(57)【要約】  患者の次の検査に関する理由を予測するシステムが、臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納する臨床データベースを含む。自然言語処理エンジンが、臨床データを検出するため、上記臨床文書を処理する。正規化エンジンが、内部データ構造及び／又はオントロジーに対して、上記臨床データを意味論的に正規化する。パターン認識エンジンが、上記正規化された臨床データに基づき、検査に関する既知の理由のセットから、マッピングを生成する。予測エンジンが、上記患者の次の検査に関する理由に関する予測を生成する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の次の検査に関する理由を予測するシステムであって、
臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納する臨床データベースと、
臨床データを検出するため、前記臨床文書を処理する自然言語処理エンジンと、
内部データ構造及び／又はオントロジーに対して、前記臨床データを意味論的に正規化する正規化エンジンと、
前記正規化された臨床データに基づき、検査に関する既知の理由のセットから、マッピングを生成するパターン認識エンジンと、
前記患者の次の検査に関する理由に関する予測を生成する予測エンジンとを有する、システム。
【請求項２】
前記パターン認識エンジンが、意味論的に正規化された臨床データのセットに関して訓練され、意味論的に正規化された患者の病歴のセットが与えられると、将来の検査に関する理由を予測するために問い合わせられる、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記患者の次の検査に関する理由に関する前記予測を含む表示を生成する臨床インタフェースエンジンを更に含む、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記マッピングが、前記検査に関する理由に関する尤度及び時間スパン情報の少なくとも１つを含む、請求項１乃至３の任意の一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記マッピングが、前記臨床データ及び統計モデルを利用して実行される、請求項１乃至４の任意の一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記ユーザインタフェースが、関連する時間スパンにわたる前記尤度を示す少なくとも１つの追加的な情報を含む、請求項１乃至５の任意の一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記ユーザインタフェースが、前記予測に関するインパクトを見るため、前記ユーザが変数を追加及び削除することを可能にし、変数の新しいセットに基づき、前記予測の再計算がトリガーされる、請求項１乃至６の任意の一項に記載のシステム。
【請求項８】
患者の次の検査に関する理由を予測するシステムであって、
１つ又は複数のプロセッサを有し、前記プロセッサが、
臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納し、
臨床データを検出するため、前記臨床文書を処理し、
内部データ構造及び／又はオントロジーに対して、前記臨床データを意味論的に正規化し、
前記正規化された臨床データに基づき、検査に関する既知の理由のセットから、マッピングを生成し、
前記患者の次の検査に関する理由に関する予測を生成するようプログラムされる、システム。
【請求項９】
前記１つ又は複数のプロセッサが、前記患者の次の検査に関する理由に関する前記予測を含むディスプレイを生成するよう更にプログラムされる、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記マッピングが、前記検査に関する理由に関する尤度及び時間スパン情報の少なくとも１つを含む、請求項８又は９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記ユーザインタフェースが、関連する時間スパンにわたる前記尤度を示す少なくとも１つの追加的な情報を含む、請求項８乃至１０の任意の一項に記載のシステム。
【請求項１２】
前記ユーザインタフェースが、前記予測に関するインパクトを見るため、前記ユーザが変数を追加及び削除することを可能にし、変数の新しいセットに基づき、前記予測の再計算がトリガーされる、請求項８乃至１１の任意の一項に記載のシステム。
