(57)【要約】      （修正有）【課題】医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間の重み付き関係を生成し、検証するシステムを提供する。【解決手段】システム１０は、医薬品とＡＤＲとのリンクについてソーシャルメディア２０を監視する公衆データ監視モジュール３０と、固有表現認識を用いて医薬品とＡＤＲとの関係を抽出し、医薬品とＡＤＲとの重み付き関係を提供する知識抽出モジュール４０と、抽出した医薬品とＡＤＲとの関係を関係の重みと共に格納するローカル知識ベース５０と、オントロジデータベース６０の中のドメイン知識を用いて、医薬品名及びＡＤＲ症状の１又は複数のオントロジに従い、重み付き関係を精緻化する関係精緻化モジュール７０と、調査刊行物及び治験報告書から抽出された医薬品とＡＤＲとのリンク、あるいはインターネット検索エンジンを用いて医薬品及びＡＤＲを検索したヒット件数に基づいて、重み付き関係を定量化する、定量化ＡＤＲモジュール８０と、を有する。【選択図】図１
2017199351.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間の重み付き関係を生成し及び検証するシステムであって、前記システムは、
医薬品とＡＤＲとの間のリンクについてソーシャルメディアを監視する公衆データ監視モジュールと、
固有表現認識を用いて医薬品とＡＤＲとの間の関係を抽出し、前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の重み付き関係を提供する知識抽出モジュールであって、前記重みは、前記ソーシャルメディアの中の前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の前記リンクの信頼に基づく、知識抽出モジュールと、
前記関係を該関係の重みと共に格納するローカル知識ベースと、
オントロジデータベースの中のドメイン知識を用いて、医薬品名の及び／又はＡＤＲ症状の１又は複数のオントロジに従い、前記重み付きソーシャルメディア関係を精緻化する関係精緻化モジュールと、
定量化ＡＤＲモジュールであって、調査刊行物から及び／又は治験報告書から抽出された医薬品とＡＤＲとのリンクを用いることにより、及び前記関係の調査重みを提供することにより、前記重み付きソーシャルメディア関係を更に定量化する、及び／又は、インターネット検索エンジンを用いて前記医薬品及び前記ＡＤＲを検索し、ヒット件数が前記関係のインターネット重みを定量化することにより、前記重み付きソーシャルメディア関係を定量化する、定量化ＡＤＲモジュールと、
を有するシステム。
【請求項２】
前記知識抽出モジュールは、前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の前記重み付き関係を、＜医薬品，ＡＤＲ，ｃ＞の形式のトリプルとして提供し、ｃは信頼レベルである、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記関係精緻化モジュールは、等価な医薬品名及び症状を含むよう前記関係の拡張を、及び／又はＡＤＲをより多数の又は少数の特定ＡＤＲで置き換えるよう前記関係の精緻化を可能にする、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
閾信頼レベルより高いソーシャルメディア重みを有するソーシャルメディア関係のみが保持される、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記定量化ＡＤＲモジュールは、前記調査重み及び／又は前記インターネット重みを用いて、前記ソーシャルメディア重みを調整する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記定量化ＡＤＲモジュールは、前記医薬品及び前記ＡＤＲのリンクを裏付ける証拠の、前記医薬品の言及全体に対する比に基づき、前記調査重みを計算する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記定量化ＡＤＲモジュールは、前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の検索エンジン距離に基づき、前記インターネット重みを計算する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記ソーシャルメディア重み、前記調査重み、及び前記インターネット重みを統合することにより、前記関係の前記信頼を計算する相関スコアモジュール、を更に有し、ユーザ定義方針は、前記ソーシャルメディア重み、前記調査重み、及び前記インターネット重みのうちのいずれかに重みを与える、請求項１乃至７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記公衆データ監視モジュールは、医薬品と他の薬物との間のリンクについてもソーシャルメディアを監視し、
前記知識抽出モジュールは、固有表現認識を用いて医薬品と別の薬物との間の関係も抽出し、前記医薬品と前記他の薬物との間の重み付き関係を提供し、前記重みは、前記ソーシャルメディアの中の前記医薬品と前記他の薬物との間の前記リンクの信頼に基づき、
前記ローカル知識ベースは、前記医薬品−薬物関係も該関係の重みと共に格納し、
前記関係精緻化モジュールは、前記オントロジデータベースを用いて、医薬品名の及び／又は他の薬物の１又は複数のオントロジに従い、前記重み付きソーシャルメディア医薬品−薬物関係も精緻化し、
前記定量化ＡＤＲモジュールは、調査刊行物から及び／又は治験報告書から抽出された薬物及び医薬品データを用いることにより、及び前記医薬品−薬物関係の調査重みを提供することにより、前記重み付きソーシャルメディア医薬品−薬物関係を更に定量化する、及び／又は、インターネット検索エンジンを用いて前記医薬品及び前記ＡＤＲを検索し、ヒット件数が前記医薬品−薬物関係のインターネット重みを定量化することにより、前記重み付きソーシャルメディア医薬品−薬物関係を定量化する、
請求項１乃至８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
ユーザが医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間の関係を評価できるようにするシステムであって、前記システムは、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の重み付き関係を生成し検証し、前記システムは、
ユーザクエリの入力及びクエリ結果の出力を可能にするユーザインタフェースと、
ドメインオントロジを用いて前記クエリを書き換えるクエリ拡張／書き換えモジュールと、
例えば内部クエリ表現に前記ユーザクエリを処理し、前記ローカル知識ベースからの回答を読み取るクエリ処理モジュールと、
を有するシステム。
【請求項１１】
前記ローカル知識ベースの中で関係が見付からない場合、前記システムは、リアルタイムに公衆データ監視を実行するよう構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間の重み付き関係を生成し及び検証する方法であって、
医薬品とＡＤＲとの間のリンクについてソーシャルメディアを監視するステップと、
固有表現認識を用いて医薬品とＡＤＲとの間の関係を抽出し、前記ソーシャルメディアの中の前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の前記リンクの信頼に基づき、前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の重み付き関係を提供するステップと、
オントロジデータベースの中のドメイン知識を用いて、医薬品名の及び／又はＡＤＲ症状の１又は複数のオントロジに従い、前記重み付きソーシャルメディア関係を精緻化するステップと、
調査刊行物から及び／又は治験報告書から抽出されたＡＤＲを用いることにより、及び前記関係の調査重みを提供することにより、前記重み付きソーシャルメディア関係を定量化するステップと、及び／又は、
インターネット検索エンジンを用いて前記医薬品及び前記ＡＤＲを検索し、ヒット件数が前記関係のインターネット重みを定量化することにより、前記重み付きソーシャルメディア関係を定量化するステップと、
を有する方法。
【請求項１３】
ユーザが医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間のリンクについてクエリできるようにする方法であって、
ユーザクエリの入力を可能にするステップと、
前記クエリを処理するステップと、
オントロジデータベースの中のドメイン知識を用いて、前記クエリを書き換えるステップと、
請求項１２に従い生成された定量化された重み付きソーシャルメディア関係からクエリ回答を読み出すステップと、
を有する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医薬品（この文脈では、全種類のうちヘルスケア製品／調合薬／薬剤を含むものと考えられる）副作用に関連する危険の識別に関する。
【背景技術】
【０００２】
用語「医薬品副作用（adverse  drug  reaction：ＡＤＲ）」は、医薬品の使用に関連する医学的介入により引き起こされる損傷、疾患、又は不快症状を表す。このような反応は、一時的又は永久的な異常を生じ得る有益でない効果であり、場合によっては「正常な」生物学的及び／又は精神機能に制限を生じる。ＡＤＲは、異なる方法で検出できる。
【０００３】
（１）医薬品（又はその管理チャネル及び管理プロトコル）が考案され及び製造されるとき、化学的及び薬理学的研究を通じて。
【０００４】
（２）比較研究が行われ及びデータが収集され分析されるとき、異なる段階の治験を通じて。
【０００５】
（３）医薬品が実用に置かれるとき、患者の監視を通じて。
【０００６】
