"アクセスコントロールポリシーを生成するためのシステムであって:ユーザーが、トピックおよび許可セットを指示できるようにするユーザーインターフェイスと;前記トピックに関する文書セットを発見するために、複数の文書の内容を分析する文書アナライザーと;アクセスコントロールポリシーを獲得するために、前記許可セットと前記文書セットを関連付ける関連サブシステムと、を含むことを特徴とするシステム。前記文書アナライザーは、前記トピックに関する文書に係る少なくとも一つの際立ったプロパティを発見するために、前記複数の文書の内容を分析するプロパティファインダーと;前記際立ったプロパティに基づいて、前記文書セットを選択する文書セレクターと、を含む、請求項1に記載のシステム。前記文書アナライザーは、前記トピックに基づいて、前記プロパティファインダーによって分析された前記複数の文書を選択する文書プリセレクターを含む、請求項2に記載のシステム。前記文書アナライザーは、前記トピックに基づいて、少なくとも一つのデータタイプを選択するデータタイプセレクターを含み、かつ、前記文書プリセレクターは、前記選択されたデータタイプの複数の文書を選択するように構成されている、請求項3に記載のシステム。前記ユーザーインターフェイスは、前記ユーザーが、適合された文書セットを獲得するように、前記文書アナライザーによって発見された前記文書セットを適合させることができるように構成されており、かつ、前記関連サブシステムは、前記許可セットを前記適合された文書セットと関連付けるように構成されている、請求項1に記載のシステム。前記ユーザーインターフェイスは、前記ユーザーが、前記プロパティファインダーによって発見された前記少なくとも一つの際立ったプロパティを変更することができるように構成されており、かつ、前記文書セレクターは、前記変更された際立ったプロパティに基づいて、前記文書セットを選択するように構成されている、請求項2に記載のシステム。前記トピックは、キーワードを含む、請求項1に記載のシステム。前記文書アナライザーは、前記文書の前記内容の中で前記キーワードを検索するように構成されている、請求項7に記載のシステム。前記文書アナライザーは、前記文書の前記内容に基づいて、さらなるキーワードを発見するように構成されており、かつ、前記さらなるキーワードに基づいて、前記文書セットを選択するように構成されている、請求項8に記載のシステム。前記少なくとも一つの際立ったプロパティは、データタイプまたはキーワードを含む、請求項2に記載のシステム。前記プロパティファインダーは、前記複数の文書の前記内容に対して、自然言語処理、及び/又は、情報検索方法を適用するように構成されている、請求項2に記載のシステム。前記システムは、さらに、前記関連サブシステムによって獲得された前記アクセスコントロールポリシーを形成するように構成されたアクセスコントロールサブシステムを含む、請求項1に記載のシステム。請求項1の前記システムを含むワークステーション。アクセスコントロールポリシーを生成するための方法であって:ユーザーが、トピックおよび許可セットを指示できるようにするステップと;前記トピックに関する文書セットを発見するために、複数の文書の内容を分析するステップと;アクセスコントロールポリシーを獲得するために、前記許可セットと前記文書セットを関連付けるステップと、を含むことを特徴とする方法。プロセッサシステムに、請求項14の前記方法を実行させるインストラクションを含む、コンピュータープログラム。アクセスコントロールポリシーを創出するための改善されたシステムを有することには利点がある。この問題により良く対処するために、本発明の第1の態様は、ユーザーが、トピックおよび許可セットを指示できるようにするユーザーインターフェイスと、トピックに関する文書セットを発見するために、複数の文書の内容を分析する文書アナライザーと、アクセスコントロールポリシーを獲得するために、許可セットと文書セットを関連付ける関連サブシステムと、を含む。システムが複数の文書のコンテンツを考慮しているので、システムは、ユーザーが許可設定を適用しようと意図する文書セットをより正確に定めることができる。このことは、文書または記録の構造またはグローバルな区分だけを考慮するアプローチよりも、よい結果を提供し得る。ユーザーは、トピックが、そのトピックに関する文書セットの中にうまく翻訳されていることをより確信できる。さらに、ユーザーにとって、きめの細かいアクセスコントロールポリシーを創出することがより容易になる。ユーザーは、文書が保管されているあらゆる階層的な構成に関して関心がより低いからである。従って、ユーザーが情報システムの構成の詳細について知る必要性はより少ない。文書アナライザーは、複数の文書のコンテンツを分析するように、トピックに関する文書に係る少なくとも一つの際立ったプロパティを発見するためのプロパティファインダーfinderを含んでよい。文書アナライザーは、さらに、際立ったプロパティに基づいて文書セットを選択するための文書セレクターselectorを含んでもよい。プロパティファインダーは、関連する文書の選択を改善することに役立つ。トピックに関する文書の際立ったプロパティを発見することにより、そうしたプロパティを有する文書を探すことで文書セットを選択することができるようになる。際立ったプロパティを発見するための文書のコンテンツの分析のおかげで、前述の全ての可能なトピックの全ての可能なプロパティを定める必要はない。これは、労働集約的で、かつ、誤りがちな業務である。さらに、プロパティファインダーは、関連する文書のトピックおよびプロパティが変化する環境において、より信頼できる結果を提供できる。