"医療情報の処理方法であって、処理のために複数の医療情報源から医療情報を受信することと、後置医療プロセッサによって受信した前記医療情報を特定し、マッピングし、統合することと、ユーザのセキュリティ特権に基づき、特定され、マッピングされ、統合された前記医療情報内の特定の関連データへのアクセス権を前置医療プロセッサによるユーザ固有の機能または役割に基づいて提供することと、複数のユーザに対するユーザカスタマイズ処理済み医療情報を生成し、前記ユーザカスタマイズ処理済み医療情報の少なくとも一部が各ユーザ固有の機能または役割への適合性と各ユーザの関連セキュリティ特権に基づき前記複数のユーザのそれぞれに提供されることと、を含む方法。前記複数のユーザが患者を含み、前記方法が、検索質問、患者、および前記ユーザ固有の機能/役割、およびセキュリティ特権に基づき、特定の関連データに提供される最も関連性の高いアクセスを判定することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。特定され、マッピングされ、統合された医療情報をインデックス付けするステップと、前記インデックス付けされ、特定され、マッピングされ、統合された医療情報をタグ付けするステップと、前記後置医療プロセッサによって前記タグ付け医療情報を照合するように判定するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。インデックス付けが、処理された文書を受信し、大きな文書の集合全体を迅速に検索できるフォーマットに変換することを含むことを特徴とする請求項3に記載の処理方法。タグ付けが、情報を、該情報に関連し、特定の情報の検索または照合のために後で使用することのできる前記医療情報に埋め込む意味的メタタグ付けをさらに含むことを特徴とする請求項3に記載の処理方法。照合を判定することと、照合の判定後に、重複した患者または患者医療情報を前記タグ付け医療情報から削除することとを含むことを特徴とする請求項3に記載の処理方法。照合が自動的に実行されることを特徴とする請求項3に記載の処理方法。検索結果を第三者プログラムに公開することと、第三者プログラムがデータを公開するのを許可することをさらに含むことを特徴とする請求項2に記載の処理方法。アプリケーションプログラミングインタフェースAPIを用いて前記検索結果を第三者プログラムに安全に埋め込むことをさらに含むことを特徴とする請求項8に記載の処理方法。1組のマッピングまたはルールを介して統合ビューのために複数の情報源からキャッシュされた、あるいはリアルタイムで検索されたデータを集合させることをさらに含むことを特徴とする請求項3に記載の処理方法。前記1組のマッピングまたはルールがフラグインジケータを含むことを特徴とする請求項10に記載の処理方法。医療情報のWikiベースの品質検査をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。医療情報のWikiベースのコメントをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。全文質問をユーザから受信することによって前記後置医療プロセッサにより質問することと、前記全文質問を医療検索エンジンへのコマンドに変換することと、をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。患者記録の様々な部分へのシステマティックアクセスを提供する質問言語をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。必須事項、意味、マッピング、ユーザの役割、またはユーザの嗜好に基づき団体/システム間で特定の患者データを共有することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。ケアチームのメンバーに参加を求めることによって分散されたユーザ組織化ケアチームを可能にすることをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。状態の書込み、記録、または画像を含むアップロード情報を検索することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。状態の書込み、記録、または画像を含むアップロード情報を自動的に送ることをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。質問および知識に基づき結果をランキングすることをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。前記質問における用語のすべての可能な解釈を特定することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。前記医療情報に関する概念検索を実行することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。単独の質問の受信後、医療提供者によって要求されるすべての関連情報を検索することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。画像から抽出された情報にタグ付けして検索質問の再現度を高めることをさらに含むことを特徴とする請求項3に記載の処理方法。前記医療情報またはユーザ関連情報を処理して関連質問を示唆することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。情報をタグ付けしてテキスト源から個別の医療情報を抽出することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。母集団全体にわたる検索を含むビジネスインテリジェンス質問を実行することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の処理方法。以下の実施形態の説明では、本明細書の一部を成す添付図面を参照し、本発明を実施する具体的な実施形態を例示により示す。本発明の範囲を逸脱せずに構造上の変更を加えることができるため、他の実施形態も利用可能であると理解されたい。図1は本発明の一実施形態に係る医療システム10を示す。図示されるシステム10は、医療情報源14、医療情報ナビゲーションエンジンMINE12、および医療情報需要者出力または医療出力とも称する17を含む。図示される医療情報源14は、電子医療記録EHR18、EHR20、医療情報交換HIE22、および画像保管通信システムPACS24を含む。図示されるMINE12は、インタフェース13、後置医療プロセッサ16、および前置医療プロセッサ15を含む。ここで使用される医療情報は、患者医療記録、患者入力情報、ケアチーム入力情報、医療装置生成情報、および支払い請求情報などの任意の医療関連情報を指す。情報源14は通常、MINE12に各種医療情報を提供する。たとえば、EHR18および20はそれぞれ医療記録や支払い請求などの情報を提供することができ、HIE22は医療記録などの情報を提供することができ、PACS24は診断画像や報告などの情報を提供することができる。多くの団体または個人から構成され得る医療情報需要者17、たとえば患者、クリニック、医療施設、医療団体、およびその他の任意の医療関連関係者はMINE12のプロセッサ15によって提供される情報を使用し、たとえば患者、医療システム、医療団体管理者、医療研究者、および/またはEHRユーザから構成することができる。たとえば、ユーザカスタマイズ済み医療情報は、プロセッサ15によって医療情報需要者17内の多くのユーザに提供される。この場合、プロセッサ15は複数のユーザに対してユーザカスタマイズ済み医療情報を生成し、ユーザカスタマイズ済み医療情報の少なくとも一部が各ユーザ固有の機能または役割および各ユーザの関連セキュリティ特権に提供される部分の適合性に基づき各ユーザに提供される。プロセッサ16は、いくつかの実施形態では、インデックスが、インタフェース13から受信した医療情報を特定し、マッピングし、統合し、この情報にタグ付けし、タグ付き情報を照合するように決定する。いくつかの方法および実施形態では、画像から抽出される情報がタグ付けされて、検索質問の再現度を高める。インデックス付けは少なくとも部分的に、文書を処理し、大きな文書の集合全体で迅速に検索できるようなフォーマットに変換する。MINE12内の情報は暗号化および保護されて機密医療情報のプライバシーを確保する。図1の情報源14は、MINE12と通信する情報源、および当業者にとって既知なその他の情報源のうちほんのいくつかの例を含むと理解されたい。同様に、出力17は本明細書に記載されないが、企図され本発明の範囲および精神に属する人または物によって使用することができる。インタフェース13は、テキスト、html、CCD、CCR、HL7、および任意の種類またはフォーマットを含むがそれに限定されない様々な形式の情報を受け取る役割を果たす。インタフェース13は、プロセッサ15、16に必要に応じて情報を提供する。プロセッサ16は、インタフェース13が処理し、インデックス付け、意味メタタグ付け、および照合などの処理のための特定のタスクを実行する医療情報の一部を受信する。インデックス付けは処理された文書を受信して、大きな文書の集合全体を迅速に検索しやすくするためのフォーマットに変換する。