JP2013537326A - 医療情報ナビゲーションエンジン（ｍｉｎｅ）システム - Google Patents

Abstract

医療情報の処理方法は、医療情報源から医療情報を受信することと、後置医療プロセッサにより受信された医療情報の特定、マッピング、および統合を行うことと、ユーザのセキュリティ特権に基づき、特定され、マッピングされ、統合された医療情報内の特定の関連データへのアクセス権を前置医療プロセッサによるユーザ固有の機能または役割に基づいて提供することと、複数のユーザに対してユーザカスタマイズ処理済み医療情報を生成することとを含み、ユーザカスタマイズ処理済み医療情報の少なくとも一部が、各ユーザ固有の機能または役割への適合性とおよび各ユーザの関連セキュリティ特権に基づき複数のユーザのそれぞれに提供される。
【選択図】図１

Description

（関連技術の相互参照）
本出願は、２０１０年９月１日に提出されたＡｎｓａｒｉら、の米国特許出願第６１／３７９，２２８号「医療情報ナビゲーションエンジン（ＭＩＮＥ）システム」に優先権を主張する。

本発明は、概して医療情報エンジン、特に医療情報の管理および統合に関する。

近年の他分野での急速な技術革新にもかかわらず、患者医療記録、支払い請求、その他多くの情報を含む医療情報の世界は有益な統合、信頼性、またはアクセスし易さを享受しておらず、医療専門家、病院、クリニック、さらには保険会社までに、信頼性を欠く医療情報、不確かな診断、規格の欠如、およびその他多くの関連問題などの多数の課題を残している。

医療またはその関連分野の人々が直面する課題の１つが、情報源の数、各情報源からの膨大な情報量、および患者だけでなく上記の人々にとって重要かつ有益になるような形での情報の統合である。このせいで医療コストが嵩んできたのは明らかであり、おそらく当該分野は、医療専門家、ならびにより信頼性の高い患者履歴を必要とする人々や上記情報に関する制御とアクセスを一層求める人々の助けとなる系統立った解決策を求めている。

現在、何年にもわたって患者が様々な医療専門家にかかっている場合、助言や意見、処方、診断を全般的に追跡する方法がない。これは、患者は言うまでもなく、特定の必要な判断を行う保険会社、患者の健康に直接影響を及ぼす決定を下す医師、および同様に必須情報を当てにするが必須情報の恩恵を得ない病院やその他の医療施設に悪影響を及ぼす。

さらに、現行医療システムでは、長年にわたり患者が様々な医療団体／専門家にかかっていることと、同じ患者を特定するのに様々な方法があり得ることが原因で、患者ＩＤに関連する課題が存在しており、患者の記録とＩＤは漏洩されることも多いため、患者と患者を治療する側の両方にとって多くの課題が残っている。

また、医療記録漏洩の多くのケースが示すように、現在、患者の医療記録のプライバシーは確実に守られていない。加えて、患者管理の医療情報へのアクセスはほとんど存在していない。加えて、医療情報への安全な遠隔アクセスもない。

したがって、必要なのは、患者を含む医療分野における人々にとって、有益で、信頼性が高く、持ち運び可能で、柔軟で、効率的に利用可能な方法で医療情報を管理する方法および装置である。

本発明は、上述の従来技術における制限を克服し、本明細書に目を通し理解することで自明となるその他の制限を克服するために、医療情報を処理する方法とそれに対応する構造とを開示する。

要約すると、開示される医療情報の処理方法は、医療情報源から医療情報を受信することと、後置医療（ｂａｃｋ−ｅｎｄ ｍｅｄｉｃａｌ）プロセッサにより受信された医療情報の特定、マッピング、および統合を行うことと、ユーザのセキュリティ特権に基づき、特定され、マッピングされ、統合された医療情報内の特定の関連データへのアクセス権を前置医療（ｆｒｏｎｔ−ｅｎｄ ｍｅｄｉｃａｌ）プロセッサによるユーザ固有の機能または役割に基づいて提供することと、複数のユーザに対してユーザカスタマイズ済み医療情報を生成することとを含み、ユーザカスタマイズ済み医療情報の少なくとも一部が、各ユーザ固有の機能または役割への適合性とおよび各ユーザの関連セキュリティ特権に基づき複数のユーザのそれぞれに提供される。

本発明の他の特徴及び利点は、以下の複数の図面で表された好適な実施形態の詳細な説明を読むことにより当業者にとって明らかになるであろう。

本発明の一実施形態に係る医療システム１０を示す。 本発明の一実施形態に係る図１のＭＩＮＥ１２のさらなる詳細を示す。 各種装置を用いるシステム１０を実現する例示の実施形態を示す。 本発明の一実施形態に係るシステム１０のさらなる詳細を示す。 本発明の方法に係るＭＩＮＥ１２のインデックス付け、質問、および検索機能のブロック図である。 本発明の装置および／または方法に係る質問モジュールのブロック図である。 図２のモジュール３０のプレゼンテーションモジュールの関連ブロック／機能のブロック図である。 本発明の実施形態および方法に係る医療字句検索エンジン３１０のさらなる詳細を示す。 本発明の一実施形態に係る図５のＭＡＴＲＩＸ概念検索エンジン３２０のさらなる詳細を示す。 本発明の例示の実施形態に係る検索結果の各種スクリーンショットを示す。 本発明の例示の実施形態に係る検索結果の各種スクリーンショットを示す。 本発明の例示の実施形態に係る検索結果の各種スクリーンショットを示す。 本発明の例示の実施形態に係る検索結果の各種スクリーンショットを示す。 本発明の例示の実施形態に係る検索結果の各種スクリーンショットを示す。 本発明の例示の実施形態に係る検索結果の各種スクリーンショットを示す。 本発明の例示の実施形態に係る検索結果の各種スクリーンショットを示す。 本発明の例示の実施形態に係る検索結果の各種スクリーンショットを示す。 本発明の例示の実施形態に係る検索結果の各種スクリーンショットを示す。 本発明の例示の実施形態に係る検索結果の各種スクリーンショットを示す。 本発明の一実施形態に係るビジュアライザ２０１のさらなる詳細を示す。 ビジュアライザ２０１により処理された例示の出力に係る照合されたデータのコンピュータディスプレイまたはスクリーンショットを示す。

以下の実施形態の説明では、本明細書の一部を成す添付図面を参照し、本発明を実施する具体的な実施形態を例示により示す。本発明の範囲を逸脱せずに構造上の変更を加えることができるため、他の実施形態も利用可能であると理解されたい。

図１は本発明の一実施形態に係る医療システム１０を示す。図示されるシステム１０は、医療情報源１４、医療情報ナビゲーションエンジン（ＭＩＮＥ）１２、および医療情報需要者（「出力」または「医療出力」とも称する）１７を含む。図示される医療情報源１４は、電子医療記録（ＥＨＲ）１８、ＥＨＲ２０、医療情報交換（ＨＩＥ）２２、および画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）２４を含む。図示されるＭＩＮＥ１２は、インタフェース１３、後置医療プロセッサ１６、および前置医療プロセッサ１５を含む。

ここで使用される「医療情報」は、患者医療記録、患者入力情報、ケアチーム入力情報、医療装置生成情報、および支払い請求情報などの任意の医療関連情報を指す。

情報源１４は通常、ＭＩＮＥ１２に各種医療情報を提供する。たとえば、ＥＨＲ１８および２０はそれぞれ医療記録や支払い請求などの情報を提供することができ、ＨＩＥ２２は医療記録などの情報を提供することができ、ＰＡＣＳ２４は診断画像や報告などの情報を提供することができる。

多くの団体または個人から構成され得る医療情報需要者１７、たとえば患者、クリニック、医療施設、医療団体、およびその他の任意の医療関連関係者はＭＩＮＥ１２のプロセッサ１５によって提供される情報を使用し、たとえば患者、医療システム、医療団体管理者、医療研究者、および／またはＥＨＲユーザから構成することができる。たとえば、ユーザカスタマイズ済み医療情報は、プロセッサ１５によって医療情報需要者１７内の多くのユーザに提供される。この場合、プロセッサ１５は複数のユーザに対してユーザカスタマイズ済み医療情報を生成し、ユーザカスタマイズ済み医療情報の少なくとも一部が各ユーザ固有の機能または役割および各ユーザの関連セキュリティ特権に提供される部分の適合性に基づき各ユーザに提供される。

プロセッサ１６は、いくつかの実施形態では、インデックスが、インタフェース１３から受信した医療情報を特定し、マッピングし、統合し、この情報にタグ付けし、タグ付き情報を照合するように決定する。いくつかの方法および実施形態では、画像から抽出される情報がタグ付けされて、検索質問の再現度を高める。インデックス付けは少なくとも部分的に、文書を処理し、大きな文書の集合全体で迅速に検索できるようなフォーマットに変換する。

ＭＩＮＥ１２内の情報は暗号化および保護されて機密医療情報のプライバシーを確保する。

図１の情報源１４は、ＭＩＮＥ１２と通信する情報源、および当業者にとって既知なその他の情報源のうちほんのいくつかの例を含むと理解されたい。同様に、出力１７は本明細書に記載されないが、企図され本発明の範囲および精神に属する人または物によって使用することができる。

インタフェース１３は、テキスト、ｈｔｍｌ、ＣＣＤ、ＣＣＲ、ＨＬ７、および任意の種類またはフォーマットを含むがそれに限定されない様々な形式の情報を受け取る役割を果たす。インタフェース１３は、プロセッサ１５、１６に必要に応じて情報を提供する。

プロセッサ１６は、インタフェース１３が処理し、インデックス付け、意味メタタグ付け、および照合などの処理のための特定のタスクを実行する医療情報の一部を受信する。インデックス付けは処理された文書を受信して、大きな文書の集合全体を迅速に検索しやすくするためのフォーマットに変換する。意味メタタグ付けは、関連する医療情報に情報を埋め込み、とりわけ照合と検索目的で特定情報を検索するためにその情報を後で利用することができる。

統合、照合、および重複除外の一態様は通常、たとえば、同じ個人の複数の記録が別々の個人の記録であるかのように現れ、複数のデータ要素が異なる情報源毎に類似するがわずかに異なって記録される場合などに、重複する患者医療記録を除外することを指す。この場合、プロセッサ１６は、記録が単独の個人に属すること、あるいは同一データが単に異なって記録されていることを認識し、自動的にそれらを統合する。システム１０の患者またはユーザは、手動で照合を行うこともできる。照合を実行するか否かはプロセッサ１６によって有利に判定される。

