(57)【要約】  医療情報ナビゲーションエンジンは、少なくとも１つの電子健康記録システムと連携して有用である。エンジンは、電子健康記録からの臨床データから、識別情報を切り離す。臨床データは、離散データおよびテキストデータを有する臨床ナラティブを含む。識別情報を記憶する。さらに、識別情報は、臨床データ中のトークンと関連付けられる。次いで、臨床データにインデックス付けすることができる。次いで、臨床データ中の離散データおよびテキストデータを検索することができる。検索は、離散データおよびテキストデータから少なくとも１つの関連イベントを抽出することを含む。次に、トークンを使用して、臨床データと識別情報とを再統合することができる。次いで、検索された離散データおよびテキストデータと関連付けられたイベントをエクスポートすることができる。本システムは、また、臨床データを検索し、閲覧するために、臨床医を含むユーザに検証ツールを提供することができる。エクスポートされたイベントは、患者の処置を変更するために使用することができる。【選択図】図１
2015533437.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療情報ナビゲーションエンジンにおいて、少なくとも１つの電子健康記録システムと連携して有用な品質最適化のための方法であって、前記方法が、
少なくとも１つの電子健康記録システムからの臨床データから、識別情報を切り離す工程であって、前記臨床データが、離散データおよびテキストデータを有する臨床ナラティブを含む、切り離す工程と、
前記識別情報を記憶する工程であって、前記識別情報が、前記臨床データ中のトークンと関連付けられる、記憶する工程と、
前記臨床データにインデックス付けする工程と、
前記離散データおよび前記テキストデータを検索する工程であって、前記検索することが、前記離散データおよび前記テキストデータから少なくとも１つの関連イベントを抽出することを含む、検索する工程と、
前記トークンを使用して、前記臨床データを前記識別情報と再統合する工程と
を含む、品質最適化のための方法。
【請求項２】
臨床医を含むユーザに、臨床データを検索し、閲覧するために、検証ツールを提供する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記検索された離散データおよびテキストデータと関連付けられた前記少なくとも１つの関連イベントをエクスポートする工程、
前記エクスポートされた少なくとも１つの関連イベントに応答して、患者の処置を変更する工程、
特定の患者の前記臨床データ中の情報にメタタグ付けする工程、および
前記特定の患者の前記臨床データに追加情報を加える工程のうちの少なくとも１つをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの関連イベントが、関連品質測定、状態または生体測定値のような前記患者に関する概念およびファクト、あるいは外科的手技のような前記患者に対して実行された臨床サービスに関する、または臨床品質もしくは性能測度または疾病管理コホートの適格性の計算のために使用される前記離散データおよび前記テキストデータからのファクトのうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
電子健康記録システムを含む少なくとも１つのデータソースからの課金データを集める工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
臨床データからの前記デカップリングされた識別情報が、団体ごと患者ごとに暗号化される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
品質または性能測度に対する適格性あるいは品質または性能測度との適合性のいずれかを計算することを目的として、関連する離散データおよびテキストデータと、ならびに前記臨床ナラティブから検索され、抽出されたファクトとのうちの少なくとも１つに、少なくとも１つの専門用語コードを適用する工程をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
ファクトが検索され、抽出されるソース臨床データを閲覧し、抽出結果の精度に関するフィードバックを提供するために、ケアプロバイダー、プログラマ、およびケアマネージャを含むユーザに検証ツールを提供する工程をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
患者疾病、患者状態、患者リスク層別化、患者ケア品質測度の適合性、および患者の使用可能なケア格差のうちの少なくとも１つを含む表示を提供する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記患者リスク層別化が、前記複数の患者のうちの少なくとも１人と関連付けられた共存症を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
非構造化臨床データから検索される少なくとも１つの患者状態と関連付けられた少なくとも１回の符号化機会を識別する工程をさらに含み、前記少なくとも１つの患者状態が、患者の請求のうちの１つとはまだ関連付けられていない、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの患者状態と関連付けられた少なくとも１つの最適化されたターゲット課金コードを提示する工程をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
患者のコホートのために、複数の電子健康記録の前記臨床データから前記識別情報を切り離す工程と、前記コホートのために、単一の暗号化スキームを使用して前記識別情報を暗号化する工程とをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記コホートが、人口統計層、遺伝子型および表現型のうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
少なくとも１つの電子健康記録システムと連携して有用な医療情報ナビゲーションエンジンであって、前記医療情報ナビゲーションエンジンが、
少なくとも１つの電子健康記録システムからの臨床データから、識別情報を切り離すように構成されたプロセッサであって、前記臨床データが、離散データおよびテキストデータを有する臨床ナラティブを含む、プロセッサと、
前記識別情報を記憶するように構成されたデータベースであって、前記識別情報が、前記臨床データ中のトークンと関連付けられる、データベースと、
前記臨床データにインデックス付けするように構成されたインデクサと
を備え、
前記プロセッサが、前記離散データおよび前記テキストデータを検索するようにさらに構成され、前記検索することが、前記離散データおよび前記テキストデータから少なくとも１つの関連イベントを抽出することを含み、
前記プロセッサが、前記トークンを使用して、前記臨床データを前記識別情報と再統合するようにさらに構成される、
医療情報ナビゲーションエンジン。
【請求項１６】
臨床データを検索し、閲覧するために、臨床医を含むユーザに検証ツールを提供するように構成された検証ソフトをさらに備える、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記少なくとも１つの関連イベントが、関連品質測度、状態または生体測定値のような前記患者に関する概念およびファクト、あるいは、外科的手技のような前記患者に対して実行された臨床サービスに関する、または臨床品質もしくは性能測度または疾病管理コホートの適格性の計算のために使用される前記離散データおよび前記テキストデータからのファクトのうちの少なくとも１つを備える、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記集計装置が、電子健康記録システムを含む少なくとも１つのデータソースからの課金データを集めるようにさらに構成される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
品質または性能測度に対する適格性あるいは品質または性能測度との適合性のいずれかを計算することを目的として、関連する離散データおよびテキストデータと、ならびに前記臨床ナラティブから検索され、抽出されたファクトとのうちの少なくとも１つに、少なくとも１つの専門用語コードを適用するように構成されたマッパーをさらに備える、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
ファクトが検索され、抽出されるソース臨床データを閲覧し、抽出結果の精度に関するフィードバックを提供するために、ケアプロバイダー、プログラマ、およびケアマネージャを含むユーザに検証ツールを提供するように構成された検証ソフトをさらに備える、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
患者疾病、患者状態、患者リスク層別化、患者ケア品質測度の適合性、および患者の使用可能なケア格差のうちの少なくとも１つを含む表示を提供するように構成されたビジュアライザをさらに備える、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２２】
前記患者リスク層別化が、前記複数の患者の少なくとも１人と関連付けられた共通の様式を含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
非構造化臨床データから検索される少なくとも１つの患者状態と関連付けられた少なくとも１回の符号化機会を識別することをさらに含み、前記少なくとも１つの患者状態が、患者の請求のうちの１つとはまだ関連付けられていない、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２４】
前記少なくとも１つの患者状態と関連付けられた少なくとも１つの最適化されたターゲット課金コードを提示するように構成された最適化装置をさらに備える、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記検索された離散データおよびテキストデータと関連付けられた前記関連イベントをエクスポートするように構成されたインターフェースをさらに備える、請求項１５に記載のシステム。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療情報解析のシステムおよび方法に関し、特に、医療情報の管理および統合に関する。
【背景技術】
【０００２】
ここ数十年間の他の分野における急速な技術革新にもかかわらず、患者医療記録、課金および多くの他の情報を含む医療情報の世界は、有用な統合、信頼性またはアクセス容易性をほとんど享受しておらず、医療専門家、病院、診療所、さらには保険会社に、医療情報の不信頼性、診断の不確実性、標準の欠如および多数の他の関係がある問題のような多くの問題を残したままである。
【０００３】
医療分野または関係分野の当業者に直面する課題のうちの１つは、情報源の数、各情報源からの大量の情報、および患者だけでなく当業者にとって有意義かつ有用になるような情報の統合である。明らかに、これは、医療費の増大の一因となり、おそらく、当分野が、医療専門家をさらに助け、かつ、より信頼性が高い患者の履歴を必要とする者およびそのような情報に対してさらに制御およびアクセスすることを必要とする者をさらに助けるための系統立った解決策に苦しむ主な原因である。
【０００４】
患者が長年にわたって様々な医療専門家にかかっている場合、勧告、意見、処方箋、診断を全般的に追跡するための方法は現在ない。これは、患者は言うまでもなく、特定の必須の判断を行う保険会社、患者の健康に直接影響を及ぼす決定を行う医師、ならびに、必須の情報の利益に同様に依拠するがその恩恵を受けない病院および他の医療機関の業務を妨げる。
【０００５】
さらに、現在の医療システムには、患者が長年にわたって様々な医療団体／医療専門家にかかっていること、および同じ患者を識別する様々な方法が考えられ得ることに起因して、患者のアイデンティティと関連付けられる問題があり、患者の記録およびアイデンティティが漏洩することも多いという点において患者と患者を処置する側の両方にとって多くの問題が生じる。
【０００６】
さらに、健康記録が漏洩するケースがあまりにも多いので、現在、患者の健康記録のプライバシーは確実には守られていない。それに加えて、医療情報へのアクセスの患者の制御権はほぼ存在しない。その上、現在、医療情報にセキュア（安全に）かつリモート（遠隔に）にアクセスすることはできない。
【０００７】
したがって、患者を含む医療分野における人々とって、有益で信頼性が高く、持ち運びのできるフレキシブルで効率的に使用可能な様式で、医療情報を管理するための方法および装置に対する切迫したニーズが存在することは明らかである。
【発明の概要】
【０００８】
本発明にしたがって上記を達成し、上述した先行技術における制限を克服し、本明細書を読み、理解すると明らかになる他の制限を克服ために、本発明は、医療情報を処理するための方法および対応する構造を開示する。
【０００９】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つの電子健康記録システムと連携して有用である医療情報ナビゲーションエンジンが提供される。本システムは、電子健康記録からの臨床データから、識別情報を切り離すことができる。臨床データは、離散データおよびテキストデータを有する臨床ナラティブ（臨床経過）を含む。識別情報は、暗号化された様式で別々に記憶される。さらに、識別情報は、臨床データ中のトークンと関連付けられる。
【００１０】
次いで、臨床データを集めることができる。次いで、臨床データ中の離散データおよびテキストデータをマイニング（検索）することができる。マイニングは、離散データおよびテキストデータから、少なくとも１つの関連品質測度を抽出することを含む。マイニングは、また、状態または生体測定値のような前記患者に関する概念およびファクト（事実）、あるいは外科的手技のような患者に対して実行された臨床サービスに関する、または臨床品質についての適格性もしくは性能測度の計算のために使用される前記離散データおよび前記テキストデータからのファクト（実体）を抽出することを含むことができる。
【００１１】