意味メタタグ付けは、関連する医療情報に情報を埋め込み、とりわけ照合と検索目的で特定情報を検索するためにその情報を後で利用することができる。統合、照合、および重複除外の一態様は通常、たとえば、同じ個人の複数の記録が別々の個人の記録であるかのように現れ、複数のデータ要素が異なる情報源毎に類似するがわずかに異なって記録される場合などに、重複する患者医療記録を除外することを指す。この場合、プロセッサ16は、記録が単独の個人に属すること、あるいは同一データが単に異なって記録されていることを認識し、自動的にそれらを統合する。システム10の患者またはユーザは、手動で照合を行うこともできる。照合を実行するか否かはプロセッサ16によって有利に判定される。プロセッサ16はインデックス付けされ、タグ付けされ、照合された情報をプロセッサ15に出力する。以下のタスクは汎化であり、それぞれの詳細を以下説明する。プロセッサ15は、インタフェース13およびプロセッサ16によって提供される情報に関する、質問、検索、プレゼンテーション、および品質検査などの特定のタスクを実行する。プロセッサ15の出力はMINE12の出力または出力17である。いくつかの実施形態および方法では、MINE12はプロセッサ15を介して医療ケアチームのメンバーを参加するように招待することによって、ユーザが分散された組織的ケアチームを可能にする。プロセッサ15によって実行される質問では、ユーザからの全文質問すなわち、構造に関する制限のない質問を入力として受信し、医療質問と連動するように最適化された高性能な質問処理エンジンを用いて、全文質問を医療字句検索エンジンやMATRIX医学用語関係インデックスコンセプト検索エンジンなどの医療検索エンジンへのコマンドに変換することができる。検索エンジンの結果は、ユーザの団体および役割たとえば、提供者、検索質問プログラム、医療管理者、研究管理者、および患者に与えられる最も関係の深いプレゼンテーションを決定するプレゼンテーション表示プランナに送られる。以下説明するプレゼンテーションはこのような情報を受信する。いくつかの実施形態および方法では、医療情報またはユーザ情報が処理されて関連質問を示唆する。プロセッサ15によって実行される検索は、ゼロクリック適合性という概念に基づき構築されており、すなわち、単独の質問をタイピングすることによって医療システムのアクタが必要とするすべての関連情報に行き着くことができる。検索を実行するプロセッサ15内の検索エンジンは、以下自明となるようにインデックス付けと検索とを含む。任意で、検索結果は第三者プログラムに安全に埋め込むことができる。いくつかの実施形態では、検索は検索質問、患者、およびユーザ固有の機能および/または役割およびセキュリティ特権に基づき特定の関連データへのアクセス表示を決定すること本明細書では提供するとも称するを含む。ユーザは出力17内にいることができ、セキュリティ特権はMINE12、患者、またはその両方によって判定される。ユーザによってMINE12にアップロードされた出力14などの情報は、いくつかの実施形態では、プロセッサ15によって検索される。アップロードされる情報は、状態の書込み、記録、および画像などだがそれらに限定されない情報を含むことができる。このようなユーザアップロード情報は必要に応じて自動的に出力17に送られる。検索のいくつかの態様を例と関連して以下説明する。開業医のSmith医師の新患JoanSampleが胸痛を訴えていると仮定する。JoanはいくつかのACCDと600ページのpdfファイルのカルテを持参した。彼女はNextGenを使用する心臓病専門医とカルテがe-MDにある消化器系医の診断を受け、救急処置室に運ばれていた。Smith医師は本発明の各種方法および実施形態の検索を利用し、必要とする関連情報を効率的に集める。Smith医師はJoanSampleを患者として選択し、MINE12によって表示される画面の検索バーに臨床的症状胸痛を入力するこのような画面の例を本明細書の図面に示す。同医師に、CKMBやAmulaseなどの関連検査結果、EKGや胸部CTスキャンなどの関連診断結果、およびGERDやホルターモニタなどの胸痛に関連する概念が言及されるすべての進捗メモや受診報告が提示される。本発明の方法及び実施形態に係る以下の2つの別々の種類の検索、1患者記録内のテキストが検索用語、その変形、および同義語の発生に関して検索される字句検索、および2検索用語に医学的に関係するデータが検索される医学概念検索、が組み合わされて、Joanの訴えに医学的に関連する情報が検索される。医学概念検索は、標準コードを有する検査結果などの関連構造化データと、検索用語に医学的に関連する用語を含む進捗メモなどのテキスト結果とを発見する。Joanの場合、胸痛の検索はCKMB検査結果と胸部CTスキャンの参照を返す。したがって、有利なことに、字句検索と医学概念検索とは、Joanの胸痛の訴えに最も関係が深いカルテの情報を返すことによって、Smiths医師の情報過負荷問題を解決する。さらに、いくつかの実施形態では、後述するプレゼンテーションが、異なって符号化され記載される可能性のある複数の情報源からのデータを照合し重複除外することによって、一括したJoanの履歴ビューを提示する。重複データは、異なる情報源によって異なって記載されている場合でも自動的に照合される。プロセッサ15によって実行されるプレゼンテーションは、クリックの回数を減らし、ユーザ質問意図の解釈に基づき送達される有意義の情報量を最大化するような方法で要求ユーザに医療情報を表示することである。プロセッサ15によって実行される品質検査は、ユーザが表示される情報の質を維持し向上させるのを手伝うことのできるWiki式の方法で各種情報源、すなわち情報源14、患者、構造化データ、および非構造化データによって提供される医療情報の品質を検査することである。プロセッサ15によって実行される上記タスクを以下詳細に説明する。加えて、ユーザまたは患者は、Wikiのように医療情報に関してコメントすることができる。要約すると、MINE12の医療情報の処理は、インタフェース13において医療プロセッサ16による処理、特定、マッピング、および統合のために多数の医療情報源たとえば情報源14から医療情報を受信すること、ユーザのセキュリティ特権に基づき、特定され、マッピングされ、統合された医療情報内の特定の関連データへのアクセス権をプロセッサ15によって実行されるユーザ固有の機能または役割に基づき提供すること、たとえば出力17内の多数のユーザに対してユーザカスタマイズ済み医療情報を生成すること、を含み、ユーザカスタマイズ済み医療情報の少なくとも一部が、各ユーザ固有の機能または役割への適合性および各ユーザの関連セキュリティ特権に基づき各ユーザに提供される。図2は、システム10、特にMINE12のさらなる詳細を示す。すなわち、図示されるプロセッサ16はインデックス付けモジュールとメタタグ付けモジュール明瞭化のために図2では両方が示されていないを含むインデックス付けおよびメタタグ付けモジュール34を含み、該モジュールは図2に示されるようなモジュールであってもよいし、2つの物理的に別々のモジュールであってもよい。図示されるプロセッサ16は、照合モジュールと重複除外モジュールの2つのモジュールに分割可能な照合および重複除外モジュール36と、単独のモジュールでも複数のモジュールでもよいコードおよび意味マッピングモジュール38とをさらに含む。モジュール34、36、および38は互いに通信する。図示されるプロセッサ15は、単独のモジュールでも2つに分割されたモジュールでもよいプレゼンテーションおよび品質検査モジュール30と、質問および検索モジュール32とを含み、これらも別々のモジュールでも結合されたモジュールでもよい。モジュール30および32は相互に、およびプロセッサ16のモジュールと通信する。インタフェース13はプロセッサ15および16の両方のモジュールと通信し、実質上は情報源14からMINE12へのゲートウェイである。上記モジュールはコンピュータまたは適切な種類のコンピューティングエンジンによって実行されるソフトウェアプログラムであってもよいし、ハードウェアによって実現されてもよい。図3は、各種装置を使用するシステム10を実現する例示の実施形態を示す。すなわち、医療システム30はシステム10に類似しており、安全な通信リンク42を介してインタフェース13に安全に通信するように接続された情報源14を含むものと図示されている。リンク42は、各種フォーマットおよび種類の情報を安全に暗号化してインタフェース13へ送信可能な任意の適切な通信路とすることができる。リンク42が作られる例示の通信路は、インターネット、インターネット上のVPN接続、T1、T3、E1、E3、SONET、およびその他の光ファイバフォーマットなどの私的専用デジタル回線を含む。いくつかの実施形態では、インタフェース13は、パーソナルコンピュータPCなどの任意の種類の適切なコンピューティングエンジンのサーバとすることができる1つまたはそれ以上のサーバ32上で実行されるソフトウェアプログラムである。サーバ32はリンク42を通じて情報源14から安全な情報を受信する。プロセッサ16、いくつかの実施形態では、データベース36と、サーバ32に類似し、PCまたはサービスを含むがそれらに限定されない任意の適切なコンピューティングエンジンとすることができる1つまたはそれ以上のサーバ34とを含む。