(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アクションを示す注釈を提供するシステムであって、
タイムスタンプを付されたヘッドを含む診断画像、並びに、プロトコル情報、臨床履歴、臨床技術、臨床比較、臨床所見、臨床印象、患者識別情報及びセクションヘッダを含むテキストの注釈を含む、臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納する臨床データベースと、
セクションヘッダを検出するため、前記臨床文書を処理する自然言語処理エンジンと、
前記テキストの注釈、患者情報、前記画像に描画された生体構造、前記臨床所見、検査タイプ及びルールイン／アウトされた診断から、前記臨床データから臨床コンテキスト情報を生成するコンテキスト抽出及び分類エンジンと、
前記臨床コンテキスト情報に基づき、推奨されたアクションを示す注釈のリストを生成する注釈推奨エンジンと、
前記注釈のリストを表示するユーザインタフェースを生成する臨床インタフェースエンジンと、
前記診断画像に関連付けられるべき推奨される注釈のリストから、１つ以上の推奨される注釈を選択するため、臨床医により制御されるよう構成された、ユーザ入力デバイスと、
を有する、システム。
【請求項２】
前記コンテキスト抽出及び分類エンジンが、ユーザに表示される画像に基づき、臨床コンテキスト情報を生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
関連するメタデータと共に患者に関するすべての注釈を追跡する注釈トラッカを更に含む、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
ユーザインタフェースが、注釈のさまざまな組み合わせをユーザが選択することを可能にするメニューベースのインタフェースを含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載されるシステム。
【請求項５】
前記注釈の内容が構造化され、前記注釈の構造が所定の意味を持つ、請求項１乃至４のいずれか一項に記載されるシステム。
【請求項６】
ユーザインタフェースが、選択された前記注釈を放射線学レポートにユーザが挿入することを可能にする、請求項１乃至５の任意の一項に記載のシステム。
【請求項７】
推奨されるアクションを示す注釈を提供する方法において、
タイムスタンプを付されたヘッドを含む診断画像、並びに、プロトコル情報、臨床履歴、臨床技術、臨床比較、臨床所見、臨床印象、患者識別情報及びセクションヘッダを含むテキストの注釈を含む、臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納するステップと、
セクションヘッダを検出するため、前記臨床文書を処理するステップと、
前記テキストの注釈、患者情報、前記画像に描画された生体構造、前記臨床所見、検査タイプ及びルールイン／アウトされた診断から、前記臨床データから臨床コンテキスト情報を生成するステップと、
前記臨床コンテキスト情報に基づき、推奨されたアクションを示す注釈のリストを生成するステップと、
前記注釈のリストを表示するユーザインタフェースを生成するステップと、
臨床医により制御されるよう構成された、ユーザ入力デバイスにより、前記診断画像に関連付けられるべき推奨される注釈のリストから、１つ以上の推奨される注釈を選択するステップと、
を有する、方法。
【請求項８】
ユーザに表示される画像に基づき、臨床コンテキスト情報を生成するステップを更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
関連するメタデータと共に、患者に関するすべての注釈を追跡するステップを更に含む、請求項７又は８に記載の方法。
【請求項１０】
ユーザインタフェースは、注釈のさまざまな組み合わせをユーザが選択することを可能にするメニューベースのインタフェースを含む、請求項７乃至９のいずれか一項に記載される方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は一般に、最小のユーザ相互作用を必要とするコンテキスト依存態様においてコンテキスト依存のアクション可能な注釈を提供することに関する。本願は、ユーザが注釈に関連付けられる情報を消費することを可能にする、注釈のコンテキスト依存リストを決定することに関連して、特定の用途を見いだし、これを参照して説明されることになる。しかしながら、他の使用シナリオにおける用途も見いだされ、上述した用途に必ずしも限定されるわけではない点を理解されたい。
【背景技術】
【０００２】
典型的な放射線学ワークフローは、医師が最初に、何らかの撮像が行われた放射線学撮像施設に患者を照会することを含む。Ｘ線、ＣＴ、ＭＲＩ（又は他のいくつかのモダリティ）を用いて、撮像研究が実行された後、画像は、医用におけるデジタル画像と通信（DICOM）標準を用いて画像保存通信システム（PACS）に移される。放射線科医は、ＰＡＣＳに格納される画像を読み出し、専用のレポーティングソフトウェアを用いて放射線学レポートを生成する。