上述の全部の中で、医薬品が実際に使用されるとき、高い危険及び最大の困難が経験される。これは、以下の理由による。
【０００７】
（１）医薬品が警戒リストに入れられるべきか否かを決定するために、膨大な医薬品反応データを収集することが困難である。このような大規模監視ネットワークを展開することは、異なる国内地域及び／又は異なる国からの当局の間の連携を必要とする。
【０００８】
（２）大規模監視協力が確立された場合でも、このような公式ルートを通じるフィードバックの遅れは、最初の警告が生じ得る前にデータが収集されるとき、より多くの患者（人間か動物かに拘わらず、医薬品が投与される生物）が危険にさらされ得ることを意味する。
【０００９】
（３）幾つかのＡＤＲは、報告されない場合があり、したがって公式に文書化されない。これは、このようなＡＤＲを経験する患者にとって、不快の程度が低い又は期間が短いことに起因し得る。しかしながら、これは、より深刻な反応が生じ得る可能性を排除しない。
【発明の概要】
【００１０】
本発明の実施形態は、既に広範に使用されている医薬品に関連するＡＤＲを決定する困難を（それらの医薬品が公衆試行段階で使用されている可能性があっても）軽減することを目的とする。
【００１１】
第１の態様の一実施形態によると、医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間の重み付き関係を生成し及び検証するシステムであって、前記システムは、医薬品とＡＤＲとの間のリンクについてソーシャルメディアを監視する公衆データ監視モジュールと、固有表現認識を用いて医薬品とＡＤＲとの間の関係を抽出し、前記ソーシャルメディアの中の前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の前記リンクの信頼に基づき、前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の重み付き関係を提供する知識抽出モジュールと、前記関係を該関係の重みと共に格納するローカル知識ベースと、オントロジデータベースの中のドメイン知識を用いて、医薬品名の及び／又はＡＤＲ症状の１又は複数のオントロジに従い、前記重み付きソーシャルメディア関係を精緻化する関係精緻化モジュールと、定量化ＡＤＲモジュールであって、調査刊行物から及び／又は治験報告書から抽出された医薬品とＡＤＲとのリンクを用いることにより、及び前記関係の調査重みを提供することにより、前記重み付きソーシャルメディア関係を更に定量化する、及び／又は、インターネット検索エンジンを用いて前記医薬品及び前記ＡＤＲを検索し、ヒット件数が前記関係のインターネット重みを定量化することにより、前記重み付きソーシャルメディア関係を定量化する、定量化ＡＤＲモジュールと、を有するシステムが提供される。
【００１２】
このシステムは、公式な医薬品使用説明書の中で又は臨床試験中に取り上げられないことのある医薬品副作用を検出できる。本発明の実施形態は、苦情のような情報を、ソーシャルメディア（公衆フォーラム、ウェブサイト、及びユーザがコンテンツを生成し共有すること又はソーシャルネットワーキングに参加することを可能にし、したがってＷＷＷでリアルタイムに情報交換を提供するアプリケーション）から収集し、意味論的技術（オントロジ）を用いて検索を拡張し、より広い情報収集により及びインターネット及び／又は刊行物及び報告書を知識ソースとして取り扱ることにより苦情を確認し及びしたがって検証し、信頼レベルを反映するために結果を定量化する。
【００１３】
システムは、表示され得るグラフ、及び／又は個々の関係を生成しても良い。ユーザクエリが入力できる。
【００１４】
一実施形態では、前記知識抽出モジュールは、前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の前記重み付き関係を、＜医薬品，ＡＤＲ，ｃ＞の形式のトリプルとして提供し、ｃは信頼レベルである。このトリプルの使用は、グラフとしての記憶に適する。
【００１５】
関係精緻化モジュールは、関係の拡張を可能にする。例えば、元の関係は、等価な医薬品名及び症状を含むよう拡張できる。これらの等価物は、元のものと一緒に格納されても良い変形である。同様に、関係の精緻化は、ＡＤＲ症状をより多くの又は少ない特定のＡＤＲ症状により置き換えても良い。
【００１６】
幾つかの実施形態では、閾信頼レベルより高いソーシャルメディア重みを有するソーシャルメディア関係のみが、保持される。したがって、この信頼レベルより低い関係は、ローカル知識ベースに格納されず、又は更に処理されない。
【００１７】
定量化ＡＤＲモジュールは、調査重み及び／又はインターネット重みを用いて、ソーシャルメディア重みを調整できる。代替で、全ての重み種類は、別個に、例えば＜医薬品，ＡＤＲ，（ソース１，重み１；ソース２，重み２;．．．）＞の形式で格納できる。
【００１８】
前記定量化ＡＤＲモジュールは、前記医薬品及び前記ＡＤＲのリンク（言及）を裏付ける証拠の、前記医薬品の言及全体に対する比に基づき、前記調査重みを計算できる。
【００１９】
定量化ＡＤＲモジュールは、医薬品とＡＤＲとの間の検索エンジン距離に基づき、インターネット重みを計算できる。
【００２０】
幾つかの実施形態は、ソーシャルメディア重み、調査重み、及びインターネット重みを統合することにより、関係の信頼を計算する相関スコアリングモジュールを提供する。ユーザ定義された方針は、ソーシャルメディア重み、調査重み、及びインターネット重みのうちの任意のものに重み付けを与えても良い。
【００２１】
幾つかの実施形態では、監視は、医薬品及びＡＤＲに限定されず、医薬品と他の薬物（問題の特定の医薬品ではない任意の薬物）との間のリンクも監視できる。この場合、例えば、前記公衆データ監視モジュールは、医薬品と他の薬物との間のリンクについてもソーシャルメディアを監視し、前記知識抽出モジュールは、固有表現認識を用いて医薬品と他の薬物との間の関係も抽出し、前記医薬品と前記他の薬物との間の重み付き関係を提供し、前記重みは、前記ソーシャルメディアの中の前記医薬品と前記他の薬物との間の前記リンクの信頼に基づき、前記ローカル知識ベースは、前記医薬品−薬物関係も該関係の重みと共に格納し、前記関係精緻化モジュールは、前記オントロジデータベースを用いて、医薬品名の及び／又は他の薬物の１又は複数のオントロジに従い、前記重み付きソーシャルメディア医薬品―薬物関係も精緻化し、前記定量化ＡＤＲモジュールは、調査刊行物から及び／又は治験報告書から抽出された薬物及び医薬品データを用いることにより、及び前記医薬品−薬物関係の調査重みを提供することにより、前記重み付きソーシャルメディア医薬品−薬物関係を更に定量化する、及び／又は、インターネット検索エンジンを用いて前記医薬品及び前記ＡＤＲを検索し、ヒット件数が前記医薬品−薬物関係のインターネット重みを定量化することにより、前記重み付きソーシャルメディア医薬品−薬物関係を定量化する。
【００２２】
本発明の更なる実施形態は、ユーザクエリシステムに、医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間の関係をユーザが評価できるようにする。このシステムは、（例えば自然言語での）ユーザクエリの入力及びクエリ結果の出力を可能にするユーザインタフェースと、ドメインオントロジを用いてクエリを書き換えるクエリ拡張／書き換えモジュールと、ユーザクエリを例えば内部クエリ表現に処理し、ローカル知識ベースから回答を読み出すクエリ処理モジュールと、の追加により、上述のような重み付き関係を生成するシステムを有し得る。
【００２３】
前記ユーザクエリシステムでは、前記クエリに回答するために前記ローカル知識ベースの中で関係が見付からない場合、前記システムは、リアルタイムに公衆データ監視を実行するよう構成されても良い。
【００２４】
方法の態様の一実施形態によると、医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間の重み付き関係を生成し及び検証する方法であって、医薬品とＡＤＲとの間のリンクについてソーシャルメディアを監視するステップと、固有表現認識を用いて医薬品とＡＤＲとの間の関係を抽出し、前記ソーシャルメディアの中の前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の前記リンクの信頼に基づき、前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の重み付き関係を提供するステップと、オントロジデータベースの中のドメイン知識を用いて、医薬品名の及び／又はＡＤＲ症状の１又は複数のオントロジに従い、前記重み付きソーシャルメディア関係を精緻化するステップと、調査刊行物から及び／又は治験報告書から抽出されたＡＤＲを用いることにより、及び前記関係の調査重みを提供することにより、前記重み付きソーシャルメディア関係を定量化するステップと、及び／又は、インターネット検索エンジンを用いて前記医薬品及び前記ＡＤＲを検索し、ヒット件数が前記関係のインターネット重みを定量化することにより、前記重み付きソーシャルメディア関係を定量化するステップと、を有する方法が提供される。
【００２５】
更なる方法の態様の一実施形態によると、ユーザが医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間のリンクについてクエリできるようにする方法であって、ユーザクエリの入力を可能にするステップと、前記クエリを処理するステップと、オントロジデータベースの中のドメイン知識を用いて、前記クエリを書き換えるステップと、上述の方法に従い生成された定量化された重み付きソーシャルメディア関係からクエリ回答を読み出すステップと、を有する方法が提供される。
【００２６】
好適な実施形態によるシステム（装置）は、特定の機能を実行するよう構成される又は配置される、又は単に実行するとして記載される。この構成又は配置は、ハードウェア又はミドルウェア又は任意の他の適切なシステムの使用による。好適な実施形態では、構成又は配置は、ソフトウェアによる。