【請求項１３】
患者の次の検査に関する理由を予測する方法において、
臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納するステップと、
臨床データを検出するため、前記臨床文書を処理するステップと、
内部データ構造及び／又はオントロジーに対して、前記臨床データを意味論的に正規化するステップと、
前記正規化された臨床データに基づき、検査に関する既知の理由のセットから、マッピングを生成するステップと、
前記患者の次の検査に関する理由に関する予測を生成するステップとを有する、方法。
【請求項１４】
前記患者の次の検査に関する理由に関する前記予測を含む表示を生成するステップを更に有する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記マッピングが、前記検査に関する理由に関する尤度及び時間スパン情報の少なくとも１つを含む、請求項１３又は１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記ユーザインタフェースが、関連する時間スパンにわたる前記尤度を示す少なくとも１つの追加的な情報を含む、請求項１３乃至１５の任意の一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記ユーザインタフェースが、前記予測に関するインパクトを見るため、前記ユーザが変数を追加及び削除することを可能にする、請求項１５乃至１８のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は一般に、次の放射線学検査に関する理由を予測することにより、価値を増加させ、フォローアップ放射線検査レートを減らすことに関する。それは、患者の病歴に基づき、患者の次の検査に関する理由を予測することに関連して特定の用途を見出し、これを特に参照して説明される。しかしながら、それは、他の使用シナリオにおける用途も見出し、上述した用途に必ずしも限定されるものではない点を理解されたい。
【背景技術】
【０００２】
典型的な放射線学ワークフローは、いくつかの撮像が実行された放射線学撮像施設に医師が最初に患者を照会することを含む。撮像研究が実行された後、放射線科医は、画像を解釈し、１つ又は複数の予後又は治療示唆を提供する。この間に、放射線科医は、将来の検査のため追加的な撮像が実行されるよう指示することもできる。これは、各患者に関して複数の撮像検査が実行されることをもたらすことがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
撮像検査の減少が、米国政府により奨励されている。Affordable Care Organizationは、ケア組織が、撮像手順毎にではなく、患者毎の報酬を受けるよう命令する。従って、ケア組織の最善の関心事は、撮像検査の数を減らしつつ、供給されるケアの品質を維持する又は改良することにある。
【０００４】
解釈を行う放射線科医が患者の臨床的な将来を調べることができる場合、放射線科医は、特定の生体構造領域に対して特別に注意を払うことができ、より関連する予後及び治療示唆を与えることができる。これは、放射線学的検査の価値を増加させる。透視のとき、放射線科医は、将来起こるかもしれない特定の医療状態を予想する示唆をプロトコル化することを与えることもできる。患者が放射線科医により対処された状態の治療のため入院する場合、ケア提供者（例えば緊急部門医師）はそれから利益を得ることができる。これは、不必要又は誤ってプロトコル化された撮像検査の数を減らす。
【０００５】
本願は、患者の病歴に基づき、患者の次の検査に関する理由を予測するシステム及び方法を提供する。更に、本システム及び方法は、放射線解釈ワークフローに予測を一体化する。本願は、撮像検査当たりの価値を改善し、患者当たりの撮像検査数を減らす。本願は、上述した課題及びその他を解決する新規で改良された方法及びシステムも提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの側面によれば、患者の次の検査に関する理由を予測するシステムが提供される。このシステムは、臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納する臨床データベースを含む。自然言語処理エンジンが、臨床データを検出するため、上記臨床文書を処理する。正規化エンジンが、内部データ構造及び／又はオントロジーに対して、上記臨床データを意味論的に正規化する。パターン認識エンジンが、上記正規化された臨床データに基づき、検査に関する既知の理由のセットから、マッピングを生成する。予測エンジンが、上記患者の次の検査に関する理由に関する予測を生成する。
