JP2006509295A - 患者記録内の課金情報を自動的に抽出し処理するシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【解決手段】
電子患者医療記録データベース内の医療情報を自動処理するためのシステム及び方法であって、課金情報（例えば、診断コードと処置コード）は、領域固有基準の知識ベースを使用して患者医療記録に含まれる臨床情報の包括的分析により電子患者医療記録から自動的に抽出される。抽出課金情報は、例えば医療請求訂正、医療請求課金、記録課金情報の品質保証、又は請求償還追跡のために自動的に処理することができる。

Description

本発明は、一般に、電子患者医療記録データベース内の医療情報を自動処理するシステム及び方法に関する。より具体的には、本発明は、領域固有基準（domain-specific criteria）の医療知識ベースを使用して患者医療記録に含まれる臨床情報の総合的分析により電子患者医療記録から課金情報（例えば、診断コード、処置コード））を自動的に抽出するシステム及び方法、並びに例えば医療請求（medical claim）訂正、医療請求課金、記録課金情報の品質保証、請求償還追跡等のために抽出課金情報を自動処理するシステム及び方法に関する。

本出願は、本明細書の一部を構成するものとしてここに全体を援用する２００２年１２月３日に出願された米国暫定出願第６０／４３０，４２８号に対して優先権を主張する。

データ記憶システム及び情報処理システムの絶え間ない技術進歩によって、ヘルスケア提供者及び機関は、患者治療管理のほとんどの面が自動化された環境に移行し続けており、患者情報の収集と分析が容易になっている。その結果、ヘルスケア提供者及び機関等は、電子データベース内の電子患者医療記録に会計情報や臨床情報等の膨大な量の患者情報を蓄積する傾向がある。しかしながら、ヘルスケア機関は、一般に、欠落データ、間違ったデータ、矛盾データを含む可能性がある無数の非構造化フォーマットと構造化フォーマットで臨床情報を維持している。

データベースに記憶された患者データの誤り又は矛盾の１つの原因は、標準化された「コード」の形の特定の医療診断及び処置の不適当な体系化又は等級分けによるものである。例えば病状／診断又は医療サービス／資源を数字で指定するための国家的に受け入れられた共通フォーマットとして様々なタイプの標準化されたコード化システムが開発されてきた。例えば、臨床データは、国際疾患分類（ＩＣＤ）規格に従うコードを使用する特定の事例又は病状（又は、一群の診断と状態）に従って分類される。詳細には、ＩＣＤコードは、例えば、国際疾病分類第９版臨床修正版（ＩＣＤ−９−ＣＭ）を含み、これは、世界保健機関の国際疾病分類第９版（ＩＣＤ−９）に基づくものである。ＩＣＤ−９−ＣＭは、米国での病院利用と関連した診断及び処置にコードを割り当てる公式システムである。第１０版（ＩＣＤ−１０）が既にリリースされており、まもなく実施されると思われる。他のタイプの標準化されたコード化システムには、例えば、ＣＰＴ（医師診療行為用語）コード、ＨＣＰＣＳ（ヘルスケア処置コード化システム）コード、ＤＲＧ（診断関連グループ）コード、及びＡＰＣコードがある。

標準化されたコードを使用した患者臨床情報の不適切な分類に寄与する可能性のある様々な要因がある。例えば、コード化プロセスは、（ｉ）患者の症状などに基づいて病状／疾患を評価／診断することや、（ｉｉ）病状／疾患にコード（例えば、ＩＣＤコード）を割り当てることを含む２段階の知的プロセスとして表されることがある。従って、様々な技能と専門知識を有する様々な人々がコード化プロセスを実行する可能性があるので、コード化プロセスはある程度主観的であり、その結果、病状の評価及び／又はそのような評価の体系化が異なるものになることがある。例えば、医師（例えば、外科医や内科医）は、患者の特定の臓器の現状又は患者の徴候的状況に基づいて患者の特定の病状の診断を指定するために異なるＩＣＤコードを選択することがある。

更に、症状によっては、コード化システムに、症状を正確に反映するのに十分なデータオプションがない場合がある。更に、人為ミスの結果として、患者の電子医療記録にコードが間違って入力されることがある。その結果、臨床データベースの電子患者医療記録に含まれる診断コードは、患者の実際の病状を間違って表すことがある。

病状と処置を分類するために患者医療記録に含まれる「コード」は、臨床データ分析用の情報ソース並びに保険金請求と医療課金用の電子システムのデータソース等の様々な目的に使用されることがある。従って、医療課金及び保険金請求分析が、実際には、患者の実際の病状及び行われた医療サービスを正確に反映するように、病状と医療サービスを適切にコード化することが重要である。実際には、病状と医療サービスの不正確なコード割当てによって、保険会社による医療請求の償還が不適切になりまた医療請求の拒絶や部分的支払が生じる可能性がある。

本発明の例示的な実施形態は、一般に、電子患者医療記録データベース内の医療情報を自動処理するシステム及び方法を含む。本発明の例示的な実施形態は、領域知識ベースからの領域固有基準を使用して、患者医療記録内の臨床情報の総合的分析により患者医療記録から課金情報を自動抽出するシステム及び方法を含む。

詳細には、本発明の１つの例示的な実施形態において、医療情報を処理する方法は、患者の医療記録を取得する段階であって、医療記録が、１つ又は複数の構造化及び非構造化データソースからの患者情報を含む段階と、領域固有基準を使用して医療記録内の患者情報を分析することにより医療記録から課金情報を自動抽出する段階を含む。１つの実施形態において、課金情報は、診断コード及び／又は処置コードを含む１つ又は複数の課金コードを含む。

本発明のもう１つの例示的な実施形態において、課金情報を抽出するプロセスは、領域知識ベース内の全ての領域固有基準に基づいて、患者情報によってサポートされている全ての可能な課金コードを抽出する段階を含む。領域固有基準は、状態固有又は疾患固有の領域知識と、場合によっては機構（institution）固有の領域知識と臨床指針を含む。

更に、本発明の他の例示的な実施形態において、医療記録から抽出した課金情報（例えば、診断コードと処置コード）を自動処理するための自動化されたシステム及び方法が提供される。より具体的には、１つの例示的な実施形態において、ユーザ検証がある場合もない場合も医療記録から抽出した課金情報を使用して医療データベース内の患者医療記録を自動的に訂正し更新するシステム及び方法が提供される。例えば、患者医療記録に記録された間違ったコードを削除し、患者記録に記録された間違ったコードを正しいコードと置き換え、或いは患者記録に記録されていない（欠落コード）が臨床データによってサポートされている抽出した課金コードを含めることによって、患者医療記録を訂正又は更新することができる。

本発明の更に他の例示的な実施形態において、ユーザ検証がある場合もない場合も患者医療記録から抽出した課金情報を使用して課金のための医療請求を自動生成するシステム及び方法が提供される。

