JP2018538642A - 情報抽出アプリケーションによる使用のためのクラウドソーシングによるテキスト注釈付け - Google Patents

Abstract

テキスト注釈付けシステムにおいて医療記録をハイライト／フィルタリングするために使われる関連用語の語彙が、ユーザー・フィードバックに基づいて継続的に更新される。この更新の有効性を最大にするため、システムのすべてのユーザーからフィードバックが抽出され、それにより関連用語の「グループ・ソーシングされた」語彙を提供する。各ユーザーが関連用語の提供された語彙を修正して、該ユーザーの選好に合うようテキスト注釈付けシステムをカスタマイズするにつれて、修正が収集されて、関連用語の語彙の提供者に通信される。関連用語の語彙の提供者は、単語注釈付けシステムの各ユーザーによって実施される修正を同化吸収して、関連用語の共通語彙のその後のユーザーのために、関連用語の語彙を修正するかどうかを決定する。

Description

本発明は、医療情報システムの分野に関し、詳細には、テキスト文書からの効率的かつ効果的なデータ抽出のためにユーザー・フィードバックを使って関連する単語または句を識別するシステムおよび方法に関する。

効果的な医療診断および処置は、患者の現在の医学的状態および患者の病歴の評価を必要とする。患者が長期にわたって同じ一次医療実務家と一緒であれば、一次医療実務家は患者の病歴を認識している可能性が高いが、状況が変わって患者が新たな一次医療実務家、あるいはより普通には別の分野の実務家を訪れる必要が生じる可能性がある。こうした他の医療実務家はもとの実務家の経験の恩恵をもたない。同様に、特に医学的専門に関しては、実務家は患者を低頻度で診ることがあり、各患者の病歴を覚えているとは期待できない。

そのような状況にあって、実務家は、診断および予後を形成する前に、患者の病歴をレビューして患者の現在の状態を同化吸収するのに時間を費やす必要がある。患者の病歴をレビューするタスクは、電子医療記録およびこれらの記録の効率的なレビューを容易にするコンピュータ・アプリケーションの利用可能性によって容易にされる。たとえば、心臓病医は、患者の記録のレビューを、心臓系に関係しているとして同定されている素材に制約してもよい。だが、そのようなシステムは典型的には、どの記録がその実務家の分野に関連しうるかを識別するために使用できる特定のHTMLフィールドを含め、医療記録情報が特定の仕方で編成されていることを要求する。

しかしながら、患者の記録の一部は、自由形式テキストであることがあり、実務家が関連すると見出しうる情報を含むことがありうる。だが、そのようなテキスト記録を読まなければならないことは、実務家の時間を消費し、関連する情報の発見にはつながらないこともしばしばである。

自由形式テキスト記録の効率的なレビューを容易にするためのツールが、図１のＡ〜Ｃに示されるように、開発されている。図１のＡは、自由形式テキスト記録の表示を示している。図１のＢは、患者の診断に関連する単語および句（以下、「関連用語（pertinent term）」）をハイライトして、実務家の注目がこれらの関連用語に向けられるようにするテキスト注釈付けシステムによって提供されるこのテキストの表示を示している。図１Ｃは、実務家の注目をさらに患者記録におけるこれらの関連する側面に向けうるよう、自由形式テキストにおける関連用語のみの表示を示している。

いくつかの実施形態では、表示は、図１のＣのような関連用語のみを提供するが、実務家が表示されているテキストに「マウス・オーバー」すると（すなわち、テキストの表示領域内にマウス・ポインターを動かすと）、表示は図１のＡまたはＢに示されるような自由形式テキスト全体の表示に変わる。患者記録の自由形式テキストの一部または全部を表示するために表示されたテキストを「選択する」他の方法が、当業者には明白であろう。

通常のテキスト注釈付けシステムの有効性の鍵は、そのような「関連用語」の適正な識別およびそのような関連用語を定義するために実務家に提供されるオプションである。いくつかの実施形態では、関連用語は一般的な医学的オントロジーまたは特定の医学的専門についての特化したオントロジーから導出されてもよい。これらの関連用語は、テキスト注釈付けシステムの提供者によって定義されてもよく、あるいは該提供者によって、そのようなシステムを実装する医療施設または機関との対話に基づいて、形成されてもよい。いくつかの実施形態では、システムの個々のユーザーが関連用語の語彙を修正または補足してもよい。