データベース36およびサーバ34はプロセッサ16に関連して上述したタスクを実行し、ディスプレイ40およびサーバ38はプロセッサ15に関連して上述したタスクを実行し、たいていの場合これらのプロセッサは医療情報に関連する追加タスクを実行することができ、その例をいくつか以下説明し、残りは企図され本明細書に提示される様々な利点、結果、および機能を実現する。いくつかの実施形態では、プロセッサ15は、サーバ32に類似し、PCまたはサーバーを含むがそれらに限定されない任意の適切なコンピューティングエンジンとすることができる1つまたはそれ以上のサーバ38上で実行される視覚化ディスプレイ40を含む。ディスプレイ40は、プレゼンテーションを構築し、患者の記録、支払い請求情報、およびその他の種類の医療情報などの情報をユーザに表示するために使用される。ディスプレイ40は、いくつかの実施形態では、プロセッサ15の機能のうちいくつかの処理も実行する。図3に示されるように、サーバ32はデータベース36およびサーバ34に、さらにディスプレイ40およびサーバ38に接続され、データベース36およびサーバ34はディスプレイ40およびサーバ38に接続される。いくつかの実施形態では、インタフェース13、サーバ32、データベース36、サーバ34、ディスプレイ40、およびサーバ38は情報源14に対して遠隔配置される。また、いくつかの実施形態では、相互に対して遠隔配置される。さらに、それらはインターネットクラウドの一部とみなされ、それらのタスクはクラウドコンピューティングとして既知な方法で実行される。しかしながら、本発明の機能および利点を達成するその他の方法は、図3または本明細書のその他の図面に図示されない、および/または説明も企図もされないその他の各種具体例を含む。図4は、本発明の一実施形態に係るシステム10のさらなる詳細を示す。同図は、ブロックの相互リンクを示す矢印付きのシステム10のブロック図である。これらの矢印はブロック間のデータフローを表しており、単にデータフローのいくつかの例を示しているだけで包括的ではないことを理解されたい。図示されるシステム10は、医療情報源14、追加の詳細を示した図1のMINE12に類似するMINE100、医療出力17、医療情報源14、および医療入力125を含む。情報源14は電子医療記録103、HIE101、医療アプリケーション107、およびアドホックデータブロック108を含むこと以外は図1の情報源14と類似している。出力17は、患者105、医療HC提供者104、EMR103、HIEポータル102、医療アプリケーション107、標準団体111、及び医療団体/支払人110を含むこと以外は図1および2の出力17と類似している。図示される入力125は、MINE100に入力される医療用語106および医学知識109を含む。図示されるMINE100は、標準パーサ207、文書アップローダ208、アドホック文書パーサ209、マッパ204、適合性マトリックス205、医学知識エクストラクタ206、マップデータオブジェクトブロック203、ビジネスインテリジェンスブロック210、テンプレートライブラリマネージャブロック211、アプリケーションプログラミングインタフェースAPI102、検索モジュール200、およびビジュアライザモジュール201を含み、MINE100によって実行されるブロック/機能もあれば、本明細書に記載される各種機能および利点を達成するように企図されるブロック/機能もある。検索モジュール200は、上述の機能と、以降の説明によりさらに明瞭となるその他の機能を実行する。同様に、ビジュアライザモジュール201は、以降の説明でさらに詳細を示す上述の機能を実行する。パーサ209、アップローダ208、およびパーサ207は、MINE100が医療記録の集合などの様々な異なるフォーマットで、標準形式およびアドホック形式で、情報源101により情報を受け入れる機能を提供する。たとえば、アドホックデータブロック108は、パーサ209がMINE100の他のブロックでの使用のために解読または解析するアドホック形式で、情報をMINE100に提供することができる。エクストラクタ206、マトリックス205、およびマッパ204は、医学知識を一括して収集し、それらの間の多次元的関係を特定し、抽出し、マッピングする役割を果たす。多次元的関係とは、概念、検査結果、問題、薬剤、アレルギーなどの様々な種類の医療データ間の関係、ならびに共存症や薬物療法などの医療データ間の様々な種類の関係である。これらの多次元的関係は適合性マトリックス205に盛り込まれる。ブロック203は、医療記録と特定医学概念への適合性とを組み合わせる役割を果たす。たとえば、糖尿病の特定医学概念は、中でも特に、ヘモグロビンA1cの検査結果およびグルコースの結果、糖尿病性網膜症の医学概念、靴擦れの診断、メトホルミンとインシュリンの処方に関係する。モジュール201は上述したように、適合性および照合とプレゼンテーションの機能を実行する。ビジネスインテリジェンスブロック210は、大きな医療団体および支払人110が興味を抱くかもしれない傾向や予測的可能性を得るために収集したデータを調査することができる。収集データは総合的に調査/解析/観測/報告することができる。データを利用する可能性のあるその他の団体は、品質メトリクスの監視に興味を持つ、あるいは品質メトリクスを報告する義務がある任意の団体、たとえば総合医療ネットワークIDN、健康保険プラン、および/または責任医療組織ACOである。ビジネスインテリジェンス質問の一例は、私のパネル内で過去6ヵ月間のヘモグロビンA1c値が高い糖尿病患者の全情報を見せてくださいというような品質尺度の検索に関して任意のコホート母集団を選択することである。上述したように、情報源14は安全なリンクを介してMINE100に医療情報を提供する。MINE100によって受信される医療情報は通常、医療データまたは医療記録である。MINE100によって受信される前、医療データはEMR103、医療アプリケーション107、およびその他多数のアドホックデータ情報源108アプリケーションMicroSoftWordを含むがそれに限定されないなどの様々なシステムで作成される。通常はHIE101およびEMR103に集計されているデータはMINE100でも受信することができる。構造化データは、継続した治療記録CCR、継続した治療文書CCD、臨床データアーキテクチャCDA、およびその他のHL7関連規格など標準的なxmlフォーマットでますます利用可能になりつつある。アドホックデータはword、pdf、ファックス、および画像データなどの複数のフォーマットで利用可能である。複数の情報源から医療記録を収集すると、現行の医療環境では重大なデータ重複問題が生じる。これらの情報源からのデータの大半は、わずかに異なる変形または完全性を有する同種の情報または同一の情報インスタンスたとえば、ミドルイニシャルのある/ない患者名、または開始日のある/ない一般名または商品名を標示された薬剤を表す場合がある。有利なことに、MINE100は照合のために様々な情報源からの同一のデータインスタンスを照合し、比較のために類似のデータインスタンスを特定する。患者情報がシステムの全関係者に利用可能となる典型的な医療情報交換HIEとは対照的に、システム10では、患者データは、ユーザおよびその団体の役割と需要に基づく患者の必須事項needtoknowベースでプライバシーおよびセキュリティに対処する細分化患者中心方式で共有される。この必須事項ベースの情報分布の例を以下に述べる。1医療提供者を有する団体などは、他の医療情報に加えて患者人口統計を受け取ることができる。2スポンサーなどの他の団体は、医療提供者が関心を持つ問題のみを受け取ることができる。3研究クライアントなどのさらに他の団体は、研究候補基準を満たす患者の数を受け取るだけで、匿名で患者にメッセージを送ることができる。プレゼンテーションモジュール30によって提示されるユーザインタフェース全体はユーザの権利と種類に基づき変更することができる。患者の共有はさらに細分化されたベースで実行される。さらなる細分化の例は、検査、薬剤、アレルギー、支払い請求データなどのデータの種類や、精神衛生およびAIDSPCIなどの医療概念である。団体は、概念の類似するデータを必要に応じて相互に共有し、ある団体から別の団体へ所与の患者に関する医療情報を含むファックスを送ることができる。図4の受信側団体または医療提供者104、医療団体/支払人110は、共有を許容する受信データを既存または新規の患者カルテにファイリングすることに類似、あるいは共有要請を拒絶することができる。このようにして、患者ケアチームは、特定患者毎の医療要件に基づくアドホック分配式に作られる。セキュリティが懸念される実施形態では、共有は検証済み団体間でのみ行われ検証は同等団体によって行われる、団体管理者および患者自身によって監査可能である。有利なことに、患者も、親戚、PHR、および医療データPC2を生成、監視、または使用するデジタル機器やアプリケーションを含むことのできる自身のケアチームに対してメンバーを追加/解除するオプションを有する。標準およびアドホック形式での医療記録の収集は、MINE100のパーサ209、アップローダ208、およびパーサ207により可能となる。文書パーサ209はアドホックデータを解析し、可能な場合はいつでもアドホックデータの要素を構造要素にインテリジェントに分類する。いくつかの実施形態では、自然言語処理、ニューラルネットワーク、ユーザ支援テンプレート、およびその他の手法が採用されて、これらの要素をインテリジェントに分類する。