本発明の他の例示的な実施形態において、患者医療記録のデータベース内の課金情報の自動化した品質保証を提供するシステムと方法が提供される。例えば、課金データベース内の患者記録からの抽出課金コードを、医療記録内の実際の記録課金コードと比較し、正しく記録された課金コード、間違って記録された課金コード、又は欠落している課金コード（即ち、記録されていないが患者記録内の患者情報によってサポートされている課金コード）の発生の数又は頻度に基づいて課金データベース内の課金情報の質を評価することによって、課金データベースに記録されたようなデータの質に関する統計を自動的に生成しレポートする例示的なシステム及び方法が提供される。

本発明の他の例示的な実施形態において、医療請求償還を自動的に追跡するシステム及び方法が提供される。例えば、本発明の１つの例示的な実施形態において、医療患者記録に記録された課金情報に基づいて予想償還を自動的に決定することができ、自動化した医療請求会計のために、受け取った償還を予想償還に対して自動的に追跡することができる。

本発明の以上その他の例示的な実施形態、態様、特徴及び利点は、添付図面と共に読まれる例示的な実施形態の以下の詳細な説明から明らかになるであろう。

本発明の例示的な実施形態は、一般に、電子患者医療記録データベース内の医療情報を自動処理するためのシステム及び方法を含む。より具体的には、本発明の例示的な実施形態は、医療知識ベースの領域固有基準（domain-specific criteria）を使用して、患者医療記録内の臨床情報の総合的分析により患者医療記録から課金情報を自動的に抽出するためのシステム及び方法を含む。更に、本発明の例示的な実施形態は、医療請求を生成し、医療記録データベース内の課金情報を訂正／更新し、或いは医療記録データベース内の課金情報の品質保証を実現するために、抽出した課金情報を自動処理するシステム及び方法を含む。

本明細書に示した本発明によるシステム及び方法は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、専用プロセッサ、又はこれらの組み合わせの様々な形態で実施することができることを理解されたい。本発明の１つの例示的な実施形態において、本明細書に示したシステム及び方法は、１つ又は複数のプログラム記憶装置（例えば、ハードディスク、磁気フロッピディスク、ＲＡＭ、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＯＭ、及びフラッシュメモリ）上に具体的に実施されかつ適切なアーキテクチャを構成する任意の装置又は機械によって実行可能なプログラム命令を含むアプリケーションとしてソフトウェアで実現される。

更に、添付図面に示した構成システムモジュール及び方法段階をソフトウェアで実現することができるので、システム構成要素（又はプロセス段階の流れ）間の実際の接続は、アプリケーションのプログラムされ方によって異なることがあることを理解されたい。当業者は、本明細書の教示から、本発明のこれら及び類似の実施形態又は構成を意図することができるであろう。

次に図１を参照すると、ハイレベルな概略図は、本発明の例示的な実施形態による医療情報処理システム（１０）を示す。より具体的には、図１は、患者医療記録のデータベース／レポジトリに含まれる課金情報の自動抽出及び処理のために、ヘルスケア提供者、機構、協会、機関、病院等が実施することができるシステム（１０）を示す。一般的に、システム（１０）は、コンピュータワークステーション、パーソナルコンピュータ、携帯型計算処理装置等などのクライアントシステム（１１）を含み、クライアントシステム（１１）は、通信ネットワーク（１５）を介したネットワーク接続によって、データベースサーバ（１３）とアプリケーションサーバ（１４）にアクセスするユーザインタフェースを提供するクライアントアプリケーション（１２）（例えば、クライアントブラウザ）を実行する。詳細には、例えば、クライアントシステム（１１）は、ＧＵＩインタフェースを支援するための表示装置、マウス、キーボード等の入出力装置を有するユーザワークステーションと、スピーチインタフェース、ＧＵＩインタフェース又はスピーチとＧＵＩを組み合わせたインタフェースを支援する入出力形式を有する無線手持ち式装置（例えば、ＰＤＡ、ラップトップ等）とを含むことができる。

サーバ（１３）は、患者データの電子データベース（１７）を管理し患者データのアクセス要求を処理するためのデータベース管理システム（１６）を含む。一般に、本発明の１つの例示的な実施形態において、データベース（１７）は、一人以上の患者に関するコンピュータ化された患者記録（ＣＰＲ）（又は電子患者医療記録）の形の個別患者データのレポジトリを含む。

例えば、図２は、患者の処置の間に収集された患者データを含む例示的な電子患者医療記録（２５）を示す。より具体的には、例示的なＣＰＲ（２５）は、患者情報を維持するための複数の構造化及び非構造化データソースを含み、各データソースは患者のケアの様々な態様を反映する。患者情報は、例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、Ｘ線画像、臨床検査結果、医師経過記録、治療詳細、処方薬情報、放射線医師報告、他の専門家の報告、人口学的情報、及び課金（会計）情報を含む。一般的に、構造化データソースには、例えば、会計データベース、検査室データベース、及び薬局データベースがあり、患者情報は、一般にデータベーステーブルで維持される。非構造化データソースには、例えば、フリーテキストベースの文書（例えば、医師報告等）や画像及び波形データがある。医師報告内には重要な臨床的発見しか記憶されないことが多い。

患者の電子医療記録（２５）の様々なデータソース（例えば、課金／保険データベースや他の構造化患者データソース）は、患者の治療、治療及び／又は（病状／疾病の）医療診断を識別するために使用される標準化コードを含むことがある。更に、医療記録は、例えば特定の医療診断や治療の記述された明細を含む非構造化ソース（例えば、医師の記録）からの患者情報を含むことがある。前述の理由のため、そのようなコード又は結論／断定は、患者の実際の病状を間違って反映することがある。更に、課金／保険データベースの患者会計情報に、患者臨床データに基づいて支援される診断と処置に基づいて含まれるべきコード（欠損情報）が含まれていない場合がある。従って、本発明によるシステム及び方法を実施して、医療請求を更新／訂正するために患者記録内の課金情報を抽出し処理し適切な請求提出と償還のために会計情報の品質保証を可能にする自動化された手順並びに本明細書に示したような他の手順を提供することができる。

図１を再び参照すると、本発明の例示的な実施形態により、アプリケーションサーバ（１４）は、データベース（１７）に記憶された電子患者医療記録から課金情報を自動的に抽出し処理するためにアクセスすることができるアプリケーション（１８）のホスト装置として働く。アプリケーションサーバ（１４）は、ネットワーク接続を介してクライアントシステム（１１）にページ及び／又はコード／スクリプト（例えば、アプレット、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ等）をディスパッチする手順を含み、クライアントシステム（１１）は、アプリケーション（１８）と対話するユーザインタフェース（例えば、ＧＵＩウィンドウ）を表現するためにクライアントアプリケーション（１２）によって処理される。ユーザインタフェースを使って、ユーザは、アプリケーション（１８）による処理のためにサーバ（１４）にクエリやコマンド、データ等を提示することができる。アプリケーションサーバ（１４）は、更に、処理結果をクライアントシステム（１１）にディスパッチするためのコードを含み、この処理結果は、クライアントアプリケーション（１２）によって表現される。

