(57)【要約】  保健ネットワークシステム内の市場力学を計算するための多商品システム及び方法を開示する。システム及び方法は、ビジネスベースの保健アーキテクチャ内のいくつかの取引ベースのエンティティの影響を計算する処理を組み込むことができる。システム及び方法は、（１）情報理論データの拡散を計算し、（２）ビジネス主導の保健セクターの分野の各々におけるインフルエンサーを計算し、かつ（３）保健ネットワークサイロにわたるエンティティマッチング可能性を最適化することができる。【選択図】図５Ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置であって、
プロセッサ及びメモリ、
を含み、
前記プロセッサは、複数の保健エンティティに関連付けられた複数の保健入力を受信するように構成され、
前記プロセッサは、前記複数の保健エンティティに関連付けられた前記複数の保健入力を用いて各同種システム内のエンティティランキングを各エンティティに対して計算するように構成され、
前記プロセッサは、各保健エンティティに関する前記ランキングに基づいて各保健エンティティに対して商品フローをモデル化するように構成される、
ことを特徴とする装置。
【請求項２】
前記プロセッサが、前記モデル化された商品フローに基づいて市場予想、パートナーシップマッチング、ターゲット式市場セグメント化、及び推奨のうちの１つである１又は２以上の出力を発生させるように構成されることを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
各エンティティに関する前記エンティティランキングを計算するように構成された前記プロセッサは、Ｖ⊆｛Ｐa，Ｐr，Ｃ，Ｓ，Ｔ｝を用いて各エンティティに関する該エンティティランキングを計算し、ここでＰAは、１又は２以上の支払者を表し、Ｐrは、１又は２以上の供給者を表し、Ｃは、１又は２以上の消費者を表し、Ｓは、１又は２以上のサービスを表し、Ｔは、健康管理ネットワーク内で観察された１又は２以上の取引を表すことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項４】
各保健入力が、各同種システムに対するグラフスキーマであることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項５】
各同種システムが、供給者ネットワーク、消費者ネットワーク、サービスネットワーク、及び取引ネットワークのうちの１つであることを特徴とする請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記エンティティランクを計算するように構成された前記プロセッサは、該プロセッサが、前記保健入力を拡散させて該エンティティランクを発生させるように構成されることを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項７】
商品フローをモデル化するように構成された前記プロセッサは、該プロセッサが、各保健エンティティに関する最大ネットワーク容量を決定するように構成されることを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項８】
商品フローをモデル化するように構成された前記プロセッサは、該プロセッサが、各保健エンティティに関する異種システム接続性を推定するように構成されることを更に含むことを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項９】
複数の保健エンティティに関連付けられた複数の保健入力を受信する段階と、
前記複数の保健エンティティに関連付けられた前記複数の保健入力を用いて各同種システム内のエンティティランキングを各エンティティに対して計算する段階と、
各保健エンティティに対する前記ランキングに基づいて各保健エンティティに関する商品フローをモデル化する段階と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記モデル化された商品フローに基づいて市場予想、パートナーシップマッチング、ターゲット式市場セグメント化、及び推奨のうちの１つである１又は２以上の出力を発生させる段階を更に含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
各エンティティに対して前記エンティティランキングを計算する段階は、Ｖ⊆｛Ｐa，Ｐr，Ｃ，Ｓ，Ｔ｝を用いて各エンティティに対して該エンティティランキングを計算する段階を更に含み、ここでＰaは、１又は２以上の支払者を表し、Ｐrは、１又は２以上の供給者を表し、Ｃは、１又は２以上の消費者を表し、Ｓは、１又は２以上のサービスを表し、Ｔは、健康管理ネットワーク内で観察された１又は２以上の取引を表すことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
各保健入力が、各同種システムに対するグラフスキーマであることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
各同種システムが、供給者ネットワーク、消費者ネットワーク、サービスネットワーク、及び取引ネットワークのうちの１つであることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記エンティティランクを計算する段階は、前記保健入力を拡散させて該エンティティランクを発生させる段階を更に含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記商品フローをモデル化する段階は、各保健エンティティに関する最大ネットワーク容量を決定する段階を更に含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１６】
前記商品フローをモデル化する段階は、各保健エンティティに関する異種システム接続性を推定する段階を更に含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
〔補記〕
補記Ａ（６ページ）は、同種システムに関して類似性スコア及びランクエンティティを計算するコードの例である。
補記Ｂ（８ページ）は、サービスデータを紹介する生データのいくつかの例を含む。
補記Ａ及びＢは、本明細書の一部を形成し、かつ引用によって本明細書に組み込まれている。
【０００２】
本発明の開示は、一般的に、市場力学を計算するためのシステム及び方法に関し、特に、保健ネットワークシステム内の市場力学を計算するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
従来の多商品フロー問題に対して、殆どの場合に、単一ネットワークにわたって複数の商品が存在し、従って、各エッジ上の全フロー量は、最大エッジ容量を超えない。しかし、これらの従来の多商品フロー解は、複数のネットワークフロー及びサブネットワークフローを用いて供給と需要を計算する複数商品フローを有する複数ネットワークに対しては十分に機能しない。これらのより複雑な問題に対して、問題を線形プログラミングモデルとして表現することが可能である。しかし、殆どのこの性質のモデルは、大規模モデル化には十分ではなく、線形プログラムの大きいサイズは、一般シンプレックスアルゴリズムを非常に小さい問題以外の全ての問題に対して非実用的にする。
【０００４】
典型的な保健ネットワークの例を図１に示している。保健ネットワークは、供給者又は医者ネットワークを含むことができ、医療のインフルエンサー又はディレクターは、有意により密でより密着的でより水平な社会ネットワークを有し、かつ有意に専門性の高い組織のメンバであることが見出されている。これは、非常に遅い採用及びクリークベースの影響及び推奨を引き起こす場合がある。その大部分は、主なインフルエンサーが、技術又は情報を管理するか又は裏付けることができないのに、彼らの社会ネットワークが非常に平等主義的であり、彼らの意思決定を非常に自律的であると見ているオピニオンリーダー達であるという事実に起因している。
【０００５】
ビジネス保健ネットワーク内で問題を悪化させることに、業界内で保険金請求及び給付の健康管理処理を主導する技術は、ＡＳＣ  ５０１０  Ｘ１２として公知である。これは、この業界のための電子データ交換規格である。しかし、ＡＳＣ  ５０１０  Ｘ１２規格は、保健ネットワークトポロジー内にサイロを生成する。
【０００６】
様々な資本市場内で供給及び需要を測定するという問題は公知であり、この資本市場問題に対処するためのシステム及び方法は存在する。しかし、供給者、消費者、サービス、及び取引のような保健関連エンティティ内の取引ビジネスモデルに対する商品フロー影響を計算するためのいかなるシステムも存在しない。更に、保健関連エンティティは独特であり、かつ保健サービスマーケットプレイスが確立されるまでは存在しなかった問題を有するので、公知の資本市場技術は保健関連エンティティに対して使用することができない。
【０００７】