次に、適用例が必要とする場合には、トークンを使用して、臨床データと識別情報とを再統合することができる。適用例が特定の患者対集団にかかわる場合、再統合が採用され得る。さらに、特定の患者について、追加情報にメタタグ（共有タグ）付する必要があるとき、または、特定の患者に追加データを付加する必要があるとき、再統合が採用され得、その後、潜在的には、次の識別不能化（臨床データからの患者識別情報のデカップリング）ステップが続く。次いで、マイニングされた離散データおよびテキストデータと関連付けられた品質情報をエクスポートすることができる。本システムは、また、臨床データを検索し、閲覧するために、臨床医を含むユーザに検証ツールを提供することができる。エクスポートされた品質情報は、患者の処置を変える、または患者の適格性を変更するために使用することができる。
【００１２】
さらに、特定の適用例については、患者グループを再統合することが望ましいことがある。たとえば、人口統計層（たとえば、年齢、性別、人種）、遺伝子型（たとえば、病理のための遺伝標識）、または表現型（たとえば、医学的状態）が臨床試験とみなす患者のグループを識別すること。
【００１３】
本システムは、また、患者疾病、患者状態、患者リスク層別化、患者ケア品質測度の適合性、および／または患者の使用可能なケア格差を含むビュー（表示）を提供することができる。患者リスク層別化は、患者と関連付けられた共存症を含む。本システムは、患者の状態が患者の請求のうちの１つとはまだ関連付けられていない場合、非構造化臨床データからマイニングされる患者状態と関連付けられた少なくとも１回の符号化または文書化機会を識別することができる。
【００１４】
当業者には、図面のいくつかの図に示す好適な実施形態に関する以下の詳細な説明を読むと、本発明のこれらのおよび他の目的および利点が明らかになることは疑いがない。なお、上述した種々のフィーチャは、単独でまたは組み合わせて実施することができる。これらおよび他のフィーチャについて、発明の詳細な説明において以下の各図に関連して詳述する。
【００１５】
本発明をより明確に把握することができるように、添付の図面を参照しながら、例として、いくつかの実施形態を以下に記載する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】いくつかの実施形態による、医療情報ナビゲーションエンジン（ＭＩＮＥ）１１２を含む医療システム１００を示す図である。
【図２】いくつかの実施形態による、図１のＭＩＮＥ１１２のさらなる詳細を示す図である。
【図３】いくつかの実施形態による、種々のデバイスを使用してシステム１００を実装する例示的実施形態を示す図である。
【図４】いくつかの実施形態による、システム１００のさらなる詳細を示す図である。
【図５】いくつかの実施形態による、ＭＩＮＥ１１２のインデックス付け機能、クエリ機能、および検索機能のブロック図である。
【図６】いくつかの実施形態による、クエリモジュールの例示的なブロック図である。
【図７】いくつかの実施形態による、図２のモジュール２３０のプレゼンテーションモジュールの関連ブロック／機能の例示的なブロック図である。
【図８】いくつかの実施形態による、医学語彙検索エンジン５１０のさらなる詳細を示す図である。
【図９】いくつかの実施形態による、図５のＭＡＴＲＩＸ概念検索エンジン５２０のさらなる詳細を示す図である。
【図１０】いくつかの実施形態による、医療情報の解析および個々の患者への前記解析の適用のための例示的なプロセスフローを示す図である。
【図１１】いくつかの実施形態による、医療情報の解析および個々の患者への前記解析の適用のための例示的なプロセスフローを示す図である。
【図１２】いくつかの実施形態による、図１のＭＩＮＥ１１２のための例示的な結果検証を示す図である。
【図１３】いくつかの実施形態による、図１のＭＩＮＥ１１２のための例示的な結果検証を示す図である。
【図１４】いくつかの実施形態による、医療情報の解析および個々の患者への前記解析の適用についての例示的なスクリーンショットを示す図である。
【図１５】いくつかの実施形態による、医療情報の解析および個々の患者への前記解析の適用についての例示的なスクリーンショットを示す図である。
【図１６】いくつかの実施形態による、医療情報の解析および個々の患者への前記解析の適用についての例示的なスクリーンショットを示す図である。
【図１７Ａ】いくつかの実施形態による、開示された医療情報システムの実施形態を具現化するように構成されたシステムを示す図である。
【図１７Ｂ】いくつかの実施形態による、開示された医療情報システムの実施形態を具現化するように構成されたシステムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
次に、添付図面に示されるいくつかの実施形態を参照して、本発明について詳細に説明する。以下の説明では、本発明の実施形態の完全な理解を提供するために、多数の具体的な詳細について記載する。しかしながら、当業者には、これらの具体的な詳細のうちのいくつかまたは全部なしに実施形態を実施できることが明らかであろう。他の事例では、本発明をいたずらに不明瞭にしないために、よく知られているプロセスステップおよび／または構造については詳細には記載しない。以下の図面および考察を参照すると、実施形態の特徴および利点をよりよく理解することができる。
【００１８】
その一方で、ヘルスケア団体は、今日、異種システムにわたる種々のフォーマットで記憶されたデジタル化された大量の患者データと闘っている。臨床アプリケーションにおいて生成されたほとんどのデータはテキストであり、情報システムでは計算できない。効率的に知識を取り出すことができないことにより、患者の安全性および結果を向上させるための取り組みが制限されるだけでなく、品質および財務目標を逸することにもつながる。
【００１９】
いくつかの実施形態によれば、本明細書に開示するシステムは、ヘルスケア団体に常駐する構造化情報と非構造化情報とを統合し、インテリジェントに解析することができる。医療情報ナビゲーションエンジン（ＭＩＮＥ）は、バーチャルな健康情報交換（ＨＩＥ）プラットフォームおよびＣｌｉｎｉｃａｌ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｅｘｃｈａｎｇｅ（商標）（ＣＫＸ）  ＣＫＸＲＥＦを含むことができ、それにより、接続が不十分な異種コンピュータシステムにより生じる知識格差、および主にテキストフォームで表される臨床情報をヘルスケア団体が埋めることが可能になる。また、ＭＩＮＥは、臨床システム、管理システムおよび財務システムが情報にアクセスし、使用することができるようにするために、ＣＫＸ  ＣＫＸＲＥＦにより設定された統合された患者データの意味タグ付けおよび照合を提供する。
【００２０】
いくつかの実施形態において、患者アナライザ、集団アナライザ、品質オプティマイザ（最適化装置）およびＨＣＣオプティマイザのようなモジュールを含む、データアクセスモジュールおよび解析モジュールにより、団体は、コストを下げ、償を最適化しながら、患者ケアの質を向上させることが可能になる。
【００２１】
ＣＫＸプラットフォームＣＫＸＲＥＦおよびそのモジュールはウェブベースとすることができ、それにより、サーバの管理、アカウントアクティベーションの簡略化、展開時間の短縮、およびユーザ管理プロセスのためのＩＴオペレーションオーバーヘッドが低減される。
【００２２】
医療情報ナビゲーションエンジンは、構造化データと非構造化データの両方に独自のインターフェースを提示することによって、情報オーバーロードの問題に対する技術的解決策を提供する。
【００２３】
プロバイダー間の電子健康記録の急増と政府主導とにより、臨床データの量が爆発的に増加した。プロバイダーは、大量の符号化された臨床検査および手技のような構造化データとエンカウンターノートおよびトランスクリプションのような非構造化データの両方を利用することが可能である。データをナビゲートし、情報オーバーロードを防止する有意義な方法のためのソリューションは、ヘルスケアプロバイダーがケア品質を向上させるためには重要である。
【００２４】
ＭＩＮＥは、プロバイダーが任意の検索エンジンを用いて彼らが行うであろうフリーテキストクエリを入力することを可能にし、構造化データと非構造化データの両方にわたって医学的に関連がある結果を戻す。ユーザがタイプ入力したクエリに隠れた意図を理解するために高度な自然言語処理（ＮＬＰ）技術を使用して、ＭＩＮＥは、そのクエリに最も関係する結果を戻すことが可能である。
【００２５】
いくつかの実施形態に関する以下の記載は、多数のサブセクションに関して提供される。見出しのあるサブセクションを使用することにより、本発明にさらなる明瞭性および構造を提供することを意図する。いかなる場合も、サブセクションは、その中に含まれる開示を制限または制約することを意図するものではない。したがって、任意の１つのセクションにおける開示は、適用可能である他のすべてのセクションに当てはまることを意図する。
【００２６】
Ｉ．医療システム
次に図１を参照すると、本発明の一実施形態による医療システム１００が提供される。システム１００は、医療情報源１１４と、医療情報ナビゲーションエンジン（ＭＩＮＥ）１１２と、（本明細書では「出力」または「医療出力」とも呼ばれる）医療情報消費側１１７とを含むように示されている。医療情報源１１４は、２つ以上の電子健康記録（ＥＨＲ）１１８および１２０と、健康情報交換（ＨＩＥ）１２２と、画像アーカイブ通信システム（ＰＡＣＳ）１２４とを含むように示されている。ＭＩＮＥ１１２は、インターフェース１１３と、バックエンド医療用プロセッサ１１６と、フロントエンド医療用プロセッサ１１５とを含むように示される。実装に応じて、プロセッサ１１５、１１６は、たとえば、クラウドコンピューティングを用いて、分散させることができる。また、プロセッサ１１５、１１６は、結合させることもできる。
【００２７】
本明細書で使用される場合、「医療情報」とは、患者健康記録、患者入力情報、ケアチーム入力情報、ヘルスケアデバイスまたはウェルネスデバイスが生成した情報、ならびに課金情報を含むがこれらには限定されない任意の健康に関係する情報を指す。
【００２８】
情報源１１４は、一般に、種々の医療情報を生成し、それをＭＩＮＥ１１２に提供する。たとえば、ＥＨＲ１１８および１２０は各々、健康記録および課金のような情報を提供することができ、ＨＩＥ１２２は、健康記録のような情報を提供することができ、ＰＡＣＳ１２４は、画像診断および報告のような情報を提供することができる。
【００２９】
患者、診療所、医療機関、保険団体、および任意の他の医療関係者のような多くの団体または個人で構成される医療情報消費側１１７は、ＭＩＮＥ１１２のプロセッサ１１５によって提供される情報を使用し、医療情報消費側１１７は、例として、患者、医療システム、医療団体管理者、医療研究者および／またはＥＨＲユーザで構成され得る。これらの医療情報消費側は、ＭＩＮＥから直接的に、または、他の第三者システムを介して間接的に情報にアクセスすることができる。そのような第三者システムの例として、品質報告システム、集団管理システム、財務システムなどが挙げられるが、これらに限定されるものではない。たとえば、ユーザカスタマイズ型の処理された医療情報は、プロセッサ１１５により、医療情報消費側１１７内の複数のユーザに提供される。この場合、プロセッサ１１５は、複数のユーザに対してユーザカスタマイズ型の処理された医療情報を生成し、ユーザカスタマイズ型の処理された医療情報の少なくとも一部分は、各ユーザの特定の機能または役割ならびに各ユーザの関連付けられたセキュリティ特権の提供されているその一部分の関連性に基づいて、ユーザの各々に提供される。
【００３０】
プロセッサ１１６は、いくつかの実施形態において、インターフェース１１３から受信した医療情報にインデックス付けし、識別し、マッピングし、統合し、この情報にタグ付けし、タグ付けされた情報を照合することを決定する。いくつかの方法および実施形態では、検索クエリの再現度を高めるために、画像から抽出された情報にタグ付けする。インデックス付けは、少なくとも部分的に、文書を処理し、文書の大集合にわたる迅速な検索を可能にするフォーマットへとそれらを変換する。
【００３１】
ＭＩＮＥ１１２中の情報は暗号化され、機密性の高い医療情報のプライバシーを保証するために、複数のセキュリティプロトコルを介して伝送中にも定置時にも安全である。
【００３２】
図１の情報源１１４は、単にＭＩＮＥ１１２と通信する情報源のいくつかの例を含んでいるにすぎず、当業者に知られている他の情報源が企図されることが理解される。同様に、出力１１７は、本明細書では論じないが、本発明の範囲および趣旨内の企図される者またはエンティティにより使用され得る。
【００３３】
インターフェース１１３は、テキスト、ｈｔｍｌ、ＣＣＤ、ＣＣＲ、ＨＬ７、ｐｄｆ文書、ワード文書、スキャン文書、画像、一般的なＸＭＬ文書、ならびに任意の他のタイプのまたはフォーマットの情報のような種々の形態の情報を受信する役割を果たす。次いで、インターフェース１１３は、必要に応じてプロセッサ１１５および１１６に情報を提供する。
【００３４】
プロセッサ１１６は、インデックス付け、意味メタタグ（意味に関する共有タグ）付け、および照合のような、インターフェース１１３がそれを処理するための特定のタスクを処理および実行する医療情報のうちのいくつかを受信する。インデックス付けは、処理された文書を取り出し、文書の大集合にわたる迅速な検索を行うことを簡単にするフォーマットへとそれらを変換する。意味メタタグ付けは、情報を、その情報に関連し、かつ、照合および検索を目的として特定の情報を多数の中から検索するために後で使用することができる医療情報中に埋め込む。
【００３５】
統合、照合および重複除外の１つの態様は、一般に、異なる人物の記録であるかのように見える同じ人物についての複数の記録、または、類似しているがわずかに異なるように異なる情報源に記録された複数のデータ要素のような、冗長な患者健康記録を除去することを指す。この場合、プロセッサ１１６は、記録が１人の個人に属すること、または単に別様に記録された同じデータであることを認識し、それらを自動的に統合する。また、患者またはシステム１００のユーザは、手動で照合を実行することができる。有利なことに、照合が実行されるか否かは、プロセッサ１１６によって判断される。
【００３６】
プロセッサ１１６は、インデックス付けされ、タグ付けされ、照合された情報をフロントエンドプロセッサ１１５に出力する。上記のタスクは概括的なものであり、各々のさらなる詳細を以下に提供する。
【００３７】
プロセッサ１１５は、インターフェース１１３およびプロセッサ１１６によって提供された情報に対して、クエリ、検索、プレゼンテーションおよび品質チェックを含む特定のタスクを実行する。プロセッサ１１５の出力は、ＭＩＮＥ１１２の出力、つまり出力１１７である。
【００３８】
いくつかの実施形態および方法において、ＭＩＮＥ１１２は、プロセッサ１１５を介して医療ケアチームのメンバーがそれに加わるように勧誘し、それにより、分散型ユーザ組織ケアチームが可能になる。
【００３９】