しかしながら、関連用語の広範な語彙をもってしても、自由形式テキストは必ずしもそのような定義された語彙に従うよう制約されないため、また語彙に対する日常用法での変化が定義された語彙の変更のペースより速いことがあるため、また語彙の作成者が能動的に従事している実務家ではないことがあるため、患者記録における関連用語の識別は、いくつかの新たに識別された関連用語を見落とすことがあり、あるいは最小限の関連性をもつまたさらには関連性のない用語をハイライトして実際に関連する用語を埋没させてしまうことによってテキスト注釈付けシステムの有効性を最小化するほど包含的であることがありうる。

医療記録における関連用語を正確にかつ信頼できる形でハイライトするテキスト注釈付けシステムを提供することが有利であろう。また、変化する医療診断技術および語彙のペースに追いついていけるテキスト注釈付けシステムを提供することが有利であろう。

これらの懸念の一つまたは複数によりよく対処するために、本発明のある実施形態においては、テキスト注釈付けシステムにおいて医療記録をハイライト／フィルタリングするために使われる関連用語の語彙は、ユーザー・フィードバックに基づいて継続的に更新される。この更新の有効性を最大にするため、フィードバックはシステムのすべてのユーザーから抽出され、それにより関連用語の「グループ・ソーシングされた」語彙を提供する。各ユーザーが関連用語の提供された語彙を修正して、該ユーザーの経験に合致するようテキスト注釈付けシステムをカスタマイズするにつれて、修正が収集されて、関連用語の語彙の提供者に通信される。関連用語の語彙の提供者は、単語注釈付けシステムの各ユーザーによって実施される修正を同化吸収して、関連用語の共通語彙のその後のユーザーのために、関連用語の語彙を修正するかどうかを決定する。

ある例示的実施形態では、テキスト注釈付けシステムが、関連用語の語彙を、該語彙を複数の実務家に提供する提供者から受け取るよう構成され、次いで、関連用語の該語彙に基づいて患者記録における関連用語を識別するために患者記録を処理する。患者記録における識別された関連用語は、区別できる仕方で実務家に表示され、関連用語の該語彙に対する前記実務家の修正が記録される。前記語彙のこれらの修正は、この語彙の他のユーザーからの修正とともに、前記語彙の前記提供者に通信される。その後、テキスト注釈付けシステムは、前記語彙のこれらの修正に基づく、前記提供者からの関連用語の更新された語彙を受領する。

クラウドソーシング知識モジュールが、関連用語の共通語彙を複数のテキスト注釈付けシステムに提供し、次いで、関連用語の前記語彙への修正を、前記テキスト注釈付けシステムから受け取る。当該モジュールは、前記語彙への前記修正を同化吸収して、関連用語の前記語彙への更新が妥当であるかどうかを判定し、そうであれば、関連用語の前記語彙を更新し、その後、関連用語の更新された語彙をテキスト注釈付けシステムに提供する。

テキスト注釈付けシステムのネットワークであって：医療記録において使用されうる関連用語の語彙を記憶するデータベースと；それぞれ、関連用語の前記語彙に基づいて患者医療記録における関連用語をハイライトし、関連用語の前記語彙へのユーザーの提案される修正を受け取る複数のテキスト注釈付けシステムと；前記データベースにおける関連用語の前記語彙を前記複数のテキスト注釈付けシステムに提供し、関連用語の前記語彙への前記提案される修正を、前記複数のテキスト注釈付けシステムから受け取り、前記語彙への前記提案される修正を同化吸収して、関連用語の前記修正への更新が妥当であるかどうかを判定し、前記更新が妥当であると判定される場合に関連用語の前記語彙を更新するクラウドソーシング知識モジュールとを有するネットワークが提供される。

本発明は、例として、付属の図面を参照してさらに詳細に説明される。
Ａは、例示的な自由形式テキストの医療記録を示し；Ｂは、Ａの自由形式テキストの医療記録における関連用語をハイライトするためのＡの自由形式テキストの注釈付けを示し；Ｃは、Ａの自由形式テキストの医療記録における関連用語のみを表示するためのＡの自由形式テキストの代替的な注釈付けを示す。 本開示の諸側面に基づく、テキスト注釈付けシステムの例示的ネットワークであって、それらのテキスト注釈付けシステムは、テキスト注釈付けシステムのこのネットワークのユーザーによって提供されるフィードバックに基づいて継続的に更新される関連用語の共通語彙を共有する、ネットワークを示す。 本開示の諸側面に基づく、複数のユーザーによって一般的に使われる関連用語の語彙を使用するテキスト注釈付けシステムの例示的使用であって、関連用語の前記語彙は前記複数のユーザーによって提供されるフィードバックに基づいて継続的に更新される、使用を示す。 図面を通じて、同じ参照符号は同様のまたは対応する事項または機能を示す。図面は、例解目的のために含められており、本発明の範囲を限定することは意図されていない。