さらに、多くの場合においては、それぞれの記録のインスタンスが異なり得るので、特定のトピックに対する一般的なテンプレートを定めることはできない。例えば、所定のエイズ患者の場合において、エイズに関する情報を保管することができる電子的な健康記録に係る全ての可能なデータタイプを事前に特定することには、問題がある。従って、ランタイムの最中に、それらを見つけられるソリューションが望ましい。文書アナライザーは、トピックに基づいて、プロパティファインダーによって分析される複数の文書を選択するための文書プリセレクターpre-selectorを含んでもよい。これは、複数の文書を定めるのに役立つ。例えば、文書プリセレクターは、トピックに関連する複数の文書を選択する。そうした選択は、文書のタイプをトピックとマッチングすることにより、または、文書の内容を分析し、そのトピックに関する一つまたはそれ以上の用語を含む文書を選択することによって、実行される。文書アナライザーは、トピックに基づいて、少なくとも一つのデータタイプを選択するためのデータタイプセレクターを含んでもよい。文書プリセレクターは、選択されたデータタイプに係る複数の文書を選択するように構成され得る。これは、少なくとも一つの際立ったプロパティを見つけるのに適した複数の文書を発見するための効率的な方法である。ユーザーインターフェイスは、ユーザーが、文書アナライザーによって発見された文書セットを、適合された文書セットを獲得するように適合できるように構成され得る。そして、関連するサブシステムは、アクセスコントロールポリシーを、適合された文書セットと連携するように構成される。これにより、システムは、ユーザーによってされたきめ細かな選択を考慮することができる。システムは、ユーザーのした選択に基づいて、さらに際立ったプロパティを見出すように、または、機械学習技術に基づいて、さらにシステムの使用を改善するために、際立ったプロパティを洗練するように構成され得る。ユーザーインターフェイスは、ユーザーが、プロパティファインダーによって発見された少なくとも一つの際立ったプロパティについて変更ができるように構成され得る。そして、文書セレクターは、変更された際立ったプロパティに基づいて、文書セットを選択するように構成される。これにより、ユーザーは、文書を選択するための、ユーザーが賛成しないプロパティを洗練することができる。例えば、プロパティファインダーによって発見されたプロパティを訂正するためである。こうした変更は、例えば、機械学習技術を使用して、将来の使用でのプロパティファインダーにおいて使用されるアルゴリズムを改善するために使用され得る。変更は、少なくとも一つの際立ったプロパティから、一つまたはそれ以上の際立ったプロパティを除去することを含み得る。例えば、ユーザーがプロパティのうちの一つが自身に関係ないと考える場合には、ユーザーは単純にそのプロパティを除去すればよい。除去されたプロパティが、今回は文書の選択のために使用されないようにである。トピックは、キーワードを含み得る。これにより、文書アナライザーは、文書中に表れるキーワードとしてトピックを発見するために、ストリングマッチングstringmatching技術を使用することができる。代替的に、トピックは、例えば、スクリーン上に表示されるアイコンiconによって表すことができ、ユーザーは、例えば、複数のトピックのグラフィカルな表示のうち一つを選択することができる。内部的には、トピックは、システムにおいて、キーワードによって表されてもよい。トピックは、また、キーワードの集まりによって表されてもよい。例えば、同義語またはお互いに関して意味が近い用語である。トピックは、また、文書タイプを含んでもよい。文書アナライザーは、文書の内容においてキーワードを検索するように構成され得る。これにより、文書アナライザーを効率よく実行することができる。文書アナライザーは、キーワードを含む文書の内容に基づいて、さらなるキーワードを発見するように、かつ、さらなるキーワードに基づいて、文書セットを選択するように構成され得る。このさらなるキーワードの発見は、頻度分析、または、他の情報及び/又は自然言語処理技術に基づくものであってよい。ユーザーによって、最初に示されたキーワードに関するさらなるキーワードを発見するためである。少なくとも一つの際立ったプロパティは、データタイプまたはキーワードを含み得る。これら2つのプロパティは、正確及び/又は効率的な選択プロセスを実行するのに特に適したものである。プロパティファインダーは、自然言語処理及び/又は情報検索方法を複数の文書の内容に対して適用するように構成され得る。そうした技術は、従来技術それ自体として知られているが、際立ったプロパティを成功裡に発見するために適用され得る。システムは、アクセスコントロールサブシステムを含んでよく、サブシステムに関連付けることによって得られるアクセスコントロールポリシーにより構成されている。アクセスコントロールサブシステムは、アクセスコントロールポリシーにより構成され、ユーザーが望む方法で、アクセスコントロールを執行する。別の実施態様において、本発明は、説明されたシステムを含むワークステーションを提供する。別の実施態様において、本発明は、アクセスコントロールポリシーを生成するための方法であって、ユーザーが、トピックおよび許可セットを指示できるようにするステップと、トピックに関する文書セットを発見するために複数の文書の内容を分析するステップと、アクセスコントロールポリシーを獲得するために許可セットと文書セットを関連付けるステップと、を含む。