【０００３】
典型的な放射線学読み出しワークフローにおいて、放射線科医は、撮像研究を行い、特定の関心領域、例えば、石灰化又は腫瘍が画像において観察されることができる領域に注釈をつける。現在の画像表示ツール（例えば、ＰＡＣＳ）は主に放射線科医が選択することができる注釈の静的リストを提供することにより画像注釈ワークフローをサポートする。このリストは時々、生体構造によりグループ化される。放射線科医は、このリストから適切な注釈（例えば、「石灰化」）を選択することができ、又は、代替的に、一般的な「テキスト」ツールを選択し、フリーテキスト（例えば、「右心境界病変」）として注釈に関連付けられる説明を、例えばタイピングにより入力することができる。この注釈はその後画像に関連付けられる。キー画像が、必要に応じて作成されることができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このワークフローは、２つの欠点を持つ。第１に、最も適切な注釈を長いリストから選択することは、時間がかかり、エラーを起こしやすく（例えば、ミススペリング）、標準化された説明（例えば、肝重vs肝臓における重さ）を促進しない。第２に、注釈は、単に画像に付けられ、アクション可能でない（例えば、フォローアップされることを必要とする所見が、画像において注釈付けされることができるが、この情報は、下流のユーザによって容易に消費されることができない。即ち、アクション可能でない）。
【０００５】
本願は、注釈に関連付けられる情報をユーザが消費することを可能にする「注釈トラッカ」において追跡される注釈のコンテキスト依存リストを決定するシステム及び方法を提供する。このシステム及び方法は、注釈から画像への簡単なナビゲーションをサポートし、アクション可能なアイテムの概要を提供し、可能性としてワークフロー効率を改善する。本願は、上述した課題等を解決する、新規で改良された方法及びシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの側面によれば、アクション可能な注釈を提供するシステムが提供される。このシステムは、臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納する臨床データベースを有する。自然言語処理エンジンが、臨床データを検出するため、上記臨床文書を処理する。コンテキスト抽出及び分類エンジンが、上記臨床データから臨床コンテキスト情報を生成する。注釈推奨エンジンが、上記臨床コンテキスト情報に基づき、推奨された注釈のリストを生成する。臨床インタフェースエンジンが、上記選択可能な推奨された注釈のリストを表示するユーザインタフェースを生成する。
【０００７】
別の側面によれば、推奨される注釈を提供するシステムが提供される。このシステムは、１つ又は複数のプロセッサを有し、上記プロセッサが、臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納し、臨床データを検出するため、上記臨床文書を処理し、上記臨床データから臨床コンテキスト情報を生成し、上記臨床コンテキスト情報に基づき、推奨された注釈のリストを生成し、及び上記選択可能な推奨された注釈のリストを表示するユーザインタフェースを生成するようプログラムされる。
【０００８】
別の側面によれば、推奨される注釈を提供する方法が提供される。この方法は、臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納するステップと、臨床データを検出するため、上記臨床文書を処理するステップと、上記臨床データから臨床コンテキスト情報を生成するステップと、上記臨床コンテキスト情報に基づき、推奨された注釈のリストを生成するステップと、上記選択可能な推奨された注釈のリストを表示するユーザインタフェースを生成するステップとを有する。
【０００９】
１つの利点は、注釈のコンテキスト依存の、ターゲット化されたリストをユーザに提供する点にある。
【００１０】
別の利点は、ユーザが、注釈に対してアクション可能なイベント（例えば、「フォローアップ」、「腫瘍ボード会議」）を関連付けることを可能にする点にある。
【００１１】
別の利点は、ユーザが、注釈関連のコンテンツを最終報告に直接挿入することを可能にする点にある。
【００１２】
別の利点は、改良された注釈対画像ナビゲーションに使用されることができる以前の注釈のリストを提供する点にある。
【００１３】
別の利点は、臨床ワークフローを改良する点にある。
【００１４】
別の利点は、患者のケアを改良する点にある。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本願の側面による、医療機関のＩＴインフラストラクチャのブロックダイアグラムを示す図である。
【図２】本願の側面による臨床支援システムにより生成される臨床コンテキストインタフェースの例示的な実施形態を示す図である。
【図３】本願の側面による臨床支援システムにより生成される臨床コンテキストインタフェースの別の例示的な実施形態を示す図である。