図２は、単一商品フローシステムの例を示している。単一商品フロー（ＳＣＦ）システムのモデル化の場合に、公知のモデル化は、有向フローネットワーク、又はグラフが次式で定められる有向グラフに基づいている。
Ｇ＝（Ｖ，Ｅ）
式中のＥはエッジであり、Ｖは頂点である。
・各エッジＥは、容量ｃeを有する。
・ソースノードｓ∈Ｖ
・シンクノードｔ∈Ｖ
【０００８】
フローｆは、ｃeが特定のエッジの容量である時に全ての単一エッジが０からｃeまでを張る値を有するＧの同じ頂点を有すると記載される有向グラフである。公式には、単一商品フローシステムに対する解は、以下の２つの基本フロー制約条件が保存されるように全てのエッジ（ｕ，ｖ）∈Ｅに非負フロー値ｘu,v≧０を割り当てるｆ（ｕ，ｖ）又はｆu,vと表示されるマッピングｆ：Ｅ→Ｒ+である。
ａ．容量制約条件：ｆ（ｕ，ｖ）≧ｃ（ｕ，ｖ）∀（ｕ，ｖ）∈Ｅ
ｂ．フローの保存：Σu,v∈E  ｆ（ｕ，ｖ）＝Σv,u∈E  ｆ（ｖ，ｕ）
【０００９】
単一商品フローシステムの構造は、ネットワークを通したエンティティの拡散のモデル化の最も単純な観点を説明する。
【００１０】
歴史的な事例において、会社が工場ｓと倉庫ｔとを有すると仮定する。この会社が工場から倉庫に所与の期間内に搬送することができる商品の量は、２つの施設を結ぶ道路ネットワークによって制限を受ける。会社は、道路ネットワークを通して搬送することができる商品の最大量を決定しようと望む。このシナリオは、単一商品が商品の量である単一商品ネットワークに関する標準的な最大フロー問題の場合である。最大フローは、この場合に、除去することによってグラフが切断されるような最小容量を有する道路セットになる最小カット（引用によって本明細書に組み込まれているＡｈｌｓｗｅｄｅ，Ｒｕｄｏｌｆ他著「ネットワーク情報フロー（Ｎｅｔｗｏｒｋ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｆｌｏｗ）」、Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ４６．４（２０００）：１２０４１２１６ページに記載されている）に等しい。この理論的な例では、恐らく最小カットは、ローカルな川を渡ろうとする時に障害をもたらす橋の集合である。しかし、ＳＣＦシステムは、上述のように複数の商品を有する複雑な保健ネットワークシステムには不十分である。
【００１１】
図３は、多商品フローシステムの例を示している。図３に示す多商品フローネットワーク（ＭＣＦ）をモデル化するために、入力は、対応するＯ（ｎｋ）個の変数とＯ（ｎｋ＋ｍ）個の制約条件のソースシンク及び需要を各々が有するｎ個のノードとｍ個のエッジとｋ個の商品とで構成されることになる。公式には、多商品フローネットワークは、以下の項目を有するＧ＝（Ｖ，Ｅ）として定められるグラフを有することができる。
・各々が商品ｉに対するシンク及びソースを表す頂点対ｓi，ｔi∈Ｖ
・各商品に対する需要Ｄi
・次式が成り立つようなＧのエッジに対する容量関数Ｃ
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【００１２】
多商品フローシステムに対する解は、以下のフロー原理が守られるように全ての商品ｋ∈Ｋに対する全てのエッジｅ∈Ｅに非負フロー値ｘe,k≧０を割り当てる。
ｃ．容量制約条件：ｆ（ｕ，ｖ）≧ｃ（ｕ，ｖ）∀（ｕ，ｖ）∈Ｅ
ｄ．フローの保存：Σu,v∈E  ｆ（ｕ，ｖ）＝Σv,u∈E  ｆ（ｖ，ｕ）
【００１３】
多商品フローシステムの設計は、単一入口と出口とを有するネットワークを通した複数のエンティティの拡散をモデル化することを可能にする。しかし、上記で記述したこの静的ＭＣＦも不十分である。特に、上述の静的ＭＣＦは、健康管理システムの内因的な動的性質を常に変化するソース及びシンクターゲットと共にモデル化することができない。
【００１４】
多商品フローシステムは、製品の各々に対して変化する需要を有するいくつかの倉庫に配送される各々が異なる配送頻度を有する異なる製品を各々が製造する複数の工場を有する会社に対して使用することができる。前と同じ解を決定することが望ましいが、システムは、多変数かつ動的ネットワークの中から最大配送量をモデル化するような制約を受ける。従って、同時最大フローは、この方法がこれらの需要の各々の分量ｆiを同時かつ動的に満たすことができるような最大分量ｆとして定めることができる。しかし、静的ＭＣＦシステムは、ネットワークを通してタイプ及びソースの両方において動的な方式で問題を起こす健康管理情報の拡散を処理することができない。
【００１５】
公知の動的多商品フローシステムは、頂点セットＶと有向エッジＥと商品セットＫとを有する有向ネットワークＮ＝（Ｖ，Ｅ，Ｋ，Ｔ，ω，μ，Ｔ，ｄ，φ）である。更に、各エッジｅ∈Ｅは、時間ｔ∈Ｔ中の各エッジｅ∈Ｅを通じた各商品ｋに関する全フローを制限する非負時変容量ωk,e（ｔ）を有する。全ての商品ｋ∈Ｋにわたって、各エッジは、
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が成り立つように相互エッジ容量μke（ｔ）による制約を更に受ける。更に、各エッジは、商品がソースから対応するエッジの行先まで流れるのに要する時間を決定する伝達時間τeを有する。最後に、全体のネットワークは、更に需要関数ｄ：Ｖ×Ｋ×Γ→Ｒ+とコスト関数φ：Ｅ×Ｒ+×Ｋ×Γ→Ｒ+とで構成され、式中のΓは、Γ＝｛０，１，．．．，Ｔ｝で与えられる。
【００１６】
動的多商品フローシステムでは、需要関数ｄv,k（ｔ）は、以下の条件に制約される。
ａ．全てのｋ∈Ｋに対してｄv,k（０）＜０であるようなｖ∈Ｖが存在する。
ｂ．商品に対するノードｖ∈Ｖに関してｄv,k（ｔ）＜０が成り立つ場合に、ｄv,k（ｔ）＝０，ｔ＝１，２，．．．，Ｔが成り立つ。
【００１７】
このネットワーク内のフローをモデル化するためには、フロー平衡の存在が必要である。すなわち、Σt∈ΓΣv∈Vｄv,k（ｔ）＝０，∀ｋ∈Ｋである。更に、このネットワークのソースは、負の需要Σt∈Γｄv,k（ｔ）＜０を有する頂点であり、このネットワークのシンクは、正の需要Σt∈Γｄv,k（ｔ）＞０を有する頂点であり、中間ノードはゼロ需要Σt∈Γｄv,k（ｔ）＝０を有するものである。ソースは、フローがネットワークに流入する際に通るノードであり、シンクはフローがネットワークを流出する際に通るノードである。中間ノードは、搬送ノードである。
【００１８】
動的多商品フローシステムでは、コスト関数はまた、ネットワークを通した商品ｋの運搬コストを関数φk,e（ｘk,e（ｔ），ｔ）を用いて考慮し、すなわち、時間ｔにおいてエッジｅに流入する値ｘk,e（ｔ）の商品ｋのフローがφk,e（ｘk,e（ｔ），ｔ）の運搬コストをもたらすことになる。
【００１９】
従って、動的多商品フローｘの全コストは、次式として定められる。
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【００２０】
多商品動的フロー問題は、式１に示す目的関数を最小にする実現可能なフローを見つけることである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００２１】
【非特許文献１】Ａｈｌｓｗｅｄｅ，Ｒｕｄｏｌｆ他著「ネットワーク情報フロー（Ｎｅｔｗｏｒｋ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｆｌｏｗ）」、Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ４６．４（２０００）：１２０４１２１６ページ
【非特許文献２】Ｃｏｌｅｍａｎ，Ｊ．Ｓ．、Ｋａｔｚ，Ｅ．、Ｍｅｎｚｅｌ，Ｈ．著「医療革新的技術−拡散の研究（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ  −  Ａ  Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ  Ｓｔｕｄｙ）」、Ｂｏｂｂｓ−Ｍｅｒｒｉｌｌ  Ｃｏｍｐａｎｙ、１９６６年
【非特許文献３】Ｇｒｅｅｎｈａｌｇｈ，Ｔ．、Ｇｌｅｎｎ，Ｒ．、Ｂａｔｅ，Ｐ．、Ｍａｃｆａｒｌａｎｅ，Ｆ．、Ｋｙｒｉａｋｉｄｏｕ，Ｏ．著「保健サービス組織における革新的技術の拡散−系統的文献概説（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｓ  Ｉｎ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｓ  −  Ａ  Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ  Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ  Ｒｅｖｉｅｗ）」、Ｂｌａｃｋｗｅｌｌ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ、２００５年