以下の記述では、限定ではなく説明の目的で、本発明の概念の十全な理解を与えるために、具体的なアーキテクチャー、インターフェース、技法などについて個別的詳細が記載される。しかしながら、本発明がこうした個別的詳細から外れる他の実施形態で実施されてもよいことは当業者には明白であろう。同様に、本稿のテキストは図面に示される例示的実施形態に向けられ、請求項に明示的に含まれる限界を超えて特許請求される発明を限定することは意図されていない。簡明のため、よく知られた装置、回路および方法の詳細な記述は、本発明の記述を無用な詳細で埋没させないよう、割愛した。

本開示は、「知識」の単一の源に頼ることは実質的な限界をもつことを認識する。患者記録における関連用語を定義する場合、どの用語が関連し、あるいは関連しないかの定義は、通常は、関連用語の語彙を作成する人物または組織の「知識」に頼る。いくつかのシステムは、各ユーザーがそのユーザーの選好に従って語彙をカスタマイズできるようにすることがあるかもしれないが、そのようなカスタマイズは、提供される関連用語の語彙と対照的に、関連用語と関連用語でない用語との間の区別をすることにおける、その特定のユーザーの専門知識に制限される。

たとえば、新米の実務家は、なぜ特定の用語が関連用語でありうるかを認識しないことがあり、語彙が時代遅れであると想定して、関連用語の語彙からその用語を除去するよう自分の個人的な語彙を修正することがありうる。同様に、別の実務家は、いくらかの経験があり、その経験がこの実務家に、関連用語の語彙から省略された用語を含めるよう語彙が拡張されるべきであることを示すことがありうる。それぞれの場合において、実務家は、該実務家の知識基盤に基づいて、語彙からの除去または語彙への追加が妥当であると自信をもっている。だが、客観的な観点からは、これらの具体的な修正が「正当」であるかどうかはわからない。

よって、システムがユーザーが関連用語の語彙を修正できるようにする場合、ユーザーの修正された語彙は、関連情報および非関連情報の一般的に受け入れられる定義と整合しないことがありうる。他方、語彙の提供者によって定義される関連用語の語彙に制約されるシステムは、語彙の提供者が、医療コミュニティーが成長または変化するにつれて語彙を最新に保つべく細心の注意を払っていない限り、時代遅れになるリスクがある。

発明者は、関連用語の共通語彙へのアクセスをもつ実務家のネットワーク化が、次のことを可能にすることを認識した：
語彙をカスタマイズすることにおけるユーザー柔軟性を提供する；
そのようなカスタマイズの検証を可能にする；
継続的に検証される関連用語の語彙をこの語彙の複数のユーザーに、それらのユーザーのテキスト注釈付けシステムにおいて、提供する。

図２は、関連用語の共通語彙へのアクセスをもつ実務家のそのようなネットワークを示している。各実務家は、一つまたは複数の患者の記録２３０における関連用語を識別するパーサー２２０を含むテキスト注釈付けシステム２１０を提供される。ある例示的実施形態では、患者の記録（単数または複数）は、図１のＡに示されるような自由形式テキストを含んでいてもよい。

パーサー２２０は、患者の記録における関連用語の各生起を識別し、それらの関連用語を図１のＢおよびＣのいずれかに示されるように区別できる仕方で表示する。初期の表示が図１のＣに示されるようなものであって関連用語のみが表示される場合、実務家は、図１のＡまたはＢのいずれかに示されるようなフルテキストの表示を可能にするために表示を「選択」しうる。

関連用語の語彙２６０は、ネットワーク２４０を介して関連性パーサー２２０のすべてに共通して提供されてもよい。本開示のある側面によれば、クラウドソーシング知識モジュール２５０は、テキスト注釈付けシステム２１０のユーザーからのフィードバックに基づいてこの語彙を更新するよう構成される。