別の実施態様において、本発明は、プロセッサシステムに、説明された方法を実行するようにさせるインストラクション含むコンピュータープログラムを提供する。当業者であれば、本発明に係る上述の実施例、及び/又は。態様のうち2つまたはそれ以上が、有効だと考えられるあらゆる方法で組合わせられ得ることが正しく理解されよう。システムの説明された変更と変化に対応する、ワークステーション、システム、方法、及び/又は、コンピュータープログラムに係る変更または変化は、本発明の記載に基づいて、当業者によって実行され得る情報検索方法は、テキスト文書の集積における用語の統計に基づくものでよい。つまり、文書における用語の出現数用語頻度及び/又は集積における用語の出現数集積頻度、および、用語を含む文書の数量、を使用する。このことは、Baeza-Yates、R.,Ribeiro-Neto、B.1999.ModernInformationRetrieval.Essex,UK:ACMPress以降、Baeza-Yates等において説明されている。情報検索に加えて、そうした統計情報は、利用可能な存在論と一緒に、ユーザーが、問題のデータ収集に関する種々のプロセッサを定めるのに役に立つ。消費者/患者は、ふつう非常に高レベルなプライバシープリファレンスを有しており、電子的健康記録EHRの構造、および、上述のHL-7の一つといったEHRシステムによって使用される対象語彙の構造についてよく知らない。彼らには、彼らのプライバシーポリシーおよび同意を規定することが難しい。片方における彼らのプリファレンスと他方におけるアクセスコントロールシステムで使用される語彙との間には大きな相違があるからである。従って、彼らの高レベルなプリファレンスを、よくコントロールされたきめ細かな方法で彼らの健康データの使用を制限する機械で読み取り可能なポリシーに変換する必要がある。例えば、消費者/患者は、彼/彼女の病院からの電子的医療記録から取り込んだ彼/彼女のパーソナルな健康記録PHRに対して、彼/彼女のプリファレンスを設定したい。例えば、彼/彼女は、いくらかのユーザーと彼/彼女のデータを共有したいが、彼/彼女が特定の病気例えば、精神異常、薬物不正使用、またはエイズである事実といった、いくらかの情報を隠したいものと仮定する。彼/彼女は、データベースにある全ての彼/彼女の記録を一つずつ検査すること、および、機密情報を含むデータベースにある彼/彼女の記録のそれぞれインスタンスに対して許可を除外及び/又は指定することを望まない。消費者/患者は、機密情報を含み得る全てのデータタイプと記録を予測することはできないので、特定のデータタイプを排除することでは十分ではない。代わりに、患者は、容易な方法で、ITシステムに対して、彼/彼女が機密情報に関する全ての記録を隠すように望んでいることを伝える。例えば、第三者に、その消費者/患者がエイズであることがわかってしまう全ての記録である。消費者/患者は、システムが、この高レベルなポリシー例えば、キーワードエイズを機械で読み取り可能なアクセスコントロールポリシーに変換することを望む。ポリシーは、例えば、HL-7の語彙によって特定されるデータタイプオブジェクトのインスタンスに係るレベルにおいて、許可または制限を定める。システムによって生成されるアクセスコントロールポリシーは、データタイプのレベルで定めることができる。しかしながら、データオブジェクトに係るインスタンスのレベルにおいても定めることができ、例えば、個々の文書に対して許可を指定する。例えば、電子的健康記録は、他のデータタイプの中に、また、プリスクリプションオーダーprescriptionorderデータタイプを含み、電子的健康記録は、このデータタイプに係るいくつかのインスタンスを有し得る。プリスクリプションオーダータイプに係る一つのインスタンスだけが、機密情報、例えばエイズに関する情報、を含むことが可能である。プリスクリプションオーダータイプに係るこの特定のインスタンスだけが、エイズに関する特別な許可に関連する。プリスクリプションオーダータイプに係る他のインスタンスは、一般的にプリスクリプションオーダータイプに係るインスタンスに適用される許可セットに関連する。ここにおいて開示されるシステムおよび方法は、消費者/患者の入力プライバシープリファレンスを機械で読み取り可能なアクセスコントロールポリシーに変換するために使用され得る。消費者の入力、つまりプライバシープリファレンス、は、タプルtupleの形式ユーザー識別子、許可、キーワードであってよい。例えば、タプルジョンスミス医師、読出し、エイズは、ジョンスミス医師が消費者のエイズに関する記録を読み出すことができることを意味する。機械で読み取り可能なポリシーは、タプルユーザー識別子、許可、データ対象識別子の形式であってよい。後者のタプルは、ユーザーが所定の許可を有するデータ対象を特定する。本明細書で開示された技術は、患者によって特定されたキーワードまたはトピックを、そのキーワードに関する情報を含む電子的健康記録における一式のオブジェクトにマップするために使用され得る。図1は、アクセスコントロールポリシーを生成するためのシステムの実施態様を示している。長方形例えば、1は、システムの機能ユニットを意味している。平行四辺形例えば、10は、データアイテムを表している。矢印は、機能ユニット間の情報の流れを示している。機能ユニットの中の機能の分割は単なる例示である。システムは、コンピューターシステム上で少なくとも部分的に実行され得る。そうしたコンピューターシステムは、望ましくはオンラインのデータベースにアクセスできるスタンドアロンのワークステーションとして実施されてもよい。