"レポート作成を支援するためのシステムであって、知識領域における少なくとも1つの第1の概念項目を前記知識領域における少なくとも1つの第2の概念項目とリンクする関連性のセットであって、前記関連性は前記知識領域におけるレポートにおける前記少なくとも1つの第1の概念項目と前記少なくとも1つの第2の概念項目の頻繁な共起性を示す、関連性のセットと、特定対象に関する少なくとも1つの第1の概念項目を、前記特定対象と関連付けられるデータレコードから抽出するための概念項目抽出器であって、前記データレコードは前記特定対象に関する少なくとも部分的に完成されたレポートを有する、概念項目抽出器と、前記関連性のセットに基づいて前記少なくとも1つの概念項目とリンクされる少なくとも1つの第2の概念項目を発見するための欠如概念項目発見器であって、前記少なくとも1つの第2の概念項目は前記少なくとも部分的に完成されたレポートから欠如している、欠如概念項目発見器と、前記発見された少なくとも1つの第2の概念項目をユーザに示すためのインジケータとを有するシステム。前記知識領域が医学的知識領域を有し、前記対象が患者を有し、前記レポートが医療診断若しくは治療レポートを有する、請求項1に記載のシステム。前記概念項目抽出器が前記少なくとも部分的に完成されたレポートから前記少なくとも1つの第1の概念項目を抽出する、請求項1に記載のシステム。前記概念項目抽出器が前記少なくとも部分的に完成されたレポートの第1のセクションから前記少なくとも1つの第1の概念項目を抽出し、前記関連性のセットが前記第1のセクションに属する第1の概念項目を前記知識領域における前記レポートの異なる第2のセクションに属する第2の概念項目にリンクする関連性を有する、請求項3に記載のシステム。前記概念項目抽出器が前記データレコードによってあらわされる病歴情報から前記少なくとも1つの第1の概念項目を抽出する、請求項1に記載のシステム。前記少なくとも1つの第2の概念項目が前記レポートの特定セクションと関連付けられ、前記インジケータは前記少なくとも1つの第2の概念項目がどのセクションと関連付けられるかを示す、請求項1に記載のシステム。前記システムが、前記レポートが完成されたことをユーザが示すことを可能にするためのユーザインターフェース素子を有し、前記インジケータが、前記レポートが完成されたというユーザ指示に応答して前記発見された少なくとも1つの第2の概念項目を示す、請求項1に記載のシステム。ユーザが前記レポートの少なくとも一部を作成することを可能にするためのレポート作成ツールを有し、前記インジケータが前記レポートの少なくとも一部を作成するプロセス中に前記発見された少なくとも1つの第2の概念項目を示す、請求項1に記載のシステム。前記少なくとも1つの第2の概念項目が解剖領域項目を有し、前記システムが前記解剖領域項目に基づいて前記対象の解剖領域のビューを示すように構成される画像ビューアをさらに有し、前記解剖領域が前記解剖領域項目に対応する、請求項1に記載のシステム。前記少なくとも1つの第2の概念項目を概念のタイプによって分類するための第2の概念項目分類器をさらに有し、前記インジケータが第2の概念項目に対する概念のタイプを示す、請求項1に記載のシステム。前記関連性のセットの関連性が異なる強度を持ち、前記少なくとも1つの第2の概念項目が発見された関連性の強度に基づいて、前記欠如概念項目発見器によって発見される前記少なくとも1つの第2の概念項目をソートするための第2の概念項目ソータをさらに有する、請求項1に記載のシステム。レポートのコレクションにおける第1及び第2の概念項目の共起頻度に基づいて関連性を生成するための関連性生成器をさらに有する、請求項1に記載のシステム。請求項1に記載のシステムを有するワークステーション。レポート作成を支援する方法であって、特定対象に関する少なくとも1つの第1の概念項目を、前記特定対象と関連付けられるデータレコードから抽出するステップであって、前記データレコードは前記特定対象に関する少なくとも部分的に完成されたレポートを有する、ステップと、関連性のセットに基づいて前記少なくとも1つの第1の概念項目にリンクされる少なくとも1つの第2の概念項目を発見するステップであって、前記少なくとも1つの第2の概念項目は前記少なくとも部分的に完成されたレポートから欠如し、前記関連性のセットの関連性は知識領域における少なくとも1つの第1の概念項目を前記知識領域における少なくとも1つの第2の概念項目とリンクし、前記関連性は前記知識領域における前記レポートにおける前記少なくとも1つの第1の概念項目と前記少なくとも1つの第2の概念項目の頻繁な共起性を示す、ステップと、前記発見された少なくとも1つの第2の概念項目をユーザに示すステップと、を有する方法。プロセッサシステムに請求項14に記載の方法を実行させるための命令を有するコンピュータプログラム。レポート作成への改良された支援を受けることが有利である。この懸念によりよく対処するために、本発明の第1の態様は以下を有するシステムを提供する。