【非特許文献４】Ｊａｃｋｓｏｎ，Ｍａｔｔｈｅｗ  Ｏ．著「社会経済ネットワーク（Ｓｏｃｉａｌ  ａｎｄ  ｅｃｏｎｏｍｉｃ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）」、第３巻、米国プリンストン、Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ、２００８年
【非特許文献５】Ｊａｃｋｓｏｎ，Ｍａｔｔｈｅｗ  Ｏ．及びＡｌｉｓｏｎ  Ｗａｔｔｓ．著「社会経済ネットワークの進化（Ｔｈｅ  ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｏｃｉａｌ  ａｎｄ  ｅｃｏｎｏｍｉｃ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）」、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｅｃｏｎｏｍｉｃ  Ｔｈｅｏｒｙ  １０６．２（２００２年）：２６５〜２９５ページ
【非特許文献６】Ｗａｓｓｅｒｍａｎ，Ｓｔａｎｌｅｙ著「社会ネットワーク解析：方法及び応用（Ｓｏｃｉａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ａｎａｌｙｓｉｓ：  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ）」、第８巻、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｐｒｅｓｓ、１９９４
【非特許文献７】Ｗｈｉｔｅ，Ｓｃｏｔｔ及びＰａｄｈｒａｉｃ  Ｓｍｙｔｈ著「ネットワークにおいて相対的重要度を推定するためのアルゴリズム（Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  ｉｎ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）」、知識発見及びデータマイニングに関する第９回ＡＣＭ  ＳＩＧＫＤＤ国際会議会報、ＡＣＭ、２００３年
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】典型的な健康管理ネットワークの例を示す図である。
【図２】単一商品フローシステムの例を示す図である。
【図３】多商品フローシステムの例を示す図である。
【図４】複数の商品に関するフローの例を示す図である。
【図５Ａ】市場力学構成要素を組み込むことができる保健ネットワークシステムの例を示す図である。
【図５Ｂ】市場力学構成要素の更なる詳細を示す図である。
【図６】市場力学構成要素の更なる詳細及びその更新及びフィードバックループを示す図である。
【図７】健康管理ネットワーク内の同種関係性セットの例を示す図である。
【図８】保健グラフに基づいてエンティティをランク付けする方法の例を示す図である。
【図８Ａ】保健グラフに基づいてエンティティをランク付けする方法の例を示す図である。
【図９】健康管理ネットワーク内の異種関係性セットの例を示す図である。
【図１０】健康管理ネットワークに関する多商品フローを計算する方法を示す図である。
【図１１】異種影響モデルの例を示す図である。
【図１２】異種影響モデルの例を示す図である。
【図１３】消費者モデルを中心とするグラフ構成及び格納のためのスキーマの例を示す図である。
【図１４】供給者モデルを中心とするグラフ構成及び格納のためのスキーマの例を示す図である。
【図１５】支払者モデルを中心とするグラフ構成及び格納のためのスキーマの例を示す図である。
【図１６】サービスモデルを中心とするグラフ構成及び格納のためのスキーマの例を示す図である。
【図１７】取引モデルを中心とするグラフ構成及び格納のためのスキーマの例を示す図である。
【図１８】スキーマを生成してスキーマをグラフ内にロードすることができるコードの例である。
【図１９】健康管理ネットワーク内の２つのエンティティ間のデータ交換の例を示す図である。
【図２０】健康管理分野における商品ネットワークの２つの使用事例を示す図である。
【図２１】図５Ａ及び図５Ｂに示すシステムを用いて商品フローをそこから計算することができる動的多商品健康管理ネットワークの例を示す図である。
【図２２】モデルに使用されるフロー推定のための擬似コードの例を示す図である。
【図２３】図５Ｂに示す構成要素によって実行される処理を示す図である。
【図２４】図５Ｂに示す構成要素によって実行される処理を示す図である。
【図２５】図５Ｂに示す構成要素によって実行される処理を示す図である。
【図２６】Ｊａｎｅ  ＤｏｅがＭｏｃｋｐａｙｏｒ支援を用いてＪｏｈｎ  Ｄｏｅからサービスを受ける時の商品フロー例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明の開示は、ＳａａＳ又はクライアント／サーバアーキテクチャに実施された保健ネットワークに関する多商品システムに特に適用可能であり、本発明の開示をこの状況で以下に説明する。しかし、本発明のシステム及び方法は、同じく本発明の開示の範囲にある他の方式に実施することができるので、より高い有用性を有する。
【００２４】
本発明のシステム及び方法は、保健ネットワーク内の医療施術者、支払者、及び消費者等に関するいくつかの多変数ファクタに関して供給及び需要の影響に関する変化率を計算するために使用することができる。本発明のシステム及び方法は、商業ベースの保健アーキテクチャ内のいくつかの取引ベースのエンティティの影響を計算する処理を有することができる。影響スコアは、各同種システムの中から計算され、異種モデル全体を通した接続性の可能性を推測するために使用することができる。
【００２５】
製薬、デバイス、及び医療サービスのような分野では保健の革新的技術の拡散を扱った文献が数多く存在する（Ｃｏｌｅｍａｎ，Ｊ．Ｓ．、Ｋａｔｚ，Ｅ．、Ｍｅｎｚｅｌ，Ｈ．著「医療革新的技術−拡散の研究（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ  −  Ａ  Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ  Ｓｔｕｄｙ）」、Ｂｏｂｂｓ−Ｍｅｒｒｉｌｌ  Ｃｏｍｐａｎｙ、１９６６年及びＧｒｅｅｎｈａｌｇｈ，Ｔ．、Ｇｌｅｎｎ，Ｒ．、Ｂａｔｅ，Ｐ．、Ｍａｃｆａｒｌａｎｅ，Ｆ．、Ｋｙｒｉａｋｉｄｏｕ，Ｏ．著「保健サービス組織における革新的技術の拡散−系統的文献概説（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｓ  Ｉｎ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｓ  −  Ａ  Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ  Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ  Ｒｅｖｉｅｗ）」、Ｂｌａｃｋｗｅｌｌ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ、２００５年）。下記で開示する本発明のシステム及び方法は、情報拡散の理論データを計算し、ビジネス主導の保健セクターの分野の各々におけるインフルエンサーを計算し、保健ネットワークサイロにわたるエンティティマッチング可能性を最適化する。例えば、本発明のシステム及び方法は、健康管理ネットワークにおいて市場指数の予想、ターゲット市場セグメント化、及び多くの他の市場主導の用途に向けて使用することができる。
【００２６】
下記で説明するシステムは、社会ネットワーク及び専門家ネットワークを内部に有する保健セクターに対して使用することができる。一例示的実施において、４１０万人の健康管理供給者を包含する検索トポロジーを生成した。供給者は、様々な保健専門分野の全てにおける鍼療法士、カイロプラクター、外科医、及び一般医療施術者を含む。これらの供給者に関して、情報、影響、及び革新的技術が発生する専門家通信が制限される。更に、情報交換及び影響のフローが、これらのネットワーク及びサブネットワーク内で非常に曖昧化される。このシステム内では、これらのネットワークは、グラフトポロジーを用いてモデル化することができる。グラフトポロジーは、保険金請求と、給付と、取引と、支払取引と、支払者［保険業者］及び消費者挙動とを合体する。
【００２７】
本発明のシステム及び方法は、グラフトポロジーを用いて、観察されたデータ交換を用いて挙動を抽出し、個々の影響を導出し、情報交換のカスケードをモデル化する。ネットワークを通した影響の計算及び予想は、システムが多商品フローアルゴリズムとして公知の技術を用いて実施することができる。
【００２８】
