レポートのテキスト入力の際にオートコンプリート用語を提案するシステムであって:ユーザーが現在のレポート中にテキストを入力できるようにするテキスト入力ユニットと;前記現在のレポートの複数のセクションを判別するセクション解析器と;前記現在のレポートの、ユーザーが作業しているセクションを検出して現在セクションを得る現在セクション検出器と;前記現在のレポートに現れる用語を抽出して抽出用語を得、前記現在のレポートの、前記抽出用語が現れるセクションを識別して抽出用語セクションを得る用語抽出器であって、前記抽出用語セクションおよび前記現在セクションは異なるセクションである、用語抽出器と;複数の共起統計にアクセスする共起アクセスユニットであって、共起統計は、少なくとも一つの第一の用語、少なくとも一つの第一のセクション、第二の用語、第二のセクションおよびレポートが前記少なくとも一つの第一のセクション内の前記少なくとも一つの第一の用語を前記第二のセクション内の前記第二の用語との組み合わせで含む頻度を示す、共起アクセスユニットと;前記抽出用語、前記抽出用語セクション、前記現在セクションおよび前記複数の共起統計のうちの少なくとも一つの共起統計に基づいて少なくとも一つの頻繁に共起する用語を選択する用語選択器と;前記少なくとも一つの頻繁に共起する用語の指示をユーザーに提供する指示器とを有する、システム。レポートを解析するシステムであって:複数のレポートのセクションへの分割を決定するセクション解析器と;前記レポートの複数に共通する複数のセクションを決定する共通セクション決定器と;前記レポートの前記共通セクションから複数の用語を抽出し、各用語を該用語が現れるセクションおよびレポートと関連付ける用語抽出器と;複数の共起統計を生成する共起統計生成器であって、共起統計は、少なくとも一つの第一の用語、少なくとも一つの第一のセクション、第二の用語、第二のセクションおよび諸レポートが前記少なくとも一つの第一のセクション内の前記少なくとも一つの第一の用語を前記第二のセクション内の前記第二の用語との組み合わせで含む頻度を示し、少なくとも一つの第一のセクションは前記第二のセクションとは異なる、共起統計生成器とを有するシステム。レポートが文書を含み、セクションがセクション見出しおよびセクション本体を含む、請求項1または2記載のシステム。前記レポートが複数のファイルを含み、異なるファイルは前記レポートの異なるセクションを含む、請求項1または2記載のシステム。前記抽出用語および/または前記第一の用語が複数の単語を含む表現を含む、請求項1または2記載のシステム。前記抽出用語および/または前記少なくとも一つの第一の用語をオントロジーにおける少なくとも一つの個別のオントロジー概念と関連付ける自然言語処理器を有しており、前記共起統計は前記少なくとも一つのオントロジー概念の前記第二の用語との共起の確率に関係する、請求項1または2記載のシステム。前記用語選択器は、前記テキスト入力ユニットに動作上結合され、ユーザーによって入力される用語の一部を受領するよう構成され、その用語の受領された部分に基づいて頻繁に共起する用語を選択するよう構成されている、請求項1記載のシステム。用語選択器は、先頭がその用語の受領された部分に一致する、少なくとも一つの頻繁に共起する用語を選択するよう構成されている、請求項7記載のシステム。前記レポートが、医療上の患者レポートを含み、前記セクションは患者履歴セクション、臨床発見セクションおよび/または診断セクションを含む、請求項1または2記載のシステム。請求項1記載および請求項2の一方または両方に記載のシステムを有するワークステーション。レポートのテキスト入力の際にオートコンプリート用語を提案する方法であって、ユーザーが現在のレポート中にテキストを入力できるようにする段階と;前記現在のレポートの複数のセクションを決定する段階と;前記現在のレポートの、ユーザーが作業しているセクションを検出して現在セクションを得る段階と;前記現在のレポートに現れる用語を抽出して抽出用語を得、前記現在のレポートの、前記抽出用語が現れるセクションを識別して抽出用語セクションを得る段階であって、前記抽出用語セクションおよび前記現在セクションは異なるセクションである、段階と;複数の共起統計にアクセスする段階であって、共起統計は、少なくとも一つの第一の用語、少なくとも一つの第一のセクション、第二の用語、第二のセクションおよびレポートが前記少なくとも一つの第一のセクション内の前記少なくとも一つの第一の用語を前記第二のセクション内の前記第二の用語との組み合わせで含む頻度を示す、段階と;前記抽出用語、前記抽出用語セクション、前記現在セクションおよび前記複数の共起統計のうちの少なくとも一つの共起統計に基づいて少なくとも一つの頻繁に共起する用語を選択する段階と;前記少なくとも一つの頻繁に共起する用語の指示をユーザーに提供する段階とを含む、方法。複数のレポートを解析する方法であって:前記レポートのセクションへの分割を決定する段階と;前記レポートの複数に共通する複数のセクションを決定する段階と;前記レポートの前記共通セクションから複数の用語を抽出し、各用語を該用語が現れるセクションおよびレポートと関連付ける段階と;複数の共起統計を生成する段階であって、共起統計は、少なくとも一つの第一の用語、少なくとも一つの第一のセクション、第二の用語、第二のセクションおよび諸レポートが前記少なくとも一つの第一のセクション内の前記少なくとも一つの第一の用語を前記第二のセクション内の前記第二の用語との組み合わせで含む頻度を示し、少なくとも一つの第一のセクションは前記第二のセクションとは異なる、段階とを含む方法。プロセッサシステムに請求項11または12記載の方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム。レポートのテキスト入力の際に改善されたオートコンプリート用語をもつことが有利であろう。この問題によりよく対処するため、本発明の第一の側面は:ユーザーが現在カレントのレポート中にテキストを入力できるようにするテキスト入力ユニットと;前記現在のレポートの複数のセクションを判別するセクション解析器と;前記現在のレポートの、ユーザーが作業しているセクションを検出して現在セクションを得る現在セクション検出器と;前記現在のレポートに現れる用語を抽出して抽出用語を得、前記現在のレポートの、前記抽出用語が現れるセクションを識別して抽出用語セクションを得る用語抽出器であって、前記抽出用語セクションおよび前記現在セクションは異なるセクションである、用語抽出器と;複数の共起統計にアクセスする共起アクセスユニットであって、共起統計は、少なくとも一つの第一の用語、少なくとも一つの第一のセクション、第二の用語、第二のセクションおよび諸レポートが前記少なくとも一つの第一のセクション内の前記少なくとも一つの第一の用語を前記第二のセクション内の前記第二の用語との組み合わせで含む頻度を示す、共起アクセスユニットと;前記抽出用語、前記抽出用語セクション、前記現在セクションおよび前記複数の共起統計のうちの少なくとも一つの共起統計に基づいて少なくとも一つの頻繁に共起する用語を選択する用語選択器と;前記少なくとも一つの頻繁に共起する用語の指示をユーザーに提供する指示器とを有する、システムを提供する。ユーザーに対して指示される頻繁に共起する用語は、ユーザーがレポート中に入力することを意図した単語である可能性が比較的高い。その用語の選択は、共起する用語が通例現れるセクションを考慮に入れる共起統計に基づいているからである。共起統計は所与の領域コンテキストたとえば、放射線医学、心臓病学、神経病学について固有であってもよい。伝統的なストリングマッチングに比べて、レポートの他のセクションに書かれた用語を考慮に入れることによって改善が得られる。これにより、入力されているレポートについて、より特定的なオートコンプリート用語を提案することができる。この改善は、レポートの個別的な諸セクションが、異なる仕方で現在セクション中の用語と相関しうる個別的な種類の情報を含みうるという洞察に基づく。一つの具体例として、心臓病学レポートの患者履歴セクションに現れる用語は、診断セクション中の用語に対して、同じ用語がレポートの発見セクションに現れるときとは異なる相関をもちうる。もう一つの側面では、本発明は、複数のレポートを解析するシステムであって:前記レポートのセクションへの分割を決定するセクション解析器と;前記レポートの複数に共通する複数のセクションを決定する共通セクション決定器と;前記レポートの前記共通セクションから複数の用語を抽出し、各用語を該用語が現れるセクションおよびレポートと関連付ける用語抽出器と;複数の共起統計を生成する共起統計生成器であって、共起統計は、少なくとも一つの第一の用語、少なくとも一つの第一のセクション、第二の用語、第二のセクションおよび諸レポートが前記少なくとも一つの第一のセクション内の前記少なくとも一つの第一の用語を前記第二のセクション内の前記第二の用語との組み合わせで含む頻度を示し、少なくとも一つの第一のセクションは前記第二のセクションとは異なる、共起統計生成器とを有するシステムを提供する。このシステムは、記載されたオートコンプリートシステムによって使用されてもよい共起統計を生成する。共起統計は、より有用なオートコンプリート提案を生成することを可能にする。というのも、共起統計は、レポートの個別的な異なる諸セクションにおいて共に現れる共起する用語についての情報を提供するからである。複数のレポートを解析する本システムは、オートコンプリート用語を提案するシステムと統合されてもよい。あるいはまた、それらのシステムは異なる環境において実装されてもよい。共起統計が複数の第一の用語および複数の第一のセクションを示す場合、前記複数の第一のセクションのうち少なくとも一つの第一のセクションは前記第二のセクションとは異なる。レポートは、文書であってもよく、セクションはセクション見出しおよびセクション本体ボディを含んでいてもよい。セクション見出しは、そのセクションの存在を検出することを許容し、これは記載された諸システムが用語を抽出し、抽出された用語を適切なセクションに関連付けるのを容易にする。代替的または追加的に、レポートが複数のファイルを含み、異なるファイルは該レポートの異なるセクションを含むのでもよい。これは、より古い日付からのまたは一または複数の異なる臨床担当者によって生成された情報をオートコンプリートプロセスに関わらせるのをより簡単にする。このようにして、ユーザーは、より有意なオートコンプリート用語を与えられてもよい。レポートは、デジタルフォームを含んでいてもよい。ここで、ユーザーによってフィールドが埋められる必要がある。フィールドのいくつかを埋めるために使われる情報は異なる諸システムから来てもよく、一つまたは複数のデータベース中のレコードとして記憶されることができる。用語は、単一の単語または複数の単語からなるフレーズを含んでいてもよい。たとえば、前記抽出用語および/または前記第一の用語は複数の単語を含む表現を含んでいてもよい。これは、改善された提案を許容する。というのも、前記抽出用語および/または前記第一の用語についての複数の単語の組み合わせはより特定的な共起統計を生じさせることがあるからである。本システムは、前記抽出用語および/または前記第一の用語をオントロジーにおけるオントロジー概念と関連付ける自然言語処理器を有していてもよく、共起統計は該オントロジー概念の前記第二の用語との共起の確率に関係する。これは、共起統計および/または提案された用語の精度を改善する。