インテリジェント分類は、入力テキストをセグメントに分けて、データカテゴリに基づきデータカテゴリおよび構造をテキストのセグメントに確率的に割り当てるプロセスである。たとえば、テキストa1cが異常と報告されたの場合、カテゴリ検査結果を用語a1cに割り当て、何らかの確率と共に結果フラグとして用語異常を用語a1cに関連付ける。別の例として、ストレス試験では心臓異常が報告されなかったでは、カテゴリ問題に用語ストレスおよび心臓異常が関連付けられ、カテゴリ手順に用語ストレス試験が関連付けられる。用語心臓異常に否定を関連付ける。その後、文書パーサ209は検討と編集のために、出力103を介して可能な構造データの分析をユーザに任意で提示する。文書パーサ209は、文書アップローダ208を介してMINE100の残りにアップロードすることができるCCDまたはCCRフォーマットなどの標準XML文書を作成する。さらに、文書パーサ209は、ユーザが特定の種類のアドホック文書内の構造要素を容易にマッピング/特定して文書の反復処理を簡易化することができるようにグラフィックスユーザインタフェースGUIをユーザに提供することができる。たとえば、ユーザは文書パーサ上に文書を提示して、タグPatIDを強調表示し、患者IDがこのタグに従うことを示すことができる。いくつかの実施形態では、文書アップローダ208は任意のセキュリティ領域で実行されるコンピュータプログラムである。これらのセキュリティ領域はクラウドベースのサービス、病院、クリニック、パーソナルコンピュータ、およびその他の適切なフォーラムとすることができる。文書アップローダ208はCCDまたはCCRなどの標準XML文書をパーサ209または直接医療情報源14から受信し、この情報を利用してユーザ情報を検証しMINE100内の所望の宛先に文書を安全に通常はSSLを介してアップロードする。MINE100は2つの主要公的環境製品実証環境と生成環境および複数のエンジニアリング環境を維持する。採用される文書アップローダの種類は任意であり、設計上の選択である。たとえば、MINE100で採用される特定の文書アップローダ208は必要な接続性に左右される。文書は、IHEプロトコル、ウェブサービス、共有ホルダ、およびドラッグアンドドロップブラウザインタフェースを含むがそれらに限定されない各種方法を介して文書アップローダ208に送信することができる。いくつかの実施形態では、標準パーサ207は、インターネットクラウド内のデバイスで通常は実行されるが、他の実施形態では、私的ネットワーク環境で実行されるコンピュータプログラムである。標準パーサ207はXMLからの標準要素を解析および分類して、特定の標準要素用にデータオブジェクトを作成する。大部分の非分類データはプレーンテキストとしてアドホック文書オブジェクトに保存される。加えて、文書パーサ209および標準パーサ207は有利なことに、重複する患者だけでなく重複する文書も特定し除外する。重複患者の特定は、パーサ209が情報源101から受信する患者IDとMINE100内の既知の患者とを比較して、患者の受信IDの一致の閾値を判定することによって実行される。たとえば、MINE100内の既知の患者記録と社会保険が一致する患者は同じ患者と判定することができる、あるいは、姓が別の姓と部分的に一致し、他の一致情報を有する患者は重複患者と指定することができる。患者は、MINE100内の人口統計、臨床、支払い請求、またはその他の関連患者記録間の類似性に基づき一致させることができる。医学知識エクストラクタ206は医療用語106医学辞書、医学オントロジ、医学知識109をデジタルフォーマットで、およびマップデータオブジェクト203から収集した医学知識を保存する。医学知識エクストラクタ206は医学知識内に発見される様々な医学的概念間の関係を作成する。これらの関係は、適合性マトリックス205と称される一連の表に記憶される。適合性マトリックス205は、関係する医療用語、同義語、追加の検索用語1組の細分化表であり、および検査結果、療法、否定的な相互作用を報告したなどの様々な次元に沿って各用語Apixionsの他の用語apixionへの適合性を示す1組の多次元的関係性を医療専門家へ表すものである。これらの表の行と列内の要素はapixionsと称され、本明細書では原子医療関連用語とも称される。了解される通り、追加医療用語がMINE100によって特定される度に細分化表の組は時間の経過とともに拡大する。適合性マトリックス205は、包括的情報、特殊性固有情報、標準団体固有情報、ユーザ固有情報、疾患または問題固有情報、および患者固有情報などを含むがそれらに限定されない各種情報レベルで整理される表を含む。有利なことに、ユーザは、検索を実行した後、実行した検索の意図に関係する、あるいは関係しないと考える要素を追加または排除することによって、apixion表のバージョンを選択的にかつ独立して調節する。適合性マトリックス205は、これらのユーザ入力を処理し、集計し、他の情報レベルへと伝搬することができる。マッパmapper204は、構造化およびアドホック医療情報と情報の種類たとえば、薬剤、アレルギー、検査、メモなどをパーサparser207から受信し、適合性マトリックス205を使用して、医療情報、医療情報の種類、およびそれらが関係する細分化用語すなわち、関連apixionsを含むマップデータオブジェクト203を生成する。apixionsは、照合のために異なる情報源からの同一のデータインスタンスを特定し、比較のために類似のデータインスタンスを特定するのを助けるのに使用することができる。マッパ204はデータインスタンスの完全一致およびデータインスタンスの類似一致を特定するのに使用可能な1組の柔軟ルールから成る。また、マッパ204は、マップデータオブジェクト203にこれらのルールの結果を記録する。完全一致は、定義された関連フィールドにおいて同一であるマップデータオブジェクト203として定義することができる。類似マッチは、関連フィールド上の一致閾値を満たすマップデータオブジェクト203として定義することができる。検索モジュール200は図2のモジュール32の検索モジュールに類似しており、マップデータオブジェクト203、適合性マトリックス205、およびユーザからの検索入力を受信して、医療情報の種類毎に項目のリストを生成する。統合データ複数の情報源からキャッシュに格納したあるいはリアルタイムで検索したデータは実行時に集められて、1組のマッピングまたはルールを介して患者の臨床履歴の統合ビューを作成する。複数の情報源からのデータは標準的または独自の質問機構を介してリアルタイムで収集される、あるいは上記データの予めインデックス付けされたキャッシュから検索される。次に、これらの複数の情報源からのデータは、単独の統合ビューのために結合される。統合ビューに示されるものは、データマッパ204重複除外ルールおよびデータマッピングルールを介して、および団体ルール、権利およびプライバシールール、およびユーザの役割を取り扱うビジュアライザ201に依存し、それらによって形成される。また、検索モジュール200はユーザ入力、質問、適合性マトリックス、過去のユーザの行動、ユーザの役割、患者データのプライバシー設定、または医療情報の履歴から得られる知識などの様々な要因への適合性に基づき項目のリストを格付けする。これらの結果はビジュアライザ201およびAPI202の両方に送られる。要約すると、複数の情報源からのデータがデータマッパ204によってインデックス付けされ、メタタグ付けされる。次に、このデータセットはビジュアライザ201によって使用される。ビジュアライザは、医療範囲においてどのユーザが、どんな役割を果たすかに基づき、異なるエンドユーザまたは出力17に対して同じデータを違う方法で提示する。図4では、API202、文書アップローダ208、およびアドホック文書パーサ209は図2のインタフェース13に含まれる。医療用語106、医学知識109、検索200、ビジュアライザ201、マップオブジェクトブロック203、マッパ204、適合性マトリックス205、医学知識エクストラクタ206、およびビジネスインテリジェンスbusinessintelligenceブロック210はプロセッサ15の一部であり、医療用語106、医学知識109、医学知識エクストラクタ206、ビジュアライザ201、マップデータオブジェクト203、マッパ204、適合性マトリックス205、標準パーサ207、アドホック文書パーサ209、およびテンプレートライブラリマネージャ211はプロセッサ16の一部であり、HIE102、EMR103、HC提供者104、患者105、および医療団体/支払人110は出力17の一部である。文書および医療データオブジェクト検索ランキングを以下説明する。医療データオブジェクト203一致検索条件検索結果305をさらに関連付けるため、MINEは概念近似モデルCPMと称される数学概念を利用する。CPMアルゴリズムは、1対の文書または医療データオブジェクト203間または医学概念と医療データオブジェクト203との間の適合性を示す数値を返す。適合値は、多次元空間内の2つの点間のユークリッド距離、または同次元の2つのベクトルを分離する角度のコサインを示す-1~1の角度距離を含むがそれらに限定されない様々な形で表すことができる。適合性ランキングにおけるCPMの利用を例示するため、どのようにして適合性マトリックスが算出され、後で検索戦略の一部として使用可能なCPMによって戻されるかの一例を以下に示す。