、
を有するシステム。
【請求項１２】
当該システムは更に、前記少なくとも１つの好適な撮像プロトコルをユーザに表示するユーザインタフェースを有し、該ユーザインタフェースを介して前記ユーザから承認命令、拒否命令、及び変更命令のうちの１つが受信される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
撮像スキャナのスキャン動作を制御するために前記少なくとも１つの好適な撮像プロトコルに含まれるスキャナ設定を該撮像スキャナに送信するプロトコル送信サブシステム、を更に有する請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
プロセッサによって実行可能な命令セットを格納したコンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、前記命令セットは少なくとも、プロセッサに、
現患者に関する臨床情報を収集し、
複数の撮像プロトコルについて、各撮像プロトコルを使用することに関する臨床基準を、医学概念を用いてコード化し、
少なくとも１つの自然言語処理（“ＮＬＰ”）アルゴリズムを使用して、前記収集された臨床情報を、前記コード化された臨床基準と比較可能なコンピュータ処理可能フォーマットに変換し、
前記コード化された臨床基準と、前記現患者に関する前記変換された臨床情報とに基づいて、少なくとも１つの好適な撮像プロトコルを推薦あるいは提供する
ように動作させる、コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ヘルスケアの分野において、医用撮像は、臨床目的及び医療目的の双方で、例えば身体部分及びそれらの対応する機能性などの患者の画像を作成する技術である。例えば、医用撮像の臨床応用は、疾患を明らかにし、診断し、且つ／或いは検査するための医療手順を実行し得る。撮像技術の医療応用は、患者の生体構造及び生理機能を調査するために使用され得る。
【背景技術】
【０００２】
医用撮像プロセスの様々な形態には、以下に限られないが、コンピュータ断層撮影（“ＣＴ”）、磁気共鳴撮像（“ＭＲＩ”）、陽電子放出型断層撮影（“ＰＥＴ”）、超音波などが含まれる。ＣＴスキャンの撮像プロセスは、Ｘ線ビームを遮断する能力に基づいて様々な身体構造を明らかにするよう“ウインドウイング（windowing）”として知られる処理を介して操作されることが可能な多量のデータを生成する。ＭＲＩスキャンのプロセスは、核磁気共鳴を用いて身体内の原子核を撮像することにより、詳細な内部構造を視覚化するために使用される。ＣＴスキャン又は伝統的なＸ線とは異なり、ＭＲＩは電離放射線を使用しない。ＰＥＴ撮像のプロセスは、陽電子放出核種（例えば、トレーサ）によって放出されるガンマ線の検出を介して、身体内の機能プロセスの３次元画像を作り出す。超音波撮像のプロセスは、可能性ある病的状態又は病変に関して、例えば腱、筋肉、関節、血管、及び内部器官などの皮下身体構造を視覚化するために使用される。
【０００３】
委託医師からの医用撮像の注文が、医療機関の放射線科又は撮像センターによって受け取られる。注文は典型的に、実行する検査の一般タイプ（例えば、ＣＴ、ＭＲＩ、ＰＥＴ、超音波など）と、スキャンする生体構造とを記述する。さらに、注文は、その撮像注文の理由を指し示す委託医師からの“臨床インジケーション”を含むことになる。これらのインジケーションは、コード化された用語フォームの標準化された臨床的用語ではなく、自由に書き込まれる。インジケーションは、症状、病歴、及び患者の基礎疾患若しくは状態の仮説を含み得る。また、インジケーションは、“除外”される必要がある条件と、特に調査されるべき見込みある条件の示唆とを含み得る。
【０００４】
放射線医が、撮像注文をレビューし、予め定められた複数のプロトコルのリストから臨床撮像プロトコルを割り当てる。従って、各プロトコルは、このプロトコルが使用される一組の臨床インジケーションによって定められるとともに、画像収集中に使用されるべきスキャナ設定を記述する。その非常に単純な形態において、このインジケーションの組は、臨床所見、疾患、又は症状のリストとし得る。或る患者がこれらの臨床条件のうちの１つ以上を有する場合、その患者は指定されたプロトコルを用いて撮像されるべきである。様々な論理演算子を有する複数の臨床所見の組み合わせを含んだ、より複雑な基準も、確立されることができる。
【０００５】
