(57)【要約】  確率的グラフモデルを用いた医療貸付システム及び方法について説明する。このシステム及び方法は、医療信用スコア（「ＨＩＣＯ」）を生成することができる。ＨＩＣＯは、システムを所有又は運用する会社、又は自社のリスク評価にＨＩＣＯスコアを利用する会社が関心を示す可能性のある全ての医療取引エンティティに設定されるリスク評価としてのスコアである。【選択図】図２
2018506786.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサとメモリとを有するコンピュータシステムを備え、
前記プロセッサは、医療サービス取引に関するデータを受け取るように構成され、
前記プロセッサは、前記医療サービス取引に関する前記データを用いて、前記医療サービス取引のためのリスク評価を生成するように構成される、
ことを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記プロセッサは、確率的グラフモデルを用いて前記リスク評価を生成するように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記プロセッサは、支払者ベイズグラフ、提供者ベイズグラフ及び消費者ベイズグラフを生成するように構成される、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記プロセッサは、前記支払者ベイズグラフと前記提供者ベイズグラフと前記消費者ベイズグラフとを組み合わせることによって前記リスク評価を生成するように構成される、
請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記プロセッサは、段階的ビリーフネットワークを用いて前記確率的グラフモデルを生成するように構成される、
請求項２に記載のシステム。
【請求項６】
前記プロセッサは、前記医療サービス取引に関与するエンティティのリスクスコアを生成するように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記エンティティは、医療サービス消費者、医療サービス提供者及び医療サービス支払者のうちの１つである、
請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記リスク評価は、リスクスコアである、
請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
医療サービス取引に関するデータを受け取るステップと、
前記医療サービス取引に関する前記データを用いて、前記医療サービス取引のためのリスク評価を生成するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記リスク評価を生成するステップは、確率的グラフモデルを用いて前記リスク評価を生成するステップをさらに含む、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記確率的グラフモデルを使用するステップは、支払者ベイズグラフを生成するステップと、提供者ベイズグラフを生成するステップと、消費者ベイズグラフを生成するステップとをさらに含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記リスク評価を生成するステップは、前記支払者ベイズグラフと前記提供者ベイズグラフと前記消費者ベイズグラフとを組み合わせるステップをさらに含む、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記確率的グラフモデルを使用するステップは、段階的ビリーフネットワークを用いて前記確率的グラフモデルを生成するステップをさらに含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記医療サービス取引に関与するエンティティのリスクスコアを生成するステップをさらに含む、
請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記エンティティは、医療サービス消費者、医療サービス提供者及び医療サービス支払者のうちの１つである、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記リスク評価は、リスクスコアである、
請求項９に記載の方法。
【請求項１７】
プロセッサと、
メモリと、
を備えた装置であって、
前記プロセッサは、医療サービス取引に関するデータを受け取るように構成され、
前記プロセッサは、前記医療サービス取引に関する前記データを用いて、前記医療サービス取引のためのリスク評価を生成するように構成される、
ことを特徴とする装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、確率的グラフモデルを用いて前記リスク評価を生成するように構成される、
請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサは、支払者ベイズグラフ、提供者ベイズグラフ及び消費者ベイズグラフを生成するように構成される、
請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記プロセッサは、前記支払者ベイズグラフと前記提供者ベイズグラフと前記消費者ベイズグラフとを組み合わせることによって前記リスク評価を生成するように構成される、
請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記プロセッサは、段階的ビリーフネットワークを用いて前記確率的グラフモデルを生成するように構成される、
請求項１８に記載の装置。
【請求項２２】
前記プロセッサは、前記医療サービス取引に関与するエンティティのリスクスコアを生成するように構成される、
請求項１７に記載の装置。
【請求項２３】
前記エンティティは、医療サービス消費者、医療サービス提供者及び医療サービス支払者のうちの１つである、
請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記リスク評価は、リスクスコアである、
請求項１７に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
〔優先権の主張／関連出願〕
