JP2020500376A

JP2020500376A - 患者病歴に敏感な構造化所見オブジェクトレコメンデーションのためのシステム及び方法

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Publication number: JP2020500376A
Application number: JP2019527323A
Authority: JP
Inventors: ガブリエルライアンマンコヴィッチ; マラゴーシュアミールモハマドターマセービ; ルカスデメロオリヴェイラ
Original assignee: Koninklijke Philips NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2016-11-22
Filing date: 2017-11-14
Publication date: 2020-01-09
Anticipated expiration: 2037-11-14
Also published as: US20200194110A1; EP3545530A1; JP7138634B2; WO2018095756A1; CN110100286A

Abstract

構造化所見オブジェクト（ＳＦＯ）記述レコメンデーションを生成するシステム及び方法である。システム及び方法は、患者の複数の第１の所見を抽出し、第１の所見を患者のタイムラインにまとめ、患者の集団の複数の第２の所見を抽出し、患者の集団のタイムラインのセットを決定し、タイムラインのセットにおいて、第２の所見それぞれについて、所見が発生する条件付き確率を決定する。更に、システム及び方法は、患者のライムラインにおける第１の所見それぞれについて、第１の所見の条件付き確率に少なくとも部分的に基づいて、ＳＦＯ記述レコメンデーションを表示する。

Description

[0001] 提案エンジンは、簡単で直感的な人間対コンピュータのインタラクションを促進する。放射線科医は、通常、重要な所見や経過観察レコメンデーションを特定するために、放射線解釈ワークフローの一部として、関心対象に注釈を付ける。放射線画像所見の注釈付けは、画像意味論の構造化された持続性及び下流の利用による再使用を可能にするので、放射線解釈の価値を高めるのに役立つことが認識されている。米国特許出願公開第６２／３６４，９３７号に開示されているような条件付き確率対応方法を使用して、過去の注釈及びコンテキストキューだけでなく、適切なユーザインタラクションデバイスに基づいて構造化多値注釈を効率的に提案することができる。コンテキストキューは、画像解釈環境及び／又は画像処理エンジンといった補助エンジンから得られる。上記方法において説明されるアルゴリズムは、使用されるユーザインタラクションデバイスに応じて、微調整することができる。

[0002] これらの方法は、従来の文字列ベースの方法（文字列ベースの方法は、文字列が再利用には十分にきめ細かくないため、放射線学的所見に注釈を付けるには不十分である）を大幅に改良したものであるが、依然として幾つかの落とし穴がある。具体的には、これらの方法は、患者の集団全体の関係をモデル化することによって、基本的な関係しか抽出せず、実際には、注釈が付けられている現在の患者のコンテキストを失う場合がある。構造化レポートソリューションの採用が増え、ワークフローにおいてに迅速な構造化レポートを実現する方法が出現しているため、上記方法のアプローチにおける非常に重要な課題は、システムが、現在の患者について、適切なタイミングで、放射線科医に最も適切な構造化所見記述を提案することを確実とするために、現在のコンテキストを適切にモデル化することである。

[0003] 上述のように、個々の患者が、構造化所見オブジェクトの大きいデータベースでモデル化された「平均的患者」にはうまく対応しないので、本開示は、注釈付けをする放射線科医により正確な構造化所見オブジェクト記述を提案するために、放射線学的報告書の大きいコーパスを、個々の患者の病歴のデータと組み合わせて利用するシステム及び方法を開示することによって、上記問題を解決することを目的とする。即ち、本開示によって提案される記述は、注釈付け時の個々の患者の現在の状況により適切であるべきである。

[0004] １つの例示的な実施形態では、構造化所見オブジェクト（Structured Finding Object：ＳＦＯ）記述レコメンデーションを生成するシステムが提供される。システムは、プロセッサとディスプレイとを含む。プロセッサは、患者の複数の第１の所見を抽出し、第１の所見を患者のタイムラインにまとめ、患者の集団の複数の第２の所見を抽出し、患者の集団のタイムラインのセットを決定し、タイムラインのセットにおいて、第２の所見それぞれについて、所見が発生する条件付き確率を決定する。ディスプレイは、患者のライムラインにおける第１の所見それぞれについて、第１の所見の条件付き確率に少なくとも部分的に基づいて、ＳＦＯ記述レコメンデーションを表示する。

