JP6078057B2 - 口述ベース文書生成ワークフローにおける文書拡張 - Google Patents

口述ベース文書生成ワークフローにおける文書拡張 Download PDF

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Description

音声認識のため、ならびにかかる音声に基づくテキストおよび/またはコマンド生成のための、様々な自動音声認識(ASR)システムが存在する。音声に基づいてテキストを生成するASRシステムは、通常、「口述(dictation)」または「音訳(transcription)」システムと呼ばれる。
いくつかの口述システムは、ユーザーが、おそらくは、スペル訂正または適用される他のマイナーな訂正を除いて、話した通りに正確に直接文書に入力される自由形式テキストを口述できるようにする。かかるシステムの一般的な例は、メモ、記事、および他の散文の文書を口述するために、一般に、ワードプロセッサとともに使用される口述システムである。対照的に、いくつかの口述システムは、ユーザーの音声に基づいて、構造化された形式でデータを生成および入力するように設計されている。例えば、かかるASRシステムは、データをデータベースフォームに入力するために使用され得るが、そこで、各フィールド内のデータは、ある値のみを有し、かつ、あるフォームで表されるように制約される。例えば、かかるフォーム内の「優先度」フィールドが、「高」、「中」、および「低」などの、3つの値のみを有するドロップダウンリストに関連付けられ得、その場合、かかるフィールドに口述しているユーザーの音声は、音声認識の結果として、これら3つの可能性のうちの1つのみを生成するように制限され得る。
ユーザーが、音声入力または他の種類の入力(マウスまたはキーボード入力など)を使用して入力を提供するかどうかに関わらず、自由形式および構造化入力様式の両方が、様々な利点および欠点を有する。例えば、自由形式の入力様式の1つの利点は、ユーザーが広範な入力を提供でき、従って、提供された情報内の機微を捕捉できるようにすることである。構造化入力様式の対応する欠点は、ユーザーが利用可能な入力選択肢を制限することにより、その利用可能な選択肢を使用して正確に表すことができない情報を捕捉できない可能性があることである。
構造化入力様式の1つの利点は、コンピュータが容易かつ自動的に作用できる離散的データ要素の形式で、データが格納されることを要求することである。例えば、患者がアレルゲンXに対するアレルギーがあり、現在、薬剤Yを服用しているとき、これら2つの事実が構造化入力様式を使用して(それぞれ、アレルゲンおよび薬剤を選択するためのドロップダウンリストを使用して、など)入力される場合、結果として生じるデータは、それぞれ、アレルゲンXおよび薬剤Yを表す離散的データ要素でコード化でき、コンピュータは、アレルゲンXが薬剤Yと禁忌であるかどうかを判断するために、そのデータを所定のリスト上の禁忌と比較することによるなど、容易かつ自動的に、かかる情報に対する処理を実行できる。構造化入力様式は、言い換えれば、データの意味が、さらなる解釈を必要とすることなく、コンピュータによって利用でき、明瞭に処理可能になるような形式で、データが入力できるようにする。対照的に、自由形式の入力様式を使用するデータ入力(「患者はXに対するアレルギーがあり、薬剤Yを服用している」というテキストなど)は、コンピュータがそのテキストによって表された情報を解析しようと試み得る前に、テキストの意味を理解しようとして、構文解析されて解釈される必要がある。かかる解析および解釈は、構造化入力様式を使用して取得されたデータを使用して、容易かつ自動的に実行できる種類の処理を実行する能力を妨げ得る誤りが生じやすい。
構造化入力様式の別の利点は、ユーザーが、例えば、誤ったタイプの情報を提供する(名前を日付フィールドに入力することによるなど)か、または許容される範囲外の値である情報を提供する(患者の体温を表すフィールドに−10を入力することによるなど)のを防ぐので、データがより少ない誤りで入力できるようにすることである。自由形式の入力様式の対応する欠点は、ユーザーの入力が制限されないので、入力が広範な誤りを含むことを許容することである。