前記用語選択器は、テキスト入力ユニットに動作上結合され、ユーザーによって入力される用語の一部を受領するよう構成され、その用語の受領された部分に基づいて頻繁に共起する用語を選択するよう構成されていてもよい。このようにして、提案される用語は、ユーザーによって部分的に入力された単語に関連するものになる。用語選択器は、先頭がその用語の受領された部分に一致する頻繁に共起する用語を選択するよう構成されていてもよい。これは、ユーザーが用語の先頭を入力して、入力された先頭部分に一致する完全な用語を与えられるという自然なオートコンプリートプロセスを提供する。レポートは、医療上の患者レポートを含んでいてもよく、セクションは患者履歴セクション、臨床発見セクションおよび/または診断セクションを含んでいてもよい。これは、典型的な医療レポートシナリオを記述する。もう一つの側面では、本発明は、前記のシステムの一つまたは複数を有するワークステーションを提供する。さらにもう一つの側面では、本発明は、レポートのテキスト入力の際にオートコンプリート用語を提案する方法であって、ユーザーが現在のレポート中にテキストを入力できるようにする段階と;前記現在のレポートの複数のセクションを決定する段階と;前記現在のレポートの、ユーザーが作業しているセクションを検出して現在セクションを得る段階と;前記現在のレポートに現れる用語を抽出して抽出用語を得、前記現在のレポートの、前記抽出用語が現れるセクションを識別して抽出用語セクションを得る段階であって、前記抽出用語セクションおよび前記現在セクションは異なるセクションである、段階と;複数の共起統計にアクセスする段階であって、共起統計は、少なくとも一つの第一の用語、少なくとも一つの第一のセクション、第二の用語、第二のセクションおよび諸レポートが前記第一のセクション内の前記第一の用語を前記第二のセクション内の前記第二の用語との組み合わせで含む頻度を示す、段階と;前記抽出用語、前記抽出用語セクション、前記現在セクションおよび前記複数の共起統計のうちの少なくとも一つの共起統計に基づいて少なくとも一つの頻繁に共起する用語を選択する段階と;前記少なくとも一つの頻繁に共起する用語の指示をユーザーに提供する段階とを含む、方法を提供する。もう一つの側面では、本発明は、複数のレポートを解析する方法であって:前記レポートのセクションへの分割を決定する段階と;前記レポートの複数に共通する複数のセクションを決定する段階と;前記レポートの前記共通セクションから複数の用語を抽出し、各用語を該用語が現れるセクションおよびレポートと関連付ける段階と;複数の共起統計を生成する段階であって、共起統計は、少なくとも一つの第一の用語、少なくとも一つの第一のセクション、第二の用語、第二のセクションおよび諸レポートが前記第一のセクション内の前記第一の用語を前記第二のセクション内の前記第二の用語との組み合わせで含む頻度を示し、少なくとも一つの第一のセクションは前記第二のセクションとは異なる、段階とを含む方法を提供する。もう一つの側面では、本発明は、プロセッサシステムに前記の方法の一つまたは複数を実行させる命令を含むコンピュータプログラムプロダクトを提供する。本発明の上述した実施形態、実装および/または側面の二つ以上が、有用と見なされる任意の仕方で組み合わされてもよいことは当業者には理解されるであろう。システムの記載される修正および変形に対応する前記画像取得装置、ワークステーション、システムおよび/またはコンピュータプログラムプロダクトの修正および変形、は、本記述に基づいて当業者が実行できる。以下では、実施形態を例によって記述する。たとえば、次のようにタイプされる臨床上の文書を考えよう:32yomalepresentingwithtinnitusinleftearMDCTshowsmassimpingingonleftauditorycanal32歳男性左耳に耳鳴り。MDCTは左耳道に当たる塊を示す。作成者がauditorycanalのauを入力した時点で、ストリングマッチングオートコンプリートはauauditorauditoryauditionauditoryauditorycanalautosomalなどを提供してもよい。本稿に記載される技法を使って、auditorycanal耳道がリストの先頭に昇格させられる。というのも、tinnitus耳鳴りと比較的高い共起頻度をもつからである。第二の例として、Noabnormalityintensityobservedinthewhitematter白質に異常強度は観察されず。という文を含む、多発性硬化症についての放射線医学レポートを考えよう。現在知られている方法は、whitematterの文字wを、文字wで始まるあらゆる単語、またさらには文字wで始まるあらゆる一般的な放射線医学用語とマッチさせうる。しかしながら、先行するコンテキストを与えられれば、そのリストは絞り込むことができ、最も有意な用語が先頭に現れるような仕方でソートされることができる。異なる用語の間の相関を学習し、記憶するために、サブシステムが、以前のレポートおよび臨床文書を解析するよう構成されていてもよい。別のサブシステムが、現在入力されているレポートを解析するよう構成されていてもよい。それにより、aこれまでに入力された当該レポートの現在の内容およびb用語間の以前に学習された相関に基づいて新しい用語が提案されることができる。さらに、提案された用語をユーザーに対して表示するようサブシステムが構成されてもよい。図1は、オートコンプリート用語を提案するシステムを示している。これらのオートコンプリート用語はレポートのテキスト入力中に提案されてもよい。システムは少なくとも部分的にはコンピュータシステムにおいて実装されてもよい。そのようなシステムはワークステーションを有していてもよい。システムの一部は、クライアントシステムを介してアクセスされるサーバーシステム上に実装されてもよく、クライアントシステムはワークステーションを有していてもよい。