(57)【要約】  本願発明は、意思決定支援システム（ＤＳＳ）のための標本化に基づくロバスト推定に関する。本発明は、少なくとも１つのベイジアンネットワーク（ＢＮ）を含むＤＳＳを動作させる方法に関する。本発明は、ＤＳＳに関する。本発明は、ＤＳＳを実装する計算機プログラムに関する。ＤＳＳは少なくとも１つのＢＮを含む。ＢＮは複数のノードを含む。各ノードは、事前確率を表現するパラメーターに関連する。パラメーターの少なくとも部分集合は、値範囲を格納する。推定対象の確率の集合を、パラメーターに基づいて計算する。
2010512562.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
意思決定支援システムを動作させる方法、ここで前記システムは、少なくとも１つのベイジアンネットワークを含み、前記少なくとも１つのベイジアンネットワークは、複数のノードを含み、前記複数のノードの各々は、事前確率を表現するパラメーターと関連し、前記パラメーターの少なくとも部分集合は、値範囲を格納し、かつ、推定対象の確率の集合は、前記パラメーターに基づいて計算される。
【請求項２】
前記値範囲の各々は、対応する前記パラメーターに関連する不確かさを表現する、請求項１による方法。
【請求項３】
前記値範囲の各々は、最小値及び最大値に関して格納される、請求項２による方法。
【請求項４】
前記値範囲の各々は、前記最小値と前記最大値との間の範囲に収まるデフォールト値を更に含む、請求項３による方法。
【請求項５】
前記値範囲の各々は、デフォールト値及び前記デフォールト値からの偏差に関して格納される、請求項２による方法。
【請求項６】
前記デフォールト値からの前記偏差は、正の偏差及び負の偏差に関して表現される、請求項５による方法。
【請求項７】
前記値範囲における前記確率の分布は、一様又は非一様である、請求項２による方法。
【請求項８】
推定対象の確率の前記集合の前記計算は、推定対象の前記確率の不確かさを表現するための１つ以上の値を計算することを含む、請求項１による方法。
【請求項９】
推定対象の確率の前記集合の前記不確かさは、前記ベイジアンネットワークの全てのパラメーターを値の少なくとも第１の集合に設定すること、及び、推定対象の少なくとも第１の確率を計算すること、並びに、前記ベイジアンネットワークの全てのパラメーターを値の少なくとも第２の集合に設定すること、及び、推定対象の少なくとも第２の確率を計算すること、によって得られ、ここで値の前記第１の集合及び少なくとも第２の集合は、前記パラメーターの前記値範囲の内側にある、請求項８による方法。
【請求項１０】
少なくとも値の前記第１の集合及び値の前記第２の集合のうち、少なくとも１つの集合は、前記パラメーターの前記値範囲の内部で、ランダムな値に設定される又は探索算法によって選ばれた値に設定される、請求項９による方法。
【請求項１１】
時間の既定の期間が定められ、かつ、推定対象の前記確率の前記不確かさは、時間の前記既定の期間に評価され得る限りの個数の、パラメーター値の集合から決定される、請求項８による方法。
【請求項１２】
処理装置；
実行可能な命令を内部に格納して有する記憶装置；及び
前記記憶装置に格納される少なくとも１つのベイジアンネットワーク、ここで、前記少なくとも１つのベイジアンネットワークは、複数のノードを含み、前記複数のノードの各々は、事前確率を表現するパラメーターと関連し、前記パラメーターの少なくとも部分集合は、値範囲を格納する；
を含む意思決定支援システム、ここで、前記処理装置は、命令に応じて、前記パラメーターに基づいて、推定対象の確率の集合を計算する。
【請求項１３】
処理装置に請求項１の前記方法を実行させるように構成される、計算機プログラム。
【請求項１４】
請求項１２による、前記意思決定支援システム；及び
利用者に推定対象の確率の前記集合を表示するために、前記意思決定支援システムに接続して動作する、表示装置；
を含む、医療ワークステーション。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、少なくとも１つのベイジアンネットワークを含む意思決定支援システムを動作させる方法に関する。更に、本発明は、意思決定支援システム及び計算機プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
意思決定支援システム（ＤＳＳ）という情報処理システムのクラスは、人間が複雑な問題を解く際の意思決定を支援することを目的とする。ＤＳＳは多くの分野で使われている。例えば、医療診断、集積回路の設計、営業、金融などの分野である。