プロセッサ１１５により実行されるクエリは、ユーザからフリーテキストクエリ（すなわち、構造に対する制限がないクエリ）を入力として受信し、医学クエリを用いて動作するように最適化された高性能クエリ処理エンジンを使用して、医療語彙検索エンジンおよびＭＡＴＲＩＸ（医療アプリケーション用語関係インデックス）概念検索エンジンのような医療検索エンジンへのコマンドにフリーテキストクエリを変換する能力である。検索エンジンの結果は、プレゼンテーション表示プランナに送信され、プレゼンテーション表示プランナは、ユーザの団体および役割（たとえば、プロバイダー、検索クエリプログラム、ヘルスケア管理者、研究管理者および患者）に与えられる最も関係の深いプレゼンテーションを決定する。以下に論じるプレゼンテーションは、そのような情報を受信する。いくつかの実施形態および方法では、医療情報またはユーザ情報を処理して、関連クエリを示唆する。
【００４０】
プロセッサ１１５によって実行される検索は、ゼロクリック関連性という概念を中心として構築され、あるいは、単一のクエリを単に入力することによって、ヘルスケアシステムの行為者が要求するすべての関連情報に到達する能力である。検索を実行する、プロセッサ１１５内の検索エンジンは、以下ですぐに明らかになるように、インデックス付けおよび検索を備える。検索結果は、任意選択で、第三者プログラムにセキュアに埋め込むことができる。いくつかの実施形態では、検索することは、検索クエリ、患者、ならびにユーザ固有の機能および／または役割ならびにセキュリティ特権に基づいて、特定の関連データへのアクセスを提示する（本明細書では「提供する」ともいう）を決定することを含む。ユーザは出力１１７内にいることができ、セキュリティ特権は、ＭＩＮＥ１１２または患者のいずれかによって、あるいは両方ともによって決定される。いくつかの実施形態では、出力１１４のような、ユーザがＭＩＮＥ１１２にアップロードした情報をプロセッサ１１５により検索する。アップロードされた情報は、後状態、記録および画像のような情報を含み得るが、これらに限定されるものではない。そのようなユーザアップロード情報は、必要に応じて、出力１１７に自動的にルーティングされる。
【００４１】
以下に、検索のいくつかの態様について一例に関連して論じる。例として、開業医であるスミス医師の新患ジョアン・サンプルが胸痛を訴えていると仮定する。ジョアンは、いくつかのＣＣＤと彼女のカルテ（６００ページ）のｐｄｆファイルを持参した。彼女はＮｅｘｔＧｅｎを使用する心臓病専門医とカルテがｅ−ＭＤにある胃腸科専門医との診断を受け、緊急治療室を訪れた。スミス医師は、必要とする関連情報を効率的にアセンブルするために、本発明の種々の方法および実施形態の検索を使用する。スミス医師はジョアンを患者として選択し、ＭＩＮＥ１２が提示した画面の検索バーに臨床的症状「胸痛」を入力する。スミス医師には、ＣＫＭＢおよびＡｍｕｌａｓｅのような関連検査結果、ＥＫＧおよび胸部ＣＴスキャンのような関連診断結果、ならびに「ＧＥＲＤ」および「ホルターモニタ」のような胸痛に関連する概念について言及しているすべての経過ノートおよび診療報告が提示される。本発明の方法および実施形態によれば、２つの別々のタイプの検索、すなわち、１）検索語、その変形、および同義語の発生について患者記録中のテキストを検索する語彙検索、と２）検索語に医学的に関係するデータを取り出す医学概念検索とを組み合わせて、ジョアンの訴えに医学的に関連する情報を検索する。医学概念検索は、検査結果のような、標準化コードを備える関連構造化データと、経過ノートのような、検索語に医学的に関連する用語を含むテキスト結果とを発見する。ジョアンのケースでは、「胸痛」の検索は、ＣＫＭＢ検査結果および胸部ＣＴスキャンの基準を返す。したがって、有利なことに、語彙検索および医学概念検索は、ジョアンの胸痛の訴えに最も関連性が深いカルテの情報を返すことによって、スミス医師の情報オーバーロードの問題を解決する。さらに、いくつかの実施形態では、プレゼンテーションは、簡単に論じると、別様に符号化され記載され得る、複数の情報源からのデータを照合し、重複除外することによって、ジョアンの履歴の一括ビュー（表示）を提示する。冗長データは、異なる情報源により別様に記載される場合であっても自動的に照合される。
【００４２】
プロセッサ１１５により実行されるプレゼンテーションは、クリックの回数を減らし、ユーザクエリの意図を解釈することに基づいて送達される意味のある情報の量を最大化するような方法で、要求側のユーザに医療情報を表示することである。
【００４３】
プロセッサ１１５により実行される品質チェックは、Ｗｉｋｉのような様式の設定で、患者が種々の情報源、すなわち情報源１４により提供する医療情報、構造化データおよび非構造化データの品質をチェックすることであり、それにより、ユーザは、表示された情報の品質を維持し、向上させることを補助することができる。プロセッサ１１５により実行される上記タスクについて以下に詳細に記載する。加えて、ユーザまたは患者は、Ｗｉｋｉのような様式で、医療情報に関してコメントすることができる。
【００４４】
要約すると、ＭＩＮＥ１１２は、インターフェース１３１が、医療用プロセッサ１１６による処理、識別、マッピング、および統合のために（情報源１１４のような）多くの医療情報源から医療情報を受信することと、ユーザのセキュリティ特権に基づいて、識別され、マッピングされ、統合された医療情報内の特定の関連データへのアクセスを、プロセッサ１１５により実行されるユーザ固有の機能または役割に基づいて提供することと、出力１１７内などの多くのユーザに対してユーザカスタマイズ型の処理された医療情報を生成することとを含めて、医療情報を処理し、ユーザカスタマイズ型の処理された医療情報の少なくとも一部分は、各ユーザ固有の機能または役割に対する関連性および各ユーザの関連付けられたセキュリティ特権に基づいて各ユーザに提供される。
【００４５】
図２は、システム１００の、特に、そのＭＩＮＥ１１２のさらなる詳細を示す。すなわち、プロセッサ１１６は、インデックス付けモジュールおよびメタタグ付けモジュール（明快のために図２には両方とも示されていない）を含むインデックス付けおよびメタタグ付けモジュール２３４を含むように示されており、このモジュールは、図２に示されるようなモジュール、または２つの物理的に別個のモジュールとすることができる。プロセッサ１１６は、さらに、照合モジュールと重複除外モジュールの２つのモジュールに分解できる照合および重複除外モジュール２３６と、単一のモジュールまたは複数のモジュールとすることができるコードおよび意味マッピングモジュール２３８とをさらに含むように示されている。モジュール２３４とモジュール２３６とモジュール２３８とは互いに通信する。
【００４６】
プロセッサ１１５は、プレゼンテーションおよび品質チェックモジュール２３０（単一のモジュールとしても、あるいは２つのモジュールに分解してもよい）と、クエリおよび検索モジュール２３２（同様に別個のモジュールであっても結合させたモジュールであってもよい）とを含むように示されている。モジュール２３０とモジュール２３２は互いに通信し、かつ、プロセッサ１１６の各モジュールと通信する。インターフェース１１３は、プロセッサ１１５の各モジュールともプロセッサ１１６の各モジュールとも通信し、実質上、情報源１１４からＭＩＮＥ１１２へのゲートウェイである。
【００４７】
上記モジュールは、コンピュータまたは好適な種類のコンピューティングエンジンにより実行されるソフトウェアプログラムとすることができ、あるいは、（図１７Ａおよび１７Ｂを参照して以下に詳述するように）ハードウェア中で実装することができる。
【００４８】
図３は、種々のデバイスを使用するシステム１００を実装する例示的実施形態を示す。すなわち、医療システム３３０は、システム１００に類似しており、セキュアな通信リンク３４２を介してインターフェース１１３にセキュアに通信するように結合された情報源１１４を含むように示されている。リンク３４２は、種々のフォーマットおよびタイプの情報をセキュアで暗号化された様式でインターフェース１１３へと転送することを可能にする任意の好適な通信チャネルとすることができる。リンク３４２が作られる例示的な通信チャネルは、インターネット、インターネット上のＶＰＮ接続、Ｔ１、Ｔ３、Ｅ１、Ｅ３、ＳＯＮＥＴ、および他の光ファイバフォーマットのような個人専用デジタル回線を含む。
【００４９】
いくつかの実施形態では、インターフェース１１３は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）のような任意の種類の好適なコンピューティングエンジンのサーバであり得る１つまたは複数のサーバ３３２上で実行するソフトウェアプログラムである。サーバ３３２は、リンク３４２を介して情報源１１４からセキュアな情報を受信する。いくつかの実施形態では、プロセッサ１１６は、データベース３３６と、１つまたは複数のサーバ３３４とを含み、サーバ３３４は、サーバ３３２と同様であり、ＰＣまたはサーバを含むがそれらには限定されない任意の好適なコンピューティングエンジンとすることができる。
【００５０】
データベース３３６およびサーバ３３４は、プロセッサ１１６に関連して上述したタスクを実行し、ディスプレイ３４０およびサーバ３３８は、プロセッサ１１５に関連して上述したタスクを実行するが、プロセッサは、しばしば、医療情報に関連する追加タスクを実行することができ、そのいくつかの例を以下に提示し、記載し、残りの例が企図され本明細書に提示される様々な利点、結果、および機能を達成する。
【００５１】
いくつかの実施形態では、プロセッサ１１５は、１つまたは複数のサーバ３３８上で実行するディスプレイおよび視覚化３４０を含み、ディスプレイおよび視覚化３４０は、サーバ３３２に類似し、ＰＣまたはサーバを含むがそれらには限定されない任意の好適なコンピューティングエンジンとすることができる。ディスプレイ３４０は、プレゼンテーションを構築し、患者記録、課金情報、および他のタイプの医療情報のような情報をユーザに表示するために使用される。いくつかの実施形態では、ディスプレイ３４０はまた、プロセッサ１１５の機能のうちのいくつかの処理を実行する。
【００５２】
図３に示されるように、サーバ３３２は、データベース３３６およびサーバ３３４に、そして、ディスプレイ３４０およびサーバ３３８に結合され、データベース３３６およびサーバ３３４は、ディスプレイ３４０およびサーバ３３８に結合される。
【００５３】
いくつかの実施形態では、インターフェース１１３、サーバ３３２、データベース３３６、サーバ３３４、ディスプレイ３４０、およびサーバ３３８は、情報源１１４にリモートに配置され、また、いくつかの実施形態では、互いにリモートに配置される。さらに、それらは、クラウドコンピューティングとして知られるような様式でそれらのタスクが実行されるインターネットクラウドの一部とみなされる。しかしながら、図３または本出願の他の図面には示されておらず、および／または論じられていない種々の他の実装形態を含めて、本発明の機能および利点を達成する他の様式が企図される。
【００５４】
図４は、本発明の一実施形態によるシステム１００のさらなる詳細を示す。システム１００はそのブロック図であり、矢印は、各ブロックを互いにリンクして示している。これらの矢印は、ブロック間のデータフローを表しており、単にデータフローのうちのいくつかの例を示すものにすぎず、包括的ではないことを理解されたい。
【００５５】
システム１００は、医療情報源１１４、追加の詳細を示した図１のＭＩＮＥ１１２と同様のＭＩＮＥ１１２、医療出力１１７、医療情報源１１４、および医療入力４１４を含むように示されている。情報源１１４は、電子医療記録１２０、ＨＩＥ１２２、ヘルスケアアプリケーション４０６、およびアドホックデータブロック４０８を含むことを除いて、図１の情報源１１４と同様である。出力１１７は、患者４４０、ヘルスケア（ＨＣ）プロバイダー４４２、ＥＭＲ４４４、ＨＩＥポータル４４６、ヘルスケアアプリケーション４５０、標準団体４５２、および保健団体／支払人４４８を含むことを除いて、図１および図２の出力１１７と同様である。入力４１４は、ＭＩＮＥ１１２に入力される医学用語４１０および医学知識４１２を含むように示されている。
【００５６】
ＭＩＮＥ１１２は、標準パーサ４２２と、文書アップローダ４２０と、アドホック文書パーサ４１８と、マッパー４２４と、関連性マトリックス４２６と、医学知識エクストラクタ４１６と、マップデータオブジェクトブロック４３４と、ビジネスインテリジェンスブロック４３６と、テンプレートライブラリマネージャブロック４２８と、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）４３０と、検索モジュール４３２と、ビジュアライザモジュール４３８とを含むように示されており、それらのうちのいくつかは、ＭＩＮＥ１１２により実行されるブロック／機能であり、他のブロック／機能は、本明細書で論じる種々の機能および利点を達成するように企図される。
【００５７】
検索モジュール４３２は、上記で論じた機能と、以降の考察によりさらに明瞭になるであろう他の機能とを実行する。同様に、ビジュアライザモジュール４３８は、以降の考察にさらに詳細に論じる上述の機能を実行する。パーサ４１８、アップローダ４２０、およびパーサ４２２は、標準形式およびアドホック形式で、健康記録の集合のような様々な異なるフォーマットの情報を受け入れるための情報源１１４ＭＩＮＥ１１２の能力を提供する。たとえば、アドホックデータブロック４０８は、パーサ４１８がＭＩＮＥ１１２の他のブロックが使用するために復号化またはパースする情報を、アドホック形式で、ＭＩＮＥ１１２に提供することができる。
【００５８】
エクストラクタ４１６、マトリックス４２６、およびマッパー４２４は、医学知識を一括して収集し、それらの多次元的関係を識別し、抽出し、マッピングする役割を果たす。多次元的関係とは、概念、検査、問題、バイタル、投薬、アレルギーのような様々なタイプの医療データ間、ならびに「共存症」および薬物に関する「療法」のような医療データ間のも関係である。たとえば、これらの多次元的関係は、特定の病状に対する薬物関連性を暗示することがある。たとえば、Ａｂｉｌｉｆｙ（登録商標）は、糖尿病の原因となり得ることが知られている。これらの「関連付けの強度」を利用して、マッパー４２４により、因果律／関連性関係モデルを構築することができる。次いで、後の解析のために、これらの関係を関連性マトリックスに記憶することができる。いくつかの実施形態では、本システムは、特定の適用例ではどの関係を返すべきかについて選択することができる。これは、最も関連性が深い解析論および情報をユーザに提供するために、即座にシステムにより調整することができる。たとえば、「糖尿病」のような用語を問い合わせるユーザは、場合によっては検索があまりにも広範囲で、無意味になるので、緊密と関連付けられた結果のみを返す。ただし、検査および／または薬物療法においては、システムユーティリティを向上させるために、より緩やかな関連付けを許容することができる。