ある例示的実施形態では、テキスト注釈付けシステム２１０の各ユーザーは、たとえば関連することが新たに見出された当該分野における用語を同定する、あるいはもはや関連するとは見なされない用語を除去するなどのために、関連用語の語彙をローカルに修正するオプションを提供される。そのような修正がなされるとき、修正はクラウドソーシング知識モジュール２５０に通信される。この通信は修正がなされる際にリアルタイムで行なわれてもよく、あるいは毎日またはテキスト注釈付けシステム２１０を提供する医療施設における各業務シフトの終わりになど、定期的に、行なわれてもよい。

クラウドソーシング知識モジュール２５０は、受領された修正のすべてを、受領される際にまたは定期的に、同化吸収し、修正がある場合どの修正が共通に提供される語彙２６０に施されるべきかを、テキスト注釈付けシステム２１０のユーザーからの受領された情報に基づいて、決定するよう構成されてもよい。いくつかの実施形態では、語彙２６０は連続的に更新される；他の実施形態では、語彙２６０は、数時間ごとまたは毎日など、定義された時間期間にわたって受領された修正に基づいて、更新される。

語彙２６０を更新した後、モジュール２５０は、更新された語彙２６０を各テキスト注釈付けシステム２１０に「ブロードキャスト」してもよく、あるいは更新された語彙２６０は、各テキスト注釈付けシステム２１０からの語彙２６０の個別的な要求に応答して提供されてもよい。ブロードキャストは、定期的に、あるいは語彙２６０に変更がされるときは常に、行なわれるようスケジュールされてもよい。

テキスト注釈付けシステム２１０から受領された修正を同化吸収するためにいくつもの技法が使用されうる。そのような技法は典型的には、語彙２６０から関連用語を省略するリスクと、レポートにおける関連用語の表示を、非関連用語によって埋没させるリスクとの間のトレードオフに基づく。

いくつかの実施形態では、単純投票方式が使われてもよく、関連語彙２６０にある用語を追加することを選ぶユーザーが、関連語彙２６０から前記用語を削除することを選ぶユーザーより多ければ、前記用語は語彙２６０に追加され；そうでなければ、前記用語は語彙２６０から削除される。他方、語彙２６０から有意な用語を省略するリスクが、潜在的に非関連用語を語彙２６０に含めること（以下、「乱雑化〔クラッタリング（cluttering）〕」）のリスクよりも著しいと考えられる場合には、ユーザーが前記用語を含めるようローカルな語彙を修正するときは常に前記用語が語彙２６０に追加されてもよい。だが、語彙２６０から用語を削除するのは、前記用語の除去のための修正の数が語彙２６０に前記用語を追加するための修正の数より有意に多いときのみである。

いくつかの実施形態では、重み付けされた累積が維持されてもよく、たとえば、語彙２６０にある用語を追加する修正は大きな正の数として評価されてもよく、語彙２６０から前記用語を除去する修正は小さな負の数として評価されてもよく、累計が0より大きいときは常に前記用語は語彙２６０に留まる。他方、乱雑化のリスクが省略のリスクより深刻だと考えられる場合には、用語を追加する修正は小さな正の数を与えられてもよく、用語を削除する修正は大きな負の値を与えられてもよい。

いくつかの実施形態では、最近の修正は、より古い修正より有意義であると考えられてもよく、より最近の修正がより古い修正よりも大きな重みをかけられるローリング平均が維持されてもよい。

当業者は、このクラウドソーシング式のフィードバック方式が、事実上、テキスト注釈付けシステム２１０のユーザーの一般母集団によってどの用語が関連用語であると考えられる可能性が高いかを判別するための「標本調査〔サンプリング〕」システムを提供することを認識するであろう。よって、修正が「統計的に有意である」ことが示せるときにのみ語彙２６０への変更を提供するように修正「標本〔サンプル〕」を同化吸収するために、統計的技法が使われてもよい。

