JP2018532206A - コンテキスト・アウェア医療レコメンデーションのためのシステム及び方法 - Google Patents

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Abstract

コンテキスト・アウェア医療レコメンデーションのためのシステム(100)は、レコメンデーション・エンジン(138)及びユーザ・インターフェース(122)を含む。レコメンデーション・エンジン(138)は、患者の医療画像(112)の中で所見(150)を指示する第1入力に応答して、医療ガイドライン及びコンテキストに従って少なくとも1つの示唆されるレコメンデーション(140)を識別する。ユーザ・インターフェース(122)は、第2入力として選択可能な少なくとも1つの示唆されるレコメンデーションをディスプレイ・デバイス(120)で表示する。

Description

以下は、一般に、医療イメージング及び評価ガイドラインに関連し、特に、電子的にアクセスされる医療画像についての医療関係者のレビューに関連する。
X線コンピュータ断層診断撮影法(CT)、磁気共鳴法(MR)、ポジトロン放出断層撮影法(PET)、単光子放出コンピュータ断層撮影法(SPECT)、超音波法(US)等々及びそれらの組み合わせのような、スキャナにより生成される患者の医療画像に基づいてレビュー、評価及びレコメンデーションを行う際に、放射線技師のような医療関係者が呼ばれる。典型的には、画像はスキャナにより生成され、画像保管通信システム(PACS)、部門別放射線情報システム(RIS)等のようなストレージ・システムに保存され、及び/又は、資格を有する医療関係者によるレビューのために電子的に問い合わせられる。診断イメージングは量的に激増している。例えば、或る大がかりな医療計画の分析において、断面イメージングは、1997年では1000のプラン加入者当たり260の検査(260 examinations per 1000 plan enrollees in 1997)から、2006年では1000のプラン加入者当たり478の検査に上昇している。
医療関係者は、画像を検討し、例えば陽性所見(positive findings)のような異常について画像を評価し、異常が発見された場合、典型的には画像の中で注釈を行い、その患者に関するレコメンデーションを作成する。レコメンデーションは、例えば検査結果のようなイメージング診断に関して発行されるレポートに含まれる。レコメンデーションは、評価の観点(コンテキスト)から与えられるガイドラインにより案内されることが可能である。そのコンテキストは、例えば患者の層や患者の経歴などのような患者コンテキスト、例えば解剖学的な位置、画像のタイプ、コントラスト、スタディのタイプ等のような画像コンテキスト、例えば病変(lesion)、こぶ(nodule)、成長のタイプ等のような所見コンテキストを含む。
胸部の癌のガイドラインに関連するBI-RAD(Breast Imaging-Reporting and Data System)のような僅かなガイドラインは必須(mandatory)である。小肺結節のフォローアップに関するフライシャー学会(Fleischner Society)のレコメンデーションのような多くのガイドラインは、任意(optional)である。或るシステムは、画像を評価した後に、ガイドラインの選択的なユーザ選択によりこれらにアプローチするが、システムは選択されたガイドラインを含んでいないかもしれない。レコメンデーションは医療関係者のトレーニングに基づくことが可能であり、そのトレーニングは、如何なるガイドラインにも基づいていないレコメンデーションに関連するかもしれず、或いはガイドラインを考察さえするかもしれない。
ガイドラインは、病気の変化に関する理解とともに常に進展し、新たなガイドラインが出現し続ける。医療関係者の教育は、一般的には、ガイドラインの変更を理解及び吸収することを、放射線部門及び/又は個々の施術者に委ねられ、そのように委ねてしまうことは、旧式のガイドラインを適用する或いはガイドラインを適用しないという結果を招いてしまうことが懸念される。放射線システムの状況で提供されるガイドラインは、典型的には、画像評価に先行する選択として提供される。