関係する臨床インジケーションに基づいて所与の患者に適切なプロトコルを選択するプロセスは、“プロトコリング”として参照されることができる。この選択プロセスにおいては、例えば検査データ、以前の放射線学レポート、その他の臨床レポートなど、その他の情報をもレビューすることができる。全ての撮像機関にまたがって承認された、統一されたプロトコルがないため、これらのプロトコルは通常、機関特有のものである。プロトコルを選択するこのプロセスは、患者がスキャンされる前に行われ、典型的に、患者が自身の撮像検査のために到着する何時間か何日か前に行われる。
米国特許出願公開第２００８／１７２２４９号は、放射線学手順のプランニングを開示している。プランニングは、患者状態に関する患者データ、警告、制限、制約、及び／又はその他の特性を含むデータベースに基づいて実行される。データは、記録保管システムから利用可能にされ得る。プランニングツールが、具体的な患者データに基づいてプロトコルを生成し得る。そのプロトコルは、ＤＩＣＯＭ標準を満足し得る。
米国特許出願公開第２００５／２６７３４８号は、受信した患者情報に基づく自動選択された撮像プロトコルを用いる撮像方法を開示している。
米国特許出願公開第２００５／１２１５０５号は、患者の情報が医用撮像装置に自動的に転送されることを可能にするために識別タグを使用するデータ取得プロトコル選択システムに言及している。これは、患者の識別タグ内に格納された情報に基づく最適なデータ取得プロトコルの選択を可能にする。
【０００６】
現在、プロトコリングプロセスを支援する情報技術ソリューションが存在している。しかしながら、それらは、以前は紙ベースであったものをデジタル化して表示するプロセスに焦点を当てている。従来のプロセスは、撮像注文を患者についてのその他の臨床情報とともに電子的に収集し、それから選択を行うべき全ての臨床スキャンのデジタルリストを提供する。しかしながら、これらのプロセスは、それらのプロトコルのうちの１つを選択することにおいて何らの支援も提供しない。また、従来のプロセスは標準化を欠いている。上述のように、撮像注文内の臨床インジケーションは典型的に、数多くの異なる委託医師によって自由なテキスト情報として入力されており、多様な書き方及び医療表現が大いに異なるものとなる。この多様性は、１つ以上の適切なプロトコルの推薦を可能にするために、適切な情報抽出段階や知識表現及びセマンティック推論段階を通じて管理される必要がある。故に、撮像注文内の臨床インジケーションとプロトコル内に構築される臨床基準との間の比較は、コンピュータ又は訓練された専門家にとって簡単なことではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ここに記載される例示実施形態によって、上述の問題が解消される。結果として、撮像プロトコルの自動選択によって、現行プロセスを用いて医用撮像プロトコルの選択が手動で行われるときに生じる誤り及び不一致が最小化されることになる。推奨プロトコルの選択を支援する情報を提供することにより、これらの例示実施形態は、意思決定の確実性を向上させる一方で、初心者又はあまり経験のない放射線医に対する学習効果をも有する。また、これらの例示実施形態は、このプロトコリング作業を行うためにプロトコル割当てを行う人物（例えば、放射線医、医師、又はその他の臨床従事者）が要する時間の量を低減する。この時間検討は、電子記録の増加とともに入力データ（例えば、患者情報）の量が増加するときに特に重要である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
例示の実施形態は、患者の臨床情報に基づいて１つ以上の好適な医用撮像プロトコルを自動選択するシステム及び方法に関する。一実施形態は、現患者に関する臨床情報を収集することと、複数の撮像プロトコルのコード化された記述を、医学概念を含むコンピュータ処理可能フォーマットで生成することと、前記収集された臨床情報を前記コンピュータ処理可能フォーマットに変換することと、前記コード化された記述と、前記現患者に関する前記変換された臨床情報とに基づいて、少なくとも１つの好適な撮像プロトコルを推薦あるいは提供することと、を有する方法に関する。
【０００９】
更なる一実施形態は、
−  現患者に関する臨床情報を収集するデータ収集サブシステムと、
−  複数の撮像プロトコルのコード化された記述を、医学概念を含むコンピュータ処理可能フォーマットで生成する撮像プロトコルサブシステムと、
−  前記収集された臨床情報を前記コンピュータ処理可能フォーマットに変換する自然言語プロセッサと、
−  前記コード化された記述と、前記現患者に関する前記変換された臨床情報とに基づいて、少なくとも１つの好適な撮像プロトコルを推薦あるいは提供するプロトコル推薦サブシステムと、
を有するシステムに関する。