‐関連性のセット、関連性は知識領域における少なくとも1つの第1の概念項目を知識領域における少なくとも1つの第2の概念項目とリンクし、関連性は知識領域におけるレポートにおける少なくとも1つの第1の概念項目と少なくとも1つの第2の概念項目の通常共起性を示す。‐特定対象に関する少なくとも1つの第1の概念項目を特定対象と関連付けられるデータレコードから抽出するための概念項目抽出器、データレコードは特定対象に関する少なくとも部分的に完成されたレポートを有する。‐関連性のセットに基づいて少なくとも1つの第1の概念項目にリンクされる少なくとも1つの第2の概念項目を発見するための欠如概念項目発見器。‐発見された少なくとも1つの第2の概念項目をユーザに示すためのインジケータ。システムはこのように対象に関する第1の概念項目と関連付けられる、欠如する第2の概念項目の表示を提供する。この欠如する第2の概念項目の表示を提供することによって、ユーザはレポートに第2の概念項目を含むコメントを含むことに気付かされる。このように、いかなる欠如する可能性のある概念項目もユーザに示されるので、完全なレポートを作成しやすい。その結果、不完全なレポートの数が削減され得る。さらに、委託医師などのレポートの消費者によってレポートが読まれるとき、レポートは関連する概念項目についての情報を含むので、レポートの作成者とのより少ないインタラクションが必要になる。代替的に、概念が異なる用語を用いてレポートで既に論じられたとき、ユーザは第2の概念項目を使用するようにレポートを書き換えることに気付かされ得る。これはレポートで使用される用語の一貫性を改良する。システムのユーザは少なくとも部分的に完成されたレポートの作成者を有し得る。知識領域は医学的知識領域を有し、対象は患者を有し、レポートは医療診断若しくは治療レポートを有し得る。医療レポートが例えば委託医師によって提示される臨床的問題に適切に取り組むことを確実にするのを助けるために、システムは放射線科医若しくは医師が臨床状況に基づいて予測される用語を用いてレポートを完成させることを検証する手段を提供し得る。概念抽出器は少なくとも部分的に完成されたレポートから少なくとも1つの第1の概念項目を抽出するように構成され得る。第1の概念項目は少なくとも部分的に完成されたレポートにおいて、例えばレポートの背景が記載される導入セクションに存在し得る。こうしたセクションは病歴説明及び/又は紹介者によって尋ねられる質問の説明を含み得る。概念抽出器は少なくとも1つの第1の概念項目を少なくとも部分的に完成されたレポートの第1のセクションから抽出するように構成され得る。さらに、関連性のセットは第1のセクションからの第1の概念項目を知識領域におけるレポートの異なる第2のセクションに属する第2の概念項目にリンクする関連性を有し得る。このように、レポートの第2のセクションにおける考察が必要な概念が、レポートの第1のセクションに基づいて、識別され得る。概念抽出器はデータレコードによってあらわされる病歴情報から少なくとも1つの第1の概念項目を抽出するように構成され得る。病歴情報はどの概念項目がレポートの残りの部分で考察されるべきかの手掛かりを提供し得る。少なくとも1つの第2の概念項目はレポートの特定セクションと関連付けられ、インジケータは少なくとも1つの第2の概念項目がどのセクションと関連付けられるかを示すように構成され得る。これは欠如する概念項目があらわれるべきセクションの文脈に提示されるので、欠如する概念項目の提案をより具体的にする。システムは完成されたレポートを受信するためのレポート入力を有し、少なくとも部分的に完成されたレポートは完成されたレポートである。完成されたレポートはこうして欠如する概念項目をチェックされ得る。このように、完成されたレポートが検証され得る。欠如する概念項目が識別される場合、完成されたレポートと欠如する概念項目が作成者若しくは別の作成者に提示され、そしてこの作成者は欠如する概念を含む追加テキストを提供することを考慮し得る。システムはユーザがレポートの少なくとも一部を作成することを可能にするためのレポート作成ツールを有し得る。インジケータはレポートの少なくとも一部を作成するプロセス中に発見された少なくとも1つの第2の概念項目を示すように構成され得る。例えば、インジケータはレポート作成ツールの一部であり得る。単語を入力後、インジケータは欠如する概念項目の表示を更新し得る。これはユーザがレポートの作成中にレポートの完全性をチェックするのに役立ち、これは必要な情報を持つレポートを作成するのに役立ち、レポートを訂正する若しくは拡張するいかなる反復も回避し得る。少なくとも1つの第2の医療概念項目は解剖領域項目を有し得る。システムは解剖領域項目に基づいて対象の解剖領域のビューを表示するように構成される画像ビューアを有し、解剖領域は解剖領域項目に対応する。このように、関連する解剖領域が自動的に視覚化されるので、手動インタラクションの回数が削減される。システムは少なくとも1つの第2の概念項目を概念のタイプによって分類するための第2の概念項目分類器を有し、インジケータは第2の概念項目に対する概念のタイプを示すように構成される。これは概念のより系統的なビューを提供する。関連性は異なる強度を持ち得る。