【００５９】
これらの多次元的関係は、関連性マトリックス４２６において実施される。ブロック４３４は、健康記録を固有の医学概念に対する関連性と組み合わせる役割を果たす。たとえば、糖尿病の固有の医学概念は、とりわけ、ヘモグロビンエールの検査およびグルコース結果、糖尿病性網膜症の医学概念、靴擦れの診断、メトホルミンとインシュリンの投与に関係する。モジュール４３８は、上述したように、関連性、照合およびプレゼンテーションの機能を実行する役割を果たす。ビジネスインテリジェンスブロック４３６は、大きな保健団体および支払人４４８の対象となり得る動向や予測的可能性について、収集したデータをマイニングすることができる。収集したデータは、集合形態でマイニング／解析／観測／報告することができる。データを利用し得る他の団体は、品質メトリックを監視することに関心がある、または品質メトリックを報告する必要がある任意の団体、たとえば総合医療ネットワーク（ＩＤＮ）、健康保険プラン、および／または説明責任を負う医療機関（ＡＣＯ）である。ビジネスインテリジェンスクエリの一例は、「過去６ヵ月間のヘモグロビンエールが高いすべての糖尿病患者の情報を私のパネル内で見せてください」というような品質尺度の検索に関して任意のコホート（群、仲間）集団を選択することである。
【００６０】
前述したように、情報源１１４は、セキュアなリンクを介してＭＩＮＥ１１２に医療情報を提供する。ＭＩＮＥ１１２が受信した医療情報には、一般に、医療データまたは医療記録が含まれる。ＭＩＮＥ１２０が受信する前に、医療データは、ＥＭＲ１２０、ヘルスケアアプリケーション４０６、および（限定的ではなく、アプリケーションＭｉｃｒｏＳｏｆｔ（登録商標）Ｗｏｒｄのような）多くの他のアドホックデータ情報源４０８を含む多数のシステムで作成される。また、典型的にはＨＩＥ１２２およびＥＭＲ１２０中で集計されたデータは、ＭＩＮＥ１１２でも受信することができる。構造化データは、ケア記録の継続性（ＣＣＲ）、ケア文書の継続性（ＣＣＤ）、臨床データアーキテクチャ（ＣＤＡ）、および他のＨＬ７に関係する標準のような標準的な「ｘｍｌ」フォーマットでますます利用可能になりつつある。アドホックデータは、ｗｏｒｄ、ｐｄｆ、ファックス、および画像データのような複数のフォーマットで利用可能である。複数の情報源から医療記録を収集すると、現在の医療環境では深刻なデータ重複の問題が生じる。これらの情報源からのデータの多くは、わずかに異なる変更または完全性を有する同じタイプの情報または同じインスタンスの情報（たとえば、ミドルネームのイニシャルが記載されたまたは記載されていない患者名、または開始日が記載されたまたは記載されていない一般名または商品名を標示された薬剤）を表す場合がある。有利なことに、ＭＩＮＥ１１２は、照合を目的として異なる情報源から同じデータインスタンスを照合し、比較を目的として類似するデータインスタンスを識別する。
【００６１】
システムのすべての関係者が患者情報を利用可能である典型的な健康情報交換（ＨＩＥ）とは対照的に、システム１００では、患者データは、ユーザおよびユーザ団体の役割およびニーズに基づいて、患者の「必知事項」ごとに、プライバシーおよびセキュリティに適応する細分化された患者中心スタイルで共有される。この「必知事項」ベースの情報分布の例として以下のものが挙げられる。（１）ヘルスケアプロバイダーが属するようないくつかの団体は、他の医療情報に加えて患者人口統計を受信することができる。（２）後援者のような他の団体は、ヘルスケアプロバイダーが関心をもつ問題のみを受信することができる。（３）研究クライアントのような他の団体は、研究候補基準を満たす患者の数だけを受信し、かかる患者に匿名でメッセージを送ることができる。プレゼンテーションモジュール２３０により提示されるユーザインタフェース全体は、ユーザの権利とタイプに基づいて変更することができる。患者の共有は、１人の患者に対して、または、さらに細分化して実行される。さらなる細分化の例として、検査結果、薬剤のようなデータのタイプを含み、これが１つの団体から別の団体へ所与の患者に関する医療意情報を含むファックスを送るという概念において類似することに基づいて、必要に応じて、互いにデータを共有することができる。図４の受信者（団体またはヘルスケアプロバイダー４４２）、保健団体／支払人４４８は、（既存の患者カルテ又は新しい患者カルテに受信データをファイルすることに類似する）共有を受け入れること、または共有要求を拒否することができる。このようにして、患者ケアチームは、各特定の患者のためのケア要件に基づくアドホック分散方法で生成される。セキュリティが懸案事項である実施形態では、共有は、（検証が同等の団体によって行われる場合）検証された団体の間でのみ実行され、団体管理者および患者自身によって監査可能である。有利なことに、患者はまた、関係者、ＰＨＲ、ならびにヘルスケアデータを生成する、監視する、または、消費するデジタルデバイスおよびアプリケーション（ＰＣ２）も含むことができる患者のケアチームに／からメンバーを追加する／除外する選択肢を有する。
【００６２】
標準的でアドホックな形式の医療記録の収集は、ＭＩＮＥ１１２のパーサ４２２、アップローダ４２０、およびパーサ４１８によって可能になる。文書パーサ４１８はアドホックデータをパースし、可能な場合はいつでも、アドホックデータの要素を構造化要素へとインテリジェントにカテゴリー分類する。いくつかの実施形態では、これらの要素をインテリジェントにカテゴリー分類するために、自然言語処理、ニューラルネットワーク、ユーザ支援型テンプレート、および他の技法が採用される。インテリジェントなカテゴリー分類は、入力キストのセグメントを取り出し、データカテゴリーに基いて、データカテゴリーおよび構造をテキストのセグメントに確率的に割り当てるプロセスである。たとえば、テキスト「エールの異常が報告された」は、カテゴリー「検査結果」を用語「エール」に割り当て、用語「エール」に対する結果フラグとしての用語「異常」を何らかの確率とと関連付ける。別の例は、「ストレス試験では心臓の機能不全が報告されなかった」が、カテゴリー「問題」を用語「ストレス」および「心臓の機能不全」と関連付け、カテゴリー「手技」を用語「ストレス試験」と関連付けることである。また、用語「心臓の機能不全」には否定を関連付けることになる。次いで、文書パーサ４１８は任意選択で、検討と編集のために可能性がある構造データの解析を、出力１１７を介してユーザに提示する。文書パーサ４１８は、文書アップローダ４２０を介してＭＩＮＥ１１２の残りにアップロードすることができるＣＣＤフォーマットまたはＣＣＲフォーマットのような標準的なＸＭＬ文書を作成する。また、文書パーサ４１８は、ユーザがアドホック文書の反復処理を簡略化するために特定のタイプのアドホック文書中の構造化要素を簡単にマッピング／識別することを可能にするグラフィックスユーザインタフェース（ＧＵＩ）をユーザに提供することができる。たとえば、ユーザは、文書パーサ上で文書を立ち上げ、タグＰａｔＩＤを強調表示し、かつ、患者ＩＤがこのタグに従うことを示し得る。
【００６３】
いくつかの実施形態では、文書アップローダ４２０は、任意のセキュリティ領域で実行されるコンピュータプログラムである。これらのセキュリティ領域は、クラウドベースのサービス、病院、診療所、パーソナルコンピュータ、および他の適切なフォーラムとすることができる。文書アップローダ４２０は、ＣＣＤまたはＣＣＲのような標準的なＸＭＬ文書をパーサ４１８から受信し、または医療情報源１１４から直接受信し、この情報を利用して、ユーザ情報を検証し、（通常はＳＳＬを介して）ＭＩＮＥ１１２内の所望の宛先に文書をセキュアにアップロードする。ＭＩＮＥ１１２は、２つの主な公共の環境（製品実証環境および生産環境）、ならびに複数のエンジニアリング環境を維持する。採用される文書アップローダのタイプは任意選択であり、設計上の選択である。たとえば、ＭＩＮＥ１１２が採用する特定の文書アップローダ４２０は、要求される接続性に依存する。ＩＨＥプロトコル、ウェブサービス、共有フォルダ、およびドラッグアンドロップブラウザインタフェースを含むがそれらには限定されない様々な方法によって、文書を文書アップローダ４２０に送ることができる。
【００６４】
いくつかの実施形態では、標準パーサ４２２は、典型的にはインターネットクラウド中のデバイスで実行されるが、他の実施形態ではプライベートネットワーク環境内で実行されるコンピュータプログラムである。標準パーサ４２２は、ＸＭＬからの標準的な要素をパースし、カテゴリー分類し、特定の標準的要素についてのデータオブジェクトを作成する。大部分のカテゴリー分類されていないデータは、プレーンテキストとしてアドホック文書オブジェクトに記憶される。
【００６５】
さらに、文書パーサ４１８および標準パーサ４２２は、有利なことに、重複した患者ならびに重複した文書を識別し、除外する。重複した患者の識別は、パーサ４１８が情報源１２２から受信した患者の識別情報を、ＭＩＮＥ１２２を用いて既知の患者とを比較し、受信した患者の識別情報の一致のしきい値数を判定することによって実行される。たとえば、社会保障がＭＩＮＥ１１２内の既知の患者記録と一致する患者は、同じ患者であると判定することができる、あるいは、姓が別の姓と部分的に一致し、他の情報が一致する患者は、重複した患者と宣言することができる。患者は、人口統計記録、臨床記録、課金記録、またはＭＩＮＥ１１２内の他の関連する患者記録間の類似性に基づいてマッチングすることができる。
【００６６】
医学知識エクストラクタ４１６は、医学用語４１０（医学事典、医学オントロジー）、医学知識４１２、およびマッピングされたデータオブジェクト４３４から収集した医学知識をデジタルフォーマットで保存する。医学知識エクストラクタ４１６は、医学知識中で発見された異なる医学概念間の関係を作成する。これらの関係は、関連性マトリックス４２６と呼ばれる一連の表に記憶される。
【００６７】
関連性マトリックス４２６は、医学用語、それらの同義語、対象となる追加の検索語の細分化された表のセット、ならびに「検査対象」、「治療」、「否定的な相互作用を報告した」などのような種々の次元に沿って用語（ａｐｉｘｉｏｎまたはイベント）の各々と他の用語（ａｐｉｘｉｏｎ／イベント）との関連性を医療専門家に示す多次元的関係のセットである。これらの表の行および列中の要素は、「ａｐｉｘｉｏｎ」または代替的には「イベント」と呼ばれ、本明細書では「原子医療関連用語」とも呼ばれる。了解される通り、細分化された表のセットは、追加の医学用語がＭＩＮＥ１１２によって識別されるにつれて経時的に大きくなる。
【００６８】
関連性マトリックス４２６は、グローバル情報、専門家固有情報、標準団体固有情報、ユーザ固有情報、疾病または問題に固有の情報、および患者固有情報を含むがそれらには限定されない種々の情報レベルで系統立てられた表を含む。有利なことに、ユーザは、検索を実行し、ユーザが行った検索の意図に関連すると感じた要素を追加する、または関連しないと感じた要素を除去することによって、ａｐｉｘｉｏｎ表のバージョンを選択的にかつ独立して調節する。関連性マトリックス４２６は、これらのユーザ入力を処理し、集計し、他の情報レベルへと伝搬することができる。
【００６９】
マッパー４２４は、構造化されたアドホック医療情報と情報のタイプ（たとえば、薬、アレルギー、検査結果、ノート）をパーサ４２２から受信し、関連性マトリックス４２６を使用して、医療情報、医療情報のタイプ、およびそれらが関係する細分化された用語（すなわち、関係するａｐｉｘｉｏｎ）を含むマッピングされたデータオブジェクト４３４を生成する。ａｐｉｘｉｏｎは、照合を目的として異なる情報源からの同一のデータインスタンスを識別し、比較を目的として類似するデータインスタンスを識別するのを補助するために使用することができる。マッパー４２４は、データインスタンスの完全一致およびデータインスタンスの「近接」一致を識別するために使用することができるフレキシブルなルールのセットで構成される。また、マッパー４２４は、マップデータオブジェクト４３４にこれらのルールの結果を記録する。完全一致は、定義された対象フィールドにおいて同一であるマップデータオブジェクト４３４として定義することができる。近接一致は、対象フィールド上のいくつかの一致したしきい値に合うマップデータオブジェクト４３４として定義することができる。
【００７０】
検索モジュール４３２は、図２のモジュール２３２の検索モジュールに類似しており、マップデータオブジェクト４３４、関連性マトリックス４２６、およびユーザからの検索入力を受信して、医療情報のタイプごとに項目のリストを生成する。連邦型の（複数の情報源からキャッシュした、あるいはリアルタイムで取り出した）データは、マッピングまたはルールのセットを介して患者の臨床履歴の統合ビューを作成するために、実行時にアセンブルされる。複数の情報源からのデータは、標準またはプロプライエタリなクエリメカニズムを介してリアルタイムで収集されるか、あるいはそのようなデータのあらかじめインデックス付けされたキャッシュから取り出される。次いで、単一の統合ビューを求めて、これらの複数の情報源からのデータを結合させる。統合ビューに示されるものは、（重複除外ルールおよびデータマッピングルールを介した）データマッパー４２４と、団体ルール、権利およびプライバシールール、ならびにユーザの役割を処理するビジュアライザ４３８とに依存し、それらによって形成される。また、検索モジュール４３２は、ユーザ入力、クエリ、関連性マトリックス、過去のユーザの行動、ユーザの役割、患者データのプライバシー設定、または医療情報の履歴から獲得される知識のような種々のファクタに対する関連性に基づいて、項目のリストをランク付けする。これらの結果は、ビジュアライザ４３８とＡＰＩ４３０の両方に渡される。
【００７１】
要約すると、複数の情報源からのデータは、データマッパー４２４によってインデックス付けされ、メタタグ（共有タグ）付けされる。次いで、このデータセットは、ビジュアライザ４３８によって消費される。ビジュアライザは、ユーザが誰であって、ヘルスケアスペクトルにおいてユーザがどんな役割を果たすかに基づいて、異なるエンドユーザ（または出力１１７）に対して同じデータを別様に提示する。
【００７２】
図４では、ＡＰＩ４３０、文書アップローダ４２０、およびアドホック文書パーサ４１８は、図２のインターフェース１１３に含まれる。医学用語４１０、医学知識４１２、検索４３２、ビジュアライザ４３８、マップオブジェクトブロック４３４、マッパー４２４、関連性マトリックス４２６、医学知識エクストラクタ４１６、およびビジネスインテリジェンスブロック４３６は、プロセッサ１１５の一部であり、医学用語４１０、医学知識４１２、医学知識エクストラクタ４１６、ビジュアライザ４３８、マップデータオブジェクト４３４、マッパー４２４、関連性マトリックス４２６、標準パーサ４２２、アドホック文書パーサ４１８、およびテンプレートライブラリマネージャ４２８は、プロセッサ１１６の一部であり、ＨＩＥ１２２、ＥＭＲ１２０、ＨＣプロバイダー４２２、患者４４０、およびヘルスケア団体／支払人４４８は、出力１１７の一部である。