本出願は、２０１５年１月２０日に出願された「確率的グラフモデルを用いた医療貸付システム及び方法（Ｈｅａｌｔｈ  Ｌｅｎｄｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｇｒａｐｈ  Ｍｏｄｅｌｓ）」という名称の米国仮特許出願第６２／１０５，５０３号に対する合衆国法典第３５編第１１９条（ｅ）に基づく利益、及び合衆国法典第３５編第１２０条に基づく優先権を主張するものであり、この文献はその全体が引用により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、一般に医療システム及び方法に関し、具体的には、医療貸付システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
財政的信用度採点の問題は、非常に困難かつ重要な財務分析問題である。信用リスクのモデル化及び評価に関連する主な課題は、現在のモデルが不確実性だらけという点である。信用リスクモデルの質を著しく損なう恐れがある最も重要な不確実性の源は、債務不履行（破産）確率の推定、関連する一群の借り手の相関構造のモデル化、及び相関量の推定である。
【０００４】
この問題に対処するために、統計的分類器から決定木、最近傍法及びニューラルネットワークに至るまでの多くの技術が既に提案されている。これらは強力なパターン認識技術であるが、実際の問題解決（及び信用度採点）への使用は、これらの内在する不透明なブラックボックス性に起因してかなり制限されている。当業で最も良く知られている方法は、Ｆａｉｒ  Ｉｓａａｃ社（ＦＩＣＯ（登録商標））スコアである。ＦＩＣＯスコア（登録商標）は、ユーザの信用報告書における複数の異なる信用データから算出される。これらのデータは、図１に示すような５つのカテゴリにグループ分けすることができる。図１のチャートのパーセンテージは、各ユーザのＦＩＣＯスコア算出方法の決定において各カテゴリがどれほど重要であるかを反映するものである。
【０００５】
ＦＩＣＯスコアは、信用報告書内の肯定情報と否定情報の両方を考慮する。例えば、支払い遅延があるとＦＩＣＯスコアは低下するが、期限内に支払いを行うという良い実績を構築又は再構築するとスコアは上昇する。いくつかの組織を挙げると、Ｅｑｕｉｆａｘ社及びＴｒａｎｓｕｎｉｏｎ社などの複数の信用報告会社が互いに連携して業務を行っている。しかしながら、これらの会社は、医療ベースのローンに適合するリスク管理モデルと正しく協調することができない。具体的には、これらの会社は、人の人口統計、住居、職業、雇用年数及び扶養家族についての知識がない。さらに、医療ベースのサービス及びローンの場合には、医療サービスを受けながらローンを返さなければならない消費者の不健全性に起因してリスクが増す。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
最近の医療費の急増により、消費者に医療サービスのための貸付を行うことへの関心が高まってきた。消費者に対する医療ローンのリスクをモデル化した医療信用スコアを決定するシステム及び方法を提供することが望ましい。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】既知のＦＩＣＯスコアの例を示す図である。
【図２】医療貸付システムを組み込むことができる医療サービスシステムを示す図である。
【図３】医療貸付システムのさらなる詳細を示す図である。
【図４】リスクの予測方法を示す図である。
【図５】提供者ベイズリスクネットワークの例を示す図である。
【図６】提供者ベイズモデルの生成方法例を示す図である。
【図７】消費者リスクのモデル化方法例を示す図である。
【図８】ＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋグラフ推測モデルの出力例を示す図である。
【図９】リスク評価のためのＰＤＨＩＣＯ提供者／支払者例入力データの例を示す図である。
【図１０】図９のＰＤＨＩＣＯ提供者／支払者例データのリスクグラフ例を示す図である。
【図１１】図９のＰＤＨＩＣＯ提供者／支払者例データのシステム出力例を示す図である。
【図１２】リスク評価のためのＰＤＨＩＣＯ消費者例入力データの例を示す図である。
【図１３】図１２のＰＤＨＩＣＯ消費者例データのリスクグラフ例を示す図である。
【図１４】図１２のＰＤＨＩＣＯ消費者例データのシステム出力例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本開示は、確率的グラフモデルから生成できる健康信用（「ＨＩＣＯ」）スコアを用いた医療貸付のためのクラウドベースのシステム及び方法に特に適用可能であり、この文脈で本開示を説明する。しかしながら、このシステム及び方法は、ＨＩＣＯを生成するために他のモデルを使用することもでき、本開示の範囲に含まれる後述する方法とは異なる方法で実装することもできるので、実用性が高いと理解されるであろう。図及び以下の説明では、医療サービスシステムに統合された医療貸付システムを示すが、医療貸付システムは、スタンドアロン型システムとすることも、又は他のシステムに統合することもできる。
【０００９】
後述するシステム及び方法によって生成される医療信用スコア（「ＨＩＣＯ」）は、上述した信用スコアとＨＩＣＯとを区別する複数の因子を有する。ＨＩＣＯは、システムを所有又は運用する会社、又は自社のリスク評価にＨＩＣＯスコアを利用する会社が関心を示す可能性のある全ての医療取引エンティティに設定されるリスク評価としてのスコアである。各エンティティは、医療サービスの消費者、医療サービスの提供者、又は医療サービスの支払者とすることができる。しかしながら、本明細書で説明するシステム及び方法は、医療サービス業界又は医療サービス空間の一部である他の様々なエンティティのリスク評価を行うために使用することもできる。例示を目的として、以下の説明では、上述したエンティティタイプについて検討した後に、各エンティティが抱える特定のリスク、並びにＨＩＣＯを生成するために使用できるデータ及びモデルについて検討することができる。
【００１０】