システムはディスプレイと、キーボードおよび/またはリアルタイム音声認識ソフトウェアを含む口述入力のようなテキスト入力装置と、システムを制御するためのマウスと、サーバーと通信するおよび/またはレポート、統計データを取得するおよび/または完成したレポートを受領者に送信するための通信ポートとを有していてもよい。システムは、レポートおよび/または統計データおよび他のデータを記憶するための記憶手段を有していてもよい。本システムは、ユーザーが現在のレポート1中にテキストを入力できるようにするテキスト入力ユニット2を有していてもよい。テキスト入力ユニット2は、ユーザーがテキスト文書をオーサリングすることができるようにし、可能性としてはユーザー次第でユーザー独自の洞察に従ってレポートをフォーマット整形してセクションについての見出しを与えられるようにする、たとえばテキストエディタまたはワードプロセッサを有していてもよい。テキスト入力ユニット2が、ユーザーが適切なテキストをタイプしうる複数のテキスト入力フィールドを示すことも可能である。ここで、テキスト入力フィールドはレポートの共通セクションに対応しうる。レポートが完成されたとき、テキスト入力ユニット2はそれらのフィールドを単一の文書中にマージし、あるいはそれらのフィールドをデータレコードに、たとえば患者電子データ記録に記憶してもよい。テキスト入力ユニット2は、音声認識サブシステムの出力を受け取るよう構成されていてもよく、ユーザーがテキストの単語を口頭で発音することによってレポートを入力できるようにする。本システムは、現在のレポートの複数のセクションを決定するためのセクション解析器3を有していてもよい。セクション解析器3はレポート中の諸セクションを判別するテキストパーサーを有していてもよい。セクション解析器3は、セクション見出しおよび対応するセクション本体を検出することによってこれを行ってもよい。あるいはまた、セクション解析器3は、臨床履歴、検査、発見などのテキストのコンテキストを、それらのセクションに通常現れるトピックに基づいて解析することによって種々のセクションを認識するために自然言語処理を使ってもよい。テキスト入力ユニット2が諸セクションについて別個の入力フィールドを使うとき、セクション解析器3は少なくともある程度、テキスト入力ユニットに統合されてもよい。諸セクションは入力フィールドによって決定されるからである。本システムは、現在のレポートの、ユーザーが作業しているセクションを検出する現在セクション検出器4を有していてもよい。このセクションは本稿では現在セクション10と称される。この目的に向け、現在セクション検出器4は、テキスト入力ユニット2およびセクション解析器3に動作上結合されていてもよい。現在セクション検出器4は現在セクション10として、たとえばカーソル位置または最後の単語またはキャラクタが追加された位置を使ってもよい。本システムは、現在のレポートに現れる用語を抽出して抽出用語8を得る用語抽出器5を有していてもよい。用語抽出器5は、現在のレポートのどのセクションに抽出用語が現れるかを決定して抽出用語セクション9を得るために検出されたセクションを使ってもよい。抽出用語8および抽出用語セクション9は抽出された対15と見なされてもよい。用語抽出器5は、現在のレポート1内に現れる単語を抽出してそれらの単語を対応するセクションと関連付けるために、現在のレポート1の全部または少なくとも一部を処理してもよい。抽出用語の一つまたは複数が、現在セクション10とは異なる抽出用語セクション9に現れてもよい。本システムは、複数の共起統計7にアクセスする共起アクセスユニット6を有していてもよい。この目的に向け、共起アクセスユニット6は、たとえばデータベースまたは記憶領域へのインターフェースを提供してもよい。共起統計は、特定の知識領域におけるレポートにおいて頻繁に共起する用語についての情報を与える。このようにして、抽出用語8および抽出用語セクション9は、共起統計が存在するような用語およびセクションとマッチされてもよく、それらの共起統計は、ユーザーが入力しようと意図している可能な単語について情報を与えうる。共起統計は、第一の用語、第一のセクション、第二の用語、第二のセクションおよび諸レポートが前記第一のセクション内の前記第一の用語を前記第二のセクション内の前記第二の用語との組み合わせで含む頻度を示してもよい。共起統計のいくつかについては、第一のセクションは第二のセクションと異なっていてもよく、他のいくつかの共起統計については、第一のセクションは第二のセクションと同じであってもよい。共起統計は、一つ、二つまたはそれ以上のセクションに分散した二つより多くの単語に関係していてもよい。たとえば、共起統計は、各対が用語および該用語が現れる対応するセクションを含む複数の対と、前記用語およびセクションの共起頻度とを示してもよい。前記共起頻度は、前記複数の対によって示される諸セクション中のすべての用語をあるレポートが含む頻度を示す。本システムは、少なくとも一つの頻繁に共起する用語12を選択する用語選択器11を有していてもよい。この目的に向け、用語選択器11は抽出用語8、抽出用語セクション9、現在セクション10および前記共起統計7のうち少なくとも一つの共起統計についての情報を受け取ってもよい。用語選択器11は、レポートの、現在セクション10とは異なる抽出用語セクション9から抽出された一つまたは複数の抽出用語8を明確に考慮に入れるよう構成されていてもよい。たとえば、用語選択器11は、用語抽出器5によって抽出された抽出用語8についてのすべての共起統計を、共起アクセスユニット6から受け取るよう構成されていてもよい。また、用語選択器11は、複数の第一の用語および第一の用語セクションを示すすべての共起統計を、共起アクセスユニット6から受け取るよう構成されていてもよい。