JP2008537227A - 医療データを解析するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】医療データを処理するためのシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】医療データ内のテキスト文字列を識別し、テキスト文字列をライブラリに属する標準化識別子と関連付け、テキスト文字列と関連付けられた標準化識別子を出力する。一実施形態では、テキスト文字列と関連付けられた標準化識別子を含む報告書および／または指示を、印刷および／または保存することができる。一実施形態では、テキスト文字列を受け入れるために、ライブラリを、変更することができる。例えば、テキスト文字列を検査して、標準化識別子をテキスト文字列と関連付けるために、ユーザおよび／またはソフトウェアプログラムを、使用することができる。一実施形態では、テキスト文字列を、複数のサブ文字列に分解することができる。その後、標準化識別子が、各サブ文字列と関連付けられる。標準化識別子は、例えば、数値とすることができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、一般に、医療データの解析に関する。詳細には、本発明は、薬剤指図を解析するためのシステムおよび方法に関する。

病院は、一般に、院内の様々な科を管理するためにコンピュータシステムを利用し、各患者についてのデータが、様々なコンピュータシステムによって収集される。例えば、患者は、経胸郭心エコー（ＴＴＥ：Ｔｒａｎｓｔｈｏｒａｃｉｃ Ｅｃｈｏ）を受けるために入院することがある。患者についての情報（例えば、人口統計および保険）は、病院情報システム（ＨＩＳ：ｈｏｓｐｉｔａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ）によって取得され、患者記録に保存することができる。この情報は、その後、循環器科システム（一般に心血管情報システム（ｃａｒｄｉｏ ｖａｓｃｕｌａｒ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ）またはＣＶＩＳとして知られる）に渡すことができる。一般に、ＣＶＩＳは、１つの会社の製品であり、ＨＩＳは、別の会社の製品である。その結果、それら２つの間のデータベースは、異なることがある。さらに、情報システムは、データを異なるレベルの粒度で獲得／保持し、送信することがある。患者情報がＣＶＩＳによって受け取られると、患者は、エコー検査室でＴＴＥを受けるために、スケジュールに組み入れられることができる。その後、ＴＴＥが、超音波検査士によって実行される。画像および測定値が取られ、ＣＶＩＳサーバに送信される。データを解釈する医師（例えば、心エコー検査士）は、レビューステーションの前に座り、患者のＴＴＥ検査結果を取り出す。心エコー検査士は、その後、画像および測定値の検討を開始し、検査結果に対する完全な医療報告書を作成する。心エコー検査士が医療報告書を完成させると、報告書は、ＣＶＩＳサーバに送信されて、そこに保存され、患者識別データを介して患者と関連付けられる。この完成された医療報告書は、パブリックデータマイニング用のデータリポジトリに送信することができる報告書の種類の一例である。文書および／または処方箋などの薬剤指図も、電子的に生成され、データリポジトリに保存することができる。

今日、医療装置製造業者および製薬会社は、その製品を実際に利用して臨床データを収集する際に、ますます大きくなる課題に直面している。患者の医療報告書がコンピュータ化されるようになったため、実際に利用した際のデータを取得することは、より容易に行えるようになっている。さらに、より大量の有益な情報のために、データを組み合わせ、分析すること（例えば、マイニング）も、より容易になった。

医療技術がより洗練されたものになるにつれて、臨床分析もより洗練されたものになることができる。ますます大量のデータが生成され、電子的にアーカイブされる。臨床情報システムの出現に伴い、患者の履歴がボタン１つで入手可能になった。情報へのアクセス可能性は有利であるが、臨床環境において、時間は不足している必需物である。医療技術進歩の十分な恩恵を実現するため、臨床情報が組織化および標準化されることが強く望まれる。

臨床または画像関連情報が組織化されたとしても、現在のシステムは、当該分野の１人または複数人の医師が使用できない、開発業者によって決定されたフォーマットで、データを組織化することがしばしばある。加えて、情報は、別の状況におけるデータ検索および使用では役に立たないフォーマットで、保存されることもある。したがって、データおよび指図を、より容易に理解および利用できる方法で構造化することが必要である。

医師によって書かれる処方箋は、薬剤、剤形（例えば、液剤、錠剤、カプセル剤）、用量（例えば、剤形をいくつ）、経路（例えば、経口）、期間、頻度／間隔、および／または修飾句（例えば、必要に応じて、もしくは指示された通り）を含む。Ｌｏｇｉｃｉａｎ（登録商標）などの電子医療記録システムは、薬剤、剤形、および用量（例えば、イブプロフェン錠剤１００ｍｇ）などの情報を標準化し、かつ／または処理することができるが、処方箋の残りの部分は、一般に自由形式（例えば、自由形式テキスト文字列）である。いくつかの情報が分かっていれば、他の処方箋情報も決定できることがある（例えば、丸剤の数と丸剤の１日の服用回数とが期間を与える）。したがって、自由形式の処方箋情報を処理するためのシステムが強く望まれる。

医療技士および臨床システムは、例えば、処方を指示し、電子医療記録に薬剤を記録する医師と共に働く。サードパーティの知識ベースは、患者が購入することができる、用量、剤形、および経路を含む、薬剤の完全なリストを有する。しかし、用量、剤形、および経路情報を知るだけでは十分でない。薬剤がどういう頻度で服用されるべきか、また薬剤がどれだけ服用されるべきかを知ることが重要である。これおよびその他の情報は、処方医師によって入力された重要指図（ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）または「ｓｉｇ」内に見出すことができる。