図４は、保健セクターにおける複数の商品に関するフローの例を示している。この場合に、これらのフローは、保健サービスネットワーク（「ＨｅａｌｔｈＧｒａｐｈ」）に関する供給需要モデルに対して使用することができる。システムは、公知の拡散アルゴリズム又はカスケードアルゴリズムを用いてこれらの商品フロー関係性をモデル化することができる。システムは、個々のネットワーク又はクラスター化されたネットワークの動的な影響に基づいて複数の商品の動的な分布を計算することができる。これらの拡散ネットワークモデルは、エンティティ（供給者、消費者、支払者、サービス、及び取引）を長円形に示し、取引（例えば、ｏｆｆｅｒｅｄＢｙ（〜によって提供される）、ｒｅｑｕｅｓｔＦｏｒ（〜を要求する）、ｃｏｖｅｒｓＣｏｓｔＦｏｒ（コストを補償する）のような）を長円形を結ぶ矢印に示す図４に示すように、保健ネットワーク内の支払者と供給者と消費者との取引機構からの取引から導出することができる。２つのエンティティ間の取引の方向を矢印の方向に示す（例えば、取引エンティティからサービスエンティティへのｒｅｑｕｅｓｔＦｏｒ取引又はサービスエンティティから供給者エンティティへのｏｆｆｅｒｅｄＢｙ取引）。
【００２９】
システムは、グラフの理論的な持続及び計算において確立される全体の作動態様内のいくつかの垂直に向くネットワーク上の情報カスケードの計算を可能にする。この情報カスケード計算は、特にこれらの別名サイロ型ネットワーク内の商品フローを計算することを目的としたものである。図６に示すように、サイロ型ネットワークは、保健セクター内の支払者ネットワーク、供給者ネットワーク、消費者ネットワーク、取引ネットワーク、及びサービスネットワークとすることができる。
【００３０】
図４に戻ると、本発明のシステム及び方法は、図４の多商品フローに対して以下の段階に向けて使用することができる。
・現金ベースのサービス料、並びに返済契約サービス料に対するサービス価格指数を自動的に設定する段階。例えば、図２６に例証しているネットワーク内で観察された平均資産交換に基づいて平均現金支払価格、平均返済額、平均患者一部負担額、及びサービス毎の平均現金価格を公開することができる。
・同種ネットワークのうちのいずれかを異種横断方式で自動的にマッチングする段階。この場合に、供給者が消費者にマッチングされるか、又は消費者が支払者にマッチングされる。例えば、システムは、図２６に例証している取引において観察された共通のサービスに基づいて類似の消費者と供給者との対をマッチングするために図８及び図８Ａで例証しているランク付け技術及び紹介技術を適用することができる。
・マーケティングの適用及びコンテンツの開発のための人口統計学的挙動のターゲット式セグメント化。例えば、システムは、類似の消費者と供給者との対を図２６に例証している取引において観察された共通サービスに基づいてマッチングするために、図８及び図８Ａに例証しているランク付け技術及び紹介技術を適用することができる。
【００３１】
図４に基づいて、システムは、下記でより詳細に説明するように、ネットワーク影響、ネットワーク需要、エンティティ関連度、及び／又はエンティティランキングを動的に計算することができる。
【００３２】
下記で説明する本発明のシステム及び方法は、ソースノードとシンクノードと搬送ノードとの非分離で動的なセットを有する保健ネットワーク（その例を図２１に示す）にわたる多商品動的フロー問題を解くために使用することができる。１つの需要関数Σt∈Γｄv,k（ｔ）に従って各頂点を分類する従来の手法とは対照的に、本発明のシステム及び方法は、頂点の需要の動的な共起分類を可能にする解を与える。
【００３３】
動的多商品ネットワークを前提として、本発明のシステム及び方法は、需要及び容量の制約条件を厳守しながら時間Ｔを通してｋ個の商品に関する各エッジｅに対するフロー容量ωk,e（ｔ）の量を推定しようと模索する。本発明のシステム及び方法によって解かれる問題の事例及びその解を以下の通りに公式に組み立てることができる。
【００３４】
各頂点ｖ∈Ｖが商品ｋ∈Ｋに対する動的重みｄk,v（ｔ）を有し、更に各頂点がＮ（ｖi）内で商品ｋ∈Ｋのフローに対するソースとシンクの両方であるグラフＧ＝（Ｖ，Ｅ，Ｋ，Ｔ，ω，Ｔ，ｄ）を前提として、以下の制約条件を満たすフロー容量ωk,e（ｔ）の割り当てを求める。
１．容量制約条件：
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式中のμk,e（ｔ）は時間ｔにおいてエッジｅ上で許容されるユニバーサル容量である。
２．フロー保存：ｒk（ｔ）＋Σv∈N(v)ωk,e（ｔ）＝ｄk,v（ｔ）（ノードを流出するフローと残りのフローとの和が元の頂点容量に等しい）。頂点ｖ∈Ｖに関する拡散の尺度がｒk（ｔ）で表され、フローの値が｜ｆ｜＝Σv∈N(v)ωk,e（ｔ）によって与えられる場合に、動的多商品ネットワークのこの事例に関する最大拡散の推定は、Σv∈N(v)ｒk（ｔ）→０が成り立つように｜ｆ｜を最大にすることである。
【００３５】
本発明のシステム及び方法は、最適なマッチングをモデル化し、市場指数を予想し、健康管理ネットワーク内で意図するセグメント化をもたらすために、社会的影響及びエンティティランキングにおける手法を使用する。社会経済ネットワークの関連における社会的影響及びエンティティランキングの重要度は十分に文献化され、理解されている（両方共に引用によって本明細書に組み込まれているＪａｃｋｓｏｎ，Ｍａｔｔｈｅｗ  Ｏ．著「社会経済ネットワーク（Ｓｏｃｉａｌ  ａｎｄ  ｅｃｏｎｏｍｉｃ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）」、第３巻、米国プリンストン、Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ、２００８年及びＪａｃｋｓｏｎ，Ｍａｔｔｈｅｗ  Ｏ．及びＡｌｉｓｏｎ  Ｗａｔｔｓ．著「社会経済ネットワークの進化（Ｔｈｅ  ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｏｃｉａｌ  ａｎｄ  ｅｃｏｎｏｍｉｃ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）」、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｅｃｏｎｏｍｉｃ  Ｔｈｅｏｒｙ  １０６．２（２００２年）：２６５〜２９５ページを参照されたい）。本発明のシステム及び方法は、保健ネットワーク内の多商品フローの適用によって動的なエンティティランキングを適用する。
【００３６】
健康管理ネットワークにおいて、本発明のシステム及び方法は、製品の需要を推定及び予想するために様々なエンティティセットを通して多くの商品のフローを動的にモデル化する（図４に示すように）。そうするために、システムは、次式のようにＶを分離頂点セットに分割する。
Ｖ⊆｛Ｐa，Ｐr，Ｃ，Ｓ，Ｔ｝、［式２］
この場合に、これらのセットは、Ｐaが支払者であり、Ｐrが供給者であり、Ｃが消費者であり、Ｓがサービスであり、Ｔが図４に示す健康管理ネットワーク内で観察される取引であるように定められる。システムは、本健康管理ネットワーク内の各同種エンティティセット内の全影響を計算するために、社会ネットワークランク付けアルゴリズムにおける手法（その例は、引用によって本明細書に組み込まれているＷａｓｓｅｒｍａｎ，Ｓｔａｎｌｅｙ著「社会ネットワーク解析：方法及び応用（Ｓｏｃｉａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ａｎａｌｙｓｉｓ：  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ）」、第８巻、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｐｒｅｓｓ、１９９４年に開示されている）を動的に適用することができる。図２１に示すように保健ネットワーク全体を通した多商品のフローを計算するために、頂点に対する影響スコアが適用される。保健ネットワーク内の多商品の動的な影響の計算は、システムが、サービス返済、サービスコスト、サービスの供給及び需要、支払傾向、市場指数、最適にマッチングされた二者構成システムのような上がり下がりをモデル化して予想することを可能にする。
【００３７】
図５Ａは、市場力学構成要素１１３を組み込むことができる保健ネットワークシステムの例１００を示している。図５Ａの例では、システムは、クライアント／サーバ、ソフトウエア・アズ・ア・サービス（ＳａａＳ）、又はクラウドベースのアーキテクチャとして実施することができる。しかし、システム、特に市場力学構成要素１１３は、その作動を下記で説明するように実施する独立型コンピュータ上に実施することができ、又は市場力学構成要素１１３は、他のシステム内に組み込むことができる。
【００３８】
一実施では、図５Ａに示すように、市場力学構成要素１１３は保健システム１００内に組み込むことができ、このシステム内で１又は２以上のコンピュータデバイス１０２が通信経路１０６を通してバックエンド構成要素１０８につながり、それにアクセスし、それと相互接続することができる。バックエンド構成要素１０８は、保健マーケットプレイス１１０と市場力学構成要素１１３とを含むことができる。保健マーケットプレイスは、コンピュータデバイスのユーザが、健康管理に関する買い物、健康管理ブログへの参加などを含む健康管理関連活動を実施することを可能にすることができる。市場力学構成要素１１３は、保健ネットワーク内の医療施術者、支払者、及び消費者等に関するいくつかの多変数ファクタに関して供給及び需要の影響に関する変化率を計算することができる。下記では市場力学構成要素１１３の詳細な作動を更に詳しく説明する。
