(57)【要約】リスク査定のもとにある個人のリスク査定、リスク監視、及びケースロード管理のシステム及び方法に関する（図３の３００、３０２、３０３、３０４、３０５）。システムは、個人の環境、行動などに関する情報をメモリへ記憶するネットワーク・サーバ・コンピュータを含む。リスク査定のもとにある個人などは、この情報をサーバ・メモリの中へ入力することができる。サーバは、この情報を処理して、リスク査定アプリケーションへ入力する。このアプリケーションは、ファジー論理などの人工知能ソフトウェア又はハードウェアを含み、合成リスク得点を計算する。システムは、査定得点が所定レベルを超過するとき、ワーカーへ警告する。ケースロードは、サーバ・データベースに存在する警告信号に従ってシステムによって自動的に更新される。【選択図】図３
2004538572.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
リスクのレベルを評価及び決定するリスク査定システムであって、
コンピュータと、
前記コンピュータによってアクセス可能なメモリと、
前記メモリの中に記憶された第１のファイルであって、第１の個人のウェートを付けられたプロフィール特性を規定するデータを含むファイルと、
前記第１の個人、及び前記第１の個人に関連づけられた第２の個人の集合が、前記第１のファイルにアクセスして前記プロフィール特性の少なくとも１つを設定することを可能にするインタフェース構成要素と、
前記プロフィール特性に基づいた入力を使用し、前記第１の個人のためにリスク得点を計算して前記コンピュータ・メモリの中に記憶するコンピュータの中のリスク査定アプリケーションと
を備えるシステム。
【請求項２】
前記プロフィール特性の少なくとも１つが、前記コンピュータ・メモリに記憶されて前記第１の個人及び第２の個人の集合の１人によってアクセスされる質問への応答に基づいたウェートを有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記システムがネットワーク・ベースであり、前記コンピュータがネットワーク・サーバ・コンピュータである、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記リスク査定アプリケーションが、測定された入力変数の集合の中のパターンから学習し、測定された入力変数の集合のパターンに基づいて前記リスク査定アプリケーションを調整する能力を有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記リスク査定アプリケーションが、既知のリスク得点のセット、及び前記既知のリスク得点に対応する既知の入力変数のそれぞれのセットに基づくデータで前記リスク査定アプリケーションを養成することによって、変化へ適合する能力を有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記インタフェース構成要素が、前記第１の個人又は前記第２の個人の集合と前記システム・コンピュータとの間に電話接続を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記電話接続がホットライン・オペレータを備える、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記電話接続が第２のコンピュータ及びモデムを備える、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記電話接続が、インターネットへアクセスするためのワイヤレス装置を備える、請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記第１の個人が第１の特権レベルのサーバ・アクセスを有し、前記第２の個人の集合の各々が前記第１のファイルへのそれぞれの特権レベルのアクセスを有し、アクセスのそれぞれのレベルが、前記第２の個人の集合のそれぞれと前記第１の個人との間の関係に基づいている、請求項３に記載のシステム。
【請求項１１】
システム・メモリが１つ又は複数の質問ファイルを含み、サーバの中のソフトウェア・アプリケーションが、第１の個人及び第２の個人の集合の少なくとも１人のために、前記１つ又は複数の質問ファイルから質問セットを生成し、前記質問セットへの応答がコンピュータ・メモリの中に記憶される、請求項３に記載のシステム。
【請求項１２】
プロフィール特性が、前記第１の個人及び第２の個人の集合の少なくとも１人によって提供された質問応答に対応する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
第２の個人レベルのアクセスの集合の部分集合が、メモリの中の合成リスク得点へのアクセスを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
コンピュータがソフトウェアを含み、該ソフトウェアが、計算されたリスク得点と所定値とを比較し、前記合成リスク得点が前記所定値と合致するか超過するとき、前記第１のファイルの中にマーカを生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記マーカが、第２の個人の集合の少なくとも１人によってアクセス可能である、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
リスクのタイプを決定及び監視する方法であって、
第１の個人のプロフィール特性を規定するデータを含む第１のファイルを、コンピュータによってアクセス可能なメモリの中に作成し且つ記憶することと、
リスク・タイプのレベルを示す合成リスク得点を計算するリスク査定アプリケーションをメモリの中に記憶することと、
前記第１のファイルのプロフィール特性に基づいた入力を前記リスク査定アプリケーションへ提供することによって、前記合成リスク得点を計算することと、
前記合成リスク得点をコンピュータ・メモリの中に記憶することと、
前記リスク・タイプに対応した少なくとも１つの第１の質問セットを、前記コンピュータ・メモリの中に生成することと、
前記第１の個人、又は前記第１の個人に関連づけられた個人の第２の集合が、コンピュータ・メモリの中の少なくとも１つの第１の質問セットの少なくとも１つの質問にアクセスすることを可能にすることと、
前記プロフィール特性に対応した情報であって、前記少なくとも１つの第１の質問セットの少なくとも１つの質問に対する第１の個人、又は前記第１の個人に関連づけられた前記個人の第２の集合からの応答に基づく情報が、前記コンピュータへ伝送されることを可能にし、該情報を前記第１のファイルの中に記憶することと
を含む方法。
【請求項１７】
更に、前記合成リスク得点が前記所定値を超過するか値の所定範囲の中に入るとき、警告信号を生成することを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
更に、警告信号に対応するデータをコンピュータ・メモリの中に記憶し、第２の個人の集合の少なくとも１人の個人が、マーカに対応するデータにアクセスすることを可能にすることを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
更に、少なくとも１つの第２の質問セットを前記コンピュータ・メモリの中に生成及び記憶し、前記第２の質問セットの少なくとも１つの質問の選択が、前記警告信号を生じる第１の個人のプロフィール特性の変化に基づく、ことを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
情報がコンピュータ・ネットワークの中で伝送され、前記コンピュータがネットワークの中のサーバである、請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
更に、第１の個人と第２の個人の集合の少なくとも１人の個人との間又は第２の集合の個人の間で通信を可能にするソフトウェア・アプリケーションをサーバ・メモリに記憶することを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
更に、質問セットの少なくとも１つの質問に対する応答に基づいて、第１の個人又は第２の個人の集合の少なくとも１人の個人へネットワーク・リソースを提供することを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
前記リスク査定アプリケーションがニューラル・ネットワークを含み、
当該方法が、更に、前記リスク査定アプリケーションを養成することを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２４】
前記リスク査定アプリケーションの養成が、バックプロパゲーション手法を使用して実行される、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記リスク査定アプリケーションがニューラル・ネットワークを含み、
当該方法が、更に、複数の第１の個人からのプロフィール特性の入力セットを使用してリスク査定アプリケーションを養成することを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２６】
前記リスク査定アプリケーションがニューラル・ネットワークを含み、
当該方法が、更に、少なくとも１つのニューラル・ネットワーク及び少なくとも１人のライブのエキスパートを使用して前記リスク査定アプリケーションを養成することを含む、請求項１６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の分野】
【０００１】
[0001]本発明は、高リスク環境に置かれた個人のリスク・レベルを通信、計算、監視、及び管理することに関する。特に、本発明のシステム及び方法は、リスク要因変数を監視する独特の方法及びシステムを提供し、継続的に更新される正確なリスク査定を提供する。
【発明の背景】
【０００２】
[0002]今日、大部分の文明社会は、全ての構成員の安全と福祉に高い価値を置いている。各々の構成員が社会を規定する法律の中で存在及び機能し、全員が自由に、また害を加えられる恐れなしに生活する機会を与えられることは、文明社会の理想である。
【０００３】
[0003]残念ながら、我々の現在の社会システムは、これらの線に沿って完全性を追求しているが、我々は、多くの個人が機会を与えられないか、安全な環境で存在及び機能する能力を所有していない不完全な世界に住んでいる。或る者は、法律に従うことを単純に拒絶し、他人を餌食にすることを選択し、社会が提供しようと努力している安全と福祉を他人から奪っている。これらの事例の各々において、１人又は複数の個人は、他人への有害行為を犯すリスクを有するか、他人の有害行為の被害者となるリスクを有する。もし社会が、これらのリスクが所与の時点で実質的に存在することを識別することができれば、社会は介入して、その構成員へ害が及ぶことを防止することができる。
【０００４】