[0005] 別の例示的な実施形態では、構造化所見オブジェクト（ＳＦＯ）記述レコメンデーションを生成する方法が説明される。方法は、患者の複数の第１の所見を抽出することと、第１の所見を患者のタイムラインにまとめることと、患者の集団の複数の第２の所見を抽出することと、患者の集団のタイムラインのセットを決定することと、タイムラインのセットにおいて、第２の所見それぞれについて、所見の発生する条件付き確率を決定することとを説明する。方法は更に、患者のライムラインにおける第１の所見それぞれについて、第１の所見の条件付き確率に少なくとも部分的に基づいて、ＳＦＯ記述レコメンデーションを表示することを説明する。

[0006] 別の例示的な実施形態では、実行可能なプログラムが格納された非一時的コンピュータ可読記憶媒体が説明される。プログラムは、実行されると、患者の複数の第１の所見を抽出する動作と、第１の所見を患者のタイムラインにまとめる動作と、患者の集団の複数の第２の所見を抽出する動作と、患者の集団のタイムラインのセットを決定する動作と、タイムラインのセットにおいて、第２の所見それぞれについて、所見の発生する条件付き確率を決定する動作とを含む動作を行うようにプロセッサに命令する。プログラムは更に、患者のライムラインにおける第１の所見それぞれについて、第１の所見の前記条件付き確率に少なくとも部分的に基づいて、ＳＦＯ記述レコメンデーションを表示するようにディスプレイに命令する。

[0007] 図１は、例示的な実施形態によるシステムの概略図を示す。 [0008] 図２は、例示的な実施形態によるユーザインタラクションディスプレイを示す。 [0009] 図３は、例示的な実施形態による肝硬変の所見の条件付き確率を示す。 [0010] 図４は、例示的な実施形態による方法のフロー図を示す。 [0011] 図５は、例示的な実施形態によるフローチャートを示す。

[0012] 例示的な実施形態は、以下の説明及び添付図面を参照して更に理解することができ、ここで、同様の要素は、同じ参照符号を用いて参照される。例示的な実施形態は、複数の患者からの医療記録及びその医療記録に注釈が付けられている患者からのデータに基づいて確率ベースのコンテキストレコメンデーションをユーザに提供するシステム及び方法に関する。具体的には、例示的な実施形態は、注釈付け時の患者の現在の状態により良く関連する構造化所見オブジェクト（ＳＦＯ）記述をユーザに提案する。ＳＦＯについては後述する。

[0013] ユーザとは、放射線科医、放射線科医若しくは任意の他の人物のグループ、医療専門家、又は、画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）若しくは撮像システムワームステーションから撮像スキャンを読み取る資格を有するグループといった医療記録に注釈を付ける任務を有する人であってよい。医療記録は、放射線学的報告書、医用画像、撮像スキャン、臨床報告書、実験室報告書等といったソースドキュメントを含んでよい。

[0014] ＰＡＣＳは、放射線科医の業務を支援し、放射線科医が増え続ける作業負荷に対応できるようにするワークステーションである。具体的には、ＰＡＣＳは、診断報告書、試験ノート、病歴及び撮像スキャンを含む患者の放射線学的履歴へのアクセスを提供する直感的なグラフィカルユーザインターフェースを採用する。更に、ＰＡＣＳには、ワークフローを単純化し、スピードアップする幾つかの特徴がある。これらの特徴は、放射線科医の生産性を高めるのに重要である。

[0015] 例示的な実施形態は、撮像検査において観察結果に注釈を付けることを伴う任意の用途に適用することができる。例えば例示的な実施形態は、ロイヤルフィリップス社のＩｎｖｉｖｏＤｙｎａＬｙｎｃ（肺がん検診に関連付けられる患者データの統合管理のためのワークフローソリューション）及びＩｎｔｅｌｌｉＳｐａｃｅＰＡＣＳＲａｄｉｏｌｏｇｙといったシステムによって利用されてよい。