【００３９】
このシステム内では、コンピュータデバイス１０２ａ、１０２ｂ、．．．、１０２ｎのような各コンピュータデバイス１０２は、メモリと、持続ストレージと、有線又は無線の通信回路と、各コンピュータデバイスがバックエンド構成要素１０８につながり、通信経路１０６を通して結合することを可能にするディスプレイとを有するプロセッサベースのデバイスとすることができる。例えば、各コンピュータデバイスは、Ａｐｐｌｅ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ製品、Ａｎｄｒｏｉｄ  ＯＳベースの製品のようなスマート電話、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータ、端末デバイス、ラップトップコンピュータなどとすることができる。図５Ａに示す一実施形態では、各コンピュータデバイス１０２は、アプリケーション１０４をメモリに格納し、更にバックエンド構成要素１０８に相互接続するコンピュータデバイスのプロセッサを用いてこのアプリケーションを実行することができる。例えば、アプリケーションは、典型的なブラウザアプリケーションとすることができ、又はモバイルアプリケーションとすることができる。通信経路１０６は、セキュアプロトコル又は非セキュアプロトコルを使用する有線又は無線の通信経路とすることができる。例えば、通信経路１０６は、インターネット、イーサネット（登録商標）、無線データネットワーク、セルラーデジタルデータネットワーク、ＷｉＦｉネットワークなどとすることができる。システム１００は、バックエンド構成要素１０８に接続することができてシステムの一部である様々なデータ、情報、及びコードを格納することができるストレージ１１４を有することができる。
【００４０】
バックエンド構成要素１０８は、プロセッサ、メモリ、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ、ブレードサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバ、サーバコンピュータ、クラウドコンピュータリソースなどのような１又は２以上のコンピュータリソースを用いて実施することができる。保健マーケットプレイス１１０及び市場力学構成要素１１３は、各々をソフトウエア又はハードウエアに実施することができる。保健マーケットプレイス１１０及び市場力学構成要素１１３が各々ソフトウエアに実施される場合に、各構成要素は、バックエンド構成要素１０８上に存在する（又はバックエンド構成要素１０８にダウンロードされる）複数行のコンピュータコードとすることができ、バックエンド構成要素１０８のプロセッサが保健マーケットプレイス１１０又は市場力学構成要素１１３の作動を実施するように構成されるようにこのプロセッサを実行することができる。保健マーケットプレイス１１０及び市場力学構成要素１１３が各々ハードウエアに実施される場合に、各構成要素は、保健マーケットプレイス１１０又は市場力学構成要素１１３の作動を実施する特定用途向け集積回路、マイクロコントローラ、プログラム可能論理デバイスなどとすることができる。
【００４１】
図５Ｂは、市場力学構成要素１１３の更なる詳細を示している。構成要素１１３は、内部及び外部のデータ５０１を観察された保健入力として収集することができる。保健入力５０１は、適切なデータフォーマットに処理して正規化することができ（データの抽出、変換、ロードの処理５０２を用いて）、正規化された保健入力は、保健グラフエンジン５０３（グラフデータベース及び解析エンジン）に供給することができる。次いで、保健グラフエンジン５０３は、各同種システム内のエンティティのランキングを計算することができる（保健システムのランキング及び影響の計算処理５０４において、例えば、上記で記述した式２を用いて）。その後に、各エンティティのランキングを用いて、図４で記述した異種システム接続の間の商品フローがモデル化される（保健商品計算処理５０５を用いて）。商品フロー計算を動的に用いて、システム図内のデータベース更新によってシステムのランキングが更新される。更に、商品フロー計算は、市場予想、パートナーシップマッチング、ターゲット式市場セグメント化、及び他の関連の推奨のような出力５０６を生成するために適用することができる。引用によって本明細書に組み込まれている補記Ｂは、システムへの３つの生保健入力を含む。更に、下記で説明する図２３〜図２５は、図５Ｂに示す装置によって実施される処理を示している。更に、下記で説明する図２６は、商品の交換を例証するためにこれらの処理を適用したものである。
【００４２】
市場力学構成要素の特定の更新及びフィードバックループの例を図６で詳述する。図示のように、データソース５０１（保健入力として示す）は、内部観察、外部ランキング、及び健康管理取引を含むことができる。データソース５０１は、各エンティティのサイロの中からの同種ランキングに関して処理することができる（上記で記述した処理５０４によって実施される）。健康管理の例に示すように、各同種システムは、支払者システム（及びこの同種システムに関して生成される動的支払者影響スコア付け）、供給者システム（及びこの同種システムに関して生成される動的供給者影響スコア付け）、消費者システム（及びこの同種システムに関して生成される動的消費者影響スコア付け）、取引システム（及びこの同種システムに関して生成される動的取引影響スコア付け）、及びサービスシステム（及びこの同種システムに関して生成される動的サービス影響スコア付け）とすることができる。
【００４３】
図示のように、商品予想を評価するために、これらのランキングは組み合わされる（商品評価処理５０４）。次いで、これらの推奨を同時に用いて、外部推奨５０６を進めながら内部ランク付けシステムが更新される。各推奨に対して起こされるか又は起こされないアクションが、このシステムの更に別の改良に向けて追加データ点を生成する。例えば、推奨スコアを図８に示す「Ａに１がスコア付けされ、Ｂに２がスコア付けされ、Ｃに１がスコア付けされている」。更に、図８Ａは、今度は（１）図８のランク付けシステムから計算された推奨、次いで（２）アクション又は非アクションとしての推奨の分類に従って減衰する適格度トレースを通して需要更新規則を適用したものである。全ては、一例として供給者紹介システム内で組み立てられたものである。
【００４４】
図７は、同じ同種システム内のエンティティにわたる類似度の内部計算及び格納を例証している。この場合に、図７に示すように、２つの供給者（供給者ネットワークシステムの両部分である）の間の類似性スコア、消費者（消費者ネットワークシステムの両部分である）の間の類似性スコア、サービス（サービスネットワークシステムの両部分である）の間の類似性スコア、及び２つの供給者の間の紹介が存在する場合がある。
【００４５】
各システム内の共通の特性に基づいて当該ネットワークの中から各頂点の全影響を動的に計算するために、システムは、類似性スコア付け及びエンティティランキングにおける様々な技術を適用することができる。例えば、図８は、エンティティセットをランク付けするために同種供給者サブネットワークの特性グラフ構造を使用する手法を例証している。類似の処理を健康管理システムの他の関係者をランク付けするために使用することができる。この例では、システムは、供給者セットをこれらの供給者の間で共有の特性に従ってランク付けすることができ、特に本発明のシステム及び方法は、共有の専門分野に従って供給者をランク付けするためにグラフ走査を使用することができる。図８は、この走査の１つの段階を例証している。図８に示すように、各供給者を初期化することができ（空白の中心を有する円に示す）、記入された円に示すランクを専門分野に基づいて図８に見られる擬似コードを用いて割り当てることができる。
【００４６】
エンティティランクを決定する方法は、対応する同じシステムのページランクに関する固有ベクトルを推定するために走査にわたってループさせることができる（その例は、引用によって本明細書に組み込まれているＷｈｉｔｅ，Ｓｃｏｔｔ及びＰａｄｈｒａｉｃ  Ｓｍｙｔｈ著「ネットワークにおいて相対的重要度を推定するためのアルゴリズム（Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  ｉｎ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）」、知識発見及びデータマイニングに関する第９回ＡＣＭ  ＳＩＧＫＤＤ国際会議会報、ＡＣＭ、２００３年に記載されている）。
【００４７】