図１にはクライアントサーバフレームワークが示されているが、システム（１０）は、例えばＰ２Ｐ（ピアツーピア）又はマスタ／スレーブ等の任意の適切な計算処理環境フレームワークを使用して実施されてもよい。ネットワーク（１５）は、イントラネット、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、ＷＡＮ（広域ネットワーク）、Ｐ２Ｐ、グローバルコンピュータネットワーク（例えば、インターネット）、無線通信ネットワーク、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）等の任意の適切なネットワーク構成を含むことができる。

本発明のもう１つの実施形態において、アプリケーション（１８）は、サービス（例えば、ウェブサービス）でよい。例えば、幾つかの病院が、例えば本明細書に示したような品質保証や他の目的のために患者情報を分析するサービスに関係する場合があり、この情報は、サービス提供者によって維持されるデータレポジトリ（例えば、図１のデータレポジトリ（２４））に集合的に記憶されることがある。サービスは、サードパーティサービス提供者（即ち、病院と関連しないエンティティ）によって実行されてもよい。

更に、本発明のもう１つの実施形態において、システム（１０）全体を単一の独立したコンピュータシステムで実施することができる。当業者は、システム（１０）を実施するための様々なアーキテクチャを容易に想起することができ、本明細書に本発明の範囲の制限と解釈されるべきものはない。

図１に示した例示的な実施形態において、アプリケーション（１８）は、アプリケーションコントローラ（１９）（又は、ダイアログマネージャ）、課金コード抽出及び分析エンジン（２０）、及び例えば領域知識ベース（domain knowledge base）（２１）、コード仕様（２２）、マップ／索引データ構造（２３）、処理結果（２４）を含む様々なデータを維持する複数の永久記憶レポジトリを含む。

アプリケーションコントローラ（１９）は、クライアントシステム（１１）のユーザインタフェース（１２）を介して受け取ったユーザクエリ／コマンド／データ等を処理し、アプリケーション（１８）の実行を制御する。

領域知識ベース（２１）は、例えば、１つ又は複数の病状や疾患等を診断するための領域固有の知識を含む。詳細には、本発明の１つの例示的な実施形態において、各医療診断（又は「領域固有状態（domain-specific condition）」）は、領域固有基準を使用して定義され、所定の医療診断の領域固有基準は、そのような医療診断（例えば、特定の病状や疾患等の診断）を確立する基準を提供する１つ又は複数の臨床的基準の詳細を含む。更に、領域知識ベース（２１）は、エンジン（２０）が治療や資源等と関連した患者情報を抽出／識別／分析することを可能にする様々な領域固有の治療／資源に関する領域固有基準を含む。本発明の１つの例示的な実施形態において、領域固有基準は、主に疾患／状態に固有であるが、例えば、病院固有の情報を含むこともでき、臨床指針を含むこともできる。

例えば、図４Ａと図４Ｂは、急性心筋梗塞（ＡＭＩ）を診断するために使用されるテーブルデータ構造の形の領域固有基準を示す。例示的な実施形態において、ＡＭＩの診断は、（ｉ）心臓痛の症状、（ｉｉ）ＥＫＧ（心電図）の変化、及び（ｉｉｉ）傷ついた心筋により放出される酵素の変化の３つの要素の組み合わせの明確な有無による。図４Ｂは、異常な酵素レベルを診断する領域固有基準を示す。患者に心臓痛があったと仮定すると、ＥＫＧと酵素の変化が基準を満たす程度が、個別又は組み合わせで、診断の確実性（「確実」、「ほぼ確実」、又は「可能性あり」）を決定する。

更に他の例により、糖尿病を診断する領域固有基準は、（ｉ）糖尿病に固有のインシュリンや経口剤等の糖尿病の治療と関連した患者に投与される薬の投与及び／又は（ｉｉ）糖尿病の診断の値（例えば、３００ｍｇ／ｄｌを超える２つのランダム血糖）を有する患者のラボ記録を示す病院内の薬局記録に関する臨床データに基づくことがある。

更に、知識ベースは、処置コードの領域固有基準を含むことができる。例えば、血管形成等の心臓病と関連した複数の治療に関する知識を、そのような処置と関連した適切な患者情報を識別する領域固有基準を使用して指定することができる。

図１を再び参照すると、コード仕様レポジトリ（２２）は、ＩＣＤコード等の医療診断（病状や疾患等）を体系化するアプリケーション（１８）によってサポートされた１つ又は複数のコード化システム、並びにＣＰＴコードの等の治療／資源を体系化するコード化システムと関連したコードを記憶する。知識ベース（２１）に指定されたそれぞれの医療診断（領域固有条件）と治療／資源は、例えば索引付け又はマッピング機構を使用することによって、コード仕様レポジトリ（２２）内の適切なコード化システムの１つ又は複数の診断コード／処置コードと論理的に関連付けられる。例えば、マップ／索引レポジトリ（２３）は、（領域知識ベース（２１）内に定義された）それぞれの領域固有条件又は治療を、コード仕様レポジトリ（２２）内に維持されたサポートされた各コード化システム内の関連したコードにマッピング或いは索引付けするマップ／索引データ構造を含む。

一般に、エンジン（２０）は、領域固有基準を使用して患者医療記録から情報を抽出し分析する（又は、領域固有基準を使用して患者医療記録から情報を抽出し分析するように構成される）。より具体的には、エンジン（２０）は、患者医療記録から課金情報（例えば、診断コードや処置コード）を自動的に抽出するために、領域知識ベース（２１）内の領域固有基準を使用することによって（構造化され非構造化された）様々なデータソースから患者医療記録内の患者臨床情報を分析する方法を含む。

１つの実施形態において、エンジン（２０）は、医療診断及び処置のための知識ベース（２１）内に指定された全ての領域固有基準を使用して医療記録内の患者臨床情報を分析し、それにより指定された確実度に患者臨床情報によってサポートされている全ての医療診断及び処置が決定される。この分析は、患者医療記録（例えば、構造化された課金記録）に実際に含まれ／記録されたコードを参照したりそのコードをあまり検討したり重視したりすることなく実行されることが好ましい。エンジン（２０）が、患者医療記録内の臨床情報によってサポートされると判断する各医療診断及び処置ごとに、エンジン（２０）は、マップ／索引（２３）を介して対応する診断コードと処置コードを決定することができる。そのような自動分析の結果、患者医療記録の臨床情報によってサポートされた全ての課金情報が抽出される。この結果を、自動医療課金や品質保証等、本明細書に示したような様々な用途のうちの１つの用途の次のアクセスに備えて、レポジトリ（２４）に記憶することができる。本発明の他の例示的な実施形態において、用途により、エンジン（２０）は、例えば領域知識ベース（２１）に指定された全ての医療診断及び処置に関する患者医療記録を分析することなく、ユーザクエリ／コマンドで指定された１つ又は複数の「ターゲット」診断又は処置のために自動抽出プロセスを実行することができる。