図２に、医療貸付システムを組み込むことができる医療サービスシステム１００を示す。医療サービスシステム１００は、通信路１０６を介してバックエンドシステム１０８に接続する１又は２以上のコンピュータ装置１０２を有することができる。図１に示すコンピュータ装置１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｎなどの各コンピュータ装置１０２は、各コンピュータ装置を通信路１０６に接続し、通信路１０６を介してバックエンドシステム１０８に結合できる、メモリ、永続記憶装置、有線又は無線通信回路及びディスプレイを含むプロセッサ搭載装置とすることができる。例えば、各コンピュータ装置は、Ａｐｐｌｅ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ社の製品やＡｎｄｒｏｉｄ  ＯＳベースの製品などのスマートフォン装置、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータ、端末装置及びラップトップコンピュータなどとすることができる。図２に示す１つの実施形態では、各コンピュータ装置１０２がメモリにアプリケーション１０４を記憶し、コンピュータ装置のプロセッサを用いてこのアプリケーションを実行してバックエンドシステムとやりとりすることができる。例えば、この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も、又はモバイルアプリケーションとすることもできる。通信路１０６は、セキュアなプロトコル又は非セキュアなプロトコルを使用する有線又は無線通信路とすることができる。例えば、通信路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及びＷｉＦｉネットワークなどとすることができる。
【００１１】
バックエンドシステム１０８は、互いに結合できる医療マーケットプレイスエンジン１１０及び医療貸付システム１１３を有することができる。バックエンドシステムのこれらの各コンポーネントは、１又は２以上のサーバコンピュータ及び１又は２以上のクラウドコンピューティングリソースなどの、１又は２以上のコンピューティングリソースを用いて実装することができる。１つの実施形態では、医療マーケットプレイスエンジン１１０及び医療貸付システム１１３をそれぞれソフトウェアで実装し、バックエンドシステムの１又は２以上のコンピューティングリソースのプロセッサによって実行される複数行のコンピュータコードをそれぞれが有するようにすることができる。従って、この実施形態では、バックエンドシステムの１又は２以上のコンピューティングリソースのプロセッサが、後述するようなマーケットプレイス及び医療貸付システムの動作及び機能を実行するように構成される。他の実施形態では、医療マーケットプレイスエンジン１１０及び医療貸付システム１１３の各々を、プログラムドロジックデバイス、プログラムドプロセッサ又はマイクロコントローラなどのハードウェアで実装することができる。バックエンドシステム１０８は、医療システム及び医療貸付システムを構築する様々なデータ及びソフトウェアモジュールを記憶するストア１１４に結合することができる。ストア１１４は、ハードウェアデータベースシステム、ソフトウェアデータベースシステム、又は他のいずれかのストレージシステムとして実装することができる。
【００１２】
医療マーケットプレイスエンジン１１０は、医療ソーシャルコミュニティに参加している開業医をほんの数年前には想像もできなかった方法で潜在的顧客にたどり着けるようにすることができる。このマーケットプレイスは、消費者と通信して自分自身を売り込むためのソーシャルポータルを開業医に与えることに加え、各医療管理医に、Ｇｒｏｕｐｏｎ、Ｌｉｖｉｎｇ  Ｓｏｃｉａｌ、又はその他のソーシャルマーケットプレイスのユーザによく知られている環境で自身のサービスを提供する能力を与える。
【００１３】
後述するように、医療貸付システムは、医療サービス取引に関与するエンティティに関するデータを受け取った後に、医療サービス取引に関与するエンティティのリスク評価を生成するシステムである。１つの実施形態では、リスク評価が、システムを所有又は運用する会社、或いは自社のリスク評価にＨＩＣＯスコアを利用する会社が関心を示す可能性のある全ての健康管理サービス取引又は医療サービス取引エンティティに設定されるリスク評価である医療信用スコア（「ＨＩＣＯ」）の形態を取ることができる。各エンティティは、医療サービスの消費者、医療サービスの提供者、又は医療サービスの支払者とすることができる。しかしながら、本明細書で説明するシステム及び方法は、医療サービス業界又は医療サービス空間の一部である他の様々なエンティティのリスク評価を行うために使用することもできる。１つの実施形態では、リスク評価が、後述する確率的グラフモデルに基づくことができる。
【００１４】
図３に、医療貸付システム１１３のさらなる詳細を示す。医療貸付システム１１３は、エンティティに関する医療データ入力情報を受け取り、例えばＥＴＬプロセスを実行することなどによって、この情報を医療貸付システム１１３が使用できるように処理する入力プロセッサ３００を有することができる。入力プロセッサからの出力は、エンティティの医療データ情報に基づいて確率的グラフモデルを生成するグラフモデルエンジン３０２に送り込むことができ、グラフモデルエンジン３０２からの出力は、確率的グラフモデルに基づいてエンティティの医療信用スコアを生成する医療信用スコア生成器３０４に送り込むことができる。
【００１５】
次に、医療貸付システムのための医療データ入力情報についてさらに詳細に説明する。医療データ入力情報は、「抽出・加工・書き込みプロセス（ＥＴＬ）」によって生成されアプリケーションプログラマインターフェイス（ＡＰＩ）を用いて医療システムを通じてアクセスできる１又は２以上のデータベクトルを含むことができる。以下、（単複の）確率的グラフ構造及びグラフモデルエンジン３０２のために使用できるデータエンティティを示す。しかしながら、追加の又は他のデータベクトルを使用することもでき、これらの他のデータベクトルは、他のＥＴＬプロセスから得ることができる。従って、以下のデータベクトル例は例示にすぎず、本開示は、グラフモデルエンジンが使用できる様々な異なるタイプのデータベクトルを対象とする。
【００１６】
消費者エンティティ
いくつかの実施形態では、医療サービスシステムを、消費者が２つの考えられるリスク特性を示す銀行／保険業者混成物とすることができる。具体的に言えば、医療サービスシステムは、従来の健康保険を提供することに加えて、医療サービスに支払うためのお金を貸し付けることもできる。
【００１７】
医療サービス貸付