【図４】本願の側面による臨床支援システムにより生成される臨床コンテキストインタフェースの別の例示的な実施形態を示す図である。
【図５】本願の側面による臨床支援システムにより生成される臨床コンテキストインタフェースの別の例示的な実施形態を示す図である。
【図６】本願の側面による臨床支援システムにより生成される臨床コンテキストインタフェースの別の例示的な実施形態を示す図である。
【図７】本願の側面による臨床支援システムにより生成される臨床コンテキストインタフェースの別の例示的な実施形態を示す図である。
【図８】本願の側面による臨床支援システムにより生成される臨床コンテキストインタフェースの別の例示的な実施形態を示す図である。
【図９】本願の側面による推奨された注釈のリストを提供するためにマスター所見リストを生成する方法のフローチャートダイヤグラムを示す図である。
【図１０】本願の側面による関連する所見を決定する方法のフローチャートダイヤグラムを示す図である。
【図１１】本願の側面による推奨された注釈を提供する方法のフローチャートダイヤグラムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の更に追加的な利点は、以下の詳細な説明を読み及び理解することにより当業者に理解されるだろう。
【００１７】
本発明は、様々な要素及び要素の配列の形式並びに様々なステップ及びステップの配列の形式を取ることができる。図面は、好ましい実施形態を説明するためだけにあり、本発明を限定するものとして解釈されるべきものではない。
【００１８】
図１を参照すると、あるブロック図が、例えば病院といった医療機関のＩＴインフラストラクチャ１０の一実施形態を示す。ＩＴインフラストラクチャ１０は、通信ネットワーク２０を介して相互接続された臨床情報システム１２、臨床支援システム１４、臨床インタフェースシステム１６等を適切に含む。通信ネットワーク２０は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、無線ネットワーク、有線ネットワーク、携帯電話網、データバス等の１つ又は複数を含むと考えられる。ＩＴインフラストラクチャの要素は、中心位置に配置される、又は、複数の遠隔位置に配置される点を理解されたい。
【００１９】
臨床情報システム１２は、放射線学レポート、医療画像、病理学レポート、ラボレポート、ラボ／撮像レポート、電子健康記録、ＥＭＲデータ等を含む臨床文書を臨床情報データベース２２に格納する。臨床文書は、例えば患者といったエンティティに関連する情報を持つ文書を有することができる。臨床文書のいくつかは、フリーテキスト文書とすることができる。一方、他の文書は構造化された文書とすることができる。斯かる構造化された文書は、ユーザが電子形式で埋めることにより提供したデータに基づき、コンピュータプログラムにより生成される文書とすることができる。例えば、構造化された文書は、ＸＭＬ文書とすることができる。構造化された文書は、フリーテキスト部分を有することができる。斯かるフリーテキスト部分は、構造化された文書においてカプセル化されるフリーテキスト文書として考えられることができる。結果的に、構造化された文書のフリーテキスト部分は、フリーテキスト文書としてシステムにより処理されることができる。臨床文書の各々は、情報アイテムのリストを含む。情報アイテムのリストは、例えば句、文、パラグラフ、語等といったフリーテキストの文字列を含む。臨床文書の情報アイテムは、自動的に及び／又は手動で生成されることができる。例えば、さまざまな臨床システムが、過去の臨床文書、話し言葉のディクテーションなどから情報アイテムを自動的に生成する。後者に関しては、ユーザ入力デバイス２４が使用されることができる。いくつかの実施形態において、臨床情報システム１２は、情報アイテムを手動で入力するための、及び／又は臨床文書を表示するためのユーザインタフェースをユーザに提供するディスプレイデバイス２６を含む。ある実施形態において、臨床文書は、臨床情報データベース２２に局所的に格納される。別の実施形態では、臨床文書は、臨床情報データベース２２に、全国的に又は地域的に格納される。患者情報システムの例は、電子医療記録システム、部門システム等を含むが、これらに限定されるものではない。
【００２０】
臨床支援システム１４は、臨床文書において関連する所見特定の情報を検出するため、自然言語処理及びパターン認識を利用する。臨床支援システム１４は、ユーザにより現在観察される最も特定の器官を含む臨床文書から臨床コンテキスト情報を生成する。特に、臨床支援システム１４は、臨床コンテキスト情報を決定するため、ユーザから観察される現在の画像及び関連する所見特定の情報を連続してモニタする。臨床支援システムは、決定された臨床コンテキスト情報に基づき、可能性のある注釈のリスト又はセットを決定する。臨床支援システム１４は更に、関連するメタデータ（例えば、関連付けられる器官、例えば質量といった注釈のタイプ、例えば「フォローアップ」といった処理）と共に、所与の患者に関連付けられる注釈を追跡する。臨床支援システム１４は、ユーザインタフェースも生成する。このインタフェースは、ユーザが、関心領域に容易に注釈をつけて、注釈に関するアクションのタイプを示し、注釈関連の情報をレポートに直接挿入し、すべての以前の注釈のリストを見て、及び、必要に応じて対応する画像へとナビゲートすることを可能にする。臨床支援システム１４は、例えばＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、発光ダイオードディスプレイといった、情報アイテム及びユーザインタフェースを表示するためのディスプレイ４４と、例えばキーボード及びマウスといった、臨床医が提供される情報アイテムを入力及び／又は修正するためのユーザユーザ入力デバイス４６とを表示する。