ｓｉｇは、現在のところ標準化されておらず、医師ごとに様々である。しかし、用量、剤形、および経路などの情報は、一般に標準化されている。したがって、薬剤管理のための簡潔、明瞭、かつ完全な指図が強く望まれる。加えて、ｓｉｇを読み取って解釈するための信頼性の高いシステムが強く望まれる。ｓｉｇ解釈における信頼性の改善は、患者の安全のために重要である。信頼性の高いｓｉｇの読み取りおよび保存は、患者看護の質も改善する。ｓｉｇ翻訳におけるエラーの減少は、保険医療提供者、薬局、および保険会社にとって、金銭的節約にもなる。ｓｉｇ解釈の構造化データ収集は、例えば、データマイニングおよび決定支援を促進することができる。

電子医療記録または報告書では、明瞭な情報が望まれるが、多くの医師は、データおよび指図を非常に簡潔な構造化された形で入力するよう求めるシステムを使用しないであろう。多くの医師は、自由形式で指図を書くことを好む。したがって、自然言語と構造化言語の間のバランスをとるシステムが強く望まれる。加えて、短縮形および医療業界用語（例えば、「１ ｐｏ ｑｄ」＝「１タブレットを、経口で、１日１回」）、ならびに通常使用される指図の多数ある変化形を受け入れることも望まれる。したがって、多様な形の指令、メモ、および指図を有限の分離した定量的な情報に効率的かつ効果的に翻訳するためのシステムが強く望まれる。

したがって、薬剤指図を処理するためのシステムおよび方法が必要である。

本発明のある実施形態は、医療データを処理するためのシステムおよび方法を提供する。ある実施形態は、例えば、薬剤指示内の重要指図を処理するための改良方法を提供する。本方法は、医療データにアクセスするステップと、重要指図を含む少なくとも１つのテキスト文字列を医療データから抽出するステップと、少なくとも１つの識別子をテキスト文字列の各々と関連付けるために、テキスト文字列を解析するステップと、を含む。本方法は、テキスト文字列の各々について、テキスト文字列を複数のサブ文字列に分解するステップも含むことができる。一実施形態では、解析するステップは、少なくとも１つの識別子を各サブ文字列と関連付けるステップを含む。加えて、ユーザおよび／またはソフトウェアプログラムは、識別子をテキスト文字列の各々と関連付けるために、テキスト文字列を検査することができる。一実施形態では、識別子は、例えば、数値である。

ある実施形態は、医療データを処理するための改良方法を提供する。本方法は、医療データ内のテキスト文字列を識別するステップと、テキスト文字列をライブラリに属する標準化識別子と関連付けるステップと、テキスト文字列と関連付けられた標準化識別子を出力するステップと、を含む。一実施形態では、テキスト文字列と関連付けられた標準化識別子を含む報告書および／または指示を、印刷および／または保存することができる。一実施形態では、テキスト文字列を受け入れるために、ライブラリを、変更することができる。例えば、あるテキスト文字列にそれ以前に遭遇していない場合、識別子をそのテキスト文字列と関連付けるために、ライブラリを、変更および／または置換することができる。例えば、テキスト文字列を検査して、標準化識別子をテキスト文字列と関連付けるために、ユーザおよび／またはソフトウェアプログラムを、使用することができる。一実施形態では、テキスト文字列を、複数のサブ文字列に分解することができる。その後、標準化識別子が、各サブ文字列と関連付けられる。標準化識別子は、例えば、数値とすることができる。一実施形態では、テキスト文字列は、重要薬剤指図または「ｓｉｇ」を含む。

ある実施形態は、薬剤指図を処理するためのシステムを提供する。システムは、医療データを含むデータ源と、データをデータ源から受け取り、データを用語集に従って処理するデータプロセッサと、を含む。データプロセッサは、データをセグメントに分解し、セグメントを解析する。医療データは、例えば、薬剤指図および／または観測値を含むことができる。一実施形態では、データプロセッサは、データを重要指図に分解し、重要指図を解析する。データプロセッサは、例えば、数値的識別子をセグメントの各々と関連付けることができる。

ある実施形態は、コンピュータ用の１組の命令を含むコンピュータ可読記憶媒体を含む。１組の命令は、重要指図を含む少なくとも１つの英数字文字列を医療指図から抽出する抽出ルーチンを含む。１組の命令は、少なくとも１つの識別子を少なくとも１つの英数字文字列と関連付けるために、少なくとも１つの英数字文字列を解析する解析ルーチンも含む。

本発明のある実施形態についての上記の要約および下記の詳細な説明は、添付の図面と併せて読んだ場合に、より良く理解される。本発明を説明する目的で、図面には、ある実施形態が示されている。しかし、本発明は、添付の図面に示された構成および手段に限定されないことを理解されたい。

