(57)【要約】システムが、ランク付けエンジン１１０及びユーザインターフェース１３０を含む。ランク付けエンジンは、患者の複数のオカレンスを含むリスト１１４を受信し、リスト中の各オカレンス２１０についての関連性スコアを計算する。計算された関連性スコアは、リストを統制する語彙集からの関連性スコアを複数のオカレンスのそれぞれにマッピングする関連性スキーム１１６に従っている。ユーザインターフェース１３０は、計算された関連性スコアを含む提示された計算された関連性スコアによって順序付けられたリストをローカルコンピューティングデバイス１４０の表示デバイス１３７に表示する。複数のオカレンスのうちの表示された各オカレンスは、フィードバックインジケータ１３６を含む。ユーザインターフェースは、フィードバックインジケータによる複数のオカレンスのうちの１つの表示されたオカレンスに対する入力を含むフィードバックを受信する。フィードバックインジケータは、当該１つの表示されたオカレンスが、リスト内で、現在の位置よりも上の位置又は下の位置に表示されるべきであることを示す。入力はバイナリインジケータである。【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の複数のオカレンスを含むリストを受信し、前記リスト内の各オカレンスに対して関連性スコアを計算する第１のプロセッサを含むランク付けエンジンと、
計算された前記関連性スコアを含む、提示された計算された関連性スコアによって順序付けられた前記リストを、ローカルコンピューティングデバイスの表示デバイスに表示する第２のプロセッサを含むインターフェースと、
を含む、システムであって、
前記計算された関連性スコアは、前記リストを統制する語彙集からの関連性スコアを前記複数のオカレンスのそれぞれにマッピングする関連性スキームに従っていて、
前記複数のオカレンスのうちの表示された各オカレンスは、フィードバックインジケータを含み、
前記ユーザインターフェースは更に、前記フィードバックインジケータによる前記複数のオカレンスのうちの１つの表示されたオカレンスについての入力を含むフィードバックを受信し、
前記フィードバックインジケータは、前記１つの表示されたオカレンスが、前記リスト内で、現在の位置よりも高い位置又は低い位置に表示されるべきであることを示し、
前記入力は、バイナリインジケータである、システム。
【請求項２】
前記ユーザインターフェースは更に、前記バイナリインジケータ及び規則のセットに従って、フィードバック関連性スコアを計算し、
前記フィードバックは、前記フィードバック関連性スコアを含み、
前記システムは、前記フィードバックを受信して格納する電子記憶装置及び１つ以上のプロセッサを含むフィードバックデータベースを更に含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ランク付けエンジンは更に、前記複数のオカレンスのうちの少なくとも１つのオカレンスについての前記フィードバックに従って、調整された関連性スコアを計算し、
前記提示された関連性スコアは、前記調整された関連性スコアを含む、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記リストは、患者プロブレムリスト、患者投薬リスト、患者手術歴リスト及び患者の検査値リストを含む群から選択される、請求項１乃至３の何れか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記リストを表示している前記ローカルコンピューティングデバイスのユーザコンテキストに従って、複数の関連性スキームから前記関連性スキームを選択する１つ以上のプロセッサを含むコンテキストマネージャを更に含む、請求項１乃至４の何れか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記コンテキストマネージャは更に、前記リストを表示している前記ローカルコンピューティングデバイスの前記ユーザコンテキストに従って、前記フィードバックデータベースから前記フィードバックを選択し、
前記フィードバックは、前記フィードバックを提供したユーザのユーザコンテキストを含む、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記コンテキストマネージャは更に、前記リストを表示している前記ローカルコンピューティングデバイスの前記ユーザコンテキストに従って、前記フィードバックデータベースからの前記フィードバックを重み付けする、請求項５又は６に記載のシステム。
【請求項８】
前記ユーザコンテキストは、医療従事者の役割、医療従事者の専門分野及び臨床状況を含む群から選択される少なくとも1つを含む、請求項５乃至７の何れか一項に記載のシステム。
【請求項９】
患者の複数のオカレンスを含むリストを受信するステップと、
前記リスト内の各オカレンスに対して関連性スコアを計算するステップと、
計算された前記関連性スコアを含む、提示された計算された関連性スコアによって順序付けられた前記リストを、ローカルコンピューティングデバイスの表示デバイスに表示するステップと、
フィードバックインジケータによる前記複数のオカレンスのうちの１つの表示されたオカレンスについての入力を含むフィードバックを受信するステップと、
を含み、
前記計算された関連性スコアは、前記リストを統制する語彙集からの関連性スコアを前記複数のオカレンスのそれぞれにマッピングする関連性スキームに従っていて、
前記複数のオカレンスの表示された各オカレンスは、前記フィードバックインジケータを含み、
前記フィードバックインジケータは、前記１つの表示されたオカレンスが、前記リスト内で、現在の位置よりも高い位置又は低い位置に表示されるべきであることを示し、
前記入力は、バイナリインジケータである、方法。
【請求項１０】
前記フィードバックを受信するステップは、
前記バイナリインジケータ及び規則のセットに従って、前記フィードバック関連性スコアを計算するステップと、
前記フィードバックをフィードバックデータベースに格納するステップと、
を含み、
前記フィードバックは、前記フィードバック関連性スコアを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数のオカレンスのうちの少なくとも１つのオカレンスについての前記フィードバックに従って、調整された関連性スコアを計算するステップを更に含み、
