(57)【要約】  異種データソースからの患者アイデンティティデータを単一のシステムに集約して患者データに画一的かつ透過的な形で容易にアクセスできるようにする手段を提供する、動的かつ自律的なアイデンティティ管理システム及び方法を開示する。【選択図】図７
2018534679.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アイデンティティ管理システムであって、
コンピュータシステムと、
特定の患者に関する情報をそれぞれが含む複数の患者レコードを含む、前記コンピュータシステムに関連するデータストアと、
前記コンピュータシステム上にホストされたアイデンティティ管理コンポーネントと、を備え、
前記アイデンティティ管理コンポーネントは、１つの入力データに対してアイデンティティ抽出を行って、前記データストアに前記患者のアイデンティティが含まれているかどうかを判定し、前記患者に関する複数の入力データに対してアイデンティティ照合を行って、前記複数のデータが、前記データストアに含まれている前記患者を表すかどうかを判定し、前記データの自律進化のためのアイデンティティ統合を行って、前記データストアに含まれている前記患者を表す前記複数のデータをグラフデータベースにおいて統合するように構成される、システム。
【請求項２】
前記アイデンティティ抽出は、各患者の全てのトランザクションからｂａｇ−ｏｆ−ｗｏｒｄｓ消費者モデルを抽出する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記アイデンティティ照合は、前記患者の各重複データのための一意の照合鍵を生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記アイデンティティ統合は、前記患者に関する各２つのデータの類似性スコアを生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記アイデンティティ統合は、前記類似性スコアが一致閾値を上回ったときに前記患者の前記データを統合する、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記アイデンティティ統合は、最高スコアを有する前記患者の前記データを最初に統合する、請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
前記データストアは、グラフデータベースをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
アイデンティティ管理方法であって、
コンピュータシステムと、特定の患者に関する情報をそれぞれが含む複数の患者レコードを含む、前記コンピュータシステムに関連するデータストアとを準備するステップと、
前記データストアに基づいて、前記データストアに前記患者のアイデンティティが含まれているかどうかを判定するために１つの入力データに対してアイデンティティ抽出を行うステップと、
前記複数のデータが、前記データストアに含まれている前記患者を表すかどうかを判定するステップと、
前記データの自律進化ステップと、
前記データストアに含まれている前記患者を表す前記複数のデータを前記データストアにおいて統合するステップと、
を含む方法。
【請求項９】
前記アイデンティティ抽出を行うステップは、各患者の全てのトランザクションからｂａｇ−ｏｆ−ｗｏｒｄｓ消費者モデルを抽出するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記アイデンティティ照合を行うステップは、前記患者の各重複データのための一意の照合鍵を生成するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
アイデンティティ統合は、前記患者に関する各２つのデータの類似性スコアを生成するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
アイデンティティは、前記類似性スコアが一致閾値を上回ったときに前記患者の前記データを統合す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】
前記アイデンティティ統合は、最高スコアを有する前記患者の前記データを最初に統合するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記データストアは、グラフデータベースをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、医療アイデンティティ管理に関する。
【背景技術】
【０００２】
合衆国のｍｅａｎｉｎｇｆｕｌ  ｕｓｅ（有益な活用）政策は、電子健康記録（ＥＨＲ）システムの使用を通じて医療提供者の診療効率を高め、患者の転帰を改善することを意図するものである。ＥＨＲシステムは、患者のデータを記録し、臨床過程を追跡し、患者のケアに関わる他のプロバイダとのデータ共有手段を提供することが理想的である。ＥＨＲシステムは、２００９年米国再生・再投資法、またの名を復興法に記載されるガイドラインを確実に満たすものと認証されている。復興法には、有益な活用を受け入れるための最低限のガイドラインは定められているが、システム間の電子データ交換（ＥＤＩ）に関する標準は示されていない。ＥＨＲ  ＥＤＩ送信に広く使用されている現在の標準は、国際ＨＬ７協会によって管理されているＨＬ７である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｃｈｅｎ  Ｚｈａｏｑｉ、Ｄｍｉｔｒｉ  Ｖ．Ｋａｌａｓｈｎｉｋｏｖ及びＳｈａｒａｄ  Ｍｅｈｒｏｔｒａ著、「エンティティ解決のための適応的グラフィカルアプローチ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｅｎｔｉｔｙ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）」、第７回デジタルライブラリに関するＡＣＭ／ＩＥＥＥ−ＣＳ合同会議議事録、ＡＣＭ、２００７年