同化吸収は、「非修正」の効果をも考慮してもよい。すなわち、たとえば、ユーザーが語彙２６０を使って患者の記録をレビューする間に語彙を修正しない場合、そのユーザーは、その患者の記録のレビューにおける識別されている関連用語に関して、語彙２６０の内容に同意していると想定されてもよく、この「受動的な同意」が、これらの用語を語彙２６０から削除する決定をするとすればそれに影響するべきである。いくつかの実施形態では、テキスト注釈付けシステム２１０から提供されるフィードバックは、ユーザーに対して表示された（そして除去のためのマーク付けがされなかった）関連用語のリスト、あるいはより選択的には、ウィンドーに表示された関連用語であって、そのユーザーが記録のフルテキストを表示するべく選択したもののリストを含んでいてもよい。これらの用語は、たとえば、上述した累計において小さな正の値を受け取ってもよく、それにより、実質的な数のユーザーがその除去の選好を示すまで、それらの「受動的に受け入れられた」用語を除去する可能性を減らす。語彙２６０における既存の用語のそのような受動的な補強は、語彙２６０から用語を除去する修正の効果を相殺するために上述した重み付けされた値を使う必要性をなくしうる。

同化吸収は、単一のユーザーが新たな用語を含めるよう語彙を修正するときの無用な「チャッター（chatter）」を避けるために、語彙２６０に用語を初期に追加するための「閾値」を設定するよう構成されてもよい。これは前記用語に関する唯一の「票」なので、通常の投票方式では、この票の結果、この用語を含めるよう語彙２６０への変更が行なわれる。だが、この新しい用語は、他のユーザーの多くによって、非関連と考えられる可能性がありうる。その結果、語彙から前記用語を除去する数多くのその後の修正が行なわれる。そのような状況を避けるために、同化吸収は、新たな用語を語彙２６０に追加するのが、所与の数のユーザーがこの用語を含めるよう語彙を修正するときにのみであるよう構成されてもよい。この最小ユーザー数閾値方式は、悪意あるユーザーが、明らかにすべてのユーザーの表示の乱雑化につながる「一般的に使われる」用語を、少なくともこの用語を除去するフィードバックが受領されるまで、追加するリスクを、最小化する効果もありうる。

当業者は、クラウドソーシング知識モジュールへのユーザー修正のこの連続的なフィードバックおよび関連する変化の共通語彙２６０のその後の更新が、語彙２６０に変更がなされ、次いで反動的なフィードバックによって取り消される際に過渡的な効果を生じうるが、共通語彙２６０における最終的な「安定化された」用語は、この語彙２６０を使うテキスト注釈付けシステム２１０のユーザーの多数にとって同意できるものである可能性が高いことを認識するであろう。

図３は、本開示の諸側面に基づくテキスト注釈付けシステムの例示的な使用の流れ図である。左の列は、図２のシステム２１０のようなテキスト注釈付けシステムで行なわれるアクションを示し、右の列は図２のクラウドソーシング知識モジュール２５０によって行なわれるアクションを示す。

３１０では、モジュール２５０は関連用語の語彙をテキスト注釈付けシステム２１０に提供する。これは、ネットワーク中のテキスト注釈付けシステムすべてに対するブロードキャストとして実行されてもよく、あるいはテキスト注釈付けシステム２１０からの語彙の要求に応答して実行されてもよい。

３２０では、関連用語の語彙がテキスト注釈付けシステム２１０においてダウンロードされ、３３０において、患者の記録（単数または複数）をパースして、患者の記録における関連用語があればそれを、たとえば自由テキスト記録の表示内でハイライトされる（たとえば図１のＢ）または患者の記録において非関連用語なしで表示される（たとえば図１のＣ）など、目立つ仕方で表示するために使われる。

任意的に、３４０において、ユーザーは、たとえば表示された情報の上にマウス・ポインターを位置させることによって、あるいは表示される情報を「クリック」または「ダブルクリック」することによって、表示された情報を選択してもよい。

ユーザーが関連用語の語彙を修正する、たとえば用語を追加または削除することを望む場合、ユーザーは、そのような修正を３５０において実施してもよい。ある例示的実施形態では、ユーザーは用語を「右クリック」して、その状態を変更してもよい。その用語が現在、語彙において関連用語であれば、その状態は非関連に変更され、そのテキスト注釈付けシステムにおける語彙のローカルなコピーから除去される；その用語が現在、非関連用語であれば、その状態は関連に変更され、語彙の前記コピーに追加される。テキスト注釈付けシステムは次いで、患者の記録における関連用語の表示を、ローカルな語彙へのこの変更に基づいて更新する。

３６０では、ローカルな語彙への修正があればそれがテキスト注釈付けシステム２１０からクラウドソーシング知識モジュール２５０に通信される。上記のように、修正は、修正がなされる際に、あるいは定期的または非定期的な間隔で通信されてもよい。

