JP2016505973A - 予測モデル生成のためのユーザーインタフェース - Google Patents
予測モデル生成のためのユーザーインタフェース Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016505973A JP2016505973A JP2015549805A JP2015549805A JP2016505973A JP 2016505973 A JP2016505973 A JP 2016505973A JP 2015549805 A JP2015549805 A JP 2015549805A JP 2015549805 A JP2015549805 A JP 2015549805A JP 2016505973 A JP2016505973 A JP 2016505973A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- unique content
- content element
- prediction model
- content elements
- elements
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 claims abstract description 128
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 49
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 17
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 claims description 3
- 206010008479 Chest Pain Diseases 0.000 description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 description 15
- 230000004044 response Effects 0.000 description 9
- 206010007559 Cardiac failure congestive Diseases 0.000 description 8
- 230000036541 health Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000012552 review Methods 0.000 description 5
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M Ilexoside XXIX Chemical compound C[C@@H]1CC[C@@]2(CC[C@@]3(C(=CC[C@H]4[C@]3(CC[C@@H]5[C@@]4(CC[C@@H](C5(C)C)OS(=O)(=O)[O-])C)C)[C@@H]2[C@]1(C)O)C)C(=O)O[C@H]6[C@@H]([C@H]([C@@H]([C@H](O6)CO)O)O)O.[Na+] DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M 0.000 description 3
- 206010000269 abscess Diseases 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000011734 sodium Substances 0.000 description 3
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 3
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 2
- BSYNRYMUTXBXSQ-UHFFFAOYSA-N Aspirin Chemical compound CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(O)=O BSYNRYMUTXBXSQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 206010021036 Hyponatraemia Diseases 0.000 description 1
- 229960001138 acetylsalicylic acid Drugs 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/248—Presentation of query results
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/23—Updating
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2453—Query optimisation
- G06F16/24534—Query rewriting; Transformation
- G06F16/24549—Run-time optimisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
- G06N7/01—Probabilistic graphical models, e.g. probabilistic networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2455—Query execution
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明によれば、技術者でも統計学者でもない人が、健康管理データなどのデータに対して予測モデルを迅速且つ容易に生成できる。
・データベース内のレコード又はその一部(データベース内のレコードのフィールドなど)などの離散的内容(discrete content)、
・以下で説明する自由形式テキスト文書(例えば、文書処理アプリケーション又は他のテキスト編集アプリケーションによって作成された文書)もしくはその一部、又はデータベースレコードのフィールド内の自由形式テキスト内容もしくは概念内容を含む文書内の自由形式テキスト内容のような自由形式テキスト内容以外の内容も含むデータオブジェクト内に含まれる自由形式テキストなどの自由形式テキスト内容(free−form text content)、
・1つ以上のタグ(例えば、XMLタグ)で補完される自由形式テキスト内容又はコンピュータによって自動的に理解される形式で特定の概念のインスタンスを表す自由形式テキスト内容を示す他の離散的データ要素の形式を取る概念内容(concept content)、である。
・列112aは、対応する行によって表される内容要素(例えば、テキスト又は概念)を表示し、
・列112bは、その行が用語T(即ち、テキスト)又は概念Cを表すかの指標を表示し、