【非特許文献２】Ｃｈｒｉｓｔｅｎ  Ｐｅｔｅｒ著、「データ照合：記録連動、エンティティ解決及び重複検出のための概念及び技術（Ｄａｔａ  ｍａｔｃｈｉｎｇ：  ｃｏｎｃｅｐｔｓ  ａｎｄ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ｆｏｒ  ｒｅｃｏｒｄ  ｌｉｎｋａｇｅ，  ｅｎｔｉｔｙ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，  ａｎｄ  ｄｕｐｌｉｃａｔｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）」、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ＆  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｍｅｄｉａ、２０１２年
【非特許文献３】Ｃｏｈｅｎ  Ｗｉｌｌｉａｍ、Ｐｒａｄｅｅｐ  Ｒａｖｉｋｕｍａｒ及びＳｔｅｐｈｅｎ  Ｆｉｅｎｂｅｒｇ著、「名称と記録を照合するための文字列メトリックの比較（Ａ  ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ｓｔｒｉｎｇ  ｍｅｔｒｉｃｓ  ｆｏｒ  ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｎａｍｅｓ  ａｎｄ  ｒｅｃｏｒｄｓ）」、データクリーニング及びオブジェクト統合に関するＫｄｄワークショップ、第３巻、２００３年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＥＨＲシステムは、一般にＥＤＩトランザクション生成手段としてＨＬ７をサポートしており、実装はＥＨＲシステム間で大きく異なる。この結果、ＥＨＲシステムは、ＨＬ７標準の異なるバージョンと、時にはカスタマイズされたバージョンとをサポートしているので、システム間におけるデータの共有及び複数のシステム全体にわたる記録の集約は手間の掛かる取り組みである。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】医療アイデンティティ管理システムの実施形態例を示す図である。
【図２】このアイデンティティ管理手順のために実装されるデータスキーマ例を示す図である。
【図３】このアイデンティティ管理手順のために実装されるデータスキーマ例を示す図である。
【図４】アイデンティティ管理システムのデータ構造例を示す図である。
【図５】このシステムにおいて利用される内部アイデンティティ照合パイプライン例を示す図である。
【図６】システムのアイデンティティ統合アーキテクチャ例を示す図である。
【図７】医療アイデンティティ管理システムの別の実施形態例を示す図である。
【図８】アイデンティティ管理システムの実装例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
本開示は、後述する医療アイデンティティ管理システムにとりわけ適用可能であり、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には、後述する又は後述する以外の他の形で実装される他のシステムのアイデンティティの管理などの、さらに高い実用性があると理解されるであろう。後述する実施形態では、アイデンティティ管理システムを、ＰｏｋｉｔＤｏｋアイデンティティ管理システムとすることができる。別の例として、アイデンティティ管理システムは、スタンドアロン型コンポーネント／システムとすることもでき、或いは、１つの実施形態ではＰｏｋｉｔＤｏｋ医療システムなどの医療システムの一部とすることもできる。
【０００７】
後述する動的かつ自律的なアイデンティティ管理システムは、異種データソースからの患者アイデンティティデータを単一のシステムに集約して患者データに画一的かつ透過的な形で容易にアクセスできるようにする手段を提供する。
【０００８】
図１に、アイデンティティ管理のためのアーキテクチャ及びソリューションを示す。本明細書では、システムが、ストリーミングトランザクションデータアーキテクチャをアイデンティティ管理ソリューションに変換する。要素１．１０は、以下に限定するわけではないが、ＡＳＣＩＩ  ＡＮＳＩ  Ｘ１２、ＨＬ７、ＦＨＩＲ、ＦＯＡＦ及びＪＳＯＮを含む、複数のデータ交換標準をサポートする集約トランザクションとしてのｓａｖｅ＿ｅｎｔｉｔｙトランザクションを示す。これらのフォーマットは、入力としてストリーミングされ、要素１．１１として指定するグラフデータベース内で個別に存続する。
【０００９】
以下のアルゴリズム１は、エンティティデータをグラフ内で存続させるために使用するｓａｖｅ＿ｅｎｔｉｔｙの実装を示す。
【００１０】
アルゴリズム１
ｄｅｆ  ｓａｖｅ＿ｅｎｔｉｔｙ（ｓｅｌｆ，ｄａｔａ＿ｓｅｔｓ）：
ｆｏｒ  ｄａｔａ＿ｓｅｔ  ｉｎ  ｄａｔａ＿ｓｅｔｓ：
ｄａｔａ＿ａｄａｐｔｅｒ＝ｓｅｌｆ．ｌｏａｄ＿ａｄａｐｔｅｒ（ｄａｔａ＿ｓｅｔ）
ｄａｔａ＿ａｄａｐｔｅｒ．ｓｕｂｍｉｔ（ｄａｔａ＿ｓｅｔ）
【００１１】