【００１０】
更なる一実施形態は、プロセッサによって実行可能な命令セットを格納した非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体に関し、前記命令セットは少なくとも、現患者に関する臨床情報を収集し、複数の撮像プロトコルのコード化された記述を、医学概念を含むコンピュータ処理可能フォーマットで生成し、前記収集された臨床情報を前記コンピュータ処理可能フォーマットに変換し、前記コード化された記述と、前記現患者に関する前記変換された臨床情報とに基づいて、少なくとも１つの好適な撮像プロトコルを推薦あるいは提供するように動作可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】ここに記載される例示的な一実施形態に従った、患者の臨床情報に基づいて１つ以上の好適な医用撮像プロトコルを自動選択する例示的なシステムを示す図である。
【図２】ここに記載される例示的な一実施形態に従った、患者の臨床情報に基づいて１つ以上の好適な医用撮像プロトコルを自動選択する例示的な方法を示す図である。
【図３】ここに記載される例示的な一実施形態に従った、ＮＬＰエンジンによって見い出される概念に基づく自然言語処理（“ＮＬＰ”）マッチングに関する複数のカテゴリーの事例を示す例示的な表である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
例示実施形態は、以下の例示実施形態の説明及び関連する添付図面を参照することで更に理解され得る。図面において、同様の要素には同じ参照符号を付する。例示実施形態は、患者についての臨床情報（例えば、患者プロフィール）に基づいて１つ以上の好適な医用撮像プロトコルすなわち撮像手順を自動選択するシステム及び方法に関係付けられる。例えば、例示のシステム及び方法は、委託医師からの撮像注文と患者の臨床情報とを、事前確立された臨床基準との関連で分析して、その患者を撮像する際に使用すべき１つ以上の正しいプロトコルを自動的に提案するために使用されることができる。
【００１３】
更に詳細に後述するように、これら例示のシステム及び方法は、アルゴリズム（例えば、ソフトウェアアプリケーション）を用いて、患者についての臨床情報及びプロトコルに関する臨床基準を読み出して処理する。これらの実施形態は、機関特有の撮像プロトコルのリストから１つ以上の撮像プロトコルを推薦する。この推薦は、患者の臨床記録から抽出された情報に基づき、患者の臨床記録は、以下に限られないが、臨床インジケーション、検査データ、以前の撮像レポート及び臨床検査からのその他のレポートを含む。従って、ユーザ（例えば、放射線医）は、これらのシステム及び方法を用いて患者についての情報を読み出し、そして、推薦エンジンの助けを借りて、その患者に対するスキャンプロトコルを選択することになる。具体的には、医療情報が、各プロトコルに関するコンピュータ解釈可能な臨床基準との関連で分析されて、１つ以上の推薦についての決定がもたらされる。故に、例示実施形態は、医用撮像プロトコルが放射線医によって手動で選択されるときに一般的に生じる誤り及び不一致を抑制する一方で、この作業を行うのに要する時間量を低減する。
【００１４】
なお、ここに説明される実施形態は医用撮像プロトコルを推薦することに関するが、当業者が理解するように、これら例示のシステム及び方法は、ヘルスケアの全ての分野で使用され、多様な医療検査手順をカバーすることができる。また、ここに記載される例示の推薦システム及び方法は、幾つもの医療レポート作成ソフトウェアスイート（ソフトウェア一式）の臨床決定コンポーネントとして機能し得る。これらのシステム及び方法はまた、全体として、あるいは部分的に、例えばＭＲ、ＣＴ、ＮＭ、超音波のコンソールなどの撮像モダリティコンソール及び／又は作業空間に統合されることができる。
【００１５】
図１は、ここに記載される例示的な一実施形態に従った、患者の臨床情報に基づいて１つ以上の好適な医用撮像プロトコルを自動選択する例示的なシステム１００を示している。具体的には、システム１００の例示のアーキテクチャは、データ収集サブシステム１００、撮像プロトコル記憶サブシステム１２０、プロトコル推薦サブシステム１３０、及び表示サブシステム１４０を含んでいる。なお、これらのサブシステム１１０−１４０の各々が別個のコンポーネントとして示されているが、これらのサブシステムのうちの幾つかが、１つ以上のその他のサブシステムに統合されてもよい。
【００１６】