任意の所与の文書に関して、CPMは適合性マトリックス205内の医療用語Apixionsに基づき数値アドレスを算出する。数字列または多次元空間における1点の座標として表すことのできる数値アドレスは、Apixionsに関連する各文書内の医療データの各種特性たとえば、症状、兆候、および異常な検査結果などの存在に基づき算出することができる。たとえば、以下の3つのApixions:医学的症状A、B、およびCのみがCPMに提供されると仮定しよう。ユーザによって入力される検索列が意味的に症状AおよびCに関係している場合、検索基準はベクトルS=[1、0、1]として表すことができる。文書が示すように、症状Bと診断された患者はベクトルD1=[0、1、0]で表すことができる。第2の文書が示すように、症状Aと診断された患者はベクトルD2=[1、0、0]で表すことができる。各文書対間の角度距離ADは、各ベクトル対間の正規化内積として表すことができる。上記3つのベクトルの場合、ベクトルSとD1間の角度距離はベクトルD1とD2間の角度距離よりも大きくなるであろう。このランキング戦略が示唆するように、上記検索基準の場合、文書2はより高いランキングを得て、文書1よりも検索結果リストの最上位により近くリストアップされるはずである。このランキングは、キーワード検索では症状Aが両文書で発見されるが、症状の診断が確定している文書2とは対照的に症状がないとして文書1で言及されている場合に特に有効である。この場合、キーワードのみを使用する検索戦略は各文書の検索用語への適合性を正確に確定することができず、文書1を文書2の上にリストアップする場合がある。簡単な例としては、各症状の否定を明示している健康な患者の文書たとえば、胸痛なし,発熱なしが、症状を肯定的に診断している文書よりもこれらの症状に関連性が高いとして誤って表示されるような場合である。照合reconcillation:任意の所与の患者または文書に関して、MINEは適合性マトリックス205内の医療用語Apixionsに基づき数値アドレスを算出することができる。数字列または多次元空間における1点の座標として表すことのできる数値アドレスは、Apixionsに関連する各文書内の医療データの各種特性たとえば、症状、兆候、および異常な検査結果などの存在に基づき算出することができる。たとえば、MINEが以下の3つのApixionsのみ:医学的症状A、B、およびCを有すると仮定しよう。患者記録R1が示すように、症状AおよびCを有すると診断された患者はベクトル[1、0、1]で表すことができる。別の患者記録R2が示すように、症状BおよびCを有すると診断された患者はベクトル[0、1、1]で表すことができる。1患者記録が包括的であり、23つすべての医学的症状A、B、およびCが正確に診断されており、3症状が慢性的であると仮定するならば、2つのベクトルを比較するシステムはある程度確実に、患者が同一の名前を共有していても患者記録R1およびR2は同じ患者に属するものではないと結論付けることができる。このような数値アドレスは、患者の記録が標準健康から逸脱する多数のデータ点を含む場合には特に、相当量のデータ点を有する患者に対して一定レベルの一意性を有するため、一意の患者IDを確定するために患者IDに加えるパラメータとして使用することができる。同じ戦略を、重複する文書およびデータ点の照合整理に適用することができよう。コミュニティベースのテンプレート参照、承認、および共有システムを以下説明する。上述したように、テンプレートライブラリマネージャ211およびビジュアライザ201は予め定義されたデフォルトおよびユーザカスタマイズ可能な設定に基づきウィジェットの表示、位置、サイズ、および挙動を制御する。いったん最適な表示構造に達すれば、所望の構成テンプレートと称する設定をテンプレートの参照、試験、所望に応じて評価や認証のためにオンラインコミュニティに送信することができる。オンラインコミュニティおよびテンプレートのプロファイルの送信は、構成可能なプライバシー設定を介して非公開にも公開にもすることができる。コミュニティネットワーク内の全ユーザは送信されたテンプレートにアクセスし、公開テンプレートを試験し、批評を書き込み、評価することができる。所与のユーザネットワーク内の意思決定機関や委員会はテンプレートを認証して、テンプレートが認証を受けたコミュニティ内の全ユーザに該テンプレートを視聴可能にすることができる。認証書は日付、認証機関名、およびその他の関連情報などの多数の属性を有することができる。認識済みかDidyouknow機能を以下説明する。システムは患者履歴を検索し、患者の現況に基づき、患者にとって重大なリスクを示し得る、あるいは診断過程や治療計画に大きな影響をもたらし得る情報を表示する。患者の現況は患者の現行の問題、薬剤、アレルギー、入手可能な測定情報検査結果、診断などと、患者が持ち得る訴えや兆候を含む。たとえば、喉の痛みと発熱を訴えている患者には、こうした症状と過去の脾臓摘出による深刻な合併症とは関連するため、認識済みか機能によって過去の脾臓摘出情報を表示することができる。グラフィカルな常時表示および更新機能を以下説明する。システムは様々なグラフィカルフォーマットで時系列情報を表示する機能を有する。いったん1つの情報をこれらのツールのうちの1つにドラッグすれば、その種類の全データが自動的に表示される。新たな結果がシステムに追加されると、グラフィカルディスプレイに自動的に追加される。この場合、時系列データは、日付や日付範囲に関連付けることのできる任意の種類の情報である。その一例が、最初は動向作図ツールにドラッグされるヘモグロビンA1cの検査測定値である。患者のすべてのヘモグロビンA1c検査結果が表示のために動向作図ツールで利用可能となる。この後、新たなヘモグロビンA1c結果はすべて動向作図ディスプレイに自動的に追加される。図2のプロセッサ16の機能の詳細を説明する。インデックス付けとメタタグ付けIndexingMetaTagging:図5は、本発明の方法に係るMINE12のインデックス付け、質問、および検索機能のブロック図である。図示されるインデクサ340は文書プロセッサ330から文書を受信し、暗号化されるようにインデックス付けされた文書を暗号化インデックスモジュール350に提供する。医療質問処理エンジン302は全文質問303を受信し、それを処理して、処理した質問を医療字句検索エンジン310およびマトリックス概念検索エンジン320に提供する。エンジン310および320もモジュール350から暗号化文書を受信し、医療検索エンジン出力およびマトリックス検索エンジン出力をそれぞれプレゼンテーション表示プランナ304に提供する。プランナ304は最終的に出力として検索結果305を提供する。エンジン302も出力をプランナ304に提供する。本発明の一実施形態では、文書プロセッサ330、インデクサ340、およびモジュール350は通常プロセッサ16内に配置される。本発明の一実施形態において、エンジン302、310、および320、およびプランナ304はプロセッサ15内に配置される。文書プロセッサ330はコミュニティ患者データ200.0と患者提供の患者データ200.0.1とを処理のために受信する。データ200.0は患者以外の情報源から提供され、データ200.0.1は患者から提供される。エンジン302は自由形式自然言語質問、全文質問303をエンジン310および320の呼出しに変換する。エンジン310は、医療データオブジェクトテキスト文書、構造化またはアドホックなどの所定の集合内で、医療データオブジェクトの内容の任意の場所でキーワード用語が一致完全または部分するすべてのオブジェクトを発見し、他のキーワードキーワードを使用してそれらのオブジェクトをフィルタリングする何を言おうとしているのか。エンジン320は、所定の医療用語の集合に関して、医療用語、意味的関係、および関係の強度を含む知識ベースを介して特定される医学関連用語のリストを発見する。医療用語の集合は、ユーザ入力にしたがい、およびシステム10が医学知識を獲得する際などに動的に変化している。プランナ304はエンジン310および320の出力をユーザ視聴用に統合表示プランに変換し、これが検索結果305、すなわち、キーワードまたは概念のいずれかにマッチさせることのできる医療データオブジェクトとなる。2つのデータフローを図5に示す。インデックス付けフローは200.0および/または200.0.1からプロセッサ330、インデクサ340、およびモジュール350へ、エンジン310および320へのデータフローに従う。検索フローは質問303の受領からエンジン302~エンジン310および320へ、プランナ304へのデータフローに従い検索結果305を生成する。検索フローでは、エンジン302、310、および320は文書を処理し、迅速に検索して大きな文書の集合から取り出すことが容易にできるフォーマットに変換するために使用される。インデックス付けフローは、複数の物理的マシン全体にわたる確実で自動的な文書の複製を可能にする。複数のプロセッサなどの多数のマシンに作業負荷を分散させるため、インデックス付けは大きなスループットもサポートする1分で大量の文書がインデックス付けされる。インデクサ340は、入力される医療データを、質問をより迅速にする形式に変換する。インデクサ340は完全な暗号化フォーマットでデータの内容を保存するため、データ盗難の場合も、保護された医療情報PHIは暴露されない。モジュール350はインデクサ340から受信する患者データを、インデックス文書の形式で、容易に検索可能である暗号化フォーマットで保存し、暗号化インデックスを生成する。