３７０では、前記修正は、他のテキスト注釈付けシステム２１０からの修正があればそれも、モジュール２５０において受領される。これらの修正は、３８０においてモジュール２５０によって同化吸収されて、関連用語の語彙への変更が妥当かどうかが判定される。上記で詳述したように、テキスト注釈付けシステム２１０のユーザーの母集団にとって合意できるものである可能性が高い変更を判別するために、重み付けされたまたは重み付けされない投票方式が、好ましくは閾値処理とともに使われてもよい。

３９０では、関連用語の語彙への判別された変更が実装され、それにより次に３１０において語彙がモジュール２５０から送られるときには、語彙はこれらの変更を含むことになる。

上記のように、本開示は、語彙のそれぞれの安定化された改訂が、この語彙を使うテキスト注釈付けシステムのユーザーの実質的な多数にとって合意できるものである可能性が高い確認を同時に提供しつつ、関連用語の語彙を最新に保つ自動化された方法を提供する。

本発明は、図面および上記の記述において詳細に図示され、記述されてきたが、そのような図示および記述は例解または例示するものであって、制約するものではないと考えられるものである。本発明は、開示される実施形態に限定されない。

たとえば、ある代替的な実施形態では、テキスト注釈付けシステム２１０の各ユーザーは、クラウドソーシング知識モジュール２５０から受領される語彙２６０を増強する「私家版」補足語彙を維持してもよい。補足語彙は、語彙２６０における非関連と考えられるべき用語を同定するとともに、語彙２６０にあってもなくてもよいが、常に関連すると考えられるべき追加的な用語を同定するよう構成されてもよい。

図面、本開示および付属の請求項を吟味することから、開示される実施形態に対する他の変形が、特許請求される発明を実施する当業者によって理解され、実施されることができる。請求項において「有する／含む」という語は他の要素や段階を排除するものではなく、単数形の表現は複数を排除するものではない。単一のプロセッサまたは他のユニットが請求項において記載されているいくつかの項目の機能を充足してもよい。ある種の施策が互いに異なる従属請求項に記載されているというだけの事実がこれらの施策の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。コンピュータ・プログラムは、光記憶媒体または半導体媒体のような、他のハードウェアと一緒にまたは他のハードウェアの一部として供給される好適な媒体上で記憶／頒布されてもよいが、インターネットまたは他の有線もしくは無線の遠隔通信システムを通じてなど、他の形で配送されてもよい。請求項に参照符号があったとしても、範囲を限定するものと解釈されるべきではない。

図１のＡ
２００７年に患者は右側の頭痛、右側の顎痛および右側の歯痛を発症。症状の初期の精密検査の結果、もともとは正常と報告されていた副鼻腔のＣＴとなった。
図１のＢ
２００７年に患者は右側の頭痛、右側の顎痛および右側の歯痛を発症。症状の初期の精密検査の結果、もともとは正常と報告されていた副鼻腔のＣＴとなった。
図１のＣ
右側の頭痛
右側の顎痛
右側の歯痛
正常
副鼻腔のＣＴ

Claims (15)