システムは欠如概念項目発見器によって発見される第2の概念項目を、第2の概念項目が発見された関連性の強度に基づいてソートするための第2の概念項目ソータを有し得る。このように、レポートにおける考察に関連する可能性が最も高い概念項目がユーザにそのようなものとして示され得る。システムはレポートのコレクションにおける第1及び第2の概念項目の共起頻度に基づいて関連性を生成するための関連性生成器を有し得る。このように、関連性のセットが自動的に生成されることができる。さらに、関連性のセットは新たなレポートがコレクションに追加される際にこれらを考慮して更新されることができる。システムは例えば医療ワークステーションなどのワークステーションに組み入れられ得る。別の態様において、本発明は以下のステップを有するレポート作成を支援する方法を提供する。‐特定対象と関連付けられるデータレコードから特定対象に関する少なくとも1つの第1の概念項目を抽出するステップ、データレコードは特定対象に関する少なくとも部分的に完成されたレポートを有する。‐関連性のセットに基づいて少なくとも1つの第1の概念項目にリンクされる少なくとも1つの第2の概念項目を発見するステップ、少なくとも1つの第2の概念項目は少なくとも部分的に完成されたレポートから欠如し、関連性のセットの関連性は知識領域における少なくとも1つの第1の概念項目を知識領域における少なくとも1つの第2の概念項目とリンクし、関連性は知識領域におけるレポートにおける少なくとも1つの第1の概念項目と少なくとも1つの第2の概念項目の通常共起性を示す。‐発見された少なくとも1つの第2の概念項目をユーザに示すステップ。別の態様において、本発明はプロセッサシステムに上記方法を実行させるための命令を有するコンピュータプログラム製品を提供する。上述の本発明の実施形態、実施例及び/又は態様の2つ以上が有用とみなされる任意の方法で組み合わされ得ることが当業者によって理解される。上記システムの修正及び変更に対応する、ワークステーション、方法及び/又はコンピュータプログラム製品の修正及び変更は、本明細書に基づいて当業者によって実行されることができる。本発明のこれらの及び他の態様は以下に記載の実施形態から明らかであり、それらを参照して解明される。図1はレポート作成を支援するためのシステムを図示する。システムは特に特定知識領域におけるレポート作成の補助として使用され得る。かかる知識領域の例は放射線医学、心臓病学、腫瘍学を含む。肺x線診断レポートなどのより狭い知識領域、若しくは一般的な医療レポートなどのより広い知識領域のためのシステムをあつらえることが可能である。他に、非医学的知識領域もまた適用され得る。図は複数の特徴を持つ一実施形態例を示す。これらの特徴は例として記載されるに過ぎず、特徴の大部分は任意であるか若しくは異なる方法で実現されることができる。システムは関連性のセット1を有し得る。セット内の各関連性は知識領域における少なくとも1つの第1の概念項目を知識領域における少なくとも1つの第2の概念項目とリンクし得る。関連性は知識領域におけるレポートにおいて少なくとも1つの第1の概念項目が少なくとも1つの第2の概念項目と頻繁に共起することを示し得る。言い換えれば、第1の概念項目を含むレポートは第2の概念項目も頻繁に含む。関連性のセット1は事前に準備され得る。以下に記載の通り、レポートのコレクションを分析することによって関連性のセット1を更新することも可能である。知識領域において使用される概念項目は概念項目のセット16にまとめられ得る。関連性はデータレコード7が第1の概念項目を含むときにレポートが頻繁に第2の概念項目を含むことも示し得る。システムはデータレコード7から少なくとも1つの第1の概念項目6を抽出するための概念項目抽出器2をさらに有し得る。データレコード7はデータレコードを持つデータベースの一部であり、各データレコードは患者など特定対象に関する情報を含み得る。データレコード7はレポートエディタにロードされる部分的に完成された診断レポートなど、現在編集されている任意の対象関連データファイルも有すると理解され得る。従って、データレコード7は特定対象に関する少なくとも部分的に完成されたレポート5を有し得る。概念項目抽出器は概念項目のセット16における概念項目の1つにマッチする概念項目を抽出するように構成され得る。特に、概念項目抽出器2は関連性のセット1において第1の概念項目として使用される任意の概念項目を抽出するように構成され得る。システムは、少なくとも部分的に完成されたレポートにおいて欠如している、ただし関連性及びデータレコード7から抽出される概念項目に基づいてレポートにあらわれると期待される、任意の概念項目を発見するための欠如概念項目発見器3をさらに有し得る。このために、欠如概念項目発見器3は関連性1の少なくとも1つによって概念項目抽出器2によって抽出される少なくとも1つの第1の概念項目6にリンクされる1つ以上の概念項目を識別し得る。さらに、欠如概念項目発見器3はこれらの1つ以上の概念項目のいずれかが少なくとも部分的に完成されたレポート5から欠如しているかどうかをチェックし得る。