前記提示された関連性スコアは、前記調整された関連性スコアを含む、請求項９又は１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記リストは、患者プロブレムリスト、患者投薬リスト、患者手術歴リスト及び患者の検査値リストを含む群から選択される、請求項９乃至１１の何れか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記関連性スコアを計算するステップは、
前記リストを表示している前記ローカルコンピューティングデバイスのユーザコンテキストに従って、前記関連性スキームを複数の関連性スキームから選択するステップを含む、請求項９乃至１２の何れか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記調整された関連性スコアを計算するステップは、
前記リストを表示している前記ローカルコンピューティングデバイスの前記ユーザコンテキストに従って、前記フィードバックデータベースから前記フィードバックを選択するステップを含み、
前記フィードバックは、前記フィードバックを提供したユーザのユーザコンテキストを含む、請求項１１乃至１３の何れか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記調整された関連性スコアを計算するステップは、
前記リストを表示している前記ローカルコンピューティングデバイスの前記ユーザコンテキストに従って、前記フィードバックデータベースからの前記フィードバックを重み付けするステップを含み、
前記フィードバックは、前記フィードバックを提供したユーザのユーザコンテキストを含む、請求項１１乃至１４の何れか一項に記載の方法。
【請求項１６】
患者の複数のオカレンスを含むリストを受信し、
前記リスト内の各オカレンスに対して関連性スコアを計算し、
計算された前記関連性スコアを含む、提示された計算された関連性スコアによって順序付けられた前記リストを、ローカルコンピューティングデバイスの表示デバイスに表示し、
フィードバックインジケータによる前記複数のオカレンスのうちの１つの表示されたオカレンスについての入力を含むフィードバックを受信するように、１つ以上のプロセッサを制御する命令を担持する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
前記計算された関連性スコアは、前記リストを統制する語彙集からの関連性スコアを前記複数のオカレンスのそれぞれにマッピングする関連性スキームに従っていて、
前記複数のオカレンスの表示された各オカレンスは、前記フィードバックインジケータを含み、
前記フィードバックインジケータは、前記１つの表示されたオカレンスが、前記リスト内で、現在の位置よりも高い位置又は低い位置に表示されるべきであることを示し、
前記入力は、バイナリインジケータである、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１７】
前記１つ以上のプロセッサは更に、
前記バイナリインジケータ及び規則のセットに従って、フィードバック関連性スコアを計算し、前記フィードバックをフィードバックデータベースに格納するように、制御され、
前記フィードバックは、前記フィードバック関連性スコアを含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
前記１つ以上のプロセッサは更に、
前記リストを表示している前記ローカルコンピューティングデバイスのユーザコンテキストに従って、複数の関連性スキームから前記関連性スキームを選択するように、制御される、請求項１６又は１７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
前記１つ以上のプロセッサは更に、
前記リストを表示している前記ローカルコンピューティングデバイスの前記ユーザコンテキストに従って、前記フィードバックデータベースから前記フィードバックを選択するように、制御され、
前記フィードバックは、前記フィードバックを提供したユーザのユーザコンテキストを含む、請求項１６乃至１８の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記１つ以上のプロセッサは更に、
前記リストを表示している前記ローカルコンピューティングデバイスの前記ユーザコンテキストに従って、前記フィードバックデータベースからの前記フィードバックを重み付けするように、制御され、
前記フィードバックは、前記フィードバックを提供したユーザのユーザコンテキストを含む、請求項１６乃至１９の何れか一項に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下は、概して、統制語彙集を用いて医学的に関連するリストを閲覧することに関し、より詳細には、全体として様々な医療従事者に提示される電子医療記録からの患者に関する医学的に関連するデータのリストを閲覧することに関する。
【背景技術】
【０００２】
電子医療記録（ＥＭＲ）又は医療データの他のリポジトリは、統制語彙集に従って編集され、個々の患者への患者ケアの提供において、様々な医療従事者によって日常的に閲覧される多数のリストを含む。リストの例としては、患者プロブレムリスト、患者の投薬のリスト、手術歴リスト、検査値のリスト等が挙げられる。各リストは、複数のオカレンスを有する要素を含む。各オカレンスは、統制語彙集に従って表されるデータを含む。統制語彙集の例としては、国際疾病分類ＩＣＤ−９、ＩＣＤ−１０、国際医療用語集（ＳＮＯＭＥＤ）、医師診療行為用語（ＣＰＴ）、米医薬品便覧といった薬物名を編集したもの、ＲａｄＬｅｘ（登録商標）Ｐｌａｙｂｏｏｋ、看護成果分類（ＮＯＣ）、ＮＡＮＤＡ−Ｉ、統制語彙集の地理的適応等が挙げられる。
【０００３】