データ収集サブシステム１１０は、少なくとも臨床インジケーションを含む患者についての臨床情報１１５を収集する。さらに、収集される臨床情報は、必要に応じて、検査データ、以前の撮像レポート、及び臨床検査からのその他のレポートを含むことができる。具体的には、患者についての臨床情報１１５を収集するデータ収集サブシステム１１０は、ヘルスケア情報テクノロジーからよく知られた方法を利用する。これらの注文情報、検査情報、以前の撮像レポート、及びその他のレポートは、例えば、以下に限られないが、Ｈｅａｌｔｈ  Ｌｅｖｅｌ  Ｓｅｖｅｎ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ（“ＨＬ７”）、Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ“ＤＩＣＯＭ”などの、健康情報技術標準を介して伝送・格納されることができる。データ収集サブシステム１１０は、収集した臨床情報１１５を格納するデータベースを含むことができる。この格納は、自動的に実行されることができ、あるいは医師ユーザによって選択されたときに実行されることができる。代わりに、あるいは加えて、サブシステム１１０−１４０のうちの何れかによって読み出される情報は、全システムワイドのデータベースに格納されてもよい。
【００１７】
撮像プロトコル記憶サブシステム１２０は、機関特有の医用撮像プロトコル１２５（臨床スキャンプロトコルとしても知られる）のリストと、それらのプロトコルの使用に関連付けられた臨床基準とを収集して格納する。プロトコル１２５が収集されると、それらのプロトコルを用いることに関する臨床基準（例えば、臨床インジケーション）が、例えば国際医療用語集（Systematized  Nomenclature  of  Medicine；ＳＮＯＭＥＤ）などのオントロジーの一部である医学概念を用いてコード化される。従って、プロトコル１２５の各々が、オントロジー表現を有した、十分に管理された、標準化された専門用語を用いて記述される。各プロトコル１２５に関する複数の臨床基準の各々は、個々の概念、又は論理演算子を用いて規定される概念で構成される。撮像プロトコル１２５の収集及び記憶は、オフラインで実行され、その機関がそれらのプロトコルを更新することを決定するまでそのままである。
【００１８】
システム１００の一実施形態によれば、プロトコル１２５の収集及び記憶は、記述論理を用いることと組み合わせてＳＮＯＭＥＤ概念識別子を用いたウェブオントロジー言語−拡張マークアップ言語（“ＯＷＬ／ＸＭＬ”）フォーマットでの臨床基準のコード化を含む。例えば、基準は“必要十分条件”としてコード化されることができ、論理ステートメントがこのセットのメンバーを完全に規定する。
【００１９】
プロトコル推薦サブシステム１３０は、ＮＬＰエンジン１３２及び推薦エンジン１３４を含んでいる。ＮＬＰエンジン１３２は、患者臨床情報１１５に含まれる自然言語の用語を標準化するために臨床情報１１５を分析する。換言すれば、ユーザ医師から受け取られた患者に関する自由テキストの臨床情報が、構造化されたコード化プロトコル基準のフォーマットと比較可能なフォーマットへと変換される。このコード化は、ＮＬＰアルゴリズムの使用を介して自動的に実行される。その結果は、例えばＳＮＯＭＥＤ、統合医学用語システム（Unified  Medical  Language  System；“ＵＭＬＳ”）など、選択された医学用語に従ったコードを含む患者の記述である。ＮＬＰエンジン１３２及び関連する例については以下にて更に説明する。
【００２０】
推薦エンジン１３４は、プロトコル１２５に関連付けられた臨床基準を所与として、個々の患者に対する適切性に基づき、１つ以上の臨床スキャンプロトコル１２５を提示する。この推薦エンジン１３４は、それに関して医用撮像プロトコルが使用されるべき選択を推薦するために使用される。システム１００の例示実施形態によれば、推薦エンジン１３４は、自動的に、あるいは医師ユーザによる要求を受けて、の何れかで実行されることができる。推薦エンジン１３４への入力は、プロトコル基準のコード化された記述と、ＮＬＰエンジン１３２からの処理された患者病歴とを含む。上述のように、患者病歴は、プロトコル基準を記述するのに使用されるのと同じフォーマット及び構文に、その患者記述が従うように処理される。更なる内部アルゴリズムを介して、推薦エンジン１３４によって提供される結果は、好適な撮像プロトコルのうちの１つ又は複数である。
【００２１】