欠如概念項目は少なくとも1つの第2の概念項目11として欠如概念項目発見器によって出力される。システムは発見された少なくとも1つの第2の概念項目11をユーザに示すためのインジケータ4をさらに有し得る。この表示は多くの方法で実行されることができる。例えば、少なくとも1つの第2の概念項目11はリスト形式でディスプレイ上に表示され得る。これはユーザが少なくとも部分的に完成されたレポート5を少なくとも1つの第2の概念項目11を含む情報で更新することを可能にし得る。上述の通り、医療用途において、知識領域は医学的知識領域を有し、対象は患者を有し、レポートは医療診断若しくは治療レポートを有し得る。概念項目抽出器2は少なくとも部分的に完成されたレポート5から少なくとも1つの第1の概念項目6を抽出するように構成され得る。その結果、概念項目抽出器2は少なくとも部分的に完成されたレポートだけを評価し、データレコード7の残りは評価しないことが可能である。これはレポートが自己充足型であり、例えば病歴、委託医師によって提示される任意の問題、所見、及び診断を含む場合であり得る。これらの項目はレポートの異なるセクションにまとめられ得る。別のセクション区分もまた提供され得る。かかるレポートの系統的区分はシステムによって使用され得る。概念項目抽出器2は少なくとも1つの第1の概念項目6を少なくとも部分的に完成されたレポート5の第1のセクションから抽出するように構成され得る。関連性のセット1は第1のセクションに属する第1の概念項目を知識領域におけるレポートの異なる第2のセクションに属する第2の概念項目にリンクする関連性を有し得る。その結果、欠如概念項目発見器3はレポートの第1のセクションから抽出される概念項目に基づいてレポートの第2のセクションにおける欠如概念を発見し得る。例えば、第1のセクションは病歴情報及び/又は提示される診断上の問題を有し、第2のセクションは臨床所見及び/又は診断を有し得る。少なくとも1つの第2の概念項目11は、少なくとも1つの第2の概念項目が知識領域におけるレポートの特定セクションに頻繁にあらわれるという点で、レポートのその特定セクションと関連付けられ得る。この場合、インジケータ4は少なくとも1つの第2の概念項目がどのセクションと関連付けられるかを示すように構成され得る。例えば、少なくとも1つの第2の概念項目はユーザがレポートの関連セクションを編集している間に表示され得る。ユーザが別のセクションを編集しているとき、その他のセクションと関連付けられる第2の概念項目が表示され得る。例えば、所見セクションを編集している間、所見セクションと関連付けられる第2の概念項目が表示され得る;印象セクションを編集している間、印象セクションと関連付けられる第2の概念項目が表示され得る。概念項目抽出器2はデータレコードによってあらわされる病歴情報8から少なくとも1つの第1の概念項目6を抽出するように構成され得る。この病歴情報8は過去のレポート、薬剤使用、実験レポートなどを含み得る。システムはレポート5が完成されたことをユーザが示すことを可能にするためのユーザインターフェース素子9をさらに有し、インジケータ4はレポート5が完成されたというユーザ指示に応答して発見された少なくとも1つの第2の概念項目11を示すように構成される。概念項目抽出器と欠如概念項目発見器はユーザ指示によっても始動され得るが、これらはレポートが書かれている間にバックグラウンドにおいても動作し得る。ユーザへの欠如概念項目の表示は、ユーザによるいかなる偏ったレポーティングも避けるために、レポート5が完成されたとみなされるときにのみ与えられ得る。システムはユーザがレポート5若しくは少なくともその一部を作成することを可能にするためのレポート作成ツール10をさらに有し得る。例えば、ユーザがレポートのセクションを打ち込むことを可能にするエディタが設けられ得る。レポート作成ツール10は音声認識にも基づき得る。ツール10はユーザがレポートを口述し、書き取られたテキストから少なくとも1つの第1の概念項目6を抽出することを可能にし得る。さらに、欠如概念項目発見器3は関連する概念項目が書き取られたテキストから欠如しているかどうかをチェックするように構成され得る。インジケータ4はレポート5の少なくとも一部を作成するプロセス中に発見された少なくとも1つの第2の概念項目11を示すように構成され得る。即時フィードバックがユーザを関連概念にガイドし得る。少なくとも1つの第2の概念項目11は肺若しくは心臓などの解剖領域項目を有し得る。システムは解剖領域項目に対応する解剖領域のビューを示すように構成される画像ビューア15をさらに有し得る。特に、患者の医用画像が解剖領域の表示とともに示され得る。例えば、解剖領域は強調表示によって若しくは矢印を用いて表示され得る。システムは少なくとも1つの第2の概念項目11を概念のタイプによって分類するための第2の概念項目分類器12を有し得る。概念のタイプの例は解剖領域、疾患、所見、診断を含み得る。インジケータ4は第2の概念項目11に対する概念のタイプを示すように構成され得る。例えば、概念のタイプは概念項目の隣に表示され得る。代替的に、第2の概念項目は各グループが概念タイプに対応するグループで順序付けられ得る。