この実装は、ｄａｔａ＿ｓｅｔパラメータによって指定される１又は２以上のデータセットを入力として受け入れる。システムは、受け取った各データに対してデータアダプタを適合させた後に、これらのデータセットをシステム内で存続させる。データアダプタは、ＪＳＯＮ、ＡＳＣＩＩ  ＡＮＳＩ  Ｘ１２、ＨＬ７、ＦＨＩＲ、ＦＯＡＦ及びＪＳＯＮなどの各一意のデータセットフォーマットと協働するために必要な動作をカプセル化する。最終的に、データアダプタは、図１の要素１１に示すように、各データセットをノンブロッキング方式でシステムに提出する。
【００１２】
このソリューションは、トランザクションストリーム全体を通じて観察されるエンティティの統合アイデンティティを抽出し、存続させ、解決して更新する。要素１．１３は、各エンティティの概念的特性モデルを適切なデータ出所識別子と共にグラフ内で存続させることができる。要素１．１３、１．１４、１．１５、１．１６、１．１７及び１．１８におけるプロセスは、このアイデンティティ管理システムの動的な自律パイプラインを形成する。１．１３においてデータを選択し、１．１４において自律的アイデンティティマッチャーを介して重複データを識別する。１．１４における一致基準は、学習閾値（ｌｅａｒｎｅｄ  ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ）（動的）と加入者固有の規則（静的規定ルール）の両方とすることができる。この生来の柔軟性は、患者のアイデンティティを保護するために必要であり、このシステムの最も重要な要素である。一連の識別された重複について、１．１６において、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（Ｈｅａｌｔｈ  Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ  Ｐｏｒｔａｂｉｌｉｔｙ  ａｎｄ  Ａｃｃｏｕｎｔａｂｉｌｉｔｙ  Ａｃｔ）のプライバシー規則、又はより厳密な支払者固有の規則に概説されているものなどの既知の加入者規則に照らしてデータをチェックする。システムは、要素１．１５においてアイデンティティを統合し、要素１．１７において制御されるエンティティ規則を厳守するアイデンティティプロファイルを作成する。アーキテクチャに絶え間なく推移がストリーミングされるにつれ、これらの統合されたアイデンティティは、１．１８においてグラフデータベースに記憶され、１．１４ａ及び１．１４ｂにおいて最適化関数に従って動的に更新される。
【００１３】
サービスビュー
図４に、アイデンティティ管理ソリューションと、企業マスター患者インデックス（ＥＭＰＩ）、電子医療記録（ＥＭＲ）、診療管理（ＰＭ）又は電子健康記録（ＥＨＲ）システムなどの外部医療企業システムとの相互作用を示す。システムは、アイデンティティ管理データベース（図１の要素１．１３）内の患者について、そのアイデンティティのそれぞれの外部システムへのマッピングを作成したかを確認する。システム内で患者がマッピングされていない場合、システムは、患者の強力な識別子を用いて外部インターフェイスに問い合わせを行う。この患者が存在しない場合、システムは、外部システムにおいて患者を作成し、患者マッピングを構築し、これらのトランザクションを用いて、図１で説明したように内部トランザクションストリームを更新する。
【００１４】
アイデンティティレコードデータ構造は、以下の通りとすることができる。
｛
“ｆｉｒｓｔ＿ｎａｍｅ”：“Ｊｏｈｎ”，
“ｍｉｄｄｌｅ＿ｎａｍｅ”：“Ｐ”，
“ｌａｓｔ＿ｎａｍｅ”：“Ｄｏｅ”
“ｂｉｒｔｈ＿ｄａｔｅ”：“１９８０−０２−１７”，
“ｇｅｎｄｅｒ”：“Ｍ”，
“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｉｄｓ”：｛“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ａ”：“ＷＱ１２３４５６７８９”，“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ｂ”：“Ｐ−１４３２”｝
｝
【００１５】
このアイデンティティレコードデータ構造は人口統計データを含み、システム全体を通じてｑｕｅｒｙ＿ｐａｔｉｅｎｔ関数及びｓａｖｅ＿ｐａｔｉｅｎｔ＿ｍａｐｐｉｎｇ関数への入力として使用される。ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｉｄｓフィールドは、外部システムアイデンティティ（ｉｄｓ）を維持するために使用されるマップ構造である。外部システムｉｄ上にはマップエントリがインデックス付けされて、外部システムｉｄ値を解決する。
【００１６】
アルゴリズム２  ｑｕｅｒｙ＿ｐａｔｉｅｎｔ（）の実装
ｑｕｅｒｙ＿ｐａｔｉｅｎｔ（ｓｅｌｆ，ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ，ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ｉｄ）：
ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ＝ｓｅｌｆ．ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｓｅｒｖｉｃｅ．ｆｉｎｄ（ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ）
ｉｆ  ｎｏｔ  ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ：
ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ＝ｓｅｌｆ．ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｓｅｒｖｉｃｅ．ｃｒｅａｔｅ（ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ）