（医療処置を含む）医療サービスのためのお金を貸し付けるという文脈では、消費者がローンの債務不履行を起こすことが主要リスクであり、従って恐らくは既知のＦＩＣＯ信用スコア、クレジット履歴、利用可能資産（流動及び固定）、担保によってローンを返済する意思及び／又は能力などの評価が、債務不履行のリスクを判断する主な指標になると思われる。信用度を表す一般的な現在のＦＩＣＯモデルは、以下のように分類される。
●３５％  支払い履歴
●３０％  借入残高
●１５％  クレジット履歴の長さ
●１０％  使用したクレジットのタイプ
●１０％  最近のクレジット検索
【００１８】
健康保険
健康保険料から見たリスク調整の設定は、極めて複雑かつ（特にＡＣＡの下で）規制されたプロセスである。システムは、低い保険料と引き換えに、通常のリスクモデルの一部ではない場合もあるプラン会員のデータを収集することもできる。場合によっては、これらのデータセットが、ライフスタイル及び生体測定値を追跡する個人用ウェアラブル装置（Ｆｉｔｂｉｔ、Ｊａｗｂｏｎｅ、スマートフォンアプリ）からのデータ、並びに過去の医療記録を含むこともできる。
【００１９】
健康保険貸付では、医療システムが、健康保険を望む各人物に関する以下の情報を有することができる。
●基本人口統計（すなわち、所在地、性別、ＤＯＢ）
保険情報
●会員ＩＤ
●団体ＩＤ
●総控除免責額
●残りの控除免責額
●扶養家族
マーケットプレイスとのやりとり
●検索した専門分野
●検索条件
●行った購入
●ログイン頻度
●格付け／評価された提供者
ウェアラブルＡＰＩを介して自己申告した健康統計
●ＢＭＩ
●喫煙状況
●身体活動レベル
●ウェルネスプログラムの会員であること
財務情報
●ＦＩＣＯ信用スコア
●信用報告書
●資産／債務
●Ｌｅｎｄｉｎｇ  Ｃｌｕｂからの貸付データ
ソーシャルネットワークの相互作用データ
●リンク済みのｔｗｉｔｔｅｒ、ｆａｃｅｂｏｏｋ
ウェアラブルＡＰＩデータ
●測定した身体活動レベル
●睡眠サイクル
【００２０】
提供者エンティティ
医療貸付システムは、提供者の代わりに保険金請求を処理することに加え、支払者が請求を処理した後に医療貸付システムが支払者から払い戻しを受けるのを提供者が待つのではなく、提供者にそのサービス対価を即座に支払うこともできる。提供されたサービスの対価を提供者に即座に支払う上でのリスクは、提供者に支払う価格が支払者によって払い戻される価格よりも高いか、又はさらに悪ければ、消費者の保険によってサービスが全くカバーされていないかのいずれかである。最新の動向分析では、民間保険とメディケアの両方を平均すると、提供者が最高価格で請求書を送付して最善を望むという考え方で許容価格よりも高い価格で請求を提出することが示されている。最新のシステムを適用すれば、所与の請求に対して支払者が実際にどれだけの支払いを行うつもりであるかが正確に予測され、従って提供者に支払う金額が支払者によって払い戻される金額よりも高い取引の回数を最低限に抑えることができる。
【００２１】
医療貸付システムは、各提供者に関する以下のような様々な情報を有する。
提供者の人口統計（年齢、性別、場所）
医学教育
●提供者が医学部に通った時期及び場所
●提供者が研修／フェローシップを行った時期及び場所
●専門分野
●資格
●提携病院
価格設定
●メディケアに提出して支払われた価格
●現金価格
●マーケットプレイスに掲載されているサービス
●見積もり依頼に対する応答
格付け、評価、認知
●マーケットプレイスからの評価及び格付け
●米国医師会から受けた、州の免許交付機関からの医療過誤制裁
●格付け及び評価
請求統計
●請求の提出回数、提出価格、手続き当たりの払い戻し価格
●手続き当たりの拒絶された請求数
【００２２】
支払者エンティティ（ａｋａ  Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ  Ｃａｒｒｉｅｒｓ、Ｔｒａｄｉｎｇ  Ｐａｒｔｎｅｒｓ）
医療貸付システムが提供者にサービス対価を即座に送金する状況では、その後に医療貸付システムが、支払い回収のために支払者に請求を提出する。提供者の場合と同様に、支払者から払い戻されるサービス金額、及び払い戻しに掛かる時間の長さが主要リスクである。
【００２３】
医療貸付システムは、各支払者に関する以下のような（Ｘ１２トランザクションの処理からの）様々な情報を有する。
●支払い統計：支払者Ｘが手続きＹについて平均でどれだけの金額を支払っているか。
●請求の処理に掛かった時間に関する統計（すなわち、平均処理時間、手続き当たりの平均時間など）。
●拒絶された請求に関する統計。一般的な請求、及び支払者によって細分化された請求を分析すると、請求が拒絶される確率を求めるための予測モデルを構築することができる。
【００２４】
従って、医療貸付システムは、上記の各エンティティとの取引に伴うリスクをエンティティ毎に評価又は予測することができる。リスク予測は、確率モデルに基づく３つのスコアの混合とすることができる。
【００２５】
図４に、１つの実施形態では図２〜図３に示す医療貸付システム１１３が実行できる、異なる各エンティティのリスクを予測する方法４００を示す。図４に示す方法は、１又は２以上のコンピューティングリソースのプロセッサが実行できる複数行のコンピュータコードであるソフトウェアが実行することもでき、従ってプロセッサは、後述するリスク予測の動作及び機能を実行するように構成される。他の実施形態では、プログラムドロジックデバイス、プログラムドプロセッサ、マイクロコントローラ及び特定用途向け集積回路などのハードウェアを用いて方法を実行することもできる。
【００２６】
図４に示すように、支払者については、方法が、ＥＴＬを通じて請求及び給付金を処理することに基づくリスク予測のための（上記で例を示した）情報を受け取ることができる（４０２）。この処理は、図３の医療貸付コンポーネント１１３が方法を実行している時に入力プロセッサ３００が実行することができる。この方法では、支払者に関する情報を用いて支払者ベイズグラフを作成することができる（４０４）。このベイズグラフは、図３の医療貸付コンポーネント１１３が方法を実行している時にグラフモデルエンジン３０２が作成することができる。支払者のベイズグラフは、作成された提供者ベイズグラフとの間でデータを交換することもできる。
【００２７】
提供者エンティティについては、方法が、ＡＰＩを通じて（上記で例を示した）提供者情報を処理することができる（４０６）。この処理は、図３の医療貸付コンポーネント１１３が方法を実行している時に入力プロセッサ３００が実行することができる。この方法では、提供者に関する情報を用いて提供者ベイズグラフを作成することができる（４０８）。このベイズグラフは、図３の医療貸付コンポーネント１１３が方法を実行している時にグラフモデルエンジン３０２が作成することができる。提供者ベイズグラフは、支払者ベイズグラフとの間でデータを交換することもできる。