１つ又は複数のモードで動作するようにアプリケーション（１８）を構成することができ、それにより抽出した課金情報を自動処理するためにシステム（１０）を様々な用途で実施できることを理解されたい。例えば、図５と関連して後で説明するように、１つの動作モードにおいて、エンジン（２０）は、医療記録から抽出した課金情報を使用して医療データベース内の１つ又は複数の患者医療記録を自動的に訂正し更新することができ、ユーザ検証を行って又は行うことなしに患者記録の自動修正及び更新を行うことができる。例えば、後で更に詳しく説明するように、エンジン（２０）は、患者医療記録に記録された間違ったコードを削除し、患者記録に記憶された間違ったコードを正しいコードと置き換えることによって患者医療記録を訂正することができ、若しくは患者記録に記録されていないが臨床データによってサポートされているコード（欠落コード）を含めることによって記録を更新することができる。そのような自動処理の結果は、レポジトリ（２４）に記憶することができる訂正／更新された請求／記録である。

更に、図６と関連して後で説明するもう１つの例示的な実施形態において、別の動作モードにおいて、エンジン（２０）は、抽出した課金情報を使用して課金のための医療請求を自動的に生成することができ、ユーザ検証がある場合もない場合もこの自動医療請求の生成を実行することができる。もう１つの例示的な実施形態において、アプリケーション（１８）は、別の自動医療請求課金システムに入力する課金情報を抽出するために使用されるツール又は構成要素でよい。

更に、図７を参照して後で説明するような本発明の更にもう１つの例示的な実施形態において、エンジン（２０）を、患者医療記録のデータベース内の課金情報の自動質保証を提供するように実施することができる。例えば、エンジン（２０）は、課金情報データベースに記録されたデータの質に関する統計を生成するように構成することができる。より具体的には、１つの例示的な実施形態において、データベース内の患者医療記録ごとに、エンジン（２０）は、抽出した課金コードを実際に記録された課金コードと一致させ、コードが正しく記録された回数と、間違って記録された回数と、欠落した回数（即ち、臨床データはそのような課金コードをサポートしているが記録されていない）を決定することによってデータベース内の課金コードの手動評価と記録の精度に関する情報を収集することができる。品質保証の結果と統計をレポジトリ（２４）に維持することができる。

更に、図８と関連して後で示すような本発明の更にもう１つの例示的な実施形態において、別の動作モードにおいて、医療請求償還を追跡するためにエンジン（２０）を実施することができる。詳細には、エンジン（２０）は、医療患者記録から課金情報を抽出することができ、或いは正しいと分かっている実際の記録された課金情報を抽出し、実際の課金情報に基づいて医療請求の予想償還額を決定することができる。予想償還額を実際の償還と一致させて、医療請求により生じる余分な収入又は損失を決定し追跡することができる。

電子医療記録から臨床情報を抽出し分析するために、エンジン（２０）において任意の適切なデータ分析／データマイニング技術を実施できることを理解されたい。本発明の１つの例示的な実施形態において、エンジン（２０）は、２００１年１１月２日に出願された米国特許仮出願番号６０／３３５，５４２号に優先権を請求する２００２年１１月４日に出願された「Patient Data Mining」と題する本出願人に譲渡された同時係属の米国特許出願番号１０／２８７，０５５に記載されたシステム及び方法を使用して実施され、これらの両方の出願の全体は本明細書の一部を構成するものとしてここに援用される。例えば、図３は、前述の出願に開示されているような、電子医療記録に含まれる患者情報を抽出し分析するシステム及び方法を示す。

図３を参照すると、データマイニングシステムは、知識ベース（２１）に含まれる領域固有の知識を使用してＣＰＲ（３１）から情報を抽出するデータマイナ（data miner）（３０）を含む。データマイナ（３０）は、ＣＰＲ（３１）から情報を抽出し、全ての使用可能な証拠を原則に基づいてある期間にわたって組み合わせ、そのような組み合わせプロセスから推論を引き出すための様々なモジュール／構成要素を含む。より具体的には、抽出モジュール（３２）は、ＣＰＲ（３１）内の患者データの複数のデータソース（データベース、テキスト、画像）それぞれから小さな情報の抽出する手順を含み、それらの情報は、特定の時間における患者に関する確率論的断定（probabilistic assertion）として表される。そのような確率論的断定は、エレメントと呼ばれる。組み合わせモジュール（３３）は、同じ時間期間における同じ変量（領域固有基準）を指す全てのエレメントを組み合わせて、その変量に関する単一の統一された確率論的断定を形成する。そのような統一された確率論的断定は、疑似事実（factoid）と呼ばれる。推論モジュール（３４）は、同じ時及び／又は異なる時における疑似事実を分析して、ある期間にわたる患者の状態の経過の一貫しかつ簡潔なピクチャを作成する。患者の状態のこの経過は、状態シーケンスと呼ばれる。本発明によれば、推論モジュール（３４）は、領域固有基準を使用して抽出した臨床情報の分析に基づいて特定条件が存在する確率を決定することができる。

実際には、各モジュール（３２、３３及び３４）は、当該の特定の領域固有条件（医療診断）に関する詳細な知識（領域固有基準）を使用する。領域知識ベース（２１）を、システムへの入力として或いはシステムが理解できる情報を生成するプログラムとしてコード化することができる。領域知識ベース（２１）をデータから学習することもできる。領域固有知識は、図４Ａと図４Ｂを参照して前に述べたように、疾患固有の領域知識を含むことができる。例えば、疾患固有の領域知識は、疾患リスク、疾患進行情報、併発症情報、疾患と関連する結果と変量、疾患と関連する測定値、及び医療団体によって確立された方策と指針に影響を及ぼす様々な因子を含むことができる。領域固有知識は、また、機構固有の領域知識を含む場合がある。例えば、これは、特定の病院で入手可能なデータ、病院でのドキュメント構造、病院の方策、病院の指針、及び病院の任意の変化に関する情報を含む。

前述のように、本発明の例示的な実施形態による患者記録内の課金情報の自動抽出及び処理を提供するシステムは、様々な用途の課金情報の自動抽出及び処理を可能にする複数の動作モードを提供するように構成することができる。次に、図５〜図８の流れ図を参照して、本発明の例示的な実施形態による課金情報の自動処理の様々な動作モードを詳しく説明する。

図５を参照すると、流れ図は、本発明の例示的な実施形態により自動又は半自動コード訂正を実現するために患者医療記録内の課金情報を自動的に抽出し処理する方法を示す。最初に、患者医療記録のレポジトリ内の課金コード（診断コードと処置コード）の正確さを検証したいユーザ（例えば、医療専門家）は、例えば、図１に関して前に説明したように、そのようなタスクを実行するように構成された自動コード抽出及び分析システム／アプリケーションにアクセスすることができる。図１に示したような本発明の１つの実施形態において、システムはネットワークを介したリモートサーバ上にあり、その場合、ユーザは、適切なクライアント装置を使用してセキュアネットワーク接続を介してサーバに接続し、認証手順（パスワード、話者識別等）を実行してシステムにログインする。前述のように、システムは、例えば患者記録と関連した課金情報のセキュアな自動抽出及び分析を実現するために、契約又はサービス内容合意の下でサードパーティによって提供されるウェブサービスを含むことができる。