【０００３】
ベイジアンネットワーク（ＢＮ）は、ＤＳＳの下位クラスである。ＢＮを適用できるのは、問題を、因果関係の集合として、記述できる場合である。この因果関係においては、事象は、ある確率をもって、結果を生じる。より詳しくは、ＢＮは、問題集合を構成するランダムな変数の同時確率分布（ＪＰＤ）関数の、実行可能な画像表現である。ＢＮは、問題を特徴付ける諸事象の間の、確率的関係を表現する。各事象、即ち各変数は、可能な状態の、相互に排他的かつ網羅的な集合の、１つの要素を表現できる。ＢＮを、非循環有向グラフで表現できる。このグラフは、ノードを含み、各ノードは、事象又は変数を表現する。
【０００４】
ＢＮは、不確かな状況下で意思決定を行うためのパラダイムである。ＢＮは、問題を、不確かな又はランダムな変数の間の、確率的関係としてモデル化する。この変数が、この問題を特徴付ける事象を表現する。ある事象は、別の事象を、ある（条件付きの）確率でもって生じうる。これらのパラメーターは、通常、固定され、厳密に定義されている。しかし、現実には、これらのパラメーターは、典型的には、何らかの精確度（即ち、不精確度の逆）の幅の間で知られているだけなのである。これにより、「２階の不確かさ」が生じる。即ち、不確かな諸変数の間の関係を記述するパラメーターについての、不確かさである。
【０００５】
ＢＮが推薦する結果をどれだけ信頼できるかは、各ノードに割り当てるパラメーターが、どれだけうまく現実に合っているかによる。これらのパラメーターを高い精度で決めることは、しばしば難しい。従って、各パラメーターには、本質的な不確かさがあることになる。推定に含まれる全てのパラメーターの不確かさは、結果の確率（推定対象の事後確率）に伝播する。これにより、利用者又は出力の確率を使ういかなるシステム若しくは下位システムにも、ＢＮが提供する数値についての不確かさが生じる。推定対象の確率についてのこのような不確かさを定めることを、ロバスト推定と呼ぶ。
【０００６】
特許文献１は、データベースを含むシステムにおけるエンティティ情報を写像しかつ識別するための方法を開示している。このシステムは、クライアントエンティティの属性を、システムのデータベースに格納されているシステムエンティティの各々と比べる。この比べた結果に基づいて、クライアントエンティティと、システムに格納されているエンティティの各々との間の適切度の得点を計算する。この計算を行うために、マルチメンバーシップベイズ関数（ＭＭＢＦ）を使う。ＭＭＢＦは、この得点への、正、負、及び中立の寄与を使う。この寄与は、先の比べる工程の結果に基づく。得点を計算したら、既定の閾値に基づいて、３つの信頼度の区域に得点を区分する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】US2005/0038671
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本願発明の発明者は、ＢＮにおいて不確かさを扱う、進歩した手段があれば有利だと考える。
【０００９】
従って、本発明は、好適には、単独で又はいかなる組み合わせにおいても、従来技術の１つ以上の弱点を、克服し、解決し、又は取り除くことを、課題とする。とりわけ、本願発明の課題と見なしてよいのは、簡単かつ効率的な方法で、ＢＮのパラメーターにおける不確かさを扱う方法を、提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この課題及びいくつかの他の課題を解決するために、本発明の第１の観点では、意思決定支援システムを動作させる方法を提供する。この意思決定支援システムは次を含む：
少なくとも１つのＢＮ、この少なくとも１つのＢＮは、複数のノードを含み、各ノードは、事前確率を表現するパラメーターと関連する；
ここでパラメーターの少なくとも部分集合は、値範囲を格納し、かつ、推定対象の確率の集合は、パラメーターに基づいて計算される。
【００１１】
推定対象の確率における不確かさの上限及び下限を、あるクラスの不確かさの分布については、数学的に計算できる。しかし、これらの計算できるクラスは、推定対象にあてはまるとは限らないし、この計算は、現実的には不可能なものであるかもしれない。
【００１２】