この暗号化は患者データをデータ盗難から保護する。別の実施形態では、モジュール350によって生成された暗号化インデックスを複数のプロセッサに保存して、個別に問い合わせることができるため、故障に強くPHIが保護される。本発明の各種実施形態の検索エンジンは、ゼロクリック適合性の概念、すなわち提供者が単独の質問を入力することによって要求するすべての関連情報を入手できる機能に基づく。すなわち、医療提供者が要求するすべての関連情報は、単独の質問の受信時に検索することができる。図5に関して上述したように、検索エンジンは2つの別々の要素、すなわち、インデックス付けフローと検索フローから成る。インデックス付けフローは、コミュニティからの患者データCDAテンプレート、CCR、CCD、PDF、画像などを含む複数のフォーマットでおよび患者自身によって提供されるデータを使用する。患者提供のデータは状態の更新または画像、映像、および文書などの患者のアップロード資料の形を取ることもできるし、インターネットに接続された医療モニタ装置から得ることもできる。インデックス付けフローはシステムが受信した各文書を処理し、このデータの検索を効率的にする構造に変換するインデクサ200.2。これらの構造は完全に暗号化されて保存され、患者情報を保護する。検索フローは入力全文質問すなわち、構造に関する制限なしの質問を受信し、全文質問を、医療字句検索エンジンおよび医療質問に対処するように最適化された高性能質問処理エンジンを用いるMATRIX医療アプリケーション用語関係インデックス概念検索エンジンへのコマンドに変換する。検索エンジンの結果は、ユーザの役割および特権と団体の役割および特権たとえば、提供者、管理者、品質管理者、および患者と検索質問を前提に、最も関連性の高いプレゼンテーションを決定するプレゼンテーション表示プランナ304に送信される。質問Query:図6は、本発明の装置及び方法に係る質問モジュールのブロック図である。医療質問処理エンジンとも称される質問モジュール31は図2のモジュール32の一部であり、質問トークン化モジュール370によって受信される全文質問303を有し、全文質問303はトークン化された質問を意味解釈ブロック371に提供し、次に解釈された意味意味とは何結果を質問翻訳ブロック372に提供する。ブロック372は質問翻訳を字句検索質問ブロック373および概念検索質問ブロック374に提供する。エンジン31は自由形式自然言語質問または全文質問303を、まずブロック370で質問303をトークン化し、大きな医療用語辞書を使用して質問中の用語のすべての可能な解釈を特定することによって、エンジン310および320が使用可能な入力に変換する。質問の解釈は、医学的種類と共に質問の中のすべての医療用語を含む。よって、いくつかの実施形態では、質問のトークン化は医療用語辞書を使用して質問中の用語のすべての可能な解釈を特定する。また、withやofなどの機能語に基づき質問中の医療用語間で認識可能な関係も含む。各解釈は、周囲のコンテキスト、たとえば、質問中のその他の単語、医療用語とその関係、または以前の質問やユーザ反応の履歴などアプリケーションによって質問プロセッサに提供される知識に基づきスコアを付けられる。生成されるすべての解釈のスコア付け後、最高スコアの解釈が質問の最可能解釈として選択される。質問の最可能解釈は字句検索質問373および概念検索質問374に翻訳されて、字句検索エンジン310および概念検索エンジン320に送信される。次に、最可能解釈は字句および概念検索のそれぞれのエンジン373および374呼出しに変換される。いったん結果が検索から戻ってくると、質問処理エンジンが質問に関する情報で戻った結果に注釈をつけるため、それを表示プランナに送信して適切な表示プランを作成することができる。プレゼンテーション:図7は、図2のモジュール30のプレゼンテーションモジュールの関連ブロック/機能のブロック図である。図示されるプレゼンテーション表示プランナ304はプレゼンテーションパーソナライザ306からの入力を受信し、医療データオブジェクトマッチング検索条件の形式で検索結果305を提供する。検索結果305はユーザ動作307を受信し、プレゼンテーションパーソナライザ306への入力を提供するように図示される適合性メトリクスブロック309への入力として供する。プランナplannner304は、パーソナライザpersonalizer306から質問を入力された注釈付き結果として受信し、それらをユーザに提示される順序付けランク付け結果リストに変換する。ランキングコンポーネントはMATRIXで利用可能な網羅的医学知識を含み、データオブジェクトの適合性を決定する。各結果はプレゼンテーションを異ならせることができる。さらに、プランナ306は、検索結果の出力にユーザのクリックおよび滞在時間などのユーザ動作307を記録する。この情報は、適合性メトリクスを算出して個人化を提供するために内部に記録される。たとえば、検査結果を含む結果は長期間の動向線として表すことができる一方、問題を含む結果は問題の発症、問題のための関連処方および措置を示す特別マーカと共に表示することができる。既に治癒した問題または症状は現在の問題と異なって表示させて、問題がもはや進行中ではないことを示す。結果毎に表示プランを作成し、そのスタイリング、内容、およびプレゼンテーションたとえば、グラフ対強調表示テキストを決定すること以外に、表示プランナは結果全体の順序も決定する。ある特定の種類の質問たとえば、検体や検査試験に関する質問の場合、ある特定の種類の結果が他のものよりも優先される場合がある。プランナ304は記録された適合性メトリクスをユーザデータと共に使用し、ユーザおよび質問のためのプレゼンテーションを個人化する。あらゆる質問およびユーザに関して、このデータが捕捉され記憶される。定期的に実行されるバックグラウンドタスクこの限定は必要かパーソナライザ306は、各ユーザおよび質問のために捕捉された適合性メトリクスを分析し、内部でそれらを質問時にユーザに検索結果を提示する際に適用される個人化モデルに変換する。このプロセスは、各ユーザに返される結果の適合性を高めるフィードバックループを生成する。検索:エンジン310によって実行される医療字句検索は、検索エンジンに医療用語の特殊性を認識させる医療用語アナライザを実装することによって従来のテキスト検索エンジンを拡張する。たとえば、心臓発作の検索は用語全体の発生のみを発見すべきであり、心臓と発作の別々の単語の発生は無視される。別の例として、α-1-フェトプロテインの検索では、□-1-フェトプロテインも一致させるべきである。検索は以下の3つの基本検索アルゴリズムのそれぞれを用いて実行することができる。完全一致デフォルト-検索されるテキスト中に現れる所与の検索用語セットのすべての発生を元の順序で発見する。検索テキストおよび検索単語はマッチング前に、ステミングし、ストップワードを抜き、小文字に変換することができる。部分一致-文書の集合において、N位置内の検索テキストに任意の順序で現れる所与の検索用語セットのすべての発生を発見する。ここでは、Nは任意対の検索用語間に現れ得る最大量及び最少量の文字を表す数値行列である。列一致-医療字句検索エンジン310によって使用される第3の検索アルゴリズムが単語全体ではなく文字の列に一致する。この検索は単語の一部に一致するため、オートコンプリート機能とユーザインタフェースの検索示唆ボックスにとって有効である。図8は本発明の実施形態および方法に係るエンジン310のさらなる詳細を示す。検索用語303および検索文書集合203は、前者が質問オブジェクトへの検索用語処理ブロック311によって、後者が文書プロセッサ330によって受信される。プロセッサ330は集合203から受信した検索文書を処理し、それをスペルミスを訂正する医療言語ベースのスペルミス訂正313に送信し、文書集合のテキスト内の用語位置の特定のために、医療データオブジェクト一致検索の最終検索結果305と一緒に訂正テキストを位置検索アルゴリズム312に送信する。検索用語303は、検索用語を質問オブジェクトに処理するブロック311に受信される。図9は、本発明の一実施形態に係る図5のエンジン320のさらなる詳細を示す。入力質問303が医療質問処理エンジン300によって受信され、そこで、適合性マトリックス205を用いて受信された質問が処理され、処理された質問を1組の一致医学概念ブロック322に出力する。適合性マトリックス205は一致医療概念ブロック322を使用して、それをフィルタリングし、関連医学概念ブロック321のみを生成する。マトリックス205から受信した出力として得られる関連医療概念ブロック321は医療質問処理エンジン300にフィードバックされる。エンジン300はさらに検索された文書203の集合を受信し、関連医療概念ブロック321と組み合わせて、検索結果325を生成するのに使用する。検索結果325は上述したように検索用語に関連する医療データオブジェクトを含む。エンジン300は知識ベースであり、医療用語、概念、概念間の関連リンク、および関連リンクの強度の量的尺度を与える数値適合性スコアの表を含む。数値の集合はここでは適合性マトリックス205と称する。正規化適合性スコアは0~1の範囲を有し、0は完全に無関係であり直角、1は関連性が高いたとえば、同義語。なお、別の実施形態では、反対のまたは異なる範囲を採用することができ、たとえば、1は無関係、0が関連性が高いと示すことができる。