ここで、それらの受け取られた共起統計の前記第一の用語および前記第一の用語セクションはそれぞれ、抽出用語8および抽出用語セクション9の抽出された諸対15にマッチする。その後、用語選択器11は受け取られた共起統計を、最も頻繁に共起する用語がリストの先頭に来るよう、共起頻度によってソートしてもよい。リストは、最も頻繁に共起する諸用語のみを含むよう限定されてもよい。受け取られた共起統計は、現在のレポートに現れる比較的多数の抽出用語と頻繁に共起する、より特定的な提案される用語への選好を与えるため、第一の用語の数によってソートされてもよい。リストはユーザーに示されてもよい。この目的に向け、本システムは、前記少なくとも一つの頻繁に共起する用語12のユーザーに対する指示を提供する指示器13を有していてもよい。ユーザーは、ユーザーインターフェース要素を使って、リストから用語を選択してもよく、テキスト入力ユニット2は選択された用語を現在セクション中に挿入するよう構成されていてもよい。レポートが完成されるとき、所望に応じてそのレポートを記憶または送信するよう、本システムが構成されていてもよく、あるいはユーザーがそれを行えるようにされてもよい。図2は、レポートを解析するシステムのブロック図を示している。システムは、オートコンプリート用語を提案するシステムと同様の種類のハードウェア上で実装されてもよい。複数の共起統計7は、同じまたは同様のデータ構造を指すので、図1と同じ参照符号で示されている。レポートを解析するシステムは、複数のレポートまたはレポートの集合21へのアクセスをもつ。レポートのこの集合21は、データベース中に編成されていてもよいし、あるいはファイル構造中に記憶された文書の単純な集合として編成されていてもよい。レポートを解析するシステムは、複数のレポート21のセクションへの分割を決定するセクション解析器22を有していてもよい。この目的に向け、セクション解析器22はレポートを一つずつまたは並行して処理し、処理される各レポートのセクション見出しおよびセクション本体を検出するよう構成されていてもよい。セクションを検出する他の仕方がオートコンプリート用語を提案するシステムのセクション解析器3に関して上述してある。レポートを解析するシステムは、前記レポート21の複数に共通する複数のセクションを決定する共通セクション決定器23を有していてもよい。共通セクション決定器23は、異なるレポートの諸セクションのセクション見出しを比較するよう構成されていてもよい。十分多数のレポートが同じセクション見出しまたは同様のセクション見出しをもつ場合に、そのセクションはセクション識別子をもってラベル付けされ、共通セクションとしてマークされてもよい。レポートを解析するシステムは、レポートの共通セクションから複数の用語25を抽出し、各用語を、それが現れるセクションおよびレポートと関連付ける用語抽出器24を有していてもよい。用語抽出器24は、オートコンプリート用語を提案するシステムの用語抽出器5と同様であってもよいが、用語抽出器24は、生成される過程にあるレポートではなく、いくつかの完成されたレポートを処理するよう構成される。レポートを解析するシステムは、複数の共起統計7を生成する共起統計生成器26を有していてもよい。そのような共起統計は、第一の用語、第一のセクション、第二の用語、第二のセクションおよび諸レポートが前記第一のセクション内の前記第一の用語を前記第二のセクション内の前記第二の用語との組み合わせで含む頻度を示していてもよい。共起統計生成器26は、異なる諸セクションから抽出された用語を組み合わせて、異なる諸セクションの用語の共起に関係する共起統計を得てもよい。よって、共起統計の前記第一のセクションは前記第二のセクションとは異なっていてもよい。前記複数の共起統計はさらに、同じセクション内の用語の共起に関係する共起統計を含んでいてもよく、この場合、前記第一のセクションと前記第二のセクションは同じである。生成された複数の共起統計は、図1に関して記述したオートコンプリート用語を提案するシステムにおいて使われてもよい。レポートを解析するシステムおよびオートコンプリート用語を提案するシステムは、複数のレポートに基づいて共起統計を生成し、新たなレポートの生成の際にオートコンプリート用語を提案することのできる単一のシステムに統合されてもよい。しかしながら、これら二つのシステムが別個のエンティティとして実装されることも可能である。それにより、プロダクト開発者または技術者がレポートを解析するシステムを使って一組の共起統計7を用意してもよく、その共起統計が、オートコンプリート用語を提案するシステムへの入力として、多数のユーザーによって使われてもよい。以下の事項は、オートコンプリートシステムおよびレポート解析システム両方に適用されうる。レポートは、上記両システムの動作に実質的に影響することなく、多くの異なるフォーマットで与えられうる。たとえば、レポートは、プレーンテキスト文書またはフォーマット整形されたテキスト文書のような文書フォーマットを有していてもよい。レポートはまた、XML文書のフォーマットを有していてもよい。そのようなXML文書のXMLコードは、多様なことをエンコードするために使われてもよい。たとえば、XMLコードは、セクションを示すために使われてもよい。文書のセクションはセクション見出しおよびセクション本体から構築されてもよい。たとえば、空行に、セクション見出しである行が続いてもよく、該セクション見出しには、空行およびセクション本体が続いてもよい。フォーマット整形されたテキスト文書またはXML文書において、見出しおよび/またはセクションの位置はメタデータによって示されてもよい。セクション解析器3、22は、セクションについてのそのような任意の情報を取得するためにパーサーparserを含んでいてもよい。