【００２１】
特に、臨床支援システム１４は、臨床文書において情報アイテムを検出し、関連する臨床所見及び情報の所定のリストを検出するため、臨床文書を処理する自然言語処理エンジン３０を含む。これを実現するため、自然言語処理エンジン３０は、セクション、パラグラフ、文、語などを含む情報アイテムへと、臨床文書をセグメント化する。概して、臨床文書は、病歴、技術、比較、所見、印象セクションヘッダ等に加えてプロトコル情報を持つタイムスタンプされたヘッダを含む。セクションのコンテンツは、セクションヘッダの所定のリスト及びテキストマッチング技術を用いて、容易に検出されることができる。代替的に、例えばMedLEEといったサードパーティソフトウェア方法が使用されることができる。例えば、所定の用語のリスト（「lung nodule」、肺結節）が与えられる場合、その用語の１つが、所与の情報アイテムにおいて存在するかどうかを検出するために、ストリングマッチング技術が使用されることができる。ストリングマッチング技術は、形態学的及び語彙的な変形例（Lung nodule = lung nodules = lung nodule）、及び情報アイテムにわたり広げられる用語（nodules in the lung = lung nodule、肺における結節＝肺結節）を説明するため、更に改良されることができる。用語の所定のリストがオントロジーＩＤを含む場合、所与の情報アイテムから概念を抽出するため、概念抽出方法が用いられることができる。ＩＤは、例えばSNOMED又はRadLexといった背景オントロジーにおける概念を指す。概念抽出に関して、例えばMetaMapといったサードパーティのソリューションが利用されることができる。更に、自然言語処理技術は、それ自体は従来技術において知られる。フリーテキストにより表される意味論的な概念のインスタンス及びそれらの関係のネットワークを構築するため、例えば、テンプレートマッチング、オントロジーにおいて規定される概念のインスタンスの識別、及び概念のインスタンスの間の関係の識別といった技術を適用することが可能である。
【００２２】
臨床支援システム１４は、臨床コンテキスト情報を決定するため、ユーザにより観察される最も特定の器官（又は複数の器官）を決定するコンテキスト抽出エンジン３２も含む。例えば、臨床インタフェースシステム１６において研究が見られるとき、ＤＩＣＯＭヘッダは、臨床コンテキスト情報を決定するために利用される生体構造情報を含む。この情報は、モダリティ、体部分、研究／プロトコル説明、シリーズ情報、方向（例えば、横断面、矢状、冠状）及びウィンドウタイプ（例えば「肺」、「肝臓」）を含む。臨床コンテキスト情報を決定するため、例えば閾値化、ｋ平均クラスタリング、圧縮ベースの方法、領域成長方法及び偏微分方程式ベースの方法といった標準的な画像セグメント化アルゴリズムも利用される。ある実施形態において、コンテキスト抽出エンジン３２は、アルゴリズムを利用して、所与のスライス番号及び他のメタデータ（例えば、患者の年齢、性別及び研究説明）に関する生体構造のリストを取得する。例えば、コンテキスト抽出エンジン３２は、ルックアップテーブルを作成する。このテーブルは、複数の患者に関して、患者のパラメータ（例えば、年齢、性別）及び研究パラメータに関する対応する生体構造情報を格納する。このテーブルはその後、スライス番号及び可能であれば例えば患者の年齢、性別、スライス厚及びスライス番号といった追加的な情報から器官を推定するために用いられることができる。より具体的には、例えば、スライス１２５、女性及び「ＣＴ腹部」研究説明が与えられると、アルゴリズムは、このスライス番号に関連付けられる器官のリスト（例えば、「肝臓」、「腎臓」、「脾臓」）を返す。この情報はその後、臨床コンテキスト情報を生成するため、コンテキスト抽出エンジン３２により利用される。
【００２３】