【００２８】
消費者については、方法が、（上記で例を示した）消費者情報を処理することができる（４１０）。この処理は、図３の医療貸付コンポーネント１１３が方法を実行している時に入力プロセッサ３００が実行することができる。この方法では、消費者に関する情報（並びにＥＴＬからの請求及び給付金情報）を用いて消費者ベイズグラフを作成することができる（４１２）。このベイズグラフは、図３の医療貸付コンポーネント１１３が方法を実行している時にグラフモデルエンジン３０２が作成することができる。
【００２９】
図示のように、この方法では、作成されたベイズグラフのうちの１つ又は２つ以上を用いて医療信用リスクスコアランキングを作成することができる（４１４）。このスコアは、図３の医療貸付コンポーネント１１３が方法を実行している時に医療信用スコア生成器３０４が作成することができる。この方法の例については、図９から先で後述する。従って、この方法は、上述した医療サービス関連の貸付リスクを評価するために医療貸付システムが使用できる１又は２以上の医療信用リスクスコアを作成する。
【００３０】
上記の方法では、調査中の領域の構造関係に対する明確な洞察を与える能力を提供するベイジアンネットワーク分類器を使用する。また、最近、ベイジアンネットワーク分類器は、財政的信用度採点でも成功を収めている。この方法では、確率的グラフモデル（ＰＧＭ）とも呼ばれるＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋ又はＢａｙｅｓ  Ｎｅｔｓというネットワークを使用することができる。
【００３１】
この方法は、保健医療行動に基づく与信集中リスクをリスクの関数としてモデル化して評価する確率的グラフを使用する。与信集中の破壊力は、基本的に借り手間の相関性の量に依存する。しかしながら、銀行業界が借り手の会社の相関性及び与信集中リスクエクスポージャを客観的に測定するのは、これらが不確実性だらけという理由で困難であった。この結果、銀行は、リスクを高める相関性との定量的関係を形成することがなかなかできず、集中が蓄積するのを防げられないでいる。しかしながら、医療貸付システム及び方法は、消費者に関係する保健医療行動を抽出する能力を有しているため、この方法は、通常の信用度採点問題に対する魅力的な解決策をもたらすＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋを形成して、特に医療領域内で「医療信用リスクエクスポージャ」の集中における不確かな知識を表現し、定量化して管理する上でのこれらのネットワークの適用方法を示す。
【００３２】
この方法は、段階的ビリーフネットワークモデル構築スキームを使用することができ、オフィスの再訪及び転帰などの関連する一群の行動のリスクエクスポージャに関する以前のビリーフを組み込み、その後に新たな情報が学習されると、モデル全体を通じてこれらのビリーフを新たな情報で更新することができる。方法は、ＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋという特定のグラフ構造を使用することができ、このモデルは、借り手と貸し手の間の直接的又は間接的な強いビジネス上のつながりに起因して蓄積する集中リスクを、使用する医療データの関数としてより良好に理解できるようにする。また、この方法は、３モデルＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋ及び相互情報を使用して、与信エクスポージャの集中がもたらす脅威を識別して制御するように実装できる信頼性の高いモデルであるＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋを構築することもできる。
【００３３】
ベイジアンネットワーク（ＢＮ）は、一連の離散属性にわたる同時確率分布を表す。同時確率分布は、属性間の条件付き（相互）依存性を規定する定性的部分と、データセット属性の条件付き確率を規定する定量的部分とで構成された確率的ホワイトボックスモデルであると考えられたい。正式に言えば、ベイジアンネットワークは、２つの部分Ｂ＝＜Ｇ，θ＞で構成され、この場合の有向非巡回グラフＧは、ノードと、アークと、１又は２以上の条件付き確率テーブルθ＝（θｘ１，．．．θｘｎ）とで構成される。ノードは、属性Ｘ1．．．Ｘnであるのに対し、アークは、直接的依存性を示す。基本的に、ベイジアンネットワークは、相補的サブセット内の変数が観測された場合に非観測確率変数のいずれかのサブセットの（同時）事後確率分布の計算を実現可能にする統計モデルである。
【００３４】
この時、グラフＧは、領域の独立関係を符号化する。ネットワークＢは、以下の同時確率分布を表す。
2018506786.tif 000003
（式１）
【００３５】
この式は、当業者によく知られているベイズの確率グラフ構造をもたらす。
【００３６】
この基本機能を所与として、推測が正確な慎重で扱いやすい変数のためのベースラインを形成する。本発明者らの（図４に示すような）３つの確率的グラフモデルの場合には、３つの扱いやすい推測モデルが存在する。
【００３７】
この方法は、モデル及びグラフの性能を改善するために、価格設定情報などの連続型変数では、事後分布から直接サンプリングを行うマルコフ連鎖モンテカルロ法（以下、ＭＣＭＣ）を利用することができる。この方法は、マルコフ連鎖のために周知のメトロポリスヘイスティングスアルゴリズムを使用することもできる。メトロポリスヘイスティングスアルゴリズムは、Ｍａｄｉｇａｎ及びＹｏｒｋによってベイジアンネットワーク及びマルコフネットワークの構造学習に初めて適合された。この方法では、特に次元数が高い時の多次元分布からのサンプリングに、一般にメトロポリスヘイスティングス及びその他のＭＣＭＣアルゴリズムを使用する。上述した本発明者らの医療信用スコアモデルの場合、モデルが高次元数と考えられる。
【００３８】
提供者ネットワークモデルのＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋ構築プロセスは、以下のコード例を使用することができる。
2018506786.tif 000004
【００３９】