例えば患者プロブレムリストは、患者の問題（プロブレム）要素を含み、患者の問題は、患者によって報告されている個々の問題のオカレンスを伴う。問題の各オカレンスは、ＩＣＤ−９コード及び／又は対応する説明に従ってリストにされる。各リストは、その全体が提示される。つまり、リストはフィルタをかけられていない、及び／又は、サブセットではない。例えば患者プロブレムリストは、すべての報告された問題が記載されて、医療従事者に提示される。問題は、通常、医療従事者による慎重な検討の後にのみリストから削除される。これは、通常、リストにある問題に誤りがあること、又は、患者が既に問題を経験していないことを示す。
【０００４】
リストは、通常、新しい順に並べられる。例えば新しい問題が患者によって報告されると、その新しい問題は、患者プロブレムリストの一番上に追加される。例えばデフォルトのオカレンス順で形成される。リストは長くなることがあり、また、患者ケアの標準において、ケアを提供する際に、リスト上の任意の関連のオカレンスを認識していることが一般的に期待される医療従事者にとって重要な情報源である。例えば医療従事者は、関連性が高く、リストの一番下まで自然に時間が経過している慢性疾患について認識していることが合理的に期待される。
【０００５】
各リスト上のオカレンスは、患者ケアの様々な側面に関与する様々な医療従事者に対して異なる関連性を持つことができる。例えば「頻繁に転倒する」は、放射線科医には、「糖尿病」に比べて関連性が少ないが、整形外科医には、その逆が成り立つ。更に、リスト上の任意の１つのオカレンスの別のオカレンスに対する関連性は、どの医療従事者にとっても正確に特定することは難しい。つまり、医療従事者は、リスト内の各オカレンスを正確に並べ替えることが困難と感じる可能性がある。
【０００６】
関連性のあるオカレンスの閲覧において理解を容易にするための１つのアプローチは、まず、アルゴリズムを使用して規定される重要度に従って、リストをランク付けする又は並べ替えることである。しかし、このアプローチは、個人又は組織の好みを考慮しない。
【０００７】
オカレンスの閲覧において理解を容易にするための別のアプローチは、まず、医療従事者がリストをどのように並べ替えるかについて、機械学習を使用することである。しかし、このアプローチは、通常、アルゴリズムに従った重要度によるランク付けのアプローチとは相互排他的であり、また、医療従事者は、通常、各リストを並べ替える時間が厳しく制約される。つまり、各個々の患者の並べ替えられたリストを含む電子フィードバックを、医療従事者が提供する時間が限られている。並べ替えは、リストにおける各オカレンスの他のオカレンスに対する関連性を正確に判断する決定を含み、これは、患者ケアの実際の提供から時間及び注意を逸らしてしまう。更に、機械学習の使用は、例えば学習段階といった適切な学習で機械をトレーニングするための時間が伴う。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本明細書において説明される態様は、上記問題及び他の問題に対処する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
以下は、スパースフィードバックを用いたコンテキストリストの閲覧について説明する。リストが受信され、関連性スコアが各オカレンスについて計算される。関連性スコアは、ユーザコンテキストに従って計算することができる。関連性スコアは、後にフィードバックに従って調整することができる。リストは、医療従事者の関連性スコア又は調整された関連性スコアによって順序付けられ又はそれらに従ってランク付けされて表示される。表示されたリストの順序は、医療従事者の役割、医療従事者の専門分野、臨床状況及び／又はこれらの組み合わせのユーザコンテキストによる修正を含むことができる。場合によっては、表示されたリストは、リスト全体に対するオカレンスの位置に関して医療従事者からのスパースフィードバックを提供する。場合によっては、フィードバックは、フィードバックが利用可能になると連続的に使用され、個人の及び／又は現場の好みに従ってリストの順序が改善される。
【００１０】
１つの態様では、システムが、ランク付けエンジンと、ユーザインターフェースとを含む。ランク付けエンジンは、患者の複数のオカレンスを含むリストを受信し、リスト内の各オカレンスに対して関連性スコアを計算する。計算された関連性スコアは、リストを統制する語彙集からの関連性スコアを複数のオカレンスのそれぞれにマッピングする関連性スキームによるものである。ユーザインターフェースは、計算された関連性スコアを含む提示された計算された関連性スコアによって順序付けられたリストを、ローカルコンピューティングデバイスの表示デバイスに表示する。複数のオカレンスのうちの表示された各オカレンスは、フィードバックインジケータを含む。ユーザインターフェースは、フィードバックインジケータによる複数のオカレンスのうちの１つの表示されたオカレンスに対する入力を含むフィードバックを受信する。フィードバックインジケータは、当該１つの表示されたオカレンスが、リスト内で、現在の位置よりも高い位置又は低い位置に表示されるべきであることを示す。入力は、バイナリインジケータである。
【００１１】
別の態様では、方法が、患者の複数のオカレンスを含むリストを受信するステップと、リスト内の各オカレンスに対して関連性スコアを計算するステップとを含む。計算された関連性スコアは、リストを統制する語彙集からの関連性スコアを、複数のオカレンスのそれぞれにマッピングする関連性スキームによるものである。リストは、計算された関連性スコアを含む提示された計算された関連性スコアによって順序付けられて、ローカルコンピューティングデバイスの表示デバイスに表示される。複数のオカレンスの表示された各オカレンスは、フィードバックインジケータを含む。フィードバックインジケータによる複数のオカレンスのうちの１つの表示されたオカレンスについての入力を含むフィードバックが受信される。フィードバックインジケータは、当該１つの表示されたオカレンスが、リスト内で、現在の位置よりも高い位置又は低い位置に表示されるべきであることを示す。入力は、バイナリインジケータである。
【００１２】