・列112cは、本明細書で「包含頻度」と呼ぶ操作対象集合212a内の対応する内容要素の出現頻度(例えば、操作対象集合212a内の対応する内容要素の出現総数)を表示し、
・列112dは、本明細書で「除外頻度」と呼ぶ操作除外集合212b内の対応する内容要素の出現頻度(例えば、操作除外集合212b内の対応する内容要素の出現総数)を表示し、
・列112eは、対応する内容要素を含む操作対象集合212a内のレコードのパーセンテージ、例えば包含頻度を操作対象集合212a内のレコード総数で割ったもの(本明細書では「包含パーセンテージ」又は「IP」と呼ぶ)を表示し、
・列112fは、対応する内容要素を含む操作除外集合212b内のレコードのパーセンテージ(小数で表される)、例えば除外頻度を操作除外集合212b内のレコード総数で割ったもの(本明細書では「除外パーセンテージ」又は「EP」と呼ぶ)を表示し、
・列112gは、列112eの包含パーセンテージと列112fの除外パーセンテージとの間の差、即ちIP−EP(本明細書では「パーセンテージ差」又は「PD」と呼ぶ)を表示し、
・列112hは、列112gのパーセンテージ差の絶対値(小数で表される)、即ち|IP−EP|(本明細書で「絶対パーセンテージ差」又は「APD」と呼ぶ)を表示する。
・結果集合測定基準モジュール218は、操作対象集合212a内の各一意の内容要素の出現数をカウントすることにより、列112c内の値を計算し、
・結果集合測定基準モジュール218は、操作除外集合212b内の各一意の内容要素の出現数をカウントすることにより、列112d内の値を計算し、
・結果集合測定基準モジュール218は、各行の列112c内のカウントを操作対象集合212a内のレコード数で割ることにより、列112e内の値を計算し、
・結果集合測定基準モジュール218は、各行の列112d内のカウントを操作除外集合212b内のレコード数で割ることにより、列112f内の値を計算し、
・結果集合測定基準モジュール218は、同じ行で列112fの値を列112eの値から引くことにより、列112g内の値を計算し、
・結果集合測定基準モジュール218は、各行で列112gの絶対値を計算することにより、列112h内の値を計算する。
・ユーザー206は、ラジオボタングループ120a内の「文書」ラジオボタンを選択して、結果集合測定基準モジュール218に、操作対象集合基準に一致するデータセット202内の一意の文書数を列112c内の操作対象集合カウント内にカウントさせ、操作除外集合基準に一致するデータセット202内の一意の文書数を列112d内の操作除外集合カウント内にカウントさせ、
・ユーザー206は、ラジオボタングループ120a内の「患者」ラジオボタンを選択して、結果集合測定基準モジュール218に、操作対象集合基準に一致するデータセット202内の一意の患者数を列112c内の操作対象集合カウント内にカウントさせ、操作除外集合基準に一致するデータセット202内の一意の患者数を列112d内の操作除外集合カウント内にカウントさせ、
・ユーザー206は、ラジオボタングループ120a内の「来診」ラジオボタンを選択して、結果集合測定基準モジュール218に、操作対象集合基準に一致するデータセット202内の一意の来診数を列112c内の操作対象集合カウント内にカウントさせ、操作除外集合基準に一致するデータセット202内の一意の来診数を列112d内の操作除外集合カウント内にカウントさせる。
・結果集合測定基準領域110のテーブル内のリストの先頭に表示される内容要素は、操作対象集合212aと操作除外集合212bとの間で著しい区別があり、従って、予測モデルにとって役立つ特徴である可能性が非常に高い。
・ユーザー206が検討する必要のある内容要素の数が著しく制限されて、この検討を実行可能にする。
・予測モデル250を生成するためにコンピュータが処理する必要のある入力変数の数が十分に制限されて、計算的に高速且つ効率的になる。
102a 操作対象集合セクション
102b 操作除外集合セクション
104a 操作対象集合基準の入力部
104b 操作除外集合基準の入力部
105a、105b、122、130、134、146 ボタン
106a 操作対象集合の記述入力部
106b 操作除外集合の記述入力部
110 結果集合測定基準領域
112a〜112i 列
114a〜114d 行
116 スクロールバー
120a ラジオボタングループ
120b、120c 入力部
132 出力領域
140 適用母集団定義セクション
142 適用母集団基準の入力部
144 適用母集団の記述入力部
200、400 システム
202 データセット
204a、204b、204c レコード
206 ユーザー
208 検索エンジン
210a 操作対象集合基準
210b 操作除外集合基準
212 結果集合(包括セット)
212a 操作対象集合
212b 操作除外集合
214 結果集合出力モジュール
216 結果集合出力
216a 操作対象集合出力
216b 操作除外集合出力
216c 結果集合測定基準出力
218 結果集合測定基準モジュール
220 結果集合測定基準
220a 操作対象集合測定基準
220b 操作除外集合測定基準
230 一意の内容要素抽出手段
232 一意の内容要素リスト
234 一意の内容要素ソーター
236 ソートされた一意の内容要素リスト(ソート済みリスト)
238 フィルタ処理モジュール
240 フィルタ処理された一意の内容要素リスト(フィルタ処理済みリスト)
242 内容要素除外手段
246 最終内容要素リスト
248 予測モデル生成手段
250 予測モデル
300 方法
Claims (30)
- 少なくとも1つのコンピュータプロセッサによって実行される方法であって、
(A)操作対象集合基準に一致する要素について第1のデータセットを検索して前記第1のデータセットの第1のサブセットを含む操作対象集合を識別する段階と、
(B)操作除外集合基準に一致する要素について前記第1のデータセットを検索して前記第1のデータセットの第2のサブセットを含む操作除外集合を識別する段階と、
(C)前記操作対象集合及び前記操作除外集合から選択された一意の内容要素の集合を識別する段階と、
(D)前記一意の内容要素の集合をソートしてソートされた一意の内容要素の集合を生成する段階と、
(E)前記ソートされた一意の内容要素の集合から前記ソートされた一意の内容要素の集合内の最初のN個の要素を除く全てをフィルタ処理してフィルタ処理された一意の内容要素の集合を生成する段階と、
(F)前記フィルタ処理された一意の内容要素の集合から少なくとも1つの内容要素を除外して一意の内容要素の最終集合を生成する段階と、
(G)前記一意の内容要素の最終集合に基づき予測モデルを生成する段階と、
を有することを特徴とする予測モデル生成方法。 - (H)(E)の前に、値Nを表す入力をユーザーから受信する段階を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の予測モデル生成方法。
- (F)は、
(F−1)前記フィルタ処理された一意の内容要素の集合の少なくとも一部を表す出力をユーザーに提供する段階を含むことを特徴とする請求項1に記載の予測モデル生成方法。 - (F)は、