【０００７】
別の側面によれば、患者の次の検査に関する理由を予測するシステムが提供される。このシステムは、１つ又は複数のプロセッサを有し、上記プロセッサが、臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納し、臨床データを検出するため、上記臨床文書を処理し、内部データ構造及び／又はオントロジーに対して、上記臨床データを意味論的に正規化し、上記正規化された臨床データに基づき、検査に関する既知の理由のセットから、マッピングを生成し、上記患者の次の検査に関する理由に関する予測を生成するようプログラムされる。
【０００８】
別の側面によれば、患者の次の検査に関する理由を予測する方法が提供される。この方法は、臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納するステップと、臨床データを検出するため、上記臨床文書を処理するステップと、内部データ構造及び／又はオントロジーに対して、上記臨床データを意味論的に正規化するステップと、上記正規化された臨床データに基づき、検査に関する既知の理由のセットから、マッピングを生成するステップと、上記患者の次の検査に関する理由に関する予測を生成するステップとを有する。
【０００９】
１つの利点は、患者の病歴に基づき、患者の次の検査に関する理由を予測することにある。
【００１０】
別の利点は、撮像検査当たりの価値を改善し、患者当たりの撮像検査数を減らすことにある。
【００１１】
別の利点は、放射線解釈ワークフローに予測を一体化することにある。
【００１２】
別の利点は、改良された臨床ワークフローにある。
【００１３】
別の利点は、改良された患者ケアにある。
【００１４】
本発明の更に追加的な利点は、以下の詳細な説明を読み及び理解することにより当業者に理解されるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本願の側面による医療機関のＩＴインフラストラクチャのブロックダイアグラムを示す図である。
【図２】本願の側面による患者の次の検査に関する理由を予測する方法のフローチャートダイアグラムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明は、様々な要素及び要素の構成、並びに様々なステップ及びステップの構成の形を取ることができる。図面は、好ましい実施形態を説明するためだけにあり、本発明を限定するものとして解釈されるべきものではない。
【００１７】
撮像検査の減少は、アメリカ合衆国政府により奨励されている（例えばAffordable Care Organization主導で）。解釈を行う放射線科医が患者の臨床的将来を調べることができる場合、放射線科医は、特定の生体構造領域に対して特別に注意を払うことができ、より関連する予後及び治療示唆を与えることができる。本願は、患者の病歴に基づき、患者の次の検査に関する理由を予測する。更に、この予測は、解釈ワークフローに一体化される。本願は、撮像検査当たりの価値を改善し、撮像検査数を減らすことができる。
【００１８】
図１を参照すると、ブロック図は、例えば病院といった医療機関のＩＴインフラストラクチャ１０の一実施形態を示す。ＩＴインフラストラクチャ１０は、通信ネットワーク２０を介して相互接続される、臨床情報システム１２、臨床支援システム１４、臨床インタフェースシステム１６等を適切に含む。通信ネットワーク２０は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、無線ネットワーク、有線ネットワーク、携帯電話網、データバス等の１つ又は複数を含むと考えられる。ＩＴインフラストラクチャの要素が、中央位置に、又は、複数の遠隔位置に配置される点も理解されたい。
【００１９】
