(57)【要約】【課題】複数の薬物と薬物副作用の間の関連性を学習するフレームワークを実施するためのメカニズムを提供する。【解決手段】このメカニズムは、患者の電子医療記録データおよび薬物副作用データ受信して解析し、薬物副作用（ＡＤＲ）を参照して薬物の参照の共起を識別し、それによって、複数の薬物とＡＤＲの間の関係を指定する候補ルールを生成する。このメカニズムは、候補ルールをフィルタリングして、１つまたは複数の候補ルールのサブセット内で指定された交絡因子薬物を含んでいる１つまたは複数のルールのサブセットを除去し、それによって、フィルタリングされた候補ルールのセットを生成する。このメカニズムは、フィルタリングされた候補ルールのセットに基づいて因果関係モデルをさらに生成する。この因果関係モデルは、ＡＤＲのセット内のＡＤＲごとに、対応する１つまたは複数のルールのセットを含んでおり、各ルールが、ＡＤＲと因果関係のある薬物の組み合わせを指定する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサおよび少なくとも１つのメモリを備えているデータ処理システムにおける方法であって、前記少なくとも１つのメモリが、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されて、前記少なくとも１つのプロセッサに、複数の薬物と薬物副作用の間の関連性を学習するためのフレームワークを実施させる、命令を含んでおり、前記方法が、
前記フレームワークによって、患者の電子医療記録データおよび薬物副作用データを含んでいる現実世界の証拠を受信することと、
前記フレームワークの共起論理モジュールによって、前記現実世界の証拠を解析し、薬物副作用（ＡＤＲ）を参照して薬物の参照の共起を識別し、それによって、複数の薬物とＡＤＲの間の関係を指定する候補ルールを生成することと、
前記フレームワークの交絡因子フィルタ論理モジュールによって、前記候補ルールをフィルタリングして、１つまたは複数の候補ルールのサブセット内で指定された交絡因子薬物を含んでいる１つまたは複数のルールの前記サブセットを除去し、それによって、フィルタリングされた候補ルールのセットを生成することと、
前記フレームワークの因果関係論理モジュールによって、前記フィルタリングされた候補ルールのセットに基づいて因果関係モデルを生成することであって、前記因果関係モデルが、ＡＤＲのセット内のＡＤＲごとに、対応する１つまたは複数のルールのセットを含んでおり、各ルールが、前記ＡＤＲと因果関係のある薬物の組み合わせを指定する、前記生成することとを含んでいる、方法。
【請求項２】
前記現実世界の証拠を解析することが、
前記現実世界の証拠においてＡＤＲを参照して薬物への参照のすべての共起を識別することと、
前記識別された共起に基づいて前記候補ルールを生成することであって、各候補ルールが、複数の薬物を識別する薬物パターンおよび対応するＡＤＲを指定する、前記生成することと、
支持指標および信頼性指標のうちの少なくとも１つに基づいて、前記複数の薬物とＡＤＲの間の関係の候補を生成するための基礎として、前記候補ルールのサブセットを選択することであって、前記支持指標が、前記現実世界の証拠において前記候補ルールに対応する前記共起の複数の事例を測定し、前記信頼性指標が、候補ルールに関して、前記候補ルールの前記薬物パターンの前記薬物を前提として、前記ＡＤＲの確率を測定する、前記選択することとを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記現実世界の証拠においてＡＤＲを参照して薬物への参照のすべての共起を識別することが、
前記現実世界の証拠の自然言語処理を実行して、薬物への参照およびＡＤＲへの参照を識別する用語、語句、または医療用コードのうちの少なくとも１つを識別することと、
薬物への参照およびＡＤＲへの参照を識別する各識別された用語、語句、または医療用コードの間の、前記現実世界の証拠内の相対距離を評価することと、
前記相対距離に基づいて共起を識別することとを含んでいる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
候補ルールのサブセットを選択することが、候補ルールごとに、
分割表データ構造を生成することを含んでおり、前記分割表データ構造内の各エントリが、前記エントリに対応する前記分割表データ構造の行および列の条件を満たす複数の患者の電子医療記録を含んでおり、
前記分割表データ構造の第１の行が、前記候補ルールの前記薬物パターンのすべての薬物を含んでいる患者の電子医療記録に対応し、
前記分割表データ構造の第２の行が、前記候補ルールの前記薬物パターンのどの前記薬物も含んでいない患者の電子医療記録に対応し、
前記分割表データ構造の第１の列が、前記候補ルール内の前記ＡＤＲを含んでいる前記患者の電子医療記録に対応し、
前記分割表データ構造の第２の列が、前記候補ルール内の前記ＡＤＲを含んでいない前記患者の電子医療記録に対応する、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記候補ルールをフィルタリングすることが、候補ルールごとに、前記候補ルールにおいて表された薬物パターンと前記候補ルールにおいて表された前記ＡＤＲとの間の関連性の強度を測定する関連性スコア指標を計算することを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
各候補ルールが対応する薬物パターンおよび対応する薬物副作用を指定し、前記候補ルールをフィルタリングすることが、
第１の候補ルールごとに、前記第１の候補ルールの前記対応する薬物パターンのサブパターンを指定する別の第２の候補ルールの関連性スコアを超える、前記第１の候補ルールの対応する関連性スコアの改善の量を指定する改善指標、および前記第１の候補ルールの前記対応する薬物副作用を計算することと、
第１の候補ルールごとに、前記改善指標の値に基づいて、前記第１の候補ルールを維持するか、または前記第１の候補ルールを除去するかを決定することとをさらに含んでいる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
第１の候補ルールごとに、前記改善指標の値に基づいて、前記第１の候補ルールを維持するか、または前記第１の候補ルールを除去するかを決定することが、
前記第１の候補ルールに対応する前記改善指標を改善指標しきい値と比較することと、
前記第１の候補ルールに対応する前記改善指標が前記改善指標しきい値未満であることに応答して、交絡因子薬物が前記第１の候補ルールの前記対応する薬物パターンに存在するということを決定することと、
前記対応する薬物パターンと前記サブパターンの間の差異に基づいて、前記対応する薬物パターンの前記交絡因子薬物を識別することとを含んでいる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記因果関係モデルを他の患者の電子医療記録データに存在する薬物履歴データに適用して、患者が前記ＡＤＲのセット内の１つまたは複数のＡＤＲを経験する確率を識別することによって、前記他の患者の電子医療記録データを評価することと、
前記患者に関して、前記患者が前記ＡＤＲのセット内の１つまたは複数のＡＤＲを経験する前記識別された確率に基づいて、患者モデルを生成することとをさらに含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記患者モデルに基づいて認知動作を実行するために、前記患者モデルを実装する認知システムに前記患者モデルを入力することをさらに含んでいる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記認知動作が、前記認知システムおよび前記患者モデルによる前記他の患者の電子医療記録データの評価に基づいて、治療推奨を医師に提供する治療推奨動作である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
コンピュータ可読プログラムが格納されているコンピュータ可読記憶媒体を備えているコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムが、コンピューティング・デバイス上で実行された場合に、前記コンピューティング・デバイスに、
患者の電子医療記録データおよび薬物副作用データを含んでいる現実世界の証拠を受信することと、
前記コンピューティング・デバイス上で実行されている共起論理モジュールによって、前記現実世界の証拠を解析し、薬物副作用（ＡＤＲ）を参照して薬物の参照の共起を識別し、それによって、複数の薬物とＡＤＲの間の関係を指定する候補ルールを生成することと、
前記コンピューティング・デバイス上で実行されている交絡因子フィルタ論理モジュールによって、前記候補ルールをフィルタリングして、１つまたは複数の候補ルールのサブセット内で指定された交絡因子薬物を含んでいる１つまたは複数のルールの前記サブセットを除去し、それによって、フィルタリングされた候補ルールのセットを生成することと、
前記コンピューティング・デバイス上で実行されている因果関係論理モジュールによって、前記フィルタリングされた候補ルールのセットに基づいて因果関係モデルを生成することであって、前記因果関係モデルが、ＡＤＲのセット内のＡＤＲごとに、対応する１つまたは複数のルールのセットを含んでおり、各ルールが、前記ＡＤＲと因果関係のある薬物の組み合わせを指定する、前記生成することとを実行させる、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１２】
前記コンピュータ可読プログラムが、前記コンピューティング・デバイスに、少なくとも、
前記現実世界の証拠においてＡＤＲを参照して薬物への参照のすべての共起を識別することと、
前記識別された共起に基づいて前記候補ルールを生成することであって、各候補ルールが、複数の薬物を識別する薬物パターンおよび対応するＡＤＲを指定する、前記生成することと、
支持指標および信頼性指標のうちの少なくとも１つに基づいて、前記複数の薬物とＡＤＲの間の関係の候補を生成するための基礎として、前記候補ルールのサブセットを選択することであって、前記支持指標が、前記現実世界の証拠において前記候補ルールに対応する前記共起の複数の事例を測定し、前記信頼性指標が、候補ルールに関して、前記候補ルールの前記薬物パターンの前記薬物を前提として、前記ＡＤＲの確率を測定する、前記選択することとによって、前記現実世界の証拠をさらに解析させる、請求項１１に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１３】
前記コンピュータ可読プログラムが、前記コンピューティング・デバイスに、少なくとも、
前記現実世界の証拠の自然言語処理を実行して、薬物への参照およびＡＤＲへの参照を識別する用語、語句、または医療用コードのうちの少なくとも１つを識別することと、
薬物への参照およびＡＤＲへの参照を識別する各識別された用語、語句、または医療用コードの間の、前記現実世界の証拠内の相対距離を評価することと、
前記相対距離に基づいて共起を識別することとによって、前記現実世界の証拠においてＡＤＲを参照して薬物への参照のすべての共起をさらに識別させる、請求項１２に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１４】
前記コンピュータ可読プログラムが、前記コンピューティング・デバイスに、少なくとも、候補ルールごとに、
分割表データ構造を生成することによって、候補ルールのサブセットをさらに選択させ、前記分割表データ構造内の各エントリが、前記エントリに対応する前記分割表データ構造の行および列の条件を満たす複数の患者の電子医療記録を含んでおり、
前記分割表データ構造の第１の行が、前記候補ルールの前記薬物パターンのすべての薬物を含んでいる患者の電子医療記録に対応し、
前記分割表データ構造の第２の行が、前記候補ルールの前記薬物パターンのどの前記薬物も含んでいない患者の電子医療記録に対応し、
前記分割表データ構造の第１の列が、前記候補ルール内の前記ＡＤＲを含んでいる前記患者の電子医療記録に対応し、
前記分割表データ構造の第２の列が、前記候補ルール内の前記ＡＤＲを含んでいない前記患者の電子医療記録に対応する、請求項１２に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１５】
前記コンピュータ可読プログラムが、前記コンピューティング・デバイスに、少なくとも、候補ルールごとに、前記候補ルールにおいて表された前記薬物パターンと前記候補ルールにおいて表された前記ＡＤＲとの間の関連性の強度を測定する関連性スコア指標を計算することによって、前記候補ルールをさらにフィルタリングさせる、請求項１１に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１６】
各候補ルールが対応する薬物パターンおよび対応する薬物副作用を指定し、前記コンピュータ可読プログラムが、前記コンピューティング・デバイスに、少なくとも、
第１の候補ルールごとに、前記第１の候補ルールの前記対応する薬物パターンのサブパターンを指定する別の第２の候補ルールの関連性スコアを超える、前記第１の候補ルールの対応する関連性スコアの改善の量を指定する改善指標、および前記第１の候補ルールの前記対応する薬物副作用を計算することと、
第１の候補ルールごとに、前記改善指標の値に基づいて、前記第１の候補ルールを維持するか、または前記第１の候補ルールを除去するかを決定することとによって、前記候補ルールをさらにフィルタリングさせる、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１７】
前記コンピュータ可読プログラムが、前記コンピューティング・デバイスに、候補ルールごとに、少なくとも、
前記第１の候補ルールに対応する前記改善指標を改善指標しきい値と比較することと、
前記第１の候補ルールに対応する前記改善指標が前記改善指標しきい値未満であることに応答して、交絡因子薬物が前記第１の候補ルールの前記対応する薬物パターンに存在するということを決定することと、
前記対応する薬物パターンと前記サブパターンの間の差異に基づいて、前記対応する薬物パターンの前記交絡因子薬物を識別することとによって、前記改善指標の値に基づいて前記候補ルールを維持するか、または前記候補ルールを除去するかをさらに決定させる、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１８】
前記コンピュータ可読プログラムが、前記コンピューティング・デバイスに、
前記因果関係モデルを他の患者の電子医療記録データに存在する薬物履歴データに適用して、患者が前記ＡＤＲのセット内の１つまたは複数のＡＤＲを経験する確率を識別することによって、前記他の患者の電子医療記録データを評価することと、
前記患者に関して、前記患者が前記ＡＤＲのセット内の１つまたは複数のＡＤＲを経験する前記識別された確率に基づいて、患者モデルを生成することとをさらに実行させる、請求項１１に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１９】
前記コンピュータ可読プログラムが、前記コンピューティング・デバイスに、
前記患者モデルに基づいて認知動作を実行するために前記患者モデルを実装する認知システムに、前記患者モデルをさらに入力させ、前記認知動作が、前記認知システムおよび前記患者モデルによる前記他の患者の電子医療記録データの評価に基づいて、治療推奨を医師に提供する治療推奨動作である、請求項１８に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２０】
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに結合された少なくとも１つのメモリとを備えている装置であって、前記少なくとも１つのメモリが、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行された場合に、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の前記方法を実行させる命令を含んでいる、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、一般に、改良されたデータ処理装置および方法に関連しており、より詳細には、薬物副作用解析のために正確な原因となる複数薬物間相互作用を検出するメカニズムに関連している。
【背景技術】
【０００２】
薬物副作用（ＡＤＲ：adverse drug reaction）は、薬剤または薬物を服用することによって引き起こされる被害である。ＡＤＲは、薬物の１回の服用または長期間の投与の後に発生することがある。ＡＤＲは、重大度および原因によって分類することができる。ＡＤＲは、局所的または全身的であることがある。ＡＤＲの研究は、医薬品安全性監視と呼ばれる分野の問題である。
【０００３】
薬物が疑わしいＡＤＲを引き起こした可能性を決定するために、因果関係評価が使用される。ナランホ・アルゴリズム、Ｖｅｎｕｌｅｔアルゴリズム、および世界保健機関（ＷＨＯ：World Health Organization）の因果関係用語評価基準（causality term assessment criteria）を含む、因果関係を判定するために使用される複数の異なる方法が存在する。これらの方法には、用途に関連して、それぞれ良い点と悪い点があり、ほとんどの方法が、適用するためにある程度の専門家の判断を必要とする。しかし、臨床研究の間に事象が検出されるか、または大規模なデータベースが使用されない限り、因果関係を特定の薬品に割り当てるのは、多くの場合、困難であるということが分かっている。どちらの方法も、問題があり、誤りを伴う可能性がある。ＡＤＲを見つけるには、多数の被験者が必要であるため、臨床研究においてさえ、一部のＡＤＲが見逃されることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願第１５／２６２，３１１号
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Harpaz et al., “Mining Multi-Item Drug Adverse Effect Associations in Spontaneous Reporting Systems,” BMC Bioinformatics, October 28, 2010;11(9):S7
【非特許文献２】Xiang et al., “Efficiently Mining Adverse Event Reporting System for Multiple Drug Interactions,” AMIA Summits on Translational Science Proceedings, 2014; 2014:120
【非特許文献３】Du et al., “Graphic Mining of High-Order Drug Interactions and Their Directional Effects on Myopathy Using Electronic Medical Records,” CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology, August 1, 2015; 4(8):481-8
【非特許文献３】Yuan et al., “Watson and Healthcare,” IBM developerWorks, 2011
【非特許文献４】“The Era of Cognitive Systems: An Inside Look at IBM Watson and How it Works” by Rob High, IBM Redbooks, 2012
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、複数の薬物と薬物副作用の間の関連性を学習するフレームワークを実施するためのメカニズムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この「発明の概要」は、概念の選択を簡略化された形態で導入するために提供されており、本明細書の「発明を実施するための形態」において、さらに説明される。この「発明の概要」は、請求される対象の重要な要因または不可欠な特徴を識別するよう意図されておらず、請求される対象の範囲の制限に使用されることも意図されていない。
【０００８】
１つの実施形態例では、少なくとも１つのプロセッサおよび少なくとも１つのメモリを備えているデータ処理システムにおいて、方法が提供され、少なくとも１つのメモリが、少なくとも１つのプロセッサによって実行されて、少なくとも１つのプロセッサに、複数の薬物と薬物副作用の間の関連性を学習するためのフレームワークを実施させる、命令を含んでいる。この方法は、フレームワークによって、患者の電子医療記録データおよび薬物副作用データを含んでいる現実世界の証拠を受信することと、フレームワークの共起論理モジュール（co-occurrence logic module）によって、現実世界の証拠を解析し、薬物副作用（ＡＤＲ）を参照して薬物の参照の共起を識別し、それによって、複数の薬物とＡＤＲの間の関係を指定する候補ルールを生成することとを含む。この方法は、フレームワークの交絡因子フィルタ論理モジュールによって、候補ルールをフィルタリングして、１つまたは複数の候補ルールのサブセット内で指定された交絡因子薬物を含んでいる１つまたは複数のルールのサブセットを除去し、それによって、フィルタリングされた候補ルールのセットを生成することをさらに含む。さらに、この方法は、フレームワークの因果関係論理モジュールによって、フィルタリングされた候補ルールのセットに基づいて因果関係モデルを生成することを含んでおり、この因果関係モデルは、ＡＤＲのセット内のＡＤＲごとに、対応する１つまたは複数のルールのセットを含んでおり、各ルールが、ＡＤＲと因果関係のある薬物の組み合わせを指定する。