システムは、また、サーバー上で実施されてもよく、ウェブベースweb-basedのインターフェイスまたはクライアントサーバーベースclient-serverbasedのユーザーインターフェイスを備え得る。他の実施もまた可能である。ハードドライブ、キーボード、ディスプレイ、通信ポート、等といった、コンピューターシステムの共通エレメントは、当業者に知られており、ここにおいてさらに詳細には説明されない。システムは、一人またはそれ以上のユーザーが、システムと相互作用できるようにするためのユーザーインターフェイス1を含み得る。このインターフェイスは、ウェブベースであってよく、または他の好適な方法で実施されてよい。ユーザーインターフェイスは、他の多くのユーザーインターフェイスエレメントを有しており、ここにおいては説明されない他の機能を提供し得る。本明細書においては、ここにおいて開示される技術を適切に理解するために必要なユーザーインターフェイスエレメントだけが説明される。ユーザーインターフェイス1は、ユーザーが、トピック10および許可セット15を示すことができるように構成され得る。例えば、ユーザーインターフェイスは、アクセスコントロールの題目となるであろう異なるトピックを表すテキストまたはグラフィカル表示アイコンの形式でトピックのリストを表示し、ユーザーが、そのテキストまたはグラフィカル表示をクリックしたり、タッチすることによって一つまたはそれ以上のトピックを選択することができるようにし得る。代替的には、ユーザーにテキストボックスが表示され、ユーザーは、その中に、例えば、一つまたはそれ以上のキーワード、または、例えばフレーズといった、テキスト表現をタイプすることができる。こうして獲得されたトピック10またはトピックは、一時的なメモリーに保管され、及び/又は、文書アナライザー2を主催するコンピューターシステムに対してネットワークを介して伝送され得る。許可セット15は、同様な方法でユーザーによって示されてよい。例えば、ユーザーが、許可セットの表示のリストから一つの許可セットを選択できるようにすることによる。代替的には、分離された許可のリストがユーザーに示され、ユーザーは、示された一つまたはそれ以上の許可を許可セットに包含または除外するように選択することができてもよい。代替的に、ユーザーがテキスト形式で許可セットを入力することができてもよい。許可の例は、読出し、書込み、変更、作成、削除、印刷、または転送、である。ユーザーインターフェイス1は、さらに、ユーザーが、許可セット15が適用されるべき少なくとも一人のユーザー16を特定することができるように構成され得る。例えば、その少なくとも一人のユーザー16は、単独のユーザー、特別に特定された複数のユーザー、またはユーザーグループであってよい。こうしたユーザーグループは、例えば、その役割または組織によって定められ得る。ユーザーインターフェイス1は、さらに、ユーザーが、複数のペアpairを特定することができるように構成され得る。それぞれのペアは、少なくとも一人のユーザー16を伴なう許可セット15に関連する。こうした許可とユーザーペアは、以降に説明されるように、次に、選択された文書セットと関連する。システムは、さらに、トピック10に関する文書セット13を発見するために複数の文書11の内容を分析するための文書アナライザー2を含み得る。例えば、文書の中のキーワードが検索され、そのキーワードを有する全ての文書が文書セット13に含まれてよい。複数の文書11は、患者データベース14の中に保管された電子的健康記録における全ての文書を含んでよい。しかしながら、電子的健康記録の中の文書のサブセットの内容だけが分析されることも可能である。文書アナライザーは、いくつかの方法でその業務を実行することができ、以降に説明される。システムは、さらに、許可セット15を文書セット13に関連付けるための関連サブシステム3を含み得る。さらに、許可セット15が許される少なくとも一人のユーザー16は、その許可セット15に関連付けられてよい。このようにして、アクセスコントロールポリシー4が生成される。アクセスコントロールポリシー4は、タプルUID、P、OID=ユーザーID、許可、オブジェクトIDを含んでよい。こうしたタプルは、UIDによって特定されたユーザーが、OIDによって特定されたオブジェクト例えば、文書または文書タイプのインスタンスに関して許可Pが許されていることを規定する。例えば、それぞれのユーザー16またはユーザーグループのための許可セット15のコピーは、アクセスコントロールポリシー14を形成するために、文書セット13におけるそれぞれの文書と供に属性セットとして保管される。代替的に、生成されたタプルUID、P、OIDが、アクセスコントロールポリシー14として保管されてもよい。例えば、アクセスコントロールマトリクス、論理規則セット、またはXACMLフォーマット、の形式においてである。アクセスコントロールポリシー14が表され、及び/又は、保管されるこうした形式は、当業者に知られている。文書セット3は、また、許可セットがそのように規定されている場合は、関連サブシステム3によって暗号化されてもよい。文書アナライザー2は、トピック10に基づいて少なくとも一つのデータタイプを選択するためのデータタイプセレクター8を含み得る。このデータタイプセレクター8は、例えば、ユーザーが選択すべきデータタイプのリストを表示するユーザーインターフェイス1の実施例において、ユーザーインターフェイス1と統合され得る。代替的に、ユーザーはトピック10を指示することができ、そのトピックは、データタイプセレクター8によって一つまたはそれ以上の関連のデータタイプに変換される。