(F−2)前記少なくとも1つの内容要素を指定する入力をユーザーから受信して前記フィルタ処理された一意の内容要素の集合から前記少なくとも1つの内容要素を除外する段階を更に含むことを特徴とする請求項3に記載の予測モデル生成方法。 - (D)は、一意の内容要素Eの各々に対して、
(D−1)前記要素Eを含む前記操作対象集合内のレコードのパーセンテージ(IP)を識別する段階と、
(D−2)前記要素Eを含む前記操作除外集合内のレコードのパーセンテージ(EP)を識別する段階と、
(D−3)前記IPと前記EPとの間の差の絶対値|IP−EP|を識別する段階と、
(D−4)前記一意の内容要素の集合内の前記一意の内容要素の前記絶対値|IP−EP|により前記一意の内容要素の集合を降順にソートして前記ソートされた一意の内容要素の集合を生成する段階と、を含むことを特徴とする請求項1に記載の予測モデル生成方法。 - 前記一意の内容要素の集合は、少なくとも1つの離散的内容要素を含むことを特徴とする請求項1に記載の予測モデル生成方法。
- 前記一意の内容要素の集合は、少なくとも1つの自由形式テキストの内容要素を含むことを特徴とする請求項1に記載の予測モデル生成方法。
- 前記一意の内容要素の集合は、少なくとも1つの概念内容要素を含むことを特徴とする請求項1に記載の予測モデル生成方法。
- 前記一意の内容要素の集合は、少なくとも1つの離散的内容要素を更に含むことを特徴とする請求項8に記載の予測モデル生成方法。
- 前記一意の内容要素の集合は、少なくとも1つの自由形式テキストの内容要素を更に含むことを特徴とする請求項8に記載の予測モデル生成方法。
- 前記一意の内容要素の少なくとも1つは、前記操作対象集合内に無いことを特徴とする請求項1に記載の予測モデル生成方法。
- 前記一意の内容要素の少なくとも1つは、前記操作除外集合内に無いことを特徴とする請求項1に記載の予測モデル生成方法。
- 前記一意の内容要素の少なくとも1つは、前記操作対象集合内に無いことを特徴とする請求項12に記載の予測モデル生成方法。
- (H)前記予測モデルを第2のデータセットに適用して前記操作対象集合基準を満たすように前記予測モデルによって予測される前記第2のデータセットのサブセットを生成する段階を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の予測モデル生成方法。
- 前記操作除外集合基準は、前記操作対象集合基準の論理補集合を表すことを特徴とする請求項1に記載の予測モデル生成方法。
- 少なくとも1つのコンピュータプロセッサに予測モデル生成方法を実行させるためのコンピュータプログラム命令を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記予測モデル生成方法は、
(A)操作対象集合基準に一致する要素について第1のデータセットを検索して前記第1のデータセットの第1のサブセットを含む操作対象集合を識別する段階と、
(B)操作除外集合基準に一致する要素について前記第1のデータセットを検索して前記第1のデータセットの第2のサブセットを含む操作除外集合を識別する段階と、
(C)前記操作対象集合及び前記操作除外集合から選択された一意の内容要素の集合を識別する段階と、
(D)前記一意の内容要素の集合をソートしてソートされた一意の内容要素の集合を生成する段階と、
(E)前記ソートされた一意の内容要素の集合から前記ソートされた一意の内容要素の集合内の最初のN個の要素を除く全てをフィルタ処理してフィルタ処理された一意の内容要素の集合を生成する段階と、
(F)前記フィルタ処理された一意の内容要素の集合から少なくとも1つの内容要素を除外して一意の内容要素の最終集合を生成する段階と、
(G)前記一意の内容要素の最終集合に基づき予測モデルを生成する段階と、を有することを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - (H)(E)の前に、値Nを表す入力をユーザーから受信する段階を更に含むことを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- (F)は、
(F−1)前記フィルタ処理された一意の内容要素の集合の少なくとも一部を表す出力をユーザーに提供する段階を含むことを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - (F)は、
(F−2)前記少なくとも1つの内容要素を指定する入力をユーザーから受信して前記フィルタ処理された一意の内容要素の集合から前記少なくとも1つの内容要素を除外する段階を更に含むことを特徴とする請求項18に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - (D)は、一意の内容要素Eの各々に対して、
(D−1)前記要素Eを含む前記操作対象集合内のレコードのパーセンテージ(IP)を識別する段階と、
(D−2)前記要素Eを含む前記操作除外集合内のレコードのパーセンテージ(EP)を識別する段階と、
(D−3)前記IPと前記EPとの間の差の絶対値|IP−EP|を識別する段階と、
(D−4)前記一意の内容要素の集合内の前記一意の内容要素の前記絶対値|IP−EP|により前記一意の内容要素の集合を降順にソートして前記ソートされた一意の内容要素の集合を生成する段階とを含むことを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 前記一意の内容要素の集合は、少なくとも1つの離散的内容要素を含むことを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 前記一意の内容要素の集合は、少なくとも1つの自由形式テキストの内容要素を含むことを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 前記一意の内容要素の集合は、少なくとも1つの概念内容要素を含むことを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 前記一意の内容要素の集合は、少なくとも1つの離散的内容要素を更に含むことを特徴とする請求項23に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 前記一意の内容要素の集合は、少なくとも1つの自由形式テキストの内容要素を更に含むことを特徴とする請求項23に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 前記一意の内容要素の少なくとも1つは、前記操作対象集合内に無いことを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 前記一意の内容要素の少なくとも1つは、前記操作除外集合内に無いことを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 前記一意の内容要素の少なくとも1つは、前記操作対象集合内に無いことを特徴とする請求項27に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- (H)前記予測モデルを第2のデータセットに適用して前記操作対象集合基準を満たすように前記予測モデルによって予測される前記第2のデータセットのサブセットを生成する段階を更に含むことを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 前記操作除外集合基準は、前記操作対象集合基準の論理補集合を表すことを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201261745577P | 2012-12-22 | 2012-12-22 | |