図５に、提供者支払者リスクベイズネットワークの例を示す。図５には、提供者リスク評価のための様々な情報を示している。図６には、単一のＣＰＴコードとすることができる各医療処置の手続きバンドル（ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  ｂｕｎｄｌｅ）から開始する提供者ベイズモデル生成方法６００の例を示す。通常、典型的な医療／衛生処置は、複数の請求手続きコード（ＣＰＴコード）で構成される。方法は、各行項目（ＣＰＴコード）のＰＤＨＩＣＯスコアを算出した後に、これらを全体的な手続きバンドルスコアに組み合わせる。方法は、患者データ、支払者データ及び／又は提供者データを使用して、各手続きの手続きリスク評価６０２を生成する。方法は、各手続きのリスク評価に基づいて、手続きバンドルリスク評価スコア６０４を決定することができる。医療貸付システムは、手続きバンドルリスク評価スコアに基づいて、貸し手リスク寛容性（ｌｅｎｄｅｒ  ｒｉｓｋ  ｔｏｌｅｒａｔｉｏｎ）に部分的に依存し得る提供者に直ちに払い戻すべきか否かを判断（６０６）することができる。
【００４０】
図７に、消費者に関する情報（７０２）を使用する消費者リスクモデル化方法７００の例を示す。この方法は、図３の医療貸付コンポーネント１１３が方法を実行している時にグラフモデルエンジン３０２が実行することができる。消費者に関する情報は、ＦＩＣＯ信用スコア、財務データ、ウェアラブル装置データ、健康記録データ及び保険プランデータを含むことができる。この消費者に関する情報を用いて、消費者貸付評価（７０４）を作成することができる。この消費者貸付評価７０４を銀行／貸し手（７０６）に関するデータと組み合わせて、手続きのために患者にお金を貸すべきか否かを判断する（７０８）ことができる。お金を貸すことに関する判断は、貸し手リスク寛容性（７１０）に依存することもできる。
【００４１】
図８に、特定の消費者に貸付を行う場合の予想損失を最終的に生じる算出確率を示すＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋグラフ推測モデルの出力例を示す。
【００４２】
図９には、リスク評価のためのＰＤＨＩＣＯ提供者／支払者例入力データの例を示す。従って、図９には、払い戻し価格、払い戻し価格統計及び提供者が行う手続きを含む例示的な入力データを示す。図１０には、上述したシステム及び方法によって生成された図９のＰＤＨＩＣＯ提供者／支払者データ例のリスクグラフの例を示す。図１０に示すように、図９のデータ例の様々な値が生成されてリスクグラフに入れられる。例えば、図１０に示すように、予想損失Ｐ（損失）が０．７０１として算出される。予想損失は、上述した方法及び式（１）を用いて算出することができる。方法は、グラフィックモデル内で符号化された確率を使用して、条件付き確率Ｐ（ｌｏｓｓ＝Ｔｒｕｅ｜ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ＿ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ＿ｂｙ＿ｓｐｅｃｉａｌｔｙ＿ｃｏｕｎｔ＝”ｈｉｇｈ”，ｐａｙｍｅｎｔ＿ａｖｅｒａｇｅ＿ｐａｙｅｒ＿ｐａｉｄ＿ａｍｏｕｎｔ＿ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ＝”ｍｅｄｉｕｍ”）を算出することができる。結果として得られる式の条件付き確率テーブルは、１７７，１４７を上回る項を有するので、ここでグラフィックモデルの表現効率が作用し始める。図１１には、システムによって生成されたスコアを含む、図９のＰＤＨＩＣＯ提供者／支払者データ例のシステム出力の例を示す。１つの実施形態では、リスクスコアを（１−Ｐ（ｌｏｓｓ）＊１００）として算出することができる。その後、システムは、図９のデータ例から、図９で算出された値から（１−０．７）＊１００）として算出される３０というリスクスコアを生成する。
【００４３】
図１２には、医療詳細及び財務詳細を含む消費者に関する様々な項目を記憶するリスク評価のためのＰＤＨＩＣＯ消費者入力データの例を示す。１つの実施形態では、消費者入力データに基づいて消費者リスクを０．６３として算出することができる。図１３には、上述したシステム及び方法によって生成された図１２のＰＤＨＩＣＯ消費者データ例を示す。図１３に示すように、図１２のデータ例の様々な値が生成されてリスクグラフに入れられる。例えば、図１３に示すように、予想損失Ｐ（ｌｏｓｓ）が０．３７として算出される。予想損失は、上述した方法及び式（１）を用いて算出することができる。方法は、グラフィックモデル内で符号化された確率を使用して、条件付き確率Ｐ（ｌｏｓｓ＝Ｔｒｕｅ｜ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｂｍｉ＝”ｏｖｅｒｗｅｉｇｈｔ”，ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ｇｅｎｄｅｒ＝”ｍａｌｅ”，ｓｍｏｋｅｒ＝”ｆａｌｓｅ”，ｃｏｎｓｕｍｅｒ＿ａｇｅ＝”４０−６９”，ｄｅｂｔ＿ｒａｔｉｏ＝”３０−３５”，ｆｉｃｏ＝”７００−７４９”）を算出することができる。結果として得られる式の条件付き確率テーブルは、４３，０４６，７２１を上回る項を有するので、ここでグラフィックモデルの表現効率が作用し始める。図１４には、システムによって生成されたスコアを含む、図１２のＰＤＨＩＣＯ消費者データ例のシステム出力の例を示す。１つの実施形態では、リスクスコアを（１−Ｐ（ｌｏｓｓ）＊１００）として算出することができる。その後、システムは、図１２のデータ例から、図１２で算出された値から（１−０．３７）＊１００）として算出される６３というリスクスコアを生成する。
【００４４】
以上、特定の実施形態を参照しながら説明目的で解説を行った。しかしながら、上記の例示的な説明は、完全であることや、或いは開示した厳密な形に本開示を限定することを意図したものではない。上記の教示に照らして多くの修正及び変形が可能である。これらの実施形態は、本開示の原理及びその実際の応用を最良に説明することにより、他の当業者が検討する特定の用途に適した形で本開示及び様々な実施形態を様々に修正して最も良く利用できるように選択し説明したものである。
【００４５】