システムへの正規アクセス権がユーザに与えられたとき、クライアントは、ユーザがシステムと１つ又は複数のサポートされた様式（例えば、ＧＵＩ及び／又はスピーチインタフェース）でシステムと対話できるようにするユーザインタフェースを提供する。例えば、本発明の１つの例示的な実施形態において、ユーザは、課金コード訂正のためにシステムの動作モードを選択することにより対話を始めることができる（段階４０）。ユーザは、システムが特定のデータベース内の全ての患者医療記録の処理を始めるために受け取り処理する適切なクエリ又はコマンドを提示し、システムは、ユーザクエリ／コマンドに従って患者医療記録（例えば、ＣＰＲ）のアクセスを始める（段階４１）。例えば、本発明の１つの実施形態において、システムは、ユーザから提示されたクエリ／コマンドで指定されたロケーション（例えば、ＵＲＩ、ＵＲＬ、ディレクトリ、他のポインタ等）からそのような患者医療記録に直接アクセスし或いは患者医療記録を取得することができる。本発明のもう１つの例示的な実施形態において、ユーザは、実際には、任意の適切な圧縮、暗号及び／又は通信プロトコルを使用して、患者記録／ファイルのコピーを（セキュアなネットワーク接続を介して）送ることができる。

アクセスされる各患者医療記録ごとに（段階４１）、システムは、領域固有基準を使用して医療記録内の患者情報を分析することにより医療記録から１つ又は複数の課金コードを自動的に抽出する（段階４２）。詳細には、本発明の１つの例示的な実施形態において、課金情報を抽出するプロセスは、領域知識ベース内の全ての領域固有基準に基づいて医療記録内の患者臨床情報によってサポートされる全ての可能性のある課金コード（診断コードと処置コードを含む）を抽出するプロセスを含む。課金情報の自動抽出を行うとき、判断するものはそのような記録されたコードの有効性なので、システムは、課金情報の補強証拠として患者記録に記録された実際の診断コードや処置コードをあまり検討せず重視しない。しかしながら、領域固有基準によっては、特定の診断を確立するための基準として、治療や資源等と関連した他のコードが定義されることがある。前述のように、臨床情報の抽出と分析は、前述の米国特許出願番号１０／２８７，０５４号のデータ抽出及び分析方法を使用して行うことができる（図３）。

次に、システムは、患者医療記録に実際に記録された課金コードを識別し（或いは抽出し）、記録された課金コードを抽出した課金コードと比較して、記録された課金コードが「正しい」か「間違っている」かを判定しかつ／又は患者医療記録に含まれるべき課金コードが「欠落」していないかどうかを判定する（段階４３）。より具体的には、１つの例示的な実施形態において、記録された課金コードは、患者情報（例えば、臨床情報）に基づいて対応する抽出された課金コードがある場合に「正しい」と見なされ受け入れられる。実際には、そのような場合、記録された課金コードは、そのような課金コードの適切な領域固有基準に基づいて医療記録内の患者情報によってサポートされるように受け入れ可能であると考えられる。更に、記録された課金コードと逆の課金コードが抽出された場合は、記録された課金コードは「間違っている」と見なされ拒否される。実際には、そのような場合、記録された課金コードは、医療記録内の患者情報によってサポートされていないので受入不能と見なされる。更に、患者医療記録内の記録された課金コードが抽出された課金コードを含まない場合、課金コードは「欠落」していると見なされる。実際には、そのような場合、課金コードは、患者情報によってサポートされているが、医療患者記録にまだ含まれていないので、欠落していると見なされる。比較の結果（段階４３）は、「正しい」か又は「間違っている」実際の記録された課金コードに関する指示と、「欠落」しており患者医療記録に含まれるべき課金コードに関する指示を含む。次に、システムは、抽出した課金情報の説明（explanation）を生成することができ、比較結果を含むことができ（段階４４）、（後述するように）後のアクセスのために説明と比較結果を永続的に記憶することができる（段階４５）。より具体的には、１つの例示的な実施形態において、説明は、抽出された課金情報をサポートする適切な患者情報、適切な領域固有基準、又は適切な患者情報及び領域固有基準に対する１つ又は複数のポインタを含む。説明は、更に、領域固有基準で指定されたように臨床指針に従ったかどうかに関する情報を含む。後で説明するように、課金情報と比較結果を検証するために説明をユーザに提示することができる。

本発明の１つの実施形態において、２００２年１１月４日に出願された「Patient Data Mining, Presentation, Exploration and Verification」と題する本出願人に譲渡された米国特許出願番号１０／２８７，０７５に記載された方法を使用して説明を生成し提示することができ、この出願は本明細書の一部を構成するものとしてここに援用する。この出願は、患者情報を提示し、調査し、検証するためのグラフィカルユーザインタフェースを生成するシステム及び方法を開示している。患者情報を選択し、選択した患者情報を画面に表すようなマイニングされた患者情報の閲覧を可能にする方法が提供され、選択された患者情報は、関連情報へのリンクを含む。選択された患者情報は、患者の様々なデータソースから抽出した未処理情報（「エレメント」と呼ばれる）又はそれから引き出された結論を含むことができる。選択された患者情報は、構造化されていない情報にリンクされたエレメントを含むことができる。例えば、強調表示された情報を含むメモ（note）にリンクされたエレメントが提示される。強調表示された情報は、エレメントを得るために使用される情報に指すことがある。更に、構造化されていない情報は、医療画像と波形情報を含むことがある。選択された患者情報は、データベーステーブル等の構造化されたデータソースから得ることができる。選択された患者情報は、文書に関連したエレメントに対するリンクを有する文書を含むことがある。更に、選択された患者情報は、患者サマリ情報を含むことがある。

コード訂正モードは、ユーザ検証がある場合もない場合も患者医療記録を自動的に訂正又は更新する「自動訂正」モードを含むことができる。システムが自動訂正モードで動作していない場合（段階４６の否定判断）は、システムは、ユーザ要求に応じて、記憶装置から対応する説明と比較結果を取得し、その説明と比較結果を検証のためにユーザに提示することができる（段階４７）。そのような場合、ユーザは、抽出された課金情報、抽出された課金情報の補強証拠、及び比較結果によって示されるような患者医療記録に行うことができる訂正／更新を確認することができる。ユーザは、例えば「間違っている」と見なされた医療記録を除去し、「正しい」課金コード又は「欠落」課金コードを医療記録に含めることによって、提示された説明に示されたような提案された訂正／更新の一部又は全てを検証することができる（段階４８）。次に、更新された医療記録を記憶することができる（段階５３）。

一方、システムが「自動訂正」モードで動作している場合（段階４６の肯定判断）、システムは、比較結果に基づいて更新した医療記録を自動的に生成する（段階４９）。更新のユーザ検証が必要ない場合（段階５０の否定判断）、システムは、更新した医療記録を自動的に記憶する（段階５３）。一方、ユーザ検証が必要な場合（段階５０の肯定判断）、システムは更新した医療記録をユーザに提示し、それによりユーザは、課金情報に対する提案された訂正／更新を確認することができる（段階５１）。ユーザ検証が得られた場合（段階５２の肯定判断）、システムは、更新された医療記録を自動的に記憶する（段階５３）。ユーザ検証が得られない場合（段階５２の否定判断）、システムは、対応する説明と比較結果を取り出し（段階４７）、次にユーザは、ユーザの抽出結果と比較結果の検証に基づいて医療記録を手作業で更新又は訂正することができる（段階４８）。このプロセス全体を、所定のデータベース内の全ての患者医療記録に関して繰り返すことができる（段階５４）。