【００７３】
以下に、文書および医療データオブジェクト検索ランク付けについて記載する。検索条件と一致する医療データオブジェクト４３４（検索結果５０５）の関連性をさらに高めるために、ＭＩＮＥは、概念近似モデル（ＣＰＭ）と呼ばれる数学的概念を利用する。ＣＰＭアルゴリズムは、文書または医療データオブジェクト４３４の対の間の、または医学概念と医療データオブジェクト４３４との間の関連性を示す数値を返す。関連性値は、多次元空間中の２つの点の間のユークリッド距離、または同じ次元で２つのベクトルを分離する角度のコサインを示す−１〜１の角度距離を含むがそれらには限定されない様々な形で表すことができる。
【００７４】
関連性ランク付けにおけるＣＰＭの使用を示すために、以下は、検索戦略の一部として使用することができる関連性マトリックスをどのようにしてＣＰＭにより計算し、返すのかに関する一例である。任意の所与の文書について、ＣＰＭは、関連性マトリックス４２６中の医学用語（Ａｐｉｘｉｏｎ）に基づいて、数値アドレスを算出する。数字列または多次元空間における点の座標として表すことのできる数値アドレスは、Ａｐｉｘｉｏｎに関係するので、各文書中の医療データの種々の特性（たとえば、状態、症状、および異常な検査結果などの存在）に基づいて算出することができる。たとえば、以下の３つのＡｐｉｘｉｏｎ、すなわち、医学的状態Ａ、ＢおよびＣのみがＣＰＭに提供されると仮定しよう。ユーザが入力した検索列が状態ＡおよびＣに意味的に関係している場合、検索クリテリアは、ベクトルＳ＝［１，０，１］として表すことができる。状態Ｂと診断された患者を示す文書は、ベクトルＤ１＝［０，１，０］で表すことができる。状態Ａと診断された患者を示す第２の文書は、ベクトルＤ２＝［１，０，０］で表すことができる。各文書対の間の角度距離ＡＤは、各ベクトル対の間の正規化された内積として表すことができる。上記３つのベクトルの場合、ベクトルＳとＤ１と間の角度距離は、ベクトルＤ１とＤ２と間の角度距離よりも大きくなる。このランク付け戦略は、上記検索クリテリアの場合、文書２はより高いランク付けを受け、したがって、文書１に比べて、検索結果のリストの最上位のより近くにリストアップすべきであることを示唆する。このランク付けは、キーワード検索が、状態Ａは両文書で発見されるが、状態の診断が確立したことを示す文書２とは対照的に、文書１で状態を除外するように言及されていることを示す場合には特に有用である。この場合、キーワードのみを使用する検索戦略は、検索語に対する各文書の関連性を正確に確立しないことがあり、文書１を文書２よりも上にリストアップすることがある。単純な例は、健康な患者の文書が、各状態の否定（たとえば、「胸痛なし」、「発熱なし」）を明示的にリストアップすることであり、これは、状態について肯定的に診断された文書よりもこれらの状態に対する関連性が高いとして誤って提示される。
【００７５】
任意の所与の患者または文書について、ＭＩＮＥは、関連性マトリックス４２６中の医学用語（Ａｐｉｘｉｏｎ）に基づいて、数値アドレスを算出することができる。数字列または多次元空間における点の座標として表すことのできる数値アドレスは、Ａｐｉｘｉｏｎに関係する医療データの種々の特性（たとえば、状態、症状、および異常な検査結果などの存在）に基づいて算出することができる。たとえば、ＭＩＮＥが以下の３つのＡｐｉｘｉｏｎ、すなわち、医学的状態Ａ、ＢおよびＣのみを有すると仮定しよう。患者が状態ＡおよびＣを有すると診断されたことを示す患者記録Ｒ１は、ベクトル［１，０，１］として表すことができる。状態ＢおよびＣを有すると診断された患者を示す別の患者記録Ｒ２は、ベクトル［０，１，１］として表すことができる。１）患者記録が包括的であり、２）３つの医学的状態Ａ、ＢおよびＣすべてが正確に診断され、３）状態が慢性的であると仮定した場合、２つのベクトルを比較するシステムは、患者が同一の名前を共有し得る場合であっても、患者記録Ｒ１とＲ２とが同じ患者に属するものではないことを特定の確実性レベルで結論付けることができる。
【００７６】
このような数値アドレスは、患者記録が正常（健康）から逸脱する多くのデータポイントを含む場合には特に、かなりの量のデータポイントをもつ患者に対して特定のレベルの一意性を有し、したがって、一意の患者の識別情報を確立するために、患者のＩＤに加えて、このような数値アドレスをパラメータとして使用することができる。潜在的に、同じ戦略を、重複する文書およびデータポイントの照合に適用することができる。
【００７７】
次に、コミュニティベースのテンプレートの検討、承認、および共有システムについて記載する。上述のように、テンプレートライブラリマネージャ４２８およびビジュアライザ４３８は、あらかじめ定義されたデフォルトに、またユーザカスタマイズ可能な設定に基づいて、ウィジェットのディスプレイ、位置、サイズおよび挙動を制御する。最適なディスプレイ構造を達成すると、所望の構成（「テンプレート」と呼ばれる）設定を、オンラインコミュニティがテンプレートを検討し、試験し、所望の場合には評価し、またはさらに証明するために、オンラインコミュニティに発信することができる。オンラインコミュニティおよびそれらのテンプレートのプロファイルの発信は、構成可能なプライバシー設定を介して非公開または公開のいずれかに保つことができる。コミュニティネットワーク内のすべてのユーザは、発信されたテンプレートにアクセスし、公開されたテンプレートを試験し、レビューを書き込み、評価することができる。所与のユーザネットワーク内の決定機関や委員会はテンプレートを証明し、テンプレートが証明を受けたコミュニティ内の全ユーザに当該テンプレートを見えるようにする能力を有する。証明書は、日付、証明機関名、および他の関連情報を含む多くの属性を有することができる。
【００７８】
次に、「認識済みか？（Ｄｉｄ  ｙｏｕ  ｋｎｏｗ？）」の機能について記載する。本システムは、患者の履歴を検索し、患者の「現況」に基づいて、患者にとって重大なリスクを示し得る、あるいは診断プロセスまたは処置計画に対する重大な影響を有し得る情報を表示する。患者の「現況」は、患者の現在の問題、投薬、アレルギー、入手可能な測定情報（検査結果、診断など）、および患者が有し得る任意のアクティブな訴えもしくは症状を含む。たとえば、喉の痛みおよび発熱を訴えている患者は、このような状況と過去の脾臓摘出に起因する深刻な共存症との間には関係があるので、「認識済みか？（Ｄｉｄ  ｙｏｕ  ｋｎｏｗ？）」フィーチャによって、過去の脾臓摘出情報を表示させることができる。
【００７９】
ＩＩ．クエリプロセス
ＭＩＮＥ１１２は、健康記録中の医学概念を識別するために、有限状態トランスデューサ技術を採用することができ、補完候補を示唆することが可能である。ＭＩＮＥ１１２は、クエリ中の医学概念にタグ付けするために、医療言語を理解することが可能な意味クエリ処理エンジンを使用する。そのようなタグ付けされた情報を使用すると、ＭＩＮＥ１１２は、ＭＡＴＲＩＸ４１４（医療アプリケーション用語関係インデックス）、医学概念のプロプライエタリな知識ベース、およびそれらの間の意味的関係を使用することによって、患者の履歴中に存在するテキストコンテンツと構造化情報の両方を検索することが可能である。なお、ＭＡＴＲＩＸ４１４は、ＭＩＮＥ１１２に関して外付けであっても、または内蔵されていても、あるいは、その組み合わせであってもよい。
【００８０】
たとえば、クエリ「動悸を伴う胸痛」では、用語「胸痛」および「動悸」は、ＭＡＴＲＩＸ４１４からの概念を用いて自動的にタグ付けされる。
【００８１】
いくつかの実施形態では、ＭＡＴＲＩＸ４１４の知識ベースは、概念の間に約４００万以上のプライマリ医学概念および数千万個の関係を含むことができる。この広範な知識ベースは、種々の技法の組み合わせによって構築することができる。たとえば、ＩＣＤ−９、ＣＰＴおよびＬＯＩＮＣのような通常使用される臨床専門用語の多くは、ＭＡＴＲＩＸ４１４に組み込まれてきた。さらに、医療エンカウンターからの医療リファレンスおよびテキストのような様々な大型医療コーパスからのコンテンツは、処理された抽出医学知識である。追加の概念、略語および同義語は、このようにして識別される。テキスト内の種々の医学的に関連する概念を認識するために、固有表現抽出（ＮＥＲ）のようなＮＬＰ技術が使用される。この処理されたテキストは、２つの医学概念の間の関係の強度を予測するために最適化された統計学的意味解析エンジンＥＮＧＩＮＥＲＥＦを介して渡される。既存の専門用語と医療コーパスからマイニングされた新しい関係とのこの組み合わせは、任意のフリーテキストクエリに応答して最も関連性が深い構造化データおよび非構造化コンテンツを返すために、ＭＩＮＥ１１２の検索エンジンを駆動する知識ベースを生成する。
【００８２】
ＭＡＴＲＩＸ４１４の知識ベースとのＭＩＮＥ１１２の深い統合は、無関係な構造化データをフィルタ除去し、ケアプロバイダーのニーズに最も関連性が深い情報をケアプロバイダーに提示する。１つの例では、検索者には、無関係な問題がフィルタ除去されるということが分かり、訴えに関係し得る問題のみが強調表示される。ＭＡＴＲＩＸ４１４の知識ベースを理由に、ＭＩＮＥ１１２は、検索者が「胸痛」について問い合わせるときには、「肩痛」は胸痛に強く関係するので、「肩痛」を強調表示することが可能である。また、ＭＩＮＥ１１２は、臨床検査および手技について同様の強調表示を実行することが可能である。
【００８３】
構造化データ上で高性能概念ベースの検索を行うこととは別に、ＭＩＮＥ１１２は、エンカウンターノートにおいて発見されたテキストコンテンツについての意味検索機能を提供するために、最新技術のインデックス付けおよび検索技術を使用する。ＭＩＮＥ１１２は、医学概念を理解し、「胸痛」を検索し、また「胸部圧迫感」および「胸部不快感」のようなその同義語も検索することが分かる。ＭＩＮＥ１１２は、テキスト中で発見される医学概念ごとにスキャンが簡単な断片を表示することができ、ヘルスケアプロバイダーに関連情報への即時アクセスを与える。
【００８４】
ＭＩＮＥ１１２は、既存の医療専門用語から入手可能な知識を使用し、高性能意味解析技法を使用してその知識を抽出される知識と組み合わせて、ヘルスケアプロバイダーに、ケアの点で即座に関連情報にアクセスするために重要な能力を提供する。
【００８５】
図５は、本発明の方法によるＭＩＮＥ１１２のインデックス付け機能、クエリ機能、および検索機能のブロック図を示す。インデクサ５４０は、文書プロセッサ５３０から文書を受信し、暗号化すべきインデックス付けされた文書を暗号化インデックスモジュール５５０に提供する。医学クエリ処理エンジン５０２は、フリーテキストクエリ５０３を受信し、それを処理し、処理されたクエリを医学語彙検索エンジン５１０およびマトリックス概念検索エンジン５２０に提供する。エンジン５１０および５２０は、また、モジュール５５０から暗号化された文書を受信し、医療検索機関出力およびマトリックス検索エンジン出力を、それぞれ、プレゼンテーション表示プランナ５０４に提供する。プランナ５０４は、最終的に、検索結果３０５をその出力として提供する。また、エンジン５０２も出力をプランナ５０４に提供する。
【００８６】
いくつかの実施形態では、一般に、文書プロセッサ５３０、インデクサ５４０およびモジュール５５０がプロセッサ１１６内に配置される。いくつかの実施形態では、エンジン５０２、５１０および５２０ならびにプランナ５０４がプロセッサ１１５内に配置される。
【００８７】
文書プロセッサ５３０は、コミュニティ患者データ２００．０および患者が提供した患者データ２００．０．１を受信して処理する。データ２００．０は、患者以外の情報源から提供され、データ２００．０．１は、患者によって提供される。
【００８８】
エンジン５０２は、自由形式の自然言語クエリであるフリーテキストクエリ５０３を、エンジン５１０および５２０へのコールへと変換する。エンジン５１０は、医療データオブジェクトのコンテンツ中のどこかにキーワード用語一致（完全またはルーズ）を有するすべてのオブジェクトを発見し、他のキーワードを使用してそれらをフィルタリングする。エンジン５２０は、医学用語の所定の集合について、医学用語、意味的関係および関係の強度を備える知識ベースを介して識別される医学的に関係する用語のリストを発見する。医学用語の集合は、ユーザ入力にしたがって、場合によってはシステム１００が医学知識を獲得するにつれて、動的に変化している。プランナ５０４は、エンジン５１０および５２０の出力を、ユーザが閲覧するための統合ディスプレイプランへと変換し、これは、検索結果５０５、すなわち、キーワードまたは概念のいずれかと一致し得る医療データオブジェクトになる。
【００８９】
２つのデータフローが図５に示されている。インデックス付けフローは、２００．０および／または２００．０．１から、プロセッサ５３０、インデクサ５４０およびモジュール５５０へ、エンジン５１０および５２０へのデータの流れを辿る。検索フローは、検索結果５０５を生成するための、クエリ５０３の受信からエンジン５０２へ、エンジン５１０および５２０へ、プランナ５０４へのデータの流れを辿る。
【００９０】
検索フローでは、エンジン５０２、５１０および５２０を使用して、文書を処理し、文書の大きい集合から迅速に検索し取り出すことが簡単になるフォーマットへとそれらを変換する。インデックス付けフローは、複数の物理的機械にわたる文書の信頼性が高く自動的な複写を可能にする。また、インデックス付けは、複数のプロセッサのような多数の機械上の作業負荷を分割することができるので、大きいスループットをサポートする（多数の文書が１分当たりにインデックス付けされるようになる）。インデクサ５４０は、入来した医療データを、クエリをより高速にする形態へと変換する。また、インデクサ５４０は、データ窃盗の場合に保護健康情報（ＰＨＩ）が公開されないように、完全に暗号化されたフォーマットでデータのコンテンツを記憶する。
【００９１】
モジュール５５０は、インデクサ５４０から、簡単な検索も可能であり、識別不能化インデックスを生成する識別不能化フォーマットのインデックス付き文書の形態で患者データを受信し、それを記憶する。様々な種類のクエリについての迅速な検索を可能にするために、複数の識別不能化インデックスがあり得る。除去された保護医療情報（ＰＨＩ）は、名前、日付、特定の結果、アドレスなどを含むＰＨＩのＨＩＰＡＡ定義にふさわしくなり得る。この識別不能化は、データ窃盗から患者データを保護し、ＨＩＰＡＡとの適合性をサポートする。代替実施形態では、モジュール５５０によって生成された識別不能化インデックスは、複数のプロセッサに記憶し、独立して問い合わせることができ、したがって、それらはフォールトトレラントであり、ＰＨＩを保護する。識別不能化インデックスにより、前に暗号化されたデータを解読する必要なく、記録の非常に高性能な検索が可能になる。ターゲット集団が識別されると、ＰＨＩを臨床データと再統合するためにＰＨＩを効率的に解読することができる。