次いで、システムは、より大きい健康管理ネットワークグラフ内のエンティティにわたる取引の可能性を測定するための入力として同種システムにわたる内部ランク付け（その例を図８に示す）を適用することができる（上記で記述した図５Ｂの処理５０４）。例えば、図７は、システムが保健システム内のエンティティの各々に対して収集することができる内部取引のうちの一部を例証している。この場合に、システムは、類似の異種接続を識別して推奨するために図８で概説したものと類似の類似性尺度を適用することができる。例えば、システムは、図７の供給者Ｐkに関するサービス及び取引の情報を収集することができる。本発明のシステム及び方法は、ネットワーク内の類似の端点の間で発生する類似の取引の可能性を計算するために、時間をかけてこれらの情報を集積することができる。
【００４８】
図９は、健康管理ネットワーク内の異種関係性セットの例を示しており、図１１及び図１２は、健康管理ネットワークグラフ内で観察可能な情報交換の例を示す異種影響モデルの例を示している。これらの関係性は、医療施術者とサービスの間の提案と、消費者とサービスの間の検索と、消費者と医療施術者の間の支払と、医療施術者と消費者の間の治療とを含むことができる。システムは、上記で記述したものと同じ手法を用いて、システム全体内で各それぞれのエンティティが有することになる影響を決定するために同種ランキングを適用することができる。次いで、システムは、異種システムにわたる健康管理取引を収集し、各エンティティの影響及び観察ターゲットの取引の対応する可能性を更新する。図６に例証しているように、これらの取引は、本発明のシステム及び方法が新しい市場推奨を識別することができるようにシステム内の各頂点の影響を更新するためにシステムにフィードバックされることになる。
【００４９】
図１１に示すように、消費者Ｃｎと医療施術者Ｐは、情報交換（「治療」、「評価」、及び「紹介」）と図示の関係性とを有する。例えば、消費者は治療後に各医療施術者を評価することができ、各医療施術者は消費者を治療することができ、医療施術者は消費者を互いに紹介し合うことができる。図１２に示すように、治療は実世界のエッジであるが、消費者は、医療施術者が提供するサービス（図１２のＳA及びＳB）を評価することによって医療施術者を「間接的」にしか評価しない。更に、医療施術者は、互いを秘密裏に評価し合う。本発明のシステムは、評価データを利用して各医療施術者に対する価格及び「マーケティング密度」を調整する。
【００５０】
図５Ｂに戻って、本発明のシステム及び方法は、頂点の影響（保健グラフエンジン５０３によって生成された）を用いて多商品フロー問題に対する解を推定し、各同種頂点セットに対するランク付けシステムを生成する。この積み重ねランキングは、上述の式２で概説したセットの各々に関して最も影響大から最も影響小までの順序付けをもたらす。次いで、本発明のシステム及び方法は、このランキングを各頂点に関する影響容量に対する上限として変換することができる。次いで、システムは、各頂点の比例影響容量に従ってエッジの全フローを増強することによって頂点のネットワークの隣接頂点への多商品フローを推定することができる。頂点の影響容量の上限を前提として、本発明のシステム及び方法は、多商品の局所フローを推定し、最大拡散アルゴリズムの局所近似によって動的多商品ネットワークに対する近似をもたらす。
【００５１】
上述の処理の例をここで提供する。健康管理ネットワークの動的影響に関する多商品フローを計算するための本発明のシステム及び方法は、図１０に示す処理を辿る段階を含む。図１０は、健康管理ネットワークの動的影響に関する多商品フローを計算する方法１０００を示している。一実施形態では、図１０に示す処理は、図５Ｂの市場力学構成要素１１３及びその部分構成要素が実施することができる。本方法は、図５Ｂに示す保健グラフエンジン５０２等によってグラフスキーマをロードして格納することができる（１００２）。本方法は、各同種ネットワークに関してエンティティの類似性スコアに基づいて健康管理中心の特性の拡散によってエンティティを計算かつランク付けし（１００４）、一実施形態では、この処理は、図５Ｂに示す保健システムランク付け構成要素５０４が実施することができる。次いで、本方法は、各エンティティのランキングをその最大ネットワーク容量として変換し、多商品フローの近似によって異種接続性を推定し（１００６）、一実施形態では、この処理は、図５Ｂに示す保健商品計算構成要素５０５が実施することができる。その後に、本方法は、図５Ｂに示す出力５０６のような着目用途に対してデータベース更新及び推奨を適用することができる。
【００５２】
グラフスキーマ構成及び処理
ここで、グラフスキーマ構成及びその処理（図５Ｂの保健グラフエンジン５０３が実施することができる上述の処理１００２）をより詳細に説明する。システムは、上記で記述した同種システムに対して５つの異なるスキーマモデルを有する／使用することができる。
【００５３】
図１３は、消費者モデルを中心とするグラフ構成及び格納のためのスキーマの例を示している。消費者主導者モデルへの各追加は、表１０．１に記載しているデータを有することが必要である。消費者モデルは、表１０．２に記載している要素を少なくとも１つ有するべきである。消費者主導モデルに関する任意的な特性及び接続を表１０．３に記載している。
【００５４】
（表１０．１）
表１０．１：消費者モデルに必要とされるオブジェクト
2018509700.tif 000007
【００５５】
（表１０．２）
表１０．２：以下のオブジェクトのうちの少なくとも１つが消費者モデルに必要とされるオブジェクトである。
2018509700.tif 000008
【００５６】
（表１０．３）
表１０．３：消費者モデルに対する任意的オブジェクト
2018509700.tif 000009
2018509700.tif 000010
【００５７】
図１４は、供給者モデルを中心とするグラフ構成及び格納のためのスキーマの例を示している。供給者主導モデルへの各追加は、表１１．１に記載しているデータを有することが必要である。供給者モデルは、表１１．２に記載している要素を少なくとも１つ有するべきである。供給者従導モデルに関する任意的な特性及び接続を表１１．３に記載している。
【００５８】
（表１１．１）
表１１．１：供給者モデルに必要とされるオブジェクト
2018509700.tif 000011
【００５９】
（表１１．２）
表１１．２：以下のオブジェクトのうちの少なくとも１つが供給者モデルに必要とされるオブジェクトである。
2018509700.tif 000012
【００６０】
（表１１．３）
表１１．３：供給者モデルに対する任意的オブジェクト
2018509700.tif 000013
2018509700.tif 000014
【００６１】
図１５は、支払者モデルを中心とするグラフ構成及び格納のためのスキーマの例を示している。支払者主導モデルへの各追加は、表１２．１に記載しているデータを有することが必要である。支払者モデルは、表１２．２に記載している要素を少なくとも１つ有するべきである。支払者従導モデルに関する任意的な特性及び接続を表１２．３に記載している。
【００６２】
（表１２．１）
表１２．１：支払者モデルに必要とされるオブジェクト
2018509700.tif 000015
【００６３】
（表１２．２）
表１２．２：以下のオブジェクトのうちの少なくとも１つが支払者モデルに必要とされるオブジェクトである。
2018509700.tif 000016
【００６４】
（表１２．３）
表１２．３：支払者モデルに対する任意的オブジェクト
2018509700.tif 000017
【００６５】
図１６は、サービスモデルを中心とするグラフ構成及び格納のためのスキーマの例を示している。サービス主導モデルへの各追加は、表１３．１に記載しているデータを有することが必要である。サービスモデルは、表１３．２に記載している要素を少なくとも１つ有するべきである。
【００６６】
（表１３．１）
表１３．１：サービスモデルに必要とされるオブジェクト
2018509700.tif 000018
【００６７】
（表１３．２）
表１３．２：以下のオブジェクトのうちの少なくとも１つがサービスモデルに必要とされるオブジェクトである。
2018509700.tif 000019
【００６８】
図１７は、取引モデルを中心とするグラフ構成及び格納のためのスキーマの例を示している。取引主導モデルへの各追加は、表１４．１に記載しているデータを有することが必要である。取引モデルは、表１４．２に記載している要素を少なくとも１つ有するべきである。取引モデルに関する任意的な特性及び接続を表１４．３に記載している。
【００６９】
（表１４．１）
表１４．１：取引モデルに必要とされるオブジェクト
2018509700.tif 000020
【００７０】
（表１４．２）
表１４．２：以下のオブジェクトのうちの少なくとも１つが取引モデルに必要とされるオブジェクトである。
2018509700.tif 000021
【００７１】
（表１４．３）
表１４．３：取引モデルに対する任意的オブジェクト
2018509700.tif 000022
2018509700.tif 000023
【００７２】
図１８は、スキーマを生成してスキーマをグラフ内にロードすることができるコードの例である。コードは、スキーマの生成及びグラフデータベース内へのロードを詳述している。コードは、データを準備及びロードするために上述のスキーマでインスタンス化される。