ｓｙｓｔｅｍ＿ａｄａｐｔｅｒ＝ｓｅｌｆ．ｌｏａｄ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ａｄａｐｔｅｒ（ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ｉｄ）
ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｐａｔｉｅｎｔ＝ｓｙｓｔｅｍ＿ａｄａｐｔｅｒ．ｆｉｎｄ（ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ）
ｉｆ  ｎｏｔ  ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｐａｔｉｅｎｔ：
ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｐａｔｉｅｎｔ＝ｓｙｓｔｅｍ＿ａｄａｐｔｅｒ．ｃｒｅａｔｅ（ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ）
ｒｅｔｕｒｎ  ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｐａｔｉｅｎｔ
【００１７】
ｑｕｅｒｙ＿ｐａｔｉｅｎｔ関数は、ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ（図４）及びｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ｉｄという２つの引数を有する。ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ｉｄは、アイデンティティ管理ソリューション内でサポートされる各外部システムを識別するために使用される、システムが定める一意の識別子である。ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ｉｄは、外部システムに適したｓｙｓｔｅｍ＿ａｄａｐｔｅｒをロードするために使用される。各システムアダプタは、外部システムのための検索動作をカプセル化するために使用される。
【００１８】
アルゴリズム３  ｓａｖｅ＿ｐａｔｉｅｎｔ＿ｍａｐｐｉｎｇ（）の実装
ｓａｖｅ＿ｐａｔｉｅｎｔ＿ｍａｐｐｉｎｇ（ｓｅｌｆ，ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ，ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｐａｔｉｅｎｔ）：
ｉｆ  ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｐａｔｉｅｎｔ．ｓｙｓｔｅｍ＿ｉｄ  ｎｏｔ  ｉｎ  ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ．ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｉｄｓ：
ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ．ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｉｄｓ［ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｐａｔｉｅｎｔ．ｓｙｓｔｅｍ＿ｉｄ］＝ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｐａｔｉｅｎｔ．ｉｄ
【００１９】
ｓａｖｅ＿ｐａｔｉｅｎｔ＿ｍａｐｐｉｎｇ関数は、アイデンティティ管理ソリューションｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ（図４）を外部システムから外部システムへの患者ｉｄマッピングで更新する。
【００２０】
データベーススキーマ
アイデンティティ抽出プロセス（要素１．１２）は、照合（図１の要素１．１４）プロセスと任意の統合（図１の要素１．１５）プロセスとを用いて、複数のエンティティ文書（図１の要素１．１１）を集約文書（図１の要素１．１８）に関連付ける。図２及び図３は、共にこの手順のために実装されるスキーマの具体例を示す図である。
【００２１】
具体的に言えば、図２には、外来診療資格要求のための不変的なトランザクション特性グラフモデルを示す。図３には、消費者のための３つのアイデンティティ存続段階を示す。図３．ａは、この図２のトランザクションのルートに対応するものであり、グラフデータベース内の不変のデータ構造である。次に、図３．ｂにおいて、システムは、ＰｏｋｉｔＤｏｋ  ＥＤＩアーキテクチャから流れ込む全てのトランザクションからｂａｇ−ｏｆ−ｗｏｒｄｓ（単語の袋）消費者モデルを抽出する。図３．ｂにおけるｂａｇ−ｏｆ−ｗｏｒｄｓモデルは、人間が読み取れるキー値のペアをＥＤＩトランザクションから抽出し、グラフアーキテクチャにおける１つの頂点として存続させる。最後に、システムは、図３ｃにおいて、関心消費者の主要アイデンティティとしての機能を果たす統合された特性グラフモデルを作成する。全体として、図３には、トランザクションからのエンティティ抽出が、この例において結果として得られる重複消費者の統合された特性グラフモデルを通じて存続することを示す。図３の存続段階３．ａ、３．ｂ及び３．ｃは、図１のアーキテクチャ段階１．１１、１．１３及び１．１８とそれぞれ相関する。
【００２２】