適合性スコアは、システムに記憶される臨床データなどの専門家や医療従事者によって生成されるデータ、使用統計から得られるデータ、および公的に入手可能な医療テキストをマトリックス内で利用可能な知識に変換することによって得られるデータなどを含むがそれらに限定されない各種情報源から得られるデータの集合に対して働く機械学習アルゴリズムの集合を介して獲得される。検索用語に関連するすべての概念を特定するため、知識ベースは検索用語で問い合わされて検索用語に関連するすべての概念を発見する。すべての一致概念が発見されれば、関連項目は適合性スコアに基づき返ってきた概念のリストをフィルタリングすることによって選択することができる。フィルタリングの閾値は、同義語のみの選択から関連性の低い概念すべての発見まで、アルゴリズムの厳密性を決定する適合性検索パラメータである。特定された関連医療概念のリストは、医療質問処理エンジンへの入力として送信され、そこで字句検索エンジン320に対する関連字句質問を生成し、検索結果325を返すことができる。医療用語間の関係を特定するのをさらに複雑にするのが否定意味構造である。たとえば、医療文書の文脈で糖尿病除外という言葉の発生は、糖尿病の否定適合として適合性エンジンに解釈される。意味アルゴリズムの観点からは、否定に関連する2つの主要な問題は検出と解釈である。否定検知アルゴリズムは医療テキスト内で見つかる、発熱なしのような単純な否定から感染の十分な証拠なしのようなより複雑なパターンまでのいくつかのカテゴリに属する否定意味構造の集合に依存する。複数の否定ならびに二重否定は自動検出アルゴリズムたとえば、構造上の異常、障害を除外、炎症は除くにとって大きな課題となる我々がこの困難な問題を解決すると主張しようとしているのかおそらく、システムが扱う否定の例を挙げているにすぎない。否定検知アルゴリズムは機械学習モデルを使用して文章構成パターンを学習し、文章内のフレーズが否定されているか否かを特定する。否定適合値の解釈は具体的な使用ケースに左右される。アプリケーションが種類の区別なしに概念間の関係のみの検出を要求する際、否定適合値は絶対値として使用される。しかしながら、決定支持要素を構築するには医療データオブジェクト間の意味的相互作用を理解する必要があるため、否定適合値の解釈が不可欠である。図10~19は、本発明の例示の実施形態に係る検索結果の様々なスクリーンショットを示す。図10は、例示の検索結果325のスクリーンショットを示す。各種検査結果の範囲を示す患者JoanSampleの情報および検査結果が提示され、上述したようにこれらの結果は適合性マトリックスによって特徴付けられる。たとえば、カルシウムは適合値0を有し、グルコースは適合値1.0を有する。図11は、ビジュアライザ201によって提示されるApixio検索200からの例示の出力のスクリーンショットを示す。図12は、デフォルト状態でのユーザに表示される例示のページのスクリーンショットを示す。最初、ページは大部分の/全部のウィジェットが空であり、ウェルカムウィジェットが機能している。可視項目は入力バーと関連タブ患者、お気に入り、履歴、設定リンク、およびサインアウトボタンである。ユーザが入力にタイプすると、候補となる患者名、症状、および関連検索のドロップダウンが現れる。ドロップダウンにリストアップされる患者の一致は、名、姓、および必要であればニックネーム/仮名すなわち、JohnDoeFeb5誕生日、IDでのマッチングを含む。Downキーはドロップダウンリストのナビゲーションを開始する。UpおよびDownキーはリストを通過することができ、その際に現在の項目が強調表示される。同様に、リスト上にマウスを移動させるとドロップダウンの選択肢が強調表示される。図13に示されるように、クリックタッチで項目を選択することによって、入力フィールドを追加する。ユーザが文字のタイピングを始めるもしくは再開するか、backspaceを押すと、ステッピングプロセスが停止し、機能プロセスが選択肢リストのコンパイルと絞込みを再開する。リストが10項目デスクトップおよび携帯機器上で6項目を超過する場合、リストはページ付け要素を対応させる。パネルの下ストリップはnext...機能を表示することになる。next...機能が使用される/アクセスされると、最上部がprev...機能を表示するに変わる。NextおよびPrevそれぞれ最下部と最上部に表示されるは、下向き矢印および上向き矢印でアクセス可能であってはならない。しかしながら、右または左矢印を押すと、外観が起動/点滅してリストを前方に右矢印および後方に左矢印ページ付けする。タッチ装置上で、NextまたはPrevのいずれかを押すと、リストに沿って前後にページ付けされる。既知の検索規格Google、Yahooなどと同様、各キーストロークは予め選定されている可能な選択肢のフィールドを絞り込む。一致結果がなければリストは消える。対応パネル内に既にあるリスト選択肢入院患者、または患者の以前に見た条件などには星が前に付されている。医療提供者HCPが一致記録のない質問項目を検索結果ウィジェットまたは部分ウィンドウに入力する場合、ページはリストフォーマットで関連するすべての可能性を表示する。例示の項目選択は以下のように行う。TabキーまたはEnterキーを押すと、強調表示項目が選択され、パラメータをオブジェクトとして確定する。リスト項目上でマウスをクリックすると、強調表示項目が選択される。クリックまたはタッチでリスト項目を選択する。いったん入力項目がドロップダウンから選択されれば、対応する入力がオーバライドしてあるいは完了してオフィシャルリストと一致し、変更が視覚的に青色となり、項目がオブジェクトであることを示すの符号が付与される。その後、患者-検索オブジェクトを作動させることができる。1.検索/入力オブジェクト検索または入力項目が選択されれば、視覚的にオブジェクトに変化する。オブジェクトとして、入力フィールド項目を作動させることができる。患者-オブジェクトを患者タブにドラッグして、患者を患者タブに追加する。訴え-オブジェクトをお気に入りタブにドラッグして、項目をお気に入りリストに追加する。オブジェクトを動作ウィジェットにドラッグすることで、オブジェクトウィジェットを定義するフレーズまたはパラメータとしてに作用することができる。図14に示される例示のスクリーンショットに従い、一般的な検索/入力ボックス挙動を以下説明する。患者が特定されなければ、患者一致または団体/コホート/パネル一致母集団検索に関するがドロップダウンリストにおいて優先順位をつけられる。いったん患者名または母集団グループが確定/特定されれば、ドロップダウンリストには医学用語および非患者または母集団グループが表示される。任意の単独項目上、フレーズ中、あるいはの符号またはその他の区切り文字上のBackspaceでオブジェクトを解除しグレーアウト/デフォルトにする、ページ上の項目を再定義する。Backspaceは用語およびフレーズ内を文字毎に削除する。Escapeは最後のオブジェクトを呼び戻す。単語上でダブルクリックしてフレーズ全体を選択する複数の単語は用語を含む。未認識の単語および用語はキーワードオブジェクトとなり、検索を実行された後にオレンジ色となる。図15の例示のスクリーンショットに示されるようなタブとパネルは以下の通りである。タブをクリックして対応パネルを開けJQueryアニメーションを使用、図16に示されるようにリストへのフォーカスに変更する最初のものを自動選択。このモードでは、キーストロークをタイピングすると、最も近い一致リスト項目にジャンプする。UpおよびDown矢印でリストを行き来する。TabまたはEnterは強調表示されたお気に入り項目を選択することによって検索/入力ボックスを埋める。Escescapeでパネルを閉じ、現行の検索/入力にフォーカスを戻す。パネルが開いた後、閉じることを示す逆三角形アイコンがタブに表示される。タブまたはCloseアイコンをクリック/タッチする、あるいはEscキーを押すと、パネルが閉じ、フォーカスが検索/入力に戻る。パネルの外側をクリックしてもパネルが閉じる。パネルリストの項目を選択するとパネルが閉じ、フォーカスが検索/入力に戻る。図16に示されるように、パネルには管理機能リストのためのEditボタンが表示される。パネル編集モードを図17に示し、その動作は以下の通りである。Editボタンをクリックするとパネルが変化して、図18に示されるようにリストの各項目の後にmoveアイコンおよびdeleteアイコンが表示される。Deleteアイコンはデフォルトではグレーアウト表示される。Deleteアイコンをクリックすると、アイコンが灰色と赤色モードの間でトグル式に切り替わる。リスト項目のドラッグマウスまたはタッチでリスト内の項目が再配置される。DeleteアクチベータアイコンおよびEditアイコンがEditボタンに入れ替わる。DeleteActivatorアイコンをクリックすると、リストでオンになっていたすべての項目が削除され、リストは開いたままである。Editアイコンをクリックするとリスト管理モードが終了する通常開パネルのビューに戻る。患者タブパネルは以下の通りである。パネルは患者ユーザが患者タブにドラッグし、追加した順序でランク付けした最新の項目が最後になるリストを含む。このリストは、HCPが密に監視している患者の候補リストとしての役割を果たす。時系列で予定患者を表示する外来患者全員をリストアップ。診察済みの患者はその後にする視覚的に目立たなくする。