別の態様では、非一時的コンピュータ可読記憶媒体が、患者の複数のオカレンスを含むリストを受信し、リスト内の各オカレンスに対して関連性スコアを計算するように１つ以上のプロセッサを制御する命令を担持する。計算された関連性スコアは、リストを統制する語彙集からの関連性スコアを、複数のオカレンスのそれぞれにマッピングする関連性スキームによるものである。１つ以上のプロセッサは更に、計算された関連性スコアを含む提示された計算された関連性スコアによって順序付けられたリストを、ローカルコンピューティングデバイスの表示デバイスに表示するように制御される。複数のオカレンスの表示された各オカレンスは、フィードバックインジケータを含む。１つ以上のプロセッサは更に、フィードバックインジケータによる複数のオカレンスのうちの１つの表示されたオカレンスについての入力を含むフィードバックを受信するように制御される。フィードバックインジケータは、当該１つの表示されたオカレンスが、リスト内で、現在の位置よりも高い位置又は低い位置に表示されるべきであることを示し、入力は、バイナリインジケータである
【００１３】
本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載される実施形態から明らかとなり、また、当該実施形態を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
本発明は、様々なコンポーネント及びコンポーネントの構成、また、様々なステップ及びステップの構成の形を取ってよい。図面は、好適な実施形態を例示することのみを目的とし、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。
【００１５】
【図１】図１は、スパースフィードバックシステムを用いたコンテキストリスト閲覧の一実施形態を概略的に示す。
【図２】図２は、スパースフィードバックを用いたコンテキストリストビューの例示的な表示を示す。
【図３】図３は、フィードバックを通じて関連性スコアを調整する例示的な規則を示す。
【図４】図４は、スパースフィードバックを用いてコンテキストリストを閲覧する方法の一実施形態をフローチャートで示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図１を参照すると、スパースフィードバックを用いたコンテキストリスト閲覧（例えばスパースフィードバックシステムを用いたコンテキストリスト閲覧）のために構成されたシステム１００の一実施形態が概略的に示されている。ランク付けエンジン１１０が、ユーザからのリクエスト１１２に応答して、患者プロブレムリスト、患者投薬リスト、手術歴リスト、検査値リスト等といったリスト１１４を受信する又は読み出す。リクエスト１１２は、リスト及びリスト１１４を要求しているユーザの識別を含む。リスト１１４は、ＥＭＲ又は他の患者の医療リポジトリから受信されてよい。リスト１１４は、複数のオカレンスＬｉを含む。幾つかの実施形態では、リスト１１４内のオカレンスは、各オカレンスがいつリスト１１４に入力されたのかを示す日時スタンプを含む。幾つかの実施形態では、リスト１１４内のオカレンスは、オカレンスを入力したユーザの識別子を含む。
【００１７】
ランク付けエンジン１１０は、関連性スキーム１１６に従って、各オカレンスＬｉの関連性スコアを計算する。関連性スキーム１１６は、統制語彙集内のオカレンスと計算された関連性スコアとの間のマッピングを含む。例えば患者プロブレムリストのＩＣＤ−９コードは、区間［０，１］として表される関連性スコアにマッピングすることができ、ここで、区間内のより高い値は、より高い関連性を示す。関連性スキーム１１６のマッピングは、医療専門家の意見、文献、データ分析等から構築することができる。幾つかの実施形態では、関連性スキーム１１６は、ユーザコンテキスト１２２に従ってコンテキストマネージャ１２０によって選択される。
【００１８】
ランク付けエンジン１１０は、フィードバックデータベース１２４に格納されているフィードバック１３４に従って、計算された関連性スコアを調整する。フィードバックデータベース１２４に格納されているフィードバック１３４は、ユーザコンテキスト１２２に従ってコンテキストマネージャ１２０によって修正又は重み付けすることができる。幾つかの実施形態では、リスト１１４を要求しているユーザのユーザコンテキスト１２２を使用して、フィードバックが選択される及び／又は重み付けされる。幾つかの実施形態では、リスト１１４を要求しているユーザのユーザコンテキスト１２２及び対応するフィードバックを提供する各ユーザのユーザコンテキスト１２２を使用して、フィードバックが選択される及び／又は重み付けされる。幾つかの実施形態では、ユーザコンテキスト１２２は、リクエスト１１２又はフィードバック１３４の時点で、介護されている患者の臨床状況を含む。
【００１９】
ユーザインターフェース１３０が、提示関連性スコアによって順序付けられた又はランク付けされたオカレンスＬｉを有するランク付けリスト１３２を提示する。提示関連性スコアは、フィードバック１３４が受信された場合は、調整された関連性スコアであり、フィードバック１３４が受信されない若しくは不十分な場合は、計算された関連性スコアである。提示されたランク付けリスト１３２は、インジケータ１３６を含み、これらに対し、ディスプレイ１３７を１回タッチするといった入力によって、フィードバック１３４を示すことができる。幾つかの実施形態では、ランク付けリスト１３２は、現在のフィードバック及び以前のフィードバックに従って再表示される。つまり、ランク付けエンジン１１０は、フィードバック１３４を受信し、フィードバックデータベース１２４に前に格納されたフィードバック１３４を用いて、調整された関連性スコアを再計算し、ユーザインターフェース１３０は、ランク付けリスト１３２を再ランク付けされた形式で提示する。幾つかの実施形態では、再ランク付けは、リスト１１４に次にアクセスしたときに行われる。
【００２０】