医療関係者が現在のガイドラインに気付いていることを仮定したとしても、文脈に沿った情報を識別することは、時間がかかり、誤りやすい。例えば、フライシャーでは、ガイドラインはコンテキスト情報を要求しており、コンテキスト情報は、患者の年齢、その患者に対する肺癌リスク因子、例えば喫煙、家族の病歴、受動喫煙、ラドン・ガス(radon gas)、アスベスト等にさらされること、その患者に関する過去の肺結節の存否、現在の画像における肺結節の数、及び、現在の画像における肺結節のサイズを含む。この情報を収集することは、一般に、医療関係者が複数の異なるシステムにアクセスして情報を集めることを意味し、そのような集め方は効率を下げ、誤りの機会を招く。収集された情報の観点で書かれたプレイン・テキストの記述(Plain text descriptions)は、しばしば不正確又は不完全であるように見える。
本願で説明される形態は、上記及び他の問題点に対処する。
以下は、医療撮像診断を検討する医療関係者に示唆される、患者に関するコンテキスト・アウェア・レコメンデーションのための方法及びシステムを記述している。コンテキスト・アウェア・レコメンデーションは、医療撮像診断の所見及びコンテキスト情報に応じて選択されるガイドラインに従っている。
一形態では、コンテキスト・アウェア医療レコメンデーションのためのシステムは、レコメンデーション・エンジン及びユーザ・インターフェースを含む。レコメンデーション・エンジンは、患者の医療画像の中で所見を指示する第1入力に応答して、医療ガイドライン及びコンテキストに従って少なくとも1つの示唆されるレコメンデーションを識別する。ユーザ・インターフェースは、第2入力として選択可能な少なくとも1つの示唆されるレコメンデーションを、ディスプレイ・デバイスで表示する。
別の形態では、コンテキスト・アウェア医療レコメンデーションの方法は、患者の医療画像の中で所見を識別する第1入力に応答して、医療ガイドライン及びコンテキスト情報に従って少なくとも1つの示唆されるレコメンデーションを識別し、第2入力として選択可能な少なくとも1つの示唆されるレコメンデーションを、ディスプレイ・デバイスで表示するステップを含む。
別の形態では、コンテキスト・アウェア医療レコメンデーションのためのシステムは、コンテキスト・ユニット、ユーザ・インターフェース及びレコメンデーション・エンジンを含む。コンテキスト・ユニットは、コンテキストを決定し、コンテキストに基づいて可能な所見のリストを生成する。ユーザ・インターフェースは、 第1入力として可能性のある所見の生成されたリストをディスプレイ・デバイスで表示する。レコメンデーション・エンジンは、医療画像の中で可能性のある所見のうちの所見を指示する第1入力に応答して、決定されたコンテキストと指示された所見とに従って、複数の医療ガイドラインの中から選択された医療ガイドラインに応じて、少なくとも1つの示唆されるレコメンデーションを識別する。決定されたコンテキスト及び指示された所見は、少なくとも1つの異常の識別、識別された少なくとも1つの異常についての解剖学的な位置、及び、識別された少なくとも1つの異常についての少なくとも1つの定量的な尺度を含む。ユーザ・インターフェースは、第2入力として選択可能な少なくとも1つの示唆されるレコメンデーションを、ディスプレイ・デバイスで表示する。
本発明は、様々なコンポーネント及びコンポーネントの配置、並びに様々なステップ及びステップの組み合わせの形態をとって良い。図面は、好ましい実施形態を示すことのみを目的としており、本発明を点綴するように解釈されるべきでない。
医療イメージング診断についての所見及び状況に応じて例示的に示唆されるレコメンデーションを伴うコンテキスト・アウェア・レコメンデーション・エンジン・システムの実施形態を概略的に示す図。 医療イメージング診断についての所見及び状況に応じて例示的に示唆されるレコメンデーションを伴うコンテキスト・アウェア・レコメンデーション・エンジン・システムの実施形態を概略的に示す図。 状況認識レコメンデーションを示唆する実施形態のフローチャートを示す図。