本願開示が記載するのは、ロバスト推定のための有利な問題解決である。この問題解決は、単純で、常に収束し、かつ、使える又は実装できる用途が広い。従って、この問題解決を、ほとんどの標準的なＢＮの推定エンジンと共に使える。本願発明の方法を、標準的な推定の算法を使って実装してもよい。これにより、問題解決が提供される。この問題解決により、意思決定する利用者又はシステム若しくは下位システムは、推定対象の確率の不確かさを考慮に入れることができる。それにより、より情報を与えられた意思決定ができ、より適切な行動を行える。
【００１３】
有利な実施形態においては、値範囲が、パラメーターの少なくとも部分集合の要素の各々について、格納される。値の各々の範囲は、対応するパラメーターの不確かさを表現する。
【００１４】
有利な実施形態においては、推定対象の確率の各々の不確かさを、パラメーター値の複数の集合についての推定対象の確率を計算することによって決定する。複数の集合とは、例えば、少なくとも、値の第１の集合及び値の第２の集合である。そして、これら複数の集合に渡って、推定対象の確率の各々を決定する。この方法を、標本化に基づくロバスト推定と呼ぶ。ここで、各標本は、パラメーター値の複数の集合の１つである。各標本の各パラメーターの値を、ランダムに選んでもよいし、探索算法によって選んでもよい。
【００１５】
本発明の別の観点では、次を含む意思決定支援システムを提供する：
処理装置；
実行可能な命令を内部に格納して有する記憶装置；
記憶装置に格納される少なくとも１つのＢＮ、この少なくとも１つのＢＮは、複数のノードを含み、各ノードは、事前確率を表現するパラメーターと関連する；ここでパラメーターの少なくとも部分集合は、値範囲を格納する；
ここで処理装置は、命令に応じて、パラメーターに基づいて、推定対象の確率の集合を計算する。
【００１６】
命令は、利用者の命令でもよく、及び／又は、計算機システムに格納されている実行可能な命令として格納されている命令でもよい。
【００１７】
本発明の更に別の観点によれば、計算機プログラムを提供する。この計算機プログラムは、処理装置に、本発明の第１の観点の方法を実行させるように、構成される。
【００１８】
本発明のこの観点が、とりわけ（しかし排他的にではなく）有利なのは、次の点である。即ち、本願発明を、計算機プログラムとして実装してもよい。この計算機プログラムにより、計算機システムは、本発明の第１の観点の操作を実行できる。従って、ＤＳＳを制御する計算機システムに、計算機プログラムを導入することにより、本願発明による動作を行うように、ＤＳＳを変えてもよいということが考えられる。このような計算機プログラムを、いかなる種類の計算機可読媒体によって提供してもよい。計算機可読媒体の例は、磁気的な媒体又は光学的な媒体である。又は、このような計算機プログラムを、インターネットのような計算機ネットワークを通して提供してもよい。
【００１９】
本発明の更にまた別の観点によれば、医療ワークステーションを提供する。この医療ワークステーションは次を含む：
本発明によるＤＳＳ；及び
利用者に推定対象の確率の集合を表示するために、ＤＳＳに接続して動作する、表示装置。
【００２０】
本発明のこの観点により、ＤＳＳを医療環境で使えるようになる。このような医療環境では、利用者は、例えば、放射線科医である。放射線科医である利用者は、患者から観察される症候の集合に、ＤＳＳを適用してもよい。ＤＳＳは、すると、確率の集合を、観察された症候の可能な原因の表示として、導出してもよい。これにより、放射線科医は、診断を行えるようになる。
【００２１】
一般に、本発明の様々な観点を、本発明の範囲の内部で、いかなる可能な方法においても、組み合わせてもよく、結合してもよい。本発明の、これらの観点及び他の観点、特徴、並びに／又は利点は、以下に記述する実施形態を参照することにより、理解され説明される。本発明の実施形態の記載は、例示のみを目的とする。本発明の実施形態の記載は、添付の図面を参照する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１Ａ】本願発明の実施形態によるＢＮを示す。
【図１Ｂ】本願発明の実施形態によるＢＮを示す。
【図２】本願発明によるＢＮの部分を図式的に示す。
【図３】本願発明の実装の流れ図を示す。
【図４】ＤＳＳの実装を図式的に示す。
【図５】ある使用状況における本発明によるＤＳＳの特定の実装の概略を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