【０００９】
一部の実施形態例では、現実世界の証拠を解析することは、現実世界の証拠においてＡＤＲを参照して薬物への参照のすべての共起を識別することと、識別された共起に基づいて候補ルールを生成することとを含んでおり、各候補ルールが、複数の薬物を識別する薬物パターンおよび対応するＡＤＲを指定する。さらに、一部の実施形態例では、現実世界の証拠を解析することは、支持指標および信頼性指標のうちの少なくとも１つに基づいて、複数の薬物とＡＤＲの間の関係の候補を生成するための基礎として、候補ルールのサブセットを選択することをさらに含んでおり、支持指標は、現実世界の証拠において候補ルールに対応する共起の複数の事例を測定し、信頼性指標は、候補ルールに関して、候補ルールの薬物パターンの薬物を前提として、ＡＤＲの確率を測定する。
【００１０】
一部の実施形態例では、現実世界の証拠においてＡＤＲを参照して薬物への参照のすべての共起を識別することは、現実世界の証拠の自然言語処理を実行して、薬物への参照およびＡＤＲへの参照を識別する用語、語句、または医療用コードのうちの少なくとも１つを識別することと、薬物への参照およびＡＤＲへの参照を識別する各識別された用語、語句、または医療用コードの間の、現実世界の証拠内の相対距離を評価することと、これらの相対距離に基づいて共起を識別することとを含む。
【００１１】
一部の実施形態例では、候補ルールのサブセットを選択することは、候補ルールごとに、分割表データ構造を生成することを含んでおり、分割表データ構造内の各エントリは、このエントリに対応する分割表データ構造の行および列の条件を満たす複数の患者の電子医療記録を含んでいる。分割表データ構造において、分割表データ構造の第１の行は、候補ルールの薬物パターンのすべての薬物を含んでいる患者の電子医療記録に対応し、分割表データ構造の第２の行は、候補ルールの薬物パターンのどの薬物も含んでいない患者の電子医療記録に対応し、分割表データ構造の第１の列は、候補ルール内のＡＤＲを含んでいる患者の電子医療記録に対応し、分割表データ構造の第２の列は、候補ルール内のＡＤＲを含んでいない患者の電子医療記録に対応する。
【００１２】
さらに他の実施形態例では、各候補ルールが対応する薬物パターンおよび対応する薬物副作用を指定し、候補ルールをフィルタリングすることが、第１の候補ルールごとに、第１の候補ルールの対応する薬物パターンのサブパターンを指定する別の第２の候補ルールの関連性スコアを超える、第１の候補ルールの対応する関連性スコアの改善の量を指定する改善指標、および第１の候補ルールの対応する薬物副作用を計算することをさらに含む。さらに、候補ルールをフィルタリングすることは、第１の候補ルールごとに、改善指標の値に基づいて、第１の候補ルールを維持するか、または第１の候補ルールを除去するかを決定することをさらに含んでよい。
【００１３】
一部の実施形態例では、第１の候補ルールごとに、改善指標の値に基づいて、候補ルールを維持するか、または候補ルールを削除するかを決定することは、第１の候補ルールに対応する改善指標を改善指標しきい値と比較することと、第１の候補ルールに対応する改善指標が改善指標しきい値未満であることに応答して、交絡因子薬物が対応する第１の薬物パターンに存在するということを決定することとを含む。さらに、一部の実施形態例では、第１の候補ルールごとに、改善指標の値に基づいて、第１の候補ルールを維持するか、または第１の候補ルールを削除するかを決定することが、対応する薬物パターンとサブパターンの間の差異に基づいて、対応する薬物パターンの交絡因子薬物を識別することをさらに含む。
【００１４】
他の実施形態例では、この方法は、因果関係モデルを他の患者の電子医療記録データに存在する薬物履歴データに適用して、患者がＡＤＲのセット内の１つまたは複数のＡＤＲを経験する確率を識別することによって、他の患者の電子医療記録データを評価することをさらに含む。さらに、一部の実施形態例では、この方法は、患者に関して、患者がＡＤＲのセット内の１つまたは複数のＡＤＲを経験する識別された確率に基づいて、患者モデルを生成することも含む。さらに、一部の実施形態例では、この方法は、患者モデルに基づいて認知動作を実行するために、患者モデルを実装する認知システムに患者モデルを入力することを含む。一部の実施形態例では、この認知動作は、認知システムおよび患者モデルによる他の患者の電子医療記録データの評価に基づいて、治療推奨を医師に提供する治療推奨動作である。
【００１５】
他の実施形態例では、コンピュータ可読プログラムを含んでいるコンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ可読媒体を備えているコンピュータ・プログラム製品が提供される。このコンピュータ可読プログラムは、コンピューティング・デバイス上で実行された場合、コンピューティング・デバイスに、方法の実施形態例に関して上で概説された動作のうちのさまざまな動作およびその組み合わせを実行させる。
【００１６】
さらに別の実施形態例では、システム／装置が提供される。このシステム／装置は、１つまたは複数のプロセッサおよび１つまたは複数のプロセッサに結合されたメモリを備えてよい。このメモリは命令を含んでよく、これらの命令は、１つまたは複数のプロセッサによって実行された場合、１つまたは複数のプロセッサに、方法の実施形態例に関して上で概説された動作のうちのさまざまな動作およびその組み合わせを実行させる。
【００１７】
本発明の実施形態例の以下の詳細な説明を考慮して、本発明のこれらおよびその他の特徴および優位性が説明され、当業者にとって明らかになるであろう。
【００１８】
本発明ならびに本発明の好ましい使用方法とその他の目的、および優位性は、実施形態例の以下の詳細な説明を、添付の図面と一緒に読みながら参照することによって、最も良く理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】一実施形態例のメカニズムによって採用されている方法の全体的表現を示す例示的なフロー図である。
【図２】一実施形態例に従う分割表の例示的な図である。
【図３】一実施形態例の態様が実装されてよい、分散データ処理システム環境の例示的な図である。
【図４】一実施形態例に従って本発明の態様が実装されてよい、データ処理システムの例示的なブロック図である。
【図５】一実施形態例に従って認知医療システム（cognitive healthcare system）との複数の薬物パターン／ＡＤＲ関連性学習フレームワークの相互作用を示す図である。
【図６】一実施形態例に従って質問回答または要求処理パイプラインと複数の薬物パターン／ＡＤＲ関連性学習フレームワークとの間の相互作用の例を示す図である。
【図７】一実施形態例に従って、薬物副作用との複数の薬物パターンの関係を学習し、交絡因子薬物をフィルタリングして除去するための例示的な動作を概説するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
現在の医療診断、患者の健康管理、患者治療推奨システム、およびその他の意思決定支援システムなどの、現在の認知システムの強みは、人間によって実行される意思決定を改善する洞察を提供できることである。例えば、医療的な状況では、そのような認知システムは、医師の診断仮説を改善することがあり、医師が重要な診断を見逃すのを防ぐことができ、特定の病気に関する適切な治療の決定において医師を支援することができる。しかし、現在のシステムは、そのようなシステムの精度を向上させ、さまざまな応用に使用可能にし、患者の診断および治療などの人間が決定を下す方法をさらによく表すようにするために対処されるべき、重大な欠点をまだ抱えている。具体的には、現在のシステムの１つの欠点は、患者が複数の薬物を服用している場合に、薬物間相互作用を学習して考慮する能力、および薬物副作用（ＡＤＲ）に関する因果関係を決定することにある。
【００２１】
すなわち患者は、多くの場合、複数の薬物を同時に服用する。これは、患者が複数の異なる条件を有しており、それらの条件の各々に対処するために、異なる薬物が服用されているということに起因することがあり、または医学的状態の治療のために複数の薬物を必要とする治療計画に起因することがあり、あるいは複数のその他の理由のいずれかに起因することがある。患者が複数の薬物を服用しているということは、その患者を治療しているときに、個別の医師によって知られていることもあれば、知られていないこともある。すなわち、患者が異なる医学的状態に関して異なる医師によって治療されている場合、１人の医師は、他の医師によって処方されている薬物の情報が患者のローカルな医療ファイルに存在しないか、または患者によって医師に報告されていないか、あるいはその両方である場合、そのような薬物を認識していないことがある。
【００２２】
さまざまな医学的状態（例えば、糖尿病、癌などの病気）を治療するための主要な方法の１つは、患者を、複数の薬剤、薬物、栄養補助剤など（本明細書では、「薬物」と総称される）の投与を必要とする治療計画の下に置くことである。例えば、糖尿病タイプＩＩの治療において、一次治療は通常、単一の薬物であるが、二次治療は、複数の薬物（例えば、メトホルミンおよび特定の患者の状態によって異なってよい別の薬物）を含むことがある。薬物の否定的な相互作用を防ぐための予防措置が取られていても、医療関係者が、可能性のある否定的な相互作用のすべてを必ず認識するとは限らない。さらに、複数の薬物を含む治療を使用することを問題化する、患者の特定の属性および併存疾患に基づく相互作用が存在することがあり、そのような相互作用は、医療関係者に容易に明らかにならないことがある。さらに、患者は多くの場合、２つ以上の医学的状態（例えば、慢性疾患）を有しており、異なる医学的状態のための異なる薬物を常用していることがあり、これが、薬物の否定的な相互作用の可能性を高めることにつながる。
【００２３】
薬物間相互作用は、重大な病的状態をもたらす可能性のある深刻な脅威になり、米国において毎年、約７４，０００件の緊急治療室への入室および１９５，０００件の入院を引き起こす。本明細書において示される実施形態例は、現実世界の証拠から、薬物副作用（ＡＤＲ）に応答して因果関係を示す複数の薬物間相互作用を識別するためのメカニズムを提供する。実施形態例は、観測データからより高い次元またはより高次の薬物間の関連性を効果的に識別するための関連性ルール・マイニング方法を利用する。正確な薬物間相互作用を識別し、交絡因子をフィルタリングして除去するために、統計的スコアが使用される。さらに、因果関係発見フレームワークを構築するために、特定のＡＤＲに関連する取得されたルール（より高次の薬物および単体の薬物の両方）がベイジアン・フレームワークに入力される。実施形態例は、因果関係を発見するために、ベイジアン・フレームワークの取得されたパラメータを解釈する。および患者が服用していることのある薬物単独または他の薬物との組み合わせのいずれであれ、患者によって服用されている薬物と薬物副作用を引き起こす可能性との因果関係に関する追加情報を提供することによって、患者を評価して治療することにおいて医療関係者を支援するために、因果関係の発見が認知システムによって使用されてよい。さらに、因果関係の発見は、ＡＤＲの潜在的な原因を単に交絡因子として取り除くことにおいて医療関係者を支援し、それによって、ＡＤＲの原因の誤った診断または誤った評価あるいはその両方を防ぐ。
【００２４】
実施形態例は、薬物に関連付けられたＡＤＲを検出するための以前の方法を大幅に上回る優位性を提供する。薬物に関連付けられたＡＤＲを検出するための以前の方法は、観測データおよび自発的報告システムから、ＡＤＲを伴う薬物の単純な共起を検出することに主に重点を置く。例えば、Harpaz et al., “Mining Multi-Item Drug Adverse Effect Associations in Spontaneous Reporting Systems,” BMC Bioinformatics, October 28, 2010;11(9):S7は、薬物の単純な共起に基づいて関連性を検出するために一般的関連性ルール・マイニング・フレームワークを適用する方法について説明している。別の例として、Xiang et al., “Efficiently Mining Adverse Event Reporting System for Multiple Drug Interactions,” AMIA Summits on Translational Science Proceedings, 2014; 2014:120は、薬物間相互作用の最小限の表現を検出するためにやはり関連性ルール・マイニング・フレームワークを使用する方法について説明している。さらに別の例では、Du et al., “Graphic Mining of High-Order Drug Interactions and Their Directional Effects on Myopathy Using Electronic Medical Records,” CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology, August 1, 2015; 4(8):481-8が、筋疾患に関する薬物の相互作用を検出するための統計的方法について説明している。
【００２５】
一方、実施形態例は、電子健康記録から、薬物間相互作用のより高次の関連性を利用するメカニズムを提供する。さらに、実施形態例のメカニズムは、併存症のために一緒に処方された単純な交絡因子である薬物を、複数の薬物の関連性から除去する。加えて、実施形態例のメカニズムは、患者の電子医療記録（ＥＭＲ：electronic medical records）の認知解析によって識別され得る、特定の患者の複数の薬物の関連性に関連付けられたＡＤＲ（１つまたは複数）を予測するために使用されてよい。
【００２６】
実施形態例のメカニズムは、ＡＤＲが、単一の薬物によって引き起こされたのではなく、複数の薬物間の相互作用によって引き起こされた可能性があるということの観測に基づいて動作する。前述した既知の方法は、より高次の因果関係（すなわち、複数の薬物間のより高い次元の相互作用）を検出できないという制限を有しており、通常は、対応するＡＤＲを伴う、そのようなより高次の複数の薬物間相互作用を検出するための適用可能な方法を提供しない。「より高次の」という用語は、本明細書において使用されるとき、１つまたは複数のＡＤＲにつながる原因因子として２つ以上の薬物を含むことを指し、このことはルール（例えば、Ｄ１Ｄ２→ＡＤＲ１またはＤ１Ｄ２Ｄ３→ＡＤＲ１ＡＤＲ２）によって示され、Ｄｘは薬物であり、ＡＤＲｙは薬物副作用であり、→はルールの因果関係を表す。ＡＤＲを伴う薬物の単純な共起に基づく従来技術の方法は、ＡＤＲを伴う薬物の単純な共起のみを検出し、実際の因果関係を識別できないため、因果関係を必ずしも提供しない。さらに、そのような従来技術の方法は、患者の併存症のため、実際の因果関係を有する薬物を、単に一緒に処方された薬物と区別することができない。そのような一緒に処方された薬物は、ＡＤＲの原因因子ではなく、単なる交絡因子として機能することがある。実施形態例は、ＡＤＲを伴う複数の薬物の実際の因果関係を決定し、交絡因子を取り除くメカニズムを提供する。
【００２７】
実施形態例のさまざまな態様のさらに詳細な説明を開始する前に、この説明全体にわたって、「メカニズム」という用語が、さまざまな動作、機能などを実行する本発明の要素を指すために使用されるということが、最初に理解されるべきである。「メカニズム」は、この用語が本明細書において使用されるとき、装置、手順、またはコンピュータ・プログラム製品の形態での、実施形態例の機能または態様の実装であってよい。手順の場合、手順は、１つまたは複数のデバイス、装置、コンピュータ、データ処理システムなどによって実装される。コンピュータ・プログラム製品の場合、特定の「メカニズム」に関連付けられた機能を実装するため、または特定の「メカニズム」に関連付けられた動作を実行するために、コンピュータ・プログラム製品内またはコンピュータ・プログラム製品上で具現化されたコンピュータ・コードまたは命令によって表された論理が、１つまたは複数のハードウェア・デバイスによって実行される。したがって、本明細書に記載されたメカニズムは、特殊なハードウェア、汎用ハードウェア上で実行されるソフトウェア、命令が特殊なハードウェアまたは汎用ハードウェアによって容易に実行可能になるように媒体に格納されたソフトウェア命令、機能を実行するための手順または方法、あるいはこれらのいずれかの組み合わせとして実装されてよい。
【００２８】
本説明および特許請求の範囲では、実施形態例の特定の特徴および要素に関して、「１つの」、「〜のうちの少なくとも１つ」、および「〜のうちの１つまたは複数」という用語を使用することがある。これらの用語および語句が、特定の実施形態例に存在する特定の特徴または要素のうちの少なくとも１つが存在するが、２つ以上が存在する可能性もあるということを述べるよう意図されているということが、理解されるべきである。すなわち、これらの用語／語句は、説明または特許請求の範囲を、存在している単一の機能／要素に制限するよう意図されておらず、そのような機能／要素が複数存在することを必要とするよう意図されていない。反対に、これらの用語／語句は、少なくとも単一の機能／要素のみを必要とし、そのような機能／要素は、説明および特許請求の範囲内に複数存在する可能性がある。
【００２９】
さらに、「エンジン」という用語の使用が、本発明の実施形態および特徴を説明することに関して本明細書において使用された場合、エンジンに起因するか、またはエンジンによって実行されるか、あるいはその両方である動作、ステップ、プロセスなどを実現するため、または実行するため、あるいはその両方のためのいずれかの特定の実装を制限するよう意図されていないということが、理解されるべきである。エンジンは、機械可読メモリに読み込まれるか、または格納されて、プロセッサによって実行される適切なソフトウェアと組み合わせた一般的なプロセッサまたは特殊なプロセッサあるいはその両方の任意の使用を含むが、これらに限定されない、指定された機能を実行するソフトウェア、ハードウェア、またはファームウェア、あるいはその組み合わせであってよいが、これらに限定されない。さらに、特定のエンジンに関連付けられたすべての名前は、特に指定されない限り、参照の便宜のためであり、特定の実装を制限するよう意図されていない。さらに、あるエンジンに起因する任意の機能が、同じ種類または異なる種類の別のエンジンの機能に組み込まれるか、もしくは結合されるか、またはその両方が行われるか、あるいはさまざまな構成の１つまたは複数のエンジンにわたって分散されて、複数のエンジンによって同じように実行されてよい。
【００３０】
加えて、以下の説明では、実施形態例のさまざまな要素の複数のさまざまな例を使用して、実施形態例の例示的な実装をさらに説明し、実施形態例のメカニズムの理解を助けているということが、理解されるべきである。これらの例は、非限定的であるよう意図されており、実施形態例のメカニズムの実装のさまざまな可能性を網羅していない。本説明を考慮して、これらのさまざまな要素に関して、本発明の思想および範囲から逸脱することなく、本明細書において提供された例に加えて、またはそれらの例を置き換えて利用できる、多くのその他の代替の実装が存在するということが、当業者にとって明らかであろう。
【００３１】
本発明は、システム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品、あるいはその組み合わせであってよい。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を含んでいるコンピュータ可読記憶媒体を含んでよい。
【００３２】
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによって使用するための命令を保持および格納できる有形のデバイスであることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光ストレージ・デバイス、電磁ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、またはこれらの任意の適切な組み合わせであってよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読ストレージ媒体のさらに具体的な例の非網羅的リストは、ポータブル・フロッピー（登録商標）・ディスク、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：random access memory）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：read-only memory）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：erasable programmable read-only memoryまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：static random access memory）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：compact disc read-only memory）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：digital versatile disk）、メモリ・スティック、フロッピー（登録商）・ディスク、パンチカードまたは命令が記録されている溝の中の隆起構造などの機械的にエンコードされるデバイス、およびこれらの任意の適切な組み合わせを含む。本明細書において使用されるとき、コンピュータ可読ストレージ媒体は、それ自体が、電波またはその他の自由に伝搬する電磁波、導波管またはその他の送信媒体を伝搬する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、あるいはワイヤを介して送信される電気信号などの一過性の信号であると解釈されるべきではない。