本発明のある実施形態は、例えば、薬剤指示内の重要指図または「ｓｉｇ」を処理する。説明の目的でのみ挙げると、ｓｉｇのいくつかの例は、「１ ｔａｂ ｐｏ ｑｄ」（「１タブレットを、経口で、１日１回」）、「１０ ｕｎｉｔｓ ｓｃ ｑＡｍ ａｎｄ ５ ｕｎｉｔｓ ｓｃ ｑＨＳ」（「１０単位を、皮下注射で、毎朝、および５単位を、皮下注射で、就寝時」）、「ｔｗｏ ｐｉｌｌｓ ２ａｍ ａｎｄ ２ｐｍ（ｔｏｔａｌ ８０ｍｇ／ｄａ）」（「２丸剤を、午前２時と午後２時（１日当たりの総用量８０ｍｇ）」）、「．５−１ｍｇ ｅｖｅｒｙ ４ ｔｏ ６ ｈｒ ｐｒｎ」（「０．５から１ｍｇを、４から６時間おきに、必要に応じて」）、および／または「１ ｄａｉｌｙ ｅｘｃｅｐｔ １．５ ｔａｂｓ ｍ−ｗ−ｆ」（「１タブレットを、毎日、ただし、月、水、金曜は、１と１／２タブレット」）を含むことができる。薬剤指示およびその他のテキスト文字列またはデータ列は、テキスト内に含まれるｓｉｇおよびその他の情報を標準化または数値フォーマット内に配置するために、解析することができる。フォーマットは、例えば、多数のデータ源および／またはユーザの間で、指図またはその他のデータを送信し、保存し、操作し、かつ／またはその他の方法で処理することを可能にする。

一実施形態では、ｓｉｇは、例えば、電子医療記録（ＥＭＲ：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｍｅｄｉｃａｌ ｒｅｃｏｒｄ）、光学文字認識（ＯＣＲ：ｏｐｔｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）、薬剤指示システム、データベース、コンピュータ化医師指示入力（ＣＰＯＥ：ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ ｐｈｙｓｉｃｉａｎ ｏｒｄｅｒ ｅｎｔｒｙ）、および／またはその他の電子フォーマットから取得することができる。一実施形態では、自動メカニズムが、Ｌｏｇｉｃｉａｎ（登録商標）などの電子医療記録システムまたはその他のデータ源から受け取ったｓｉｇを抽出し、ｓｉｇを表す文字列を、専門用語サーバなどの語彙処理サーバに送信する。一実施形態では、送信されるデータは、使用カウント（ｕｓａｇｅ ｃｏｕｎｔ）を含む。使用カウントは、例えば、どのｓｉｇを処理すべきかを決定するために使用することができる。使用カウントは、複数のｓｉｇの間で解析優先順位を決定するためにも使用することができる。一実施形態では、語彙処理サーバへの最終転送以降に受け取られた文字列だけが、最後の送信と現在の送信の間の期間の使用カウントと共に送信される。図１は、本発明の一実施形態による、重要指図を処理するための方法１００のフローチャートを示している。

まずステップ１１０において、データが、最初に、専門用語またはその他の語彙サーバで受信され、ステージングデータテーブル内に置かれる。自動プロセスは、新しくステージされた各テーブルエントリがそれ以前に遭遇したことがあるかどうか（例えば、テーブル内のデータが処理済語彙テーブルまたはその他のデータ構造内にすでに存在するかどうか）を決定する。テーブルエントリが以前に検査されたことがある場合、履歴使用カウントが、新しく受け取られたカウントだけ増やされる。テーブルエントリ（または複数のエントリ）が以前に処理されたことがない場合、新しく受け取られたｓｉｇが、新しい語彙テーブル（例えば、「ＳＩＧ」）に書き込まれ、使用カウントが更新される。一実施形態では、ｓｉｇは、それ以降の処理において使用することができるｓｉｇ識別子（「ｓｉｇ＿ｉｄ」）を割り当てられる。挿入トリガが、ｓｉｇ解析テーブル（例えば、「ＳＩＧ ＴＯ ＰＡＲＳＥ」）内のすべての新しいｓｉｇのｓｉｇ＿ｉｄを保存する新しい語彙テーブル内に存在する。ｓｉｇ解析テーブルは、自動解析ドライビングメカニズムとして機能することができる。一実施形態では、「ＳＩＧ ＴＯ ＰＡＲＳＥ」は、ｓｉｇと、ｓｉｇ用の対応コードと、使用カウントとを含む。一実施形態では、「ＳＩＧ ＴＯ ＰＡＲＳＥ」テーブルは、ｓｉｇ＿ｉｄまたはコードを含み、ｓｉｇおよび使用カウントは、参照により、その他のテーブルから入手可能である。

次にステップ１２０では、「ＳＩＧ ＴＯ ＰＡＲＳＥ」テーブルをドライバとして使用して、まだ解析されていないｓｉｇが、新しい語彙テーブルから検索される。解析における最初のステップは、解析されるｓｉｇ内に出現する用量／経路句などの重要な新しい語および／または句の識別を試みることである。用量／経路句は、数字と、その後に続く用量／経路「タグ」とから成る。タグは、例えば、埋め込み空白を含むことができ、かつ／またはその後に付加的な空白―数字―用量／経路タグの組み合わせが続くことができる。語または句は、例えば、用量／経路、経路、間隔、期間、標準、効能、および／またはストップワードを含む様々なタイプとすることができる。例えば、ｓｉｇ「１ ｔａｂ ｐｏ ｑｄ」は、語「１ ｔａｂ ｐｏ」と「ｑｄ」を含む。新しい用量／経路句は、専門用語スペシャリストまたはその他のシステムによるそれ以降の解釈のために、ｓｉｇ語テーブル（例えば、「ＳＩＧ ＷＯＲＤ ＯＲ ＰＨＲＡＳＥ」）に書き込まれる。