図１Ａは、本願発明の実施形態によるＢＮを示す。ＢＮ１は、複数のノード２を含む。ノード２は、関連する確率パラメーター４を備える。ノードとノードは、有向アーク３で相互に接続される。１つのノードから別のノードへのアークは、前者のノードが表現する事象が、後者のノードが表現する事象を、関連する条件付き確率（ＣＰ）でもって、引き起こせることを、意味してもよい。ＣＰは、後者のノードのパラメーターとして格納される。２つのノードの間にアークが無い場合は、その２つのノードが統計的に独立していることを示す。各ノードは、ゼロ個以上の親ノード及び／又はゼロ個以上の子ノードを持てる。
【００２４】
図に示す実施形態では、全てのノードは、３つのパラメーター５を格納している。各パラメーターは、値範囲６として格納される。理解すべきは、パラメーターの少なくとも部分集合のみが、値範囲を、格納してもよいということである。従って、ノードのある部分は、値範囲として、パラメーターの１部を格納してもよく、パラメーターを格納しなくともよく、又は、全てのパラメーターを格納してもよい。
【００２５】
図１Ｂは、本願発明によるＢＮの別の実施形態を示す。このネットワークは、喫煙、癌、及び高血圧の間の統計的な関係をモデル化している。このネットワークを、医療環境における医療ワークステーションで使ってもよい。ノード１０は、喫煙に関係するパラメーターに関する。ノード１１は、癌に関係するパラメーターに関する。ノード１２は、高血圧に関係するパラメーターに関する。
【００２６】
ノード１０は、２つのパラメーターを格納する。この２つのパラメーターの各々は、値範囲として格納される。値範囲は、不確かさを示す。即ち、そのパラメーターの確率を示す。
【００２７】
P(Smoking＝Yes)＝[0.09;0.11]は、喫煙がYesである不確かさを示す。
【００２８】
P(Smoking＝No)＝[0.89;0.91]は、喫煙がNoである不確かさを示す。
【００２９】
ノード１１は、４つのパラメーターを格納する。この４つのパラメーターの各々は、値範囲として格納される。即ち、次の通りである。
【００３０】
P(Cancer＝Yes|Smoking＝Yes)＝[0.59;0.61]
P(Cancer＝No|Smoking＝Yes)＝[0.39;0.41]
P(Cancer＝Yes|Smoking＝No)＝[0.19;0.21]
P(Cancer＝No|Smoking＝No)＝[0.79;0.81]
ノード１２は、４つのパラメーターを格納する。この４つのパラメーターの各々は、値範囲として格納される。即ち、次の通りである。
【００３１】
P(Bp＝High|Smoking＝Yes)＝[0.69;0.71]
P(Bp＝Low|Smoking＝Yes)＝[0.29;0.31]
P(Bp＝High|Smoking＝No)＝[0.39;0.41]
P(Bp＝Low|Smoking＝No)＝[0.59;0.61]
この例では、各パラメーターは、0.02の値範囲を格納する。しかし、理解する必要があるのは、各パラメーターは、特定の範囲を格納してもよいということである。従って、異なるパラメーターは、異なる範囲を格納してもよい。また、理解する必要があるのは、全てのノードが必ずしもパラメーターの範囲を格納する必要は無いということである。
【００３２】
従来技術のＢＮでは、例えば、ノード１０は、２つのパラメーターを格納し、この２つのパラメーターの各々は、単一の値として格納されていた。例えば次の通りである。
【００３３】
P(Smoking＝Yes)＝0.1
P(Smoking＝No)＝0.9
従来技術のＢＮでは、ノード１１とノード１２についても同様であった。
【００３４】
理解されるのは次のことである。即ち、各々の値範囲の中から選ばれたパラメーターの如何なるインスタンスも、次のようである。即ち、その確率P(Xi＝xi1...xik|PAij)のパラメーターは、常に、ゼロより大きく、かつ、１より小さく、かつ、合計すると厳密に１に等しい。ここで変数Xiはk個の状態を持ち、PAijは、ノードXiの親の状態の全ての可能な組み合わせのj番目を意味する。PAijが空になるのは、Xに親が無い場合である。
【００３５】
ノードが何らかの状態にあることが観察されると、それぞれの状態にある全ての他のノードの確率を、その観察結果によって、ＢＮから計算できる。この計算を、推定と呼ぶ。この推定によって、諸観察の所与の集合の最も可能性の高い原因を見つけることができる。この諸観察が共に観察結果を構成する。逆に、目的状態にある目的ノードについての確かさを最も上げるために、どの観察を推奨するかを計算できる。この２つの操作が、ＢＮに基づく診断の基礎である。