プロセッサ１６はインデックス付けされ、タグ付けされ、照合された情報をプロセッサ１５に出力する。以下のタスクは汎化であり、それぞれの詳細を以下説明する。

プロセッサ１５は、インタフェース１３およびプロセッサ１６によって提供される情報に関する、質問、検索、プレゼンテーション、および品質検査などの特定のタスクを実行する。プロセッサ１５の出力はＭＩＮＥ１２の出力または出力１７である。

いくつかの実施形態および方法では、ＭＩＮＥ１２はプロセッサ１５を介して医療ケアチームのメンバーを参加するように招待することによって、ユーザが分散された組織的ケアチームを可能にする。

プロセッサ１５によって実行される質問では、ユーザからの全文質問（すなわち、構造に関する制限のない質問）を入力として受信し、医療質問と連動するように最適化された高性能な質問処理エンジンを用いて、全文質問を医療字句検索エンジンやＭＡＴＲＩＸ（医学用語関係インデックス）コンセプト検索エンジンなどの医療検索エンジンへのコマンドに変換することができる。検索エンジンの結果は、ユーザの団体および役割（たとえば、提供者、検索質問プログラム、医療管理者、研究管理者、および患者）に与えられる最も関係の深いプレゼンテーションを決定するプレゼンテーション表示プランナに送られる。以下説明するプレゼンテーションはこのような情報を受信する。いくつかの実施形態および方法では、医療情報またはユーザ情報が処理されて関連質問を示唆する。

プロセッサ１５によって実行される検索は、ゼロクリック適合性という概念に基づき構築されており、すなわち、単独の質問をタイピングすることによって医療システムのアクタが必要とするすべての関連情報に行き着くことができる。検索を実行するプロセッサ１５内の検索エンジンは、以下自明となるようにインデックス付けと検索とを含む。任意で、検索結果は第三者プログラムに安全に埋め込むことができる。いくつかの実施形態では、検索は検索質問、患者、およびユーザ固有の機能および／または役割およびセキュリティ特権に基づき特定の関連データへのアクセス表示を決定すること（本明細書では「提供する」とも称する）を含む。ユーザは出力１７内にいることができ、セキュリティ特権はＭＩＮＥ１２、患者、またはその両方によって判定される。ユーザによってＭＩＮＥ１２にアップロードされた出力１４などの情報は、いくつかの実施形態では、プロセッサ１５によって検索される。アップロードされる情報は、状態の書込み、記録、および画像などだがそれらに限定されない情報を含むことができる。このようなユーザアップロード情報は必要に応じて自動的に出力１７に送られる。

検索のいくつかの態様を例と関連して以下説明する。開業医のＳｍｉｔｈ医師の新患Ｊｏａｎ Ｓａｍｐｌｅが胸痛を訴えていると仮定する。ＪｏａｎはいくつかのＡＣＣＤと６００ページのｐｄｆファイルのカルテを持参した。彼女はＮｅｘｔＧｅｎを使用する心臓病専門医とカルテがｅ−ＭＤにある消化器系医の診断を受け、救急処置室に運ばれていた。Ｓｍｉｔｈ医師は本発明の各種方法および実施形態の検索を利用し、必要とする関連情報を効率的に集める。Ｓｍｉｔｈ医師はＪｏａｎ Ｓａｍｐｌｅを患者として選択し、ＭＩＮＥ１２によって表示される画面の検索バーに臨床的症状「胸痛」を入力する（このような画面の例を本明細書の図面に示す）。同医師に、ＣＫＭＢやＡｍｕｌａｓｅなどの関連検査結果、ＥＫＧや胸部ＣＴスキャンなどの関連診断結果、および「ＧＥＲＤ」や「ホルターモニタ」などの胸痛に関連する概念が言及されるすべての進捗メモや受診報告が提示される。本発明の方法及び実施形態に係る以下の２つの別々の種類の検索、１）患者記録内のテキストが検索用語、その変形、および同義語の発生に関して検索される字句検索、および２）検索用語に医学的に関係するデータが検索される医学概念検索、が組み合わされて、Ｊｏａｎの訴えに医学的に関連する情報が検索される。医学概念検索は、標準コードを有する検査結果などの関連構造化データと、検索用語に医学的に関連する用語を含む進捗メモなどのテキスト結果とを発見する。Ｊｏａｎの場合、「胸痛」の検索はＣＫＭＢ検査結果と胸部ＣＴスキャンの参照を返す。したがって、有利なことに、字句検索と医学概念検索とは、Ｊｏａｎの胸痛の訴えに最も関係が深いカルテの情報を返すことによって、Ｓｍｉｔｈｓ医師の情報過負荷問題を解決する。さらに、いくつかの実施形態では、後述するプレゼンテーションが、異なって符号化され記載される可能性のある複数の情報源からのデータを照合し重複除外することによって、一括したＪｏａｎの履歴ビューを提示する。重複データは、異なる情報源によって異なって記載されている場合でも自動的に照合される。

プロセッサ１５によって実行されるプレゼンテーションは、クリックの回数を減らし、ユーザ質問意図の解釈に基づき送達される有意義の情報量を最大化するような方法で要求ユーザに医療情報を表示することである。

プロセッサ１５によって実行される品質検査は、ユーザが表示される情報の質を維持し向上させるのを手伝うことのできるＷｉｋｉ式の方法で各種情報源、すなわち情報源１４、患者、構造化データ、および非構造化データによって提供される医療情報の品質を検査することである。プロセッサ１５によって実行される上記タスクを以下詳細に説明する。加えて、ユーザまたは患者は、Ｗｉｋｉのように医療情報に関してコメントすることができる。

要約すると、ＭＩＮＥ１２の医療情報の処理は、インタフェース１３において医療プロセッサ１６による処理、特定、マッピング、および統合のために多数の医療情報源（たとえば情報源１４）から医療情報を受信すること、ユーザのセキュリティ特権に基づき、特定され、マッピングされ、統合された医療情報内の特定の関連データへのアクセス権をプロセッサ１５によって実行されるユーザ固有の機能または役割に基づき提供すること、たとえば出力１７内の多数のユーザに対してユーザカスタマイズ済み医療情報を生成すること、を含み、ユーザカスタマイズ済み医療情報の少なくとも一部が、各ユーザ固有の機能または役割への適合性および各ユーザの関連セキュリティ特権に基づき各ユーザに提供される。

図２は、システム１０、特にＭＩＮＥ１２のさらなる詳細を示す。すなわち、図示されるプロセッサ１６はインデックス付けモジュールとメタタグ付けモジュール（明瞭化のために図２では両方が示されていない）を含むインデックス付けおよびメタタグ付けモジュール３４を含み、該モジュールは図２に示されるようなモジュールであってもよいし、２つの物理的に別々のモジュールであってもよい。図示されるプロセッサ１６は、照合モジュールと重複除外モジュールの２つのモジュールに分割可能な照合および重複除外モジュール３６と、単独のモジュールでも複数のモジュールでもよいコードおよび意味マッピングモジュール３８とをさらに含む。モジュール３４、３６、および３８は互いに通信する。

図示されるプロセッサ１５は、単独のモジュールでも２つに分割されたモジュールでもよいプレゼンテーションおよび品質検査モジュール３０と、質問および検索モジュール３２とを含み、これらも別々のモジュールでも結合されたモジュールでもよい。モジュール３０および３２は相互に、およびプロセッサ１６のモジュールと通信する。インタフェース１３はプロセッサ１５および１６の両方のモジュールと通信し、実質上は情報源１４からＭＩＮＥ１２へのゲートウェイである。

上記モジュールはコンピュータまたは適切な種類のコンピューティングエンジンによって実行されるソフトウェアプログラムであってもよいし、ハードウェアによって実現されてもよい。

図３は、各種装置を使用するシステム１０を実現する例示の実施形態を示す。すなわち、医療システム３０はシステム１０に類似しており、安全な通信リンク４２を介してインタフェース１３に安全に通信するように接続された情報源１４を含むものと図示されている。リンク４２は、各種フォーマットおよび種類の情報を安全に暗号化してインタフェース１３へ送信可能な任意の適切な通信路とすることができる。リンク４２が作られる例示の通信路は、インターネット、インターネット上のＶＰＮ接続、Ｔ１、Ｔ３、Ｅ１、Ｅ３、ＳＯＮＥＴ、およびその他の光ファイバフォーマットなどの私的専用デジタル回線を含む。

いくつかの実施形態では、インタフェース１３は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などの任意の種類の適切なコンピューティングエンジンのサーバとすることができる１つまたはそれ以上のサーバ３２上で実行されるソフトウェアプログラムである。サーバ３２はリンク４２を通じて情報源１４から安全な情報を受信する。プロセッサ１６、いくつかの実施形態では、データベース３６と、サーバ３２に類似し、ＰＣまたはサービスを含むがそれらに限定されない任意の適切なコンピューティングエンジンとすることができる1つまたはそれ以上のサーバ３４とを含む。

データベース３６およびサーバ３４はプロセッサ１６に関連して上述したタスクを実行し、ディスプレイ４０およびサーバ３８はプロセッサ１５に関連して上述したタスクを実行し、たいていの場合これらのプロセッサは医療情報に関連する追加タスクを実行することができ、その例をいくつか以下説明し、残りは企図され本明細書に提示される様々な利点、結果、および機能を実現する。

いくつかの実施形態では、プロセッサ１５は、サーバ３２に類似し、ＰＣまたはサーバーを含むがそれらに限定されない任意の適切なコンピューティングエンジンとすることができる1つまたはそれ以上のサーバ３８上で実行される視覚化ディスプレイ４０を含む。ディスプレイ４０は、プレゼンテーションを構築し、患者の記録、支払い請求情報、およびその他の種類の医療情報などの情報をユーザに表示するために使用される。ディスプレイ４０は、いくつかの実施形態では、プロセッサ１５の機能のうちいくつかの処理も実行する。

図３に示されるように、サーバ３２はデータベース３６およびサーバ３４に、さらにディスプレイ４０およびサーバ３８に接続され、データベース３６およびサーバ３４はディスプレイ４０およびサーバ３８に接続される。