【００３３】
本明細書に記載されたコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体から各コンピューティング・デバイス／処理デバイスへ、またはネットワーク（例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、または無線ネットワーク、あるいはその組み合わせ）を介して外部コンピュータまたは外部ストレージ・デバイスへダウンロードされ得る。このネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線送信、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバ、あるいはその組み合わせを備えてよい。各コンピューティング・デバイス／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェイスは、コンピュータ可読プログラム命令をネットワークから受信し、それらのコンピュータ可読プログラム命令を各コンピューティング・デバイス／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に格納するために転送する。
【００３４】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ：instruction-set-architecture）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、あるいは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソース・コードまたはオブジェクト・コードであってよい。コンピュータ可読プログラム命令は、ユーザのコンピュータ上で全体的に実行すること、ユーザのコンピュータ上でスタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして部分的に実行すること、ユーザのコンピュータ上およびリモート・コンピュータ上でそれぞれ部分的に実行すること、あるいはリモート・コンピュータ上またはサーバ上で全体的に実行することができる。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：local area network）または広域ネットワーク（ＷＡＮ：wide area network）を含む任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてよく、または接続は、（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータに対して行われてよい。一部の実施形態では、本発明の態様を実行するために、例えばプログラマブル論理回路、フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：field-programmable gate arrays）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ：programmable logic arrays）を含む電子回路は、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、電子回路をカスタマイズするためのコンピュータ可読プログラム命令を実行してよい。
【００３５】
本発明の態様は、本明細書において、本発明の実施形態に従って、方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して説明される。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、ならびにフローチャート図またはブロック図あるいはその両方に含まれるブロックの組み合わせが、コンピュータ可読プログラム命令によって実装され得るということが理解されるであろう。
【００３６】
これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックに指定される機能／動作を実施する手段を作り出すべく、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに提供されてマシンを作り出すものであってよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、命令が格納されたコンピュータ可読ストレージ媒体がフローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックに指定される機能／動作の態様を実施する命令を含んでいる製品を備えるように、コンピュータ可読ストレージ媒体に格納され、コンピュータ、プログラム可能なデータ処理装置、または他のデバイス、あるいはその組み合わせに特定の方式で機能するように指示できるものであってもよい。
【００３７】
コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ上、その他のプログラム可能な装置上、またはその他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックに指定される機能／動作を実施するように、コンピュータ、その他のプログラム可能なデータ処理装置、またはその他のデバイスに読み込まれてもよく、それによって、一連の動作可能なステップを、コンピュータ上、その他のプログラム可能な装置上、またはコンピュータ実装プロセスを生成するその他のデバイス上で実行させる。
【００３８】
図内のフローチャートおよびブロック図は、本発明のさまざまな実施形態に従って、システム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装のアーキテクチャ、機能、および動作を示す。これに関連して、フローチャートまたはブロック図内の各ブロックは、規定された論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能な命令を備える、命令のモジュール、セグメント、または部分を表してよい。一部の代替の実装では、ブロックに示された機能は、図に示された順序とは異なる順序で発生してよい。例えば、連続して示された２つのブロックは、実際には、含まれている機能に応じて、実質的に同時に実行されるか、または場合によっては逆の順序で実行されてよい。ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、ならびにブロック図またはフローチャート図あるいはその両方に含まれるブロックの組み合わせは、規定された機能または動作を実行するか、または専用ハードウェアとコンピュータ命令の組み合わせを実行する専用ハードウェアベースのシステムによって実装され得るということにも注意する。
【００３９】
前述したように、観測データを使用してＡＤＲの原因となる複数薬物間相互作用を検出することは、現実世界の証拠を検出することに役立つ。さらに、複数の薬物の状況では、一部の薬物が、他の薬物との実際の因果的相互作用ではなく、併存疾患のために他の薬物と一緒に処方された単純な交絡因子になる可能性があるということが、確定されている。交絡因子薬物は、統計モデルにおいて、モデル内の従属薬物変数（dependent drug variable）および非従属薬物変数（independent drug variable）の両方と（直接または逆の）相関関係がある無関係な薬物である。したがって、一部の薬物は、特定のＡＤＲに実際に寄与しないことがあり、ＡＤＲとの実際の因果的相互作用を有していないことがある。
【００４０】
本明細書に記載された実施形態例は、例えば、現実世界の証拠データからＡＤＲを伴う複数の薬物間の実際の因果的相互作用を検出するために、ベイジアン・モデルを使用する関連性ルール・マイニングなどの、データ・マイニング・アルゴリズムを活用する。そのような検出において、実施形態例は、ＡＤＲの原因となる複数の薬物の相互作用および交絡因子を識別する。したがって、実施形態例は、患者のＥＭＲデータに存在する複数の薬物とＡＤＲの間の因果関係を検出するためのコンピュータ化された解決策に加えて、そのような関係から交絡因子薬物を取り除くためのコンピュータ化された解決策を提供する。実施形態例のメカニズムは、特に、そのような動作を実行し、それによって、コンピューティング・システムに、患者のＥＭＲデータを評価すること、および複数の薬物とＡＤＲの間の因果関係を決定することに関して、人間の思考過程に近づく認知動作を実行させる、コンピュータ化されたツールを対象にする。このコンピューティング・ツールは、人間の思考過程に近づくが、実施形態例の動作を実行するように特に構成されたコンピューティング・デバイスのみによって実行される動作を使用して、そのような思考過程を実行し、この思考過程は、コンピューティング環境の性質のため、人間の精神が採用する過程とは異なっている。
【００４１】
実施形態例は、ＡＤＲを伴う複数の薬物のより高次の関連性を検出するための一般的な方法を提供し、この方法は、薬物間の相互作用のみによって引き起こされるまれなＡＤＲを検出するのに役立ち、併存疾患を有する患者に安全な薬物を処方することに活用され得る。実施形態例は、どの複数の薬物の組み合わせの薬物が、相互作用およびＡＤＲに寄与する代わりに、単なる交絡因子であるかを決定することもできる。これは、対象のリスク管理戦略を支援し、例えば、交絡薬物をたまたま服用しているすべての患者に対してその薬物の投与を控えるのではなく、薬物のラベルを変更し、どの組み合わせの薬物を避けるべきかを指定することができる。
【００４２】
図１は、一実施形態例のメカニズムによって採用されている方法の全体的表現を示す例示的なフロー図である。この方法は、さまざまな異なる情報源から取得されたさまざまな種類のデータを含むことがある現実世界の証拠（ＲＷＥ：real world evidence）に対して動作する３つの主要なコンピュータ化された論理モジュール１２０〜１４０を採用している。例えば、ＲＥＷ１１０は、患者の電子医療記録（ＥＭＲ）、診療報酬明細書データ、投薬治療履歴情報（薬剤コンピューティング・システム、健康保険記録、医師のコンピューティング・システムなどから取得された情報など）などを含んでよい。
【００４３】
コンピュータ化された論理モジュール１２０〜１４０は、特別に構成されたコンピュータ・ハードウェア、コンピュータ・ハードウェア上で実行され、それによって、ハードウェアに、実行用のソフトウェアを使用して構成される前にハードウェアが実行していなかった動作を実行させる、ソフトウェア、または特殊な構成のコンピュータ・ハードウェアおよびコンピュータ・ハードウェア上で実行されるソフトウェアの任意の組み合わせで、実装されてよい。コンピューティング・デバイスまたはデータ処理システムのメモリへのソフトウェアの読み込みが、コンピューティング・デバイス、データ処理システムの１つまたは複数のプロセッサによるこのソフトウェアのその後の実行と共に、本発明の実施形態例によって提供される特定のコンピュータ化された解決策を実装するように、コンピューティング・デバイスまたはデータ処理システムを具体的に構成するということが、理解されるべきである。コンピュータ化された解決策は、交絡因子薬物を誤って含まずに、複数の薬物間の実際の因果関係および対応する薬物副作用を識別するために、患者の電子医療記録データ、薬物副作用データ、およびその他のリソースのデータのコンピュータ支援評価を提供する、これまで実行できなかった解決策である。本明細書において説明されているように、従来技術の解決策に伴う問題は、因果関係の証拠として、薬物への参照およびＡＤＲへの参照の単なる共起に依存することにあり、この因果関係は、実際には存在しないことがある。したがって、実施形態例のハードウェア／ソフトウェアのメカニズムは、コンピュータに基づく問題に対するコンピュータの解決策を提供する。
【００４４】
図１に示されているように、１つの実施形態例では、コンピュータ化された論理モジュール１２０〜１４０は、共起論理モジュール１２０、交絡因子フィルタ論理モジュール１３０、および因果関係論理モジュール１４０を含んでいる。共起論理モジュール１２０は、ＲＷＥ１１０に対して動作し、交絡因子フィルタ論理モジュール１３０に提供される共起出力データを生成する。共起出力データは、ＲＷＥ１１０内で検出された薬物およびＡＤＲの共起を指定する。交絡因子フィルタ論理モジュール１３０は、この共起出力データを評価し、交絡因子を実際に表し、薬物とＡＤＲの間の潜在的因果関係を表さない薬物およびＡＤＲの共起の事例をフィルタリングして除去する。以下で説明されているように、これは、改善スコアおよび１つまたは複数の確立されたしきい値に基づいてそのような共起をフィルタリングするための改善スコア・メカニズムを使用して、実行されてよい。交絡因子フィルタ論理モジュール１３０の出力が因果関係論理モジュール１４０に提供され、因果関係論理モジュール１４０が、ベイジアン・ネットワーク・モデルなどの因果関係モデル１４５を構築する。因果関係モデル１４５は、ＡＤＲとの複数の薬物の相互作用を識別し（１５０）、共通交絡因子を識別し（１６０）、患者のＡＤＲを予測する（１７０）ために、さまざまな認知システム論理１５０〜１７０によって適用されてよい。
【００４５】
論理モジュール１２０〜１４０は、一連のＡＤＲの原因となる複数の薬物の相互作用を識別するデータ・マイニング・フレームワーク１００を定義する。一般に、これらの論理モジュールは、最初に関連性ルール・マイニングを実行し、交絡因子薬物を識別して除去し、交絡因子薬物を除去した残りの関連性ルールの関係に基づいて、複数の薬物と対応するＡＤＲまたはＡＤＲグループとの間の因果関係ルールを含んでいる因果関係モデルを生成する。図１に示されているように、フレームワーク１００は、共起論理モジュール１２０を利用して、ＲＷＥデータ１１０を処理し、ＲＷＥ１１０データ内でより頻繁に現れる薬物およびＡＤＲの可能性のあるすべての組み合わせを識別する。「より頻繁に」は、潜在的な因果関係と見なされるべき薬物およびＡＤＲの組み合わせを識別するために設定された、既定のしきい値またはその他の事前に定義された基準に基づいて評価されてよい。例えば、関連解析の２つの指標に基づく手法を使用して、１つまたは複数のしきい値が設定されてよく、これらの２つの指標は、支持および信頼性と呼ばれる。支持指標または支持スコアは、共起の事例の数または特定のルールの事例の数（すなわち、薬物およびＡＤＲの両方が存在する事例の数）を測定し、一方、信頼性指標または信頼性スコアは、薬物を前提としてＡＤＲを含んでいる確率を測定する。その後、しきい値が、これらの指標およびスコアの両方に適用される（例えば、「頻繁な」のルールとして一連のルールを取得するための７０％以上の支持スコアおよび８５％以上の信頼性スコア）。
【００４６】
共起論理モジュール１２０は、２つ以上の薬物の組み合わせをＡＤＲまたはＡＤＲグループに関連付ける各関連性ルールのこれらの２つの指標（支持指標および信頼性指標）を格納するために、データ構造を維持してよい。ルールの潜在的候補として、薬物およびＡＤＲのすべてにわたる組み合わせ検索が必要になるため、計算効率を改善するために、このデータ構造を使用して、薬物およびＡＤＲの可能性のあるすべての組み合わせが体系的に検索される。さらに具体的には、共起論理モジュール１２０は、１つの薬物および１つのＡＤＲを含む単純なルールから開始して、そのようなルールの２つの指標を取得し、次に、この指標のデータ構造を使用して、より高次のルールを調べてよい。対象外のより高次のルールをフィルタリングしてデータから除去するために、先験的ルールと呼ばれる非単調性が適用される。
【００４７】
例えば、薬物Ａ、Ｂ、およびＣがＲＷＥ１１０データ内で検出されることがあり、やはりＲＷＥ１１０データは、ＡＤＲの識別に関連して、患者のＥＭＲデータ内に患者の投薬治療履歴情報を含んでいることがあり、例えば、患者のＥＭＲデータは、複数の患者のＥＭＲデータであってよい。したがって、薬物Ａ、Ｂ、およびＣの組み合わせのさまざまな事例が、ＡＤＲ（例えば、示されている例では、薬物副作用Ｐ）の識別に関連しているとして識別されることもある。例えば、ＡおよびＢの組み合わせが、患者のＥＭＲの内容内のＡＤＲに関連しているという指示が存在することがある。さらに、患者のＥＭＲ内で、ＡおよびＣの組み合わせに加えて、Ａ、Ｂ、およびＣの組み合わせも、ＡＤＲに関連しているという指示が存在することがある。
【００４８】
共起論理モジュール１２０は、さまざまなリソース情報源（resource information sources）１２５を利用して、構造化データおよび非構造化データ（例えば、自然言語の文書）の自然言語処理を実行し、特定の薬物および薬物副作用を示す重要な用語、語句、医療用コードなどを識別してよい。リソース情報源１２５は、薬物および副作用に対応するＲＷＥ１１０データ内の内容の一部を識別するための基礎として使用できる、さまざまな種類のリソース情報を含んでよい。例えば、リソース情報は、自然言語の医学雑誌データ、治療指針の文書データ、薬物のラベルのデータ、薬物データに関連付けられた既知の薬物副作用（ＡＤＲ）データ、薬物相互作用データなどを含んでよい。一例として、薬物間相互作用に関する情報は、多くの場合、臨床ステートメント、指針などの自然言語文書において、および一部の患者の発言において、検出される。薬物間相互作用情報は、薬物製造業者、保健機関、政府機関、およびその他の情報源によって、さまざまな形態で提供されてもよい。薬物間相互作用情報を含んでいる薬物情報の情報源の一例は、Ｅｌｓｅｖｉｅｒから提供されているＧｏｌｄ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｄｒｕｇ  Ｄａｔａｂａｓｅである。さらに、ＲＷＥ１１０データの内容内で識別されることがある識別可能な用語、語句、および医療用コードを指定するために、用語および語句の領域限定の辞書、医療用コードの参考文献などが使用されてよい。
【００４９】
共起論理モジュール１２０は、薬物の識別名の事例とＡＤＲを示す用語／語句／医療用コードなどの事例との間の相対距離（例えば、同じエントリ内、特定の単語数の範囲内、特定のエントリ数の範囲内など）を解析して、関連性を決定してよく、例えば、患者のＥＭＲ内の薬物の事例が、ＡＤＲの標識と同じ遭遇のエントリ内に存在する場合、関連性が存在することがある。さらに、共起論理モジュール１２０は、ＲＷＥ１１０データ内に存在する時間的情報を調べ、別の薬物の事例およびＡＤＲとの薬物の事例の共起が存在するかどうかを判定してもよい。例えば、患者にある薬物が処方され、この薬物の処方後の指定された期間内に、ＡＤＲの事例が記録されている場合、共起が存在するということが決定されてよい。同様に、複数の薬物の処方に関して、そのような時間的決定が行われてよい。さらに、患者によって２つ以上の薬物がほぼ同時に、かつ報告されているＡＤＲとほぼ同時に、服用されている可能性があるかどうかを判定するために、患者が処方された薬物を服用することになっている期間が評価されてよい。加えて、「引き起こした」または「もたらす」のような用語などの、関連性を示す用語／語句を識別するために、患者のＥＭＲデータ内のエントリに対して自然言語処理が実行されてよい。他の薬物およびＡＤＲとの薬物の共起を識別するために、共起論理モジュール１２０によって、リソース情報源からのリソース情報を使用して、ＲＷＥ１１０データのさまざまな距離に基づく評価、時間に基づく評価、または自然言語処理に基づく評価、あるいはその組み合わせが実行されてよい。
【００５０】
薬物とＡＤＲの間の関連性を検出するための別の情報源は、食品医薬品局（ＦＤＡ：Food and Drug Administration）および副作用リソース（ＳＩＤＥＲ：Side Effect Resource）などの複数の薬物監視組織から取得された、公開されている市販後調査データである。具体的には、これらの種類の市販後データは、患者が特定の期間、薬物を使用した後に、患者または医療提供者から報告された特定の薬物のＡＤＲに基づいて作成される。そのような事例報告は、ＦＤＡによって十分に妥当性を確認され、文書化される。同様に、そのような公開されているデータセットの別の情報源は、医師診療行為用語（ＣＰＴ：Current Procedural Terminology）コードを使用して薬物のラベルで報告される副作用から作成された、ＳＩＤＥＲデータセットであることができる。
【００５１】