レポート1、21は、複数のファイルを含んでいてもよい。たとえば、異なるファイルが当該レポートの異なるセクションを含んでいてもよい。これにより、種々のセクションを識別するのが容易になる。用語抽出器5によって抽出された抽出用語8および/または共起生成器26によってまたは共起統計において使われる第一の用語は、複数の単語を含んでいてもよく、たとえば単語のシーケンスを含む表現またはフレーズを含んでいてもよい。この表現はたとえば、形容詞に名詞が続いたものを含んでいてもよい。前記複数の単語が固定された続き表現ではなく、特定のセクションの任意のところに現れうる複数の単語であることも可能である。この複数の単語のそれぞれがそのセクションに現れるとき、共起統計はある第二の用語との共起の頻度を示してもよい。しかしながら、各共起統計が一つの第一の用語これは単語のシーケンスの表現であってもよいに関するのみであり、あるセクションを通じて現れる種々の単語について、独立した共起統計が生成されるようシステムを構成することも可能である。用語選択器は、頻繁に共起する用語12の選択を改善するよう有意な複数の共起統計から複数の情報を組み合わせてもよい。上記両システムは、自然言語処理器14、27を有していてもよい。自然言語処理器14、27は、抽出用語8および/または第一の用語をオントロジーにおけるオントロジー概念と関連付けるよう構成されていてもよい。これは、それ自身としては自然言語処理の技術分野で知られている技法を使ってできる。前記複数のレポート21の知識領域に関連したオントロジーを使うことができる。よって、共起統計は、前記オントロジー概念の前記第二の用語との共起の確率に関係してもよい。前記第二の用語も、あるオントロジー概念に対応してもよい。用語選択器11はテキスト入力ユニット2に動作上結合され、ユーザーによって入力される用語の一部を受け取るよう構成され、該用語の受け取られた部分に基づいて頻繁に共起する用語12を選択するよう構成されていてもよい。このようにして、提案される用語は、ユーザーが入力したその用語の上記部分に対応するので、より有意となることができる。たとえば、用語選択器11は、先頭が上記用語の受け取られた部分にマッチする少なくとも一つの頻繁に共起する用語12を選択するよう構成される。用語選択器11は、タイプ入力された部分を用語のサブストリングとしてもつ任意の用語を選択できる。レポート1、21は医療患者レポートを含んでいてもよく、セクションは患者履歴セクション、臨床発見セクションおよび/または診断セクションを含む。しかしながら、上記両システムは他の知識領域についても使用されうる。図3は、複数のレポートを解析する方法のフローチャートを示している。この方法は、前記レポートのセクションへの分割を決定する段階31を含んでいてもよい。この方法は、前記レポートの複数に共通する複数のセクションを決定する段階32を含んでいてもよい。この方法は、前記レポートの前記共通セクションから複数の用語を抽出し、各用語を該用語が現れるセクションおよびレポートと関連付ける段階33を含んでいてもよい。この方法は、複数の共起統計を生成する段階34であって、共起統計は、第一の用語、第一のセクション、第二の用語、第二のセクションおよび諸レポートが前記第一のセクション内の前記第一の用語を前記第二のセクション内の前記第二の用語との組み合わせで含む頻度を示す段階を含んでいてもよい。この方法は、さらなる段階を含んでいてもよいし、修正を受けてもよい。このことは、システムの記述を含む本記述に鑑みて当業者には明白であろう。図4は、レポートのテキスト入力の際にオートコンプリート用語を提案する方法のフローチャートを示している。この方法は、ユーザーが現在のレポート中にテキストを入力できるようにする段階41を含んでいてもよい。この方法は、前記現在のレポートの複数のセクションを決定する段階42を含んでいてもよい。この方法は、前記現在のレポートの、ユーザーが作業しているセクションを検出して現在セクションを得る段階43を含んでいてもよい。この方法は、前記現在のレポートに現れる用語を抽出して抽出用語を得、前記現在のレポートの、前記抽出用語が現れるセクションを識別して抽出用語セクションを得る段階44であって、前記抽出用語セクションおよび前記現在セクションは異なるセクションである、段階を含んでいてもよい。この方法は、複数の共起統計にアクセスする段階45であって、共起統計は、第一の用語、第一のセクション、第二の用語、第二のセクションおよび諸レポートが前記第一のセクション内の前記第一の用語を前記第二のセクション内の前記第二の用語との組み合わせで含む頻度を示す、段階を含んでいてもよい。この方法は、前記抽出用語、前記抽出用語セクション、前記現在セクションおよび前記複数の共起統計のうちの少なくとも一つの共起統計に基づいて少なくとも一つの頻繁に共起する用語を選択する段階46を含んでいてもよい。この方法は、前記少なくとも一つの頻繁に共起する用語の指示をユーザーに提供する段階47を含んでいてもよい。この方法は、さらなる段階を含んでいてもよいし、修正を受けてもよい。このことは、システムの記述を含む本記述に鑑みて当業者には明白であろう。本稿に記載した方法およびシステムは、コンピュータプログラムプロダクトとしてソフトウェアにおいて実装されてもよい。実際上、それらの方法およびシステムは、一つまたは複数のコンピュータシステムを使って実装されてもよい。一つのシステムが、たとえば病院の放射線医学情報システムRISradiologyinformationsystemに記憶されているレポートを解析してもよい。用語間の抽出された相関がのちの使用のために記憶される。新たなレポートがタイプまたは口述される際、そのレポートはコンピュータシステムによって、抽出された相関との関連で連続的に解析される。