[0016] したがって、例示的な実施形態は、コンピュータ技術に起因する問題に対処していることが分かる。具体的には、構造化レポートの問題は、医療記録をコンピューティングデバイスのメモリに格納し、医療記録に関連するデータをコンピューティングデバイスに格納することができるようになる前には存在しなかった。とりわけ、例示的な実施形態は、患者の病歴に基づいて適切な構造化所見オブジェクト記述を提案するシステムを提供することによって、迅速な構造化レポートを実現するという課題を解決する。更に、例示的な実施形態は、医療専門家、特に放射線科医の生産性及び効率を大幅に向上させる。上述のように、また、以下に更に説明するように、放射線科医の生産性及び効率の向上は、放射線科医の作業負荷が絶えず増加しているため、医療機関及び患者の両者に極めて重要である。

[0017] 例示的な実施形態は、以下の説明及び添付図面を参照して更に理解することができ、ここで、同様の要素は、同じ参照符号を用いて参照される。

[0018] 図１に示されるように、本開示の例示的な実施形態によるシステム１００は、上述された例示的機能を行うために使用される。システム１００は、プロセッサ１０２、ユーザインターフェース１０４、ディスプレイ１０６及びメモリ１０８を含む。システム１００の各構成要素は、様々なハードウェア実装形態を含んでよい。例えばプロセッサ１０２は、システム１００に供給される電気信号を解釈し実行するのに必要な回路を含むハードウェア構成要素である。プロセッサ１０２の例としては、中央処理演算ユニット（ＣＰＵ）、制御ユニット、マイクロプロセッサ等が挙げられる。回路は、集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等として実現することができる。ユーザインターフェース１０４は、例えばキーボード、マウス、キーパッド、タッチスクリーン等である。ディスプレイ１０６は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）デバイス、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、有機ＬＥＤ（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）等であってよい。当業者であれば、ユーザインターフェース１０４及びディスプレイ１０６の機能が、単一のハードウェア構成要素で実現されてもよいことを理解するであろう。例えばタッチスクリーンデバイスを使用して、ディスプレイ１０６とユーザインターフェース１０４との両方を実現することができる。メモリ１０８は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリを含む任意の種類の半導体メモリであってよい。不揮発性メモリの例としては、フラッシュメモリ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラム可能ＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）及び電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）が挙げられる。揮発性メモリの例としては、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）及び、通常はスタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）である高速ＣＰＵキャッシュメモリが挙げられる。

[0019] メモリ１０８は、データベース１２０を含む。データベース１２０は、患者の医療記録、ＳＦＯ及び時間的所見関係を格納することができる。上述のように、医療記録は、放射線学的報告書、撮像スキャン、医用画像、臨床報告書、実験室報告書等といったソースドキュメントを含む。当業者であれは、ソースドキュメントは、書かれたもの、口頭によるもの又は両方の組み合わせでありうることを理解するであろう。更に、データベース１２０は、患者の電子医療記録（ＥＭＲ）問題リスト及び検討する理由も格納することができる。時間的所見関係は、時間的所見関係エンジン１１２によって提供される。時間的所見関係エンジン１１２については後述する。

[0020] ＳＦＯは、注釈が付けられている医療記録から観察可能な量を表すキーｋ_ｎと、注釈が付けられている医療記録から観察される画像観察可能量の値を表す値ｖ_ｎとを有する（キー，値）のペアのセット｛（ｋ_１，ｖ_１），…，（ｋ_ｎ，ｖ_ｎ）｝を含んでよい。例示的な実施形態では、ＳＦＯは、簡略化された形で、即ち、（キー，値）のペアの値｛ｖ_１，…，ｖ_ｎ｝として、即ち、「スピキュラ」及び「結節」として表すことができる。対応する（キー，値）のペアは、{（スピキュラ，有）、（位置，左下肺葉）、（出現，結節）}であってよい。

[0021] 図２に、ＳＦＯを作成し修正する例を示す。具体的には、図２は、ユーザが、様々なユーザインタラクションを通じて、どのように「スピキュラ状左下肺葉結節」のＳＦＯを作成し修正するかを示す。例えば「スピキュラ」の（キー，値）のペアを削除するには、ユーザは、例えばマウスを介して移動可能であるオンスクリーンポインタを使用して、図２における「スピキュラ」といったユーザが取り除こうとする（キー，値）のペア内にある「Ｘ」をクリックする。別の例では、（キー，値）のペア「スピキュラ」の値の修正は、ユーザがオンスクリーンポインタを、（キー，値）のペア「スピキュラ」を表すボックス上に重ねることによって行われる。次に、ディスプレイ１０６は、例えば尤度によって順位付けされた代替値を示してよい。当該尤度は、確率的レコメンデーションアルゴリズムによって決定されてよい。図２に示されるように、「非スピキュラ」との代替値が提案されてよい。

[0022] 最後の例として、ＳＦＯへの（キー，値）のペアの追加は、ユーザがオンスクリーンポインタを、追加記号上に重ねることによって行うことができる。ディスプレイ１０６は、ＳＦＯを補足する可能性が最も高い幾つかのキーの視覚的表現を表示することができる。図２に示すように、ユーザは、例えば「タイプ」である好適なキーを選択し、そして、最も可能性が高い値「充実性」を有する新しいボックスが登場し、新しい（キー，値）のペア｛タイプ,充実性｝を含むＳＦＯがもたらされる。

[0023] ＳＦＯは、コンテキスト情報と一緒にデータベース１２０に格納されてよい。このようなコンテキスト情報は、医療記録のメタデータ、医療報告書の画像分析から得られる画像分析情報、ユーザが医用画像を見ることを可能にする画像ビューアアプリケーション及びシステム１００のロギング情報を含むがこれらに限定されない様々な情報源から得ることができる。画像分析情報の具体例は、選択されたボクセルの解剖学的標識、又は、画像分析によって各ボクセルに割り当てられた解剖学的位置に亘る確率分布である。別の具体例は、システム１００が、例えば画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）視聴環境によって提供される画像ビューアアプリケーションのアプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）を「聴取」して、検出されたユーザ開始イベントの形のコンテキスト情報を取得することができることである。

[0024] ＳＦＯ、ＳＦＯの作成、ＳＦＯの修正及びデータベース１２０へのＳＦＯの格納の更なる例は、米国特許出願公開第６２／２５８，７５０号及び米国特許出願公開第６２／３６４，９３７号に説明されている。したがって、米国特許出願第６２／２５８，７５０号及び米国特許出願第６２／３６４，９３７号は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

[0025] 例示的な実施形態では、患者は、患者識別子と関連付けられている。患者識別子は、患者を識別するために使用される医療記録番号（ＭＲＮ）又は患者識別子といった任意の種類の識別コードであってよい。患者識別子もまた、データベース１２０に格納されてよい。データベース１２０は、患者特有の質問を可能にするやり方で（例えば構造化フォーマットで）構造化されてよい。なお、データベース１２０は、システム１００又は他の相互接続されたシステム全体に分布する一連のデータベース又は他の種類の記憶機構を表してもよい。

[0026] プロセッサ１０２は、例えば患者所見コンテキストエンジン１１１、時間的所見関係エンジン１１２及び提案エンジン１１３を含む複数のエンジンが実装されていてよい。これらのエンジンの各々について、以下により詳細に説明する。当業者であれば、エンジン１１１〜１１３は、例えばプロセッサ１０２によって実行される命令行として、プロセッサ１０２によって実行されるファームウェアとして、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等であるプロセッサ１０２の機能として、プロセッサ１０２によって実現されうることを理解するであろう。

[0027] 患者所見コンテキストエンジン１１１は、患者について生じた所見を抽出する。所見はデータベース１２０から抽出することができる。例えば所見は、患者の医療記録から抽出することができる。所見は更に体系化されても、又は、所見はＳＦＯであってもよい。所見が体系化される場合、各所見は、所見を所定コードに相関させる特定のコードに関連付けられてよい。例示的な実施形態では、抽出は、患者の全ての放射線学的報告書について、概念抽出自然言語処理（ＮＰＬ）パイプラインを利用することによって行われてよい。当業者であれば、放射線学的報告書は、任意の規定の種類のものであってよく、また、抽出の範囲が限定されていてもよいことは理解するであろう。例えば抽出は、期間（例えば過去２年間）、特定の日付等によって限定される。更なる例示的な実施形態では、概念抽出ＮＰＬパイプラインは、医療言語抽出及び符号化システム（ＭｅｄＬＥＥ）又は米国立生物医学オントロジーセンター（ＮＣＢＯ）アノテータであってよい。

[0028] 患者所見コンテキストエンジン１１１は更に、所見を、患者について、発生のタイムラインにまとめる。例示的な実施形態では、所見をまとめることは、各放射線学的報告書又は任意の他の種類の医学報告書の日付を、放射線学的報告所内にある所見に割り当てることによって行われてよい。例えば患者（ｐ）の各放射線学的報告書（ｒ）について、コード化された（ｎ）個の所見を、のセット（Ｆ）として抽出する。
Ｆ_ｐ，ｒ＝（ｆ_１，ｆ_２，…，ｆ_ｎ）

[0029] 次に、セットは、患者（ｐ）の放射線学的報告書の総数（ｍ）について、時系列でタイムライン（Ｔ）にまとめられてよい。
Ｔ_ｐ＝（Ｆ_１，Ｆ_２，…，Ｆ_ｍ）

[0030] タイムラインは、データベース１２０に格納されてよい。例示的な実施形態では、患者所見コンテキストエンジン１１１は、ＥＭＲ問題リスト及び／又は検討する理由を、医療記録と共に又は医療記録を用いずに利用して、タイムラインをまとめることができる。

[0031] 時間的所見関係エンジン１１２は、患者所見コンテキストエンジン１１１の処理を、患者の医療記録のコーパスに対して実行する。例示的な実施形態では、コーパスは、データベース１２０内の任意の数の患者の任意の数の放射線学的報告書、異なるデータベース内の任意の数の患者の任意の数の放射線学的報告書、又は、特定の基準に基づいて選択された患者のセットからなってよい。例えば基準は、セットを特定のクラス（例えば人種、性別、年齢、国籍等）、特定の地理的地域、無作為化された又は選択された量、期間等の患者に限定する。

[0032] 次に、時間的所見関係エンジン１１２は、各患者について、コーパスからタイムラインのセットを決定することができる。タイムラインセットにおける各タイムラインは、患者所見コンテキストエンジン１１１に関して上述した処理によって決定されてよい。次に、時間的所見関係エンジン１１２は、タイムラインセットから、タイムラインセットの各タイムラインにおける各所見について、所見が発生する条件付き確率を決定することができる。つまり、条件付き確率は、「前の所見」の後に発生する所見に基づいていてよい。図３に、条件付き確率の一例を示す。これについては後述する。

[0033] 例示的な実施形態では、時間的所見関係エンジン１１２は、最初に、患者のタイムライン（ｌ）からすべてのタイムラインのセット（Ｔ_ａｌｌ）をまとめることによって、前の所見それぞれ又は前の所見の何れかの確率を決定することができる。
Ｔ_ａｌｌ＝（Ｔ_１，Ｔ_２，…，Ｔ_ｌ）

[0034] 次に、時間的所見関係エンジン１１２は、前の所見（Ｂ）の発生と比較して、すべてのタイムラインにおける所見（Ａ）の発生数を数えることによって、前の所見（Ｂ）について、所見（Ａ）が発生する確率を計算することができる。

[0035] 確率は、データベース１２０に格納されてよい。したがって、データベース１２０は、前の所見それぞれについて、所見が発生する確率を含む。例示的な実施形態では、時間的発見関係エンジン１１２は、ＥＭＲ問題リスト及び／又は検討する理由を、コーパスと共に又はコーパスを用いずに利用して、確率を計算することができる。