一実施形態では、句は、以下のようにして識別される。用量／経路句は、最初の数字／有効ｓｉｇ−ｕｏｍ（測定単位）の組み合わせを探すことによって識別される。「ｔａｂ」、「ｍｇ／ｄ」、および「ｐ．ｏ．」などの有効ｓｉｇ−ｕｏｍタグは、テーブル（例えば、「ＳＩＧ ＵＯＭ」）に保存することができる。一実施形態では、文字列内のＵＯＭタグに続く文字の後には、空白またはその他の区切文字が続く。ある実施形態は、最終的には実際の単位／ｕｏｍ数字が後に続く非単位／ｕｏｍ数字の出現の処理を試みる。一実施形態では、最初の用量／経路句は、例えば、語カウント（ｗｏｒｄ ｃｏｕｎｔ）２を割り当てられる。

ステップ１３０では、最初の用量／経路句が識別された後、最初の句の後に続くすべての付加的な空白用量／経路句が決定される。例えば、後続の用量／経路句は、最初の句に連結されることができ、語カウントは、例えば、各々について２だけ増やされることができる。構築された用量／経路句に続いて、非空白用量／経路文字と遭遇すると、用量／経路解析は、完成したものとなる。結果の用量／経路句が、ｓｉｇ語テーブル（「ＳＩＧ ＷＯＲＤ ＯＲ ＰＨＲＡＳＥ」）内に存在しない場合、抽出された句は、例えば、「用量／経路」の語タイプと共に「ＳＩＧ ＷＯＲＤ ＯＲ ＰＨＲＡＳＥ」に保存される。

次にステップ１４０では、「ＳＩＧ ＷＯＲＤ ＯＲ ＰＨＲＡＳＥ」が、現在のｓｉｇ内に見出された新しい用量／経路句によって潜在的に増大されると、「ＳＩＧ ＷＯＲＤ ＯＲ ＰＨＲＡＳＥ」内に含まれるチャンク（用量／経路およびその他）のうちのどの「チャンク（ｃｈｕｎｋ）」（語および／または句）が、現在解析されているｓｉｇ内で発生したかを決定するために、スキャンが実行される。例えば、「１ ｔａｂ ｐｏ ｑｄ」は、用量／経路語である「１ ｔａｂ ｐｏ」と、間隔語である「ｑｄ」の、２つのチャンクを含む。例えば、句のタイプを表す事前定義タグと、間隔、期間、および頻度などのタグに関連する数字データの両方を含むその他の句についても、決定を繰り返すことができる。一実施形態では、この検索は、最長チャンクから始まる降順で実行される。ｓｉｇ内に埋め込まれているとして各チャンクが識別されると、チャンクは、ｓｉｇ内に埋め込まれているとしてすでに識別され、作業テーブルにすでに書き込まれたどのチャンクとも重複しないならば、ｓｉｇ解析作業テーブル（例えば、「ＳＩＧ ＰＡＲＳＥ」）に書き込まれる。

最長チャンクを最初に処理し、より短いチャンクがより長いチャンクと重複する場合にオーバーレイを識別することによって、最長のおそらく最も有益なチャンクに、処理を集中させることができる。一実施形態では、より長いチャンクとオーバーレイしないチャンクだけが、ｓｉｇ解析作業テーブルに書き込まれる。ステップ１５０では、どのチャンクがｓｉｇ内で発生するかを識別するスキャンが完了し、結果が作業テーブル内に保存されると、現在のｓｉｇの関連する行が、「ＳＩＧ ＴＯ ＰＡＲＳＥ」から削除される。ステップ１６０では、解析されるすべてのｓｉｇの情報が作業テーブルに投入されると、テーブルは、実行のために動的に分析される。

次にステップ１７０では、ｓｉｇ内で発生したチャンクが識別され、どの語または句がｓｉｇ内で発生したかを記憶しておく永続的テーブル（例えば、「ＳＩＧ ＳＩＧＷＯＲＤ」）内に保存される。作業テーブル「ＳＩＧ ＰＡＲＳＥ」は、このプロセスのドライバである。作業テーブル内の少なくとも１つの行と関連する各ｓｉｇについて、ｓｉｇ＿ｉｄ／ｓｉｇｗｏｒｄ＿ｉｄの組み合わせが、「ＳＩＧ ＳＩＧＷＯＲＤ」内に保存される。識別されたチャンクがすべて「ＳＩＧ ＳＩＧＷＯＲＤ」に取り込まれた後、元のｓｉｇの残余がまだ残っているかどうかを決定するため、チャンクサブ文字列が、関連するｓｉｇ文字列のイメージから取り去られる。残余は、空白および特殊文字以外の任意の文字である。残余がまだ残っている場合、残余文字列が、後の評価および「ＳＩＧ ＷＯＲＤ ＯＲ ＰＨＲＡＳＥ」への可能性のある手動チャンク追加のために、残余データ構造内に保存される。与えられたｓｉｇについて、「ＳＩＧ ＳＩＧＷＯＲＤ」レコードが構築されると、関連する行は、作業テーブルから削除される。