本明細書で開示したシステム及び方法は、１又は２以上のコンポーネント、システム、サーバ、機器又はその他のサブコンポーネントを通じて実装することができ、或いはこのような要素間で分散することもできる。システムとして実装する場合、このようなシステムは、とりわけ汎用コンピュータで見られるソフトウェアモジュール、汎用ＣＰＵ、ＲＡＭなどのコンポーネントを含み、及び／又は伴うことができる。サーバに革新性が存在する実装では、このようなサーバが、汎用コンピュータで見られるようなＣＰＵ、ＲＡＭなどのコンポーネントを含み、及び／又は伴うことができる。
【００４６】
また、本明細書におけるシステム及び方法は、上述した以外の異種の又は完全に異なるソフトウェアコンポーネント、ハードウェアコンポーネント及び／又はファームウェアコンポーネントを含む実装を通じて実現することもできる。このような他のコンポーネント（例えば、ソフトウェア、処理コンポーネントなど）、及び／又は本発明に関連する又は本発明を具体化するコンピュータ可読媒体については、例えば本明細書における革新性の態様を数多くの汎用又は専用コンピュータシステム又は構成と調和させて実装することができる。本明細書における革新性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／又は構成としては、以下に限定されるわけではないが、パーソナルコンピュータ、ルーティング／接続性コンポーネントなどのサーバ又はサーバコンピュータ装置、ハンドヘルド又はラップトップ装置、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、消費者電子装置、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、上記のシステム又は装置のうちの１つ又は２つ以上を含む分散型コンピュータ環境などの内部の、又はこれらに組み込まれたソフトウェア又はその他のコンポーネントを挙げることができる。
【００４７】
場合によっては、システム及び方法の態様を、例えばこのようなコンポーネント又は回路に関連して実行されるプログラムモジュールを含む論理回路及び／又は論理命令を介して実現し、或いはこのような論理回路及び／又は論理命令によって実行することもできる。一般に、プログラムモジュールは、本明細書における特定のタスク又は特定の命令を実行するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含むことができる。また、本発明は、通信バス、通信回路又は通信リンクを介して回路が接続された分散ソフトウェア、分散コンピュータ又は分散回路環境を背景として実施することもできる。分散環境では、メモリストレージデバイスを含むローカルコンピュータ記憶媒体及びリモートコンピュータ記憶媒体の両方から制御／命令を行うことができる。
【００４８】
本明細書におけるソフトウェア、回路及びコンポーネントは、１又は２以上のタイプのコンピュータ可読媒体を含み、及び／又は利用することもできる。コンピュータ可読媒体は、このような回路及び／又はコンピュータコンポーネント上に存在する、これらに関連する、又はこれらがアクセスできるいずれかの利用可能な媒体とすることができる。一例として、限定するわけではないが、コンピュータ可読媒体としては、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を挙げることができる。コンピュータ記憶媒体は、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その他のデータなどの情報を記憶するためのいずれかの方法又は技術で実装された揮発性及び不揮発性の取り外し可能及び取り外し不能媒体を含む。コンピュータ記憶媒体としては、以下に限定されるわけではないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ又はその他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）又はその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その他の磁気記憶装置、或いは所望の情報を記憶するために使用できてコンピュータコンポーネントがアクセスできる他のいずれかの媒体が挙げられる。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／又はその他のコンポーネントを含むことができる。さらに、通信媒体は、有線ネットワーク又は直接有線接続などの有線媒体を含むことができるが、本明細書におけるこのようなタイプの媒体は、いずれも一時的媒体を含まない。また、上記のいずれかの組み合わせもコンピュータ記憶媒体の範囲に含まれる。
【００４９】
本明細書におけるコンポーネント、モジュール、装置などの用語は、様々な形で実装できるあらゆるタイプの論理的又は機能的ソフトウェア要素、回路、ブロック及び／又は処理を意味することができる。例えば、様々な回路及び／又はブロックの機能を互いに組み合わせて他のあらゆる数のモジュールにすることができる。各モジュールは、中央処理装置に読み取られて本明細書における革新性の機能を実行できる、有形メモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ、リードオンリメモリ、ＣＤ−ＲＯＭメモリ、ハードディスクドライブなど）に記憶されたソフトウェアプログラムとして実装することもできる。或いは、これらのモジュールは、汎用コンピュータに送信される、又は送信搬送波を介して処理／グラフィックスハードウェアに送信されるプログラミング命令を含むこともできる。また、モジュールは、本明細書における革新性が含む機能を実装するハードウェア論理回路として実装することもできる。最後に、これらのモジュールは、専用命令（ＳＩＭＤ命令）、フィールドプログラマブルロジックアレイ、又は所望のレベルの性能及びコストをもたらすこれらのいずれかの混合物を用いて実装することができる。
【００５０】