関連性のセット1の関連性は異なる強度を持ち得る。システムは欠如概念項目発見器3によって発見される少なくとも1つの第2の概念項目11をソートするための第2の概念項目ソータ13をさらに有し得る。ソートはユーザの注意を最も関連する欠如概念項目に引き付けることを可能にする。ソートは第2の概念項目11が発見された関連性の強度に基づき得る。システムはレポートのコレクションにおける第1及び第2の概念項目の共起頻度に基づいて関連性を生成するための関連性生成器14をさらに有し得る。これらの共起頻度は第1の概念項目を含むレポートが第2の概念項目も含む可能性を推定するために使用され得る。この可能性が十分に高いとき、これらの概念項目をリンクする関連性は関連性のセット1に保存され得る。これについては以下でさらに解明される。関連性のセット1を得る他の方法もまた可能である。例えば、関連性は手動で生成されることができる。関連性は、例えば医学雑誌における共起頻度に対するデータマイニングによって、その領域での教科書若しくは学術論文のコレクションにおける第1及び第2の概念項目の共起頻度からも導き出され得る。これはレポートのコレクションを分析するのに加えて若しくはその代わりに実行され得る。上記システムは適切なアプリケーションプログラムが搭載されるワークステーションとして実現され得る。図2はレポート作成を支援する方法を図示する。方法は特定対象と関連付けられるデータレコードから特定対象に関する少なくとも1つの第1の概念項目を抽出するステップ201を有し、データレコードは特定対象に関する少なくとも部分的に完成されたレポートを有する。方法は関連性のセットに基づいて少なくとも1つの第1の概念項目にリンクされる少なくとも1つの第2の概念項目を発見するステップ202をさらに有し、少なくとも1つの第2の概念項目は少なくとも部分的に完成されたレポートから欠如し、関連性のセットの関連性は知識領域における少なくとも1つの第1の概念項目を知識領域における少なくとも1つの第2の概念項目とリンクし、関連性は知識領域におけるレポートにおける少なくとも1つの第1の概念項目と少なくとも1つの第2の概念項目の頻繁な共起性を示す。方法は発見された少なくとも1つの第2の概念項目をユーザに示すステップ203をさらに有する。方法は例えばシステムに関して本明細書で記載した機能に基づいて修正若しくは拡張され得る。方法はプロセッサシステムに方法を実行させるための命令を有するコンピュータプログラム製品として実現され得る。放射線医学レポートに加えて、システムはレポートが日常的に作成される他の医療分野において使用され得る。実施例は心臓病学、腫瘍学、病理学、若しくは外科学を含むが限定されない。心臓病学についての具体的な実施例として、心膜炎が診断であるレポートは、所見の1つとして摩擦音に言及することが当然期待され得る。この項目が欠けているレポートは、読み手が期待し得る項目を欠いているすなわち所見は有る若しくは無いものとして言及されるべきである、又はレポートで実際に使用される用語がいくぶん非標準的であり、より一貫性のある用語の使用が適切であるとして、フラグ付けされ得る。本明細書に記載の技術の応用の1つは、膨大な量の医療業務情報のソースである先行レポートを見ることによって、レポートに追加される可能性がある関連する若しくは欠如する医療概念項目を発見し提案する機能を提供することである。関連性のセット1を生成するアプローチは、先行レポートに含まれる異なる情報ピース間のキー関連性若しくは相関を抽出するステップを有し得る。このアプローチで使用されるキー相関は患者病歴身体部位、症状、兆候、実験理由、予備知識と放射線科医の所見、報告された解剖領域、印象及び診断との間の相関を有し得る。レポート内の異なる所見間、若しくは所見と診断の間の他の有意な相関も同様に識別され使用されることができる。かかる相関の実施例は以下の通りである。耳鳴りを訴える患者に対するCTスキャンを考える。レポートの分析は、放射線科医が患者の耳道を説明することが決まりであることを示し得る。一部の場合において、これはその領域では問題がないと報告することであり、一方他の領域では特定の病変が報告される。しかしながら、このCTスキャンを指示した医師はCTレポートを受け取り、患者の耳道の状態の何らかの表示を発見することを当然期待し得る。欠如概念項目の表示は、放射線科医が患者症例レポートを提出しようとし、システムに分析チェックレポーティング後チェックを実行させるシナリオで使用され得る。関連する可能性がある医療項目をもっと早くに、放射線科医がレポートを打ち込んでいる若しくは口述している音声‐テキスト技術を用いてレポート作成プロセス自体の最中に、又はさらに早く、推薦が提案され得る読み取り、解釈プロセス中に、提案することも想定される。一実施例として、研修中の研修医に推薦を与えることは、研修医がまだ知らない若しくは持っていない知識へのアクセスを提供することができる。以下は、想定されるシナリオの一実施例の文脈における特徴の簡単な説明である。レポーティング後チェック:レポートが完成されるときにレポートの臨床品質を改良するために医療項目若しくは概念を提案する。