コンテキストマネージャ１２０は、ユーザコンテキスト１２２に従って、関連性スキーム１１６の複数のマッピングの中から、ランク付けエンジンによって使用されるマッピングを選択することができる。幾つかの実施形態では、関連性スキームは、オカレンスを入力するユーザの識別子とユーザコンテキスト１２２とに基づくマッピングを含むことができる。ユーザコンテキスト１２２は、ユーザの医療専門分野又は業務分野、臨床状況、ユーザの医療上の役割及び／又はこれらの組み合わせといった要素を含む。放射線医学、心臓病学、ＩＣＵ、腫瘍学等といった医療専門分野、及び、看護師、専門家、研修医、担当医等といったユーザの医療上の役割は、リクエスト１１２に含まれていてもよいし、又は、ユーザプロファイル、セキュリティデータベース等からのユーザ識別子に基づいて取り出すこともできる。画像検査、ベッドサイド、退院等といった臨床状況は、場所、予定されている検査の種類等によって推測することができる。臨床状況は、予定されている画像検査の画像診断法によって識別される解剖学的識別を含むことができる。ユーザの場所は、例えば全地球測位システム（ＧＰＳ）コンポーネント１４８に従って、ユーザ若しくはローカルコンピューティングデバイス１４０又はコンピュータネットワークの位置から取得することができる。要素は、ユーザ若しくはローカルコンピューティングデバイス１４０、又は、他のデータストア及び／若しくはシステムから受信することができる。
【００２１】
ユーザの医療専門分野若しくは業務分野、臨床状況、又は、ユーザの医療上の役割のそれぞれは、分野オントロジ１３８を含むことができる。分野オントロジ１３８は、分野内の個々のオカレンス間の階層関係を提供することができる。例えば医師（親）の医療上の役割の階層コンテキストは、研修医（子）及び担当医（子）を含むことができる。関連性スキーム１１６は、医師（親）に対して存在し、また、担当医（子）に対して存在するが、研修医（子）に対しては存在しない。したがって、研修医（子）に対するコンテキストマネージャ１２０による階層的推論は、医師（親）の関連性スキーム１１６を選択する一方で、担当医については、医師（親）よりも担当医（子）にとってより具体的である関連性スキーム１１６を選択する。別の例としては、放射線医学（親）の専門分野が挙げられる。放射線医学（親）の専門分野は、例えば解剖学（子）及び／又は画像診断法（子）（コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴（ＭＲ）、陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）、単一陽子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、超音波（ＵＳ）等）による下位専門分野を含むことができる。場合によっては、分野オントロジ１３８に関するユーザの医療専門分野若しくは業務分野、臨床状況、又は、ユーザの医療上の役割による臨床状況は、所与の臨床及び患者コンテキストについて、より多くの経験をした及び／又はより良い訓練を受けた医療従事者がより多くの重みが与えられるようなものである。例えばＩＣＵで重症患者を介護する際には、担当医のフィードバックは、救急救命フェローよりも多くの重みが与えられる。救急救命フェローは、救急救命インターンよりも多くの重みが与えられる。救急救命インターンは、医学生よりも多くの重みが与えられる。
【００２２】
更に、要素は相互に関連することができ、関連性スキーム１１６は、リスト１１４内のオカレンスに対する要素の近接度に基づいて、組み合わせから決定される。例えば選択された関連性スキーム１１６を用いて、脳ＭＲ検査の臨床状況と脳神経外科医の医療上の役割との間の近接度を導き出すことができる。
【００２３】
フィードバックデータベース１２４は、フィードバック１３４を電子的に格納する。フィードバック１３４は、ランク付けエンジン１１０によって、各リストについて１つ以上のローカル又はユーザデバイス１４０から受信することができる。集合表記法で表現される構造化格納フィードバックとしてのフィードバック１３４の例としては、（ユーザ識別子、オカレンス識別子、提示関連性スコア、フィードバック関連性スコア、バイナリフィードバック、オカレンスの年齢、患者の臨床状況）、（ユーザ識別子、オカレンス識別子、提示関連性スコア、フィードバック関連性スコア、バイナリフィードバック）及び／又はこれらの中の要素の組み合わせが挙げられる。ユーザ識別子は、例えばユーザプロファイルを介して、ユーザの役割、ユーザの専門分野及び／又はこれらの組み合わせに関連することができる。オカレンス識別子Ｌｉは、ＩＣＤ−９コード、ＣＰＴコード等といった語彙集に従ったオカレンスである。バイナリフィードバックは、ランク付けリスト１３２内のオカレンスに対する提示関連性スコアに従って、オカレンス識別子が、関連性において、現在の位置に対してより高い位置又はより低い位置にリストされるべきであることをフィードバックが示すかどうかを示すインジケータ又は値である。バイナリフィードバックは、０及び１といったバイナリ値、「Ｕｐ」及び「Ｄｏｗｎ」といったバイナリラベル等で示すことができる。日数といったオカレンスの年齢は、リストへのオカレンスの入力による日時スタンプから取得することができる。
【００２４】
幾つかの実施形態では、フィードバックデータベース１２４は、構造化照会言語（ＳＱＬ）によってアクセスされるリレーショナル構造化フォーマットを含むことができる。幾つかの実施形態では、フィードバックデータベース１２４は、フリーテキストを含むことができる検査の医用におけるデジタル画像及び通信（ＤＩＣＯＭ）ヘッダから画像検査のコンテキスト情報を格納するといったように、非構造化フォーマットを含むことができる。幾つかの実施形態では、構造化データベースフォーマットと非構造化データベースフォーマットとの組み合わせを使用することができる。
【００２５】
幾つかの実施形態では、ランク付けエンジン１１０は、フィードバック関連性スコアＦｉの代表値又は平均値といった、リスト１１４内のオカレンスＬｉについてのフィードバックデータベース１２４内のすべてのフィードバックの関数に従って、調整された関連性スコアを計算する。幾つかの実施形態では、関数は、最後のＮ個のフィードバック関連性スコアのみを含むことができる。例えば気腫についての患者プロブレムリスト（４９２のＩＣＤ−９コード）に対するフィードバックが、フィードバック１３４のｉ＝４３のオカレンスを含むならば、時間的に最も近い２０のフィードバック関連性スコアを使用することができる。幾つかの実施形態では、フィードバックデータベース１２４からのフィードバックは、フィードバック１３４の最小オカレンス数を含む。つまり、Ｆｉについて、ｉ＞Ｘは、ランク付けエンジン１１０が調整された関連性スコアを計算するための所定の閾値である。幾つかの実施形態では、関数は、固定時間範囲内又はリスト１１４への最新の入力からのフィードバック関連性スコアのみを含むことができる。例えば直近の９０日間内のフィードバック関連性スコア、又は、リスト１１４の最後の更新後に受信されたフィードバック関連性スコアを使用することができる。幾つかの実施形態では、ランク付けエンジン１１０は、ランク付けリスト１３２の提示間のフィードバック関連性スコアの急激な変化を回避するために、減衰係数αを使用することができる。例えばＦ０、…、ＦＭによって時間的に順序付けられたフィードバック関連性スコアでは、調整された関連性スコアは、Ｅｘｐ（α，ｉ）×Ｆｉ（０＜ｉ＜Ｍ）の合計を、Ｅｘｐ（α，ｉ）（０＜ｉ＜Ｍ）の合計で除算したものである。
