JP2019522274A - 共参照解析、情報抽出および類似文書検索のための装置および方法 - Google Patents

共参照解析、情報抽出および類似文書検索のための装置および方法 Download PDF

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Abstract

本発明は、共参照解析、情報抽出、および類似文書検索のための装置および方法を開示する。共参照解析のための装置は、入力医用文書から第１の医用要素および第２の医用要素を取得するように構成されたユニットと、該医用文書から、該第１の医用要素の診断状態、該第２の医用要素の少なくとも１つの特性、該第２の医用要素の診断状態、および該第２の医用要素の少なくとも１つの特性を検出するように構成されたユニットと、該検出された診断状態および特性に基づいて、該第１の医用要素と該第２の医用要素との間の適合性を決定するように構成されたユニットと、該決定された適合性に基づいて、該第１の医用要素と該第２の医用要素が同一の医用対象を示すか否かを判定するように構成されたユニットを有する。本発明を利用すると、共参照解析の精度が向上する。【選択図】図２

Description

本発明は、自然言語処理（ＮＬＰ）に関し、特に、例えば、共参照解析（co-reference resolution）、情報抽出および類似文書検索のための装置および方法に関する。
現在、電子医用文書の使用および管理はますます普及している。電子医用文書の管理に基づいて、同様の医用文書検索、診断支援などの、医師に利益をもたらすであろう多くの用途を開発することができる。上記のアプリケーションは、医用文書に対してテキスト情報抽出技術を実行することによって実現される。テキスト情報抽出技術を介して得られた結果の表現は医用要素（言語要素）と呼ばれる。一般に、１つの医用文書内の医用要素はいくつかの異なる医用対象を示すことがあり、医用対象は、具体的な物理的対象（検査結果から診断される異常等）、または抽象的な医学的概念（例えば、医者によって判断される疾患等）であり得る。例えば、いくつかの医用要素は、検査結果から診断された異常（例えば、腫瘍）を示すことがあり、いくつかの医用要素は、患者の疾患などを示すことがある。すなわち、医用文書内の１つの医用対象（例えば腫瘍）に関して、医師は記録するためにいくつかの異なる表現（すなわち医用要素）を使用することができる。
したがって、異なる表現（すなわち２つの異なる医用要素）が同一の医用対象を示すか否かを判断することができる技術があることが必要である。また、共参照解析は重要な技術の１つである。特許文献１には、文書中のこれら２つの候補要素間の単語特徴の類似度および２つの候補要素の文脈（コンテキスト）に基づいて、２つの候補要素の類似性測度（similarity measure）を算出する共参照解決方法が開示されている。そして、これら２つの候補要素の類似性測度が所定の閾値以上である場合、これら２つの候補要素は共参照として決定されるだろう。
しかしながら、医用文書では、表面的に互いに同一または類似しているいくつかの単語特徴は、実際には同一の医用対象を示さないことがある。例えば、医用文書内の単語特徴「腫瘍」は、異なる異常が同じ表現（すなわち単語特徴）を使用することによって記述されることがあるので、異なる異常を示すことがある。加えて、互いに表面的に類似していないいくつかの単語特徴は、実際には同一の医用対象を示すことがある。例えば、医用文書中の単語特徴「腰椎骨折」と「脆弱性骨折」は、同じ異常を示すことがある。なぜなら、１つの異常の異なる側面は、他の読者が混乱しないように、異なる表現（すなわち単語特徴）を用いて記述されるからである。したがって、単語特徴の類似度を使用するのみの共参照解析の精度は低くなる。
米国特許第８４５７９５０号明細書
したがって、関連技術の説明において上記に詳述したことを考慮して、本開示は、上記のような問題を解決することを目的とする。
本発明の一態様によれば、共参照解析のための装置が提供され、当該装置は、入力医用文書から第１の医用要素と第２の医用要素を取得するように構成された取得部と、医用文書から、第１の医用要素の診断状態、第１の医用要素の少なくとも１つの特性、第２の医用要素の診断状態、および第２の医用要素の少なくとも１つの特性を検出するように構成された検出部と、検出された診断状態と特性に基づいて、第１の医用要素と第２の医用要素との間の適合性を決定するように構成された適合性決定部と、決定された適合性に基づいて第１の医用要素と第２の医用要素が同一の医用対象を示すか否かを判定するように構成された共参照解析部と、を有する。ここで、診断状態は、医用文書において診断プロセスにおける医用要素の位置を表し、特性は、医用文書における医用要素の診断項目を表し、適合性は、医用要素と別の第２の医用要素が同一の医用対象を示す可能性を表す。
本発明を利用すると、共参照解析の精度が向上する。
本発明の更なる特徴と利点は、図面を参照した以下の説明から、明らかになるだろう。
添付の図面は、本明細書に組み込まれ、その一部を構成し、本発明の実施形態を示し、明細書と共に本発明の原理を説明する役割を果たす。
図１は、本発明の実施形態に従う技術を実現することができるハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。 図２は、本発明の第１実施形態に従う共参照解析のための装置の構成を示すブロック図である。 図３は、図２における第１実施形態に従う本発明の例示的な入力医用文書を示す図である。 図４は、図２における第１実施形態に従う全体処理の手順を概略的に示すフローチャートである。 図５は、本発明の第２実施形態に従う共参照解析のための装置の構成を示すブロック図である。 図６は、図５における第２実施形態に従う全体処理の手順を概略的に示すフローチャートである。 図７は、本発明の第２の実施形態に従う共参照解析のための装置の構成を示す別のブロック図である。 図８は、図７における第２実施形態に従う全体処理の手順を概略的に示すフローチャートである。 図９は、本発明の第３実施形態に従う情報抽出のための装置の構成を示すブロック図である。 図１０は、図９における第３実施形態に従う全体処理の手順を概略的に示すフローチャートである。 図１１は、図９における第３実施形態に従う全体処理の手順を概略的に示す別のフローチャートである。 図１２は、本発明の第４実施形態に従う類似文書検索のための装置の構成を示すブロック図である。 図１３は、図１２における第４実施形態に従う全体処理の手順を概略的に示すフローチャートである。 図１４は、本発明に従う例示的な類似文書検索システムの構成を示す。
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。以下の説明は、本質的に単なる例示および例示であり、本発明およびその用途または使用を限定することを決して意図していないことに留意されたい。実施の形態に記載されている構成要素や工程の相対的な配置、数式、数値は、特に記載がない限り、発明の範囲を限定するものではない。さらに、当業者に知られている技術、方法および装置は詳細には論じられていないかもしれないが、適切な場合には明細書の一部であることが意図されている。
同様の参照番号および文字は、図中の類似の項目を参照しているので、項目が１つの図に定義されると、以下の図について議論する必要はない。
医学的診断において、１つの完全な診断プロセスは、いくつかの診断状態を含むことができる。当該診断状態は、検査結果（例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）、血液検査などであり得る）から医学的所見（例えば正常所見および異常所見）を識別する発見状態、診察結果の詳細情報を記述する記述状態、医学的知見に基づいて最初の疑いをする疑い状態、現在の状況と前回の調査結果とを比較する比較状態、現状の理由を分析した理由状態、最終判断を行う判断状態、最終判断ができなかったという情報を記録した遅延判断状態、手術や薬のような治療を提案する治療状態、詳細情報を調べるために更に検査を要求する要求状態、およびその他の診断状態といったものである。ここで、診断状態は、診断プロセスにおける医学的所見の位置を表す。ＮＬＰ技術分野では、上述の医学的発見は、医用要素と見なすこともできる。ここで、医用要素（すなわち医学的発見）は、医用対象に対応する表現または記録である。そして、医用対象は、具体的な物理的対象（検査結果から診断された異常など）、または抽象的な医学的概念（医師が判断した疾患など）である可能性がある。
医用文書を作成する場合、１つの診断プロセスに関して、上記の診断状態の順序は固定されておらず、上記の診断状態の全てが必要というわけではない。更に、１つの医用文書において、検査結果から診断された患者の医学的所見（すなわち医用要素）を記録することができ、その患者に対する医師の考慮事項および／または判断を記録することができる。また、患者に対する他の必要な治療および／または検査を記録することもできる。すなわち、任意の診断状態に対応する内容を一つの医用文書に記録することができる。
更に、１つの診断状態では、１つの医用対象の詳細な情報（異なる態様など）を記述するために、複数の異なる表現を記録することができる。例えば、発見状態では、１つの腫瘍の詳細情報を記述するために複数の異なる表現を記録することができる。更に、異なる診断状態の間で、１つの医用対象も数回記録される可能性がある。例えば、１つの表現を、発見状態における１つの腫瘍の詳細情報を記述するために記録することができ、１つの異なる表現を、判定状態における腫瘍のレベルを記述するために記録することができ、次に他の１つの別の表現を、更なる診断状態のために腫瘍の検査を続けるための他の要求を記述するために記録することができる。すなわち、１つの医用対象は、１つの診断状態でも異なる診断状態でも、１つの医用文書内でいくつかの異なる表現（すなわち、いくつかの異なる医用要素）を使用することによって記述することができる。
上述したように、医用文書の構造は複雑である。一方、本発明者らは、医用文書の記述基準に基づいて医用要素の間に一定の適合性（互換性）が存在し、これらの医用要素が互いに適合性がある場合、医用要素は同一の医用対象を示すべきであることを見出した。１つの例では、異なる診断状態のうち、１つの診断プロセスが完了していない場合、１つの先行する診断状態において既に記載されている１つの医用対象は、他の後続の診断状態において依然として記載され、したがって、異なる診断状態の間で記録されたこれらの記述（すなわち、医用要素）は適合性があり、同一の医用対象を示す。他の例では、１つの診断状態において、１つの医用対象の記述が完了していない場合、この医用対象の他の記述はこの診断状態で記録され続け得る。よって、この診断状態において記録されたこれらの記述は適合性があり、同一の医用対象を示す。当然、１つの医用対象の記述がいくつかの診断状態で記録されるが診断プロセス全体では記録されない場合、および／または、１つの診断状態における記述が完全でない１つの医用対象の他の記述がこの診断状態で記録し続けることができない場合もある。
一方、本発明は、１つの医用文書における全診断プロセスを処理することを目的とするのではなく、入力医用文書における２つの医用要素間の適合性を識別することを目的とする。ここで、入力医用文書は、医用文書の一部または医用文書の全体であり得る。すなわち、本発明において、現在の医用要素の記述が完全ではない場合、または、現在の医用要素の診断状態が最終診断状態ではない場合、他の医用要素は現在の医用要素と適合性がある可能性がある。
［ハードウェア構成］
まず、図１を参照して、以下に説明する技術を実現することが可能なハードウェア構成について説明する。図１は、本発明の実施形態に従う技術を実現することができるハードウェア構成１００を概略的に示すブロック図である。
ハードウェア構成１００は、例えば、中央処理ユニット（ＣＰＵ）１１０、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１２０、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１３０、ハードディスク１４０、入力装置１５０、出力装置１６０、ネットワークインタフェース１７０、およびシステムバス１８０を含み得る。更に、ハードウェア構成１００は、パーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、ラップトップ、デスクトップ、タブレットコンピュータ、またはその他の適切な電子装置等により実装され得る。
ＣＰＵ１１０は、任意の適切なプログラム可能制御装置とすることができ、ＲＯＭ１３０またはハードディスク１４０に格納されているさまざまなアプリケーションプログラムを実行することによって、後述するさまざまな機能を実行することができる。ＲＡＭ１２０は、ＲＯＭ１３０またはハードディスク１４０からロードされたプログラムまたはデータを一時的に格納するために使用されるとともに、ＣＰＵ１１０が、図２〜図１４を参照して以下に詳細に説明する開示技術並びに他の利用可能な機能を実行するといった、各種プログラムを実行するための空間としても使用される。ハードディスク１４０は、オペレーティングシステム（ＯＳ）、様々なアプリケーション、制御プログラム、および製造者またはユーザによって予め記憶または設定されたデータなど、多くの種類の情報を記憶することができる。ここで、データは、例えば以下に記載される、履歴医用文書、閾値（ＴＨ）、規則またはモデルであり得る。
１つの実施形態では、入力装置１５０は入力インタフェースとすることができ、例えば画像取得装置から出力される医用文書の画像を受け取ることができる。ここで、画像取得装置は、例えば、カメラ、デジタルカメラまたは他の適切な電子装置とすることができる。また、出力装置１６０は、出力インタフェースとすることができ、処理結果を後述する、続いて起こるオペレーションに出力することができる。
別の実施形態では、入力装置１５０は、ユーザが入力装置１５０を介して、医用要素、医用文書、または医用文書の画像を入力することができるなど、ハードウェア構成１００を実装する電子装置と相互作用することをユーザに可能にする。また、入力装置１５０は、ボタン、キーパッド、ダイヤル、クリックホイール、またはタッチスクリーンなどの様々な形態をとることができる。出力装置１６０は、陰極線管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイを含むことができ、処理結果をユーザに表示することができる。また、ハードウェア構成１００を実施する電子装置が、いわゆる、インテリジェント携帯電話、ＰＤＡ、タブレットコンピュータ、または他の適切な電子装置などの装置である場合、入力装置１５０および出力装置１６０を一体的に組み込むことができる。また、ハードウェア構成１００を実施する電子装置が、いわゆる、インテリジェント携帯電話、ＰＤＡ、タブレットコンピュータ、または他の適切な電子装置などの装置である場合、入力装置１５０および出力装置１６０を一体的に組み込むことができる。
ネットワークインタフェース１７０は、ハードウェア構成１００を実現する電子装置（図１４に示す電子装置１４１０など）をネットワーク（図１４に示すネットワーク１４２０など）に接続するためのインタフェースを提供する。例えば、ハードウェア構成１００を実施する電子装置は、ネットワークインタフェース１７０を介して、ネットワークを介して接続された他の電子装置（図１４に示すサーバ１４３０など）とのデータ通信を実行することができる。あるいは、無線データ通信を実行するためにハードウェア構成１００を実施する電子装置に無線インタフェースを提供することができる。システムバス１８０は、ＣＰＵ１１０、ＲＡＭ１２０、ＲＯＭ１３０、ハードディスク１４０、入力装置１５０、出力装置１６０、およびネットワークインタフェース１７０等との間で、互いにデータを転送するためのデータ転送経路を提供することができる。バスと呼ばれるが、システムバス１８０はいかなる特定のデータ転送技術にも限定されない。
上記のハードウェア構成と同じ機能を実現するソフトウェアを代わりに使用することができる。
共参照解析といった、本発明の１つの実施形態の例において、図４、図６、図８を参照することによって後述する本実施形態のプログラムは、予めハードディスク１４０にインストールしておき、ＣＰＵ１１０が本実施形態のプログラムを実行する必要がある際にＲＡＭ１２０にロードすることもできる。他の例では、本実施形態のプログラムは、メモリマップの一部としてＲＯＭ１３０に記録し、ＣＰＵ１１０によって直接実行することができる。また、情報の抽出や類似文書の検索など、図１０〜図１１、および図１３を参照して後述する他の実施形態のプログラムも、同様な手法で格納し実行することができる。
上述のハードウェア構成１００は単なる例示であり、決して本発明、その用途、または使用を限定することを意図するものではない。また、簡単化のために、図１には１つのハードウェア構成しか示されていない。しかしながら、必要に応じて複数のハードウェア構成を使用することも可能である。
［適合性を用いる共参照解析のための装置の構成］
共参照解析のための構成を図２を参照して次に説明する。図２は、本発明の第１実施形態に従う共参照解析のための装置２００の構成を示すブロック図である。
図２に示すブロックは、図１を参照して上述したＣＰＵ１１０として実装され、ＲＡＭ１２０にロードされたプログラムを実行し、図１に示す各ハードウェアと協働するために使用される。ブロックのうちのいくつかまたはすべては、専用のハードウェアによって実施され得る。
図２に示すように、本発明の第１実施形態に従う共参照解析のための装置２００は、取得部２１０と、診断特徴検出部２２０と、適合性決定部２３０と、共参照解析部２４０とを備える。
上述したように、第１に、図１に示す入力装置１５０は、ユーザ（例えば医師）によって入力される医用文書を受け取るであろう。ここで、医用文書は、医用文書の一部または医用文書全体であり得る。そして更に、入力装置１５０は、ユーザによって医用文書から選択された第１の医用要素および第２の医用要素を受け取ることになる。第２に、入力装置１５０は、システムバス１８０を介して、受信した医用文書、第１の医用要素、および第２の医用要素を、取得部２１０に転送する。
上述のように、第１の医用要素と第２の医用要素はユーザによって選択される。代替の解決策として、既存のテキスト情報抽出技術を使用することによって、ＣＰＵ１１０により受信された医用文書からそれらを抽出することもできる。例えば、ＣＰＵ１１０により受信された受信した医用文書から複数の医用要素を抽出することができ、その後、任意の２つの医用要素を第１の医用要素および第２の医用要素と見なすことができる。
なお、上記医用文書はテキスト形式である。しかしながら、医用文書は画像フォーマットでもあり得る。例えば、入力装置１５０は、ユーザによって入力された、または画像取得装置から出力された医用文書の画像を受け取ることができる。入力装置１５０が医用文書の画像を受信した後、入力装置１５０は受信した医用文書の画像をシステムバス１８０を介してＣＰＵ１１０に転送する。そして、ＣＰＵ１１０は、例えば既存の光学式文字認識（ＯＣＲ）技術を使用することによって医用文書を画像フォーマットからテキストフォーマットに変換する。そして、第１の医用要素と第２の医用要素は、入力装置１５０を介してユーザによって変換医用文書から選択されるか、またはテキスト情報抽出技術を使用することによってＣＰＵ１１０によって変換医用文書から抽出されることができる。
本発明をより理解し易くするために、医用文書の一部である例示的な入力医用文書を図３に示す。ここでは医用文書は例えば日本語で記録されている。図３に示されるように、破線の楕円によって示される用語「結節」（すなわち、「結節」３１０、「結節」３２０、「結節」３３０、および「結節」３４０）は、上述の医用要素であり、これらの「結節」のうちの任意の２つは、上述した第１の医用要素と第２の医用要素と見なすことができる。ここで、「結節」は「noodle」を意味する。
図２に戻ると、第１に、取得部２１０は、システムバス１８０を介して入力装置１５０から第１の医用要素、第２の要素、および医用文書を取得する。
第２に、診断特徴検出部２２０は、医用文書から、第１の医用要素の診断状態、第１の医用要素の少なくとも１つの特性、第２の医用要素の診断状態、および第２の医用要素の少なくとも１つの特性を検出する。ここで、診断状態は、医用文書における診断プロセスにおける医用要素の位置を表し、特性は、医用文書における医用要素の診断項目を表し、診断項目は、診断を行うための医師が関心のある項目を表す。
上述したように、診断状態は、発見状態、記述状態、疑い状態、比較状態、理由状態、遅延判定状態、処置状態、および要求状態などの上述の診断状態のうちの少なくとも１つを含む。そして、特性は、少なくとも診断項目に対応する特性の種類と診断項目のパラメータに対応する特性の値とを含む。更に、特性の種類は、検査指標（サイズ、形状、位置、レベルおよび数値指標等）、医学用語集（検査、疾患、治療、薬物等）、診断アサーション（極性、原因等）のうちの少なくとも１つを含む。ここで、上記の極性は、例えば、陰性の極または陽性の極であり、上記の原因は、例えば、生活習慣または外傷によって異常が引き起こされることを表す。
例えば、第１の医用要素を例にとると、第１の医用要素がどの診断状態に属するかを識別するために、まず、診断特徴検出部２２０は、医用文書から第１の医用要素に関連する予め定義された内容（コンテンツ）を抽出することができる。予め定義された内容は、例えば実際の用途または経験に従って、あるいは各診断状態の記述基準に従って製造者またはユーザによって予め定義され得る。そして、予め定義された内容は、医用文書における医学的診断を行うことを支援することができる内容である。第２に、診断特徴検出部２２０は、抽出された内容を分析することにより、第１の医用要素の診断状態を識別することができる。例えば、第１の医用要素の診断状態は、予め生成された規則に従って抽出された内容を分析することによって、または予め生成されたモデルに従って抽出された内容を分類することによって識別され得る。ここで、予め生成された規則および予め生成されたモデルは、各診断状態の複数の発現サンプルに基づいて生成することができる。
例えば、図３に示す医用要素「結節」３１０を例にとると、診断特徴検出部２２０により抽出される内容は、「末梢」、「直径」、「cm」、「認められる」であり、診断特徴検出部２２０により識別された医用要素「結節」３１０の診断状態は発見状態である。ここで、「末梢」は「terminal」を意味し、「直径」は「diameter」を意味し、「cm」は長さの尺度であり、そして「認められる」は「be found」ことを意味する。
そして、第１の医用要素についてどのような情報が記録されているかを識別するために、一例として、診断特徴検出部２２０は、テンプレートに基づく情報抽出またはトレーニング言語コーパスに基づく情報抽出といった既存のＮＬＰ技術に従って、第１の医用要素の特性（特性の種類および／または特性の値など）をさらに抽出することができる。例えば、図３に示す医用要素「結節」３１０を連続的に取り上げると、診断特徴検出部２２０により抽出された医用要素「結節」３１０の特性は、「位置：右肺Ｓ４」、「サイズ：２．５ｃｍ」、「極性：陽極」である。ここで、抽出された「位置」、「サイズ」および「極性」は、特性の種類であり、抽出された「右肺Ｓ４」、「２．５ｃｍ」および「陽性」は、特性の値である。
上述のように、診断状態および医用要素の特性は全て、１つのユニット、すなわち診断特徴検出部２２０によって検出される。しかしながら、診断状態および医用要素の特性は、異なるユニットによっても検出され得る。図２に示すように、オプションの解決策として、診断状態識別部２２１によって医用要素の診断状態を識別することができ、特性抽出部２２２によって医用要素の特性を抽出することができる。
図２に戻り、診断特徴検出部２２０が第１の医用要素の診断状態、第１の医用要素の特性、第２の医用要素の診断状態、および第２の医用要素の特性を検出した後、適合性決定部２３０は、検出された診断状態および特性に基づいて、第１の医用要素と第２の医用要素との間の適合性を決定（判定）する。ここで、適合性は、ある医用要素と別の医用要素が同一の医用対象を示す可能性を表す。そして、好適な解決策として、適合性決定部２３０は、適合性係数決定部２３１と、適合性判定部２３２とを更に有してもよい。
まず、適合性係数決定部２３１は、検出された診断状態および特性に基づいて、第１の医用要素と第２の医用要素との間の適合性係数を決定する。ここで、適合性係数は、第１の医用要素と第２の医用要素との間の意味論的競合を表す。一例として、適合性係数は、第１の医用要素の診断状態、第１の医用要素の特性、第２の医用要素の診断状態、および、第２の医用要素の特性の間の意味論的値の競合を含み、第１の医用要素の診断状態、第１の医用要素の特性、第２の医用要素の診断状態、および、第２の医用要素の特性の間の意味論的順序（シーケンス）の競合を含む。
例えば、第１医用要素の診断状態と第２医用要素の診断状態とが同じ診断状態にある場合、第１医用要素の特性の種類と第２医用要素の特性の種類とが異なり、第１の医用要素と第２の医用要素との間の距離が小さければ、第１の医用要素と第２の医用要素との間の意味論的値は競合しない。あるいは、第１の医用要素の診断状態と第２の医用要素の診断状態とが異なる診断状態にある場合、第１の医用要素の特定の種類の特性と第２の医用要素の特定の種類の要素が同じであって、これらの特性の値が同じであり、また、第１の医用要素と第２の医用要素との間の距離が小さい場合、第１の医用要素と第２の医用要素との間の意味論的値は競合しない。
更に、第１の医用要素の診断状態と第２の医用要素の診断状態とが連続的に接続されている場合、または第１の医用要素の特性と第２の医用要素の特性とが連続的に接続されている場合、得られた意味論的意味が競合しなければ（すなわち、連続する接続が医用文書の記述基準を満たせば）、第１の医用要素と第２の医用要素との間の意味論的順序は競合しない。
そして、適合性係数決定部２３１が第１の医用要素と第２の医用要素との間の適合性係数を決定した後、適合性判定部２３２は、決定された適合性係数に基づいて第１の医用要素と第２の医用要素との間の適合性を判定する。また、適合性判定部２３２は、例えば、意味論的値と意味論的順序とが競合しない場合、第１の医用要素と第２の医用要素とが適合性があると判定する。
１つの例では、適合性係数決定部２３１は、以下のステップに従って適合性係数を決定することができる。
第１に、適合性係数決定部２３１は、以下の特徴のうちの少なくとも１つを計算するであろう。
１）第１の医用要素と第２の医用要素との間の距離。ここで、この距離は、例えば、第１の医用要素と第２の医用要素との間の文の距離に基づいて決定することができる。そして、距離が小さいほど、第１の医用要素と第２の要素は、同一の医用対象を示す可能性が高い。例えば、第１の医用要素に関連する文と第２の医用要素に関連する文が互いに隣接する場合（すなわち、距離はゼロ）、第１の医用要素と第２の医用要素は、同じ医用対象を示す可能性が高い。
２）第１の医用要素の状態と第２の医用要素の状態との間の順序。
３）第１の医用要素の診断状態と第２の医用要素の診断状態との間の距離。ここで、この距離は、例えば、第１の医用要素の診断状態と第２の医用要素の診断状態との間の文の距離に基づいて決定することができる。そして、距離が小さいほど、第１の医用要素と第２の要素は、同一の医用対象を示す可能性が高い。例えば、第１の医用要素の診断状態と第２の医用要素の診断状態が互いに隣接する場合（すなわち、距離はゼロ）、第１の医用要素と第２の医用要素は、同じ医用対象を示す可能性が高い。
４）第１の医用要素と第２の医用要素の特性の種類。
５）第１の医用要素の特性の種類と第２の医用要素の特性の種類との間の順序。
６）種類が第１の医用要素と第２の医用要素の両方に属する特性の値。
第２に、適合性係数決定部２３１は、算出された特徴および予め定義された規則に基づいて、意味論的値の競合および意味論的順序の競合を決定するであろう。
医用文書の記述基準を通して、医用文書における医用要素は、特定の規律を満たすことがわかる。１つの例において、２つの医用要素が同じ診断状態にある場合、これらの２つの医用要素に適合性があれば（すなわち、これらの２つの医用要素が同一の医用対象を示すのであれば）、上述の極性の種類を除いて、これら２つの医用要素の特性の種類は異なるべきである（すなわち、これら２つの医用要素の内容は、同一の医用対象の異なる側面である可能性が高い）。別の例において、２つの医用要素が同じ診断状態にある場合、これらの２つの医用要素に適合性があれば（すなわち、これらの２つの医用要素が同一の医用対象を示すのであれば）、これら２つの医用要素の特定の種類の特性は同じであるべきである（例えば、これら２つの医用要素の位置は同じとなるべきである）。したがって、予め定められた規則は、第１の医用要素と第２の医用要素とが同じ診断状態にあるときの特徴の競合する条件と、第１の医用要素と第２の医用要素とが異なる診断にあるときの特徴の競合する条件とを少なくとも含むことができる。更に、予め定義された規則は、例えば経験または統計的トレーニングに従って製造者またはユーザによって予め設定され得る。
一例として図３に示される医用要素「結節」３１０および医用要素「結節」３２０を取り上げ、医用要素「結節」３１０を第１の医用要素と見なし、医用要素「結節」３２０を第２の医用要素と見なす。上述したように、診断特徴検出部２２０は、それぞれ、診断状態と医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３２０の診断状態と特性とを検出するので、適合性係数決定部２３１は、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３２０が同じ診断状態にあることを、容易に判断することができる。また、診断特徴検出部２２０により抽出された医用要素「結節」３１０の特性は、「位置：右肺Ｓ４」、「サイズ：直径２．５ｃｍ」、「極性：陽性」であり、診断特徴検出部２２０により抽出された医用要素「結節」３２０の特性は、「形状：不整形」、「極性：陽性」である。ここで、「不整形」は「irregular」を意味する。
医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３２０の特性によれば、医用要素「結節」３１０および医用要素「結節」３２０が１つの同じ種類の特性（すなわち「極性」）を有し、この同じ種類の特性の値が同じ（すなわち陽性）であることは容易に分かる。更に、図３に示されるように、医用要素「結節」３１０に関連する文と、医用要素「結節」３２０に関連する文は、互いに隣接しているので、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３２０との間の距離は例えばゼロと計算され得る。したがって、予め定義された規則に従えば、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３２０の他の種類の特性は、極性の種類および医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３２０との間の距離が非常に小さいことを除いて異なるので、適合性係数部２３１は、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３２０との間の意味論的値が競合していないと判断し得る。また、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３２０の特性の種類が連続的に接続されていれば（すなわち、「位置」→「サイズ」→「極性」→「形状」→「極性」）、取得された意味論的意味は、競合しない（すなわち、連続的な接続は医用文書の記述基準を満たす）。したがって、予め定義された規則によれば、適合性係数決定部２３１は、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３２０との間の意味論的順序は競合しないと決定する。
そして、適合性判定部２３２は、意味論的順序とそれらの間の意味値とが競合しないため、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３２０とは適合性があると判定する。
更に、他の例として図３に示される医用要素「結節」３１０および医用要素「結節」３３０を取り上げ、医用要素「結節」３１０を第１の医用要素と見なし、医用要素「結節」３３０を第２の医用要素と見なす。医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３３０の検出された診断状態によれば、適合性係数決定部２３１は、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３３０が同じ診断状態にあることを、容易に判断することができる。そして、診断特徴検出ユニット２２０によって抽出された医用要素「結節」３３０の特性は、「場所：縦隔」、「サイズ：１ｃｍ」、および「極性：陽性」である。ここで「縦隔」は「mediastinum」を意味する。
医用要素「結節」３１０および医用要素「結節」３３０の特性によれば、医用要素「結節」３１０および医用要素「結節」３３０は、３つの同じ種類の特性（すなわち、「位置」、「サイズ」および「極性」）を有することが容易に分かる。更に、図３に示されるように、医用要素「結節」３１０に関連する文と、医用要素「結節」３３０に関連する文との間に３つの文が存在するので、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３３０との間の距離は例えば３と計算され得る。したがって、予め定義された規則によれば、医用要素「結節」３１０と医用要素結節３３０の特性のいくつかの種類は同じであり（例えば、「位置」と「サイズ」）、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３３０との間の距離が小さくないので、適合性係数部２３１は、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３３０との間の意味論的値が競合していると判断し得る。また、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３３０の特性の種類が連続的に接続されていれば（すなわち、「位置」→「サイズ」→「極性」→「形状」→「極性」）、取得された意味論的意味は、競合する（すなわち、連続的な接続は医用文書の記述基準を満たさない）。したがって、予め定義された規則によれば、適合性係数決定部２３１は、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３３０との間の意味論的順序は競合すると決定する。
そして、適合性判定部２３２は、それらの間の意味論的順序と意味論的値とが競合するため、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３３０とは適合性がないと判定する。
また、別の例として、図３に示される医用要素「結節」３１０および医用要素「結節」３４を取り上げ、医用要素「結節」３１０を第１の医用要素と見なし、医用要素「結節」３４０を第２の医用要素と見なす。医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３４０の検出された診断状態によれば、適合性係数決定部２３１は、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３４０が異なる診断状態にあることを、容易に判断することができる。ここで、医用要素「結節」３１０は発見状態にあり、医用要素「結節」３４０は比較状態にある。そして、診断特徴検出部２２０により抽出された医用「結節」３４０の特性は、「場所：縦隔」、「対象：前回」、「傾向：増大」であり、ここで、「前回」は「last time」、「増大」は「enlarge」を意味する。
医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３４０の特性によれば、医用要素「結節」３１０および医用要素「結節」３４０が１つの同じ種類の特性（すなわち「極性」）を有し、この同じ種類の特性の値が異なることは容易に分かる。更に、図３に示されるように、医用要素「結節」３１０に関連する文と医用要素「結節」３４０に関連する文との間には５つの文が存在するため、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３４０との間の距離は、例えば５と計算され得る。したがって、予め定義された規則によれば、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３４０とで種類が同じ特性の値が異なり、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３４０との間の距離が大きいため、適合性係数決定部２３１は、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３４０との間の意味論的値が競合すると判断する。さらに、医用要素「結節」３１０および医用要素「結節」３４０の診断状態が連続的に接続されている場合（すなわち、「発見状態」→「比較状態」）、取得された意味論的意味は競合しない（すなわち、連続的接続は、医用文書の記述基準を満たすか、または医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３４０の診断状態間の距離がゼロである）。したがって、予め定義された規則によれば、適合性係数決定部２３１は、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３４０との間の意味論的順序は競合しないと決定する。
そして、適合性判定部２３２は、それらの間の意味論的値が競合する、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３４０とは適合性がないと判定する。
また、別の例として、図３に示される医用要素「結節」３３０および医用要素「結節」３４０を取り上げ、医用要素「結節」３３０を第１の医用要素と見なし、医用要素「結節」３４０を第２の医用要素と見なす。医用要素「結節」３３０と医用要素「結節」３４０の検出された診断状態によれば、適合性係数決定部２３１は、医用要素「結節」３３０と医用要素「結節」３４０が異なる診断状態にあることを、容易に判定することができる。ここで、医用要素「結節」３３０は発見状態にあり、医用要素「結節」３４０は比較状態にある。
医用要素「結節」３３０と医用要素「結節」３４０の特性によれば、医用要素「結節」３３０および医用要素「結節」３４０が１つの同じ種類の特性（すなわち「極性」）を有し、この同じ種類の特性の値が同じ（すなわち陽性）であることは容易に分かる。更に、図３に示されるように、医用要素「結節」３３０に関連する文と医用要素「結節」３４０に関連する文との間には１つの文が存在するため、医用要素「結節」３３０と医用要素「結節」３４０との間の距離は、例えば１と計算され得る。したがって、予め定義された規則によれば、医用要素「結節」３３０と医用要素「結節」３４０とで種類が同じ特性の値が同じで、医用要素「結節」３３０と医用要素「結節」３４０との間の距離が小さいため、適合性係数決定部２３１は、医用要素「結節」３３０と医用要素「結節」３４０との間の意味論的値が競合しないと判断する。更に、医用要素「結節」３３０および医用要素「結節」３４０の診断状態が連続的に接続されている場合（すなわち、「発見状態」→「比較状態」）、取得された意味論的意味は競合しない（すなわち、連続的接続は、医用文書の記述基準を満たすか、または医用要素「結節」３３０と医用要素「結節」３４０の診断状態間の距離がゼロである）。したがって、予め定義された規則によれば、適合性係数決定部２３１は、医用要素「結節」３３０と医用要素「結節」３４０との間の意味論的順序は競合しないと決定する。
そして、適合性判定部２３２は、それらの間の意味論的順序と意味論的値とが競合しないため、医用要素「結節」３３０と医用要素「結節」３４０とは適合性があると判定する。
更に、上述の例は、計算された特徴が予め定義された規則に従って競合しているかどうかを判定することによって、第１の医用要素と第２の医用要素との間の適合性を判定する。一方、第１の医用要素と第２の医用要素との間の適合性は、予め定義された規則に従って、計算された特徴の競合度に基づいて、適合性スコア（Compatibility score）を計算することによっても判断することができる。１つの例では、第１の医用要素と第２の医用要素が同じ診断対象にある場合、適合性係数決定部２３１は、以下の式に従って、それらの間の適合性スコアを計算し得る。
Figure 2019522274
ここで、
Figure 2019522274
は、第１および第２の医用要素の特性の種類の総数に対する同じ種類の特性の数の比率を表し、
Figure 2019522274
は、値が第１および第２の医用要素の特性の種類の総数と異なる、同じ種類の特性の数の比率を表し、
Figure 2019522274
は、第１および第２の医用要素における特性の種類の総数に対する、意味論的順序が異常である特性の種類の数の比率を表し、
Figure 2019522274
は、診断状態にある文の総数に対する、第１の医用要素と第２の医用要素との間の文の距離の比率を表し、Wtype、 Wvalue、 Wsequence、 Wsentence distanceは、例えば経験に従って製造者またはユーザによって予め設定された所定の重みを表す。
そして、適合性判定部２３２は、計算された適合性スコアが予め定義された閾値以上である場合、第１の医用要素と第２の医用要素は適合性があるがあると判断し得る。ここで、予め定義された閾値は、例えば、経験にしたがって、製造者またはユーザにより予め設定され得る。
別の例では、第１の医用要素と第２の医用要素が異なる診断対象にある場合、適合性係数決定部２３１は、以下の式に従って、それらの間の適合性スコアを計算し得る。
Figure 2019522274
ここで、
Figure 2019522274
は、第１および第２の医用要素の特性の種類の総数に対する、値が異なる同じ種類の特性の数の比率を表し、
Figure 2019522274
は、診断プロセス全体における状態の総数に対する、第１および第２の医用要素第１および第２の医用要素において意味論的順序が異常である状態の数の比率を表し、
Figure 2019522274
は、診断プロセス全体における文の総数に対する、第１の医用要素と第２の医用要素の間の文の距離の比率を表し、
Figure 2019522274
は、診断プロセス全体における状態の総数に対する、第１の医用要素と第２の医用要素との間の状態距離の比率を表し、Wvalue、 Wsequence、 Wsentence distance、 Wstate distanceは、例えば経験に従って製造者またはユーザによって予め設定された所定の重みを表す。
そして、適合性判定部２３２は、計算された適合性スコアが予め定義された閾値以上である場合、第１の医用要素と第２の医用要素は適合性があると判定し得る。ここで、予め定義された閾値は、例えば、経験にしたがって、製造者またはユーザにより予め設定され得る。
上述したように、適合性係数決定部２３１は、予め定義された規則に従って、適合性係数を決定する。代替の解決策として、適合性係数決定部２３１はまた、以下のステップに従って適合性係数を決定し得る。
第１に、適合性係数決定部２３１は、上述の特徴のうちの少なくとも１つを計算するであろう。
第２に、適合性係数決定部２３１は、予め生成されたモデルに基づいて意味論的値の競合および意味論的順序の競合を決定するであろう。ここで、予め生成されたモデルは、第１の医用要素と第２の医用要素とが同じ診断状態にあるときの特徴に対するモデルと、第１の医用要素と第２の医用要素とが異なる診断状態にあるときの特徴に対するモデルとを少なくとも含む。更に、予め生成されたモデルは、例えば統計的トレーニングに従って製造者によって予め生成され得る。予め生成されたモデルに基づいて決定された適合性係数の運用は、予め定義された規則に基づいて決定された適合性係数の上述の運用と類似しているため、詳細な説明はここでは繰り返さない。
図２に戻り、適合性決定部２３０が第１の医用要素と第２の医用要素との間の適合性を決定した後、共参照解析部２４０は、第１の医用要素と第２の医用要素が同一の医用対象を示すか否かを、決定した適合性に基づいて判定する。そして更に、共参照解析部２４０は、決定された適合性が適合可能である場合に、第１の医用要素と第２の医用要素は同一の医用対象を示すと決定し得る。
上述した例を参照すると、図３に示すように、医用要素「結節」３１０と医用要素結節は互いに適合性があり、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３３０は互いに適合性がなく、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３４０は互いに適合性がなく、医用要素「結節」３３０と医用要素「結節」３４０は互いに適合性がある。したがって、共参照解析部２４０は、医用要素「結節」３１０と医用要素「結節」３２０とが１つの同一の結節を示し、医用要素「結節」３３０と医用要素「結節」３４０は別の同一の結節を示すと判断する。
上述したように、本発明は、２つの医用要素が互いに共参照されるかを、それらの間の適合性に基づいて決定する。適合性は、一定の制約条件を満たす一連の特徴（医用文書の記述基準など）が互いに競合しないようにするべきであると説明でき、そうでなければ一連の特徴は互いに適合性がない。すなわち、２つの医用要素に関連する特徴が競合しない場合、これらの２つの医用要素は適合性がある（すなわち、これらの２つの医用要素は同一の医用対象を示す）。更に、本発明は、医用文書の記述基準に基づいて２つの医用要素に関連する特徴間の競合を意味論的に決定するので、記述が表面的に互いに類似していない医用要素も正確に処理することができる。したがって、本発明により共参照解析の精度が向上する。
［全体処理１］
図４を参照して、図２における第１実施形態の構成により実行される全体処理について説明する。図４は、図２における第１実施形態に従う全体処理の手順を概略的に示すフローチャート４００である。
上述したように、第１に、図１に示される入力装置１５０は、ユーザによって入力されるかまたは画像取得装置から出力される医用文書を受信する。ここで、医用文書は医用文書の一部または医用文書全体であり得る。更に、医用文書が画像フォーマットである場合には、ＣＰＵ１１０は、入力装置１５０からシステムバス１８０を介して医用文書を受け取り、最初に医用文書を画像フォーマットからテキストフォーマットに変換する。
そして更に、入力装置１５０は、ユーザによって医用文書から選択された、または既存のテキスト情報抽出技術を使用することによりＣＰＵ１１０によって抽出された第１の医用要素と第２の医用要素を受信する。第２に、入力装置１５０は、システムバス１８０を介して、受信した医用文書、第１の医用要素、および第２の医用要素を、図２に示される取得部２１０に転送する。
そして、図４に示すように、取得ステップＳ４１０において、取得部２１０は、システムバス１８０を介して入力装置１５０から第１の医用要素、第２の医用要素、および医用文書を取得する。
診断特徴検出ステップＳ４２０において、診断特徴検出部２２０は、医用文書から、第１の医用要素の診断状態、第１の医用要素の少なくとも１つの特性、第２の医用要素の診断状態、および第２の医用要素の少なくとも１つの特性を検出する。
適合性係数決定ステップＳ４３０において、適合性決定部２３０は、検出された診断状態および特性に基づいて、第１の医用要素と第２の医用要素との間の適合性係数を決定する。
適合性判定ステップＳ４４０において、適合性決定部２３０は、決定された適合性係数に基づいて、第１の医用要素と第２の医用要素との間の適合性を判定する。
そして、第１の医用要素と第２の医用要素とが適合性がある場合、共参照解析ステップＳ４５０において、共参照解析部２４０は、第１の医用要素と第２の医用要素が同一の医用対象を示すと判断する。そうでなければ、共参照解析ステップＳ４６０において、共参照解析部２４０は、第１の医用要素と第２の医用要素とが同一の医用対象を指し示していないと判断する。
そして最後に、共参照解決部２４０は、処理結果をユーザに表示するために、または、情報抽出等といった、以下に説明する、続いて起こるオペレーションのために、システムバス１８０を介して共参照解決を図１に示す出力装置１６０に転送する。
［類似度と適合性を用いた共参照解析のための装置の構成］
第１の実施形態において説明したように、図２に示した共参照解析のための装置２００は、第１の医用要素と第２の医用要素との間の適合性を使用することによってのみ、第１の医用要素と第２の医用要素が同一の医用対象を示すかどうかを決定する。しかしながら、本発明はまた、第１の医用要素と第２の医用要素との間の類似性の測度および適合性を使用することにより、共参照解析を実行することもできる。本実施形態では、図５および図７を参照して、類似性測度および適合性を用いて共参照解析を行う共参照のための装置の構成について次に説明する。本実施形態の共参照解析のための装置は、図１に説明したものと同じハードウェア構成を有する。
図５は、本発明の第２実施形態に従う共参照解析のための装置５００の構成を示すブロック図である。
図５に示すブロックは、図１を参照して上述したＣＰＵ１１０として実現され、ＲＡＭ１２０にロードされたプログラムを実行し、図１に示す各ハードウェアと協働するために使用される。ブロックのうちのいくつかまたはすべては、専用のハードウェアによって実施され得る。
図５を図２と比較すると、図５に示す共参照解析のための装置５００において２つの主な違いがある。
第１に、共参照解析のための装置５００は更に、医用文書における第１と第２の医用要素の間の単語特徴の類似性測度と、医用文書における第１と第２の医用要素の内容の類似性測度に基づいて、第１の医用要素と第２の医用要素との間の第１の類似性測度を決定するために使用される、第１の類似性測度決定部５１０を有する。ここで、第１の医用要素と第２の医用要素との間の類似性測度は、第１の医用要素と第２の医用要素との間の類似度を表す。例えば、類似度が非常に高い場合は、第１の医用要素と第２の医用要素がほぼ同じ単語の特徴を使用していることを意味する。そして、類似度が高い場合、第１の医用要素と第２の医用要素が非常に類似した単語特徴を使用するか、または第１の医用要素と第２の医用要素で使用される単語特徴が異なるか、単語特徴「失敗」のような同義語に置き換えられることを意味する。また、類似度は、例えば、上記［特許文献１］を用いて決定することができる。
第２に、診断特徴検出部２２０は、第１の類似性測度決定部５１０が第１の医用要素と第２の医用要素との間の第１の類似性測度が閾値（すなわち図６において示されるＴＨ）以上であると判定した場合にのみ、第１の医用要素の診断状態、第１の医用要素の特性、第２の医用要素の診断状態、および第２の医用要素の特性を検出する。ここで、閾値は、例えば実際の用途または経験に従って、製造者またはユーザにより予め定義され得る。すなわち、本実施形態では、本発明は、２つの医用要素の間の適合性を使用して、類似性測度を使用して共参照解析を実行することによって引き起こされる不正確な判断を修正することができる。ここで、不正確な判断は、２つの医用要素を共参照として決定するが、これら２つの医用要素は表面的には同じまたは類似しているが、実際には互いに共参照されていないことである。したがって、共参照解析の精度が向上する。
図５に示した取得部２１０、診断特徴検出部２２０、適合性決定部２３０および共参照解析部２４０に関するその他の詳細な説明は、図２に示した対応する部分と同様であるので、その詳細な説明はここでは繰り返さない。
図６を参照して、図５における第２実施形態の構成により実行される全体処理について説明する。図６は、図５における第２実施形態に従う全体処理の手順を概略的に示すフローチャート６００である。
図６を図４と比較すると、図６に示すフローチャート６００において以下の主な違いがある。
取得ステップＳ４１０において取得部２１０がシステムバス１８０を介して入力装置１５０から第１の医用要素、第２の医用要素、および医用文書を取得した後、第１の類似性測度決定ステップＳ６１０において、第１の類似性測度決定部５１０は、医用文書における第１および第２の医用要素間の単語特徴の類似性測度および医用文書における第１および第２の医用要素の内容の類似性測度に基づいて、第１の医用要素と第２の医用要素との間の第１の類似性測度を決定する。また、Ｓ６１０において、第１の類似性測度決定部５１０が第１の医用要素と第２の医用要素との間の第１の類似性測度が閾値（すなわち、図６に示すＴＨ）以上であると判断した場合、手順はステップＳ４２０に進み、そうでなければ、手順は終了する。
図６に示したステップＳ４１０〜Ｓ４６０に対するその他の詳細な説明は、図４に示した対応するステップと同様であるので、その詳細な説明はここでは繰り返さない。
上述したように、図５に示す実施形態は、適合性を使用して、共参照解析を実行するために類似性測度を使用することによって引き起こされる不正確な判断を修正する。更に、類似性測度および適合性を使用することにより共参照解析を実行するための別の解決策がある。図７は、本発明の第２の実施形態に従う共参照解析のための装置７００の構成を示す別のブロック図である。
図７に示すブロックは、図１を参照して上述したＣＰＵ１１０として実現され、ＲＡＭ１２０にロードされたプログラムを実行し、図１に示す各ハードウェアと協働するために使用される。ブロックのうちのいくつかまたはすべては、専用のハードウェアによって実施され得る。
図７を図２と比較すると、図７に示す共参照解析のための装置７００において２つの主な違いがある。
共参照解析のための装置７００は更に、医用文書における第１および第２の医用要素の間の単語特徴の類似性測度と、医用文書における第１および第２の医用要素の内容の類似性測度に基づいて、第１の医用要素と第２の医用要素との間の第２の類似性測度を決定するために使用される、第２の類似性測度決定部７１０を有する。ここで、第１の医用要素と第２の医用要素との間の類似性測度は、例えば、上述の［特許文献１］を用いて決定することができる。
第２に、共参照解析部２４０は、決定された第２の類似性測度と決定された適合度に基づいて、第１の医用要素と第２の医用要素は同一の医用対象を示すかを判断する。例えば、共参照解析部２４０は、決定された第２の類似性測度と決定された適合度が第１の閾値（ＴＨ１）以上である場合、または、決定された第２の類似性測度と決定された適合度が第２の閾値（ＴＨ２）以上である場合、第１の医用要素と第２の医用要素は同一の医用対象を示すと決定し得る。ここで、ＴＨ１およびＴＨ２は、例えば実際の用途または経験に従って、製造業者またはユーザによって予め定義され得る。
第１の実施形態において説明したように、２つの医用要素の間の決定された適合性は、適合性スコアとして記録され得るか、または適合性あり（適合可能）または適合性なし（適合不可）として記録され得る。従って、適合性ありと記録された場合、決定された適合性は１と見なされ、適合性なしと記録された場合は、決定された適合性は０と見なされ得る。更に、決定された第１の類似性測度と決定された適合性の両方の重みを１と設定することができ、そのような場合、上述の重み付き合計は、すなわち決定された第１の類似性測度と決定された適合性の合計である。
図７に示した取得部２１０、診断特徴検出部２２０、適合性決定部２３０および共参照解析部２４０に関するその他の詳細な説明は、図２に示した対応する部分と同様であるので、その詳細な説明はここでは繰り返さない。本実施形態では、記述が医用文書の基準を満たさないいくつかの医用要素に関して、本発明は、医用要素間の類似性測度を使用して、適合性を使用して共参照解析を行うことによって引き起こされる不正確な判断を修正することができる。したがって、共参照解析の精度が向上する。
図８を参照して、図７における第２実施形態の構成により実行される全体処理について説明する。図８は、図７における第２実施形態に従う全体処理の手順を概略的に示すフローチャート８００である。
図８を図４と比較すると、図８に示すフローチャート８００において２つの主な違いがある。
第１に、第１の医用要素と第２の医用要素との間の適合性を決定することに加えて、フローチャート８００は更に、第２の類似性測度決定ステップＳ８１０を含む。このステップでは、第２の類似性測度決定部７１０は、医用文書における第１および第２の医用要素間の単語特徴の類似性測度、および、医用文書における第１および第２の医用要素間の内容の類似性測度に基づいて、第１の医用要素と第２の医用要素との間の第２の類似性測度を決定する。
第２に、適合性決定部２３０がステップＳ４３０〜Ｓ４４０で適合性を判定し、第２の類似性測度決定部７１０がステップＳ８１０で第２の類似性測度を決定した後、共参照解析ステップＳ８２０で、共参照解析部２４０は、決定された第２の類似性測度および決定された適合性に基づいて、第１の医用要素と第２の医用要素が同一の医用対象を示すか否かを決定する。
図８に示したステップＳ４１０〜Ｓ４４０に対するその他の詳細な説明は、図４に示した対応するステップと同様であるので、その詳細な説明はここでは繰り返さない。
［情報抽出のための装置の構成］
第１および第２の実施形態において説明したように、情報抽出のために、図２に示す共参照解析のための装置２００、図５に示す共参照解析のための装置５００、および図７に示す共参照解析のための装置７００を使用することができる。本実施形態において、次に、図９を参照して、上述した共参照解析のための装置２００、５００、７００を適用した情報抽出のための装置の構成について説明する。本実施形態の情報抽出のための装置は、図１に説明したものと同じハードウェア構成を有する。
図９は、本発明の第３実施形態に従う情報抽出のための装置９００の構成を示すブロック図である。
図９に示すブロックは、図１を参照して上述したＣＰＵ１１０として実現され、ＲＡＭ１２０にロードされたプログラムを実行し、図１に示す各ハードウェアと協働するために使用される。ブロックのうちのいくつかまたはすべては、専用のハードウェアによって実施され得る。
図９に示すように、本発明の第３実施形態による情報抽出のための装置９００は、上述した共参照解析のための装置２００、５００、または７００と、取得部９１０、医用要素抽出部９２０、および、医用要素統合部９３０とを備える。
第１に、第１実施形態において説明したように、図１に示される入力装置１５０は、ユーザによって入力されるかまたは画像取得装置から出力される医用文書を受信する。ここで、医用文書は医用文書の一部または医用文書全体であり得る。更に、医用文書が画像フォーマットである場合には、ＣＰＵ１１０は、入力装置１５０からシステムバス１８０を介して医用文書を受け取り、最初に医用文書を画像フォーマットからテキストフォーマットに変換する。
第２に、図９に示すように、取得部９１０は、システムバス１８０を介して入力装置１５０またはＣＰＵ１１０から医用文書を取得する。
第３に、医用要素抽出部９２０は、取得部９１０により取得された医用文書から少なくとも２つの医用要素を抽出する。ここで、医用要素抽出部９２０は、例えば、医用要素を抽出するために、既存のテキスト情報抽出技術を使用することができる。
そして、上述の装置２００、５００、または７００であり得る共参照解析のための装置は、図２〜図８を参照した上記の説明に従って、医用要素のいずれか２つが同一の医用対象を示すかを判断する。
そして最後に、医用要素統合部９３０は、共参照のための装置により決定された互いに共参照される医用要素の診断状態と特性と統合する。そして、医用要素統合部９３０は、処理結果をユーザに表示するか、または、類似文書の検索等といった、以下に説明する、続いて起こるオペレーションのために、システムバス１８０を統合結果を介して図１に示す出力装置１６０に転送する。
これにより、本情報抽出の実施形態によれば、取得した医用文書における医用対象のそれぞれを、１つの記述データとして取得することができる。
医用対象に対するより正確な記述データを得るために、好ましい解決策として、医用要素統合部９３０は、取得した医用文書における医用要素の出現順序（シーケンス）に基づいて、互いに共参照される医用要素の診断状態と特性を統合することができる。更に、医用要素統合部９３０は、図１０〜図１１を参照して以下に説明する様々な方法で統合を実施することができる。
［全体処理２］
図１０〜図１１を参照して、図９における第３実施形態の構成により実行される全体処理について説明する。図１０は、図９の第３実施形態に従う全体処理の手順を概略的に示すフローチャート１０００である。
上述したように、第１に、図１に示される入力装置１５０は、ユーザによって入力されるかまたは画像取得装置から出力される医用文書を受信する。ここで、医用文書は医用文書の一部または医用文書全体であり得る。更に、医用文書が画像フォーマットである場合には、ＣＰＵ１１０は、入力装置１５０からシステムバス１８０を介して医用文書を受け取り、最初に医用文書を画像フォーマットからテキストフォーマットに変換する。
そして、図１０に示すように、取得ステップＳ１０１０において、取得部９１０は、システムバス１８０を介して入力装置１５０またはＣＰＵ１１０から医用文書を取得する。
医用要素抽出ステップＳ１０２０において、医用要素抽出部９２０は、取得部９１０により取得された医用文書から少なくとも２つの医用要素を抽出する。
共参照解析ステップＳ１０３０〜Ｓ１０４０において、最初にステップＳ１０３０において、上述の装置２００、５００または７００であり得る共参照解析のための装置は、取得された医用文書に最初に現れる抽出された医用要素を、最初に現れた医用要素として選択する。そして、ステップＳ１０４０において、上述の装置２００、５００、または７００であり得る共参照解析のための装置は、図２〜図８を参照した上記の説明に従って、最初に現れた医用要素と共参照されている医用要素を決定する。
医用要素統合ステップＳ１０５０において、医用要素統合部９３０は、最初に現れた医用要素と、最初に現れた医用要素と共参照されている医用要素の診断状態および特性を統合する。
そして、ステップＳ１０６０において、医用要素統合部９３０は、抽出された医用要素が残っているか否かを判定する。そして、残っている医用要素については、まだ医用要素が残っている場合、ステップＳ１０３０〜Ｓ１０５０で実行される動作を繰り返す。そうでなければ、手順は終了し、各医用対象に対する記述データはユーザに表示されるか、続いて起こるオペレーションのために表示される。
以下では、図１１を参照して任意の解決策を説明する。図１１は、図９における第３実施形態に従う全体処理の手順を概略的に示す別のフローチャート１１００である。
図１１に示すように、図１１に示すステップＳ１０１０〜Ｓ１０３０およびＳ１０６０の詳細な説明は、図１０に示す対応するステップと同様であるので、ここでは詳細な説明は繰り返さない。
ステップＳ１０３０において最初に現れた医用要素が選択された後、ステップＳ１１１０において、上述の装置２００、５００または７００であり得る共参照解析のための装置は、図２〜図８を参照して上述した説明に従って、最も近くかつ最初に現れた医用要素と共参照されている医用要素を決定する。
ステップＳ１１２０において、医用要素統合部９３０は、最初に現れた医用要素とステップＳ１１１０で決定された医用要素の診断状態と特性を統合する。
ステップＳ１１３０において、統合された医用要素に関して、上述の装置２００、５００または７００であり得る共参照解析のための装置は、図２〜図８を参照して上述した説明に従って、最初に現れた医用要素と最も近くかつ共参照されている医用要素が含まれるかを判定する。そして、統合された医用要素に最も近くかつそれと共参照されている医用要素がまだ含まれている場合、手順はステップＳ１１４０に進む。そうでなければステップＳ１０６０に進む。
ステップＳ１１４０において、医用要素統合部９３０は、ステップＳ１１３０で決定された医用要素の診断状態と特性を統合された医用要素に統合する。そして、手続は、統合された医用要素に最も近くかつそれと共参照される医用要素がなくなるまで、ステップＳ１１３０〜Ｓ１１４０で実行される動作を繰り返す。
当業者には理解されるであろうが、図１０〜図１１を参照して説明した上述の統合動作は単なる例示であり、限定的ではない。
上述のように、図３に示される上述の医用要素「結節」３１０〜３４０を例にとると、医用要素「結節」３１０および医用要素「結節」３２０は、１つの同一の結節を示し、医用要素「結節」３３０および医用要素結節は、別の同一の結節を示す。したがって、医用要素「結節」３１０および医用要素「結節」３２０の診断状態および特性は、医用対象に関する１つの記述データに統合することができ、対応する記述データは、例えば以下の表１に示される。更に、医用要素「結節」３３０および医用要素「結節」３４０の診断状態および特性は、別の医用対象に対する別の記述データに統合することができ、対応する記述データは、例えば以下の表２に示される。
表１：
Figure 2019522274
表２：
Figure 2019522274
［類似文書検索のための装置の構成］
第３の実施形態で説明したように、図９に示す情報抽出装置９００を類似文書検索のために使用することができる。ここで、２つの文書が同じ文書であれば、これら２つの文書の内容はほぼ同じであることを意味する。そして、２つの文書が類似した文書である場合、それはこれら２つの文書の間に概念的な内容のかなりの重複があることを意味する。本実施形態では、次に、図１２を参照して、上述した情報抽出装置９００を適用した類似文書検索のための装置の構成について説明する。本実施形態の類似文書検索のための装置は、図１に説明したものと同じハードウェア構成を有する。
図１２は、本発明の第４実施形態に従う類似文書検索のための装置１２００の構成を示すブロック図である。
図１２に示すブロックは、図１を参照して上述したＣＰＵ１１０として実装され、ＲＡＭ１２０にロードされたプログラムを実行し、図１に示す各ハードウェアと協働するために使用される。ブロックのうちのいくつかまたはすべては、専用のハードウェアによって実施され得る。
図１２に示すように、本発明の第４実施形態による類似文書検索のための装置１２００は、上述した情報抽出のための装置９００と、類似性測度算出部１２１０と、類似文書検索部１２２０とを備える。
ユーザ（例えば医師）が医用文書を書いたり読んだりするとき、彼／彼女は通常、自分が書いたまたは読んだ医用文書と類似している履歴医用文書を検索して参照したいと思う。
したがって、第１に、図１に示される入力装置１５０は、ユーザによって書き込まれるかまたは読み取られる医用文書を受け取ることになる。ここで、医用文書は、ユーザによって直接入力されるか、または画像取得装置から出力されることができ、文書は、医用文書の一部または医用文書全体であり得る。
入力装置１５０によって受信された医用文書に関しては、情報抽出のための装置９００は、図９〜図１１を参照して上述した説明に従って、取得された医用文書から、医用要素の統合された診断状態および特性（すなわち、各医用対象についての上記の記述データ）を抽出する。
一方、１つの例では、図１に示すＣＰＵ１１０は、ＲＯＭ１３０またはハードディスク１４０に格納された履歴医用文書を取得する。別の例では、ＣＰＵ１１０は、ネットワークを介して類似文書検索のための装置１２００に接続されているサーバに格納されている履歴医用文書を取得する。詳細な説明は図１４を参照して後述する。そして、履歴医用文書のそれぞれについて、情報抽出のための装置９００は、図９〜図１１を参照して上述した説明に従って、対応する履歴医用文書から、医用要素の統合された診断状態と特性を抽出する。
そして、図１２に示されるように、類似性測度計算部１２１０は、取得された医用文書から抽出された医用要素の統合された診断状態と特性と、履歴医用文書から抽出された医用要素の統合された診断状態と特性との間の類似性測度を計算する。ここで、類似性測度は、例えば編集距離であり得る。
最後に、類似文書検索部１２２０は、計算された類似性測度に基づいて、履歴医用文書から取得された医用文書に類似する少なくとも１つの医用文書を検索する。１つの例では、類似文書検索部１２２０は、最終的な処理結果として、最も大きい類似性測度に対応する１つの医用文書を検索することができる。別の例では、類似文書検索部１２２０は、計算された類似性測度の値に基づいてランキングされた特定の医用文書を検索することができる。
そして、類似文書検索部１２２０、処理結果をユーザに表示するか、または、診断サポートといった、続いて起こるオペレーションのために、システムバス１８０を介して検索された類似医用文書を図１に示す出力装置１６０に転送する。
これにより、この類似文書検索の実施形態によれば、表面的には類似しているが実際にはユーザによって入力された医用文書と類似していない履歴医用文書は検索されず、ユーザによって入力された医用文書と実際には類似しているが表面的には類似していない履歴医用文書が検索される。すなわち、概念内容がユーザによって入力された医用文書および／またはユーザによって入力された医用文書と類似の主題を記述する履歴医用文書と著しい重なりを有する履歴医用文書が、本発明に従って検索されることになる。したがって、類似文書検索の精度が向上する。
［全体処理３］
図１３を参照して、図１２における第４実施形態の構成により実行される全体処理について説明する。図１３は、図１２の第４実施形態に従う全体処理の手順を概略的に示すフローチャート１３００である。
上述したように、ユーザによって入力された医用文書と、ＲＯＭ１３０またはハードディスク１４０またはサーバに格納された各履歴医用文書については、情報抽出ステップＳ１３１０において、図９〜図１１を参照して上述した説明に従って、情報抽出のための装置９００が、取得された医用文書から、医用要素の統合された診断対象と特性を抽出し、履歴医用文書から医用要素の統合された診断状態と特性を抽出する。
類似性測度計算ステップＳ１３２０では、類似性測度計算部１２１０は、取得された医用文書から抽出された医用要素の統合された診断状態と特性と、履歴医用文書から抽出された医用要素の統合された診断状態と特性との間の類似性測度を計算する。
類似文書検索ステップＳ１３３０では、類似文書検索部１２２０は、計算された類似性測度に基づいて、履歴医用文書から取得された医用文書に類似する少なくとも１つの医用文書を検索する。
そして、処理結果をユーザに表示するか、または、続いて起こるオペレーションをのために、類似文書検索部１２２０は、システムバス１８０を介して検索された類似医用文書を図１に示す出力装置１６０に転送する。
［類似文書検索システム］
第４実施形態において説明したように、履歴医用文書は、ネットワークを介して類似文書検索装置１２００に接続されているサーバに格納され得る。本実施形態では、次に、図１４を参照して、上述した類似文書検索のための装置１２００を適用した例示的な類似文書検索システム１４００について説明する。図１４は、本発明に従う例示的な類似文書検索システム１４００の構成を示す。
図１４に示すように、類似文書検索システム１４００は、類似文書検索のための上述の装置としての電子装置１４１０と、履歴医用文書および他の履歴データを格納するために使用されるサーバ１４３０とを備える。本実施形態の電子装置１４１０は、図１に記載のものと同じハードウェア構成および図１２に記載のものと同じ構成を有することができる。
電子装置１４１０は、ネットワーク１４２０を介してサーバ１４３０から履歴医用文書を取得するように構成される。そして、電子装置１４１０は、図１２〜図１３を参照して上述した説明に従って、取得された履歴医用文書から、ユーザによって入力された医用文書と類似する医用文書を検索するように構成される。更に、電子装置１４１０は、パーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、ラップトップ、デスクトップ、タブレットコンピュータ、またはその他の適切な電子機器等により実装され得る。図１４に示すように、電子装置１４１０は、例えばラップトップ（すなわち、パーソナルコンピュータ）である。
上記のすべてのユニットは、本開示に記載の処理を実施するための例示的および／または好ましいモジュールである。これらのユニットは、ハードウェアユニット（フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など）、デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路など、および／またはソフトウェアモジュール（コンピュータ可読プログラムなど）とすることができる。様々なステップを実施するためのユニットは、上に網羅的に記載されていない。しかしながら、特定の処理を実行するステップがある場合、同じ処理を実行するための対応する機能モジュールまたはユニット（ハードウェアおよび／またはソフトウェアによって実行される）があってもよい。記載されたステップおよびこれらのステップに対応するユニットのすべての組み合わせによる技術的解決法は、それらが構成する技術的解決法が完全で適用可能である限り、本出願の開示に含まれる。
更に、図２、図５、図７に示した共参照解析のための２００、図９に示した情報抽出のための装置９００、あるいは図１２に示した類似文書検索のための装置１２００がソフトウェアによって部分的または全体的に構成されている場合、それは図１に示されているハードディスク１４０に格納され得る。別の態様では、図２、図５、図７に示した共参照解析のための２００、図９に示した情報抽出のための装置９００、あるいは図１２に示した類似文書検索のための装置１２００がハードウェアまたはファームウェアによって部分的または全体的に構成されている場合、電子装置において、共参照解析に対する必要性、情報抽出に対する必要性、または類似文書検索に対する必要性がある限り、それは機能モジュールとしてコンピュータのような電子装置に組み込まれることもできる。
本発明の方法および装置を多くの方法で実施することが可能である。例えば、本発明の方法および装置を、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらのあらゆる組み合わせを通して実施することが可能である。上記の方法のステップの順序は、例示的なものに過ぎず、本発明の方法のステップは、特に明記しない限り、上記の具体的な順序に限定されない。さらに、いくつかの実施形態では、本発明は、本発明による方法を実施するための機械可読命令を含む、記録媒体に記録されたプログラムとして実施することもできる。このように、本発明は、本発明の方法を実施するためのプログラムを記録した記録媒体も含むものである。
本発明のいくつかの特定の実施形態を実施例によって詳細に説明したが、上記の実施例は例示的なものにすぎず、本発明の範囲を限定するものではないことを当業者は理解されたい。当業者であれば、本発明の範囲および精神から逸脱することなく上記の実施形態を修正できることを理解されたい。本発明の範囲は添付の特許請求の範囲によって規定される。
本出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１６年６月１６日に出願された中国特許出願第２０１６０４２８８６０．４号の利益を主張する。

Claims (21)

  1. 共参照解析のための装置であって、
    入力医用文書から第１の医用要素と第２の医用要素を取得するように構成された取得手段と、
    前記医用文書から、前記第１の医用要素の診断状態、前記第２の医用要素の診断状態、前記第１の医用要素の少なくとも１つの特性、および前記第２の医用要素の少なくとも１つの特性を検出するように構成された診断特徴検出手段と、
    前記検出された診断状態および特性に基づいて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の適合性を決定するように構成された適合性決定手段と、
    前記決定された適合性に基づて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素は同一の医用対象を示すかを判定するように構成された共参照解析手段と、を有し、
    診断状態は、医用文書における診断プロセスにおける医用要素の位置を表し、
    特性は、医用文書における医用要素の診断項目を表し、
    適合性は、ある医用要素と別の医用要素が同一の医用対象を示す可能性を表す、装置。
  2. 請求項１に記載された装置であって、１つの医用要素に関して、前記診断特徴検出手段は、
    前記医用文書から前記医用要素に関連する予め定義された内容を抽出し、
    前記抽出された内容を分析することにより前記医用要素の前記診断状態を識別する、装置。
  3. 請求項１に記載の装置であって、前記適合性決定手段は、
    前記検出された診断状態および特性に基づいて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の適合性係数を決定するように構成された適合性係数決定手段であって、前記適合性係数は、第１の医用要素と第２の医用要素との間の意味論的競合を表す、手段と、
    前記決定された適合性係数に基づいて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の適合性を判定するように構成された適合性判定手段と、を有する、装置。
  4. 請求項３に記載の装置であって、前記適合性係数は、
    前記第１の医用要素の前記診断状態、前記第１の医用要素の前記特性、前記第２の医用要素の前記診断状態、および、前記第２の医用要素の前記特性の間の意味論的値の競合、および、
    前記第１の医用要素の前記診断状態、前記第１の医用要素の前記特性、前記第２の医用要素の前記診断状態、および、前記第２の医用要素の前記特性の間の意味論的順序の競合を含む、装置。
  5. 請求項４に記載の装置であって、前記適合性係数決定手段は、
    前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の距離、
    第１の医用要素の前記診断状態と前記第２の医用要素の前記診断状態との間の順序、
    前記第１の医用要素の前記診断状態と前記第２の医用要素の前記診断状態との間の距離、
    前記第１の医用要素と前記第２の医用要素の前記特性の種類、
    前記第１の医用要素の前記特性の前記種類と前記第２の医用要素の前記特性の前記種類との間の順序、
    種類が前記第１の医用要素と前記第２の医用要素の両方に属する前記特性の値、の特徴のうち少なくとも１つを計算し、
    前記計算された特徴および予め定義された規則に基づいて、前記意味論的値の前記競合および前記意味論的順序の前記競合を決定する、装置。
  6. 請求項４に記載の装置であって、前記適合性係数決定手段は、
    前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の距離、
    第１の医用要素の前記診断状態と前記第２の医用要素の前記診断状態との間の順序、
    前記第１の医用要素の前記診断状態と前記第２の医用要素の前記診断状態との間の距離、
    前記第１の医用要素と前記第２の医用要素の前記特性の種類、
    前記第１の医用要素の前記特性の前記種類と前記第２の医用要素の前記特性の前記種類との間の順序、
    種類が前記第１の医用要素と前記第２の医用要素の両方に属する前記特性の値、の特徴のうち少なくとも１つを計算し、
    前記計算された特徴および予め生成されたモデルに基づいて、前記意味論的値の前記競合および前記意味論的競合の前記競合を決定する、装置。
  7. 請求項４に記載の装置であって、前記適合性判定手段は、前記意味論的値と前記意味論的順序が競合しない場合、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素は適合性があると判定する、装置。
  8. 請求項１に記載の装置であって、前記共参照解析手段は、前記決定された適合性が適合可能である場合に、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素は前記同一の医用対象を示すと決定する、装置。
  9. 請求項１に記載の装置であって、更に、
    前記医用文書における前記第１と第２の医用要素の間の単語特徴の類似性測度と、前記医用文書における前記第１と第２の医用要素の内容の類似性測度に基づいて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の第１の類似性測度を決定するために構成される第１の類似性測度決定手段を有し、
    前記第１の類似性測度決定手段が前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の前記第１の類似性測度が閾値以上であると判断した場合に、前記第１の医用要素の前記診断状態、前記第１の医用要素の前記特性、前記第２の医用要素の前記診断状態、および前記第２の医用要素の前記特性を検出する、装置。
  10. 請求項１に記載の装置であって、更に、
    前記医用文書における前記第１と第２の医用要素の間の単語特徴の類似性測度と、前記医用文書における前記第１と第２の医用要素のコンテキストの類似性測度に基づいて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の第２の類似性測度を決定するために構成された第２の類似性測度決定手段を有し、
    前記共参照解析手段は、前記決定された第２の類似性測度と前記決定された適合性に基づいて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素は前記同一の医用対象を示すかを判断する、装置。
  11. 情報抽出のための装置であって、
    医用文書を取得するように構成された取得手段と、
    前記取得された医用文書から少なくとも２つの医用要素を抽出するように構成された医用要素抽出手段と、
    前記医用要素のいずれか２つが同一の医用対象を示すかを判定するように構成された、請求項１から１１のいずれか１項に従う共参照解析のための前記装置と、
    互いに共参照される前記医用要素の前記診断状態と前記特性を統合するように構成された医用要素統合手段を有する、装置。
  12. 請求項１１に記載された装置であって、前記医用要素統合手段は、前記取得された医用文書における前記医用要素の出現順序に基づいて、互いに共参照される前記医用要素の前記診断状態と前記特性を統合する、装置。
  13. 類似文書検索のための装置であって、
    前記取得された医用文書から、前記医用要素の前記統合された診断状態と特性を抽出し、履歴医用文書から前記医用要素の前記統合された診断状態と特性を抽出するように構成された、請求項１１または１２に従う情報抽出のための前記装置と、
    前記取得された医用文書から抽出された前記医用要素の前記統合された診断状態と特性と、前記履歴医用文書から抽出された前記医用要素の統合された前記診断状態と特性との間の類似性測度を算出するように構成された類似性測度算出手段と、
    前記算出された類似性測度に基づいて、前記履歴医用文書から、取得された医用文書に類似する少なくとも１つの医用文書を検索するように構成された類似文書検索手段と、を有する装置。
  14. 少なくとも１つのサーバと、ネットワークを介して前記サーバに接続された類似文書検索のための装置とにより構成された類似文書検索システムであって、
    前記サーバは、履歴医用文書を格納するように構成され、
    類似文書検索のための前記装置は、
    前記取得された医用文書から、前記医用要素の前記統合された診断状態と特性を抽出し、履歴医用文書から前記医用要素の前記統合された診断状態と特性を抽出するように構成された、請求項１１または１２に従う情報抽出のための前記装置と、
    前記取得された医用文書から抽出された前記医用要素の前記統合された診断状態と特性と、前記履歴医用文書から抽出された前記医用要素の統合された前記診断状態と特性との間の類似性測度を算出するように構成された類似性測度算出手段と、
    前記計算された類似性測度に基づいて、前記履歴医用文書から、取得された医用文書に類似する少なくとも１つの医用文書を検索するように構成された類似文書検索手段と、を有するシステム。
  15. 共参照解析のための方法であって、
    入力医用文書から第１の医用要素と第２の医用要素を取得する取得工程と、
    前記医用文書から、第１の医用要素の診断状態、第１の医用要素の少なくとも１つの特性、第２の医用要素の診断状態、および第２の医用要素の少なくとも１つの特性を検出する診断特徴検出工程と、
    前記検出された診断状態および特性に基づいて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の適合性を決定する適合性決定工程と、
    前記決定された適合性に基づいて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素は同一の医用対象を示すかを判定する共参照解析工程と、を含み、
    診断状態は、医用文書における診断プロセスにおける医用要素の位置を表し、
    特性は、医用文書における医用要素の診断項目を表し、
    適合性は、ある医用要素と別の医用要素が同一の医用対象を示す可能性を表す、方法。
  16. 請求項１５に記載の方法であって、前記適合性決定工程は、
    前記検出された診断状態および特性に基づいて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の適合性係数を決定する適合性係数決定工程であって、前記適合性係数は、第１の医用要素と第２の医用要素との間の意味論的衝突を表す、工程と、
    前記決定された適合性係数に基づいて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の前記適合性を判定する適合性判定工程と、を含む、方法。
  17. 請求項１５に記載の方法であって、前記共参照解析工程において、前記決定された適合性が適合可能である場合に、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素は前記同一の医用対象を示すと決定される、方法。
  18. 請求項１５に記載の方法であって、更に、
    前記医用文書における前記第１および第２の医用要素の間の単語特徴の類似性測度に基づいて、および、前記医用文書における前記第１および前記第２の医用要素の内容の類似性測度に基づいて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の第１の類似性測度を決定する第１の類似性速度決定工程を含み、前記診断特徴検出工程において、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の前記第１の類似性測度が前記第１の類似性決定工程における閾値以上であると判定された場合に、前記第１の医用要素の前記診断状態、前記第１の医用要素の前記特性、前記第２の医用要素の前記診断状態、および前記第２の医用要素の前記特性が検出される、方法。
  19. 請求項１５に記載の方法であって、更に、
    前記医用文書における前記第１および第２の医用要素の間の単語特徴の類似性測度に基づいて、また、前記医用文書における前記第１および第２の医用要素の内容の類似性測度に基づいて、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素との間の第２の類似性測度を決定する第２の類似性測度決定工程を含み、前記共参照解析工程において、前記第１の医用要素と前記第２の医用要素は、前記決定された第２の類似性測度および前記決定された適合性に基づいて、同一の医用対象を示すか否かが判定される、方法。
  20. 情報抽出のための方法であって、
    医用文書を取得する取得工程と、
    前記取得された医用文書から少なくとも２つの医用要素を抽出する医用要素抽出工程と、
    請求項１５から１９のいずれか１項に従う前記方法を用いることにより、前記医用要素のいずれか２つが同一の医用対象を示すか判定する共参照解析工程と、
    互いに共参照される前記医用要素の前記診断状態と前記特性を統合するように構成された医用要素統合工程と、を含む、方法。
  21. 類似文書検索のための方法であって、
    請求項２０に従う前記方法を用いることにより、前記取得された医用文書から前記医用要素の前記統合された診断状態と特性を抽出し、履歴医用文書から前記医用要素の前記統合された診断状態と特性を抽出する情報抽出工程と、
    前記取得された医用文書から抽出された前記医用要素の前記統合された診断状態と特性と、前記履歴医用文書から抽出された前記医用要素の統合された前記診断状態と特性との間の類似性測度を計算する類似性速度計算工程と、
    前記計算された類似性測度に基づいて、前記履歴医用文書から、取得された医用文書に類似する少なくとも１つの医用文書を検索する類似文書検索工程と、を含む方法。
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