このシナリオにおける目的は作成された各レポートの一貫性、完全性及び正確性に取り組むために関連する、欠如する項目を提供することである。現在の患者研究についての病歴情報身体部位、症状、兆候、実験理由、予備知識を前提として、システムは典型的にはこの特定患者病歴と関連付けられるが最終レポートで発見されない医療概念項目を提案し得る。そして放射線科医はその提案を読み必要であれば項目をレポートに追加することができる。欠如項目は所見、解剖領域、印象及び診断に関する医療概念であり得る。特に、一貫性は必ずしも、医師が従わなければならない例えば所与の機関からのレポーティング業務に対するルールのセットを作ることによって取り組まれるわけではない。これはこの特定患者症例にどのルールが当てはまるかを思い出す必要なく医療項目を途切れなく提案するツールを提供することによってなされる。レポーティング支援:患者レポートの作成中に医療項目を提案する。医師がレポートを作成している際、利用可能な病歴項目と関連付けられることが知られている医療項目が表示され得る。レポーティングの開始時に、項目のリストが提案される。放射線科医はこれらの項目を見るか見ないかを決定することができる。放射線科医がレポートを打ち込んでいる若しくは口述している際、医療項目のより文脈中心の提案を可能にするさらなる入力項目がシステムに利用可能になる所見間、又は所見と診断の間の相関が使用される。単語の先頭の単純な打ち込みが、提案される項目候補を著しく絞り込むような自動補完機能を提供することも可能である。この場合、システムは項目の選択においてより影響を持ち得るが、説明をさらに明確化する、及びおそらく、まだ考慮されていない一連の研究を引き起こすことを放射線科医に示唆する可能性を提供する。読み取り中のスマートソーティングを通じた領域推薦器:放射線科医は、病歴を前提として、パターン若しくは特異的な異常な視覚的特徴を探すためにどの画像領域を調査すべきか知っていることが多い。目的の1つは、同様の病歴について前の患者研究において報告されているものに基づいて、最も可能性の高い領域項目を推進し、その結果領域が見落とされるのを回避することであり得る。これは医学教科書若しくは研修において必ずしも教えられなかった、例えば症状と解剖領域の間の新たなリンクの未発見の発見も促進する。関連性のセット1は先行レポートの分析に基づいて作られ得る。かかる分析は放射線医学レポートからの関連する情報ピースの抽出のステップを有し得る。放射線医学レポートは放射線医学読解訓練の所産及び最終結果である。放射線医学レポートは患者の病歴身体部位、症状、兆候、実験理由、予備知識並びに放射線科医の所見、関連解剖領域及び患者に対する現在の診断を伴う結論を含む。レポートはよく構成されたものフォームからフリーテキストを含むセクションを持つ不十分に構成されたもの今日のほとんどの場合まで様々であり得る。フリーテキストを持つレポートの場合、医療概念若しくは項目の形で関連情報ピースを自動的に抽出するために既存の自然言語処理NLP技術が使用されることができる。病歴の例示的な実施例として:神経線維腫症と視床下部星状細胞腫の病歴を持つ患者。シャントが位置する右側に激しい頭痛のある患者。この場合、システムは4つの重要な病歴項目:星状細胞腫、頭痛、シャント及び神経線維腫症を識別し得る。同じレポートからシステムは所見及び結論セクションの両方から医療概念項目を抽出し得る:基底核、歯状核、前頭葉、視床下部、神経、視交叉、透明中隔、軟組織、第3脳室。先行レポートの分析は医療項目の関連性、相関の識別をさらに有し得る。このステップにおいて、関連する統計が収集され得る。これらの統計は全レポート内で所与の医療概念を発見する頻度及び/又は2つの異なるタイプの医療概念間の共起頻度を有し得る共起とは2つの異なる項目が両方とも単一レポートにおいて少なくとも1回あらわれることと定義される。例えば、概念項目が病歴にあらわれる頻度は項目頻度として決定され、病歴における第1の概念項目が所見/診断における第2の概念項目と共起する頻度は共起頻度として決定され得る。従って、共起性のカウントはレポートにおける項目の位置に基づいて制限され得る。例えば、項目Aと項目Bの間の共起性は項目Aがレポートの病歴セクションにおいてあらわれ、項目Bがレポートの所見セクションのみにあらわれる場合にのみカウントされ得る。しかしながら、これは限定ではない。共起性のカウントは陽性所見が検出されたかどうかによって重み付けされ得る。さらに、共起性のカウントは読んでいる放射線科医の年功によって重み付けされ得る。先行レポートの分析は医療項目の有意な関連性、相関の選択をさらに有し得る。識別される相関の一部は有意でない若しくは単にランダムであり得る。一実施形態例において、フィッシャーの正確確率検定が適用され、得られるp値が、最も有意なものからリストの最後にある最もランダムな可能性のあるものまで、関連性のリストをそれらの有意性に基づいてソートするために使用される。カイ二乗検定など、他の統計的検定が同様に適用できる。一実施例として、項目Aが70レポートごとに少なくとも1回あらわれ、項目Bが10レポートごとに少なくとも1回あらわれる、800レポートのセットを考える。