この変換ステップは、SNOMEDといった存在論の中に保管された情報に基づくものであってよい。この変換、またはマッピングは、直接的またはステミングステップ例えば、Baeza-Yates等、ページ168でそれ自体が知られているを介して、フリーのキーワード入力をより良く取り扱うことができる。つまり、自由に入力されたキーワード全体の代わりに語幹だけをマッチングすることによる。マッピングは、例えば、既存の存在論例えば、適切なSNOMEDコード、及び/又は、同じキーワードを使用して他のユーザーによって選択された全てのデータタイプを含むデータベースの使用によって実施される。文書アナライザー2は、また、キーワードを含む文書を検索するように、かつ、キーワードを含む文書の文書タイプを選択するように構成されてもよい。ユーザーインターフェイス1は、選択されたデータタイプを、そのデータタイプに係る文書の例と供に、自動的に表示するように構成されてよい。ユーザーが、さらなる処理のために、データタイプを選択できるようにである。文書アナライザー2は、さらに、トピック10に基づいて、プロパティファインダー5によって分析された複数の文書11を選択するための文書プリセレクター7を含み得る。例えば、文書プリセレクター7は、トピック10に関する一つまたはそれ以上のキーワードに係るキーワード検索を実行するように構成されてよい。例えば、トピック10が、キーワードそれ自身で表されてよく、文書プリセレクター7は、そのキーワードを含む文書を見つけるように構成され得る。同様に、追加のキーワードが存在論を使用して見つけられ、これらの追加キーワードを含む文書が、複数の文書の中に含まれ得る。システムが、データタイプセレクター8を含む場合には、文書プリセレクター7は、選択されたデータタイプに係る複数の文書11を選択するように構成され得る。文書アナライザー2は、トピック10に関する文書に係る少なくとも一つの際立ったプロパティ12を発見するように、複数の文書の内容を分析するためのプロパティファインダー5を含み得る。そうした際立ったプロパティ12は、文書の内容及び/又はメタデータにおける特定のキーワードの存在であってよい。文書プリセレクター7によって生成された複数の文書はトピック10に関する少なくともいくらかの内容を有しているので、トピック10に関する文書の内容のプロパティを引き出すことが可能である。例えば、エイズはいくつかの特定の薬剤に関連する。例として、ラミブジンlamivudine、エトラビリンetravirine、チプラナビルtipranavir、そしてエンフビルチドenfuvertideがある。こうした用語は複数の文書11の中で現れると、システムは、用語ラミブジン、エトラビリン、チプラナビル、及び/又はエンフビルチドを含む文書をエイズに関する文書の際立ったプロパティであると結論する。これらの薬剤が処方されていることを知った場合、第三者はその患者がエイズ関連の病気であると結論付け得るからである。病気と対応する薬剤とのこうした関係は、存在論の中に既に取り込まれている。しかし、そうでない場合には、そうした関係は複数の文書11から引き出すことができる。病気の診断が薬剤の処方と結合しているいくつかの文書が存在するからである。結果として、システムは、そうした関連を文書から学習することができる。より一般的には、このことは典型的な語彙および情報検索の以下のアルゴリズムを使用して行うことができる。-キーワードの同義語を検索する。同義語は、汎用の辞書だけでなく、医療専門用語を扱う特定の医療辞書においても発見される。それぞれの同義語には、ユーザーによって示されたトピックについての関連性を表示する数字が割り当てられる。-文書プリセレクター7によって選択された複数の文書11の中で最も頻繁に使用されている用語を検索する。頻繁に使用される用語は、例えば、文書における用語の出現頻度termfrequency:tf及び/又は逆文書頻度inversedocumentfrequency:idfに基づいた、情報検索方法を使用して選定することができる。例えば、その用語を含む文書の数、tf.idf、BM25、言語モデル、といったものであり、Baeza-Yates等の第2章モデリングを参照のこと。加えて、ユーザー向けに用語の関連性を評価するために用語近接フレーズの情報が使用され得る。例えば、TermProximityScoreingforKeyword-BasedRetrievalSystemsRsofolo,Y.,Savoy,J.共著、InformationRetrieval2003から知られた技術を使用する。この段階の結果として、関連性の確からしさを伴なうキーワード及び/又はフレーズのリストが決定される。-関連の辞書を使用して上位k個の関連用語を再評価する。例えば、特定のストップワードstopwordリストと医療用語分布統計、といった医療データベースを含む医学辞書である。医学論文における用語分布は、一般の用語分布に比べて極めて偏っていることがあるので、この段階は有効である。結果として、上位k個の用語の新たな関連性スコアが決定される。最も高い関連性を伴なう唯一の用語まで続けることも可能である。つまり、1<kである。上述のkおよびlエル個のパラメーターは、アドミニストレーター、消費者によって特定され得るし、または、例えば、経験的に決定される。ユーザーインターフェイス1は、lエル個の追加キーワードのリストを表示するように構成され、ユーザーが、彼/彼女が2回目の検索において含めたいキーワードを選択できるようにすることができる。任意的に、それぞれの用語の関連性が表示される。代替的には、追加キーワードの選択が自動的に行われ、ユーザーとの相互作用なしに、文書セレクター6に送られる。