【００３６】
従来技術のＢＮは、各パラメーターについて、単一の値のみを格納していた。従って、従来技術のＢＮでは、所与の状態にある変数X(1),...,X(n)の同時確率は、次の積として与えられた。即ち、i＝1からnについて、P[X(i)|parents(X(i))]、ここでP[X(i)|parents(X(i))]は、ベイズの定理から決定される。各ノードのパラメーターは、最良の推定値である。この推定値は、ネットワークの設計者がそれらの真の値から得たものである。
【００３７】
他方、本願発明においては、値範囲を、パラメーターの少なくとも部分集合について格納する。各値範囲はパラメーターの不確かさを示す。推定対象の確率は、不確かさの範囲の中から選ばれたパラメーターの値について、計算される。
【００３８】
ある実施形態では、確率パラメーターの範囲を、最小パラメーター値であるPi,min及び最大パラメーター値であるPi,maxに関して格納する。
【００３９】
別の実施形態では、パラメーター範囲の集合は、デフォールトパラメーター値であるPi,defを格納することを、更に含む。デフォールト値は真のパラメーター値の最良の推定である。
【００４０】
更に別の実施形態では、各パラメーターの値範囲を、デフォールトパラメーター値であるPi,def及びデフォールト値からの偏差であるΔPiに関して格納する。この実施形態では、Piの範囲は、Pi,def-ΔPiから、Pi,def+ΔPiまでとなる。
【００４１】
更に別の実施形態では、各パラメーターの値範囲を、正の偏差であるΔPi,pos及び負の偏差であるΔPi,negによって表現する。この実施形態では、Piの範囲は、Pi,def-ΔPi,negから、Pi,def+ΔPi,posまでとなる。
【００４２】
最後の２つの実施形態では、偏差を、ネットワーク全体について、相対的な偏差（例えば５％又は＋５％及び−１０％）として割り当ててもよく、デフォールト値からの絶対的な偏差（例えば０．０１、又は＋０．０１及び−０．０２）として割り当ててもよい。これらの偏差を利用者が定義してもよい。これにより、利用者は不確かさを様々に仮定して実験できる。
【００４３】
更に、前述の実施形態を組み合わせることも可能である。
【００４４】
各範囲の値の個数は、無限（即ち連続する区間）であってもよいし、有限（即ち離散的な指定した値のみ）であってもよい。後者の場合は、パラメーター値の有限の個数の組み合わせが存在する。更に、示された最小値と示された最大値の間の値範囲に渡る確率分布は、一様でもよく、非一様でもよい。非一様な分布としては、デフォールト値中心とするガウス分布を、例えば使うことができる。非対称な非一様な分布を使うことも考えられる。前述の様々なパラメーターを、ネットワークの設計時に決める必要がある。
【００４５】
一般的に、パラメーターは、次のようなパラメーターを含んでもよい：確率値（例えば最大値、最小値、デフォールト値）；範囲の大きさ又は幅を示す値；デフォールト値からの偏差；範囲における区間の数；等。事前確率パラメーターの特定の集合は、本発明の特定の実施形態に依存する。
【００４６】
図２は、本願発明によるＢＮの１部分を図式的に示す。図２には２つのノード２１と２２がある。２つのノード２１と２２は、意思決定過程に関わっている。２つのノード２１と２２の各々は、パラメーター２００と２１０をそれぞれ備える。ここで、値範囲を次のように数の分布として示す：デフォールト値２０１；最小値２０２；及び最大値２０３。パラメーターの集合の格納されている値は、最大値、最小値、及びデフォールト値であってもよい。このシステムは、これらの値から実装されて、本願の例の値を生成してもよい。
【００４７】
図３は、本願発明の実施形態の流れ図を示す。実施形態においては、推定対象の確率の集合を、次のようにして得てもよい：ＢＮの全てのパラメーターを値の少なくとも第１の集合に設定する；及び、少なくとも第１の集合を推定対象の確率について計算する；並びに、ＢＮの全てのパラメーターを値の少なくとも第２の集合に設定する；及び、少なくとも第２の集合を推定対象の確率について計算する。ここでパラメーター値の第１の集合及び少なくとも第２の集合は、対応する値範囲の内側にある。パラメーター値の少なくとも２つの集合のうちの少なくとも１つの集合は、値範囲の内部でランダムな値に設定されてもよい。
【００４８】