他の薬物およびＡＤＲとの薬物の共起を識別するためのこれらのさまざまな要因の評価が、薬物およびＡＤＲのさまざまな組み合わせおよび関連性に関して、関連性スコアを計算するために使用されてよい。すなわち、共起論理モジュール１２０は、ＲＷＥ１１０内に共起を含むことが決定された薬物の組み合わせごとに、ＲＷＥ１１０内で検出された、薬物の特定の組み合わせまたはパターンと、共起するＡＤＲとの間の関連性の強度を表す関連性スコアを計算してよい。言い換えると、共起は、ＡＤＲとの因果関係の候補を有する複数の薬物を識別する薬物パターンを指定する候補ルールとして、表されてよい。したがって、例えば、薬物パターンＡＢＣおよび薬物副作用Ｐの共起に対応する候補ルールＡＢＣ→Ｐの場合、関連性スコアは、ＡＢＣを前提としてＰが発生する確率または可能性（すなわち、薬物パターンとＡＤＲの間の関連性の強度）を表す。１つまたは複数のＡＤＲ（例えば、ＰまたはＰを含んでいるＡＤＲのより高次の組み合わせ）との一連の薬物（例えば、ＡＢＣ、ＡＢ、ＡＣ、ＢＣなど）の関連性に対応する関連性スコアは、前述した支持指標および信頼性指標、またはカイ二乗、相互情報量などその他の指標もしくはスコア、あるいはその組み合わせ、あるいは任意のその他の適切な統計的検定または尺度などの、任意の統計的検定または尺度を使用して生成され得るということに、注意するべきである。
【００５２】
これらすべての統計的検定または尺度は、例えば図２に示された分割表などの分割表に基づいて、計算され得る。統計学では、分割表は、変数の（多変量）頻度分布を表す行列形式の表の一種である。分割表は、２つの変数間の相互作用の基本的図を提供し、それらの変数間の相互作用を検出するのに役立つ。
【００５３】
図２に示されているように、分割表２００内の各エントリは、ＲＷＥ１１０データからの、分割表２００の行および列の条件を満たす事例報告（例えば、患者または患者のＥＭＲ）の数を示しており、例えば、各事例または患者のＥＭＲは、完全な薬物パターンを含んでいる（行２１０）か、または完全な薬物パターンのどの薬物も含んでおらず（行２２０）、事例または患者のＥＭＲにおいてＡＤＲに関連付けられている（列２３０）か、またはＡＤＲに関連付けられていない（列２４０）。分割表２００は、薬物パターン（例えば、ＡＢＣ）および薬物サブパターン（例えば、ＡＢ、ＡＣ、およびＢＣ）ごとに生成されてよく、分割表２００に基づいて、共起論理モジュール１２０によって、薬物パターンおよび薬物サブパターンごとに対応する評価が実行されてよい。
【００５４】
図２に示されている例では、全体的に「ＡＮＤ」論理のみが考慮されており、「ＯＲ」論理は考慮されていない。したがって、薬物「ＡＢＣ」を含んでいるパターンまたはルールは、Ａ「ＡＮＤ」Ｂ「ＡＮＤ」Ｃを意味する。したがって、ある事（例えば患者のＥＭＲ）が薬物の一部のみを含んでいる場合、その事例はルールを含んでいない。例えば、薬物ＡＢＤＥを含んでいる患者の事例は、ルール（ＡＢ→Ｐ）を満たしているが、ルール（ＡＢＣ→Ｐ）を満たしていない。
【００５５】
さまざまな関連性を評価することによって、ＰのＡＤＲとの薬物Ａ、Ｂ、およびＣのすべての共起が薬物Ａ、Ｂ、およびＣ間の実際の相互作用を表しているわけではないということが、決定され得る。むしろ、それらの共起は、患者の併存疾患のために一緒に処方された薬物に起因する交絡因子を表している可能性がある。したがって、より高次の組み合わせＡＢＣと、その薬物の部分的組み合わせＡＢ、ＡＣ、およびＢＣの各々との間の差異を見つける必要がある。より低次の薬物の組み合わせおよびより高次の薬物の組み合わせが、ＡＤＲに関連付けられた類似する関連性スコア（例えば、支持指標および信頼性指標などの、定義された指標に基づく関連性スコア）を有している場合、ＡＤＲとの実際の複数の薬物の相関関係を識別するために、交絡因子薬物が識別されて除去されてよい。例えば、ＡＣが相対的に低い関連性スコアを有しているが、ＡＢＣが相対的に高い関連性スコアを有している場合、薬物Ｃが交絡因子であると見なされてよい。一方、これらの薬物の部分的組み合わせが相対的に低い関連性スコアを有してり、より高いレベルの薬物の組み合わせの関連性スコアが相対的に高い場合、実際のより高次の相互作用が識別され得る。
【００５６】
具体的には、交絡因子フィルタ論理モジュール１３０は、「改善」と呼ばれる新たに設計された指標を生成する論理を実装してよく、この指標は、薬物の特定の組み合わせに関して、同じＡＤＲとの薬物のどのサブセットの関連性も超える、ＡＤＲとのそれらの組み合わせの関連性を測定するために、交絡因子フィルタ論理モジュール１３０によって評価されてよい。薬物パターンＡＢＣおよび薬物副作用Ｐとのその関連性（すなわち、ＡＢＣ→Ｐ）の例の場合、改善スコアが次のように示されてよい。
【００５７】
【数１】
2021515934.tif 000003
【００５８】
ここで、Ｉｍｐは、ＡＤＲとの薬物パターンの関連性の改善指標（すなわち、この例ではＰとのＡＢＣの関連性の改善指標）であり、Ｓｃｏｒｅは、ＡＤＲとの薬物パターンの関連性スコアであり、支持、信頼性、カイ二乗、相互情報量などであることができる。この方程式は、このより高次のパターン（ＡＢＣ→Ｐ）において、そのサブパターン（αによって示されている）のいずれかからどの程度Ｓｃｏｒｅが改善したかをチェックする。そのようなすべてのサブパターンαから、そのようなすべてのサブパターンαうちのｍａｘ  Ｓｃｏｒｅが検討される。薬物パターンの薬物のいずれかが単純な交絡因子である場合、この改善スコアは非常に低くなる（例えば、Ｃが常に薬物ＡおよびＢと一緒に処方される場合、スコア（ＡＢＣ→Ｐ）はスコア（ＡＢ→Ｐ）と同じになる）。一方、改善スコアは、薬物間の真の相互作用およびＡＤＲの場合により高くなり、このようにして、ＡＤＲを伴う複数の薬物間の真の相互作用をフィルタリングして、単純な交絡因子から除去することができる。
【００５９】
交絡因子フィルタ論理モジュール１３０は、薬物パターンの各々について改善スコアを計算し、それらの改善スコアを改善スコアしきい値と比較する。改善スコアが改善スコアしきい値以上である場合、薬物パターンに交絡因子が存在しないということが決定される。改善スコアが改善スコアしきい値未満である場合、薬物パターンが交絡因子を含んでいるということが決定され、その交絡因子が、薬物パターンに関連付けられた薬物サブパターンを使用して識別される。例えば、Ｉｍｐ（ＡＢＣ→Ｐ）が低く、Ｉｍｐ（ＡＢ→Ｐ）が高いということが検出された場合、Ｃが交絡因子であり、ＰのＡＤＲとの因果関係を有する実際の薬物間相互作用は、ＡＢ→Ｐである。
【００６０】
改善スコアの評価に基づいて薬物パターンのすべての交絡因子薬物をフィルタリングして除去した後に、特定のＡＤＲグループの残りの薬物パターンのすべてに関して因果関係モデル１４５を推定し、このモデルの解釈可能性を高めるために、残りの薬物パターンが、因果関係論理モジュール１４０によって処理される。ＡＤＲグループは、単一のＡＤＲ、または類似する特徴に基づいて同じＡＤＲグループに分類された複数のＡＤＲであってよい。ＡＤＲグループは、医学的リソース情報１２５、対象の専門家によるフレームワーク１００の構成などに基づいて、先験的に定義されてよい。例えば、対象の専門家によるフレームワーク１００の構成は、ＡＤＲの用語間の事前に定義された関係を含んでよい。そのようなＡＤＲ間の関係は、ＩＣＤ−９コードなどの異なる用語によって定義された、ＡＤＲの共通の症状またはその他の医学オントロジーに基づいて定義され得る。
【００６１】
例えば、一実施形態例に従って、交絡因子薬物を含んでいる薬物パターンをフィルタリングして除去するための交絡因子フィルタ論理モジュール１３０の動作の後に残っている、薬物サブパターンを含むすべての薬物パターンが、有向非環状グラフを使用してベイジアン学習フレームワークに集約される。基本的に、対象のＡＤＲまたはＡＤＲグループごとに、交絡因子フィルタ論理モジュール１３０の動作に基づいて、そのＡＤＲまたはＡＤＲグループを含んでいる潜在的な因果関係ルールから、ベイジアン・ネットワークが推定される。単体のルールは、有向非環状グラフ（ＤＡＧ：directed acyclic graph）で容易に表され得るが、複数の薬物を含んでいるより高次のパターンは、ＤＡＧによっても表され得るように、何らかの変更を必要とするということに注意する。実施形態例は、一般化可能性を失わずに、複数の薬物を含んでいるそのようなすべてのパターンを、新しいダミー変数で表す。例えば、ＡＢＣ→Ｐのルールは、β１→Ｐによって表され、β１は３つの薬物Ａ、Ｂ、およびＣの間の相互作用を表す。ここで、新しいダミー変数は、同じＡＤＲまたはＡＤＲグループを含んでいる他の単体のパターンと共に、２値変数と見なされる。そのようなすべてのパターンがＤＡＧで表された後に、変数間の遷移確率が学習され、最終的な因果関係モデル１４５が得られる。
【００６２】
特定のＡＤＲまたはＡＤＲグループの原因となる複数の薬物間の因果関係を推定するために、因果関係モデル１４５に基づいて、複数の薬物／ＡＤＲ関係推定論理１５０が実装されてよい。具体的には、検討中のＡＤＲごとに、薬物およびＡＤＲを含んでいる最終的な一連のルールとして、ベイジアン・ネットワークからルールが抽出されてよい。また、交絡因子フィルタ論理モジュール１３０から取得された交絡因子は、共通交絡因子として共通交絡因子論理モジュール１６０にも出力することができ、共通交絡因子論理モジュール１６０は、そのような共通交絡因子情報を出力するか、または共通交絡因子のその他の処理（共通交絡因子を具体的に識別するように、リソース情報源１２５を改善するために、リソース情報を更新するか、また追加のリソース情報を生成するなど）を実行するか、あるいはその両方を実行してよい。推定された因果関係および交絡因子は、薬物とＡＤＲの間の関係の解釈可能性を改善するために使用されてよい。臨床的意思決定の間に、患者を治療している医師およびその他の医療関係者によって、臨床的意思決定者に対して、ＡＤＲとの実際の複数の薬物の相互作用の関係を識別し、交絡因子薬物を識別することによって、この知識がさらに使用され得る。
【００６３】
患者の治療において医師を支援するために、認知システムによって実行される認知動作を支援するための情報源として、推定された因果関係が、認知決定支援システム（cognitive decision support system）などの認知システムによって利用されてよいということに、注意するべきである。例えば、患者に対して治療が評価されており、その治療が、実施形態例のメカニズムによって決定されたＡＤＲとの因果関係を有する１つまたは複数の薬物を含んでいる場合、ＡＤＲとの因果関係を有する薬物パターンの別の薬物も患者に処方されているかどうか、または患者がそのような別の薬物を服用しているかどうかに関して、評価がさらに行われてよい。その場合、認知システムは、その治療の選択の低い優先度を反映するように、そのような治療に関連付けられたランク付けまたはスコアを変更してよく、治療推奨の出力に関連して、１つまたは複数の他の薬物と組み合わせた薬物と、ＡＤＲとの間の因果関係を示す情報を提供してよい。
【００６４】
場合によっては、この因果関係情報は、薬物パターンと対応するＡＤＲの間の識別された因果関係を知らせる通知を、医療関係者、薬物供給者、政府機関などに出力するための基礎として使用されてよい。例えば、そのような通知は、薬物ラベル情報、医療文献、政府の指針文書などを更新するための手段として使用されてよい。この通知は、薬物パターンおよび関連するＡＤＲに加えて、薬物パターンとＡＤＲの間の関連性を示すための基礎（例えば、本発明の動作によって識別された関連性スコア、改善スコア、および交絡因子薬物）を指定してよい。
【００６５】
さらに、交絡因子フィルタ論理１３０による交絡因子の識別は、特定のＡＤＲまたはＡＤＲグループあるいはその両方の共通交絡因子を識別するために、共通交絡因子識別論理１６０によって使用されてよい。この情報は、通知の目的で使用されてよく、または後述されるように、患者に処方された交絡因子薬物の識別を支援するために、認知システムによって使用されてよく、あるいはその両方であってよい。
【００６６】
一部の実施形態例では、患者モデル生成論理１７０によって、薬物パターンとＡＤＲの間の因果関係を識別する決定および交絡因子の除去の結果に基づいて、患者モデル１７５が生成され得る。次に、この患者モデル１７５は、他の患者の薬物履歴情報に基づいて、それらの他の患者のＡＤＲを予測するために使用されてよく、臨床的意思決定に活用され得る。具体的には、因果関係論理モジュール１４０によって因果関係モデル１４５として生成されたベイジアン・モデルは、因果関係モデル１４５のルールを患者の特定のＥＭＲデータの薬物履歴と比較し、すなわち、患者のＥＭＲデータの薬物履歴で指定された薬物のうち、ＡＤＲが関連付けられている、因果関係モデル１４５のルールで指定された薬物に一致する薬物を検出し、ＡＤＲが患者に関連付けられている確率を示す対応する通知を提供することによって、患者の薬物履歴に関して最高の確率を有するＡＤＲを検出するために使用され得る。この患者モデル１７５は、認知システムに提供されるか、または認知システムに統合されてよく、この認知システムは、特定の患者に関して、患者のＥＭＲデータ内の患者の薬物履歴情報に基づいて、患者が、服用している薬物に関連付けられたＡＤＲを経験する可能性があるかどうかを予測することによって、そのような臨床的意思決定を支援してよい。
【００６７】
上記の説明から、実施形態例が多くの異なる種類のデータ処理環境において利用されてよいということが、明らかであるはずである。実施形態例の特定の要素および機能の説明の背景を提供するために、以下では、図３〜図６が、実施形態例の態様が実装されてよい例示的な環境として提供される。図３〜図６は単なる例であり、本発明の実施形態の態様が実装されてよい環境に関して、どのような制限も主張することも、意味することも意図されていないということが、理解されるべきである。本発明の思想および範囲から逸脱することなく、示された環境に対して多くの変更が行われてよい。
【００６８】
図３〜図６は、例えば質問回答（ＱＡ：Question Answering）パイプライン（質問／回答パイプラインまたは質問および回答パイプラインとも呼ばれる）などの、要求処理パイプライン、要求処理方法、および実施形態例のメカニズムが実装される要求処理コンピュータ・プログラム製品を実装する、医療アプリケーション用の例示的な認知システム（本明細書では、「医療認知システム（healthcare cognitive system）」とも呼ばれる）の説明を対象にする。これらの要求は、構造化要求メッセージまたは非構造化要求メッセージ、自然言語の質問、あるいは医療認知システムによって実行される動作を要求するための任意のその他の適切な形式として提供されてよい。以下でさらに詳細に説明されるように、本発明の認知システムにおいて実装される特定の医療アプリケーションは、患者の医学的状態、患者の属性、医療文献の１つまたは複数のコーパスに示されている使用可能な治療の候補などの認知評価に基づいて、患者の治療推奨またはさまざまな意思決定支援動作のための患者のＥＭＲデータの認知評価を生成するための医療アプリケーションである。具体的には、本出願にとって特に重要なこととして、患者の治療の候補の評価の間に、さまざまな治療の薬物間相互作用および他の医学的状態のために患者が服用していることがある他の薬物との薬物間相互作用を考慮する治療推奨を選択して提示するために、薬物間相互作用情報および薬物副作用（ＡＤＲ）との関連性が学習されて適用される。
【００６９】
一部の実施形態では、前述したように、患者のＥＭＲデータ内の薬物履歴情報およびＡＤＲまたはＡＤＲグループとの薬物パターンの学習された関連性に基づいて、患者のＥＭＲデータを単に確認して潜在的なＡＤＲまたは予測されたＡＤＲを識別するために、医療認知システムが採用されてよい。患者の医学的状態に関して医師が患者を治療するのを支援するために、ＡＤＲの予測の識別、そのようなＡＤＲの予測の理由、識別された交絡因子薬物、または適用可能な薬物パターンおよび関連するＡＤＲに関するその他の情報、あるいはその組み合わせを含んでいる通知が、医師に出力されてよい。さらに他の実施形態例では、ＡＤＲまたはＡＤＲグループとの薬物パターンの関連性のそのような通知は、ＡＤＲとの識別された薬物パターンの関連性を知らせるために、自動的に生成されて適切な薬物供給者、業界または政府の監視組織などに出力されてよく、それによって、薬物のラベル、医療文献、政府または業界の指針などを更新するために使用できる情報を提供する。
【００７０】
医療認知システムは、以下の例では単一の要求処理パイプラインを含んでいるとして示されているが、実際には複数の要求処理パイプラインを含んでよいということが、理解されるべきである。各要求処理パイプラインは、望ましい実装に応じて、異なる領域に関連付けられた要求を処理するように別々にトレーニングされるか、または構成されるか、あるいはその両方が行われてよく、あるいは入力要求（またはＱＡパイプラインを使用する実装では質問）に対して同じ解析または異なる解析を実行するように構成されてよい。例えば、場合によっては、第１の要求処理パイプラインが、第１の医学的疾病領域（例えば、さまざまな種類の血液疾患）を対象にする入力要求を処理するようにトレーニングされてよく、一方、別の要求処理パイプラインが、別の医学的疾病領域（例えば、さまざまな種類の癌）内の入力要求に回答するようにトレーニングされてよい。他の事例では、例えば要求処理パイプラインは、異なる種類の認知機能を提供するように、または異なる種類の医療アプリケーションを支援するように構成されてよく、例えば、ある要求処理パイプラインが患者の診断に使用されており、別の要求処理パイプラインが治療推奨用に構成されており、別の要求処理パイプラインが患者の監視用に構成されている、などである。
【００７１】
さらに、各要求処理パイプラインは、各要求処理パイプラインが取り込んで処理する１つまたは複数のコーパスに関連付けられてよく、例えば、上の例では、あるコーパスは血液疾患の領域の文書に関するものであり、別のコーパスは癌診断の領域に関連する文書に関するものである。場合によっては、要求処理パイプラインはそれぞれ、同じ領域の入力質問を処理してよいが、異なる解析および可能性のある回答が生成されるように、異なる構成（例えば、異なるアノテータまたは異なってトレーニングされたアノテータ）を有してよい。医療認知システムは、入力要求の決定された領域などに基づいて、入力質問を適切な要求処理パイプラインにルーティングし、複数の要求処理パイプラインによって実行される処理によって生成された最終結果を結合して評価するための追加の論理、ならびに複数の要求処理パイプラインの利用を容易にするその他の制御および相互作用の論理を提供してよい。
【００７２】
前述したように、実施形態例のメカニズムが利用されてよい要求処理パイプラインの一種は、質問回答（ＱＡ：Question Answering）パイプラインである。以下の本発明の実施形態例の説明は、１つまたは複数の実施形態例に従うメカニズムを含むように拡張されてよい要求処理パイプラインの一例として、ＱＡパイプラインを利用する。本発明は、入力質問を処理する１つまたは複数のＱＡパイプラインを実装する認知システムとの関連において説明されているが、実施形態例がそのような説明に限定されないということが、理解されるべきである。むしろ、実施形態例のメカニズムは、「質問」として提示されず、指定された一連の入力データに対して認知動作を実行するための認知システムに対する要求として書式設定された要求を、関連する１つまたは複数のコーパスおよび認知システムを構成するために使用される特定の構成情報を使用して、処理してよい。例えば、「どの治療が患者Ｐに当てはまるか？」という自然言語の質問を問う代わりに、認知システムは、「患者Ｐの治療を生成する」などの要求を受信してよい。別の例として、質問は、「患者が経験する可能性が高い薬物副作用は何か？」というようなものであってよく、一方、要求は、「この患者に関する薬物副作用を識別する」というようなものであってよい。ＱＡシステムのパイプラインのメカニズムが、自然言語の入力質問を処理する方法に類似するが、若干変更された方法で、要求を処理してよいということが、理解されるべきである。実際には、一部の事例において、特定の実装での必要に応じて、ＱＡシステムのパイプラインによって処理するために、要求が自然言語の質問に変換されてよい。
【００７３】
以下でさらに詳細に説明されるように、実施形態例は、これらのＱＡパイプラインまたは要求処理パイプライン、医療認知システムのメカニズムの機能に統合され、特定の患者および特定の患者の属性、医学的状態、同じ医学的状態またはその他の医学的状態の治療のために服用されているその他の薬物などに対して、治療の有効性を評価する際に、薬物間相互作用を考慮する治療推奨を患者に提供することに関して、これらの機能を拡大および拡張してよい。薬物間相互作用を考慮することにおいて、実施形態のメカニズムは、薬物副作用（ＡＤＲ）に関連付けられた薬物パターンを学習して識別してよく、その後、実施形態例のメカニズムによって生成された因果関係モデルまたは前述した患者モデルの観点から定義されることがある学習された関連性を、患者の潜在的なＡＤＲの予測、患者の電子医療記録（ＥＭＲ）などから決定されてよい患者自身の個人的な医学的状態、属性、および治療との、学習された複数の薬物パターンおよびＡＤＲの関連性に基づく治療の候補の評価などに、適用してよい。患者の薬物履歴に基づくＡＤＲの予測または評価は、治療の候補が特定の患者に対して実行可能な治療であるということの信頼性を示す、治療の候補に関連付けられたランク付けまたは信頼値を変更するために使用されてよく、例えば、ＡＤＲの可能性が存在する場合、信頼性が低下してよい。次に、得られた治療の候補のランク付きリストは、医師が患者を治療するのを支援するために医師に出力される１つまたは複数の治療推奨を選択するために、使用されてよい。さらに、予測されたＡＤＲの通知が、医師または適切な監視組織あるいはその両方に出力されてよい。