キーワードの存在の他に際立ったプロパティもサポートされ得る。例えば、一つまたはそれ以上のキーワードを含むより複雑な論理表現を生成することができる例えば、キーワードAが有り、キーワードBが無い。または、文書のメタデータまたは属性に関するプロパティである。少なくとも一つの際立ったプロパティ12は、また、一つのデータタイプを含み得る。プロパティファインダー5は、複数の文書11の内容について、自然言語処理及び/又は情報検索方法を適用するように構成され得る。文書アナライザー2は、さらに、際立ったプロパティ12に基づいて、文書セット13を選択するための文書セレクターを含み得る。際立ったプロパティ12がキーワードの存在である場合には、電子的健康記録における全ての文書についてキーワード検索が実行される。論理表現の場合には、この論理表現が、電子的健康記録における全ての文書について評価される。文書セレクター6は、際立ったプロパティに基づいて、追加の文書検索を実行するように構成され得る。例えば、検索用語拡張の形式において、選択されたキーワードである例えば、QueryExpansion、Efthimiadis、E.N.著、1996、AnnualReviewofInformationSystemsandTechnologyARIST参照のこと。この追加検索は、前の段階で使用されたものと同一または類似の情報検索方法を使用して実行されてよい。しかしながら、この場合、完全な記録が、情報検索方法を使用して、選択されたキーワードに基づいて評価され得る。最初に、選択されたキーワードに最も関連する上位m個の記録が特定される関連性の程度が評価される。これらの記録は、それらの関連性について降順にランク付けされ、任意的に、選択のためにユーザーに対して示される。その後、データタイプとの関連に基づいて、記録の関連性が統合される。そして、上位n個のデータタイプが降順でユーザーに対して示される。前の段階と同様に、mとnは、経験的に定められても、ユーザーによって先に選択されてもよい。ユーザーは、任意的に、どのデータタイプ及び/又は記録を機密のデータタイプセットに加えたいかを選択できる。データタイプを選択することにより、例えば、そのデータタイプに属する記録の自動的な選択が実現され得る。ユーザーインターフェイス1は、文書アナライザー2によって発見された文書セット13を表示するように構成され得る。ユーザーインターフェイスは、さらに、ユーザーが、適合された文書セット13‘を獲得するように文書セット13を適合させることができるように構成され得る。関連サブシステム3は、従って、許可セット15を適合された文書セット13’と関連付けるように構成され得る。代替的に、文書セット13は、ユーザーの介入なしに、関連するサブシステム3によって処理される。上述のように、ユーザーインターフェイス1は、ユーザーが、プロパティファインダー5によって発見された少なくとも一つの際立ったプロパティ12について変更することができるように構成され得るし、文書セレクター6は、変更された際立ったプロパティ12に基づいて、文書セット13を選択するように構成され得る。システムは、さらに、関連するサブシステム3によって獲得されたアクセスコントロールポリシー4を伴なうように構成されたアクセスコントロールサブシステム9を含み得る。アクセスコントロールサブシステム9は、許可セット15を、文書セット13上で、および、少なくとも一人のユーザー16に対して守らせるように構成され得る。こうしたアクセスコントロールシステムは、従来技術それ自身として知られ、本説明の視点において当業者によって構築され得る。図2は、アクセスコントロールポリシーを生成するための類似のシステムを示している。図1のシステムとの違いが、ここにおいて説明される。類似のオブジェクトが、同一の参照番号を使用して図2において示されている。図2のシステムにおいて、トピックは、キーワード210を含んでいる。文書アナライザー202は、キーワード210を含む複数の文書211を得るために、電子的健康記録に係る文書214の内容の中のキーワードを検索するように構成される。文書アナライザー202は、この説明のどこかで明らかにされた方法で、キーワード210を含む文書211の内容に基づいて、さらなるキーワード212を発見するように構成され得るし、さらなるキーワード212に基づいて、文書セット13を選択するように構成され得る。図3は、アクセスコントロールポリシーを創出する方法のフローチャートを示している。本方法は、ユーザーがトピックと許可セットを指示することができるようにするステップ301を含み得る。本方法は、そのトピックに関する文書セットを発見するために複数の文書の内容を分析するステップ302に進む。本方法は、アクセスコントロールポリシーを得るために許可セットを文書セットと関連付けるステップ303へ進む。ここで、本方法は終了する。代替的に、本方法は、関連の文書セットに従って、文書セットに対してアクセスを守らせるステップ304に進んでもよい。当業者によれば、ここにおいて説明されたシステムの視点において、本方法のバリエーションと拡張が可能であろう。例えば、ユーザーは、許可されたユーザーに、許可セットを指示することができる。ステップ303において、許可セットが文書セットと指示されたユーザーの両方と関連するように、関連付けを拡張することができる。ここにおいて説明された方法とシステムは、コンピュータープログラムとしてソフトウェアにおいて少なくとも部分的に実行され得る。記録または文書のサブセットは、例えば、キーワードといった、ユーザー定義のトピックに関する情報を含む消費者EHR/PHRにおいて特定され得る。