【００９２】
図５に関連して前述したように、検索エンジンは、２つの別個の構成要素−すなわち、インデックス付けフローおよび検索フロー−で個性される。インデックス付けフローは、（ＣＤＡテンプレート、ＣＣＲ、ＣＣＤ、ＰＤＦ、画像などを含む複数のフォーマットの）コミュニティからの患者データならびに患者自身によって提供されたデータを消費する。患者提供データは、ステータスアップロードまたは画像、映像、および文書のような患者がアップロードしたマテリアルの形態で入来することができ、インターネットに接続された健康監視デバイスからとすることができる。インデックス付けフローは、システムにより受信された文書の各々を処理し、このデータの検索を効率的にする構造へと変換する（インデクサ２００．２）。これらの構造は、患者情報を保護するために、完全に暗号化され多様式で記憶される。
【００９３】
検索フローは、フリーテキストクエリ（すなわち、構造上のいかなる制限もないクエリ）を入力として取り出し、フリーテキストクエリを、医学クエリとともに動作するように最適化された高性能クエリ処理エンジンを使用する医療語彙検索エンジンおよびＭＡＴＲＩＸ（医療アプリケーション用語関係インデックス）概念検索エンジンに対するコマンドへと変換する。検索エンジンの結果は、ユーザの役割および特権と団体の役割および特権（たとえば、プロバイダー、管理者、品質マネージャ、および患者）と検索クエリと仮定した場合に最も関連性の深いプレゼンテーションを決定するプレゼンテーション表示プランナ（５０４）に送信される。
【００９４】
図６は、いくつかの実施形態による医学クエリ処理エンジン５０２のブロック図を示す。本明細書では「医学クエリ処理エンジン」とも呼ばれるクエリモジュール５０２は、図２のモジュール２３２の一部であり、クエリモジュール５０２は、クエリトークン化モジュール６７０により受信されるフリーテキストクエリ５０３を有するに示されており、クエリトークン化モジュール６７０は、トークン化したクエリを意味解釈ブロック６７１に提供するように示されており、意味解釈ブロック６７１は、次いで、解釈した字句結果をクエリ翻訳ブロック６７２に提供する。ブロック６７２は、クエリ翻訳を、語彙検索クエリブロック６７３および概念検索クエリブロック６７４に提供する。エンジン５０２は、自由形式の自然言語クエリつまりフリーテキストクエリ５０３を、クエリ中の用語のすべての考えられ得る解釈を識別するために大きな医学用語辞書を使用してブロック６７０により実行されるクエリ５０３を最初にトークン化することよって、エンジン５１０および５２０が使用できる入力へと変換する。クエリの解釈は、医学的タイプとともに、クエリ中で発見されたすべての医学用語を含む。したがって、いくつかの実施形態では、クエリをトークン化することは、医学用語の辞書をクエリ中の用語のすべての考えられ得る解釈を識別するために使用する。また、「とともに／を用いて（ｗｉｔｈ）」や「の（ｏｆ）」のような機能語に基づいてクエリ中の医学用語間の認識可能な任意の関係で構成される。
【００９５】
各解釈は、周囲コンテキスト、たとえば、他の単語、クエリ中に存在する医学用語および関係、あるいはアプリケーションによってクエリプロセッサに提供される、以前のクエリおよびユーザ応答の履歴のような知識に基づいてスコアリングされる。生成されたすべての解釈をスコアリングした後、最も高いスコアを用いた解釈は、クエリの最も可能性が高い解釈として選ばれる。クエリの最も可能性が高い解釈は、語彙検索クエリ６７３および概念検索クエリ６７４へと翻訳され、語彙検索エンジン５１０および概念検索エンジン５２０に送信される。
【００９６】
次いで、最も可能性が高い解釈は、語彙および概念の検索のために、エンジン６７３および６７４へのコールへとそれぞれ変形される。検索の結果が返されると、クエリ処理エンジンは、返された結果に、クエリに関する情報でアノテーションを付け、それにより、それを表示プランナに送信して、適切な表示プランを生成することができる。
【００９７】
図７は、図２のモジュール２３０の表示モジュールの関連ブロック／機能のブロック図を示す。プレゼンテーション表示プランナ５０４は、プレゼンテーションパーソナライザ７０６からの入力を受信し、検索条件と一致する医療データオブジェクトの形態である検索結果５０５を提供するように示されている。検索結果５０５は、ユーザアクション７０７を受信し、関連性メトリックブロック７３０９に入力として提供し、関連性メトリックブロック７３０９は、プレゼンテーションパーソナライザ７０６に入力を提供するように示されている。
【００９８】
プランナ５０４は、パーソナライザ３０６から、クエリについての注釈付き結果を入力として受信し、ユーザに提示すべき結果の順序付き（ランク付き）リストへとそれらを変換する。ランク付け構成要素は、データオブジェクトの関連性を決定するためにＭＡＴＲＩＸ中で利用可能な網羅的な医学知識を含む。各結果のプレゼンテーションは、異なり得る。また、プランナ７０６は、ユーザクリックおよびドウェル時間のような検索結果の出力に対するユーザアクション７０７を記録する。この情報は、関連性メトリックを計算するために、かつ、個別化を提供するために内的にロギングされる。たとえば、検査結果を含んでいる結果は、経時的な傾向ラインとして表示することができ、問題を含んでいる結果は、問題の発現とその問題に対する関係する投薬および手技とを示す特殊マーカーを用いて表示することができる。治療済みの問題または状態は、その問題がもはやアクティブではないことを示すために、現在の問題とは別様に表示することができる。各結果についての表示プランを生成することは別に、そのスタイリング、コンテンツおよびプレゼンテーション（たとえば、グラフ対強調表示されたテキスト）を判定すると、表示プランナはまた、結果の包括的な順序を判定する。特定のタイプのクエリ（たとえば、検体および検査試験に関するクエリ）については、特定のタイプの結果が他の結果よりも優先されることがある。
【００９９】
プランナ５０４は、ユーザおよびクエリについてのプレゼンテーションを個人化するために、ユーザデータとともにロギングされた関連性メトリックを使用する。このデータは、クエリおよびユーザごとに捕獲され、記憶される。パーソナライザ７０６は、各ユーザおよび各クエリについて捕獲された関連性メトリックを周期的に解析することができ、それらを、クエリ時間において検索結果をユーザに提示するときに適用される個別化モデルへと内的に変換する。このプロセスにより、各ユーザについて返される結果の関連性を増大させるフィードバックループが生成される。
【０１００】
図８は、本発明の一実施形態および方法によるエンジン５１０のさらなる詳細を示す。検索語５０３は、検索語−クエリオブジェクト処理によって受信されブロック８１１に、検索文書集合４３４は、文書プロセッサ３３０によって受信される。プロセッサ３３０は、集合２０３から受信した検索文書を処理し、それを、医学用語に基づくスペルエラー訂正８１３に送信し、医学用語に基づくスペルエラー訂正８１３は、スペルミスを訂正し、訂正済みテキストを、文書集合中のテキスト内の用語の位置の識別のための位置検索アルゴリズム８１２に送信し、医療データオブジェクトの最終的な検索結果５０５が検索と一致する。検索語５０３は、ブロック８１１によって受信され、ブロック８１１は、検索語をクエリオブジェクトへと処理する。
【０１０１】
図９は、いくつかの実施形態による図５のエンジン５０２のさらなる詳細を示す。入力クエリ５０３は、医学クエリ処理エンジン５０２によって受信され、医学クエリ処理エンジン５０２は、関連性マトリックス４２６を使用して、受信したクエリを処理し、処理したクエリから、医学概念マッチングブロック９０２のセットを出力する。関連性マトリックス４２６は、医学概念マッチングブロック９０２を使用し、それをフィルタリングして、関連医学概念のみを生成する（ブロック９０４）。出力としてマトリックス４２６から受信した取得された関連医学概念ブロック９０４は、医学クエリ処理エンジン５０２にフィードバックされる。エンジン５０２は、検索文書集合４３４をさらに受信し、検索文書集合４３４を関連医学概念ブロック９０２と組み合わせて使用して、検索結果９０６を作成する。検索結果９０６は、前述したように、検索語に関連する医療データオブジェクトを含む。
【０１０２】
エンジン５０２は、知識ベースであり、医学用語、概念、概念間の関係リンク、および関係リンクの強度の定量的測度を提供する数値（関連性スコア）の表を含む。本明細書では、数値のこの集合を関連性マトリックス４２６と呼ぶ。正規化された関連性スコアの範囲は０〜１であり、０は完全に無関係（直交）であり、１は高度に関係する（たとえば同義である）。他の実施形態では、反対のまたは異なる範囲を採用することができ、たとえば、１は無関係を指すために使用することがき、およびは、０は高度に関係することを意味することができることに留意されたい。関連性スコアは、システム内の記憶される臨床データを含む専門家および医療従事者により生成されたデータ、使用統計から取得されたデータ、および一般公開されている医療テキストをマトリックス内で使用可能な知識へと変換することによって取得されたデータを含むがそれらには限定されない、様々な情報源により取得されるデータの集合にわたって動作する機械学習アルゴリズムの集合を介して取得される。
【０１０３】
検索語に関連するすべての概念を識別するために、知識ベースに検索語を用いて問い合わせて、検索語に関係するすべての概念を発見する。すべての一致する概念を発見すると、返された概念のリストをそれらの関連性スコアに基づいてフィルタリングすることによって、関連項目を選択することができる。フィルタリングのしきい値は、同義語のみを選択することから、すべてのリモートに関係する概念を発見することまで、アルゴリズムの厳密性を判定する関連性検索パラメータである。
【０１０４】
関連医学概念の識別されたリストは、入力として医学クエリ処理エンジンにパスされ、医学クエリ処理エンジンは、次いで、検索結果９０６を返すために、語彙検索エンジン５１０のために関連語彙クエリを生成することが可能である。
【０１０５】
医学用語間の関係を識別することにおけるさらなる複雑さレベルは、否定意味構造によって生成される。たとえば、医療文書のコンテキストにおける単語「糖尿病除外」の出現は、関連性エンジンにより、糖尿病についての負関連性値として解釈される必要がある。意味アルゴリズムの観点から、否定と関連付けられる２つの主要な問題は、検出および解釈である。否定検出アルゴリズムは、医療テキスト中で発見され、「発熱なし」のような単純な否定から「感染の十分な証拠なし」のようなより複雑なパターンに及ぶいくつかのカテゴリーに入る否定意味構造の集合に依拠する。否定検出アルゴリズムは機械学習モデルを使用して、センテンス中のフレーズが否定されたかどうかを識別するためにセンテンスにおける構造パターンを学習する。
【０１０６】
負関連性値の解釈は、特定の使用事例に左右される。アプリケーションが、タイプについて弁別することなく概念間の関係のみの検出を必要とするとき、負関連性値を絶対値として使用することができる。しかしながら、決定支援要素を構築することは、医療データオブジェクト間の意味的相互作用の理解を必要とし、したがって、負関連性値の解釈が重要になる。
【０１０７】
ＩＩＩ．集団データ解析
前記のように、ＭＩＮＥ１１２は、集団全体のデータ解析を検証する。ヘルスケア改革は、責任あるケア、持続可能な保健、およびシェアードセイビングスのようなイニシアチブをもたらした。参加団体は、ケアのコストを減少させ、集団保健を測定し、品質を向上させ、有意味な使用を実証することを求められる。適合するために、参加団体は、自身のすべての情報を、その情報がプロバイダー事務所、短期ケア施設、または課金システム内に存在するかどうかにかかわらず、効果的に活用する必要がある。重要な臨床情報の約３分の２以上が、典型的には、今日のヘルスケア技術ソリューションではアクセス不可能であり、使用不可能であるフリーテキストノートおよび走査された文書中で発見されるので、データを使用することがさらに求められる。
【０１０８】
ヘルスケア団体は、それらのデータ基盤としてＭＩＮＥ１１２を使用して、複数のサイト上からの符号化データおよび非構造化データのフルポテンシャルをアグリゲートし、ロック解除することができる。Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｅｘｃｈａｎｇｅ（商標）（ＣＫＸ）  ＣＫＸＲＥＦは、ΑΙベースの処理を用いてヘルスケア情報交換（ＨＩＥ）にアプローチする。典型的には、ＨＩＥは、アクション（使用、起動）可能な情報を配信するために、標準的なデータの交換を越えて進む必要がある。したがって、ＣＫＸ  ＣＫＸＲＥＦデータインターフェース１１３は、多くのフォーマットでデータをインポートすることが可能である。さらに、ＭＩＮＥ１１２は、インポートされたデータを照合することのための、照合および重複除外モジュールを含むことができ、ＭＩＮＥ１１２はまた、情報の閲覧および解析のための準備が整うようにインポートされたデータをタグ付けするためのインデックス付けおよびメタタグ付けモジュールを含むことができる。したがって、ＭＩＮＥ１１２は、テンプレートエントリのような符号化データの使用を可能にし、データを請求し、また、臨床ナラティブ（臨床談話）において発見される有用な非構造化データを作る。臨床ナラティブ（clinical narrative）が走査された文書中にある場合、ＣＫＸ  ＣＫＸＲＥＦは、光学文字認識（ＯＣＲ）を使用してテキスト情報を自動的に抽出する。処理後データおよびオリジナルデータは、ローカルにまたは分散させて（１つまたは複数の）高性能データ記憶ユニットに記憶することができ、その結果、１秒未満の応答で問い合わせ可能かつ計算可能となる。
【０１０９】
また、ＣＫＸ  ＣＫＸＲＥＦは、ＥＨＲ、ＨＩＥ、ＰＡＣＳ、品質および課金システムとを相互運用することができる。たとえば、ＭＩＮＥ１１２は、プロプライエタリと標準的なデータインターフェースとの組み合わせを活用することによって、符号化データ、テキスト文書、および画像ベースの文書を含む、ＥＨＲおよびＰＭからの多くのタイプのデータを受信および処理することができる。サポートされる標準的なデータインターフェースは、ＣＣＤ、ＣＣＲ、Ｃ３２、Ｘ．１２およびＨＬ７  Ｖ２を含む。また、ＭＩＮＥ１１２は、病院および企業レベルの統合のために、ＨＬ７  Ｖ２プロトコル、ＩＨＥ  ＸＤＳプロトコル、およびＩＨＥ  ＸＤＲプロトコルをサポートすることができる。