本明細書で開示したように、本開示による機能は、コンピュータハードウェア、ソフトウェア及び／又はファームウェアを通じて実装することができる。例えば、本明細書で開示した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、ファームウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせも含むコンピュータなどのデータプロセッサを含む様々な形態で具体化することができる。さらに、開示した実装の一部では、特定のハードウェアコンポーネントについて説明しているが、本明細書における革新性によるシステム及び方法は、ハードウェア、ソフトウェア及び／又はファームウェアのいずれかの組み合わせを用いて実装することもできる。さらに、上述した機能及びその他の態様、並びに本明細書における革新性の原理は、様々な環境で実装することができる。このような環境及び関連する用途は、本発明による様々なルーチン、処理及び／又は動作を実行するように特別に構成することも、或いは汎用コンピュータ、又は必要な機能を提供するようにコードによって選択的に有効化又は再構成されたコンピュータプラットフォームを含むこともできる。本明細書で開示した処理は、本質的にいずれかの特定のコンピュータ、ネットワーク、アーキテクチャ、環境又はその他の装置に関連するものではなく、ハードウェア、ソフトウェア及び／又はファームウェアの好適な組み合わせによって実装することができる。例えば、本発明の教示に従って書かれたプログラムと共に様々な汎用機械を使用することができ、或いは必要な方法及び技術を実行するように特殊な装置又はシステムを構成する方が便利な場合もある。
【００５１】
本明細書で説明したロジックなどの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」）、プログラマブルアレイロジック（「ＰＡＬ」）装置、電気的にプログラム可能なロジックなどのプログラマブルロジック装置（「ＰＬＤ」）、メモリデバイス及び標準的なセルベースの装置、並びに特定用途向け集積回路を含む様々な回路のいずれかにプログラムされる機能として実装することもできる。態様を実装するための他のいくつかの可能性としては、メモリデバイス、（ＥＥＰＲＯＭなどの）メモリ付きマイクロコントローラ、内蔵マイクロプロセッサ、ファームウェア、ソフトウェアなどが挙げられる。さらに、ソフトウェアベースの回路エミュレーション、個別ロジック（順序ロジック及び組み合わせロジック）、カスタムデバイス、ファジー（ニューラル）ロジック、量子デバイス、及びこれらのデバイスタイプのいずれかの混成を有するマイクロプロセッサにおいて態様を具体化することもできる。例えば、金属酸化物半導体電界効果トランジスタ（「ＭＯＳＦＥＴ」）技術に似た相補型金属酸化物半導体（「ＣＭＯＳ」）、バイポーラ技術に似たエミッタ結合型論理回路（「ＥＣＬ」）、ポリマー技術（例えば、シリコン共役ポリマー及び金属共役ポリマー金属構造体）、混合アナログ及びデジタルなどの基礎デバイス技術を様々なコンポーネントタイプで提供することができる。
【００５２】
また、本明細書で開示した様々なロジック及び／又は機能は、挙動特性、レジスタ転送特性、論理コンポーネント特性及び／又はその他の特性の観点から、ハードウェア、ファームウェアのあらゆる数の組み合わせを使用して、及び／又は機械可読又はコンピュータ可読媒体に具体化されたデータ及び／又は命令として有効にすることができる。このようなフォーマットデータ及び／又は命令を具体化できるコンピュータ可読媒体は、限定的な意味ではなく様々な形態の不揮発性記憶媒体（例えば、光学記憶媒体、磁気記憶媒体又は半導体記憶媒体）を含むことができるが、ここでも一時的媒体は含まない。本明細書全体を通じ、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ、ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」などの用語は、文脈上明らかに他の意味を必要としない限り、排他的又は網羅的な意味の対語である包括的な意味で、すなわち「〜を含むけれどもそれに限定されない（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ，ｂｕｔ  ｎｏｔ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｔｏ）」という意味で解釈されたい。また、単数又は複数を用いた単語は、それぞれ複数又は単数も含む。また、「本明細書において（ｈｅｒｅｉｎ）」、「本明細書に従って（ｈｅｒｅｕｎｄｅｒ）」、「上記の（ａｂｏｖｅ）」、「以下の（ｂｅｌｏｗ）」、及び同様の意味の単語は、本出願のいずれかの特定の部分ではなく本出願全体を示す。２又は３以上の項目のリストへの言及において「又は（ｏｒ）」という単語を使用している場合、この単語は、リスト内のいずれかの項目、リスト内の全ての項目、及びリスト内の項目のいずれかの組み合わせ、という解釈を全て含む。
【００５３】
本明細書では、本発明の現在のところ好ましいいくつかの実装について具体的に説明したが、本発明に関連する当業者には、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、本明細書で図示し説明した様々な実装の変形及び変更を行えることが明らかであろう。従って、本発明は、適用される法の原則によって定められる範囲のみに限定すべきであることが意図される。
【００５４】
上記では、本開示の特定の実施形態について言及したが、当業者であれば、本開示の原理及び趣旨から逸脱することなく実施形態に変更を行うことができ、本開示の範囲は添付の特許請求の範囲によって定められると理解するであろう。
【符号の説明】
【００５５】
１００  医療サービスシステム
１０２ａ〜１０２ｎ  コンピュータ装置
１０４  アプリケーション
１０６  通信路
１０８  バックエンドシステム
１１０  医療マーケットプレイス
１１３  医療貸付システム
１１４  ストア
【図１】
2018506786.tif 000005
【図２】
2018506786.tif 000006
【図３】
2018506786.tif 000007
【図４】
2018506786.tif 000008
【図５】
2018506786.tif 000009
【図６】
2018506786.tif 000010
【図７】
2018506786.tif 000011
【図８】
2018506786.tif 000012
【図９】
2018506786.tif 000013
【図１０】
2018506786.tif 000014
【図１１】
2018506786.tif 000015
【図１２】
2018506786.tif 000016
【図１３】
2018506786.tif 000017
2018506786.tif 000018
【図１４】
2018506786.tif 000019
【国際調査報告】
2018506786.tif 000020