これは、以下の3つのステップで行われる。-直接のマッピング例えば、存在論に基づいて:消費者のプライバシープリファレンスとして適切な記録例えば、文書を含むデータタイプを特定する。直接のマッピングは、彼または彼女のプライバシープリファレンスにおいてユーザーによって特定されたキーワードエイズといったものと、関連する文書を含むデータタイプとの間に確立される。このマッピングは、例えば、既存の存在論例えば、好適なSNOMEDコードに基づいてよい。データタイプ及び/又は文書は、ユーザーによって指定されたキーワードと関係するように特定されており、マークされ、そして、それらに対するアクセスは、消費者プライバシープリファレンスにおいて指定されるように制限される。例えば、そのキーワード、または、既存の存在論に従ったユーザー指定のキーワードに関するキーワードを含む文書の直接的な検索を実行することもできる。こうして、文書タイプを選択するステップは省略され得る。-追加キーワードの抽出:第2ステップにおいては、第1ステップにおいて特定された関連の文書またはデータタイプから追加のキーワードが抽出され得る。例えば、キーワードは、最初に指定されたキーワードに対して直接的にマッピングされた記録の一つの中で言及された薬剤の名前であってよい。-追加記録の特定:記録の残りは、ユーザー定義のキーワードに加えて第2のステップにおいて抽出された追加キーワードを使用して検索される。このことは、彼/彼女のプライバシーポリシーを特定するためにユーザーが使用することができる追加のデータタイプ及び/又は記録をリストに入れる。加えて、選択されたキーワード、記録、またはデータタイプの関連性確信度は、それぞれのステップにおいて計算することができ、ユーザーが彼/彼女のプライバシープリファレンスを指定する手助けをするために、任意的にディスプレイ上に表示される。閾値及び/又は上位x個のエンティティは、指定プロセスを自動化またはスピードアップするために、ユーザーに対してフィードバックされてもよい。消費者によって定義されたアクセスコントロールポリシーは、特定された記録に対して適用される。前出の3つのステップは、セキュリティポリシーを定義するために全てのステップにおいてユーザーとの相互作用を含み得ることに留意すべきである。しかしながら、これらのステップのサブセットまたは全ては自動化され得る。特に、十分な経験的な証拠典型的なユーザーのポリシー選択プロファイルについてと、十分に大きなユーザーのプライバシーポリシーのデータベースが存在する場合にそうである。そうした場合において、セキュリティポリシーの仕様は、ユーザーとの相互作用がより少なくても、種々のステップでの情報フィードバックの量がより少なくても実現され得る。例えば、最後のステップにおいては、より関連の少ないデータタイプと最も特定的な記録しか示すことができない。一方、システムは、関連性が経験的に定められた閾値よりも高いデータタイプと記録を自動的に含むことができる。図4は、アクセスポリシーを生成するためのシステム403に係るコンテクストcontextの概要を示すダイヤグラムである。システム403への入力は、複数の文書401を含む電子的健康記録である。システム403への、さらなる入力は存在論402である。システム403は、ユーザーインターフェイス405と文書アナライザー404を含んでいる。文書アナライザー404とユーザーインターフェイス405との間に一応示されているように、相互作用には3つの段階がある。それらは、例えば、キーワードによるトピックの最初の提示、文書アナライザー404によって提案されたデータタイプ/文書について最初のユーザー選択、文書アナライザー404によって提案されたデータタイプ/文書について最終のユーザー選択、である。結果409は、最初のトピック/キーワード406からデータタイプ/文書セット407へのマッピング408を含んでよい。アクセスコントロールを創出するために、許可セットが文書セット407に関連付けられ得る。こうした関連付けは、いくつかの方法で使用され得る。例えば、パーソナルプリファレンスマネージャー409によって、将来の使用のために、アクセスコントロールポリシー、及び/又は、パーソナルユーザープロファイルへのマッピングが保管される。これにより、ユーザーは、より簡単に、キーワードに関連する文書への許可を適用することができる。アクセスコントロールシステム410は、アクセスコントロールポリシーのコントロールの下で動作し得る。機械学習コンポーネント411は、マッピング408に基づいて、キーワードとデータタイプ/さらなるキーワードとの間の汎用マッピングを創出するように動作できる。これらの汎用マッピングは、異なるユーザーによって生成されたマッピング408の結果であり得る。そこに包含される知識は、従来技術として知られる機械学習技術を使用して、文書アナライザー403の自動化部分を改善するために利用され得る。こうして、文書アナライザー403におけるユーザーの相互作用は、削減され、または、全く避けられる。図5は、多くのデータタイプ及び/又は文書から、ユーザーが選択できるようにするユーザーインターフェイス1によって生成されるユーザーインターフェイスレイアウトの概要である。こうしたインターフェイスレイアウトは、アクセスコントロールポリシー創出プロセスの異なる相互作用段階において、ユーザーが選択できるようにするために使用され得る。KWDにおいて、ユーザー入力のキーワードまたは示されたトピックが表示される。DT1、DT2、、DTm、において、キーワード/トピックに関連すると思われる異なるデータタイプが表示される。