コンテキスト抽出エンジン３２は、臨床所見及び情報を抽出し、抽出された臨床所見及び情報のコンテキストは、臨床コンテキスト情報を決定するために使用される。特に、コンテキスト抽出エンジン３２は、臨床文書から臨床所見及び情報を抽出して、臨床コンテキスト情報を生成する。これを実現するため、コンテキスト抽出エンジン３２は、臨床所見及び情報を抽出するために、MedLEE又はMetaMapといった既存の自然言語処理アルゴリズムを利用する。追加的に、コンテキスト抽出エンジン３２は、文書において現れることができる特定のタイプの所見を抽出するため、ユーザ規定の規則を利用することができる。更に、コンテキスト抽出エンジン３２は、現在の文書において必要な臨床情報の有効性をチェックするため、現在の研究の研究タイプ及び臨床経路を利用することができる。これは診断をルールイン／ルールアウトするのに必要な臨床情報を規定する。コンテキスト抽出エンジン３２の更なる拡張が、臨床情報の所与のピースに関するコンテキストメタデータを得ることを可能にする。例えば、ある実施形態において、コンテキスト抽出エンジン３２は、情報アイテムの臨床的性質を得る。情報アイテムが診断又は症状かを決定するため、例えばSNOMED及びRadLexといったバックグラウンドオントロジーが用いられることができる。自家製又はサードパーティのソリューション（MetaMap）が、情報アイテムをオントロジーにマッピングするために用いられることができる。コンテキスト抽出エンジン３２は、臨床コンテキスト情報を決定するため、この臨床所見及び情報を利用する。
【００２４】
臨床支援システム１４は、注釈の最も適切な（即ち、コンテキスト依存の）セットを決定するため、臨床コンテキスト情報を利用する注釈推奨エンジン３４を含む。ある実施形態において、注釈推奨エンジン３４は、研究説明対注釈マッピングのリストを作成及び格納する（例えば、データベースにこの情報を格納することを介して）。例えば、これは、モダリティ＝ＣＴ及び体部分＝胸部に関連付けられる複数の可能な注釈を含むことができる。研究説明"ＣＴ  胸部"に対して、コンテキスト抽出エンジン３２は、正しいモダリティ及び体部分を決定することができ、注釈の適切なセットを決定するため、マッピングテーブルを使用することができる。更に、過去の実施形態に類似するマッピングテーブルは、抽出されるさまざまな生体構造に関して、注釈推奨エンジン３４により作成されることができる。このテーブルはその後、所与の生体構造（例えば、肝臓）に関する注釈のリストに関して、問い合わせられることができる。別の実施形態では、生体構造及び注釈の両方が、自動的に決定されることができる。複数の以前のレポートは、標準的な自然言語処理技術を用いて解析されることができ、最初にさまざまな生体構造を含む文を特定し（例えば、過去の実施形態により特定される）、その後、この生体構造が注釈に関して見つかる文を解析する。代替的に、関連するパラグラフヘッダに含まれるすべての文が、その生体構造に属する注釈のリストを作成するために解析されることができる（例えば、パラグラフヘッダ「肝臓」の下のすべての文は、肝臓に関連付けられる）。このリストは、用語の共起といった他の技術を探査して、及び例えば文における注釈を特定するオントロジー／用語マッピング技術を用いて、補強／フィルタリングされることもできる（例えば統一医療言語システム概念を抽出する従来技術のエンジンであるMetaMapを用いて）。この技術は、マッピングテーブルを自動的に作成し、関連する注釈のリストが、所与の生体構造に関して返されることができる。別の実施形態では、ＲＳＮＡレポートテンプレートが、器官に対して共通する所見を決定するために処理されることができる。更に別の実施形態において、研究における検査理由が、利用されることができる。臨床徴候、症状及び診断に関連付けられる用語が、ＮＬＰを用いて抽出されて、ルックアップテーブルに加えられる。このようにして、器官に関連付けられる所見における示唆が、スライス番号、モダリティ、体部分及び臨床インジケーションに基づき作成／視覚化される。
【００２５】
別の実施形態では、上述した技術は、所与の生体構造に対する患者に関する注釈の最も適切なリストを決定するため、患者に関する臨床文書において使用されることができる。ユーザに示される注釈リストを優先付け／ソートするのに、患者特有の注釈が使用されることができる。別の実施形態では、注釈推奨エンジン３４は、文境界及び名詞句検出器を利用する。臨床文書は、自然に語り口調で、概して、機関特有の複数のセクションヘッダを含む。ヘッダは例えば、研究に関する理由の簡単な説明を与えるＣｌｉｎｉｃａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ、関連する以前の研究を参照するＣｏｍｐａｒｉｓｏｎ、画像において観察されるものを記述するＦｉｎｄｉｎｇｓ、及び診断の詳細及びフォローアップ推奨を含むＩｍｐｒｅｓｓｉｏｎである。開始点として自然言語処理を用いて、注釈推奨エンジン３４は、語り口調レポートにおけるセクション、パラグラフ及び文並びに文における名詞句を認識する文境界線検出アルゴリズムを決定する。別の実施形態では、注釈推奨エンジン３４は、マスター所見リストを利用して、推奨された注釈のリストを提供する。この実施形態において、注釈推奨エンジン３４は、臨床文書を解析して、Ｆｉｎｄｉｎｇｓセクションから名詞句を抽出し、推奨された注釈を生成する。注釈推奨エンジン３４は、例えば「インデックス」又は「参照」といった一般に使用される語の少なくとも１つが含まれる名詞句を抽出するようキーワードフィルタを利用する。なぜなら、これらは、所見を表すときにしばしば使用されるからである。