以前のレポートおよび現在のレポートの組み合わされた解析に基づいて、潜在的に適切な用語を提案するためにオンライン解析が使用され、潜在的に適切な用語が次いでコンピュータ画面上に表示される。それ自身としては既知の自然言語処理NLPnaturallanguageprocessingが、自由テキストの臨床文書から有意な用語または概念を抽出し、文書内の内容を識別するために使用されることができる。これらはデータベースまたは他の構造化されたフォーマットたとえばXML中に記憶されることができる。一例として、HISTORY45yearoldfemalepresentingwithtinnitusinleftearandtinglinginhands履歴:45歳女性左耳に耳鳴り、左手に刺痛感を呈すというレポートセクションを考えよう。NLPの諸方法を使ってこれを内容人口統計情報、発見、問題など、詳細情報身体部位、性別、年齢など、概念を一意的に同定する英数字コードUMLSコードなどおよびレポートのセクションpasthistory過去の履歴などを記述するフォーマットに変換できる。たとえば、上記のレポートセクションは次のように変換されうる。findingdemographics発見:人口統計情報age年齢45idref4yearidref6sectnameセクション名reportpasthistoryitemレポート過去履歴項目sex性別female女problemtinnitus問題:耳鳴りbodyloc身体部位ear耳region領域left左codeコードUMLSC0521421Entireear耳全体sectnamereportpasthistoryitemcodeUMLSC0040264Tinnitusproblemtingling問題:刺痛感bodylochand手codeUMLSC0018563Handcertainty確実性highcertainty高い確実性sectnamereportpasthistoryitemcodeUMLSC0423572Pinsandneedles。このプロセスは、レポートの大きな集合に対して実行されてもよい。このステップは、放射線医学情報システムRIS、実験室情報システムLISlaboratoryinformationsystemまたは病院情報システムHIShospitalinformationsystemに含まれるすべてのテキストデータに対して実行されてもよい。解析されるレポートの集合を、医療専門家など特定の集合の作成者によってオーサリングされたレポートに制約することも可能である。この作成者の集合は単独の個人であってもよく、よって、提案システムをパーソナル化することになる。作成者の集合は、有意な知識領域について有効な提案を得るために選択されてもよい。この目的に向け、作成者の集合は、上級の医師の集合、病院内の科、科内の部局または複数の病院の横断を含んでいてもよい。各レポートから抽出された構造化されたデータ要素はデータベースに記憶されることができる。ある単純な実施形態では、データベースは、レポート識別子および用語のリストを含む。さらに、用語が見出されたセクションがデータベースに記憶されてもよい。一例では、次のような単純化されたデータベースを有することがありうる。システムを改善するために、より多くの用語を含む、より多くの異なるレポートに基づいてより大きなデータベースが生成されてもよい。しかしながら、システムを説明するための上記のデータベースを使ってでも、たとえばtinnitus耳鳴りとauditorycanal耳道との間の相関があることが推定されうる。十分大きなデータベースが構築されれば、ずっと多くの関係が推定できる。用語の相関は明示的に記憶されてもよい。相関のこのリストは定量的な尺度に基づいてフィルタリングおよびソートされることができる。定量的な尺度は、その共起をもつレポートの数、たとえばカイ二乗試験またはフィッシャーの正確確率検定を通じて計算される統計的p値またはベイズ確率Pレポートの特定の諸セクションに用語A、B、...、Nをすでに観察したときに特定の用語Xが現れる確率と解釈する。これに対し、非特許文献2が自動音声認識後の誤り検出の方法を開示していることを注意しておく。この論文は、ある単語の各側に現れるn個の単語として定義されるコンテキスト窓内の共起関係に基づくヒューリスティックheuristicを開示している。これらの共起関係は、ベイズの定理を使った条件付き確率であってもよい。新しいレポートが典型的にはタイプまたは口述によって入力される際、本稿に記載したシステムはそれを処理しうる。上記のような自然言語処理の同じまたは同様の方法が使用されてもよい。ここでもまた、レポート中の用語および概念が抽出され、構造化されてもよい。この解析は、新しい単語が口述されるまたは新しい文字がタイプされるにつれて連続的に実行されてもよい。タイプされるレポートでは、各文字が入力されるにつれて本稿に記載される予測段階が作動させられて、入力された単語またはフレーズを完成させうる用語を提案してもよい。口述の場合、単語は、既知の音声認識アルゴリズムの限界のため、曖昧な形で入力されることがある。たとえば、既知の音声認識方法は、発音された単語creatinineクレアチニンとcreatineクレアチンを確実性をもって分けることはできないことがある。これらの場合、本稿に記載される予測段階が作動させられてもよい。システムは、医学用語のリスト中でマッチする単語を探し出してもよい。よって、文字aが入力されたら、文字aで始まるすべての医学用語が同定される。その後、現在のレポートおよび履歴過去レポートからの記憶されている解析からの抽出された情報が組み合わされて、ある種の用語を優先させてもよい。たとえば、データベースを検索して、現在のレポートから抽出されたのと同じ用語またはオントロジー概念を含むすべての過去のレポートを探してもよい。