これらの項目がレポートにランダムにあらわれた場合実質的な意味のある関連性がない、平均して800レポートのうち約2が項目A及びBの両方を含むことが期待される。代わりに、両方の項目を持つ8若しくは9若しくは10のレポートを観察する場合、これは実質的な意味のある関連性であるという可能性が高い。様々な周知の統計的検定がこの状況を厳密に発見するために利用できる。特定の検定の選択は本発明を限定する意図ではない。先行レポートの分析は医療項目をリンクする条件付き確率の推定をさらに有し得る。一実施形態例において、有意な関連性は条件付き確率を用いて発見される。ここで関心のある確率は以下を含み得る:P所見項目|病歴項目、及び/又はP診断項目|病歴項目より一般的には、条件付き確率は次のように定式化され得る:P第2の概念項目|第1の概念項目条件付き確率は次式のようなベイズの方程式を用いて共起頻度と第1の概念項目頻度の比をとることによって推定され得る:P第2の概念項目|第1の概念項目=P第1の概念項目AND第2の概念項目/P第1の概念項目共起頻度はP第1の概念項目AND第2の概念項目を推定するために使用され得る。第1の概念項目の発生頻度はP第1の概念項目を推定するために使用され得る。同じ原理がP所見項目|病歴項目及び/又はP診断項目|病歴項目を計算するために適用され得る。P所見項目|病歴項目a,病歴項目b若しくはさらに高次など、多項条件付き確率を推定することも可能である。簡潔性のために、残りの説明は単項確率を使用するが、高次の確率が同様に適用されることができる。現在のレポートを分析するとき、関連性のセット1を用いて推薦が生成され得る。同時に、関連性のセット1は例えば上述の条件付き確率を更新することによって関連性生成器14によって更新され得る。複数の異なる使用スキームが欠如概念項目の提案の表示のために実施され得る。第1の使用スキームにおいて、レポーティング後チェックが使用される。欠如概念項目はレポートが完成された後に示される。欠如概念項目が発見される場合、ユーザは完成されたレポートを更新することを決定し得る。例えば、各第1の概念項目若しくは第1の概念項目の組み合わせに対し、システムは関連する1つ若しくは複数の第2の概念項目を発見するために事前に計算された有意な関連性のリストを使用し得る。関連性のリストを限定するために閾値が事前に決定されるか若しくはユーザによって選択され得る例えばスライダ機構を通じたインタラクション。完成されたレポートはNLP技術を用いて含まれる概念項目を抽出するために分析され得る。このレポートからの項目のリストは有意な関連性に対応する項目と比較されて、欠如項目のみを提案として表示する。例えば第1の概念項目と関連性の強度を示すことによって、なぜ特定項目が提案されるかの説明もユーザに示され得る。表示される提案項目のリストは計算された条件付き確率に基づいて、若しくは異なる方法で計算される関連性の強度尺度に基づいてソートされることができる。レポーティング後チェックはレポートの完成直後に若しくはオフラインでなされることができる。後者の場合、欠如項目を持つフラグ付きレポートは後に放射線科医に知らされるか若しくは相互評価のために選択されることができる。2つの所見概念間若しくは所見概念と診断概念の間の相関など、他のタイプの相関が識別されることができる。これらの概念は放射線科医によって生成され、医療概念項目をより重要視し提案項目のリストを絞り込むために使用されることができる重要な文脈情報をもたらす。一実施例として、提案項目が所見aであり別の所見bが既にレポートにある場合、高い確率P所見項目a|所見項目bが提案項目のリストの冒頭へ所見aを進め得る。第2の使用スキームにおいて、レポートの作成中に医療項目を提案することによってレポーティング支援が提供される。このシナリオは放射線科医がレポートを打ち込んでいる若しくは口述しているときにオンザフライで提案項目が提供されるので前のものとは異なる。これは医師にさらなる精査のために画像に戻る機会を与える。この機能は例えば研修医のため若しくは持続的な医学教育のための研修目的で使用されることができる。第3の使用スキームにおいて、画像ビューア15に基づく領域推薦器はユーザが欠如する第2の概念項目に対応する関連画像部分を迅速に発見するのに役立つ。例えば画像検査につながる病歴から抽出される、第1の概念項目に基づいて、ユーザは上記方法を用いて領域のリストを提示され得る。画像とのインタラクションは画像をセグメント化する画像処理技術メッシュモデルと、各領域を対応する領域概念でマップする地図の使用を有し得る。結果として、リスト内の提案領域の1つをクリックするとリストは条件付き確率を用いて関連性でソートされ得る、対応領域が強調表示され得る。図3はレポート作成を支援するためのシステムの別の実施例を図示する。このシステムの構成部品は大部分が図1に描かれるシステムと同様である。データベース301からの先行レポートは生のテキストを抽出されたレポート項目303に変換する抽出サブシステム302を用いて分析され得る。この抽出サブシステム302は概念項目抽出器2と同様であり、データベース301からの先行レポートに適用されるように構成され得る。相関発見サブシステム304はデータベース内の多数のレポートから抽出されたレポート項目303を調べて有意な関連性を識別する。これらは関連性のセット1と同様の有意相関のデータベース305に概念的に保存されることができる。相関発見サブシステム304は関連性生成器14と同様であり得る。新たなレポート306少なくとも部分的に完成されたレポート5と同様が考慮されているとき、同じ若しくは異なる抽出サブシステム307概念項目抽出器2と同様であり得るが生のレポート306例えば患者病歴を抽出されたレポート項目308に変換するために実行される。これらの抽出されたレポート項目308は少なくとも1つの第1の概念項目6と同様であり得る。これらの抽出されたレポート項目308は推薦サブシステム309欠如概念発見器3と同様であり得るに入力され、これは発見された項目関連性若しくは相関305を使用して少なくとも1つの第2の概念項目11と同様であり得る新たな推薦項目310のリストを生成する。これらの新たな推薦項目310は上記機能の1つ以上を適用することによって表示サブシステム311インジケータ4と同様であり得るを介して表示され得る。この説明で言及される様々なサブシステムとデータベースは単一の物理的コンピュータシステム若しくは複数の物理的コンピュータシステムの一部であり得ることに留意されたい。本発明はコンピュータプログラムに、特に本発明を実現するように構成されるキャリア上若しくはキャリア内のコンピュータプログラムにも応用されることが理解される。プログラムは、部分的にコンパイルされた形式、若しくは本発明にかかる方法の実現における使用に適した任意の他の形式など、ソースコード、オブジェクトコード、コード中間ソース及びオブジェクトコードの形式であり得る。かかるプログラムは多くの異なるアーキテクチャ設計を持ち得ることもまた理解される。例えば、本発明にかかる方法若しくはシステムの機能を実現するプログラムコードは1つ以上のサブルーチンに分割され得る。これらのサブルーチン間に機能を分配する多くの異なる方法が当業者に明らかである。サブルーチンは自立型プログラムを形成する1つの実行ファイルに一緒に保存され得る。かかる実行ファイルは例えばプロセッサ命令及び/又はインタープリタ命令例えばJavaインタープリタ命令などのコンピュータ実行可能命令を有し得る。代替的に、サブルーチンの1つ以上若しくは全部が少なくとも1つの外部ライブラリファイルに保存され、例えばランタイムで静的に若しくは動的にメインプログラムとリンクされ得る。メインプログラムはサブルーチンの少なくとも1つへの少なくとも1つのコールを含む。サブルーチンは相互へのファンクションコールも有し得る。コンピュータプログラム製品に関する実施形態は本明細書に記載の方法の少なくとも1つの各処理ステップに対応するコンピュータ実行可能命令を有する。これらの命令はサブルーチンに分割されるか及び/又は静的に若しくは動的にリンクされ得る1つ以上のファイルに保存され得る。コンピュータプログラム製品に関する別の実施形態は本明細書に記載のシステム及び/又は製品の少なくとも1つの各手段に対応するコンピュータ実行可能命令を有する。これらの命令はサブルーチンに分割されるか及び/又は静的に若しくは動的にリンクされ得る1つ以上のファイルに保存され得る。コンピュータプログラムのキャリアはプログラムを保持することができる任意のエンティティ若しくはデバイスであり得る。例えば、キャリアはROM、例えばCDROM若しくは半導体ROM、又は磁気記録媒体、例えばハードディスクなどの記憶媒体を含み得る。さらに、キャリアは電気若しくは光学ケーブルを介して又は無線若しくは他の手段によって伝達され得る、電気若しくは光学信号などの伝送可能キャリアであり得る。プログラムがかかる信号で具体化されるとき、キャリアはかかるケーブル又は他のデバイス若しくは手段によって構成され得る。代替的に、キャリアはプログラムが埋め込まれる集積回路であり、集積回路は関連方法を実行する、又はその実行において使用されるように構成される。上述の実施形態は本発明を限定するのではなく例示するものであり、当業者は添付のクレームの範囲から逸脱することなく多くの代替的実施形態を設計することができることが留意されるべきである。クレームにおいて、括弧間におかれる任意の参照符号はクレームを限定するものと解釈されてはならない。有するという動詞とその活用の使用はクレームに列挙した以外の要素若しくはステップの存在を除外しない。ある要素に先行する冠詞a若しくはanはかかる要素の複数の存在を除外しない。本発明は複数の個別要素を有するハードウェアを用いて、及び適切にプログラムされるコンピュータを用いて実現され得る。複数の手段を列挙する装置クレームにおいてこれら手段のいくつかはハードウェアの1つの同じ項目によって具体化され得る。特定の手段が相互に異なる従属クレームに列挙されるという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示すものではない。"