先ず、図1を参照すると、コンテキスト・アウェア・レコメンデーション・エンジン・システム100の実施形態が概略的に示されている。スマートフォン、ラップトップ・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、タブレット、身体装着デバイス等のようなコンピューティング・デバイス110は、医療画像112にアクセスし、それを取り出し或いは受信するように構成される。アクセスは局所的又は遠隔的であるとすることが可能である。例えば、医療画像112は、コンピューティング・デバイス110のローカル・メモリから取り出されることが可能であり、例えば、PACS(Picture Archiving and Communication System)、RIS(departmental Radiology Information System)、ウェブ・ポータル、クラウド・ストレージ等のようなストレージ・システムから取り出されることが可能であり、或いは、CTスキャナ、MRスキャナ、PETスキャナ、SPECTスキャナ、USスキャナ等のようなスキャナ116から直接的に取り出されることが可能である。取り出しは、インターネット、公的なネットワーク、私的なネットワーク、それらの組み合わせ等のようなネットワークを利用することを含むことが可能である。
医療画像112は、ユーザ・インタフェース122に応じて、医療関係者によるレビューのためにコンピューティング・デバイス110のディスプレイ・デバイス120に表示される。ユーザ・インタフェース122は、透明な中央部を有するリング・メニュー124(例えば、医療画像112が中央部越しに見える)及びリング形状の周辺に位置するツール・メニューのようなメニューを含む。ツール・メニューは、測定ツール126及び所見ツール128を含む。目に見える中央部(The visible center)は、透明であるとすることが可能である、及び/又は、瘤や病変などのような関心領域又は異常性の周辺に配置されることが可能である。医療関係者は、タッチ・スクリーン、マイクロフォン、マウス、キーボード等のような入力デバイス130を利用してユーザ・インターフェース122によりシステムとやり取りを行う。
マウスのクリックや画面に触れること等のような入力とともに選択される測定ツール126は、距離の測定、体積の測定、面積の測定、体積流量の測定、密度の測定などのような異常131についての定量的な尺度をを生成する。例えば、マウスのクリック及びドラッグ機能を利用して、肺結節の最大寸法の距離測定が行われる。測定ツール126は、その測定に従って、リファレンス・ラベル(例えば、英数字のような一時的な名称)及び定量的な尺度を含むラベルを生成する。図1に示される例では、ラベルは「A:」及び「5.9mm」を含む。ユーザ・インタフェースは、例えば測定される寸法が表す幾何学的形状のような、その尺度を生成するために使用される情報を表示することを含むことが可能であり、情報は例えば距離測定の場合の破線のような対比される線、面積の測定の場合の色及び/又はパターニングされ対比される領域などである。
コンテキスト・ユニット132は医療画像112のコンテキストを決定する。コンテキストは、患者コンテキスト、スタディ・コンテキスト及び/又は所見コンテキストを含む。患者コンテキストは、年齢のような患者の層、リスク因子及び/又は以前の所見を含むことが可能である。例えば、年齢は、DICOMヘッダのような医療画像112のメタデータから取得されることが可能である。以前の所見は、当該技術分野で知られているNLP技術を利用して、その患者に関して過去に生成されたレポート133の自然言語処理(NLP)から取得されることが可能である。スタディ・コンテキストは、医療イメージング検査に関する理由、例えばメタデータからのもの及び/又は医療イメージング診断を要求した医師の指示、関連する以前のスタディ、例えば、ストレージ・システム114内の患者の以前の医療画像及び/又はその患者について以前に生成されたレポート133、イメージング・モダリティ及び解剖学的な位置、例えば、医療画像メタデータから得られるものを含むことが可能である。所見コンテキストは、異常又は所見タイプの識別、例えば、瘤、測定サイズ、解剖学的な位置、画像番号及び/又はシリーズ・タイプ(series types)を含むことが可能である。例えば、コンテキスト・ユニット132は、現在の医療画像のDICOMヘッダから患者の年齢を決定し、患者の以前のレポートから、喫煙及び過去の肺結節の病歴を確認し、ユーザ・インタフェース122からの入力に対応する肺の中の瘤及びサイズ尺度を決定する。