今後の患者は視覚的に中立とする。入院患者すなわち、診療スタッフにより手続き済みは視覚的に目立たせる強調表示する。患者パネルから項目を選択すると、検索入力ボックス中の全項目が置き換わり、患者パラメータが確定される。お気に入りタブパネルは以下の通りである。主訴および疾患項目リストの表示が迅速なアクセスのためにHCPによって選択される。患者パラメータが確定されると、診察された患者の主訴が表示される。履歴タブリストに患者の過去の訴えのリストが表示され、時系列で最新のものが最上位にリストアップされる。設定表示は、設定リンクをクリックしてHCPに対して以下のパラメータでライトボックスポップアップを起動し、嗜好を設定する。以下の表1は、起動された設定リンクの例示の表である。代替のビューは、ユーザの特殊性、履歴検索、患者のデータ、およびユーザの所望の検索意図を予測するのに使用可能なその他任意のパラメータなどの複数のパラメータに基づき推奨検索を提供するためのものである。このドロップダウンはお気に入り検索などのその他の項目も示すことができる。この検索は図19に示されるような様式のものである。ビジュアライザVisualizer:検索200モジュールは、マップデータオブジェクト203、適合性マトリックス205、およびユーザからの検索入力を受け取って、医療情報の種類毎に項目リストを作成する。検索200は、ユーザ入力への適合性に基づき項目リストをランク付けする。これらの結果はビジュアライザ201とAPI202の両方に送られる。ビジュアライザ201は自然言語テキストボックスでユーザから入力される検索コンテキストを受け取り、検索コンテキストに反応してコンテキストに関連する具体的なマップデータオブジェクト203を提示するウィジェットを提供する。加えて、ウィジェットの内容とウィジェット自体のレイアウトはコンテキスト主導とすることができる。レイアウトはテンプレートライブラリマネージャ211によって標準化することができる。コンテキストの例は患者、問題、疾患、特殊性、側性、および人口統計を含むがそれらに限定されない。保護医療情報PHIへのアクセス権があるものと、保護医療情報へのアクセス権がないものの複数種類のウィジェットがある。PHIウィジェットの例は、薬剤、検査結果、アレルギー、問題、診断書、職場でのメモなどを呼び出すウィジェットである。PHIルータ406は認証済みデータを各ウィジェットに送る役割を負う。これらの種類のウィジェットはコンテキスト情報に加えてマップデータオブジェクト203を受信し、受信した情報とローカルまたはウェブベースの情報とを組み合わせてユーザに対する一意のコンテキスト関連表示を生成することができる。非PHIウィジェットの例は、問題または疾患などの所与の非PHIコンテキストに応答するスポンサー、百科事典、または広告情報を表示するウィジェットである。また、ビジュアライザ201は頻繁に要求されるコンテキストたとえば、お気に入りの患者、疾患、または問題を簡易に呼び出すことができる。ビジュアライザ201GUIのさらなる詳細はUX設計文書内にある。さらに、ビジュアライザ201は検索結果を種類毎に入手し、異なる情報源からの同種の複数項目間のデータ照合などの追加種類ベース処理を実行する。ビジュアライザ201によって提示される表示テキストおよびデータのコーディングシステムは視聴するユーザの嗜好に基づきカスタマイズすることができる。データ照合は自動化し、ユーザ支援することができる。データの種類と一致の種類に応じて、照合はインポート時に実行してデータベースに維持する、あるいは表示目的でビジュアライザ201によってのみ実行することができる。マップデータオブジェクト203は、同じデータインスタンスの完全一致か、所与のデータインスタンスのほぼ部分一致かに基づき複数の方法でビジュアライザ201によって照合される、あるいは比較のために同一種類のデータとして特定される。データ一致および不一致フラグ付けのためのルールは、団体や地域に限定される嗜好、ルールおよび/またはマッピングを基にすることができる。完全一致はフラグ付けせずにディスプレイ上で結合させることができる。データの種類に応じて、部分一致は照合が実行されたことを示すフラグと組み合わされる、あるいは、照合を実行することができることを示すフラグ付けマーク付けがされる。ビジュアライザ201は、ユーザ医療提供者104が関心を有する情報の適合度に関してユーザからの入力を受け取ることもできる。ビジュアライザ201のレイアウトもまたユーザおよびテンプレートライブラリマネージャ211を使用する標準機構によりカスタマイズすることができ、コンテキスト固有のレイアウトを管理し公開することができる。テンプレートライブラリマネージャ211は、個人、集団、専門、および標準機構レベルでレイアウトを管理することができる。図20は、本発明の一実施形態に係るビジュアライザ201のさらなる詳細を示す。本明細書で使用されるウィジェットという用語は、ページ内のモジュール空間を埋める開発者作成のエンティティを指し、すべてのコードとその統合要素を含む。開発者は第三者またはMINE100のユーザである。図20のブロックをつなぐ矢印は主データフローを示すが、モジュール間のその他の接続や逆方向のデータフローも予想される。図20のブロックの機能は以下の通りである。1.デバイスマネージャ401は主要な装置固有のレイアウトと機能の差異を管理する。2.レイアウトマネージャ402はウィジェットの位置、サイズ、および再配置を管理する。3.ウィジェットマネージャ403は各ウィジェットの内容を管理する。主機能は以下の通りである。3.1.ディスプレイマネージャ411の機能は簡潔なデータ表示のために複数の情報源項目を結合することであり、中でも特に、データの種類、情報源、およびデータの視聴者を考慮に入れることができる。3.2.フラガ412は併合された項目の状態に関する視覚フィードバックを提供する。3.2.1.複数情報源項目が団体固有のルールによって同一とみなされる場合はピルが表示されない。3.2.2.複数情報源項目が団体固有のルールによって類似とみなされる場合は灰色のピルが表示される。3.2.3.複数情報源項目が手動で併合される場合はオレンジ色のピルが表示される。3.2.4.併合された項目の注釈のために別の色を使用することができる。3.3.検索ハイライタ413は実行された検索に関連する項目を強調表示する。3.4.ウィジェット折畳みマネージャ414は関連情報を返さないウィジェットを折り畳む。3.5.適合性ビジュアライザ415は、低適合性項目をコンマ分割リストなどの簡易な形式で表示し、ユーザがそれをクリックして表示適合性を高めることができるようにすることによって、項目の適合性に関する専門分野/ユーザ固有フィードバックを収集する機構を提供する。3.6.詳細ビジュアライザ416は、クリックする、マウスを合わせる、またはその他のユーザの動作または行動によって項目の全詳細を見る機能を提供する。4.ウィジェットナビゲーション404により、ユーザは該当ウィジェットに迅速にたどり着き、検索バー/質問内容に作用することができる。5.オーバレイマネージャ405は、メインウィンドウにオーバレイとして大きなドリルダウンデータたとえば、職場のメモや画像を表示することができる。オーバレイは一度に1つのオブジェクトを含む、あるいは比較のために複数のオブジェクトを含むことができる。6.PHIルータ406は、ウィジェットの種類とウィジェットが表示する必要のある情報の種類とに基づき、データをマップデータオブジェクト203から適切なウィジェットに送る。PHIルータはインデックス付けされ、マッピングされ、統合されたデータの種類を区別し、ユーザの役割と団体、ならびに各医療データ項目およびそのメタタグを管理するセキュリティ方針を考慮に入れることができる。API202は検索バーおよび検索結果を第三者プログラムに公開するだけでなく、第三者がビジュアライザ20によって提示されるウィジェット内のデータを公開することを可能にする。一例として、検索バーおよび検索結果は、RESTまたはSOAPAPIのいずれかを用いて第三者プログラムに安全に埋め込むことができる。セキュリティ機構の例は暗号化、認証信任状、コンテキスト、およびトークンなどである。第三者の開発者は検索APIたとえば、安全なSOAPAPIによって提供されるコンテキスト情報を受け取り、それを自身のデータと組み合わせて、ビジュアライザ201においてカスタマイズされたウィジェットおよびデータを生成することができる。図21は、マッパ204によって処理されビジュアライザ201によって提示される例示の出力に係る、統合された照合され、重複除外されたデータのコンピュータディスプレイまたはスクリーンショットを示す。フラグ、たとえば、中に数字のあるピル状のアイコンは、併合された記録の数を表す。フラグをクリックすることで、ユーザは併合された記録を閲覧し、表示されている記録を変更し、記録のマスターを作成し、および/または記録を併合解除することができる。ユーザによって併合または併合解除されるマップデータオブジェクト203が団体内または患者のケアチームの全ユーザに伝搬されることによって、改良されたWiki型患者ビューを構築することができる。このユーザ編集の伝搬は団体全体にわたって実行することができる。本発明を特定の実施形態に関して説明したが、変更や変形は当業者にとっては明らかに自明であると思われる。したがって、以下の請求項は本発明の真の精神および範囲に属する上記変更および変形を含むと解釈されるものとする。"