図５に、このシステムにおいて利用する内部アイデンティティ照合パイプラインを概説する。このパイプラインは、図１の１．１３及び１．１８において利用できるモデルを動的に問い合わせて一連の重複エンティティを識別する。各一連の重複エンティティは、アイデンティティ統合パイプラインにおいて活用する一意の照合鍵を受け取る。図６に、アイデンティティ統合アーキテクチャを詳細に示す。アイデンティティ統合パイプラインは、図５に示すように、図１の１．１３及び１．１８において観察される一意の照合鍵毎に、そのアイデンティティの統合表現の作成又は更新を行う。
【００２３】
図６では、アイデンティティ統合パイプラインが、システムのアイデンティティを規制する外部制御を行うために、さらなる管理を必要とする各エンティティのプロファイル表現を作成する。これらの規制は、学習された自律的閾値又は手動データ抽出を通じてアイデンティティ管理システム内のプロファイル表現を作成することができる。
【００２４】
エンティティ進化の形式的定義
照合、エンティティ解決、曖昧グループ化及びオブジェクト統合には、全体的な理論的研究の分野が存在する。これらの全ての方法は、データセットＤがｍ個のエントリを含み、Ｄ＝｛ｄ１，ｄ２，．．．ｄｍ｝であるという同じ基礎となる一般的問題を参照する。これらのエントリは、異なるタイプのものとすることができ、他のエンティティとの関係は様々である。エンティティ解決のソリューションの目的は、｜Ｒ｜＝ｎ＜＝ｍ＝｜Ｄ｜であってＤの全ての要素がＲの要素に正しく対応するようにセットＲ＝｛ｒ１，ｒ２，．．．ｒｍ｝を定義することである。すなわち、Ｒは、Ｄのオブジェクトのインスタンス化した属性の組である。この空間における従来の方法及びソリューションの大規模な書評は、以下に限定するわけではないが、１）Ｃｈｅｎ  Ｚｈａｏｑｉ、Ｄｍｉｔｒｉ  Ｖ．Ｋａｌａｓｈｎｉｋｏｖ及びＳｈａｒａｄ  Ｍｅｈｒｏｔｒａ著、「エンティティ解決のための適応的グラフィカルアプローチ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｅｎｔｉｔｙ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）」、第７回デジタルライブラリに関するＡＣＭ／ＩＥＥＥ−ＣＳ合同会議議事録、ＡＣＭ、２００７年、２）Ｃｈｒｉｓｔｅｎ  Ｐｅｔｅｒ著、「データ照合：記録連動、エンティティ解決及び重複検出のための概念及び技術（Ｄａｔａ  ｍａｔｃｈｉｎｇ：  ｃｏｎｃｅｐｔｓ  ａｎｄ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ｆｏｒ  ｒｅｃｏｒｄ  ｌｉｎｋａｇｅ，  ｅｎｔｉｔｙ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，  ａｎｄ  ｄｕｐｌｉｃａｔｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）」、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ＆  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｍｅｄｉａ、２０１２年、及び３）Ｃｏｈｅｎ  Ｗｉｌｌｉａｍ、Ｐｒａｄｅｅｐ  Ｒａｖｉｋｕｍａｒ及びＳｔｅｐｈｅｎ  Ｆｉｅｎｂｅｒｇ著、「名称と記録を照合するための文字列メトリックの比較（Ａ  ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ｓｔｒｉｎｇ  ｍｅｔｒｉｃｓ  ｆｏｒ  ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｎａｍｅｓ  ａｎｄ  ｒｅｃｏｒｄｓ）」、データクリーニング及びオブジェクト統合に関するＫｄｄワークショップ、第３巻、２００３年、において見出すことができる。システムは、領域固有の特徴と、類似性スコアリングにおける証明済みの技術及びグラフ同型における新規方法とを組み合わせて、特徴閾値δｉを、医療トランザクションの連続ストリームからＲを動的に作成するように適合させる。
【００２５】
図１の１．１３及び１．１８において概説したアーキテクチャを想起されたい。上記の定義を所与とすると、図１．１３はセットＲとして見なされるのに対し、図１．１８はセットＤに対応する。システムは、このアーキテクチャの特徴と関係の両方を利用して、図１の要素１．１４における照合アルゴリズムの学習、訓練及び更新を行う。システムは、図３．ｂにおいて実証したｂａｇ−ｏｆ−ｗｏｒｄｓモデルからの類似性技術と、３．ｃにおいて推測される関係と、特徴類似性スコアリングと、領域知識とを組み合わせて、アイデンティティ照合アルゴリズムのバックボーンを形成することができる。システムは、線型計画法などの最適化技術を適用して、アイデンティティの進化にわたる類似性の差異を最小化することによって、エンティティのアイデンティティの進化した表現を動的に作成することもできる。
【００２６】
アルゴリズム４  ｃａｌｃｕｌａｔｅ＿ｓｉｍｉｌｉａｒｔｙ＿ｓｃｏｒｅ（）の実装
ｃａｌｃｕｌａｔｅ＿ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ＿ｓｃｏｒｅ（ｓｅｌｆ，ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ＿ａ，ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ＿ｂ）：
ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ＿ｓｃｏｒｅ＝ｎｅｗ  ＳｃｏｒｅＩｄｅｎｔｉｔｉｅｓ（）
ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ＿ｓｃｏｒｅ．ｓｃｏｒｅ＿ｄｏｍａｉｎ＿ｆｅａｔｕｒｅｓ（ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ＿ａ，ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ＿ｂ）
ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ＿ｓｃｏｒｅ．ｓｃｏｒｅ＿ｓｅｍａｎｔｉｃ＿ｆｅａｔｕｒｅｓ（ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ＿ａ，ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ＿ｂ）
ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ＿ｓｃｏｒｅ．ｓｃｏｒｅ＿ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｐ＿ｉｎｆｅｒｅｎｃｅｓ（ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ＿ａ，ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ＿ｂ）
ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ＿ｓｃｏｒｅ．ｓｃｏｒｅ＿ｆｅａｔｕｒｅｓ（ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ＿ａ，  ｐｄ＿ｉｄｅｎｔｉｔｙ＿ｒｅｃｏｒｄ＿ｂ）
ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ＿ｓｃｏｒｅ．ｃａｌｃｕｌａｔｅ＿ｐｒｉｏｒｉｔｙ＿ｓｃｏｒｅ（）
ｒｅｔｕｒｎ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ＿ｓｃｏｒｅ．ｔｏｔａｌ＿ｓｃｏｒｅ
【００２７】
例えば、以下の式１は、２つのアイデンティティ特徴グラフ間の最短経路の総接続強度を計算することによるグラフ接続性スコアの計算を詳述するものであり、
式１
【数１】
2018534679.tif 000003
ここでのセットＬは、アイデンティティａ及びアイデンティティｂのエンティティ関係グラフ間の短経路の組を示し、ｐ∈Ｌは、Ｌ内の経路であり、ｗ（ｐ）は、この経路の総重量（又は強度）を示す。システムは、この分布における異常値を考慮するために、２つのエンティティの総関係推測スコア（ｏｖｅｒａｌｌ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ  ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｓｃｏｒｅ）を正規化する。システムは、アイデンティティの動的に進化するｇｒａｐｈＣｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙＳｃｏｒｅに最適化技術を適用することに加え、以下に限定するわけではないが、コサイン類似度、ｊａｃｃａｒｄ類似度、ハミング距離、単純一致係数、グラフ同型、オーバーラップ係数、最大照合、Ｔｖｅｒｓｋｙインデックス、Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離、オブジェクト周波数、Ｈｅｌｌｉｎｇｅｒ距離、ｓｋｅｗダイバージェンス、無秩序確率、Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒダイバージェンスメトリックなどの無数の類似性アルゴリズムを利用する。
【００２８】
統合は、各統合の類似性スコアが一致閾値δｉを上回ると想定して、最高優先度の統合から最低優先度の統合まで処理される。システムは、意味的類似度、関係性推測、特徴類似度及び／又は領域知識と組み合わせた類似性スコアを計算した後に、全体的なスコアが一致閾値を上回っている場合、最も高いスコアを有するアイデンティティの組を統合する。統合によって別のノードの組にスコアリングの変化が広がる場合には、統合のためにスコアを更新して再評価する。
【００２９】
いずれか２つのエンティティの類似性スコアは、システムがいずれか２つのエンティティの類似度をグローバル分散（ｇｌｏｂａｌ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）に関連して位置的に順序付けることができる同一指示分布（ｃｏ−ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）を表す。この順序付けは、アイデンティティ管理発展のための教師付き学習アルゴリズムを駆動させる。システムは、新たなマッピングΦ（ｎ）：Ｄ→Ｒの類似度差分関数（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を最小化するように、類似度順序付けを用いてアイデンティティを統合することを目的とし、この場合、
【数２】
2018534679.tif 000004
であり、
【数３】
2018534679.tif 000005
であり、
【数４】
2018534679.tif 000006
であり、
【数５】
2018534679.tif 000007
であり、
【数６】
2018534679.tif 000008
である。
【００３０】