所見ツール128は所見134を示す入力を受信する。所見ツール128は、コンテキスト・ユニット132からのコンテキストに基づいて、可能な所見136のリストを生成することが可能である。例えば、胸部の医療画像112において、可能性のある所見は、画像のうちの異常の場所(例えば、胸部の異常)に基づくもの、及び/又は、画像の中でいっそう特殊な異常の場所に対するリング・メニュー124の場所に基づくもの(例えば、肺の右下葉の中で可能な所見)に限定されることが可能であり、例えば、表示される所見は、異常の場所及び異常の確認、例えば、(区別されていない)瘤、転移性腫瘍、良性腫瘍を含む。一実施形態では、所見ツール128は、以前の医療イメージング・スタディとの測定(値)の相違を含むことが可能な測定のコンテキストを含む。例えば、コンテキスト・ユニットは、患者の以前のイメージング・スタディにおける対応する瘤、例えば、画像レジストレーション(又は位置合わせ)及び/又はユーザ入力を識別し、以前のイメージング・スタディと現在のイメージング・スタディとの間のサイズの変化が算出される。サイズの変化に基づいて、可能な所見は更に限定されることが可能であり、例えば、所定量より大きな増加は病変である。一実施形態では、可能な所見タイプ136のリストが、ユーザ・インタフェース122により動的に調節される。例えば、入力デバイス130を介して、個々のキャラクタの入力(individual characters input)のような入力が受信されると、表示される可能な所見136を減らすために、可能な所見136のリストはその入力にキャラクタ毎に適合させられる。
レコメンデーション・エンジン138は、所見を示す入力に応答して、医療ガイドライン142及びコンテキストに従って、示唆されるレコメンデーション140を識別する。コンテキストを有する所見134は、異常についての識別及びタイプ、異常の場所、定量化された尺度131を含む。レコメンデーション・エンジン138は、コンテキストに従って、医療ガイドライン144のデータ・ストアから医療ガイドラインを選択する。例えば、コンテキストが胸部の身体組織の位置と、瘤又は病変の所見とを含む場合、選択されるガイドラインはBI-RADSである。別の例において、異常の場所が肺であり、所見が偶発的な瘤である場合、選択されるガイドラインはフライシャーである。
ガイドライン144のデータ・ストアは、必須の及び非必須の又はオプションのガイドラインを含むことが可能である。ガイドライン144のデータ・ストアは、ローカル又はリモートのストレージ、クラウド・ストレージ、分散型のストレージ等のようなコンピュータ・ストレージを含むことが可能である。ガイドライン144のデータ・ストアは、システム、ファイル及び/又はデータベースの組織を含むことが可能である。ガイドライン144のデータ・ストアは、解剖学的な場所及び/又は定量的な尺度131を含む所見に従う最適なアクセスを含むことが可能である。ガイドライン144のデータ・ストアは、患者の層、画像診断のタイプ、リスク因子等のような他のコンテキスト情報に従う最適なアクセスを含むことが可能である。
示唆されるレコメンデーション140は、複数の示唆されるレコメンデーションを含むことが可能である。或る例において、これは部分的なコンテキスト情報に起因しても良い。例えば、5.9mmの肺結節に関し、利用可能な情報からリスク因子が決定可能である場合、高リスク患者に対して示唆されるレコメンデーションと、低リスク患者に対して示唆される第2のレコメンデーションとが表示される。或る例では、これは同じ所見及びコンテキストに対する異なるガイドラインに起因していても良い。
ユーザ・インターフェース122は、示唆されるレコメンデーション140又は複数のレコメンデーションを表示し、これらは選択可能なメニュー・アイテムとして表示されることが可能である。例えば、図1では、選択可能なメニュー・アイテムが垂れ下がるドロップ・ダウン・ボックスとして示されている。表示され示唆されるレコメンデーション140は、例えばフライシャー、BI-RADS等のようなガイドライン142の識別(又は身元)を含むことが可能である。表示され示唆されるレコメンデーション140は、所見134及びコンテキストを、示唆されるレコメンデーションに対応付ける(マッピングする)ルール146を含むことが可能である。例えば、4-6mmの肺結節及び低リスク因子という所見タイプについてのルールは、「12ヶ月後にフォローアップCT；変化がなければ、更なるフォローアップ不要」という示唆されるフライシャーのレコメンデーションに対応付けられる。