最後に、表示サブシステム１４０は、入力された臨床情報１１５と、結果として得られた撮像推薦とを好適に提示し、例えば、表示する。具体的には、データ収集サブシステム１１０からの入力情報と、結果として得られたプロトコルとが、コンピュータスクリーンにより医師ユーザに提示される。提案される手順の提示は、取り得る手順を、例えば仕分けリスト、フィルタリングされたリスト、又は仕分けされていないリストとして、各プロトコル推薦の根拠と共に、あるいはそれを伴わずに提示することによって、ユーザに伝達される。情報を医師ユーザに表示しながら、表示サブシステム１４０は、提案されたプロトコルを医師ユーザが承認あるいは変更／拒否することを可能にする。
【００２２】
また、例示のシステム１００の強化（エンハンスメント）は、特にコンピュータ生成提案を説明することに関しての、結果の表示と、選択された撮像スキャナへの結果の送信とに関する。１つの強化によれば、ＮＬＰ及び推論ステップで検出されて使用された患者状況を記述する臨床用語を、ユーザへの表示のためにスクリーン上で視覚的に強調することができる。更なる１つの強化によれば、選択されたプロトコルをイメージスキャナに送信することができる。プロトコルは、その選択されたプロトコルに従って画像取得中に使用されるべきスキャナ設定を有する。これら選択されたスキャナ設定は、プロトコル送信サブシステムによって撮像スキャナに送信されることができ、そして、撮像スキャナのスキャン動作を制御するために使用されることができる。斯くして、撮像プロトコルの選択における誤り及び不一致だけでなく、所与の撮像プロトコルのスキャナ設定が撮像スキャナに手動入力されるとき又は撮像スキャナにて選択されるときに生じる誤りも最小化される。この強化において、提案されたプロトコルをユーザが承認あるいは変更／拒否することを可能にする表示サブシステム１４０は、部分的に、あるいは全体として、撮像スキャナのサブシステムとして実装されることができる。送信動作は、例えばプロトコルを放射線医学情報システム（Radiology  Information  Systems；“ＲＩＳ”）プロシージャＩＤとしてコード化してＤＩＣＯＭモダリティ作業リストにより送信することによってなど、標準的な方法を用いて実行されることができる。
【００２３】
図２は、ここに記載される例示的な一実施形態に従った、患者の臨床情報に基づいて１つ以上の好適な医用撮像プロトコルを自動選択する例示的な方法２００を示している。なお、方法２００は、図１に例示したシステム１００及び関連サブシステム１１０−１４０を参照して説明される。データの収集とそれに続く推薦は、例えばＮＬＰエンジン１３２及び推薦エンジン１３４など、システム１００の１つ以上のプロセッサによって実行される。上で指し示したように、例示のシステム１００にわたって実行されるステップのうちの何れか１つ又は全ては、自動的に実行されることができ、あるいは、ユーザによって選択されたときに実行されることができる。
【００２４】
ステップ２１０で開始して、システム１００のデータ収集サブシステム１１０が、現患者についての臨床情報を受け取って格納する。
【００２５】
ステップ２２０にて、システム１００の撮像プロトコル記憶サブシステム１２０が、機関特有の医用撮像プロトコル１２５のリストを受け取って格納する。上述のように、撮像プロトコル記憶サブシステム１２０は、複数の撮像プロトコルのコード化された記述を、医学概念を含むコンピュータ処理可能フォーマットで格納する。なお、ステップ２１０及び２２０は方法２００では順次に現れているが、これら２つのステップは同時に実行されてもよい。換言すれば、例示の方法２００は、図２に描かれたシーケンスに限定されない。更なるステップが追加あるいは省略されてもよいし、特定のステップが他のステップと順次あるいは並列に実行されてもよい。
【００２６】
ステップ２３０にて、プロトコル推薦サブシステム１３０が、少なくとも１つの好適な撮像プロトコルを推薦する。ステップ２３０は、３つのサブステップに分離されている。サブステップ２３２にて、プロトコル推薦サブシステム１３０のＮＬＰエンジン１３２が、医師ユーザによって提供された臨床情報の自由テキストを、例えばＳＮＯＭＥＤ、統合医学用語システム（“ＵＭＬＳ”）などの、構造化されたフォーマットへと変換する。収集された臨床情報のコンピュータ処理可能フォーマットへの変換は、ＮＬＰエンジン１３２の少なくとも１つの自然言語処理（“ＮＬＰ”）アルゴリズムを使用することを含む。サブステップ２３４にて、プロトコル推薦サブシステム１３０の推薦エンジン１３４が、撮像プロトコル記憶サブシステム１２０から、コード化されたプロトコル基準を受信する。サブステップ２３４で、変換された臨床情報が、コンピュータ処理可能フォーマットとの関連で分析される。ステップ２３０及びそのサブステップ２３２−２３６の更なる詳細及び例については後述する。
【００２７】