このようにして、共起頻度に基づいて、それらの用語と頻繁に共起する用語が見出され、優先されることができる。一例として、新たなレポートがタイプされていて、履歴セクションが用語tinnitus耳鳴りを含む場合を考える。この例において、現在タイプされている単語は文字aで始まる。既知の方法を使って、単語の可能なリストは、aで始まる単語に制約されてもよい。次に、ステップ2で与えられた小さな例示的なデータベースとの比較で、tinnitus耳鳴りはしばしば用語auditorycanal耳道と共起することが見出される。すると、この用語が可能性のリストの先頭に昇格されることができ、タイプされている用語を自動完成させるための提案としてユーザーに示されることができる。上記比較は、レポートセクションのコンテキストにおいて実行されてもよい。共起を見出すために履歴データを処理する際、該処理は用語が現れるセクションを考慮に入れてもよい。たとえば、現在のレポートが履歴セクションにおいてglioblastomaを示す場合、システムは、glioblastomaが履歴セクションにある以前のレポートのみを考慮に入れるよう構成されてもよい。同様に、現在の単語がどのセクションにおいてタイプされているかに依存して、以前のレポートにおける同じセクションに見出される用語のみが提案される。結果は、可能なマッチを優先度の順にリストする画面上メニューとして示されることができる。この優先度は、抽出された用語および概念ならびにそのセクションに鑑みて、提案された単語の共起に基づいていてもよい。提案される用語は、疾病、徴候、発見および手順に関係する用語など、用語の異なる種別について別個に呈示されてもよい。本発明が、本発明を実施するよう適応された、コンピュータプログラム、特に担体上または担体中のコンピュータプログラムにも当てはまることは理解されるであろう。プログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、部分的にコンパイルされた形におけるようなソースコードとオブジェクトコードの中間のコードの形または本発明に基づく方法の実装において使うのに好適な他の任意の形であってもよい。そのようなプログラムが多くの異なるアーキテクチャ設計をもちうることも認識されるであろう。たとえば、本発明に基づく方法またはシステムの機能を実装するプログラムコードは一つまたは複数のサブルーチンに細分されてもよい。機能をこれらのサブルーチンの間に分配する多くの異なる方法は当業者には明白であろう。サブルーチンは、一つの実行可能ファイル中に一緒に格納されて自己完結したプログラムをなしてもよい。そのような実行可能ファイルはコンピュータ実行可能命令、たとえばプロセッサ命令および/またはインタープリタ命令たとえばジャバインタープリタ命令を含んでいてもよい。あるいはまた、サブルーチンの一つまたは複数または全部が少なくとも一つの外部ライブラリファイルに格納されていて、静的または動的、たとえばランタイムにメインプログラムとリンクされてもよい。メインプログラムはサブルーチンの少なくとも一つへの少なくとも一つの呼び出しを含む。サブルーチンは、互いへの関数コールをも含んでいてもよい。コンピュータプログラムプロダクトに関係するある実施形態は、本稿に記載される方法のうち少なくとも一つの方法の各処理段階に対応するコンピュータ実行可能命令を含む。これらの命令は、サブルーチンに細分されていてもよく、および/または静的または動的にリンクされうる一つまたは複数のファイルに記憶されていてもよい。コンピュータプログラムプロダクトに関係するもう一つの実施形態は、本稿に記載されるシステムおよび/またはプロダクトの少なくとも一方の各手段に対応するコンピュータ実行可能命令を含む。これらの命令は、サブルーチンに細分されていてもよく、および/または静的または動的にリンクされうる一つまたは複数のファイルに記憶されていてもよい。コンピュータプログラムの担体は、プログラムを担持できるいかなるエンティティまたはデバイスであってもよい。たとえば、担体はROM、たとえばCDROMもしくは半導体ROM、または磁気記録媒体、たと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のような記憶媒体を含んでいてもよい。さらに、担体は、電気ケーブルまたは光ケーブルを介してまたは電波または他の手段によって伝達されうる電気信号または光信号のような伝送可能な担体であってもよい。プログラムがそのような信号において具現されるとき、担体はそのようなケーブルまたは他のデバイスもしくは手段によって構成されてもよい。あるいはまた、担体は、プログラムが具現されている集積回路であってもよい。集積回路は、関連する方法を実行するまたは関連する方法の実行において使用されるよう適応される。上記の実施形態は本発明を限定ではなく例解するものであり、当業者は、付属の請求項の範囲から外れることなく多くの代替的な実施形態を考案できるであろうことを注意しておくべきである。請求項において、括弧に入れた参照符号があったとしても、その請求項を限定するものと解釈してはならない。動詞有する/含むおよびその活用形の使用は請求項において述べられている以外の要素や段階の存在を排除するものではない。要素の単数形の表現はそのような要素の複数の存在を排除するものではない。本発明は、いくつかの相異なる要素を有するハードウェアによって、および好適にプログラムされたコンピュータによって実装されてもよい。いくつかの手段を列挙する装置請求項において、これらの手段のいくつかは同一のハードウェア項目によって具現されてもよい。ある種の施策が互いに異なる従属請求項に記載されているというだけの事実がそれらの施策の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。