自由形式の入力様式のさらに別の利点は、ユーザーが、任意の特定の1つの入力に、別の入力よりも向かいやすくさせないことである。対照的に、構造化入力様式は、ユーザーによって提供される入力を、許容される入力のセットまたは範囲に偏向させ得る。このバイアスは、システムの目標が情報を忠実に捕捉して表すことである場合、望ましくない可能性がある。例えば、特定の事実の有無―患者が高血圧であるかどうかなど―に関する情報を入力するための手段としてチェックボックスを提供するだけの文書化システムは、ユーザーに、患者の症状に関するユーザーの知識を「はい」または「いいえ」の2進値に分類整理させる。ユーザーの患者知識が、例えば、その患者が現在軽度の高血圧であること、その患者が恐らく高血圧であり得ること、または、その患者が高血圧になりつつあることを示している場合、ユーザーに「患者は高血圧ですか?」という質問に対して「はい」または「いいえ」の答を提供するように要求すると、結果として、高血圧に関して、患者の本当の症状の不実表示となるであろう。
いくつかの入力システム(EMRシステムなど)は、ユーザーが、事実に関する質問に対して2値回答を提供できるだけでなく、かかる事実の程度、可能性、条件制限、および相互依存性などの、それら事実に関連した追加の性質に関する情報も提供できるようにすることによるなど、付加的な入力選択肢を追加することにより、この問題を解決しようとする。例えば、かかるシステムは、「患者は高血圧ですか?」という質問に対して、ユーザーに、「はい」または「いいえ」の回答を提供することを要求し得るが、ユーザーに、その質問に関連して、ユーザーの「はい」または「いいえ」の回答が正しい程度、ユーザーの「はい」または「いいえ」の回答が正しい可能性、なども提供するように求め得る。
この種の解決策は、構造化入力様式に関する問題のいくつかを解決できるが、かかる付加的な入力選択肢の追加は、ユーザーが提供する必要のある大量かつ多様な入力のために、そのシステムの使用をすぐに手に負えないものにし得る。さらに、付加的な入力選択肢の意味が、かかる選択肢を選択する責任のあるユーザーにとって明瞭でない可能性がある。例えば、ユーザーが、患者が高血圧である可能性の評価について「低」、「中」、および「高」の選択を提供されている場合、これらの選択肢が、0〜33.3%、33.3%〜66.7%、および66.7%〜100%などの均等に分配された可能性、または0〜10%、10〜90%、および90〜100%などの、何らかの他の範囲を表しているかどうか、明瞭ではない。結果として、ユーザーは、利用可能な入力選択肢をどのように解釈するかに関して何らかの判断をする必要があり、そして、その判断の結果は、そのシステムの設計者によって意図されたもの、および入力選択肢の同じセットに直面した際に他のユーザーによって行われる判断の両方と異なり得る。結果として、ユーザーによって提供された入力が、システムに入力されている不正確な情報という結果となり得る。
自由形式および構造化入力様式のこれら様々な利点および欠点を考慮すると、必要とされるのは、正確性を最大限にして、誤りを最小限にするために、データを捕捉するための改善された技術である。
一態様では、方法は、自動音声認識を音声信号に適用して、音声信号の内容を表す構造化文書を生成することを含む。本方法は、構造化文書が、ベストプラクティスへの適合の表示を含むかどうかを判断して、結論を生成すること含む。本方法は、結論に基づいて、内容を構造化文書に挿入し、修正された構造化文書を生成することを含む。
別の態様では、システムは、自動音声認識システムおよび構造化文書アナライザーを含む。自動音声認識システムは、自動音声認識を音声信号に適用して、その音声信号の内容を表す構造化文書を生成する。自動音声認識システムは、構造化文書を生成する構造化文書生成装置を含み得る。構造化文書アナライザーは、結論を生成するために、その構造化文書が、ベストプラクティスへの適合の表示を含むかどうかを判断し、修正された構造化文書を生成するために、その結論に基づいて、内容を構造化文書に挿入する。
本発明の様々な態様および実施形態の他の特徴および利点は、以下の記述および請求項から明らかになるであろう。
本開示の前述および他の目的、態様、特徴および利点は、添付の図に関連した以下の記述を参照することにより、さらに明らかになり、より良く理解されるであろう。