【００２７】
したがって、ある態様によると、少なくとも１つのコンピュータにロードされると、該コンピュータを、前述のシステム定義のいずれか又はそれらの任意の組合せに従うシステムになるよう構成する、プログラムが提供される。
【００２８】
更なる態様によると、少なくとも１つのコンピュータにロードされると、該少なくとも１つのコンピュータを、前述の方法の定義のいずれか又はそれらの任意の組合せに従う方法のステップを実行させるよう構成する、プログラムが提供される。
【００２９】
概して、コンピュータ（又はコンピュータのネットワーク）は、定められた機能を提供するために構成される又は配置されるとして上げられる要素を有しても良い。例えば、このコンピュータは、メモリ、処理、及びネットワークインタフェースを有しても良い。
【００３０】
本発明は、デジタル電子回路で、又はコンピュータハードウェア、ファームウェア、又はそれらの組合せで実装できる。本発明は、例えば１又は複数のハードウェアモジュールによる実行のための若しくはその動作の制御のための、コンピュータプログラム又はコンピュータプログラム製品、つまり非一時的情報担体に例えば機械可読記憶媒体に有形に若しくは伝搬信号に具現化されたコンピュータプログラムとして実施され得る。コンピュータプログラムは、単独型プログラム、コンピュータプログラム部分又は１より多いコンピュータプログラムの形式であり、コンパイル済み若しくはインタープリット済み言語を含む任意の形式のプログラミング言語で記述でき、単独型プログラムとして又はモジュール、コンポーネント、サブルーチン若しくはデータ処理環境で使用するのに適切な他の単位を含む任意の形式で展開できる。コンピュータプログラムは、１つのモジュールで又は１箇所若しくは複数箇所に分散して置かれ通信ネットワークにより相互接続される複数のモジュールで実行されるよう配置できる。
【００３１】
本発明の方法のステップは、入力データに対して作用し出力を生成することにより本発明の機能を実行するためにコンピュータプログラムを実行する１又は複数のプログラマブルプロセッサにより実行されても良い。本発明の装置は、プログラミングされたハードウェアとして実装でき、又は特定目的論理回路、例えばＦＰＧＡ（field  programmable  gate  array）又はＡＳＩＣ（application−specific  integrated  circuit）を含み得る。
【００３２】
コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサは、例えば、汎用及び特定目的プロセッサの両方、及び任意の種類のデジタルコンピュータの１又は複数のプロセッサを含む。概して、プロセッサは、命令及びデータを読み出し専用メモリ又はランダムアクセスメモリ又はそれらの両方から受信する。コンピュータの基本要素は、命令及びデータを格納する１又は複数のメモリ装置に結合され命令を実行するプロセッサである。
【００３３】
本発明は、特定の実施形態の観点から記載される。他の実施形態も添付の請求の範囲に包含される。例えば、本発明のステップは、異なる順序で実行でき、依然として所望の結果を達成する。複数のテストスクリプトバージョンは、オブジェクト指向プログラミング技術を用いることなく、１つのユニットとして編集され呼び出され得る。例えば、スクリプトオブジェクトの要素は、構造化データベース又はファイルシステムに編成でき、スクリプトオブジェクトにより実行されるとして記載される動作は、テスト制御プログラムにより実行できる。
【００３４】
本発明の要素は、用語「モジュール」及び「ユニット」及び機能的定義を用いて記載される。当業者は、このような用語及びそれらの等価物が、空間的に離れているが定められた機能を提供するために結合するシステムの部分を表し得ることを理解する。同様に、システムの同じ物理的部分は、２以上の定められた機能を提供しても良い。
【００３５】
例えば、別個に定められた手段は、適切な場合には同じメモリ及び／又はプロセッサを用いて実装されても良い。
【００３６】
本発明の好適な特徴は、単なる例として添付の図面を参照して以下に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の概要の実施形態のコンポーネントのブロック図である。
【図２】概要の実施形態の方法のフローチャートである。
【図３】詳細な実施形態の主要システムコンポーネントのブロック図である。
【図４】アロプリノール（Allopurinol）のジェネリック及びブランド医薬品名の概念図である。
【図５】定量化ＡＤＲモジュールのブロック図である。
【図６】異なるレベルの症状を示す階層図である。
【図７】ユーザ入力のフローチャートである。
【図８】格納された情報を更新するフローチャートである。
【図９】システムの実施形態及び習得関係の特定の例のブロック図である。
【図１０】クエリの処理を含む、図９のブロック図である。
【図１１】クエリされた関係がシステムに格納されなかったときのクエリの処理を含む、図９のブロック図である。
【図１２】本発明の実施形態と共に使用するためのコンピュータシステムハードウェアのブロック図である。
【図１３】本発明の実施形態と共に使用するためのコンピュータネットワークのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
図１は、医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間の重み付き関係を生成し定量化する（検証する）概要のシステムの実施形態を示す。
【００３９】
システムは、医薬品とＡＤＲとの間のリンクについて（ｔｗｉｔｔｅｒ等のような、及び公衆データフォーラムを含む）ソーシャルメディアを監視する公衆データ監視モジュール３０を有する。この監視を用い、固有表現認識（named  entity  recognition）（及び関係抽出技術）を用いて医薬品とＡＤＲとの間の関係を抽出し、ソーシャルメディアの中の医薬品とＡＤＲとの間のリンクの信頼に基づき、医薬品とＡＤＲとの間の重み付き関係を提供する知識抽出モジュール４０もある。ローカル知識ベースは、上述の関係をその重みと共に格納する（ローカル記憶装置も、中間結果、等を格納するために利用可能であっても良い）。例えば、関係は、＜医薬品（ｄ），ＡＤＲ（ｓ），信頼（ｃ）＞の形式で格納されても良い。関係精緻化モジュール７０は、ドメイン知識を含む少なくとも１つのオントロジデータベース６０を用いて（データベースはシステムの外部に位置する可能性が高い）、医薬品名の及びＡＤＲ症状の１又は複数のオントロジに従い、重み付きソーシャルメディア関係を精緻化する。これらのオントロジは、データベース６０に格納される。定量化ＡＤＲモジュール８０は、調査刊行物から及び／又は治験報告から抽出された医薬品及びＡＤＲリンクを用いることにより、及び関係の調査重みを提供することにより、重み付きソーシャルメディア関係を更に定量化できる。定量化ＡＤＲモジュールは、代替又は追加で、インターネット検索エンジンを用いて医薬品及びＡＤＲを検索することにより、重み付きソーシャルメディア関係を定量化できる。ヒット件数（例えば、ｄ、ｓ、及びｓ＋ｄについて一緒に）は、関係のインターネット重みを定量化するために使用される。
【００４０】
この図は、ユーザクエリ成分を示さない。これらは、（例えば自然言語での）ユーザクエリの入力及びクエリ結果の出力を可能にするユーザインタフェースと、オントロジデータベースを用いてクエリを書き換えるクエリ拡張／書き換えモジュールと、ユーザクエリを内部クエリ表現に処理し、ローカル知識ベースから回答を読み取るクエリ処理モジュールと、を有しても良い。
【００４１】
システムは、例えばグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）により、リモートで（例えば、ネットワークインタフェースを用いて）又はローカルでクエリできる。これらの目的のために、クエリ処理モジュールが設けられても良い。クエリ処理モジュールは、ローカル知識ベースにアクセスでき、本例では意味処理を用いることにより抽出された関係及びクエリの両方を精緻化するために使用される精緻化モジュールを利用することも可能である。その他の場合、別個のクエリ拡張／書き換えモジュールが設けられても良い。
【００４２】
ユーザクエリの結果は、一般事項としてだけでなく、診断としての機能も果たすことができ、或いは警告を上げることも可能である。結果は、他のシステムでの使用のためにエクスポートもできる。
【００４３】
実際には、ソーシャルメディアから習得した知識／関係は、以下の方法のうちの１つで役に立ち得る。第一に、ソーシャルメディア信頼レベルが高いが、インターネット及び／又は調査から引き出された重要性／信頼値が比較的低い場合、このような矛盾は、特定の医薬品の新しいＡＤＲを示すかも知れない。これは、究明されるべきであり、当局及び製薬業界に彼らの臨床調査を再検討するよう警告を上げることができる。代替で、更なるＡＤＲが、開業医のための診断支援の部分として追加できる。例えば、それは、現在の病院情報システム又は一般診療情報システムのようなシステムの中の他の情報と並行して展開できる。医師及び他の開業医（例えば獣医、及びナースプラクティショナを含む）が医薬品を処方することを決定すると、確立された情報及びソーシャルメディアに基づく情報の両方は、一緒に表示でき、開業医が情報に基づく及び証拠に基づく決定を行うことができるようにする。
【００４４】
第二に、ソーシャルメディアと調査に基づく知識との間の合意、及びそれらと既存の医薬品取扱説明書／使用説明書との間の不一致が存在するとき、起こり得る医薬品回収事例が確立される可能性がある。この場合、システムは（場合によっては自動的に）、例えばＦＤＡ又はＮＩＣＥ  Ｙｅｌｌｏｗ  Ｃａｒｄ  Ｓｃｈｅｍｅを通じて、国内当局に提出を行うことができ、将来の究明のための証拠を提供する。
