JP2017525043A5 - - Google Patents

Description

意味論的に正規化された変数のベクトルと認められるので、統計方法は、一方で患者実態的人口統計学、イベント、以前の診断、医療介入及び他のタイプの臨床状態と、他方で検査に関する理由との間の病歴における依存パターンを検出するために用いられることができる。パターン認識エンジン３４は、特定の時間インターバルをつなぐ依存パターンに関心がある。例えば、ＨＩＶ及び現在のＸ線の既知の状態が与えられると、患者が、現在の検査から８週内に咳及び腹痛を表す確率が６０％ある。

Claims (12)

1. 患者の次の検査に関する理由を予測するシステムであって、
   前記患者の臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納する臨床データベースと、
   前記臨床データを検出するため、前記臨床文書を処理する自然言語処理エンジンと、
   内部データ構造及び／又はオントロジーに対して、前記臨床データを意味論的に正規化する正規化エンジンと、
   前記正規化された臨床データに基づき、患者の病歴又は症状を表す検査に関する既知の理由のセットから関連する情報へのマッピングを生成するパターン認識エンジンと、
   前記患者の次の検査に関する理由に関する予測を前記マッピングから生成する予測エンジンとを有する、システム。
2. 前記パターン認識エンジンが、意味論的に正規化された臨床データのセットに関して訓練され、意味論的に正規化された患者の病歴のセットが与えられると、将来の検査に関する理由を予測するために問い合わせられる、請求項１に記載のシステム。
3. 前記患者の次の検査に関する理由に関する前記予測を含む表示を生成する臨床インタフェースエンジンを更に含む、請求項１又は２に記載のシステム。
4. 前記関連する情報が、前記検査に関する理由に関する尤度及び時間スパン情報の少なくとも１つを含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシステム。
5. 前記マッピングが、前記臨床データ及び統計モデルを利用して実行される、請求項１乃至４のいずれか一項に記載のシステム。
6. ユーザインタフェースが、関連する時間スパンにわたる尤度を示す少なくとも１つの追加的な情報を含む、請求項１乃至５のいずれか一項に記載のシステム。
7. ユーザインタフェースが、前記予測に関するインパクトを見るため、ユーザが前記正規化された臨床データの変数を追加及び削除することを可能にし、前記変数の新しいセットに基づき、前記予測の再計算がトリガーされる、請求項１乃至６のいずれか一項に記載のシステム。
8. 患者の次の検査に関する理由を予測する方法において、
   前記患者の臨床データを含む１つ又は複数の臨床文書を格納するステップと、
   前記臨床データを検出するため、前記臨床文書を処理するステップと、
   内部データ構造及び／又はオントロジーに対して、前記臨床データを意味論的に正規化するステップと、
   前記正規化された臨床データに基づき、患者の病歴又は症状を表す検査に関する既知の理由のセットから関連する情報へのマッピングを生成するステップと、
   前記患者の次の検査に関する理由に関する予測を前記マッピングから生成するステップとを有する、方法。
9. 前記患者の次の検査に関する理由に関する前記予測を含む表示を生成するステップを更に有する、請求項８に記載の方法。
10. 前記関連する情報が、前記検査に関する理由に関する尤度及び時間スパン情報の少なくとも１つを含む、請求項８又は９に記載の方法。
11. ユーザインタフェースが、関連する時間スパンにわたる尤度を示す少なくとも１つの追加的な情報を含む、請求項８乃至１０のいずれか一項に記載の方法。
12. ユーザインタフェースが、前記予測に関するインパクトを見るため、ユーザが前記正規化された臨床データの変数を追加及び削除することを可能にする、請求項１０又は１１に記載の方法。