【００７３】
同種システムに関する類似性スコア及びエンティティランクの計算
類似性スコア及びエンティティランクを計算するために使用することができるコードの例は、引用によって本明細書に組み込まれている補記Ａに含まれている。特に、補記Ａのコードは、供給者の同種ネットワークの構造に従って基本的な最適モードのアルゴリズムによって供給者に関するランキング及び影響の拡散を計算する。影響スコアは、単一特性、主要実施場所間のユークリッド距離、又はその組合せに従って計算することができる。最終的な類似性スコアは、投票又は観察された最小類似性スコアと最大類似性スコアの間の範囲にわたる連続的な可能性のいずれかとして表される。
【００７４】
複数の商品に関する異種接続性に対する最大ネットワーク容量の計算
本発明のシステム及び方法は、各頂点システムの中からの影響ランキングを変換してネットワークを通した多商品フローの推定をインスタンス化する。図１９は、健康管理ネットワーク内の２つのエンティティの間のデータ交換の例を示しており、更に支払者のデータ、供給者のデータ、次いで、エンティティの間のｃｌａｉｍ_ｄａｔａ（保険金請求データ）を示している。図２０は、健康管理分野における商品ネットワークの２つの異なる使用事例を示している。特に、商品は、資産交換商品２０００、ネットワーク内相互作用商品２００２、及びネットワーク外相互作用商品２００４とすることができる。図２１の例は、動的多商品健康管理ネットワークの事例である。
【００７５】
本発明のシステム及び方法は、ωk,e（ｔ）を時間ｔにおける商品ｋのフローに対する最大エッジ容量として定める。システムは、ｄk,i（ｔ）を頂点ｖiに対する全入力容量として定め、この場合に、ｄk,i（ｔ）は、頂点ｖiがその同種システムの中で有する全影響として動的に計算される。本発明のシステム及び方法は、ｒk（ｔ）＝ｄk,i（ｔ）−Σv∈N(v)ωk,e（ｔ）である時にΣv∈N(v)ｒk（ｔ）→０が成り立つように各値ｗkｅ（ｔ）を割り当てようと模索する。モデルに使用されるフロー推定のための擬似コードの例を図２２に示している。
【００７６】
推奨、セグメント、又は予想。動的なデータベースランク付け及び容量推定に対する更新規則の適用
追加の粒度が、図１１に例証しているように取引の評価及び紹介の観察によってこの問題を増大させる。ここでは、本発明のシステム及び方法は、次式のように更新規則を適用することができる。
ｄki,vi（ｔi）←αｆ（ｔi-1，ｋi，ｄi-1，ｒi-1）
式中のαはシステムの挙動の学習による重みであり、ｔは時間を表し、ｋは、着目する商品に特有のものであり、ｄは時間ｔにおける全頂点需要であり、ｒは取引の評価である。図５Ｂ及び図６は、システム全体のフローに関する更新関数の場所を示している。
【００７７】
本発明のシステム及び方法は、重みαをｔ→τとして学習するために強化学習からの手法を適用する。システムは、アルファをα＝０．５として初期化することによって開始し、更新規則の動的重みを学習するために適格度トレースを適用することができる。本発明のシステム及び方法は、時間と共に徐々に減衰する短期格納処理を表すための有利な性質を有することに起因して適格度トレースを実施することができる。これらのトレースは、良い（又は悪い）イベントに相応に全体信用度を増強することによって報酬を与える機能を本発明のシステム及び方法に与える。最も一般的には、累積トレースは、各状態に減衰パラメータが加えられる時に時間と共に累積するトレースである。この更新規則に対する従来の定義は以下の通りである。
2018509700.tif 000024
式中のλ≦０≦１は減衰値であり、γ≦０≦１は割引率である。本発明のシステム及び方法は、システムを無限格納を有する真の累積トレースとして処理するためにγとλの両方を１に設定することができ、又はシステム又は方法は、更新システムをマルコフモデルとして処理するためにγとλの両方を０に設定することができる。
結果：動的影響スコアを追跡するための更新手順
入力：エッジｅ、減衰パラメータλ、及び割引率λとしての推奨
ｖ1及びｖ2∈ｅに関して、
各ｋ∈Ｋに関して、
ｄki,vi（ｔ0）←α＝０．５が成り立つ。
時間ｔiにおいて試行を観察する
試行の結果を分類する
ｖ1及びｖ2∈ｅに関して、
各ｋ∈Ｋに関して、
2018509700.tif 000025
が成り立つ。
【００７８】
以上の説明では、説明目的で特定の実施形態を参照して説明が行われた。しかし、上述の例示的解説は、包括的であること又は本発明の開示を開示した厳密な形態に限定するように意図したものではない。上述の教示を踏まえて多くの修正及び変更が可能である。これらの実施形態は、本発明の開示の原理及びその実際の応用を最も明快に記載し、それによって当業者が、企図している特定の使用に適するような様々な修正を加えて本発明の開示及び実施形態を最適に利用することを可能にするように選択かつ記述したものである。
【００７９】
本明細書に開示するシステム及び方法は、１又は２以上の構成要素、システム、サーバ、家電、他の部分構成要素によって実施するか又はそのような要素の間で分散させて実施することができる。システムとして実施される場合に、そのようなシステムは、取りわけ、汎用コンピュータ内に見られるソフトウエアモジュール、汎用ＣＰＵ、ＲＡＭのような構成要素を含む及び／又はそれを伴うことができる。本発明の革新的技術がサーバ上に存在する実施では、そのようなサーバは、汎用コンピュータ内に見られるもののようなＣＰＵ、ＲＡＭのような構成要素を含む及び／又はそれを伴うことができる。
【００８０】
これに加えて、本明細書で記述したシステム及び方法は、上記に示したものよりも大きい異種の又は全く異なるソフトウエア構成要素、ハードウエア構成要素、及び／又はファームウエア構成要素を用いた実施によって達成することができる。そのような他の構成要素（例えば、ソフトウエア、処理構成要素のような）、及び／又は本発明に関するか又は本発明を実施するコンピュータ可読媒体に関して、例えば、本明細書で記述した革新的技術の態様は、多くの汎用又は専用コンピュータシステム又は構成と整合するように実施することができる。本明細書で記述した革新的技術との併用に適することができる様々な例示的なコンピュータシステム、環境、及び／又は構成は、パーソナルコンピュータ内か又はこれらの上に具現化されたソフトウエア又は他の構成要素、サーバ又は経路指定構成要素／接続構成要素のようなサーバコンピュータデバイス、手持ち式デバイス又はラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、消費者電子デバイス、ネットワークＰＣ、他の既存のコンピュータプラットフォーム、上述のシステム又はデバイスのうちの１又は２以上を含む分散コンピュータ環境などを含むことができるがそれらに限定されない。
【００８１】
一部の事例では、システム及び方法の態様は、例えばそのような構成要素又は回路に関して実行されるプログラムモジュールを含む論理部及び／又は論理命令によって達成するか又は実施することができる。一般的に、プログラムモジュールは、本明細書で記述した特定のタスクを実施するか又は特定の命令を実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などを含むことができる。本発明は、回路が通信バス、回路、又はリンクを通して接続される分散されたソフトウエア、コンピュータ、又は回路設定の関連で実施することができる。分散設定では、制御／命令は、メモリストレージデバイスを含むローカルとリモートの両方のコンピュータストレージ媒体から発生させることができる。
【００８２】
本明細書で記述したソフトウエア、回路、及び構成要素は、１又は２以上のタイプのコンピュータ可読媒体を含む及び／又は利用することができる。コンピュータ可読媒体は、そのような回路及び／又はコンピュータ構成要素上に存在し、これらに関連付けることができ、又はこれらがアクセス可能な利用可能なあらゆる媒体とすることができる。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体は、コンピュータストレージ媒体及び通信媒体を含むことができる。コンピュータストレージ媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータのような情報の格納のためのいずれかの方法又は技術に実施された揮発性及び不揮発性の着脱可能又は着脱不能な媒体を含む。コンピュータストレージ媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、又は他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、又は他の光学ストレージ、磁気テープ、磁気ディスクストレージ、又は他の磁気ストレージデバイス、又は望ましい情報を格納するために使用することができ、コンピュータ構成要素がアクセス可能なあらゆる他の媒体を含むがそれらに限定されない。通信媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、及び／又は他の構成要素を含むことができる。更に、通信媒体は、有線ネットワーク又は直接有線接続のような有線媒体を含むことができるが、本明細書で記述したいかなるそのようなタイプの媒体も一時的媒体を含まない。上述したもののうちのいずれかの組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲に含まれる。