[0036] 図３に示すように、肝硬変の前の所見について説明すると、時間所見関係エンジン１１２は、肝硬変の患者について、７．８５％の胸膜滲出が発生する可能性［Ｐ（ｆ_{ｐｌｅｕｒａｌｅｆｆｕｓｉｏｎ}｜ｆ_{ｃｉｒｒｈｏｓｉｓ}）］といったように、所見が発生する確率を決定することができる。

[0037] 提案エンジン１１３は、患者の所見及び時間的所見関係エンジン１１２によって決定された確率に基づいて、ユーザへのＳＦＯ記述レコメンデーションを生成する。例えば提案エンジン１１３は、図３に示すように、ディスプレイ１０６を介して、上述したスピキュラ状左下肺葉結節が胸膜滲出であることをユーザにレコメンドすることができる。例示的な実施形態では、提案エンジン１１３は、前の所見に関するすべての結果又はその一部を、その割合と共に又はその割合なしで表示することができる。結果は、表示される確率の数といった所定上限によって、又は、最小パーセンテージといった所定閾値によって制限されてもよい。

[0038] なお、提案エンジン１１３は、米国特許出願公開第６２／２５８，７５０号に開示されている機能を含んでよく、また、米国特許出願公開第６２／３６４，９３７号に開示されている機能を、ユーザへのＳＦＯレコメンデーションの生成に利用することができる。

[0039] 図４は、例示的な実施形態による患者の病歴に敏感なＳＦＯレコメンデーションのための方法４００を示す。図５は、方法４００の視覚化を助けるためのフローチャートを示す。ステップ４０１において、患者所見コンテキストエンジン１１１は、患者の所見を抽出する。上述のように、所見は、放射線学的報告書といった患者の医療記録から抽出することができる。ステップ４０２において、患者所見コンテキストエンジン１１１は、抽出した所見を、患者の発生のタイムラインにまとめる。ステップ４０１及び４０２は、図５の丸数字１と相関する。

[0040] ステップ４０３において、時間的所見関係エンジン１１２は、患者の集団の所見を抽出する。この抽出は、患者の放射線学的報告書といった患者の医療記録のコーパスに、患者所見コンテキストエンジンの処理を実行することによって行われてよい。上述のように、集団は、基準によって制限されてよい。ステップ４０４において、時間的所見関係エンジン１１２は、患者の集団のタイムラインのセットを決定する。

[0041] ステップ４０５において、時間的所見関係エンジン１１２は、患者の集団のタイムラインセットにおける所見（例えば前の所見）それぞれについて、所見が発生する条件付き確率を決定する。ステップ４０３、４０４及び４０５は、図５の丸数字２と相関する。

[0042] ステップ４０６において、提案エンジン１１３は、患者の所見と、患者の集団から決定される当該所見の条件付き確率とに基づいて、放射線科医といったユーザへのＳＦＯ記述レコメンデーションを生成する。上述のように、レコメンデーションは、所定上限又は所定閾値によって範囲が制限されてよい。ステップ４０６は、図５の丸数字４と相関する。

[0043] なお、特許請求の範囲は、ＰＣＴ規則６．２（ｂ）に従って参照符号を含む場合がある。しかしながら、本特許請求の範囲は、参照符号に対応する例示的な実施形態に限定されると考えるべきではない。

[0044] 当業者であれば、上述の例示的な実施形態は、別個のソフトウェアモジュールとして、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせ等として、任意の数の方法で実施できることを理解するであろう。例えば患者所見コンテキストエンジン１１１、時間的所見関係エンジン１１２及び提案エンジン１１３は、コンパイル時に、上記機能を行うようにプロセッサ上で実行される命令行を含むプログラムであってよい。