臨床情報システム１２は、放射線学レポート、医療画像、研究室レポート、ラボ／撮像レポート、電子健康記録、ＥＭＲデータ等を含む臨床文書を臨床情報データベース２２に格納する。臨床文書は、例えば放射線学検査に関する日付付きの理由のような関連する患者健康情報を含む、例えば患者といったエンティティに関連する情報を持つ文書を有することができる。臨床文書のいくつかは、フリーテキスト文書でもよいが、他の文書は、構造化された文書でもよい。斯かる構造化された文書は、電子形式において充填することでユーザが提供したデータに基づき、コンピュータプログラムにより生成される文書でもよい。例えば、構造化された文書は、ＸＭＬ文書でもよい。構造化された文書は、フリーテキスト部分を有することができる。斯かるフリーテキスト部分は、構造化された文書においてカプセル化されたフリーテキスト文書として考えられることができる。結果的に、構造化された文書のフリーテキスト部分は、フリーテキスト文書としてシステムにより処理されることができる。臨床文書の各々は、情報アイテムのリストを含む。情報アイテムのリストは、例えばフレーズ（phases）、文、パラグラフ、語等のフリーテキストの文字列を含む。臨床情報システム１２は、臨床情報データベース２２にアクセスし、得られた情報を他のエンジンに対してアクセス可能な態様で格納する電子患者病歴取得エンジン２８も含む。このエンジン２８のデータ取得要素は、既知のＡＰＩ技術を用いて実現されることができる。患者健康情報は一般に、臨床情報の読み出し及び書き込みを行うＡＰＩを持つ臨床情報データベース２２に格納される。斯かるＥＨＲは一般に、患者特有の医療記録番号（ＭＲＮ）に関連するすべての臨床文書に関して問い合わせられることができる。取得エンジン２８は、取得されたデータを格納するための適切なデータ構造を持つ。それ自身を（フリーテキストとして、又は構造化された値のテーブルとして）文書を格納することに加えて、それは、ソース（例えば、放射線学、ラボ又は病理学）、各文書の日付、及び文書間の関係を特定するためのフィールドを持つ。臨床文書の情報アイテムは、自動的に及び／又は手動で生成されることができる。例えば、さまざまな臨床システムは、過去の臨床文書、話し言葉のディクテーションなどから情報アイテムを自動的に生成する。後者に関しては、ユーザ入力デバイス２４が使用されることができる。いくつかの実施形態において、臨床情報システム１２は、情報アイテムを手動で入力するのに使用される、及び／又は臨床文書を表示するユーザインタフェースをユーザに提供するディスプレイデバイス２６を含む。ある実施形態において、臨床文書は、臨床情報データベース２２に局所的に格納される。別の実施形態では、臨床文書は、臨床情報データベース２２に全国的に又は地域的に格納される。患者の情報システムの例は、電子医療記録システム、部門システム等を含むが、これに限定されるものではない。
【００２０】
臨床支援システム１４は、臨床文書において関連する患者健康情報を検出するため、自然言語処理及びパターン認識を利用する。臨床支援システム１４は、医療領域を包括的に表す内部データ構造及び／又はオントロジーに対する患者健康情報の所与のセットの内容を意味論的に正規化する。臨床支援システム１４は、意味論的に正規化された患者健康情報のセットを訓練し、（ｂ）一セットの意味論的に正規化された患者の病歴が与えられると、将来の検査に関する理由を予測するため、患者健康情報を問い合わせる。問い合わせられるとき、臨床支援システム１４は、検査に関して既知の理由のセットから関連する情報（例えば尤度及び時間インターバル（「８週内」））へのマッピングを返す。臨床支援システム１４は、パターン認識エンジンからの予測を解釈を行う放射線科医に提示する。臨床支援システム１４は、情報アイテム及びユーザインタフェースを表示する例えばＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、発光ダイオードディスプレイといったディスプレイ４４、並びに例えば、提供される情報アイテムを臨床医が入力及び／又は修正するためのキーボード及びマウスといったユーザ入力デバイス４６を含む。
【００２１】
より詳細には、臨床支援システム１４は、臨床文書において情報アイテムを検出し、関連する臨床所見及び患者健康情報の所定のリストを検出するため臨床文書を処理する自然言語処理エンジン３０を含む。これを実現するため、自然言語処理エンジン３０は、セクション、パラグラフ、文、語などを含む情報アイテムに臨床文書をセグメント化する。概して、臨床文書は、病歴、技術、比較、所見、印象セクションヘッダなどに加えてプロトコル情報を持つ時間スタンプされたヘッダを含む。セクションの内容は、セクションヘッダの所定のリスト及びテキストマッチング技術を用いて、容易に検出されることができる。代替的に、例えばMedLEEといったサードパーティソフトウェア方法が使用されることができる。例えば、所定の用語のリスト（lung nodule、「肺結節」）が与えられる場合、文字列マッチング技術は、用語の１つが所与の情報アイテムにおいて存在するかどうか検出するために用いられることができる。文字列マッチング技術は、形態学的及び語彙的な変種（Lung nodule = lung nodules = lung nodule）、及び情報アイテムにわたり広げられる用語（肺における結節＝肺結節）を説明するため、更に改良されることができる。用語の所定のリストがオントロジーＩＤを含む場合、所与の情報アイテムから概念を抽出するため、概念抽出方法が用いられることができる。ＩＤは、例えばSNOMED又はRadLexといった背景オントロジーにおける概念を参照する。概念抽出に関して、例えばMetaMapといったサードパーティのソリューションが利用されることができる。更に、自然言語処理技術はそれ自体は、従来技術において知られる。例えばテンプレートマッチング、オントロジーにおいて規定される概念のインスタンスの特定、及び概念のインスタンスの間の関係の特定といった技術を適用し、意味論的な概念のインスタンスのネットワーク及びフリーテキストにより表されるそれらの関係を構築することが可能である。
【００２２】
臨床支援システム１４は、患者病歴正規化エンジン３２も含む。これは、医療領域を包括的に表す内部データ構造及び／又はオントロジーに対して、患者健康情報の所与のセットの内容を意味論的に正規化する。臨床文書のセグメント化は、文書のレイアウトから一般に容易に観察される機能的な要素の観点でそれを構築することに関係する。例えば、ラボレポートは一般に、可変値ペアのリストから成る。他方、放射線学及び病理学レポートは概して、セクション―パラグラフ―文構造を持つ。各臨床文書（例えば、ラボ、放射線学又は病理学）に対して、セグメント化エンジン１４は、臨床文書を適切な部分にセグメント化する。斯かるセグメント化エンジンは、語彙的なパターン認識及び／又は機械分類技術を用いて構築されることができる。例えば、可変値ペアを検出することは、直接的であり、正規表現（語彙的なパターン認識）を用いて実行されることができる。他方、フリーテキスト・レポートにおいて文の端を決定することは一般に、ドット文字の曖昧性が原因で、より難しい。例えば、「Dr. Doe」及び「2.3 cm」において、ドットは、文の端をマークしない。斯かる曖昧性は、例えば最大エントロピー（機械分類）といった機械学習技術により解決されることができる。
【００２３】
一旦セグメント化されると、情報アイテムは、それらの性質に基づき、意味論的に正規化されることができる。可変値において、変数は、直接の文字列マッチング技術を用いて、既知のラボ変数のリストへマッピングされることができる。放射線学レポートからのフリーテキスト文において、概念が抽出され、総合的な医療オントロジーへマッピングされることができる。概念抽出技術は、科学文献において研究された。NIHにより利用可能とされたMetaMapは、医療言語処理の分野における事実上の標準であるようである。それは、文におけるフレーズを検出し、それらが否定されるかを検出する。サードパーティ（例えばMedLEE）又は家庭でのソリューションが、概念抽出を支援するために使用されることもできる。SNOMED概念は、例えば診断、症状又は手順といった医療領域におけるエンティティを表す。SNOMEDは、概念を相互接続する複数の関係を持つ。これは、階層的、生体構造的及び原因的な推理を可能にする。階層的な推理は、文書における情報をフィルタリングすることを可能にする。このようにして、我々は、すべての兆候及び症状（「咳をする」）又はイベント（「薬剤過剰投与」）概念を検査に関する理由から選択することができ、患者の背景概念（「ＨＩＶ陽性」）を捨てることができる。
【００２４】
特に、臨床文書の検査セクションに関する理由の分析は、重要である。検査に関する理由は一般に、患者の病歴及び症状を表す参照臨床医により入力される短いテキスト、並びに検査を動機づけする臨床質問である。時間に追われるため、参照臨床医は一般に、省略形を使用する。語彙的な技術は、省略形を広げるために用いられることができる。しかしながら、しばしば省略形は、複数の意味を持つことができる。その場合、省略形の構文的なコンテキスト（即ち、それが現れる文、又は検査に関する理由において見られる名詞句及び動詞）及びそのソース（即ち、放射線学レポート）を使用する一義化技術が使用される必要がある。一義化エンジンは、ルールベース又は機械学習技術を用いて創造されることができる。
【００２５】
臨床支援システム１４は、パターン認識エンジン３４も含む。意味論的な正規化後、パターン認識エンジン３４は、原子及び複合変数の（長い）シリーズとして、臨床文書を特徴づける。例えば、パターン認識エンジン３４は、患者の性をマークする原子変数、及び患者がＨＩＶと診断されたかどうかを示す複合変数を含む。患者がＨＩＶポジティブと診断された場合、この変数は、診断の日付も含む。短い文書であるので、検査に関する理由も同様に、変数のシリーズとして考えられることができる。
【００２６】
意味論的に正規化された変数のベクトルと認められるので、統計方法は、一方で患者実態的人口統計学、イベント、以前の診断、医療介入及び他のタイプの臨床状態の間の病歴における依存パターンを検出し、他方で検査に関する理由を検出するために用いられることができる。パターン認識エンジン３４は、特定の時間インターバルをつなぐ依存パターンに関心がある。例えば、ＨＩＶ及び現在のＸ線の既知の状態が与えられると、患者が、現在の検査から８週内に咳及び腹痛を表す確率が６０％ある。
【００２７】
いくつかの変数は、あまりに特異的であり、従って一般化される必要がある。例えば、このため、我々は、時間インターバルビン（例えば、「先週」、「先月」、「２年以上前」）を導入することができる。抽出された概念は、概念の間のオントロジーの階層的な関係を用いて（例えば、「喉頭癌」→「頭部及び首癌」→「癌」）、一般化されることができる。抽象概念のより特異的なレベルでは見つかることができない依存が、一般的なレベルで見つかることが、考えられる。例えば、一方で腹部癌及びＨＩＶと他方で咳との間に依存パターンが存在するが、腎臓癌及びＨＩＶに関する依存パターンをサポートするには証拠がない又は十分ではない。依存パターンの検出は、患者健康情報記録の全て又は選択を用いて、オフラインモードで実行されることができる。このオフライン処理努力の結果は、患者の病歴及び現在のプレゼンテーションが与えられると、将来の検査に関する理由の尤度が推定される統計モデルである。
【００２８】
パターン認識エンジン３４は、最初に患者健康情報記録を正規化された変数のベクトルに変換することにより、問い合わせられることができる。結果として生じるベクトルはその後、統計モデルに渡される。これは将来の検査に関する理由のリストを返す。その実現に基づき、我々は、検査に関する各理由及び時間インターバルに対して尤度値を割り当てることができる。従って、１週内に咳が存在する患者の尤度は、５％にセットされることができ、一方、時間インターバルが１月である場合、それは２５％とすることができる。
【００２９】
臨床支援システム１４は、患者の次の検査に関する理由を予測する予測プレゼンテーションエンジン３６も含む。画像検査の解釈が始まるとき、患者の病歴及び現在の検査に関する理由が、システムに対して利用可能である。この情報は、正規化され、可変ベクトルへと変換され、その後パターン認識エンジンに渡される。結果は、検査に関する既知の理由から関連する情報、例えば尤度及び時間スパンへのマッピングである。
【００３０】
マッピングは、検査に関する理由を尤度で順位付けすることにより要約されることができる。マッピングが尤度だけでなく時間スパン情報も含む場合（「尤度は、来週では５％、来月では２５％である」）、重み付けされた凝集尤度が、計算されることができる（「全体の尤度は、１５％である」）。これはその後検査に関する理由を順位付けするのに使用される。
【００３１】
検査に関する最もありそうな理由は、ユーザインタフェースを介してリストとしてユーザに表示されることができる。時間スパン情報が、臨床インタフェースエンジン３８を介して、基礎プレゼンテーションにおいて抑制されることも考えられる。ユーザが、将来の検査に関するリストされた理由をクリックするとき、関連する時間スパンにわたる尤度を示す追加的な情報が表示されることができる。代替的に、ユーザは、特定の時間スパンを選択することが可能でもよい。これは、マッピングに関するフィルタとして機能し、選択された時間スパンにおけるそれらの尤度に基づき、将来の検査に関する理由を効果的に再び順位付けする。プレゼンテーションが動的にされることも更に想定され、その結果、ユーザは、予測示唆に関するそれらのインパクトを見るため、変数の追加及び削除を行うことができる。これは、標準的な視覚技術を用いて実行されることができる。
【００３２】
臨床インタフェースシステム１６は、患者の病歴及び検査に関する最もありそうな理由に基づかれる、患者の次の検査に関する理由の予測をユーザが見ることを可能にするユーザインタフェースを表示する。臨床インタフェースシステム１６は、ユーザインタフェースを受信して、ディスプレイ４８上で介護者に対してこの表示を示す。臨床インタフェースシステム１６は、タッチスクリーン又はキーボード及びマウスといった、臨床医が、ユーザインタフェース表示に入力及び／又はこれを修正するための、ユーザ入力デバイス５０を含む。介護者インタフェースシステムの例は、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯スマートフォン、パーソナルコンピュータ等を含むが、これらに限定されるものではない。
【００３３】
ＩＴインフラストラクチャ１０の要素は、前述の機能を実現するコンピュータ実行可能な命令を実行するプロセッサ６０を適切に含む。ここで、コンピュータ実行可能な命令は、プロセッサ６０に関連付けられるメモリ６２に格納される。しかしながら、前述の機能の少なくとも一部は、プロセッサを用いることなしに、ハードウェアにおいて実現されることができることも想定される。例えば、アナログ回路が使用されることができる。更に、ＩＴインフラストラクチャ１０の要素は、通信ネットワーク２０にわたり通信するためインタフェースを６０プロセッサに提供する通信ユニット６４を含む。更に、ＩＴインフラストラクチャ１０の前述の要素は別々に表されているが、これらの要素は組み合わせられることができる点を理解されたい。
【００３４】
図２を参照すると、患者の次の検査に関する理由を予測する方法のフローチャート図２００が示される。ステップ２０２において、臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書が格納される。ステップ２０４において、臨床データを検出するため、臨床文書が処理される。ステップ２０６において、臨床データが、内部データ構造及び／又はオントロジーに対して意味論的に正規化される。ステップ２０８において、正規化された臨床データに基づき、検査に関する既知の理由のセットから、マッピングが生成される。ステップ２１０において、患者の次の検査に関する理由に関する予測が生成される。ステップ２１２において、予測が、ユーザインタフェースに表示される。
【００３５】
本書で使用されるメモリは、非一時的なコンピュータ可読媒体；磁気ディスク又は他の磁気ストレージ媒体；光学ディスク又は他の光学ストレージ媒体；ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）又は他の電子メモリデバイス又はチップ又は動作可能に相互接続されるチップのセット；格納された命令がインターネット／イントラネット又はローカルエリアネットワークを介して取得されることができるインターネット／イントラネットサーバ；等の１つ又は複数を含む。更に、本書において使用されるプロセッサは、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯スマートフォン、携帯型腕時計、コンピューティンググラス及び類似する体着用の、埋め込まれた、又は搬送される携帯型のギアの１つ又は複数を含み、ユーザ入力デバイスは、マウス、キーボード、タッチスクリーンディスプレイ、１つ又は複数のボタン、１つ又は複数のスイッチ、１つ又は複数のトグル等の１つ又は複数を含み、表示デバイスは、液晶ディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、投影ディスプレイ、タッチスクリーンディスプレイなどの１つ又は複数を含む。
【００３６】
本発明が、好ましい実施形態を参照して説明されてきた。上記の詳細な説明を読み及び理解すると、第三者は、修正及び変更を思いつくことができる。それらの修正及び変更が添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内にある限り、本発明は、すべての斯かる修正及び変更を含むものとして構築されることが意図される。
【図１】
2017525043.tif 000003
【図２】
2017525043.tif 000004
【国際調査報告】
2017525043.tif 000005
2017525043.tif 000006