[0004]我々の現在の社会、部門、及び部局において、たとえば、保険社会福祉課は、個人が高リスクに置かれているかどうかを評価及び監視する責任を有する。たとえば、児童福祉及び少年審判の分野におけるソーシャルワーカーは、多くの場合、観察している児童及び家族の福祉について大きな責務を担っている。児童福祉又は司法システムによって観察される児童へ安全な環境を提供するため、ソーシャルワーカーは、各々の児童及びその環境に関する様々な要因を評価し、児童が虐待又はネグレクト、拘禁、成人刑事司法システムへの移行、暴力犯罪、逃亡（施設からの逃げ出し）などのリスクを有するかどうかを査定する。リスクの査定が所定値と合致するか超過するとき、危険な環境から児童を移すか他の適切な手段を取る処置が開始される。
【０００５】
[0005]カウンセラー又はヘルスケア提供者の助言、命令、又は監視の下にある個人、たとえば、メンタルヘルス外来患者、精神障害者、及び薬物及び／又はアルコール乱用者も、高リスク状態へ置かれる予想不可能な状態及び環境に直面する。たとえば、薬物乱用者は、制御不可能な中毒性衝動に直面する。これらの衝動、及び付随する有害及び／又は破壊的行動は、乱用者の環境又は精神状態から引き起こされる可能性がある。同様に、たとえば、双極性精神分裂病又は躁鬱病といったメンタルへルス状態と診断され、観察かにおかれた個人も、自分自身又は他人に傷害を与えるリスクを生じる制御不能な行動をとる。
【０００６】
[0006]メンタルヘルスのカテゴリー又は薬物／アルコール乱用のカテゴリーのいずれであっも、個人の行動、身体的状況、様々な環境条件、及び心理状態は記述及び測定されることができ、カウンセラー又はヘルスケア提供者は、その個人のリスクを評価することができる。たとえば、薬物乱用者の間では、これらの測定値は、薬物使用の再発、又は犯罪及び／又は暴力行為のリスクを査定するために使用されることができる。メンタルヘルス外来患者については、リスク評価の例は、自己破壊的行動、他人への傷害、施設ケアへの復帰、又は外来患者の自己治療停止に関する査定を含むことができる。児童福祉システムの異なった段階における児童については、それらの測定値は、現在のケア供与環境における児童への全体的リスクを査定するために使用されることができる。いずれの場合も、査定されたリスク得点が許容レベルを超過するとき、破滅的事象が起こらないように処置を開始することができる。
【０００７】
[0007]リスク査定の他の分野は、成人矯正の監視の下にある個人が、様々なリスク、たとえば、犯罪行為、虐待及び／又は暴力行動への逆戻り、又は刑務所への再入所のリスクを有するかどうかを含む。リスク査定は、これらの個人について、児童福祉、少年司法、メンタルヘルス、又は薬物／アルコール乱用と類似した様式で実行され、個人の環境、行動、身体的状況などが、リスク査定の要因を規定するために測定される。
【０００８】
[0008]リスク査定を実行する周知の方法は、保険計理に基づいた等級システムを含み、このシステムから合成リスク得点が決定される。個人の環境、行動、身体的状況、及び精神状態を定期的に監視することによって得られたデータは、検査、調査、及び／又は面接を介して集積され、リスク査定変数と呼ばれる要因のプロフィールを作り出す。
【０００９】
[0009]児童福祉では、児童及び児童の環境を定期的に監視することによって得られたデータは、要因、たとえば、児童の性別と年齢、親の年齢、親の雇用状態、家庭の収入、家庭の清潔度、過去の虐待履歴などのプロフィールを作り出すために集積される。これらの各々は、児童についてリスク査定合成得点を計算する数学方程式へ入力される変数である。変数を評価するとき、各々の変数は、スケール又はウェートに基づく得点を与えられる。典型的なスケールは、０から５、又は０から３である。ここで、たとえば、非常に清潔な家庭は「０」を獲得するが、汚くて不潔な臭いの家庭は「５」又は「４」を獲得するであろう。
【００１０】
[0010]典型的に関連するリスク査定変数は、年齢を含む。保険計理に基づくリスク査定を実行するとき、児童福祉ケース報告者は、児童の年齢に関連づけられたリスク関連ウェートを決定する。たとえば、生後２ヶ月の乳児は４歳の幼児よりもはるかに傷つきやすく、９歳の児童は５歳の幼児よりも傷つかない、などのことが知られている。この知識に基づいて、生後２ヶ月の年齢に基づく得点は「５」（高リスク）に設定され、５歳は「３」（中間リスク）に設定され、１０歳は「１」（比較的に低リスク）へ設定されることができる。大部分の年齢敏感リスク要因、たとえば、幼児揺さぶり症候群が最終的に低レベルへ降下する年齢へ児童が達したとき、その変数の年齢要因へゼロのウェートが割り当てられる。
【００１１】
[0011]成人矯正の個人については、年齢変数は、より広い範囲でウェートを付けられる。たとえば、１０代後半又は２０代又は３０代前半の観察される個人は、一般的に、３０歳又は４０歳代よりも犯罪行為へ逆戻りする傾向がある。
【００１２】
[0012]成人矯正システムの中で犯罪行為のリスクを査定される個人は、更に、より専門的リスク査定を必要とする精神障害を有する可能性がある。この場合、ウェートを付けられた年齢変数のリスク査定への敏感度は、精神障害を有しないで犯罪履歴が同じである個人と比較したとき、無関係であるかも知れない。
【００１３】
[0013]他の問題は、多くの場合、保険計理リスク査定方法で使用される数学が原因となって生じる。ウェートを付けられた変数は、変数へハンディキャップを付けるため硬直なスケールを使用したとき、意図しなくても相互に相殺する。たとえば、生後２ヶ月の乳児についてウェートを付けられた年齢関連リスク要因は、例外的に清潔な家庭を表すためにウェートを付けられた変数の重要性を相殺するか低下させる。
【００１４】
[0014]周知の保険計理方法は、リスク査定変数にウェートを付けるとき硬直な標準を課す点で難点がある。前記の児童福祉の例は、事実として生後２ヶ月の乳児が４歳の幼児よりも実質的に傷つきやすいこと、及び２ヶ月と４歳では大きなリスクの差異があることを反映することができない。したがって、ここで割り当てられるリスクのウェート付けは、定常的に変化して、多くの場合、非線形様式で変化するように見えるが、報告者は１、３、又は５の得点を付けられる硬直した階段を選択しなければならない。更に、児童の年齢に関連したリスク要因は、児童の５歳、１０歳、及び１４歳の誕生日に、階段状の３、１、０へ即時及び非現実的に降下する。
【００１５】
[0015]従来のリスク査定保険計理方法は、更に、発展する社会問題への応答が遅い。１つの例として、家族の構成員による薬物乱用は、児童虐待又はネグレクトのリスク査定に影響する大きな要因である。１９８０年代のクラック流行という一つの発展問題を経験した親は、一般的に、クラックの猛攻撃を受ける前の薬物乱用の親よりも、自分の子供たち、自分自身、及び社会に、はるかに高いリスクを与えた。これらの発展するリスク要因が従来のリスク査定方法へ組み込まれるまでに、多くの子供たちは、検出されない高レベルのリスクによって既に危険状態にあった。
【００１６】
[0016]周知のリスク査定方法の更なる問題は、報告の頻度に関連する。たとえば、児童福祉のケースワーカーは、一般的に、各々の特定の状況に最も適切と思われる時間間隔で面接を更新するようにスケジュールするが、児童の死亡が起こり続けている。他の例として、ある日、少年司法のクライアントがカウンセラーと面接し、現在の経過及び状態は良好に見える。しかし、翌日、更には１時間の後でも、クライアントの状況はかなり悪化する可能性がある。同様に、メンタルヘルス及び薬物及びアルコール依存症の個人は、リスク状態の査定後、非常に早期に、予測不能かつ制御不能の行動をとる可能性がある。報告及びリスク査定の頻度の増加は、リスク状況の正確度を促進するが、ケースワーカー、カウンセラー、仮釈放担当員、又はヘルスケア提供者などが、クライアントとの接触頻度を多くすることはますます困難になっている。なぜなら、ケースロードは、通常、非常に多く、リソースは少ないからである。同様に、ケースワーカーへのクライアントのアクセスは、ケースロードが多いために、時として困難であろう。
【００１７】
[0017]しかし、報告時間間隔の間に度々起こる問題に対処するためには、頻度の多い状況更新が必須である。これらの問題は、報告者が知らないうちに、個人のリスク査定が危険な高レベルへジャンプする点へ急速にエスカレートする可能性がある。たとえば、一度、中間から高い「家庭収入」のリスク要因として得点を付けられた家庭で、２１歳の父親が或る日に仕事を失う可能性がある。現在、その父親は、１日の２４時間、２ヶ月の乳児と一緒に家庭にいる。仕事を失う前から既に高かった父親のストレス・レベルは、現在では非常な高レベルに達している。この潜在的に危険な状況は、乳児の全体的リスク状況を変化させるが、この変化は、スケジュールされた次の状況更新まで児童福祉報告者には知らされないままである。報告の頻度が多くなれば、発展しているリスクの認知は増大するが、ケースワーカーがドケット上の全ての家庭を高い頻度で追跡すると予想することは非現実的である。リスクを監視する責任を有する当該専門職は、限られた時間を、監視している各々のクライアントへ割り振る。この限られた時間も、同時に生じている危機の幾つかの異なったレベルを高い確率で有する多数のクライアントの間で、分配されなければならない。
【００１８】
[0018]したがって、個人が直面するリスクを監視、管理、及び査定する従来の方法及びシステムは、我々の社会から生じる構成員の安全と福祉への要求に答えるべく適用されたとき著しい限界を有することが分かる。
【００１９】
[0019]同時に、コンピュータ処理能力、ワイヤレス通信、及びネットワーク通信の進歩は、広範かつ多様な源からの情報を、共有コンピュータ・ネットワークの上で利用可能にした。コンピュータ及びワイヤレス装置のネットワーキングは、ネットワークされたコンピュータ及びワイヤレス装置が、情報、ソフトウェア・アプリケーション、及びハードウェア装置を共有することを可能にする。インターネットワーキングは、物理的ネットワークの集合が、単一のネットワーク、たとえばインターネットへ接続されることを可能にする。現在、インターネットへ接続されたコンピュータ及びワイヤレス装置は、比較的遠距離の地域に記憶された情報へ、ほとんど瞬時にアクセスすることができる。更に、インターネット以外のネットワークへ接続されたコンピュータも、それらのネットワークに記憶された情報へアクセスすることができる。インターネット上で使用されるハイパーメディア・システムであるワールド・ワイド・ウェブ（Ｗｅｂ）は、ハイパーテキスト・リンキングを可能にし、それによって文書は、世界中の接続されたコンピュータ・ネットワークに置かれた他の文書を自動的に参照又はリンクする。したがって、インターネットへ接続されたコンピュータ及びワイヤレス装置のユーザは、比較的に遠距離の地域に記憶されたた情報へ、ほとんど瞬時にアクセスすることができる。
【００２０】
[0020]Ｗｅｂ上の情報ページは、他のＷｅｂページへの参照を含むことができ、テキスト、図形、オーディオ、及びアニメーション情報を含む広範なマルチメディア・データを含むことができる。典型的には、情報は、インターネットへ接続されたコンピュータのウェブサイトを「訪問」又はアクセスすることによって、Ｗｅｂを介してインターネットから検索される。
【００２１】