ステップ１８０では、対象ｓｉｇについて「ＳＩＧ ＳＩＧＷＯＲＤ」レコードが構築された後、ｓｉｇは、ｓｉｇの全体的な意味を決定するために、「再構成」されなければならない。すなわち、「バケット（ｂｕｃｋｅｔ）」データまたはｓｉｇと関連する付加価値アトリビュートが、どのチャンクが、ｓｉｇ内に埋め込まれており、これら個々の語または句と関連する付加価値アトリビュートを組み合わせるとして識別されたかに基づいて決定される。ｓｉｇ再構成フェーズの間、各成分語または句が寄与する付加価値データが他の成分語または句が寄与する付加価値データと衝突しないように保証することを助けるため、業務ロジックまたは再構成ルールが適用されることができる。「ＳＩＧ ＳＩＧＷＯＲＤ」テーブルは、再構成プロセスのドライバとすることができる。

一実施形態では、再構成用のルールは、例えば、以下を含むことができる。第１に、再構成は、結果ｓｉｇテーブル（例えば、「ＲＥＣＯＮＳＴＲＵＣＴＥＤ ＳＩＧ」）内でまだ表されていないｓｉｇについて起こる。再構成は、専門用語スペシャリストまたはその他の確認システムによって分析され、承認されたとしてマークされた（例えばステータス＝１００３）成分ｓｉｇ語を有するｓｉｇについて起こる。再構成は、例えば、ｓｉｇ語データ構造内の語タイプによって識別されるように、１）用量／経路、２）経路、３）間隔、４）期間、５）その他の処方箋情報に基づいて実行される。

ある実施形態では、ｓｉｇまたはその他のデータに基づいて、ソフトウェアおよび／または報告フラグを設定することができる。ロー／ハイ用量、ロー／ハイ間隔、またはロー／ハイ期間値が、例えば、再構成プロセスの間にすでに識別されており、後続のｓｉｇ語が、例えば、衝突するロー／ハイ用量、間隔、もしくは期間、および／または衝突するロー／ハイ用量単位値と関連する場合、「ｃｏｍｐｌｅｘ＿ｓｉｇ」フラグを設定することができ、ｓｉｇについて、その他のバケット値は保持されない。その後、ｃｏｍｐｌｅｘ＿ｓｉｇ値は、例えば、技術者および／またはシステムによって、別途処理することができる。一実施形態では、経路情報が、タイプ「経路」のｓｉｇ語を介して供給され、ロー用量情報が、ｓｉｇと関連付けられない（「用量／経路」情報を指示しない）場合、例えば、ロー用量値は１に設定され、ロー用量単位は「ＥＡ」に設定される。

一実施形態では、ｓｉｇと関連するｓｉｇ語が「ｐｒｎ＿ｆｌａｇ」を含む場合、フラグは、「必要に応じて」という指図を意味する。ｐｒｎ＿ｆｌａｇ＝「Ｙ」である場合、ｓｉｇの結果のｐｒｎ＿ｆｌａｇ＝「Ｙ」である。ｓｉｇと関連するｓｉｇ語が「ａｓ＿ｄｉｒｅｃｔｅｄ＿ｆｌａｇ」＝「Ｙ」を含む場合、ｓｉｇの結果のａｓ＿ｄｉｒｅｃｔｅｄ＿ｆｌａｇ＝「Ｙ」である。

ロー間隔が識別されたが、ロー用量およびロー用量単位値が共に設定されていない場合、ｓｉｇと関連するｓｉｇｗｏｒｄは、タイプ「用量／経路」ではなく、解析の後、残余は残っておらず、例えば、ｌｏｗ＿ｄｏｓｅは１に設定され、ｌｏｗ＿ｄｏｓｅ＿ｕｎｉｔは「ＥＡ」に設定される。ハイ間隔が識別されたが、ハイ用量およびハイ用量単位値が共に設定されていない場合、ｓｉｇと関連するｓｉｇｗｏｒｄは、タイプ「用量／経路」ではなく、解析の後、残余は残っておらず、例えば、ｈｉｇｈ＿ｄｏｓｅは１に設定され、ｈｉｇｈ＿ｄｏｓｅ＿ｕｎｉｔは「ＥＡ」に設定される。

その他のフラグは、例えば、「ａｍ＿ｆｌａｇ」、「ｍｉｄｄａｙ＿ｆｌａｇ」、もしくは「ｐｍ ｆｌａｇ」などの１日の時間フラグ、ｓｉｇが解析されたことを示す解析完了フラグ、ｓｉｇの全部もしくは一部が再解析されるべきことを示す再解析フラグ、および／またはｓｉｇ解析ステータスを示すステータスフラグを含むことができる。ｓｉｇ残余文字列も、ｓｉｇ解析中に処理されていないデータを含むように生じることができる。