特定の実施形態を次の諸工程によって実装してもよい。まず、工程３０で、推定対象の確率を決定する。そして、パラメーター値の最初の集合を選ぶ。推定対象の確率の値を、次に、ベイズの定理に基づく通常の推定によって、次のいくつかの工程で計算する。
【００４９】
３１に示す下位工程１では、推定対象の確率を、全てのPiをそれらの最小値に設定することから計算する。このことを、図２の参照番号２０４で示す経路によって示す。
【００５０】
３２に示す下位工程２では、推定対象の確率を、全てのPiをそれらの最大値に設定することから計算する。このことを、図２の参照番号２０５で示す経路によって示す。
【００５１】
３３に示す下位工程３では、推定対象の確率を、全てのPiをそれらの最小値と最大値の間のランダムな値に設定することから計算する。このことを、図２の参照番号２０６で示す経路によって示す。
【００５２】
３４に示す通り、下位工程３を、N-2回繰り返す。これにより、事前確率のランダムな値による、合計でN個の推定ができる。即ち、ランダムなパラメーターによるN-2個の推定に加えて、既定のパラメーターである最小値と最大値による推定である。Nの値は、できる限り大きいのが望ましい。但し、許容できる応答時間を守る必要もある。Nの値を、適応的に変えてもよい。即ち、システムは、パラメーターのランダム化した値による推定を、既定の時間（例えば１秒）が過ぎるまで繰り返すという意味である。これにより、推定対象の確率における不確かさを、既定の時間で評価できるパラメーター値の集合の個数から、決定できる。この既定の時間は、利用者の設定と、システムの計算速度の組み合わせに基づいてもよい。
【００５３】
経路２０４〜２０６に示す計算の各々は、推定対象の確率を提供する。これにより、推定対象の確率の集合を形成する。３５に示す最後の工程では、前述の手続きで得た最大値と最小値を印付ける。これにより、推定対象の確率の集合を提供する。この推定対象の確率の集合は、所与の事象についての推定対象の確率の不確かさを表現している。
【００５４】
理解する必要があるのは次である。即ち、全ての実施形態が、前述の工程の全てを含む必要は無い。更に、他の工程又は代わりの工程を使ってもよい。工程を追加してもよい。
【００５５】
３５に示す最後の工程を使ってもよいのは、３１に示す下位工程１及び３２に示す下位工程２が、それぞれ最小及び最大の事後確率を生成するとは限らないからである。ある実施形態では、３１に示す下位工程１及び／又は３２に示す下位工程２は、任意選択で省いてもよい。別の実施形態では、３３に示す下位工程３及び３５に示す最後の工程を、任意選択で省いてもよい。別の実施形態では、別の工程を加えてもよい。加えてもよい代わりの工程の例としては次がある。即ち、Pi<0.5を最小値にしてもよく、Pi>0.5を最大値にしてもよい。これは逆でもよい。
【００５６】
しかし、ランダム化を使うので、推定対象の事後確率の絶対的な最小値と最大値が得られることになるという保証は無い。推測される不確かさは、次によって改善できる可能性があり得る。即ち、各Piを、許される範囲の内側で、ランダムな値に設定するのではなく、ランダムに、最小値及び最大値に設定することである。更に、感度集合に含まれるノードのみの事前確率の値を変えられるのは、それによって、決められた時間のうちに、より大きなNの値を得ることができる場合である。また、推定対象の各確率の不確かさの最大値を求めるために、探索算法を使うこともできる。
【００５７】
図４は、ＤＳＳ４０の実装を図式的に示す。このシステムは、処理装置４１を含む。処理装置４１は、記憶装置４２に接続する。記憶装置４２は、実行可能命令４３を内部に含んで有する。記憶装置４２は、本願発明による少なくとも１つのＢＮ４４を格納する。処理装置４１は、入力４５に反応して、パラメーターの集合に基づいて、推定対象の確率の集合４６を計算するように命令される。入力４５は、利用者が入力するのでもよいし、他のシステムからの入力でもよい。他のシステムとは、例えば汎用の又は専用の計算システムである。このＤＳＳ４０は、出力４７を生成する。この出力の生成は、推定対象の確率の集合４６に基づく。このＤＳＳ４０は、出力４７の代わりに、推定対象の確率の集合４６それ自体を出力してもよい。出力を利用者に提示してもよい。
【００５８】