[0021]Ｗｅｂサイトは、一般的な用語としては、ネットワーク・サーバ・コンピュータに記憶された情報を表示するサーバ・アプリケーションである。Ｗｅｂサイトは、クライアント・プログラム、たとえば、インターネット・ブラウザ・アプリケーションからの接続を受け入れる。ブラウザ・アプリケーション、たとえば、マイクロソフト・インターネット・エクスプローラ（Microsoft InternetExplorer(商標)）又はネットスケープ・ナビゲータ（Netscape Navigator(商標))は、インターネット・ユーザが、Ｗｅｂサイト上に表示された情報にアクセスすることを可能にする。大部分のブラウザ・アプリケーションは、コンピュータ画面の上に情報を表示し、ユーザがマウスを使用してＷｅｂをナビゲートすることを許す。他のネットワーク・アプリケーションと同じように、Ｗｅｂのブラウジングは、クライアント・サーバ・パラダイムを使用する。文書のユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）を与えられると、ブラウザ・アプリケーションはクライアントとなり、ＵＲＬで指定されたサーバ・アプリケーションとコンタクトし、文書をリクエストする。サーバ・アプリケーションから文書を受け取った後、ブラウザ・アプリケーションは、その文書を表示する。典型的には、ブラウザ・アプリケーションがサーバ・アプリケーションと交信するとき、２つのアプリケーションはハイパーテキスト・トランスポート・プロトコル（ＨＴＴＰ）に従う。ＨＴＴＰは、ブラウザ・アプリケーションが特定の項目をリクエストし、次にサーバ・アプリケーションがその項目を返却することを可能にする。ブラウザ・アプリケーション及びサーバ・アプリケーションが曖昧さを残すことなく相互に動作することを確実にするため、ＨＴＴＰは、ブラウザ・アプリケーションからサーバ・アプリケーションへ送られたリクエストの正確なフォーマット、及びサーバ・アプリケーションが返却する返答のフォーマットを規定している。
【００２２】
[0022]インターネットへ接続された物理的ネットワークの数が増加するにつれて、ネットワークされた情報を利用するコンピュータ・アプリケーションの数も増加するであろう。ネットワーク関連アプリケーションは、一般的に、向上したアクセス可能性をコンピューティング・パワーへ提案する。公衆がアクセス可能なネットワーク、たとえばインターネットの急速な成長は、まもなく我々の社会で容易なアクセスを遍在させるであろう。
【００２３】
[0023]観察されているクライアントが、リスク変数を更新するためシステムへの増加したアクセス可能性を有し、したがって、より連続的又はリアルタイム・ベースでリスク査定を可能にすることが望ましい。更に、より流動的及び連続的な様式で変数にウェートを付けることができるリスク査定の方法及びシステムを有することが望ましい。更に、正確度が増加したリスク査定を計算するため、変数にウェートを付ける方法及びシステムを有することが望ましい。更に、リスク計算に影響を及ぼす変化、又は発展する社会条件に対して変数のウェートを迅速に調整することのできるシステムが望ましい。更に、リスク・レベルが変化したとき、リスクを監視及び管理する責任を有する人々へ警告信号を生成するシステムを有することが望ましい。更に、クライアントが援助リソースを発見し、それによってシステム内の状況を更新する奨励、及び危機的状況の解決を発見する助けとなる場所を提供するユーザフレンドリーなシステム環境を与えることが望ましい。
【発明の概要】
【００２４】
[0024]したがって、本発明は、リスクを査定し、リスクを監視し、そしてケースロードを管理するネットワーク・ベースの方法及びシステムに向けられている。この方法及びシステムは、関連技術の制限及び欠点に起因する１つ又は複数の問題を実質的に除去する。特に、本発明は、リスクを査定される個人、及び査定される個人に関連づけられた他の個人が、拡張ネットワーク、たとえばインターネットを介して、システムを稼働しているコンピュータにアクセスし、システム内に記憶されたリスク査定関連データを更新することを可能にするリスク査定、リスク監視、及びケース管理の方法及びシステムに向けられている。
【００２５】
[0025]本発明の一態様は、査定されている個人、及びクライアントの環境、行動、身体状況、及び精神状態を知っている他の個人へアクセス可能なネットワーク・ベースのリスク査定システムを提供することである。
【００２６】
[0026]本発明の他の態様は、リスク査定変数の相対的ウェートが、正確な査定を生成するように決定及び改良されるリスク査定方法を提供することである。
【００２７】
[0027]本発明の他の態様は、発展するリスク要因に対処するように迅速に調整されるリスク査定の決定方法を提供することである。
【００２８】
[0028]本発明の更なる態様は、リスク査定レベルが変化したとき、リスク・レベルを監視する責任を有する人々へ警告信号を提供することである。
【００２９】
[0029]更に、本発明の他の態様は、リスクの監視及び査定に責任を有するケースワーカーのドケットを組織化する方法及びシステムを提供することである。
【００３０】
[0030]本発明の更なる他の態様は、リスクの監視及び査定に責任を有するケースワーカーのドケットに優先順位を付ける方法及びシステムを提供することである。
【００３１】
[0031]本発明の他の態様は、クライアント及び他の情報提供者からの更新及び入力に依存して、オンザフライでリスクを査定するシステムである。
【００３２】
[0032]本発明の追加の態様及び利点は、以下の説明に記述され、部分的には説明から明らかにされるか、本発明の実施から学習されるであろう。本発明の態様及び利点は、書かれた記述及びクレイム、及び添付の図面で具体的に指摘されたシステム及び方法によって理解及び獲得されるであろう。
【００３３】
[0033]これまでの概説及び以下の詳細な説明の双方は、単なる例示であり、クレイムで表現された本発明の限定ではないことを理解すべきである。
【００３４】
[0034]本発明の更なる理解を提供するために含まれ、この明細書に組み込まれてその一部分を構成する添付の図面は、記述と一緒に本発明の原理を明かにするために役立つ本発明の実施形態を示すものである。
【好ましい実施形態の説明】
【００３５】
[0045]ここで、本発明の好ましい実施形態を詳細に参照する。好ましい実施形態の例は添付の図面に示される。
【００３６】
[0046]本発明は、高リスク環境にある個人のリスク・レベルを査定、監視、及び管理するシステム及び方法を提供する。本発明が児童保護サービス機関によって利用されるとき、児童を観察又は調査する人々は、リスクを示す査定を利用することができる。福祉事業施設、たとえば児童福祉及び少年司法を処理する機関の環境では、児童が直面するリスクのタイプは、本発明を使用することのできる幾つかのリスク・カテゴリーを含む。これらのカテゴリーは、虐待及び／又はネグレクトのリスク、監禁のリスク、異なった家庭ベース又は他の少年司法プログラムの欠乏のリスク、収容施設での虐待のリスク、成人刑事司法プログラムへの「移行」のリスク、暴力犯罪のリスク、及び逃亡のリスクを含む。
【００３７】
[0047]本発明は、カウンセラー又はヘルスケア提供者の助言、指示、又は観察のもとにある個人、たとえば、メンタルヘルス患者及び薬物及び／又はアルコール乱用者のリスクを査定するのに有用である。メンタルヘルスの分野では、リスクの領域は、外来患者の再入院、自分自身を傷つける患者のリスク、他人を傷つける患者のリスク、患者が自己充足的に（施設から解放されて）生活できるかどうかに関わらず、患者が精神障害の症状を度々経験するリスクなどを含むが、これらに限定されない。
【００３８】
[0048]本発明は、更に、個人が成人矯正の観察下にある間、たとえば特別釈放プログラム又は仮釈放の個人が有するリスクを評価するために使用される。これらのリスク領域は、犯罪行為、虐待及び／又は暴力行為への復帰、刑務所への再入所、及び／又は薬物及び／又はアルコール乱用を含むが、これらに限定されない。本発明を使用して、仮釈放を考慮されている受刑者は、釈放後の犯罪行為への復帰のリスクを査定される。
【００３９】
[0049]ここで説明されるダイナミック・リスク査定、リスク監視、及びケースロードの管理方法及びシステムは、システム（たとえば、可能性としてリスクを有する児童を観察及び／又は査定する少年司法システム）の中に置かれた個人の任意の段階で、個人を評価するために使用される。段階は、１つを含む任意の数である。複数の段階を有するシステムは、１つの段階から他の段階へ進行又は逆行して個人が移行することを含む。たとえば、少年司法システムは、個人が裁判所又は警察から委託される初回「インテーク（intake）」段階を有する。児童福祉システムでは、個人は、緊急電話呼び出しの委託からインテーク段階に置かれる。各々の段階で、個人は本発明を使用して査定され、リスク状態が決定され、段階間の移行が必要であるか、個人をシステムから取り除くべきか、及び／又は他の適切なシステムへ移送するべきかなどの決定が援助される。個人は、インテーク段階から高いレベル、たとえば、より詳細な分析が実行される包括的インテーク段階へ進むことができる。他の可能な段階は、リスク状態を強制的に変更する決定が行われる介入段階、又は介入の後に状況をチェックするアフタケア段階を含む。本発明は、リスクを査定し、通信を助長し、経過及び金銭情報を追跡し、段階間の移行の決定を助けるために応用される。
【００４０】
[0050]本発明のリスク査定を実行するため、最初に、各々のリスク・カテゴリー、たとえば、前述したカテゴリーについてシステム変数が定義される。各々のシステム変数の値は、リスクを査定される個人、及び１次クライアントの環境、行動、身体的状況、対人関係、及び／又は精神状態に関連づけられた他の個人との初回面接又は調査で収集された情報から決定される。リスクを査定される個人、及びリスクを査定される個人に関連づけられた他の個人は、それぞれ、今後は「１次クライアント」及び「２次クライアント」と呼ばれる。リスクを監視する責任を有する２次クライアントは、今後は「ワーカー」と呼ばれる。次に、変数値はシステムの中のコンピュータ・リスク査定アプリケーションによって処理され、値が決定された時点で存在するリスク・レベルを示す合成リスク得点が決定される。リスク計算で使用及び処理された変数値から生じたデータは、コンピュータ・メモリ又はデータベースに記憶される。このデータは、制御されたネットワーク環境におけるコンピュータへのアクセスを介して、１次クライアント及び２次クライアントによって更新されることができる。したがって、「リアルタイム」査定に酷似したダイナミックなリスク評価が可能となる。
【００４１】
[0051]児童虐待リスク査定について以下の表Iで示されるように、特定領域のリスクについて、システム入力変数のセットがカスタマイズされる。しかし、薬物乱用及び犯罪行動を含むリスクの組み合わせのように、個人は、多くの場合、複数タイプのリスク・カテゴリーに該当する。これらの個人について、複数カテゴリーのリスクを査定するため、面接又は調査期間に、幾つかのリスク・カテゴリーに関する情報が収集される。多くのシステム入力変数は、異なったリスク領域に共通であるから、リスク査定の各々のカテゴリーの入力は、これらの共通変数のセットを含む。異なったリスク・カテゴリーに対応する共通でないシステム入力変数のセットは共通入力セットと組み合わせられ、特定のリスクを査定するために設計されたプログラム・アプリケーションへの入力が形成される。これは、リスク得点が複数リスク・カテゴリーの各々について生成されるまで、システム・コンピュータによって平行又はマルチタスク様式で反復又は実行される。複数リスク、たとえば薬物乱用犯罪者の査定は、別々のリスク分析の代わりに、広範なベースのシステム入力変数を同時に考慮するシステム・アプリケーションを使用して実行される。薬物乱用犯罪者のケースでは、薬物乱用リスク・カテゴリーに属するリスクは、犯罪行動のリスクに影響することが一般的に知られているので、単一のリスク・カテゴリーである「犯罪行為への復帰リスク」のリスク査定アプリケーションは、単独の薬物乱用リスクの査定に使用される変数を含む広範なベースの情報を記述する変数を含むことができる。しかし、異なったリスク・カテゴリーを評価するために使用される共通変数は、各々のカテゴリーのリスクを査定するとき異なったウェートを付けられることができる。