図６は、本発明の例示的な実施形態による自動又は半自動医療請求生成を実現するために患者医療記録内の課金情報を自動的に抽出し処理する方法を示す流れ図である。システムに対する正規アクセス権がユーザに与えられたとき、ユーザは、医療請求生成動作モードを選択することによって対話を開始することができる（段階６０）。ユーザは、特定のデータベース内の全ての患者医療記録の処理を開始するためにシステムによって受け取られ処理される適切なクエリ又はコマンドを提示することができ、システムは、ユーザクエリ／コマンドに従って患者医療記録（例えば、ＣＰＲ）にアクセスし始める（段階６１）。アクセスする各患者医療記録ごとに（段階６１）、システムは、領域固有基準を使用して医療記録内の患者情報を分析することにより医療記録から１つ又は複数の課金コードを自動抽出する（段階６２）。詳細には、上記した方法と同様に、本発明の１つの例示的な実施形態においては、課金情報を抽出するプロセスは、領域知識ベース内の全ての領域固有基準に基づいて医療記録内の患者臨床情報によってサポートされた全ての課金コード（診断コードと処理コードを含む）を抽出する段階を含む。本発明の１つの例示的な実施形態において、課金情報の自動抽出を実行するとき、システムは、課金情報の補強証拠として患者記録内に記録された実際の診断コード又は処置コードを検討したり重視したりしない。しかしながら、領域固有基準により、特定の診断を確立する基準として治療に関連した他のコードや資源等を定義することができる。次に、システムは、抽出した課金情報の説明を生成し（段階６３）、後のアクセスのための説明を永続的に記憶することができる（段階６４）。データベース内の全ての患者医療記録に関して自動抽出プロセスを実行することができる（段階６５）。

請求生成モードは、システムが、患者医療記録から抽出した課金情報を使用して課金用の医療請求を自動生成する（又は、システムが、個別の自動課金システムへの入力として抽出課金情報を送る）「自動モード」を含むことができる（段階６７）。システムが、自動モードで動作していない場合（段階６６の否定判断）、システムは、対応する説明を取り出しユーザに提示することができ（段階６８）、次にユーザは、抽出課金コードを手動で受け入れるか、拒否するか、或いは修正することができる（段階６９）。そのような例において、受け入れられた抽出課金コード又は修正された抽出課金コードは、患者医療記録の医療請求を自動生成するために使用することができる（段階７０）。

本発明のもう１つの実施形態において、患者医療記録内の課金情報を訂正し更新する自動訂正モードが実行され、それにより更新され／訂正された医療記録の課金コードが自動請求生成の入力として自動的に識別され、抽出され、使用されるように、図５と図６の方法を組み合わせることができることを理解されたい。

図７は、本発明の例示的な実施形態による、患者医療記録データベースに記録された課金データの自動品質保証を提供するために患者医療記録内の処理課金情報を自動的に抽出し処理する方法を示す流れ図である。より具体的には、図７は、本発明の例示的な実施形態による医療課金データベースに記憶された課金データの質に関する統計をレポートする方法を示す。

図７を参照すると、システムに対する正規アクセス権がユーザに与えられたとき、ユーザは、自動品質保証動作モードを選択することによって対話を始めることができる（段階７１）。ユーザは、特定のデータベース内の全ての患者医療記録の処理を開始するためにシステムが受け取り処理する適切なクエリ又はコマンドを提示し、システムは、ユーザクエリ／コマンドに従って患者医療レコードを処理し始めることができる（段階７２）。前述の抽出プロセスと同じように、アクセスする各患者医療記録ごとに（段階７２）、システムは、領域知識ベース内の全ての領域固有基準に基づいて医療記録内の患者臨床情報によってサポートされた全ての課金コード（診断コードと処置コードを含む）を自動抽出する。本発明の１つの例示的な実施形態において、課金情報の自動抽出を行うとき、システムは、課金情報の補強証拠として患者記録に記録された実際の診断コード又は処置コードを考慮したり重視したりしない。しかしながら、領域固有基準により、特定の診断書を確立するための基準として例えば治療や資源等と関連した他のコードを定義することができる。

次に、図５を参照して前に述べたプロセス（段階４３）と同じように、システムは、患者医療記録に実際に記録された課金コードを識別し、記録した課金コードを抽出した課金コードと比較することによって、患者医療記録に記録された課金情報の品質分析を行い、記録された課金コードが「正しい」か「間違っている」かを判断し或いは患者医療記録が含まれるべき請求コードが「欠落」していないかどうかを判断する（段階７４）。より具体的には、１つの例示的な実施形態において、記録された課金コードは、患者情報（例えば、臨床情報）に基づく対応する抽出課金コードがある場合に、「正しい」と見なされ受け入れられる。実際には、そのような場合、記録された課金コードは、そのような課金コードの適切な領域固有基準に基づいて医療記録内の患者情報によってサポートされるので受け入れ可能と見なされる。更に、記録された課金コードと逆の抽出された課金コードがある場合、記録された課金コードは「間違っている」と見なされ拒否される。実際には、そのような場合、記録された課金コードは、医療記録内の患者情報によってサポートされていないので、「受け入れ不能」と見なされる。更に、患者医療記録内の記録された課金コードが抽出された課金コードを含まない場合、課金コードは、「欠落」している見なされる。実際には、そのような場合、課金コードは、患者情報によってサポートされているが医療患者記録にまだ含まれていないので、欠落している見なされる。

比較の結果（段階７４）は、いくつの記録された課金コードが正しく、間違っており、欠落しているか等に関する統計を収集することによって、医療記録内に実際に記録されている課金情報（課金コード）の品質を評価するために使用される。システムは、品質分析結果と、欠落したコード、正しいコード、間違っているコードのサポート基準を含むことができる抽出された課金情報の説明を生成し（段階７５）、後のアクセスのために説明と品質分析結果を永続的に記憶することができる（後述するように）（段階７６）。この品質分析プロセスは、課金データベース内の全ての患者医療記録に行われる（段階７７）。

関連した患者医療記録が全て処理されたとき、システムは、各患者医療記録ごとに収集され記憶された全ての品質分析データを取得し、課金データベースに記録されたような課金データの質の指示を提供する統計分析を行う（段階７８）。次に、システムは、そのような統計分析に関するレポートを生成する（段階７９）。本発明の１つの例示的な実施形態において、レポートは、正しい課金コード、間違った課金コード及び／又は欠落した課金コードの数と関連した統計データと、データベース内の記録された課金データの質に関する指示又は基準を提供するためにそのようなデータを使用して実行できる任意の統計分析の結果とを含むことができる。