US61/745,577 | 2012-12-22 | ||
PCT/US2013/077103 WO2014100672A1 (en) | 2012-12-22 | 2013-12-20 | User interface for predictive model generation |
US14/136,386 | 2013-12-20 | ||
US14/136,386 US9251203B2 (en) | 2012-12-22 | 2013-12-20 | User interface for predictive model generation |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016505973A true JP2016505973A (ja) | 2016-02-25 |
JP6316844B2 JP6316844B2 (ja) | 2018-04-25 |
Family
ID=50979267
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015549805A Active JP6316844B2 (ja) | 2012-12-22 | 2013-12-20 | 予測モデル生成のためのユーザーインタフェース |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US9251203B2 (ja) |
JP (1) | JP6316844B2 (ja) |
CA (1) | CA2895773A1 (ja) |
WO (1) | WO2014100672A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11056241B2 (en) | 2016-12-28 | 2021-07-06 | Canon Medical Systems Corporation | Radiotherapy planning apparatus and clinical model comparison method |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104346372B (zh) * | 2013-07-31 | 2018-03-27 | 国际商业机器公司 | 用于评估预测模型的方法和装置 |
US10324961B2 (en) | 2017-01-17 | 2019-06-18 | International Business Machines Corporation | Automatic feature extraction from a relational database |
US10515109B2 (en) * | 2017-02-15 | 2019-12-24 | Palantir Technologies Inc. | Real-time auditing of industrial equipment condition |
US10592554B1 (en) * | 2017-04-03 | 2020-03-17 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | Systems, devices, and methods for parallelized data structure processing |
US10467343B2 (en) | 2017-08-03 | 2019-11-05 | International Business Machines Corporation | Detecting problematic language in inclusion and exclusion criteria |
US10901980B2 (en) | 2018-10-30 | 2021-01-26 | International Business Machines Corporation | Health care clinical data controlled data set generator |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006085634A (ja) * | 2004-09-17 | 2006-03-30 | Toshiba Corp | テキストデータ学習分析システム、テキストデータ学習装置、テキストデータ分析装置、方法及びプログラム |
JP2006155229A (ja) * | 2004-11-29 | 2006-06-15 | Sony Corp | データ検索システム,データ検索装置およびコンピュータプログラム |
US20090024588A1 (en) * | 2007-07-16 | 2009-01-22 | Nanya Technology Corporation | Methods and systems for searching for information |
JP2012168949A (ja) * | 2011-02-15 | 2012-09-06 | General Electric Co <Ge> | 混合モデルの構築方法 |
JP2012251954A (ja) * | 2011-06-06 | 2012-12-20 | Denso It Laboratory Inc | 目的地推定装置及びそれを含むナビゲーションシステム、目的地推定方法、及び目的地推定プログラム |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6981040B1 (en) * | 1999-12-28 | 2005-12-27 | Utopy, Inc. | Automatic, personalized online information and product services |
US20020198882A1 (en) * | 2001-03-29 | 2002-12-26 | Linden Gregory D. | Content personalization based on actions performed during a current browsing session |