いくつかの実施形態では、インタフェース１３、サーバ３２、データベース３６、サーバ３４、ディスプレイ４０、およびサーバ３８は情報源１４に対して遠隔配置される。また、いくつかの実施形態では、相互に対して遠隔配置される。さらに、それらはインターネットクラウドの一部とみなされ、それらのタスクはクラウドコンピューティングとして既知な方法で実行される。しかしながら、本発明の機能および利点を達成するその他の方法は、図３または本明細書のその他の図面に図示されない、および／または説明も企図もされないその他の各種具体例を含む。

図４は、本発明の一実施形態に係るシステム１０のさらなる詳細を示す。同図は、ブロックの相互リンクを示す矢印付きのシステム１０のブロック図である。これらの矢印はブロック間のデータフローを表しており、単にデータフローのいくつかの例を示しているだけで包括的ではないことを理解されたい。

図示されるシステム１０は、医療情報源１４、追加の詳細を示した図１のＭＩＮＥ１２に類似するＭＩＮＥ１００、医療出力１７、医療情報源１４、および医療入力１２５を含む。情報源１４は電子医療記録１０３、ＨＩＥ１０１、医療アプリケーション１０７、およびアドホックデータブロック１０８を含むこと以外は図１の情報源１４と類似している。出力１７は、患者１０５、医療（ＨＣ）提供者１０４、ＥＭＲ１０３、ＨＩＥポータル１０２、医療アプリケーション１０７、標準団体１１１、及び医療団体／支払人１１０を含むこと以外は図１および２の出力１７と類似している。図示される入力１２５は、ＭＩＮＥ１００に入力される医療用語１０６および医学知識１０９を含む。

図示されるＭＩＮＥ１００は、標準パーサ２０７、文書アップローダ２０８、アドホック文書パーサ２０９、マッパ２０４、適合性マトリックス２０５、医学知識エクストラクタ２０６、マップデータオブジェクトブロック２０３、ビジネスインテリジェンスブロック２１０、テンプレートライブラリマネージャブロック２１１、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）１０２、検索モジュール２００、およびビジュアライザモジュール２０１を含み、ＭＩＮＥ１００によって実行されるブロック／機能もあれば、本明細書に記載される各種機能および利点を達成するように企図されるブロック／機能もある。

検索モジュール２００は、上述の機能と、以降の説明によりさらに明瞭となるその他の機能を実行する。同様に、ビジュアライザモジュール２０１は、以降の説明でさらに詳細を示す上述の機能を実行する。パーサ２０９、アップローダ２０８、およびパーサ２０７は、ＭＩＮＥ１００が医療記録の集合などの様々な異なるフォーマットで、標準形式およびアドホック形式で、情報源１０１により情報を受け入れる機能を提供する。たとえば、アドホックデータブロック１０８は、パーサ２０９がＭＩＮＥ１００の他のブロックでの使用のために解読または解析するアドホック形式で、情報をＭＩＮＥ１００に提供することができる。

エクストラクタ２０６、マトリックス２０５、およびマッパ２０４は、医学知識を一括して収集し、それらの間の多次元的関係を特定し、抽出し、マッピングする役割を果たす。多次元的関係とは、概念、検査結果、問題、薬剤、アレルギーなどの様々な種類の医療データ間の関係、ならびに「共存症」や薬物「療法」などの医療データ間の様々な種類の関係である。これらの多次元的関係は適合性マトリックス２０５に盛り込まれる。ブロック２０３は、医療記録と特定医学概念への適合性とを組み合わせる役割を果たす。たとえば、糖尿病の特定医学概念は、中でも特に、ヘモグロビンＡ１ｃの検査結果およびグルコースの結果、糖尿病性網膜症の医学概念、靴擦れの診断、メトホルミンとインシュリンの処方に関係する。モジュール２０１は上述したように、適合性および照合とプレゼンテーションの機能を実行する。ビジネスインテリジェンスブロック２１０は、大きな医療団体および支払人１１０が興味を抱くかもしれない傾向や予測的可能性を得るために収集したデータを調査することができる。収集データは総合的に調査／解析／観測／報告することができる。データを利用する可能性のあるその他の団体は、品質メトリクスの監視に興味を持つ、あるいは品質メトリクスを報告する義務がある任意の団体、たとえば総合医療ネットワーク（ＩＤＮ）、健康保険プラン、および／または責任医療組織（ＡＣＯ）である。ビジネスインテリジェンス質問の一例は、「私のパネル内で過去６ヵ月間のヘモグロビンＡ１ｃ値が高い糖尿病患者の全情報を見せてください」というような品質尺度の検索に関して任意のコホート母集団を選択することである。

上述したように、情報源１４は安全なリンクを介してＭＩＮＥ１００に医療情報を提供する。ＭＩＮＥ１００によって受信される医療情報は通常、医療データまたは医療記録である。ＭＩＮＥ１００によって受信される前、医療データはＥＭＲ１０３、医療アプリケーション１０７、およびその他多数のアドホックデータ情報源１０８（アプリケーションＭｉｃｒｏＳｏｆｔ Ｗｏｒｄを含むがそれに限定されない）などの様々なシステムで作成される。通常はＨＩＥ１０１およびＥＭＲ１０３に集計されているデータはＭＩＮＥ１００でも受信することができる。構造化データは、継続した治療記録（ＣＣＲ）、継続した治療文書（ＣＣＤ）、臨床データアーキテクチャ（ＣＤＡ）、およびその他のＨＬ７関連規格など標準的な「ｘｍｌ」フォーマットでますます利用可能になりつつある。アドホックデータはｗｏｒｄ、ｐｄｆ、ファックス、および画像データなどの複数のフォーマットで利用可能である。複数の情報源から医療記録を収集すると、現行の医療環境では重大なデータ重複問題が生じる。これらの情報源からのデータの大半は、わずかに異なる変形または完全性を有する同種の情報または同一の情報インスタンス（たとえば、ミドルイニシャルのある／ない患者名、または開始日のある／ない一般名または商品名を標示された薬剤）を表す場合がある。有利なことに、ＭＩＮＥ１００は照合のために様々な情報源からの同一のデータインスタンスを照合し、比較のために類似のデータインスタンスを特定する。

患者情報がシステムの全関係者に利用可能となる典型的な医療情報交換（ＨＩＥ）とは対照的に、システム１０では、患者データは、ユーザおよびその団体の役割と需要に基づく患者の「必須事項（ｎｅｅｄ ｔｏ ｋｎｏｗ）」ベースでプライバシーおよびセキュリティに対処する細分化患者中心方式で共有される。この「必須事項」ベースの情報分布の例を以下に述べる。（１）医療提供者を有する団体などは、他の医療情報に加えて患者人口統計を受け取ることができる。（２）スポンサーなどの他の団体は、医療提供者が関心を持つ問題のみを受け取ることができる。（３）研究クライアントなどのさらに他の団体は、研究候補基準を満たす患者の数を受け取るだけで、匿名で患者にメッセージを送ることができる。プレゼンテーションモジュール３０によって提示されるユーザインタフェース全体はユーザの権利と種類に基づき変更することができる。患者の共有はさらに細分化されたベースで実行される。さらなる細分化の例は、検査、薬剤、アレルギー、支払い請求データなどのデータの種類や、精神衛生およびＡＩＤＳ（ＰＣＩ）などの医療概念である。団体は、概念の類似するデータを必要に応じて相互に共有し、ある団体から別の団体へ所与の患者に関する医療情報を含むファックスを送ることができる。図４の受信側（団体または医療提供者１０４）、医療団体／支払人１１０は、共有を許容する（受信データを既存または新規の患者カルテにファイリングすることに類似）、あるいは共有要請を拒絶することができる。このようにして、患者ケアチームは、特定患者毎の医療要件に基づくアドホック分配式に作られる。セキュリティが懸念される実施形態では、共有は検証済み団体間でのみ行われ（検証は同等団体によって行われる）、団体管理者および患者自身によって監査可能である。有利なことに、患者も、親戚、ＰＨＲ、および医療データ（ＰＣ２）を生成、監視、または使用するデジタル機器やアプリケーションを含むことのできる自身のケアチームに対してメンバーを追加／解除するオプションを有する。

標準およびアドホック形式での医療記録の収集は、ＭＩＮＥ１００のパーサ２０９、アップローダ２０８、およびパーサ２０７により可能となる。文書パーサ２０９はアドホックデータを解析し、可能な場合はいつでもアドホックデータの要素を構造要素にインテリジェントに分類する。いくつかの実施形態では、自然言語処理、ニューラルネットワーク、ユーザ支援テンプレート、およびその他の手法が採用されて、これらの要素をインテリジェントに分類する。インテリジェント分類は、入力テキストをセグメントに分けて、データカテゴリに基づきデータカテゴリおよび構造をテキストのセグメントに確率的に割り当てるプロセスである。たとえば、テキスト「ａ１ｃが異常と報告された」の場合、カテゴリ「検査結果」を用語「ａ１ｃ」に割り当て、何らかの確率と共に結果フラグとして用語「異常」を用語「ａ１ｃ」に関連付ける。別の例として、「ストレス試験では心臓異常が報告されなかった」では、カテゴリ「問題」に用語「ストレス」および「心臓異常」が関連付けられ、カテゴリ「手順」に用語「ストレス試験」が関連付けられる。用語「心臓異常」に否定を関連付ける。その後、文書パーサ２０９は検討と編集のために、出力１０３を介して可能な構造データの分析をユーザに任意で提示する。文書パーサ２０９は、文書アップローダ２０８を介してＭＩＮＥ１００の残りにアップロードすることができるＣＣＤまたはＣＣＲフォーマットなどの標準ＸＭＬ文書を作成する。さらに、文書パーサ２０９は、ユーザが特定の種類のアドホック文書内の構造要素を容易にマッピング／特定して文書の反復処理を簡易化することができるようにグラフィックスユーザインタフェース（ＧＵＩ）をユーザに提供することができる。たとえば、ユーザは文書パーサ上に文書を提示して、タグＰａｔＩＤを強調表示し、患者ＩＤがこのタグに従うことを示すことができる。