図８は、本発明の例示的な実施形態による自動請求償還追跡を実現するために、患者医療記録内の課金情報を自動的に抽出し処理する方法を示す。より具体的には、図８は、患者医療記録内の課金情報に基づく予想医療請求償還を、医療会計のために受け取る実際の償還に対して自動的に追跡する方法を示す。図８を参照すると、システムに対する正規アクセス権がユーザに与えられたとき、ユーザは、自動請求トラッキングモードを選択することによって対話を始めることができる（段階８０）。ユーザは、特定のデータベース内の全ての患者医療記憶の処理を開始するためにシステムが受け取り処理する適切なクエリ又はコマンドを提出することができ、システムは、ユーザクエリ／コマンドに従って患者医療記録を処理し始める（段階８１）。

アクセスする各患者医療記録ごとに（段階８１）、システムは、医療記録から記録された課金コードを全て抽出する（段階８２）。より具体的には、本発明の１つの例示的な実施形態において、医療記録に記録された課金コードの有効性／正確さ／保全性が推定され、それによりシステムは、患者医療記録内に記録された課金コードを識別し抽出する。この点において、図８の方法は、図５又は図６の方法の拡張でよく、患者記録の記録された課金コードは、あらかじめ評価／検証／訂正／更新されており、患者医療記録内の臨床データによってサポートされた全ての課金情報を正確に反映すると考えられる。

患者医療記録の記録された課金コードを抽出した後（段階８２）、システムは、例えば医療課金の知識ベースによって各抽出課金コードと関連した医療償還金額を決定することにより、抽出した課金情報に基づく予想償還を自動的に決定することができる（段階８３）。システムは、抽出された課金情報及びそれと関連した対応する課金金額に基づいた予想償還の説明を生成し（段階８４）、後のアクセスのためにその説明を永続的に記憶することができる（段階８５）。さらに、予想医療課金償還金額に関する決定は、領域固有基準によって指定されたように臨床指針に従ったかどうかに依存することができる。

医療記録が全て処理されたとき（段階８６の肯定結果）、システムは、データベース内の全ての患者医療記録の予想償還のデータベース記録を自動生成し（段階８７）、この記録は、各患者医療記録ごとに保険会社から受け取った実際の医学償還の手動又は自動化エントリを可能にし、それにより、システムは、予想償還を各患者の受け取った償還に対して自動的に追跡することができる（段階８８）。システムは、医療課金会計等のために、データベース記録内に維持された情報に基づいてそのような追跡のレポートを周期的に生成することができる（段階８９）。

本発明によるシステムと方法は、電子患者医療記録データベースに含まれる診断又は診断コードの正確さを検証し、そのような診断又は診断コードを自動的に訂正／更新する自動化された手順を提供し、臨床データと患者記録の価値及び質を高めるために有効に実施できることを理解されたい。本発明によるシステムと方法は、治療結果及びプロセスの標準化された評価、ヘルスケア提供者の規制監督、医療課金、及び料金又は償還の正確な計算に使用できる高品質な患者データを保証する。

例えば、本発明は、２００２年１１月４日に出願された「Patient Data Mining for Automated Compliance」と題する米国特許出願番号１０／２８７，０５４と、２００２年１１月４日に出願された「Patient Data Mining for Quality Adherence」と題する米国特許出願番号１０／２８７，０７４に記載されたシステム及び方法と関連して実施することができ、これらの出願は両方とも本出願人に譲渡され、本明細書の一部を構成するものとしてここに援用する。

米国特許出願番号１０／２８７，０７４は、治療の過程において正確な品質遵守情報を生成するシステム及び方法を示し、このシステム及び方法は、臨床指針を含む指針知識ベースに対して患者記録から抽出された臨床データを処理し、品質遵守エンジンが、臨床データに基づいて治療されている患者の臨床指針により遵守を監視する。１つの実施形態において、本発明は、患者臨床データの質を高め、それにより臨床指針の遵守に関するより高い評価が提供されるように実施することができる。この特許に開示した方法を使用して、患者医療記録に示されたような患者の治療が、領域固有基準による臨床指針に従っているかどうかを判断することができる。

米国特許出願番号１０／２８７，０５４は、ヘルスケア機構の性能評価情報を自動的に生成するシステム及び方法を開示している。この場合も、本発明は、性能評価を生成するために使用される患者臨床データの質を高めるために、そのようなシステムと共に実施されてもよい。

本明細書において本発明の実施形態を添付図面と関連して説明したが、本発明は、その厳密な実施形態に限定されず、当業者が本発明の範囲又は趣旨から逸脱することなく様々な他の変更及び修正を実施できることを理解されたい。

本発明の例示的な実施形態による、患者医療記録データベース内の課金情報を自動抽出し処理するシステムを示す図である。 本発明の例示的な実施形態によるシステム及び方法を使用して課金情報を自動的に抽出し処理することができる複数の構造化及び非構造化データソースを含む例示的な電子患者医療記録を示す図である。 本発明の例示的な実施形態により、電子患者医療記録から課金情報を自動的に抽出し処理するために実現することができる例示的なシステムの詳細を示す図である。 本発明の例示的な実施形態による電子患者医療記録内の課金情報を抽出し処理するために使用することができる領域知識ベースの領域固有基準を示す例示的な図である。 本発明の例示的な実施形態による電子患者医療記録内の課金情報を抽出し処理するために使用することができる領域知識ベースの領域固有基準を示す例示的な図である。 本発明の例示的な実施形態による患者医療記録内の課金情報を自動的に抽出し処理する方法の流れ図である。 本発明のもう１つの例示的な実施形態による患者医療記録内の課金情報を自動的に抽出し処理する方法の流れ図である。 本発明のもう１つの例示的な実施形態による患者医療記録内の課金情報を自動的に抽出し処理する方法の流れ図である。 本発明のもう１つの例示的な実施形態による患者医療記録内の課金情報を自動的に抽出し処理する方法の流れ図である。

符号の説明

１１ クライアントシステム
１２ ユーザインタフェース／ブラウザ
１３ サーバ
１４ アプリケーションサーバ
１５ ネットワークバックボーン
１６ データベース管理システム
１７ 電子医療記録
１９ アプリケーションコントローラ
２０ 課金コード抽出及び分析エンジン
２１ 領域知識ベース
２２ コード仕様
２３ マップ／索引
２４ 結果

Claims (42)

