JP5219322B2 - 自動診断システムおよび方法 - Google Patents

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Description

発明の背景
発明の分野
本発明はコンピュータ医療診断システムに関するものである。更に詳しくいえば、本発明の実施形態は、ダイナミックデータ構造を使用することによって、患者の医学的疾患に対する時間を基にした診断のためのコンピュータ化システムに関するものである。
関連技術についての説明
健康管理の費用は現在、合衆国国民総生産の大きな部分を表しており、消費者物価指数の他の構成因子よりも一般に急速に上昇している。更に、通常は医療サービスの支払いができないために、多くの人々が最も基本的な医療や情報にすらあずかれない。
多くの人々は、費用、時間の制約、または不便などの理由で医療を受けることが遅れ、または医療を求めることを妨げられている。公衆が医療情報に全般的に、制約されず、かつ容易に触れることができるならば、多くの病気から免れることができる。同様に、数多くの疾患の早期発見と早期治療のために多くの患者は重度の病気になることを免れている。重度の病気の治療はわが国の健康管理システムへの財政負担の大きな部分を占めている。合衆国は非常に大きな割合の健康に関連する諸問題に直面していることと、現在の解決策が適切なものではないことは明らかである。
健康管理問題の取組に対する従来の試みは種々の形態のオートメーションを含んでいた。それらの試みのいくつかは医療の質問に対する電話でのライブラリイの形をとっていた。他の試みは患者の診察中に使用するコンピュータ支援を医師に提供することを狙っていた。それらの方法は静的手順すなわちアルゴリズムを含んでいる。望ましいものは医療上の助言と診断を患者に迅速、効率的かつ正確なやり方で提供する自動化した方法である。そのような医療助言システムは、新しいタイプの医療問題または検出法に対して拡張できるようにモジュールでなければならない。
患者との面談を行う１つのやり方は医療診断文書を含む。必要なものは、専門分野における専門家の医療知識を文書様式で表す効率的な方法である。文書は患者の診断を迅速、かつ、効率的に下すためにダイナミック構造を利用しなければならない。
発明の概要
構造を基にした処理は疾患、症候、および質問を、オブジェクトすなわちリストなどの関連する疾患、症候、および質問構造のセットに、患者との対話を行うために構造を処理できるようにして、配置することにより機能する疾患診断法である。患者に対する各質問は定められた答えのセットの１つを発生し、各答えは定められた質問のセットの１つを発生する。これは患者から症候を聞き出す対話を確立する。症候は処理されて重みをつけられ、疾患の有無を判定する。判定された疾患のセットが診断を確定する。構造を基にした処理システムが医療知識を公式な構造に編成し、その後で、リストを基にしたエンジンなどの、構造エンジンについてそれらの構造を実行して次の質問を自動的に選択する。その質問に対する答えによってより多くの質問が導かれ、最終的に診断が下される。
本発明の１つの面は、第１の疾患症候オブジェクトのセットに関連させられている第１の疾患オブジェクトと：第２の疾患症候オブジェクトのセットに関連させられている第２の疾患オブジェクトと：を備え、少なくとも１つの第１の疾患症候オブジェクトは実際の症候重みを有し、少なくとも１つの第２の疾患症候オブジェクトは少なくとも１つの第１の疾患症候オブジェクトに対応し、かつ別の症候重みを有する：疾患を診断するデータスキーマを含む。
本発明の追加の面は、第１の症候重みを有する少なくとも第１の症候要素を提供することと：第１の症候とは別の重みを検索することと：医学的状態を診断するように検索された別の重みを診断スコアに適用することと：を備える患者の自動医療診断法を含む。
本発明の追加の面は、おのおのがある疾患にある重みを寄与するような症状を確かめる答えを患者から聞き出すために質問を繰り返し尋ねるステップと：確かめられた症候を基にして１つまたは複数の共力作用的重みを発生するステップと：の疾患に対する確かめられた症候重みと共力作用的重みを累積するステップと：診断を下すようにその疾患に対する累積重みがあるしきい値に達したか、そのしきい値を通過したかを判定するステップと：を備えるコンピュータ診断法を含む。
本発明の追加の面は、おのおのがある疾患にある重みを寄与するような時間的に変化する症候を確かめる答えを患者から聞き出すために質問を時間的に繰り返し尋ねるステップと：時間的に確かめられた症候を基にして１つまたは複数の共力作用的重みを発生するステップと：その疾患に対する確かめられた症候重みと共力作用的重みを累積するステップと：診断を下すようにその疾患に対する累積重みがあるしきい値に達したか、そのしきい値を通過したかを判定するステップと：を備えるコンピュータ診断法を含む。
本発明の追加の面は、ａ）医学的症候の面についての主観的記述を表す用語のスペクトラムを定めるステップと：ｂ）診断セッション中に患者に用語のスペクトラムを提示するステップと：ｃ）用語のスペクトラムのうちから用語を選択するステップと：ｄ）医学的症候の他の面についてａ）〜ｃ）を繰り返すステップと：ｅ）選択された用語を健康データコードに符号化するステップと：ｆ）健康データコードで疾患のデータベースをインデックスすることにより疾患を診断するステップと：を備えるコンピュータ医療診断を含む。
本発明の追加の面は、ａ）医学的症候の面についての主観的記述を表す用語のスペクトラムを定めることと；ｂ）スペクトラムの各用語に対して診断重みを定めることと；ｃ）診断セッション中に患者に用語のスペクトラムを提示することと；ｄ）用語のスペクトラムのうちから用語を選択することと；ｅ）選択された用語を重みに対応させることと；ｆ）医学的状態を診断するように，選択された用語に対応する重みを診断スコアに加えることと；を備えるコンピュータ医療診断法を含む。
本発明の追加の面は、第１の疾患に対する実際の症候重みと第２の疾患に対する別の症候重みを有する第１の医学的症候要素を提供することと：第２の疾患に対する実際の症候重みを有する第２の医学的症候要素を提供することと：第１の疾患に対する実際の重みを第１の疾患に関連させられている第１の診断スコアに加え、別の重みを第２の疾患に関連させられている第２の診断スコアに加えることと：第２の疾患に対する実際の症候重みを第２の診断スコアに加えることによって診断採点を続行することと：を備える患者の自動医療診断法を含む。
本発明の追加の面は、ａ）症候のリストにおのおの関連させられている疾患のリストをコンピュータに供給することと；ｂ）所定の基準を基にして症候の１つを主症候であるように選択することと；ｃ）主症候を評価して症候を確定して、確定された症候が確定された症候を有する疾患への重みを寄与するようにすることと；ｄ）選択された１つの疾患に関連させられているリストから症候の１つを主症候であるように選択することとｅ）主症候を評価して症候を確定して、確定された症候が確定された症候を有する少なくとも選択された疾患への重みを寄与するようにすることと；ｆ）診断を下すように疾患に対する重みがしきい値に達するか、またはしきい値を通過するまで、ｂ）とｃ）またはｄ）とｅ）を選択的に繰り返すことと；を備える患者のコンピュータ診断法を含む。
本発明の追加の面は、ａ）症候のリストにおのおの関連させられている疾患のリストをコンピュータに供給することと：ｂ）疾患のリストからの共用されている症候を有する疾患のサブセットを、第１のモードで、選択することと：ｃ）少なくとも１つの共用されている症候を評価することと：ｄ）共用されている症候の評価を基にして第１のモードから第２のモードへ切り替えて、特定の疾患を選択することと：ｅ）特定の疾患に関連させられている症候を、第２のモードで、選択することと：ｆ）特定の疾患の選択された症候の少なくとも１つを評価することとｇ）共用されている症候と選択された症候の評価を基にして患者の医療問題を診断することと：を備えている患者の医療問題を診断するコンピュータ化方法を含む。
本発明の追加の面は、疾患の症候が時間的にどのように、かつ、いつ典型的に現れ、変化し、および治まるかに関してその疾患の典型的な経過をおのおの表す複数の時間的な予定を発生することと；主訴を示す症候を聞き出すように患者の１つまたは複数の質問を自動的に尋ねることと；質問に応答して患者から答えを自動的に受けることと；主訴をその疾患のための時間的な予定に相関させることと；１つまたは複数の質問を自動的に尋ねて、その疾患に対する時間的な予定における第１の重い症候の存在と時間を聞き出すことと；第１の重い症候が確定されたならばその疾患に対する累積スコアに増分重みを加えることと；累積スコアが所定のしきい値を超えた時に診断を下すことと；を備える症候の予測された時間的な予定を使用することによって医学的状態を自動的に診断する方法を含む。
本発明の追加の面は、症候の時間的な大きさの特徴パターンを介して疾患の典型的な経過をおのおの表す複数の時間的な予定を発生することと；特定の疾患に関連する時間的な予定に類似するパターンに関連する症候の激しさのパターンを基にして特定の疾患を自動的に選択することと；を備える症候の予測された時間的な予定を使用することによって医学的状態を自動的に診断する方法を含む。
本発明の追加の面は、複数の症候オブジェクトにおのおの関連させられている複数の疾患オブジェクトを提供することと、各症候に重みを割り当て、１つまたは複数の別の症候に別の重みを割り当てることと、を備え、特定の疾患オブジェクトが１つまたは複数の好適な疾患に対する好適な重みを含むことがあり、別の症候は再使用のために利用できる記録されている症候オブジェクトのセットから選択される、自動診断または医学的状態の管理において使用される医療記述オブジェクトの再使用法を含む。
本発明の追加の面は、相互作用して患者の診断を決定する複数のオブジェクトを備え、オブジェクトは；診断オブジェクトと、症候オブジェクトと、評価者オブジェクトと、質問オブジェクトと、ノードオブジェクトと、候補オブジェクトとのうちの少なくとも１つを含むオブジェクトを基にした自動診断システムを含む。
本発明の追加の面は、複数のオブジェクトを備え、オブジェクトは少なくとも複数の疾患オブジェクトと複数の症候オブジェクトを含み、オブジェクトの少なくともいくつかはそれら自身のタスクを実行し、かつ他のオブジェクトを呼び出して適切な時刻にそれのタスクを実行するオブジェクトを基にする自動診断システムを含む。
本発明の追加の面は、患者に質問を尋ねることと、患者から答えを受けることと、答えを用いて、可能な疾患のサブセットを主訴を基にして選択することにより診断することと、患者の第１の重要な症候を決定することと、答えを用いて、選択された疾患の症候に関連させられている質問を尋ねることによって疾患を診断することと、を備え、選択された疾患は第１の重要な症候を含んでいる、コンピュータを含む自動診断法を含む。
詳細な説明
以下の詳細な説明は本発明のある特定の実施形態についての記述を提供するものである。しかし、本発明は特許請求の範囲により定められ、かつ包含される多数の異なるやり方で実施できる。この説明では、図面を参照する。図面では全体を通じて同じ部分は同じ参照番号で示す。
詳細な説明は特定の実施形態についての概観で始め、それに各図面についての説明が続く。概観は次の部分、すなわち、用語、オブジェクトを基にした医療診断、オブジェクトを基にした方法、疾患オブジェクト、症候オブジェクト、評価者オブジェクト、質問オブジェクト、ノードオブジェクト、リストを基にしたエンジン概念、ダイナミック規則および目標、ダイナミックモーメンタム、質問の横軸（ＨＡＩ）、質問の縦軸（ＶＡＩ）、代わりの症候、疾患のタイムライン、項／ＰＱＲＳＴコードのスペクトラム、および共力作用に分けられる。
１．用語
この部分で提示する用語はそれらの意味の理解を助けるためのテキストを含んでいる。それにもかかわらず、この部分では各語に属する意味に限定することをなにも意味しない。
各人の人生のある点で、実際の健康問題、すなわち、医療上の注意と治療を要するもの、を生ずる状況がある。健康問題は、たとえば、シャワー中にせっけんの棒の上で滑る、猫に引っかかれる、おっかなびっくりで子供を抱き上げる、空気中のなんらかのバクテリアを吸い込む、マラリヤを運んでいる蚊に刺される、または交通事故に遭うことによって外部からひき起こされることがある。または、問題は、たとえば、詰まっている何かの細い管により、負担を掛けられ過ぎた何かの器官により、年令とともに老化している組織によって、ある化学物質を摂取し過ぎ、他の化学物質を十分に摂取していない何かの解剖学的組織、またはシストまたは腫瘍にまで検査されずに成長することを決定する細胞により、内部で生ずることがある。健康問題を抱えている人は、彼または彼女の友人および親類、医師および看護婦、治療家および薬剤師、法律家および保険代理人および健康維持協会（ＨＭＯｓ）などの、ケースに含まれている他の人々から彼または彼女を区別するために、患者と呼ばれる。
疾患
病気にかかっている誰かの一般的な概念のために多数の言葉がある。患者というのは異常なこと、苦痛、不快、奇形、原因、状態、疾患、障害、病気、軽い病気、虚弱、慢性病、問題、または病気を持っているということができる。我々は疾患という語を使用する。妊娠などのいくつかの疾患は実際には患者にとって喜ばしい知らせであることがある。
症候
疾患が進行して患者内部で拡がるにつれて、患者が気付くか、外部から観察または測定されることができる種々の直接的または間接的な作用を生ずる。疾患のそれらのしるしは、愁訴、影響、適応、徴候、表現、問題、合図、または症候などの医学における種々の名称を有しもする。われわれは用語、症候を使用する。
医師
症候を持つ人、すなわち、患者、は医学で訓練された誰かからの助けを通常求める。その人は、次のような人のうちのいずれか、すなわち、付き添い人、臨床医、歯科医、医師、専門家、健康管理者、ＭＤ、医学生、助産婦、看護婦、眼科医、眼鏡屋、准医療従事者、内科医、開業医、教授、プロバイダー、精神科医、スペシャリスト、外科医、またはテクニシャン、とすることができる。われわれの目的では、われわれは、正規の医学訓練を受けていない一般公衆人とは反対に、医学の少なくとも何等かの面で訓練され、経験を積んだ人という、それの最も一般的な意味で用語、医師を使用する。
検査
現実世界の医学では、医師は症候の範囲を判定するため、および患者が気付くのに訓練を受けていないその他の観察を行うために患者を通常検査する。現在の診断システムの自動化されている医学世界では、患者が「医師」から常に離されているので、身体的検査は必然的に二義的である。１つの部分的解決は自宅で、多分検査キットの助けを借りて、自己検査を行うように患者を訓練する（または関与させる）ことである。別の部分的解決は指定された検査または試験について患者を医師またはラボに任せることである。これは現実世界の医学ではしばしば行われており、その場合には、たとえば、医師は患者を専門家に任せ、または特別な試験または検査のためにラボへ送る。
ラボラトリイ試験
いくつかの症候は、特別に装備されている研究所および訓練されたラボ技師を要する特殊な化学的装置、電子的装置、または機械的装置によってのみ測定できる。そのようなラボは、試料と呼ばれる、患者の体液または組織の標本を通常得る。彼等はその試料を分析し、結果を医師に報告する。ラボ試験を理解する鍵はどのような試験を行うかをラボに求めることである。一般的な見方に反して、ラボは「何でも」試験するわけではない。ラボの試験はおそらく１５００種類あり、ラボは求められた試験のみを行う。したがって、医師はどのような試験を行うかを決定することが重要であり、それは診断に依存する。
新しいモノクローナル抗体およびポリメラーゼ・チェーン反応（ＰＣＲ）試験では、数が絶えず増加しているラボラトリイ試験を自宅で患者または助力者が行うことができる。その例が尿妊娠試験、尿白血球エステラーゼを検出するための尿ディップスティック、および尿路感染を診断するための硝酸塩である。家庭用糖度計が彼等の血液中の糖分を決定でき、かつ必要なインシュリン量を決定できるように、糖尿病は彼等の皮膚を刺して少量の血液を得る。
家庭用診断キットは最新の技術を提供するものを入手でき、患者がそのようなキットを所有しているならば患者の診察中にそれについて参照できる。
画像形成発生モダリティ
いくつかの症候は体のある部分を画像として表示する装置によって観察できる。それらのうちで最も良く知られているものはＸ線である。その他のものには超音波、ＣＡＴスキャン、ＭＲＩスキャンおよびＰＥＴスキャンがある。画像発生モダリティは全身または体の一部の「画像」を得るために患者が画像形成場所に居ることを通常要する。画像形成ラボは画像を形成し、その画像について医師に説明する専門家を常駐させることがある。いずれの場合にも、画像についての検討結果は医師に提出される。
セッション
現在の診断システムによって利用されている自動化法では、患者は電話、インターネットまたはその他の通信機構によってシステムに接触する。患者はシステムと結び付くので、システムは医師の役割を演じ、人間の医師は含まれない。１つのそのような診察はセッションと呼ばれる。
質問
現在の診断システムによって使用される自動化したやり方では、健康問題についてのほとんどの情報は、患者（または患者のための代弁者）に質問を行うことによって、セッション中に得られる。質問を行うことは、主題を導入すること、背景を与えること、用語を定義すること、推定を示唆すること、実際の質問を行うこと、およびどのようにして回答するか（「イエスでは１を、ノーでは２を押す」）を患者に指示することなどの、いくつかの要素を通常含む。したがって、質問にはそれらの要素の全てが通常含まれる。実際の質問について言及する際には、用語質問テキストを使用することがある。
判断
質問に加えて、分類およびサーチ、比較および一致、数学的計算または図形による計算、論理的推論、または表またはデータベース中のデータの検索などの種々の計算アルゴリズムによって得ることができる。自動化法では、患者を含んでいない健康データのあらゆる計算に対して用語判断を使用できる。簡単な例は患者の年齢を、新生児、幼児、子供、十代、成人、老年等などの、診断に用いられる年代別に分類することである。システムが患者から患者の年齢をひとたび得ると、彼または彼女が十代であるかどうかを患者に尋ねることはもはや不要である。これは判断者オブジェクトを用いて、内部で行うことができる。
診断
現実世界の医学では、医師が患者についての必要な健康データを患者から得た後で、医師は診断を下す。これは医師が治療のために患者の病気を特定したことを意味する。あらゆる主訴に対して、医師は特異な診断を知っている。それは可能な診断の比較的短いリストである。医師が患者についての必要な健康データを患者から蓄積した後で、医師は少なくとも患者に特有の特異な診断、および望ましくは「その」診断を得る。診断システムの自動化法では、ソフトウエアは患者の症候を疾患および症候についてのそれのデータベースと比較することによって（特異な）診断を確定する。
処置
医師が診断を確定すると、医師は患者をいやす行為を行うことができる。いつものように、行為には、助言、カウンセリング、救急処置、健康管理、いやし、介入、投薬、看護、処方、リハビリテーション、外科的処置、治療、および処置などの多数の用語がある。それらの全てに対して、この明細書は用語処置を使用する。
疾患管理
いくつかの疾患は何か月または何年も、または患者が生きている限りも、治療を継続することと検査を繰り返すことを要することがある。そのような長期間治療は疾患管理と呼ばれる。
オブジェクト
コンピュータのソフトウエア用語では、オブジェクトはデータと、データを取り扱うプロセスとの組合わせである。データは「密閉されている」、それらが隠されているという意味する、のでオブジェクトのユーザーは呼び出すことができるプロセスだけを見る。オブジェクト・プロセスを用いて、その後でデータの正確な場所とフォーマットを知る必要なしにデータを取り扱える。オブジェクトの２つ以上のコピーが求められると、データのコピーを作ることができるが、各コピーを必要に応じて取り扱うために同じプロセスセットを使用する。そうするよこのプロセスセットは、１０または１０，０００のオブジェクトが存在するかどうか、オブジェクトの挙動を制御または表す「エンジン」と考えることができる。
ＩＩ．オブジェクトを基にした医療診断
この節は、医療診断のための広範な、一般化したソフトウエア環境を確立するためにソフトウエア・オブジェクトを使用する新しい診断パラダイムを記述するものである。それは医療診断のプログラミング要素を定め、開発するために用いられる。その後でオブジェクトは、診断プロセスを導き、制御するため、患者の問診を行うため、関連する分析作業を行うため、および診断を下すために使用される。ソフトウエア・オブジェクトは、コンピュータプログラムのプロセスとデータを、非常に複雑になっている用途を可能にするようにして、編成するために使用できる基本的なソフトウエア構造である。この記述は、完全自動化医療診断のためのソフトウエア・オブジェクトと、オブジェクトの形で診断の構成要素をダイナミックに組み立て、その後で診断を計算するためにオブジェクトにインタラクトさせる全体的／総合的方法との使用などの、医療診断における、オブジェクト指向プログラミング（ＯＯＰ）の新たな使用について論じる。
ソフトウエア・オブジェクトの定義と作成はオブジェクト指向プログラミングで教育されたプログラマにとっては周知のものである。ＯＯＰができるコンパイラを用いて、プログラマはオブジェクトを表すデータを、オブジェクトが実行できる動作とを定義する。実行時には、プログラムはオブジェクトを作成し、そのオブジェクトを定義するデータを供給し、その後でオブジェクト動作を用いてオブジェクトを取り扱う。プログラムは必要に応じて任意の数のオブジェクトを作成できる。各オブジェクトは独立に初期化、取扱い、および破壊ができる。
ＩＩＩ．オブジェクトを基にした方法
ここで説明しているオブジェクトを基にした（ＯＢ）方法では、適切に編成された役割でプレイヤーの全てと全てのデータを表すアクティブな、知能エージェントとしてソフトウエア・オブジェクトが使用される。この比喩で、疾患オブジェクト、それは単一の疾患について「スペシャリスト」である、の全てが質問と他のオブジェクトの答をモニタできるようにされていることに注目することが重要である。
ＯＢ法の１つの重要な概念は、疾患と症候オブジェクトをコンピュータ内の医学専門家を表すものと考えることである。患者の診察で虫垂炎疾患オブジェクトについてわれわれが尋ねるとすると、オブジェクトは患者データを調べ、患者が腹痛と吐き気を実際に訴えていることに注目するが、その後で虫垂切除痕に「気付いた」。明らかに、虫垂炎は除外される、しかしそれの肩を竦めてあきらめる代わりに、虫垂炎疾患オブジェクトは次に、たとえば、小腸閉塞、のエキスパートである他の疾患オブジェクトを呼び出す。そのオブジェクトは調べ、いくつかの質問を行い、患者を更に他の疾患オブジェクトへ送る。実際には、患者の病床脇には極めて多数の診断エキスパートが集められ、各オブジェクトが患者データをそれ自身の症候パターンで評価することに向けられる。
実際の患者症候セットが構築されているので、疾患オブジェクトはそれ自身で判定し、他の疾患の可能性を判定する。緊急に行うことは、患者の問診と、‐設計により‐患者の疾患の最もありそうなセットに的を絞ったままである診断評価である。慎重に的を絞った質問を用いて、疾患の可能性を解消または減少し、他の疾患を「疑いの部門」に追い込み、かつ患者から得られているデータを基にして見込みのある方向に探索を拡張する。
オブジェクト概観
ソフトウエア「オブジェクト」は基本的にはデータ構造プラス、データで、データのために、データに、物事を行うととができる関連するプロセスである。オブジェクトの重要な性質は、オブジェクトのデータをオブジェクトのプロセスの後ろに隠すことができることであるので、オブジェクトの外部ユーザーはデータをアクセスするために呼び出すことができるオブジェクト・プロセスを見て使用することだけができる。オブジェクトはデータを「隠す」といわれている。それはオブジェクトを使用する世界をオブジェクト自体から切り離す強力な性能を提供する。
ここでオブジェクトが「スマート・ドクター」であると仮定する。医薬についてあらゆることを知っている人はいないが、たとえば、アッパーガボン（Ｕｐｐｅｒ Ｇａｂｏｎ）に居住している出産能力年代の免疫能力を持つ婦人三日熱マラリア」について知っている人はいることに注目されたい。このオブジェクトは１つの特定の疾患の１つのほんの小さな部分についてのあらゆること以外については何も知らない。次に、この疾患オブジェクトはある患者を診断する訓練を受ける。それは患者の医学的記録を自由にアクセスし、患者に自由に質問し、あるラボ試験について自由に質問し、かつ患者を同じ世帯内または地区内の他の患者と自由に比較する（たとえば、感染または流行を検出する）。真のＯＯＰファッションで、疾患オブジェクトは実際には患者に質問せず、質問オブジェクトを呼び出す症候オブジェクトを呼び出す。それはノードオブジェクトを使用し、それは尾案じゃオブジェクトとインタフェースし、それは、ポートオブジェクトとインタフェースする通信オブジェクトとインタフェースする、等々である。オブジェクトの１つ、階層を下ったどこかでスクリーン上にメッセージを表示し、または電話モデムに質問を吹き込み、あるいは質問をファックス機で送る。
何千という疾患オブジェクトが定められており、各疾患は明瞭に述べられた異なる特定の疾患を覚えている。１つの疾患オブジェクトは１つの疾患に必ずしも一致せず、各疾患をそれの大きな段階に分割する。虫垂炎を、たとえば、３つの疾患オブジェクト（１）早期、前ＲＬＱ痛み虫垂炎、（２）中期虫垂炎、ＲＬＱ痛みから破裂、および（３）後期、破裂後虫垂炎、と定義する。それら３つのオブジェクトについて患者に問診し、痛みの状況について相互に競合させる。
おのおのが異なる特定の症候についてのものである、何千という症候オブジェクトについて定義する。また、複雑な症候をあまり複雑でない症候に分けて、それらが相互に構成するようにする。咳をたとえば、患者が特定でき、医師が診断のために使用できるような１２のタイプに定める。発熱を有用なレベルに定める。痛みをＰＱＲＳＴコードに定める。
ここで診断エンジンオブジェクトを定義する。それは米国特許第５，９３５，０６０号に記載されているリストをベースにした（ＬＢ）エンジンに非常に似ており自身を最初に診断することにするレースにおいて、それらを相互間でぴっとするのに十分優れている。このエンジンは疾患オブジェクトおよび症候オブジェクトの間で切り替えるために十分優れてるように組み立てられるので、だれも診断を独占しない。いつ停止するかを知るため、試験のためにいつ使用されるかを知るため、および救急患者がオンラインである時を知るために十分優れている。
以下のオブジェクトはこのシステムで利用されるオブジェクトの種類の例として述べられている。
Ａ．疾患オブジェクト
疾患オブジェクト（ＤＯ）はまとめて「疾患」と呼ばれる異常な健康状態（病気、疾患、障害、原因）を表すソフトウエア・オブジェクトである。それは、指定された疾患が現在の患者に存在する可能性を定めるためにこの方法で用いられる。
オブジェクトのデータは疾患およびそれの実行時間状態フラッグの基本的な特性であって、それらは次のようなものである。
・ 疾患の名称、
・ それの識別コード、
・ 患者集団中でのそれの優勢さ、
・ コンポーネント症候のリスト、
・ 症候値およびそれらの症候値の診断重みのリスト、
・ 代わりの症候値とそれらの症候値の重みのリスト、
・ 共力作用およびそれの重みのリスト、
・ 使用するしきい値、
・ 患者において設定された症候値のリスト、
・ 現在の患者に対する診断スコア。
オブジェクトの動作は、システムが下記のものを処理するなどの、疾患を取り扱うためにシステムにより必要とされる数多くの機能である。
・ 疾患要素の前試験、
・ 作者による再調査／編集のために疾患要素の印刷、
・ 新しい患者のために疾患をリセット、
・ 患者の医療記録（ＰＭＲ）から疾患データのロード、
・ 現在の患者で疾患を診断、
・ 診断スコアを報告、
・ 疾患データをＰＭＲに書込む。
疾患オブジェクトの組み込み手順は「診断」と呼ばれている。これは現在の患者に対して問題の疾患を診断する機能である。この機能は１つまたは複数のし故オブジェクトの評価機能を呼び出す。それは次にバリュエータ・オブジェクトを呼び出して、ＰＭＲで診察し、式を計算し、または質問オブジェクトを呼び出すことにより患者に問診することによって症候の値を設定する。おそらく、疾患オブジェクトを提示するより良い方法は医学的に訓練されたソフトウエアロボットとして、ただ１つの疾患について知るためにある全てのものを知り、かつ患者においてそれをどのようにしてかぎつけるかを知っている馬鹿な大学者としてである。
ＤＯは所与の疾患について知られていることの全てを作者およびその他の源から獲得し、患者の疾患を実行時に診断するために用いられる。ＤＯは、共通の症候を共有しているが、ある細部レベルでは異なるいくつかの関連する疾患を現すためにも用いられる。たとえば、熱帯熱マラリア、卵型マラリア、マラリア、マラリアマラリエをＤＯマラリアに組み合わせて、細部を検討する前にマラリアの基本的な症候を定めまたは除外するために用いられる。
ＤＯは複雑な疾患をより小さい疾患に細分するために使用できる。たとえば、マラリアを（１）免疫を持たない患者のマラリア、（２）免疫を持っている患者のマラリア、に分けてそれらの患者タイプにおける疾患の種々の詳細な徴候を獲得するために有用なことがあるかもしれない。
Ｂ．症候オブジェクト
症候オブジェクト（ＳＯ）はまとめて「症候」と呼ばれる患者健康事項（サイン、症候、訴え、プレゼンテーション、徴候、見出し、研究所検査結果（家庭または遠隔）、映像学習の解釈）を表すソフトウエア・オブジェクトである。それは、ＬＢシステムが診断のために使用できるということで患者の健康を記述するためにシステムで用いられる。
オブジェクトのデータは症候およびそれの実行時間状態フラッグの基本的な特性である。それは次のようなものである。
・ 症候の名称、
・ 症候値のタイプ（数字、語、グラフィック）、
・ 有効な症候値（なし、低、中、高）、
・ 値を聞き出すために用いられるバリュエータの名称、
・ 現在の患者における、時間にわたる、実際の（実行時間）値。
オブジェクトの動作は、システムが下記のものを処理するなどの、症候を取り扱うためにシステムにより必要とされる数多くの機能である。
・ 症候要素の前試験、
・ 作者による再調査／編集のために症候要素の印刷、
・ 新しい患者のために症候をリセット、
・ ＰＭＲから／への過去のデータの読出し／書込み、
・ 評価、すなわち、現在の患者で症候値を設定、
・ 症候値を報告、
・ 時間をベースとする共力作用値を報告（オンセット／オフセット、勾配、傾向、カーブ、領域）。
ＳＯは１つの特定の症候について、指定された時刻に患者でどのようにして設定するか、およびそれを特定の値としてどの様に報告するかについて何でも知っている一種のソフトウエアロボットと考えることができる。
ＳＯの１つの見方は医療診断の基本的なユニット、疾患についての理論的な知識を患者の疾患の実際の徴候にインタフェースするために用いられる量としてであるである。
別の見方は、ＳＯがこの方法の「書き言葉」で変数の役割を演ずることである。それらに重みを加えることによって作者は予測するために変数の値を設定し、値重みを加え合わせることによって、システムは作者に興味がある疾患を見出す。
ＳＯの基本的な使用は、患者の生涯中の任意の点における、所与の症候について知っていることの全てを包み込むことである。症候値は患者に疾患が存在することを評価する際に重み付けられる単位である。ＳＯは、群として医学的意味を持ついくつかの症候を集めるために、症候群として使用することもできる。
症候オブジェクトは、データと、患者の疾患を診断するのに貢献できる任意のデータ項目の処理要素とを記述する。現実世界の医学的用語では、症候オブジェクトは（それの文脈において）症候、サイン、訴え、観察、試験結果、徴候、報告、提示、等々として知られている。プログラミング用語では、症候オブジェクトは患者で指定された範囲の値を取ることができる変数である。
症候オブジェクトが医学の旧来のサインおよび症候に限定されないことを理解することが非常に重要である、と述べた。伝統的な症候（たとえば、痛み、発熱、頭痛）はスクリプトにおいて大きな役割を明らかに演ずるが、症候オブジェクトは、患者の習慣、教養、環境などの、診断になんとか寄与する他のデータ、および教育でさえも、取り扱うために使用もされる。また、人工的な内部データ構造を必要に応じて構築するために症候オブジェクトを使用できる。したがって、症候の特殊な群（症候、もし貴方がしようつるならば）を構成するため、またはシステムが患者からある症候を聞き出す正確な順序を管理するために使用でき、あるいは、単に値を得るためにいくつかの計算や、表探索を行う便利なソフトウエア・コンテナとして使用できる。症候オブジェクトは記述する「働き者」であり、それは、多くの症候オブジェクトが、インターネットを介して全てのスクリプト作者により共用できる中央システム・データベースにまとめられるという事実により反映される。
症候オブジェクトは、所与の疾患を診断するために使用される「値」を計算するために必要とされるソフトウエア要素で構成される。値は患者に１つまたは複数の質問を行うことによって通常得られるが、他のやり方によってもそれらは得られる。
・ 患者の医療記録をアクセスすることにより、
・ このセッションでの以前の質問に対する患者の答をアクセスすることにより、
・ 指定された含意フォーミュラを用いて、論理的に理由付けすることにより、
・ 指定されたフォーミュラを用いて、数学的計算により、である。
ある症候値型の手段（医療記録からまたは含意によるなど）によって設定されだとすると、質問は行われない。たとえば、患者の誕生日が知られたならば、患者の年齢は再び尋ねる必要はない。
症候オブジェクトの面の例を下記のようにアルファベット順に列挙した。
解答可能性 患者が症候を知っている確率
クラス これがどの種の症候か（履歴、サイン、習慣、論理）
ドキュメンテーション 症候オブジェクトの記述と開発履歴
ＩＣＤ 症候についてのＩＣＤ−９ＣＭコード
キーワード 索引中で症候オブジェクトを見付けるためのサーチ語
ラベル 症候オブジェクトの名称（症候ではない）
場所 症候を得られる場所
名称 症候の公式の医学的名称
オンセット＿オフセット 特殊なオンセット／オフセット属性
持続性 ひとたび得られた値がどれくらい長く良好であるか
ＳＮＯＭＥＤ 全体の医学的語彙を索引するための分類コード、サイン、症候、診断、および手順を含む
同義語 症候の代わりの名称
傾向 症候の厳しさの時間的変化または疾患中の症候の経過などの特殊な傾向情報
バリュエータ 症候値を実際に得るオブジェクトのラベル
値 症候の現在値
値＿日付 最後の値の日付
値＿タイプ 値のオペレーションタイプ（整数、実数、テキスト、分散）
Ｃ．バリュエータ・オブジェクト
バリュエ一夕・オブジェクト（ＶＯ）は、指定された時刻に患者において症候の値を設定するために求められる動作を表すソフトウエア・オブジェクトである。
ＶＯデータは症候およびそれの実行時間状態フラッグの基本的な性質であり、それらは次のようなものである。
・用いられる評価のタイプ（質問、式、グラフ、表）、
・報告された値のタイプ（数字、語、グフィック）、
・有効な症候値（なし、低、中、高）、
・適用できるならば、使用すべき質問オブジェクト、
・適用できるならば、使用される数式または論理式、
・適用できるならば、使用すべきグラフ、または表、またはデータベース。
ＶＯ動作は、下記のものを処理するなどの、値を取り扱うためにシステムによって必要とされる機能および手順である。
・バリュエータを前試験、
・作者による再調査／編集のためにバリュエータ式の印刷、
・現在の患者に値を設定、
・値を報告。
ＶＯの基本的な使用は症候と抽象概念の患者レベルの間のインタフェースである。ＶＯは現在のダミー患者を試験のためにＬＢシステムに提示するために使用される。ＶＯは全体的システム制御設定を基にして、ルックアップ・テーブルの間で切り替えるために使用できる。ＶＯは動作、オブジェクトの共通使用、からオブジェクトをつくるので、我々はあるより低いレベルで起きる動作を全体的に記述および制御できる。
Ｄ．質問オブジェクト
質問オブジェクト（ＱＯ）は、症候値を得るために、患者との質問と答の小対話を設定するために要するソフトウエア要素を記述するソフトウエア・オブジェクトである。適切な質問セットを選択し、患者に実際に質問する適切なノードオブジェクトを呼び出し、かつ患者の答を報告することがＱＯの仕事である。ＱＯは患者との会話において特殊化するある種のバリュエータ・オブジェクトである。
質問オブジェクトは、１つの特定の症候について尋ねることに焦点を合わせている、通常は非常に短いものではあるが、作者がスクリプトを実際に書く際にスクリプトを明確にするポイントである。この小さいスクリプトは別々のノードオブジェクトにばらばらにされる。各ノードオブジェクトは前書き、質問、およびラベルを付けられたボタンのセットを患者に提示する。ＱＯデータは質問を行い、患者から答を得るために要する、使用すべきノードオブジェクトのリストなどの、要素である。
オブジェクトの動作はシステムが質問を取り扱うためにシステムが必要とする機能および手順であり、それらは下記のものを処理するなどである。
・質問とノード要素の前試験、
・作者による再調査／編集のために症候要素の印刷、
・質問を行い答を報告すること、
・次に使用すべき実際の自然言語を指定すること、
・現在のプラットフォームのために要するユーザーインタフェースを設定すること、
・実際に質問を行い答を報告するためにノードオブジェクトを呼出すこと。
ＱＯは、質問者を患者に質問するために用いられる言語から質問者を分離するために用いられる別のインタフェースである。ＱＯの基本的な使用は質問（おそらく複雑な）をオンライン患者に提示するために求められる詳細を取り扱うことである。ＱＯは質問テキスト（質問ローラー）のの教育レベルを変更するために使用できる。ＱＯは患者に話しかけるために用いられる自然言語を変更するために使用できる。
Ｅ．ノードブジェクト
ノードオブジェクト（ＮＯ）は患者の単一の明確に定められた質問を行い、患者により選択された答えを戻すために要するソフトウエア要素を記述するソフトウエア・オブジェクトである。求められているデータを、ユーザーになじんだやり方でユーザー表示装置上に現れる様式でＧＵＩに提示し、適切な長さの時間ユーザーの答えを待ち、おそらくユーザーを再び促進し、ユーザーの答を最終的にモードスコアとがＱＯの出力信号とである。
ノードオブジェクトはスクリプト階層の最低レベルで動作する。それらは動作しているシステムユーザーのインタフェースに対してインタフェースする。計算は使用されるプラットフォームに依存する。ウインドウズ動作環境に対しては、ノードは、前書きと質問テキストのためのサブウインドウズを含んでいる適切なウィンドウを表示する。次に、それは所要数のボタンを表示し、フォームをユーザーに表示する。ボタンがユーザーにより押されると、ノードオブジェクトは答のインデックス数を戻す。
ＮＯデータは１つの詳細な質問を行意、答を得、かつ答のインデックス数を戻すために要する要素である。ＮＯの動作はユーザーに対する質問を表示するためにシステムにより必要とされる機能および手順である。それらは下記のようなものである。
・ノード要素を前に試験すること、
・作者による再調査／編集のためにノード要素の印刷すること、
・質問を表示し答を報告すること。
はスクリプト・オブジェクトと患者との間の他のインタフェースである。ＮＯの基本的な使用は患者に「話しかける」ために要する低レベル詳細を取り扱うことである。ＮＯはアプリケーションを別のハードウェア・プラットフォームまたはオペレーティングシステムへ送るために使用できる。ＮＯは試験ファイルから入力をとり、出力を試験結果ファイルに書込むことによって患者を「装う」ために使用することができる。ＮＯは、必要があれば、患者への全ての質問と、患者からの答とを、最も近い何百分の１秒に時刻を印字されて記録するために使用できる。ノードオブジェクトと質問オブジェクトを定める理由の１つは、ノードオブジェクトの全てを翻訳することによってシステム全体を他の言語に翻訳できることである。
ＩＶ．リストをベースとするエンジン概念
本発明の一実施形態では、リストをベースとするエンジン（ＬＢＥ）は診断処理法の一実施形態である。それは、本質的には、疾患のセット（正確にいえば、疾患記述、症候定義、および質問仕様の集合）をとり、それらを特定の１名の患者に対して処理するプログラムである。
患者は、システムと相互作用的対話を行うことができ、かつシステムからの質問に対して答えることができる人であることが普通である。あるいは、患者は値を既に有しているいくつかの症候または全ての症候を含んでいる医学記録によって表すことができるので、システムは単に値を移動し、それに従って疾患にスコアをつけるだけである。試験のために、患者は、キーの予測されなかった押し、答の長い遅れ、矛盾する答、質問を反復するという要求、セッションの異常な終了などの異常な状況に対して答えるシステムの能力を試験するために「患者を演ずる」コンピュータプログラムにより表すことさえできる。
体の実行またはセッションのために、システムは診断することが想定されている候補疾患のセットを集めることによってそれの作業を開始する。この最初の候補リストは、患者の主訴を解析し、主訴により索引されるデータベースから適切な疾患を選択したモジュールにより最も組み立てやすい。主訴がなければ、システムは所与のプロジェクトファイル中でそれが見出す全ての疾患で丁度開始できる。その場合には作者は新たに作られ、または編集されたスクリプトを試験することを望む。
ひとたびそれが候補疾患のリストを有すると、このシステムの仕事は、ある指定されたシステム目標に達するまで、通常は質問を行って各疾患に対する診断スコアを累積することによって、それらの疾患を処理することである。このシステム目標はシステム「使命」設定により表現される。それは「全ての疾患を実行する」または「第１の疾患が取り込まれるまで実行」あるいは「１０分経過するまで実行」等々などの種々の目標を指定できる。デフォールト・システム使命は全ての症候が評価されるまで全ての疾患を実行」することである。
診断ループ
一実施形態では、このシステムは現在の疾患リストを処理するために「診断ループ」を用いる。診断ループの部分については出願人の米国特許第５，９３５，０６０号に記載されている。診断ループは、システムがそれの使命を候補疾患の最近の状態に照らして考察するという、一連の反復で構成されている。使命に応じて、システムはこのループ中にあらゆる種類の特殊な計算および評価を実行できる。ループは実際には、従属症候を評価する回帰を含んでいることがあるいくつかの入れ子式ループで構成されている。
現在の疾患
一実施形態では、診断ループ中に、このシステムの第１の狙いはどの疾患を次に評価すべきであるかを、それの使命を基にして決定することである。使命は「最高のスコアを持つ疾患を評価する」、または「最高の診断モーメンタムを持つ疾患を評価する」、あるいは「任意のランダムな疾患を評価する」ことであるかもしれない。デフォールト使命は候補リスト中にもともと与えられている次の疾患を評価することである。
現在の症候
一実施形態では、ひとたびそれが「現在の疾患」を有すると、システムの次の狙いは現在の疾患のどの症候を次に評価すべきかを決定することである。使命は「最高の重みを現在の疾患のスコアに加えることができる症候を評価する」ことかもしれない。より複雑な使命は「ほとんどの疾患のスコアを進める症候を評価する」ことことかもしれない。デフォールト使命は現在の疾患の症候リスト中の次の症候を評価することである。
現在の評価
一実施形態では、症候を評価することは患者の人生における指定された日時に対して症候の値を設定することよりなる。これがどのようにして行われるかは症候のタイプと、そめ症候に対して定められたバリュエータ・オブジェクトのタイプとに依存する。症候は患者の医学的記録中で有効な現在値を既に有することがある。たとえば、患者の性は医学記録中に既に含まれているかもしれず、その場合には症候はそれを得て継続する。患者は、他のある疾患についての質問の文脈で現在のセッション中に症候値を既に供給されていたかもしれない。また、このシステムは症候値を現在のセッション記録から得る。（この特徴は種々の疾患を評価するプロセスにおいて患者に同じ質問を行うことを避ける。）質問オブジェクトを実行することにより、すなわち、患者に１つまたは複数の質問を行うことにより、多数の症候が評価される。症候は値を評価するためにある論理オブジェクトを使用することがある。これはシステムが、「患者が症候値Ａを持ち、かつ症候値Ｂを持っているとすると、この症候の値はＣである」などの、論理式を調べて実行することを意味する。この症候を評価するために、システムは症候ＡとＢを（回帰的に）評価し、その後で、適切であれば、Ｃを設定する。
スコアリング
一実施形態では、システムが新しい症候値を設定した後で、それは全ての候補疾患のスコアを更新する。各疾患の記述に依存して、スコア付けば新しい現在の症候値に対応する重みを単に付加することで構成でき、またはそれは他の症候の値を基にして、または症候のタイミングを基にして特殊な共力作用重みを付加することを含むことができる。スコア付けば診断の確率を設定することを含むことができる。それはいくつかの症候値の存在、時には定められた時間順序での、に通常は依存する。システムの目標に依存して、疾患をそれのスコアを基にした特殊な部類に置くことができる。たとえば、疾患はそれのスコアが指定されたしきい値に達したか、それを超えた時に「組み入れられた」と見なすことができ、またはそれのスコアが他の疾患スコアよりも迅速に増加するならば特殊な診断モーメンタムトラック上に置くことができる。デフォールト・システム目標は症候重みを適用できる全ての疾患スコアに付加することである。
継続
一実施形態では、システムが全ての疾患のスコアを更新した後で、それは新しいスコアのセットを考慮することによりどのように継続するかを決定する。再び、システムの目標は、「どのスコアも１０００を超えた時に停止」または「診断が組み込まれたときに停止」または「システムが最も可能性のある５つの診断を有する時に停止」または「１０分が経過した時に停止」などの、システムに対する種々の動作を指定できる。デフォールト目標は全ての疾患の全ての症候が評価されるまで実行することである。
Ａ．ダイナミック規則および目標
一実施形態では、リストをベースとするエンジン（システム）は、診断を支配する規則、制約および目標を実行時に変更できるように、設計される。システムは規則、制約および目標の表を使用でき、それらのうち応用できるセットが必要に応じて選択される。
たとえば、システムが次に考察すべき疾患を選択する時に診断ループの１番上で、「下記のような性質を持つ疾患を選択する」、などのある数の規則の任意の１つをそれは使用できる。
・生命を最も脅かす疾患が診断されるように残っているか、
・ほとんどの症候を他の疾患と共用する、
・最高の現在の診断スコアを有する、
・診断スコアの最高の現在の変化を持つ、
・分析されていない症候を最も少なく有する、
・作者により指定されたある順序で次である。
同様に、システムがある疾患の次の症候を選択すると、それは種々のダイナミックモードまたは制御変数を基にしてそれを選択できる。
患者自身は診察にある境界条件を設定できる。いくつかの例が、
・話す時間が２０分だけである患者
・ある疾患を除外することだけを望む患者（「たとえば、私の友人が私の頭痛に似た頭痛を持っていた、そして彼は脳腫瘍と診断された」）
を含む。
Ｂ．診断モーメンタム
一実施形態では、「診断モーメンタム」は候補疾患の診断スコアの変化率である。それは所与の疾患が、他の競合する候補疾患と比較して、診断重みをどれだけ速く累積するかという方策を提供する。システムは全ての候補疾患に対するスコアとモーメンタムをたどることができ、かつこの情報を用いて診断モードを変更できる。種々の共力作用重みの使用は多数の一致する症候を持つ疾患に余分の重みを加えるので、一致する多数の症候で疾患に助力して１つの疾患に迅速に絞り込もうとする正帰還が設定されることに注目されたい（たとえば、順序付け共力作用および加算共力作用を見よ）。
ＬＢ法で診断すると、それは各疾患について最新の診断スコアと、スコアの最後の変化と、診断ループの現在の反復中の最大のモーメンタムを持つ疾患の名称とを追跡する。
最高のモーメンタムを持つ疾患の名称は常時ＬＢエンジンで利用できるので、診断プロセス自体を導くため、およびいかなる目標または制約あるいは判定点にも達したかどうかを調べるためにそれを使用できる。それはＬＢ法に、患者の答によって強く駆動されるやり方で診断経路に沿うそれの道をそれに感じさせる帰還を提供する。たとえば、疾患が診断しきい値に速く接近すると、ＬＢ法は疾患により強く焦点を合わせることができる。
この特徴は、人の医師が疾患についての彼の知識を彼／彼女が患者の条件について学んでいることを基にして選り分けるやり方をシミュレートする。症候パターンが特定の疾患のパターンに一致し始めるにつれて、医師はこの疾患を確認（または除去）するために構成されている質問を行う。
モーメンタム特徴の利点は、（１）余り関連しない多数の疾患を迅速に強調しなくする、（２）患者に行われる質問を最小にする、（３）人の医師によってはコンピュータによるほど迅速かつ正確に行うことができない、ことである。
Ｃ．質問の水平軸（ＨＡＩ）
一実施形態では、システムはそれの診断質問を種々の「軸」、すなわち、観察の線または焦点方向、に沿って行う。我々はそれらのやり方のうちの２つを質問の水平軸（ＨＡＩ）および質問の垂直軸（ＶＡＩ）と呼ぶ。この節はＨＡＩに焦点を絞る。「質問軸」用語は、システムが次の中心症候を選択するやり方に関連することに注目されたい。この用語は疾患／症候マトリックス（ＤＳＭ）隠喩から取り出されるものであって、そのマトリックスでは候補疾患を横に並んだ行（したがって、「垂直」）として、およびコンポーネント症候を列（したがって、「水平」）として配列することによって表が形成される。ＤＳＭ図を参照されたいデータベース用語では、フィールドは垂直に沿って配列され、記録が水平に沿って配列される。質問の水平軸（ＨＡＩ）のやり方は、適用できない疾患を大きな候補リストから迅速に無くすことに絞った診断モードである。ＨＡＩは診断セッションにおいて通常早く用いられ、その時にシステムは多数の候補疾患を有し、どれだけ効果的に症候が１つの疾患を特定することを基にすることよりも、中心症候をどれだけの数の疾患が症候を含んでいるかにより多く基にして中心症候を選択する。
他の診断法は１つのかつ唯一の方法を有する。本発明は、対照的に、他種類の質問モードを許す。それらはそれ自体診断の進行に依存する。ＨＡＩのやり方とＶＡＩのやり方では、ＬＢエンジンは全ての疾患のスコアを患者から得た答で更新する。したがって、それらのやり方の違いは候補疾患スコアがどのようにして更新されるかではなくて、システムが次の中心症候をどのようにして選択するかに主として関連する。
ＨＡＩモードでは、代わりの症候（ＡＳ）特徴が通常起動されるので、多少一般的な質問が行われる傾向がある。ＶＡＩモードでは、ＡＳ特徴は、患者からのより詳細な答に対する必要に依存して、起動されたり起動されなかったりすることがある。
ＨＡＩのやり方とＶＡＩのやり方の間の選択は、多数の候補疾患の全体的な「選り分け」と、患者がスクリプトの作者、その疾患についての世界的な専門家、と−間接的に−会話できる詳細なレベルで、１つの特定の疾患の診断に中心を置くことを許すので、非常に重要である。他の医療診断システムは１つのかつ唯一のレベルで患者と通常会話する。
それらの（またはある他の）やりかたまたはモードのどの１つを選択するかという判定を、任意の数の変数に依存するようにプログラムできる。たとえば、
・システムを呼び出すプロセスにより指定できる、
・診察の初期に実行する目標選択ルーチンを基にして修正できる、
・１つまたは複数の疾患が到達した診断スコアまたはモーメンタムを基にして切り替えることができる。
ＨＡＩのやり方では、システムは候補疾患のリストおよびそれらの症候リストをサーチして、多数の疾患によって共用されている症候を見出す。それは、通常は質問を行うことにより、または式または論理構造を評価することにより、そのように共用されている症候を選択してそれを評価する。その後で、それはあらゆる疾患を症候の新しい値で更新し、適切な重みを各疾患スコアに加える。
ＨＡＩのやり方では、システムは共用されている症候の数によって候補疾患を分類できて、以後の効率的な解消プロセスの準備をする。たとえば、患者の性を定めることにより、システムは性に特有の全ての疾患を解消できる。ＨＡＩのやり方によって、有望なクラスに最初に的を絞ることができるように、システムが候補疾患を有用なクラスに区分できる。たとえば、疾患を次の部類、緊急、重体、普通、に区分できるかもしれ図、または疾患を望みがある（診断がそれらの中にあるという高い確率）、中間および低い確立に区分するかもしれない。
Ｄ．質問の垂直軸（ＶＡＩ）
質問の垂直軸（ＶＡＩ）のやり方は１つの候補疾患を精密に調べるために使用されるので、システムは次の中心症候を同じ疾患から繰り返し選択する。このやり方は大きなスコアを与えられている１つの特定の疾患にそれ自身を診断として設定する機会を与えることを意図されている。ＶＡＩやり方はスクリオウト作者に（１）この疾患についてのいくつかの引き続く質問を尋ねさせ、（２）患者が代わりの症候を以前に答えていた場合に、彼または彼女の好ましい質問を尋ねさせ、ることに等しい。
ＶＡＩのやり方では、ＬＢエンジンは１つの疾患の種々の症候を評価する。症候はエンジンモードに応じて、種々の順序で選択できる。一実施形態では、スクリプト作者は症候を評価する順序を指定できるが、これは、ほとんどの重みを担っている症候に、または答える患者にとって最も容易であるか、最も速い症候に質問することによって取り消すことができる。システムはそのような共用されている症候を、通常は質問することにより、または式または論理構造を評価することにより、選択してそれを評価する。その後で、それはあらゆる疾患を症候の新しい値で更新し、適切な重みを各疾患スコアに加える。
ＶＡＩのやり方では、代わりの症候（そこに見る）を用いて質問に速く答えた患者は、作者が定めた症候に質問する機会を今は持つことができる。これは、疾患が競合者になりつつある時点で、特定の疾患に対する答を「微調整する」効果を持つ。このようにして、患者はどのような疾患にかかったとしても（システムがその疾患を取り扱っているならば）、それらはその疾患の世界的な専門家によって作成された対話で会話することを保証できる。
ＶＡＩのやり方は、他の作者の症候（通常は代わりの）をアクセスする代わりに、作者自身の症候のみを使用するためにセットできる。これは、システムが作者自身の疾患のみを使用して全ての症候を再び尋ねる（多分患者の求めで）ことができることを意味する。これは、また、所与の疾患についての患者の全体の診察をその疾患の世界的エキスパートを用いて最終的に行えることを意味する。これはＬＢ法に、広い、一般化した視点（代わりの全ての症候を受ける）から狭い、特定の視点へ移動する能力を与える。そこで世界的エキスパートの質問の言い回しが近い疾患の内で識別することを支援することができる。
ＨＡＩとＶＡＩのやり方はシステムの症候選択のための中央処理、特にＬＢの診断ループの一部である。選択するためにそれらの（または他のある）やり方またはモードノードの１つかの判定は、任意の数の変数に依存してプログラムできる。たとえば、ＬＢエンジンを呼び出すプロセスによりそれを指定でき、１つまたは複数の疾患が到達した診断スコアまたは診断モーメンタムを基にしてそれを切り替えることができ、主訴または第１に重い症候に関連する種々の計算によってそれを切り替えることができ、以前の答を否定または大きく変更する、患者による新しい答を基にして切り替えることができる。
ＨＡＩとＶＡＩのやり方によってシステムがそれの診断中心を一般から特殊へ変更できる。初期段階では、エンジンは患者についてはほとんど知らないので、多数の候補疾患を迅速に無くす最良の一般的質問をしなければならない。しかし、ＨＡＩのやり方をしばらく適用した後で、ある疾患Ｄの診断モーメンタムが指定されたレベルに達したとすると、その後でエンジンは倍のやり方へ切り替わって診断を疾患Ｄに集中でき、他の全ての疾患を一時的に排除できる。全ての疾患オブジェクト（専門家）が全ての質問と、他の疾患オブジェクトにより行われた全ての答えを「モニタ」することに注目することが重要である。ＶＡＩをしばらく適用した後で、疾患Ｄは「先頭走者」として現れることができ、または１つまたは複数の他の疾患スコアにより追い越されて、隠れることがある。その後でそれらのうちの１つが他のＶＡＩラウンドのドライバになり、または明らかなリードを持つ疾患がなければ診断のやり方をＨＡＩへ逆戻りできる。
疾患モーメンタム、ダイナミック目標、ＨＡＩ、ＶＡＩ、代わりの症候、および共力作用重み付けなどの種々のＬＢ特徴が組合わされた時に強力な全体的効果がある。ＬＢエンジンが候補疾患をどのようにして選り分け、適切なものに絞るかについて考える。ＨＡＩのやり方で１つの疾患がスコアとモーメンタムを得ると、これはＶＡＩのやり方にする引き金を引く。システムが「右トラック」にあるとすると、ＶＡＩのやり方はその疾患のいくつかの需要な症候が患者にあることを迅速に確認する。種々の共力作用重みを通じて、この確認はスコアとモーメンタムを増加し、サイクルを増強して中心疾患を診断として絞る。一実施形態では、システムがＶＡＩのやり方を用いて動作している時は、症候重みを増加できる。この特徴によってシステムは評価プロセスにおけるベイズ確率を適応することが許される。他方、システムが「コールド・トレイル（ｃｏｌｄ ｔｒａｉｌ）にある」とすると、ＶＡＩのやり方は付加症候の確認に失敗し、疾患スコアは他の疾患のスコア（それらは並列に更新されている）に遅れ、システムはこの実りのない作業をまもなく捨て、ＨＡＩのやり方に戻るか、ＶＡＩ質問のために他の疾患を選択する。
Ｅ．代わりの症候
一実施形態では、ＬＢ法の代わりの症候特徴は疾患の作者に、診断のために指定された症候の代わりである症候のセットを指定させる。本発明は作者に、作者の好む、または指定した、疾患、おそらく異なる重みを持つ、の代わりができる代わりの症候を指定する。この特徴は、種々の作者が同じ症候について患者に種々の問診やり方を選択することがあるという問題を解決するように構成されているが、それでも我々は患者が同じ症候についての質問に答えねばならないことを望むものではない。
ＬＢエンジンは症候の代替を許し、または許さない代わりのモードでプログラムされる。許されたならば、システムは任意の代わりの症候の値をある症候の値として受け、もし許されなかったならば、システムは作者の指定した症候について尋ねることを求める。そして、この求めは、患者にある質問を２回行うとしても行う。ＬＢ診断法の１つの目標は、どのような疾患に患者がかかっているとしても、彼または彼女はその疾患の世界的権威により問診されることになる。この特徴は人の医師が患者にどのように問診するかを真似たものである。初期では、医師は患者の障害の一般的な全体の性質を決定するために広い質問を行う。１つの疾患が可能性のある診断として現れると、医師は仮定をある程度確認するか、捨てるより特定の質問を行う。最後に、最も可能性のある診断がほとんど明らかであるように見えたら、医師は、より繰り返し、強調し、詳細を求め、確認症候を付加し、等々するために、より細かな質問を行う。それらの最終的な質問は最初のうちに行われた質問を良く繰り返すことがあり、おそらく患者に初めの答えよ確認する機会を与えるものである。
代わりの症候特徴は患者に、戻って、もともとの疾患記述作者によって言葉で表現されたものとぴったりの質問に答えること、または代わりの症候で質問を単に受けることの選択権を与える。これは「特注インスタレーション」を主張するか、「典型的なインスタレーション」を受け容れるかが、できるアプリケーションをインストールするコンピュータユーザーに類似する。
スクリプト時には、疾患スクリプトの作者が疾患の構成症候を最初にリストに掲げると、作者は、作者がスクラッチから書く、新しい症候の種類名を指定でき、または全ての作者によって共用されている保存され、または記録されている症候のデータベースから作者が検索する、既存の症候を指定できる。この最初の症候セットは作者の選択した、すなわち指定した症候となる。それらの症候は作者が患者に質問することを選択するものである。次に、作者は症候データベースを調べて、どの症候が、代わりのものとして働くことができる彼／彼女が指定した症候に非常に「近い」かを見る。作者はそれら代わりの症候をリストに載せ、ある疾患重みをそれらに割り当てる。１名の作者の指定した症候は他の作者の代わりの症候である。したがって、全ての症候はある作者にとっては指定された症候であり、その作者はそれらの症候の通用に責任を負う。
各作者はインターネットなどのデータ通信ネットワークによってリンクされている。新しい症候オブジェクトが作者Ａにより作成されると、新しい症候オブジェクトのコピーが、彼の症候をまた使用している疾患の作者、たとえば、作者Ｂ、へただちに「送られる」。そうするとこれは作者Ｂにとっては代わりの症候である。その後で作者Ｂはこの新しい変わりの症候が質問で用いられる時に、彼がつくっている疾患に重みを割り当てる。
実行時には、システムは代わりの症候の使用を許し、あるいは許さないことができる。システムが代わりの症候モードにあり、システムが指定された症候Ｓ１の値を求めているならば、それはそれの代わりに任意の代わりの症候の値を受けることができる。この効果は、患者が代わりの真意の症候Ｓ２、Ｓ３、またはＳ４について既に質問されていだとすると、システムは患者に再び質問せず、代わりの症候とそれの重みを受ける。システムが代わりの症候モードに無ければ、システムは症候Ｓ１に関連する質問を続ける。
代わりの症候特徴は患者の冗長質問を無くし、作者が彼の疾患に同じ衝撃を与える群に症候を一緒にまとめる。代わりの症候特徴は作者に彼または彼女が症候細部に、すなわち、症候の量子化に、焦点をどのように合わせる可を制御させる。高いレベルの診断に対しては、高いレベルの量子化は十分なことがある。後刻に、作者は、非常に近い疾患の間の区別などの、一層細かな詳細を必要とすることがある。
一実施形態では、システム症候データベースが、何千人もの作者によって独立に書かれた、何千もの症候スクリプト要素を含むことがある。それらの症候の多くは同じか、相互に受け容れできるほど類似して変更されているものである。代わりの症候がないと、システムは全ての候補疾患をロードする。それらを実行している最中に、エンジンはそれらの類似する症候に何回も遭遇するかもしれない。効果は患者に同じ質問を多数の異なるやり方で行うことであり、これは非効率で、信頼できなくする。しかし代わりの症候特徴があると、システムが代わりの症候のいずれか１つを評価した後では、セット中の他の症候は質問されない。
症候オブジェクトを有し、代わりの症候特徴を用いる、オブジェクトをベースとするシステムの利点は、症候オブジェクトとそれの下にあるオブジェクト、たとえば、バリュエータ・オブジェクト、質問オブジェクトおよびノードオブジェクトを「再使用」できることである。一実施形態では、新しい疾患スクリプトの作者は、以前に書かれて、デバッグされたオブジェクトを数ステップだけ再使用できる。それは、たとえば、残りの１つまたは複数のオブジェクトに名称をつけ直し、代わりの重みを割り当てることを含む。このオブジェクトの再使用性によって新しい疾患スクリプトの符号化、試験および公開を迅速にっできる。
Ｆ．疾患タイムライン
本発明の一実施形態では、疾患タイムラインは、疾患の各症候が典型的な患者において時間的に自身でどのように表すかを記述するチャートまたはグラフとすることができる。タイムラインは、患者の実際の症候時間チャートの比較のための基準として使用できる疾患の特性「パターン」である。
本発明のこの面は疾患についての純粋な医学的知識に関するものである。それはいかなる個人の患者とも独立している。この面は症候時間チャートとは対照的に「理論的」である。これは患者によって時間的に経験される「実際の」症候値に関連する。
タイムラインは全体的な疾患についてのものであって、ベース基準となる。それは所与の患者に適合するようにスケールを按配できる。
設計時には、疾患オブジェクトの作者は疾患の典型的なコースを、それの症候がどのようにして、いつ典型的に時間的に上昇（オンセット）し、変化し、治まる（シュセット）かに関して記述する。このタイムラインは疾患の第１の重い症候（ＦＳＳ）でスタートし、全てのタイミングはＦＳＳのｓスタートを基にしている。ＦＳＳは患者の主訴とは異なることがあることに注目されたい。
一実施形態は、コンポーネント症候の出現、消失、重なり合い、およびその他の面の時刻を記録するガント（Ｇａｎｔｔ）チャートを利用する。最初に、作者は各症候ごとに３つの時点を選択するだけであり、後でますます多くの点を付加できる。典型的な目標は疾患の時間ごとの記述である。
実行時には、システムは患者をスクリプトに一致させる。簡単な診断を受ける疾患例として虫垂炎を使用できる。作者が疾患を次のように記述することを選択したと仮定する。第１の症候はしばしば（常にではないが）食欲不振であるので、この症候はタイムラインの原点である。したがって、虫垂炎は０時に起きる。時刻１では、吐き気を通常予測する。時刻３では、上腹部の痛みが患者が気付くほどになる。時刻８までに、痛みが腹部の右下部へ移動すると予測できる、等々である。
実行時には、患者がシステムに入ると、システムは主訴がいつ始まったかを質問することが好ましい。一実施形態では、その後でシステムは時間的に最も近いスクリプトを選択する。したがって、診断システムを呼び出している虫垂炎の患者が居る。彼女または彼は、もちろん、疾患のタイムラインに沿う任意の段階にある。通常は虫垂炎の患者は彼女または彼が医師に診察してもらう前に腹部の痛みを感ずるまで待つ。したがって、我々の患者に主訴として所与の大きさの腹部の痛みがあるといわせる。
その後で、システム（ＨＡＩモードにある）は我々の患者の腹部の痛みの大きさに対するあらゆる候補疾患をサーチする。それは虫垂炎についての記述を発見する。それはその程度の痛みを感じている患者をタイムラインに沿うどこに置くべきかを指示する。疾患オブジェクトは今は患者に一致させるために求められる時間オフセットを計算でき、かつ患者を虫垂炎記述のその時点に「置くこと」または「一致させること」ができる。
遅かれ早かれ、ＬＢシステムは虫垂炎記述に他の症候を尋ねさせる。記述は初期の食欲不振と吐き気について患者に尋ね−患者が確認したならば−重みを虫垂炎のスコアに加える。ある点で、上昇するスコアはシステムがＶＡＩモードに切り替わる引き金を引き、虫垂炎記述からいくつかのより多くの症候について尋ねる。これはより多くの重みを迅速に積み重ね、虫垂炎診断がその後でしきい値を超え、組み込まれる。もしそうでなければ、システムはどの症候が次に出現するかを知り、患者に知らせる。
上記チャート、グラフまたはタイムラインは症候特性の所定のテンプレートと呼ぶこともある。１つまたは複数の設定された症候は、所定のテンプレートに一致するように時間的に上昇（オンセット）または低下（オフセット）する症候特性を持つことがある。もしそうであれば、付加重みが特定の疾患に対するスコアに加えられる。更に、オンセット特性またはオフセット特性が所定のテンプレートに一致し、設定された症候のセットが指定された時間的順序で起きるならば、更にいっそうの付加重みが特定の疾患に対するスコアに加えられる。そうすると、ある症候条件を満たすと、特定の疾患のスコアが疾患のしきい値に迅速に達して組み込まれるすなわち診断される。
疾患は「それ自身を宣言する」ために時間を要する。一方、疾患プロセスで長く待つほど、それらが診断できるものであることが一掃確実になり、他方、適切な治療を始めるためにできるだけ迅速に診断を受けることを望む。
作者は実際に２つの「時計」を持つ。１つの時計は主訴の出現に関連し、他のクロックは第１の重い症候の出現に関連する。ＨＡＩモードはＣＣクロックを使用し、ＶＡＩモードはＦＳＳクロックを使用する。それはより正確であるが、一方が仮診断を行うまでは使用できない。
第１の重い症候を設定するように症候の特定のセットの順序を指定するために、ユーザーインタフェースのスクリーン画像の例についての図３１を参照されたい。ユーザーは、たとえば、症候バーを時間軸に沿って滑らせてそれらの特定の症候履歴を指示する。その後でユーザーは、新しい症候発生時刻を捕らえさせ、その後でシステムにより評価させる「提出」ボタンをクリックする。
作者は症候タイムラインを症候の大きさの特性パターンとして使用することもできる。これは疾患の症候パターンを基にして疾患を記述し、区別するのに有用である。
Ｇ．用語／ＰＱＲＳＴコードのスペクトラム
本発明の一実施形態では、ＰＱＲＳＴコードは症候についての患者の口頭での説明を捕らえて符号化するための包括的な方法である。それは、患者の全身の健康、特定の痛みの特徴付け、または精神状態または感情の表現などの、定量化しがたい高度に主観的な症候には特に適切である。ここでの重要な発明は「診断の語彙」に関するものである。これは、エキスパートの作者が患者に問診する何年もの経験を積んで開発してきた正確な語彙を彼女または彼に使用させるＬＢ法の性能を指す。現実世界では、痛みを説明するためにか矢が使用するある言葉は特定の疾患についての伝統的な指標である。ＬＢ世界では、これは、その時に所定の診断重みに関連させられている語の選択リストから患者に選択させることによって実現される。ＰＱＲＳＴコードは、傷害、マッス、解放、身体機能、精神状態、感情、習慣、中毒等々などのその他の健康データの変化を追跡するために使用できる。
痛みは患者の主観的な経験である。それは診断においては極めて有用であるが、それでも十分に有用な細かさで記述することは実際的には非常に困難である。ＰＱＲＳＴコードは痛みの患者の記述を符号化し、かつＬＢ法で診断のため、および助言、処方、治療、痛み管理、および疾患管理などのその他の目的のために痛みコードを使用する包括的方法である。ＬＢ診断法では、ＰＱＲＳＴコードは主観的症候記述を符号化するため、症候記述の変化を獲得するため、および時間的変化を解析するために使用できる。ＰＱＲＳＴ構造自体を何百という要素で構成できるばかりでなく、医学オートメーションにおいてコードの可能な使用が多様にされる。ＰＱＲＳＴコードは医学知識を自動化されたやり方で取り扱うことに向けられている。基本的な考えは語スペクトルとピックリストを用いてある健康経験の患者の主観的記述を獲得することである。そうするとＰＱＲＳＴコードは症候の変化、勾配、傾向、領域、等々を検出するために使用できる。ここに変化はキーである。ＰＱＲＳＴコード特徴は２つの時点において誤スペクトラムから語を拾い出し、その後で変化の重要性を解析し、これを用いて余分の重みを１つの診断に与えることを含む。この特徴は語を、痛みの特定の面がどの様にして時間的に変化しようとするかを示し、その後で２回目の評価を行い、余分の重みを１つの診断に与えるスペクトル中に置く。その理由は予測された変化をそれが明らかにしたからである。
ＰＱＲＳＴコード特徴は、
・痛みのおよそ２０の面を記述する、
・それらの面を患者から得る、
・それらの面を単一のＰＱＲＳＴコードとして符号化および復号する、
・診断およびその他のコンテキストでＰＱＲＳＴコードを用いる、
方法を含む。
全体的レベルで、全ての作者と全てのスクリプトに対して、我々は、質、厳しさ、場所、サイズ、対称性、タイミング、場所特定可能性、および移動のめんなどのおよそ２０の痛み面を定義する。各面に対して、我々は、その痛みの面を記述するために患者によって一般に使用される語のセットで構成される語スペクトラムを更に定義する。たとえば、痛みの質は「針で刺すような、小刀で切るような、引きちぎるような、フルネス、きついこと、圧迫」という用語で記述できるかもしれない。痛みの激しさは患者により０ないし１０までの尺度で等級がつけられる。語スペクトルは、もちろん、症候の異なる面に対して異なる。痛みのない症候は、０〜７、８〜２２、２３〜６５、および６６とそれ以上などの数値尺度に沿う「年令」に似たある面をランク付けるかもしれない。他のスペクトラムは、ある面を特徴付けるためになし、低、中、高などの語を使用するかもしれない。または、語スペクトラムは、パルシング、パウンディング、ハンマーリング、タッピングなどの記述子語の語彙で構成されるかもしれない。スクリプト作者はスペクトラムの各語に対して診断重みを定義する。実行時には、所与のスペクトラムが、患者が選択する元であるビックリストとして提示される。患者は１つの語をリストから拾い、システムは関連する診断重みをスコアに加える。 ＰＱＲＳＴコード特徴は作者が経験年数にわたって開発してきた診断の語彙を適用することを許す。スクリプトはある時刻「ｔ」における患者の健康状態を要約するＰＱＲＳＴコードを組み立てるためにいくつかの語スペクトラムを試用できる。このコードは後日の使用のために患者医療記録（ＰＭＲ）に保存できる。これは、語スペクトルのために特殊化された症候オブジェクトを定義できる別の例である。スクリプトは種々の時刻Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３のためにＰＱＲＳＴコードを集めることができる。その後でスクリプトはコードの時間的変化を解析でき、症候の大きな時間的変化に対して重みを割り当てる。スクリプトはＰＱＲＳＴコードを用いて共力作用を勾配、傾向、領域、体積、およびその他の特性を基にして計算する。
しばしば同じ計算中に、患者の症候のはげしさがある傾向を持つ。また、多数のＰＱＲＳＴアレイスペクトルを同じ診察の始まりと終りに尋ねることができる。再入機能（同じ疾患プロセスについての２回目の診察）と再入機能（同じ問題についての３回目の診察）がＰＱＲＳＴコードと調和して使用されて疾患を行うために疾患プロセスの進展を評価する。
各作者は既に作成されている誤スペクトルを使用または再使用できる。各スペクトラムは典型的には身長に選択される７ないし１１の形容詞である。たとえば、場所を特定できない（場所特定可能性）患者の上腹部の痛み（場所）が右下４分の１（場所）へ動いて今は場所を容易に特定できる（場所特定可能性）ものとすると、患者は虫垂炎にかかっている。
この診断システムは診断のために使用される「語彙」についての医学統計を集めて出版できる。この診断システムはスクリプトとそれの動作を微同調するために「デジタル化された医学」として語彙を使用できる。
下記は、痛みの代わりに解放の性質を追跡するＰＱＲＳＴコードの例である。マロリー‐ワイス症候群は食道の非常に下の面における部分的な厚さの裂け目で構成されている。それは激しい嘔吐によりひき起こされる。したがって、時刻「ｔ」に食物を吐いており、１時間後に血液と一緒に食物を吐くことは、最初から血液と一緒に吐く胃潰瘍になっている患者と比較して、マロリー−ワイス症候群を有する。したがって、吐いた内容物のＰＱＲＳＴ符号化の周囲に組み立てられた症候は血液の付加を検出し、適切な共力作用重みをマロリー−ワイス障害に付加する。
Ｈ．共力作用
本発明の一実施形態では、および自動化された医学診断の文脈において、患者中に指定されたやり方、強さ、解剖学的場所、頻度、順序、他の症候との組合わせ、または類似のパターン、で起きたとすると、「共力作用」は余分の診断重みを疾患に加える。共力作用概念は、診断のために疾患のランキングを次第に精妙にするために使用できる全体的パターンとして見られる患者の症候を考慮に入れるやり方を自動診断システムに提供する。
語「共力作用」は「組合わされた効果」という意味を持つことがある。それは、症候が起きる、変化する、または時間、解剖学的スペース、質、順序、頻度、組合わせ、相互因果関係、等々に関して名家訓定められたあるやり方で患者の他の症候と相互作用するという事実の診断に対する特殊な付加衝撃の理由であることを指す。要するに、共力作用概念は、症候の組合わせの診断的重要性が分離している各診断の重要性よりもはるかに大きいという医学的事実をソフトウエアで実現する。
たとえば、ＬＢ診断法に適用されると、共力作用概念は患者の報告された症候に共力作用が存在していることを検出し、その理由を説明するためにＬＢ法の重み付けメカニズムを使用できるので、共力作用概念はこの方法の性能を大幅に強める。実際に、共力作用によってＬＢエンジンは患者からのあらゆる答の後で診断プロセスそのもの自体をダイナミックに調整できるようにする。
共力作用発明は、症候の非直線重み付けを行い、患者の健康状態の小さな違いの理由を説明するために小さい重みを増分的に加え、診断を精密同調し、かつ診断プロセス自体を増殖チャネルにダイナミックに導くことにより、人の医学エキスパートの認識過程を近似する。
共力作用を使用すると、ＬＢ法の症候オブジェクトは症候値を保存するばかりでなく、患者内で症候が時間的にどのように挙動したかについてのダイナミックな知能的内部解析を実行できるスマートな方法になる。それはそれ自身の権利で有用な診断情報を生ずる。
ＬＢ診断法のある実施形態の文脈で、語「共力作用」は「組合わされた動作すなわちアクション」という辞書の正常な意味を持つ。また、それは、同時にマタハそんざいある指定された順序で存在しているいくつかの症候または症候変化の特殊な、付加的衝撃を測定することを指す。共力作用概念は、ある症候群の診断の重要さが分離しているコンポーネント症候の重要さよりはるかに大きいという現実世界の医学的事実をソフトウエアで実現する。
あらゆる個々の共力作用タイプについて後で詳しく説明するように、共力作用概念はＬＢ法を大幅に強めるので、特殊な健康条件と患者におけるそれらの変化は、
・適切な質問または計算によって検出すること、および
・診断重みを前もって割り当てること、その後で
・論理的および数学的に組合わせること、および
・候補疾患にスコアをつけるために使用すること、それらは
・候補疾患にランク付けするために使用すること、それらは最後に、
・患者が最もかかっていそうな疾患を選択するために使用すること、
ができる。
このシステム診断法は医療診断を計算するための新規で明らかでない方法を含む。この方法によって、医学的スクリプトの作者はある特殊な健康条件と、あまり明らかではなくて、他の方法によっては検出がますます困難になる患者内の作用とを前もって記述できる。この自動医学診断システムのある実施形態では、共力作用は患者に特有の症候の、時間にわたる、解剖学的システムにおける特殊な徴候と、患者がドライブする症候の言語での記述とを意味する。共力作用発明は、健康状態の細かな違いを増分的に加えることにより診断の非直線重み付けを行うことにより、最初の症候の精密同調により、すなわち、スクリプト作者の医学的判定を自動化したやり方で実行できるようにすることによって、人の認識を真似る。共力作用によってＬＢエンジンが患者からのあらゆる答の後で診断プロセスそのもの自体を監視し、ダイナミックに調整することができるようにする。
ＬＢ法は「症候」を診断に影響を与えることがある任意の患者データ項目として「症候」を定義していることを思い出されたい。したがって、症候の効果を選択、評価、および記録するためにＬＢ法で使用されるメカニズムの全ては共力作用を取り扱うために利用できかつ使用される。スクリプトを書いている時は、作者は共力作用を定義し、他の任意の症候のようにそれらに重みを割り当てる。作者が、たとえば、オンセットおよびオフセットの対称性の重み付けしようとしたとすると、作者は患者から直接に、または他の症候の値などの他のデータから間接に情報を聞き出す症候と質問を定める。実行時には、ＬＢエンジンは、質問の水平軸と質問の垂直軸のいずれにあろうが、症候を選択し、それらを評価し、そして−もし適用できるならば−関連する値をそれらに加える。
ＬＢ法の１つの特徴は、患者の症候に「重み」を割り当て、その後で候補疾患のセットにより累積された重みを用いてどの疾患に患者がかかっているのが最もありそうかを判定する。割り当てられた基本的な重みは症候の単なる存在または非存在に対するものである。今は、ある実施形態における共力作用概念の下に、症候のより詳細な面を解析するために２つの付加的なやり方がある。まず、個々の各症候に対して、システムは、それが所与の疾患に対して「最初のもの」であるか、および症候がスタートし、変化し、停止するやり方を基にして診断できる。第２に、いくつかの症候が存在すると、システムは組合わせとしてのそれの存在、それの順序および時間的重なり合いの範囲、および患者の自動システムに対するそれの関係（およびにおける変化）を基にして診断できる。いいかえると、それらの共力作用的重みは基本的な重み付けの「洗練」である。それらは、ＬＢ法が余分の診断重みをある疾患に加えることができる際に払う考慮を詳細に指定する。この着想は「共力作用重みづけと呼ばれる。それは、患者の１つまたは複数のし故についてのより詳細な知識を用いて診断を洗練および焦点を合わせることができる。
下の表は実行できるいくつかのタイプの共力作用例を掲げたものである。例は、もちろん、包括的なものではないが、患者内で起きる１つまたは複数の症候の任意の特殊なパターンまで拡張できる。
Figure 0005219322
以下の節は本発明のある実施形態における特定の共力作用のタイプを記述および重み付けすることに関するものである。
１．症候存在共力作用
症候存在共力作用は、所与の症候が存在するならば、基本的な診断重みを候補疾患に割り当てる。設計時には、症候が存在するならば、作者は重みをその症候に割り当てることができる。たとえば、患者が１０箱−年の喫煙経歴を持っているならば、疾患気腫が５０ポイントを得、患者が最近密林探検に出掛けたとすると、疾患マラリアが５０ポイントを得る。実行時には、システムは患者に症候があるかどうかを判定し、その症候がある重みで症候が予め定められていた対象である全ての症候に重みを割り当てる。
症候の存在を示されていることは、値基準または時間基準がないとしても、以後の診断のために候補疾患を選択できる。したがって、候補疾患の異なるセットを、背中の痛みを訴えている患者に対するものよりも、咳を訴えている患者を最初に選択できる。
２．症候レベル共力作用
症候レベル共力作用は診断重みを患者に存在する症候のレベルを基にして割り当てる。設計時には、作者は症候に対していくつかのレベルを定め、
Figure 0005219322
などの、激しさのレベルに対して重みを定める。
実行時には、システムは（１）症候が存在するならばおよび（２）どのレベルで、もし存在すれば（３）対応する重みを疾患スコアに加える、ことを決定する。
作者は症候の大きさを任意の適切な分解度で定めることができる。これは、疾患をそれの症候パターンに関してより性格に記述するのに明らかに非常に有用である。
３．時間を基にした共力作用
時間を基にした共力作用は、患者内で症候が時間的に変化する態様を解析し、それを基にして、余分の診断重みを選択された疾患に割り当てるＬＢ法の性能である。症候が症候が時間的に変化する態様は高い診断重要性を持つ。１つの例が時間的な痛みである。一連の段階的にされている形容詞を持つ語スペクトルを使用する概念が導入されているので、患者により選択された語が症候の強さの変化する度合いを示す。この共力作用タイプは診断を支援、または洗練するために症候の時系列の種々の面をＣＰＵする全体的性能を含む。
初めに説明したように、症候オブジェクトとバリュエータ・オブジェクトは、オンセット、オフセット、勾配、傾向、曲率、面積等などの種々の時間を基にした統計を計算（または患者に尋ねる）機能でプログラミングできる。実行時には、スクリプトが諸与の症候に対して時間を基にした統計を求めると、症候オブジェクトはそれらを計算するためにそれのバリュエータ・オブジェクトを呼び出す。そのような計算された値はその後で、他の任意の症候値のように重み付けおよびスコア付けできる別々の症候値となる。この共力作用タイプを用いて、症候／バリュエータ・オブジェクトは、症候値を保存するばかりでなく、症候が患者内で時間的にどのように挙動したかのダイナミックな、知能、内部解析ができるスマートなプロセスになる。それは有用な診断情報をそれ自身の権利で発生する。
スクリプトの作者は、患者で症候がいつ起きたか、または患者内で症候が時間的にどのように変化するかを基にして、候補疾患の間で識別すなわち区別できる。作者は実際の症候の時間的変化を用いて余分の診断重みを疾患に割り当てることができる。
ＬＢ法の１つの重要な特徴は、患者を診断する支援のために症候が起きた時刻と、変化した時刻を使用できる。これは他の自動診断法よりも優れている。
４．オンセット／オフセット解析共力作用
本発明の一実施形態では、オンセット／オフセット解析共力作用は、所与のオンセットとオフセットの少なくとも一方を特定のやり方で示すならば余分の診断重みを疾患に加える。症候のオンセットとオフセットのタイプは大きな診断情報を運ぶことができる。以下の記述はオンセット解析共力作用のためのものである。オフセット解析共力作用のために類似の記述が適用される。
設計時には、スクリプト作者が各疾患について指定する。
（１）所与の症候のオンセットが重み付けられる共力作用であるべきこと、
（２）付加された共力作用重みを選択するために使用できるオンセットタイプ、
（３）オンセットタイプに依存して付加すべき共力作用重み、
実行時には、症候が共力作用重みを候補疾患に加える段階では、システムは （１）所与の症候のオンセットが重み付けられる共力作用であるべきことを検出する、
（２）症候のために実際のオンセットタイプを得る、
（３)実際のオンセットタイプを所定のタイプと比較する、
（４）実際のタイプに対応するオンセット共力作用重みを選択する、
（５）選択されたオンセット共力作用重みを疾患スコアに加える。
この共力作用の２つの例は次の通りである。１」結腸における痛みの激しさの正弦関係、２」不安定な急性偏桃線腺炎の「どもり」開始、である。
５.オンセット/オフセット勾配共力作用
本発明の一実施形態では、オンセット／オフセット勾配共力作用は、所与の症候が始まって、定められたやり方で最大まで上昇したならば、余分の診断重みを疾患に加える。下記の記述はオンセット共力作用に対するものである。同様な記述が症候が終わるやり方、またはそれのオフセットに適用する。
設計時には、スクリプト作者は各疾患に対して以下を指定する。
（１）所与の症候のオンセットが重み付けられる共力作用であるべきこと、
（２）共力作用重みを選択するために使用すべきオンセット勾配しきい値、
（３）オンセット勾配の大きさに依存して付加すべき共力作用重み。
実行時には、システムが共力作用重みを候補疾患に加える段階で、システムは、
（１）所与の症候のオンセットが重み付けられる共力作用であるべきことを検出する、
（２）症候のために実際のオンセット勾配を得る、
（３）実際のオンセット勾配を所定の勾配しきい値と比較する、
（４）実際の勾配に対応するオンセット共力作用重みを選択する、
（５）選択されたオンセット共力作用重みを疾患スコアに加える。
症候のオンセット（およびオフセット）の性質は大きな診断情報を運ぶことができる。たとえば、突然始まり、非常に強い頭痛は、徐々に来る強い頭痛よりも、クモ下膜出血である機会が大きい。心筋梗塞などの血管事象では、痛みの開始は非常に急激である、すなわち、激しさと時間の関係を描く線の勾配がほぼ垂直である。ぶどう球菌を含んでいる食物による嘔吐と吐き気の急激な開始は胃腸炎の他の原因および毒物で汚染された食物とは対照的である。
６．オンセット／オフセット傾向共力作用
本発明の一実施形態では、症候のオンセット（またはオフセット）「傾向」は、その時点における症候カーブが直線か指数関数的であるか、すなわち、一定の率で上昇（または下降）し、または増加する率あるいは減少する率で上昇（または下降）する、ことを指すこれは「直線的または指数関数的」と呼ばれる。下記はオンセット傾向共力作用に対するものである。症候が終わる、すなわち、それのオフセット、のやり方に同様な記述が適用される。
実行時には、作者は各疾患に対して以下を指定する。
（１）所与の症候の「オンセット」のカーブ傾向が重み付けられた共力作用であるべきであること、
（２）共力作用重みを選択するために使用すべきオンセット傾向しきい値、
（３）オンセット勾配の傾向に依存して負荷すべき共力作用重み。
実行時には、システムが共力作用重みを候補疾患に加える段階で、システムは
、 （１）所与の症候のオンセットが重み付けられる共力作用であるべきことを検出する、
（２）症候のために実際のオンセット傾向を得る、
（３）実際のオンセット傾向を所定の勾配しきい値と比較する、
（４）実際の傾向に対応するオンセット共力作用重みを選択する、
（５）選択されたオンセット共力作用重みを疾患スコアに加える。
症候のオンセット（およびオフセット）カーブの形は診断情報を運ぶことができる。一実施形態では、診断システムは考察中のカーブのタイプを特定するために、ルンゲ-クッタ（Ｒｕｎｇｅ-Ｋｕｔｔａ）カーブ適合アルゴリズムを用いる。他のアルゴリズムが他の実施形態で使用される。
７．オンセット／オフセット対称共力作用
本発明の一実施形態では、オンセット／オフセット対称共力作用は、オンセットカーブとオフセットカーブ（または関係が直線的であれば勾配）が定められた対称性特性を示すならば、余分の診断重みを割り当てられる。
設計時には、スクリプト作者は各疾患に対して、以下を指定する。
（１）所与の症候のオンセットおよびオフセットが対称性について重み付けられるべきであること、
（２）種々の対称性関係を定めるパラメータ、
（３）所与の対称性関係について付加すべき共力作用重み。
実行時には、システムが共力作用重みを候補疾患に加える段階において、システムは、
（１）所与の症候のオンセット／オフセット対称性が重み付けられる共力作用であるべきことを検出する、
（２）症候のために実際のオンセット勾配および傾向とオフセット勾配および傾向を得る、
（３）実際の勾配と傾向を所定の対称性パラメータに変換する、
（４）実際のデータに対応する対称性共力作用重みを選択する、
（５）選択された重みを疾患スコアに加える。
オンセットおよびオフセット対称性はいくつかの診断を行うのに重要である。たとえば、患者が尿管（腎臓をぼうこうに結ぶ管）に入る腎臓結石を持っていると、患者は非常に強い（および腹痛）痛みの突発を経験する。また、石が膀胱に入ると、痛み症候はそれが始まった場合と同様に急にしばしば消える。
８．第１の重い症候（ＦＳＳ）共力作用
本発明の一実施形態では、第１の重い症候（ＦＳＳ）共力作用は、患者のＦＳＳが疾患に対する可能なＦＳＳのリストに一致したとすると、余分の診断重みをその疾患に割り当てる。この共力作用はスクリプト作者の、どの症候が患者によって最初に気付かれたものであろうとするかについて、現実世界経験を反映する。
スクリプト時には、疾患スクリプト作者は、患者が最初に気付くかもしれない症候の特殊リストをつくり、重みを各症候に関連させる。たとえば、虫垂炎に対しては、
Figure 0005219322
である。
実行時には、患者が最初に気付いた症候が吐き気であったと彼女または彼が報告したとすると、システムは３０の診断展を虫垂炎の診断に加える（同様にある重みをＦＳＳ表に吐き気を示す他の全ての疾患に加える）。
重要なことは、患者が特定の症候を最初に有するという情報を我々が用いて、患者に一致するそれらの症候を進ませることである。我々はポイントをこの症候をちょうど持っている疾患に既に加えており、今は我々は余分の重みを最初である逸れに加える。それがＦＳＳ共力作用の意味である。
９.同時共力作用
設計時には、各疾患に対して、スクリプト作者は任意の数の特殊症候組合わせと、その組合わせが存在するならば疾患スコアに加えるべきである関連する診断重みを定めることができる。疾患作成者は同時共力作用、順次共力作用および重畳兵力作用を使用するのにガント（Ｇａｎｔｔ）チャートを使用できる。
実行時には、各疾患に対して、システムは
（１）患者に実際に存在する症候を追跡する、
（２）任意の所定の症候組合わせが存在するかを判定し、もし存在すれば、
（３）関連する重みを疾患のスコアに加える。
疾患を症候群で記述し、種々の症候群が疾患にどのように寄与するかを特徴付けるために、同時共力作用をスクリプト作者によって非常に効果的に使用できる。
１０．順序付共力作用
本発明の一実施形態では、２つまたはそれ以上のそれの症候が患者内に特定の時間順序で存在するならば、順序付け共力作用が余分の診断重みを候補疾患に割り当てる。
設計時には、各疾患に対して、スクリプト作者は任意の数の特殊な症候順序を定めることができ、患者が指定された順序の症候を示すならば、関連する診断重みが疾患スコアに加えられる。
実行時には、システムは、
（１）あらゆる症候に対して絶対スタートを設定し、
（２）患者に実際に存在する症候を追跡し、
（３）作者が定めた任意の順序が存在するかどうかを検出する、
（４）症候が所定の時間順序で存在するかどうかを判定する、
（５）適切であれば、順序重みを疾患のスコアに加える。
１１．重なり合う共力作用
本発明の一実施形態では、重なり合う共力作用は２つまたはそれ以上のそれの症候が恵者内に同時に指定された長さの時間存在するならば、重なり合う共力作用が余分の診断重みを候補疾患に割り当てる。
設計時には、各疾患に対して、作者は任意の数の特殊な重なり合う症候組合わせと、重なり合うしきい値と、時間的に重なり合っている症候組合わせが少なくとも指定されたしきい値時間だけ時間的に重なり合っているならば、疾患スコアに加えるべき診断重みとを定めることができる。
実行時には、各疾患に対して、システムは、
（１）患者に実際に存在する症候を追跡する、
（２）作者が定めた任意の重なり合う症候が存在するかを検出する、
（３）症候が重なり合っている時間を計算する、
（４）実際の重なり合いが指定された重なり合いしきい値に合致するか、それを超えるかを調べる、
（５）適用できるならば、指定された重なり合い重みをその疾患のスコアに加える。
１２．積分（面積）共力作用
本発明の一実施形態では、積分（面積）共力作用は余分の診断重みを指定された時間にわたって症候の総量に割り当てる。設計時には、作者は、患者が報告した量の症候に症候重みを割り当てる。実行時には、システムは、（１）症候値の時間チャートを追跡し、（２）２つの時点の間の総症候値を計算する（すなわち、症候カーブを積分する）、（３）適切であれば、面積共力作用重みを疾患スコアに加える。
時間的にわたる症候の量は生物学的身体機能と化学的身体機能についての情報を与える。一例が２つの時点の間で患者がこうむる痛みの大きさである。積分共力作用重みは、たとえば、強力な鎮痛剤から利益を受けることができる患者をシステムが自動的に認識することを支援する。それは麻薬性鎮痛薬を必要いいかえると、するものと彼等自信を恐らく特定できない、または特定しない患者を特定する。
Ｖ．図面についての説明
以下の図面によって記述されるソフトウエアは、出願人の米国特許第５，９３５，０６０号に記載されているような医療診断および処置助言システムの構造を基にしたエンジンで実行される。構造を基にしたエンジンの一実施形態はリストを基にしたエンジンであるが、他の実施形態を実現することもできる。
ここで図１を参照して、リストを基にしたエンジン（システム）を含むことがある、医療診断および処置助言（ＭＤＡＴＡ、Medical Diagnostic And Treatment Advice）システムの診断ループ部１００の一実施形態をそれの主な処理機能に関して説明する。処置助言は選択によって設けることができることに注意されたい。しかし、このシステムの診断面は本発明の主な狙いである。各機能は関連する図面で更に説明する。
システムが始動すると、それは他の、オフライン・データ準備プログラムが疾患オブジェクト（ＤＯｓ、Disease Objects）および症候オブジェクト（ＳＯs、Symptom Objects）の形で医療診断データの適切なデータベースを準備し、および各疾患に対する特定の症候値と、症候値の特殊な組合わせまたは順序（「兵力作用（シナージー）」と呼ばれている）とに診断重みを割り当てたと仮定する。患者（インターネットなどのデータ通信ネットワークを介してこのシステムをアクセスできる）が医学的愁訴をＭＤＡＴＡに診断すべきものとして提示すると、システムはまずそれのデータベースから関連するオブジェクトの全てを検索し、それらを候補疾患リストに組み立てる。その後でシステムは診断ループを用いて候補疾患リストの診断輪郭を発生する。
診断ループの内部では、システムは追及すべき現在の疾患と症候を選択する。その後で、システムは現在の患者についての症候の値を得て、その値に関連する重みを計算し、重みで影響を受ける全ての候補疾患のスコアを更新する。更新されたスコアはその後で用いられて疾患に再び階層をつけ、次の繰り返しで評価すべき疾患と症候を選択する。このようにして、ループが反復を継続するにつれて、システムは現在の患者に対する候補疾患の診断輪郭を組み立てる。ループは任意の点において、所望に応じて、システムパラメータを調整しループを継続するため、またはループを終了するために調べられる、その後の現在の診断輪郭と解釈できる。ループが終わると、取られる処置と計算結果を要約した診断報告書が準備される。
診断ループ１００は状態１０２で始まる。１０２では以前の処理が、現在の患者の主訴（ＣＣ、Chief Complaint）を確定し、診断報告を決定する必要があることを仮定されている。機能１１０へ移動して、システムは診断ループのために求められるコンピュータ資源を獲得する。この機能では、システムは必要に応じてコンピュータメモリを獲得し、求められたソフトウエア・オブジェクトを作成し、変数を現在のオプションと、限界と、診断目標とを基にしてそれの最初の値にセットする。システムは、診断に対する最初の候補として使用すべき疾患のリストの作成もする。機能１２０へ移動して、システムは候補疾患のリストから１つの疾患を選択する。この疾患は現在の主疾患、すなわち、症候を評価すべき対象である疾患、になる。機能１０３へ移動して、システムは現在の疾患に関連している症候のリストから１つの症候を選択する。この症候は患者で評価すべき現在の主症候になる。機能１４０へ移動して、システムは、患者に質問する、論理的推測を使用する、数学的計算、表探索、または他の症候値を含む統計的解析などの適切な手段によって患者の症候を評価する。機能１５０へ移動して、システムは、現在の症候を使用する全ての候補疾患を機能１４０で得た新しい症候値で更新する。機能１６０へ移動して、システムは全ての動作リストと記録を新しい値と、スコアと、診断とで更新する。機能１７０へ移動して、システムは診断の進行を調べて診断ループの他の繰り返しが求められているかどうかを判定する。判定状態１７２へ進んで、システムは、たとえば、ユーザーの指示により、診断ループを終了するかどうかを試験する。終了しなければ、システムは他の繰り返しのために機能１２０へ移動し、終了するならばシステムは機能１８０へ移動し、その機能ではシステムは診断ループで計算された適切な値を保存し、診断ループのために求められる全ての一時的データ構造とオブジェクトを破壊する。状態１８２で継続して、システムは診断結果の報告を戻す。
ここで図２を参照して、図１に以前に示されている診断ループ組立機能１１０について説明する。機能１１０はコンピュータ資源を得て、診断ループ１００（図１）のために必要なデータ構造を組立てる。システムはそれの環境に完全に適応するように設計され、処理の準備のために種々のメモリ構造を初期化しなければならない。オブジェクトを基にした実施形態では、この準備は種々のオブジェクトの作成を含む。各オブジェクトは、オブジェクトが自身を必要に応じて初期化できるようにする初期化機能を有する。
機能１１０はエントリ状態２０２で始まる。そこでは主訴と診断モードが以前の処理によって確定されている。主訴は関連する疾患を検索するために状態２１２で用いられる。診断モードは機能１１０全体にわたって用いられて詳細な処理を制御する。状態２０４へ移動して、機能１１０はＨＡＩ／ＶＡＩモードを、診断ループのこの動作に望ましいＨＡＩ／ＶＡＩモードに依存して、ＨＡＩまたはＶＡＩに初期化する。ＨＡＩモードでは、システムは候補疾患の全てを考察して次の主症候を選択し；ＶＡＩモードでは、システムは現在の主疾患の症候のリストのみを使用する。
状態２０６へ移動して、機能１１０は別の症候モードを初期化して、診断ループのこの動作に望ましい別の症候モードに応じて、別の症候評価を許可または禁止する。別の症候が許可されたならば、システムは指定された症候値の代わりに別の値を後で受ける。別の症候が禁止されたならば、システムは指定された症候の評価を後で主張する。状態２０８へ動いて、機能１１０は、制御フラグ、オプション・インディケータ、ループ限界、およびループ目標などのループ処理をサポートする他の内部変数を初期化する。正確な変数と各変数の値は、コンピュータ・プログラムのために選択される特定のコード実施形態に依存する。状態２１０へ動いて、機能１１０は診断ループのこの動作のために求められる特殊なコンピュータ資源を得て初期化する。この初期化の詳細はコンピュータ・プログラムのために選択されるコード実施形態に依存する。たとえば、候補疾患のリストを表すためにオブジェクトが用いられるならば、状態２１０は空き候補疾患オブジェクトを作成して初期化する。しかし、候補疾患のリストを表すために関連表が使用されるとすると、状態２１０は空き表を作成および初期化して候補疾患を含む。状態２１２へ動いて、機能１１０は、診断されている主訴と、患者の症候時間輪郭（利用できるならば）を示す全てのそれらの疾患を疾患データベースから検索する（図２８）。
オフラインデータ収集および準備プロセスの一部として、疾患オブジェクトデータベース中のあらゆる疾患は少なくとも１つの主訴と症候の時間的輪郭とに関連させられる。この関連付けば、最初の候補セットを構成する疾患のリストを検索するためにここで用いられる。「候補」疾患によって患者によって指示されている症候と主訴を基にして、患者の病気であるといういくらかの確率を持つ、まだ特定されていない、なんらかの人の疾患を意味する。機能２２０へ動いて、疾患と症候のサブセットの分類、探索、および選択するなどの詳細な処理を効率的に実行するために求められる種々の内部動作構造が初期化される。機能２２０については図３を参照して更に説明する。状態２２２へ動いて、機能１１０は、制御を呼び出す処理に制御を戻し、実際には図１の機能１２０へ動く。
ここで図３を参照して、疾患‐症候構造組立て機能２２０、これは候補疾患リストと診断ループで使用する実際の症候データ構造を組立てる、について説明する。候補疾患リストは発生され、その後で緊急疾患、重大疾患、および普通疾患の３つのサブリストに分けられる。この分離によってシステムは候補疾患を普通疾患と考える前に緊急度および重大さの順に考えることができるようにされる。
機能２２０は入り状態３０２で始まる。状態３０４へ動いて、機能２２０は疾患-症候マトリックス（ＤＳＭ、Disease-Symptom Matrix）を作成する。それは主訴により選択される全ての疾患についての行と、全ての候補疾患により使用される最大数の症候についての列と、疾患により使用される時間間隔に対するタイムスライス（Ｚ軸）とを有するデータ構造である。他の疾患‐症候構造は他の実施形態で使用できる。状態３０６へ動いて、機能２２０は「緊急」と記されている全ての疾患を候補疾患から抜き出し、それらを緊急度の高い順に分類する。状態３０８へ動いて、機能２２０は最も緊急な疾患を疾患‐症候マトリックス（ＤＳＭ）［これは、疾患-症候キューブ（ＤＳＣ、Disease-Symptom Cube）１タイムスライスと考えることができる］の１番左の行として置く。状態３１０へ動いて、機能２２０は残りの緊急な疾患をＤＳＭの次の行に置く。状態３１２へ動いて、機能２２０は「重大」と記されている全ての疾患を候補疾患リストから抜き出し、それらの重大な疾患を重大さの順に分類し、最も重大な疾患をＤＳＭの次に利用できる最も左側の行、すなわち、緊急疾患の次、に置き、残りの重大な疾患をＤＳＭの次の行に置く。状態３１４へ動いて、機能２２０は緊急疾患と重大疾患が除去された後に残っている候補疾患を、優勢度、すなわち、患者の出身母体中でその疾患が発生する確率、の高い順で分類し、残りの疾患を高い優勢度の順にＤＳＭの次に利用できる最も左側の行、重大疾患の次、として置く。状態３１６へ動いて、機能２２０は制御をそれを呼び出したプロセス、実際には図２の状態２２２、に戻す。
ここで図４を参照して、現在の疾患を選択する機能１２０について説明する。この機能では１つの疾患を現在の主疾患として選択するために候補疾患リストがサーチされる。選択基準は、現在の診断セッションでこれまでそれの実行と、高い診断スコアと、スコアの高い変化速度（診断モーメンタム）と、質問に対する肯定応答の数と、または、ＨＡＩモードでたまたま起きることがある、疾患タイムラインの最良の統計的一致とを基にして疾患を選択するなどの、患者の実際の疾患であることが高い可能性がある疾患を特定することができる任意の計算とすることができる。他の選択モード（ＶＡＩ）では、外部のユーザーまたはプロセスが主疾患を既に選択しているので、システムは選択しない。
機能１２０はエントリ状態４０２で始まる。その状態では診断の候補である疾患のリストが存在する。機能１２０はそれらの候補疾患の１つを選択して現在の主疾患となる。選択は多くの規則のうちの１つを用いて行うことができる。その規則は診断モードに応じて用いられる。図４は試験されている２つの規則を示すが、任意の数の規則を付加できる。判定セッション４０４へ動いて、機能１２０は候補疾患リストが空であるかどうかをまず調べる。もし空であれば、調べるべき疾患はもはやなく、機能は状態４４０へ動く。状態４４０では、機能１２０は結果信号をセットして現在の疾患は選択されていないことを指示し、その後で状態４３４へ動き、そこでプロセスは戻る。判定状態４０４で候補リストが空でないとすると、少なくとも１つの候補疾患が残っており機能１２０は判定状態４０６へ動いて全ての候補疾患が処理されたかどうかを試験する。処理されたならば、機能１２０は状態４４２へ動き、そこでそれは結果信号をその効果にセットして状態４３４へ動いて制御を戻す。しかし、判定状態４０６において、ある疾患が処理されるように残っているとすると、機能１２０は判定状態４０８へ動く。判定状態４０８では選択モードがＶＡＩにセットされる、すなわち、特定の疾患を使用することを強いられるとすると、機能１２０は判定状態４１０へ動き、さもなければ状態４１２へ動く。状態４１０では、ＶＡＩ疾患がまだ診断されていないならば、機能１２０は状態４１０へ動き、さもなければ状態４１２へ動く。状態４１０では、ＶＡＩ疾患がまだ診断されていないとすると、機能１２０は状態４３０へ動いて、ＶＡＩ疾患を現在の疾患として選択し状態４３２へ動く。しかし、判定状態４２１で、予め選択された疾患が既に診断されていたとすると、機能１２０は状態４１２へ動いて、プロセスをＨＡＩモードにリセトする。
状態４１４が始まると実際に疾患を選択する状態を開始すると、診断ループがスタートする時に行われる診断モードが疾患選択規則または基準を指定または暗示する。この規則はこれまでの実際の診断プロセスを基にしており、または重み付け、モーメンタム、スコア、確率のような診断処置を用いて行うことができる潜在的なプログレスを基にしている。この選択規則は内部処理または外部要求によって変更できるが、ある選択規則は常に有効である。機能１２０は規則を用いて候補疾患の１つを主疾患として使用する。判定状態４１４へ動き、選択規則が最高の実際診断モーメンタムを持つ候補疾患を選択することであるならば、機能１２０は状態４１６へ続く。状態４１６では、機能１２０は最高の現在診断モーメンタムを持つ候補疾患を選択し、その後で状態４３２へ動く。しかし、判定状態４１４では、現在の規則は別のものであるので、機能１２０は判定状態４１８へ動く。
判定状態４１８では、選択基準が最高の潜在的診断モーメンタムを持つ候補疾患を選択することであるならば、機能１２０は状態４２０へ動いて、最高の潜在的診断モーメンタムを持つ候補疾患を選択し、その後で状態４３２へ動く。しかし、判定状態４１８で、現在の診断モードが別のものであると、機能１２０は判定状態４２２へ動く。判定状態４２２では、診断モードが、時間輪郭合致または直接患者入力などのある他の基準を用いて候補疾患を選択することであるならば、機能１２０は状態４２４へ動く。それは他のある基準を同様なやり方で用いて疾患を選択し、その後で状態４３２へ動く。しかし、判定状態４２２で、使用すべき基準がもはやないとすると、機能１２０は状態４２６へ動いて、次の資格のある症候を単に選択することができるデフォールト規則を適用し、その後で状態４３２へ動く。状態４３２では、機能１２０は結果信号をセットして、現在の主寡患が選択されたことを指示し、その後で機能は状態４３４へ動いて結果信号と現在の疾患識別子を、機能１２０を呼び出したプロセス、実際には図１の機能１３０、に戻す。
ここで図５を参照して、現在の主疾患に症候を選択して次の現在の主症候になる現在の症候選択機能１３０について説明する。ここで、システムは現在の主疾患の症候のリストを調べ種々の基準を用いてそれらのうちの１つを次の主症候として選択する。目標は、最低のシステム努力または患者努力で診断スコアを進ませる症候を選択することである。それは、他の疾患により値が既に得られているような症候、または作成者によって特別に特定されている症候、または高い診断重みを持つ症候、あるいは、疾患を同時に入れたり除いたりしょうとする症候、または疾患の間で高い共通性を持つ症候を選択することによるなどのいくつかのしやり方で達成できる。機能１３０がある症候をこのやり方でひとたび選択すると、それは作成者によって交互に受けることができるものと特定された全ての症候を選択もする。
機能１３０はエントリ状態５０２で始まる。そこでは現在の主疾患が選択されており、機能は疾患の症候リストから現在の主症候を今選択せねばならず、プラス、いずれかが著者によって指定されたならば、おそらく１つまたは複数の代わりの症候を今選択せねばならない。症候は多数の規則の１つを用いて選択できる。どの規則を使用するかは診断モードに依存する。判定状態５０４へ動いて、機能１３０は現在の患者についてまだ評価されていなかった現在の疾患中に残っている症候があるかどうかをまず調べる。もしあれば、機能１３０は状態５０６へ動き、そこで、現在の症候が選択されなかったことを示す結果信号を戻す。しかし、判定状態５０４において、少なくとも１つの資格のある症候があるならば、機能１３０は判定状態５０８へ動く。
判定状態５０８は症候の実際の選択を開始する。診断ループがスタートした時に有効である診断モードは多数の症候選択規則または基準の１つを指定またはほのめかすことができる。それは内部処理または外部の要求によって変更できる。しかし、一実施形態では、ある症候選択規則が常に有効である。また、一実施形態では、所与の任意の症候に対して、疾患がそれの代わりに使用できる１つまたは複数の代わりの症候を特定できる。したがって、状態１３０により戻された主症候は少なくとも１つの症候プラス零またはそれより多くの代わりの症候を含む症候パッケージで構成できる。判定状態５０８では、機能１３０は疾患がその疾患の他の症候より前に評価せねばならない症候を有するかどうかを判定する。そのような症候は基本的基準に合致しない疾患を迅速に無くす。疾患がそのような初期化症候を有するならば、機能１３０は判定状態５１０へ動く。判定状態５１０では、最初の症候の全てが評価されたとすると、機能１３０は判定状態５１６へ動く。しかし、判定状態５１０において、評価されていない最初の症候があるならば、機能１３０は状態５１２へ動き、次の最初の症候を主症候として選択し、戻り状態５１４へ動く。判定状態５１６へ動いたら、現在の診断モードが最大の診断重みを持つ症候を選択することを指定したならば、機能１３０は状態５１８へ動いて、最大の診断重みを持つ症候を選択し、戻り状態５１４へ動く。しかし、判定状態５１６において、規則が、最大の診断重みを持つ症候を選択しないことであるとすると、機能１３０は判定状態５２０へ動く。判定状態５２０では、機能１３０は群、組合わせ、またはシーケンスなどのあるやり方で相互に関連付けられる症候を取り扱う。現在の診断モードが、関連する症候を考察すべきであることを指示すると、機能１３０は状態５２２へ動くが、関連する症候を考察しないとすると、機能１３０は状態５２６へ動く。
判定状態５２２では、以前に評価された症候に関連する症候があるならば、機能１３０は状態５２４へ動く。状態５２４では、機能１３０は以前に評価された症候に関連する症候を選択して戻り状態５１４へ動く。しかし、判定状態５２２で、関連する症候がなければ、機能１３０は状態５２６へ動く。判定状態５２６で、評価が最も容易である症候を考察すべきであると現在の診断モードが指示したとすると、機能１３０は状態５２８へ動き、評価が最も容易である次の症候を選択し、その後で戻り状態５１４に戻る。しかし、判定状態５２６において、規則が最も容易な症候を選択しないものであるならば、機能１３０は判定状態５３０へ動く。判定状態５３０で、症候を無作為に選択すべきであることを現在の診断モードが指示したとすると、機能１３０は状態５１４へ動き、次の症候を現在 の疾患症候リストから選択し、その後で戻り状態５１４へ動く。しかし、判定状態５３０で、規則がランダムな症候を選択することではないとすると、機能１３０は状態５３４へ動いて、次の資格のある症候を現在の疾患の症候リストから選択し、その後で戻り状態５１４へ動く。状態５１４では、機能１３０は現在の主症候（およびもしあれば、代わりの全ての症候も）を、機能１３０を呼び出したプロセス、実際上図１の機能１４０、に戻す。
ここで図６を参照して、現在の主症候を評価する、すなわち、患者内である時刻ｔに起きた、または患者内に存在する特定の値を確立する症候値を得る機能１４０について説明する。診断ループのこの点では、システムは現在の主症候を選択しており、今はオンライン患者内である時刻ｔにおけるそれの値を決定せねばならない。症候値は簡単（たとえば、患者は喫煙者である）に、または詳細（たとえば、患者は１２才で、１日に２箱の煙草を吸った経歴を有する）にでき、値は単純な数または記号、または複雑なグラフィックス、写真、または疾患タイムラインとすることができる（たとえば、図２８参照）。
機能１４０は今は現在の症候またはそれの代わりの症候を選択しなければならず、その後で特定の時刻に患者内のそれの値を得る。現在の診断モードが代わりの症候の使用を許すとし、現在の主症候が既に評価された代わりの症候を有するとすると、その代わりの症候の値が、更に評価されることなく、同時に使用される。この近道評価によって時間が短縮される基本的な理由は、代わりの症候を使用することである。
値自体がどのようにして得られるかは評価される症候に依存し、患者の医学記録を調べる、オンラインで患者に直接質問する、他の症候値から論理的推論をひき出す、数式および統計式を使用する、特別に準備されたルックアップ・テーブルを使用するなどの多数の方法を使用でき、患者に自己検査を行わせることさえもできる。それら種々の評価技術は「バリュエータ機能」としてここでまとめて説明する。
機能１４０はエントリ状態で始まる。そこでは現在の主疾患と主症候が以前の処理によって選択されている。判定状態６０４へ動いて、機能１４０はこのセッション中に受けることができる値がすでに得られたかどうかを、おそらく他のある疾患により、またはある代わりの許容症候により、まず調べる。現在の主症候がすでにある値を有するとすると、機能１４０は状態６０６へ動いてその値を戻し、さもなければ機能１４０は判定状態６０８へ動く。判定状態６０８では、機能１４０は現在の症候が患者の医学記録中にある値を既に有するかどうかを調べる。もしそうならば、機能１４０は状態６０６へ動いてその値を戻し、さもなければ機能１４０は判定状態６０９へ動く。判定状態６０９では、現在の症候が代わりの症候を有し、モードがそれの使用を許したとすると、機能１４０は判定状態６１０へ動き、さもなければ機能１４０は判定状態６１２へ動く。判定状態６１０では、現在の症候が許容できる代わりの症候を有するならば、機能１４０は別の評価へ飛び越し、時刻ｔに代わりの値を状態６１１から同時に状態６０６に戻し、さもなければ機能１４０は判定状態６１２へ動く。
判定６１２では、機能１４０は現在の症候のバリュエータタイプを決定することにより現在の症候の評価プロセスを始める。バリュエータタイプが直接質問であれば、機能１４０は機能６２０へ動いてオンライン患者の問診を行う。それは図７に記述され、その後で状態６０６へ動く。しかし、判定状態６１２で、バリュエータが数式であれば、機能１４０は式（図８に記載されている）を評価するために機能６３０へ動きその後で状態６０６へ動く。しかし、判定状態６１２で、バリュエータタイプが表を調べるものであると、機能１４０は機能６４０へ動いて表（図９に記載されている）中の値を調べ、その後で状態６０６へ動く。しかし、判定状態６１２で、症候値が用語のスペクトラムを分析することを基にしているものとすると、機能１４０は機能６５０へ動いて用語スペクトラムの分析を行って値を得る。それは図９に記載されている。機能１４０は状態６０６へ動く。最後に、判定状態６１２でバリュエータが、疾患輪郭一致（図２８）などの、他のあるタイプのものであれば、機能１４０は状態６６０へ動いてそのバリュエータを呼び出して同様なやり方で値を得る。その後で機能１４０は状態６０６へ動いて現在の症候とそれの値をある時刻ｔに、機能１４０を呼び出した呼び出しプロセスへ、実際上図１の１５０、戻す。
ここで、バリュエータ・オブジェクト質問の一部である図７、バリュエータ質問機能６２０、について説明する。バリュエータ・オブジェクト質問機能はオンライン患者に１つまたは複数の質問を行うことによって時刻ｔに症候値を得る。質問を行うために、それはスクリプト作者によって予めプログラムされている１つまたは複数のノード・オブジェクトを用いてある自然言語で患者と通信し、適切な命令、定義、説明、質問、および応答選択を使用する。患者により選択される応答は症候値として符号化され、最終的には機能６２０の呼出し者へ戻される。 機能６２０はエントリ状態７０２で始まり、そこで現在の主疾患と、症候と、質問オブジェクトとが以前の処理によって確立されており、機能に与えられる。機能６２０は今オンライン患者に質問してある時刻ｔに症候に対する値を得る。状態７０６へ動いて、機能６２０はノード・オブジェクトのデータベースから現在のバリュエータに載せられているノードのセットを検索する。状態７０８へ動いて、機能６２０は命令と質問を含んでいる次のノードを患者に表示する。判定状態７１０へ動いて、指定された時間内に答えがないとすると、機能６２０は戻り状態７１２へ動き、質問オブジェクトが時間切れした信号を戻す。しかし、判定状態７１０において、機能６２０が患者から答えを得たとすると、機能は判定状態７１４へ動く。判定状態７１４では、機能６２０は答えが最後の症候値であるかまたは他のノードを起動する信号かであるかを判定する。答えが他のノードを起動したとすると、機能６２０は状態７０８へ戻って動く。これは質問状態と答え状態のシーケンスを異なるノードで繰り返す。時間的に、このシーケンスの効果は、状態７１４で発生されている症候値になる患者との対話を生ずることである。判定状態７１４で、患者の答えがある値であるとすると、機能６２０は状態７１６へ動いて患者から得た値を戻す。
ここで図８ａを参照して、式バリュエータ・オブジェクトの一部である式バリュエータ機能６３０について説明する。式バリュエータ・オブジェクトはある時刻ｔにおける症候の値を所与の式を評価することによって計算する。オブジェクトをベースとする実施形態では、各式は異なる式バリュエータ・オブジェクトで具体化され、システム内には式と同数の式バリュエータ・オブジェクトがある。式を評価する必要がある他の任意のオブジェクトは適切な式バリュエータを呼び出すことができる。簡単な例が１９４１年１２月７日などの絶対年月日をある後の時ｔにおける年で表した年令に変換することである。
機能６３０はエントリ状態８０２で始まる。そこで、現在の主疾患と、症候と、バリュエータ・オブジェクトが以前の処理によって選択されている。機能６３０は今は式を評価してその症候の値を得る。機能８１０へ動いて、式計算器オブジェクトが呼び出される。状態８１２へ動いて、機能６２０は計算された値へ戻る。
ここで図８ｂを参照して、式バリュエータ実行機能８１０は、時刻ｔに症候値を計算するために他の症候値を使用することができる所与の式を評価する。式は適切に符号化された演算のセットと、算術、三角法、代数、計算法、確率、または統計などの数学のある定式化されたシステムでのオペランドとして機能８１０に与えられる。機能８１０は求められている演算を実行し、計算値を戻す。式のオペランドがそれ自身で、評価されることを依然として必要とする症候である時に１つの特殊なサブ処理ケースが起き、その場合に機能８１０は評価を中断し、オペランド症候を評価させ、その後で式の評価を続行する。これは潜在的に反復的なプロセスである。その理由は症候の評価がそれ自身で種々の式の評価を含むことができるからである。この設計を用いることによって、任意の症候オブジェクトを用いる入れ子型の式の任意の構造を必要時にスクリプト作者により指定および評価できる。
機能８１０はエントリ状態８２０で始まり、そこでは式とそれの引数が知られている。状態８２２へ動いて、式は所与の引数でできる限り評価される。ある場合には、これは式を完全に評価し、他の場合には、それは、それ自身が、評価されることを依然として必要とする症候である引数に遭遇する。判定状態８２４へ動いて、引数が更に評価を求めているとすると、機能８１０は症候オブジェクト実行機能１４０へ動き、さもなければそれは状態８３２へ動く。機能１４０では、引数症候は適切な症候オブジェクトを呼び出すことにより評価され（図６）、その後で機能８１０は状態８２２へ動いて式の評価を続行する。状態８３２では、機能８１０は、最後の値が計算されるまで式の評価を続行する。状態８３４へ動いて、最後の値が戻される。
ここで図９を参照して、ルックアップ・バリュエータ・オブジェクトの一部であルックアップ・バリュエータ機能６４０について説明する。ルックアップ・バリュエータ・オブジェクトは、表またはチャートでそれを調べることによって症候の時刻ｔに値を計算する。症候の値が、おそらくチャートまたは表が準備されている他のあるコンテキストから、システムに間接的に知られていることはしばしばある。１つの簡単な例が時刻ｔに発熱の値を検索するために使用できる時間をベースにした温度チャートである。あるいは、６４０は、ある出来事を数える、所与の２つの時刻の間の疾患タイムラインの下の面積の計算、または合致する疾患タイムラインなどの、チャートを基にした統計計算を使用できる。
機能６４０はエントリ状態９０２で始まり、そこでは症候が評価のために選択されている。状態９０４へ動いて、症候は、グラフ、チャート、またはデータベース表などの準備されている索引媒体で調べられる。状態９０６へ動いて、機能６４０は値を機能６４０を呼び出したプロセスへ戻す。
ここで図１０を参照して、患者の主観的記述に依存する症候のために使用される用語バリュエータのスペクトラム機能６５０について説明する。機能６５０は時刻ｔにおける症候についての患者の主観的記述を、機能によって戻されて他のいかなる値とも同様にシステムにより処理される、特に符号化されている字句に変換する。機能６５０は重要な記述子語のリストを提供して、患者に１つまたは複数の語を選択させ、選択された語を戻される字句に符号化する。
図の状態１００４と１００６は記述子用語のスペクトラムが準備されていること、および重みが症候オブジェクトのオフライン準備プロセスで種々の用語に割り当てられていることを示す。それらのデータは、オンライン診断中にアクセスされるデータベースに通常準備されて保存される。
このオンライン診断システムでは、機能６５０は状態１００８で始まり、そこで機能は用語のスペクトラムを患者に、患者が時刻ｔに記述用語のセットを選択できるようにするあるやり方で提供する。状態１０１０へ動いて、機能６５０は患者により選択された用語を得て処理する。判定状態１０１４へ動いて、症候の他の面を処理すべきであるとすると、機能６５０は状態１０１６へ動き、さもなければ機能は状態１０１８へ動く。状態１０１６では、機能６５０は症候の用語の次の面を処理する準備をし、その後で状態１００８へ戻る。状態１０１８では、機能６５０は時刻ｔに集められた用語を集めて保存し、それを値として戻すことができる適切なコードにする。状態１０２０へ動いて、機能６５０は患者から集められた用語を符号化し、それらを値として、機能６５０を呼び出したプロセスに戻す。
ここで図１１を参照して、聞き出されまたは計算されたばかりの症候値を受け、それとそれの効果を種々の候補疾患に加える症候値を加える機能１５０について説明する。中央システムを使用する、一実施形態では、機能１５０は候補疾患リストをループに通して各疾患Ｄに新しい値の効果を加える。各疾患Ｄに対して、それは適切な診断重みを検索し、加えることができる共力作用重みを計算し、加えることができる共力作用重みを計算し、強制的なスコア変更、ルールインおよびルールアウトに起因する疾患状態変化、および他の疾患において代わりの症候として作用する症候の値変化を取り扱うために求められる変化などの、疾患作者により命令された任意の他の効果に注目する。
他のオブジェクトをベースとする実施形態では、各疾患オブジェクトは、新しい症候値を処理する組み込まれた方法を有し、機能１５０はその方法を呼び出して新しい症候値の各疾患オブジェクトに「注意」する。各疾患オブジェクトは新しい値の効果をそれ自身のデータに加えるためにプログラムされる。それはある高度に疾患指向更新規則の取扱いを簡単にする。しかし、いずれの実施形態でも、同じ論理処理を行う。
一実施形態では、新しい値の結果として計算された診断重み変化が単に保存されるが、全ての候補疾患変化が計算されて、全ての疾患を連携して更新できるまで診断スコアに加えられないことに注目されたい（図２１参照）。これはスコア、判定、代わりの症候重み、および候補リスト近くの疾患の共力作用効果における変化がリストの更に後の方の疾患の計算に影響を及ぼしたり歪ませたりすることを阻止するために必要である。スコアの変化とスコア増分を計算することは、全ての疾患スコアを単一のゼネレーションとして正しく確実に進ませるための２経路プロセスである。
機能１５０はエントリ状態１１０２で始まり、そこで新しい症候値が計算され、この症候を使用する全ての候補疾患に加えなければならない。状態１１０４へ動いて、機能１５０は候補疾患リスト中のあらゆる疾患Ｄを処理するループを開始する。判定状態１１０６へ動いて、疾患Ｄが新しい症候を使用しないとすると、機能１５０は疾患Ｄを無視して、ループの他の反復のために判定状態１１２２へ動く。しかし、判定状態１１０６において、疾患Ｄが現在の症候を使用するならば、機能１５０は状態１１０８へ動いてそれを処理する。状態１１０８では、機能１５０は、時刻ｔに現在の症候値を持っていて指定された診断重みを、疾患Ｄに対する重み表から検索する。この新しい重みは後の処理のために疾患Ｄに対する疾患オブジェクトに保存される。
状態１１１０へ進んで、現在の症候の診断重みが症候値における時間間隔にわたる増分変化を解析することに依存するとすると、機能１５０は変化の効果を計算し、対応する重みを検索し、後の更新のためにそれを保存する。コンピュータ共力作用機能１１２０へ進んで、図１２に関連して更に説明するように、疾患Ｄに及ぼす新しい症候値の衝撃が計算される。判定状態１１２２へ動いて、機能１５０は処理すべきほかの候補疾患があるかどうかを調べる。もしあれば、機能１５０は状態１１２４へ動き、ループインデックスＤを増加し、状態１１０６へ動いてループの別の反復を開始する。しかし、判定状態１１２２において、全ての候補疾患が処理されたとすると、機能１５０は状態１１２６へ動いて呼び出しプロセスに戻る。
ここで図１２を参照して、所与の症候値の共力作用重み、もしあれば、を計算する共力作用計算機能１２０（図１１で使用される）について説明する。共力作用というのはここでは症候の特殊な所定の質と、種々の症候のうちの時間を基にした関係および相互作用を指す。それらは大きな診断衝撃をしばしば有する。簡単な症候値に対する診断重みの使用は第１次の効果であり、時間を基にした共力作用値の使用は第２次の効果であるが、競合する診断を識別することを助ける数学的「微同調」がＭＤＴＡシステムを他の自動診断システムから区別する。おもな共力作用タイプのほんの僅かなものだけが示されており、ここで示したものに類似するやり方で全て解析できる多数の可能な共力作用タイプがあることに注目されたい。
機能１１２０はエントリ状態１２０２で始まり、そこで新しい症候値が計算されており、所与の疾患に対する全ての症候に、今、適用できなければならない。判定状態１２０４へ動いて、機能１１２０は所与の疾患が共力作用を含むいかなる症候も有するかどうかを判定する。もし有しなければ、機能１１２０は状態１２０６に戻り、さもなければ機能１１２０は状態１２０８へ動いて、所与の疾患に対して定められているあらゆる共力作用ｉを処理するループを初期化する。判定状態１２１０に続いて、機能１１２０は疾患の次の共力作用ｉを得てそれのタイプを調べる。共力作用ｉのタイプに応じて、機能１１２０は共力作用を以下のように計算する。
共力作用ｉのタイプが第１の重い症候の（ＦＳＳ、First Significant Symptom）共力作用であるならば、機能１１２０は機能１２２０へ動いてＦＳＳ共力作用を計算する。それについては図１３を参照して更に説明する。その後で機能１１２０は判定状態１２７２へ動く。判定状態１２１０で共力作用のタイプがオンセット共力作用またはオフセット共力作用であるならば、機能１１２０は機能１２３０へ動いてオンセット共力作用またはオフセット共力作用を計算する。それについては図１４を参照して更に説明する。機能１１２０は判定状態１２７２へ動く。判定状態１２１０において、共力作用タイプが共力作用を順序付けるものであれば、機能１１２０は機能１２４０へ動いて共力作用順序付けを計算する。それについては図１８に関連して更に説明する。機能１１２０は判定状態１２７２へ動く。判定状態１２１０において、共力作用タイプが同時共力作用であるならば、機能１１２０は機能１２５０へ動いて同時共力作用を計算する。それについては図１９に関連して更に説明する。その後で機能１１２０は判定状態１２７２へ動く。判定状態１２１０において、共力作用タイプが時間輪郭共力作用であるならば、機能１１２０は機能１２６０へ動いて時間輪郭共力作用を計算する。それについては図２０に関連して更に説明する。その後で機能１１２０は判定状態１２７２へ動く。判定状態１２１０において、共力作用タイプがある別の共力作用であるならば、状態１２７０は共力作用を示す多数の他の症候組合わせが存在するかもしれないことを意図するものである。それは機能１２２０ないし１２６０と同様に計算される。任意の１つの共力作用症候が計算された後で、機能１１２０は判定状態１２７２へ動いてより多くの処理すべき共力作用があるかどうかを調べる。もしあれば機能１１２０は状態１２７４へ動き、そこで次の共力作用を選択するインデックスを増加し、その後で状態１２１０へ戻ってループの他の反復を開始する。しかし判定状態１２７２において、計算すべき共力作用がもう無ければ、機能１１２０は状態１２７６へ動いて呼び出しプロセスに戻る。
ここで図１３を参照して、第１の重い症候（ＦＳＳ）計算機能１２２０（図１２）について説明する。ＦＳＳ機能１２２０は、余分の診断重みを所与の疾患に加えるために、その疾患の第１の重い症候に所与の実際の症候値が属するかどうかを判定する。「第１の重い症候」の意味は図２８に疾患プロセスの最も初期の症候として示されており、記載されている。
機能１１２０はエントリ状態１３０２で始まり、そこで新しい値が症候のために計算されており、機能１２２０は今は、疾患の第１の重い症候である症候に関連している余分の診断重みを調べなければならない。判定状態１３０４へ動いて、機能１２２０は所与の疾患が任意の第１の重い疾患症候を識別するかどうかを判定する。そうでなければ、機能１２２０は状態１３０６に同時に戻り、さもなければ機能１２２０は判定状態１３０８へ動いて所与の症候が所与に疾患のタイムラインの第１の重い症候として識別するかどうかを調べる。もしそうでなければ、機能１２２０はその疾患についての所与の症候値について指定された診断重みを検索し、状態１３１２へ動く。状態１３１２では、機能１２２０は診断重みを保存し、状態１３０６へ動いて機能１１２０（図１２）に戻る。
ここで図１４を参照してオンセット［オフセット］共力作用機能１２３０（図１２で用いられる）について説明する。機能１２３０は所与の症候の値が、医学的重要性を持つ特殊なオンセット［オフセット］特徴を示すか、およびその値がどうであるかを解析し、したがって、余分の診断重みを疾患に加える。
機能１２３０はエントリ状態１４０２で始まり、そこでは新しい値が症候のために計算されており、機能は所与の症候の特殊なオンセット値とオフセット値に関連する余分の診断重みを今検索せねばならない。機能１２３０は疾患がオンセット／オフセット解析を使用するかどうか、およびそれが所与の症候を特殊なオンセット値またはオフセット値として識別するかどうかを判定する。
所与の症候がオンセット／オフセット解析を使用しないとすると、機能１２３０は状態１４１６へ動いて同時に戻り（状態１４１６に）、さもなければそれは機能１４１０ａへ動く。機能１４１０ａにおいて、新しい症候値のオンセットまたはオフセット共力作用が解析され（図１５において説明する）、その後で判定状態１４１４へ動く。判定状態１４１４では、機能１２３０はそれの以前の処理がどのオンセット値またはオフセット値を変化したかどうかを判定する。変化したならば、機能１４１０ａは機能１４１０ｂへ動き、変化しなければ状態１４１６へ動く。機能１４１０ｂで、オンセットとオフセットの間の対称性が解析され、共力作用重みが割り当てられる（図１５に記述されているように）。機能１４１０ｂが終わると、機能１２３０は状態１４１６へ動いて呼び出し機能１１２０（図１２）に戻る。
ここで図１５を参照して、所与の症候のオンセット値とオフセット値を解析して、それらの特性を時間に関して決定する機能１４１０について説明する。機能１４１０はオンセットまたはオフセット共力作用を解析する部分１４１０ａと、対称共力作用を解析する部分１４１０ｂを含む。
機能１４１０はエントリ状態１５０２で始まり、そこで新しい症候値が与えられる。判定状態１５０４へ動いて、所与の値がオンセットまたはオフセットに関連していないとすると、機能は「データなし」信号を判定状態１５０４に戻し、もし関連していれば機能１４１０は部分１４１０ａを実行してオンセットまたはオフセット共力作用を解析し、判定状態１５０８へ動く。判定状態１５０８において、症候オンセットに関連する新しい値があれば、機能１４１０は機能１５１０へ動き、もしなければ判定状態１５２２へ動く。機能１５１０で、時間に関する症候オンセットの勾配の診断重みが図１６において更に説明するように計算される。機能１５２０へ動いて、傾向の診断重み、すなわち、時間に関する症候オンセットの勾配の変化が計算される。それについては図１７で更に説明する。判定状態１５２２へ動いて、新しいオフセット値があれば、機能１４１０は機能１５１０′へ動き、なければ機能は状態１５２８に戻る。記憶装置１５１０′において、時間に関する症候オフセットの勾配の変化が計算される。それについては図１６で更に説明する。判定状態１５２０′へ動いて、傾向の診断重み、すなわち、時間に関する症候オフセットの勾配の変化が計算される。それについては図１７で更に説明する。判定状態１５２４へ動いて、症候にオンセット値とオフセット値があれば、機能１４１０は部分１４１０ｂを実行して対称共力作用を解析して状態１５２６へ進むことができる。それらの値がなければ機能１４１０は状態１５２８に戻る。状態１５２６では、機能部分１４１０ｂは症候オンセット／オフセット対称の診断重みを計算する。状態１５２８へ動いて、機能１４１０は呼び出し機能１２３０に戻る（図１４）。
ここで図１６を参照して、症候についてのオンセット勾配とオフセット勾配の診断重みを計算する機能１５１０について説明する。この説明は症候オンセットについてのものである（１５１０）。同様な説明が症候オフセットに対して適用される（１５１０′）。機能１５１０はエントリ状態１６０２で始まり、そこで新しい症候値が与えられる。機能２５００へ動いて、時間に関する所与のオンセット値の勾配と所与のオフセット値の勾配が計算される。それについては図２５で更に説明する。判定状態１６０６へ動いて、有効な勾配が機能２５００によって戻されなかったとすると、機能１５１０は状態１６１４に戻る。戻されたならば、それは判定状態１６０８へ動く。判定状態１６０８では、オンセット勾配がオンセット勾配しきい値に達しないか、それを超えないとすると、機能１５１０は状態１６１４に戻り、達したか、それを超えたとすると機能１５１０は状態１６１０へ動く。状態１６１０では、機能１５１０は所与の症候に対するオンセット勾配値に割り当てられた重みを検索し、疾患オブジェクトにおいて後で解析するためにそれを保存する。状態１６１４へ動いて、機能１５１０は機能１４１０に戻る（図１５）。
ここで図１７を参照して、症候についてのオンセット傾向（１５２０）とオフセット傾向（１５２０′）の診断重みを計算する機能１５２０について説明する。患者の症候が始まる速さまたは終わる速さは診断の重要さを有し、それはこの機能によって決定され、重み付けられる。この説明は症候オンセット傾向についてのものであり（１５２０）、同様な説明が症候オフセット傾向について適用される（１５２０′）。
機能１５２０はエントリ状態１７０２で始まり、そこで新しい症候値が与えられる。機能２６００へ動いて、図２６に関連して更に説明するように、所与のオンセット値の時間に関する傾向が計算される。判定状態１７０６へ動いて、有効な傾向が機能２６００により戻されなかったとすると、機能１５２０は状態１７１４に戻り、さもなければそれは判定状態１７０８へ動く。判定状態１７０８では、オンセット傾向がオンセット傾向しきい値より小さければ、機能１５０２は状態１７１４に戻り、さもなければ機能は状態１７１０へ動く。状態１７１０では、機能１５２０はオンセット傾向値に割り当てられた重みを検索して、疾患オブジェクトでの後での解析のためにそれを保存する。状態１７１４へ動いて、機能１５２０は呼び出し者機能１４１０に戻る（図１５）。
ここで図１８を参照して、シーケンス共力作用計算機能１２４０（図１２）について説明する。機能１２４０は症候値の特定の、作成者が定めたシーケンスが所与の疾患について診断されている患者に起きたかどうかを調べる。もし起きたならば、機能１２４０はその特定の症候シーケンスに関連する余分の診断共力作用重みを検索し、後での解析のためにそれを保存する。
機能１２４０はエントリ状態１８０２で始まり、そこである時刻ｔでの疾患と症候値がその機能に与えられる。判定状態１８０４へ動いて、機能１２４０は、疾患の作成者が、シーケンス共力作用重み付けを、一体、定めているかどうかを判定する。もしそうならば、機能の１２４０は状態１８０６へ動き、さもなければそれは戻り状態１８１４にただちに戻る。状態１８０６では、機能１２４０はシーケンス共力作用計算に含まれている全ての症候値を疾患オブジェクトから検索する。状態１８０８へ動いて、機能１２４０は患者内で実際に報告された症候値の時間シーケンスを症候の作者の時間シーケンスと比較する。判定状態１８１２へ動いて、患者の症候シーケンスが作者のものに合致したならば、機能１２４０は状態１８１２へ動き、さもなければ機能は状態１８１４に戻る。状態１８１２では、機能１２４０は症候時間シーケンスに関連する診断重みを所与の疾患の重み表から検索し、所与の疾患の任意の他の実際の重みを持つ重みを保存する。状態１８１４へ動いて、機能１２４０はそれの呼び出し者機能１１２０に戻る（図１２）。
ここで図１９を参照して、同時共力作用機能計算機能１２５０（図１２）について説明する。機能１２５０は特定の作成者が定めた症候値のセットが所与の患者について診断されている患者で同じ時刻に、または同じ時間期間にわたって起きたかを調べる。もしそうであれば、機能１２５０は同時症候のその特定のセットに関連する余分の診断重みを検査して、それをその疾患の実際の診断重みのリストに加える。
機能１２５０はエントリ状態１９０２で始まり、そこである時刻ｔにおける疾患と症候値がその機能に与えられる。判定状態１９０４へ動いて、機能１２５０は、疾患の作成者が、同時共力作用重み付けを、一体、定めているかどうかを判定する。もしそうならば、機能１２５０は状態１９０６へ動き、さもなければそれは戻り状態１８１４にただちに戻る。状態１９０６では、機能１２５０は同時共力作用計算に含まれている全ての症候値を疾患オブジェクトから検索する。判定状態１９０８へ動いて、時刻ｔにおける患者の症候セットが作者の予め定めた症候セットに合致したならば、機能１２５０は状態１９１０へ動く。さもなければ機能は状態１８１２に戻る。状態１９１０では、機能１２５０は同時症候セットに関連する診断重みを所与の疾患の重み表から検索し、所与の疾患の任意の他の実際の重みを持つ重みを保存する。状態１９１２へ動いて、機能１２５０はそれの呼び出し者機能１１２０に戻る（図１２）。
ここで図２０を参照して、タイムライン輪郭共力作用計算機能１２６０（図１２）を説明する。機能１２６０は、所与の疾患について診断されている患者が症候時間輪郭を報告したか（図２８）、または時刻ｔに起きる個々の症候値が特定の作成者が定めた疾患時間輪郭または疾患タイムラインに合致するか、または「はめ込む」ように、それらが時刻ｔに起きるかを調べる。所与の症候が、作成者により定められた疾患時間輪郭に対応する時間に所定の値で患者内で起きたとすると、機能１２６０は、症候時間輪郭に関連する作成者が定めた余分の診断重みを検索し、それをその疾患の実際の診断重みのリストに加える。
機能１２６０はエントリ状態で始まり、そこで時刻ｔにおける疾患と症候値がその機能に与えられる。判定状態２００４へ動いて、機能１２６０は、疾患の作成者がいかなる症候時間輪郭重みを、一体、定めたかどうかを判定する。もしそうであれば、機能１２６０は状態２００６へ動き、さもなければそれは戻り状態２０１２にただちに戻る。状態２００６では、機能１２６０は、計算に含まれている症候時間輪郭を疾患オブジェクトから検索する。判定状態２００８へ動いて、患者の症候時間輪郭が作成者が定めた時間輪郭に合致したとすると、機能１２６０は状態２０１０へ動き、さもなければ機能は状態２０１２に戻る。状態２０１０では、機能１２６０は時間輪郭に関連する診断重みを所与の重み表から検索し、その重みを所与の疾患の他の任意の実際の重みで保存する。状態２０１２へ動いて、機能１２６０はそれの呼び出し者機能１１２０（図１２）に戻る。
ここで図２１を参照して、更新および記録機能１６０（図１）について説明する。機能１６０に入る前に、診断ループ１００は全ての候補疾患の診断重みを現在の主症候についてのある新しい値を基にして再計算したばかりである。そうすると機能１６０は各候補疾患が、新しい値を基にして、１つの小さい増分診断ステップをとることができるようにする。機能１６０は診断モーメンタムと、スコアと、各候補疾患の状態と、修飾子とを更新し、それの診断ランクを調べる。この最後のステップが１つまたは複数の疾患を診断判定点に到達させるとすると、機能１６０はその判定を処理する。その後で機能１６０は診断ループの他の反復のために候補疾患リストを準備する。
機能１６０はエントリ状態２１０２で始まり、そこでは現在の症候を使用するループ候補疾患を初期化して候補疾患リスト中の各疾患を処理する。判定状態２１０６へ動いて、疾患Ｄが現在の症候を使用しないとすると、それは最後の重み変化により影響を受けることができなかったので、機能１６０はループの残りをスキップして判定状態２１１８へ動く。しかし、判定状態２１０６において、疾患Ｄが現在の症候を使用しないとすると、機能１６０は状態２１０８へ動く。状態２１０８では、機能１６０は新しい症候値Ｄにより付加された診断重みの全てを加え合わせる。これは症候値の基本的な重みと、種々の基礎機能によって加えられた全ての余分の増分重みとを含む。状態２１１０へ動いて、機能１６０は疾患Ｄの診断モーメンタムを計算する。それは、一実施形態では、状態２１０８で計算された和にすぎない。このモーメンタムは現在の質問に対して疾患Ｄにより行われた増分診断進歩である。それは他のコンテキストで保存および使用されて疾患Ｄが他の候補疾患と比較してどれだけ速く進むかを評価する。状態２１１２へ進んで、機能１６０は疾患Ｄの診断スコアに状態２１１０により計算されたモーメンタムを加えることによってその診断スコアを更新する。
状態２１１４へ動いて、機能１６０は疾患Ｄの診断状態を調べて調整する。機能１６０は、診断ループの次の反復に多くの注意または少ない注意を受けるように、新しい診断スコアを、疾患Ｄを「取り込む」または「除外する」、あるいは、疾患Ｄの診断ランクを変更するなどの状態変化を合図する作成者が定めた種々のしきい値と比較する。判定状態２１１８へ動いて、処理すべきより多くの候補疾患があるならば、機能１６０はループインデックスＤを増加する状態２１２０へ動き、その後で他の反復を始める状態２１０６に戻る。しかし、判定状態２１１８で、処理すべき疾患がもうないとすると、機能１６０は状態２１２２へ動いて呼び出し者に戻る。この場合にはそれは図１の機能１７０である。
ここで図２２を参照して、診断ループ（図１）で使用されている診断調べ機能について説明する。機能１７０への入口では、システムは全ての候補疾患を新しい診断重みおよびスコアで更新したばかりで、機能１７０は今は候補疾患を調べて診断ループの他の反復が整然としているかを見、または診断セッション目標または限界に達したかを見る。
機能１７０はエントリ状態２２０２で始まり、そこでは全ての候補疾患が更新されたばかりである。判定状態２２０４へ動いて、機能１７０は各候補疾患の診断モーメンタムおよびスコアを調べる。任意の１つの疾患が次の現在の疾患として選択されるのに十分進んだとすると、機能１７０は状態２２０８へ動いて診断モードをその疾患に対するＶＡＩにセットし、その後で機能１７０は機能２２１０へ動く。しかし、判定状態２２０４においてどの疾患も診断へ向かう特別な進みを行わなかったとすると、機能１７０は状態２２０６へ動いて診断モードをＨＡＩにセットし、その後で機能２２１０へ動く。機能２２１０は診断目標と限界を調べる。それについては図２３に関連して更に説明する。機能２２１０が終わると、機能１７０は状態２２１２へ動き、ループ中のどのプロセスが終了、延期またはその他の中断を求めたか、または診断ループ１００で用いられている診断モードまたは診断パラメータあるいは診断オプションを変更したかを調べる。状態２２１２は操作平坦特徴によって引き金を引かれた操作要求をまた処理する。それは共力作用の場合に時に求められることがあるものなどの、ある他の操作を実行するのを支持してループの早期終了を求めることを任意の疾患オブジェクトに許す。状態２２１４へ動いて、機能１７０は内部フラグを診断ループを継続または終了することにセットする。状態２２１６へ動いて、機能１７０は呼び出し者に戻る。それはこの場合には図１の状態１７２である。
ここで図２３を参照して、診断ループ（図２２）で用いられる、目標および限界検査機能１７２について説明する。機能２２１０では、全ての候補疾患スコアと診断ランキングが更新されたばかりで、その機能は今は全体的な診断セッション目標または限界に達したことを見るために候補疾患を調べなければならない。この診断システムは診断ループ１００の他の反復のために平衡状態にされ、機能２２１０ではそれは他の反復が実際に求められたか、または助言されたかを判定する。
機能２２１０はエントリ状態２３０２で始まり、そこでは全ての候補疾患は更新されたばかりである。判定状態２３０４へ動いて、診断すべき候補疾患がもうないとすると、機能２２１０は状態２３２４へ動いてループ終了フラグをセットする。しかし、判定状態２３０４において、候補疾患がまだあるならば、機能２２１０は判定状態２３０６へ動く。判定状態２３０６では診断目標が疾患のある所与の数ｎを入れ込む（または除外する）ことであるならば、機能２２１０は判定状態２３０８へ動き、さもなければそれは判定状態２３１０へ動く。判定状態２３０８では、少なくともｎ種類の疾患が実際に入れ込まれた（または除外された）とすると、機能２２１０は状態２３２４へ動いてループ終了フラグをセットし、さもなければ機能２２１０は判定状態２３１０へ動く。判定状態２３１０では、診断目標がある指定された疾患を入れ込む（または除外する）ことであるならば、機能２２１０は判定状態２３１２へ動き、さもなければそれは判定状態２３１４へ動く。判定状態２３１４では、指定された疾患が実際に入れ込まれた（または除外された）とすると、機能２２１０は状態２３２４へ動いてループ終了フラグをセットし、さもなければ機能２２０は判定状態２３１４へ動く。
判定状態２３１４では、診断ループがある所与の時間間隔に制限されたとすると、機能２３１０は判定状態２３１６へ動き、さもなければそれは判定状態２３１８へ動く。判定状態２３１６で、指定された時間間隔が経過したとすると、機能２２１０は状態２２３４へ動いてループ終了フラグをセットし、さもなければ機能２２１０は判定状態２３１８へ動く。判定状態２３１８では、診断ループがある所与の質問数に制限されだとすると、機能２２１０は判定状態２３２０へ動き、さもなければそれは状態２３２２へ動く。判定状態２３２０で、指定された数の質問が尋ねられたとすると、機能２２１０は状態２３２４へ動いてループ終了フラグをセットし、さもなければ機能２２１０は判定状態２３２２へ動く。判定状態２３２２では、機能２２１０は内部フラグをセットして診断ループを継続し、戻り状態２３２６へ動く。状態２３２４では、機能２２１０は内部フラグをセットして診断ループを終了して、状態２３２６へ動き、機能１７０に戻る（図２２）。
ここで図２４を参照して、診断ループ１００の診断ループの一時停止機能１８０（図１）について説明する。機能１８０への入口では、診断ループは終了させられ、機能１８０は今はループの秩序だった終了と一時停止の部分である動作を行う。
機能１８０はエントリ状態２４０２で始まる。状態２４０４へ動いて、機能１８０は求められている診断報告を生ずる。状態２４０６へ動いて、機能１８０は新たに発生された疾患データと症候データを保存する。状態２４０８へ動いて、機能１８０は診断ループ「状態」を終了に保存する。それはシステムが全ての変数を同じ「状態」にリセットすることによりループを将来の時に継続可能にする。状態２４１０へ動いて、機能１８０は全てのコンピュータと、診断ループ１００に割り当てられていたシステム資源とを解放する。状態２４１２へ動いて、機能１８０は図１の状態１８２に戻る。
ここで図２５を参照して、時間に関する２つの値の勾配を計算する勾配機能２５００について説明する。ある確度の勾配はそれの正接であって、２つの値Ｖ１とｖ２の時間勾配は（ｖ２−ｖ１）／（ｔ２−ｔ１）である。ｔ１＝ｔ２であると、この値は算術的に確定されず、ｔ１がｔ２に接近すると、デジタルコンピュータではそれはあふれ状態になる。この機能は、適切に符号化されて、計算中に遭遇する任意の特殊問題について呼び出し者に知らせる補助結果フラグを使用する。
２５００はエントリ状態で始まり、そこでは引数ｔ１、ｔ２、ｖ１、ｖ２がその機能にとって利用できると仮定されている。状態２５０４へ動いて、機能２５００はデータ値ｖ１を調べる。判定状態２５０６へ進んで、値ｖ１が与えられていないとすると、機能２５００は状態２５０８へ動く。状態２５０８では、機能２５００は結果フラグを「値ｖ１なし」を指示するようにセットし、戻り状態２５２６に戻る。しかし、判定状態２５０６において、値ｖ１があるものとすると、機能２５００は状態２５１０へ進んでデータ値ｖ２を検索する。判定状態２５１２へ動いて、値ｖ２が与えられていないとすると、機能２５００は状態２５１４へ動き、結果フラグを「値ｖ２なし」を指示するようにセットし、その後で状態２５２６に戻る。しかし、判定状態２５１２において、値Ｖ２があるものとすると、機能２５００は状態２５１０へ動いて正接（ｖ２−ｖ１）／（ｔ２−ｔ１）を計算する。判定状態２５１８へ進んで、状態２５１６の結果がオーバーフロー誤り条件をひき起こしたとすると、機能２５００は状態２５２０へ動き、結果フラグを「無限勾配」を指示するためにセットし、状態２５２６に戻る。しかし、判定状態２５１８において、結果がオーバーフローでなかったとすると、機能２５００は状態２５２２へ動いて結果勾配を状態２５１６で計算された勾配にセットする。状態２５２４へ動いて、機能２５００は結果勾配とフラグをそれを呼び出した機能（２６００、図２６または１５１０、図１６）に戻す。
ここで図２６を参照して、時間に関する３つの点の傾向を計算する傾向機能２６００について説明する。ここで計算されるように、時間的傾向は、点２から点３までの勾配が、点１から点２までの勾配、より小さいか、に等しいか、より大きいか、に応じてそれぞれ３つの可能な値、すなわち、減少、一定、および増加、を有する。ｔ１、ｔ２、ｔ３の種々の値に対して、それらの勾配を計算することはデジタルコンピュータでは算術的に不確定か、オーバーフロー条件をひきおこすことがある。機能は適切に符号化されている補助結果フラグを用いて、そのような特別な条件に計算中に遭遇したことを呼び出し者に知らせる。
傾向機能２６００はエントリ状態２６０２で始まり、そこでは引数ｔ１，ｔ２、ｔ３、ｖ１、ｖ２、ｖ３が機能にとって利用できることが仮定される。状態２６０４へ動いて、機能２６００はデータ値ｖ１を調べる。判定状態２６０６へ進んで、値ｖ１が与えられていないとすると、機能２６００は状態２６０８へ動いて「値ｖ１なし」を指示するために結果フラグをセットし、戻り状態２６４４に戻る。しかし、状態２６０６で、値ｖ１があるならば、機能２６００は状態２６１４へ動いてデータ値ｖ２を検索する。判定状態２６１２へ動いて、値ｖ２が与えられていないとすると、機能２６００は状態２６１４へ動いて「値ｖ２なし」を指示するために結果フラグをセットし、状態２６４４に戻る。しかし、状態２６１２で、値ｖ２があるならば、機能２６００は状態２６１６へ動いてデータ値ｖ３を検索する。判定状態２６１８へ動いて、値ｖ３が与えられていないとすると、機能２６００は状態２６２０へ動いて「値ｖ３なし」を指示するために結果フラグをセットし、状態２６４４に戻る。しかし、状態２６１８で、値ｖ３があるならば、機能２６００は動いて機能２５００（図２５）を実行する。
機能２５００で、点１から点２までの勾配は（ｖ２−ｖ１）／（ｔ２−ｔ１）として計算される。判定状態２６２４へ動いて、機能２５００の実行の結果がオーバーフロー誤り条件をひき起こすとすると、機能２６００は状態２６２６へ動く。状態２６２６では、機能２６００は「無限勾配１」を指示するために結果フラグをセットし、戻り状態２６４４に戻る。しかし、状態２６０６で、結果がオーバーフローがなかったとすると、機能２６００は動いて機能２５００´（図２５）を実行する。機能２５００´で、点２から点３までの勾配は（ｖ３−ｖ２）／（ｔ３−ｔ２）として計算される。判定状態２６３０へ動いて、機能２５００の結果がオーバーフロー誤り条件をひき起こしたとすると、機能２６００は状態２６３２へ動く。状態２６３２では、機能２６００は「無限勾配２」を指示するために結果フラグをセットし、戻り状態２６４４に戻る。しかし、判定状態２６３０で、結果がオーバーフローがなかったとすると、機能２６００は判定状態２６３４へ勲記、所定の比較範囲を用いて勾配１と勾配２を比較する。判定状態２６３４において、勾配１が勾配２より大きいとすると、機能２６００は状態２６３６へ動き、勾配１が勾配２より小さいとすると、機能２６００は状態２６４０へ動き、勾配１が勾配２に等しいとすると、機能２６００は状態２６３８へ動く。状態２６３８において、機能２６００は結果傾向をセットして増加する傾向を指示し、その後で状態２６４２へ動く。状態２６４２では、機能２６００は結果フラグをセットして正常な結果を指示する。状態２６４４を動いて、機能２６００は計算された傾向と結果フラグを呼び出し機能１５２０（図１７）に戻す。
図２７を参照して、診断スコアに達するのに実際の症候重みと代わりの症候重みの使用を示す簡単な概念的やり方についていま説明する。実際の実現は異なることがあるが、図は疾患、症候および重みの間の関係を示す。一実施形態では、疾患‐症候マトリックスが用いられ、そこでは複数の疾患が行に掲げられ、複数の関連する症候が列に掲げられている。部分的な例の頭痛疾患‐症候マトリックス２７００では行２７０２は２７３２と２７４２と記されている列に症候を掲げている。いくつかの疾患例が２７０４（一般偏頭痛）、２７０６（伝統的偏頭痛）、２７０８（群頭痛）、および２７１０（クモ下膜出血）と記されている行に示されている。各疾患ごとに、「実際の」値（行２７１４、２７１６、２７１８、および２７２０）または「代わりの」値（行２７１５、２７１７、２７１９、および２７２１）を保持する行がある。上記のように、診察は２７３０と記されている領域においてＨＡＩモードで始まる。２７３２と記されている領域において症候例を聞き出すための質問が患者に行われる。症候に関連する質問が患者に対して行われるにつれて、特定の症候についての値が、特定の疾患の作成者により割り当てられた適用可能な各疾患について、実際の行または代わりの行に置かれる。たとえば、症候「吐き気２」は一般偏頭痛の作成者により「実際」症候であると定められ、患者の答えによって決定された値３５を持つ。しかし、症候「吐き気２」は群偏頭痛の作成者によって「代わりの」症候であると判定され、患者の答えによって決定された値−２０を持つ。したがって、ＨＡＩモードでは、ある疾患が聞き出された実際の症候を持ち、ある疾患は聞き出された代わりの症候を持つ。
いくつかの可能な基準の１つに達した後で、モードはシステムにより、２７３４に示されているなどの、ＨＡＩモード（２７３０）からＶＡＩモード（２７４０）へ切り換えられる。その点から前へ、システムは基準に達することを基にして主疾患について症候を尋ねることに集中する。一実施形態では、その後で主疾患についての「実際の」症候（この例では伝統的な偏頭痛）が２７４２に示されているように聞き出される。たとえば、基準は、特定の診断スコアに達したかパスした、特定の診断モーメンタムに達した、診断の確率に達した、またはユーザーがモードを切り換えることを尋ねることがある、という事実を含むことがある。ユーザーは主疾患についての聞き出すべき実際の症候を持つこと、またはシステムが戻って、２７４４に示されているように主疾患についての実際の症候のみを再び尋ねることさえすることを求めることがある。種々のタイプの共力作用のためなどの、他の重み（示されていない）が２７４６と記されている領域でその疾患に付加される。各疾患行についての診断スコアの例が列２７５０に示されており、各疾患についての総計スコア、これは各疾患についての実際のスコアと代わりのスコアを加え合わせたもの、が列２７５２に示されている。この例では、システムはスコア４８０で、患者を伝統的偏頭痛を持っているものと診断する。
ここで図２８を参照する。この図は患者に症候のセットを患者内で症候が実際に起きた時間的順序に配列させる形式またはスクリーン表示を示す。これは、グラフィック・ユーザー・インタフェース（ＧＵＩ、Graphic User Interface）と患者の入力を得るための入力形式を使用する一実施形態である。他の実施形態は同じ情報を患者から得るために他の技術を用いる。診断ループ１００（図１）では、システムは患者の疾患タイムラインを得るためにバリュエータ・オブジェクト（図６）を使用する。その後でバリュエータ・オブジェクトは患者の症候の時間的輪郭を組み立てて、それを、データベースに以前に保存された時間輪郭と比較し、余分の診断重みを患者に合致する疾患に加える（図２０）。診断ループの他の部分では、候補疾患リストを濾波し、したがって、それを最もありそうな候補疾患にするために、患者の疾患タイムライン輪郭を、周知のパターン合致技術により使用できる（図３）。診断ループの他の部分では、第１の重い症候を特定するために、患者の疾患タイムライン輪郭を使用できる（図１３）。診断ループの他の部分では、患者の時間輪郭に良く合致する疾患を次の主疾患として選択するために患者の疾患タイムライン輪郭を使用できる（図４）。したがって、候補疾患のセットを減少し、特定の候補疾患の診断を支援するために疾患タイムライン輪郭を使用できる。
図２８は４つの異なる症候について症候オンセットと持続時間を時間に関して描いたチャート２８００を示す。時間尺度（線２８１０）は時で示され、早く現れる症候が遅く現れる症候よりもより左に置かれるように、左から右へ進んでいるのが示されている。例として、症候が盲腸疾患で通常現れる時系列を示すために、４つの症候（食欲不振、吐き気、上腹部の痛み、および右下腹部の痛み）が示されている。もちろん他の疾患もこれと同じ症候のタイムラインまたは時間輪郭を示すこともある。通常の盲腸は食欲不振（食欲が失われる）で始まることをこのチャート（線２８１２）は示している。したがって、食欲不振はタイムラインの最も左側に置かれて、患者における疾患過程の始点すなわち開始を示す。食欲不振の１時間後に、食欲不振の患者は吐き気を通常経験する。したがって、それは１時間マーク（線２８１４）で始まるものとして示されている。病気が始まってから約２．５時間経過して、患者は上腹部の痛み（胃部位の不快感）を通常経験するので、症候が時間尺度の時刻２と３の間で始まるものとして示されている（線２８１６）。同様に、ＲＬＱ（Right Lower Quarter）痛み（腹の右下部の痛み）が発病の約４時間後に始まっているとして示されている（線２８１８）。患者が食欲不振、吐き気、上腹部の痛み、および右下腹部の痛みの存在を既に示していると仮定すると、診断システムはこの種のチャートを患者に提供する。そうすると患者はマウスを用いて症候ブロックが現れた時を示す位置に来るまで症候ブロックを左右に動かす。ブロックがどれくらい持続するかを示すためにブロック自体は伸縮できる。その後で患者は提出（または類似の）ボタン２８２０をクリックすることにより選択を行う。
ここで図２９ａを参照して、オブジェクト指向プログラミング、すなわち、患者を診断できるソフトウエア・オブジェクトの集まりとして、の技術を用いてＭＤＡＴＡの全体のオブジェクト実施形態２９００を説明する。この実施形態２９００では、全てのデータは、データを取り扱いかつ維持するソフトウエア手順および機能（ここでは「方法」と呼ぶ）でデータ（ここでは「メンバー」と呼ばれる）を囲むことによって、「オブジェクト」に変換される。オブジェクトの外部のプログラムはオブジェクト方法を使用することによりまたは特殊な許可によりメンバーデータをアクセスすることを許されるのみである。このオブジェクト指向実施形態は、いくつかの利点を持つ、データおよびプロセスの再配置および再分布を表す。まず、オブジェクト指向実施形態はオブジェクトのデータと、データフォーマットと、データ構造との有効性を、周囲の診断環境の予測できないダイナミックスとは無関係に、常時保証する。第２に、システムの各オブジェクトはデータを累積して、それ自身の処理履歴とそれの付近のオブジェクトのそれをトラッキングする。したがって、それの現在の状態をアクセスでき、それ自身を他のオブジェクトと比較し、知能的判定を行うために使用できる認識を獲得できる。第３に、メモリと、認識と、それの環境に働き掛ける方法とが与えられると、オブジェクトは、独立に動作してシステムにとって全体として有用であるタスクを実行するエージェントとして使用することを許す。
オブジェクト指向実施形態はプログラム産業において周知であるが、ここでは自動化した医学診断のために新規かつ明らかでないやり方で用いる。他の診断システムでは、疾患とオブジェクトは診断を計算するために中央プログラムにより取り扱われる動かないデータ記録として取り扱われる。図２９ａと２９ｂで説明される実施形態では、疾患と症候は、種々の論理レベルで知能アクターを自身で編成し、診断のために競争的に協働し、かつ最終的にそれら自身を分類する知能アクターとして挙動できるオブジェクトとして設計される。説明のために、ソフトウエア・オブジェクトは、オブジェクトデータの全てを入れるととされている単なる円と、オブジェクトに属するが外部世界によってアクセスできるオブジェクト機能を表すいくつかの長方形として表されている。そのように見られて、ソフトウエア・オブジェクトを、他のオブジェクトとは独立に動作できて、将来の参考のためにそれの動作のメモリを保持できる「スマートデータ記録」として使用できる。
図２９ａはＭＤＡＴＡシステムのオブジェクト実施形態２９００に関与するように設計されているいくつかのそのようなオブジェクトを示す。オブジェクト２９０１はリストをベースとするエンジン（システム）などの診断システムを表すことができる。そのエンジンの動作は図１ないし図２６に詳細に示されている。このオブジェクト実施形態でこのシステムにより実行される機能はオブジェクトの周囲にまとめて示されている。たとえば、機能「自身を初期化する」はシステムに診断セッションを準備させるために外部システムにより呼び出され、機能状態報告はシステムの現在の状態について何等かの情報を要する任意のプロセスにより呼び出される。オブジェクト２９０２は候補疾患リストを表す。それの機能はそのリストに関連するサービスを実行する。たとえば、機能候補疾患フォームは、図２に示すように診断セッションを開始するためにシステムにより呼び出される。オブジェクト２９０３は疾患オブジェクトであって、１つの疾患についてシステムが知っている医学的知識の全てを表す。それの機能は診断を行うまたは新しい診断スコアでそれ自身を更新することなどの、疾患に関連するサービスを行う。オブジェクト２９０４は症候オブジェクトであって、１つの症候に関連するデータと機能を表す。たとえば、それの機能の１つは時刻Ｔに値を得ることであって、それは、計算、表参照、または患者への質問によって値を得るために必要とされる適切なバリュエータ機能を起動する。オブジェクト２９０５はバリュエータ・オブジェクトであって、人の患者に問診するために必要なタスクを取り扱う。オブジェクト２９０７はノードオブジェクトであって、それの役割はデジタルコンピュータと人の患者の間の実際のインタフェースを取り扱うことである。一実施形態では、ノードオブジェクトはＭＤＡＴＡ全体のうちで、患者と実際に通信する唯一のオブジェクトである。
ここで図２９ｂを参照して、ＭＤＡＴＡシステム（図２９ａ）が、診断ループ（図１）の１回の反復を行うためにオブジェクトの集まりをどのように使用するかのオブジェクト指向実施形態について要約して説明する。データについての操作を実行する中央機能のセットを含んでいる単一のプログラムまたはエンジンを使用する代わりに（図１）、図２９ｂのオブジェクト指向実施形態は、機能自体を実行するか操作を更に他のオブジェクトに委任する種々のオブジェクトに「方法」として分布されている機能を使用する。たとえば、図１では、システムは次の主症候を選択するためにある機能を呼び出すが、図２９ｂでは、次の症候を選択するのは現在の疾患オブジェクトである。
一般に、各オブジェクトはそれ自身のタスクを実行し、他のオブジェクトのタスクを適切な時刻に実行するために他のオブジェクトを呼び出す。時間を過ぎると、一連の動作が、主タスクを実行するために求められるものと同じまたはそれより低いレベルを用いて、高いレベルから低いレベルまでの自然のタスク階層を作る。同時に、その階層は種々のレベルの論理的解釈および意味付けを表す。したがって、最低レベルでは、患者は単一の質問に答え、中間レベルでは、これは患者についての症候情報における変化と解釈され、最高レベルでは、それはいくつかの競合する疾患の仮診断の再階層付けとなることがある。
医学診断の複雑な解釈的かつ分析的タスクを捕らえてソフトウエアに具体化する能力は、ＭＤＡＴＡ設計に他の自動化診断システムよりも大きな利点を与えるものである。それらは単一レベルの動作および意味付けで動作する傾向がある。オブジェクト実施形態で得られるものは、ある全体的な制御原理を基にして、自身を編成する自律性をもつことを許されているデータを有するシステムから出る自己編成および自己評価の能力である。
図２９ｂは、図１ないし図２６に詳細に示されているプロセスと同じプロセスを実行するために、ＭＤＡＴＡシステムのオブジェクト指向実施形態で行うことができるプロセス２９１５を要約したものであって、このプロセスでは、質問が患者の母国語またはその他の希望する言語、たとえば、フランス語で、オンラインで患者に行なうように複雑さが増している。プロセス２９１５は外部プロセスが候補疾患のセットを組立てた時に開始し、今は方法２９２１を呼び出して候補疾患を基にして差動診断を計算する。システムによる別の処理は特定の診断を出力するために行われることに注目されたい。方法２９２１はエンジンオブジェクト２９２０の多数の方法機能の１つである。エンジンオブジェクト２９２０は全てのデータと、リストを基にしているエンジン（システム）全体のプロセスおよびそれの多数の方法を包含している。それらの方法のうちの方法２９２１と２９２２だけをここでは説明のために示している。エンジンオブジェクトの主な目的は外部システムおよびユーザーの要求を受けて、適切な内部処理を開始することである。適切な時刻に、プロセス２９１５は、疾患オブジェクトの方法である方法２９３１に進む。それは数多くの方法を有するが、説明のためにここでは方法２９３１と２９３２のみが示されている。疾患オブジェクトは１つの所与の医学的疾患について知られている全てを表し、それの主な機能は疾患情報の要求を受け、外部の動作要求を実行することである。図示のケースでは、疾患オブジェクト２９３０はそれの症候オブジェクトの１つを選択し、方法２９４１へ動いて、オンライン患者のその症候の値を得る。症候オブジェクト２９４０は全てのデータと典型的な症候オブジェクトのプロセスを含んでいる。その症候オブジェクトの多数の方法のうちここでは説明のために方法２９４１と２９４２だけが示されている。症候オブジェクトは１つの所与の症候について知られていることの全てを表し、それの主な機能は症候情報のための要求を受けることである。症候オブジェクトは、実際の症候値を得るために内部プロセスを開始し、方法２９５１へ進む。
方法２９５１は質問バリュエータ・オブジェクト２９５０の１つの方法である。バリュエータ・オブジェクト２９５０は数多くの方法を有するが、ここでは方法２９５１と２９５２だけが示されている。一般に、バリュエータ・オブジェクトはある時刻ｔに症候の値を計算するために求められる計算を実行する責任がある。質問バリュエータ・オブジェクトは人の質問を選択して尋ねるために要する処理を初期化し、その後で方法２９６１へ進む。方法２９６１は質問オブジェクト２９６１の方法である。それは典型的な質問オブジェクトのメンバーと方法およびそれの多数の方法を表すが、ここではそのうちの方法２９６１と２９６２のみが示されている。質問オブジェクトというのは、ある人に質問をする際に含まれている、使用すべき自然言語または患者の教育レベルなどの、データの全てを表す。オブジェクトの主な機能は、質問を行うため、および人から有効な答えを聞き出すために通常求められる詳細な質問の流れを取り扱うことである。この質問オブジェクトは、患者の母国語で質問を表示するために書かれるノードオブジェクトを選択する。その後でプロセスはノードオブジェクト２９７０の方法２９７１へ動く。ノードオブジェクト２９７０は典型的なノードオブジェクトとそれの方法のデータとプロセスの全てを包含する（方法２９７１と２９７２のみがここに示されている）。このノードオブジェクトは、人とコンピュータの間の単一質問／回答の交換の物理的詳細を取り扱うものであって、それには特殊なハードウェア、ビデオ、およびオーディオ問題、時間遅延、時間切れ、および繰り返すための任意の需要が含まれる。ノードオブジェクトは求められた処理を開始し、その後で方法２９８１へ動く。方法２９８１はデータ通信ネットワーク、たとえば、インターネット、を通じてシステムをアクセスすることができる患者に質問を行う。グラフィック・ユーザー・インタフェース実施形態を仮定すると、質問は対話としてスクリーンに表示され、患者オブジェクト２９８０を介する患者からの答えに対しては適切なボタンが設けられる。
患者が状態２９８２で答えると、プロセス２２９１５がオブジェクト階層をバックアップするので逆順序の方法が始まる。状態２９８２から、プロセス２９１５は方法２９７２へ動き、そこで患者の答えが記入されて時刻が記される。方法２９６２へ進んで、答えは可能な質問の流れにおける最後の答えとして記される。方法２９５２へ動いて、答えは内部処理のために符号化されるので、ここではそれの母国語の面を失う。方法２９４２へ動いて、答えは疾患の診断スコアの増加として処理される。答えは時刻ｔに新しい症候として処理される。方法２９３２へ動いて、答えは疾患の診断スコアの増加として処理される。方法２９２２へ動いて、答えは差動診断における相対的疾患位置の再ランク付けを起動してから、しきい値処理を行って診断を決定する。最後に、エンジンオブジェクト２９２０は、外部オプション設定に応じて、今はプロセスを反復できまたは終了できる。この制御の流れの前、最中または後で予測されるＬＢＥに関連する他の機能およびオブジェクトは種々の実施形態に含むことができる。更に、疾患ランク付けがひとたび行われると、１つの疾患の診断を決定するためにしきい値処理を行うことができる。更に、患者の電子的医学記録の更新、または医師またはその他の健康管理者に診断事象、たとえば、緊急処置を要する状況などを、知らせることなどの動作が起きることがある。
ここで図３０を参照する。この図は、代わりの症候がオフライン準備ノードでどのようにして設定されるか、および後で患者をオンラインで診断するためにどのように使用されるかについて記述している。オフラインノードとオンラインノードはここではそれらが順次起きるかのように示されているが、実際にはそれらは、試験、認可、監査、および生産データベースへの最終的な統合などの付加準備によって通常分離されている。
プロセス３０００は状態３００２で始まる。そこでは１つまたは複数の疾患オブジェクトを医療作成者によって作成する。状態３００４へ動いて、１つの疾患オブジェクトＤがそれのメンバー機能とデータを定めることによって設定される。疾患Ｄの１つの大きなデータ構造が、その疾患を特徴付ける症候のリストである。そのリストの各症候Ｓは定めなければならず、説明せねばならない。状態３００６へ動いて、リストの１つの症候Ｓがそれの値およびそれらの値の診断重みに関して設定および定められる。判定状態３０１０へ動いて、その疾患オブジェクトが他の疾患オブジェクトにおける代わりの症候としておそらく使用できるものとすると、線図は状態３０１２へ動き、さもなければそれは判定状態３０１４へ動く。状態３０１２では、症候は適用できる疾患オブジェクト中の代わりの症候として設定される。判定状態３０１４へ動いて、疾患Ｄのために設定すべきより多くの疾患オブジェクトが存在するものとすると、線図は状態３０１４へ戻り、さもなければそれは判定状態３０１６へ動く。判定状態３０１６では、設定すべきより多くの疾患オブジェクトが存在するものとすると、線図は状態３００４へ戻り、さもなければそれはオフライン段階を終了する。
オンライン段階について、プロセス３０００は、オンラインで、かつシステムからの質問に答えられる患者（または患者代理人）との自動化診断セッション中に、診断ループ１００内で代わりの症候がどのように処理されるかを説明する。状態３０３０へ動いて、疾患Ｄが疾患に対する目標として選択される（図４）。状態３０３２へ動いて、疾患Ｄの１つの疾患オブジェクトＳが疾患に対する目標として選択される（図５）。症候Ｓは今評価せねばならない。それは複雑で時間を要するプロセスである（図６）。判定状態３０３４へ動いて、プロセス３０００は、代わりの症候を取り扱う評価プロセスの一部を示す。それはオンライン時間を短縮するために用いられる。それは、疾患Ｄに対して、症候Ｓがすでに評価されている許容できる代わりの症候を有するケースとすることができる。もしそうであれば、判定状態３０３４において、代わりの症候はなく、プロセス３０００は症候Ｓの評価のために状態３０３８へ動く。状態３０３６では、症候Ｓの代わりのものの重みが検索されて、疾患Ｄの診断スコアに加えられ、その後でプロセス３０００は判定状態３０４０へ動く。しかし、状態３０３８では、症候Ｓは評価され（図６）、症候Ｓの診断重みは検索されて疾患Ｄの診断スコアに適用され（図１１と図２１）、その後でプロセス３０００は判定状態３０４０へ動き、さもなければ、それは状態３０３２へ動く。状態３０４０では、疾患Ｄのある終了条件に達したとすると（図２２）、プロセス３０００は判定状態３０４４へ動き、さもなければ、それは状態３０３２へ動く。判定状態３０４４では、処理すべき他の疾患オブジェクトがあるならば、プロセス３０００は状態３０３０へ戻り、さもなければ、それは終了状態３０４６へ動く。
ここで図３１を参照する。プロセス３１００が症候オブジェクトを疾患オブジェクト中の代わりの症候としてどのように再使用できるかを記述するものである。代わりの症候特徴は、許容できる代わりの症候値を既に利用できる時に、所与の症候の時間を要する評価を無視するために、この診断システムが指定された症候値を他の症候値に置き換えることができるようにする。この特徴は医療作成者の個々の好みを受け入れ、種々の等しいフォーマットで保存されている症候の処理を簡単にし、かつ症候評価の順序付けを、指定されたし故評価順序に依存する代わりに、オンラインセッションのダイナミックスに一層適応させる。
プロセス３１００は１つの疾患オブジェクトのオフライン準備の全体的なステップを示すだけである。疾患がオンラインでどのように診断されるかが図１に示されており、代わりの症候がどのように用いられるかが図６と図３と共に記述されている。プロセス３１００は状態３１０２で始まり、そこでは作成者が疾患オブジェクトＤを作成することと記述することを望んでいる。状態３２０４へ動いて、疾患オブジェクトＤが設定され、それのメンバー機能とデータが定められる。疾患Ｄの１つの大きなデータ構造が、その疾患を特徴付ける症候と、症候値と、症候タイムラインとのリストである。そのリスト各症候は特定および記述される。状態３１１０へ動いて、存在する全ての症候オブジェクトのデータベースが可能な代わりの症候の場所を探す目的でアクセスされる。状態３１１２へ進んで、疾患Ｄの症候リストの１つの症候Ｓが選択される。状態３１１４へ進んで、症候データベースが探索され、ある症候Ａが疾患Ｄを診断するための症候Ｓの許容できる代わりとして特定される。状態３１１６へ動いて、診断重みが代わりの症候Ａの値に割り当てられる。判定状態３１１８へ動いて、疾患Ｄのより多くの症候を処理すべきであるとすると、プロセス３１００は状態３１１２に戻り、さもなければそれは終り状態３１２２へ動く。
ここで図３２ａを参照して、疾患および症候オブジェクトまたは要素を設定するために作成者が使用するプロセス３２００について説明する。このダイヤグラムは、データ準備および試験時に、オフラインで行われ、診断時にオンラインでない処理を示すことに注目されたい。
プロセス３２００は状態３２０２で始まり、そこでは作成者は１つまたは複数の疾患オブジェクトとそれの症候オブジェクトを定めることを望む。状態３２０４へ動いて、多数の疾患オブジェクトが設定される。各疾患オブジェクトは所要の疾患オブジェクトデータと疾患オブジェクト処理機能とを有する。状態３２０６へ進んで、多数の症候オブジェクトが各疾患オブジェクトについて特定される。症候データベース中に既に存在している症候が特定される。新しい症候が記述されている。それらの症候にはそれの可能な値のリストが含まれている。状態３２０８へ進んで、診断重みが各症候オブジェクトのいくらかの値または全ての値に割り当てられる。各症候オブジェクトは多数の可能な値を通常有し、各値はそれに関連する疾患に向かう診断オブジェクトを有することができる。状態３２１２へ動いて、プロセス３２００は状態３２１２でオフライン部を終わる。
図３２ｂを参照して、疾患要素または疾患オブジェクトについて指定された症候要素または症候オブジェクトの使用を、ここでオンラインプロセス３２３０により説明する。オフライン部（プロセス３２００）は図３２ａを参照して先に説明した。プロセス３２３０はＨＡＩ概念およびＶＡＩ概念の一実施形態を指定された症候要素の使用と一緒に説明する。
プロセス素３２３０は上記したＨＡＩモード中の入り状態３２３２で始まる。プロセス３２３０は状態３２３４へ進み、そこで選択された症候要素が、症候値獲得機能１４０（図６）によって実行されるなどのようにして、評価される。状態３２３６へ進んで、プロセス３２３０は症候値の診断重みを、症候要素を加えることができる疾患要素の診断スコアに加える。判定状態３２３８へ動いて、プロセス３２３０は、疾患要素の１つ（Ｎ番目の疾患要素）のための指定された症候要素の評価に切り替える基準（すなわち、ＶＡＩモードにおいて）に達したかどうかを判定する。基準の例が高い診断モーメンタム、高い診断スコア、高い診断確率指定された症候へのある外部プロセスが求めた切り替えまたは人が求めた切り替えである。判定状態３２３８においてその基準に達しないとすると、プロセス３２３０は状態３２４０へ動いて症候の評価を続行し、そこで任意の疾患要素に対して指定された症候要素は必ずしも選択されない。プロセス３２３０は状態３２４０に戻って、判定状態３２３８において基準に達するまで別の症候要素をループに沿って巡る。
判定状態３２３８において基準に達したとすると、プロセス３２３０はＶＡＩモードで状態３２４２へ進み、そこでＮ番目の疾患要素に対して指定された症候要素が評価される。状態３２４４で続行して、プロセス３２３０は評価された症候要素の重みをＮ番目の疾患（およびそれが症候要素であると指定される対象である他の任意の疾患）の診断スコアに加え、代わりの症候重みを他の適切な疾患要素の診断スコアに加える。判定状態３２４６へ進んで、プロセス３２３０は任意の疾患要素に対する診断スコアが診断のしきい値に達し、パスしたかどうかを判定する。もしそうであれば、関連する疾患（現在評価されているもの）に対する診断スコアは終了状態３２４８にモードされる。任意の疾患要素に対する診断スコアが、判定状態３２４６の判定で、そのしきい値に達していないか、パスしていないとすると、プロセス３２３０は判定状態３２５０へ進んで、別の指定された症候要素をＮ番目の疾患要素に対して評価のために利用できるかどうかを判定する。もしそうであれば、プロセス３２３０は状態３２５２に進んで症候要素の評価を続け、そこでＮ番目の疾患要素に対する指定された症候要素が選択される。プロセス３２３０は状態３２４２に戻って、判定状態３２５０で判定されたように、利用できる指定された症候要素がもうなくなるまで、Ｎ番目の疾患要素の指定された症候要素を通ってループを巡る。利用できる指定された症候要素がもうないことを判定状態３２５０が判定すると、プロセス３２３０は状態３２５４へ進んで、現在評価されている残りの疾患のおのおのに対して診断スコアを調べる。その後でプロセス３２３０は判定状態３２３８に戻って、先に述べたように、ＶＡＩモードが他のいずれかの疾患要素を設定すべきか、または別の処理をＨＡＩモードで続行すべきかを判定する。
ここで図３３を参照する。プロセス３３００が、患者の医学的条件を診断するために疾患タイムライン合致という新規な概念を使用する完全自動化法の主なステップを要約している。疾患タイムラインは特定の疾患の症候を時間的順序で記録し、各症候のオンセット、持続時間、大きさ、およびオフセットなどの重要な症候特性を記述するデータ構造である。疾患タイムラインは一般的または実際的なものとすることができる。一般的タイムラインは、典型的な母集団から出るので、疾患を統計的に記述する。実際のタイムラインは診断されている特定の患者の症候を記述する。タイムラインは、グラフ、チャート、カレンダー、リスト、表、スプレッドシート、またはソフトウエア・オブジェクトなどの種々のやり方で表すことができる抽象的なデータ構造である。簡単な例が、図２８に示されているように、Ｇａｎｔｔチャートの形式での疾患プロセスの１時間ごとの記述である。
図３３で概略述べた診断プロセスは、実際の疾患タイムラインをとること、周知の数学的技術を用いてそれを一般的な疾患タイムラインのデータベースに一致させること、したがって、別の解析と最終の診断ランキングのための強力な候補である疾患の比較的小さいセットを特定することが可能である、という事実を利用する。図３３で概略述べたように、このプロセスは２つの別々の段階を有する。第１の段階（状態３３０２〜３３０４）では、コンピュータプログラムが医師作成者が一般的疾患タイムラインを準備する際に支援する。第２の段階（状態３３０６〜３３２０）では、他のプログラムが、オンライン患者のタイムラインをデータベース中の一般的タイムラインに合致させて、合致する疾患の診断スコアを適切に増加させるために種々の症候特徴を使用する。
状態３３０２はプロセス３３００の状態である。状態３３０４へ動いて、オフラインプログラムを用いて、医療作成者は一般的疾患のデータべ一スを生ずる。この状態は、何千もの疾患およびそれの症候の大規模なデータベースを生ずる何年にもわたる専門的労働を表す。それは、データをフォーマット化および試験をして、状態３３０６ないし３３２０で述べたようなものなどの完全自動化診断システムで使用するためにそれを準備することを含むこともできる。
状態３３０６へ進んで、患者は、質問することにより患者から主訴を聞き出すコンピュータプログラムとはオンラインである。状態３３１６へ動いて、プログラムは患者から答えを受ける。状態３３１０へ進んで、プログラムは答えを受けて、主訴に対応する１つまたは複数の疾患を特定する。状態３３１２へ動いて、プログラムは主訴を特定された全ての疾患に相関させる。
状態３３１４へ続けて、プログラムは患者のＦＳＳ時間パラメータを決定し、これを疾患タイムライン上に置くために患者に質問する。状態３３１６へ動いて、患者のＦＳＳが疾患ＦＳＳに合致したならば、プログラムは所定の増分診断重みを特定された全ての疾患の診断スコアに加える。状態３３１８へ進んで、プログラムは、それの累積診断スコアがあるしきい値に達したか、それを超えた時に、１つまたは複数の特定された疾患についての診断を下す。プロセス３３００は状態３３２０で終わる。
図３４を参照して、特定の疾患の各症候の大きさの時間的順序での変化を特定する、症候の大きさパターンを用いて患者の医学的条件を診断する完全自動化プロセスについて説明する。大きさパターンは、実際には、症候の大きさを持つ疾患タイムラインであって、疾患輪郭をつくる。疾患タイムラインと同様に、症候大きさパターンは一般的または実際的なもの、すなわち、典型的なものまたは患者に特有なものとすることができる。
プロセス３４００は状態３４０２で始まる。状態３４０４へ動いて、オフラインプログラムを用いて、医療作成者は、図３３を参照して説明した疾患タイムラインに類似する、一般的症候大きさパターンのデータベースを生ずる。状態３４０６へ進んで、コンピュータプログラムはオンライン患者に質問して患者の症候の大きさを聞き出す。状態３４１０へ動いて、プログラムは患者の症候の大きさパターンをそれの症候の大きさパターンのデータベースと比較して、患者の疾患を特定する（試みる）。プロセス３４００は状態３４１２で終わる。
ここで図３５を参照して、ＭＤＡＴＡシステム３５００の一実施形態のブロック図について説明する。ＭＤＡＴＡシステム３５００はネットワークの雲３５０２を含む。それはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と、広域ネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットと、またはデータ通信を取り扱えるその他のネットワークとを含む。
一実施形態では、ＭＤＡＴＡプログラムおよびデータベースは、ＬＡＮとゲートウエイ３５０４によりネットワーク３５０２に相互接続できるサーバ３５０８の群に常駐できる。あるいは、他の実施形態では、ＭＤＡＴＡプログラムおよびデータベースは、ネットワーク・インタフェース・ハードウェアおよびソフトウエア３５１２を利用する単一のサーバ３５１０に常駐する。ＭＤＡＴＡサーバ３５０８／３５１０は、上記のように、データベース／症候／質問またはオブジェクトを保存する。
ネットワーク３５０２はユーザーコンピュータ３５１６に、たとえば、モデムを用いてまたはネットワーク・インタフェースカードを用いて接続できる。コンピュータ３５１６におけるユーザー３５１４は、キーボードとポインティング・装置の少なくとも一方と、モニタ３５１８などの視覚的装置を用いてＭＤＡＴＡプログラムを遠隔でアクセスするために、ブラウザ３５２０を用いることができる。あるいは、ＭＤＡＴＡプログラムがコンピュータ３５１６でローカルモードで実行される時は、ブラウザ３５２は利用されない。視覚的症候などの視覚的入力を提供するために、テレビカメラ３５２２をコンピュータ３５１６に接続することを選択できる。
ＭＤＡＴＡサーバ３５０８／３５１０と通信するために他の種々の装置を使用できる。サーバに音声認識ハードウェアすなわちＤＴＭＦハードウェアが設けられているならば、ユーザーは電話３５２４を用いてＭＤＡＴＡプログラムと通信できる。たとえば電話を用いる電気通信実施形態が、「コンピュータ化医学診断および処置助言システム（Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ａｎｄ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ Ａｄｖｉｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）」という名称の出願人の米国特許第５，６６０，１７６号に記載されている。ＭＤＡＴＡサーバ３５０８／３５１０と通信するための他の通信装置はモデムまたは無線接続インタフェースを有する携帯型パーソナル・コンピュータ３５２６、視覚的表示装置３５３０に接続されるケーブルインタフェース装置３５２８、または衛星受信器３５３４とテレビジョン３５３６に接続される衛星通信受信装置３５３２を含む。ユーザー３５１４と自動診断装置３５０８／３５１０の間で通信できるようにする他の方法も考えられる。
ＶＩ．結論
特定のブロック、セクション、機能およびモジュールについて説明した。しかし、本発明のシステムを分割する多数の方法があること、および上で掲げた物に代替できる多くのパーツ部品、モジュールまたは機能があることを当業者は理解されるであろう。
当業者であればわかるが、上記ソフトウエアにより実行されるプロセスは他のモジュールに随意に再配分でき、または単一のモジュールに一緒に組合わせることができ、または共用できるダイナミックリンク・ライブラリで利用できるようにすることができるソフトウエアはＣ、Ｃ＋＋、ＢＡＳＩＣ、Ｐａｓｃａｌ、ＪａｖａおよびＦＯＲＴＲＡＮなどの任意のプログラミング言語で書くことができ、Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ、Ｕｎｉｘ、Ｌｉｎｕｘ、ＶｘＷｏｒｋｓ などの周知のオペレーティングシステム、またはその他のオペレーティングシステムの下に実行できるＣ、Ｃ＋＋、ＢＡＳＩＣ、Ｐａｓｃａｌ、ＪａｖａおよびＦＯＲＴＲＡＮは多数の商用コンパイラを使用して実行可能なコードを作成できる産業用の標準プログラム言語である。
以上の詳細な説明は種々の実施形態に適用される本発明の新規な基本的特徴を示し、述べ、かつ、指摘したものであるが、説明したシステムの形態と詳細の種々の除去、置き換えおよび変更を当業者により本発明の内容から逸脱すること無く行うことができる。
医療診断および治療助言システムの構造をベースとしたエンジンにより実行される診断ループの一実施形態の流れ図である。 図１に示されている診断ループ設定機能の流れ図である。 図２に示されている疾患‐症候設定構造機能の流れ図である。 図１に示されている現在の疾患拾い機能の流れ図である。 図１に示されている現在の症候拾い機能の流れ図である。 図１に示されている症候値獲得機能の流れ図である。 図６に示されている質問バリュエータ・オブジェクト使用機能の流れ図である。 図６に示されているフォーミュラ・バリュエータ・オブジェクト使用機能の流れ図である。 図６に示されているルックアップ・バリュエータ使用機能の流れ図である。 図１に示されている用語のスペクトラム・バリュエータ・オブジェクト使用機能の流れ図である。 図１に示されている症候値適用機能の流れ図である。 図１１に示されている共力作用計算機能の流れ図である。 図１２に示されているＦＳＳ共力作用計算機能の流れ図である。 図１２に示されているオンセット［オフセット］共力作用計算機能の流れ図である。 図１４に示されているオンセット［オフセット］共力作用解析機能の流れ図である。 図１５に示されているオンセット［オフセット］共力作用勾配機能の流れ図である。 図１５に示されているオンセット［オフセット］共力作用傾向機能の流れ図である。 図２１に示されている順序付けと共力作用機能の流れ図である。 図１２に示されている同時共力作用計算機能の流れ図である。 図１２に示されている時間輪郭共力作用計算機能の流れ図である。 図１に示されている更新および記録機能の流れ図である。 図１に示されている診断調べ機能の流れ図である。 図２２に示されている診断目標調べ機能の流れ図である。 図１に示されている診断ループ停止機能の流れ図である。 図１６および図２６に示されている症候勾配機能の流れ図である。 図１７に示されている症候傾向機能の流れ図である。 疾患-症候マトリックスの例の図である。 一般的な疾患タイムラインの例の図である。 医療診断および治療助言システムの実施形態によって使用されるオブジェクトの１つの構成の図である。 診断を行うために図２９ａに示されているオブジェクトのオンライン使用の例の図である。 医療診断および治療助言システムの代わりの症候重み特徴の流れ図である。 医療診断および治療助言システムの医学オブジェクト特徴の再使用の流れ図である。 医療診断および治療助言システムの症候要素の面の設定の流れ図である。 図３２ａの症候要素を用いるモード切り替え特徴の流れ図である。 医療診断および治療助言システムの疾患タイムラインの面の一実施形態の流れ図である。 医療診断および治療助言システムの疾患タイムラインの面の別の実施形態の流れ図である。 本発明のコンピュータ化した医療診断および治療装置（ＭＤＡＴＡ）の一実施形態のコンポーネントを示すブロック図である。

Claims (7)

  1. 医療診断を提供するためのシステムの一部として機能するコンピュータ実装装置であって、前記装置が、
    複数の所定の疾患タイムラインをデータベース内に保存するための保存手段であって、各保存された所定の疾患タイムラインは、時間とともに症候特性のパターンに関する疾患の典型的な経過を表す、保存手段と、
    受信されたユーザ入力に基づく、時間とともにユーザの実際の症候特性を表すデータを含むユーザタイムラインを決定するための決定手段と、
    前記ユーザタイムラインの症候特性のパターンと同様である症候特性のパターンを有する少なくとも１つの所定の疾患タイムラインを識別するために、前記ユーザタイムラインを前記保存された所定の疾患タイムラインと比較するための比較手段と、
    バリュエータ質問機能を用いて、前記ユーザに１つ以上の質問を行うことによって、前記ユーザにより選択され、前記バリュエータ質問機能により症候値として符号化されるユーザの応答に基づいて疾患を自動的に識別するための第１の識別手段と、
    前記症候値の形態にある前記ユーザの応答のうち少なくとも１つを、前記識別された疾患に対する保存された所定の疾患タイムラインと関連付けるための関連付け手段と、
    前記ユーザに一組の症候をその中で前記症候が実際に起こった時間順序に配列させるグラフィカルユーザインターフェースを通じてユーザ入力を受信するための受信手段と、
    前記第１の識別手段により識別された疾患に基づいて、対応する１つ以上の疾患を特定することにより主訴を示す症候を自動的に識別するための第２の識別手段であって、前記関連付け手段により、前記主訴が前記保存された所定の疾患タイムラインに関連付けられる、第２の識別手段と、を備え、
    前記比較手段が、
    前記ユーザの応答に基づいて識別された疾患に対するタイムラインにおいて、前記バリュエータ質問機能を用いて前記ユーザに質問を行って前記質問に対する回答を聞き出し、コンピュータプログラムにより前記ユーザのＦＳＳ時間パラメータを決定して前記疾患タイムラインに置くことにより、第１の重い症候の存在および時間を決定するための手段と、
    前記ユーザのＦＳＳ時間パラメータが疾患ＦＳＳ時間パラメータに合致するという事実に基づいて前記第１の重い症候が確定される場合、前記第１の重い症候により特定された各疾患について累積されたスコアに増分重みを加えるための手段と、
    前記累積されたスコアが所定の閾値を超える場合、前記識別された疾患に対する診断を確定するための手段と、
    を備える、コンピュータ実装装置。
  2. １つ以上の質問を前記ユーザに提示するための手段をさらに備え、前記質問のそれぞれは、前記ユーザが経験し得る起こり得る症候に関連する、請求項１に記載のコンピュータ実装装置。
  3. 前記ユーザに前記一組の症候の各症候の持続時間を表示させる前記グラフィカルユーザインターフェースを通じてユーザ入力を受信するための手段をさらに備える、請求項１に記載のコンピュータ実装装置。
  4. 前記症候特性が、症候のオンセット、持続時間、およびオフセットのうち１つ以上である、請求項１に記載のコンピュータ実装装置。
  5. 前記主訴が、症候と、前記症候に対する激しさとを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装装置。
  6. 前記保存された所定の疾患タイムラインが、特定の疾患の症候の出現、消失および重なり合いの時間を記録するガントチャートを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装装置。
  7. 各保存された所定の疾患タイムラインが、典型的な母集団内における疾患の展開を表すために前記疾患を統計的に記述する、請求項１に記載のコンピュータ実装装置。
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Families Citing this family (608)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
USRE43433E1 (en) 1993-12-29 2012-05-29 Clinical Decision Support, Llc Computerized medical diagnostic and treatment advice system
US5660176A (en) 1993-12-29 1997-08-26 First Opinion Corporation Computerized medical diagnostic and treatment advice system
US5935060A (en) * 1996-07-12 1999-08-10 First Opinion Corporation Computerized medical diagnostic and treatment advice system including list based processing
US6206829B1 (en) 1996-07-12 2001-03-27 First Opinion Corporation Computerized medical diagnostic and treatment advice system including network access
US6234964B1 (en) 1997-03-13 2001-05-22 First Opinion Corporation Disease management system and method
ATE498409T1 (de) 1998-08-06 2011-03-15 Mountain View Pharmaceuticals Peg-uricase konjugate und verwendung davon
AUPP577298A0 (en) * 1998-09-09 1998-10-01 Oon, Yeong Kuang Dr Automation oriented health care delivery system based on medical scripting language
US7647234B1 (en) * 1999-03-24 2010-01-12 Berkeley Heartlab, Inc. Cardiovascular healthcare management system and method
WO2000070889A1 (en) * 1999-05-14 2000-11-23 Medtronic Physio-Control Manufacturing Corp. Method and apparatus for remote wireless communication with a medical device
US6692258B1 (en) * 2000-06-26 2004-02-17 Medical Learning Company, Inc. Patient simulator
US6632429B1 (en) 1999-12-17 2003-10-14 Joan M. Fallon Methods for treating pervasive development disorders
RU2286711C2 (ru) 2000-02-14 2006-11-10 Фёрст Опинион Корпорэйшн Система и способ автоматической диагностики
US7447988B2 (en) * 2000-05-10 2008-11-04 Ross Gary E Augmentation system for documentation
AU2001243610A1 (en) * 2000-05-25 2001-12-11 Manyworlds Consulting, Inc. Fuzzy content network management and access
US20050283378A1 (en) * 2000-05-30 2005-12-22 Iserson Samuel L Asynchronous video interview system
US6850889B1 (en) * 2000-06-09 2005-02-01 Internet Treatment Consulting, N.V. System and method for conducting a physician-patient consultation
US6996768B1 (en) * 2000-06-15 2006-02-07 International Business Machines Corporation Electric publishing system and method of operation generating web pages personalized to a user's optimum learning mode
WO2001099085A1 (en) * 2000-06-20 2001-12-27 Recoverycare.Com, Inc. Electronic patient healthcare system and method
US20020035486A1 (en) * 2000-07-21 2002-03-21 Huyn Nam Q. Computerized clinical questionnaire with dynamically presented questions
US7444291B1 (en) * 2000-08-10 2008-10-28 Ingenix, Inc. System and method for modeling of healthcare utilization
US20070053895A1 (en) * 2000-08-14 2007-03-08 Fallon Joan M Method of treating and diagnosing parkinsons disease and related dysautonomic disorders
US20020091687A1 (en) * 2000-09-29 2002-07-11 Thor Eglington Decision support system
US8260635B2 (en) * 2000-10-11 2012-09-04 Healthtrio Llc System for communication of health care data
CN1479906A (zh) * 2000-10-11 2004-03-03 用于健康护理数据的通信的系统
US7533030B2 (en) * 2000-10-11 2009-05-12 Malik M. Hasan Method and system for generating personal/individual health records
US8321239B2 (en) 2000-10-11 2012-11-27 Healthtrio Llc System for communication of health care data
US20050015276A1 (en) * 2000-10-31 2005-01-20 Dan Sullivan Computerized risk management module for medical diagnosis
JP4399614B2 (ja) * 2000-11-14 2010-01-20 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 医用画像診断装置の撮影シミュレーションシステム
US8030002B2 (en) 2000-11-16 2011-10-04 Curemark Llc Methods for diagnosing pervasive development disorders, dysautonomia and other neurological conditions
US7409685B2 (en) 2002-04-12 2008-08-05 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Initialization and update of software and/or firmware in electronic devices
US8479189B2 (en) 2000-11-17 2013-07-02 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Pattern detection preprocessor in an electronic device update generation system
US7640175B1 (en) 2000-12-08 2009-12-29 Ingenix, Inc. Method for high-risk member identification
US20020120485A1 (en) * 2001-02-28 2002-08-29 Nancy Kirkconnell-Ewing System and method for aiding customers in defining problems and finding solutions
US20040121313A1 (en) 2002-12-06 2004-06-24 Ecker David J. Methods for rapid detection and identification of bioagents in organs for transplantation
US7666588B2 (en) 2001-03-02 2010-02-23 Ibis Biosciences, Inc. Methods for rapid forensic analysis of mitochondrial DNA and characterization of mitochondrial DNA heteroplasmy
US7226739B2 (en) 2001-03-02 2007-06-05 Isis Pharmaceuticals, Inc Methods for rapid detection and identification of bioagents in epidemiological and forensic investigations
US20030027135A1 (en) 2001-03-02 2003-02-06 Ecker David J. Method for rapid detection and identification of bioagents
US7718354B2 (en) 2001-03-02 2010-05-18 Ibis Biosciences, Inc. Methods for rapid identification of pathogens in humans and animals
US6611206B2 (en) * 2001-03-15 2003-08-26 Koninklijke Philips Electronics N.V. Automatic system for monitoring independent person requiring occasional assistance
US20070214002A1 (en) * 2001-04-30 2007-09-13 Smith James C System for outpatient treatment of chronic health conditions
US7392199B2 (en) * 2001-05-01 2008-06-24 Quest Diagnostics Investments Incorporated Diagnosing inapparent diseases from common clinical tests using Bayesian analysis
US7353152B2 (en) * 2001-05-02 2008-04-01 Entelos, Inc. Method and apparatus for computer modeling diabetes
EP2140891B1 (en) 2001-05-18 2013-03-27 DEKA Products Limited Partnership Conduit for coupling to a fluid delivery device
US8034026B2 (en) 2001-05-18 2011-10-11 Deka Products Limited Partnership Infusion pump assembly
US7217510B2 (en) * 2001-06-26 2007-05-15 Isis Pharmaceuticals, Inc. Methods for providing bacterial bioagent characterizing information
US8073627B2 (en) 2001-06-26 2011-12-06 Ibis Biosciences, Inc. System for indentification of pathogens
US20030004788A1 (en) * 2001-06-29 2003-01-02 Edmundson Catherine M. Targeted questionnaire system for healthcare
US8898106B2 (en) * 2001-08-01 2014-11-25 T-System, Inc. Method for entering, recording, distributing and reporting data
US8909595B2 (en) 2001-08-01 2014-12-09 T-System, Inc. Method for entering, recording, distributing and reporting data
US20030037063A1 (en) * 2001-08-10 2003-02-20 Qlinx Method and system for dynamic risk assessment, risk monitoring, and caseload management
JP4029593B2 (ja) * 2001-09-11 2008-01-09 株式会社日立製作所 プロセス分析方法及び情報システム
US7315725B2 (en) 2001-10-26 2008-01-01 Concordant Rater Systems, Inc. Computer system and method for training certifying or monitoring human clinical raters
NL1019277C2 (nl) * 2001-11-01 2003-05-07 Vivici Inrichting voor het stellen van een diagnose.
US8949082B2 (en) 2001-11-02 2015-02-03 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Healthcare information technology system for predicting or preventing readmissions
JP2005508557A (ja) * 2001-11-02 2005-03-31 シーメンス　コーポレイト　リサーチ　インコーポレイテツド 患者データマイニング
JP4062910B2 (ja) * 2001-11-29 2008-03-19 株式会社日立製作所 健康管理支援方法及び装置と健康余命予測データ生成方法及び装置
US7457731B2 (en) * 2001-12-14 2008-11-25 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Early detection of disease outbreak using electronic patient data to reduce public health threat from bio-terrorism
WO2003079137A2 (en) * 2001-12-28 2003-09-25 Modrovich Ivan Endre Diagnostic information systems
US6991464B2 (en) * 2001-12-28 2006-01-31 Expert Clinical Systems, Inc. Web-based medical diagnostic and training system
GB2386737A (en) * 2002-01-02 2003-09-24 Univ Glasgow Interactive role playing question and answer system.
US20030163348A1 (en) * 2002-02-27 2003-08-28 Stead William W. Method and system for clinical action support
US20060089853A1 (en) * 2002-03-29 2006-04-27 Daniel Gauvin Multi-agent distributed environment for a hierarchical medical environment
AU2003234402A1 (en) * 2002-05-10 2003-11-11 Duxlink, Inc. Management of information flow and workflow in medical imaging services
US20040078221A1 (en) * 2002-07-16 2004-04-22 Yi-Yun Chen MediCAD Chinese medical system
US8560582B2 (en) * 2002-08-12 2013-10-15 Jeffrey Saul Harris Method for analyzing records in a data base
US20040030584A1 (en) * 2002-08-12 2004-02-12 Harris Jeffrey Saul System and method for guideline-based, rules assisted medical and disability management
US7680086B2 (en) * 2002-09-09 2010-03-16 Siemens Canada Limited Wireless local area network with clients having extended freedom of movement
US20040049233A1 (en) * 2002-09-11 2004-03-11 Edwards D. Craig Medical device status information system
EP1403807A1 (de) * 2002-09-25 2004-03-31 Siemens Aktiengesellschaft Patientenüberwachungssystem zur automatischen Erfassung der Einschränkungen von Alltagsfähigkeiten
US6736776B2 (en) * 2002-10-11 2004-05-18 Interactive Diagnostic Imaging, Llc Method for diagnosing and interpreting dental conditions
US8463616B2 (en) * 2002-10-15 2013-06-11 Invensys Systems, Inc. Scheduling a process according to time-varying input prices
CA2508726A1 (en) 2002-12-06 2004-07-22 Isis Pharmaceuticals, Inc. Methods for rapid identification of pathogens in humans and animals
JP2004213169A (ja) * 2002-12-27 2004-07-29 Sanyo Electric Co Ltd 健康管理システム
US20040128078A1 (en) * 2002-12-31 2004-07-01 Haughton John F. System, method and article of manufacture for flexibly setting measurements in a scalable tracking system
US20050065813A1 (en) * 2003-03-11 2005-03-24 Mishelevich David J. Online medical evaluation system
US7647116B2 (en) * 2003-03-13 2010-01-12 Medtronic, Inc. Context-sensitive collection of neurostimulation therapy data
US7158890B2 (en) * 2003-03-19 2007-01-02 Siemens Medical Solutions Health Services Corporation System and method for processing information related to laboratory tests and results
US7805190B2 (en) * 2003-04-02 2010-09-28 Physio-Control, Inc. Defibrillators customized for anticipated patients
US8046171B2 (en) 2003-04-18 2011-10-25 Ibis Biosciences, Inc. Methods and apparatus for genetic evaluation
US20040214148A1 (en) * 2003-04-22 2004-10-28 Salvino Robert J. Updating health care protocols
US7182738B2 (en) 2003-04-23 2007-02-27 Marctec, Llc Patient monitoring apparatus and method for orthosis and other devices
US8057993B2 (en) 2003-04-26 2011-11-15 Ibis Biosciences, Inc. Methods for identification of coronaviruses
US8158354B2 (en) 2003-05-13 2012-04-17 Ibis Biosciences, Inc. Methods for rapid purification of nucleic acids for subsequent analysis by mass spectrometry by solution capture
US7964343B2 (en) 2003-05-13 2011-06-21 Ibis Biosciences, Inc. Method for rapid purification of nucleic acids for subsequent analysis by mass spectrometry by solution capture
US7780595B2 (en) * 2003-05-15 2010-08-24 Clinical Decision Support, Llc Panel diagnostic method and system
US20040236608A1 (en) * 2003-05-21 2004-11-25 David Ruggio Medical and dental software program
US7290016B2 (en) * 2003-05-27 2007-10-30 Frank Hugh Byers Method and apparatus for obtaining and storing medical history records
US20130231955A1 (en) * 2003-06-06 2013-09-05 Health E 4 Life Limited Integrated, Multilevel Medical Services
WO2004109550A1 (en) * 2003-06-06 2004-12-16 Cornelius Meyer De Villiers Method of acquiring data
US20050010444A1 (en) * 2003-06-06 2005-01-13 Iliff Edwin C. System and method for assisting medical diagnosis using an anatomic system and cause matrix
CA2431473A1 (en) * 2003-06-09 2004-12-09 Janssen-Ortho, Inc. System and method for processing and managing claim forms
WO2005002431A1 (en) * 2003-06-24 2005-01-13 Johnson & Johnson Consumer Companies Inc. Method and system for rehabilitating a medical condition across multiple dimensions
US20050090372A1 (en) * 2003-06-24 2005-04-28 Mark Burrows Method and system for using a database containing rehabilitation plans indexed across multiple dimensions
US20070276285A1 (en) * 2003-06-24 2007-11-29 Mark Burrows System and Method for Customized Training to Understand Human Speech Correctly with a Hearing Aid Device
US7831451B1 (en) * 2003-06-27 2010-11-09 Quantitative Data Solutions, Inc. Systems and methods for insurance underwriting
US7330842B2 (en) * 2003-07-10 2008-02-12 Inclinix, Inc. Expert system platform
US7623915B2 (en) * 2003-07-16 2009-11-24 Medtronic Physio-Control Corp. Interactive first aid information system
US20050027172A1 (en) * 2003-07-28 2005-02-03 Mark Benavides Method and computer program for conducting comprehensive assessment of dental treatment and generating diagnostic opinion
US20050027173A1 (en) * 2003-07-31 2005-02-03 Briscoe Kathleen E. Brain injury protocols
US20050049498A1 (en) * 2003-08-13 2005-03-03 Ctrl Systems, Inc. Method of ultrasound non-contact early detection of respiratory diseases in fowls and mammals
US20050055263A1 (en) * 2003-09-08 2005-03-10 Pabuwal Aditya K Method of providing internet-based expert diagnosis and analysis to consumer inquiries
US8097416B2 (en) 2003-09-11 2012-01-17 Ibis Biosciences, Inc. Methods for identification of sepsis-causing bacteria
US8546082B2 (en) 2003-09-11 2013-10-01 Ibis Biosciences, Inc. Methods for identification of sepsis-causing bacteria
US20120122103A1 (en) 2003-09-11 2012-05-17 Rangarajan Sampath Compositions for use in identification of bacteria
US8555273B1 (en) 2003-09-17 2013-10-08 Palm. Inc. Network for updating electronic devices
US7647327B2 (en) 2003-09-24 2010-01-12 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and system for implementing storage strategies of a file autonomously of a user
US20050071192A1 (en) * 2003-09-30 2005-03-31 Nada Milosavljevic Quick notation medical reference and record system and method of use
ES2349174T3 (es) 2003-10-13 2010-12-28 Novo Nordisk A/S Aparato y método para la determinación de una condición fisiológica.
US7402399B2 (en) * 2003-10-14 2008-07-22 Monogram Biosciences, Inc. Receptor tyrosine kinase signaling pathway analysis for diagnosis and therapy
US7725327B2 (en) * 2003-10-22 2010-05-25 Medco Health Solutions, Inc. Computer system and method for generating healthcare risk indices using medication compliance information
CA2545127C (en) * 2003-11-06 2015-04-07 Atsushi Matsunaga Electronic medical information system, electronic medical information programs, and computer-readable recording media for storing the electronic medical information programs
AU2011242142B2 (en) * 2003-11-06 2015-02-19 Atsushi Matsunaga Medical information computerized system, program and medium
US8600920B2 (en) 2003-11-28 2013-12-03 World Assets Consulting Ag, Llc Affinity propagation in adaptive network-based systems
US7526459B2 (en) 2003-11-28 2009-04-28 Manyworlds, Inc. Adaptive social and process network systems
US7606772B2 (en) 2003-11-28 2009-10-20 Manyworlds, Inc. Adaptive social computing methods
US20090018918A1 (en) 2004-11-04 2009-01-15 Manyworlds Inc. Influence-based Social Network Advertising
US7539652B2 (en) 2003-11-28 2009-05-26 Manyworlds, Inc. Adaptive self-modifying and recombinant systems
USRE45770E1 (en) 2003-11-28 2015-10-20 World Assets Consulting Ag, Llc Adaptive recommendation explanations
US12093983B2 (en) 2003-11-28 2024-09-17 World Assets Consulting Ag, Llc Adaptive and recursive system and method
US7526458B2 (en) 2003-11-28 2009-04-28 Manyworlds, Inc. Adaptive recommendations systems
US8566263B2 (en) 2003-11-28 2013-10-22 World Assets Consulting Ag, Llc Adaptive computer-based personalities
BRPI0417217A (pt) * 2003-12-02 2007-03-13 Shraga Rottem inteligência artificial e dispositivo para diagnóstico, seleção, prevenção e tratamento de condições materno-fetais
US10413742B2 (en) 2008-03-05 2019-09-17 Physio-Control, Inc. Defibrillator patient monitoring pod
US7957798B2 (en) 2003-12-17 2011-06-07 Physio-Control, Inc. Defibrillator/monitor system having a pod with leads capable of wirelessly communicating
US7254566B2 (en) * 2003-12-22 2007-08-07 Merkle Van D System and method for medical diagnosis
US7840416B2 (en) * 2003-12-23 2010-11-23 ProVation Medical Inc. Naturally expressed medical procedure descriptions generated via synchronized diagrams and menus
US7643826B2 (en) * 2004-01-07 2010-01-05 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Mobile care engine system
US20050154265A1 (en) * 2004-01-12 2005-07-14 Miro Xavier A. Intelligent nurse robot
US7282031B2 (en) * 2004-02-17 2007-10-16 Ann Hendrich & Associates Method and system for assessing fall risk
US7666592B2 (en) 2004-02-18 2010-02-23 Ibis Biosciences, Inc. Methods for concurrent identification and quantification of an unknown bioagent
US8119336B2 (en) 2004-03-03 2012-02-21 Ibis Biosciences, Inc. Compositions for use in identification of alphaviruses
US7904895B1 (en) 2004-04-21 2011-03-08 Hewlett-Packard Develpment Company, L.P. Firmware update in electronic devices employing update agent in a flash memory card
US20050261941A1 (en) * 2004-05-21 2005-11-24 Alexander Scarlat Method and system for providing medical decision support
ES2641832T3 (es) 2004-05-24 2017-11-14 Ibis Biosciences, Inc. Espectrometría de masas con filtración de iones selectiva por establecimiento de umbrales digitales
US20050266411A1 (en) 2004-05-25 2005-12-01 Hofstadler Steven A Methods for rapid forensic analysis of mitochondrial DNA
US20080165978A1 (en) * 2004-06-14 2008-07-10 Johnson & Johnson Consumer Companies, Inc. Hearing Device Sound Simulation System and Method of Using the System
WO2005125277A2 (en) * 2004-06-14 2005-12-29 Johnson & Johnson Consumer Companies, Inc. A sytem for and method of conveniently and automatically testing the hearing of a person
EP1767053A4 (en) * 2004-06-14 2009-07-01 Johnson & Johnson Consumer SYSTEM AND METHOD FOR INCREASING USERS 'COMFORT FOR THE PURPOSES OF PROVIDING THE METHOD OF PURCHASING A HEARING SYSTEM WHICH RESULTS IN THE PURCHASE OF A HEARING CORRECTION DEVICE
US20080167575A1 (en) * 2004-06-14 2008-07-10 Johnson & Johnson Consumer Companies, Inc. Audiologist Equipment Interface User Database For Providing Aural Rehabilitation Of Hearing Loss Across Multiple Dimensions Of Hearing
WO2005125275A2 (en) * 2004-06-14 2005-12-29 Johnson & Johnson Consumer Companies, Inc. System for optimizing hearing within a place of business
US20080056518A1 (en) * 2004-06-14 2008-03-06 Mark Burrows System for and Method of Optimizing an Individual's Hearing Aid
WO2005125278A2 (en) * 2004-06-14 2005-12-29 Johnson & Johnson Consumer Companies, Inc. At-home hearing aid training system and method
US20080253579A1 (en) * 2004-06-14 2008-10-16 Johnson & Johnson Consumer Companies, Inc. At-Home Hearing Aid Testing and Clearing System
US20080041656A1 (en) * 2004-06-15 2008-02-21 Johnson & Johnson Consumer Companies Inc, Low-Cost, Programmable, Time-Limited Hearing Health aid Apparatus, Method of Use, and System for Programming Same
US7835922B2 (en) * 2004-07-08 2010-11-16 Astrazeneca Ab Diagnostic system and method
US7223234B2 (en) * 2004-07-10 2007-05-29 Monitrix, Inc. Apparatus for determining association variables
US7811753B2 (en) 2004-07-14 2010-10-12 Ibis Biosciences, Inc. Methods for repairing degraded DNA
MX2007002647A (es) * 2004-08-05 2007-08-06 Bio Equidae Llc Sistema de monitoreo para cria de animales.
US8526940B1 (en) 2004-08-17 2013-09-03 Palm, Inc. Centralized rules repository for smart phone customer care
US7145186B2 (en) * 2004-08-24 2006-12-05 Micron Technology, Inc. Memory cell with trenched gated thyristor
WO2006135400A2 (en) 2004-08-24 2006-12-21 Isis Pharmaceuticals, Inc. Methods for rapid identification of recombinant organisms
US7935081B2 (en) * 2004-08-31 2011-05-03 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Drug delivery cassette and a medical effector system
US20060059012A1 (en) * 2004-09-10 2006-03-16 Thompson Christopher T Automated medical record creation system
US20060198838A1 (en) * 2004-09-28 2006-09-07 Fallon Joan M Combination enzyme for cystic fibrosis
US8448077B2 (en) * 2004-09-30 2013-05-21 Koninklijke Philips Electronics N.V. Decision support systems for guideline and knowledge navigation over different levels of abstraction of the guidelines
US9081879B2 (en) * 2004-10-22 2015-07-14 Clinical Decision Support, Llc Matrix interface for medical diagnostic and treatment advice system and method
US20060089812A1 (en) * 2004-10-25 2006-04-27 Jacquez Geoffrey M System and method for evaluating clustering in case control data
US7668733B2 (en) * 2004-11-09 2010-02-23 Medcor, Inc. Providing adaptive medical triage
US7716070B2 (en) 2004-11-09 2010-05-11 Medcor, Inc. Medical triage system
US7720692B2 (en) * 2004-11-09 2010-05-18 Medcor, Inc. Providing standardized medical triage
WO2006069268A1 (en) * 2004-12-22 2006-06-29 Pharmacyclics, Inc. System and method for analysis of neurological condition
JP4795681B2 (ja) * 2004-12-27 2011-10-19 富士フイルム株式会社 診断支援装置、診断支援方法およびそのプログラム
US20060149321A1 (en) * 2004-12-30 2006-07-06 Merry Randy L Medical device information system
JP2006194744A (ja) * 2005-01-13 2006-07-27 Sysmex Corp 測定装置用データ処理装置、及びアプリケーションプログラム
US7682308B2 (en) * 2005-02-16 2010-03-23 Ahi Of Indiana, Inc. Method and system for assessing fall risk
US8084207B2 (en) 2005-03-03 2011-12-27 Ibis Bioscience, Inc. Compositions for use in identification of papillomavirus
US20060205040A1 (en) 2005-03-03 2006-09-14 Rangarajan Sampath Compositions for use in identification of adventitious viruses
US20060252999A1 (en) * 2005-05-03 2006-11-09 Devaul Richard W Method and system for wearable vital signs and physiology, activity, and environmental monitoring
US20060223042A1 (en) * 2005-03-30 2006-10-05 Picis, Inc. Voice activated decision support
US7653611B2 (en) * 2005-03-30 2010-01-26 Microsoft Corporation Diagnostic report improvement utilizing unobtrusive workflow logging
US20080159976A1 (en) * 2005-04-11 2008-07-03 Jacob Hartman Methods for lowering elevated uric acid levels using intravenous injections of PEG-uricase
SG10201706384VA (en) * 2005-04-11 2017-09-28 Crealta Pharmaceuticals Llc A variant form of urate oxidase and use thereof
US8148123B2 (en) * 2005-04-11 2012-04-03 Savient Pharmaceuticals, Inc. Methods for lowering elevated uric acid levels using intravenous injections of PEG-uricase
WO2006110819A2 (en) 2005-04-11 2006-10-19 Savient Pharmaceuticals, Inc. Variant forms of urate oxidase and use thereof
US20060235716A1 (en) * 2005-04-15 2006-10-19 General Electric Company Real-time interactive completely transparent collaboration within PACS for planning and consultation
EP1877981A4 (en) * 2005-05-02 2009-12-16 Univ Virginia SYSTEMS, DEVICES AND METHODS FOR INTERPRETATION OF MOVEMENTS
US20070207449A1 (en) * 2005-05-19 2007-09-06 Feierstein Roslyn E Method of analyzing question responses to select among defined possibilities and means of accomplishing same
US7624030B2 (en) 2005-05-20 2009-11-24 Carlos Feder Computer-implemented medical analytics method and system employing a modified mini-max procedure
US20060264713A1 (en) * 2005-05-20 2006-11-23 Christoph Pedain Disease and therapy dissemination representation
US20090081122A1 (en) * 2005-05-23 2009-03-26 Universite De Geneve Injectable superparamagnetic nanoparticles for treatment by hyperthermia and use for forming an hyperthermic implant
US9286440B1 (en) * 2005-06-15 2016-03-15 Retrac, Inc. Self-contained emergency situation assistance kit with programmed audio and visual instructions
JP4866576B2 (ja) * 2005-07-11 2012-02-01 インフォコム株式会社 診療支援システム
WO2007010521A2 (en) * 2005-07-18 2007-01-25 Integralis Ltd. Apparatus, method and computer readable code for forecasting the onset of potentially life-threatening disease
US8026084B2 (en) 2005-07-21 2011-09-27 Ibis Biosciences, Inc. Methods for rapid identification and quantitation of nucleic acid variants
US20070055552A1 (en) * 2005-07-27 2007-03-08 St Clair David System and method for health care data integration and management
EP1920373A4 (en) * 2005-08-01 2010-11-24 Healthtrio Llc METHOD AND SYSTEM FOR PRODUCING AN INDIVIDUAL ELECTRONIC MEDICAL RECORD
US20080058282A1 (en) 2005-08-30 2008-03-06 Fallon Joan M Use of lactulose in the treatment of autism
US20080046286A1 (en) * 2005-09-16 2008-02-21 Halsted Mark J Computer implemented healthcare monitoring, notifying and/or scheduling system
US20070067185A1 (en) * 2005-09-16 2007-03-22 Halsted Mark J Medical diagnosis feedback tool
US20070082329A1 (en) * 2005-10-07 2007-04-12 Pathways To Pregnancy Lp Infertility assessment and treatment system
US20090006419A1 (en) * 2005-11-07 2009-01-01 Eric Savitsky System and Method for Personalized Health Information Delivery
US8509926B2 (en) * 2005-12-05 2013-08-13 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Self-diagnostic process control loop for a process plant
WO2007075828A2 (en) * 2005-12-19 2007-07-05 Roy Schoenberg Vendor and consumer matching
CA2530928A1 (en) * 2005-12-20 2007-06-20 Ibm Canada Limited - Ibm Canada Limitee Recommending solutions with an expert system
US8005694B1 (en) 2005-12-28 2011-08-23 United Services Automobile Association Systems and methods of automating consideration of low cholesterol risk
US7945462B1 (en) 2005-12-28 2011-05-17 United Services Automobile Association (Usaa) Systems and methods of automating reconsideration of cardiac risk
US8019628B1 (en) 2005-12-28 2011-09-13 United Services Automobile Association Systems and methods of automating determination of hepatitis risk
US10468139B1 (en) 2005-12-28 2019-11-05 United Services Automobile Association Systems and methods of automating consideration of low body mass risk
US8024204B1 (en) 2005-12-28 2011-09-20 United Services Automobile Association Systems and methods of automating determination of low body mass risk
WO2007081732A2 (en) * 2006-01-04 2007-07-19 Gordon, Linda, Susan Electronic disease management system
US20070185545A1 (en) * 2006-02-06 2007-08-09 Medtronic Emergency Response Systems, Inc. Post-download patient data protection in a medical device
US8666488B2 (en) 2006-02-06 2014-03-04 Physio-Control, Inc. Post-download patient data protection in a medical device
EP1993633B1 (en) 2006-02-09 2016-11-09 Deka Products Limited Partnership Pumping fluid delivery systems and methods using force application assembly
US11027058B2 (en) 2006-02-09 2021-06-08 Deka Products Limited Partnership Infusion pump assembly
US11478623B2 (en) 2006-02-09 2022-10-25 Deka Products Limited Partnership Infusion pump assembly
US12070574B2 (en) 2006-02-09 2024-08-27 Deka Products Limited Partnership Apparatus, systems and methods for an infusion pump assembly
US11497846B2 (en) 2006-02-09 2022-11-15 Deka Products Limited Partnership Patch-sized fluid delivery systems and methods
US11364335B2 (en) 2006-02-09 2022-06-21 Deka Products Limited Partnership Apparatus, system and method for fluid delivery
US10468125B1 (en) 2006-03-02 2019-11-05 Emerge Clinical Solutions, LLC System and method for diagnosis and treatment of cardiac episodes
EP2010679A2 (en) 2006-04-06 2009-01-07 Ibis Biosciences, Inc. Compositions for the use in identification of fungi
ES2532804T3 (es) * 2006-04-12 2015-03-31 Crealta Pharmaceuticals Llc Purificación de proteínas con tensioactivo catiónico
WO2007124356A2 (en) * 2006-04-19 2007-11-01 Consumermed, Inc. Methods and systems for providing evidence based evaluations of medical treatments
US8209676B2 (en) 2006-06-08 2012-06-26 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Device management in a network
JP4157573B2 (ja) 2006-06-09 2008-10-01 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 問診票データ作成装置
US20090157663A1 (en) * 2006-06-13 2009-06-18 High Tech Campus 44 Modeling qualitative relationships in a causal graph
JP5385134B2 (ja) * 2006-06-22 2014-01-08 マルチモーダル・テクノロジーズ・エルエルシー コンピュータ実装方法
US8888697B2 (en) * 2006-07-24 2014-11-18 Webmd, Llc Method and system for enabling lay users to obtain relevant, personalized health related information
US8752044B2 (en) 2006-07-27 2014-06-10 Qualcomm Incorporated User experience and dependency management in a mobile device
US20080040150A1 (en) * 2006-08-09 2008-02-14 Kao Philip M Methods and apparatus for searching and identifying diseases
US20080046392A1 (en) * 2006-08-21 2008-02-21 Gordon Leslie Clark System and methods for determining the decision-making competence of a subject
US20080051770A1 (en) * 2006-08-22 2008-02-28 Synergetics, Inc. Multiple Target Laser Probe
JP2008052511A (ja) * 2006-08-24 2008-03-06 Alpha International:Kk Ｅｂｍに基づいた生活習慣病チェックプログラム及び当該ｅｂｍに基づいた生活習慣病チェックプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、並びにｅｂｍに基づいた生活習慣病チェックシステム
US20080057484A1 (en) * 2006-09-05 2008-03-06 Shinichi Miyata Event-driven method for tutoring a user in the determination of an analyte in a bodily fluid sample
US20090113312A1 (en) * 2006-09-08 2009-04-30 American Well Systems Connecting Providers of Legal Services
EP2062215A4 (en) * 2006-09-08 2010-12-29 American Well Corp CONNECTING CONSUMERS AND SERVICE PROVIDERS
US20090138317A1 (en) * 2006-09-08 2009-05-28 Roy Schoenberg Connecting Providers of Financial Services
US7590550B2 (en) 2006-09-08 2009-09-15 American Well Inc. Connecting consumers with service providers
US20160212182A9 (en) 2006-09-08 2016-07-21 American Well Corporation Availability Management Processing for Brokered Engagements
US7848937B2 (en) * 2006-09-08 2010-12-07 American Well Corporation Connecting consumers with service providers
US9149473B2 (en) 2006-09-14 2015-10-06 Ibis Biosciences, Inc. Targeted whole genome amplification method for identification of pathogens
US20080082361A1 (en) * 2006-10-02 2008-04-03 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Adverse Treatment Event Management System
US20080091631A1 (en) * 2006-10-11 2008-04-17 Henry Joseph Legere Method and Apparatus for an Algorithmic Approach to Patient-Driven Computer-Assisted Diagnosis
US20080091086A1 (en) * 2006-10-12 2008-04-17 Henry Joseph Legere Method and Apparatus for a Constellation-of-Symptoms Approach to Patient-Driven Computer-Assisted Diagnosis
US20080087955A1 (en) * 2006-10-17 2008-04-17 We-Flex, Llc Suction-Mountable Display Device
US8540515B2 (en) * 2006-11-27 2013-09-24 Pharos Innovations, Llc Optimizing behavioral change based on a population statistical profile
US8540517B2 (en) * 2006-11-27 2013-09-24 Pharos Innovations, Llc Calculating a behavioral path based on a statistical profile
US8540516B2 (en) * 2006-11-27 2013-09-24 Pharos Innovations, Llc Optimizing behavioral change based on a patient statistical profile
US20080133275A1 (en) * 2006-11-28 2008-06-05 Ihc Intellectual Asset Management, Llc Systems and methods for exploiting missing clinical data
US20080147437A1 (en) * 2006-12-19 2008-06-19 Doud Gregory P Intelligent Guided Registration Within A Health Information System
US8930178B2 (en) 2007-01-04 2015-01-06 Children's Hospital Medical Center Processing text with domain-specific spreading activation methods
US20100093100A1 (en) * 2007-01-12 2010-04-15 University Of Louisville Research Foundation, Inc. Profiling method useful for condition diagnosis and monitoring, composition screening, and therapeutic monitoring
AU2008206461B2 (en) * 2007-01-12 2013-08-15 University Of Louisville Research Foundation, Inc. Proteomic profiling method useful for condition diagnosis and monitoring, composition screening, and therapeutic monitoring
WO2008087738A1 (ja) * 2007-01-19 2008-07-24 Fujitsu Limited 病名入力支援プログラム、方法及び装置
US8380530B2 (en) 2007-02-02 2013-02-19 Webmd Llc. Personalized health records with associative relationships
WO2008098246A1 (en) 2007-02-09 2008-08-14 Deka Products Limited Partnership Automated insertion assembly
JP5680304B2 (ja) 2007-02-23 2015-03-04 アイビス バイオサイエンシズ インコーポレイティッド 迅速な法医学的ｄｎａ分析法
US20080228700A1 (en) 2007-03-16 2008-09-18 Expanse Networks, Inc. Attribute Combination Discovery
US20080228040A1 (en) * 2007-03-16 2008-09-18 Arthur Solomon Thompson International medical expert diagnosis
US20080319276A1 (en) * 2007-03-30 2008-12-25 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Computational user-health testing
US20080242951A1 (en) * 2007-03-30 2008-10-02 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Effective low-profile health monitoring or the like
US20090118593A1 (en) * 2007-11-07 2009-05-07 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Determining a demographic characteristic based on computational user-health testing of a user interaction with advertiser-specified content
US20080243005A1 (en) * 2007-03-30 2008-10-02 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Computational user-health testing
US20090018407A1 (en) * 2007-03-30 2009-01-15 Searete Llc, A Limited Corporation Of The State Of Delaware Computational user-health testing
US20080242947A1 (en) * 2007-03-30 2008-10-02 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Configuring software for effective health monitoring or the like
US20080287821A1 (en) * 2007-03-30 2008-11-20 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Computational user-health testing
US20080243543A1 (en) * 2007-03-30 2008-10-02 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Effective response protocols for health monitoring or the like
US20090005654A1 (en) * 2007-03-30 2009-01-01 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Computational user-health testing
US20090024050A1 (en) * 2007-03-30 2009-01-22 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Computational user-health testing
US20090132275A1 (en) * 2007-11-19 2009-05-21 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Determining a demographic characteristic of a user based on computational user-health testing
US20080242948A1 (en) * 2007-03-30 2008-10-02 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Effective low-profile health monitoring or the like
US20090005653A1 (en) * 2007-03-30 2009-01-01 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Computational user-health testing
US20080242952A1 (en) * 2007-03-30 2008-10-02 Searete Llc, A Limited Liablity Corporation Of The State Of Delaware Effective response protocols for health monitoring or the like
US20080242949A1 (en) * 2007-03-30 2008-10-02 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Computational user-health testing
US20080249761A1 (en) * 2007-04-04 2008-10-09 Easterly Orville E System and method for the automatic generation of grammatically correct electronic medical records
US8959012B2 (en) * 2007-04-04 2015-02-17 Orville E. Easterly System and method for the automatic generation of patient-specific and grammatically correct electronic medical records
US20110029322A1 (en) * 2007-04-11 2011-02-03 Dr. Walid Hindo Health care system
WO2008127627A1 (en) * 2007-04-12 2008-10-23 Warren Pamela A Psychological disability evaluation software, methods and systems
JP5646988B2 (ja) * 2007-04-13 2014-12-24 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 臨床イベントの相関付け
EP2145310A4 (en) * 2007-04-30 2013-04-24 Clinical Decision Support Llc SYSTEM AND METHOD FOR COMPUTERIZED DIAGNOSTIC ARBITRATOR AND MEDICAL ADVICE
WO2008151023A2 (en) 2007-06-01 2008-12-11 Ibis Biosciences, Inc. Methods and compositions for multiple displacement amplification of nucleic acids
US9578152B2 (en) 2007-06-15 2017-02-21 American Well Corporation Telephonic-based engagements
US8712748B2 (en) * 2007-06-27 2014-04-29 Roche Diagnostics Operations, Inc. Medical diagnosis, therapy, and prognosis system for invoked events and methods thereof
US20090043752A1 (en) 2007-08-08 2009-02-12 Expanse Networks, Inc. Predicting Side Effect Attributes
US20090064028A1 (en) * 2007-08-30 2009-03-05 Kimberly-Clark Worldwide, Inc. Decision tree device and website for providing information
US20090062623A1 (en) * 2007-08-30 2009-03-05 Kimberly-Clark Worldwide, Inc. Identifying possible medical conditions of a patient
JP6148814B2 (ja) * 2007-09-11 2017-06-14 バウディノ，フランク ヘルスブース
US20090082636A1 (en) * 2007-09-20 2009-03-26 Anthony Vallone Automated correlational health diagnosis
US7653558B2 (en) * 2007-10-01 2010-01-26 American Well Inc. Consolidation of consumer interactions within a medical brokerage system
US7933783B2 (en) * 2007-10-01 2011-04-26 American Well Corporation Medical listener
US7945456B2 (en) * 2007-10-01 2011-05-17 American Well Corporation Documenting remote engagements
US7895061B2 (en) * 2007-10-02 2011-02-22 American Well Corporation Auctioning provider prices
US20090089147A1 (en) * 2007-10-02 2009-04-02 American Well Inc. Provider supply & consumer demand management
US7840418B2 (en) * 2007-10-02 2010-11-23 American Well Corporation Tracking the availability of service providers across multiple platforms
US7937275B2 (en) * 2007-10-02 2011-05-03 American Well Corporation Identifying clinical trial candidates
US8504382B2 (en) * 2007-10-02 2013-08-06 American Well Corporation Identifying trusted providers
US8521553B2 (en) * 2007-10-02 2013-08-27 American Well Corporation Identification of health risks and suggested treatment actions
US7818183B2 (en) * 2007-10-22 2010-10-19 American Well Corporation Connecting consumers with service providers
US7958066B2 (en) * 2007-11-02 2011-06-07 Hunch Inc. Interactive machine learning advice facility
US8484142B2 (en) * 2007-11-02 2013-07-09 Ebay Inc. Integrating an internet preference learning facility into third parties
US9159034B2 (en) 2007-11-02 2015-10-13 Ebay Inc. Geographically localized recommendations in a computing advice facility
US11263543B2 (en) 2007-11-02 2022-03-01 Ebay Inc. Node bootstrapping in a social graph
US8494978B2 (en) 2007-11-02 2013-07-23 Ebay Inc. Inferring user preferences from an internet based social interactive construct
US8666909B2 (en) 2007-11-02 2014-03-04 Ebay, Inc. Interestingness recommendations in a computing advice facility
US8032480B2 (en) * 2007-11-02 2011-10-04 Hunch Inc. Interactive computing advice facility with learning based on user feedback
US9050098B2 (en) * 2007-11-28 2015-06-09 Covidien Ag Cordless medical cauterization and cutting device
US20090150252A1 (en) * 2007-12-10 2009-06-11 American Well Inc. Connecting Service Providers And Consumers Of Services Independent Of Geographical Location
US8543419B2 (en) * 2007-12-20 2013-09-24 International Business Machines Corporation Methods, systems, and computer program products for providing an information storage management system
US20090164248A1 (en) * 2007-12-21 2009-06-25 Providence Medical Group, A Division Of Providence Health System System and Method for Patient Management/Communication with Intervention
US20090164249A1 (en) * 2007-12-21 2009-06-25 Providence Medical Group, A Division Of Providence Health System - Oregon System and Method for Patient Management/Communication with Filtering
US20090164237A1 (en) * 2007-12-21 2009-06-25 Providence Medical Group, A Division Of Providence Health System - Oregon System and Method for Patient Management/Communication
WO2009083839A1 (en) * 2007-12-28 2009-07-09 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Method and apparatus for identifying relationships in data based on time-dependent relationships
US8900188B2 (en) 2007-12-31 2014-12-02 Deka Products Limited Partnership Split ring resonator antenna adapted for use in wirelessly controlled medical device
WO2009088956A2 (en) 2007-12-31 2009-07-16 Deka Products Limited Partnership Infusion pump assembly
US10188787B2 (en) 2007-12-31 2019-01-29 Deka Products Limited Partnership Apparatus, system and method for fluid delivery
US10080704B2 (en) 2007-12-31 2018-09-25 Deka Products Limited Partnership Apparatus, system and method for fluid delivery
US8881774B2 (en) 2007-12-31 2014-11-11 Deka Research & Development Corp. Apparatus, system and method for fluid delivery
US9456955B2 (en) 2007-12-31 2016-10-04 Deka Products Limited Partnership Apparatus, system and method for fluid delivery
US20090198511A1 (en) * 2008-02-04 2009-08-06 Raimar Boehlke Methods and Systems for Collecting and Analyzing Medical Data
US8515786B2 (en) 2008-02-22 2013-08-20 Accenture Global Services Gmbh Rule generation system adapted for an insurance claim processing system
US20090217185A1 (en) * 2008-02-22 2009-08-27 Eugene Goldfarb Container generation system for a customizable application
US8478769B2 (en) 2008-02-22 2013-07-02 Accenture Global Services Limited Conversational question generation system adapted for an insurance claim processing system
US8658163B2 (en) 2008-03-13 2014-02-25 Curemark Llc Compositions and use thereof for treating symptoms of preeclampsia
US7912737B2 (en) * 2008-04-07 2011-03-22 American Well Corporation Continuity of medical care
US8084025B2 (en) 2008-04-18 2011-12-27 Curemark Llc Method for the treatment of the symptoms of drug and alcohol addiction
US7890345B2 (en) * 2008-04-18 2011-02-15 American Well Corporation Establishment of a telephone based engagement
US9858392B2 (en) * 2008-05-12 2018-01-02 Koninklijke Philips N.V. Medical analysis system
WO2009155336A1 (en) * 2008-06-17 2009-12-23 American Well Systems Patient directed integration of remotely stored medical information with a brokerage system
US20090313076A1 (en) * 2008-06-17 2009-12-17 Roy Schoenberg Arranging remote engagements
US20090324730A1 (en) * 2008-06-26 2009-12-31 Fallon Joan M Methods and compositions for the treatment of symptoms of complex regional pain syndrome
US9320780B2 (en) 2008-06-26 2016-04-26 Curemark Llc Methods and compositions for the treatment of symptoms of Williams Syndrome
US11016104B2 (en) * 2008-07-01 2021-05-25 Curemark, Llc Methods and compositions for the treatment of symptoms of neurological and mental health disorders
US20100017755A1 (en) * 2008-07-15 2010-01-21 Rasmussen G Lynn Systems and methods for graphically conveying patient medical information
US9280863B2 (en) 2008-07-16 2016-03-08 Parata Systems, Llc Automated dispensing system for pharmaceuticals and other medical items
US20100049547A1 (en) * 2008-07-21 2010-02-25 Seattle Information Systems, Inc. Person Reported Outcome Report Generation
US10776453B2 (en) * 2008-08-04 2020-09-15 Galenagen, Llc Systems and methods employing remote data gathering and monitoring for diagnosing, staging, and treatment of Parkinsons disease, movement and neurological disorders, and chronic pain
US20100049554A1 (en) * 2008-08-22 2010-02-25 Mcconnell Rachel Ann Methods and systems of insuring fertility care lifestyle affairs
WO2010023604A1 (en) * 2008-08-28 2010-03-04 Koninklijke Philips Electronics N.V. Fall detection and/or prevention systems
EP3881874A1 (en) 2008-09-15 2021-09-22 DEKA Products Limited Partnership Systems and methods for fluid delivery
US8534447B2 (en) 2008-09-16 2013-09-17 Ibis Biosciences, Inc. Microplate handling systems and related computer program products and methods
WO2010033599A2 (en) 2008-09-16 2010-03-25 Ibis Biosciences, Inc. Mixing cartridges, mixing stations, and related kits, systems, and methods
WO2010033627A2 (en) 2008-09-16 2010-03-25 Ibis Biosciences, Inc. Sample processing units, systems, and related methods
EP2344961A4 (en) * 2008-09-29 2012-07-25 Ingenix Inc APPARATUS, SYSTEM AND METHOD FOR PREDICTING ATTITUDE SEGMENTS
US20100092447A1 (en) * 2008-10-03 2010-04-15 Fallon Joan M Methods and compositions for the treatment of symptoms of prion diseases
US8262616B2 (en) 2008-10-10 2012-09-11 Deka Products Limited Partnership Infusion pump assembly
US9180245B2 (en) 2008-10-10 2015-11-10 Deka Products Limited Partnership System and method for administering an infusible fluid
US20110113041A1 (en) * 2008-10-17 2011-05-12 Louis Hawthorne System and method for content identification and customization based on weighted recommendation scores
US20100114937A1 (en) * 2008-10-17 2010-05-06 Louis Hawthorne System and method for content customization based on user's psycho-spiritual map of profile
US20100107075A1 (en) * 2008-10-17 2010-04-29 Louis Hawthorne System and method for content customization based on emotional state of the user
US7908154B2 (en) * 2008-10-27 2011-03-15 MedSleuth, Inc. System and method for generating a medical history
US20100114604A1 (en) * 2008-10-31 2010-05-06 Joseph Bernstein Authorization Process for High Intensity Medical Interventions
EP2192510A1 (de) * 2008-11-19 2010-06-02 CompuGroup Holding AG Verfahren zur medizinischen Diagnoseunterstützung
US20100125175A1 (en) * 2008-11-20 2010-05-20 Anthony Vallone Icon-based healthcare interfaces based on health condition events
US20100131434A1 (en) * 2008-11-24 2010-05-27 Air Products And Chemicals, Inc. Automated patient-management system for presenting patient-health data to clinicians, and methods of operation thereor
US8700424B2 (en) * 2008-12-03 2014-04-15 Itriage, Llc Platform for connecting medical information to services for medical care
US8386519B2 (en) 2008-12-30 2013-02-26 Expanse Networks, Inc. Pangenetic web item recommendation system
US8108406B2 (en) 2008-12-30 2012-01-31 Expanse Networks, Inc. Pangenetic web user behavior prediction system
DK3064217T3 (en) 2009-01-06 2018-05-28 Galenagen Llc COMPOSITIONS COMPREHENSIVE PROTEASE, AMYLASE AND LIPASE FOR USE IN TREATMENT OF STAPHYLOCOCCUS AUREUS INFECTIONS
EP2373693A4 (en) 2009-01-06 2012-04-25 Curelon Llc COMPOSITIONS AND METHODS FOR THE TREATMENT OR PREVENTION OF ORAL INFECTIONS BY E. COLI
WO2010093943A1 (en) 2009-02-12 2010-08-19 Ibis Biosciences, Inc. Ionization probe assemblies
US20100222649A1 (en) * 2009-03-02 2010-09-02 American Well Systems Remote medical servicing
US9719083B2 (en) 2009-03-08 2017-08-01 Ibis Biosciences, Inc. Bioagent detection methods
US8675221B1 (en) 2009-03-12 2014-03-18 Sanah, Inc. System and method for processing and distribution of unsructured documents
WO2010114842A1 (en) 2009-03-30 2010-10-07 Ibis Biosciences, Inc. Bioagent detection systems, devices, and methods
US8676598B2 (en) * 2009-03-31 2014-03-18 Jacob George Kuriyan Chronic population based cost model to compare effectiveness of preventive care programs
US9056050B2 (en) 2009-04-13 2015-06-16 Curemark Llc Enzyme delivery systems and methods of preparation and use
EP2425356B1 (en) * 2009-04-27 2019-03-13 Cincinnati Children's Hospital Medical Center Computer implemented system and method for assessing a neuropsychiatric condition of a human subject
US9015609B2 (en) * 2009-05-18 2015-04-21 American Well Corporation Provider to-provider consultations
US20100293007A1 (en) * 2009-05-18 2010-11-18 Roy Schoenberg Provider Decision Support
BRPI1010069A2 (pt) 2009-06-25 2016-03-15 Savient Pharmaceuticals Inc "método para prevenir reações à infusão durante terapia por uricase peguilada em pacientes; e método para diagnosticar se um paciente tratado com uricase peguilada desenvolverá reações à infusão ou desenvolverá liberação de uricase peguilada mediada por anticorpo sem a medição de títulos de anticorpos anti-peg e anti-uricase peguilada"
US8463620B2 (en) * 2009-07-08 2013-06-11 American Well Corporation Connecting consumers with service providers
EP2453948B1 (en) 2009-07-15 2015-02-18 DEKA Products Limited Partnership Apparatus, systems and methods for an infusion pump assembly
US8950604B2 (en) 2009-07-17 2015-02-10 Ibis Biosciences, Inc. Lift and mount apparatus
EP2454000A4 (en) 2009-07-17 2016-08-10 Ibis Biosciences Inc SYSTEMS FOR IDENTIFYING BIOLOGICAL SUBSTANCES
US20110015940A1 (en) * 2009-07-20 2011-01-20 Nathan Goldfein Electronic physician order sheet
US20110016102A1 (en) * 2009-07-20 2011-01-20 Louis Hawthorne System and method for identifying and providing user-specific psychoactive content
WO2011013007A2 (en) * 2009-07-29 2011-02-03 Purapharm International (Hk) Limited Ontological information retrieval system
US9416409B2 (en) 2009-07-31 2016-08-16 Ibis Biosciences, Inc. Capture primers and capture sequence linked solid supports for molecular diagnostic tests
EP3098325A1 (en) 2009-08-06 2016-11-30 Ibis Biosciences, Inc. Non-mass determined base compositions for nucleic acid detection
US20110046972A1 (en) * 2009-08-20 2011-02-24 Andromeda Systems Incorporated Method and system for health-centered medicine
US20110065111A1 (en) * 2009-08-31 2011-03-17 Ibis Biosciences, Inc. Compositions For Use In Genotyping Of Klebsiella Pneumoniae
US8751495B2 (en) * 2009-09-29 2014-06-10 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Automated patient/document identification and categorization for medical data
WO2011041383A1 (en) * 2009-09-29 2011-04-07 Telcordia Technologies, Inc. Enabling capture, transmission and reconstruction of relative causitive contextural history for resource-constrained stream computing applications
EP2488656B1 (en) 2009-10-15 2015-06-03 Ibis Biosciences, Inc. Multiple displacement amplification
US9511125B2 (en) 2009-10-21 2016-12-06 Curemark Llc Methods and compositions for the treatment of influenza
US20110106593A1 (en) * 2009-10-30 2011-05-05 Roy Schoenberg Coupon Codes
US8560479B2 (en) 2009-11-23 2013-10-15 Keas, Inc. Risk factor coaching engine that determines a user health score
US8265960B2 (en) * 2009-11-24 2012-09-11 Walgreen Co. System and method for disease state marketing
US8521555B2 (en) 2009-12-09 2013-08-27 Hartford Fire Insurance Company System and method using a predictive model for nurse intervention program decisions
EP2348450B1 (en) 2009-12-18 2013-11-06 CompuGroup Medical AG Database system, computer system, and computer-readable storage medium for decrypting a data record
US20110154197A1 (en) * 2009-12-18 2011-06-23 Louis Hawthorne System and method for algorithmic movie generation based on audio/video synchronization
US20110153347A1 (en) * 2009-12-23 2011-06-23 Adam Bosworth Analysis of User Laboratory Test Results
US20110153344A1 (en) * 2009-12-23 2011-06-23 General Electric Company, A New York Corporation Methods and apparatus for integrated medical case research and collaboration
CA2787178C (en) 2010-01-22 2019-02-12 Deka Products Limited Partnership Method and system for shape-memory alloy wire control
US20110184761A1 (en) * 2010-01-25 2011-07-28 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method and Apparatus for Estimating Patient Populations
CA2789158C (en) * 2010-02-10 2016-12-20 Mmodal Ip Llc Providing computable guidance to relevant evidence in question-answering systems
US20110224998A1 (en) * 2010-03-10 2011-09-15 Roy Schoenberg Online Care For Provider Practices
EP2365456B1 (en) * 2010-03-11 2016-07-20 CompuGroup Medical SE Data structure, method and system for predicting medical conditions
WO2011115840A2 (en) 2010-03-14 2011-09-22 Ibis Biosciences, Inc. Parasite detection via endosymbiont detection
CN102822832A (zh) * 2010-03-31 2012-12-12 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于优化问卷的方法和系统
WO2011129817A2 (en) * 2010-04-13 2011-10-20 Empire Technology Development Llc Semantic medical devices
WO2011129816A1 (en) 2010-04-13 2011-10-20 Empire Technology Development Llc Semantic compression
US20110257988A1 (en) * 2010-04-14 2011-10-20 Carmel-Haifa University Economic Corp. Ltd. Multi-phase anchor-based diagnostic decision-support method and system
US8799204B1 (en) * 2010-04-19 2014-08-05 Express Scripts, Inc. Methods and systems for member messaging
RU2445916C2 (ru) * 2010-04-20 2012-03-27 Общество с ограниченной ответственностью "Найтек" Способ доврачебной оценки функционального состояния человека и автоматическая система оценки функционального состояния пользователя (варианты)
US8943364B2 (en) * 2010-04-30 2015-01-27 International Business Machines Corporation Appliance for storing, managing and analyzing problem determination artifacts
US9734285B2 (en) 2010-05-20 2017-08-15 General Electric Company Anatomy map navigator systems and methods of use
US10943676B2 (en) 2010-06-08 2021-03-09 Cerner Innovation, Inc. Healthcare information technology system for predicting or preventing readmissions
CA2804293A1 (en) * 2010-06-20 2011-12-29 Univfy Inc. Method of delivering decision support systems (dss) and electronic health records (ehr) for reproductive care, pre-conceptive care, fertility treatments, and other health conditions
US11152118B2 (en) 2010-07-20 2021-10-19 Interfaced Solutions, Inc. Electronic medical record interactive interface system
US20120022892A1 (en) * 2010-07-20 2012-01-26 Interfaceed Solutions, Llc Electronic medical record interactive interface system
US9002781B2 (en) 2010-08-17 2015-04-07 Fujitsu Limited Annotating environmental data represented by characteristic functions
US8495038B2 (en) 2010-08-17 2013-07-23 Fujitsu Limited Validating sensor data represented by characteristic functions
US8874607B2 (en) 2010-08-17 2014-10-28 Fujitsu Limited Representing sensor data as binary decision diagrams
US8583718B2 (en) 2010-08-17 2013-11-12 Fujitsu Limited Comparing boolean functions representing sensor data
US8930394B2 (en) 2010-08-17 2015-01-06 Fujitsu Limited Querying sensor data stored as binary decision diagrams
US8645108B2 (en) 2010-08-17 2014-02-04 Fujitsu Limited Annotating binary decision diagrams representing sensor data
US8572146B2 (en) 2010-08-17 2013-10-29 Fujitsu Limited Comparing data samples represented by characteristic functions
US9138143B2 (en) * 2010-08-17 2015-09-22 Fujitsu Limited Annotating medical data represented by characteristic functions
US8463673B2 (en) 2010-09-23 2013-06-11 Mmodal Ip Llc User feedback in semi-automatic question answering systems
US9002773B2 (en) * 2010-09-24 2015-04-07 International Business Machines Corporation Decision-support application and system for problem solving using a question-answering system
US10431336B1 (en) 2010-10-01 2019-10-01 Cerner Innovation, Inc. Computerized systems and methods for facilitating clinical decision making
US10734115B1 (en) 2012-08-09 2020-08-04 Cerner Innovation, Inc Clinical decision support for sepsis
US11398310B1 (en) 2010-10-01 2022-07-26 Cerner Innovation, Inc. Clinical decision support for sepsis
US11348667B2 (en) 2010-10-08 2022-05-31 Cerner Innovation, Inc. Multi-site clinical decision support
EP2657892A4 (en) * 2010-10-29 2014-10-15 Obschestvo S Ogranichennoy Otvetstvennostiu Pravovoe Soprovojdenie Bisnesa CLINICAL INFORMATION SYSTEM
US20120173475A1 (en) * 2010-12-30 2012-07-05 Cerner Innovation, Inc. Health Information Transformation System
US8631352B2 (en) 2010-12-30 2014-01-14 Cerner Innovation, Inc. Provider care cards
US9111018B2 (en) 2010-12-30 2015-08-18 Cerner Innovation, Inc Patient care cards
US10628553B1 (en) 2010-12-30 2020-04-21 Cerner Innovation, Inc. Health information transformation system
KR101224135B1 (ko) * 2011-03-22 2013-01-21 계명대학교 산학협력단 엔트로피 러프 근사화 기술에 기반한 감별진단을 위한 주요 파라미터 추출방법 및 이를 이용한 통합 임상 의사결정 지원 시스템
CN102110192A (zh) * 2011-04-02 2011-06-29 中国医学科学院医学信息研究所 基于诊断要素数据关联的疾病辅助判断方法
US9626650B2 (en) 2011-04-14 2017-04-18 Elwha Llc Cost-effective resource apportionment technologies suitable for facilitating therapies
US10445846B2 (en) 2011-04-14 2019-10-15 Elwha Llc Cost-effective resource apportionment technologies suitable for facilitating therapies
ES2726978T3 (es) 2011-04-21 2019-10-11 Curemark Llc Compuestos para el tratamiento de trastornos neuropsiquiátricos
US20120290310A1 (en) * 2011-05-12 2012-11-15 Onics Inc Dynamic decision tree system for clinical information acquisition
US9153142B2 (en) * 2011-05-26 2015-10-06 International Business Machines Corporation User interface for an evidence-based, hypothesis-generating decision support system
RU2487655C2 (ru) * 2011-06-24 2013-07-20 Виктор Иосифович Щербак Способ медицинской неинвазивной диагностики пациентов и система медицинской неинвазивной диагностики пациентов
US11062238B2 (en) 2011-08-11 2021-07-13 Cerner Innovation, Inc. Recreating a time-ordered sequence of events
US9734474B2 (en) * 2011-08-11 2017-08-15 Cerner Innovation, Inc. Recreating the state of a clinical system
US20130046153A1 (en) 2011-08-16 2013-02-21 Elwha LLC, a limited liability company of the State of Delaware Systematic distillation of status data relating to regimen compliance
US9844417B2 (en) 2011-09-08 2017-12-19 Mobilize Rrs Llc Medical tool kit
ITTO20110823A1 (it) * 2011-09-15 2013-03-16 St Microelectronics Srl Sistema e procedimento per taggare contenuti multimediali, e relativo prodotto informatico
US8719214B2 (en) 2011-09-23 2014-05-06 Fujitsu Limited Combining medical binary decision diagrams for analysis optimization
US8838523B2 (en) 2011-09-23 2014-09-16 Fujitsu Limited Compression threshold analysis of binary decision diagrams
US8620854B2 (en) 2011-09-23 2013-12-31 Fujitsu Limited Annotating medical binary decision diagrams with health state information
US9176819B2 (en) 2011-09-23 2015-11-03 Fujitsu Limited Detecting sensor malfunctions using compression analysis of binary decision diagrams
US8781995B2 (en) 2011-09-23 2014-07-15 Fujitsu Limited Range queries in binary decision diagrams
US9075908B2 (en) 2011-09-23 2015-07-07 Fujitsu Limited Partitioning medical binary decision diagrams for size optimization
US8812943B2 (en) 2011-09-23 2014-08-19 Fujitsu Limited Detecting data corruption in medical binary decision diagrams using hashing techniques
US8909592B2 (en) 2011-09-23 2014-12-09 Fujitsu Limited Combining medical binary decision diagrams to determine data correlations
US9177247B2 (en) 2011-09-23 2015-11-03 Fujitsu Limited Partitioning medical binary decision diagrams for analysis optimization
WO2013044354A1 (en) * 2011-09-26 2013-04-04 Trakadis John Method and system for genetic trait search based on the phenotype and the genome of a human subject
US10446266B1 (en) 2011-10-03 2019-10-15 Emerge Clinical Solutions, LLC System and method for optimizing nuclear imaging appropriateness decisions
US8856156B1 (en) 2011-10-07 2014-10-07 Cerner Innovation, Inc. Ontology mapper
US20140258306A1 (en) * 2011-10-12 2014-09-11 The Johns Hopkins University Novel Simulation and Permutation Methods for the Determination of Temporal Association between Two Events
US20130096947A1 (en) * 2011-10-13 2013-04-18 The Board of Trustees of the Leland Stanford Junior, University Method and System for Ontology Based Analytics
CN104254863B (zh) 2011-10-24 2019-02-19 哈佛大学校长及研究员协会 通过人工智能和移动健康技术、在不损害准确性的情况下对病症进行增强诊断
US8751261B2 (en) 2011-11-15 2014-06-10 Robert Bosch Gmbh Method and system for selection of patients to receive a medical device
JP5899856B2 (ja) * 2011-11-18 2016-04-06 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
US11676730B2 (en) 2011-12-16 2023-06-13 Etiometry Inc. System and methods for transitioning patient care from signal based monitoring to risk based monitoring
US20130231949A1 (en) * 2011-12-16 2013-09-05 Dimitar V. Baronov Systems and methods for transitioning patient care from signal-based monitoring to risk-based monitoring
US11524151B2 (en) 2012-03-07 2022-12-13 Deka Products Limited Partnership Apparatus, system and method for fluid delivery
JP2013200592A (ja) * 2012-03-23 2013-10-03 Fujifilm Corp 医療情報検索装置、方法およびプログラム
AU2013243453B2 (en) * 2012-04-04 2017-11-16 Cardiocom, Llc Health-monitoring system with multiple health monitoring devices, interactive voice recognition, and mobile interfaces for data collection and transmission
US20130268203A1 (en) 2012-04-09 2013-10-10 Vincent Thekkethala Pyloth System and method for disease diagnosis through iterative discovery of symptoms using matrix based correlation engine
US20130290008A1 (en) * 2012-04-27 2013-10-31 Oracle International Corporation Staff assignment for clinical trials
US10249385B1 (en) * 2012-05-01 2019-04-02 Cerner Innovation, Inc. System and method for record linkage
US10105546B2 (en) 2012-05-08 2018-10-23 Physio-Control, Inc. Utility module
US8965818B2 (en) * 2012-05-16 2015-02-24 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for supporting a clinical diagnosis
US10350278B2 (en) 2012-05-30 2019-07-16 Curemark, Llc Methods of treating Celiac disease
US9489649B2 (en) * 2012-06-18 2016-11-08 Sap Se Message payload editor
WO2013191580A1 (ru) * 2012-06-22 2013-12-27 Общество С Ограниченной Ответственностью Торгово-Производственная Фирма "Энергобаланс" Лекарственная информационно-справочная система
US9639615B1 (en) * 2012-06-28 2017-05-02 Open Text Corporation Systems and methods for health information messages archiving
US10303852B2 (en) 2012-07-02 2019-05-28 Physio-Control, Inc. Decision support tool for use with a medical monitor-defibrillator
US9002769B2 (en) * 2012-07-03 2015-04-07 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for supporting a clinical diagnosis
US20140025393A1 (en) * 2012-07-17 2014-01-23 Kang Wang System and method for providing clinical decision support
US9536051B1 (en) * 2012-07-25 2017-01-03 Azad Alamgir Kabir High probability differential diagnoses generator
US11972865B1 (en) * 2012-07-25 2024-04-30 Azad Alamgir Kabir High probability differential diagnoses generator and smart electronic medical record
WO2014028529A2 (en) 2012-08-13 2014-02-20 Mmodal Ip Llc Maintaining a discrete data representation that corresponds to information contained in free-form text
BR112015004652B1 (pt) * 2012-09-06 2022-04-26 Koninklijke Philips N.V Sistema para apoio à decisão, estação de trabalho e método de prover apoio à decisão
US20140081659A1 (en) 2012-09-17 2014-03-20 Depuy Orthopaedics, Inc. Systems and methods for surgical and interventional planning, support, post-operative follow-up, and functional recovery tracking
US10403391B2 (en) 2012-09-28 2019-09-03 Cerner Health Services, Inc. Automated mapping of service codes in healthcare systems
US10565315B2 (en) 2012-09-28 2020-02-18 Cerner Innovation, Inc. Automated mapping of service codes in healthcare systems
US10318635B2 (en) 2012-09-28 2019-06-11 Cerner Innovation, Inc. Automated mapping of service codes in healthcare systems
US20140108045A1 (en) * 2012-10-15 2014-04-17 ClinicalBox, Inc. Epoch of Care-Centric Healthcare System
US20150269339A1 (en) * 2012-10-15 2015-09-24 ClinicalBox, Inc. Adaptive Medical Testing
US20140122108A1 (en) * 2012-10-25 2014-05-01 Analyte Health, Inc. System and Method for Coordinating Payment for Healthcare Services
DE202012010238U1 (de) 2012-10-26 2014-01-29 Big Dutchman Pig Equipment Gmbh Anordnung zur Überwachung und Steuerung der Haltung von Sauen und deren Ferkel, Abferkelbox und Aktoreinheit
US11322230B2 (en) * 2012-11-05 2022-05-03 Intelligent Medical Objects, Inc. System and method for generating and implementing a stateless patient history module
US20140200908A1 (en) * 2013-01-16 2014-07-17 International Business Machines Corporation Integration into mobile applications designed to encourage medication adherence of a healthcare survey that compensates users for participation
CN103136333B (zh) * 2013-01-29 2016-08-10 冯力新 一种抽象属性的量化评价分析方法
US10946311B1 (en) 2013-02-07 2021-03-16 Cerner Innovation, Inc. Discovering context-specific serial health trajectories
US11894117B1 (en) 2013-02-07 2024-02-06 Cerner Innovation, Inc. Discovering context-specific complexity and utilization sequences
US10769241B1 (en) 2013-02-07 2020-09-08 Cerner Innovation, Inc. Discovering context-specific complexity and utilization sequences
CA2903055A1 (en) * 2013-03-01 2014-09-04 3M Innovative Properties Company Systems and methods for improving clinical documentation
EP2775412A1 (en) * 2013-03-07 2014-09-10 Medesso GmbH Method of generating a medical suggestion as a support in medical decision making
US9471892B2 (en) * 2013-03-14 2016-10-18 Profiles International, Inc. System and method for embedding report descriptors into an XML string to assure report consistency
CA3130345A1 (en) 2013-07-03 2015-01-08 Deka Products Limited Partnership Apparatus, system and method for fluid delivery
WO2015003127A2 (en) * 2013-07-05 2015-01-08 Oceaneering International, Inc. Intelligent diagnostic system and method of use
WO2015006364A2 (en) * 2013-07-08 2015-01-15 Resmed Sensor Technologies Limited Method and system for sleep management
US10540448B2 (en) 2013-07-15 2020-01-21 Cerner Innovation, Inc. Gap in care determination using a generic repository for healthcare
US10957449B1 (en) 2013-08-12 2021-03-23 Cerner Innovation, Inc. Determining new knowledge for clinical decision support
US10483003B1 (en) 2013-08-12 2019-11-19 Cerner Innovation, Inc. Dynamically determining risk of clinical condition
US12020814B1 (en) 2013-08-12 2024-06-25 Cerner Innovation, Inc. User interface for clinical decision support
US20160180056A1 (en) * 2013-08-13 2016-06-23 Koninklijke Philips N.V. Processing a search result from a medical query-based search
WO2015031542A1 (en) * 2013-08-27 2015-03-05 Bioneur, Llc Systems and methods for rare disease prediction
US11610677B2 (en) * 2013-10-08 2023-03-21 Chen Technology, Inc. Patient health monitoring system
US9575942B1 (en) 2013-11-14 2017-02-21 Amazon Technologies, Inc. Expanded icon navigation
US9715549B1 (en) * 2014-03-27 2017-07-25 Amazon Technologies, Inc. Adaptive topic marker navigation
CN103955608B (zh) * 2014-04-24 2017-02-01 上海星华生物医药科技有限公司 一种智能医疗信息远程处理系统及处理方法
WO2015168519A1 (en) * 2014-05-01 2015-11-05 University Of Massachusetts System and methods for scoring data to differentiate between disorders
JP6530967B2 (ja) * 2014-05-30 2019-06-12 笛飛兒顧問有限公司 専門家情報を活用した補助分析システム及びその方法
RU2568762C1 (ru) * 2014-06-24 2015-11-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова" Устройство для непрерывного слежения за функциональным состоянием пациента
JP6379199B2 (ja) * 2014-07-08 2018-08-22 株式会社Ｆｒｏｎｔｅｏ データ分析装置、データ分析装置の制御方法、およびデータ分析装置の制御プログラム
RU2581947C2 (ru) * 2014-08-27 2016-04-20 Игорь Борисович Ушаков Автоматизированная система персонифицированной медицины
WO2016038424A1 (en) * 2014-09-11 2016-03-17 H&V Advanced Materials (India) Private Limited Battery separator with ribs and a method of casting the ribs on the seperator
US20160098542A1 (en) * 2014-10-01 2016-04-07 Bright.Md Inc. Medical diagnosis and treatment support apparatus, system, and method
CN104523263B (zh) * 2014-12-23 2017-06-20 华南理工大学 基于移动互联网的孕产妇健康监护系统
RU2609076C2 (ru) * 2015-03-16 2017-01-30 Рамиль Ильдарович Хантимиров Способ и система интеллектуального управления распределением ресурсов в облачных вычислительных средах
CN105118002A (zh) * 2015-07-30 2015-12-02 芜湖卫健康物联网医疗科技有限公司 五步法分级诊断系统及方法
EP3335126A4 (en) * 2015-08-11 2019-05-01 Cognoa, Inc. METHODS AND APPARATUS FOR DETERMINING DEVELOPMENT EVOLUTION THROUGH ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND USER INPUT
US10409952B2 (en) * 2015-10-12 2019-09-10 National Taiwan University Knowledge-based personal intelligent health consulting system
CN105389465B (zh) * 2015-10-29 2018-09-28 徐翼 病历数据处理方法、装置以及系统
US20170147764A1 (en) * 2015-11-20 2017-05-25 Hitachi, Ltd. Method and system for predicting consultation duration
EP4437962A2 (en) * 2015-12-18 2024-10-02 Cognoa, Inc. Platform and system for digital personalized medicine
US11972336B2 (en) 2015-12-18 2024-04-30 Cognoa, Inc. Machine learning platform and system for data analysis
RU2609737C1 (ru) * 2015-12-21 2017-02-02 Общество с ограниченной ответственностью "СИАМС" Автоматизированная система распределенной когнитивной поддержки принятия диагностических решений в медицине
US10971252B2 (en) * 2016-01-05 2021-04-06 International Business Machines Corporation Linking entity records based on event information
US11504038B2 (en) 2016-02-12 2022-11-22 Newton Howard Early detection of neurodegenerative disease
US10799186B2 (en) * 2016-02-12 2020-10-13 Newton Howard Detection of disease conditions and comorbidities
US11594311B1 (en) 2016-03-31 2023-02-28 OM1, Inc. Health care information system providing standardized outcome scores across patients
CN105912846A (zh) * 2016-04-07 2016-08-31 南京小网科技有限责任公司 基于云计算和医学知识库技术的智能医疗辅助决策系统
US11547616B2 (en) 2016-04-27 2023-01-10 Zoll Medical Corporation Portable medical triage kit
JP2017228003A (ja) * 2016-06-20 2017-12-28 株式会社テレメディカ 症候診断支援サービス提供システム及び症候診断支援サービス提供方法
JP6832502B2 (ja) * 2016-07-01 2021-02-24 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 エージェント装置、対話システム、対話方法及びプログラム
US10521436B2 (en) 2016-07-11 2019-12-31 Baidu Usa Llc Systems and methods for data and information source reliability estimation
US11194860B2 (en) 2016-07-11 2021-12-07 Baidu Usa Llc Question generation systems and methods for automating diagnosis
US20180046773A1 (en) * 2016-08-11 2018-02-15 Htc Corporation Medical system and method for providing medical prediction
GB201616691D0 (en) * 2016-09-30 2016-11-16 King S College London Assay
US10998103B2 (en) 2016-10-06 2021-05-04 International Business Machines Corporation Medical risk factors evaluation
US10892057B2 (en) 2016-10-06 2021-01-12 International Business Machines Corporation Medical risk factors evaluation
US20180173850A1 (en) * 2016-12-21 2018-06-21 Kevin Erich Heinrich System and Method of Semantic Differentiation of Individuals Based On Electronic Medical Records
WO2018148365A1 (en) 2017-02-09 2018-08-16 Cognoa, Inc. Platform and system for digital personalized medicine
US10639100B2 (en) 2017-02-10 2020-05-05 St. Jude Medical, Cardiology Division, Inc. Determining ablation location using probabilistic decision-making
CN108461110B (zh) * 2017-02-21 2021-07-23 阿里巴巴集团控股有限公司 医疗信息处理方法、装置及设备
US11257574B1 (en) 2017-03-21 2022-02-22 OM1, lnc. Information system providing explanation of models
AU2018256830A1 (en) 2017-04-26 2019-11-07 Morebetter, Ltd. Method and system for capturing patient feedback for a medical treatment
US10950346B2 (en) 2017-04-28 2021-03-16 International Business Machines Corporation Utilizing artificial intelligence for data extraction
CN107330253B (zh) * 2017-06-15 2020-09-08 重庆柚瓣家科技有限公司 机器人实现远程分级诊疗的方法
US10854335B2 (en) 2017-06-16 2020-12-01 Htc Corporation Computer aided medical method and medical system for medical prediction
EP3648831A1 (en) * 2017-07-05 2020-05-13 Cardiac Pacemakers, Inc. Systems and methods for medical alert management
US10825558B2 (en) 2017-07-19 2020-11-03 International Business Machines Corporation Method for improving healthcare
US10832803B2 (en) 2017-07-19 2020-11-10 International Business Machines Corporation Automated system and method for improving healthcare communication
CN107451407A (zh) * 2017-07-31 2017-12-08 广东工业大学 一种中医智能诊断方法、系统及中医医疗系统
US20190043501A1 (en) * 2017-08-02 2019-02-07 Elements of Genius, Inc. Patient-centered assistive system for multi-therapy adherence intervention and care management
WO2019032510A1 (en) 2017-08-07 2019-02-14 Rescue Box, Inc. INTELLIGENT SAFETY KIT
US11497663B2 (en) 2017-08-07 2022-11-15 Rescue Box, Inc. Smart safety kits
WO2019040279A1 (en) * 2017-08-22 2019-02-28 Gali Health, Inc. PERSONALIZED DIGITAL HEALTH SYSTEM USING TEMPORAL MODELS
CN107610774A (zh) * 2017-10-25 2018-01-19 医渡云（北京）技术有限公司 智能问诊方法及装置、存储介质、电子设备
GB2567900A (en) * 2017-10-31 2019-05-01 Babylon Partners Ltd A computer implemented determination method and system
CN107633876A (zh) * 2017-10-31 2018-01-26 郑宇� 一种基于移动平台的互联网医学信息处理系统及方法
JP7031268B2 (ja) * 2017-12-08 2022-03-08 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 情報伝達装置及びプログラム
US10896297B1 (en) 2017-12-13 2021-01-19 Tableau Software, Inc. Identifying intent in visual analytical conversations
US10635521B2 (en) 2017-12-15 2020-04-28 International Business Machines Corporation Conversational problem determination based on bipartite graph
CN108091399A (zh) * 2017-12-25 2018-05-29 深圳市慧康医信科技有限公司 一种动态疾病模型库的分析方法及系统
US10943700B2 (en) * 2018-01-29 2021-03-09 Soo Koun KIM Method for apparatus, server and method of providing self-diagnosis result and medical information
CN108320798A (zh) * 2018-02-05 2018-07-24 南昌医软科技有限公司 病症结果生成方法与装置
CN108198631A (zh) * 2018-02-05 2018-06-22 南昌医软科技有限公司 循证医疗结果生成方法与装置
US20190259482A1 (en) * 2018-02-20 2019-08-22 Mediedu Oy System and method of determining a prescription for a patient
CN108520777A (zh) * 2018-03-13 2018-09-11 郑国哲 一种有关婴幼儿及儿童疾病辩证系统
US11967428B1 (en) * 2018-04-17 2024-04-23 OM1, Inc. Applying predictive models to data representing a history of events
WO2019209963A1 (en) 2018-04-24 2019-10-31 Deka Products Limited Partnership Apparatus and system for fluid delivery
US10963743B2 (en) * 2018-06-01 2021-03-30 Accenture Global Solutions Limited Machine learning with small data sets
CA3103470A1 (en) * 2018-06-12 2019-12-19 Intergraph Corporation Artificial intelligence applications for computer-aided dispatch systems
CN109036559A (zh) * 2018-06-28 2018-12-18 科菲(上海)医药科技有限公司 基于人工智能的人体状况问答评估方法和系统
US11074485B2 (en) * 2018-07-09 2021-07-27 Koninklijke Philips N.V. System and method for identifying optimal effective communication channel for subject engagement
US11322257B2 (en) * 2018-07-16 2022-05-03 Novocura Tech Health Services Private Limited Intelligent diagnosis system and method
US11335442B2 (en) * 2018-08-10 2022-05-17 International Business Machines Corporation Generation of concept scores based on analysis of clinical data
EP3844777A4 (en) * 2018-08-28 2022-05-25 Neurospring MEDICAL DEVICE AND METHODS FOR DIAGNOSIS AND TREATMENT OF DISEASES
JP2020042629A (ja) * 2018-09-12 2020-03-19 株式会社日立製作所 分析システム及び分析方法
US11055489B2 (en) 2018-10-08 2021-07-06 Tableau Software, Inc. Determining levels of detail for data visualizations using natural language constructs
TWI725614B (zh) * 2018-11-13 2021-04-21 美商康濰醫慧有限公司 虛擬問診方法與電子裝置
FR3089331B1 (fr) * 2018-11-29 2020-12-25 Veyron Jacques Henri Système et procédé de traitement de données pour la détermination du risque d’un passage aux urgences d’un individu
US11361568B2 (en) 2018-12-05 2022-06-14 Clover Health Generating document content by data analysis
CN109616207A (zh) * 2018-12-12 2019-04-12 天津迈沃医药技术股份有限公司 基于疾病集的个人自测模型建立方法及自测系统
US11862346B1 (en) 2018-12-22 2024-01-02 OM1, Inc. Identification of patient sub-cohorts and corresponding quantitative definitions of subtypes as a classification system for medical conditions
CN112911993A (zh) * 2018-12-29 2021-06-04 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 监护设备、监护方法及计算机可读存储介质
US11195620B2 (en) * 2019-01-04 2021-12-07 International Business Machines Corporation Progress evaluation of a diagnosis process
TWI800596B (zh) * 2019-01-29 2023-05-01 宏碁股份有限公司 於不同分組集合下之評估統計效能的方法
CA3134521A1 (en) 2019-03-22 2020-10-01 Cognoa, Inc. Personalized digital therapy methods and devices
US11030255B1 (en) 2019-04-01 2021-06-08 Tableau Software, LLC Methods and systems for inferring intent and utilizing context for natural language expressions to generate data visualizations in a data visualization interface
US11355249B2 (en) * 2019-04-29 2022-06-07 Petriage, Inc. Pet evaluation and triage system
WO2020237156A1 (en) * 2019-05-23 2020-11-26 Flatiron Health, Inc. Systems and methods for patient-trial matching
CN110246048A (zh) * 2019-05-23 2019-09-17 阿里巴巴集团控股有限公司 用于智能健告的方法、设备、服务器和终端设备
US11042558B1 (en) * 2019-09-06 2021-06-22 Tableau Software, Inc. Determining ranges for vague modifiers in natural language commands
US11170898B2 (en) * 2019-09-30 2021-11-09 Kpn Innovations, Llc Methods and systems for prioritizing user symptom complaint inputs
US20220028555A1 (en) * 2019-09-30 2022-01-27 Kpn Innovations, Llc. Methods and systems for prioritizing user symptom complaint inputs
JP6902693B2 (ja) * 2019-11-02 2021-07-14 株式会社医療情報技術研究所 文書作成システム
CN111063430B (zh) * 2019-11-04 2024-01-26 珠海健康云科技有限公司 一种疾病预测方法及装置
RU2723674C1 (ru) * 2019-11-29 2020-06-17 Денис Станиславович Тарасов Способ прогнозирования диагноза на основе обработки данных, содержащих медицинские знания
US11730420B2 (en) 2019-12-17 2023-08-22 Cerner Innovation, Inc. Maternal-fetal sepsis indicator
US11817191B1 (en) 2020-01-12 2023-11-14 Leap Of Faith Technologies, Inc. System and methods for displaying genomic and clinical information
CN111462909B (zh) * 2020-03-30 2024-04-05 讯飞医疗科技股份有限公司 疾病演化跟踪和病情提示方法、装置及电子设备
US11580424B2 (en) 2020-04-06 2023-02-14 International Business Machines Corporation Automatically refining application of a hierarchical coding system to optimize conversation system dialog-based responses to a user
US20230126896A1 (en) * 2020-06-10 2023-04-27 Beplus Lab. Inc Method for providing basic data for diagnosis, and system therefor
US20230125634A1 (en) * 2020-06-10 2023-04-27 Beplus Lab. Inc Method for predicting developmental disease and system therefor
US11504048B2 (en) 2020-06-10 2022-11-22 Medtronic Monitoring, Inc. Triggering arrhythmia episodes for heart failure and chronotropic incompetence diagnosis and monitoring
US11832960B2 (en) 2020-06-12 2023-12-05 Bart M Downing Automated health review system
US12085984B2 (en) 2020-06-18 2024-09-10 Abijith Kariguddaiah Smart wearables and non-wearable devices with embedded NFC (near field communication), vital health sensors, ultra violet germicidal irradiation (UVGI) and artificial intelligence/mobile/cloud based virtual assistant platform/technologies
US12086563B1 (en) * 2020-08-05 2024-09-10 Rachel Lea Ballantyne Draelos Systems and methods for constructing a narrative of an interaction with a subject
CN112035567B (zh) * 2020-08-21 2023-12-12 腾讯科技（深圳）有限公司 一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质
US11541009B2 (en) 2020-09-10 2023-01-03 Curemark, Llc Methods of prophylaxis of coronavirus infection and treatment of coronaviruses
BR102020020706A2 (pt) 2020-10-08 2022-04-19 Mario Fernando Prieto Peres Sistema inteligente de manejo de cefaleias
CN112951405B (zh) * 2021-01-26 2024-05-28 北京搜狗科技发展有限公司 一种实现特征排序的方法、装置及设备
CN113076411B (zh) * 2021-04-26 2022-06-03 同济大学 一种基于知识图谱的医疗查询扩展方法
CN113990493B (zh) * 2021-11-25 2024-07-30 袁冰 一种用于中医疾病诊断与证候辨识的人机互动智能系统
WO2023201075A1 (en) * 2022-04-15 2023-10-19 Recovery Exploration Technologies Inc. Translation of medical evidence into computational evidence and applications thereof
CN116403735B (zh) * 2023-06-05 2023-08-11 山东志诚普惠健康科技有限公司 一种云健康服务平台的数据交互系统及方法

Family Cites Families (207)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5335422B2 (ja) 1973-02-28 1978-09-27
CH581904A5 (ja) * 1974-08-29 1976-11-15 Centre Electron Horloger
US4051522A (en) * 1975-05-05 1977-09-27 Jonathan Systems Patient monitoring system
US4290114A (en) 1976-07-01 1981-09-15 Sinay Hanon S Medical diagnostic computer
US4220160A (en) 1978-07-05 1980-09-02 Clinical Systems Associates, Inc. Method and apparatus for discrimination and detection of heart sounds
US4315309A (en) * 1979-06-25 1982-02-09 Coli Robert D Integrated medical test data storage and retrieval system
US4337377A (en) 1980-01-10 1982-06-29 Riper Wilbur E Van Biologic apparatus
US4428381A (en) * 1981-03-13 1984-01-31 Medtronic, Inc. Monitoring device
US4458693A (en) 1981-03-13 1984-07-10 Medtronic, Inc. Monitoring system
US4465077A (en) 1981-11-12 1984-08-14 Howard Schneider Apparatus and method of determining fertility status
AU8526582A (en) 1982-04-23 1983-11-21 Reinhold Herbert Edward Ambulatory monitoring system with real time analysis and telephone transmission
US4606352A (en) * 1984-07-13 1986-08-19 Purdue Research Foundation Personal electrocardiogram monitor
US4733354A (en) * 1984-11-23 1988-03-22 Brian Potter Method and apparatus for automated medical diagnosis using decision tree analysis
US4712562A (en) 1985-01-08 1987-12-15 Jacques J. Ohayon Outpatient monitoring systems
US5012411A (en) * 1985-07-23 1991-04-30 Charles J. Policastro Apparatus for monitoring, storing and transmitting detected physiological information
US4838275A (en) 1985-11-29 1989-06-13 Lee Arnold St J Home medical surveillance system
US5054493A (en) 1986-01-31 1991-10-08 Regents Of The University Of Minnesota Method for diagnosing, monitoring and treating hypertension
US4868763A (en) 1986-02-21 1989-09-19 Hitachi, Ltd. Knowledge-based system having plural processors
US4731726A (en) * 1986-05-19 1988-03-15 Healthware Corporation Patient-operated glucose monitor and diabetes management system
US4803625A (en) * 1986-06-30 1989-02-07 Buddy Systems, Inc. Personal health monitor
GB2218237B (en) * 1986-06-30 1991-01-16 Wang Laboratories Inductively-powered data storage card
US4770189A (en) 1986-09-02 1988-09-13 Industrial Technology Research Institute Real time multitask electronic stethoscopy system
US4858121A (en) * 1986-12-12 1989-08-15 Medical Payment Systems, Incorporated Medical payment system
US4839822A (en) 1987-08-13 1989-06-13 501 Synthes (U.S.A.) Computer system and method for suggesting treatments for physical trauma
JPH0191834A (ja) 1987-08-20 1989-04-11 Tsuruta Hiroko 個人医療データの集中管理装置
US4825869A (en) 1987-09-28 1989-05-02 Telectronics N.V. System for automatically performing a clinical assessment of an implanted pacer based on information that is telemetrically received
US5023785A (en) 1987-11-16 1991-06-11 Becton & Dickinson Co. Hematology - diagnosis apparatus employing expert system technology
US5025374A (en) 1987-12-09 1991-06-18 Arch Development Corp. Portable system for choosing pre-operative patient test
US5572421A (en) 1987-12-09 1996-11-05 Altman; Louis Portable medical questionnaire presentation device
US4945476A (en) 1988-02-26 1990-07-31 Elsevier Science Publishing Company, Inc. Interactive system and method for creating and editing a knowledge base for use as a computerized aid to the cognitive process of diagnosis
US5142484A (en) * 1988-05-12 1992-08-25 Health Tech Services Corporation An interactive patient assistance device for storing and dispensing prescribed medication and physical device
US4933873A (en) * 1988-05-12 1990-06-12 Healthtech Services Corp. Interactive patient assistance device
US4975840A (en) 1988-06-17 1990-12-04 Lincoln National Risk Management, Inc. Method and apparatus for evaluating a potentially insurable risk
CA1341310C (en) * 1988-07-15 2001-10-23 Robert Filepp Interactive computer network and method of operation
US5030948A (en) 1988-09-19 1991-07-09 Rush Charles T Multiple characteristic sensitive addressing schema for a multiple receiver data processing network
US4962491A (en) 1988-10-13 1990-10-09 Schaeffer Theodore S Medicament dispenser and medical information storage apparatus
US5084819A (en) * 1988-11-10 1992-01-28 Response Technologies Inc. Data collection, analysis, and response system and method
US5012815A (en) 1989-02-02 1991-05-07 Yale University Dynamic spectral phonocardiograph
US5099424A (en) * 1989-07-20 1992-03-24 Barry Schneiderman Model user application system for clinical data processing that tracks and monitors a simulated out-patient medical practice using data base management software
US5533522A (en) * 1989-10-30 1996-07-09 Feng; Genquan Method of and arrangement for optimizing disease diagnosis
JP2575218B2 (ja) * 1989-12-05 1997-01-22 良太郎 初井 高速省力化健康診断装置
US5642731A (en) * 1990-01-17 1997-07-01 Informedix, Inc. Method of and apparatus for monitoring the management of disease
JPH03268739A (ja) 1990-03-19 1991-11-29 Takeshi Makitsubo 電話装置を用いた心電図データ伝送システム
US5255187A (en) * 1990-04-03 1993-10-19 Sorensen Mark C Computer aided medical diagnostic method and apparatus
US5862304A (en) * 1990-05-21 1999-01-19 Board Of Regents, The University Of Texas System Method for predicting the future occurrence of clinically occult or non-existent medical conditions
US5113869A (en) 1990-08-21 1992-05-19 Telectronics Pacing Systems, Inc. Implantable ambulatory electrocardiogram monitor
JP3231810B2 (ja) 1990-08-28 2001-11-26 アーチ・デベロップメント・コーポレーション ニューラル・ネットワークを用いた鑑別診断支援方法
JP2809497B2 (ja) 1990-09-10 1998-10-08 日立エンジニアリング株式会社 ファジィ後向き推論装置
EP0487110B1 (en) 1990-11-22 1999-10-06 Kabushiki Kaisha Toshiba Computer-aided diagnosis system for medical use
US5228449A (en) 1991-01-22 1993-07-20 Athanasios G. Christ System and method for detecting out-of-hospital cardiac emergencies and summoning emergency assistance
US5481647A (en) * 1991-03-22 1996-01-02 Raff Enterprises, Inc. User adaptable expert system
US5779634A (en) * 1991-05-10 1998-07-14 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical information processing system for supporting diagnosis
US5241621A (en) 1991-06-26 1993-08-31 Digital Equipment Corporation Management issue recognition and resolution knowledge processor
EP0531889B1 (en) 1991-09-11 1998-11-11 Hewlett-Packard Company Data processing system and method for automatically performing prioritized nursing diagnoses from patient assessment data
US5257627A (en) 1991-11-14 1993-11-02 Telmed, Inc. Portable non-invasive testing apparatus
US5519433A (en) * 1991-11-20 1996-05-21 Zing Systems, L.P. Interactive television security through transaction time stamping
JP3202047B2 (ja) 1991-11-25 2001-08-27 株式会社オキシーテック 大深度送受波器感度測定装置
US5415167A (en) 1992-01-10 1995-05-16 Wilk; Peter J. Medical system and associated method for automatic diagnosis and treatment
US5437278A (en) 1992-01-10 1995-08-01 Wilk; Peter J. Medical diagnosis system and method
US5732397A (en) * 1992-03-16 1998-03-24 Lincoln National Risk Management, Inc. Automated decision-making arrangement
US5441047A (en) 1992-03-25 1995-08-15 David; Daniel Ambulatory patient health monitoring techniques utilizing interactive visual communication
US5544649A (en) * 1992-03-25 1996-08-13 Cardiomedix, Inc. Ambulatory patient health monitoring techniques utilizing interactive visual communication
JPH05277119A (ja) * 1992-03-31 1993-10-26 Nuclear Fuel Ind Ltd 癌診断装置
US5265613A (en) 1992-04-03 1993-11-30 Telmed, Inc. Portable non-invasive testing apparatus with logarithmic amplification
US5421343A (en) * 1992-04-03 1995-06-06 Feng; Genquan Computer network EEMPI system
JPH05324713A (ja) 1992-05-20 1993-12-07 Hitachi Ltd 自然語処理方法および自然語処理システム
US5337752A (en) 1992-05-21 1994-08-16 Mcg International, Inc. System for simultaneously producing and synchronizing spectral patterns of heart sounds and an ECG signal
US5418888A (en) 1992-06-04 1995-05-23 Alden; John L. System for revelance criteria management of actions and values in a rete network
US5299121A (en) * 1992-06-04 1994-03-29 Medscreen, Inc. Non-prescription drug medication screening system
US5390238A (en) * 1992-06-15 1995-02-14 Motorola, Inc. Health support system
WO1994000817A1 (en) 1992-06-22 1994-01-06 Health Risk Management, Inc. Health care management system
CA2142906A1 (en) * 1992-08-21 1994-03-03 Peter L. Brill Method and apparatus for measuring psychotherapy outcomes
SE500122C2 (sv) * 1992-08-27 1994-04-18 Rudolf Valentin Sillen Förfarande och anordning för individuellt styrd, adaptiv medicinering
US5835900A (en) 1992-10-05 1998-11-10 Expert Systems Publishing Co. Computer-implemented decision management system with dynamically generated questions and answer choices
US7970620B2 (en) * 1992-11-17 2011-06-28 Health Hero Network, Inc. Multi-user remote health monitoring system with biometrics support
US6168563B1 (en) * 1992-11-17 2001-01-02 Health Hero Network, Inc. Remote health monitoring and maintenance system
US7624028B1 (en) 1992-11-17 2009-11-24 Health Hero Network, Inc. Remote health monitoring and maintenance system
US6334778B1 (en) * 1994-04-26 2002-01-01 Health Hero Network, Inc. Remote psychological diagnosis and monitoring system
US5997476A (en) 1997-03-28 1999-12-07 Health Hero Network, Inc. Networked system for interactive communication and remote monitoring of individuals
US5933136A (en) 1996-12-23 1999-08-03 Health Hero Network, Inc. Network media access control system for encouraging patient compliance with a treatment plan
US7941326B2 (en) * 2001-03-14 2011-05-10 Health Hero Network, Inc. Interactive patient communication development system for reporting on patient healthcare management
US6186145B1 (en) * 1994-05-23 2001-02-13 Health Hero Network, Inc. Method for diagnosis and treatment of psychological and emotional conditions using a microprocessor-based virtual reality simulator
US6196970B1 (en) * 1999-03-22 2001-03-06 Stephen J. Brown Research data collection and analysis
US5940801A (en) 1994-04-26 1999-08-17 Health Hero Network, Inc. Modular microprocessor-based diagnostic measurement apparatus and method for psychological conditions
US6330426B2 (en) 1994-05-23 2001-12-11 Stephen J. Brown System and method for remote education using a memory card
US20070299321A1 (en) 1992-11-17 2007-12-27 Brown Stephen J Method and apparatus for remote health monitoring and providing health related information
US5307263A (en) 1992-11-17 1994-04-26 Raya Systems, Inc. Modular microprocessor-based health monitoring system
US5956501A (en) * 1997-01-10 1999-09-21 Health Hero Network, Inc. Disease simulation system and method
US6101478A (en) * 1997-04-30 2000-08-08 Health Hero Network Multi-user remote health monitoring system
US5887133A (en) * 1997-01-15 1999-03-23 Health Hero Network System and method for modifying documents sent over a communications network
AU1766201A (en) 1992-11-17 2001-05-30 Health Hero Network, Inc. Method and system for improving adherence with a diet program or other medical regimen
US5951300A (en) * 1997-03-10 1999-09-14 Health Hero Network Online system and method for providing composite entertainment and health information
US6968375B1 (en) 1997-03-28 2005-11-22 Health Hero Network, Inc. Networked system for interactive communication and remote monitoring of individuals
US9215979B2 (en) 1992-11-17 2015-12-22 Robert Bosch Healthcare Systems, Inc. Multi-user remote health monitoring system
US6240393B1 (en) 1998-06-05 2001-05-29 Health Pro Network, Inc. Aggregating and pooling weight loss information in a communication system with feedback
US5960403A (en) 1992-11-17 1999-09-28 Health Hero Network Health management process control system
US5899855A (en) 1992-11-17 1999-05-04 Health Hero Network, Inc. Modular microprocessor-based health monitoring system
US20040019259A1 (en) * 1992-11-17 2004-01-29 Brown Stephen J. Remote monitoring and data management platform
US5879163A (en) * 1996-06-24 1999-03-09 Health Hero Network, Inc. On-line health education and feedback system using motivational driver profile coding and automated content fulfillment
US5601435A (en) * 1994-11-04 1997-02-11 Intercare Method and apparatus for interactively monitoring a physiological condition and for interactively providing health related information
US5918603A (en) 1994-05-23 1999-07-06 Health Hero Network, Inc. Method for treating medical conditions using a microprocessor-based video game
US5897493A (en) * 1997-03-28 1999-04-27 Health Hero Network, Inc. Monitoring system for remotely querying individuals
US20010011224A1 (en) 1995-06-07 2001-08-02 Stephen James Brown Modular microprocessor-based health monitoring system
US5832448A (en) 1996-10-16 1998-11-03 Health Hero Network Multiple patient monitoring system for proactive health management
US5420908A (en) * 1993-03-11 1995-05-30 At&T Corp. Method and apparatus for preventing wireless fraud
US5357427A (en) 1993-03-15 1994-10-18 Digital Equipment Corporation Remote monitoring of high-risk patients using artificial intelligence
US5473537A (en) 1993-07-30 1995-12-05 Psychresources Development Company Method for evaluating and reviewing a patient's condition
JPH0757018A (ja) * 1993-08-19 1995-03-03 Nippo Sangyo Kk 総合医療診断支援装置
US5377258A (en) * 1993-08-30 1994-12-27 National Medical Research Council Method and apparatus for an automated and interactive behavioral guidance system
US5692220A (en) 1993-09-02 1997-11-25 Coulter Corporation Decision support system and method for diagnosis consultation in laboratory hematopathology
DE9313282U1 (de) 1993-09-03 1993-12-09 Wilhelm Fette Gmbh, 21493 Schwarzenbek Axialgewinderollkopf
JPH0785168A (ja) 1993-09-10 1995-03-31 Toa Medical Electronics Co Ltd 臨床検査結果用表示装置
US5692501A (en) 1993-09-20 1997-12-02 Minturn; Paul Scientific wellness personal/clinical/laboratory assessments, profile and health risk managment system with insurability rankings on cross-correlated 10-point optical health/fitness/wellness scales
US5517405A (en) 1993-10-14 1996-05-14 Aetna Life And Casualty Company Expert system for providing interactive assistance in solving problems such as health care management
US5447164A (en) * 1993-11-08 1995-09-05 Hewlett-Packard Company Interactive medical information display system and method for displaying user-definable patient events
US5594638A (en) 1993-12-29 1997-01-14 First Opinion Corporation Computerized medical diagnostic system including re-enter function and sensitivity factors
US5724968A (en) 1993-12-29 1998-03-10 First Opinion Corporation Computerized medical diagnostic system including meta function
US6725209B1 (en) 1993-12-29 2004-04-20 First Opinion Corporation Computerized medical diagnostic and treatment advice system and method including mental status examination
US5660176A (en) * 1993-12-29 1997-08-26 First Opinion Corporation Computerized medical diagnostic and treatment advice system
US6206829B1 (en) * 1996-07-12 2001-03-27 First Opinion Corporation Computerized medical diagnostic and treatment advice system including network access
US5935060A (en) * 1996-07-12 1999-08-10 First Opinion Corporation Computerized medical diagnostic and treatment advice system including list based processing
US6022315A (en) 1993-12-29 2000-02-08 First Opinion Corporation Computerized medical diagnostic and treatment advice system including network access
US5471382A (en) 1994-01-10 1995-11-28 Informed Access Systems, Inc. Medical network management system and process
US5486999A (en) * 1994-04-20 1996-01-23 Mebane; Andrew H. Apparatus and method for categorizing health care utilization
AU2365695A (en) 1994-04-26 1995-11-16 Raya Systems, Inc. Modular microprocessor-based diagnostic measurement system for psychological conditions
US5724983A (en) * 1994-08-01 1998-03-10 New England Center Hospitals, Inc. Continuous monitoring using a predictive instrument
DE4430164C2 (de) 1994-08-25 1998-04-23 Uthe Friedrich Wilhelm Verwendung eines interaktiven Informationssystems
US5633910A (en) * 1994-09-13 1997-05-27 Cohen; Kopel H. Outpatient monitoring system
AU1837495A (en) * 1994-10-13 1996-05-06 Horus Therapeutics, Inc. Computer assisted methods for diagnosing diseases
US5623656A (en) 1994-12-15 1997-04-22 Lucent Technologies Inc. Script-based data communication system and method utilizing state memory
US5659793A (en) 1994-12-22 1997-08-19 Bell Atlantic Video Services, Inc. Authoring tools for multimedia application development and network delivery
US5553609A (en) 1995-02-09 1996-09-10 Visiting Nurse Service, Inc. Intelligent remote visual monitoring system for home health care service
US5778882A (en) * 1995-02-24 1998-07-14 Brigham And Women's Hospital Health monitoring system
US5911132A (en) * 1995-04-26 1999-06-08 Lucent Technologies Inc. Method using central epidemiological database
US5619991A (en) * 1995-04-26 1997-04-15 Lucent Technologies Inc. Delivery of medical services using electronic data communications
US5703786A (en) 1995-08-14 1997-12-30 Profile Systems, Llc Medication dispensing and timing system utilizing time reference message
US5800347A (en) * 1995-11-03 1998-09-01 The General Hospital Corporation ROC method for early detection of disease
US6177940B1 (en) * 1995-09-20 2001-01-23 Cedaron Medical, Inc. Outcomes profile management system for evaluating treatment effectiveness
US5694939A (en) 1995-10-03 1997-12-09 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Autogenic-feedback training exercise (AFTE) method and system
US5788640A (en) * 1995-10-26 1998-08-04 Peters; Robert Mitchell System and method for performing fuzzy cluster classification of stress tests
US5678562A (en) 1995-11-09 1997-10-21 Burdick, Inc. Ambulatory physiological monitor with removable disk cartridge and wireless modem
US6598035B2 (en) * 1995-11-17 2003-07-22 International Business Machines Corporation Object oriented rule-based expert system framework mechanism
US5746204A (en) 1995-12-07 1998-05-05 Carbon Based Corporation Disease indicator analysis system
US5642936A (en) * 1996-01-29 1997-07-01 Oncormed Methods for identifying human hereditary disease patterns
US7305348B1 (en) 1996-02-20 2007-12-04 Health Hero Network, Inc. Aggregating and pooling health related information in a communication system with feedback
US5794208A (en) 1996-03-01 1998-08-11 Goltra; Peter S. Creating and using protocols to create and review a patient chart
US5802495A (en) 1996-03-01 1998-09-01 Goltra; Peter Phrasing structure for the narrative display of findings
EP1011419B1 (en) * 1996-03-01 2002-05-02 Medicomp Systems, Inc. Method and apparatus to assist a user in creating a medical protocol
US5974389A (en) * 1996-03-01 1999-10-26 Clark; Melanie Ann Medical record management system and process with improved workflow features
US6106459A (en) 1996-03-29 2000-08-22 Clawson; Jeffrey J. Method and system for the entry protocol of an emergency medical dispatch system
US5839430A (en) 1996-04-26 1998-11-24 Cama; Joseph Combination inhaler and peak flow rate meter
US5812984A (en) 1996-05-13 1998-09-22 Goltra; Peter S. Method for entering information into an electronic patient chart, and protocol auto-negative capabilities
US6001060A (en) 1996-06-04 1999-12-14 Regents Of The University Of California Video data representation of physiological data
US6050940A (en) * 1996-06-17 2000-04-18 Cybernet Systems Corporation General-purpose medical instrumentation
US5976082A (en) 1996-06-17 1999-11-02 Smithkline Beecham Corporation Method for identifying at risk patients diagnosed with congestive heart failure
CA2260836A1 (en) * 1996-07-12 1998-01-22 Edwin C. Iliff Computerized medical diagnostic system utilizing list-based processing
US5772585A (en) * 1996-08-30 1998-06-30 Emc, Inc System and method for managing patient medical records
US6189029B1 (en) * 1996-09-20 2001-02-13 Silicon Graphics, Inc. Web survey tool builder and result compiler
US5987519A (en) * 1996-09-20 1999-11-16 Georgia Tech Research Corporation Telemedicine system using voice video and data encapsulation and de-encapsulation for communicating medical information between central monitoring stations and remote patient monitoring stations
US6246975B1 (en) * 1996-10-30 2001-06-12 American Board Of Family Practice, Inc. Computer architecture and process of patient generation, evolution, and simulation for computer based testing system
US5909679A (en) 1996-11-08 1999-06-01 At&T Corp Knowledge-based moderator for electronic mail help lists
EP0848347A1 (en) 1996-12-11 1998-06-17 Sony Corporation Method of extracting features characterising objects
US6151586A (en) 1996-12-23 2000-11-21 Health Hero Network, Inc. Computerized reward system for encouraging participation in a health management program
US7590549B2 (en) * 1996-12-23 2009-09-15 Health Hero Network, Inc. Network media access control system for encouraging patient compliance with a treatment plan
US6601055B1 (en) * 1996-12-27 2003-07-29 Linda M. Roberts Explanation generation system for a diagnosis support tool employing an inference system
US6032119A (en) * 1997-01-16 2000-02-29 Health Hero Network, Inc. Personalized display of health information
US6234964B1 (en) * 1997-03-13 2001-05-22 First Opinion Corporation Disease management system and method
US6032678A (en) * 1997-03-14 2000-03-07 Shraga Rottem Adjunct to diagnostic imaging systems for analysis of images of an object or a body part or organ
US6270455B1 (en) 1997-03-28 2001-08-07 Health Hero Network, Inc. Networked system for interactive communications and remote monitoring of drug delivery
US6248065B1 (en) 1997-04-30 2001-06-19 Health Hero Network, Inc. Monitoring system for remotely querying individuals
US5908383A (en) * 1997-09-17 1999-06-01 Brynjestad; Ulf Knowledge-based expert interactive system for pain
US7956894B2 (en) 1997-10-14 2011-06-07 William Rex Akers Apparatus and method for computerized multi-media medical and pharmaceutical data organization and transmission
US6597392B1 (en) 1997-10-14 2003-07-22 Healthcare Vision, Inc. Apparatus and method for computerized multi-media data organization and transmission
US6230142B1 (en) * 1997-12-24 2001-05-08 Homeopt, Llc Health care data manipulation and analysis system
US6117073A (en) 1998-03-02 2000-09-12 Jones; Scott J. Integrated emergency medical transportation database system
US6081786A (en) * 1998-04-03 2000-06-27 Triangle Pharmaceuticals, Inc. Systems, methods and computer program products for guiding the selection of therapeutic treatment regimens
US8005690B2 (en) * 1998-09-25 2011-08-23 Health Hero Network, Inc. Dynamic modeling and scoring risk assessment
US6149585A (en) 1998-10-28 2000-11-21 Sage Health Management Solutions, Inc. Diagnostic enhancement method and apparatus
US6161095A (en) 1998-12-16 2000-12-12 Health Hero Network, Inc. Treatment regimen compliance and efficacy with feedback
US6381576B1 (en) * 1998-12-16 2002-04-30 Edward Howard Gilbert Method, apparatus, and data structure for capturing and representing diagnostic, treatment, costs, and outcomes information in a form suitable for effective analysis and health care guidance
US7555470B2 (en) * 1999-03-22 2009-06-30 Health Hero Network, Inc. Research data collection and analysis
US7076437B1 (en) * 1999-10-29 2006-07-11 Victor Levy Process for consumer-directed diagnostic and health care information
RU2286711C2 (ru) * 2000-02-14 2006-11-10 Фёрст Опинион Корпорэйшн Система и способ автоматической диагностики
US6900807B1 (en) * 2000-03-08 2005-05-31 Accenture Llp System for generating charts in a knowledge management tool
US6687685B1 (en) * 2000-04-07 2004-02-03 Dr. Red Duke, Inc. Automated medical decision making utilizing bayesian network knowledge domain modeling
US20010039503A1 (en) 2000-04-28 2001-11-08 Chan Bryan K. Method and system for managing chronic disease and wellness online
ATE402649T1 (de) 2000-05-08 2008-08-15 Medoctor Inc System und verfahren zur feststellung der wahrscheinlichen existenz einer krankheit
AU2001263282A1 (en) 2000-05-18 2001-11-26 Commwell, Inc. Method and apparatus for remote medical monitoring incorporating video processing and system of motor tasks
WO2002008941A1 (en) * 2000-07-20 2002-01-31 Marchosky J Alexander Patient-controlled automated medical record, diagnosis, and treatment system and method
US20020186818A1 (en) 2000-08-29 2002-12-12 Osteonet, Inc. System and method for building and manipulating a centralized measurement value database
US7165221B2 (en) 2000-11-13 2007-01-16 Draeger Medical Systems, Inc. System and method for navigating patient medical information
CN1291749A (zh) 2000-11-16 2001-04-18 上海交通大学 家庭远程医疗监护和咨询智能系统
CN1290053C (zh) 2000-11-22 2006-12-13 里科尔公司 将疾病管理结合到医生工作流程中的方法和系统
KR100797458B1 (ko) * 2001-04-17 2008-01-24 엘지전자 주식회사 건강 진단을 수행하기 위한 시스템과 그를 위한 휴대용 무선 단말기 및 방법
WO2003036539A1 (fr) * 2001-10-23 2003-05-01 Citizen Watch Co., Ltd. Systeme de gestion de sante et programme de gestion de sante
JP2005508557A (ja) 2001-11-02 2005-03-31 シーメンス　コーポレイト　リサーチ　インコーポレイテツド 患者データマイニング
DE10227542A1 (de) 2002-06-20 2004-01-15 Merck Patent Gmbh Verfahren und System zum Erfassen und Analysieren von Krankheitsbildern und deren Ursachen sowie zum Ermitteln passender Therapievorschläge
US20050060194A1 (en) * 2003-04-04 2005-03-17 Brown Stephen J. Method and system for monitoring health of an individual
US7399276B1 (en) 2003-05-08 2008-07-15 Health Hero Network, Inc. Remote health monitoring system
US7780595B2 (en) * 2003-05-15 2010-08-24 Clinical Decision Support, Llc Panel diagnostic method and system
US20050010444A1 (en) * 2003-06-06 2005-01-13 Iliff Edwin C. System and method for assisting medical diagnosis using an anatomic system and cause matrix
CN1234092C (zh) 2003-07-01 2005-12-28 南京大学 一种适用于计算机辅助医疗诊断的预测建模方法
US20050273359A1 (en) 2004-06-03 2005-12-08 Young David E System and method of evaluating preoperative medical care and determining recommended tests based on patient health history and medical condition and nature of surgical procedure
US9081879B2 (en) * 2004-10-22 2015-07-14 Clinical Decision Support, Llc Matrix interface for medical diagnostic and treatment advice system and method
US8758238B2 (en) * 2006-08-31 2014-06-24 Health Hero Network, Inc. Health related location awareness
US20080262557A1 (en) 2007-04-19 2008-10-23 Brown Stephen J Obesity management system
EP2145310A4 (en) * 2007-04-30 2013-04-24 Clinical Decision Support Llc SYSTEM AND METHOD FOR COMPUTERIZED DIAGNOSTIC ARBITRATOR AND MEDICAL ADVICE

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