すなわち、システムは、エンティティ進化セットＲｉにおいて観察されるマッピング及び状態空間を発展させるにつれ、ステップ間の類似度差分が最小化されるようにこのセットを増大しようと努める。この目的関数の適用を図１の１．１４ａ及び１．１４ｂ、並びに図７に示しており、これらの図では、図示のようにこれらの処理がグラフデータベース及びアイデンティティ抽出に異なる形で結合されている。
【００３１】
例えば、ＥＤＩトランザクションから抽出される以下の２つのアイデンティティについて検討する。
ａ＝｛
“ｆｉｒｓｔ＿ｎａｍｅ”：“Ｊｏｈｎ”，
“ｍｉｄｄｌｅ＿ｎａｍｅ”：“Ｐ”，
“ｌａｓｔ＿ｎａｍｅ”：“Ｄｏｅ”
“ｂｉｒｔｈ＿ｄａｔｅ”：“１９８０−０２−１７”，
“ｇｅｎｄｅｒ”：“Ｍ”，
“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｉｄｓ”：｛“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ａ”：“ＷＱ１２３４５６７８９”，“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ｂ”：“Ｐ−１４３２”｝
｝
ｂ＝｛
“ｆｉｒｓｔ＿ｎａｍｅ”：“Ｊｏｈｎ”，
“ｌａｓｔ＿ｎａｍｅ”：“Ｄｏｅ”
“ｂｉｒｔｈ＿ｄａｔｅ”：“１９８０−０２−１７”，
“ｇｅｎｄｅｒ”：“Ｍ”，
“ａｄｄｒｅｓｓ”：“１  Ｍａｉｎ  Ｓｔｒｅｅｔ  Ｌｏｓ  Ａｎｇｅｌｅｓ，ＣＡ  ５５５５５”，
“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｉｄｓ”：｛“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ａ”：“ＷＱ１２３４５６７８９”，“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ｂ”：“Ｐ−１４３２”｝
｝
【００３２】
これらの２つのアイデンティティは、外部システムからの一致する強力な識別子に起因して領域知識の類似性スコアリング関数を上回る。領域類似性スコアリング関数が［０，１］からの正規化範囲を有する場合、これらの２つの文書について以下が成立する。
【数７】
2018534679.tif 000009
【００３３】
システムは、
【数８】
2018534679.tif 000010
及び、
【数９】
2018534679.tif 000011
を初期化し、したがって以下のようになる。
ａ’＝｛
“ｆｉｒｓｔ＿ｎａｍｅ”：“Ｊｏｈｎ”，
“ｍｉｄｄｌｅ＿ｎａｍｅ”：“Ｐ”，
“ｌａｓｔ＿ｎａｍｅ”：“Ｄｏｅ”
“ｂｉｒｔｈ＿ｄａｔｅ”：“１９８０−０２−１７”，
“ｇｅｎｄｅｒ”：“Ｍ”，
“ａｄｄｒｅｓｓ”：“１  Ｍａｉｎ  Ｓｔｒｅｅｔ  Ｌｏｓ  Ａｎｇｅｌｅｓ，ＣＡ  ５５５５５”，
“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｉｄｓ”：｛“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ａ”：“ＷＱ１２３４５６７８９”，“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ｂ”：“Ｐ−１４３２”｝
｝
【００３４】
次に、別個のＥＤＩトランザクションを介して観察される以下の２つのアイデンティティについて検討する。
ｃ＝｛
“ｆｉｒｓｔ＿ｎａｍｅ”：“Ｊａｎｅ”，
“ｍｉｄｄｌｅ＿ｎａｍｅ”：“Ｐ”，
“ｌａｓｔ＿ｎａｍｅ”：“Ｄｏｅ”
“ｂｉｒｔｈ＿ｄａｔｅ”：“１９８０−０２−１７”，
“ｇｅｎｄｅｒ”：“Ｆ”，
“ａｄｄｒｅｓｓ”：“１  Ｍａｉｎ  Ｓｔｒｅｅｔ  Ｌｏｓ  Ａｎｇｅｌｅｓ，ＣＡ  ５５５５５”，
“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｉｄｓ”：｛“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ａ”：“ＡＢ１２３４５６７８９”，“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ｂ”：“Ｐ−ＡＢＣＤ”｝
｝
ｄ＝｛
“ｆｉｒｓｔ＿ｎａｍｅ”：“Ｊ”，
“ｍｉｄｄｌｅ＿ｎａｍｅ”：“Ｐ”，
“ｌａｓｔ＿ｎａｍｅ”：“Ｄｏｅ”
“ｂｉｒｔｈ＿ｄａｔｅ”：“１９８０−０２−１７”，
“ｇｅｎｄｅｒ”：“Ｍ”，
“ａｄｄｒｅｓｓ”：“１  Ｍａｉｎ  Ｓｔ．ＬＡ，  ＣＡ  ５５５５５”，
“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｉｄｓ”：｛“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ａ”：“ＷＱ１２３４５６７８９”，“ｅｘｔｅｒｎａｌ＿ｓｙｓｔｅｍ＿ｂ”：“Ｐ−１４３２”｝
【００３５】
システムは、Ｄ＝｛ａ，ｂ，ｃ，ｄ｝を初期化する。システムは、Ｄの全ての要素がＲの要素に対応するようにマッピングΦ（ｎ＋１）：Ｄ→Ｒを定めようと努める。最初に、２つの文書のフィールド間の意味的類似度に起因して、
【数１０】
2018534679.tif 000012
を考えてみる。しかしながら、外部システムのアイデンティティ鍵が一致しないので、
【数１１】
2018534679.tif 000013
となる。したがって、システムは、アイデンティティｃを含むようにａ’を増大させず、孤立したアイデンティティｃ’∈Ｒを作成してΦ（ｎ＋１）：ｃ→Ｒを定める。
【００３６】
最後に、システムは、アイデンティティｄを考慮しなければならない。システムは、以下を計算する。
【数１２】
2018534679.tif 000014
【数１３】
2018534679.tif 000015
【００３７】