サブステップ２３６にて、プロトコル推薦サブシステム１３０が、サブステップ２３４からのコード化されたプロトコルデータの記述と、サブステップ２３２からの処理された患者病歴データとに基づいて、撮像プロトコル推薦を生成する。
【００２８】
ステップ２４０にて、表示サブシステム１４０が、１つ以上の推薦された撮像プロトコルをディスプレイ（例えば、コンピュータモニタ、コンソールまたは作業空間ディスプレイなど）上でユーザに表示する。また、１つ以上の推奨撮像プロトコルをユーザに表示すると、表示サブシステム１４０は、ユーザから入力命令を受け取る。この入力命令は、プロトコル推薦サブシステム１３０によって推薦された撮像プロトコルをユーザが承認、拒否あるいは変更することを可能にする。
【００２９】
故に、例示の方法２００及びシステム１００は、患者についての現臨床情報に基づいて１つ以上の好適な医用撮像プロトコルを推薦することを介して、ユーザ（例えば、医師、臨床医、病院職員など）に意思決定支援を提供する。例示的な実施形態のうちの１つによれば、システム１００は、例えば画像保管通信システム（“ＰＡＣＳ”）又は放射線医学情報システム（“ＲＩＳ”）などの既存の病院放射線医学情報システムへのアドオンコンポーネントである。
【００３０】
一例として、例示的なコンピュータトモグラフィ撮像プロトコルは、“消化管出血”の臨床基準を有し得る。ステップ２２０により、この患者情報は、ＳＮＯＭＥＤコード：７４４７４００３を参照した１つ以上の論理表現にコード化され得る。患者撮像注文が“患者は消化管出血の症状を示している”なる文章を含むとき、ＮＬＰエンジン１３２は、この記述（すなわち、“ＳＮＯＭＥＤ：７４４７４００３”）に直接的に対応する医学概念を生成する。このようなケースにおいて、１つのプロトコルが“消化管出血”としてコード化された臨床インジケーションを含む場合、現患者情報とこの対応するプロトコルとの間に直接的な合致が存在する。故に、この対応するプロトコルが、方法２００の後続ステップ２３６で推薦されることになる。
【００３１】
更なる一例において、ＮＬＰエンジン１３２は、コード化されたプロトコル基準とあまり良く合致しないコード化された患者インジケーションの記述を生成する。患者撮像注文が“患者はＧＩ領域内に位置する出血の症状を示している”なる記述を含む場合、ＮＬＰアルゴリズムは、例えば２つの特定された医学概念（又はコード）：“出血”（例えば、ＳＮＯＭＥＤ：５０９６０００５）及び“消化管構造”（例えば、ＳＮＯＭＥＤ：１２２８６５００５）の形態などの、異なる結果を生成し得る。この場合、生成された２つのコードは、より断片化されており、この患者を適切なプロトコル（例えば、“消化管出血”とコード化された臨床インジケーションを有する）に自動マッチングするのにいっそうの困難をもたらす。
【００３２】
この第２の例に示される問題は、ＮＬＰエンジン１３２からの結果の第２段階の後処理により、断片化されている可能性がある結果を、ステップ２２０にて規定されるプロトコルの臨床基準に記述される医学概念に適合する１つ以上の概念へと組み合わせることによって解決され得る。すなわち、先の例では、“出血”及び“消化管構造”なる結果から、推薦エンジン１３４が論理的に“消化管出血”を推論する。
【００３３】
上述の問題を克服する例示的な手法が、以下の２つの例示的な実施形態にて与えられる。第１の実施形態において、例示のシステム１００及び方法２００は、オントロジー表現（例えば、ＳＮＯＭＥＤ）を用いて新規な推論を行う。多くのオントロジーにおいて、ステップ２２０にて、上で参照したように、概念は必要十分条件によって規定される。これらの条件は、或る概念を、特定の論理基準を満足する一組の個体として完全に規定する。これは、“複合”オントロジー概念の“定義”として参照され得る。
【００３４】
この実施形態の範囲内で、ＮＬＰ関連問題の７つの異なるカテゴリーが識別される。しかしながら、言及しておくべきことには、その他のカテゴリーも可能であり、それらの更なるカテゴリーも、以下の７つの例示カテゴリーの記載と一致した手法で解決され得る。これらの例示カテゴリーにおいて、ＮＬＰアルゴリズムは、何れのプロトコルの臨床インジケーションのコードとも直接的に合致しない不正確なコード、すなわち“断片（フラグメント）”を生成する。
【００３５】
図３は、ここに記載される例示的な一実施形態に従った、ＮＬＰエンジン１３２によって見い出される概念に基づく自然言語処理（“ＮＬＰ”）マッチングに関する複数のカテゴリーの事例の例示的な表３００を示している。具体的には、表３００は、これら７つの異なるカテゴリーのＮＬＰ関連問題をまとめている。各行において、列３１０、３２０及び３３０の升目は、ＮＬＰエンジン１３２によって見い出される概念の一例を含んでいる。列３４０は、必要とされる正確な概念を含んでいる。以下にて、これらのカテゴリーの事例の各々を列挙する。
【００３６】
カテゴリー１  ―  ＮＬＰエンジン１３２は、直接的なスーパークラスを含まないオントロジー用語の定義内に異なるコンポーネントを見い出す。一例は、コード“過形成”（列３１０のＣＣ１）及びコード“副腎構造”（列３２０のＣＣ２）の論理的等価物としてオントロジーに規定される複合概念“副腎皮質過形成”（列３４０）の正確なコードである。ＮＬＰエンジン１３２は、これら２つの用語ＣＣ１及びＣＣ２を見い出すが、正確なものではない。しかしながら、例示の実施形態は、ＣＣ１及びＣＣ２の用語に基づいて複合概念“副腎皮質過形成”を特定することになる。
【００３７】
カテゴリー２  ―  ＮＬＰエンジン１３２は、オントロジー用語の論理定義内の１つのコンポーネントとその直接的なスーパークラスとを見い出す。一例は、その定義内にコード“静脈構造”（列３１０のＣＣ１）を有し且つ“血栓塞栓性疾患”（列３３０のＣＳｕｐ）のサブクラスである複合概念コード“静脈の血栓塞栓症”（列３４０）である。ＮＬＰエンジン１３２は、これら２つの用語を見い出すが、第３の用語“血栓塞栓症（定義）”を見い出さない。すなわち、カテゴリー１に関して上述したようにＣＣ１及びＣＣ２を用いて複合概念を定義するのに使用され得るＣＣ２はＮＬＰエンジン１３２によって特定されない。しかしながら、この例においては、ＣＣ１及びＣＳｕｐを用いて複合概念が特定される。
【００３８】
カテゴリー３  ―  ＮＬＰエンジン１３２は、論理定義の１つのコンポーネントと、直接的なスーパークラスを除く或るオントロジー用語の定義の他方のコンポーネントのサブクラスとを見い出す。一例は、コード“腫瘤”（ＣＣ１列３１０）及びコード“結腸構造”（ＣＣ２列３２０）の論理的等価物である複合概念コード“結腸の腫瘤”（列３４０）である。しかしながら、或る例示的なＮＬＰは、この事例において、コード“腫瘤”及びコード“全結腸”を見い出す結果となる。ここで、全結腸は結腸構造の部分概念すなわちサブクラスである。故に、この例において、ＮＬＰエンジン１３２は、複合概念を生成するためのＣＣ２に厳密に合致するものを見い出さなかったが、ＣＣ２のサブクラスとＣＣ１に直接的に合致するものとに基づいて、なおも複合概念を生成することができた。
【００３９】
カテゴリー４  ―  ＮＬＰエンジン１３２は、論理定義の１つのコンポーネントと、直接的なスーパークラスを含む或る定義用語の定義内にある用語とを見い出す。一例は、コード“腫瘤”及びコード“結腸構造”の論理的等価物である複合概念コード“結腸の腫瘤”（列３４０）である。しかしながら、或る例示的なＮＬＰは、この事例において、コード“結腸構造”（ＣＣ１列３１０）及びコード“身体構造の腫瘤”（“見い出された概念はその定義の一部としてＣＣ２を有する”なる言葉によって表されるＣＣ２列３２０）を見い出す結果となる。ここで、身体構造の腫瘤は、その定義の一部として腫瘤を有している。故に、例示の実施形態は、ＣＣ１に直接的に合致するものとＣＣ２の定義とから複合概念“結腸の腫瘤”を特定することができる。
【００４０】
カテゴリー５  ―  これは、上に挙げたカテゴリー３と同様であるが、このケースでは、ＮＬＰエンジン１３２は、直接的なスーパークラスを含む或るオントロジー用語の定義の他方のコンポーネントのサブクラスを見い出す。一例は、直接的なスーパークラスを含むそのシグナチャ内に“血栓塞栓性疾患”及び“静脈構造”を有する複合概念“静脈の血栓塞栓症”（列３４０）である。この事例において、ＮＬＰエンジン１３２は、“血栓塞栓性疾患”（ＣＣ１列３１０）及び“全静脈”（ＣＳｕｐ３３０）を見い出す。ここで、全静脈は静脈構造のサブクラスである。
【００４１】
カテゴリー６  ―  このカテゴリーは、その定義内に２つのみのコンポーネントを有する複合概念を調べるものであり、それらのコンポーネントのうちの一方にＮＬＰエンジン１３２をマッチングする。一例は、ＮＬＰエンジン１３２が“第１の”及び“新生物、悪性（原発性）”を見い出すとした、複合概念“原発性悪性新生物”（列３４０）である。誤検出の数を最小化するために、２つのコンポーネントを有する概念のみが含められる。
【００４２】
カテゴリー７  ―  このカテゴリーは、２つの文字列（例えば、アルファベット文字の順序集合）がどれだけ類似しているかを決定する類似スコアアルゴリズムを用いる文字列マッチングに基づく。２つの与えられるＮＬＰ結果に対し、ＮＬＰエンジン１３２は、複合概念記述（“好適用語”）と各ＮＬＰ結果との間の類似スコアを決定する。双方のスコアが４以上である必要があり、少なくとも一方の結果が５以上のスコアを有するべきである。一例は、“血栓塞栓性疾患”及び“動脈の”なるＮＬＰ結果を与えられて、複合概念“動脈血栓症”（列３４０）を見い出すものである。ここで、“動脈血栓症”は、最初の６つのカテゴリーの何れかによって捕捉されるその定義内に“血栓塞栓性疾患”又は“動脈の”を有しない。ここで使用される具体的な文字列マッチングアルゴリズムは、最長共通部分列アルゴリズムである。なお、例えばレーベンシュタイン距離、ハミング距離などの、その他の標準的なマッチングアルゴリズムも使用されることができ、あるいは代替として使用され得る。与えられた例において、“Arterial  thrombosis”（動脈血栓症）と“Thromboembolic  disorder”（血栓塞栓性疾患）との類似スコアは７であり、“Arterial  thrombosis”（動脈血栓症）と“Arterial”（動脈の）との間の類似度は８である。
【００４３】
従って、ＮＬＰ結果は順々に上述のカテゴリーにマッチングされる（すなわち、所与のＮＬＰ結果がカテゴリー１を満たす場合、後続のカテゴリーは無視される）。ＮＬＰ結果の後処理モジュールは、コードのこれら断片を用いて、これら断片に関係する医学概念に関してオントロジーを検索する。結果として、この後処理モジュールは複数の候補を生成する。例えば、“出血”及び“消化管構造”に関して、論理的制約を満たす複数の概念は、“下部消化管出血”、“消化管出血”及び“急性消化管出血”である。このような候補の数を最小化するために、２つのフィルタリング技術を使用することができる。
【００４４】
第１のフィルタリング技術は、候補間に階層関係が存在するかを決定するために使用される。そうである場合、それは、より具体的な概念を指し示すのに十分な詳細事項をＮＬＰエンジン１３２が有しなかったことを暗示しているので、最も一般的な用語を除く全てがフィルタリング除去される。非階層的な概念に対して第２のフィルタリング技術が使用され、そこでは、最長共通部分列アルゴリズムを用いて結果がフィルタリングされ、少なくとも３つの共通文字を有しない候補がフィルタリング除去される。フィルタリング後にも複数の複合概念が推論されるとき、それら全てが考え得る候補概念として返される。
【００４５】
上述のシステム及び方法に対する代替的な一実施形態において、ディスクリプションロジックリーズナ（Description  Logic  Reasoner（記述論理推論器））を用いて、断片化されたＮＬＰ結果から所望の複合オントロジー概念を直接的に推論することができる。例示的なディスクリプションロジックリーズナは、記述論理内のステートメントから音声推論を行う一組の既知の方向を利用する。
【００４６】
当業者が理解するように、上述の例示実施形態は、別個のソフトウェアモジュールとして、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせとして、等々を含む幾つもの手法で実装されることができる。例えば、システム１００及び関連サブシステム１１０−１４０は、非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体に格納された、コンパイルされるときにプロセッサ上で実行され得る命令行を含んだプログラムとし得る。また、以上の記載から明らかなように、例示実施形態は、例えば、収集された患者からの臨床情報をフォーマット化することによって、標準化された用語集を用いて各撮像プロトコルをコード化することによって、コード化されたプロトコルデータを、処理された患者データと組み合わせて、１つ以上の撮像プロトコルを自動的に推薦するようにすることによって、等々でユーザがシステム１００を実装するときに、処理装置がいっそう効率的に動作することを可能にする。
【００４７】
なお、請求項はＰＣＴ規則６．２（ｂ）に従って参照符号／番号を含んでいることがある。しかしながら、本請求項は、それらの参照符号／番号に対応する例示実施形態に限定されるように見なされるべきでない。
【００４８】
当業者に明らかになるように、発明の精神又は範囲を逸脱することなく、本発明内で様々な変更が為され得る。故に、意図されることには、本発明は、添付の請求項の範囲及びそれらの均等範囲の中である限り、本発明の変更及び変形に及ぶものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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