いくつかの実施形態では、文書アップローダ２０８は任意のセキュリティ領域で実行されるコンピュータプログラムである。これらのセキュリティ領域はクラウドベースのサービス、病院、クリニック、パーソナルコンピュータ、およびその他の適切なフォーラムとすることができる。文書アップローダ２０８はＣＣＤまたはＣＣＲなどの標準ＸＭＬ文書をパーサ２０９または直接医療情報源１４から受信し、この情報を利用してユーザ情報を検証しＭＩＮＥ１００内の所望の宛先に文書を安全に（通常はＳＳＬを介して）アップロードする。ＭＩＮＥ１００は２つの主要公的環境（製品実証環境と生成環境）および複数のエンジニアリング環境を維持する。採用される文書アップローダの種類は任意であり、設計上の選択である。たとえば、ＭＩＮＥ１００で採用される特定の文書アップローダ２０８は必要な接続性に左右される。文書は、ＩＨＥプロトコル、ウェブサービス、共有ホルダ、およびドラッグ・アンド・ドロップブラウザインタフェースを含むがそれらに限定されない各種方法を介して文書アップローダ２０８に送信することができる。

いくつかの実施形態では、標準パーサ２０７は、インターネットクラウド内のデバイスで通常は実行されるが、他の実施形態では、私的ネットワーク環境で実行されるコンピュータプログラムである。標準パーサ２０７はＸＭＬからの標準要素を解析および分類して、特定の標準要素用にデータオブジェクトを作成する。大部分の非分類データはプレーンテキストとしてアドホック文書オブジェクトに保存される。

加えて、文書パーサ２０９および標準パーサ２０７は有利なことに、重複する患者だけでなく重複する文書も特定し除外する。重複患者の特定は、パーサ２０９が情報源１０１から受信する患者ＩＤとＭＩＮＥ１００内の既知の患者とを比較して、患者の受信ＩＤの一致の閾値を判定することによって実行される。たとえば、ＭＩＮＥ１００内の既知の患者記録と社会保険が一致する患者は同じ患者と判定することができる、あるいは、姓が別の姓と部分的に一致し、他の一致情報を有する患者は重複患者と指定することができる。患者は、ＭＩＮＥ１００内の人口統計、臨床、支払い請求、またはその他の関連患者記録間の類似性に基づき一致させることができる。

医学知識エクストラクタ２０６は医療用語１０６（医学辞書、医学オントロジ）、医学知識１０９をデジタルフォーマットで、およびマップデータオブジェクト２０３から収集した医学知識を保存する。医学知識エクストラクタ２０６は医学知識内に発見される様々な医学的概念間の関係を作成する。これらの関係は、適合性マトリックス２０５と称される一連の表に記憶される。

適合性マトリックス２０５は、関係する医療用語、同義語、追加の検索用語１組の細分化表であり、および「検査結果」、「療法」、「否定的な相互作用を報告した」などの様々な次元に沿って各用語（Ａｐｉｘｉｏｎｓ）の他の用語（ａｐｉｘｉｏｎ）への適合性を示す１組の多次元的関係性を医療専門家へ表すものである。これらの表の行と列内の要素は「ａｐｉｘｉｏｎｓ」と称され、本明細書では「原子医療関連用語」とも称される。了解される通り、追加医療用語がＭＩＮＥ１００によって特定される度に細分化表の組は時間の経過とともに拡大する。

適合性マトリックス２０５は、包括的情報、特殊性固有情報、標準団体固有情報、ユーザ固有情報、疾患または問題固有情報、および患者固有情報などを含むがそれらに限定されない各種情報レベルで整理される表を含む。有利なことに、ユーザは、検索を実行した後、実行した検索の意図に関係する、あるいは関係しないと考える要素を追加または排除することによって、ａｐｉｘｉｏｎ表のバージョンを選択的にかつ独立して調節する。適合性マトリックス２０５は、これらのユーザ入力を処理し、集計し、他の情報レベルへと伝搬することができる。

マッパ（ｍａｐｐｅｒ）２０４は、構造化およびアドホック医療情報と情報の種類（たとえば、薬剤、アレルギー、検査、メモなど）をパーサ（ｐａｒｓｅｒ）２０７から受信し、適合性マトリックス２０５を使用して、医療情報、医療情報の種類、およびそれらが関係する細分化用語（すなわち、関連ａｐｉｘｉｏｎｓ）を含むマップデータオブジェクト２０３を生成する。ａｐｉｘｉｏｎｓは、照合のために異なる情報源からの同一のデータインスタンスを特定し、比較のために類似のデータインスタンスを特定するのを助けるのに使用することができる。マッパ２０４はデータインスタンスの完全一致およびデータインスタンスの「類似」一致を特定するのに使用可能な１組の柔軟ルールから成る。また、マッパ２０４は、マップデータオブジェクト２０３にこれらのルールの結果を記録する。完全一致は、定義された関連フィールドにおいて同一であるマップデータオブジェクト２０３として定義することができる。類似マッチは、関連フィールド上の一致閾値を満たすマップデータオブジェクト２０３として定義することができる。

検索モジュール２００は図２のモジュール３２の検索モジュールに類似しており、マップデータオブジェクト２０３、適合性マトリックス２０５、およびユーザからの検索入力を受信して、医療情報の種類毎に項目のリストを生成する。統合データ（複数の情報源からキャッシュに格納したあるいはリアルタイムで検索したデータ）は実行時に集められて、１組のマッピングまたはルールを介して患者の臨床履歴の統合ビューを作成する。複数の情報源からのデータは標準的または独自の質問機構を介してリアルタイムで収集される、あるいは上記データの予めインデックス付けされたキャッシュから検索される。次に、これらの複数の情報源からのデータは、単独の統合ビューのために結合される。統合ビューに示されるものは、データマッパ２０４（重複除外ルールおよびデータマッピングルールを介して）、および団体ルール、権利およびプライバシールール、およびユーザの役割を取り扱うビジュアライザ２０１に依存し、それらによって形成される。また、検索モジュール２００はユーザ入力、質問、適合性マトリックス、過去のユーザの行動、ユーザの役割、患者データのプライバシー設定、または医療情報の履歴から得られる知識などの様々な要因への適合性に基づき項目のリストを格付けする。これらの結果はビジュアライザ２０１およびＡＰＩ２０２の両方に送られる。

要約すると、複数の情報源からのデータがデータマッパ２０４によってインデックス付けされ、メタタグ付けされる。次に、このデータセットはビジュアライザ２０１によって使用される。ビジュアライザは、医療範囲においてどのユーザが、どんな役割を果たすかに基づき、異なるエンドユーザ（または出力１７）に対して同じデータを違う方法で提示する。

図４では、ＡＰＩ２０２、文書アップローダ２０８、およびアドホック文書パーサ２０９は図２のインタフェース１３に含まれる。医療用語１０６、医学知識１０９、検索２００、ビジュアライザ２０１、マップオブジェクトブロック２０３、マッパ２０４、適合性マトリックス２０５、医学知識エクストラクタ２０６、およびビジネスインテリジェンス（ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）ブロック２１０はプロセッサ１５の一部であり、医療用語１０６、医学知識１０９、医学知識エクストラクタ２０６、ビジュアライザ２０１、マップデータオブジェクト２０３、マッパ２０４、適合性マトリックス２０５、標準パーサ２０７、アドホック文書パーサ２０９、およびテンプレートライブラリマネージャ２１１はプロセッサ１６の一部であり、ＨＩＥ１０２、ＥＭＲ１０３、ＨＣ提供者１０４、患者１０５、および医療団体／支払人１１０は出力１７の一部である。

文書および医療データオブジェクト検索ランキングを以下説明する。医療データオブジェクト２０３一致検索条件（検索結果３０５）をさらに関連付けるため、ＭＩＮＥは概念近似モデル（ＣＰＭ）と称される数学概念を利用する。ＣＰＭアルゴリズムは、１対の文書または医療データオブジェクト２０３間または医学概念と医療データオブジェクト２０３との間の適合性を示す数値を返す。適合値は、多次元空間内の２つの点間のユークリッド距離、または同次元の２つのベクトルを分離する角度のコサインを示す−１〜１の角度距離を含むがそれらに限定されない様々な形で表すことができる。

適合性ランキングにおけるＣＰＭの利用を例示するため、どのようにして適合性マトリックスが算出され、後で検索戦略の一部として使用可能なＣＰＭによって戻されるかの一例を以下に示す。任意の所与の文書に関して、ＣＰＭは適合性マトリックス２０５内の医療用語（Ａｐｉｘｉｏｎｓ）に基づき数値アドレスを算出する。数字列または多次元空間における１点の座標として表すことのできる数値アドレスは、Ａｐｉｘｉｏｎｓに関連する各文書内の医療データの各種特性（たとえば、症状、兆候、および異常な検査結果などの存在）に基づき算出することができる。たとえば、以下の３つのＡｐｉｘｉｏｎｓ：医学的症状Ａ、Ｂ、およびＣのみがＣＰＭに提供されると仮定しよう。ユーザによって入力される検索列が意味的に症状ＡおよびＣに関係している場合、検索基準はベクトルＳ＝［１、０、１］として表すことができる。文書が示すように、症状Ｂと診断された患者はベクトルＤ１＝［０、１、０］で表すことができる。第２の文書が示すように、症状Ａと診断された患者はベクトルＤ２＝［１、０、０］で表すことができる。各文書対間の角度距離ＡＤは、各ベクトル対間の正規化内積として表すことができる。上記３つのベクトルの場合、ベクトルＳとＤ１間の角度距離はベクトルＤ１とＤ２間の角度距離よりも大きくなるであろう。このランキング戦略が示唆するように、上記検索基準の場合、文書２はより高いランキングを得て、文書１よりも検索結果リストの最上位により近くリストアップされるはずである。このランキングは、キーワード検索では症状Ａが両文書で発見されるが、症状の診断が確定している文書２とは対照的に症状がないとして文書１で言及されている場合に特に有効である。この場合、キーワードのみを使用する検索戦略は各文書の検索用語への適合性を正確に確定することができず、文書１を文書２の上にリストアップする場合がある。簡単な例としては、各症状の否定を明示している健康な患者の文書（たとえば、「胸痛なし」，「発熱なし」）が、症状を肯定的に診断している文書よりもこれらの症状に関連性が高いとして誤って表示されるような場合である。