口述ベースの文書生成ワークフローにおける文書拡張のためのシステムの一実施形態を示すブロック図である。 音声信号の内容を表す構造化文書の一実施形態を示すブロック図である。 口述ベースの文書生成ワークフローにおける文書拡張のためのシステムの一実施形態を示すブロック図である。 追加の内容を要求するように修正された構造化文書の一実施形態を示すブロック図である。 口述ベースの文書生成ワークフローにおける文書拡張のための方法の一実施形態を示す流れ図である。
前述のように、自由形式および構造化入力様式は様々な利点および欠点を有する。特に、構造化入力様式は、ユーザーを、構造化入力様式が許可する特定の入力の提供に偏向させ得、それにより、潜在的に不正確なデータを生成させ得ることが述べられた。構造化入力様式によって課されるバイアスは、しかし、必ずしも害を及ぼすとは限らない。いくつかの状況では、有益な効果を持ち得る。例えば、電子カルテの事例における特定の診断など、ユーザーに強制的にある離散入力選択肢を委ねることにより、結果として生じるデータは、正確さが低くなり得るが、自由形式入力様式が使用された場合に生じたであろうよりも曖昧でない可能性がある。許容される入力の離散集合の中から入力が選択されるのを要求することから生じる、正確さにおける潜在的な低下にかかわらず、ユーザーにかかる選択を強制することは、後日、かかる正確なものを同じユーザー、または資格の上で劣る異なるユーザーに委ねるよりも、医師または他のユーザーに、どの離散入力をプロセスの初期に(すなわち、入力の提供時に)選択すべきかに関して重要な判断をさせ得る。その結果、結果として生じるデータは、入力データが、治療計画に対して診査報告書を支払人に提出するために使用される際に、かかる支払人が、支払いができる前に特定の診断が提供されることを要求する場合など、ある状況において、さらなる再調査または補正を必要とすることなく、正確な判断をするためにより有用であり得る。
別の例として、構造化入力フォームは、提供する必要のある情報のセットに関して、およびかかる情報の可能な内容に関して、ユーザーにガイダンスを提供するために有用であり得る。例えば、「患者は高血圧ですか?」という質問を含むフォームフィールドの存在は、かかる質問に対する回答、およびおそらくは、高血圧に関連して患者に関する他の情報が必要とされることをユーザーに思い出させ得る。結果的に、文書を作成するためにフォームを使用することは、自由形式のテキスト入力を使用するよりも、必要とされるか、または望ましい情報の欠落が少ないという結果となり得る。異なるフォームが異なるコンテキストで、異なる種類の文書を作成するために使用できるので、ユーザーに、各コンテキストで関連があるか、かつ/または必要とされる情報を促すように、フォームを調整できる。従って、構造化入力様式の1つの大きな利益は、それらが、関連があるか、かつ/または必要とされる情報の欠落という形での誤りの頻度を削減できるということである。
本発明の実施形態は、自由形式および構造化入力様式の両方の利点の利益を、かかる入力様式両方の欠点を減少させるか、または除去しながら、取得するために使用され得る。
ここで、図1Aおよび図1Bを、図2と併せて参照すると、方法200は、自動音声認識を音声信号に適用して、音声信号の内容を表す構造化文書を生成することを含む(210)。特に、本発明の実施形態は、ユーザーが文書を口述して自由形式のトランスクリプトに転記するかのように、ユーザーが情報を自由形式で口述できるようにし得る。自動音声認識システム102が、次いで、ユーザーの音声に基づいて構造化文書120を生成するために使用され得、構造化文書120は、ユーザーの音声からの概念を、離散的データ要素にコード化する。例えば、自動音声認識システム102は、入出力装置103(例えば、マイクロホンなど)を通じて音声信号を受信し、構造化文書120を生成する、構造化文書生成装置104を含み得る。別の例として、自動音声認識システム102は、音声信号の音訳108を生成し、構造化文書120生成のため、その音訳108を構造化文書生成装置104に提供し得る。図1Bに示すように、構造化文書120は、複数の(サブテンプレート、下位部分、または文書コンポーネントとも呼ばれ得る)部分を含み得る。複数の部分内の1つの部分は、図1Bに示すように、情報を含むこともあれば含まないこともあり得、第1の部分122は、情報124(例えば、「医者が糖尿病患者スミスに対して血液検査を命じた」)を含むが、第2の部分126はいかなる情報も含まない。かかる構造化文書の作成に使用され得る技術の例が、例えば、所有者が共通する、「Automated Extraction of Semantic Content and Generation of a Structured Document from Speech」という名称の米国特許第7,584,103号、所有者が共通する、「Verification of Extracted Data」という名称の米国特許第7,716,040号、ならびにその中で引用されている特許、特許出願、および他の文書で見られ得る。これらの技術は、しかし、音声に基づいて構造化文書120を生成するために使用され得る技術の例にすぎず、本発明の制限を構成するものではない。
方法200は、構造化文書が、ベストプラクティスへの適合の表示を含むかどうかを判断して、結論を生成することを含む(220)。例えば、自動音声認識システム102は、構造化文書120を解析して、構造化文書120がベストプラクティスへの適合の表示を含むかどうかを判断し、その判断の結果を表す結論を生成する、構造化文書アナライザー106を含み得るか、またはそれと通信し得る。構造化文書アナライザー106は、構造化文書内の情報の存在によって、構造化文書120が適合の表示を含むことを判断し得る。代替として、例えば、構造化文書アナライザー106は、構造化文書内の情報の欠如によって、構造化文書120が適合の表示を含むことを判断し得る。
構造化文書アナライザー106は、構造化文書120のフォームおよび/または内容が、ベストプラクティスへの適合の表示を含むかどうかを(例えば、構造化文書120が特定のセクションまたは情報の断片を含むかどうかを判断することにより)判断し得、かかる実施形態では、構造化文書アナライザー106は、構造化文書120の内容がベストプラクティスに適合しているかどうかを判断し得る。
追加または代替として、構造化文書アナライザー106は、構造化文書120によって記述された動作または他の事実がベストプラクティスに適合するかどうかを判断し得、かかる実施形態では、構造化文書アナライザー106は、構造化文書120の内容によって表される事実がベストプラクティスに適合するかどうかを判断し得る。一例として、構造化文書アナライザー106は、ベストプラクティスに適合するために、特定の構造化文書120が、患者と医者の外来診察中に足の検診が実行されたかどうかについての表示を含むべきである(例えば、構造化文書120が「来診中に、ジョーンズ先生が患者スミスに対して足の検診を実行した」などの文を含むべきである)と判断し得、構造化文書120がかかる表示を含まないか、または構造化文書120がかかる診断が生じなかったという表示を含むと判断すると、構造化文書アナライザー106は、足の診断が行われなかったので、その患者と医者の外来診自体はベストプラクティスに適合しないという結論を生成し得る。
かかる構造化文書120が作成されると、その人の音声が構造化文書120を作成するために認識された話者ならびに/またはその文書の編集、再フォーマット、および校正に対して責任を負う他のユーザーなどの、システムのユーザーによるベスト文書プラクティスの使用を促進するため、本発明の実施形態が、コンテキスト依存のガイダンスを自動的に提供するために使用され得る。例えば、ユーザーが音声捕捉装置(デスクトップコンピュータに接続されたマイクロホン、または内蔵されたマイクロホンを含む携帯用音声装置、または他の入出力装置103など)に向かって話し、かつ、そのユーザーが、結果として生じるトランスクリプトをレビューおよび承認するために、コンピュータモニター(または他の表示装置105)にアクセスする、事例を考える。ユーザーが自由形式の報告書を音声捕捉装置に向かって口述する間に(または後で)、上で参照した任意の技術が、ユーザーの音声に基づいて構造化文書120を生成するために使用され得る。別の例として、コンピューティング装置101b(図示せず)のユーザーが、音声信号をコンピューティング装置101bに提供するために、入出力装置103を使用し得、コンピューティング装置101bは、音声信号を図1Aに示すコンピューティング装置101に送信し得る。
本発明の一実施形態は、ユーザーによって口述された報告書に関連して使用するため、ベストプラクティスに関する情報を含み得るか、またはそれにアクセスし得る。かかるベストプラクティスは、例えば、以下のいずれか1つまたは複数に関連した規則、指針、および好みを含み得る:
・報告書に含まれる必要のある情報(患者の名前および患者の来診日など)、ならびに
・報告書を完了できる前に取る必要のある動作(報告書に記述した来診中の、足の検診など、患者に対する特定の治療)。
本発明の実施形態は、全ての報告書に対してベストプラクティスの単一のセットを使用し得るか、または異なる報告書に対してベストプラクティスの異なるセットを使用し得る。例えば、ベストプラクティスの別個のセットが、複数の報告書のタイプおよび/または内容の各々に適用され得る。任意の特定の報告書に関して、その報告書のタイプに対応する(または、その報告書の内容に対応する)ベストプラクティスのセットが、その報告書に適用され得る。別の例として、ベストプラクティスの一般的な(例えば、普遍的な)セットが、報告書のタイプおよび/または内容に基づくベストプラクティスの特定のセットに加えて、全ての報告書に適用され得る。これらおよび他の例は、任意の様々な方法で互いに組み合され得る。
ベストプラクティスは、当業者には理解されるように、任意の様々な方法で表されて、格納され得る。例えば、ベストプラクティスは、構造化報告書120内の離散的データ要素に影響する規則の形をとり得る。例えば、ベストプラクティス規則は、構造化報告書120内の離散的データ要素が、報告書によって記述された患者が糖尿病を患っていることを示している場合、糖尿病患者に足の定期検診を実行することはベストプラクティスであるので、構造化報告書120は、足の検診が実行されたかどうかを示す必要があることを指示し得る。かかる規則は、離散的データ要素に加えて、またはその代わりに、自由形式のテキストに影響し得る。
ベストプラクティスは、規則の形をとる必要はない。代替または追加として、例えば、それらは、特定の報告書が、必要な(または推奨される)データが欠落しているか、含むことを禁止されている(または含まないことが望ましい)データを含むか、あるいはそうでなければ、その報告書に対して適用可能な、任意の必要とされるか、もしくは望ましい標準に適合しないか、または及ばないか、に関する結論を出すためのヒューリスティックスまたは手順の形をとり得る。
構造化文書アナライザー106は、任意の1つまたは複数の報告書自体、他の報告書(同じ患者または被験者に関連した他の報告書など)、データベースレコード(電子カルテ(EMR)など)、または任意の他の情報源など、様々な情報源からのデータに基づき、ベストプラクティスを識別し得る。例えば、構造化文書アナライザー106は、ベストプラクティスを識別するために、構造化文書120が関連するイベントに関連したデータソースを分析し得る。
構造化報告書120は、一旦作成されると、任意の様々な方法で、その報告書を口述したユーザーに対して、および/または他のユーザーに対して、表示され得る。例えば、構造化報告書120は、その報告書のテキストを含む文書として表示され得、(各セクションの前にセクション見出しを追加することによるか、または口述されたセクション見出しを強調することによるなど)視覚的にセクションに構造化され、離散的データ要素(日付、薬剤、アレルギー、および診断など)が、それらが離散的データ要素であることを示すため、および/またはかかる離散的データ要素のタイプを示すために、強調されるか、または他の方法でフォーマットされている。構造化報告書120は、言い換えれば、従来型のワードプロセッサでレンダリングされたプレーンテキスト文書のフォーマットに概して似ているが、その文書の構造化要素(例えば、セクションまたは下位レベル概念)が視覚的に強調されているか、または他の方法で示された、フォーマットにレンダリングされ得る。
前述のように、構造化文書アナライザー106は、ある必要とされる情報が報告書から欠落しているという結論114などの、結論を生成し得る。本発明の実施形態は、構造化報告書120をベストプラクティスに適合させるため、または構造化報告書120がベストプラクティスに適合しない程度を縮小するために、構造化報告書120に対する、追加、削除、または修正などの、入力を提供するためにユーザーにガイダンスを提供し得る。
かかるガイダンスは、複数のベストプラクティスの各々に対して繰り返され得るが、ガイダンスの種類および内容は、かかるベストプラクティスの各々に対して同じであり得るか、または変化し得る。同様に、同じベストプラクティスが、同じベストプラクティスを同じ構造化報告書120の複数の部分に適用することによるなど、同じ構造化報告書120に複数回適用され得、それにより、同じベストプラクティスに基づき、同じ構造化報告書120内にガイダンスの複数のインスタンスという結果となる。
方法200は、結論に基づき、内容を構造化文書に挿入して、修正された構造化文書を生成することを含む(230)。自動音声認識システム102は、ユーザー入力を含むために構造化文書120を更新し得る;例えば、構造化文書生成装置104は、生成された構造化文書を更新するための機能を含み得る。かかる例では、構造化文書生成装置104は、構造化文書アナライザー106からユーザー入力を受信し、そのユーザー入力で構造化文書120を更新し得る。別の例として、構造化文書アナライザー106は、構造化文書120内でプロンプトを生成するために、構造化文書生成装置104に命令を送信し得る。構造化文書生成装置104は、ユーザーによって表示するために、修正された構造化文書をレンダリングし得る。図1Dは、以下でさらに詳細に記述されるが、修正された構造化文書121の例を提供する。
図1Aでは自動音声認識システム102内で実行しているとして示されているが、構造化文書生成装置104および構造化文書アナライザー106は、自動音声認識システム102と通信する、別個のコンポーネントとして提供され得る。ここで図1Cを参照すると、一例として、自動音声認識システム102は、音声信号の音訳108をスタンドアロンの別個の構造化文書生成装置104に送信し得、それは、次いで、構造化文書120を構造化文書アナライザー106に送信し得る。いくつかの実施形態では、構造化文書生成装置104および構造化文書アナライザー106は、報告書作成コンポーネント(図示せず)の一部として提供され得る;例えば、構造化文書生成装置104および構造化文書アナライザー106は、コンポーネント生成のためのソフトウェアに対する、プラグイン、アドオン、または他の拡張機能として提供され得る。
本発明の実施形態は、ユーザーに出力を提供して、構造化報告書120を訂正するために前述した入力を提供するようにユーザーを促し得る。かかるプロンプトの出力は、任意の様々な形式をとり得る。例えば、報告書自体のレンダリングと異なるプロンプト(ウィンドウまたはダイアログボックスなど)が、ユーザーに入力を提供するように促すために(例えば、「患者に対して足の診断が実行されたか?」という質問を表示することにより)ユーザーに対して表示され得る。ユーザーは、かかる入力を別個のプロンプトに応答して提供し得、それに応答して、システムは、構造化報告書120をそれに応じて(例えば、ユーザーの入力を表す、語、句、または文を報告書に対して追加することによるか、または報告書内の適切なボックスにチェックを入れることにより)更新し得る。ユーザーは、入力を自由形式で、または構造化フォームで提供し得る;例えば、プロンプトが自由回答形式の質問を含む場合、ユーザーは、入力を自由形式で提供し得る。代替例として、プロンプトが選択質問を含む場合、ユーザーは、入力を構造化フォーマットで提供し得る。プロンプトに応答して提供された入力のフォームは、構造化文書120を生成するためにもともと使用されたフォームと異なり得る;例えば、構造化文書120は、自由形式の音声に基づいて生成されている可能性があるが、他方、プロンプトは構造化データのフォームで入力を促して受信し得、逆もまた同様である。
別の例として、プロンプトは、報告書自体のレンダリング内に表示され得る。かかるプロンプトは、例えば、報告書のレンダリングの適切な位置に付加されたか、または挿入された、テキストの形をとり得る。例えば、ベストプラクティス規則の適用が、報告書が患者に対して足の検診が実行されたかどうかに関する情報を欠いているという結論をもたらす場合、および、報告書が現在の来診中に患者に対して実行された治療に関するセクションを含む場合には、「足の検診が実行されたか?」などのプロンプトがそのセクションに挿入され得る。テキスト入力カーソルが、次いで、このプロンプトの直後に位置付けられ得るか、または、ユーザーが他の方法でプロンプトを通知されて、プロンプトの後で、文書内に(例えば、テキストをタイプすることにより)直接入力を提供する機会が与えられ得る。
ユーザーから入力を受信すると、システムはその入力を含むように報告書を更新し得る。例えば、システムは、そのユーザー入力を、実質的に構造化文書120内のプロンプトの位置で、またはその近くで、報告書に挿入し得る;かかる例では、システムは、プロンプトを維持し得るか、またはプロンプトをその位置から除去し得る。
別の例として、プロンプトは、テキストフィールド、チェックボックス、またはドロップダウンリストなどの、フォームフィールドの形をとり得、ユーザーは、プロンプトに応答して、その中に直接入力を提供し得る。ユーザーがフォームフィールドに入力を提供するのを導くために、適切なラベル(「足の検診が実行されたか?」など)がフォームフィールドの近くに表示され得る。ユーザーは次いで、入力をフォームフィールドに直接提供して、構造化文書120を、対応するベストプラクティスに従って更新させ得る。図1Dを参照すると、ブロック図は、修正された構造化文書121の一例を示す。図1Dに示す例に示されるように、修正された構造化文書121は、複数の(サブテンプレート、下位部分、または文書コンポーネントとも呼ばれ得る)部分を含み得る。図1Dに示される例では、修正された構造化文書121は、構造化文書120の1つのバージョンであり、情報124を含む、第1の部分122、およびいかなる情報も含まない、第2の部分126を含む。しかし、修正された構造化文書121では、構造化文書120とは異なり、第2の部分126はプロンプト128およびラベル130を含む。プロンプト128は、この例では、ユーザーがその中に欠落している情報を提供し得るテキストフィールドである。プロンプト128の近くに表示されている、ラベル130は、プロンプト128に注意を引き、要求される情報のタイプに関してガイダンスを提供する。
より一般的には、本発明の実施形態は、報告書作成手順内に含まれ得るか、かつ/または報告書作成手順とともに動作し得る。本発明の実施形態によって提供されるプロンプトは、報告書作成手順の一部であり、それに組み込まれ得る。特定の例として、プロンプトは、報告書自体に組み込まれ得る。例えば、本明細書の他の場所に記述したように、報告書が作成されている最中(従って、報告書の一部が生成されている後であるが、報告書全体が生成される前)に、本明細書で開示されるプロンプトのいずれかがユーザーに提供され得る。かかるプロンプトは、報告書が生成されている最中に、報告書に追加され得るか、そうでなければ報告書に組み込まれ得る。同様に、かかるプロンプトに応答して提供された入力が、報告書が生成されている最中に、報告書に追加され得るか、そうでなければ、報告書に追加されるデータを生成するために使用され得る。
前述の一例として、プロンプトは、報告書のサブテンプレートであり得、かかるサブテンプレートは、報告書が生成されている間にその報告書に挿入され得る。報告書のサブテンプレートは、例えば、複数の任意の種類のフォームフィールドの1つまたは複数を含み得る。例えば、本発明の実施形態が、報告書の特定部分が特定タイプの医療処置を記述しているか、そうでなければそれに関連すると判断する場合、かかる判断に応答して、特定タイプの医療処置に対応する報告書のサブテンプレートが識別され、報告書内の現在の位置で、その報告書に挿入され得る。かかる挿入された報告書のサブテンプレートは、報告書に追加される内容(例えば、テキスト)、および/または報告書に挿入するためにユーザーからの入力を挿入された報告書のサブテンプレート内に取得するためのフォームフィールド(または他の種類のプロンプト)を含み得る。報告書のサブテンプレートおよび報告書のサブテンプレートにユーザーによって入力された任意のデータは、最終報告書の一部になり得る。プロンプトに応答して提供された入力の、構造化文書120内への、挿入に関して上で提供された例におけるように、システムは、報告書のサブテンプレートに応答してユーザーから入力を受信し、そのユーザー入力を報告書のサブテンプレートに組み込み得る;そして、前述のように、システムは、ユーザー入力の挿入後に、プロンプトを維持または除去するかを判断し得る。プロンプトがユーザーインタフェース要素(例えば、テキスト表示ウィンドウ、報告書作成システムの一部としてレンダリングされたウィンドウ)として提供される例では、システムは、ユーザー入力が受信された後、ユーザーインタフェース要素のレンダリングを継続するか、またはユーザーインタフェース要素をディスプレイから除去するかを判断し得る。