更なる実施形態において、注釈推奨エンジン３４は、注釈を推奨するため、関連する以前のレポートを利用する。概して、放射線科医は、臨床コンテキストを確立するため、最近の関連する以前のレポートを参照する。以前のレポートは通常、特に既存の所見に関する患者の現在の状態に関連付けられる情報を含む。各レポートは、例えば研究に関連付けられるモダリティ（例えば、ＣＴ、ＭＲ）及び体部分（例えば、頭部、胸部）といった研究情報を含む。注釈推奨エンジン３４は、コンテキストを確立するため、２つの関連する、異なった以前のレポートを利用する。１つは、同じモダリティ及び体部分を持つ最近の以前のレポートであり、２つ目が、同じ体部分を持っている最近の以前のレポートである。患者に関して一セットのレポートが与えられると、注釈推奨エンジン３４は、所与の研究に関して２つの関連する以前にものを決定する。別の実施形態では、注釈は、説明ソーター及びフィルタを利用して推奨される。一セットの所見説明が与えられると、ソーターは、規則の特定されたセットを用いて、リストをソートする。注釈推奨エンジン３４は、以前のレポートから抽出される文に基づき、マスター所見リストをソートする。注釈推奨エンジン３４は、ユーザ入力に基づき、所見説明リストを更にフィルタリングする。最も単純な実現において、注釈推奨エンジン３４は、単純なストリング「含む」タイプの動作をフィルタリングに関して利用することができる。マッチングは、必要に応じて任意の語の始めにおいてマッチングするよう制限されることができる。例えば、「ｈ」をタイプすることは、フィルタリング後マッチングされる候補の１���として、「右心境界病変（Right heart border lesion）」を含む。同様に、必要に応じて、複数の文字を任意の順に整合させるため、この使用は、スペースで区切られた複数の語をタイプすることもできる。例えば、「右心境界病変」は、「ｈ  ｌ」にマッチすることができる。別の実施形態では、注釈は、候補となる所見説明のリストをリアルタイムな態様でユーザに表示することにより推奨される。ユーザが撮像研究を開くとき、注釈推奨エンジン３４は、ＤＩＣＯＭヘッダを使用して、モダリティ及び体部分情報を決定する。レポートはその後、Ｆｉｎｄｉｎｇｓセクションから文を抽出するため、文検出エンジンを用いて解析される。マスター所見リストは、その後ソーティングエンジンを用いてソートされ、ユーザに表示される。リストは、必要に応じてユーザ入力を用いてフィルタリングされる。
【００２６】
臨床支援システム１４は、関連するメタデータと共に患者に関するすべての注釈を追跡する注釈追跡エンジン３６を含む。メタデータは、例えば関連付けられる器官、注釈のタイプ（例えば、質量）、アクション／推奨（例えば、「フォローアップ」）といったアイテムを含む。このエンジンは、患者に関するすべての注釈を格納する。新規注釈が作成されるたびに、表現がモジュールに格納される。このモジュールにおける情報はその後、ユーザーフレンドリーなレンダリングのため、グラフィカルユーザインタフェースにより使用される。
【００２７】
臨床支援システム１４は、臨床インタフェースエンジン３８も含む。これは、ユーザが、関心領域に容易に注釈をつけ、注釈に関するアクションのタイプを示し、注釈関連の情報をレポートに直接挿入し、すべての以前の注釈のリストを見て、必要に応じて対応する画像へとナビゲートすることを可能にするユーザインタフェースを生成する。例えば、ユーザが研究を開くとき、臨床インタフェースエンジン３８は、（コンテキスト抽出モジュールによって決定される）注釈のコンテキスト依存リストをユーザに提供する。注釈を表示するトリガーは、ユーザが特定のスライスを右クリックし、コンテキストメニューからに適切な注釈を選択することを含むことができる。図２に示されるように、特定の器官が決定されることができない場合、システムは、現在のスライスに基づき器官のコンテキスト依存リストを示し、ユーザは、最も適切な器官及び注釈を選択することができる。特定の器官が決定されることができる場合、注釈の器官特定のリストがユーザに示される。別の実施形態では、ポップアップベースのユーザインタフェースが利用される。そこでは、ユーザが、複数の用語の適切な組み合わせを選択することにより、注釈のコンテキスト依存リストから選択することができる。例えば、図３は、ユーザに対して特定及び表示される副腎特有の注釈のリストを示す。この例では、ユーザは、「左及び右の副腎において石灰化された病変」があることを示すためのオプションの組み合わせを選択した。提案された注釈のリストは、生体構造ごとに異なる。別の実施形態では、推奨された注釈は、ユーザが、画像セグメント化アルゴリズムにより特定された領域内部でマウスを動かし、注釈に対する要求を示すことにより（例えば、画像における関心領域でダブルクリックすることにより）提供される。更に別の実施形態において、臨床インタフェースエンジン３８は、関心領域を決定し、推奨された注釈を提供するため、眼球運動を検出するアイトラッキング技術、及び他の感覚の情報（例えば、固定、滞留時間）を利用する。ユーザインタフェースは、様々なタイプの臨床文書にユーザが注釈をつけることを可能にする点も想定される。