システムは、以下を観察することによって目的関数が満たされることを保証する。
【数１４】
2018534679.tif 000016
及び、
【数１５】
2018534679.tif 000017
【００３８】
図８に、図８に示すような８０２Ａ、８０２Ｂ、８０２Ｎなどの１又は２以上のコンピュータ装置８０２を有するアイデンティティ管理システム８００の実装例を示しており、これらのコンピュータ装置は、ユーザ（患者、医療提供者、又はシステムに十分にアクセスできる他のいずれかのエンティティ）が通信経路８０４に結合し、通信経路８０４を介してアイデンティティ管理バックエンドシステム８０６と上述したように相互作用できるようにする。各コンピュータ装置８０２は、ディスプレイ、メモリ、ストレージ及び接続能力を有するプロセッサベースの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社のｉＰｈｏｎｅ(登録商標)又はＡｎｄｒｏｉｄオペレーティングシステムベースの装置などのスマートフォン装置、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ及び端末などとすることができる。各コンピュータ装置８０２は、ブラウザアプリケーション、モバイルアプリケーション又は他のいずれかのアプリケーションなどの、アイデンティティ管理バックエンド８０６との接続及び通信を容易にするアプリケーションを有することができる。各コンピュータ装置は、ユーザによるアイデンティティ管理バックエンド８０６への要求の発行、及び返信応答の受け取りを可能にする。
【００３９】
したがって、通信経路８０４は、各コンピュータ装置がアイデンティティ管理バックエンド８０６に接続して相互作用できるように組み合わされた有線又は無線ネットワークとすることができる。例えば、通信経路８０４は、イーサネット(登録商標)、インターネット、無線データネットワーク、セルラデジタルデータネットワーク及びコンピュータネットワークなどのうちの１つ又は２つ以上とすることができる。通信経路８０４は、その動作のために、ＨＴＴＰ、ＲＥＳＴ、ＨＴＴＰＳ及びＴＣＰ／ＩＰなどの様々な通信プロトコル及びデータ転送プロトコルを使用することができる。
【００４０】
アイデンティティ管理バックエンド８０６は、１又は２以上のプロセッサ、メモリ、ストレージ及び通信回路などを含む、１又は２以上の特別に設計されたコンピュータリソースとすることができる。例えば、アイデンティティ管理バックエンド８０６は、１又は２以上のサーバコンピュータ、データベースサーバ、アプリケーションサーバ、ブレードサーバ及び／又はクラウドコンピューティングコンポーネントを用いて実装することができる。アイデンティティ管理バックエンド８０６の各コンポーネントは、ハードウェア又はソフトウェアの形で実装することができる。ソフトウェアの実装では、各コンポーネントが、上述したようなシステムの機能を実行するようにコンピュータシステム又はコンピュータ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である。ハードウェアの実装では、各コンポーネントを、マイクロコントローラ、プログラマブル論理装置及びフィールドプログラマブルゲートアレイなどのハードウェア装置とすることができる。
【００４１】
アイデンティティ管理バックエンド８０６は、各コンピュータ装置との接続及び通信を管理するユーザインターフェイスコンポーネント８０６Ａをさらに含むことができる。クライアントサーバ型の実装では、ユーザインターフェイスコンポーネントをウェブサーバとすることができる。アイデンティティ管理バックエンド８０６は、上述したアイデンティティ管理動作及びプロセスを実行するアイデンティティ管理コンポーネント８０６Ｂをさらに含むことができる。アイデンティティ管理コンポーネント８０６Ｂは、上述したようなアイデンティティ処理コンポーネント８０６Ｂ１及びグラフデータベースコンポーネント８０６Ｂ２をさらに含むことができる。アイデンティティ処理コンポーネント８０６Ｂ１は、グラフデータベースとのインターフェイスを提供し、図１に示すアイデンティティ抽出１２、アイデンティティ照合１４及びアイデンティティ統合１５を実行することができる。
【００４２】
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。
【００４３】
本明細書に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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
本明細書に開示したように、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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。したがって、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。
【００５２】
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。
【図１】
2018534679.tif 000018
【図２】
2018534679.tif 000019
【図３】
2018534679.tif 000020
【図４】
2018534679.tif 000021
【図５】
2018534679.tif 000022
【図６】
2018534679.tif 000023
【図７】
2018534679.tif 000024
【図８】
2018534679.tif 000025
【国際調査報告】
2018534679.tif 000026