ある実施形態では、計算した推定対象の確率の集合４６を、４８に示すように処理装置４１に入力し、更に処理してもよい。この更なる処理は、適切な提示のために、出力４７を準備することを含んでもよい。この更なる処理は、また、計算した推定対象の確率の集合４６が、ＤＳＳ４０の更なる振る舞いに影響を及ぼすのが望ましいか否かを計算することを含んでもよい。例えば、計算した推定対象の確率の集合４６を確認することを、次のように行ってもよい。即ち、その確認によって、計算した不確かさの大きな値を利用者にそのまま提示するのではなく、代わりに、利用者に、「推薦できるものはありません」のようなメッセージを表示する。
【００５９】
図５は、ある使用状況における、本発明によるＤＳＳの特定の実装の概略を示す。このＤＳＳは、医療診断又は他の医学に関する意思決定を支援するためのシステムでもよい。利用者に、利用者インターフェースを提示してもよい。利用者インターフェースにより、利用者は、所見の集合を入力する。所見とは、例えば、試験の結果である。試験の結果とは、例えば、血液の標本、医療画像、等である。このシステムは、典型的には、特注のシステムである。即ち、固有の利用者インターフェースを提供する。この固有の利用者インターフェースにより、所見をＢＮに入力する。このＢＮは固有の種類の所見を扱うように適応している。このＤＳＳは、本願発明によって、推定対象の確率の集合を計算する。これにより、利用者又はＤＳＳが、入力された所見の集合について、最もありうる原因又は諸原因を識別することを助ける。
【００６０】
本願発明によれば、利用者に提示する推定した確率は、単一の値ではなく、推定対象の確率の各々についての複数の値である。これにより、利用者に、推定対象の確率の不確かさをも伝える。
【００６１】
結果を、例えば、P(A＝a|obs)のように示す。即ち、所与の所見の集合(obs)について、A＝aである確率を、非排他的なリストとして、利用者に次のように示してもよい：
範囲５２、例えば、P(A＝a|obs)＝0.89...0.95、これをデフォールト値（例えば0.91）と共に示してもよい；
デフォールト値及び分散５３、例えば、P(A＝a|obs)＝0.91+/-0.03；
最小値と最大値の間の事後確率分布の画像表示５４；及び
５２〜５４の、又は他のものの組み合わせ５５。
【００６２】
一般に、推定対象の確率の集合は、次を含んでもよい：最大値；最小値；デフォールト値；範囲の幅を示す値；デフォールト値からの偏差；範囲における区間の数；等。推定対象の確率の特定の集合は、本発明の特定の実施形態に依存する。
【００６３】
値の小さな幅が得られた場合には、利用者は、確信をもって、システムが提示する確率（の範囲）に基づいて、意思決定を行える。同様に、値の大きな幅が得られた場合には、利用者は、推定結果の確率は、かなり不確かであると判る。従って、この場合、利用者は、意思決定を行うにあたって、システムに依存するのは望ましくない。
【００６４】
実装の実施形態を記載した。しかし、本発明を、いかなる適切な形態でも実装できる。形態の例は次を含む：ハードウェア；ソフトウェア；ファームウェア；又はこれらの任意の組み合わせ。とりわけ、本発明又は本発明のいくつかの特徴を、計算機ソフトウェアとして実装できる。この計算機ソフトウェアは、１つ以上のデータ処理装置及び／又はデジタル信号処理装置で実行される。本発明の実施形態の要素及び部品を、物理的、機能的、及び論理的に、いかなる適切な方法でも、実装してもよい。実際、本発明の実施形態の機能を、単一の部によって、複数の部によって、又は、他の機能部の部分として、実装してもよい。同様に、本発明を、単一の部によって実装してもよく、又は、異なる複数の部及び異なる複数の処理装置に分散して物理的及び機能的に実装してもよい。
【００６５】
本願発明を特定の実施形態に関して記述した。しかし、本願発明を、本明細書に記載の特定の形態に限定する意図は無い。本願発明の範囲を限定するのは、添付の特許請求の範囲のみである。特許請求の範囲において、「含む」という表現は、他の要素又は他の工程の存在を排除しない。加えて、個々の機能が異なる請求項に含まれてもよいが、これらの機能を有利に組み合わせることができてもよい。個々の機能が異なる請求項に含まれることは、機能の組み合わせが可能ではないということを含意しない。及び／又は、個々の機能が異なる請求項に含まれることは、機能の組み合わせが有利ではないということを含意しない。加えて、単数の参照は複数を排除しない。従って、「１つの」「ある」「第１」「第２」等の表現は、複数を排除しない。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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