次にステップ１９０では、結果の再構成された行が、結果ｓｉｇテーブル（例えば、「ＲＥＣＯＮＳＴＲＵＣＴＥＤ ＳＩＧ」）に書き込まれる。一実施形態では、ｃｏｍｐｌｅｘ＿ｓｉｇフラグが設定されている場合、ｃｏｍｐｌｅｘ_ｓｉｇ＿ｆｌａｇ値が、書き込まれる行内に設定され、ｓｉｇに関して、さらなる処理を実行することができる。一実施形態では、再構成ｓｉｇは、報告データベースなどのデータベースに書き込まれ、薬剤指図報告書、診断／処置報告書、および／または臨床試験報告書などの１つまたは複数の報告書を生成するために使用することができる。例えば、薬剤の毎日の用量、および／または薬剤をどれだけの頻度で服用すべきかについての報告書を生成することができる。

したがって、ある実施形態は、例えば、処方箋、報告書、またはその他の文書におけるｓｉｇ解析のためのシステムを提供する。ｓｉｇ全体は、専門用語スペシャリストまたは専門用語ソフトウェアによって検査されるテーブルに書き込まれることができる。代替として、ｓｉｇは、語および／または句（チャンク）に分割されることができる。以前に解析されたことのある語および／または句は、識別されることができる。以前に解析されたことのない重要語および／または句は、技術者および／またはソフトウェアプログラムによる識別のためのテーブルに書き込まれることができる。その後、コード値などの値を、技術者および／またはソフトウェアプログラムによって、チャンクに割り当てることができる。以前に解析されたことのあるチャンクを未知ｓｉｇチャンクのテーブルから削除することは、人および／またはソフトウェアプログラムが評価する量を減少させる。

例えば、システムは、薬剤の用量および経路を示すテキストを探し出す。システムは、テキストの全部または一部が以前評価されたことがあり、コードを割り当てられているかどうかを決定するために、テキストを検査する。テキストの少なくとも一部が以前評価されたことがない場合、システムは、数字を用量および経路情報、ならびに間隔情報およびその他の情報と関連付けるために、テキストを処理する。すなわち、ｓｉｇがチャンクに分割される。人および／またはシステムは、チャンクの意味を決定する。その後、システムは、指図の全体的意味を確認するためにプロセスにおいて業務ロジックを適用して、ｓｉｇ全体を再構成する。

したがって、ある実施形態では、ｓｉｇ処理システムは、適応的システムである。すなわち、システムがより多くの情報に遭遇すればするほど、システムはより少ない情報を処理する。加えて、システムは、より柔軟で高速な処理システムを提供するために、チャンクについての同意語を利用することができる。

一実施形態では、オフラインデータベースなどのデータベースが、電子医療記録とは別に生成される。データベースは、例えば、研究および質報告のために使用することができる。ｓｉｇ処理は、例えば、リアルタイムもしくは実質的にリアルタイムに実行することができ、かつ／または後の時間に実行することができる。処理されたｓｉｇは、例えば、電子医療記録に保存することができる。電子医療記録は、その後、処方のために薬局に送信することができる。処理されたｓｉｇは、例えば、失われた情報を完全にし、かつ／または処方箋調剤再補充情報を決定するために使用することができる。

一実施形態では、ｓｉｇの簡素化および標準化のために、医師は、コマンドのメニューを提供されることができる。標準的な一般的に参照されるコマンドを使用することによって、システムは、例えば、標準リストまたは用語集に見当たらないコマンドだけを処理すればよい。

ある実施形態では、安全性の目的で処方パターンを評価するために、情報を使用することができる。ガイドラインがどれだけ良く守られているかの理解を医師および製薬会社に提供するために、ツールを構築することができる。例えば、看護および／または安全性の質に関して、統計を生成することができる。加えて、ある実施形態は、薬理学結果を研究に提供するために使用することができる。患者情報のデータベースを参照することによって、処置の有効性を評価することができる。解析データは、例えば、安全性の問題を評価し、ある用量および薬剤による副作用を減少させるために使用することができる。

そのような分析は、臨床試験データを組織化および分析するためにも、あらかじめ適用することができる。一実施形態では、医師は、臨床試験において薬剤を処方するときに、指図の所定リストから選択する。したがって、より厳しい管理および低減された変動を、試験に導入することができる。

一実施形態では、処方箋からのデータおよびその他の臨床試験データは、収集され、臨床試験を促進するために使用することができる。多数の顧客／患者からのデータは、抽出され、集約されることができる。保護された情報は、除外することができる（すなわち、患者の非同定化または匿名化）。分析のために、患者人口を確定することができる。その後、患者試験データを含むデータベースに問い合わせを行うことができる。匿名の識別情報タグを有するデータは、抽出され、臨床試験用の識別情報の一部または全部と再び関連付けることができる。データは、多数のデータ源から集約され、匿名化され、製薬会社に売ることができる。臨床試験被験者募集（ｃｌｉｎｉｃａｌ ｔｒｉａｌ ｒｅｃｒｕｉｔｍｅｎｔ）、データ処理、および分析は、１つのシステムおよび／または場所に集中化することができる。検査室データ、画像、メモ、およびその他の情報は、統合され、処理することができる。例えば、履歴、人口統計、遺伝情報、およびその他の情報を追跡し、電子医療記録に統合することができる。したがって、臨床試験プロセスを合理化することができる。