示唆されるレコメンデーション140は、マウスのクリック、音声コマンド、スクリーンの接触変化などのような入力に応答して選択される。ユーザ・インターフェース122は、所見150及び選択されたレコメンデーション152を組み合わせた応答148を含むことが可能である。応答148は、例えば比較の尺度に使用される以前の医療イメージング診断154のような他のコンテキスト情報を含むことが可能である。ユーザ・インタフェース122は、表示される医療画像112を含む、イメージング診断スタディのレポートを生成することが可能である。生成されるレポートは、レポート133に保存されることが可能であり及び/又は電子的に分散されることが可能である。
ユーザ・インタフェース122、コンテキスト・ユニット132及びレコメンデーション・エンジン138は、1つ以上の構築されたプロセッサ156を有し、例えば、マイクロプロセッサ、中央処理ユニット、ディジタル・プロセッサ等は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に保存される少なくとも1つのコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成され、その記憶媒体は一時的な媒体を除外し、物理的なメモリ及び/又はその他の非一時的な媒体を含む。プロセッサ156は、搬送波、信号又はその他の一時的な媒体により搬送される1つ以上のコンピュータ読み取り可能な命令を実行しても良い。プロセッサ156はローカル・メモリ及び/又は分散されたメモリを含むことが可能である。プロセッサ156は、有線及び/又は無線通信のためのハードウェア/ソフトウェアを含むことが可能である。例えば、(図中の複数の)線は、様々なコンポーネント間の通信経路を示し、通信経路は有線又は無線とすることが可能である。プロセッサ156はコンピューティング・デバイス110を有することが可能である。
図2を参照すると、コンテキスト・アウェア・レコメンデーションを示唆する実施形態がフローチャート化されている。200において、患者についての表示された医療画像112の中で識別された異常は、測定されることが可能である。測定(又は尺度)は、異常の形態についての距離、面積、体積、速度、密度、それらの組み合わせ等を含むことが可能である。測定(又は尺度)は、入力から受信されることが可能であり、及び/又は、入力に基づいて医療画像から決定されることが可能である。
202において、患者コンテキスト、画像コンテキスト及び/又は所見コンテキストを含むことが可能なコンテキストが決定される。コンテキストは、医療画像112のメタデータに保存される情報、以前の画像及び/又は患者の以前の検査から決定されることが可能であり、及び/又は、直接的な入力とすることも可能である。
204において、所見が識別される。所見は、医療画像112の中の異常のタイプを含む。所見は尺度を含む。所見の識別は、可能な所見のリストから選択された異常の入力指示に応じたものとすることが可能である。可能な所見の表示されるリストは、コンテキストによって制限されることが可能であり、例えば、所見は、解剖学的な場所、イメージング・モダリティ、撮像診断のタイプ、尺度、測定の種類などに従うものとすることが可能である。
所見を選択する入力又は所見の入力に応じて、患者に対する1つ以上の示唆されるレコメンデーションが表示される(206)。1つ以上の示唆されるレコメンデーションは、所見及びコンテキストに応じて選択される1つ以上の医療ガイドラインに従う。医療ガイドラインは、必須の及び/又は非必須のガイドラインを含むことが可能である。示唆されるレコメンデーションは、所見及びコンテキストを、1つ以上のガイドライン及びガイドラインの中で示唆されるレコメンデーションにマッピングするルールに従って選択される。表示され示唆されるレコメンデーションは、ガイドラインの識別を含むことが可能である。表示され示唆されるレコメンデーションは、示唆されるレコメンデーションを決定するために使用されるルールを含むことが可能である。表示され示唆されるレコメンデーションは、ルールのうち一部分のみを満足する部分的なコンテキストを含むことが可能である。