【００２６】
幾つかの実施形態では、ランク付けエンジン１１０は、階層的推論を使用して、調整された関連性スコアを計算するために使用されるフィードバックデータベース１２４からのフィードバックを選択又は補完する。ランク付けエンジン１１０は、例えばＩＣＤコードといったサポート階層構造を有する分野オントロジ１３８を含むリスト１１４を使用する。例えばオカレンスＬｉがフィードバック１３４を受信していなければ、分野オントロジ１３８によるＬｉの親に対するフィードバック１３４をランク付けエンジン１１０が使用して、関連性スコアを調整することができる。親関係は、分野階層を使用して再帰的に使用することができ、これにより、オカレンスからルートへのフィードバックを取得することができる。幾つかの実施形態では、ランク付けエンジン１１０は、十分な数が受信されるまで、階層の様々なレベルにおけるフィードバックを使用することができる。階層の各レベルにおけるオカレンスによるフィードバックは、オカレンスＬｉからフィードバックのレベルまでの距離に従って重み付けすることができる。場合によっては、ランク付けエンジン１１０は、特定のオカレンスについて、分野オントロジ全体のスパースフィードバックを活用する。
【００２７】
コンテキストマネージャは、ユーザコンテキスト１２２に従って、フィードバックデータベース１２４内のフィードバック１３４を重み付けをすることができる。対応するユーザＵ０、…、ＵＭから受信されるオカレンスＬｉについてのフィードバック関連性スコアＦ０、…、ＦＭのセットについて、重みｗ０、…、ｗＭを、フィードバックを提供する各ユーザのユーザコンテキスト１２２のリスト１１４を要求しているユーザのユーザコンテキスト１２２に対する近接度に従って計算することができる。したがって、ランク付けエンジン１１０は、重み付けされたフィードバック関連性スコアＦ０ＸＷ０、…、ＦＭＸＷＭのセットを使用して調整された関連性スコアを計算する。例えば神経放射線科医からのフィードバックに対する重みｗｉは、問題リストを閲覧する脳神経外科医にとって、Ｘ線技師からのフィードバックに対する重みｗｊよりも大きい。ここで、ｗｉ＞ｗｊである。重みは、フィードバック１３４のユーザコンテキスト１２２と、リスト１１４を要求しているユーザのユーザコンテキスト１２２との間の距離の連続した数として表すことができる。重みは、距離の逆数として計算することができる。例えばフィードバック１３４のユーザコンテキスト１２２と要求しているユーザのユーザコンテキストとが近いほど、距離が短く、重みが大きくなり、重みは（１／Ｄ）と表される。場合によっては、この重み付けは、分野オントロジ１３８の１つ以上に従って、ユーザコンテキスト１２２の階層的推論と共に使用することができる。
【００２８】
幾つかの実施形態では、コンテキストマネージャ１２０は、ユーザコンテキスト１２２の様々なコンテキスト粒度の規則のセットに従って、フィードバック１３４をフィルタリングすることができる。幾つかの実施形態では、患者プロブレムリストといったリスト１１４に従ってフィードバックデータベース１２４からフィルタリングされたフィードバック１３４は、複数の患者に対するものである。幾つかの実施形態では、リスト１１４に従ってフィードバックデータベース１２４からフィルタリングされたフィードバック１３４は、１人の患者に対するものである。
【００２９】
例えばフィルタリングは、ユーザ、解剖学的構造及び画像診断法についてフィルタリングするリスト１１４を要求しているユーザのユーザコンテキスト１２２によるフィードバックデータベース１２４からのフィルタリングされたフィードバック１３４の細かい粒度を含むことができる。ユーザは、例えばユーザ識別によって、フィードバックデータベース１２４からのフィードバック１３４を用いて、リスト１１４を要求しているユーザとマッチする特定のユーザについてフィルタリングされ、臨床状況による解剖学的構造及び画像診断法もまた、当該マッチに従ってフィルタリングされる。調整された関連性スコアを計算するためにランク付けエンジン１１０が使用するフィードバックは、この場合、ユーザ、解剖学的構造及び画像診断法に固有のフィードバックのセットに限定される。より粗いフィルタは、ユーザ及び解剖学的構造に従ってフィルタリングする。更により粗いフィルタは、解剖学的構造のみに従ってフィルタリングする。（ユーザ、解剖学的構造、モダリティ）から（ユーザ、解剖学的構造）、（解剖学的構造）への集合表記法で表現されるコンテキスト粒度を減少させる手段が確立される。コンテキストマネージャ１２０は、フィードバックデータベース１２４からのレコードを様々な粒度においてフィルタリングして、ランク付けエンジン１１０のための十分な量のフィードバックを取得して、調整された関連性スコアを計算することができる。つまり、１つのレベルに粒度におけるフィルタリングが、所定閾値を超える数のフィードバックレコードＦ１、…、Ｆｎを生成しなければ、フィルタは、十分なフィードバックが得られるまで、次の低いレベルの粒度を用いて再適用することができる。
【００３０】
様々な粒度でのフィルタリングは、解剖学的構造、プロトコル及び／又はモダリティといったＤＩＣＯＭヘッダから取得されるデータを有する臨床状況を含むことができる。例えば集合表記法で表現される粒度は、（ユーザ、解剖学的構造、プロトコル、モダリティ）、（ユーザ、解剖学的構造、モダリティ）、（ユーザ、解剖学的構造）及び（解剖学的構造）を含むように拡張することができる。場合によっては、様々なレベルの粒度でのフィルタリングは、ユーザ間のフィードバックのプーリング及び／又はより一般化された臨床状況等からのフィードバックのプーリングを提供することができる。