一実施形態では、医療報告書またはその他の文書内の観測値も処理することができる。例えば、Ｌｏｇｉｃｉａｎ（登録商標）医療データテーブルなどの医療報告書は、検査医師またはその他の医療専門家からの１つまたは複数の観測値を含むことができる。例えば、観測値（例えば、「ｏｂｓ」または「ｏｂｓｖａｌｕｅ」）フィールドは、自由形式フィールドとすることができる。あるスキーマでは、テーブルデータからの自由形式ｏｂｓｖａｌｕｅフィールドは、例えば、ｏｂｓｖａｌｕｅデータが、スタースキーマ内の観測ファクトテーブルにロードされたときに、数値に変換される。観測用語は、「スクラブ（ｓｃｒｕｂ）」または解析され、数値を観測データと関連付けるために、報告データベースにロードすることができる。

図２は、本発明の一実施形態による、観測値スクラビングのための方法２００のフローチャートを示している。一実施形態では、方法３００は、以下のステップを含む。最初にステップ２１０において、スクラブされる観測が識別される。例えば、識別は、顧客要求によって開始することができ、または自動的に識別することができる。次にステップ２２０では、観測保持テーブルからのデータが、臨床経験をもつ人によって高いレベルで分析され、例えば、標準測定単位、代替測定単位、および許容可能範囲が決定される。代替として、観測保持テーブルからのデータを分析するために、ソフトウェアプログラムを使用することができる。次にステップ２３０において、提供された情報に基づいて、管理テーブルが構成される。

次にステップ２４０では、テストランが、元の文字列とスクラブされた文字列とを、さらなる分析のために、テストテーブルに書き込み、「クリーンスクラブ（ｃｌｅａｎ ｓｃｒｕｂ）」パーセンテージが決定される。観測値は、例えば、４つのバケットに収まることができる。例えば、結果「−１」は、システムがフィールドをスクラブできず、値が数字情報を含まないことを示す。結果「−２」は、例えば、システムがフィールドをスクラブできず、未認識測定単位と共に数値が見出されたことを示す。結果「−３」は、例えば、フィールドはスクラブされたが、導出された数値が許容範囲外にあることを示す。結果「値」は、例えば、フィールドが、観測用に定義された標準測定単位によって表現された数値にスクラブされたことを示す。

次にステップ２５０では、必要ならば、管理情報（範囲、付加的測定単位など）が洗練され、テストがリランされる。ステップ２６０では、管理情報が十分に確定された後、データが観測ファクトテーブルにロードされる。

図３は、本発明の一実施形態に従って使用される、医療データおよび指図を処理するためのデータ処理システム３００を示す。システム３００は、データ源３１０と、データプロセッサ３２０と、出力３３０とを含む。データ源３１０、データプロセッサ３２０、および出力３３０は、データ源３１０、データプロセッサ３２０、および出力３３０のうちの１つまたは複数を相互接続する、有線または無線接続を介して通信することができる。データ源３１０、データプロセッサ３２０、および／または出力３３０は、別々のユニットで実施することができ、かつ／または様々な組み合わせで組み合わせることができる。例えば、コンピュータは、データ源３１０、データプロセッサ３２０、および出力３３０を収容することができる。

データ源３１０は、医療記録（電子的またはＯＣＲで読み取られる紙媒体）、テキストファイル、またはその他の医療データなどのデータを含む。データプロセッサ３２０は、データをデータ源３１０から受け取るソフトウェアおよび／またはハードウェア処理ユニットである。データプロセッサ３２０は、データを分析し、データをセグメントまたは「チャンク」に分解する。その後、データプロセッサ３２０は、例えば、用語集および／または１組の規則もしくは基準に従って、データの全体または部分を解析し、スクラブし、またはその他の方法で処理する。データプロセッサ３２０は、ソフトウェアプログラムおよび／またはユーザからの命令に従って、データを処理することができる。例えば、技術者は、データ内のｓｉｇを解析するように、データプロセッサ３２０を構成することができる。代替または追加として、技術者は、データ内の観測値を解析するように、データプロセッサ３２０を構成することができる。一実施形態では、データプロセッサ３２０は、解析データと関連付けられた識別子または値からなるライブラリを含む。ライブラリは、例えば、ユーザおよび／またはソフトウェア更新によって、更新または置換することができる。

データプロセッサ３２０は、データ源３１０からのデータを処理した後、処理データを出力３３０に送る。出力３３０は、例えば、プリンタ、メモリ、および／またはその他の送信もしくは記憶装置を含むことができる。出力３３０は、例えば、処理データを（例えば、電子医療記録データベースに）保存することができ、かつ／またはプリント出力（例えば、処方箋）を生成することができる。

したがって、ある実施形態は、臨床情報システムにおいてデータを解析するためのシステムおよび方法を提供する。ある実施形態は、例えば、報告、処理、および臨床診断／処置のため、データを臨床情報システムによって使用可能なフォーマットに変換する。テキスト文字列を概念に変換するために、語彙を使用することができる。データから保護された健康情報を除外することができる。語は、意味的に一貫した概念にマップすることができる。ジャンクデータは、例えば、原データではなく、概念を使用して、削除することができる。

ある実施形態は、ｓｉｇを有意味の数または事実に翻訳する。文字列は解析され、部分に分解される。数値的意味を有する文字列の部分が識別される。文字列は、その後、ｓｉｇを要約するために再構成される。そのようにして、薬剤または処方指図が解釈されることができる。