US7680859B2 (en) * | 2001-12-21 | 2010-03-16 | Location Inc. Group Corporation a Massachusetts corporation | Method for analyzing demographic data |
US6830939B2 (en) | 2002-08-28 | 2004-12-14 | Verity Instruments, Inc. | System and method for determining endpoint in etch processes using partial least squares discriminant analysis in the time domain of optical emission spectra |
US20040049473A1 (en) | 2002-09-05 | 2004-03-11 | David John Gower | Information analytics systems and methods |
US20040083084A1 (en) | 2002-10-24 | 2004-04-29 | Mike West | Binary prediction tree modeling with many predictors |
US20050154713A1 (en) * | 2004-01-14 | 2005-07-14 | Nec Laboratories America, Inc. | Systems and methods for determining document relationship and automatic query expansion |
US7933762B2 (en) | 2004-04-16 | 2011-04-26 | Fortelligent, Inc. | Predictive model generation |
US7171340B2 (en) | 2005-05-02 | 2007-01-30 | Sas Institute Inc. | Computer-implemented regression systems and methods for time series data analysis |
US7668821B1 (en) * | 2005-11-17 | 2010-02-23 | Amazon Technologies, Inc. | Recommendations based on item tagging activities of users |
WO2007075488A2 (en) * | 2005-12-16 | 2007-07-05 | Nextbio | System and method for scientific information knowledge management |
US7912773B1 (en) | 2006-03-24 | 2011-03-22 | Sas Institute Inc. | Computer-implemented data storage systems and methods for use with predictive model systems |
WO2008039931A2 (en) | 2006-09-28 | 2008-04-03 | Massachusetts General Hospital | Pride algorithm application |
US8200506B2 (en) | 2006-12-19 | 2012-06-12 | Accenture Global Services Limited | Integrated health management platform |
US8359329B2 (en) * | 2007-02-13 | 2013-01-22 | Future Route Limited | Method, computer apparatus and computer program for identifying unusual combinations of values in data |
US8655817B2 (en) * | 2008-02-20 | 2014-02-18 | Digital Medical Experts Inc. | Expert system for determining patient treatment response |
US8832017B2 (en) * | 2010-05-01 | 2014-09-09 | Bruce W. Adams | System and method to define, validate and extract data for predictive models |
WO2011163017A2 (en) | 2010-06-20 | 2011-12-29 | Univfy, Inc. | Method of delivering decision support systems (dss) and electronic health records (ehr) for reproductive care, pre-conceptive care, fertility treatments, and other health conditions |
-
2013
- 2013-12-20 CA CA2895773A patent/CA2895773A1/en not_active Abandoned
- 2013-12-20 WO PCT/US2013/077103 patent/WO2014100672A1/en active Application Filing
- 2013-12-20 JP JP2015549805A patent/JP6316844B2/ja active Active
- 2013-12-20 US US14/136,386 patent/US9251203B2/en active Active
-
2016
- 2016-01-27 US US15/007,598 patent/US9489433B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006085634A (ja) * | 2004-09-17 | 2006-03-30 | Toshiba Corp | テキストデータ学習分析システム、テキストデータ学習装置、テキストデータ分析装置、方法及びプログラム |
JP2006155229A (ja) * | 2004-11-29 | 2006-06-15 | Sony Corp | データ検索システム,データ検索装置およびコンピュータプログラム |
US20090024588A1 (en) * | 2007-07-16 | 2009-01-22 | Nanya Technology Corporation | Methods and systems for searching for information |
JP2012168949A (ja) * | 2011-02-15 | 2012-09-06 | General Electric Co <Ge> | 混合モデルの構築方法 |