【００４２】
[0052]コンピュータ・リスク査定アプリケーション、たとえば、ファジー論理システム、人工ニューラル・ネットワーク、適合性ファジー論理システム（後で説明する）、又は当業者に知られた他の人工知能システムへの入力としてリスクを特徴づけることができる限り、個人が社会で直面する有害なリスクの任意のタイプについて、本発明を使用できることを理解すべきである。
【００４３】
[0053]リスク査定は、分野のエキスパートによって定義されたウェート付け変数に基づいてリスク査定得点を導く決定が行われる複雑なプロセスである。合成リスク得点は、これらの変数のウェートを付けられた寄与を組み合わせることによって到達される。変数が特に関連しているか、最小にされるべきかは、通常、査定されるリスクの特定分野のエキスパートの判断へ残されている。更に、リスクを査定するとき考慮される変数は、その性質によって、多くの場合、古典的１次論理及び古典的確率理論の意味では不正確又は不確実である。関連する変数の数及び変数へ割り当てられる特定のウェートの決定は、システム設計者にとって極度に困難な仕事であるから、周知のシステムは、多くの場合、リスクを十分に表すことができない得点を生成する。古典的な論理は、２価、即ち、「黒及び白」、絶対的な真又は偽、又は「０」又は「１」の世界を処理し、古典的な線に沿って開発された推論システムは、不正確又は不確実な入力を有するシステムによって行われる決定で度々使用される常識的な知識を十分に表現しない。
【００４４】
［ファジー論理エキスパート・システム］
[0054]ファジー論理は、不確実及び不明確を数学的に表現し、多くの現実世界の問題に内在する不確実性を処理する公式化ツールを提供する必要性から発展した。ファジー論理は、ファジー集合及びファジー関係式を利用する。集合Ｘの要素の部分集合Ａを、集合｛０，１｝（ここで「０」は非メンバーシップの偽を表し、「１」はメンバーシップの真を表す）によって表された真又は偽へマップすることのできる古典的論理とは異なり、ファジー集合は、要素が属するか、集合Ｘのメンバーである度合いを表す値の連続体を含むことができる。ファジー理論では、異なったファジー集合の要素を関連づけるため、言語的限定記号、たとえば、「決してない」、「時々」、及び「常に」が使用される。一度、いわゆる「論議領界」でファジー集合が確立されると、ファジー集合を関連づけるためファジールールが定義される。たとえば、論議領界Ｘ及びＹは、それぞれ、速度及び停止距離を表すことかできる。論議領界の範囲は、幾つかの部分集合、たとえば、｛Ｘ：遅い，中間，速い｝及び｛Ｙ：長い，短い｝を含むことができる。Ｘ及びＹのファジー部分集合に関連するファジールールは、次のようなものである。
１）ＩＦ速度が高ければ、
ＴＨＥＮ停止距離は長い；又は
２）ＩＦ速度が低ければ、
ＴＨＥＮ停止距離は短い。
【００４５】
[0055]システム・エキスパートは、常識、直感、観察、モデリング、及び／又は経験を使用して、そのようなファジー「ＩＦ−ＴＨＥＮ」ルールを定義し、ファジー論理「エキスパート・システム」のルールベースを集積する。ファジー・エキスパート・システムは、一般的に、エキスパート知識を記述して相互にプレーオフする幾つかのルールを、ルールベースのために組み込んでいる。システムは、単一の有用な数へ「非ファジー化される」単一のファジー集合を出力する。本発明の文脈において、リスク要因を表す入力変数は、入力ファジー集合を作り出すために最初に「ファジー化」される。次に、入力ファジー集合に作用してファジー出力を生成するため、システム・ファジールールが適用される。次に、ファジー論理システム出力が、合成リスク査定得点へ非ファジー化される。これらのステップを実行するシステム構成は、以下で詳細に説明される。
【００４６】
[0056]図６で示されるように、ファジー論理エキスパート・システム６００は、３つの機能及び相互作用構成要素、たとえば、ルールベース６０２、推論エンジン６０４、及びキャッシュ６０６を含む。ルールベース６０２は、分野のエキスパートによって定義されたＩＦ−ＴＨＥＮルールの集合である。ルールは、測定された入力データｘ１、ｘ２、ｘ３、．．．、ｘｍのファジー論理エキスパート・システムの操作を命令する。キャッシュ６０６は、ファジー論理エキスパート・システムのためにダイナミック作業メモリを提供する。推論エンジン６０４は、到着するデータｘ１、ｘ２、ｘ３、．．．、ｘｍをルールベース６０２の中のルールへ適用し、キャッシュ６０６の状態を更新する。
【００４７】
[0057]測定されてシステムへ入力される入力値ｘ１、ｘ２、ｘ３、．．．、ｘｍは、様々な源、たとえば１次及び／又は２次クライアントとの初回面接又は調査、及び／又は１次又は２次クライアントによるシステム・ネットワーク・アクセスを介する情報提供から得られる。これらの入力値は、最初に、１つ又は複数のファジー集合のメンバーシップを介してルールベース６０２のルールの言語的変数（ファジー変数）に関連づけられなければならない。「メンバーシップ関数」として知られ、測定された値を言語的変数へ関連づける曲線は、多様な形式、たとえば、三角形、偏菱形、ガウス形、又は台形を取ることができ、通常、範囲［０，１］へ正規化される。しかし、本発明は、これらの形状及び［０，１］正規化範囲へ限定されず、メンバーシップ関数は、当業者に知られているように、他の形状及び正規化範囲を取ることができる。
【００４８】
[0058]図７は、「II．母親の児童虐待履歴」（表Iを参照）に関連する測定された入力変数ｘ＝II１へファジー変数を関連づける三角形メンバーシップ関数の可能な集合を示す。測定II１は、子供のときに虐待された母親の経験及び記録に関する情報から決定される。たとえば、値は、虐待発生の総数、虐待の重度、及び虐待の頻度に基づいて決定される。図７で示されるように、測定された値II１は、値「非常に高い」７１０でｍｖｈのメンバーシップを有し、値「高い」７２０でメンバーシップｍｈを有する。ルールＲＳ（ここで、Ｓはルールベース６０２におけるｎ個のルールの１つである）がファイヤする度合いは、測定された値のファジー集合におけるメンバーシップの度合いに依存する。メンバーシップの度合いはメンバーシップ値として知られ、メンバーシップ関数によって定義される。たとえば、図７で示された入力値II１については、ファジー変数「非常に高い」に関連するルールＲ１は、８０％でファイヤし、ファジー変数「高い」に関連するルールＲ２は、ファイヤするが２０％だけである。ファジールールＲＳは、ルールの先行構成要素が言語的変数であるＩＦ−ＴＨＥＮルールであり、次の一般形式を取ることができる。
ＲＳ：Ｉｆもしｘ１がＡ１Ｓ、ｘ２がＡ２Ｓ、．．．、ｘｍがＡｍＳであれば、
Ｔｈｅｎ  ｙＳ＝ｃ０Ｓ＋ｃ１Ｓｘ１＋ｃ２Ｓｘ２＋．．．＋ｃｍＳｘｍ
ここで、ＲＳはｓ番目のルールであり、ｘｊは入力値であり、ＡｊＳはファジー変数であり、ｙＳはｓ番目のルールからの出力であり、ｃＳはＴＨＥＮ部分パラメータである。
【００４９】
[0059]キャッシュ６０６は、ファジー論理エキスパート・システムのダイナミック作業メモリとして機能する。アクティブなルールの現在の状態は、ルールの先行要素（たとえば、測定された母親の虐待）の有効性に関する情報と一緒にキャッシュの中に記憶される。推論エンジン６０４は、ルールベース６０２からのルール及びキャッシュ６０６からのファクトを操作することによって結論を引き出し、処理の間にキャッシュの中の現在値を更新するシステム部分である。推論エンジン６０４は、「合成推論ルール」に従ってファジールール（推論ルールとも呼ばれる）の集合を操作する。合成推論ルールは、異なった言語的（ファジー）変数をどのように組み合わせるかを記述するプロシージャである。
【００５０】
[0060]本発明において、１つのルールの出力は他のルールへの入力先行要素として使用され、以下同様にフィードフォワード様式で使用される。この場合、１つの先行要素の修正は、ほとんど常に、幾つかの他の先行要素を再計算すること、キャッシュ６０６におけるこれら先行要素の状態を更新すること、及び更新された先行要素へルールベース６０２のルールを再適用することを含む。
【００５１】
[0061]図８は、合成リスク得点Ｙを生成するため、ルール出力ｙＳがどのようにして合計されるかを図形で示す。（図８は、各々のルール８０１が全てのファジー変数「Ａ」を有するように示すが、これは概念的目的のためだけであることを理解すべきである。各々のルールは、ファジー変数の異なった組み合わせを有することができ、また他の論理演算子、たとえば、ＯＲ、ＡＮＤ、ＮＯＴなどを有することができる。）たとえば、児童虐待リスク査定の表Iで示されるように、測定された様々な入力変数からの入力データｘＡ、ｘＢ、ｘＣ、．．．、ｘＦＦＦは、ルールベース６０２の各々のルールの対応する「Ａ」部分を、入力のメンバーシップ値に依存する度合いへファイヤし、出力ｙ１’、ｙ２’、．．．、ｙｍ’を生成する。次に、これらの出力は、推論出力ｙへ到達するように合計される。多数の言語的変数の組み合わせは、それ自身言語的変数であるから、合成推論ルールの適用は、その結果を非ファジー化して単一の出力値Ｙを生成する手法によって後続される必要がある。Ｙは、たとえば、合成リスク得点を示すことができる。非ファジー化手法、たとえば、面積／重力中心、合計中心、最大面積中心、第１最大値、中間最大値、最大規準、高さの非ファジー化、又は当業者に知られた他の非ファジー化手法が、本発明の有用なリスク出力得点を生成するために使用されることができる。
【００５２】
［人工ニューラル・ネットワーク］
[0062]複雑なシステムをモデル化する他の周知の方法は、人工ニューラル・ネットワーク（ＡＮＮ）を使用する。ＡＮＮは、たとえば、ファジー論理システムのように、固定及び前もってプログラムされた近似推論又はルールを使用する代わりに、人間の学習を模倣する。ＡＮＮは、経験的知識を獲得、記憶、及び利用することのできる「シナプス」で相互に接続されたニューロン状の単体、又は文字通りにニューロン又はノードの集合である。ＡＮＮは、ソフトウェア又はハードウェアの上で実行することができる。従来の発見的ファジー・システムとは異なり、ＡＮＮは、経験から学習し、平行分散フレームワークの中で入力−出力関数をグローバルに推定する能力を有する。ＡＮＮは、そのウェートを自動的に調整して、パターン認識器、予測器、意思決定器、システム・コントローラなどとして、その行動を最適化することができる。適合可能性は、環境が時間と共に変化するときでも、ＡＮＮが良好に動作することを可能にする。
【００５３】
[0063]図９は、典型的な多層フィードフォワードＡＮＮの例である。各々のニューロン９０１は、ニューロンの極性化状態を表す活性化レベル、ニューロンのファイヤリングレートを表す出力値、細胞及びその樹状突起のシナプスを表す入力接続のセット９０２、ニューロンの内部休止レベルを表すバイアス値、及びニューロンの軸索突起を表す出力接続のセットによって特性化される。ニューロンのこれらの態様の各々は、実数によって数学的に表現される。したがって、各々の接続は、ニューロンの活性化レベルに対する到着入力の効果を決定する関連づけられたウェート（シナプスの強度）を有する。ウェートは正又は負であることができる。多層ＡＮＮ構造は、処理ユニットの入力層９０３、処理ユニットの１つ又は複数の隠された層９０４、及び１つ又は複数の処理ユニットの出力層９０５を含む。
【００５４】
[0064]図９の矢印９０５によって示されるように、各々のニューロンは、フィードフォワード様式で出力へ処理される多数の入力値を受け取る。各々のニューロンの出力値は、入力データ値の間の関係を指定する活性化関数又は転送関数として当業者に知られた数学方程式を使用して計算される。低レベルにおけるニューロン出力値は、高レベルにおけるニューロンへの入力として提供される。最高のシステム・レベルは、最終のシステム出力を生成する。本発明の文脈では、リスク要因変数はニューラル入力としてＡＮＮへ入力され、ＡＮＮ出力は合成リスク得点を表す有用な数へ変換される。
【００５５】
[0065]従来のＡＮＮは、適合可能性及び迅速な処理速度の利点を提供するが、そのようなシステムの根底にある「ルール」を明らかにすることは困難である。この周知のＡＮＮの「ブラックボックス」性は、そのような出力が出現する理由への洞察を、ほとんど、又は全く提供しない。更に、ＡＮＮは、所望されるシステム行動を支配するルールを獲得するための養成を必要とし、既知の入力−出力データ及びエラー・バックプロパゲーション・アルゴリズムを使用するＡＮＮ養成は、比較的遅いプロセスである。更に、問題に関する特殊情報をＡＮＮの中へ集積して、養成を簡単にすることは不可能である。
【００５６】
[0066]他方、ファジー論理システムは、ユーザがルールをレビューすることを可能にし、したがって、ルールセットを微調整してシステム・パフォーマンスを改善することを可能にする。しかし、ファジー・システム・ルール、即ち、知識は、ＡＮＮのように自動的には発見されない。更に、ファジー集合メンバーシップ関数の微調整作業は、まさに科学というよりも芸術に類似した労力的方法を必要とする。
【００５７】
［ニューロ・ファジー・システム］
[0067]純粋なファジー論理の使用、又はＡＮＮベース・リスク査定アプリケーションの代替として、本発明のリスク査定アプリケーションは、ファジー論理とニューラル・ネットワークの混成、又は２つの組み合わせとして形成されることができ、したがって、ファジー論理システム及びＡＮＮシステムの双方の利点を有する。ファジー論理システムをニューラル・ネットワークと組み合わせる幾つかの協同アプローチは、最近一般的に行われるようになった。これらのシステムは、一般的に、ファジー・システムとＡＮＮシステムの双方の利点を有する。即ち、そのようなシステムは学習及び適合化能力を有し、知識はシステムから発見されることができる。結果としてのシステムは、適合性ファジー、ニューラル・ファジー、ファジー・ニューラル、ニューロ・ファジー、ファジー・ニューロのネットワーク又はシステムとして知られる。幾つかの適合性ファジー論理システムは、ニューラル・ネットワークを使用して、ファジー集合メンバーシップ関数を微調整する。図１０ａは、これらのシステム・タイプを略図で示す。図１０ａで示されるように、ニューラル・ネットワーク学習アルゴリズム１２００を使用することによって、ニューラル・ネットワーク１０００は、入力のメンバーシップ関数をファジー推論エンジン１１００の中へ微調整し、したがってファジー論理システムで言語的レベルを定量的に定義するために使用される労力的プロセスを自動化する。図１０ｂの略図で示される他のシステム・タイプでは、ファジー・インタフェース１３００は、言語的記述に応答して入力ベクタを多層ニューラル・ネットワーク１４００へ提供する。ニューラル・ネットワーク１４００は、所望されるコマンド出力又は決定を生じるように適合化（養成）されることができる。他のシステム・タイプは、自己組織化マップ手法の組み合わせを使用する。このマップ手法は、ニューラル・ネットワークを使用して、実験的（知られた）入力−出力データをクラスタにする。各々のクラスタは１つのファジー原理ルールに対応する。その結果、各々のファジールールは、既知の入力−出力をマップすることによって、結果のクラスタの数から発見されることができる。次に、学習ベクタ定量化手法は、クラスタを微調整して、高い精度でルール学習を開始する（バックプロパゲーション手法によって）。本発明の文脈では、これらのニューロ・ファジー・システム、及びリスク変数を適合的に査定することのできる当業者に知られた他の無数のシステムの任意のものを使用することができる。
【００５８】
[0068]本発明のリスク査定システムでは、最初に、幾つかの変数がシステム入力として評価されなければならない。表は、児童の身体的虐待リスクを査定するために適切な適合性ファジー・システム入力変数の例示的セットを示す。幾つかの変数は、年齢のように特定の時点で固定されているが、多くの変数、たとえば、「メンタルヘルス」は正確に規定するのが困難であり、したがって論議領界の上でファジー集合を構成する。システムは、システムによってクライアントへ出された質問への応答をファジー又はニューラル入力へ変換する。この入力は、本発明のリスク査定アプリケーションで使用されることができる。
【００５９】
［表１］
児童虐待リスク査定の入力変数（システム・アルゴリズムの例示的部分集合）
Ａ．母親の年齢
Ｂ．父親の年齢
Ｃ．報告された児童の年齢
Ｄ．同じ家庭に住んでいる兄弟姉妹の年齢と人数
Ｅ．一緒に住んでいるボーイフレンドの年齢
Ｆ．一緒に住んでいるガールフレンドの年齢
Ｇ．一緒に住んでいる祖父母の年齢
Ｈ．家庭の収入
Ｉ．ＴＡＮＦ状況
Ｊ．報告された児童の性別
Ｋ．識別／報告された加害者の性別
Ｌ．父親の雇用状態
Ｍ．母親の雇用状態
Ｎ．一緒に住んでいるボーイフレンドの雇用状態
Ｏ．一緒にに住んでいるガールフレンドの雇用状態
Ｐ．児童保育へのアクセス
Ｑ．父親の教育レベル
Ｒ．母親の教育レベル
Ｓ．報告された児童の学校での成績
Ｔ．学校での病欠日数及び／又は件数
Ｕ．親が出席した親／教師面談の回数
Ｖ．母親の犯罪歴
Ｗ．父親の犯罪歴
Ｘ．一緒に住んでいるボーイフレンドの犯罪歴
Ｙ．一緒に住んでいるガールフレンドの犯罪歴
Ｚ．母親のメンタルヘルス
ＡＡ．父親のメンタルヘルス
ＢＢ．一緒に住んでいるボーイフレンドのメンタルヘルス
ＣＣ．一緒に住んでいるガールフレンドのメンタルヘルス
ＤＤ．報告された児童に対する前回の虐待レベル
ＥＥ．報告された児童の過去の報告の数、及び報告者との関係
ＦＦ．報告された児童／家族に対する報告者の関係
ＧＧ．報告された児童の兄弟姉妹に対する前回の虐待レベル
ＨＨ．報告された児童の兄弟姉妹の過去の報告の数
ＩＩ．母親の児童虐待履歴
ＪＪ．父親の児童虐待履歴
ＫＫ．一緒に住んでいるボーイフレンドの児童虐待履歴
ＬＬ．一緒に住んでいるガールフレンドの児童虐待履歴
ＭＭ．近所に住んでいる年数
ＮＮ．報告された児童の世話人が属しているクラブ／組織／協会の数
ＯＯ．近所／コミュニティ・ベースの援助の可能性
ＰＰ．母親の薬物及びアルコール履歴
ＱＱ．父親の薬物及びアルコール履歴
ＲＲ．一緒に住んでいるボーイフレンドの薬物及びアルコール履歴
ＳＳ．一緒に住んでいるガールフレンドの薬物及びアルコール履歴
ＴＴ．ドメスティックバイオレンス（配偶者暴力）の回数
ＵＵ．ドメスティックバイオレンスのレベル
ＶＶ．報告された虐待の重度
ＷＷ．報告された児童の身体障害の重度
ＸＸ．報告された児童の精神障害の重度
ＹＹ．識別／報告された加害者の児童へのアクセス
ＺＺ．家庭の状況
ＡＡＡ．家族変化の段階
ＢＢＢ．報告された児童の家庭のアドレス
ＣＣＣ．救急医療検査の結果
ＤＤＤ．説明されない身体の火傷、打撲傷、及び／又は傷跡
ＥＥＥ．報告された児童の医療が必要であるときの親の反応
ＦＦＦ．提案された児童福祉施設のレベル／熱意／方針
【００６０】
[0069]システム入力は、様々な源から到着することができる。本発明のシステムへ１次クライアントを登録するため、初回の電話報告及び／又は１次クライアント及び／又は２次クライアントとの面接を使用することができる。２次クライアントは、１次クライアントの親、１次クライアントと一緒に住んでいる個人、１次クライアントの友達、教師、雇用主、１次クライアントの医者及び／又はヘルスケア提供者、児童を観察する保護サービス機関の職員、カウンセラー、法律実施担当者、仮釈放担当者、ケースワーカー、調査員、及び１次クライアントのリスクを査定するとき関連情報を提供する他の関係提供者又は代行者を含む。この時点で、システム変数を設定するために、初回の質問が使用され、リスク査定アプリケーションは、前記システム変数から初回のリスク査定得点を計算する。次に、リスク得点及び２次クライアントから収集された情報に基づく１次クライアントのリスク危険度を低くするため、全体的目標が設定される。初回の報告書に続いて、調査員及び／又は報告者によって所定間隔でスケジュールされた定期的チェックポイントが、１次クライアントのリスク査定を更新する。好ましくは、本発明のシステムは、更に、リスク査定のより継続的な更新を提供するため、１次クライアント及び２次クライアントからリスク査定アプリケーションへ継続ベースで入力されることを可能にする。
【００６１】
[0070]好ましくは、リスク査定アプリケーションは、リスク査定を実行し、リスクを監視し、１次クライアントのリスクを管理するとき分野のワーカーを助け、したがってリスク査定、リスク監視、及びケース管理システムを形成する全体的システム・アプリケーションによってアクセス可能であるか、その一部分である。このシステム・アプリケーションは、コンピュータ上のソフトウェアによって実現されることができる。本発明のリスク査定アプリケーションは、コンピュータ上で存在するソフトウェア・アプリケーション又はハードウェアを使用して実現されることができる。システムの他のデータ処理、データ記憶、及びデータ検索は、コンピュータに記憶されたシステム・ソフトウェアを使用して実行されることができる。コンピュータは、Ｗｅｂページ情報を送信、受信、及び表示するために使用されることのできるインターネット・ブラウザ又は他のソフトウェアを実行することのできる他の装置と共にネットワークへ接続されたサーバであることができる。これらの装置は、パーソナル・コンピュータ、携帯コンピュータ装置、たとえば、ハンドヘルド又はラップトップ・コンピュータ、電子ペーパー、ビデオ・モニタ、オーディオ・システム、及びワイヤレス装置、たとえば、無線電話及びＰＤＡ（パーソナル・データ・アシスタント）装置を含む。当業者に知られた他の装置は、本発明の範囲の中にあることを意図される。
【００６２】
[0071]本発明のリスク査定、リスク監視、及びケース管理システムのサーバ・コンピュータ（サーバ）及び他の構成要素は、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）を利用するネットワークを介して接続されることができる。図１及び図２は、本発明のシステムによって使用される典型的なネットワーク環境を示す。
【００６３】
[0072]図１は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）１００の例である。ＬＡＮ１００は、サーバ１０２、４つのコンピュータ・システム１０４〜１１０、及びＬＡＮ１００の構成要素によって共有される周辺装置、たとえば、プリンタ及び他の装置１１２を含む。コンピュータ・システム１０４〜１１０は、サーバ１０２のクライアント、及び／又は相互及び／又はＬＡＮ１００へ接続された他の構成要素のクライアント及び／又はサーバとして使用されることができる。ＬＡＮ１００の構成要素は、好ましくは、ケーブル媒体、たとえば、銅又は光ファイバのケーブルによって相互に接続され、ネットワーク・トポロジは、トークンリング・トポロジ１１４であることができる。他の媒体、たとえば、ワイヤレス媒体、たとえば、光及び無線周波数も、ＬＡＮ１００の構成要素を接続することは、当業者に明かであろう。他のネットワーク・トポロジ、たとえばイーサネットも、使用できることが明らかであろう。
【００６４】
[0073]データは、ＬＡＮ１００の構成要素の間で、パケット、即ちデータ・ブロックとして転送される。パケットは、ＬＡＮ１００の上で個々に伝送される。ルータ１２０及び１２２は、ＬＡＮ１００を他のコンピュータ・ネットワーク、たとえば、インターネット、他のＬＡＮ、又は広域ネットワーク（ＷＡＮ）へ接続することによって、拡張ネットワークを作り出す。ルータは、従来のプロセッサ、メモリ、及びそれが接続された各々のネットワークの別個のＩ／Ｏインタフェースを含むハードウェア装置である。したがって、拡張ネットワークの構成要素は、相互に情報及びサービスを共有することができる。物理的に接続されたネットワークの構成要素の間で通信が起こるようにするため、拡張ネットワークの全ての構成要素、及びそれらを接続するルータは、標準プロトコルを固守しなければならない。インターネット及び他のネットワークへ接続されたコンピュータ・ネットワークは、典型的には、ＴＣＰ／ＩＰ階層化モデル・プロトコルを使用する。本発明では、他のインターネット作動プロトコルが使用可能であることを理解すべきである。
【００６５】
[0074]図２で示されるように、ＴＣＰ／ＩＰ階層化モデルは、アプリケーション層（層５）２０２、トランスポート層（層４）２０４、インターネット層（層３）２０６、ネットワーク・インタフェース層（層２）２０８、及び物理層（層１）２１０を含む。アプリケーション層プロトコル２０２は、ネットワークへ接続された各々のソフトウェア・アプリケーションが、どのようにネットワークを使用するかを指定する。トランスポート層プロトコル２０４は、どのようにして複雑なプロトコルの間で信頼できる転送を確実にするかを指定する。インターネット層プロトコル２０６は、ネットワークを送信されるパケットのフォーマット、及びコンピュータから１つ又は複数のルータを経由して最終目的地までパケットを転送するために使用されるメカニズムを指定する。ネットワーク・インタフェース層プロトコル２０８は、どのようにしてデータをフレームへ組織化するか、及びどのようにしてコンピュータがフレームをネットワークの上で送信するかを指定する。物理層プロトコル２１０は、基本ネットワーク・ハードウェアに対応する。ＴＣＰ／ＩＰ階層化モデル・プロトコルを使用することによって、ネットワークへ接続された構成要素は、接続されたネットワークの１つへ直接又は間接に接続された他の構成要素と通信することができる。
【００６６】
[0075]図３で示されるように、適合性ファジー論理リスク査定（ＡＦＬＲＡ）アプリケーション３２２として例示的に示される本発明のリスク査定ソフトウェア又はハードウェアを利用するサーバ３０２は、装置３１０〜３１８の１つで生成されたＷｅｂページを介して１次又は２次クライアントによってアクセスされることができる。サーバ３０２は、コンピュータ・メモリの中に記憶された情報への特権レベル・アクセスをクライアントに許す。サーバ３０２へのアクセスは、クライアントからの入力及びクライアントとの交信を含む。１次クライアントは、指定されたアクセス・レベルを有することができる。２次クライアントのアクセス・レベルは、２次クライアントが１次クライアントに対して有する関係に依存する。
【００６７】
[0076]たとえば、サーバ３０２は、質問バンク及びクライアント・データを記憶するデータベース３０４を含む。サーバ３０２が、アクセスを試みている１次又は２次クライアントのコンピュータ３１０〜３１８を感知したとき、サーバ３０２は、クライアントの特権サーバ・アクセス・レベルを許すため、パスワード又は当業者に知られた他の手段をクライアントのコンピュータへプロンプトする。サーバは、確認した後、情報を含むＷｅｂページをクライアントのコンピュータへ送る。この情報の内容は、データベース３０４の中に割り当てられて記憶されたクライアントの特権レベルに依存する。その内容は、最終的にリスク査定を更新するためサーバによって使用される質問を含むことができる。
【００６８】
[0077]システム入力変数を更新するためにスケジュールされたチェックポイントは、サーバへの周期的強制クライアント・アクセスを含むことができる。スケジュールされた強制アクセスは、システム・ソフトウェアの中へ前もってプログラムされることができ、それによってシステムは、Ｗｅｂページを介して質問セットと共にクライアントにプロンプトする。様々なリスク・カテゴリーの典型的なＷｅｂページは、図５ａ〜図５ｃに示される。図５ａは、虐待のリスクを監視されている１次クライアントへの質問５０２を示す。そこでは、１次クライアントは、離散値５０４の中から選択する。より「連続的」な質問応答のスケールは、図５ｂに示される。そこでは、質問５０２は、２次クライアント、たとえば、ヘルスケア提供者へダウンロードされる。２次クライアントは、マウス、キーボード、又は当業者に知られた他の手段を使用して、測定された値を表す位置へポインタ５０６を移動する。例示した質問の各々で、クライアントは質問への適切な応答を選択し、それらの応答をサーバへ提出する。この手順は、全ての質問応答がサーバのシステム・アプリケーションによって受け取られるまで反復されることができる。
【００６９】
[0078]クライアントの応答は、データベース３０４のメモリ区域に記憶される。このメモリ区域は、本発明のリスク査定アプリケーションによってアクセスされることができ、もし必要ならば、記憶の前又は後で、有用なリスク査定入力へ変換される。システムは、この時点で１次クライアント・リスク査定を実行し、質問セットからのデータが到着するとき、更新されたリスク査定得点を提供することができる。しかし、１次クライアント・リスク得点の更新は、任意の所望の期間に実行されてよいことを理解すべきである。
【００７０】
[0079]システムのリスク査定アプリケーションは、１次クライアントのリスク得点に変化が生じたときワーカー要員へ警告信号を生成するようにプログラムされることができる。信号の目的は、ケースロードを管理するワーカーを助けることである。信号は、ケース・ドケット・リストを表示するＷｅｂページ・フレームの中で、１次クライアントの名前又は識別子に隣り合ったフラグ又は感嘆符のようなインディシアの形式を取ることができる。他の信号方法及び／又は方法の組み合わせ、たとえば、リスク得点に基づく優先順位でクライアントをリストする並べ替えプログラムを使用することができる。ワーカーへ警告するため、リスク査定アプリケーションによってオーディオ・メッセージを生成し、ワーカーのボイスメールへ提供することができる。他の例として、サーバ３０２にアクセスするワーカーは、許容されないリスクを有する１次クライアントに関する情報を表示するＷｅｂページでプロンプトされる。名前又は識別子をＵＲＬとリンクし、マウス又は当業者に知られた他の方法で名前又は識別子を選択することによって、サーバのＵＲＬアドレスで更なる文書を表示するようにクライアントのブラウザへ命令することができる。このサーバＵＲＬを、クライアントの過去及び現在の質問情報で更新し、リスクが変化した理由に関する有用な情報をワーカーへ提供することができる。図５ｃは、ワーカーによってアクセス可能な例示的Ｗｅｂページを示す。そこでは、１次クライアントのリスト５０８は、高リスクの査定を有する各々の１次クライアントの隣にフラグ５０９を含む。各々のリスク５０８はＵＲＬを含むことができる。ＵＲＬが選択されると、サーバ３０２は、選択された１次クライアントのデータベース３０４に記憶された詳細情報をダウンロードしてワーカー・コンピュータ３１０の上に表示する。
【００７１】
[0080]本発明の他の特徴は、１次又は２次クライアントへ援助情報を提供することに向けられる。この援助情報は、システムによって生成されるか、ワーカーによって選択され、システムの中の通信アプリケーションを介してクライアントへ提供される。特定の質問応答又は応答のグループに関連したリソースが、サーバ３０２によって生成されたＷｅｂページを介して、システム・データベースからクライアントのコンピュータへ提供されることができる。１つの例として、１次クライアントの父親は、その雇用状況に関する質問に応答する。これは非雇用を反映するように父親の状況を変化させる。父親がその質問セットを完了した後で、サーバ・システム・アプリケーションは、父親の地域で得られる雇用機会、及び／又は父親の技能／教育レベルに適した雇用機会のリストを生成することができる。質問応答は、更に、他のタイプのリソース、たとえば、怒気管理、アルコール中毒者更正会（アルコホーリクス・アノニマス：AA）、薬物カウンセリングの総合施設、職業訓練などのリスト生成をトリガすることができる。援助リソースを生成する目的は、入力変数が変化し、リスク得点に悪影響を及ぼす時点で、ほとんど即時の援助をクライアントへ提供することである。一般的なリソース、たとえば、コミュニティのイベント、ニュース、及びクライアントを助ける他の情報は、継続ベースでサーバのＷｅｂページから入手することができ、したがって、本発明のシステムにアクセスする奨励を提供する。したがって、システムは、各々のクライアント環境の中に存在する特定のリスク・レベルに基づく必要なサービスの仲介者となる。
【００７２】
［システムの構成要素］
[0081]図３は、本発明のダイナミック・リスク査定、リスク管理、及びケース管理システム３００の構成要素を示す。システム３００は、インターネット又は他のネットワークを使用して、１次クライアントの合成リスク得点を計算し、クライアントのリスク査定を監視及び更新し、ワーカーが１次クライアントのドケットを管理するのを助ける。システム３００は、サーバ３０２及びクライアント・コンピュータ３１０〜３１８を含む。これらの構成要素は、好ましくは、ＴＣＰ／ＩＰネットワークを介して接続される。もっとも、他のネットワークが当業者に知られており、本発明の範囲の中にあることを意図される。
【００７３】
[0082]図３で示されるように、サーバ３０２はコンピュータ３０３及びデータベース３０４を含む。サーバ３０２は幾つかのソフトウェア構成要素を実行する。これらのソフトウェア構成要素は、ファジー論理、ＡＮＮ又はＡＦＬＲＡソフトウェア３２２、監視及びケース管理ソフトウェア（システム・ソフトウェア）３２４、及びＴＣＰ／ＩＰネットワーキング・ソフトウェア３２６を含むことができる。他のソフトウェア又はハードウェア構成要素をサーバ３０２の中に含めることができることを理解すべきである。これらのアプリケーションは、構造化の少ない態様でクライアント−クライアント又はワーカー−クライアント通信を許すメッセージング・アプリケーション、及び書類作成、請求書作成、及び処置のような他の事務アプリケーションを含むことができる。更に、サーバ３０２によって実行されるアプリケーションは、単一のアプリケーションとして実現されることができるか、必要に応じて制御プログラムによってアクセスされる多数のアプリケーションへ分解されることを、本発明から理解すべきである。
【００７４】
[0083]クライアント・コンピュータ３１０〜３１８は、ブラウザ・アプリケーション、たとえば、マイクロソフト・インターネット・エクスプローラ（Microsoft InternetExplorer（商標））又はネットスケープ・ナビゲータ（Netscape Navigator（商標））を使用して、サーバ３０２へアクセスすることができる。ブラウザは、代替として、特別注文のブラウザであるか、インターネットからダウンロードされたページを表示するために使用できる任意のタイプのブラウザであることができる。ブラウザは、ダウンロードされたＨＴＭＬ又はＸＭＬ文書に含まれるコマンドを処理することができる。矢印３０５は、コンピュータ３１０〜３１８とサーバ３０２との間の接続を概念的に示す。サーバ・クライアント接続としては、前述した形式、たとえば、光媒体、有線媒体、及び／又はワイヤレス媒体を介する任意の形式が可能であることを理解すべきである。
【００７５】
[0084]システム・ソフトウェア３２４は、ＴＣＰ／ＩＰソフトウェア３２６を介してネットワークから検索されたデータを処理する。クライアント・コンピュータのブラウザ・アプリケーションがサーバ・アクセスをリクエストしたとき、システム・ソフトウェア３２４はＷｅｂページ・データを生成する。このＷｅｂページ・データは、ＴＣＰ／ＩＰソフトウェアによって処理され、クライアント・コンピュータへダウンロードされる。サーバ３０２及び１次及び２次クライアント・コンピュータ３１０〜３１８は、システム・ソフトウェア３２４及び１次及び２次クライアントによって生成された情報を交換することによって交信する。クライアント・コンピュータから検索されたデータは、データベース３０４の中に記憶され、及び／又はファジー論理、ＡＮＮ、又はＡＦＬＲＡアプリケーションへ入力するために処理される。リスク査定アプリケーションからの出力も、リスク査定アプリケーションから直接データベース３０４の中へ記憶されるか、システム・ソフトウェア３２４を介して記憶されることができる。クライアント・コンピュータからのデータは、データベースに記憶されたデータ、たとえば、質問セット又は１次クライアント・データを検索するようにシステム・ソフトウェア３２４へ命令することができる。これらの全てのステップは、リアルタイムで起こり、毎日の作業／処置を実行するケースワーカーへ継続的に情報を知らせることができる。
【００７６】
［システムの動作］
[0085]サーバ３０２は、ＴＣＰ／ＩＰソフトウェアを使用して、１次及び２次クライアント・コンピュータ３１０〜３１８を識別し、それらと通信し、１次及び２次クライアントから通信されたデータを処理する。その処理は、サーバ３０２又は以下で説明する他の手段によって生成された質問応答を使用して、１次クライアントの要因を監視することによって行われる。リスク査定得点は、システムへのクライアント・アクセスを介して継続的に更新される。ＡＦＬＲＡ又はＡＮＮアプリケーションがリスク査定に使用されるとき、それは学習及びシステム質問応答、バックプロパゲーション手法、エキスパート・ルール生成、及び／又は当業者に知られた他の方法からの入力として処理された入力パターンから学習及び適合する能力を有する。サーバ３０２は、更新されたリスク得点を、データベース３０４の１次クライアントを表す区域に記憶する。得点が所定の許容値を超過したとき、システム・ソフトウェア３２４は、更に、１次クライアントが許容不可能なリスクにあることを示すデータ・マーカを、それらのデータベース区域に生成する。サーバ３０２にアクセスしているワーカー・コンピュータ３１０は、システム・ソフトウェア３２４を実行し、記憶された１次クライアント・データを処理するようにシステムへプロンプトし、１次クライアント・データを表示する。データベースに記憶されたマーカによって、ソフトウェア・プログラム３２４は、ワーカー・コンピュータ３１０へダウンロードされたＷｅｂページを介して表示された１次クライアント・データに「フラグ」を付ける。
【００７７】
[0086]１次又は２次クライアントが、サーバ３０２にアクセスし、サーバ３０２によって識別されたとき、システム・ソフトウェア３２４は、質問セット、及び適切であれば、援助となるリソース情報を含むダウンロードＷｅｂページを実行する。一般的に、質問セットは、クライアントＩＤに基づいて決定され、データベースの中に記憶された質問セットを検索する監視及びケース管理ソフトウェア３２４によって、特定の応答セットごとに自動的及びダイナミックに生成されることができる。質問も、適切と思われる質問セットをクライアントのデータベース空間へ入れるワーカーによって生成されるか、データベースに記憶された質問セットを指すポインタをデータベース空間に記憶することによって生成されることができる。質問セットは、全体的目標に基づいて選ばれることができる。この目標は、初回面接及びリスク査定の後で１次クライアントへ割り当てられ、データベースに記憶される。目標は、１次クライアントがシステムの中に登録された全期間の間、必要に応じて調整されることができる。
【００７８】
[0087]図４ａ〜図４ｃは、本発明のリスク査定、リスク監視、及びケース管理システムを実施する例示的プロセス・フローを示す。このプロセスは、システムの中の各々の１次クライアントに関連づけられたリスクを継続的に監視及び査定する。システムの中で獲得され、記憶され、処理されたデータは、更に、１次クライアント・リスクを文書化及び管理するために使用される。
【００７９】
[0088]プロセス４０１は、ＡＮＮ又はＡＦＬＲＡベース・アプリケーションを使用しているとき、リスク査定アプリケーションを開始するために含めることのできるステップを表す。既知のリスク査定入力及び期待される出力から成る入力−出力データセットが最初に得られる。次に、この「履歴」データは、プロセス４０２の間にデータベース３０４に記憶される。履歴データセットは、エラー・バックプロパゲーション又は当業者に知られた他の養成・アルゴリズムを使用して、プロセス４０３でＡＮＮ又はＡＦＬＲＡソフトウェアを養成するために使用される。もちろん、もしファジー論理エキスパート・システムが本発明のリスク査定アプリケーションとして単独で使用されるならば、ステップ４０１〜４０３は必ずしも必要ではないことを理解すべきである。
【００８０】
[0089]ＡＮＮ又はＡＦＬＲＡアプリケーションが十分に養成された後、システム３００は、ネットワーク・アクセスできるよう起動する。その後で、システム３００は、決してシャットダウンしない。決定ブロック４０４、４０５、及び経路４０６は、一緒になってサーバ３０２が待機モードにあるプロセスを表す。待機モードでは、サーバ３０２は、システムへのアクセスを試みるクライアントを継続的にチェックする。新しい１次クライアントをシステムへ登録することを望むワーカーは、サーバへのアクセスをリクエストすることができる。この時点で、システム・ソフトウェア３２４は、データベース３０４の中に新しい１次クライアント・ログ空間を作り出す。これは、新しい１次クライアント・データが収集されるプロセス４１３によって表され、このデータは、プロセス４１４でシステム・データベース３０４へ入れられる。データは、システムへハードワイヤされた周辺装置（図示されていない）を使用して入れられるか、ＴＣＰ／ＩＰソフトウェアを介してワーカーからサーバ３０２へＷｅｂページをアップロードすることによって入れられるか、電話地上通信線によって入れられるか、放送電波を介して入れられるか、及び／又は当業者に知られた他の手段によって入れられることができる。新しい１次クライアント・データは、更に、２次クライアントからのデータを含むことができる。好ましくは、新しい１次クライアント・データは、システム３００の起動後、継続ベースで入れられることができる。
【００８１】
[0090]測定された入力変数に関連するデータは、ワーカー、１次クライアント、及び／又は他の２次クライアントの間の初回面接の質問セットから決定される。システム・ソフトウェア３２４は、質問データを、リスク査定アプリケーションのファジー又はニューラル・ネットワークへ入力するのに適した形式へ前処理する。代替的に、ファジー論理、ＡＮＮ又はＡＦＬＲＡソフトウェア３２２、又は前処理された入力をソフトウェアへ送る別個のアプリケーションが、質問データを処理することができる。図４ｂで示されるように、プロセス４１５は、１次クライアントの初回リスク査定を実行し、結果のリスク得点は、プロセス４１６でデータベース３０４へ記憶される。
【００８２】
[0091]決定ブロック４１７は、初回に査定されたリスク得点が、最大許容値と比較されるプロセスを表す。もし査定されたリスク得点が許容値を超過しなければ、許容されないリスクは存在せず、システムは待機モードへ戻る（プロセス４０４）。もし初回の得点が許容されないリスク（高リスク）を示すならば、初回の「目標」を決定及び記憶するためプロセス４２８が実行される。初回の目標は、ワーカーによって決定されるか、システム・ソフトウェア３２４によって自動的に生成されることができる。たとえば、養育施設へ入り、虐待を査定されている児童の目標は、安全な環境の実の親へ子供を返すことを含む。メンタルヘルス外来患者又は前受刑者の目標は雇用を含む。薬物乱用者の目標は、単純にＡＡ及び／又はＮＡミーティングに定期的に出席することである。次にプロセス４２９で、新しい質問セットが新しい１次クライアントのためにデータベースの中で更新され、システムは待機モードへ戻る（プロセス４０４）。
【００８３】
[0092]データベース３０４へ既に登録された１次又は２次クライアント（ワーカーを含む）がアクセスを試みるとき、システム・ソフトウェア３２４は、プロセス４０７で、識別子（ＩＤ）及び／又はパスワード入力のプロンプトを生成する。決定ブロック４０８は、ＩＤがワーカーに対応するかどうかを決定する。もしサーバ３０２が、ＩＤをワーカーのＩＤとして認識すれば、プロセス４０９が実行され、特殊レベルのアクセスをワーカーに許す。ワーカーのアクセス・レベルは、データベースに記憶された１次クライアント・ログへのアクセスを含むことができる。ログは、クライアントに関連づけられたリスク得点、高リスクを示すフラグ、目標、及び他のデータ、たとえば、１次クライアント及び関連した２次クライアントに関する詳細情報を含むことができる。ワーカーは、更に、質問セット、及びそれに対する１次及び関連した２次クライアントからの応答を含む記録へのアクセスを有することができる。ワーカーは、データベース３０４に記憶された質問バンクから、１次又は２次クライアントのための新しい質問セットを生成することができる。ワーカーは、更に、管理者、１次及び／又は２次クライアント、又は他のワーカーとの通信を許すメッセージング・センターへのアクセスを有する。
【００８４】
[0093]プロセス４１０で、１次クライアント又はワーカーでない２次クライアントによってアクセスが試みられたとき、システム・ソフトウェア３２４は、最新に記憶された質問セットを、ＩＤのためにデータベース３０４から検索する。次に、システム・ソフトウェア３２４は、１次又は２次クライアントのコンピュータ３１０〜３１８で表示される１つ又は複数のＷｅｂページの中に質問セットをダウンロードする。サーバ３０２が全ての質問セットを受け取った後、測定された入力変数としての質問応答を使用して、リスク査定を実行することができる。代替的に、受け取られた質問セットの幾つか又は全てからの応答は、リスク査定が実行される前に、ワーカーがレビューするために記憶される。一度、リスクが査定されると、得点はプロセス４１６でデータベース３０４に記憶される。もし得点が、許容されないリスクを示さないならば、経路４１８で示されるように、システムは待機モードへ戻る。
【００８５】
[0094]もし高リスクが存在すれば、ＩＤが１次クライアントの家庭（この家庭は１次クライアントを含む）の構成員であるかどうかをチェックするため、プロセス４２０が実行される。プロセス４２０の目的は、前述したように、クライアントの質問応答に対応する援助リソースをクライアントに提供することである。査定が高リスクの得点を生成しないときでも、質問又は質問セットへの応答は、援助リソース、クライアントを自分で訪問することの注意、又はそのようにすることのワーカーへの通知をシステムに生成させることができる。もちろん、ワーカーは、適切と思われる任意の時点で、任意のクライアントについてリソースのリストを生成することができる。許容されないリスクが存在することをシステムが決定したとき、プロセス４２４は、１次クライアントのリスクを監視する責任を有するワーカーへ警告信号を生成する。信号は、データベース３０４に記憶されるマーカである。信号マーカは、システム・ソフトウェア３２４によって識別され、様々な方法、たとえば前述した方法で、ワーカーへ表示される。ワーカーによってアクセス可能な１次クライアント・ログは、高リスク信号マーカ及びシステム・アクセスの間に１次又は２次クライアントから受け取られた他の情報を含むように、プロセス４２５で更新される。
【００８６】
[0095]システム入力変数が１次クライアントのリスク状況を変更するとき、クライアントの目標の再評価を必要とすることを、１次クライアント・ワーカーを監視するワーカーへ通知するため、プロセス４２６がシステム・ソフトウェア３２４によって実行される。通知は、前述した高リスク信号マーカと類似した形式を取ることができる。それがワーカーによってアクセスされると、システムは、クライアント・リスティング、クライアント・ログ、又はマーカを記憶する別個のファイルの中でインディシア及び関連したクライアントへのポインタをワーカーへ表示することができる。代替的に、システム・ソフトウェア３２４は、システム・ソフトウェアの中にあるかアクセス可能なアルゴリズムに基づいて新しい目標を自動的に生成するか、その新しい目標をデータベース３０４に記憶するか、生成された目標を勧告としてワーカーへ提供することができる。図４ａ〜図４ｃのプロセス図には示されていないが、リスク査定システムは、リスク・レベルが、許容されないレベルから許容レベルへ変化したとき、クライアントの目標及び／又は状況を再評価するようにワーカーへ通知することができる。更に、ワーカーは、適切と思われた任意の時点で、１次クライアントのために新しい目標を決定することができる。
【００８７】
[0096]高リスクの査定がシステム３００によって生成されたとき、１次クライアントを監視するワーカーは、高リスク計算及び／又はクライアントへの追跡通信が必要であることを通知される。この通知は、有効なプランニング・ツールをワーカーに提供するため、システム・ソフトウェア３２４によってアクセス可能なカレンダー・スケジューリング・アプリケーションと結びつけることができる。１次クライアントについて非常に高いリスク・レベルが査定されたとき、システム３００は、他の通知手段を提案することができる。たとえば、地域の法律実施担当員、司法監視担当員、又は１次クライアントを監視するワーカーへ、即時のアクションを取る必要があることを通知及び催告する。
【００８８】
[0097]プロセス４２９では、サーバ・アクセスのときに１次又は２次クライアントへ提供される次の質問セットが、システム・ソフトウェア３２４によって更新され、データベース３０４に記憶される。その後で、システム・ソフトウェア３２４は、プロセス４３０でサーバ３０２を待機モードに置く。代替的に、システム・ソフトウェア３２４は、質問セットを生成することなく質問セットを更新するようにワーカーへ通知することができる。前述したプロセスにおけるワーカーへの通知は、システム・ソフトウェア３２４によって生成され、ワーカー・メッセージング・アプリケーションで表示されるメッセージ形式であることができる。通知は、代わりに、又は生成されたメッセージと組み合わせて、たとえば、高リスク・マーカに関して説明したように、表示されたインディシア、又はボイスメール・メッセージの形式を取ることができる。
【００８９】
[0098]本発明のシステムは、リスク得点が、許容されないレベルへ達したとき警告信号を送るが、システム・ソフトウェア３２４は、更に、１次クライアントのリスク得点が、所定期間の間、許容レベルの上、下、又は近くにあるかどうかを監視することができる。したがって、システム３００は、クライアントがシステムから取り除かれる資格を有するかどうかを、クライアントのケースワーカー又は他の行政ワーカーへ通知することができる。
【００９０】
[0099]これまで説明されたシステムは、本発明の例であることを理解すべきである。図４ａ〜図４ｃに示されたプロセスは、連続した態様で配列されているが、図面で示された実行順序は、概念的目的のために提供される。これまで図示又は説明された多くのプロセスは、本発明を実施するとき、異なった順序、同時（平行）、又はマルチタスク様式で実行されるか、省略されることができる。更に、合成リスク得点は、これまで「レベル」と関連づけて説明されたが、リスクの特定の分類カテゴリー、たとえば「低リスク」、「中間リスク」、又は「高リスク」を定義する或る範囲の値へ、レベルを関連づけることができることを理解すべきである。
【００９１】
[0100]従来のリスク査定システム及び方法と対比して、本発明は、査定される個人、及び／又は査定される個人に関連づけられた他の個人によるリスク監視システムへの継続アクセスを許し、「リアルタイム」のダイナミック査定を提供する。リスク査定及びリスク管理に関する態様の多くは自動化されるので、システムは、更に、ワーカーのケースロードを管理する効率的方法を提供する。これは、従来の方法及びシステムよりも、コストの節減を可能にする。自動化及び増大された効率は、更に、ケースワーカーが、監視する個々の個人へ費やす時間を、より良好に割り振って優先順位を付けることを可能にする。
【００９２】
[0101]本発明のシステムは、リスクを監視する責任がある人々、リスクを査定される個人、及び査定される個人に関連づけられた他の個人の間の通信を容易にすることによって、リスクを管理する革新的方法を提供する。個人のリスク・レベルは、単一のシステム（たとえば、児童福祉）の中で査定されるか、複数システム（たとえば、教育、メンタルヘルス、及び少年審判）にわたって評価されることができる。ワーカーは、リスクを含む「ホットな」状態を、それが起こったときに評価する。本発明は、更に、ホットな状態を冷却するか、発展しないように個人へ援助リソースを提供する。本発明のシステムへ結び付けられたメッセージング・アプリケーションは、更に、システムを使用する個人の間の通信を促進する。メッセージング・アプリケーションは、１次又は２次クライアント以外の個人によってアクセスされる可能性がある現在のｅメール・アプリケーションよりも大きなプライバシを提供するインターネット・ベース・アプリケーションであることができる。
【００９３】
[0102]社会変動は地域ごとに異なる。適合性リスク査定システム・アプリケーションを使用するとき、本発明は、転送関数のウェートに対して地域ごとに異なる影響を有する変数に対処するため、限定された地域を表すデータセットを使用して養成（ｔｒａｉｎ）されることができる。
【００９４】
[0103]これまで、サーバ・アクセスは、インターネットのＷｅｂページを参照して説明されたが、理解されるように、サーバ・アクセスは、周知の自動化メニュー駆動方法及びシステムを使用する電話でも可能であるか、本発明のシステム・サーバへのアクセスを有する「ホットライン」オペレータの助けを借りることもできる。
【００９５】
[0104]ファジー論理システムを微調整するか、本発明の適合性システムを養成することによって、特定のリスク分野におけるワーカー及び調査員は、測定された生データの下に存在するリスクを決定するルールを発見することができる。適合性リスク・アプリケーションは、更に、様々なリスク・カテゴリーのルールが、どのようにして時間と共に発展するかについて、より良好な理解を提供する。本発明は、更に、実世界の現在の状況の力学を与えられた「よりスマートな」リスク査定を容易にする。したがって、ここで開示されたシステム及び方法は、特定の変数が、なぜ、また、どのようにリスクに影響するかの洞察を社会に提供し、社会の構成員の安全と福祉のために、社会の要望により合致する正確な継続更新リスク査定を実現する。
【００９６】
[0105]趣旨及び範囲から逸脱することなく様々な変更及び修正が可能であることは、当業者に明らかであろう。したがって、本発明の修正が、添付されたクレイム及びその同等物の範囲に入る限り、本発明は、そのような修正をカバーすることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明のシステムを組み込むことのできるコンピュータ・ネットワークを示す。
【図２】コンピュータ・ネットワークの構成要素の間で通信が起こるときに使用されるＴＣＰ／ＩＰの階層化モデル・プロトコルを示す。
【図３】本発明のリスク査定、リスク監視、及びケースロード管理システムのシステム構成要素を示す。
【図４ａ】本発明のリスク査定、リスク監視、及び管理システムのプロセスの１つを示す。
【図４ｂ】本発明のリスク査定、リスク監視、及び管理システムのプロセスの１つを示す。
【図４ｃ】本発明のリスク査定、リスク監視、及び管理システムのプロセスの１つを示す。
【図５ａ】本発明の例示的な質問Ｗｅｂページの１つを示す。
【図５ｂ】本発明の例示的な質問Ｗｅｂページの１つを示す。
【図５ｃ】本発明の例示的な質問Ｗｅｂページの１つを示す。
【図６】本発明で使用されるファジー論理エキスパート・システムの概略図である。
【図７】典型的なファジー論理ルール・メンバーシップ関数の例である。
【図８】ファジー論理推論エンジンが出力を計算する方法を概念的に示す図である。
【図９】入力層、隠された層、及び出力層を有するニューラル・ネットワークの概略図である。
【図１０ａ】本発明で使用されるニューロ・ファジー・システムの概略図である。
【図１０ｂ】本発明で使用されるニューロ・ファジー・システムの別の概略図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図４ｃ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０ａ】
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【図１０ｂ】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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