【００２８】
臨床インタフェースエンジン３８は、アクション可能としてマークされる注釈を用いて、ユーザが臨床文書に注釈をつけることを可能にする。そのコンテンツが構造化される、又は基本のマッピング方法用いて容易に構造化される場合、及びその構造が所定の意味論的な暗示的意味を持つ場合、注釈はアクション可能である。この態様で、注釈は、「この病変は、生検が行われることを必要とする」ことを示すことができる。注釈はその後、生検管理システムによりピックアップされることができる。このシステムは、注釈がなされた検査及び画像にリンクされる生検エントリを作成する。例えば、図４は、これが「教示ファイル」として重要であることを示すため、画像がどのように注釈付けされるかを示す。同様に、図３において示されるユーザインタフェースは、同様にアクション可能な情報をキャプチャするために補強されることができる。例えば、図５は、「左及び右の副腎において観察される石灰化された病変」が、どのように「モニタ」され、「教示ファイル」として使用される必要があるかを示す。図６において示されるユーザインタフェースは、このアルゴリズムを用いて、更に洗練されることができる。そこでは、注釈の患者特有のリストだけが、患者の病歴に基づきユーザに示される。ユーザは、（例えば、ドロップダウンリストから）以前の注釈を選択することもできる。これは、関連付けられるメタデータを自動的にポピュレートする。代替的に、ユーザは、関連するオプションをクリックする、又はこの情報を入力することができる。別の実施形態では、ユーザインタフェースは、放射線学レポートに注釈を挿入することもサポートする。第１の実現において、これは、「マイクロソフト・クリップボード」にすべての注釈のフリーテキストレンダリングをユーザがコピーすることを可能にするメニュー項目を含むことができる。そこから、注釈レンダリングは、レポートに容易にペーストされることができる。別の実施形態では、ユーザインタフェースは、「注釈トラッカ」モジュールにおいて維持される注釈のユーザーフレンドリーなレンダリングもサポートする。例えば、１つの実現は、図７において示されるものとして見ることができる。この例では、注釈日付は、列において示され、注釈タイプは、各行において示される。インタフェースは更に、フィルタリングだけでなく、（例えば、注釈タイプの代わりに生体構造によりグループ化される）レンダリングの異なるタイプをサポートするよう改良されることができる。注釈テキストは、対応する画像スライスにハイパーリンクされる。その結果、それをクリックすることで、（関連付けられる研究を開き、関連する画像に対して焦点をセットすることにより）注釈を含む画像が自動的に開く。別の実施形態では、図８に示されるように、推奨された注釈が、ユーザによりタイプされる文字に基づき提供される。例えば、文字「ｒ」をタイピングすることにより、インタフェースは、臨床コンテキストに基づき最も理想的な注釈として「Right heart border lesion：右心境界病変」を表示する。
【００２９】
臨床インタフェースシステム１６は、ユーザインタフェースを表示する。このインタフェースは、ユーザが、関心領域に容易に注釈をつけ、注釈に関するアクションのタイプを示し、注釈関連の情報をレポートに直接挿入し、すべての以前の注釈のリストを見て、必要に応じて対応する画像へとナビゲートすることを可能にする。臨床インタフェースシステム１６は、ユーザインタフェースを受信し、ディスプレイ４８において介護者に対する表示を表示する。臨床インタフェースシステム１６は、タッチスクリーン又はキーボード及びマウスといった、臨床医が、ユーザインタフェース表示に入力及び／又はこれを修正するための、ユーザ入力デバイス５０を含む。介護者インタフェースシステムの例は、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯スマートフォン、パーソナルコンピュータ等を含むが、これらに限定されるものではない。
【００３０】
ＩＴインフラストラクチャ１０の要素は、前述の機能を実現するコンピュータ実行可能な命令を実行するプロセッサ６０を適切に含む。ここで、コンピュータ実行可能な命令は、プロセッサ６０に関連付けられるメモリ６２に格納される。しかしながら、前述の機能の少なくとも一部は、プロセッサを用いることなしに、ハードウェアにおいて実現されることができることも想定される。例えば、アナログ回路が使用されることができる。更に、ＩＴインフラストラクチャ１０の要素は、通信ネットワーク２０にわたり通信するためインタフェースを６０プロセッサに提供する通信ユニット６４を含む。更に、ＩＴインフラストラクチャ１０の前述の要素は別々に表されているが、これらの要素は組み合わせられることができる点を理解されたい。
【００３１】