照合（ｒｅｃｏｎｃｉｌｌａｔｉｏｎ）：
任意の所与の患者または文書に関して、ＭＩＮＥは適合性マトリックス２０５内の医療用語（Ａｐｉｘｉｏｎｓ）に基づき数値アドレスを算出することができる。数字列または多次元空間における１点の座標として表すことのできる数値アドレスは、Ａｐｉｘｉｏｎｓに関連する各文書内の医療データの各種特性（たとえば、症状、兆候、および異常な検査結果などの存在）に基づき算出することができる。たとえば、ＭＩＮＥが以下の３つのＡｐｉｘｉｏｎｓのみ：医学的症状Ａ、Ｂ、およびＣを有すると仮定しよう。患者記録Ｒ１が示すように、症状ＡおよびＣを有すると診断された患者はベクトル［１、０、１］で表すことができる。別の患者記録Ｒ２が示すように、症状ＢおよびＣを有すると診断された患者はベクトル［０、１、１］で表すことができる。１）患者記録が包括的であり、２）３つすべての医学的症状Ａ、Ｂ、およびＣが正確に診断されており、３）症状が慢性的であると仮定するならば、２つのベクトルを比較するシステムはある程度確実に、患者が同一の名前を共有していても患者記録Ｒ１およびＲ２は同じ患者に属するものではないと結論付けることができる。

このような数値アドレスは、患者の記録が標準（健康）から逸脱する多数のデータ点を含む場合には特に、相当量のデータ点を有する患者に対して一定レベルの一意性を有するため、一意の患者ＩＤを確定するために患者ＩＤに加えるパラメータとして使用することができる。同じ戦略を、重複する文書およびデータ点の照合整理に適用することができよう。

コミュニティベースのテンプレート参照、承認、および共有システムを以下説明する。上述したように、テンプレートライブラリマネージャ２１１およびビジュアライザ２０１は予め定義されたデフォルトおよびユーザカスタマイズ可能な設定に基づきウィジェットの表示、位置、サイズ、および挙動を制御する。いったん最適な表示構造に達すれば、所望の構成（「テンプレート」と称する）設定をテンプレートの参照、試験、所望に応じて評価や認証のためにオンラインコミュニティに送信することができる。オンラインコミュニティおよびテンプレートのプロファイルの送信は、構成可能なプライバシー設定を介して非公開にも公開にもすることができる。コミュニティネットワーク内の全ユーザは送信されたテンプレートにアクセスし、公開テンプレートを試験し、批評を書き込み、評価することができる。所与のユーザネットワーク内の意思決定機関や委員会はテンプレートを認証して、テンプレートが認証を受けたコミュニティ内の全ユーザに該テンプレートを視聴可能にすることができる。認証書は日付、認証機関名、およびその他の関連情報などの多数の属性を有することができる。

「認識済みか？（Ｄｉｄ ｙｏｕ ｋｎｏｗ？）」機能を以下説明する。システムは患者履歴を検索し、患者の「現況」に基づき、患者にとって重大なリスクを示し得る、あるいは診断過程や治療計画に大きな影響をもたらし得る情報を表示する。患者の「現況」は患者の現行の問題、薬剤、アレルギー、入手可能な測定情報（検査結果、診断など）と、患者が持ち得る訴えや兆候を含む。たとえば、喉の痛みと発熱を訴えている患者には、こうした症状と過去の脾臓摘出による深刻な合併症とは関連するため、「認識済みか？」機能によって過去の脾臓摘出情報を表示することができる。

グラフィカルな常時表示および更新機能を以下説明する。システムは様々なグラフィカルフォーマットで時系列情報を表示する機能を有する。いったん１つの情報をこれらのツールのうちの１つにドラッグすれば、その種類の全データが自動的に表示される。新たな結果がシステムに追加されると、グラフィカルディスプレイに自動的に追加される。この場合、時系列データは、日付や日付範囲に関連付けることのできる任意の種類の情報である。その一例が、最初は動向作図ツールにドラッグされるヘモグロビンＡ１ｃの検査測定値である。患者のすべてのヘモグロビンＡ１ｃ検査結果が表示のために動向作図ツールで利用可能となる。この後、新たなヘモグロビンＡ１ｃ結果はすべて動向作図ディスプレイに自動的に追加される。

図２のプロセッサ１６の機能の詳細を説明する。

インデックス付けとメタタグ付け（Ｉｎｄｅｘｉｎｇ Ｍｅｔａ Ｔａｇｇｉｎｇ）：
図５は、本発明の方法に係るＭＩＮＥ１２のインデックス付け、質問、および検索機能のブロック図である。図示されるインデクサ３４０は文書プロセッサ３３０から文書を受信し、暗号化されるようにインデックス付けされた文書を暗号化インデックスモジュール３５０に提供する。医療質問処理エンジン３０２は全文質問３０３を受信し、それを処理して、処理した質問を医療字句検索エンジン３１０およびマトリックス概念検索エンジン３２０に提供する。エンジン３１０および３２０もモジュール３５０から暗号化文書を受信し、医療検索エンジン出力およびマトリックス検索エンジン出力をそれぞれプレゼンテーション表示プランナ３０４に提供する。プランナ３０４は最終的に出力として検索結果３０５を提供する。エンジン３０２も出力をプランナ３０４に提供する。

本発明の一実施形態では、文書プロセッサ３３０、インデクサ３４０、およびモジュール３５０は通常プロセッサ１６内に配置される。本発明の一実施形態において、エンジン３０２、３１０、および３２０、およびプランナ３０４はプロセッサ１５内に配置される。

文書プロセッサ３３０はコミュニティ患者データ２００．０と患者提供の患者データ２００．０．１とを処理のために受信する。データ２００．０は患者以外の情報源から提供され、データ２００．０．１は患者から提供される。

エンジン３０２は自由形式自然言語質問、全文質問３０３をエンジン３１０および３２０の呼出しに変換する。エンジン３１０は、医療データオブジェクト（テキスト文書、構造化またはアドホックなど）の所定の集合内で、医療データオブジェクトの内容の任意の場所でキーワード用語が一致（完全または部分）するすべてのオブジェクトを発見し、他のキーワードキーワードを使用してそれらのオブジェクトをフィルタリングする（？？何を言おうとしているのか？）。エンジン３２０は、所定の医療用語の集合に関して、医療用語、意味的関係、および関係の強度を含む知識ベースを介して特定される医学関連用語のリストを発見する。医療用語の集合は、ユーザ入力にしたがい、およびシステム１０が医学知識を獲得する際などに動的に変化している。プランナ３０４はエンジン３１０および３２０の出力をユーザ視聴用に統合表示プランに変換し、これが検索結果３０５、すなわち、キーワードまたは概念のいずれかにマッチさせることのできる医療データオブジェクトとなる。

２つのデータフローを図５に示す。インデックス付けフローは２００．０および／または２００．０．１からプロセッサ３３０、インデクサ３４０、およびモジュール３５０へ、エンジン３１０および３２０へのデータフローに従う。検索フローは質問３０３の受領からエンジン３０２〜エンジン３１０および３２０へ、プランナ３０４へのデータフローに従い検索結果３０５を生成する。

検索フローでは、エンジン３０２、３１０、および３２０は文書を処理し、迅速に検索して大きな文書の集合から取り出すことが容易にできるフォーマットに変換するために使用される。インデックス付けフローは、複数の物理的マシン全体にわたる確実で自動的な文書の複製を可能にする。複数のプロセッサなどの多数のマシンに作業負荷を分散させるため、インデックス付けは大きなスループットもサポートする（１分で大量の文書がインデックス付けされる）。インデクサ３４０は、入力される医療データを、質問をより迅速にする形式に変換する。インデクサ３４０は完全な暗号化フォーマットでデータの内容を保存するため、データ盗難の場合も、保護された医療情報（ＰＨＩ）は暴露されない。

モジュール３５０はインデクサ３４０から受信する患者データを、インデックス文書の形式で、容易に検索可能である暗号化フォーマットで保存し、暗号化インデックスを生成する。この暗号化は患者データをデータ盗難から保護する。別の実施形態では、モジュール３５０によって生成された暗号化インデックスを複数のプロセッサに保存して、個別に問い合わせることができるため、故障に強くＰＨＩが保護される。

本発明の各種実施形態の検索エンジンは、ゼロクリック適合性の概念、すなわち提供者が単独の質問を入力することによって要求するすべての関連情報を入手できる機能に基づく。すなわち、医療提供者が要求するすべての関連情報は、単独の質問の受信時に検索することができる。

図５に関して上述したように、検索エンジンは２つの別々の要素、すなわち、インデックス付けフローと検索フローから成る。インデックス付けフローは、コミュニティからの患者データ（ＣＤＡテンプレート、ＣＣＲ、ＣＣＤ、ＰＤＦ、画像などを含む複数のフォーマットで）および患者自身によって提供されるデータを使用する。患者提供のデータは状態の更新または画像、映像、および文書などの患者のアップロード資料の形を取ることもできるし、インターネットに接続された医療モニタ装置から得ることもできる。インデックス付けフローはシステムが受信した各文書を処理し、このデータの検索を効率的にする構造に変換する（インデクサ２００．２）。これらの構造は完全に暗号化されて保存され、患者情報を保護する。

検索フローは入力全文質問（すなわち、構造に関する制限なしの質問）を受信し、全文質問を、医療字句検索エンジンおよび医療質問に対処するように最適化された高性能質問処理エンジンを用いるＭＡＴＲＩＸ（医療アプリケーション用語関係インデックス）概念検索エンジンへのコマンドに変換する。検索エンジンの結果は、ユーザの役割および特権と団体の役割および特権（たとえば、提供者、管理者、品質管理者、および患者）と検索質問を前提に、最も関連性の高いプレゼンテーションを決定するプレゼンテーション表示プランナ（３０４）に送信される。

質問（Ｑｕｅｒｙ）：
図６は、本発明の装置及び方法に係る質問モジュールのブロック図である。「医療質問処理エンジン」とも称される質問モジュール３１は図２のモジュール３２の一部であり、質問トークン化モジュール３７０によって受信される全文質問３０３を有し、全文質問３０３はトークン化された質問を意味解釈ブロック３７１に提供し、次に解釈された意味（意味とは何？結果？）を質問翻訳ブロック３７２に提供する。ブロック３７２は質問翻訳を字句検索質問ブロック３７３および概念検索質問ブロック３７４に提供する。エンジン３１は自由形式自然言語質問または全文質問３０３を、まずブロック３７０で質問３０３をトークン化し、大きな医療用語辞書を使用して質問中の用語のすべての可能な解釈を特定することによって、エンジン３１０および３２０が使用可能な入力に変換する。質問の解釈は、医学的種類と共に質問の中のすべての医療用語を含む。よって、いくつかの実施形態では、質問のトークン化は医療用語辞書を使用して質問中の用語のすべての可能な解釈を特定する。また、「ｗｉｔｈ」や「ｏｆ」などの機能語に基づき質問中の医療用語間で認識可能な関係も含む。

各解釈は、周囲のコンテキスト、たとえば、質問中のその他の単語、医療用語とその関係、または以前の質問やユーザ反応の履歴などアプリケーションによって質問プロセッサに提供される知識に基づきスコアを付けられる。生成されるすべての解釈のスコア付け後、最高スコアの解釈が質問の最可能解釈として選択される。質問の最可能解釈は字句検索質問３７３および概念検索質問３７４に翻訳されて、字句検索エンジン３１０および概念検索エンジン３２０に送信される。

次に、最可能解釈は字句および概念検索のそれぞれのエンジン３７３および３７４呼出しに変換される。いったん結果が検索から戻ってくると、質問処理エンジンが質問に関する情報で戻った結果に注釈をつけるため、それを表示プランナに送信して適切な表示プランを作成することができる。

プレゼンテーション：
図７は、図２のモジュール３０のプレゼンテーションモジュールの関連ブロック／機能のブロック図である。図示されるプレゼンテーション表示プランナ３０４はプレゼンテーションパーソナライザ３０６からの入力を受信し、医療データオブジェクトマッチング検索条件の形式で検索結果３０５を提供する。検索結果３０５はユーザ動作３０７を受信し、プレゼンテーションパーソナライザ３０６への入力を提供するように図示される適合性メトリクスブロック３０９への入力として供する。

プランナ（ｐｌａｎｎｎｅｒ）３０４は、パーソナライザ（ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｒ）３０６から質問を入力された注釈付き結果として受信し、それらをユーザに提示される順序付け（ランク付け）結果リストに変換する。ランキングコンポーネントはＭＡＴＲＩＸで利用可能な網羅的医学知識を含み、データオブジェクトの適合性を決定する。各結果はプレゼンテーションを異ならせることができる。さらに、プランナ３０６は、検索結果の出力にユーザのクリックおよび滞在時間などのユーザ動作３０７を記録する。この情報は、適合性メトリクスを算出して個人化を提供するために内部に記録される。たとえば、検査結果を含む結果は長期間の動向線として表すことができる一方、問題を含む結果は問題の発症、問題のための関連処方および措置を示す特別マーカと共に表示することができる。既に治癒した問題または症状は現在の問題と異なって表示させて、問題がもはや進行中ではないことを示す。結果毎に表示プランを作成し、そのスタイリング、内容、およびプレゼンテーション（たとえば、グラフ対強調表示テキスト）を決定すること以外に、表示プランナは結果全体の順序も決定する。ある特定の種類の質問（たとえば、検体や検査試験に関する質問）の場合、ある特定の種類の結果が他のものよりも優先される場合がある。

プランナ３０４は記録された適合性メトリクスをユーザデータと共に使用し、ユーザおよび質問のためのプレゼンテーションを個人化する。あらゆる質問およびユーザに関して、このデータが捕捉され記憶される。定期的に実行されるバックグラウンドタスク（この限定は必要か？）パーソナライザ３０６は、各ユーザおよび質問のために捕捉された適合性メトリクスを分析し、内部でそれらを質問時にユーザに検索結果を提示する際に適用される個人化モデルに変換する。このプロセスは、各ユーザに返される結果の適合性を高めるフィードバックループを生成する。

検索：
エンジン３１０によって実行される医療字句検索は、検索エンジンに医療用語の特殊性を認識させる医療用語アナライザを実装することによって従来のテキスト検索エンジンを拡張する。たとえば、「心臓発作」の検索は用語全体の発生のみを発見すべきであり、「心臓」と「発作」の別々の単語の発生は無視される。別の例として、「α−１−フェトプロテイン」の検索では、「□−１−フェトプロテイン」も一致させるべきである。

検索は以下の３つの基本検索アルゴリズムのそれぞれを用いて実行することができる。
・完全一致（デフォルト）−検索されるテキスト中に現れる所与の検索用語セットのすべての発生を元の順序で発見する。検索テキストおよび検索単語はマッチング前に、ステミングし、ストップワードを抜き、小文字に変換することができる。
・部分一致−文書の集合において、Ｎ位置内の検索テキストに任意の順序で現れる所与の検索用語セットのすべての発生を発見する。ここでは、Ｎは任意対の検索用語間に現れ得る最大量及び最少量の文字を表す数値行列である。
・列一致−医療字句検索エンジン３１０によって使用される第３の検索アルゴリズムが単語全体ではなく文字の列に一致する。この検索は単語の一部に一致するため、オートコンプリート機能とユーザインタフェースの検索示唆ボックスにとって有効である。

図８は本発明の実施形態および方法に係るエンジン３１０のさらなる詳細を示す。検索用語３０３および検索文書集合２０３は、前者が質問オブジェクトへの検索用語処理ブロック３１１によって、後者が文書プロセッサ３３０によって受信される。プロセッサ３３０は集合２０３から受信した検索文書を処理し、それをスペルミスを訂正する医療言語ベースのスペルミス訂正３１３に送信し、文書集合のテキスト内の用語位置の特定のために、医療データオブジェクト一致検索の最終検索結果３０５と一緒に訂正テキストを位置検索アルゴリズム３１２に送信する。検索用語３０３は、検索用語を質問オブジェクトに処理するブロック３１１に受信される。

図９は、本発明の一実施形態に係る図５のエンジン３２０のさらなる詳細を示す。入力質問３０３が医療質問処理エンジン３００によって受信され、そこで、適合性マトリックス２０５を用いて受信された質問が処理され、処理された質問を１組の一致医学概念ブロック３２２に出力する。適合性マトリックス２０５は一致医療概念ブロック３２２を使用して、それをフィルタリングし、関連医学概念（ブロック３２１）のみを生成する。マトリックス２０５から受信した出力として得られる関連医療概念ブロック３２１は医療質問処理エンジン３００にフィードバックされる。エンジン３００はさらに検索された文書２０３の集合を受信し、関連医療概念ブロック３２１と組み合わせて、検索結果３２５を生成するのに使用する。検索結果３２５は上述したように検索用語に関連する医療データオブジェクトを含む。

エンジン３００は知識ベースであり、医療用語、概念、概念間の関連リンク、および関連リンクの強度の量的尺度を与える数値（適合性スコア）の表を含む。数値の集合はここでは適合性マトリックス２０５と称する。正規化適合性スコアは０〜１の範囲を有し、０は完全に無関係であり（直角）、１は関連性が高い（たとえば、同義語）。なお、別の実施形態では、反対のまたは異なる範囲を採用することができ、たとえば、１は無関係、０が関連性が高いと示すことができる。適合性スコアは、システムに記憶される臨床データなどの専門家や医療従事者によって生成されるデータ、使用統計から得られるデータ、および公的に入手可能な医療テキストをマトリックス内で利用可能な知識に変換することによって得られるデータなどを含むがそれらに限定されない各種情報源から得られるデータの集合に対して働く機械学習アルゴリズムの集合を介して獲得される。

検索用語に関連するすべての概念を特定するため、知識ベースは検索用語で問い合わされて検索用語に関連するすべての概念を発見する。すべての一致概念が発見されれば、関連項目は適合性スコアに基づき返ってきた概念のリストをフィルタリングすることによって選択することができる。フィルタリングの閾値は、同義語のみの選択から関連性の低い概念すべての発見まで、アルゴリズムの厳密性を決定する適合性検索パラメータである。

特定された関連医療概念のリストは、医療質問処理エンジンへの入力として送信され、そこで字句検索エンジン３２０に対する関連字句質問を生成し、検索結果３２５を返すことができる。

医療用語間の関係を特定するのをさらに複雑にするのが否定意味構造である。たとえば、医療文書の文脈で「糖尿病除外」という言葉の発生は、糖尿病の否定適合として適合性エンジンに解釈される。意味アルゴリズムの観点からは、否定に関連する２つの主要な問題は検出と解釈である。否定検知アルゴリズムは医療テキスト内で見つかる、「発熱なし」のような単純な否定から「感染の十分な証拠なし」のようなより複雑なパターンまでのいくつかのカテゴリに属する否定意味構造の集合に依存する。複数の否定ならびに二重否定は自動検出アルゴリズム（たとえば、「構造上の異常、障害を除外、炎症は除く」）にとって大きな課題となる（我々がこの困難な問題を解決すると主張しようとしているのか？おそらく、システムが扱う否定の例を挙げているにすぎない。否定検知アルゴリズムは機械学習モデルを使用して文章構成パターンを学習し、文章内のフレーズが否定されているか否かを特定する。

否定適合値の解釈は具体的な使用ケースに左右される。アプリケーションが種類の区別なしに概念間の関係のみの検出を要求する際、否定適合値は絶対値として使用される。しかしながら、決定支持要素を構築するには医療データオブジェクト間の意味的相互作用を理解する必要があるため、否定適合値の解釈が不可欠である。

図１０〜１９は、本発明の例示の実施形態に係る検索結果の様々なスクリーンショットを示す。

図１０は、例示の検索結果３２５のスクリーンショットを示す。各種検査結果の範囲を示す患者Ｊｏａｎ Ｓａｍｐｌｅの情報および検査結果が提示され、上述したようにこれらの結果は適合性マトリックスによって特徴付けられる。たとえば、カルシウムは適合値０を有し、グルコースは適合値１．０を有する。

図１１は、ビジュアライザ２０１によって提示されるＡｐｉｘｉｏ検索２００からの例示の出力のスクリーンショットを示す。

図１２は、デフォルト状態でのユーザに表示される例示のページのスクリーンショットを示す。最初、ページは大部分の／全部のウィジェットが空であり、ウェルカムウィジェットが機能している。可視項目は入力バーと関連タブ（患者、お気に入り、履歴）、設定リンク、およびサインアウトボタンである。ユーザが入力にタイプすると、候補となる患者名、症状、および関連検索のドロップダウンが現れる。ドロップダウンにリストアップされる患者の一致は、名、姓、および必要であればニックネーム／仮名（すなわち、「Ｊｏｈｎ Ｄｏｅ Ｆｅｂ ５」）（誕生日、ＩＤ？）でのマッチングを含む。Ｄｏｗｎキーはドロップダウンリストのナビゲーションを開始する。ＵｐおよびＤｏｗｎキーはリストを通過することができ、その際に現在の項目が強調表示される。同様に、リスト上にマウスを移動させるとドロップダウンの選択肢が強調表示される。図１３に示されるように、クリック（タッチ）で項目を選択することによって、入力フィールドを追加する。

ユーザが文字のタイピングを始めるもしくは再開するか、ｂａｃｋｓｐａｃｅを押すと、ステッピングプロセスが停止し、機能プロセスが選択肢リストのコンパイルと絞込みを再開する。リストが１０項目（デスクトップ）および携帯機器上で６項目を超過する場合、リストはページ付け要素を対応させる。パネルの下ストリップは「ｎｅｘｔ．．．」機能を表示することになる。「ｎｅｘｔ．．．」機能が使用される／アクセスされると、最上部が「ｐｒｅｖ．．．」機能を表示する（に変わる）。ＮｅｘｔおよびＰｒｅｖ（それぞれ最下部と最上部に表示される）は、下向き矢印および上向き矢印でアクセス可能であってはならない。しかしながら、右または左矢印を押すと、外観が起動／点滅してリストを前方に（右矢印）および後方に（左矢印）ページ付けする。タッチ装置上で、ＮｅｘｔまたはＰｒｅｖのいずれかを押すと、リストに沿って前後にページ付けされる。既知の検索規格（Ｇｏｏｇｌｅ、Ｙａｈｏｏなど）と同様、各キーストロークは予め選定されている可能な選択肢のフィールドを絞り込む。一致結果がなければリストは消える。

対応パネル内に既にあるリスト選択肢（入院患者、または患者の以前に見た条件など）には星が前に付されている。医療提供者（ＨＣＰ）が一致記録のない質問項目を検索結果ウィジェットまたは部分ウィンドウに入力する場合、ページはリストフォーマットで関連するすべての可能性を表示する。

例示の項目選択は以下のように行う。
ＴａｂキーまたはＥｎｔｅｒキーを押すと、強調表示項目が選択され、パラメータをオブジェクトとして確定する。リスト項目上でマウスをクリックすると、強調表示項目が選択される。クリックまたはタッチでリスト項目を選択する。
いったん入力項目がドロップダウンから選択されれば、対応する入力がオーバライドして（あるいは完了して）オフィシャルリストと一致し、変更が視覚的に青色となり、項目がオブジェクトであることを示す＋の符号が付与される。
その後、患者−検索オブジェクトを作動させることができる。

１．検索／入力オブジェクト
検索または入力項目が選択されれば、視覚的にオブジェクトに変化する。オブジェクトとして、入力フィールド項目を作動させることができる。
・患者−オブジェクトを患者タブにドラッグして、患者を患者タブに追加する。
・訴え−オブジェクトをお気に入りタブにドラッグして、項目をお気に入りリストに追加する。
・オブジェクトを動作ウィジェットにドラッグすることで、オブジェクト（ウィジェットを定義するフレーズまたはパラメータとしてに作用することができる。

図１４に示される例示のスクリーンショットに従い、一般的な検索／入力ボックス挙動を以下説明する。
・患者が特定されなければ、患者一致または団体／コホート／パネル一致（母集団検索に関する）がドロップダウンリストにおいて優先順位をつけられる。
・いったん患者名または母集団グループが確定／特定されれば、ドロップダウンリストには医学用語および非患者または母集団グループが表示される。
・任意の単独項目上、フレーズ中、あるいは＋の符号またはその他の区切り文字上のＢａｃｋｓｐａｃｅでオブジェクトを解除し（グレーアウト／デフォルトにする）、ページ上の項目を再定義する。
・Ｂａｃｋｓｐａｃｅは用語およびフレーズ内を文字毎に削除する。
・Ｅｓｃａｐｅは最後のオブジェクトを呼び戻す。
・単語上でダブルクリックしてフレーズ全体を選択する（複数の単語は用語を含む）。
・未認識の単語および用語は「キーワードオブジェクト」となり、検索を実行された後にオレンジ色となる。

図１５の例示のスクリーンショットに示されるようなタブとパネルは以下の通りである。タブをクリックして対応パネルを開け（ＪＱｕｅｒｙアニメーションを使用）、図１６に示されるようにリストへのフォーカスに変更する（最初のものを自動選択）。このモードでは、キーストロークをタイピングすると、最も近い一致リスト項目にジャンプする。「Ｕｐ」および「Ｄｏｗｎ」矢印でリストを行き来する。「Ｔａｂ」または「Ｅｎｔｅｒ」は強調表示されたお気に入り項目を選択することによって検索／入力ボックスを埋める。「Ｅｓｃ」（ｅｓｃａｐｅ）でパネルを閉じ、現行の検索／入力にフォーカスを戻す。パネルが開いた後、閉じることを示す逆三角形アイコンがタブに表示される。タブまたはＣｌｏｓｅアイコンをクリック／タッチする、あるいはＥｓｃキーを押すと、パネルが閉じ、フォーカスが検索／入力に戻る。パネルの外側をクリックしてもパネルが閉じる。パネルリストの項目を選択するとパネルが閉じ、フォーカスが検索／入力に戻る。図１６に示されるように、パネルには管理機能リストのための「Ｅｄｉｔ」ボタンが表示される。

パネル編集モードを図１７に示し、その動作は以下の通りである。「Ｅｄｉｔ」ボタンをクリックするとパネルが変化して、図１８に示されるようにリストの各項目の後に「ｍｏｖｅ」アイコンおよび「ｄｅｌｅｔｅ」アイコンが表示される。Ｄｅｌｅｔｅアイコンはデフォルトではグレーアウト表示される。

「Ｄｅｌｅｔｅ」アイコンをクリックすると、アイコンが灰色と赤色モードの間でトグル式に切り替わる。リスト項目のドラッグ（マウスまたはタッチ）でリスト内の項目が再配置される。「Ｄｅｌｅｔｅ」アクチベータアイコンおよび「Ｅｄｉｔ」アイコンが「Ｅｄｉｔ」ボタンに入れ替わる。「Ｄｅｌｅｔｅ Ａｃｔｉｖａｔｏｒ」アイコンをクリックすると、リストで「オン」になっていたすべての項目が削除され、リストは開いたままである。「Ｅｄｉｔ」アイコンをクリックするとリスト管理モードが終了する（通常開パネルのビューに戻る）。

患者タブ（パネル）は以下の通りである。パネルは患者ユーザが患者タブにドラッグし、追加した順序でランク付けした（最新の項目が最後になる）リストを含む。このリストは、ＨＣＰが密に監視している患者の候補リストとしての役割を果たす。時系列で予定患者を表示する（外来患者全員をリストアップ）。診察済みの患者はその後にする（視覚的に目立たなくする）。今後の患者は視覚的に中立とする。入院患者（すなわち、診療スタッフにより手続き済み）は視覚的に目立たせる（強調表示する）。患者パネルから項目を選択すると、検索入力ボックス中の全項目が置き換わり、患者パラメータが確定される。

お気に入りタブ（パネル）は以下の通りである。主訴および疾患項目リストの表示が迅速なアクセスのためにＨＣＰによって選択される。患者パラメータが確定されると、診察された患者の主訴が表示される。

履歴タブ（リスト）に患者の過去の訴えのリストが表示され、時系列で最新のものが最上位にリストアップされる。設定表示は、設定リンクをクリックしてＨＣＰに対して以下のパラメータでライトボックスポップアップを起動し、嗜好を設定する。以下の表１は、起動された設定リンクの例示の表である。

代替のビューは、ユーザの特殊性、履歴検索、患者のデータ、およびユーザの所望の検索意図を予測するのに使用可能なその他任意のパラメータなどの複数のパラメータに基づき推奨検索を提供するためのものである。このドロップダウンはお気に入り検索などのその他の項目も示すことができる。この検索は図１９に示されるような様式のものである。

ビジュアライザ（Ｖｉｓｕａｌｉｚｅｒ）：
検索２００モジュールは、マップデータオブジェクト２０３、適合性マトリックス２０５、およびユーザからの検索入力を受け取って、医療情報の種類毎に項目リストを作成する。検索２００は、ユーザ入力への適合性に基づき項目リストをランク付けする。これらの結果はビジュアライザ２０１とＡＰＩ２０２の両方に送られる。

ビジュアライザ２０１は自然言語テキストボックスでユーザから入力される検索コンテキストを受け取り、検索コンテキストに反応してコンテキストに関連する具体的なマップデータオブジェクト２０３を提示するウィジェットを提供する。加えて、ウィジェットの内容とウィジェット自体のレイアウトはコンテキスト主導とすることができる。レイアウトはテンプレートライブラリマネージャ２１１によって標準化することができる。コンテキストの例は患者、問題、疾患、特殊性、側性、および人口統計を含むがそれらに限定されない。保護医療情報（ＰＨＩ）へのアクセス権があるものと、保護医療情報へのアクセス権がないものの複数種類のウィジェットがある。ＰＨＩウィジェットの例は、薬剤、検査結果、アレルギー、問題、診断書、職場でのメモなどを呼び出すウィジェットである。ＰＨＩルータ４０６は認証済みデータを各ウィジェットに送る役割を負う。これらの種類のウィジェットはコンテキスト情報に加えてマップデータオブジェクト２０３を受信し、受信した情報とローカルまたはウェブベースの情報とを組み合わせてユーザに対する一意のコンテキスト関連表示を生成することができる。非ＰＨＩウィジェットの例は、問題または疾患などの所与の非ＰＨＩコンテキストに応答するスポンサー、百科事典、または広告情報を表示するウィジェットである。

また、ビジュアライザ２０１は頻繁に要求されるコンテキスト（たとえば、お気に入りの患者、疾患、または問題）を簡易に呼び出すことができる。ビジュアライザ２０１ＧＵＩのさらなる詳細はＵＸ設計文書内にある。さらに、ビジュアライザ２０１は検索結果を種類毎に入手し、異なる情報源からの同種の複数項目間のデータ照合などの追加種類ベース処理を実行する。ビジュアライザ２０１によって提示される表示テキストおよびデータのコーディングシステムは視聴するユーザの嗜好に基づきカスタマイズすることができる。データ照合は自動化し、ユーザ支援することができる。データの種類と一致の種類に応じて、照合はインポート時に実行してデータベースに維持する、あるいは表示目的でビジュアライザ２０１によってのみ実行することができる。マップデータオブジェクト２０３は、同じデータインスタンスの完全一致か、所与のデータインスタンスのほぼ「部分」一致かに基づき複数の方法でビジュアライザ２０１によって照合される、あるいは比較のために同一種類のデータとして特定される。データ一致および不一致フラグ付けのためのルールは、団体や地域に限定される嗜好、ルールおよび／またはマッピングを基にすることができる。完全一致はフラグ付けせずにディスプレイ上で結合させることができる。データの種類に応じて、部分一致は照合が実行されたことを示すフラグと組み合わされる、あるいは、照合を実行することができることを示すフラグ付け（マーク付け）がされる。

ビジュアライザ２０１は、ユーザ（医療提供者１０４）が関心を有する情報の適合度に関してユーザからの入力を受け取ることもできる。ビジュアライザ２０１のレイアウトもまたユーザおよびテンプレートライブラリマネージャ２１１を使用する標準機構によりカスタマイズすることができ、コンテキスト固有のレイアウトを管理し公開することができる。テンプレートライブラリマネージャ２１１は、個人、集団、専門、および標準機構レベルでレイアウトを管理することができる。

図２０は、本発明の一実施形態に係るビジュアライザ２０１のさらなる詳細を示す。本明細書で使用される「ウィジェット」という用語は、ページ内のモジュール空間を埋める開発者作成のエンティティを指し、すべてのコードとその統合要素を含む。開発者は第三者またはＭＩＮＥ１００のユーザである。図２０のブロックをつなぐ矢印は主データフローを示すが、モジュール間のその他の接続や逆方向のデータフローも予想される。図２０のブロックの機能は以下の通りである。
１．デバイスマネージャ４０１は主要な装置固有のレイアウトと機能の差異を管理する。
２．レイアウトマネージャ４０２はウィジェットの位置、サイズ、および再配置を管理する。
３．ウィジェットマネージャ４０３は各ウィジェットの内容を管理する。主機能は以下の通りである。
３．１．ディスプレイマネージャ４１１の機能は簡潔なデータ表示のために複数の情報源項目を結合することであり、中でも特に、データの種類、情報源、およびデータの視聴者を考慮に入れることができる。
３．２．フラガ４１２は併合された項目の状態に関する視覚フィードバックを提供する。
３．２．１．複数情報源項目が団体固有のルールによって同一とみなされる場合はピルが表示されない。
３．２．２．複数情報源項目が団体固有のルールによって類似とみなされる場合は灰色のピルが表示される。
３．２．３．複数情報源項目が手動で併合される場合はオレンジ色のピルが表示される。
３．２．４．併合された項目の注釈のために別の色を使用することができる。
３．３．検索ハイライタ４１３は実行された検索に関連する項目を強調表示する。
３．４．ウィジェット折畳みマネージャ４１４は関連情報を返さないウィジェットを折り畳む。
３．５．適合性ビジュアライザ４１５は、低適合性項目をコンマ分割リストなどの簡易な形式で表示し、ユーザがそれをクリックして表示適合性を高めることができるようにすることによって、項目の適合性に関する専門分野／ユーザ固有フィードバックを収集する機構を提供する。
３．６．詳細ビジュアライザ４１６は、クリックする、マウスを合わせる、またはその他のユーザの動作または行動によって項目の全詳細を見る機能を提供する。
４．ウィジェットナビゲーション４０４により、ユーザは該当ウィジェットに迅速にたどり着き、検索バー／質問内容に作用することができる。
５．オーバレイマネージャ４０５は、メインウィンドウにオーバレイとして大きなドリルダウンデータ（たとえば、職場のメモや画像）を表示することができる。オーバレイは一度に１つのオブジェクトを含む、あるいは比較のために複数のオブジェクトを含むことができる。
６．ＰＨＩルータ４０６は、ウィジェットの種類とウィジェットが表示する必要のある情報の種類とに基づき、データをマップデータオブジェクト２０３から適切なウィジェットに送る。ＰＨＩルータはインデックス付けされ、マッピングされ、統合されたデータの種類を区別し、ユーザの役割と団体、ならびに各医療データ項目およびそのメタタグを管理するセキュリティ方針を考慮に入れることができる。

ＡＰＩ２０２は検索バーおよび検索結果を第三者プログラムに公開するだけでなく、第三者がビジュアライザ２０によって提示されるウィジェット内のデータを公開することを可能にする。一例として、検索バーおよび検索結果は、ＲＥＳＴまたはＳＯＡＰ ＡＰＩのいずれかを用いて第三者プログラムに安全に埋め込むことができる。セキュリティ機構の例は暗号化、認証信任状、コンテキスト、およびトークンなどである。第三者の開発者は検索ＡＰＩ（たとえば、安全なＳＯＡＰ ＡＰＩ）によって提供されるコンテキスト情報を受け取り、それを自身のデータと組み合わせて、ビジュアライザ２０１においてカスタマイズされたウィジェットおよびデータを生成することができる。

図２１は、マッパ２０４によって処理されビジュアライザ２０１によって提示される例示の出力に係る、統合された（照合され、重複除外された）データのコンピュータディスプレイまたはスクリーンショット）を示す。フラグ、たとえば、中に数字のあるピル状のアイコンは、併合された記録の数を表す。フラグをクリックすることで、ユーザは併合された記録を閲覧し、表示されている記録を変更し、記録のマスターを作成し、および／または記録を併合解除することができる。ユーザによって併合または併合解除されるマップデータオブジェクト２０３が団体内または患者のケアチームの全ユーザに伝搬されることによって、改良されたＷｉｋｉ型患者ビューを構築することができる。このユーザ編集の伝搬は団体全体にわたって実行することができる。

本発明を特定の実施形態に関して説明したが、変更や変形は当業者にとっては明らかに自明であると思われる。したがって、以下の請求項は本発明の真の精神および範囲に属する上記変更および変形を含むと解釈されるものとする。

Claims (27)

1. 医療情報の処理方法であって、
   処理のために複数の医療情報源から医療情報を受信することと、
   後置医療プロセッサによって受信した前記医療情報を特定し、マッピングし、統合することと、
   ユーザのセキュリティ特権に基づき、特定され、マッピングされ、統合された前記医療情報内の特定の関連データへのアクセス権を前置医療プロセッサによるユーザ固有の機能または役割に基づいて提供することと、
   複数のユーザに対するユーザカスタマイズ処理済み医療情報を生成し、前記ユーザカスタマイズ処理済み医療情報の少なくとも一部が各ユーザ固有の機能または役割への適合性と各ユーザの関連セキュリティ特権に基づき前記複数のユーザのそれぞれに提供されることと、を含む方法。
2. 前記複数のユーザが患者を含み、前記方法が、検索質問、患者、および前記ユーザ固有の機能／役割、およびセキュリティ特権に基づき、特定の関連データに提供される最も関連性の高いアクセスを判定することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
3. 特定され、マッピングされ、統合された医療情報をインデックス付けするステップと、前記インデックス付けされ、特定され、マッピングされ、統合された医療情報をタグ付けするステップと、前記後置医療プロセッサによって前記タグ付け医療情報を照合するように判定するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
4. インデックス付けが、処理された文書を受信し、大きな文書の集合全体を迅速に検索できるフォーマットに変換することを含むことを特徴とする請求項３に記載の処理方法。
5. タグ付けが、情報を、該情報に関連し、特定の情報の検索または照合のために後で使用することのできる前記医療情報に埋め込む意味的メタタグ付けをさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の処理方法。
6. 照合を判定することと、照合の判定後に、重複した患者または患者医療情報を前記タグ付け医療情報から削除することとを含むことを特徴とする請求項３に記載の処理方法。
7. 照合が自動的に実行されることを特徴とする請求項３に記載の処理方法。
8. 検索結果を第三者プログラムに公開することと、第三者プログラムがデータを公開するのを許可することをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の処理方法。
9. アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）を用いて前記検索結果を第三者プログラムに安全に埋め込むことをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の処理方法。
10. １組のマッピングまたはルールを介して統合ビューのために複数の情報源からキャッシュされた、あるいはリアルタイムで検索されたデータを集合させることをさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の処理方法。
11. 前記１組のマッピングまたはルールがフラグインジケータを含むことを特徴とする請求項１０に記載の処理方法。
12. 医療情報のＷｉｋｉベースの品質検査をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
13. 医療情報のＷｉｋｉベースのコメントをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
14. 全文質問をユーザから受信することによって前記後置医療プロセッサにより質問することと、前記全文質問を医療検索エンジンへのコマンドに変換することと、をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
15. 患者記録の様々な部分へのシステマティックアクセスを提供する質問言語をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
16. 「必須事項」、意味、マッピング、ユーザの役割、またはユーザの嗜好に基づき団体／システム間で特定の患者データを共有することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
17. ケアチームのメンバーに参加を求めることによって分散されたユーザ組織化ケアチームを可能にすることをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
18. 状態の書込み、記録、または画像を含むアップロード情報を検索することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
19. 状態の書込み、記録、または画像を含むアップロード情報を自動的に送ることをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
20. 質問および知識に基づき結果をランキングすることをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
21. 前記質問における用語のすべての可能な解釈を特定することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
22. 前記医療情報に関する概念検索を実行することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
23. 単独の質問の受信後、医療提供者によって要求されるすべての関連情報を検索することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
24. 画像から抽出された情報にタグ付けして検索質問の再現度を高めることをさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の処理方法。
25. 前記医療情報またはユーザ関連情報を処理して関連質問を示唆することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
26. 情報をタグ付けしてテキスト源から個別の医療情報を抽出することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
27. 母集団全体にわたる検索を含むビジネスインテリジェンス質問を実行することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の処理方法。

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