【００８３】
本明細書では、構成要素、モジュール、デバイスなどの用語は、様々な手法に実施することができるあらゆるタイプの論理的又は機能的なソフトウエア要素、回路、ブロック、及び／又は処理を指すことができる。例えば、様々な回路及び／又はブロックの機能は、あらゆる他の個数のモジュールに互いに組み合わせることができる。各モジュールは、本明細書で記述した革新的技術の機能を実施するために中央演算処理装置によって読み取られることになる有形メモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ、読取専用メモリ、ＣＤ−ＲＯＭメモリ、ハードディスクドライブのような）上に格納されたソフトウエアプログラムとして実施することが更に可能である。これに代えて、モジュールは、送信搬送波を通して汎用コンピュータ又は処理／グラフィックハードウエアに送信されるプログラミング命令を含むことができる。更に、モジュールは、本明細書で記述した革新的技術によって包含される機能を実施するハードウエア論理回路として実施することができる。最後に、モジュールは、望ましいレベルの性能とコストとをもたらす専用命令（ＳＩＭＤ命令）、フィールドプログラマブル論理アレイ、又はこれらのいずれかの混在体を用いて実施することができる。
【００８４】
本明細書に開示するように、本発明の開示と合致する特徴は、コンピュータハードウエア、ソフトウエア、及び／又はファームウエアによって実施することができる。例えば、本明細書に開示するシステム及び方法は、例えば、データベース、デジタル電子回路、ファームウエア、ソフトウエアを更に含むコンピュータのようなデータプロセッサを含む様々な形態又はその組合せに実施することができる。更に、本発明の開示の実施のうちの一部は、特定のハードウエア構成要素を記載しているが、本明細書で記述した革新的技術と合致するシステム及び方法は、ハードウエア、ソフトウエア、及び／又はファームウエアのあらゆる組合せに実施することができる。更に、上述の特徴及び他の態様、並びに本明細書に記述した革新的技術は、様々な環境に実施することができる。そのような環境及び関連のアプリケーションは、本発明による様々なルーチン、処理、及び／又は作動を実施するように特別に構成することができ、又はこれらの環境又はアプリケーションは、必要な機能を与えるコードによって選択的に起動又は再構成される汎用コンピュータ又はコンピュータプラットフォームを含むことができる。本明細書に開示する処理は、いかなる特定のコンピュータ、ネットワーク、アーキテクチャ、環境、又は他の装置にも本質的に関連せず、ハードウエア、ソフトウエア、及び／又はハードウエアの適切な組合せによって実施することができる。例えば、様々な汎用機械は、本発明の教示に従って書かれたプログラムと併用することができ、又は必要とされる方法及び技術を実施するように特定の装置又はシステムを構成することをより好適とすることができる。
【００８５】
論理部のような本明細書に説明する方法及びシステムの態様は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）、プログラム可能アレイ論理（「ＰＡＬ」）デバイス、電気的プログラム可能論理デバイス及びメモリデバイス、標準セルベースのデバイス、並びに特定用途向け集積回路のようなプログラム可能論理デバイス（「ＰＬＤ」）を含む様々な回路のうちのいずれかのものの内部にプログラムされた機能として実施することができる。態様を実施するためのいくつかの他の可能性は、メモリデバイス、メモリ（ＥＥＰＲＯＭのような）を有するマイクロコントローラ、埋め込みマイクロプロセッサ、ファームウエア、ソフトウエアなどを含む。更に、態様は、ソフトウエアベースの回路エミュレーション、個別論理部（逐次又は組合せ）、カスタムデバイス、ファジー（ニューラル）論理部、量子デバイス、及び上述のデバイス形式のうちのいずれかのものの混成体を有するマイクロプロセッサに実施することができる。根底にあるデバイス技術は、例えば、相補的金属酸化物半導体（「ＣＭＯＳ」）のような金属酸化物半導体電界効果トランジスタ（「ＭＯＳＦＥＴ」）技術、エミッタ結合論理（「ＥＣＬ」）のようなバイポーラ技術、ポリマー技術（例えば、シリコン共役ポリマー構造及び金属共役ポリマー−金属構造）、アナログとデジタルの混在技術のような様々な構成要素形式でもたらすことができる。
【００８６】
本明細書に開示する様々な論理及び／又は機能は、その挙動特性、レジスタ伝達特性、論理構成要素特性、及び／又は他の特性に関してハードウエア、ファームウエアのいずれかの個数の組合せを用いて、及び／又は様々な機械可読媒体又はコンピュータ可読媒体内に実施されたデータ及び／又は命令として有効にすることができることに注意しなければならない。そのようなフォーマット設定されたデータ及び／又は命令を実施することができるコンピュータ可読媒体は、以下に限定されるものではないが、様々な形態（例えば、光ストレージ媒体、磁気ストレージ媒体、又は半導体ストレージ媒体）にある不揮発性ストレージ媒体を含み、ここでもまた、一時的媒体は含まない。関連上明白に他の意味に解釈される場合を除き、本明細書を通じて「含む」及び「含んでいる」などの言葉及び類似の言葉は、限定的又は包括的な意味ではなく包含的な意味、すなわち、「含むがそれらに限定されない」という意味で解釈されるものである。単数を使用する言葉又は複数を使用する言葉は、それぞれ複数の場合又は単数の場合も含む。これに加えて、「本明細書に」、「以下に」、「上記に」、「下記に」という言葉及び類似の趣旨の言葉は、全体的に本出願を指し、本出願のいずれかの特定の部分を指すわけではない。２又は３以上の項目のリストに関して「又は」という言葉を使用する場合に、この言葉は、列記した項目のうちのいずれか、列記された項目の全て、及び列記された項目のあらゆる組合せという言葉の解釈の全てを網羅する。
【００８７】
本明細書では本発明のある一定の現時点で好ましい実施を具体的に記述したが、本発明が関係する当業者には、本明細書に図示かつ説明した様々な実施の変形及び修正を本発明の精神及び範囲から逸脱することなく加えることができることが明らかであろう。従って、本発明は、適用される法律によって必要とされる範囲でのみ限定されるように意図している。
【００８８】
以上は本発明の開示の特定の実施形態を参照したが、当業者は、添付の特許請求の範囲によって範囲が定められる本発明の開示の原理及び精神から逸脱することなくこの実施形態に変更を加えることができることを認めるであろう。
【００８９】
補記Ａ：同種システム内の類似性スコア付け及びエンティティランキングのためのコード
2018509700.tif 000026
2018509700.tif 000027
2018509700.tif 000028
2018509700.tif 000029
2018509700.tif 000030
2018509700.tif 000031
【００９０】
補記Ｂ：
アーチファクトＡ：図２３に関するサービスデータを紹介する生データ例
2018509700.tif 000032
【００９１】
アーチファクトＢ：図２４に関する供給者データを紹介する生データ例
2018509700.tif 000033
2018509700.tif 000034
2018509700.tif 000035
2018509700.tif 000036
【００９２】
アーチファクトＣ：図２５に関する保険金請求データを紹介する生データ例
2018509700.tif 000037
2018509700.tif 000038
2018509700.tif 000039
2018509700.tif 000040
【符号の説明】
【００９３】
１００  保健ネットワークシステム
１０４  アプリケーション
１０６  通信経路
１１０  保健マーケットプレイス
１１３  市場力学構成要素
【図１】
2018509700.tif 000041
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
2018509700.tif 000045
【図５Ｂ】
2018509700.tif 000046
【図６】
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【図７】
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【図８】
2018509700.tif 000049
【図８Ａ】
2018509700.tif 000050
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【国際調査報告】
2018509700.tif 000069