R1_DT1、R2_DT1、、Rn_DT1において、データタイプDT1の文書が表示される。R1_DT2、R2_DT2、、Rn_DT2において、データタイプDT2の文書が表示される。R1_DTm、R2_DTm、、Rn_DTmにおいて、データタイプDTmの文書が表示される。このようにして、m個のデータタイプが表示され、それぞれのタイプに対するn個の文書が表示される。それぞれのタイプに対して表示される文書の数は、それぞれのタイプと同数である必要はないことに留意すべきである。それぞれのデータタイプと文書の隣りにはチェックボックスが表示され、次の処理段階に包含する所定のデータタイプまたは文書を、ユーザーが選択501または非選択202できるようにする。文書タイプDT2を包含する選択501は、一般的には、その文書タイプDT2に係る全ての文書R1_DT2、R2_DT2、、Rn_DT2を自動的に包含することを意味する。プロセスにおける特定のポイントにおいて入力が期待されていない場合には、文書タイプDT1、DT2、、DTmのいずれか、または個々の文書Rx_DTyをユーザーインターフェイスから除外することも可能である。本発明は、特に本発明を実行に移すように適合されたコンピュータープログラム、特にキャリヤーcarrier上または中のコンピュータープログラムにも適用されることが、正しく理解されるだろう。プログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、コード中間ソース、および部分的にコンパイルされたというようなオブジェクトコードであってよい。または、本発明に従った方法の実施において使用するために好適なあらゆる形式であり得る。そうしたプログラムは、多くの異なる構成の設計であり得ることも正しく理解されよう。例えば、本発明発明に従った方法またはシステムの機能を実施するプログラムコードは、一つまたはそれ以上のサブルーチンに分割することができる。当業者にとっては、こうしたサブルーチンの中の機能を配分する多くの異なる方法が明らかであろう。サブルーチンは、自己充足的なプログラムを形成するために一つの実行可能ファイルに一緒に保管されてもよい。こうした実行可能ファイルは、コンピューターで実行可能なインストラクションを含み得る。例えば、プロセッサインストラクション、及び/又は、インタープリターインストラクション例えば、Java登録商標インタープリターインストラクションである。代替的に、一つまたはそれ以上、または全てのサブルーチンは、少なくとも一つの外部ライブラリーファイルの中に保管され、例えば実行時間において、静的または動的のいずれかで、メインプログラムにリンクされ得る。メインプログラムは、少なくとも一つのサブルーチンに対する少なくとも一つのコールcallを含む。サブルーチンも、また、お互いに対するコールを含んでよい。コンピュータープログラムに関する実施例は、ここにおいて説明された少なくとも一つの方法のそれぞれの処理段階に応じて、コンピューターで実行可能なインストラクションを含んでいる。これらのインストラクションは、サブルーチンに分割され、及び/又は、静的または動的にリンクされ得る一つまたはそれ以上のファイルの中に保管される。コンピュータープログラムに関する別の実施例は、ここにおいて説明された少なくとも一つのシステム及び/又は製品に係るそれぞれの手段に応じて、コンピューターで実行可能なインストラクションを含み得る。これらのインストラクションは、サブルーチンに分割され、及び/又は、静的または動的にリンクされ得る一つまたはそれ以上のファイルの中に保管される。コンピュータープログラムのキャリヤーは、プログラムを持ち運ぶことができるあらゆるエンティティまたはデバイスであってよい。例えば、キャリヤーは、例えば、CDROMまたは半導体ROMである、ROM,もしくは、例えば、フロッピー登録商標ディスクまたはハードディスクである磁気記録媒体といった、記録媒体を含み得る。さらに、キャリヤーは、電気信号または光信号といった伝送可能なキャリヤーであってよく、ラジオもしくは他の手段によって、電気または光ケーブルを介して伝達され得る。プログラムが、そうした信号において具現化されている場合に、キャリヤーは、ケーブルまたは他のデバイスもしくは手段といったもので構成されてもよい。代替的に、キャリヤーは、プログラムがエンベッドされた集積回路であってよく、集積回路は、関連する方法を実行し、または、実行において使用されるように適合されている。上述の実施例は本発明を限定するものではないこと、および、当業者であれば、添付の特許請求の範囲から逸脱することなく多くの代替的な実施例を設計することができることに留意すべきである。特許請求の範囲において、括弧の間に置かれたあらゆる参照番号も、特許請求の範囲を限定するものとして理解されるべきではない。動詞含むcompriseとその活用形は、請求項において挙げられたもの以外のエレメントまたはステップの存在を排除するものではない。エレメントに先立つ冠詞一つのaまたはanは、複数のそうしたエレメントの存在を排除するものではない。本発明は、いくつかの区別されたエレメントを含むハードウェア手段によって、または、好適にプログラムされたコンピューター手段によって実施され得る。いくつかの手段を列挙しているいくつかのデバイスの請求項において、これらの手段のいくつかは、一つの、そして同一のハードウェアのアイテムによって実施され得る。異なる独立請求項がお互いに特定のエレメントを引用しているという事実だけでは、これらのエレメントが組合せにおいて有利に使用され得ないことを示すものではない。"