【００４５】
第三に、ソーシャルメディアに基づく医薬品−ＡＤＲ関係は、データベースに格納され、品質保証及び医薬品副作用調査のために業界により消費されるよう周期的に編集されても良く、それらのＡＤＲデータレポジトリと比較し対比し、及び医薬品とＡＤＲとの間の確立された数値相関とスコアを統合する。最後に、当局は、このようなデータを蓄積し、警告メカニズムを設定できる。つまり、蓄積されたスコアが所定の閾に達すると、医薬品のＡＤＲの再検討が実行され、医療指針が相応して改定されるべきか否かが決定される。
【００４６】
図２は、全体的な本発明の実施形態のフローチャートである。ステップＳ１０で、ソーシャルメディアが監視される。ステップＳ２０で、この監視は、医薬品／ＡＤＲ関係及び信頼に基づく重みを抽出するために使用される。ステップＳ３０で、関係は、（医薬品及び／又は症状の分野に特化した）１又は複数のドメインオントロジを用いて精緻化される。これは、症状を含む関係及び元の関係の変形を与えるために、関係を言い換えさせ又は格納させることを可能にできる。これらの変形は、全て、元の関係と同じ重みを割り当てられても良い。或いは、ソーシャルメディアへの更なるアクセスは、各々の関係について個々の重みを引き出し得る。
【００４７】
ステップＳ４０で、関係（及び変形の各々）は、調査を用いて定量化される。追加又は代替で、ステップＳ５０で、関係（及び変形の各々）は、インターネットを用いて定量化される。用語「定量化」は、ここでは、ソースに基づく重み又は信頼レベルを提供することを含むように使用される。ソースは、その特性により、入力の大きさ（インターネット）の観点で又は専門性（研究論文、トライアル、等）の観点で、ソーシャルメディアよりも信頼性が高くても良い。
【００４８】
図３は、詳細な実施形態の主要システムコンポーネントのブロック図を示す。
【００４９】
主要データソースは以下を含む。
【００５０】
（１）医学文献９０Ａ、
（２）主知識レポジトリとしてワールドワイドウェブ（ＷＷＷ）９０Ｂ、ＷＷＷへのアクセスはインターネット検索エンジン（Internet  Search  Engine：ＩＳＥ）により実現される、
（３）ソーシャルメディア２０、
（４）既存のＡＤＲデータベース、例えば１２０医薬品バンク、
（５）ドメイン知識を提供し自動検出された結果を検証するという観点でここで重要な役割を果たす人間の専門家１１０。
【００５１】
システムは、ユーザによりクエリされ得る重み付き関係を生成し及び検証するために、以下のコンポーネント／モジュールを含む。
【００５２】
公衆データ監視３０。これは、（医薬品とＡＤＲとの間の関係及び関係の信頼レベルについて、ローカル記憶装置５０にあるローカルコピーと比較して）公衆ドメイン２０からデータ及び変化を引き出すことができる。
【００５３】
知識／情報抽出４０。これは、場合によってはローカルに格納されたデータに基づき、主要なソーシャルメディアサイトから医薬品関連の苦情を抽出し及び追跡する。
【００５４】
ドメインオントロジ６０へのリモートアクセス。ドメインオントロジ６０は、テキスト分析及び検索クエリに関する知識を提供する。オントロジは、例えば（１）医薬品のブランド名、（２）医薬品の一般名、（３）医薬品名と病名との組合せ、のうちの任意のものであり得るエンドユーザクエリを拡張するために使用できる。オントロジは、以下に更に詳述されるソーシャルメディアから抽出される関係を精緻化するためにも使用できる。
【００５５】
関係精緻化モジュール７０。これは、ドメイン知識を活用して、ソーシャルメディアから抽出された関係を精緻化し、及び／又はユーザクエリを拡張する若しくは時には狭める可能性もある。
【００５６】
定量化ＡＤＲ８０。これは、文献９０Ａ及び／又はインターネットデータ９０Ｂを用い、（ソーシャルメディアに基づく信頼レベルとは反対に）これらのソースに基づき（数値重みの形式で）関係の信頼レベルを推定し、関係を検証する。
【００５７】
相関スコアリング１６０。これは、異なるソースを考慮に入れて、疑わしいＡＤＲの全体的信頼を計算する。
【００５８】
専門評価１１０。これは、知られているＡＤＲデータベース１２０に対して又は人間の専門家の入力に基づき、結果をチェックする。
【００５９】
＜技術的詳細＞
本発明の実施形態のシステム及び方法は、以下に詳述する幾つかのステップに分解できる。
【００６０】
＜公衆データ監視及び情報抽出＞
ソーシャルメディアは、現代社会の中で生活、仕事、及び娯楽の多くの分野における影響が益々増加している。本実施形態において使用される主な仮定は次の通りである。
【００６１】
（１）（場合によっては異なる種類のソーシャルメディアの）膨大な数のユーザが、彼らの最新の（身体的及び精神的）状態を（人々のグループ、例えば友人若しくは家族に限定して、又は一般大衆に公開して）他者と共有する。
【００６２】
（２）共有するとき、人々は、ソーシャルメディアにおいて彼らの状態を頻繁に更新する。
【００６３】
（３）十分な人口により、ノイズ及び偽情報は、検出され又は確実な情報により訂正できる。
【００６４】
本実施形態におけるソーシャルメディア監視は、（固有表現認識を含む及び言語パターンも含む可能性がある）テキスト分析技術を利用して、医薬品名及び重要症状及び苦情を検出できる。例えば、「Bactrim  gives  me  headache」又は「had  Bactrim…very  bad  headache」は、ソーシャルメディアにおける主要なメッセージであり得る。ＮＥＲ（固有表現認識）技術は、「Bactrim」を薬剤の名称として、「Headache」を重要な苦情として識別することを助けることができる。
【００６５】
本実施形態では、市販のＮＥＲツール及びライブラリが使用できる。このようなツールは、テキストデータを入力として取り入れ、所定の表現（entity）辞書及び検出されたラベル、並びに分類された表現を用いて、テキストをパースする。例えば、例示的なテキスト「Parkinson  can  be  alleviated  by  …  administration  of  IDOPA」がＮＥＲツールに供給される場合、出力は、「<disease>Parkinson</disease>  can  be  alleviated  by  …  administration  of  <drug>IDOPA</drug>」になる。このようなラベル付けは、数値信頼値を伴う場合がある。現在、良好に監督された汎用ＮＥＲ辞書、及び異なるドメインに専用のものが存在する。上述の例では、（疾病及び医薬品名認識のための）医療ドメインの専用辞書が使用される。
【００６６】
使用され得る他のＮＬＰ（自然言語処理、Natural  Language  Processing）技術は、語幹解釈（言葉の異なる形式又は時制を単一化する）、複数畳み込み（単語の複数形を除去する）、ストップワード除去（再び所定のチェックリストに基づき、「ａ」、「ａｎｄ」、「ｏｒ」のような一般的な語を除去する）を含む。市販のＮＬＰツール及びライブラリが使用できる（例えば、Stanford  NLP）。
【００６７】
医薬品の１又は複数の医療ドメイン専用オントロジは、及び１又は複数のオントロジデータベースに格納されたより一般的な医学的介入は、名称を定め、曖昧さを除去し、及びリコンサイルする（reconcile）ために使用できる。オントロジは、さらに、症状及び苦情のドメイン知識をキャプチャできる。このようなオントロジは、ＯＢＯ（公開生物医学オントロジ、Open  Biomedical  Ontologies）既存のオントロジレポジトリに由来し得、又は医学専門家からの助けにより一から設計される。
【００６８】
このモジュール、及び実際にはシステム全体は、医薬品副作用を超えて拡張できる。例えば、２つの医薬品との間、医薬品と他のサプリメントとの間、医薬品と食品との間、及び医薬品と任意の他の薬物との間、のような医薬品と他の薬物（問題の医薬品ではない）との間の関係は、医薬品の安全性及び医薬品の管理に関する完全な図式を提供するために抽出され得る。
【００６９】
更なる関係を含むようシステムを一般化するために、基本的に、医薬品−ＡＤＲ関係の場合と同じ処理が、新しい関係のための専用オントロジを用いて及び何らかの他のモジュールを適応して、再び実行されなければならない。例えば、以下のステップが用られ得る。第一に、専用データセットがクエリされ又はクロールされるべきである。第二に、新しい関係ＮＥＲ辞書が、特定種類の表現を検出できるように、編集され、得られるべきである。表現の間の関係は、次に、認識された表現の間の統計的関連として前述同様に計算できる。
【００７０】
医薬品名及び症状を抽出するとき、悪い関係及び良い関係の間を区別するために、確立された言語パターンを用いることができる。例えば、「Headache  after  taking  Bactrim」及び「headache  gone,  after  taking  Bactrim」は、医薬品と症状との間のつながりを示すために区別できる。既存のＮＬＰ技術は、文が否定か確認かを検出するために使用できる。また、直接的関係と間接的関係を区別することは重要である。例えば、「took  bactrim,  headache」及び「took  Bactrim,  the  game  gets  me  headache」は、異なる因果関係を与えている。この例では、「window」又は「distance」は、識別される用語がどれだけ離れているべきかを制約するために定められるべきである。上述の２つの例に適用できる正確なＮＬＰ技術は、本願明細書の範囲を超えている。しかしながら、英語のような主要な言語では、確立されたＮＬＰが適用できる。
【００７１】
ソーシャルメディア監視の結果は、トリプルとして形式化できる。ここで、ｄは医薬品名であり、ｓは症状（ＡＤＲ）の名称であり、ｃは関係のような信頼を示す。
＜ｄ，ｓ，ｃ＞
ソーシャルメディアデータの品質保証が欠如しているために、システムは、各々のキャプチャした関係に信頼値を割り当てることができる。信頼が閾より高いとき、ローカル記憶装置に関係を格納する次のステップに進むだけである。信頼を計算するための多くの方法がある。以下のアプローチは、単なる一例である。
【数１】
2017199351.tif 000003
【００７２】
ここで、次の通りである。
【００７３】
α及びβは、分数及び非ゼロ値である分母の値を設定する任意の係数である。
【００７４】
ｔは、現在時刻の前の所与の時点である。
【００７５】
λは、時間減衰因子曲線を調整するためのものである。
【００７６】
＃＜ｄ，ｓ＞ｔは、時間期間ｔの中のｄ及びｓを伴うインスタンスの数である。
【００７７】
＃＜ｄ＞ｔは、時間期間ｔの中のｄのインスタンスの数である。
【００７８】
＃＜ｓ＞ｔは、時間期間ｔの中のｓのインスタンスの数である。
【００７９】
この方法では、特定の時間枠が与えられると、信頼は、データアイテムの総数に対する言及の数の比である。時間枠は、異なるフラグメントに分けられ、全体の信頼は、指数減衰因子により調整される全フラグメントの比の和である。全体の信頼が必ずしも０と１の間ではないことに留意する。この数は、以下のように値を０〜１に持ってくるためにベンチマーク話題に対して正規化できる。ここで、ｔｏｐｉｃは、Ｄ及びＳの結合トピックの評判を測るための任意の話題である。
【数２】
2017199351.tif 000004
【００８０】
このステップの結果は、ドメイン知識グラフである。ドメイン知識グラフでは、ノードは医薬品及び医薬品副作用症状であり、エッジは医薬品と可能性のある症状とを接続する。信頼値が可能性のあるユーザ定義閾より高いときのみ、関係を受け入れる。エッジは、医薬品−症状接続の強度を示す数値である信頼値によりラベル付けされる。
【００８１】
これは、ソーシャルメディアとして知られる公衆データソースから抽出されるドメイン知識モデル（グラフ）である。これは、既存のオントロジからは困難であるが、後述のように品質及び性能を向上するために既存のオントロジに頼ることができる。特定の閾より高い関係のみが格納される。データソースに依存して、データの安全性及び品質の理由から、異なるソースについて別個の知識モデル（グラフ）を維持することが可能である。
【００８２】
＜クエリ／関係拡張７０＞
用語「ドメインオントロジ」又は「オントロジ」は、本願明細書では、ドメインの専門家の有意義な関与と共に手動で定義され良好に監督されるオントロジを表すために使用される。これらのオントロジは、（システムにおいて正しいとして受け付けられる）基礎真実（ground  truth）と考えられ、監督されていないデータソースからの関係抽出を助け、及びクエリ向上を使用することができる。
【００８３】
公衆データソースから抽出された関係は、非常に明確化されていない及び／又は曖昧である場合があり得る。この例では、オントロジは、より良好なエンドユーザ／専門家応答のために、より具体的な結果を提示するために使用できる。例えば、公衆データソースから、ナプロキセン（naproxen）と潰瘍（ulcer）との間の関係が確立できる。オントロジを用いて、より良好なフィルタリング及びスクリーニングを可能にするために、関係は「naproxen,  stomach  ulcer」等のように精緻化できる。
【００８４】
（ユーザクエリ及び抽出された関係の一方又は両方において）識別された症状及び医薬品は、知識精緻化を受けることができる。オントロジは、抽出されたトピック／キーワードを広げる及び／又は狭めるために使用される。このような書き換えの論理的根拠は、医薬品が、通常、それらのブランド名により販売され言及され、一方で異なる会社が同じ医薬品を異なるブランド名により流通させることである。意味論的技術を用いることにより、同じ医薬品の異なるブランド名に対して、及び／又は一般名に対して、新しいクエリ（内部クエリ）が生成できる。例えば、図４は、一般名及びブランド名の対応を示す。
【００８５】
この例では、Allopurinolは、（異なる言語において）異なる名称の下で製造され市販される。また、ブランド名の間に及び医薬品の間に（それらの化学的構造の類似性に起因して）、明確な階層構造がある。医薬品オントロジは、意味論的処理のためにコンピュータの理解可能な言語に、全ての関係及び医薬品―医薬品関係を符号化できる。
【００８６】
したがって、ユーザクエリ及び抽出された関係のこの拡張は、手動で作られ監督されるオントロジに基づく場合が多い。このようなオントロジは、通常、コミュニティ全体に渡る協力及び努力の結果である。それらは基礎真実と考えられる。本発明の実施形態で、ソーシャルメディアを表す（公衆）データソースから抽出される関係は、未だ完全に検証されていないが基礎真実知識を補完できる知識であると考えられる。
【００８７】
同様に、疾病の医学的介入に起因する作用、感覚、及び／又は外観の知覚可能な変化である徴候を示すＡＤＲＳについて、意味論的技術は、より目標を絞った検索を生成するために、症状を微調整するのを助けることができる。例えば、例えばhttp://bioportal.bioontology.org/ontologies/SYMPのような症状オントロジは、症状を、検索を広げるためにより一般的な症状により、又はノイズデータを除去するためにより具体的な症状により、置き換えるために使用できる。（例えば）症状を広げる又は狭めることは、「基礎真実」オントロジに基づきシステムにより実行される。これは、必ずしもエンドユーザに透過である必要はない。
【００８８】
＜ＡＤＲ定量化＞
ソーシャルメディアは、人気を得ているが、部分母集団によってのみ使用されている。より安定した結果を得るために、他の情報ソースが用いられる。このコンポーネントは、抽出された関係を、（１）確立された品質保証された医学刊行物（例えば、調査刊行物）、及び／又は（２）ＷＷＷ全体（World  Wide  Web又はインターネット）の状況で調べることにより、確認し又は拒否することを試みる。以下の通り仮定する。第一に、医学刊行物は、通常、注意深く採用される試験集団による適切に構成される研究に基づく。それらは、医薬品と症状との間の抽出された関係の信頼を増大又は低減することを助けるべきである。第二に、ＷＷＷから収集される情報は、（ニュース記事、ブログ、掲示板、議論フォーラム、及び多くの他の文字表現の形式で）十分に代表的であり先入観のないものであり、医薬品と苦情（ＡＤＲとしての症状及び徴候）との間のつながりに関する、膨大な直接的又は間接的情報提供者の誠実な反映を与える。
【００８９】
図５は、定量化に基づく文献のための、定量化ＡＤＲモジュール機能の特定の実施形態を説明する。これは、Ｓ７０で、関係をローカルＡＤＲストア１３０に格納する。ローカルＡＤＲストア１３０は、実際には、知識ベース５０と同じメモリを使用しても良い。
【００９０】
周期的に、確立された言語パターンは、医薬品／ＡＤＲ関係を調査刊行物から及び出版された治験報告書から抽出するために使用される。これら両者は、調査として分類される。正確な言語パターンは、既存の調査及び研究に基づき得る。調査に基づき抽出された関係は、基礎真実として扱われ、ローカルＡＤＲストアに格納される。Ｓ８０で、ソーシャルメディアから新たに発見された（ｄ，ｓ）が読み取られる。Ｓ９０で、処理は関係のセットを通じて繰り返し、各々の関係が個々に評価され、これらの調査関係に基づき定量化されるようにする。定量化は、調査における医薬品への言及全体＃｜ａｄｒ（ｄ，＊）｜に対する論理的根拠の全体＃｜ａｄｒ（ｄ，ｓ）｜の比率として計算できる。
【００９１】
さらに、Ｓ１１０で、医薬品及び症状の両者は、ドメインオントロジデータベース６０に基づき精緻化できる。しかし、ソーシャルメディア関係は、追跡可能性のために不変のままである。例えば、医薬品は、明らかに無関係なＡＤＲを摘出するために、前述のクエリ／関係拡張を用いて、それらの一般名及び他のブランド名により置き換えることができる。症状は、異なる説明を有するが症状又は概して同様の症状により置き換えることができる。
【００９２】
精緻化処理は、ドメインオントロジデータベースにより導入される全ての代替が使い尽くされるまで、続く。Ｓ１１０における「終了」は、ｓ又はｄが「基礎真実」ドメインオントロジに基づき更に精緻化できるか否かを表す。
【００９３】
定量化全体は、元の（ｄ，ｓ）、医薬品調整された重み、及び症状調整された重みの重み統合であり得る。
【００９４】
纏めると、ソーシャルメディアから抽出された全ての関係は、例えば、グラフに格納される。（エッジ及びエッジ重みを含む）このようなグラフは、出版物及び治験報告書からのより信頼できるデータを用いて更に精緻化される。
【００９５】
＜ＷＷＷによる定量化＞
ＷＷＷ定量化は、インターネット検索エンジン（internet  search  engine：ＩＳＥ）を用いて実行できる。関係／クエリ拡張モジュールにおいて精緻化された最新のリアルタイムの関係であるソーシャルメディア関係は、ＩＳＥへ送信される。ヒット件数は、ｄ及びｓが強く相関しているか否かを決定するために使用される。これは、１つの特定の実施形態では以下のように行われる。
【００９６】
（１）以下のＩＳＥクエリを生成する。ｄ及びｓの両方を含む結合検索クエリ、検索クエリｄ、及び検索クエリｓ。
【００９７】
（２）検索エンジン距離を以下のように計算する。
【数３】
2017199351.tif 000005
【００９８】
これは、（Cilibrasi  and  Vitanyi  ２００７）からの正規化Ｇｏｏｇｌｅ距離（Normalised  Google  Distance）から借用される。
【００９９】
２つの対数値の間の最小値は、医薬品のうちの１つであり、全てのインデックス付きページの数であるＮに匹敵する可能性が高いので、分母の第２の部分は非常に小さく、上式は次式のように簡略化できる。
【数４】
2017199351.tif 000006
【０１００】
（３）症状のドメインオントロジに基づき、他の可能な医薬品／ＡＤＲが読み出され、以下の内部クエリを生成する。
【数５】
2017199351.tif 000007
【０１０１】
Ｏ（ｓ）は、オントロジに基づくＡＤＲ症状セット全体である。同様の式が医薬品にも適用される。
【０１０２】
（４）次に、症状ｓの正規化定量化（信頼）は、次式のように計算される。
【数６】
2017199351.tif 000008
【０１０３】
この例では、共通の分母ｌｏｇＮは除去できる。これは、インデックス付きページの総数が検索エンジンにより変化し、時間と共に変化し得るので、必須である。
【０１０４】
例えば図６に示すように、１より多くのレベルの症状階層構造があるとき、症状（頭痛（headaches））の亜類型は、信頼を定量化するために使用されない。代わりに、頭痛（headache）と同じ概念レベルにある他の症状が使用される。この例では、「itching」及び「rash」である。
【０１０５】
＜相関スコアリング１００＞
ユーザクエリ（通常は、医薬品名）は、関係（ｄ，ｓ）の検索又は抽出をトリガする。抽出された（ｄ，ｓ）は、より信頼できるソースを用いて、検証され、精緻化される必要がある。本実施形態の相関モジュールは、場合によってはユーザ入力を考慮して、異なるソース（及び信頼計算モジュール）からのこれらのスコアを統合できる。もちろん、代替で、異なるソースにリンクされた異なる信頼値により医薬品／ＡＤＲ関係をユーザに単に提示することも可能である。
【０１０６】
相関は、医薬品／薬剤と症状／ＡＤＲとの間のつながりを表す。統合は、単に重み付き統合であり得る。ここで、ユーザ又は全体の基準設定は、各々のスコアリングアプローチの信頼性値を指定する。また、より複雑な学習アプローチに基づくことも可能である。ここで、各々のモジュールからの貢献の重みは、ユーザ定義方針に基づき動的に割り当てられる。ここで、単純な重み付き統合が一例として用いられる。
【数７】
2017199351.tif 000009
【０１０７】
ωｉは、抽出された関係を確認し又は精緻化するために使用される異なるデータソースに割り当てられる重みである。
【０１０８】
＜専門家評価１１０＞
本発明の実施形態による提案のシステムは、ソーシャルメディア入力に基づき医薬品のＡＤＲを自動的に抽出できる。しかしながら、生成される医薬品−症状相関は、品質を保証するために、依然として人間の検査を受ける必要がある場合がある。これは、必須の機能ではない。存在する場合、専門家評価モジュールは、全体的な信頼値及び個々の信頼値の両方と一緒に、正確な相関を提示できる。したがって、ドメイン専門家は、相応して判断できる。グラフィックユーザインタフェースは、このような通信及び相互作用を可能にするために設けることができる。
【０１０９】
信頼値／専門家入力は、グラフ全体に対して、単に選択されたリンクに対してであっても良い。これは、ドメイン専門家の能力及び利用可能性に依存する。データが莫大である可能性が低い場合、抽出された精緻化された関係のグラフ全体をドメイン専門家に提示することが可能である。専門家評価の結果は、抽出された関係の確認又は拒否であっても良い。これを考慮する１つの方法は、専門家の意見を最終決定として扱うことである。つまり、専門家が関係を拒否した場合、その関係は無効にされ又は削除される。複数の専門家の統合は、このステップで、信頼性を増大するために使用できる。
【０１１０】
グラフ分析アルゴリズムは、次に、異なる医薬品／薬物／症状の間の経路、及び医薬品−症状−薬物のつながりがどれだけ強力か、を発見するために、適用できる。これは、「医薬品Ａは症状Ｂを引き起こし得るか？」、「医薬品Ａと医薬品Ｂは一緒に投与できるか？」、及び「医薬品Ａは食品Ｃを伴う夕食の後に投与できるか？」のような質問に答えるのに役立ち得る。
【０１１１】
このような質問は、以下に詳述するように、エンドユーザにより入力される。自然言語に基づくユーザインタフェースが存在しても良い。このユーザクエリは、パースされ、処理のために＜医薬品＞、＜医薬品，症状＞等のような内部フォーマットに変換され、システムにより処理されるべきユーザクエリとして考えられる。ユーザは、一般市民又は専門家（薬剤師、研究者、又は医薬品安全性当局）であり得る。
【０１１２】
結果は、上述のような３−トリプルとして提示でき、より良好な信頼性を与えるために言い換えることができる。
【０１１３】
＜ドメイン拡張＞
上述のように、情報を抽出し、医薬品副作用（医薬品及び副作用症状）だけでなく、異なる医薬品の間の他の種類の相互作用、医薬品と非医薬品薬物、例えば食品、食品サプリメント、及び伝統的な治療との間の相互作用のドメイン知識グラフを構築するために、同じ技術が適用できる。これは、異なるオントロジ、異なる辞書、及び場合によっては異なるデータソース（又は異なるデータ検索／クロールスクリプト）を必要とする。
【０１１４】
＜時間閾及びユーザクエリ＞
関係が生成され定量化されると、それらはユーザによりクエリできる。図７は、クエリとしてのユーザ入力がステップＳ１２０でどのようにシステム更新をトリガできるかを示すユーザ入力のフローチャートである。
【０１１５】
ローカルにキャッシュされたデータは、データが最後に更新されたときを示すタイムスタンプと関連付けられる。時間経過が長すぎる場合（閾を超えるＳ１４０）、Ｓ１３０で、公衆データ監視モジュールが、ローカルデータを更新し、例えばタイムスタンプ以来、外部データが更新されているか否かのチェックを含む。更新されている場合、ステップＳ１６０でユーザに回答を返す前に、ステップＳ１５０で生データ抽出が実行される。
【０１１６】
図８は、各々のソースからの格納された関係の更新フローチャートを示す。ステップＳ１７０で、最終更新時間が読み取られる。Ｓ１８０で、経過時間が閾より小さい場合、処理はそのデータソースを終了する。その他の場合、Ｓ１９０で、公開ＡＰＩ（Application  Programming  Interface）が利用可能か否かに関するチェックが行われる。利用可能な場合、Ｓ２００で、ＡＰＩがクエリされる。利用可能でない場合、Ｓ２１０で、データを読み取るためにクローリングが行われる。ステップＳ２２０で、ローカルデータが更新される。
【０１１７】
ユーザクエリに戻り、どの種類のデータ（ソーシャルメディア、刊行物、その他）のオーダが最初にクエリされるべきかが、ユーザによりカスタマイズできる。実際には、異なる種類のデータは、並行して処理できる。上述のように、ソーシャルメディア、調査、及びインターネットソースに与えられる重みがあっても良い。異なる個々のデータソースは、更に又は代替で、（信頼値又は重みのような、これもユーザにより定義できる）異なる品質指標を有しても良い。デフォルト設定で、刊行物は、そのデータ品質に起因して、他のソースよりも高い優先度が与えられる。ソーシャルメディアは、ユーザが最新の「活動中」のデータを探している場合に、高い値を与えられる。
【０１１８】
内部フォーマットのシステムの出力は、３−タプル（又はトリプル）＜ｄｒｕｇ，ａｄｒ，ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ＞であり得る。ここで、ｄｒｕｇは医薬品名であり、ａｄｒはデータの中で検出された単一の医薬品副作用を表し、ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅは、１又は複数のソースについて以下の形式［＜データソース，重要性＞．．．］のリストであっても良い。重要性は、データソース及び知識抽出結果に基づき、医薬品−医薬品副作用関係を定量化する。
【０１１９】
例えば、＜naproxen,  ulcer,  [<twitter,  xxx>,<pubmed,  xxx>,  …  ]＞は、「ナプロキセン（naproxen）」に関連するクエリの例示的な出力であり得る。
【０１２０】
この内部フォーマットは、より良好な読み易さのために自然言語に言い換えることができる。
【０１２１】
＜シナリオ＞
処理は、システムの使用を説明するために、以下では幾つかのシナリオに分けられる。
【０１２２】
（シナリオ１：オフライン知識抽出）
この例では、エンドユーザは関与しない。人間の専門家からの介入は、品質の理由のために存在する。
【０１２３】
図９は、図３の変更された形式であり、読者は、同様の部分について図３の説明を参照される。図１０及び１１も同様である。ここで、ユーザクエリが無いので、コンポーネント７０の「関係拡張」機能のみが、表される。また、２つのローカル記憶装置も指名される。つまり、データをキャッシュするためのローカル記憶装置、及び最終的な確認された関係のためのローカル知識ベース（Knowledge  Base：ＫＢ）である。
【０１２４】
このシナリオでは、システムは、周期的に、所定のスクリプトに基づきソーシャルメディアから知識を抽出し、複数のソース及び方法を用いて抽出された関係を検証する。中間及び最終結果は、「ローカルＫＢ」に格納される。
【０１２５】
例えば、ソーシャルメディアを監視しながら、初期関係が知識抽出モジュールにより抽出できる。初期関係は、次に、以下のような処理を通過する。
【０１２６】
見付かった関係は、＜allopurinol,  nausea,  c＞であり、初期ソーシャルメディアに基づく信頼として実数を有する。
【０１２７】
関係抽出、つまり<allopurinol,  nausea>、<lopurin,  nausea>、<allprin,nausea>、．．．全てが更に定量化されるべき潜在的候補として、行われる。したがって、これらは、全て、元の関係について、ソーシャルメディアスコアを継承する。その他の場合、スコアは、階層構造位置に基づき調整でき、例えば、上に行くほど減少し、下に行くほど増大する。関係は、全て、次に調査／ＷＷＷを用いて定量化される。
【０１２８】
定量化ＡＤＲ。このステップで、全ての候補関係は、文献に基づき及び／又は（例えば）グーグル距離を用いて、検証を受ける。結果は、<allopurinol,  nausea,  c+b_i>、<allopurinol,  nausea,  c+b_j>であっても良い。ここで、ｂ＿ｉ及びｂ＿ｊは、良い又は悪いであっても良く、特定のデータソースからの信頼レベルへの貢献を示す。
【０１２９】
相関スコアリングは、全ての抽出された関係を統合し、最終スコアを計算する。スコアリングは、全てのスコアの単なる加重平均であり、或いは、より複雑なアルゴリズムを使用し得る。
【０１３０】
専門家評価（任意）は、人間の専門家からの意見を統合して、このような意見をオフセットとして前のステップからの統合スコアの最上位に追加し、又は候補リストに対して「真／偽」拒否権を行使する。
【０１３１】
（シナリオ２：習得関係によるクエリ処理）
図１０は、図３の変形された形式であり、クエリ処理モジュール１５０として示される追加モジュールがあり、クエリ拡張／書き換えモジュールは追加モジュール１６０として示される。しかしながら、モジュール１６０は、前述のように、モジュール７０の部分である場合もある。
【０１３２】
エンドユーザは、医薬品名のようなキー用語を用いてクエリを発行する。システムは以下により進行する。
【０１３３】
ローカルＫＢをクエリし、習得関係を読み出す。一致するクエリが見付からない場合、
クエリ範囲を拡大するために、初期クエリを拡張し書き換える。これは、関係拡張について上述したようなドメインオントロジに基づく。
【０１３４】
処理は次の通り実行される。
【０１３５】
ユーザは、特定の医薬品に関する自然言語のクエリ、例えば「all  ADR  of  allopurinol」又は「allopurinol  causesheadache」を提出する。
【０１３６】
この自然言語に基づくクエリは、クエリ処理ユニットにより処理される。
【０１３７】
内部クエリ表現は、ローカルＫＢを直接クエリするために直接使用され、又はより良好なカバレッジを得るためにオントロジを用いて拡張される。
【０１３８】
クエリ拡張／書き換えは、元のクエリを広げ又は狭め、書き換えられたクエリを用いてローカルＫＢから回答を読み出すことができる。
【０１３９】
結果は、クエリ処理ユニットによりユーザに返される。
【０１４０】
（シナリオ３：オンライン学習）
クエリが満たされない場合（格納された関連する関係が存在しない）、オンライン抽出／学習プロセスが実行されても良い。この場合、システムは、新しい関係を見付けるために、第１のシナリオで概説したような学習ステップを全部通過する必要があり得る。
【０１４１】
オンライン学習は、ローカルＫＢの中で結果が見付からないとき、最初の２つのシナリオの組合せである。これは、ローカル記憶装置のタイムスタンプと外部データソースのタイムスタンプとの間の経過時間が所定の閾を超えるとき、生じ得る（外部データソースは、最終キャッシュ以来更新されている）。この場合、データ読み出し／クローリングは、リアルタイムに実行されても良い。次に、システムは、ローカルＫＢを更新するために、全ての学習／関係抽出ステップに進む。ユーザ相互作用は、次の通りであっても良い。（１）中間結果が、処理に沿ってエンドユーザに配信される、及び／又は（２）ユーザは、処理が完了すると及び新しい関係が使用のために準備されると、刺激される（prompt）。
【０１４２】
図１２は、本発明を実現する、及び医薬品とＡＤＲとの間の重み付き関係を生成し検証する方法及びこれらの関係のグラフをクエリする方法を実施するために使用され得る、サーバのようなコンピューティング装置のブロック図である。コンピューティング装置は、プロセッサ９９３、及びメモリ９９４を有する。任意で、コンピューティング装置は、他のコンピューティング装置、例えば本発明の実施形態の他のコンピューティング装置と通信するためのネットワークインタフェース９９７も有する。
【０１４３】
例えば、一実施形態は、図１３に示すようなコンピューティング装置のネットワークで構成されても良い。任意で、コンピューティング装置は、キーボード及びマウスのような１又は複数の入力メカニズム９９６、及び１又は複数のモニタのようなディスプレイユニット９９５も有する。これらは、クエリ処理モジュール１５０へのユーザクエリの入力及びユーザへの結果の出力のために設けられる。同じ又は異なるインタフェースが、専門家入力のために設けることができる。コンポーネントは、バス９９２を介して互いに接続可能である。
【０１４４】
メモリ９９４は、コンピュータ実行可能命令を実行する又は格納されたデータ構造を有するよう構成される単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型データベース及び／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を表し得るコンピュータ可読媒体を有しても良い。コンピュータ実行可能命令は、例えば、汎用コンピュータ、特定目的コンピュータ又は特定目的処理装置（例えば、１又は複数のプロセッサ）によりアクセス可能であり及び１又は複数の機能又は工程を実行させる命令及びデータを有しても良い。したがって、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、機械による実行のために命令セットを格納しエンコードし又は持ち運ぶことが可能であり、機械に本開示の方法のうち任意の１又は複数を実行させる任意の媒体も含み得る。用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、固体メモリ、光学媒体及び磁気媒体を含むと考えられるが、これらに限定されない。例として且つ限定ではなく、このようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read−Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  Read−Only  Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  Read−Only  Memory）又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置を含む非一時的若しくは有形コンピュータ可読記憶媒体、又は他の媒体、フラッシュメモリ装置（例えば、固体メモリ装置）を有し得る。
【０１４５】
プロセッサ９９３は、コンピューティング装置を制御し、処理動作を実行するよう構成され、例えば本願明細書に詳述された公衆データ監視モジュール３０、知識抽出モジュール４０、関係精緻化モジュール７０、及び定量化ＡＤＲモジュール８０を含むモジュールの種々の異なる機能を実現するためにメモリに格納されたコードを実行する。メモリ９９４は、プロセッサ９９３によりリード及びライトされるデータを格納する。例えば、公衆データ監視モジュール３０は、メモリ９９４の一部、処理命令を実行すべきプロセッサ９９３、及び処理命令の実行中に関係を格納するためにローカルＫＢとして動作するメモリ９９４の一部に格納される処理命令を有しても良い。
【０１４６】
本願明細書で参照されるとき、プロセッサは、マイクロプロセッサ、中央処理ユニット、等のような１又は複数の汎用処理装置を含み得る。プロセッサは、ＣＩＳＣ（complex  instruction  set  computing）マイクロプロセッサ、ＲＩＳＣ（reduced  instruction  set  computing）マイクロプロセッサ、ＶＬＩＷ（very  long  instruction  word）マイクロプロセッサ、又は他の命令セットを実施するプロセッサ、若しくは命令セットの組合せを実施するプロセッサを含み得る。プロセッサは、ＡＳＩＣ（application  specific  integrated  circuit）、ＦＰＧＡ（field  programmable  gate  array）、ＤＳＰ（digital  signal  processor）、ネットワークプロセッサ、等のような１又は複数の特定目的処理装置も含み得る。１又は複数の実施形態では、プロセッサは、本願明細書で議論する工程又はステップを実行する命令を実行するよう構成される。
【０１４７】
ディスプレイユニット９９７は、（関係のグラフ又はトリプルの形式の個々の関係のような）コンピューティング装置により格納されたデータの提示を表示しても良く、ユーザ及び／又は専門家とプログラムとコンピューティング装置に格納されたデータとの間の相互作用を可能にするカーソル及びダイアログボックス及びスクリーンも表示しても良い。入力メカニズム９９６は、ユーザがクエリ、データ及び命令をコンピューティング装置に入力することを可能にし得る。
【０１４８】
ネットワークインタフェース（ネットワークＩ／Ｆ）９９７は、インターネットのようなネットワークに接続され、ネットワークを介して他のコンピューティング装置に接続可能であっても良い。ネットワークＩ／Ｆ９９７は、ネットワークを介して他の装置からのデータ入力／へのデータ出力を制御しても良い。マイクロフォン、スピーカ、プリンタ、電源ユニット、ファン、筐体、スキャナ、トラックボール等のような他の周辺装置は、コンピューティング装置に含まれても良い。
【０１４９】
したがって、本発明を実現する方法は、図１２に示されたようなコンピューティング装置で実行されても良い。例えば、図１に示す及び上述のモジュールは、メモリ９０４に格納されプロセッサ９９３により実行されるソフトウェアコードとして実装されても良い。このようなコンピューティング装置は、図１２に示した全てのコンポーネントを有する必要はなく、これらのコンポーネントのうちの部分集合で構成されても良い。本発明を具現化する方法は、ネットワークを介して１又は複数のデータ記憶サーバと通信する単一のコンピューティング装置により実行されても良い。コンピューティング装置は、関係及び／又は関係のグラフを格納するデータ記憶装置自体であっても良い。
【０１５０】
本発明を実現する方法は、互いに協働して動作する複数のコンピューティング装置により実行されても良い。複数のコンピューティング装置のうちの１又は複数は、関係及び／又は関係のグラフの少なくとも一部を格納するデータ記憶サーバであっても良い。
【０１５１】
したがって、システムは、１つのコンピュータで実行でき、又はより良好な性能のために複数のコンピュータに分散されたその機能のうちの一部を有することができる。例えば、ソーシャルメディア監視は、データソースの近くにある地理的に分散されたコンピュータクラスタにより実施できる。結果は、次に、コンピュータネットワークを介して、次のステップを担うコンピュータへ送られ得る。
【０１５２】
＜利点＞
本発明の実施形態は、以下のうちのいずれかを提供できる。
【０１５３】
（１）医薬品取り扱い説明書に公式に文書化されていない又は臨床試験中に発見されていないＡＤＲを検出し及び抽出する方法。
【０１５４】
（２）信頼できる情報ソースを用いて発見されたＡＤＲを定量化する方法。
【０１５５】
（３）インターネット全体をデータレポジトリとして用い、発見されたＡＤＲを定量化する方法。
【０１５６】
（４）発見処理の質を高める意味論に基づくメカニズム。
【０１５７】
（５）発見されたＡＤＲが更に究明する価値があるか否かを決定することを助ける自動スコア方式。発見された（ｄ，ｓ）は、最も最新のデータを提供するソーシャルメディアからである。システムは、このような発見された「知識」を、より信頼できるソースからの知識により更に評価する。この評価は、自動的に行われ、消費すべきユーザに最終スコアを提示する。
【０１５８】
（６）ＡＤＲを発見し薬剤の安全性を保証するために、最新情報（最新傾向）を監視する医薬品の副作用調査メカニズム。
【０１５９】
これは、医学的調査からの及び製薬会社により実行される臨床試験からの文書化されたＡＤＲに対する無料の指標として機能できる。関係の発見は、それが特定の、例えば関係の中でＡＤＲの重症度に関連付けられた、場合によっては信頼レベルに結合された、基準の下に含まれる場合、ユーザに警告をトリガし得る。
【０１６０】
以上の実施形態に加えて、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間の重み付き関係を生成し及び検証するシステムであって、前記システムは、
医薬品とＡＤＲとの間のリンクについてソーシャルメディアを監視する公衆データ監視モジュールと、
固有表現認識を用いて医薬品とＡＤＲとの間の関係を抽出し、前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の重み付き関係を提供する知識抽出モジュールであって、前記重みは、前記ソーシャルメディアの中の前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の前記リンクの信頼に基づく、知識抽出モジュールと、
前記関係を該関係の重みと共に格納するローカル知識ベースと、
オントロジデータベースの中のドメイン知識を用いて、医薬品名の及び／又はＡＤＲ症状の１又は複数のオントロジに従い、前記重み付きソーシャルメディア関係を精緻化する関係精緻化モジュールと、
定量化ＡＤＲモジュールであって、調査刊行物から及び／又は治験報告書から抽出された医薬品とＡＤＲとのリンクを用いることにより、及び前記関係の調査重みを提供することにより、前記重み付きソーシャルメディア関係を更に定量化する、及び／又は、インターネット検索エンジンを用いて前記医薬品及び前記ＡＤＲを検索し、ヒット件数が前記関係のインターネット重みを定量化することにより、前記重み付きソーシャルメディア関係を定量化する、定量化ＡＤＲモジュールと、
を有するシステム。
（付記２）  前記知識抽出モジュールは、前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の前記重み付き関係を、＜医薬品，ＡＤＲ，ｃ＞の形式のトリプルとして提供し、ｃは信頼レベルである、付記１に記載のシステム。
（付記３）  前記関係精緻化モジュールは、等価な医薬品名及び症状を含むよう前記関係の拡張を、及び／又はＡＤＲをより多数の又は少数の特定ＡＤＲで置き換えるよう前記関係の精緻化を可能にする、付記１又は２に記載のシステム。
（付記４）  閾信頼レベルより高いソーシャルメディア重みを有するソーシャルメディア関係のみが保持される、付記１乃至３のいずれか一項に記載のシステム。
（付記５）  前記定量化ＡＤＲモジュールは、前記調査重み及び／又は前記インターネット重みを用いて、前記ソーシャルメディア重みを調整する、付記１乃至４のいずれか一項に記載のシステム。
（付記６）  前記定量化ＡＤＲモジュールは、前記医薬品及び前記ＡＤＲのリンクを裏付ける証拠の、前記医薬品の言及全体に対する比に基づき、前記調査重みを計算する、付記１乃至５のいずれか一項に記載のシステム。
（付記７）  前記定量化ＡＤＲモジュールは、前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の検索エンジン距離に基づき、前記インターネット重みを計算する、付記１乃至６のいずれか一項に記載のシステム。
（付記８）  前記ソーシャルメディア重み、前記調査重み、及び前記インターネット重みを統合することにより、前記関係の前記信頼を計算する相関スコアモジュール、を更に有し、ユーザ定義方針は、前記ソーシャルメディア重み、前記調査重み、及び前記インターネット重みのうちのいずれかに重みを与える、付記１乃至７のいずれか一項に記載のシステム。
（付記９）  前記公衆データ監視モジュールは、医薬品と他の薬物との間のリンクについてもソーシャルメディアを監視し、
前記知識抽出モジュールは、固有表現認識を用いて医薬品と別の薬物との間の関係も抽出し、前記医薬品と前記他の薬物との間の重み付き関係を提供し、前記重みは、前記ソーシャルメディアの中の前記医薬品と前記他の薬物との間の前記リンクの信頼に基づき、
前記ローカル知識ベースは、前記医薬品−薬物関係も該関係の重みと共に格納し、
前記関係精緻化モジュールは、前記オントロジデータベースを用いて、医薬品名の及び／又は他の薬物の１又は複数のオントロジに従い、前記重み付きソーシャルメディア医薬品−薬物関係も精緻化し、
前記定量化ＡＤＲモジュールは、調査刊行物から及び／又は治験報告書から抽出された薬物及び医薬品データを用いることにより、及び前記医薬品−薬物関係の調査重みを提供することにより、前記重み付きソーシャルメディア医薬品−薬物関係を更に定量化する、及び／又は、インターネット検索エンジンを用いて前記医薬品及び前記ＡＤＲを検索し、ヒット件数が前記医薬品−薬物関係のインターネット重みを定量化することにより、前記重み付きソーシャルメディア医薬品−薬物関係を定量化する、
付記１乃至８のいずれか一項に記載のシステム。
（付記１０）  ユーザが医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間の関係を評価できるようにするシステムであって、前記システムは、付記１乃至９のいずれか一項に記載の重み付き関係を生成し検証し、前記システムは、
ユーザクエリの入力及びクエリ結果の出力を可能にするユーザインタフェースと、
ドメインオントロジを用いて前記クエリを書き換えるクエリ拡張／書き換えモジュールと、
例えば内部クエリ表現に前記ユーザクエリを処理し、前記ローカル知識ベースからの回答を読み取るクエリ処理モジュールと、
を有するシステム。
（付記１１）  前記ローカル知識ベースの中で関係が見付からない場合、前記システムは、リアルタイムに公衆データ監視を実行するよう構成される、付記１０に記載のシステム。
（付記１２）  医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間の重み付き関係を生成し及び検証する方法であって、
医薬品とＡＤＲとの間のリンクについてソーシャルメディアを監視するステップと、
固有表現認識を用いて医薬品とＡＤＲとの間の関係を抽出し、前記ソーシャルメディアの中の前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の前記リンクの信頼に基づき、前記医薬品と前記ＡＤＲとの間の重み付き関係を提供するステップと、
オントロジデータベースの中のドメイン知識を用いて、医薬品名の及び／又はＡＤＲ症状の１又は複数のオントロジに従い、前記重み付きソーシャルメディア関係を精緻化するステップと、
調査刊行物から及び／又は治験報告書から抽出されたＡＤＲを用いることにより、及び前記関係の調査重みを提供することにより、前記重み付きソーシャルメディア関係を定量化するステップと、及び／又は、
インターネット検索エンジンを用いて前記医薬品及び前記ＡＤＲを検索し、ヒット件数が前記関係のインターネット重みを定量化することにより、前記重み付きソーシャルメディア関係を定量化するステップと、
を有する方法。
（付記１３）  ユーザが医薬品と医薬品副作用（ＡＤＲ）との間のリンクについてクエリできるようにする方法であって、
ユーザクエリの入力を可能にするステップと、
前記クエリを処理するステップと、
オントロジデータベースの中のドメイン知識を用いて、前記クエリを書き換えるステップと、
付記１２に従い生成された定量化された重み付きソーシャルメディア関係からクエリ回答を読み出すステップと、
を有する方法。
【符号の説明】
【０１６１】
２０  ソーシャルメディア
３０  公衆データ監視
４０  知識抽出
５０  ローカルＫＢ
６０  オントロジデータベース
７０  関係精緻化
８０  定量化ＡＤＲ
９０  調査／インターネット
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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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１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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