【０１１０】
さらに、ＭＩＮＥ１１２はまた、任意のアプリケーションと相互運用し、ＡＰＩ  ＡＰＩＲＥＦを使用して臨床情報を双方向に交換することができる。
【０１１１】
データセキュリティおよびプライバシー
また、データセキュリティおよびプライバシーは、ＭＩＮＥ１１２に一体とすることができる。データセキュリティおよびプライバシーを保証するために、ＭＩＮＥ１１２は、データ暗号化における最良の実施標準および技術を適用する。たとえば、ＨＩＰＡＡ適合性を保証するために、ＭＩＮＥ１１２は、患者のケアチームのメンバーのみに臨床記録アクセスを制限する。緊急ケアプロバイダーの場合など、患者のケアチーム以外は、「ガラスを破壊する」ことによって患者記録への即時アクセスを獲得することができない。これらのトランザクションは、追跡することができ、フルに報告可能であり得る。
【０１１２】
出力１１７を処理するデータ交換モジュールは、業界標準ＳＳＬ接続を使用する際にデータを送信および受信することができ、すべての保護医療情報（ＰＨＩ）が暗号化され得る。また、このモジュールは、すべてのアプリケーションおよびデータにアクセスしているユーザについての詳細監督ログを維持することができる。セキュアなデータアクセスは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ｉＰａｄ（登録商標）、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、およびＢｌａｃｋｂｅｒｒｙ（登録商標）を含む大部分のプラットフォーム上でのウェブブラウザ閲覧のために最適化される。
【０１１３】
データ整合性
多くの患者、特に、多くの慢性疾患を患う高齢者は、個人診療、集団診療および病院を含む別々の多様な環境において働く複数のヘルスケアプロバイダーによるからケアを探求する。これらの情報源の各々は、患者の医療情報を別様に記載し、符号化するためのデータを生成し、最終的には、各エンカウンターについてのケア文書の固有の連続性を生成する。ＭＩＮＥ１１２は、患者記録全体を解析し、それを系統立て、効率的に閲覧および解釈することができるフォーマットでヘルスケアプロバイダーにそれを提示することができる。データの照合および重複除外は、プレゼンテーションおよび品質チェックモジュールを使用して、プレゼンテーションのための照合および重複除外モジュールによって動的に実行されるが、データは、データ損失なしにその元の形態で保たれる。
【０１１４】
マスター患者インデックス
また、ＭＩＮＥ１１２は、エンタープライズマスター患者インデックス技術（ＥＭＰＩ）  ＥＭＰＩＲＥＦを含むことができる。ＭＩＮＥ１１２は、既存のＥＭＰＩまたはレバレッジＩＨＥ  ＰＩＸ／ＰＤＱ標準を使用するか、または独立して動作することができる。このＥＭＰＩは、２つの異なるモードにおいて動作することができる。すなわち、（１）自動的に、団体固有のルールに基づいて一致する患者を発見する、または（２）ＭＩＮＥ１１２のプレゼンテーションおよび品質チェックモジュールは、ユーザが潜在的な一致を識別し、オンデマンドで記録をマージすることを可能にする。ＭＩＮＥ１１２は、すべての患者マージを追跡し続け、エラーの場合にはユーザが記録をマージ解除することを可能にする。また、ＭＩＮＥ１１２のインデックス付けおよびメタタグ付けモジュールは、集団解析のために使用することができるファジーマッチアルゴリズムを含むことができる。
【０１１５】
アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）
ＥＨＲ、ＨＩＥ、ＰＨＲ、ＰＡＣＳ、自宅モニタリング、または医療用デバイスを提供するソフトウェアアプリケーション販売業者ならびに新規のヘルスアプリケーションの開発者の場合、システムＡＰＩ  ＡＰＩＲＥＦは、ＳＯＡＰ  ＡＰＩ  ＡＰＩＲＥＦを使用してＣｌｉｎｉｃａｌ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｅｘｃｈａｎｇｅ（商標）  ＣＫＸＲＥＦプラットフォームとデータを交換するための独自の能力を提供する。また、医学的インテリジェント検索ソリューションは、ＲＥＳＴ  ＡＰＩ  ＡＰＩＲＥＦを使用してアプリケーション内に埋め込むことができる。
【０１１６】
ＭＩＮＥ１１２がサポートするセクションおよび語彙の例として、問題（フリーテキスト、ＩＣＤ９コード）、来院ノート（ＣＣＤ中のフルアドホックテキスト）、投薬（フリーテキスト、ＲｘＮｏｒｍコード）、アレルギー（フリーテキスト）、検査結果（フリーテキスト、ＣＰＴコード）、手技（フリーテキスト）、および予防接種（フリーテキスト）が挙げられる。
【０１１７】
また、いくつかの実施形態では、ＭＩＮＥ１１２システムは、ＥＨＲ、ＨＩＥ、ＰＡＣＳ、品質および課金システムを含む多くの他のシステムを相互運用することができる。
【０１１８】
集団アナライザ
いくつかの実施形態では、ＭＩＮＥ１１２はまた、患者のグループおよびより良いターゲット介入を効率的に管理してより良いケア経験および集団保健改善を達成するために、臨床医、ケアマネージャ、および管理者にオンデマンドで柔軟なソリューションを提供する集団アナライザを含む。このツールは、臨床上のおよび財政上の目標を満たすためにパフォーマンス駆動型団体を誘導するのを助ける必須のダッシュボードである。
【０１１９】
ビッグデータ科学における最新の進歩を使用すると、ＭＩＮＥ集団アナライザは、限定はしないが以下の複数のレベルで患者集団の非常に正確なビューをリアルタイムで提供することができる。
ａ．疾病および状態レジストリ
ｂ．患者リスク層別化（たとえば、共存症）
ｃ．品質測度コンプライアンス（たとえば、メディケアＰＱＲＳおよびＡＣＯ測度）
ｄ．患者レベルのアクション（使用）可能なケア格差（たとえば、網膜試験を必要とする糖尿病患者）
ｅ．インテリジェント集団検索を使用して回答される臨床質問
【０１２０】
ＭＩＮＥ集団アナライザは、そのすべてを複数のデータソースから集めることができる既存の符号化データを豊富にするために、臨床ナラティブから関連データをインテリジェントに検索し、抽出することができる。これにより、状態識別、測度報告、リスクアセスメント、および他の臨床解析が大幅に向上する。集団アナライザ結果は、解析において使用されるデータのタイプ、すなわち、「符号化データのみ対符号化データ」＋「テキストデータから検索された情報」にしたがって閲覧することができる。集団アナライザを用いると、カスタマイズされ、高コストで時間集約的な報告ビューまたはキューブを生成する必要がない。
【０１２１】
ＭＩＮＥ集団アナライザは、多くの臨床管理プラットフォームまたは電子記録内で、ＭＩＮＥ１１２アプリケーションインターフェース１１３および出力１１７のためのインターフェースを介して直接アクセスすることができる。さらに、データおよび結果は、品質報告システムおよび決定支援システムによって問い合わせることができる。
【０１２２】
ＭＩＮＥ集団アナライザは、ユーザが（テキストクエリ、ＡＰＩコール、ＧＵＩおよび他のインターフェースを介して）構造化データのみから計算された、ならびに、構造化データと非構造化データとの組み合わせから計算された、患者の固有のコホート（群）についてのアグリゲートされた統計情報を要求すること可能にする。
【０１２３】
そのような情報は、男性数、女性数、疾病数、番号（対象となる他の状態）、分子、分母、および対象となる固有の測度についてのコンプライアンス％（たとえば、ＰＱＲＳ、ＣＯＲＥ、ＡＣＯ  ３３、ＨＥＤＩＳなど）を含むが、これらに限定されるものではない。
【０１２４】
コホート（集合）は、患者の任意のセットとすることができる。固有の対象となるいくつかのコホートは、ＡＣＯまたは他のケアマネージメント団体に加入する患者、団体内で診察される患者、特定のプロバイダーが診察する患者、団体内の特定の専門家がする患者、特定の保健プラン、保険またはプランタイプによってカバーされる患者である。また、多くの他のコホートが対象となり得る。
【０１２５】
結果（たとえば、団体結果、プロバイダー結果など）のページに結果値を備える患者の任意のグループは、「結果コホート」である。最小コホート表示は、団体およびプロバイダーによるものである。
【０１２６】
また、ＭＩＮＥ集団アナライザは、ユーザがコホートまたは結果セット中の各患者についての固有の結果のページに「ドリルダウン」することを可能にすることができる。患者レベル結果は、固有の臨床測度（たとえば、ＰＱＲＳ、ＣＯＲＥ、ＨＥＤＩＳ、ＡＣＯ  ３３など）、ならびに患者に関する結果またはファクトを推論するために使用された固有の文書および情報源についての結果（ファクト）を含む。
【０１２７】
したがって、ＭＩＮＥ集団アナライザは、以下の能力のうちの１つまたは複数を含むことができる。
ａ）大量のデータを処理して、患者モデルにそれを記憶するスケーラブルシステム
ｂ）既知の使用事例（たとえば、問題ごとのクエリ、問題の対など）についてデータ全体にわたって迅速に問い合わせる能力
ｃ）クエリのようなＳＱＬをサポートし、それにより、専門技術をもたないユーザがシステムを使用する（機能を選択し、プロジェクトし、アグリゲートする）ことができる使用可能なシステム
ｄ）Ｐｉｇ  ０．９．２から使用可能である（この文書のリリースバージョン（０．１０）は除外されるが、まだ「安定」ブランチにはない）
ｅ）データのストリーミング／データへのインメモリアクセスの両方
ｆ）ＡＥＳ適合暗号化は、最初から理屈抜きでサポートされ得る
ｇ）Ｐｉｇ  ０．９．２スキーマタイプ（すなわち、ピッグによって実施されるスキーマ）
ｈ）データセット中のブロブは、以下のチャンク情報（オフセット、チャンクデータ（ｕｐｔｏｌＭＢ）、チェックサム）を有するタプルをもつＳｏｒｔｅｄＳｐｉｌｌａｂｌｅＤａｔａＢａｇとして、表されることができる。
ｉ）（変更テーブルは、マップ除外ジョブであるので）不変列ファミリー
ｊ）メタデータは、ＴＦｉｌｅメタデータブロックに記憶することができる
ｋ）書込みは、ロックフリーであり、反エントロピーメカニズム（おそらく、ランポートタイムスタンプ／ベクトルクロック／バージョンクロック）を用いることができる
ｌ）多重化、高利用度などは、ハドープにより処理することができる
ｍ）バックアップはｄｉｓｔｃｐ−Ｓ３である（増分バックアップはないが、ローリングバックアップなどを行うことができ、しかしながら、それらはすべて、システムから除外されたクロンジョブである）
ｎ）各値タプルは、以下の情報を有することができる
−行キー（ＢＹＴＥＡＲＲＡＹ）
−フォーマットバージョン（ＩＮＴＥＧＥＲ）
−バージョン（ＬＯＮＧ）（リードリペアシナリオにおいて使用される）
−ライタータイムスタンプ（ＬＯＮＧ）−（数秒でライターに見えるタイムスタンプ）
−条件（ｉｆ）を示すアクティブ（ＩＮＴＥＧＥＲ）（０／１）値
−それ自体が他のタプルである値のシーケンス（メタデータブロック中のスキーマに一致するタプル）
−任意のブロブは、内的チャンク符号化を用いて、分類されたスピラブルデータバックとして表すことができる
ｏ）キーそのｔｆｉｌｅは、キー自体のＭＤ５である
ｐ）ＴＦｉｌｅのメタデータブロックは、キー全体のインデックスを含むことができる（したがって、第１のメタデータブロックをロードし、それからデータファイルをロードする）
ｑ）ＴＦｉｌｅｓが不変であるので、リードリペアを実行することを含む「マージ」またはグリムリーパージョブが必要とされ得る
ｒ）リアルタイム読込みは、インメモリアレイへとメタデータブロックをロードし、ｔ−ｆｉｌｅへとインデックス付けをするサービスを通じて生じ得る（ランダムネットワーク読込を含むが、良好なキャッシュはこの問題を比較的簡単にするべきである）
Ｓ）リアルタイム書込みは、メタデータブロックおよび（ハドープに書き込まれ、直ちにフラッシュされるファイルである）対応するコミットログを更新することによって生じる
【表１】
2015533437.tif 000003
【表２】
2015533437.tif 000004
【０１２８】
任意のヘルスケア団体内のケア品質の解析は、エビデンスに基づいたケア測度にしたがって、どのくらい十分に患者が処置されているかを理解することから開始する。これらの結果は、集団を管理し、患者介在をターゲットにし、医師のパフォーマンスをプロファイリングするための基礎になる。容易に測定することができないものを管理することは困難である。多くの団体の場合、品質解析のプロセスは、時間とコストとがかかることがあり、しばしば不正確であり得る。
【０１２９】
上記で論じたように、通常の使用（たとえば、メディケア、ＡＣＯ、ＰＱＲＳおよびＨＥＤＩＳ）における品質測度セットのための有用なデータの約３分の２以上は、典型的には、フリーテキストノートおよびスキャン文書中で発見される。このナラティブ情報は、現在使用されている品質報告ツールでは簡単に処理することができない。さらに、関連データは、団体全体の複数のシステムの中に配置され得る。その結果、これらのツールは、パフォーマンスを過小評価すること、または報告および解析に不適格な患者を含むことがあり、全体的な精度が低下する。
【０１３０】
ＭＩＮＥ１１２は、団体内の複数のシステムからの臨床データおよび課金データを集めることができる。ＭＩＮＥ１１２は、関連する品質測度概念について自動的に、個別データとテキストデータの両方をインテリジェントに検索することができる。ＭＩＮＥ１１２は、臨床ナラティブ内で発見された関連データに専門用語コードを適用することができる。ＭＩＮＥ１１２は、アプリケーションインターフェース１１３および１１７を使用して、ＧＰＲＯを含む大部分品質ツールに情報をエクスポートすることができる。ＭＩＮＥ１１２は、臨床医などが、関連する概念（たとえば、糖尿病性足病変の検査）が発見されたソースドキュメンテーションを閲覧するために、検証ツールを公開することができる。
【０１３１】
単に測度算出に臨床ナラティブから検索されたデータを含めることによって、糖尿病性腎疾患スクリーニングのような品質測度との患者のコンプライアンス（適合性、整合性）の２倍程度の改善を達成できたことを実証することができる。臨床ワークフローまたはケア供給には変化がなかった。
【０１３２】
ＭＩＮＥ品質オプティマイザＱＭＲＥＦは、コストがかかるカルテ検討の必要なしに、患者のために完了されるサービスをより正確に自動的に発見する。さらに、ヘルスケア団体は、測定パフォーマンスが償還と結びついた場合、より多くの収益を潜在的に獲得することができる。
【０１３３】