1. 処理システムによって実行されたときに、該処理システムに：
   関連用語の語彙を、該語彙を複数の実務家に提供する提供者から受領する段階と；
   ある実務家から患者記録の要求を受領する段階と；
   前記患者記録を処理して、関連用語の前記語彙に基づいて前記患者記録における関連用語を識別する段階と；
   前記患者記録における識別された関連用語を、区別される仕方で前記実務家に対して表示する段階と；
   前記実務家から、関連用語の前記語彙に対する修正の同定を受領する段階と；
   前記語彙の前記修正を前記語彙の前記提供者に通信する段階と；
   その後、前記実務家および前記複数の実務家のうち少なくとも一の他の実務家による前記語彙の修正に基づく、前記提供者からの関連用語の更新された語彙を受領する段階とを、
   実行させるためのコンピュータ・プログラム。
2. 当該コンピュータ・プログラムが前記プロセッサに、前記患者の記録における一つまたは複数の非関連用語を表示させるものであり、前記語彙への前記修正は、前記患者の記録におけるある非関連用語が関連用語の前記語彙における関連用語であるべきであることを示すことを含む、請求項１記載のコンピュータ・プログラム。
3. 前記語彙への前記修正が、前記患者の記録における、関連用語の前記語彙から除去されるべき関連用語を示すことを含む、請求項１記載のコンピュータ・プログラム。
4. 当該コンピュータ・プログラムが前記プロセッサに、前記識別された関連用語を、該関連用語のみを表示することによって、区別される仕方で表示させる、請求項１記載のコンピュータ・プログラム。
5. 当該コンピュータ・プログラムが前記プロセッサに、その後、前記実務家が前記関連用語を含む表示領域の選択を示すときに、前記患者記録の少なくとも一部分のコンテンツ全体を表示させる、請求項４記載のコンピュータ・プログラム。
6. 当該コンピュータ・プログラムが前記プロセッサに、前記識別された関連用語を、該関連用語を前記患者記録における他の用語とは異なる表示フォーマットを使って表示することによって、区別される仕方で表示させる、請求項１記載のコンピュータ・プログラム。
7. 処理システムによって実行されたときに、該処理システムに：
   関連用語の語彙を複数のテキスト注釈付けシステムに提供する段階と；
   関連用語の前記語彙への修正を、前記複数のテキスト注釈付けシステムのうちの二つ以上から受け取る段階と；
   前記語彙への前記修正を同化吸収して、関連用語の前記語彙への更新が妥当であるかどうかを判定する段階と；
   更新が妥当であると判定されるときに、関連用語の前記語彙を更新する段階と；
   関連用語の更新された語彙を前記テキスト注釈付けシステムのうちの一つまたは複数に提供する段階とを実行させるためのコンピュータ・プログラム。
8. 当該コンピュータ・プログラムが前記プロセッサに、関連用語の前記語彙に用語を追加する修正および前記語彙から前記用語を除去する修正の計数を維持することによって前記修正を同化吸収させる、請求項７記載のコンピュータ・プログラム。
9. 修正の前記計数が重み付けされた累計であり、前記語彙に前記用語を追加する各修正には第一の重みが適用され、前記語彙から前記用語を除去する各修正には第二の重みが適用される、請求項８記載のコンピュータ・プログラム。
10. 前記語彙への更新が妥当であるかどうかを判定するために修正の前記計数に零でない閾値が適用される、請求項８記載のコンピュータ・プログラム。
11. テキスト注釈付けシステムのネットワーク
    医療記録において使用されうる関連用語の語彙を記憶するデータベースと；
    複数のテキスト注釈付けシステムであって、それぞれ：
    関連用語の前記語彙に基づいて、患者の医療記録における関連用語をハイライトし；
    そのテキスト注釈付けシステムのユーザーによる、関連用語の前記語彙への提案される修正を受け取る、
    テキスト注釈付けシステムと；
    前記データベースにおける関連用語の前記語彙を前記複数のテキスト注釈付けシステムに提供する段階；
    関連用語の前記語彙への前記提案される修正を、前記複数のテキスト注釈付けシステムから受け取る段階；
    前記語彙への前記提案される修正を同化吸収して、関連用語の前記修正への更新が妥当であるかどうかを判定する段階；
    前記更新が妥当であると判定される場合に関連用語の前記語彙を更新する段階；および
    更新された関連用語の語彙を、前記複数のテキスト注釈付けシステムのうちの一つまたは複数に提供する段階を実行する、
    クラウドソーシング知識モジュールとを有する、
    ネットワーク。
12. 前記テキスト注釈付けシステムの少なくとも一つが、前記患者の記録における一つまたは複数の非関連用語を表示し、ユーザーが非関連用語を選択して前記提案される修正が選択された該非関連用語を関連用語の前記語彙に追加することであることを示すことができるようにする、請求項１１記載のネットワーク。
13. 前記テキスト注釈付けシステムの少なくとも一つが、ユーザーが表示されている関連用語を選択して前記提案される修正が選択された該関連用語を関連用語の前記語彙から除去することであることを示すことができるようにする、請求項１１記載のネットワーク。
14. 前記クラウドソーシング知識モジュールが、関連用語の前記語彙に用語を追加する修正および前記語彙から前記用語を除去する修正の計数を維持することによって前記提案される修正を同化吸収する、請求項１３記載のネットワーク。
15. 修正の前記計数が重み付けされた累計であり、前記語彙に前記用語を追加する各提案される修正には第一の重みが適用され、前記語彙から前記用語を除去する各提案される修正には第二の重みが適用される、請求項８記載のコンピュータ・プログラム。

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