208において、或る入力は、患者について表示され示唆されるレコメンデーションのうちの何れかを、レコメンデーションとして選択する。210において、レコメンデーション及び所見を含む応答がまとめられる。応答は、以前のイメージング診断、特定の画像、以前の測定、及び/又は、決定されたリスク因子及びそれらの根拠のような、コンテキストから決定される情報を含むことが可能である。一例では、イメージング診断を読み取った結果であるレポートが、まとめられた応答から生成されることが可能である。応答は、各々の部分が取得されるように組み合わせられることが可能である。例えば、以前のイメージング診断のようなコンテキスト情報が識別される場合、リファレンス画像がディスプレイに含まれることが可能である。各々の所見が作成されると、まとめられた表示が更新される。まとめられた表示は、示唆されるレコメンデーションからレコメンデーションが選択されると、更新される。
以上、本発明は好ましい実施形態を参照しながら記述されてきた。詳細な上記の記述を参照及び理解することで、変形や代替が当業者に把握されるであろう。本発明は、そのような変形及び修正の全てを、それらが特許請求の範囲又は均等の範囲内に属する限り、包含するように意図されている。

Claims (20)

  1. コンテキスト・アウェア医療レコメンデーションのためのシステムであって：
    患者の医療画像の中で所見を指示する第１入力に応答して、医療ガイドライン及びコンテキストに従って少なくとも１つの示唆されるレコメンデーションを識別するように構成される１つ以上のプロセッサを有するレコメンデーション・エンジン；及び
    第２入力として選択可能な少なくとも１つの示唆されるレコメンデーションをディスプレイ・デバイスで表示するように構成される１つ以上のプロセッサを有するユーザ・インターフェース；
    を有するシステム。
  2. 前記コンテキストを決定し、前記コンテキストに基づいて可能性のある所見のリストを生成するように構成される１つ以上のプロセッサを有するコンテキスト・ユニット；
    を更に含み、前記ユーザ・インターフェースは、前記第１入力として選択可能な可能性のある所見のリストを前記ディスプレイ・デバイスで表示するように更に構成される；
    請求項１に記載のシステム。
  3. 前記所見は、少なくとも１つの異常の識別、識別された少なくとも１つの異常についての解剖学的な位置、及び、識別された少なくとも１つの異常についての少なくとも１つの定量的な尺度を含む、請求項１又は２に記載のシステム。
  4. 前記レコメンデーション・エンジンは、前記患者のコンテキスト、前記医療画像のコンテキスト又は前記所見のコンテキストのうち少なくとも何れかを含む前記コンテキストに基づいて、複数の医療ガイドラインの中から医療ガイドラインを識別する、請求項１ないし３のうち何れか一項に記載のシステム。
  5. 識別されたガイドラインは、非必須の医療ガイドライン又は選択的な医療ガイドラインである、請求項１ないし４のうち何れか一項に記載のシステム。
  6. 前記コンテキスト・ユニットは、前記患者に関する以前のレポートについての自然言語処理から得られる患者情報又は医療画像に対応するメタデータのうち少なくとも何れかから抽出される情報を利用して前記コンテキストを決定する、請求項２ないし５のうち何れか一項に記載のシステム。
  7. 前記少なくとも１つの示唆されるレコメンデーションは、前記コンテキストに従って限定された複数の示唆されるレコメンデーションを含む、請求項１ないし６のうち何れか一項に記載のシステム。
  8. 少なくとも１つのレコメンデーションは、前記所見及び前記コンテキストを前記少なくとも１つの示唆されるレコメンデーションにマッピングするルールと前記ガイドラインの識別とを含む、請求項１ないし７のうち何れか一項に記載のシステム。
  9. 前記ユーザ・インターフェースは、関心のある領域に配置可能な透明な中央部を有するリング・メニューを含み、且つ、前記第１入力に対応する第１メニュー・アイテムと、識別される少なくとも１つの異常についての少なくとも１つの定量的な尺度を測定するツールに対応する第２メニュー・アイテムとを含む、請求項３ないし８のうち何れか一項に記載のシステム。
  10. 前記ユーザ・インターフェースは、前記患者の以前のイメージング診断の識別、前記所見、及び、選択された少なくとも１つの示唆されるレコメンデーションを含む応答を、前記ディスプレイ・デバイスにおける表示にまとめる、請求項１ないし９のうち何れか一項に記載のシステム。
  11. コンテキスト・アウェア医療レコメンデーションの方法であって：
    患者の医療画像の中で所見を識別する第１入力に応答して、医療ガイドライン及びコンテキスト情報に従って少なくとも１つの示唆されるレコメンデーションを識別し、第２入力として選択可能な少なくとも１つの示唆されるレコメンデーションをディスプレイ・デバイスで表示するステップ；
    を有する方法。
  12. 前記医療画像のコンテキストを決定し、前記コンテキストに基づいて可能性のある所見のリストを生成するステップ；及び
    前記第１入力として選択可能な可能性のある所見のリストを前記ディスプレイ・デバイスで表示するステップ；
    を有する請求項１１に記載の方法。
  13. 前記所見は、少なくとも１つの異常の識別、識別された少なくとも１つの異常についての解剖学的な位置、及び、識別された少なくとも１つの異常についての少なくとも１つの定量的な尺度を含む、請求項１１又は１２に記載の方法。
  14. 前記医療ガイドラインを識別することは、前記患者のコンテキスト、前記医療画像のコンテキスト又は前記所見のコンテキストのうち少なくとも何れかを含む前記コンテキストに基づいて、複数の医療ガイドラインの中から選択することを含む、請求項１１ないし１３のうち何れか一項に記載の方法。
  15. 識別されたガイドラインは、非必須の医療ガイドライン又は選択的な医療ガイドラインである、請求項１１ないし１４のうち何れか一項に記載の方法。
  16. 前記コンテキストを決定することは、前記患者に関する以前のレポートについての自然言語処理から得られる患者情報又は医療画像に対応するメタデータのうち少なくとも何れかから抽出される情報を利用する、請求項１１ないし１５のうち何れか一項に記載の方法。
  17. 前記少なくとも１つの示唆されるレコメンデーションは、前記コンテキストに従う、複数の示唆されるレコメンデーションの限定を含む、請求項１１ないし１６のうち何れか一項に記載の方法。
  18. 前記ガイドラインを識別することは、ルールに従って、前記所見及び前記コンテキストを、示唆される少なくとも１つのレコメンデーションにマッピングすることを含む、請求項１１ないし１７のうち何れか一項に記載の方法。
  19. 前記患者の以前のイメージング診断の識別、前記所見、及び、選択された少なくとも１つの示唆されるレコメンデーションを含む応答を、前記ディスプレイ・デバイスにおける表示にまとめるステップ；
    を更に含む請求項１１ないし１８のうち何れか一項に記載の方法。
  20. コンテキスト・アウェア医療レコメンデーションのためのシステムであって：
    コンテキストを決定し、前記コンテキストに基づいて可能な所見のリストを生成するように構成される１つ以上のプロセッサを有するコンテキスト・ユニット；
    第１入力として可能性のある所見の生成されたリストをディスプレイ・デバイスで表示するように更に構成される１つ以上のプロセッサを有するユーザ・インターフェース；
    医療画像の中で可能性のある所見のうちの所見を指示する第１入力に応答して、少なくとも１つの異常の識別、識別された少なくとも１つの異常についての解剖学的な位置、及び、識別された少なくとも１つの異常についての少なくとも１つの定量的な尺度を含む指示された所見と決定されたコンテキストとに従って、複数の医療ガイドラインの中から選択された医療ガイドラインに応じて、少なくとも１つの示唆されるレコメンデーションを識別するように構成される１つ以上のプロセッサを有するレコメンデーション・エンジン；
    を有し、前記ユーザ・インターフェースは、第２入力として選択可能な少なくとも１つの示唆されるレコメンデーションを、前記ディスプレイ・デバイスで表示するように構成される；
    ことを特徴とするシステム。
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