【００３１】
ランク付けエンジン１１０、コンテキストマネージャ１２０及びユーザインターフェース１３０は、ユーザ又はローカルコンピューティングデバイス１４０の１つ以上のプロセッサ１４２及びコンピュータサーバ１５２の１つ以上のプロセッサ１５０といった１つ以上の設定済みプロセッサによって適切に具現化される。設定済みプロセッサ１４２、１５０は、一時的な媒体を含まず、物理的なメモリ及び／又は他の非一時的媒体を含むユーザ又はローカルコンピューティングデバイス１４０のメモリ１４４又はサーバ１５２といったコンピュータ可読記憶媒体に格納された、開示される関連性スコア計算、ランク付け、コンテキスト決定、階層的推論、フィードバック及び表示技術を行うための少なくとも１つのコンピュータ可読命令を実行する。設定済みプロセッサはまた、搬送波、信号又は他の一時的媒体によって運ばれる１つ以上のコンピュータ可読命令を実行することができる。ユーザ又はローカルコンピューティングデバイス１４０は、ワークステーション、ラップトップ、タブレット、スマートフォン、身体装着型コンピューティングデバイス、組み合わせ等を含むことができる。サーバ１５２は、当技術分野において知られている１つ以上のコンピュータサーバを含むことができる。図示されているコンポーネント間の線は、有線でも無線でもよい通信経路を表す。
【００３２】
関連性スキーム１１６、フィードバックデータベース１２４及びユーザコンテキスト１２２は、１つ以上の設定済みコンピュータプロセッサによってアクセスされるローカルディスク、クラウドストレージ、リモートストレージ等といったコンピュータ記憶媒体によって適切に具現化される。ユーザ又はローカルコンピューティングデバイス１４０は、コンピュータディスプレイ、プロジェクタ、身体装着型ディスプレイ等といった表示デバイス１３７と、マウス、キーボード、マイクロフォン、タッチ又はジェスチャインタフェース等といった１つ以上の入力デバイス１４６とを含む。ローカル又はユーザコンピューティングデバイス１４０は、デジタルプロセッサ、マイクロプロセッサ、電子プロセッサ、光学プロセッサ、マルチプロセッサ、ピアツーピア又は協調動作プロセッサを含むプロセッサの分散、プロセッサのクライアント−サーバ配置等といったプロセッサ１４２を含む。
【００３３】
図２を参照すると、スパースフィードバックを用いた患者プロブレムリスト２００のコンテキストリストビューの例示的な表示が示されている。患者プロブレムリスト２００は、患者について報告された問題のオカレンス２１０を含む提示されたリスト１１４である。例えばオカレンスには、「頻繁に転倒する」、「前大脳動脈の動脈瘤」及び「糖尿病」が含まれる。
【００３４】
各オカレンス２１０は、「［Ｄｏｗｎ］」、「［Ｕｐ］」として示されているインジケータ１３６を含む。２つのタッチセンサ式領域、２つのボタン等といったインジケータ１３６を使用して、提示されたリスト１３２において、対応するオカレンスが、上に再ランク付けされるべきであること、より関連性があること若しくはより高い位置にあるべきであること、又は、下に再ランク付けされるべきであること、あまり関連性がないこと若しくはより低い位置にあるべきであることを、入力においてバイナリフィードバックを示す。入力は、１回のタッチ、１回のジェスチャ、１回のマウスクリック等といった１回の入力であってよい。
【００３５】
実施形態では、インジケータ１３６はスティッキーであるので、ユーザがもう一度「Ｕｐ」を押すと、インジケータ１３６は選択解除されるか又は示されなくなる。幾つかの実施形態では、インジケータ１３６は、ラジオボタンのように相互作用するので、一方が選択されると、他方は自動的に選択解除される。幾つかの実施形態では、１つのインジケータ１３６が選択されると、ランク付けリスト１３２の次の提示まで、すべてのオカレンスに対するインジケータ１３６が削除される。患者プロブレムリスト２００といったランク付けリスト１３２を表示するビューは、スクロールバーといった他の視覚的補助を含むことができる。つまり、ランク付けリスト１３２のビューは、ランク付けリスト１３２の表示部分を含むが、ランク付けリスト１３２全体は、依然として、視覚的補助を介してアクセスすることができる。ランク付けリスト１３２を表示するビューは、例えばＮ個のオカレンスのリストの１からＮまでの番号が付けられたランク付けリスト１３２内のオカレンスの位置を含むことができ、ランク付けリスト１３２は、提示関連性スコアに従ってランク付けされる。
【００３６】
図３を参照すると、フィードバックを通じて関連性スコアを調整する例示的な規則が示されている。例示的な規則は、バイナリフィードバック又はフィードバックインジケータ１３６及びランク付けリスト１３２内のオカレンスの位置に従って、表にまとめられる。規則は、１つ以上のオカレンスの提示関連性スコアの関数として、ランク付けリスト内のオカレンスの位置からフィードバック関連性スコアへのマッピングを提供する。
【００３７】
例示的な規則は、提示関連性スコアの上位Ｘ個のオカレンス及び提示関連性スコアの下位Ｙ個のオカレンスに従って一般化される。Ｘ及びＹは整数である。例えばＸ及びＹは５であってよい。Ｘ及びＹは、同じであっても異なっていてもよい。幾つかの実施形態では、Ｘ及びＹは、リスト１１４の長さ、即ち、リスト１１４内のオカレンス数Ｚに基づくことができる。例えばＺ＜１０の場合、上位Ｚ／４を、最も近い整数に切り捨てて使用することができる。
【００３８】
例示的な規則の第１のセットは、上位Ｘ個の提示されたオカレンスにおける１つのオカレンスについてのフィードバックを用いて、「Ｕｐ」のフィードバックインジケータ１３６値に対処する。２つの代替規則が提示されている。第１の規則は、最も高い提示関連性スコアと定数との和として計算されるフィードバック関連性スコアを含む。例えば（０．９０、０．８９、０．８９、０．８３、０．７２）の上位５個の提示関連性スコア及び０．０２の定数では、フィードバック関連性スコアは、０．９２と計算される。第２の規則は、最も高い提示関連性スコアの平方根としてフィードバック関連性スコアを計算する。上述の上位５個のスコアのセットを使用して、フィードバック関連性スコアは、ＳＱＲＴ（０．９０）＝０．９５と計算される。
【００３９】