1. 医療情報を処理する方法であって、
   患者の医療記録を取得する段階であって、医療記録が、１つ又は複数の構造化及び非構造化データソースからの患者情報を含む段階と、
   領域固有基準を使用して医療記録内の患者情報を分析することによって医療記録から課金情報を自動抽出する段階とを含む、医療情報を処理する方法。
2. 課金情報を抽出する段階が、１つ又は複数の課金コードを抽出する段階を含む、請求項１に記載の方法。
3. 課金コードが、診断コード、処置コード又は両方を含む、請求項２に記載の方法。
4. 患者情報が、患者の臨床情報と会計情報を含む、請求項１に記載の方法。
5. 課金情報を抽出する段階が、領域知識ベース内の全ての領域固有基準に基づいて患者情報によってサポートされている全ての課金コードを抽出する段階を含む、請求項１に記載の方法。
6. 領域固有基準が、機構固有の領域知識を含む、請求項１に記載の方法。
7. 機構固有の領域知識が、病院での１つ又は複数のデータ、病院でのドキュメント構造、病院の戦略、病院の指針、及び病院での変化に関連する、請求項６に記載の方法。
8. 領域固有基準が、状態固有又は疾患固有の領域知識を含む、請求項１に記載の方法。
9. 状態固有又は疾患固有の領域知識が、状態又は疾患のリスクに影響を及ぼす１つ又は複数の因子、疾患進行情報、併発症情報、状態又は疾患に関連する結果と変化、状態又は疾患に関連する測定値、及び医療団体によって確立された戦略と指針を含む、請求項８に記載の方法。
10. 抽出された課金情報をサポートする、関連した患者情報対する１つ又は複数のポインタ、関連した領域固有基準、或いは関連した患者情報及び領域固有基準を含む説明を生成する段階を更に含む、請求項１に記載の方法。
11. 課金情報を検証するためにユーザに説明を提示する段階を更に含む、請求項１０に記載の方法。
12. 抽出した課金情報を使用して患者の医療請求を自動生成する段階を更に含む、請求項１に記載の方法。
13. 抽出した課金情報を検証のためにユーザに提示する段階と、
    抽出した課金情報がユーザによって検証された場合に、抽出した課金情報を使用して患者の医療請求を自動生成する段階とを更に含む、請求項１に記載の方法。
14. 課金情報がユーザによって検証されない場合に、抽出した課金情報をユーザ入力に応じて修正する段階と、
    修正された抽出した課金情報を使用して患者の医療請求を自動生成する段階とを含む、請求項１３に記載の方法。
15. 抽出した課金情報を使用して患者医療記録を自動更新する段階を更に含む、請求項１に記載の方法。
16. 医療記録を自動更新する段階が、抽出した課金情報を使用して、（ｉ）医療記録内に間違って記録されていると判断された医療記録の課金情報を訂正するか、又は（ｉｉ）医療記録から欠落していると判断された課金情報を医療記録内に挿入する段階を含む、請求項１５に記載の方法。
17. 更新した医療記録を検証のためにユーザに提示する段階を更に含み、患者の医療記録を自動更新する段階が、更新した医療記録がユーザによって検証された場合に実行される、請求項１５に記載の方法。
18. （ａ）品質評価結果を得るために抽出した課金情報を使用して医療記録の患者情報の質を自動評価する段階と、
    （ｂ）医療記録の品質評価結果を記憶する段階とを更に含む、請求項１に記載の方法。
19. 電子データベース内の複数の医療記録に関して段階（ａ）と（ｂ）を実行する段階と、
    複数の医療記録に関して得られた品質評価結果に基づいて品質保証統計を自動的に生成する段階とを含む、請求項１８に記載の方法。
20. 品質評価結果が、医療記録内の正しい課金コード、間違った課金コード及び／又は欠落した課金コードの発生に関する情報を含む、請求項１８に記載の方法。
21. 抽出した課金情報に基づいて予想医療課金償還金額を自動的に決定する段階を更に含む、請求項１に記載の方法。
22. 医療記録内に予想金額を維持する段階と、
    予想金額を受け取った実際の償還額と一致させる段階とを更に含む、請求項２１に記載の方法。
23. 予想医療課金償還金額を決定する段階が、更に、領域固有基準によって指定されたように臨床指針に従ったどうかに依存する、請求項２１に記載の方法。
24. 説明が、更に、領域固有基準によって指定されたように臨床指針に従ったかどうかに関する情報を含む、請求項１０に記載の方法。
25. 医療情報を処理するシステムであって、
    領域固有基準を含む知識ベースと、
    領域固有基準を使用して患者情報を分析することによって、１つ又は複数の構造化及び非構造化データソースから患者情報を含む医療記録から課金情報を自動抽出するエンジンとを含む、医療情報を処理するシステム。
26. エンジンが、課金コードを含む課金情報を抽出する、請求項２５に記載のシステム。
27. 課金コードが、診断コード、処置コード又はこの両方を含む、請求項２６に記載のシステム。
28. エンジンが、抽出した課金情報をサポートする、関連した患者情報に対する１つ又は複数のポインタ、関連した領域固有基準、或いは関連した患者情報及び領域固有基準を含む説明を生成する、請求項２５に記載のシステム。
29. 抽出した課金情報をユーザが検証できるようにするためにユーザに説明を提示するユーザインタフェースを更に含む、請求項２８に記載のシステム。
30. エンジンから出力された抽出した課金情報を使用して患者の医療請求を自動生成する自動課金システムを更に含む、請求項２６に記載のシステム。
31. 抽出した課金情報をユーザに提示し、抽出した課金情報をユーザが検証し、抽出した課金情報を修正し、その後で検証し又は修正した課金情報に基づいて医療請求を自動生成することを可能にするユーザインタフェースを更に含む、請求項３０に記載のシステム。
32. エンジンが、抽出した課金情報を使用して患者の医療記録を自動更新することができる、請求項２５に記載のシステム。
33. エンジンは、抽出した課金情報を使用することによって医療記録を自動更新して、（ｉ）医療記録に間違って記録されていると判断した医療記録内の課金情報を訂正するか、或いは（ｉｉ）医療記録から欠落していると判断した課金情報を医療記録内に挿入することができる、請求項３１に記載のシステム。
34. 更新した医療記録をユーザに提示し、ユーザが患者の医療記録を自動更新する前に更新した医療記録を検証できるようにするユーザインタフェースを更に含む、請求項３１に記載のシステム。
35. エンジンが、各医療記録から抽出した課金情報を使用して複数の医療記録のそれぞれの患者情報の品質を自動評価し、複数の医療記録に関して得られた品質評価結果に基づいて品質保証統計を自動生成することができる、請求項２５に記載のシステム。
36. 品質評価結果が、医療記録内の正しい課金コード、間違った課金コード及び／又は欠落した課金コードの発生に関する情報を含む、請求項３５に記載のシステム。
37. エンジンが、医療記録から抽出した課金情報に基づいて予想医療課金の償還金額を自動的に決定し、予想金額を受け取った実際の償還額と一致させることができる、請求項２５に記載のシステム。
38. システムが、参加エンティティのデータベース内の患者医療記録を処理するためのサービス提供者によるサービスとして動作する、請求項２５に記載のシステム。
39. 医療情報を処理する方法の段階を実行するための機械で実行可能な命令のプログラムを明確に具体化する、機械によって読み取り可能なプログラム記憶装置であって、該段階は、
    患者の医療記録を首都する段階であって、医療記録が、１つ又は複数の構造化及び非構造化データソースからの患者情報を含む段階と、
    領域固有基準を使用して、医療記録内の患者情報を分析することによって医療記録から課金情報を自動抽出する段階とを含むプログラム記憶装置。
40. 課金情報を抽出する命令が、１つ又は複数の課金コードを抽出する命令を含む、請求項３９に記載のプログラム記憶装置。
41. 患者情報が、患者の臨床情報と会計情報を含む、請求項３９に記載のプログラム記憶装置。
42. 課金情報を抽出する命令が、領域知識ベース内の全ての領域固有基準に基づいて患者情報によってサポートされている全ての課金コードを抽出する命令を含む、請求項３９に記載のプログラム記憶装置。

Images