Claims

構造化所見オブジェクト（ＳＦＯ）記述レコメンデーションを生成するシステムであって、
プロセッサと、
ディスプレイと、
を含み、
前記プロセッサは、
患者の複数の第１の所見を抽出し、
前記複数の第１の所見を、前記患者のタイムラインにまとめ、
患者の集団の複数の第２の所見を抽出し、
前記患者の集団のタイムラインのセットを決定し、
前記タイムラインのセットにおいて、前記複数の第２の所見それぞれについて、所見が発生する条件付き確率を決定し、
前記ディスプレイは、前記患者のライムラインにおける前記複数の第１の所見それぞれについて、前記第１の所見の前記条件付き確率に少なくとも部分的に基づいて、前記ＳＦＯ記述レコメンデーションを表示する、システム。
前記所見は、前記患者の医療記録から抽出される、請求項１に記載のシステム。
前記医療記録は、放射線学的報告書、医用画像、撮像スキャン、臨床報告書又は実験室報告書の少なくとも１つを含む、請求項２に記載のシステム。
前記プロセッサは更に、
基準によって、前記患者の集団を制限する、請求項１に記載のシステム。
前記基準は、人種、性別、年齢層、国籍、地理的地域、期間、無作為化された量又は選択量の少なくとも１つを含む、請求項４に記載のシステム。
前記第１の複数の所見及び前記第２の複数の所見は、体系化所見又は構造化所見の少なくとも一方である、請求項１に記載のシステム。
前記ＳＦＯ記述レコメンデーションは、所定上限によって、数値的に制限される、請求項１に記載のシステム。
構造化所見オブジェクト（ＳＦＯ）記述レコメンデーションを生成する方法であって、
患者の複数の第１の所見を抽出するステップと、
前記複数の第１の所見を、前記患者のタイムラインにまとめるステップと、
患者の集団の複数の第２の所見を抽出するステップと、
前記患者の集団のタイムラインのセットを決定するステップと、
前記タイムラインのセットにおいて、前記複数の第２の所見それぞれについて、所見の発生する条件付き確率を決定するステップと、
前記患者のライムラインにおける前記複数の第１の所見それぞれについて、前記第１の所見の前記条件付き確率に少なくとも部分的に基づいて、前記ＳＦＯ記述レコメンデーションを表示するステップと、
を含む、方法。
前記所見は、前記患者の医療記録から抽出される、請求項８に記載の方法。
前記医療記録は、放射線学的報告書、医用画像、撮像スキャン、臨床報告書又は実験室報告書の少なくとも１つを含む、請求項９に記載の方法。
基準によって、前記患者の集団を制限するステップを更に含む、請求項８に記載の方法。
前記基準は、人種、性別、年齢層、国籍、地理的地域、期間、無作為化された量又は選択量の少なくとも１つを含む、請求項１１に記載の方法。
前記第１の複数の所見及び前記第２の複数の所見は、体系化所見又は構造化所見の少なくとも一方である、請求項８に記載の方法。
前記ＳＦＯ記述レコメンデーションは、所定上限によって、数値的に制限される、請求項８に記載の方法。
実行可能なプログラムが格納された非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記実行可能なプログラムは、構造化所見オブジェクト（ＳＦＯ）記述レコメンデーションを生成するための動作を行うようにプロセッサに命令し、前記動作は、
患者の複数の第１の所見を抽出する動作と、
前記複数の第１の所見を、前記患者のタイムラインにまとめる動作と、
患者の集団の複数の第２の所見を抽出する動作と、
前記患者の集団のタイムラインのセットを決定する動作と、
前記タイムラインのセットにおいて、前記複数の第２の所見それぞれについて、所見の発生する条件付き確率を決定する動作と、
前記患者のライムラインにおける前記複数の第１の所見それぞれについて、前記第１の所見の前記条件付き確率に少なくとも部分的に基づいて、前記ＳＦＯ記述レコメンデーションを表示する動作と、
を含む、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
前記所見は、前記患者の医療記録から抽出される、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
前記医療記録は、放射線学的報告書、医用画像、撮像スキャン、臨床報告書又は実験室報告書の少なくとも１つを含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
前記プロセッサは更に、基準によって、前記患者の集団を制限する、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
前記基準は、人種、性別、年齢層、国籍、地理的地域、期間、無作為化された量又は選択量の少なくとも１つを含む、請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
前記第１の複数の所見及び前記第２の複数の所見は、体系化所見又は構造化所見の少なくとも一方である、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。