例示的な規則の第２のセットは、上位Ｘ個の提示関連性スコアオカレンスにないオカレンスについてのフィードバックを用いて、「Ｕｐ」のフィードバックインジケータ１３６値に対処する。バイナリフィードバックを有するオカレンスのリストにおける位置は、上位Ｘ個の提示関連性スコアオカレンスよりも低い。計算されたフィードバック関連性スコアの例示的な規則は、上位Ｘ個のオカレンスの提示関連性スコアの平均値である。上述の上位５個の提示関連性スコアオカレンスの例示的なセットを使用して、（０．９０、０．８９、０．８９、０．８３、０．７２）の平均値は０．８５となる。
【００４０】
例示的な規則の第３のセットは、上位Ｘ個の提示された関連性オカレンスにおける１つのオカレンスについてのフィードバックを用いて、「Ｄｏｗｎ」のフィードバックインジケータ１３６値に対処する。例示的な規則は、フィードバック関連性スコアを、上記Ｘ個のオカレンス以外のすべての提示関連性スコアの提示関連性スコアの平均値又は中央値として計算する。つまり、平均値を計算するための提示関連性スコアのセットは、提示関連性スコアの上位Ｘ個のオカレンスを除いた、ランク付けリスト１３２の提示関連性スコアを含む。別の例示的な代替規則は、フィードバック関連性スコアを、下位Ｙ個の提示関連性スコアについて、提示関連性スコアの平均値又は中央値として計算する。
【００４１】
例示的な規則の第４のセットは、上記Ｘ個のオカレンスにないオカレンスについてのフィードバックを用いて、「Ｄｏｗｎ」のフィードバックインジケータ１３６値に対処する。例示的な規則は、フィードバック関連性スコアを、ゼロといった定数として計算する。
【００４２】
図４を参照すると、スパースフィードバックを用いてコンテキストリストを閲覧する方法の一実施形態がフローチャートで示されている。
【００４３】
ステップ４００において、リスト１１４が受信される。リスト１１４は、ユーザ又はローカルコンピュータデバイス１４０からのリクエスト１１２に応答して受信することができる。リクエストは、プロファイル又は他のデータストアによるユーザコンテキスト１２２を識別するために使用される、ユーザ識別、ＧＰＳ位置等といったユーザコンテキスト１２２又はデータを含むことができる。
【００４４】
ステップ４１０において、リスト１１４の各オカレンスについて、関連性スコアが計算される。計算される関連性スコアは、リスト１１４を統制する語彙集の関連性スコアを個々のオカレンスにマッピングする関連性スキーム１１６に従って計算される。関連性スキーム１１６は、コンテキストマネージャ１２０によって、ユーザコンテキスト１２２に従って選択することができる。選択には、ユーザコンテキスト１２２と選択された関連性スキーム１１６との間の階層的推論及び／又は近接度測定が含まれる。
【００４５】
ステップ４２０において、ランク付けエンジン１１０によって、リスト１１４について、フィードバックデータベース１２４に格納されたフィードバックに従って、調整された関連性スコアが計算される。フィードバックは、リスト１１４を要求しているユーザのユーザコンテキスト１２２及びフィードバックデータベース１２４に格納されているフィードバック１３４を提供したユーザのユーザコンテキスト１２２に従って、コンテキストマネージャ１２０によってフィルタリング、重み付け及び／又は補完することができる。フィルタリング、重み付け及び／又は補完は、分野オントロジに従って階層的推論を使用することができ、これは、ユーザコンテキスト１２２の要素のオカレンス間の関係を確立する。フィルタリング、重み付け及び／又は補完は、リスト１１４を要求しているユーザのユーザコンテキスト１２２及びフィードバックデータベース１２４に格納されているフィードバック１３４を提供したユーザのユーザコンテキスト１２２の要素間の距離測定を使用することができる。
【００４６】
ステップ４３０において、リスト１１４は、提示関連性スコアによって順序付けられたランク付けリスト１３２として提示される。十分なフィードバックがフィードバックデータベース１２４内にあるならば、各オカレンスに対する提示関連性スコアは、調整された関連性スコアである。そうでなければ、提示関連性スコアは、計算された関連性スコアである。つまり、フィードバックデータベース１２４内のフィードバックがヌル又は不十分（所定閾値を超えない）であるならば、提示関連性スコアは、ステップ４１０において計算された、計算された関連性スコアであり、そうでなければ、ステップ４２０において計算された調整された関連性スコアである。提示されるランク付けリスト１３２は、ユーザ又はローカルコンピューティングデバイス１４０の表示デバイス１３７に表示され、ランク付けリスト１３２の各オカレンスに対するフィードバックインジケータ１３６を含む。
【００４７】
ステップ４４０において、提示されたランク付けリスト１３２の１つのオカレンスについてフィードバック１３４が受信される。フィードバック１３４は、対応するオカレンスが全体に対してより高く又はより低くランク付けされるべきであることを示すバイナリインジケータ又は値を含む。フィードバック関連性スコアは、フィードバックに含まれ、フィードバックデータベース１２４に格納されている規則のセットに従って計算される。
【００４８】
上記は、コンピュータプロセッサによって実行されると、プロセッサに説明されたステップを行わせる、コンピュータ可読記憶媒体に符号化又は埋め込まれたコンピュータ可読命令によって実施することができる。追加的又は代替的に、コンピュータ可読命令の少なくとも1つは、信号、搬送波又は他の一時的媒体によって運ばれる。
【００４９】
本発明は、好適な実施形態を参照して説明された。上記詳細な説明を読んで理解すれば、他の人が修正形態及び変更形態を思いつくことができるであろう。本発明は、添付の特許請求の範囲又はその均等物の範囲内に入る限り、このようなすべての修正形態及び変更形態を含むように構成されることを意図している。
【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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【国際調査報告】
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