【００７４】
実施形態例の一部が、医療認知システム内で、または医療認知システムと共に実装されてよいため、そのような認知システム、およびＱＡパイプラインを実装する認知システムにおける質問および回答の作成がどのように実装されるかを理解することは、有益である。図３〜図６で説明されているメカニズムは単なる例であり、実施形態例が実装される認知システムのメカニズムの種類に関して、どのような制限も述べることも、意味することも意図されていないということが、理解されるべきである。図３〜図６に示されている例示的な認知システムに対する多くの変更が、本発明の思想および範囲から逸脱することなく、本発明のさまざまな実施形態において実装されてよい。
【００７５】
さらに、本発明の一部の実施形態例は、どの認知システムとも無関係に実装されてよい。すなわち、図１および図２に関して前述されたメカニズムは、患者におけるＡＤＲを防ぐために医師または薬物の供給者あるいはその両方を支援できるモデルの通知および生成の目的で、ＡＤＲとの薬物パターンの関連性を学習するように動作する別々の実体として実装されてよい。言い換えると、一部の実施形態例は、実施形態例のフレームワーク１００を認知システムの動作に統合してよいが、他の実施形態は、認知システムを含まなくてよく、認知システムを必要としなくてよい。したがって、やはり図３〜図６は、実施形態例の可能性のある実装の単なる例であり、可能性のある実装または実施形態を制限するよう意図されていない。
【００７６】
概要として、認知システムは、特殊なコンピュータ・システム、またはコンピュータ・システムのセットであり、人間の認知機能をエミュレートするようにハードウェア論理または（ソフトウェアが実行されるハードウェア論理と組み合わせた）ソフトウェア論理あるいはその両方を使用して構成される。これらの認知システムは、人間のような特徴を、考えを伝達することおよび操作することに適用し、デジタル計算の固有の強みと組み合わせた場合に、高い精度および柔軟性で大規模な問題を解くことができる。認知システムは、人間の思考過程に近づく１つまたは複数のコンピュータ実装認知動作を実行することに加えて、人間の専門知識および認知を拡張および拡大するために、より自然な方法で人間と機械が対話できるようにする。認知システムは、例えば自然言語処理（ＮＬＰ：natural language processing）に基づく論理などの人工知能論理、および機械学習論理を含んでおり、特殊なハードウェア、ハードウェア上で実行されるソフトウェア、または特殊なハードウェアおよびハードウェア上で実行されるソフトウェアの任意の組み合わせとして提供されてよい。認知システムの論理は認知動作を実装し、認知動作の例としては、質問回答、コーパス内の内容の異なる部分内の関連する概念の識別、例えばインターネットのＷｅｂページ検索などの、インテリジェントな検索アルゴリズム、医療診断および治療推奨、ならびにその他の種類の推奨の生成（例えば、特定のユーザにとって興味のある項目、可能性のある新しい連絡先の推奨など）が挙げられるが、これらに限定されない。
【００７７】
ＩＢＭ  Ｗａｔｓｏｎ（登録商標）は、そのような認知システムの一例であり、人間が読める言語を処理し、テキストの通過間の推定を、人間のように高い精度で、人間よりもはるかに高速かつ大量に識別することができる。一般に、そのような認知システムは、以下の機能を実行することができる。
・複雑な人間の言語を操作し、理解する
・大量の構造化データおよび非構造化データを取り込んで処理する
・仮説を生成して評価する
・関連する証拠のみに基づく応答を検討して評価する
・状況に固有の助言、洞察、および指導を提供する
・機械学習プロセスを通じた各反復および対話により、知識を改善し、学習する
・影響を与える時点で、意思決定を可能にする（状況に即した指導）
・作業に比例して規模を変更する
・人間の専門知識および認知を拡張および拡大する
・自然言語から、共鳴、人間のような属性、および特質を識別する
・自然言語から、さまざまな言語固有の属性または不可知的属性を推定する
・データ点（画像、テキスト、音声）からの高度な関連する想起（記憶および思い出すこと）
・経験に基づく人間の認知を模倣する状況認識によって予測し、感知する
・自然言語および特定の証拠に基づいて質問に回答する
【００７８】
１つの態様では、認知システムは、質問回答パイプラインまたはシステム（ＱＡシステム）を使用して、それらの認知システムに提示された質問に回答するか、または自然言語の質問として提示されることもあれば、提示されないこともある要求を処理するか、あるいはその両方を実行するためのメカニズムを提供する。ＱＡパイプラインまたはシステムは、データ処理ハードウェア上で実行される人工知能アプリケーションであり、自然言語で提示された特定の対象領域に関する質問に回答する。ＱＡパイプラインは、ネットワークを経由した入力、電子文書またはその他のデータのコーパス、コンテンツ作成者からのデータ、１人または複数のコンテンツ・ユーザからの情報、およびその他の可能性のある入力のソースからのその他のそのような入力を含む、さまざまなソースからの入力を受信する。データ・ストレージ・デバイスは、データのコーパスを格納する。コンテンツ作成者は、ＱＡパイプラインと共にデータのコーパスの一部として使用するために、文書の内容を作成する。この文書は、ＱＡシステムにおいて使用するための任意のファイル、テキスト、記事、またはデータのソースを含んでよい。例えば、ＱＡパイプラインは、領域または対象領域（例えば、金融の領域、医学の領域、法律の領域など）に関する知識体系にアクセスし、この知識体系（知識ベース）は、さまざまな構成（例えば、オントロジーなどの領域固有の情報の構造化されたリポジトリ、または領域に関連する非構造化データ、または領域に関する自然言語文書の集合）で整理され得る。
【００７９】
コンテンツ・ユーザは、質問を、ＱＡパイプラインを実装する認知システムに入力する。次に、ＱＡパイプラインは、文書、文書のセクション、コーパス内のデータの一部などを評価することによって、データのコーパスの内容を使用して入力質問に回答する。プロセスが、意味内容に関して文書の特定のセクションを評価する場合、このプロセスは、ＱＡパイプラインからそのような文書を照会するために、さまざまな慣習を使用することができ、例えば、適切に形成された質問として照会をＱＡパイプラインに送信し、次に、この照会がＱＡパイプラインによって解釈され、質問に対する１つまたは複数の回答を含んでいる応答が提供される。意味内容は、単語、語句、記号、およびシンボルなどの記号表現間の関係、記号表現が表すもの、記号表現の明示的意味、または言外の意味に基づく内容である。言い換えると、意味内容は、自然言語処理などを使用することによって表現を解釈する内容である。
【００８０】
以下でさらに詳細に説明されるように、ＱＡパイプラインは、入力質問を受信し、質問を構文解析して質問の主要な特徴を抽出し、抽出された特徴を使用して照会を組み立て、その後、それらの照会をデータのコーパスに適用する。データのコーパスへの照会の適用に基づいて、ＱＡパイプラインは、入力質問に対する有益な応答を含んでいる可能性のあるデータのコーパスの部分に関して、データのコーパス全体を調べることによって、一連の仮説または入力質問に対する回答の候補を生成する。次に、ＱＡパイプラインは、入力質問の言語、およびさまざまな推論アルゴリズムを使用した照会の適用中に検出されたデータのコーパスの部分の各々において使用されている言語に対して、綿密な解析を実行する。適用される数百または数千の推論アルゴリズムが存在することがあり、それらのアルゴリズムの各々は、異なる解析（例えば、比較、自然言語解析、字句解析など）を実行して、スコアを生成する。例えば、一部の推論アルゴリズムは、入力質問およびデータのコーパスの検出された部分の言語内の用語および同義語の一致を調べてよい。他の推論アルゴリズムは、言語内の時間的特徴または空間的特徴を調べてよく、さらに他の推論アルゴリズムは、データのコーパスの部分のソースを評価して、その正確さを評価してよい。
【００８１】
さまざまな推論アルゴリズムから取得されたスコアは、その推論アルゴリズムが注目する特定の領域に基づいて、入力質問によって可能性のある応答が推定される程度を示す。次に、得られた各スコアが、統計モデルに対して重み付けされる。この統計モデルは、ＱＡパイプラインのトレーニング期間中に、特定の領域に関して、２つの類似する通過間の推定の確立において推論アルゴリズムがどの程度適切に機能したかを捕捉する。この統計モデルは、可能性のある応答（すなわち、回答の候補）が質問によって推定される、証拠に関してＱＡパイプラインが有している信頼度を集約するために、使用される。このプロセスは、ＱＡパイプラインが、他の候補より著しく強いとして浮上する回答の候補を識別するまで、回答の候補の各々に対して繰り返され、このようにして、入力質問に対して最終的な回答または回答のランク付けされたセットを生成する。
【００８２】
前述したように、ＱＡパイプラインのメカニズムは、データまたは情報のコーパス（内容のコーパスとも呼ばれる）からの情報にアクセスして解析し、その後、このデータの解析に基づいて回答結果を生成することによって動作する。データのコーパスからの情報にアクセスすることは、通常、構造化されたレコードの集合内に何が存在するかに関する質問に回答するデータベースの照会、および非構造化データ（テキスト、マークアップ言語など）の集合に対する照会に応答して文書のリンクの集合を配信する検索を含む。従来の質問回答システムは、データのコーパスおよび入力質問に基づいて回答を生成し、データのコーパスに関して質問の集合に対する回答を検証し、データのコーパスを使用してデジタル・テキスト内の誤りを修正し、質問に対する回答を可能性のある回答（すなわち、回答の候補）のプールから選択することができる。
【００８３】
記事作成者、電子文書作成者、Ｗｅｂページ作成者、文書データベース作成者などのコンテンツ作成者は、自分の内容を書き込む前に、そのような内容に記載されている製品、解決策、およびサービスに関する使用事例を決定する。その結果、コンテンツ作成者は、この内容によって対処される特定の話題において、この内容が回答するよう意図されている質問を知る。データのコーパスの各文書において、質問に関連付けられた役割、情報の種類、作業などの観点から質問を分類することによって、ＱＡパイプラインは、特定の照会に関連する内容を含んでいる文書を、さらに素早く効率的に識別できるようになる。内容は、コンテンツ作成者が企図しなかった、コンテンツ・ユーザにとって有益な他の質問に回答することもある。質問および回答は、特定の文書の内容に含めるために、コンテンツ作成者によって検証されてよい。これらの機能は、ＱＡパイプラインの精度、システム性能、機械学習、および信頼性の改善に寄与する。コンテンツ作成者、自動化ツールなどは、内容のこれらの質問および回答の属性を識別するためにＱＡパイプラインによって使用可能な情報を提供するために、注釈を付けるか、またはその他の方法でメタデータを生成する。１つまたは複数のコーパス内の文書のメモリ内の表現を生成するために、注釈付きの内容が処理されてよい。このプロセスは、文書または１つまたは複数のコーパスの取り込みと呼ばれることがあり、文書の特徴を指定するメタデータと共に、文書のインデックス付けされたセットを生成してよい。
【００８４】
ＱＡパイプラインは、そのような内容を処理し、内容を評価して入力質問に対する最も可能性の高い回答（すなわち、回答の候補）を識別する複数の徹底した解析メカニズムを使用して、入力質問に対する回答を生成する。最も可能性の高い回答は、回答の候補の評価中に計算された相対的スコアまたは信頼性尺度に従ってランク付けされた回答の候補のランク付きリストとして、最高のランクのスコアもしくは最高の信頼性尺度を有するか、または入力質問に最も良く適合する単一の最終的な回答として、あるいはランク付きリストと最終的な回答の組み合わせとして、出力される。
【００８５】
図３は、コンピュータ・ネットワーク３０２内で要求処理パイプライン３０８（一部の実施形態では、質問回答（ＱＡ）パイプラインであってよい）を実装している認知システム３００の一実施形態例の概略図を示している。本説明の目的で、要求処理パイプライン３０８が、入力質問の形態で構造化された要求または構造化されていない要求あるいはその両方を処理するＱＡパイプラインとして実装されているということが、仮定される。
【００８６】
認知システム３００は、サーバ・コンピューティング・デバイス３０５上で実装され、サーバ・コンピューティング・デバイス３０５は、１つまたは複数のプロセッサおよび１つまたは複数のメモリと、場合によっては、バス、ストレージ・デバイス、通信インターフェイスなどを含む、従来技術において通常知られている任意のその他のコンピューティング・デバイスの要素とを備えている、１つまたは複数のコンピューティング・デバイスを備えてよい。サーバ・コンピューティング・デバイス３０５は、コンピュータ・ネットワーク３０２に接続されている。単に説明の目的で、図３は、コンピューティング・デバイス３０５上のみで実装されている認知システム１００を示しているが、一部の実施形態例では、認知システム３００は、複数のコンピューティング・デバイス３０４および３０５のうちの１つまたは複数などの複数のコンピューティング・デバイスにわたって、分散されてよい。
【００８７】
ネットワーク３０２は、サーバ・コンピューティング・デバイスとして動作してよい複数のコンピューティング・デバイス３０４および３０５、ならびにクライアント・コンピューティング・デバイスとして動作してよい３１０〜３１２を含んでおり、これらのコンピューティング・デバイスは、１つまたは複数の有線データ通信リンクまたは無線データ通信リンクあるいはその両方を介して、互いに、および他のデバイスまたはコンポーネントと通信し、各通信リンクは、ワイヤ、ルータ、スイッチ、送信器、受信器などのうちの１つまたは複数を含む。一部の実施形態例では、認知システム３００およびネットワーク３０２は、１人または複数の認知システム・ユーザのために、各コンピューティング・デバイス３１０〜３１２を介した質問の処理および回答の生成（ＱＡ）の機能を可能にする。他の実施形態では、認知システム３００およびネットワーク３０２は、望ましい実装（例えば、認知情報の取り出し、ユーザのトレーニング／教育、データの認知評価など）に応じて多くの異なる形態を取ってよい要求の処理および認知応答の生成を含むが、これに限定されない、その他の種類の認知動作を提供してよい。認知システム３００のその他の実施形態は、本明細書に示されている以外のコンポーネント、システム、サブシステム、またはデバイス、あるいはその組み合わせと共に使用されてよい。
【００８８】
認知システム３００は、さまざまなソースから入力を受信する要求処理パイプライン３０８を実装するように構成される。要求は、自然言語の質問、情報に関する自然言語の要求、認知動作の実行に関する自然言語の要求などの形態で提示されてよい。例えば、認知システム３００は、ネットワーク３０２、電子文書の１つまたは複数のコーパス３０６、３４０、認知システム・ユーザ、またはその他のデータおよびその他の可能性のある入力のソース、あるいはその組み合わせから、入力を受信する。１つの実施形態では、認知システム３００への入力の一部または全部が、ネットワーク３０２を介してルーティングされる。ネットワーク３０２上のさまざまなコンピューティング・デバイス３０４、３０５、３１０、３１２は、コンテンツ作成者および認知システム・ユーザのためのアクセス・ポイントを含んでいる。コンピューティング・デバイス３０４、３０５の一部は、データの１つまたは複数のコーパス３０６、３４０を格納するデータベース用のデバイスを含んでいる。データの１つまたは複数のコーパス３０６、３４０の一部は、１つまたは複数のその他のネットワーク接続ストレージ・デバイス上、１つまたは複数のデータベース内、または図３に明示的に示されていないその他のコンピューティング・デバイス上で提供されてもよい。認知システム３００が、ローカルおよびグローバル（例えば、インターネット）を含む任意のサイズの環境内で動作できるように、ネットワーク３０２は、さまざまな実施形態では、ローカル・ネットワーク接続およびリモート接続を含む。
【００８９】
１つの実施形態では、コンテンツ作成者は、認知システム３００でデータのコーパスの一部として使用するために、データの１つまたは複数のコーパス３０６、３４０の文書の内容を作成する。この文書は、認知システム３００において使用するための任意のファイル、テキスト、記事、またはデータのソースを含む。認知システム・ユーザは、ネットワーク３０２へのネットワーク接続またはインターネット接続を介して認知システム３００にアクセスし、データの１つまたは複数のコーパス３０６、３４０の内容に基づいて回答／処理される質問／要求を、認知システム３００に入力する。１つの実施形態では、質問／要求は、自然言語を使用して形成される。認知システム３００は、パイプライン３０８を介して質問／要求を構文解析して解釈し、提示された質問に対する１つまたは複数の回答、要求に対する応答、要求の処理の結果などを含んでいる応答を、認知システム・ユーザ（例えば、認知システム・ユーザ３１０）に提供する。一部の実施形態では、認知システム３００は、回答／応答の候補のランク付きリストで、応答をユーザに提供し、一方、他の実施形態例では、認知システム３００は、単一の最終的な回答／応答または最終的な回答／応答の組み合わせおよびその他の回答／応答の候補のランク付きリストを提供する。
【００９０】
認知システム３００は、データの１つまたは複数のコーパス３０６、３４０から取得された情報に基づいて入力質問／要求を処理するための複数の段階を含んでいるパイプライン３０８を実装する。パイプライン３０８は、入力質問／要求およびデータの１つまたは複数のコーパス３０６の処理に基づいて、入力質問または要求に対する回答／応答を生成する。パイプライン３０８は、図６に関して下でさらに詳細に説明される。
【００９１】
一部の実施形態例では、認知システム３００は、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（ニューヨーク州アーモンク市）から提供されるＩＢＭ  Ｗａｔｓｏｎ（登録商標）認知システムであってよく、この認知システムは、以下で説明される実施形態例のメカニズムを使用して拡張されている。前に概説したように、ＩＢＭ  Ｗａｔｓｏｎ（登録商標）認知システムのパイプラインは、入力質問または要求を受信して構文解析し、質問／要求の主要な特徴を抽出し、その後、その結果が、データの１つまたは複数のコーパス３０６、３４０に適用される照会を組み立てるために使用される。データの１つまたは複数のコーパス３０６、３４０への照会の適用に基づいて、ＱＡパイプラインは、入力質問／応答（以下では、入力質問であると仮定される）に対する有益な応答を含んでいる可能性のあるデータの１つまたは複数のコーパス３０６、３４０の部分に関して、データの１つまたは複数のコーパス３０６、３４０全体を調べることによって、一連の仮説または入力質問／要求に対する回答／応答の候補が生成される。次に、ＩＢＭ  Ｗａｔｓｏｎ（登録商標）認知システムのパイプライン３０８は、入力質問の言語、およびさまざまな推論アルゴリズムを使用した照会の適用中に検出されたコーパス３０６、３４０の部分の各々において使用されている言語に対して、綿密な解析を実行する。
【００９２】
次に、さまざまな推論アルゴリズムから取得されたスコアが、統計モデルに対して重み付けされ、この統計モデルは、この例では、可能性のある回答の候補が質問によって推定される、証拠に関してＩＢＭ  Ｗａｔｓｏｎ（登録商標）認知システム３００のパイプライン３０８が有している信頼度を集約する。このプロセスは、回答の候補のランク付きリストを生成するために、回答の候補の各々について繰り返され、その後、このランク付きリストが、入力質問を送信したユーザ（例えば、クライアント・コンピューティング・デバイス３１０のユーザ）に提示されてよく、またはこのランク付きリストから最終的な回答が選択されて、このユーザに提示される。ＩＢＭ  Ｗａｔｓｏｎ（登録商標）認知システム３００のパイプライン３０８に関する詳細な情報は、例えば、ＩＢＭ  ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎのＷｅｂサイト（ＩＢＭ  Ｒｅｄｂｏｏｋｓ）などから取得できる。例えば、ＩＢＭ  Ｗａｔｓｏｎ（登録商標）認知システムのパイプラインに関する情報は、Yuan et al., “Watson and Healthcare,” IBM developerWorks, 2011および“The Era of Cognitive Systems: An Inside Look at IBM Watson and How it Works” by Rob High, IBM Redbooks, 2012に記載されている。
【００９３】
前述したように、クライアント・デバイスから認知システム３００への入力は、自然言語の質問の形態で提示されてよいが、実施形態例はそのような形態に制限されない。むしろ、入力質問は、実際には、認知解析を実行するための基礎を決定して認知解析の結果を提供するＩＢＭ  Ｗａｔｓｏｎ（登録商標）などの認知システムの自然言語構文解析および解析メカニズムを含むが、これらに限定されない、構造化された入力または構造化されていない入力あるいはその両方の入力の解析を使用して、構文解析および解析を実行できる任意の適切な種類の要求として、書式設定されるか、または構造化されてよい。医療に基づく認知システムの場合、この解析は、患者の医療記録、１つまたは複数のコーパスからの医療指導文書、患者の電子医療記録（ＥＭＲ）内または自然言語文書内あるいはその両方の薬物間相互作用情報および薬物副作用情報などを処理して、医療志向の認知システムの結果を提供することを含んでよい。
【００９４】
本発明との関連において、認知システム３００は、医療に基づく動作を支援するために、認知機能を提供してよい。例えば、特定の実装に応じて、医療に基づく動作は、患者の診断、治療推奨システム、医療業務管理システム、個人的患者治療計画の生成および監視、医学的試験または特定の種類の治療に適した患者を識別するためなどのさまざまな目的での患者の電子医療記録（ＥＭＲ）の評価などを含んでよい。したがって、認知システム３００は、医学的種類または医療の種類の領域において動作し、構造化された要求または構造化されていない要求、自然言語の入力質問などとしての要求処理パイプライン３０８の入力を介して、そのような医療の動作に関する要求を処理することができる、医療認知システム３００であってよい。一部の実施形態例では、認知システム３００は、要因の中でも特に、本明細書に記載された実施形態例のうちの１つまたは複数のメカニズムによって学習されて適用される薬物間相互作用を含むさまざまな要因に基づいて、患者および患者の医学的状態のための治療推奨を提供する、認知医療システムである。
【００９５】
図３に示されているように、認知システム３００は、実施形態例のメカニズムに従って、複数の薬物パターン／薬物副作用（ＡＤＲ）関連性学習フレームワーク１００を実装するために、特殊なハードウェア、ハードウェア上で実行されるソフトウェア、または特殊なハードウェアとハードウェア上で実行されるソフトウェアの任意の組み合わせで実装された論理を含むように、さらに拡張され、複数の薬物パターン／薬物副作用（ＡＤＲ）関連性学習フレームワーク１００は、この示されている実施形態では、共起論理モジュール１２０、交絡因子フィルタ論理モジュール１３０、因果関係論理モジュール１４０、因果関係モデル１４５、複数の薬物／ＡＤＲ関係推定論理１５０、共通交絡因子論理１６０、患者モデル生成論路１７０、および患者モデル１７５を含んでいる。図１に示されているＲＷＥデータ１１０およびリソース情報源１２５は、図３に示されているコーパス３０６、３４０のうちの１つまたは複数の一部であってよく、必要に応じて１つまたは複数のネットワークベースの接続またはローカル接続あるいはその両方を介してフレームワーク１００によってアクセスされてよい。フレームワーク１００およびフレームワーク１００のコンポーネント１２０〜１７５が、図１および図２に関して前述した方法で動作するということが、理解されるべきである。
【００９６】
認知システム３００とのフレームワーク１００の相互作用に関しては、この相互作用は、望ましい実装および特定の実施形態例に応じて、多くの異なる形態を取ってよい。前述したように、フレームワーク１００は、モジュール１２０などによって薬物パターンおよびＡＤＲの共起を識別することと、モジュール１３０などによって交絡因子薬物をフィルタリングして除去することと、モジュール１４０などによって因果関係モデル１４５を生成することとによって構築された因果関係モデルから関係を推定することによって、ＡＤＲとの複数の薬物パターンの関連性の識別を提供する。論理１５０などによって、複数の薬物パターンとＡＤＲまたはＡＤＲグループとの間の関係を推定するために、この因果関係モデル１４５が評価される。さらに、論理１６０などによって、ＡＤＲまたはＡＤＲグループの共通交絡因子薬物が識別される。さらに、患者モデル生成論理１７０などによって、患者モデル１７５が生成されてよく、患者モデル１７５は、学習されて推定された複数の薬物パターン／ＡＤＲの関係に基づいて、患者がＡＤＲを経験する可能性を予測するために、認知システム３００によって使用されてよい。
【００９７】
複数の薬物パターン／ＡＤＲの関係、ＡＤＲまたはＡＤＲグループの共通交絡因子薬物、および患者モデルが、情報源として認知システム３００に提供されてよく、前述したように、認知動作を実行するときにそのような情報を処理するように、認知システム３００が変更される。例えば、そのような情報は、患者の治療の候補を評価するとき、患者のＥＭＲデータを一般に評価するとき、医学的試験の候補に関して患者を評価するとき、識別された薬物／ＡＤＲの関係に関する医師への通知を生成するとき、識別された薬物／ＡＤＲの関係に関する通知を薬物供給者または監視組織あるいはその両方に送信するときなどに、認知システム３００の要求処理パイプライン３０８によって評価されてよい。
【００９８】
フレームワーク１００は、機械学習プロセスを介して、特定のＡＤＲまたはＡＤＲグループに関連付けられた薬物間相互作用または複数の薬物パターン、およびそのようなパターンのどの薬物が交絡因子であるかを学習する。一部の実施形態例では、フレームワーク１００は、患者の医学的状態のために患者によって服用されている薬物、認知システムによって決定された、患者を治療するために検討されている治療の候補およびそれらに対応する薬物などの、患者に関する特定の情報をさらに評価するために使用されてよい論理をさらに含んでよい。この評価は、患者、治療の候補などに関連付けられた薬物情報に基づいて、患者が経験すると予測されたＡＤＲを示す出力を提供してよい。さらに、フレームワーク１００は、患者情報、治療の候補などに関連付けられた交絡因子薬物の指示を提供してよい。この情報は、治療の候補に関連付けられた信頼性スコアを生成すること、治療の候補をランク付けすること、通知を提供することなどの認知動作の実行において使用するために、認知システムに返されてよい。
【００９９】
各図に示されているフレームワーク１００のさまざまなコンポーネントが、メモリに格納され、フレームワーク１００を実装するように特に構成されている１つまたは複数のデータ処理システムの１つまたは複数のプロセッサによって実行されるソフトウェア命令として提供されてよく、サーバ・コンピューティング・デバイス１０５によって提供されたプロセッサのうちの１つまたは複数であるか、またはサーバ１０５およびサーバ１０４のうちの１つまたは複数などの複数のコンピューティング・デバイスにわたって分散されてよいということが、理解されるべきである。代替として、フレームワーク１００のコンポーネントによって提供される論理の一部は、ハードウェア・デバイス、ファームウェアなどにおいて具現化されてよい。さらに、フレームワーク１００のコンポーネントは、各図において、実施形態例の動作を説明するための例示的なコンポーネントとして示されているが、フレームワーク１００が、各図に具体的に示されていないがコンポーネント１２０〜１７５の機能をサポートし、支援できる追加の論理を備えてよいということが、理解されるべきである。本明細書において特に示されない限り、フレームワーク１００によって実行されるとして説明されている、コンポーネント１２０〜１７５のうちの１つに具体的に起因しない動作または機能は、具体的に示されていない、フレームワーク１００によって提供されるこの他の論理（例えば、コントローラ論理、インターフェイス論理、ストレージ論理など）によって実行されてよい。
【０１００】
さらに、フレームワーク１００は、図３では、図を簡単にするために、認知システム３００から分離した実体として示されているが、コンポーネント１２０〜１７５のうちの１つまたは複数が、認知システム３００に統合されるか、またはそれらのコンポーネントの動作を実行するために認知システム３００の論理およびリソースを利用するか、あるいはその両方であるということが、理解されるべきである。例えば、フレームワーク１００は、認知システム３００の自然言語処理（ＮＬＰ）およびアノテータ・メカニズムを利用して、自然言語文書内の薬物間相互作用または薬物パターンおよびＡＤＲ関連性情報を構文解析して識別するための動作を実行してよい。さらに、患者モデル１７５は、１つまたは複数の治療の候補を選択して治療推奨として出力するために、回答の候補または治療の候補をスコア付けおよびランク付けするための認知システム３００のスコア付けおよびランク付け論理と統合されるか、またはスコア付けおよびランク付け論理と連動してよい。
【０１０１】
図１および図２に関して前述したように、実施形態例は、ＡＤＲまたはＡＤＲグループとの複数の薬物パターンの関係または関連性およびそのような複数の薬物パターンの交絡因子薬物を学習するためのメカニズムを提供する。ＡＤＲとの複数の薬物パターンの関係および交絡因子薬物のこの機械学習は、特定の患者がＡＤＲを経験する可能性があるかどうかを予測するために使用できる予測モデルを構築するために使用されてよい。さらに、一部の実装では、これらのモデルは、患者の治療の候補がＡＤＲをもたらす可能性があるかどうかを予測し、それによって、患者に対する治療の候補の適用性を変更するか、または少なくとも、患者を治療するときに医師によって検討するためのＡＤＲの可能性の通知を生成するために、使用されてよい。さらに他の実施形態例では、関係のそのような機械学習は、通知を医師、薬物供給者または薬物製造業者あるいはその組み合わせ、および業界／政府の監視組織に送信し、複数の薬物パターンとＡＤＲまたはＡＤＲグループとの間の学習された関連性または関係および交絡因子薬物を知らせるために、使用されてよい。
【０１０２】
実施形態例は、治療の候補に関連付けられた決定された薬物間相互作用およびＡＤＲに基づいて、特定の患者の治療の候補の相対的スコア付けおよびランク付けを変更してよい。さらに、実施形態例は、薬物間相互作用およびＡＤＲとの関連性に基づいて、治療の候補の相対的ランク付けの理由を示す情報を含む治療推奨を出力してよい。
【０１０３】
前述したように、実施形態例のメカニズムは、コンピュータ技術に根差しており、そのようなコンピューティング・システムまたはデータ処理システムに存在する論理を使用して実装される。これらのコンピューティング・システムまたはデータ処理システムは、前述したさまざまな動作を実装するように、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせによって具体的に構成される。そのため、本発明の態様が実装されてよいデータ処理システムの一種の一例として、図４が提供されている。多くのその他の種類のデータ処理システムが、実施形態例のメカニズムを具体的に実装するために、同様に構成されてよい。
【０１０４】
図４は、実施形態例の態様が実装される例示的なデータ処理システムのブロック図である。データ処理システム４００は、図３のサーバ３０５またはクライアント３１０などのコンピュータの例であり、データ処理システム４００内に、本発明の実施形態例のプロセスを実装するコンピュータ使用可能なコードまたは命令が配置される。１つの実施形態例では、図４は、本明細書に記載された実施形態例の追加のメカニズムを含むように拡張された認知システム３００および要求処理パイプライン３０８を実装する、サーバ３０５などのサーバ・コンピューティング・デバイスを表す。代替として、サーバ・コンピューティング・デバイス３０５は、前述したように、フレームワーク１００のみを実装するように具体的に構成されてよく、単独で動作するか、または認知システム３００などの分離した認知システムと連動してよい。
【０１０５】
示されている例では、データ処理システム４００は、ノース・ブリッジおよびメモリ・コントローラ・ハブ（ＮＢ／ＭＣＨ：North Bridge and Memory Controller Hub）４０２およびサウス・ブリッジおよび入出力（I/O）コントローラ・ハブ（ＳＢ／ＩＣＨ：South Bridge and Input/Output (I/O) Controller Hub）４０４を含んでいるハブ・アーキテクチャを採用している。処理ユニット４０６、メイン・メモリ４０８、およびグラフィック・プロセッサ４１０が、ＮＢ／ＭＣＨ４０２に接続されている。グラフィック・プロセッサ４１０は、アクセラレーテッド・グラフィックス・ポート（ＡＧＰ：accelerated graphics port）を介してＮＢ／ＭＣＨ４０２に接続されている。
【０１０６】
示されている例では、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：local area network）アダプタ４１２が、ＳＢ／ＩＣＨ４０４に接続されている。オーディオ・アダプタ４１６、キーボードおよびマウス・アダプタ４２０、モデム４２２、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：read only memory）４２４、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ：hard disk drive）４２６、ＣＤ−ＲＯＭドライブ４３０、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ：universal serial bus）ポートおよびその他の通信ポート４３２、ならびにＰＣＩ／ＰＣＩｅデバイス４３４が、バス４３８およびバス４４０を介してＳＢ／ＩＣＨ４０４に接続されている。ＰＣＩ／ＰＣＩｅデバイスは、例えば、ノートブック・コンピュータ用のイーサネット（登録商標）・アダプタ、アドイン・カード、およびＰＣカードを含んでよい。ＰＣＩはカード・バス・コントローラを使用するが、ＰＣＩｅはカード・バス・コントローラを使用しない。ＲＯＭ４２４は、例えば、フラッシュ基本入出力システム（ＢＩＯＳ：basic input/output system）であってよい。
【０１０７】
ＨＤＤ４２６およびＣＤ−ＲＯＭドライブ４３０は、バス４４０を介してＳＢ／ＩＣＨ４０４に接続されている。ＨＤＤ４２６およびＣＤ−ＲＯＭドライブ４３０は、例えば、ＩＤＥ（integrated drive electronics）またはシリアルＡＴＡ（ＳＡＴＡ：serial advanced technology attachment）インターフェイスを使用してよい。スーパーＩ／Ｏ（ＳＩＯ：Super I/O）デバイス４３６が、ＳＢ／ＩＣＨ４０４に接続されている。
【０１０８】
オペレーティング・システムが、処理ユニット４０６上で実行される。オペレーティング・システムは、図４のデータ処理システム４００内のさまざまなコンポーネントを調整して制御する。クライアントとして、オペレーティング・システムは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）  １０などの市販のオペレーティング・システムである。Ｊａｖａ（登録商標）プログラミング・システムなどのオブジェクト指向プログラミング・システムが、オペレーティング・システムと共に実行されてよく、データ処理システム４００上で実行されているＪａｖａ（登録商標）プログラムまたはアプリケーションからのオペレーティング・システムに対する呼び出しを提供する。
【０１０９】
サーバとして、データ処理システム４００は、例えば、Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  Ｅｘｅｃｕｔｉｖｅ（ＡＩＸ（登録商標））オペレーティング・システムまたはＬＩＮＵＸ（登録商標）オペレーティング・システムを実行するＩＢＭ（登録商標）ｅＳｅｒｖｅｒ（ＴＭ）Ｓｙｓｔｅｍ  ｐ（登録商標）コンピュータ・システムであってよい。データ処理システム４００は、処理ユニット４０６内で複数のプロセッサを含んでいる対称型マルチプロセッサ（ＳＭＰ：symmetric multiprocessor）システムであってよい。代替として、シングル・プロセッサ・システムが採用されてよい。
【０１１０】
オペレーティング・システム、オブジェクト指向プログラミング・システム、およびアプリケーションまたはプログラムの命令が、ＨＤＤ４２６などのストレージ・デバイスに配置され、処理ユニット４０６によって実行するためにメイン・メモリ４０８に読み込まれる。本発明の実施形態例のプロセスは、コンピュータ使用可能なプログラム・コードを使用して、処理ユニット４０６によって実行され、このプログラム・コードは、例えばメイン・メモリ４０８、ＲＯＭ４２４などのメモリ内、または例えば１つまたは複数の周辺機器４２６および４３０内に、配置される。
【０１１１】
図４に示されているように、バス４３８またはバス４４０などのバス・システムは、１つまたは複数のバスから成る。当然ながら、バス・システムは、通信ファブリックまたは通信アーキテクチャに接続された異なるコンポーネントまたはデバイス間のデータの転送を提供する任意の種類の通信ファブリックまたは通信アーキテクチャを使用して、実装されてよい。図４のモデム４２２またはネットワーク・アダプタ４１２などの通信ユニットは、データの送受信に使用される１つまたは複数のデバイスを含んでいる。メモリは、例えば、メイン・メモリ４０８、ＲＯＭ４２４、または図４のＮＢ／ＭＣＨ４０２において見られるようなキャッシュであってよい。
【０１１２】
当業者は、図３および図４に示されているハードウェアが実装に応じて変わってよいということを、理解するであろう。フラッシュ・メモリ、同等の不揮発性メモリ、または光ディスク・ドライブなどの、その他の内部ハードウェアまたは周辺機器が、図３および図４に示されているハードウェアに加えて、またはそれらのハードウェアの代わりに、使用されてよい。また、実施形態例のプロセスは、本発明の思想および範囲から逸脱することなく、前述したＳＭＰシステム以外のマルチプロセッサ・データ処理システムに適用されてよい。
【０１１３】
さらに、データ処理システム４００は、クライアント・コンピューティング・デバイス、サーバ・コンピューティング・デバイス、タブレット・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、電話またはその他の通信デバイス、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ：personal digital assistant）などを含む、複数の異なるデータ処理システムのいずれかの形態を取ってよい。一部の例では、データ処理システム４００は、例えばオペレーティング・システム・ファイルまたはユーザによって生成されたデータあるいはその両方を格納するために、不揮発性メモリを提供するようにフラッシュ・メモリを使用して構成された、ポータブル・コンピューティング・デバイスであってよい。基本的に、データ処理システム４００は、アーキテクチャの制限なしで、任意の既知のデータ処理システムまたは今後開発されるデータ処理システムであってよい。
【０１１４】
図５は、一実施形態例に従って医療認知システムの要素の相互作用を示す例示的な図である。図５の例示的な図は、治療推奨を患者に提供するように構成された医療認知システム５００の実装を示している。ただし、この図は単に例示的な実装であり、医療認知システム５００他の実施形態では、本発明の思想および範囲から逸脱することなくその他の医療の動作が実装されてよいということが、理解されるべきである。
【０１１５】
さらに、図５は患者５０２およびユーザ５０６を人間の姿として示しているが、実際には実体５０２および５０６がコンピューティング・デバイス（例えば、クライアント・コンピューティング・デバイス）であってよいように、これらの実体との相互作用およびこれらの実体間の相互作用が、コンピューティング・デバイス、医療機器などを使用して実行されてよいということが、理解されるべきである。例えば、患者５０２とユーザ５０６の間の相互作用５０４、５１４、５１６、および５３０は、口頭で（例えば、患者に面接する医師）実行されてよく、患者の属性５１８として医療認知システム５００に入力されてよい情報を収集するための１つまたは複数の医療機器、監視デバイスなどの使用を含んでよい。ユーザ５０６と医療認知システム５００の間の相互作用は、１つまたは複数のデータ通信リンクおよび場合によっては１つまたは複数のデータ・ネットワークを介して医療認知システム５００と通信する、図３のクライアント・コンピューティング・デバイス３１０または３１２などの、ユーザのコンピューティング・デバイス（図示されていない）を介した電子的なものである。
【０１１６】
図５に示されているように、一実施形態例に従って、患者５０２は、医学的状態の症状５０４を、医師、技術者などのユーザ５０６に提示する。ユーザ５０６は、質問５１４および応答５１６の交換を介して患者５０２と対話してよく、患者５０２、症状５０４、および患者５０２の医学的状態に関する詳細な情報を収集する。質問／応答が、実際には、ユーザ５０６がさまざまな医療機器（例えば、血圧モニタ、体温計、ＦｉｔＢｉｔ（ＴＭ）などの患者に関連付けられたウェアラブルな健康および活動監視デバイス、ウェアラブルな心臓モニタ、または患者５０２の１つまたは複数の医学的特性を監視できる任意のその他の医療機器）を使用して患者５０２から情報を収集することを表してもよいということが、理解されるべきである。場合によっては、そのような医療機器は、観察または治療のために病院用ベッドに存在する、患者の生体信号および医学的状態を監視するために病院または医療センターで通常は使用される医療機器であってよい。
【０１１７】
それに応じて、ユーザ５０６は、ユーザが要求を医療認知システム５００に送信できるようにするように構成されたクライアント・コンピューティング・デバイス上のユーザ・インターフェイスなどを介して、医療認知システム５００が構文解析して処理できる形式で、要求５０８を医療認知システム５００に送信する。要求５０８は、患者の属性５１８、ユーザ５０６によって診断された医学的状態などを識別する情報を含むか、または伴ってよい。これらの患者の属性５１８は、例えば、患者のＥＭＲ５２２を取り出すことができる患者５０２の識別子、患者に関する人口統計情報、症状５０４、および質問５１４に対する応答５１６から取得されたその他の関連情報、あるいは患者５０２の状態に関するデータを監視または収集するために使用される医療機器から取得された情報を含んでよい。医療認知システム５００による患者の認知評価に関連することがある、患者５０２に関する任意の情報が、要求５０８または患者の属性５１８あるいはその両方に含まれてよい。
【０１１８】
医療認知システム５００は、特定の医療志向の認知動作の実装を実行するように具体的に構成された認知システムを提供する。示された例では、この医療志向の認知動作は、報告された症状５０４、医学的状態、ならびに質問５１４および応答５１６プロセスまたは医療機器監視／データ収集あるいはその両方を介して収集された患者５０２に関するその他の情報に基づいて、患者５０２を治療することにおいてユーザ５０６を支援するために、治療推奨５２８をユーザ５０６に提供することを対象にする。医療認知システム５００は、医学的コーパスおよびその他のソース・データ５２６、治療指導データ５２４、ならびに患者５０２に関連付けられた患者のＥＭＲ５２２から収集された情報を利用して、要求５０８および患者の属性５１８を処理し、１つまたは複数の治療推奨５２８を生成する。治療推奨５２８は、治療推奨５２８が提供されている理由および治療推奨５２８がそのようにランク付けされている理由に関する根拠を示す、患者の属性５１８およびデータ・ソース５２２〜５２６から取得された関連する裏付け証拠と共に、ランク付けされた順序で提示されてよい。
【０１１９】
例えば、要求５０８および患者の属性５１８に基づいて、医療認知システム５００が、本明細書において説明されているように、ＱＡパイプライン型の処理などを使用することによって要求を処理し、要求５０８および患者の属性５１８を構文解析して、要求されている内容および患者の属性５１８によって識別された要求が生成される基準を決定してよく、データを取り出すためにデータ・ソース５２２〜５２６に送信される照会を生成するためのさまざまな動作を実行し、治療推奨（または入力質問に対する回答）の候補を生成し、データ・ソース５２２〜５２６において検出された裏付け証拠に基づいてこれらの治療推奨の候補をスコア付けしてよい。示されている例では、患者のＥＭＲ５２２は、さまざまなソース（例えば、病院、研究所、医師の診療室、健康保険会社、薬局など）から患者データを収集する患者情報のリポジトリである。患者のＥＭＲ５２２は、医療認知システム５００によって情報を取り出して処理できる方法（構造化された形式、構造化されていない形式、または構造化された形式と構造化されていない形式の混合）で、患者５０２などの個々の患者に関するさまざまな情報を格納する。患者情報は、患者に関するさまざまな人口統計情報、患者に関する個人的連絡先情報、雇用情報、健康保険情報、研究所の報告、診療室訪問からの医師の報告、診療記録、以前の診断、症状、治療、処方情報に関する履歴情報などを含んでよい。患者５０２の識別子に基づいて、この患者リポジトリからの患者の対応するＥＭＲ５２２が、医療認知システム５００によって取り出され、治療推奨５２８を生成するために検索／処理されてよい。
【０１２０】
治療指導データ５２４は、患者の属性５１８および患者のＥＭＲ５２２において提示された履歴情報に基づいて患者の可能性のある治療を識別するために使用される、医学的知識の知識ベースを提供する。治療指導データ５２４は、医学の権威（例えば、米国医師会）によって発行された公式な治療指針および方針から取得されてよく、広く受け入れられている医師の医学的参照テキスト（例えば、医師用添付文書集、保険会社の指針など）から取得されてよい。治療指導データ５２４は、構造化された形式および構造化されていない形式の両方を含む、医療認知システム５００によって取り込むことができる任意の適切な形態で提供されてよい。
【０１２１】
場合によっては、そのような治療指導データ５２４は、特定の症状または医学的疾病／状態を治療するために対応する治療が特定の患者に適用可能であるために、存在する必要がある基準、または存在しない必要がある基準、あるいはその両方を示すルールの形態で、提供されてよい。例えば、治療指導データ５２４は、デシタビンの治療の場合、そのような治療を使用するための厳密な基準が、患者５０２が６０歳以下であり、急性骨髄性白血病（ＡＭＬ：acute myeloid leukemia）を患っており、心臓病の証拠がないことである、ということを示す治療推奨ルールを含んでよい。したがって、５９歳であり、ＡＭＬを患っており、心臓病を示す証拠が患者の属性５１８にも患者のＥＭＲにもない患者５０２の場合、治療ルールの以下の条件が存在する。
年齢＜＝６０歳＝５９（満たされている）、
患者がＡＭＬを患っている＝ＡＭＬ（満たされている）、かつ
心臓病＝偽（満たされている）
この患者５０２に関する特定の情報によって、治療ルールの基準のすべてが満たされているため、デシタビンの治療は、この患者５０２に対して検討される治療の候補になる。しかし、患者が６９歳になっている場合、１番目の基準が満たされていないため、デシタビン治療は、この患者５０２に対して検討される治療の候補にならない。医療認知システム５００によって、取り込まれた治療指導データ５２４に基づいて、さまざまな可能性のある治療推奨が評価され、患者のＥＭＲ５２２および医学的コーパスならびにその他のソース・データ５２６から取得された証拠データに基づいてそのような治療の候補をスコア付けすることによって、医療認知システム５００によるさらなる検討のために治療の候補のサブセットを識別してよい。
【０１２２】
例えば、ソース５２２および５２６内のデータを取り出して、患者の属性５１８およびＥＭＲ５２２によって特徴付けられた特定の患者５０２に対する治療の候補の適用性を裏付ける証拠データまたは反証する証拠データあるいはその両方を識別するために、データ・マイニング・プロセスが採用されてよい。例えば、治療ルールの基準の各々について、データ・マイニングの結果は、基準が「満たされている」場合、および基準が「満たされていない」場合に、治療を提供することを裏付ける証拠のセットを提供する。医療認知システム５００は、さまざまな認知論理アルゴリズムに従って証拠を処理し、治療推奨の候補ごとに、対応する治療推奨の候補が患者５０２に対して有効であるということの信頼性を示す信頼性スコアを生成する。次に、治療推奨の候補が、それらの信頼性スコアに従ってランク付けされ、治療推奨５２８のランク付きリストとしてユーザ５０６に提示されてよい。場合によっては、最高のランクが付けられた回答または最終的な回答のみが、治療推奨５２８として返されてよい。治療推奨５２８は、医療認知システム５００によって治療推奨５２８が提供されている理由をユーザ５０６が識別できるように、ドリルダウン・インターフェイス（drilldown interface）などを介して、医療認知システム５００によって評価された基礎的証拠にアクセスできる方法で、ユーザ５０６に提示されてよい。
【０１２３】
実施形態例のうちの１つまたは複数の認知治療推奨システム５４０の動作を組み込むように実装されて変更されてよい医療認知システム５００の一例が、２０１６年９月１２日に出願された同時係属中の同一出願人による米国特許出願第１５／２６２，３１１号「Medical Condition Independent Engine for Medical Treatment Recommendation System」において説明されており、この米国特許出願は参照によって本明細書に組み込まれている。この米国特許出願が、実施形態例のメカニズムが利用されてよい認知医療システムの１つの例にすぎないということが、理解されるべきである。実施形態例のメカニズムは、患者のＥＭＲデータおよび治療の候補データを評価して、患者を治療するための治療推奨を生成する任意の認知医療システムを使用して、実装されてよい。
【０１２４】
本明細書の実施形態例に従って、医療認知システム５００は、複数の薬物パターン／ＡＤＲ関連性学習フレームワーク１００を含むように、または複数の薬物パターン／ＡＤＲ関連性学習フレームワーク１００と連動するように拡張され、複数の薬物パターン／ＡＤＲ関連性学習フレームワーク１００は、図１の同様のシステムおよび前述した実施形態例のうちの１つまたは複数に関して前に説明された方法で動作する。図５の表現は、特定の患者の治療の候補の評価を支援するための、認知治療推奨システム５００の実行時の動作を示している。そのため、このフレームワークが、情報のコーパスを取り込んで、前述したような因果関係モデル・データ構造、交絡因子情報データ構造などを生成するための初期動作をすでに実行しているということが仮定される。
【０１２５】
医療認知システム５００は、実行時の動作中に、患者の治療の候補を生成し、この情報を患者の情報（例えば、薬物履歴情報を含んでいる患者のＥＭＲ情報）と共にフレームワーク１００に提供する。示されている実施形態例において、フレームワーク１００は、治療の候補を解析して、治療の候補に含まれている薬物を識別し、治療の候補が検討されている同じ医学的状態または異なる医学的状態のために患者に積極的に投与されているとして示された薬物を識別し、それによって、患者によって服用されている薬物、および患者を治療するためにさまざまな治療の候補が選択された場合に患者に投与されることになる可能性のある薬物を識別する、論理を含んでよい。複数の薬物パターンおよび識別された薬物に関連付けられた関連するＡＤＲまたはＡＤＲグループが、因果関係モデル１４５を介して取り出されるか、またはアクセスされてよく、可能性のあるＡＤＲおよび交絡因子薬物の指示が、治療の候補のために生成されてよい。この情報は、薬物副作用（ＡＤＲ）を生成する可能性があると決定された治療の候補の信頼性スコアまたはランク付けをあるいはその両方を減らすことなどによって、治療の候補の信頼性またはランク付けあるいはその両方の評価において使用するために、医療認知システム５００に返されてよい。
【０１２６】
前述したように、一部の実施形態例では、この治療推奨５２８は、薬物間相互作用に基づいて特定の治療の候補がより低くランク付けされた理由に関する対応する説明と共に、治療の候補のランク付きリストを含んでよい。これらの説明は、ＡＤＲの可能性のために治療の候補のランク付けを減らすことを引き起こしている、薬物間相互作用（すなわち、複数の薬物パターン）における特定の薬物を示してよい。治療推奨５２８の出力は、グラフィカル・ユーザ・インターフェイスまたはその他の適切な通知メカニズムを含んでよい。
【０１２７】
図５は、患者５０２と、医療関係者（例えば、医師、看護師、医師の助手、実験助手、または任意のその他の医療従事者など）であってよいユーザ５０６との間の対話と共に示されているが、実施形態例はそのような対話を必要としない。むしろ、患者５０２は、ユーザ５０６との対話を経由する必要なしに、医療認知システム５００と直接対話してよく、ユーザ５０６は、患者５０２と対話する必要なしに、医療認知システム５００と対話してよい。例えば、第１の事例において、患者５０２は、患者５０２によって医療認知システム５００に提供された症状５０４に基づいて、医療認知システム５００に対して治療推奨５２８を直接要求（５０８）してよい。さらに、医療認知システム５００は、治療推奨５２８を生成するためのデータ収集を支援するように、質問５１４を患者５０２に自動的に提示し、患者５０２から応答５１６を受信するための論理を実際に含んでよい。後者の事例において、ユーザ５０６は、患者の属性５１８と共に要求５０８を送信し、医療認知システム５００からの応答において治療推奨を取得することによって、以前に収集され、患者のＥＭＲ５２２に存在する情報のみに基づいて動作してよい。したがって、図５の表現は、単なる例であり、本発明の思想および範囲から逸脱することなく多くの変更が行われる場合、示されている特定の対話を必要とするとして解釈されるべきではない。ただし、患者を治療している医療専門家の事前の承認なしに、治療自体が患者５０２に施されるべきではなく、すなわち、患者に提供される治療に関する最終的な決定の責任は、常に医療専門家にあり、実施形態例のメカニズムが、医療専門家（ユーザ５０６）または患者５０２あるいはその両方のための単なる助言ツールとして機能するということが、理解されるべきである。
【０１２８】
前述したように、医療認知システム５００は、一部の実施形態例では、質問回答（ＱＡ）パイプラインとして実装されてよい、図３の要求処理パイプライン３０８などの要求処理パイプラインを含んでよい。ＱＡパイプラインは、「患者Ｐに適した治療は何か？」などの入力質問、または「患者Ｐを診断して治療推奨を提供する」などの要求を受信してよい。場合によっては、ＱＡパイプラインは、「患者はどのＡＤＲを経験する可能性があるか？」などの入力質問、または「患者が経験する可能性のあるＡＤＲを教えてください」などの要求を受信してよい。
【０１２９】
図６は、一実施形態例に従って入力質問を処理するために、図５の医療認知システム５００または図３の認知システム３００の実装などの医療認知システムのＱＡパイプラインを示している。図６に示されているＱＡパイプラインの段階が、特定の段階に起因する機能を実装するための論理を使用して構成されている、１つまたは複数のソフトウェア・エンジン、コンポーネントなどとして実装されているということが、理解されるべきである。各段階は、そのようなソフトウェア・エンジン、コンポーネントなどのうちの１つまたは複数を使用して実装される。ソフトウェア・エンジン、コンポーネントなどは、１つまたは複数のデータ処理システムまたはデバイスの１つまたは複数のプロセッサ上で実行され、データ処理システムのうちの１つまたは複数で、１つまたは複数のデータ・ストレージ・デバイス、メモリなどに格納されたデータを利用するか、または処理する。図６のＱＡパイプラインは、例えば、段階のうちの１つまたは複数において、以下で説明される実施形態例の改善されたメカニズムを実装するように拡張され、改善されたメカニズムを実装するために、追加の段階が提供されてよく、またはパイプライン６００とインターフェイスをとり、実施形態例の改善された機能および動作を実装するために、パイプライン６００から分離した論理が提供されてよい。
【０１３０】
図６に示されているように、ＱＡパイプライン６００は、複数の段階６１０〜６８０を含んでおり、これらの段階を経て認知システムが動作し、入力質問を解析して、最終的な応答を生成する。初期質問入力段階６１０において、ＱＡパイプライン６００は、自然言語形式で提示される入力質問を受信する。すなわち、ユーザは、ユーザ・インターフェイスを介して、ユーザが回答を得たいと思っている入力質問（例えば、「糖尿病のどの治療を、心臓病がある６０歳の患者に適用できるか？」）を入力する。入力質問を受信することに応答して、ＱＡパイプライン６００の次の段階（すなわち、質問および話題解析段階６２０）は、自然言語処理（ＮＬＰ）手法を使用して入力質問を構文解析して、入力質問から主要な特徴を抽出し、種類（例えば、名前、日付、または数多くのその他の定義された話題のいずれか）に従って主要な特徴を分類する。例えば、「ワシントンの最も近い助言者は誰か？」のような質問では、「誰」という用語が、人の身元が探されていることを示す「人」の話題に関連付けられてよく、「ワシントン」が、質問が関連付けられている人の固有名詞として識別されてよく、「最も近い」が、近接または関係を示す単語として識別されてよく、「助言者」が、名詞またはその他の言語の話題を示してよい。同様に、前の質問では、「治療」が、薬剤、医療処置、全人的治療などに関連付けられてよく、「糖尿病」が特定の医学的状態を識別し、「６０歳」が患者の年齢を示し、「心臓病」が患者の既存の医学的状態を示す。
【０１３１】
加えて、抽出された主要な特徴は、重要な単語および語句を含み、質問の焦点、質問の辞書的回答タイプ（ＬＡＴ：lexical answer type）などの質問の特徴に分類される。本明細書において参照されるとき、辞書的回答タイプ（ＬＡＴ）は、単語の意味を割り当てることとは無関係に、回答の種類を示す、入力質問内の単語または入力質問から推定された単語である。例えば、「１５００年代に、ゲームを加速するために発明された、同じ色の２つ要素を含んでいる操作は何か？」という質問では、ＬＡＴは文字列「操作」である。質問の焦点は、回答によって置き換えられた場合に質問を単独のステートメントにする質問の一部である。例えば、「比較的少ない副作用を伴ってＡＤＤの症状を軽減するために、どの薬物が示されているか？」という質問では、「薬物」という単語が回答に置き換えられた場合、例えば、回答「アデロール」を使用して用語「薬物」を置き換え、「比較的少ない副作用を伴ってＡＤＤの症状を軽減するために、アデロールが示されている」という文を生成することができるため、焦点は「薬物」である。焦点は多くの場合、ただし常にではないが、ＬＡＴを含んでいる。一方、多くの事例では、焦点から意味のあるＬＡＴを推定することができない。
【０１３２】
再び図６を参照すると、次に、質問分解段階６３０の間に、識別された主要な特徴が使用され、質問を、１つまたは複数の仮説を生成するためにデータ／情報６４５のコーパスに適用される１つまたは複数の照会に分解する。これらの照会は、構造化照会言語（ＳＱＬ：Structure Query Language）などの、任意の既知の照会言語または今後開発される照会言語で生成される。これらの照会は、データ／情報のコーパス６４５を構成する電子テキスト、文書、記事、Ｗｅｂサイトなどに関する情報を格納している１つまたは複数のデータベースに適用される。すなわち、これらのさまざまなソース自体、ソースの異なる集合などが、複数のコーパス６４５内の異なるコーパス６４７を表す。特定の実装に応じてさまざまな基準に基づいて、文書の異なる集合に対して定義された、異なるコーパス６４７が存在してよい。例えば、異なる話題、対象のカテゴリ、情報のソースなどに対して、異なるコーパスが確立されてよい。１つの例として、第１のコーパスが医療の文書に関連付けられてよく、第２のコーパスが金融の文書に関連付けられてよい。代替として、あるコーパスは、米国エネルギー省によって公開された文書であってよく、別のコーパスは、ＩＢＭ（登録商標）  Ｒｅｄｂｏｏｋｓ文書であってよい。何らかの類似する属性を含んでいる内容の任意の集合が、複数のコーパス６４５内のコーパス６４７であると見なされてよい。
【０１３３】
これらの照会は、データ／情報のコーパス（例えば、図１のデータのコーパス１０６）を構成する電子テキスト、文書、記事、Ｗｅｂサイトなどに関する情報を格納している１つまたは複数のデータベースに適用される。これらの照会は、入力質問に回答するための可能性のある仮説を識別し、その後評価され得る結果を生成するために、仮説生成段階６４０で、データ／情報のコーパスに適用される。すなわち、照会を適用することによって、特定の照会の基準に一致するデータ／情報のコーパスの部分が抽出される。その後、コーパスのこれらの部分は、仮説生成段階６４０の間に解析され、入力質問に回答するための仮説を生成するために使用される。これらの仮説は、本明細書では、入力質問に対する「回答の候補」とも呼ばれる。この段階６４０では、任意の入力質問に対して、評価される必要があることがある生成された数百の仮説または回答の候補が存在してよい。
【０１３４】
その後、段階６５０で、ＱＡパイプライン６００が、入力質問の言語および各仮説または「回答の候補」の言語の綿密な解析および比較を実行することに加えて、証拠のスコア付けを実行し、特定の仮説が入力質問の正しい回答である可能性を評価する。前述したように、この評価は、複数の推論アルゴリズムを使用することを含み、各推論アルゴリズムは、入力質問またはコーパスの内容あるいはその両方の言語の別々の種類の解析を実行し、仮説を裏付けるか、または仮説を否定する証拠を提供する。各推論アルゴリズムは、実行する解析に基づいて、照会の適用によって抽出されたデータ／情報のコーパスの個別の部分の関連性の尺度、および対応する仮説の正しさの尺度（すなわち、仮説における信頼性の尺度）を示すスコアを生成する。実行される特定の解析に応じて、そのようなスコアを生成するさまざまな方法が存在する。しかし、一般に、これらのアルゴリズムは、対象の用語、語句、またはパターンを示すテキストの特定の用語、語句、またはパターンを検索し、より低い一致度よりも相対的に高いスコアをより高い一致度に与えて、一致度を決定する。
【０１３５】
したがって、例えば、アルゴリズムは、入力質問からの正確な用語または入力質問内のその用語の同義語（例えば、正確な用語「映画」または「映画」の同義語）を検索し、これらの正確な用語または同義語の使用頻度に基づいてスコアを生成するように、構成されてよい。そのような場合、正確な一致には最高のスコアが与えられ、一方、同義語には、対象の専門家（特定の領域および使用される用語についての知識を有する人）によって指定されるか、または領域に対応するコーパス内の同義語の使用頻度から自動的に決定されてよい同義語の相対的ランク付けに基づいて、より低いスコアが与えられてよい。したがって、例えば、コーパスの内容（証拠または証拠の通過とも呼ばれる）における用語「映画」の正確な一致には、最高のスコアが与えられる。「動画」などの映画の同義語には、より低いスコアが与えられるが、「フィルム」または「動画ショー」のような同義語よりは高いスコアが与えられてよい。証拠の通過ごとの正確な一致および同義語の事例が蓄積され、定量的機能において使用されて、入力質問への証拠の通過の一致度のスコアを生成する。
【０１３６】
したがって、例えば、「最初の映画は何だったか」という入力質問に対する仮説または回答の候補は、「動いている馬」である。証拠の通過が、「これまでに作成された最初の動画は、Eadweard Muybridgeによる１８７８年の「動いている馬」だった。これは、走っている馬の映画だった」というステートメントを含んでおり、アルゴリズムが、入力質問の焦点（すなわち、「映画」）との正確な一致または同義語を検索している場合、「映画」の正確な一致が証拠の通過の２番目の文において検出され、「映画」の高いスコアが付けられた同義語（すなわち、「動画」）が、証拠の通過の１番目の文において検出される。この解析が、証拠の通過のさらに他の解析と結合され、回答の候補のテキスト（すなわち、「動いている馬」）が証拠の通過に存在するということも識別してよい。これらの要因が結合され、回答の候補「動いている馬」が正しい回答であるということに対する裏付け証拠として、この証拠の通過に相対的に高いスコアを与えてよい。
【０１３７】
これがスコア付けの実行方法の単純な一例にすぎないということが、理解されるべきである。本発明の思想および範囲から逸脱することなく、さまざまな複雑さの多くのその他のアルゴリズムが使用されて、回答の候補および証拠に対してスコアを生成してよい。
【０１３８】
合成段階６６０で、さまざまな推論アルゴリズムによって生成された多数のスコアが、さまざまな仮説の信頼性スコアまたは信頼性尺度に合成される。このプロセスは、重みをさまざまなスコアに適用することを含み、これらの重みは、ＱＡパイプライン６００によって採用された統計モデルをトレーニングすることによって決定されているか、または動的に更新されるか、あるいはその両方である。例えば、正確に一致する用語および同義語を識別するアルゴリズムによって生成されたスコアの重みは、証拠の通過の公開日を評価している他のアルゴリズムよりも、相対的に高く設定されてよい。これらの重み自体は、対象の専門家によって指定されるか、または回答の候補生成全体に対して証拠の通過の特徴の有意性およびそれらの相対的重要性を評価する機械学習プロセスを通じて学習されてよい。
【０１３９】
重み付けされたスコアが、これらのスコアを結合できる方法を識別するＱＡパイプライン６００をトレーニングすることによって生成された統計モデルに従って処理され、個別の仮説または回答の候補に対して信頼性スコアまたは信頼性尺度を生成する。この信頼性スコアまたは信頼性尺度は、入力質問によって回答の候補が推定された証拠に関してＱＡパイプライン６００が有している信頼度（すなわち、回答の候補が入力質問に対する正しい回答であるということ）を集約する。
【０１４０】
得られた信頼性スコアまたは信頼性尺度は、最終的な信頼性のマージおよびランク付け段階６７０によって処理され、最終的な信頼性のマージおよびランク付け段階６７０は、信頼性スコアおよび信頼性尺度を互いに比較するか、信頼性スコアおよび信頼性尺度を既定のしきい値に対して比較するか、または信頼性スコアに対して任意のその他の解析を実行して、入力質問に対する正しい回答である可能性が最も高い仮説／回答の候補を決定する。仮説／回答の候補は、仮説／回答の候補（以下では、単に「回答の候補」と呼ぶ）のランク付きリストを生成するために、これらの比較に従ってランク付けされる。段階６８０で、回答の候補のランク付きリストから、最終的な回答および信頼性スコア、または回答の候補および信頼性スコアの最終的なセットが生成され、グラフィカル・ユーザ・インターフェイスまたは情報を出力するためのその他のメカニズムを介して、元の入力質問の送信者に出力される。
【０１４１】
図６に示されているように、一実施形態例に従って、フレームワーク１００は、前述したように、薬物履歴情報、医療文献などを含む患者のＥＭＲデータを含んでいることがあるコーパス６４５の部分を取り込むための初期取り込み動作中に、複数の薬物の相互作用または複数の薬物パターン、およびＡＤＲまたはＡＤＲグループとのそれらの関連性に加えて、交絡因子薬物などを取り込んで学習してよい。フレームワーク１００は、コンポーネント１２０〜１４０の処理に基づいて因果関係モデル１４５を生成し、因果関係モデルおよびコンポーネント１５０〜１７０のうちの１つまたは複数の動作に基づいて患者モデル１７５を生成してよい。これらのモデルは、ＡＤＲまたはＡＤＲグループとのそのような複数の薬物パターンの関係を識別するために使用されてよい。
【０１４２】
図６に示されているように、パイプライン６００の仮説生成段階６４０で仮説として生成されたさまざまな治療の候補が、フレームワーク１００に提供されてよく、フレームワーク１００は、学習された複数の薬物パターン／ＡＤＲの関係または関連性および交絡因子薬物情報を治療の候補および患者情報に適用し、患者が経験する可能性のあるＡＤＲを識別するための論理を備えてよい。この適用は、患者モデル１７５および因果関係モデル１４５の情報を、患者が服用している薬物および治療の候補に基づいて服用することがある薬物の特定の組み合わせに適用することを含んでよい。その後、フレームワーク１００は、治療の候補に関する識別されたＡＤＲおよび交絡因子の情報を、パイプラインの仮説および証拠スコア付け段階論理６５０に返してよく、仮説および証拠スコア付け段階論理６５０は、この情報を、さまざまな治療の候補に対して信頼性スコアおよびランク付けを生成することにおいて利用してよい。パイプライン６００による処理の残りの部分が、１つまたは複数の最終的な治療の候補の回答を生成するために、前述したように続行してよい。
【０１４３】
したがって、実施形態例は、複数の薬物と対応する薬物副作用（ＡＤＲ）またはＡＤＲグループとの間の因果関係を指定するルールを含んでいる因果関係モデル構築するためのメカニズムを提供する。この因果関係モデルの構築は、場合によっては、薬物とＡＤＲの間の関係を示す用語、語句、コードなどを評価するための知識を提供するさまざまなリソースのデータ構造に基づいて、現実世界の証拠（ＲＷＥ）の綿密な解析を含む。因果関係モデルの構築は、ＲＷＥにおいてＡＤＲを伴う薬物の共起を識別し、これらの共起において交絡因子薬物を識別し、そのような交絡因子薬物が存在する、ＡＤＲを伴う薬物の共起をフィルタリングして除去することを含む。構築された因果関係モデルは、各ＡＤＲまたはＡＤＲグループが、ＡＤＲまたはＡＤＲグループとの２つ以上の薬物の因果関係を指定する１つまたは複数のルールの関連するセットを含むことができるように、交絡因子薬物が存在しないルールを含んでよい。その後、この因果関係モデルが、他の患者データに適用され、その患者によって服用されている薬物に基づいて、患者がＡＤＲを経験する確率を決定してよい。特定の患者データへの因果関係モデルのそのような適用は、前述したような認知システムによって実行されている他の認知動作と共に実行されてよい。したがって、認知システムの動作は、交絡因子が削除されている実際の因果関係を含んでいる、実施形態例によって生成された因果関係モデルの実装によって、改善される。
【０１４４】
図７は、一実施形態例に従って、薬物副作用との複数の薬物パターンの関係を学習し、交絡因子薬物をフィルタリングして除去するための例示的な動作を概説するフローチャートである。図７に示されているように、この動作は、複数の患者の現実世界の証拠（ＲＷＥ）を受信することから開始する（ステップ７１０）。ＡＤＲを伴う薬物の共起がＲＷＥにおいて識別され（ステップ７２０）、この識別は、上で詳細に説明されたように、さまざまなリソース情報源からのさまざまなリソースのデータ構造から取得された知識を適用することを含んでよく、さまざまな自然言語処理動作などのさまざまな動作を含んでよい。
【０１４５】
識別された共起における交絡因子薬物が識別される（ステップ７３０）。前述したように、この識別は、薬物の組み合わせが、それらの組み合わせ内の部分的組み合わせを超える有意な改善を有する（例えば、薬物Ｃを部分的組み合わせＡＢに追加して、ＰのＡＤＲとのＡＢＣの関連性において、Ｐに対するＡＢの関連性スコアよりも十分有意な改善が得られる）かどうかを判定するための、改善スコアの評価およびしきい値との比較のプロセスを含んでよい。有意な改善が得られない場合、Ｃが交絡因子薬物である可能性が最も高い。交絡因子薬物が存在するということが決定された共起が、以降の検討から取り除かれて（例えば、フィルタリングされて除去されて）よい（ステップ７４０）。交絡因子薬物は、フィルタリングされて除去されるが、そのような交絡因子を認知システム、リソース情報源などに報告するために、図１の共通交絡因子論理１６０などの報告メカニズムで識別されてよい。その後、因果関係モデルが、ＡＤＲを伴う薬物の残りの共起に基づいて構築され、認知システムによって使用するために提供されてよい（ステップ７５０）。動作はこの時点で終了してよいが、完全を期するために、フローチャートは、別の患者を評価するための認知システムを使用した因果関係モデルの実装をさらに示している。
【０１４６】
因果関係モデルに基づいて、ＡＤＲごとに、薬物の組み合わせとＡＤＲの間の因果関係を指定する一連のルールが決定される（ステップ７６０）。これらのルールが、他の患者の薬物データに適用され、患者の薬物データ内の薬物に基づいて、ＡＤＲの確率を指定する他の患者の患者モデルを生成する（ステップ７７０）。この患者モデルが認知システムに提供されてよく（ステップ７８０）、この認知システムが、患者モデルに基づいて（例えば、実施形態例のメカニズムによって構築された因果関係モデルによって示された、患者によって服用されている薬物に起因する、患者に関連付けられたＡＤＲの確率に基づいて）、認知動作（例えば、治療推奨動作）を実行する（ステップ７９０）。その後、動作が終了する。
【０１４７】
前述したように、実施形態例が、完全にハードウェアである実施形態、完全にソフトウェアである実施形態、またはハードウェアとソフトウェアの両方の要素を含んでいる実施形態の形態を取ってよいということが、理解されるべきである。１つの実施形態例では、実施形態例のメカニズムは、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含むが、これらに限定されない、ソフトウェアまたはプログラム・コードにおいて実装される。
【０１４８】
プログラム・コードの格納または実行あるいはその両方を行うのに適したデータ処理システムは、例えばシステム・バスなどの通信バスを介して直接的または間接的にメモリ素子に結合された、少なくとも１つのプロセッサを含む。メモリ素子は、プログラム・コードの実際の実行時に使用されるローカル・メモリと、バルク・ストレージと、実行時にバルク・ストレージからコードが取得されなければならない回数を減らすために少なくとも一部のプログラム・コードを一時的に格納するキャッシュ・メモリとを、含むことができる。メモリは、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュ・メモリ、半導体メモリなどを含むが、これらに限定されない、さまざまな種類であってよい。
【０１４９】
入出力デバイスまたはＩ／Ｏデバイス（キーボード、ディスプレイ、ポインティング・デバイスなどを含むが、これらに限定されない）は、直接的に、あるいは介在する有線もしくは無線Ｉ／Ｏインターフェイスもしくはコントローまたはその両方などを介して、システムに結合され得る。Ｉ／Ｏデバイスは、従来のキーボード、ディスプレイ、ポインティング・デバイスなど以外の、例えば、スマートフォン、タブレット・コンピュータ、タッチ・スクリーン・デバイス、音声認識デバイスなどを含むが、これらに限定されない、有線または無線接続を介して結合された通信デバイスなどの、多くの異なる形態を取ってよい。任意の既知のＩ／Ｏデバイスまたは今後開発されるＩ／Ｏデバイスが、実施形態例の範囲に含まれるよう意図されている。
【０１５０】
ネットワーク・アダプタがシステムに結合され、介在するプライベート・ネットワークまたはパブリック・ネットワークを介して、データ処理システムを、他のデータ処理システムまたはリモート・プリンタまたはストレージ・デバイスに結合できるようにしてもよい。モデム、ケーブル・モデム、およびイーサネット（登録商標）・カードは、有線通信に現在使用可能なネットワーク・アダプタのうちの、ごくわずかの種類にすぎない。８０２．１１  ａ／ｂ／ｇ／ｎ無線通信アダプタ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ無線アダプタなどを含むが、これらに限定されない、無線通信に基づくネットワーク・アダプタが利用されてもよい。任意の既知のネットワーク・アダプタまたは今後開発されるネットワーク・アダプタが、本発明の思想および範囲に含まれるよう意図されている。
【０１５１】
本発明の説明は、例示および説明の目的で提示されており、網羅的であるよう意図されておらず、開示された形態での発明に制限されない。説明された実施形態の範囲から逸脱することなく多くの変更および変形が可能であることは、当業者にとって明らかであろう。本発明の原理、実際的な適用を最も適切に説明するため、およびその他の当業者が、企図された特定の用途に適するようなさまざまな変更を伴う多様な実施形態に関して、本発明を理解できるようにするために、実施形態が選択されて説明された。本明細書で使用された用語は、実施形態の原理、実際の適用、または市場で見られる技術を超える技術的改良を最も適切に説明するため、または他の当業者が本明細書で開示された実施形態を理解できるようにするために選択されている。
【図１】
2021515934.tif 000004
【図２】
2021515934.tif 000005
【図３】
2021515934.tif 000006
【図４】
2021515934.tif 000007
【図５】
2021515934.tif 000008
【図６】
2021515934.tif 000009
【図７】
2021515934.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】令和2年10月8日(2020.10.8)
【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】
複数の薬物と薬物副作用の間の関連性を学習するためのフレームワークを実施する方法であって、少なくとも１つのプロセッサが、
前記フレームワークによって、患者の電子医療記録データおよび薬物副作用データを含んでいる現実世界の証拠を受信することと、
前記フレームワークの共起論理モジュールによって、前記現実世界の証拠を解析し、薬物副作用（ＡＤＲ）を参照して薬物の参照の共起を識別し、それによって、複数の薬物とＡＤＲの間の関係を指定する候補ルールを生成することと、
前記フレームワークの交絡因子フィルタ論理モジュールによって、前記候補ルールをフィルタリングして、１つまたは複数の候補ルールのサブセット内で指定された交絡因子薬物を含んでいる１つまたは複数のルールの前記サブセットを除去し、それによって、フィルタリングされた候補ルールのセットを生成することと、
前記フレームワークの因果関係論理モジュールによって、前記フィルタリングされた候補ルールのセットに基づいて因果関係モデルを生成することであって、前記因果関係モデルが、ＡＤＲのセット内のＡＤＲごとに、対応する１つまたは複数のルールのセットを含んでおり、各ルールが、前記ＡＤＲと因果関係のある薬物の組み合わせを指定する、前記生成することとを含んでいる、方法。
【請求項２】
前記現実世界の証拠を解析することが、
前記現実世界の証拠においてＡＤＲを参照して薬物への参照のすべての共起を識別することと、
前記識別された共起に基づいて前記候補ルールを生成することであって、各候補ルールが、複数の薬物を識別する薬物パターンおよび対応するＡＤＲを指定する、前記生成することと、
支持指標および信頼性指標のうちの少なくとも１つに基づいて、前記複数の薬物とＡＤＲの間の関係の候補を生成するための基礎として、前記候補ルールのサブセットを選択することであって、前記支持指標が、前記現実世界の証拠において前記候補ルールに対応する前記共起の複数の事例を測定し、前記信頼性指標が、候補ルールに関して、前記候補ルールの前記薬物パターンの前記薬物を前提として、前記ＡＤＲの確率を測定する、前記選択することとを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記現実世界の証拠においてＡＤＲを参照して薬物への参照のすべての共起を識別することが、
前記現実世界の証拠の自然言語処理を実行して、薬物への参照およびＡＤＲへの参照を識別する用語、語句、または医療用コードのうちの少なくとも１つを識別することと、
薬物への参照およびＡＤＲへの参照を識別する各識別された用語、語句、または医療用コードの間の、前記現実世界の証拠内の相対距離を評価することと、
前記相対距離に基づいて共起を識別することとを含んでいる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
候補ルールのサブセットを選択することが、候補ルールごとに、
分割表データ構造を生成することを含んでおり、前記分割表データ構造内の各エントリが、前記エントリに対応する前記分割表データ構造の行および列の条件を満たす複数の患者の電子医療記録を含んでおり、
前記分割表データ構造の第１の行が、前記候補ルールの前記薬物パターンのすべての薬物を含んでいる患者の電子医療記録に対応し、
前記分割表データ構造の第２の行が、前記候補ルールの前記薬物パターンのどの前記薬物も含んでいない患者の電子医療記録に対応し、
前記分割表データ構造の第１の列が、前記候補ルール内の前記ＡＤＲを含んでいる前記患者の電子医療記録に対応し、
前記分割表データ構造の第２の列が、前記候補ルール内の前記ＡＤＲを含んでいない前記患者の電子医療記録に対応する、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記候補ルールをフィルタリングすることが、候補ルールごとに、前記候補ルールにおいて表された薬物パターンと前記候補ルールにおいて表された前記ＡＤＲとの間の関連性の強度を測定する関連性スコア指標を計算することを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
各候補ルールが対応する薬物パターンおよび対応する薬物副作用を指定し、前記候補ルールをフィルタリングすることが、
第１の候補ルールごとに、前記第１の候補ルールの前記対応する薬物パターンのサブパターンを指定する別の第２の候補ルールの関連性スコアを超える、前記第１の候補ルールの対応する関連性スコアの改善の量を指定する改善指標、および前記第１の候補ルールの前記対応する薬物副作用を計算することと、
第１の候補ルールごとに、前記改善指標の値に基づいて、前記第１の候補ルールを維持するか、または前記第１の候補ルールを除去するかを決定することとをさらに含んでいる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
第１の候補ルールごとに、前記改善指標の値に基づいて、前記第１の候補ルールを維持するか、または前記第１の候補ルールを除去するかを決定することが、
前記第１の候補ルールに対応する前記改善指標を改善指標しきい値と比較することと、
前記第１の候補ルールに対応する前記改善指標が前記改善指標しきい値未満であることに応答して、交絡因子薬物が前記第１の候補ルールの前記対応する薬物パターンに存在するということを決定することと、
前記対応する薬物パターンと前記サブパターンの間の差異に基づいて、前記対応する薬物パターンの前記交絡因子薬物を識別することとを含んでいる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記因果関係モデルを他の患者の電子医療記録データに存在する薬物履歴データに適用して、患者が前記ＡＤＲのセット内の１つまたは複数のＡＤＲを経験する確率を識別することによって、前記他の患者の電子医療記録データを評価することと、
前記患者に関して、前記患者が前記ＡＤＲのセット内の１つまたは複数のＡＤＲを経験する前記識別された確率に基づいて、患者モデルを生成することとをさらに含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記患者モデルに基づいて認知動作を実行するために、前記患者モデルを実装する認知システムに前記患者モデルを入力することをさらに含んでいる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記認知動作が、前記認知システムおよび前記患者モデルによる前記他の患者の電子医療記録データの評価に基づいて、治療推奨を医師に提供する治療推奨動作である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
コンピュータ・プログラムであって、少なくとも１つのプロセッサに、請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の前記方法を実行させる、コンピュータ・プログラム。
【請求項１２】
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに結合された少なくとも１つのメモリとを備えている装置であって、前記少なくとも１つのメモリが、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行された場合に、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の前記方法を実行させる命令を含んでいる、装置。
【国際調査報告】
2021515934.tif 000011
2021515934.tif 000012