ある実施形態は、自然言語を保護された情報を含まない臨床概念に翻訳する。ある実施形態は、翻訳のための自動システムを提供する。例えば、システムは、患者の主な訴えを評価し、その後、より容易な処理および解釈のため、訴えを医療概念に合致させることができる。

ある実施形態は、自由形式観測値フィールドを数値に変換するために、医療データをスクラブする。ある実施形態は、観測値言語を報告用の観測用語にスクラブするために、観測用語語彙を定義する。ある実施形態は、データを観測ファクトテーブルにロードする前に情報が十分に確定されたことを保証するために、元の文字列とスクラブされた文字列を比較する。そのようにして、自由形式テキスト文字列は、特定の値または1組の特定の値にマップされることができる。自由形式テキスト値は、自由形式文字列からより確定された情報を抽出するために処理される。

本発明がある実施形態を参照しながら説明されたが、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更を施すことができ、また均等物で置換することができることは、当業者であれば理解されよう。加えて、本発明の範囲から逸脱することなく、特定の状況または材料を本発明の教示に適合させるために、多くの変更を施すことができる。したがって、本発明は、開示された特定の実施形態に限定されず、添付の特許請求の範囲内に包含されるすべての実施形態を含むことが意図されている。

本発明の一実施形態による、重要指図を処理するための方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態による、観測値スクラビングのための方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態に従って使用される、医療データおよび指図を処理するためのデータ処理システムである。

Claims (20)

1. 薬剤指示内の重要指図を処理するための改良方法であって、
   医療データにアクセスするステップと、
   重要指図を含む少なくとも１つのテキスト文字列を前記医療データから抽出するステップと、
   少なくとも１つの識別子を前記少なくとも１つのテキスト文字列の各々と関連付けるために、前記少なくとも１つのテキスト文字列を解析するステップと、を含む方法。
2. 前記少なくとも１つのテキスト文字列の各々について、前記少なくとも１つのテキスト文字列を複数のサブ文字列に分解するステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
3. 前記解析するステップが、識別子を各サブ文字列と関連付けるステップをさらに含む、請求項２記載の方法。
4. 前記解析するステップが、前記少なくとも１つの識別子を前記少なくとも１つのテキスト文字列の各々と関連付けるために、前記少なくとも１つのテキスト文字列を検査するステップをさらに含む、請求項１記載の方法。
5. ユーザおよびソフトウェアプログラムの少なくとも一方が、前記少なくとも１つの識別子を前記少なくとも１つのテキスト文字列の各々と関連付けるために、前記少なくとも１つのテキスト文字列を検査する、請求項４記載の方法。
6. 前記少なくとも１つの識別子が、数値を含む、請求項１記載の方法。
7. 医療データを処理するための改良方法であって、
   医療データ内のテキスト文字列を識別するステップと、
   前記テキスト文字列をライブラリに属する標準化識別子と関連付けるステップと、
   前記テキスト文字列と関連付けられた前記標準化識別子を出力するステップと、を含む方法。
8. 前記出力するステップが、前記テキスト文字列と関連付けられた前記標準化識別子を含む報告書および指示の少なくとも一方を印刷するステップを含む、請求項７記載の方法。
9. 前記出力するステップが、前記テキスト文字列と関連付けられた前記標準化識別子を含む報告書および指示の少なくとも一方を保存するステップを含む、請求項７記載の方法。
10. 前記テキスト文字列を受け入れるために、前記ライブラリを変更するステップをさらに含む、請求項７記載の方法。
11. ユーザおよびソフトウェアプログラムの少なくとも一方が、標準化識別子を前記テキスト文字列と関連付けるために、前記テキスト文字列を検査する、請求項７記載の方法。
12. 前記テキスト文字列を複数のサブ文字列に分解するステップをさらに含む、請求項７記載の方法。
13. 前記関連付けるステップが、標準化識別子を各サブ文字列と関連付けるステップをさらに含む、請求項１２記載の方法。
14. 前記標準化識別子が、数値を含む、請求項７記載の方法。
15. 前記テキスト文字列が、重要薬剤指図を含む、請求項７記載の方法。
16. 薬剤指図を処理するためのシステムであって、
    医療データを含むデータ源と、
    データを前記データ源から受け取り、前記データを用語集に従って処理するデータプロセッサであって、前記データをセグメントに分解し、前記セグメントを解析するデータプロセッサと、を含むシステム。
17. 前記医療データが、薬剤指図を含む、請求項１６記載のシステム。
18. 前記データプロセッサが、前記データを重要指図に分解し、前記重要指図を解析する、請求項１６記載のシステム。
19. 前記データプロセッサが、数値的識別子を前記セグメントの各々と関連付ける、請求項１６記載のシステム。
20. コンピュータ用の１組の命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、前記１組の命令が、
    重要指図を含む少なくとも１つの英数字文字列を医療指図から抽出する抽出ルーチンと、
    少なくとも１つの識別子を前記少なくとも１つの英数字文字列各々と関連付けるために、前記少なくとも１つの英数字文字列を解析する解析ルーチンと、を含む、コンピュータ可読記憶媒体。

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