図１０は、いくつかの実施形態による、医療情報の解析および個々の患者への前記解析の適用のための例示的なプロセスフロー１０００を示す。このプロセスでは、（１００２において）非識別記録からの識別情報から患者の健康記録を切り離す。識別データは、患者の名前、社会保障番号、連絡先情報などを含むことができる。また、識別情報は、関連法規にしたがって、日付および可能性のある所見を含むＨＩＰＡＡによって定義されたＰＨＩを含むことができる。次いで、（１００４において）後で取り出すために識別情報を記憶する。いくつかの実施形態では、デカップリングされた識別情報は、団体ごと患者ごとに暗号化される。患者ごとの個別の暗号化により、再統合時、個々の患者の健康記録への細分化されたアクセスが可能になる。また、いくつかの場合には、関連コホートにより識別情報をグループ化し、グループ識別情報を暗号化することが望ましいことがある。この「グループレベル」暗号化は、グループが臨床試験を受けている場合、または、グループが何らかの他の一般的なプロシージャもしくは（周囲への露出のような）リスクファクタを有する場合に効用を有し得る。
【０１３４】
いくつかの実施形態では、識別不能化された情報は、上述したように、インデックス付けされ、暗号化され得る。インデックス付けされたデータにより、非常に迅速な検索が可能になる。さらに、識別不能化された情報は、患者プライバシーを犯すことなしに、意図される調査または解析のために学術機関のような外部エンティティに出力され得る。
【０１３５】
（１００６において）識別不能化されたデータをＭＩＮＥ  ＱＭＲＥＦによりアグリゲートし、（１００８において）関連情報について解析することができる。図１１を手短に参照すると、データ解析のためのプロセスがさらに詳細に示されている。テキストは、品質測定（疾病、手技、測定など）に関連する概念を用いて構造化される。（１１０２において）手動検証が必要とされる場合、（１１０４において）出力を検証する。（１１０６において）測定値の信頼性を計算し、提示する。（１１０８において）信頼性が十分でないと判断した場合、必要に応じて検証および信頼性計算ステップを反復することができる。
【０１３６】
（１１０２において）手動検証が必要とされない場合、または、信頼性が許容できる場合、（１１１０において）構造化データと抽出された構造とを組み合わせて、構造化出力にすることができる。出力された構造化データは、ＭＩＮＥによって解析しても、あるいは、解析のために第三者に出力してもよい。識別不能化したインデックスを解析した結果、少なくとも１つの関連する「イベント」を識別することができる。臨床イベントは、任意の細分化された臨床概念（ａｐｉｘｉｏｎ）であり、それがいつ起こったかというタイムスタンプと関連付けられて、どこで（場所）および誰が（臨床行為者）を任意選択で有することができる。イベントの対の例は、「４年前の自宅における患者Ｘの心筋梗塞は、地域病院においてＥＲ医師Ｙにより処置された」である。これは、（文書日付に関して）４年前の自宅における患者ＸのＭＩと、（文書日付に関して）おなじく４年前の地域病院におけるＥＲ医師Ｙによる患者ＸのＭＩの処置との２つのイベントへと分解することができる。
【０１３７】
図１０に戻ると、解析の後、（１０１０において）記録を識別情報と再統合することができる。この再統合は、ケア提供団体と記録を共有することができることを保証する。さらに、解析後に識別情報を再統合することによって、患者は、依然として解析結果を利用することが可能であり得る。また、再統合は、固有の患者について追加情報にメタタグ付けする必要があるときに、または、固有の患者に追加データを追加する必要があるときに採用することができる。また、その後、インデックスを更新するために、再統合された患者情報を患者識別情報から切り離すことが可能である。
【０１３８】
最後に、（１０１２において）必要に応じて、患者レベルでの発見に対して作用するために、保健プロバイダー団体が、再統合された記録を出力することができる。いくつかの実施形態では、各患者のデータは、高度なセキュリティおよびプライバシー法とのコンプライアンス（適合性、整合性）を保証するために個別に暗号化される。個別の暗号化は、患者のカルテ中で発見された情報に基づいて、生成および管理することができる。各カルテが異なるので、これにより、各記録が一意に暗号化されることをシステムが保証することが可能になる。また、システムは、後での解読およびデータアクセスを可能にするために、各暗号化記録を追跡することができる。
【０１３９】
信頼性のプレゼンテーション
いくつかの実施形態では、信頼性レベルは、報告された結果（たとえば、測度の分子）が実際の結果以上であるという確率の下限へと翻訳する。実際の結果は、完全に手動の監査において判定される値である（ａ．ｋ．ａ．１００％監査）。
【０１４０】
ユーザに提示されるものは、任意の検証結果（「生成された結果」）により調整されるアルゴリズム出力によって計算された値、および固有の信頼性レベルに対応する結果値である。たとえば、図１２および図１３によって示されるように、ユーザは、９５％のような特定の値に信頼性レベルを設定し、これが対応する結果を参照することができる。これらの図では、構造化データを使用した結果は、１２０２および１３０２に示されている。結果を最適化することによって、１２０４、１３０４および１３０６にそれぞれ示すように、信頼区間は、同様に算出することができる。最後に、フル検証結果が、１２０６、１２０８および１３０８にそれぞれ示されている。信頼区間のプレゼンテーションおよび構成は、団体が、１００％の監査、（選択された信頼区間をサポートするために十分な）部分監査、および／または（自動精度およびリコールが、望ましい信頼インターフェースを自動的に達成するような場合には）フル自動算出から選択することを可能にする。
【０１４１】
種々の信頼性レベルに対応する結果の計算
例示的な計算において：１００％監査が結果ｐ（０〜１のレートで表される）を生じると仮定する。ヘフディングの不等式は、以下の等式を与える。
2015533437.tif 000005
ただし、
2015533437.tif 000006
は、ｐとは実測レートが異なり、
ｎは、含まれる患者数である。
９５％の信頼性レベルについて
2015533437.tif 000007
を０．０５に設定し、ｎ（結果を求めるために検査した患者数）に代入し、信頼性レベルに対応する結果値を得るために
2015533437.tif 000008
について解く。
【０１４２】
他の実施形態は、精度およびリコールが１００％未満であるときにもたらされるシステマティックエラーを考慮する。
【０１４３】
ＩＶ．例示的なスクリーンショット
図１４は、ＨＣＣオプティマイザの例示的なスクリーンショット（１４００）を示す。この例示的なスクリーンショットでは、患者がリストアップされている。検索機能は、健康記録の自然言語クエリを実行する能力を提供する。また、システムは、最適化におけるユーザの潜在的な機会、容認された機会および考えられ得る改善を提供する。
【０１４４】
図１５は、スクリーンショット（１５００）であり、患者記録が開かれている。システムは、患者識別情報（名前、生年月日など）を表示する。さらに、システムは、さらにアクセスすることができる、患者の個人記録をリストアップする。この例示的な記録にでは、患者は、利用可能な来院および経過ノートを有する。来院および経過ノートは、団体の目標に関連する固有のインスタンスである。たとえば、（団体に関連する）糖尿病患者を見る場合、患者が多くの記録を有し得るにもかかわらず、これらの文書を提供することができる。
【０１４５】
図１６では、来院ノートにアクセスした。例示的なスクリーンショット（１６００）は、来院結果を表示する。いくつかの実施形態では、クエリに関係する重要な医学概念を、ユーザのための強調表示することができる。すべての患者記録は、患者ケアを最適化し、集団解析によって相関を識別するために、上述したプロセスを介して解析することができた。
【０１４６】
Ｖ．システムの実施形態
図１７Ａおよび図１７Ｂは、本発明の実施形態を実装することに好適なコンピュータシステム１７００を示す。図１７Ａは、コンピュータシステム１７００の１つの考えら得る物理的形状を示す。もちろん、コンピュータシステム１７００は、プリント回路板、集積回路および小型ハンドヘルドデバイスから巨大なスーパーコンピュータに及ぶ多くの物理的形状を有することができる。コンピュータシステム１７００は、モニタ１７０２と、ディスプレイ１７０４と、ハウジング１７０６と、ディスクドライブ１７０８と、キーボード１７１０と、マウス１７１２とを含むことができる。ディスク１７１４は、コンピュータシステム１７００へ／からデータを転送するために使用されるコンピュータ可読媒体である。
【０１４７】
図１７Ｂは、コンピュータシステム１７００のブロック図の例である。システムバス１７２０は、多種多様なサブシステムに取り付けられている。（中央処理ユニットまたはＣＰＵとも呼ばれる）プロセッサ１７２２は、メモリ１７２４を含む記憶デバイスに結合される。メモリ１７２４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）およびリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）を含む。当分野ではよく知られているように、ＲＯＭは、データおよび命令をＣＰＵに一方向に転送するように作用し、ＲＡＭは、典型的には、データおよび命令を双方向に転送するために使用される。これらのタイプのメモリは両方とも、以下に記載するコンピュータ可読媒体のうちの任意の好適なものを含むことができる。また、プロセッサ１７２２に、固定ディスク１７２６を双方向に結合することができ、固定ディスクは、さらなるデータ記憶能力を提供し、また、以下に記載するコンピュータ可読媒体のうちのいずれか含むことができる。固定ディスク１７２６は、プログラム、データなどを記憶するために使用することができ、典型的には、１次記憶装置よりも低速の２次記憶媒体（ハードディスクなど）である。固定ディスク１７２６内に保持される情報は、適切な場合には、メモリ１７２４中に仮想メモリとして、標準的に組み込むことができることが了解されよう。リムーバルディスク１７１４は、以下に記載するコンピュータ可読媒体のうちいずれの形態をとることができる。
【０１４８】
また、プロセッサ１７２２は、ディスプレイ１７０４、キーボード１７１０、マウス１７１２およびスピーカ１７３０のような様々な入出力デバイスに結合される。一般に、入出力デバイスは、ビデオディスプレイ、トラックボール、マウス、キーボード、マイクロフォン、タッチ感知ディスプレイ、トランスデューサカードリーダ、磁気テープリーダーまたは紙テープリーダー、タブレット、スタイラス、音声または手書きレコグナイザ、バイオメトリクスリーダー、あるいは、他のコンピュータのうちのいずれかとすることができる。プロセッサ１７２２は、任意選択で、ネットワークインターフェース１７４０を使用して別のコンピュータまたは通信ネットワークに結合することができる。そのようなネットワークインターフェース１７４０を用いた場合、プロセッサ１７２２が、上述の医療記録の管理および解析を実行する過程において、ネットワークから情報を受信し得ること、またはそのネットワークに情報を出力し得ることが企図される。さらに、本発明の方法の実施形態は、プロセッサ１７２２上でのみ実行しても、あるいは、処理の一部分を共有するリモートＣＰＵと連携してインターネットのようなネットワーク上で実行してもよい。
【０１４９】
それに加えて、本発明の実施形態は、種々のコンピュータ実装操作を実行するためにその上にコンピュータコードを有するコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータ記録製品にさらに関する。媒体およびコンピュータコードは、本発明の目的のために特に設計され、構築されたものであっても、あるいは、コンピュータソフトウェア分野の通常の知識を有する者には周知であり、利用可能な種類のものであってもよい。コンピュータ可読媒体の例として、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスクおよび磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭおよびホログラフィックデバイスのような光学媒体、フロプティカルディスクのような光磁気記録媒体、ならびに、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）ならびにＲＯＭおよびＲＡＭデバイスのようなプログラムコードを記憶し、実行するために特別に構成されたハードウェアデバイスが挙げられるが、これらに限定されるものではない。コンピュータコードの例として、コンパイラによって生成されるようなマシンコード、およびインタープリターを使用してコンピュータにより実行されるより高いレベルのコードを含んでいるファイルが挙げられる。
【０１５０】
いくつかの実施形態に関して本発明を記載してきたが、本発明の範囲内となる変更、修正、置換および置換等価物がある。本発明の記載を助けるためにサブセクションの標題を提供したが、これらの標題は例示的なものにすぎず、本発明の範囲を限定することを目的とするものではない。また、本発明の方法および装置を実装する多くの代替法があることに留意されたい。したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明の真の趣旨および範囲内となるすべてのそのような変更、修正、置換および置換等価物を含むものと解釈されることが意図される。
【図１】
2015533437.tif 000009
【図２】
2015533437.tif 000010
【図３】
2015533437.tif 000011
【図４】
2015533437.tif 000012
【図５】
2015533437.tif 000013
【図６】
2015533437.tif 000014
【図７】
2015533437.tif 000015
【図８】
2015533437.tif 000016
【図９】
2015533437.tif 000017
【図１０】
2015533437.tif 000018
【図１１】
2015533437.tif 000019
【図１２】
2015533437.tif 000020
【図１３】
2015533437.tif 000021
【図１４】
2015533437.tif 000022
【図１５】
2015533437.tif 000023
【図１６】
2015533437.tif 000024
【図１７Ａ】
2015533437.tif 000025
【図１７Ｂ】
2015533437.tif 000026
【国際調査報告】
2015533437.tif 000027
2015533437.tif 000028
2015533437.tif 000029
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