JP2012251954A (ja) * | 2011-06-06 | 2012-12-20 | Denso It Laboratory Inc | 目的地推定装置及びそれを含むナビゲーションシステム、目的地推定方法、及び目的地推定プログラム |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11056241B2 (en) | 2016-12-28 | 2021-07-06 | Canon Medical Systems Corporation | Radiotherapy planning apparatus and clinical model comparison method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6316844B2 (ja) | 2018-04-25 |
US9251203B2 (en) | 2016-02-02 |
WO2014100672A1 (en) | 2014-06-26 |
CA2895773A1 (en) | 2014-06-26 |
US20160140193A1 (en) | 2016-05-19 |
US20140222784A1 (en) | 2014-08-07 |
US9489433B2 (en) | 2016-11-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6316844B2 (ja) | 予測モデル生成のためのユーザーインタフェース | |
US10181012B2 (en) | Extracting clinical care pathways correlated with outcomes | |
Gotz et al. | A methodology for interactive mining and visual analysis of clinical event patterns using electronic health record data | |
Zhang et al. | Iterative cohort analysis and exploration | |
Lakshmanan et al. | Investigating clinical care pathways correlated with outcomes | |
US7756881B2 (en) | Partitioning of data mining training set | |
US20130131993A1 (en) | Iterative time series matrix pattern enhancer processor | |
US11527312B2 (en) | Clinical report retrieval and/or comparison | |
CN104573306A (zh) | 用于临床情节的可视化分析的方法和系统 | |
KR20170133692A (ko) | 의료 기록 문서에서의 의료 단어의 연관 규칙 생성 방법 및 그 장치 | |
JP7437386B2 (ja) | 医療記録を分類する方法 | |
Vogelgesang et al. | PMCube: a data-warehouse-based approach for multidimensional process mining | |
Wang et al. | A visual analysis approach to cohort study of electronic patient records | |
Lu et al. | Data mining techniques in health informatics: a case study from breast cancer research | |
JP2009093309A (ja) | バリアンス原因フィルタリングシステム | |
US9785404B2 (en) | Method and system for analyzing data in artifacts and creating a modifiable data network | |
JP2020154512A (ja) | 文分類装置、文分類方法及び文分類プログラム | |
US20180060501A1 (en) | System and method for generating clinical actions in a healthcare domain | |
US11321372B2 (en) | Method and system for a natural language processing using data streaming | |
Lu et al. | Modelling of cancer patient records: a structured approach to data mining and visual analytics | |
EP3654339A1 (en) | Method of classifying medical records | |
Rosa et al. | Modelling and Mining of Patient Pathways: A Scoping Review | |
Poon et al. | Causal Complexities of TCM Prescriptions: Understanding the Underlying Mechanisms of Herbal Formulation | |
EP2936335A1 (en) | User interface for predictive model generation | |
Botas | Mining association rules and sequential patterns from electronic prescription databases |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20161027 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20171108 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20171121 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180215 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180320 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180328 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6316844 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |