JP5782039B2 - 情報システムのためのデータ入力を助ける方法およびシステム - Google Patents

Description

本発明は、情報システムのためのデータ入力を容易にする方法およびシステムに、特に、貯蔵部（repository）を有する臨床決定支援システムのためのデータ入力を容易にする方法およびシステムに関する。

臨床決定支援システムは、改善されたヘルスケアのために、健康観察を健康知識とリンクさせて、臨床医による健康上の選択に影響する。臨床決定支援システムは、臨床上の判断および疾病の管理を実質的に改善する潜在力を有する。さらに、そのようなシステムは診断および治療の標準化を提供し、最新のノウハウを臨床実践に迅速に採用することを許容する。

特許文献１は、二つ以上のあらかじめ定義された基準および二つ以上のプロファイルについての決定支援方法を提供する。各基準は、二つ以上のあらかじめ定義された、順序的にランク付けされたカテゴリーを有する。各プロファイルは、前記基準の二つ以上からなる集合を含む。集合中の各基準は、その基準についての諸カテゴリーの一つに関連付けられる。この方法は、諸プロファイル対の順序的なペアごとのランク付けに関わるプロファイルの比較評価を実行し、各基準上の各カテゴリーについてのポイント値および／またはあらゆる可能なプロファイルのランク付けおよび／またはあらゆる可能なプロファイルのサブセットのランク付けを得る。

US7552104B2

決定支援システムのような既存の情報システムでは、ユーザーは何らかのデータを入力することによって出力結果を得ることができる。本発明の発明者は、誤った入力が誤った出力を生成することがあり、時に、ユーザーは、たとえ入力データを修正したことが何度かあったとしても、正しい出力を得るためにいかにして入力を修正するかを知らないということを認識した。臨床決定システムを例に取ると、患者は、薬に関する出力を得ることがあるが、これは、すべての必要な徴候を入力しなければならない患者が重要な徴候を入力し忘れる場合に、負の効果をもつ。重要な徴候を入力し忘れたことを患者が見出すのはほぼ不可能である。さらに、医師は日々多くの臨床事例を分析することがあり、情報システムのためのデータ入力をするのは医師にとってもわずらわしい。特許文献１で提示される方法は、ユーザーが入力データを選択するのを助けることには貢献できない。

さらに、ユーザーが情報システムから情報を得る仕方は本来的に逐次的である。臨床決定支援システムを例に取ると、徴候を記録することであれ、徴候解析を実行することであれ、治療を提案することであれ、ユーザーが臨床エピソードの種々の側面に取り組む仕方は本来的に逐次的である。最後の最後を除いたどの段階でも、ユーザーによって捕捉される情報は、全体像の部分的なスナップショットである。特許文献１で提起される方法は、任意の所与の次末段階でさまざまな側面観察の情報を得るのを助けることには寄与できない。

現在の先行技術およびデータ入力の問題の理解に基づき、情報システムのユーザーが入力データを正しく決定できるようにすることが有利であろう。また、情報システムのユーザーが、任意の所与の次末（penultimate）段階においてさまざまな側面観察（aspect observations）の情報を得ることができるようにすることも望ましいであろう。

上記の課題の一つまたは複数によりよく対処するため、本発明の第一の側面のある実施形態によれば、貯蔵部を有する情報システムのためのデータ入力を容易にする方法が：
第一のユーザー・インターフェースによってユーザーからの第一の入力を受領する段階であって、前記第一の入力は関心対象についての少なくとも一つの第一のカテゴリー・パラメータを含む、段階と；
前記第一の入力および前記貯蔵部に基づいて、前記関心対象についての複数の第二のカテゴリー・パラメータの第一のランク付けされたリストを生成する段階と；
第二のユーザー・インターフェースによって前記ユーザーに対して前記第一のランク付けされたリストを表示する段階と；
前記第二のユーザー・インターフェースによって前記ユーザーからの第二の入力を受領する段階であって、前記第二の入力は、前記関心対象についての少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータを含み、前記少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータは前記第一のランク付けされたリストから前記ユーザーによって選択される、段階と；
前記第二の入力および前記貯蔵部に基づいて、前記関心対象についての複数の第一のカテゴリー・パラメータの第二のランク付けされたリストを生成する段階と、
前記第一のユーザー・インターフェースによって前記ユーザーに対して前記第二のランク付けされたリストを表示する段階とを含む。

本方法の基本的な発想は、候補出力におけるユーザーの選択に基づいて候補入力データのランク付けされたリストを提供することによって、ユーザーが入力を決定できるようにするというものであり、ユーザーはパラメータの異なるカテゴリーを行ったり来たりできる。本方法は、入力データと出力データの間の明確な線があり、ユーザーは該ユーザーがより正確な出力を欲する場合に自分で入力を決定できるだけであるという不都合を克服する。第一のランク付けされたリストからユーザーによって選択された第二の入力を受け取り、第二の入力に基づいて第一のカテゴリー・パラメータの第二のランク付けされたリストを提供することによって、ユーザーが第一のカテゴリー・パラメータの入力を決定するのを助けるために貴重な参照が提供されることができる。このようにして、ユーザーは、より正確な出力を得るよう、情報システムのための入力データを正しく決定できる。さらに、ユーザーは種々のカテゴリーのパラメータを通じて行ったり来たりできるので、ユーザーは、入力および出力の全体的な一貫性に満足するまで、複数の部分的シナリオを通じて行ったり来たりできる。よって、ユーザーは、最終段階のほか任意の所与の次末段階においてもさまざまな側面観察のより多くの情報を得ることができる。

本発明の第二の側面のある実施形態によれば、貯蔵部を有する情報システムのためのデータ入力を容易にするシステムが提案される。システムは：
関心対象についての少なくとも一つの第一のカテゴリー・パラメータを含む第一の入力をユーザーから受領するよう構成された第一のユーザー・インターフェースと；
前記第一の入力および前記貯蔵部に基づいて、前記関心対象についての複数の第二のカテゴリー・パラメータの第一のランク付けされたリストを生成するよう構成されたプロセッサと；
前記第一のランク付けされたリストをユーザーに対して表示するよう構成された第二のユーザー・インターフェースとを有しており、
前記第二のユーザー・インターフェースはさらに、前記関心対象についての少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータを含む第二の入力をユーザーから受領するよう構成されており、前記少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータは前記第一のランク付けされたリストからユーザーによって選択され、
前記プロセッサはさらに、前記第二の入力および前記貯蔵部に基づいて、前記関心対象の複数の第一のカテゴリー・パラメータの第二のランク付けされたリストを生成するよう構成されており、
前記第一のユーザー・インターフェースはさらに、前記第二のランク付けされたリストをユーザーに対して表示するよう構成されている。

本発明のこれらおよびその他の側面は、以下に記載する実施形態から明白となり、これを参照することで明快にされるであろう。

本発明の上記およびその他の目的および特徴は、付属の図面との関連で参酌される以下の詳細な説明から一層明白となるであろう。
本発明に基づく方法のある実施形態のフローチャートの概略図である。 第一のユーザー・インターフェースおよび第二のユーザー・インターフェースのある実施形態の概略図である。 第一のユーザー・インターフェースおよび第二のユーザー・インターフェースのある実施形態の概略図である。 第一のユーザー・インターフェースおよび第二のユーザー・インターフェースのある実施形態の概略図である。 第一のユーザー・インターフェースおよび第二のユーザー・インターフェースのある実施形態の概略図である。 本発明に基づく方法のもう一つの実施形態のフローチャートの概略図である。 本発明に基づく方法のさらなる実施形態のフローチャートの概略図である。 本発明に基づくシステムのある実施形態のブロック概略図である。 図面を通じて類似した部分を表すのに同じ参照符号が使われている。

図１（ａ）は、本発明に基づく方法のある実施形態のフローチャートの概略図を示している。

本発明の第一の側面のある実施形態によれば、貯蔵部を有する情報システムのためのデータ入力を容易にする方法が提案される。情報システムは、ユーザーに情報を提供するシステムであり、決定支援システムまたは検索システムなど、多くの仕方で実装できる。貯蔵部（repository）は、情報システムによって使用される記憶された情報を含む。この貯蔵部に基づいて、情報システムはユーザーに情報を提供できる。

図１（ａ）を参照するに、ある実施形態では、本方法は、第一のユーザー・インターフェースによってユーザーから第一の入力を受領するステップ１１０を含む。第一の入力は、関心対象についての少なくとも一つの第一のカテゴリー・パラメータを含む。ユーザーは、ユーザーの経験または観察に基づいて第一の入力を決定できる。第一のユーザー・インターフェースは多くの仕方で実装できる。たとえば、第一のユーザー・インターフェースは画面上のテキスト・ウィンドウを有し、ユーザーはコンピュータを介してデータをタイプして書き込む。第一のユーザー・インターフェースはまた、画面上に表示されるドロップダウン・メニューを含んでいることもでき、ユーザーはドロップダウン・メニューから簡単にパラメータを選択できる。関心対象（object of interest）は、情報システムが処理しようとしているオブジェクトである。たとえば、関心対象は、臨床決定支援システムにおける関心ある臨床事例であり、あるいは関心対象は、法的情報検索システムにおける関心のある訴訟事件である、など。

本方法はさらに、第一の入力および貯蔵部に基づいて、関心対象についての複数の第二のカテゴリー・パラメータの第一のランク付けされたリストを生成するステップ１２０を含む。第一のランク付けされたリストは多くの仕方で生成されることができる。たとえば、貯蔵部が、前記複数の第一のカテゴリー・パラメータのそれぞれの発生に際しての前記複数の第二のカテゴリー・パラメータのそれぞれの発生確率からなる、複数の発生確率を含む。ある第二のカテゴリー・パラメータについて、対応する最終的な発生確率が、第一の入力のそれぞれの発生に際しての第二のカテゴリー・パラメータの発生確率の和として計算される。すると、前記複数の第二のカテゴリー・パラメータの複数の最終的な発生確率の降順に従って、第一のランク付けされたリストが生成されることができる。

本方法はさらに、第二のユーザー・インターフェースによってユーザーに対して第一のランク付けされたリストを表示するステップ１３０を含む。第二のユーザー・インターフェースは、画面上のテキスト・ウィンドウを含む仕方または画面上に表示されるドロップダウン・メニューを含む仕方などの、多くの仕方で実装されることができる。

本方法はさらに、第二のユーザー・インターフェースによってユーザーから第二の入力を受領するステップ１４０を含む。第二の入力は関心対象についての少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータを含む。前記少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータは第一のランク付けされたリストからユーザーによって選択される。ユーザーは、該ランク付けされたリストに従って第二の入力の一部または全部を決定できる。たとえば、第一のランク付けされたリストから上位三つの第二のカテゴリー・パラメータを選択する。ユーザーはまた、ユーザーの経験または観察に基づいて第二の入力の一部を決定することもできる。たとえば、第一のランク付けされたリストにない少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータを手動で入力する。

本方法はさらに、第二の入力および貯蔵部に基づいて、関心対象についての複数の第一のカテゴリー・パラメータの第二のランク付けされたリストを生成するステップ１５０を含む。第二のランク付けされたリストは多くの仕方で生成されることができる。たとえば、貯蔵部が、前記複数の第二のカテゴリー・パラメータのそれぞれの発生に際しての前記複数の第一のカテゴリー・パラメータのそれぞれの発生確率からなる、複数の発生確率を含む。ある第一のカテゴリー・パラメータについて、対応する最終的な発生確率が、第二の入力のそれぞれの発生に際しての第一のカテゴリー・パラメータの発生確率の和として計算される。すると、前記複数の第一のカテゴリー・パラメータの複数の最終的な発生確率の降順に従って、第二のランク付けされたリストが生成されることができる。

本方法はさらに、第一のユーザー・インターフェースによってユーザーに対して第二のランク付けされたリストを表示するステップ１６０を含む。

このようにして、ユーザーは、第二のランク付けされたリストに従って第一の入力を修正することによって、第一のカテゴリー・パラメータの新しい入力リストを得ることができる。ユーザーが、第二のランク付けされたリストの上位に、忘れていた何らかの重要なパラメータを見出したり、あるいは何らかの誤った入力パラメータを判別したりすることができれば、ユーザーは、より正確な出力結果を得るよう、より正確な入力リストを得ることができる。さらに、ユーザーに要求されるのは、選択するということだけであり、プロセス全体は、ユーザーにとって実行するのが簡単である。

さらに、ユーザーが種々のカテゴリーのパラメータを通じて行ったり来たりできるので、ユーザーは、入力および出力の全体的な一貫性に満足するまで、複数の部分的なシナリオを通じて行ったり来たりできる。よって、ユーザーは、最終段階だけでなく、任意の所与の次末段階でも、さまざまな側面観察のより多くの情報を得ることができる。

情報システムが臨床決定支援システムである場合、第一のカテゴリー・パラメータおよび第二のカテゴリー・パラメータは、それぞれ以下のパラメータ・カテゴリーの任意のものである異なるカテゴリーに属する：徴候、試験、評価および治療。徴候は、高熱、腫れた眼球またはひどい体の痛みなどであることができる。試験は、白血球数の高い値、低い血圧または高い血中脂肪などを明らかにすることができる。評価の結果は、チフス、丘疹性蕁麻疹または尿毒症などであることができる。治療はキニーネ、アスピリンまたはペニシリンなどを含むことができる。

情報システムが法律情報検索システムである場合、第一のカテゴリー・パラメータおよび第二のカテゴリー・パラメータは、それぞれ以下のパラメータ・カテゴリーの任意のものである異なるカテゴリーに属する：被告の特徴、事実、条項（provision）および判決。被告の特徴は：18歳未満、精神病または法律上の代表者などであることができる。事実は：違法コピー、5000米ドルの違法収入または被害者の死などであることができる。条項は、民法、刑法第１０条または特許法などであることができる。判決は：終身禁固、禁固三年または1000米ドルの罰金であることができる。

臨床決定支援システムを例に取ると、ステップ１１０ないしステップ１６０を含む方法のある実施形態は以下のように記述される。

患者に高熱があり、自分の体に何が起こったかについてもっとよく知りたいと望んでいるとする。患者は臨床決定支援システムを開くが、重要な徴候をすべて見出したかどうか全くわからない。

第一に、ステップ１１０に対応して、第一のカテゴリー・パラメータは徴候である。患者は自分が観察した二つの徴候を第一のテキスト・ウィンドウに入力する。一つの徴候は「高熱」であり、もう一つの徴候は「１日当たり２回のピークをもつ熱」である。

第二に、ステップ１２０に対応して、第二のカテゴリー・パラメータは評価である。貯蔵部は複数の徴候および複数の評価を有している。さらに、貯蔵部はさらに、複数の徴候のそれぞれの発生に際しての複数の評価のそれぞれの発生確率からなる複数の発生確率を含む。表１参照。ある評価について、対応する最終的な発生確率が、患者によって入力された各徴候の発生に際してのその評価の発生確率の和として計算される。たとえば、「デング熱」の評価の最終的な発生確率は43%と36%の和の79%であり、「マラリア」の評価の最終的な発生確率は32%と35%の和の67%である。すると、「デング熱」および「マラリア」は、いずれも高い最終的な発生確率を有するので、複数の評価の第一のランク付けされたリストの上位に掲載され、「デング熱」が「マラリア」より上にランク付けされる。

第三に、ステップ１３０に対応して、複数の評価の第一のランク付けされたリストが、第二のテキスト・ウィンドウによって、患者に対して表示される。患者は、「デング熱」および「マラリア」の評価に気づく。これらが複数の評価の第一のランク付けされたリストの上位にあるからである。

第四に、ステップ１４０に対応して、患者は「デング熱」および「マラリア」の選択を第二のテキスト・ウィンドウに入力する。

第五に、ステップ１５０に対応して、貯蔵部はさらに、複数の評価のそれぞれの発生に際しての複数の徴候のそれぞれの発生確率からなる複数の発生確率を含む。表２参照。ある徴候について、対応する最終的な発生確率が、患者によって入力された各評価の発生に際しての徴候の発生確率の和として計算される。たとえば、「高熱」の徴候の最終的な発生確率は100%と100%の和の200%であり、「１日当たり２回のピークをもつ熱」の徴候の最終的な発生確率は65%と32%の和の97%であり、「肥大した肝臓および脾臓」の徴候の最終的な発生確率は100%と0%の和の100%であり、「赤く腫れた眼球」の徴候の最終的な発生確率は0%と100%の和の100%である。すると、複数の徴候の第二のランク付けされたリストにおいて、「高熱」の徴候は最上位に挙げられ、「肥大した肝臓および脾臓」や「赤く腫れた眼球」の徴候はいずれも第二の位置に挙げられ、「１日当たり２回のピークをもつ熱」の徴候は三番目の位置に挙げられる。

最後に、ステップ１６０に対応して、複数の徴候の第二のランク付けされたリストは、第一のテキスト・ウィンドウによって患者に対して表示される。このようにして、患者は、「肥大した肝臓および脾臓」および「赤く腫れた眼球」の徴候に気づくことができる。すると、患者は自分の目が赤く腫れているかどうか、自分の肝臓および脾臓に異状が感じられないかどうかをチェックできる。それにより患者は自分の徴候をさらに判別できる。

上記で説明した徴候、確率および評価は単に本発明がどのように機能するかを例解するためのものであり（実際の症例ではない）、発明者は、当業者をミスリードする意図はないことを注意しておくべきである。

図１（ｂ）ないし図１（ｅ）は、第一のユーザー・インターフェースおよび第二のユーザー・インターフェースの実施形態の概略図である。

図１（ｂ）および図１（ｃ）に示されるように、第一のユーザー・インターフェース１７０および第二のユーザー・インターフェース１８０はいずれも画面１９０上のドロップダウン・メニューである。図１（ｂ）を参照するに、Ａ１ないしＡ８は、第一のユーザー・インターフェース１７０の右の部分に挙げられる第一のカテゴリー・パラメータであり、Ｂ１ないしＢ１０は第二のユーザー・インターフェース１８０の右の部分に挙げられる第二のカテゴリー・パラメータである。図１（ｃ）を参照するに、ユーザーは第一のカテゴリー・パラメータからＡ２およびＡ５を選択し、すると、第二のユーザー・インターフェース１８０の右の部分における第二のカテゴリー・パラメータのランク付けされたリストが対応して変化する。Ｂ６およびＢ３が上位二つの第二のカテゴリー・パラメータなので、図１（ｄ）を参照するに、ユーザーはＢ６およびＢ３を選択し、すると、第一のユーザー・インターフェース１７０の右側にある第一のカテゴリー・パラメータのランク付けされたリストが対応して変化する。第一のカテゴリー・パラメータの新しいランク付けされたリストに基づいて、ユーザーは、Ａ１が、自分が情報を見出したい事例に当てはまることを認識し、次いで、ユーザーは、Ａ１を自分が選んだ第一のカテゴリー・パラメータの選択に追加する。図１（ｅ）を参照するに、更新されたランク付けされたリストの最上位にあるＢ３は、そのユーザーにとってより正確な結果である。

図２は、本発明に基づく方法のもう一つの実施形態のフローチャートの概略図を示している。

図２を参照するに、もう一つの実施形態では、本方法はさらに、貯蔵部と第一の入力および／または第二の入力とに基づいて関心対象の複数の第三のカテゴリー・パラメータの第三のランク付けされたリストを生成するステップ２１０を含む。したがって、一つのカテゴリーの入力に基づいて一つのランク付けされたリストが生成されることができ、あるいは二つのカテゴリーの入力に基づいて一つのランク付けされたリストが生成されることができる。

第三のランク付けされたリストは多くの仕方で生成されることができる。たとえば、貯蔵部が、前記複数の第一のカテゴリー・パラメータおよび／または前記複数の第二のカテゴリー・パラメータのそれぞれの発生に際しての前記複数の第三のカテゴリー・パラメータのそれぞれの発生確率からなる、複数の発生確率を含む。ある第三のカテゴリー・パラメータについて、対応する最終的な発生確率が、第一および／または第二の入力のそれぞれの発生に際しての第三のカテゴリー・パラメータの発生確率の和として計算される。すると、前記複数の第三のカテゴリー・パラメータの複数の最終的な発生確率の降順に従って、第三のランク付けされたリストが生成されることができる。

本方法はさらに、第三のユーザー・インターフェースによってユーザーに対して第三のランク付けされたリストを表示するステップ２２０を含む。第三のユーザー・インターフェースは、たとえば画面上のテキスト・ウィンドウを含む仕方または画面上に表示されるドロップダウン・メニューを含むなど、多くの仕方で実装されることができる。

上記の実施形態によって提供される、ランク付けされたリストを得る柔軟な方法のため、ユーザーは、情報システムからより多くの情報を得ることができる。

情報システムが臨床決定支援システムである場合、第一のカテゴリー・パラメータ、第二のカテゴリー・パラメータおよび第三のカテゴリー・パラメータは、それぞれ以下のパラメータ・カテゴリーの任意のものである異なるカテゴリーに属する：徴候、試験、評価および治療。

情報システムが法律情報検索システムである場合、第一のカテゴリー・パラメータ、第二のカテゴリー・パラメータおよび第三のカテゴリー・パラメータは、それぞれ以下のパラメータ・カテゴリーの任意のものである異なるカテゴリーに属する：被告の特徴、事実、条項および判決。

図３は、本発明に基づく方法のさらなる実施形態のフローチャートの概略図を示している。

図３を参照するに、さらなる実施形態において、本方法はさらに、第一の入力および貯蔵部に基づいて、関心対象についての複数の第一のカテゴリー・パラメータの第四のランク付けされたリストを生成するステップ３１０を含む。第四のランク付けされたリストは多くの仕方で生成されることができる。たとえば、貯蔵部が、前記複数の第一のカテゴリー・パラメータのそれぞれの発生に際しての前記複数の第一のカテゴリー・パラメータのそれぞれの発生確率からなる、複数の発生確率を含む。ある第一のカテゴリー・パラメータの、それ自身が発生した際の発生確率は1である。ある第一のカテゴリー・パラメータについて、対応する最終的な発生確率が、第一の入力のそれぞれの発生に際しての第一のカテゴリー・パラメータの発生確率の和として計算される。すると、前記複数の第一のカテゴリー・パラメータの複数の最終的な発生確率の降順に従って、第一のランク付けされたリストが生成されることができる。

本方法はさらに、第一のユーザー・インターフェースによってユーザーに対して第四のランク付けされたリストを表示するステップ３２０を含む。

このようにして、ユーザーは、より多くの参照を有することによって、自分の入力を訂正できる。

方法の実施形態では、貯蔵部は、複数の対象に関係する複数の見本（specimen）を含む。見本は多くの型であることができる。たとえば、情報システムが臨床決定支援システムである場合、複数の見本は複数の臨床事例である。あるいは、情報システムが法律情報検索システムである場合には、複数の見本は複数の訴訟事件である。

臨床事例は、診断および治療の全体的な結果が満足いくものであったすべての事例を選択的に含めることによって、本物の患者記録の既存のデータベースから抽出されてもよいし、あるいは一組の適切な臨床ガイドラインにおいて特定される診断および治療のさまざまな満足のいく過程の網羅的なシミュレーションを通じて生成されてもよい。

見本が本物の事例である場合、それらの見本に基づいて、より説得力のある出力結果を得ることができる。

ステップ１２０のある実施例では、ステップ１２０は、前記複数の第二次カテゴリー・パラメータに対応する複数のランク付け因子を計算するサブステップを含む。各ランク付け因子は、前記複数の見本にわたるある第二のカテゴリー・パラメータの複数のクラス条件付き確率（class-conditional probabilities）の重み付けされた和である。一つのクラス条件付き確率の重みは、前記第一の入力と、前記複数の見本の一つとの類似性因子である。ステップ１２０はまた、前記複数の第二次カテゴリー・パラメータを、前記複数のランク付け因子の降順にランク付けするサブステップを含む。

式１を参照するに、ある実施形態では、

が、前記複数の見本の一つに対する第二次カテゴリー・パラメータのクラス条件付き確率であり、さらに式２によって計算される。S(A,C_k)は第一の入力と前記複数の見本の一つの類似性因子であり、式３によってさらに計算される。

式１ないし３において、R(e_i)は前記複数のランク付け因子の一つであり、e_iは前記複数の第二次カテゴリー・パラメータの一つであり、C_kは前記複数の見本の一つであり、Aは第一の入力である。

式３は、集合AとC_kの間のジャッカール類似性（Jaccard similarity）の包含的な形（inclusive form）から導出され、これは式４または式５に示されるようにして計算できる。式４ないし７において、e_jはe_mまたはe_nであり、C_kは前記複数の見本の一つであり、Aは第一の入力であり、Nは前記複数の見本の総数であり、式７における条件付き確率を計算するためのDはAまたはC_kであり、式６における和は前記複数の見本の各見本についてであり、epsは式６の常用対数の中に0が現れるのを避けるための0.0000001のような非常に小さな正数である。

ステップ１５０のある実施形態では、ステップ１５０は、前記複数の第一のカテゴリー・パラメータに対応する複数のランク付け因子を計算するサブステップを含む。各ランク付け因子は、前記複数の見本にわたるある第一のカテゴリー・パラメータの複数のクラス条件付き確率の重み付けされた和である。一つのクラス条件付き確率の重みは、前記第二の入力と、前記複数の見本の一つとの類似性因子である。ステップ１５０はまた、前記複数の第一のカテゴリー・パラメータを、前記複数のランク付け因子の降順にランク付けするサブステップを含む。

ステップ２１０のある実施形態では、ステップ２１０は、前記複数の第三のカテゴリー・パラメータに対応する複数のランク付け因子を計算するサブステップを含む。各ランク付け因子は、前記複数の見本にわたるある第三のカテゴリー・パラメータの複数のクラス条件付き確率の重み付けされた和である。一つのクラス条件付き確率の重みは、前記第一および／または第二の入力と、前記複数の見本の一つとの類似性因子である。ステップ２１０はまた、前記複数の第三のカテゴリー・パラメータを、前記複数のランク付け因子の降順にランク付けするサブステップを含む。

ステップ３１０のある実施形態では、ステップ３１０は、前記複数の第一のカテゴリー・パラメータに対応する複数のランク付け因子を計算するサブステップを含む。各ランク付け因子は、前記複数の見本にわたるある第一のカテゴリー・パラメータの複数のクラス条件付き確率の重み付けされた和である。一つのクラス条件付き確率の重みは、前記第一の入力と、前記複数の見本の一つとの類似性因子である。ステップ３１０はまた、前記複数の第一のカテゴリー・パラメータを、前記複数のランク付け因子の降順にランク付けするサブステップを含む。

ステップ１５０、２１０および３１０の上記の実施形態では、複数のランク付け因子の計算は、式１ないし７における変数を対応して置き換えることにより、式１ないし７を使っても実行できる。たとえば、ステップ１５０の上記実施形態については、第一の入力は第二の入力で置き換えられ、パラメータの第二のカテゴリーはパラメータの第一のカテゴリーで置き換えられる。

本方法のある実施形態では、本方法はさらに、あらかじめ設定された閾値および複数の類似性因子に従って前記複数の見本を複数のクラスターにクラスター化するステップを含む。各類似性因子はそれぞれ、前記複数の見本のうちの二つ毎の見本に対応する。

前記複数の見本のうちの二つの見本の類似性因子は、式８または式９として計算できる。式８ないし１１において、e_jはe_kまたはe_lであり、C_kは前記複数の見本の一つであり、AおよびBは前記複数の見本のうちの二つの見本であり、Nは前記複数の見本の総数であり、式１０における条件付き確率を計算するためのDはAまたはBであり、式１０における和は前記複数の見本の各見本についてであり、epsは式１０の常用対数の中に0が現れるのを避けるための0.0000001のような非常に小さな正数である。

前記複数の類似性因子のそれぞれを、前記あらかじめ設定された閾値と比較することによって、二つ毎の見本が一つのクラスターに属するかどうかが判定できる。たとえば、二つの見本の間の類似性因子があらかじめ設定された閾値より高い場合、それら二つの見本は一つのクラスターに属し、そうでない場合、両者は二つの異なるクラスターに属する。

前記複数の見本を複数のクラスターにクラスター化したのち、式１ないし７によって計算されたランク付け因子が、複数の見本に基づく代わりに、複数のクラスターに基づいて計算されることができる。このシナリオでは、式２および式７はリアルタイムで計算されるのではなく、事前に計算されて情報システムに記憶される。C_kは前記複数のクラスターの一つであり、Nはクラスターの総数であり、その他の変数の意味は変わっていない。クラスター数は見本数より少ないので、ランク付け因子はより少ない時間で生成できる。

図４は、本発明に基づくシステムのある実施形態の概略図を示している。

本発明の第二の側面のある実施形態によれば、貯蔵部を有する情報システムのためのデータ入力を容易にするシステム４００が提案される。

図４を参照するに、システム４００は、ユーザーからの第一の入力を受領するよう構成された第一のユーザー・インターフェース１７０を有する。前記第一の入力は関心対象についての少なくとも一つの第一のカテゴリー・パラメータを含む。

システム４００はさらに、前記第一の入力および前記貯蔵部に基づいて、前記関心対象についての複数の第二のカテゴリー・パラメータの第一のランク付けされたリストを生成するよう構成されたプロセッサ４１０を有する。

システム４００はさらに、前記ユーザーに対して前記第一のランク付けされたリストを表示するよう構成された第二のユーザー・インターフェース１８０を有する。

前記第二のユーザー・インターフェース１８０はさらに、前記ユーザーからの第二の入力を受領するよう構成される。前記第二の入力は、前記関心対象についての少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータを含み、前記少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータは前記第一のランク付けされたリストから前記ユーザーによって選択される。

プロセッサ４１０はさらに、前記第二の入力および前記貯蔵部に基づいて、前記関心対象についての複数の第一のカテゴリー・パラメータの第二のランク付けされたリストを生成するよう構成される。

前記第一のユーザー・インターフェース１７０はさらに、前記ユーザーに対して前記第二のランク付けされたリストを表示するよう構成される。

情報システムが臨床決定支援システムである場合、第一のカテゴリー・パラメータおよび第二のカテゴリー・パラメータは、それぞれ以下のパラメータ・カテゴリーの任意のものである異なるカテゴリーに属する：徴候、試験、評価および治療。

情報システムが法律情報検索システムである場合、第一のカテゴリー・パラメータおよび第二のカテゴリー・パラメータは、それぞれ以下のパラメータ・カテゴリーの任意のものである異なるカテゴリーに属する：被告の特徴、事実、条項（provision）および判決。

システム４００のもう一つの実施形態では、プロセッサ４１０はさらに、貯蔵部と、第一の入力および／または第二の入力とに基づいて、関心対象についての複数の第三のカテゴリー・パラメータの第三のランク付けされたリストを生成するよう構成され、システムはさらに、ユーザーに対して第三のランク付けされたリストを表示するよう構成された第三のユーザー・インターフェース（図示せず）を有する。

情報システムが臨床決定支援システムである場合、第一のカテゴリー・パラメータ、第二のカテゴリー・パラメータおよび第三のカテゴリー・パラメータは、それぞれ以下のパラメータ・カテゴリーの任意のものである異なるカテゴリーに属する：徴候、試験、評価および治療。

情報システムが法律情報検索システムである場合、第一のカテゴリー・パラメータ、第二のカテゴリー・パラメータおよび第三のカテゴリー・パラメータは、それぞれ以下のパラメータ・カテゴリーの任意のものである異なるカテゴリーに属する：被告の特徴、事実、条項（provision）および判決。

本システムのさらなる実施形態では、プロセッサ４１０はさらに、前記第一の入力および貯蔵部に基づいて、関心対象についての複数の第一のカテゴリー・パラメータの第四のランク付けされたリストを生成するよう構成され、第一のユーザー・インターフェース１７０はさらに、ユーザーに対して第四のランク付けされたリストを表示するよう構成される。

システムの上記の実施形態において、貯蔵部は複数の対象に関係する複数の見本を含む。見本は多くの型であることができる。たとえば、情報システムが臨床決定支援システムである場合、複数の見本は複数の臨床事例である。あるいは、情報システムが法律情報検索システムである場合には、複数の見本は複数の訴訟事件である。

プロセッサ４１０のある実施形態では、プロセッサ４１０が複数の第二のカテゴリー・パラメータの第一のランク付けされたリストを生成するよう構成されるとき、プロセッサ４１０は、複数の第二次カテゴリー・パラメータに対応する複数のランク付け因子を計算するよう適応される。各ランク付け因子は、前記複数の見本にわたるある第二のカテゴリー・パラメータの複数のクラス条件付き確率の重み付けされた和である。一つのクラス条件付き確率の重みは、前記第一の入力と、前記複数の見本の一つとの類似性因子である。プロセッサ４１０はまた、前記複数の第二次カテゴリー・パラメータを、前記複数のランク付け因子の降順にランク付けするよう適応される。

プロセッサ４１０のもう一つの実施形態では、プロセッサ４１０が複数の第一のカテゴリー・パラメータの第二のランク付けされたリストを生成するよう構成されるとき、プロセッサ４１０は、複数の第一のカテゴリー・パラメータに対応する複数のランク付け因子を計算するよう適応される。各ランク付け因子は、前記複数の見本にわたるある第一のカテゴリー・パラメータの複数のクラス条件付き確率の重み付けされた和である。一つのクラス条件付き確率の重みは、前記第二の入力と、前記複数の見本の一つとの類似性因子である。プロセッサ４１０はまた、前記複数の第一のカテゴリー・パラメータを、前記複数のランク付け因子の降順にランク付けするよう適応される。

プロセッサ４１０のさらなる実施形態では、プロセッサ４１０が複数の第三のカテゴリー・パラメータの第三のランク付けされたリストを生成するよう構成されるとき、プロセッサ４１０は、複数の第三のカテゴリー・パラメータに対応する複数のランク付け因子を計算するよう適応される。各ランク付け因子は、前記複数の見本にわたるある第三のカテゴリー・パラメータの複数のクラス条件付き確率の重み付けされた和である。一つのクラス条件付き確率の重みは、前記第一および／または第二の入力と、前記複数の見本の一つとの類似性因子である。プロセッサ４１０はまた、前記複数の第三のカテゴリー・パラメータを、前記複数のランク付け因子の降順にランク付けするよう適応される。

プロセッサ４１０のさらにもう一つの実施形態では、プロセッサ４１０が複数の第一のカテゴリー・パラメータの第四のランク付けされたリストを生成するよう構成されるとき、プロセッサ４１０は、複数の第一のカテゴリー・パラメータに対応する複数のランク付け因子を計算するよう適応される。各ランク付け因子は、前記複数の見本にわたるある第四のカテゴリー・パラメータの複数のクラス条件付き確率の重み付けされた和である。一つのクラス条件付き確率の重みは、前記第一の入力と、前記複数の見本の一つとの類似性因子である。プロセッサ４１０はまた、前記複数の第一のカテゴリー・パラメータを、前記複数のランク付け因子の降順にランク付けするよう適応される。

本システムのある実施形態では、プロセッサ４１０はさらに、あらかじめ設定された閾値および複数の類似性因子に基づいて、複数の見本を複数のクラスターにクラスター化するよう構成される。各類似性因子はそれぞれ、前記複数の見本の間の二つ毎の見本に対応する。

本発明は、貯蔵情報を有する情報システムのためのデータ入力を容易にする方法に関する。いくつかの臨床情報システムに関係した例が例解の目的で使われているが、発明者は、いかなる診断方法を提供する意図もない。さらに、本発明の目的は、病気や健康状態の診断結果を得ることではなく、ユーザーが情報システムを使っているときのユーザー体験を改善するためにデータ入力のための方法を提供することである。たとえば、ユーザーが情報システムのための入力を決定するのを助けたり、ユーザーが、情報システムによって出力される種々のカテゴリーのパラメータの間の関係を理解するのを助けたりする。

上述の実施形態は、本発明を限定するのではなく、例解するものであること、当業者は付属の請求項の範囲から外れることなく数多くの代替的な実施形態を設計できるであろうことを注意しておくべきである。請求項において、括弧に入れた参照符号があったとしても、その請求項を限定するものと解釈してはならない。「有する」「含む」の語は、請求項や本明細書に挙げられていない要素やステップの存在を排除するものではない。要素の単数形の表現はそのような要素の複数の存在を排除するものではない。いくつかのユニットを列挙するシステム請求項において、それらのユニットのいくつかは同一のハードウェアまたはソフトウェア項目によって具現されることができる。第一、第二、第三などの語の使用は、いかなる順序も示さない。これらの語は名称として解釈されるものである。

Claims (17)

1. 貯蔵部を有する情報システムのためのデータ入力を容易にする方法であって：
   第一のユーザー・インターフェースによってユーザーからの第一の入力を受領する段階であって、前記第一の入力は関心対象についての少なくとも一つの第一のカテゴリー・パラメータを含む、段階と；
   前記第一の入力および前記貯蔵部に基づいて、前記関心対象についての複数の第二のカテゴリー・パラメータの第一のランク付けされたリストを生成する段階（１２０）と；
   第二のユーザー・インターフェースによって前記ユーザーに対して前記第一のランク付けされたリストを表示する段階と；
   前記第二のユーザー・インターフェースによって前記ユーザーからの第二の入力を受領する段階であって、前記第二の入力は、前記関心対象についての少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータを含み、前記少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータは前記第一のランク付けされたリストから前記ユーザーによって選択される、段階と；
   前記第二の入力および前記貯蔵部に基づいて、前記関心対象についての複数の第一のカテゴリー・パラメータの第二のランク付けされたリストを生成する段階（１５０）と、
   前記第一のユーザー・インターフェースによって前記ユーザーに対して前記第二のランク付けされたリストを表示する段階とを含む、
   方法。
2. 前記貯蔵部および前記第一および／または第二の入力に基づいて、前記関心対象についての複数の第三のカテゴリー・パラメータの第三のランク付けされたリストを生成する段階（２１０）と；
   第三のユーザー・インターフェースによって前記ユーザーに対して前記第三のランク付けされたリストを表示する段階とをさらに含む、
   請求項１記載の方法。
3. 前記第一の入力および前記貯蔵部に基づいて、前記関心対象についての複数の第一のカテゴリー・パラメータの第四のランク付けされたリストを生成する段階（３１０）と；
   前記第一のユーザー・インターフェースによって前記ユーザーに対して前記第四のランク付けされたリストを表示する段階とをさらに含む、
   請求項１記載の方法。
4. 前記情報システムが臨床決定支援システムであり、前記第一のカテゴリー・パラメータ、前記第二のカテゴリー・パラメータおよび前記第三のカテゴリー・パラメータは、それぞれ徴候、試験、評価および治療というパラメータ・カテゴリーのうちの任意のものである異なるカテゴリーに属する、請求項２記載の方法。
5. 前記情報システムが法律情報検索システムであり、前記第一のカテゴリー・パラメータ、前記第二のカテゴリー・パラメータおよび前記第三のカテゴリー・パラメータは、それぞれ被告の特徴、事実、条項および判決というパラメータ・カテゴリーのうちの任意のものである異なるカテゴリーに属する、請求項２記載の方法。
6. 前記貯蔵部が複数の対象に関係する複数の見本を含む、請求項１ないし３のうちいずれか一項記載の方法。
7. 前記情報システムが臨床決定支援システムであり前記複数の見本が複数の臨床事例である、または、前記情報システムが法律情報検索システムであり前記複数の見本が複数の訴訟事件である、請求項６記載の方法。
8. 請求項６記載の方法であって、前記第一のランク付けされたリストを生成する段階の前に実行される段階であって、あらかじめ設定された閾値および複数の類似性因子に基づいて前記複数の見本を複数のクラスターにクラスター分けする段階をさらに含み、各類似性因子はそれぞれ前記複数の見本の間の二つの見本毎に対応する、方法。
9. 前記貯蔵部が複数の対象に関係する複数の見本を含む、請求項１記載の方法であって、各生成する段階（１２０、１５０）が：
   ランク付けされるべき複数のパラメータに対応する複数のランク付け因子を計算するサブステップであって、各ランク付け因子は、前記複数の見本にわたるあるランク付けされるべきパラメータの複数のクラス条件付き確率の重み付けされた和であり、一つのクラス条件付き確率の重みは、入力と、前記複数の見本の一つとの類似性因子である、サブステップと；
   前記ランク付けされるべき複数のパラメータを、前記複数のランク付け因子の降順にランク付けするサブステップとを含み、
   各生成する段階（１２０、１５０）にそれぞれ対応して、前記ランク付けされるべき複数のパラメータおよび前記入力はそれぞれ：
   前記第一のランク付けされたリストを生成する段階（１２０）については前記複数の第二のカテゴリー・パラメータおよび前記第一の入力；および
   前記第二のランク付けされたリストを生成する段階（１５０）については前記複数の第一のカテゴリー・パラメータおよび前記第二の入力である、
   方法。
10. 前記貯蔵部が複数の対象に関係する複数の見本を含む、請求項２記載の方法であって、各生成する段階（１２０、１５０、２１０）が：
    ランク付けされるべき複数のパラメータに対応する複数のランク付け因子を計算するサブステップであって、各ランク付け因子は、前記複数の見本にわたるあるランク付けされるべきパラメータの複数のクラス条件付き確率の重み付けされた和であり、一つのクラス条件付き確率の重みは、入力と、前記複数の見本の一つとの類似性因子である、サブステップと；
    前記ランク付けされるべき複数のパラメータを、前記複数のランク付け因子の降順にランク付けするサブステップとを含み、
    各生成する段階（１２０、１５０、２１０）にそれぞれ対応して、前記ランク付けされるべき複数のパラメータおよび前記入力はそれぞれ：
    前記第一のランク付けされたリストを生成する段階（１２０）については前記複数の第二のカテゴリー・パラメータおよび前記第一の入力；
    前記第二のランク付けされたリストを生成する段階（１５０）については前記複数の第一のカテゴリー・パラメータおよび前記第二の入力；および
    前記第三のランク付けされたリストを生成する段階（２１０）については前記複数の第三のカテゴリー・パラメータおよび前記第一および／または前記第二の入力である、
    方法。
11. 前記貯蔵部が複数の対象に関係する複数の見本を含む、請求項３記載の方法であって、各生成する段階（１２０、１５０、３１０）が：
    ランク付けされるべき複数のパラメータに対応する複数のランク付け因子を計算するサブステップであって、各ランク付け因子は、前記複数の見本にわたるあるランク付けされるべきパラメータの複数のクラス条件付き確率の重み付けされた和であり、一つのクラス条件付き確率の重みは、入力と、前記複数の見本の一つとの類似性因子である、サブステップと；
    前記ランク付けされるべき複数のパラメータを、前記複数のランク付け因子の降順にランク付けするサブステップとを含み、
    各生成する段階（１２０、１５０、３１０）にそれぞれ対応して、前記ランク付けされるべき複数のパラメータおよび前記入力はそれぞれ：
    前記第一のランク付けされたリストを生成する段階（１２０）については前記複数の第二のカテゴリー・パラメータおよび前記第一の入力；
    前記第二のランク付けされたリストを生成する段階（１５０）については前記複数の第一のカテゴリー・パラメータおよび前記第二の入力；および
    前記第四のランク付けされたリストを生成する段階（３１０）については前記複数の第一のカテゴリー・パラメータおよび前記第一の入力である、
    方法。
12. 貯蔵部を有する情報システムのためのデータ入力を容易にするシステムであって：
    関心対象についての少なくとも一つの第一のカテゴリー・パラメータを含む第一の入力をユーザーから受領するよう構成された第一のユーザー・インターフェースと；
    前記第一の入力および前記貯蔵部に基づいて、前記関心対象についての複数の第二のカテゴリー・パラメータの第一のランク付けされたリストを生成するよう構成されたプロセッサと；
    前記第一のランク付けされたリストを前記ユーザーに対して表示するよう構成された第二のユーザー・インターフェースとを有しており、
    前記第二のユーザー・インターフェースはさらに、前記関心対象についての少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータを含む第二の入力を前記ユーザーから受領するよう構成されており、前記少なくとも一つの第二のカテゴリー・パラメータは前記第一のランク付けされたリストから前記ユーザーによって選択され、
    前記プロセッサはさらに、前記第二の入力および前記貯蔵部に基づいて、前記関心対象についての複数の第一のカテゴリー・パラメータの第二のランク付けされたリストを生成するよう構成されており、
    前記第一のユーザー・インターフェースはさらに、前記第二のランク付けされたリストを前記ユーザーに対して表示するよう構成されている、
    システム。
13. 前記プロセッサがさらに、前記貯蔵部および前記第一および／または第二の入力に基づいて、前記関心対象についての複数の第三のカテゴリー・パラメータの第三のランク付けされたリストを生成するよう構成されており、
    当該システムがさらに、前記ユーザーに対して前記第三のランク付けされたリストを表示するよう構成された第三のユーザー・インターフェースをさらに有する、
    請求項１２記載のシステム。
14. 前記プロセッサがさらに、前記第一の入力および前記貯蔵部に基づいて、前記関心対象についての複数の第一のカテゴリー・パラメータの第四のランク付けされたリストを生成するよう構成されており、
    前記第一のユーザー・インターフェースがさらに、前記ユーザーに対して前記第四のランク付けされたリストを表示するよう構成されている、
    請求項１２記載のシステム。
15. 前記情報システムが臨床決定支援システムであり、前記第一のカテゴリー・パラメータ、前記第二のカテゴリー・パラメータおよび前記第三のカテゴリー・パラメータは、それぞれ徴候、試験、評価および治療というパラメータ・カテゴリーのうちの任意のものである異なるカテゴリーに属する、請求項１３記載のシステム。
16. 前記貯蔵部が複数の見本を含む、請求項１２ないし１４のうちいずれか一項記載のシステム。
17. 請求項１６記載のシステムであって、前記プロセッサがさらに、あらかじめ設定された閾値および複数の類似性因子に基づいて前記複数の見本を複数のクラスターにクラスター分けするよう構成されており、各類似性因子はそれぞれ前記複数の見本の間の二つの見本毎に対応する、システム。

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