図９を参照すると、推奨された注釈のリストを提供するため、マスター所見リストを生成する方法のフローチャート図１００が示される。ステップ１０２において、複数の放射線学検査が取得される。ステップ１０４において、複数の放射線学検査から、ＤＩＣＯＭデータが抽出される。ステップ１０６において、ＤＩＣＯＭデータから、情報が抽出される。ステップ１０８において、複数の放射線学検査から、放射線学レポートが抽出される。ステップ１１０において、放射線学レポートにて、文検出が利用される。ステップ１１２において、放射線学レポートにて、測定検出が利用される。ステップ１１４において、概念及び名前フレーズ抽出が、放射線学レポートにて利用される。ステップ１１６において、頻度に基づかれる正規化及び選択が、放射線学レポートにて実行される。ステップ１１８において、所見マスターリストが決定される。
【００３２】
図１０を参照すると、関連する所見を決定する方法のフローチャート図２００が示される。ステップ２０２において、新規研究をロードするため、現在の研究が取得される。ステップ２０４において、ＤＩＣＯＭデータが、研究から抽出される。ステップ２０６において、関連する以前のレポートが、ＤＩＣＯＭデータに基づき決定される。ステップ２０８において、関連する以前のレポートにて、文検出が利用される。ステップ２１０において、関連する以前のレポートの所見セクションにて、文抽出が実行される。ステップ２１２において、マスター所見リストが取得される。ステップ２１４において、語ベースのインデックス化及び指紋作成が、マスター所見リストに基づき実行される。ステップ２１６において、病変に注釈をつけるため、現在の画像が取得される。ステップ２１８において、ＤＩＣＯＭデータが、現在の画像から抽出される。ステップ２２０において、文抽出及び語ベースのインデックス化及び指紋作成に基づき、注釈がソートされる。ステップ２２２において、推奨された注釈のリストが提供される。ステップ２２４において、現在のテキストが、ユーザにより入力される。ステップ２２６において、語ベースのインデックス化及び指紋作成を利用して、フィルタリングが実行される。ステップ２２８において、ＤＩＣＯＭデータ、フィルタリング及び語ベースのインデックス化及び指紋作成を利用して、ソートが実行される。ステップ２３０において、入力に基づかれる患者特有の所見が提供される。
【００３３】
図１１を参照すると、関連する所見を決定する方法のフローチャート図３００が示される。ステップ３０２において、臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書が、データベースに格納される。ステップ３０４において、臨床データを検出するため、臨床文書が処理される。ステップ３０６において、臨床コンテキスト情報が、臨床データから生成される。ステップ３０８において、推奨された注釈のリストが、臨床コンテキスト情報に基づき生成される。ステップ３１０において、ユーザインタフェースが、選択可能な推奨された注釈のリストを表示する。
【００３４】
本書で使用されるメモリは、非一時的なコンピュータ可読媒体；磁気ディスク又は他の磁気ストレージ媒体；光学ディスク又は他の光学ストレージ媒体；ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）又は他の電子メモリデバイス又はチップ又は動作可能に相互接続されるチップのセット；格納された命令がインターネット／イントラネット又はローカルエリアネットワークを介して取得されることができるインターネット／イントラネットサーバ；等の１つ又は複数を含む。更に、本書において使用されるプロセッサは、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯スマートフォン、携帯型腕時計、コンピューティンググラス及び類似する体着用の、埋め込まれた又は、搬送される携帯型のギアの１つ又は複数を含み、ユーザ入力デバイスは、マウス、キーボード、タッチスクリーンディスプレイ、１つ又は複数のボタン、１つ又は複数のスイッチ、１つ又は複数のトグル等の１つ又は複数を含み、表示デバイスは、液晶ディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、投影ディスプレイ、タッチスクリーンディスプレイなどの１つ又は複数を含む。
【００３５】
本発明が、好ましい実施形態を参照して説明されてきた。上記の詳細な説明を読み及び理解すると、第三者は、修正及び変更を思いつくことができる。それらの修正及び変更が添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内にある限り、本発明は、すべての斯かる修正及び変更を含むものとして構築されることが意図される。
【図１】
0006749835.tif 000002
【図２】
0006749835.tif 000003
【図３】
0006749835.tif 000004
【図４】
0006749835.tif 000005
【図５】
0006749835.tif 000006
【図６】
0006749835.tif 000007
【図７】
0006749835.tif 000008
【図８】
0006749835.tif 000009
【図９】
0006749835.tif 000010
【図１０】
0006749835.tif 000011
【図１１】
0006749835.tif 000012