前述のように、システムは、欠落している情報を表す入力を提供するようにユーザーを促し得る。例えば、ベストプラクティスが、特定のタイプの内容(特定の概念など、例えば、報告書のセクションまたは事実)が特定のタイプの報告書に含まれるべきことを示しているが、構造化文書アナライザー106が、構造化文書120が特定のタイプの内容を含んでいないと判断する場合、その内容は、報告書から欠落していると言われる。例として、ベストプラクティスは、あるタイプの報告書が、患者に対して足の検診が実行されたことを示す情報を含むことを必要とするが、構造化文書120は、足の検診が実行されたことを示す情報を含まない場合、足の検診に関連する情報は、報告書から「欠落している」と言われる。
しかし、本発明の実施形態は、欠落している情報を表す入力を提供するようにユーザーを促すことに制限されない。別の例として、本発明の実施形態は、ユーザーから入力を受信することなく、欠落している情報、欠落している情報の推定、またはかかる情報が欠落していることの表示で、構造化報告書120を自動的に更新し得る。例えば、構造化文書アナライザー106が、特定のベストプラクティスに適合するために、報告は足の検診が実行されたかどうかを示す必要があり、かつ、報告書が足の検診が実行されたかどうかを示していないと判断する場合、本発明の実施形態は任意の様々な処置を取り得、例えば、足の検診が実行されたかどうかに関して利用可能な情報がないことを示すために(例えば、「足の検診が実行されたか?利用可能な情報がない」というテキストを挿入することにより)報告書を更新するか、または足の検診が実行されたかどうかに関する情報を、同じ患者に関連する電子カルテから検索し、その情報を自動的に報告書に挿入することにより(例えば、「足の検診が実行されたか?はい」というテキストを挿入することにより)、報告書を更新する。別の例として、システムは、ユーザーに処置を取るように促し得る。例えば、構造化文書アナライザー106は、構造化文書120によって表された事実がベストプラクティスに適合するかどうかを判断し得、記述された事実がベストプラクティスに適合しないと判断される場合、システムはユーザーにベストプラクティスに適合する処置を取るように促し得る。一例として、システムは、患者の来診中に構造化文書120が生成されている実施形態では、構造化文書120のチェック担当者に足の検診を実行するように促し得る;システムはまた、構造化文書120のチェック担当者に、追加の処置を取るため(足の診断を行うためなど)に、患者との経過観察の予約をスケジューリングするか、またはスケジューリングされるよう手配するように促し得る。システムは、構造化文書120のチェック担当者に、欠落している情報にどのように対処するか(例えば、構造化文書120をチェックしているユーザーが、もともと音声信号を生成した医師に連絡して、その医師がどのように欠落している情報を取得するか、または不完全なタスクを完了することを好むかを判断するように促され得る)を判断するために、実施者を追跡調査するようにも促し得る。いくつかの実施形態では、従って、システムは、人間のユーザーに処置を取るように促し、人間のユーザーから、処置の状態を示す入力を受信し、かつ、その入力を内容として構造化文書120に挿入する。前述した例と同様に、かかる自動的に生成された情報は、他の方法で構造化文書120に挿入でき、例えば、それをフォームフィールドに挿入するか、またはチェックボックスもしくはドロップダウンリストなどのユーザーインタフェース制御に入力を提供するためにそれを使用することによる。
報告書に自動的に挿入される任意の情報は、「自動生成された」として印を付けられ得る。報告書がレンダリングされる場合、かかる自動生成された情報は、かかる情報が自動的に生成され、人間によって手動で入力されていないという事実に注意を向けさせるために、かかる情報を特定の色で強調表示することなどにより、そのようなものとしてフラグを付けられ得る。ユーザーは、さらに、かかる情報を特にチェックし、必要であれば、編集するように促され得る。
前述したいずれかの技術は、特定の報告書が転記されている間または報告書が転記された後に、実行され得る。例えば、報告書の特定の部分が転記された後に、ユーザーが、その報告書のさらなる部分を継続して口述する時でさえ、また、かかる部分がさらなるテキストを生成するために転記される時でさえ、ベストプラクティスが、上で開示された任意の方法で、報告書のその部分に適用され得る。
さらに、前述した任意の技術は、任意の数のコンピューティング装置にわたり、単一のユーザーまたは複数のユーザーに関連して使用され得る。例えば、単一のユーザーが報告書を口述し、その報告書に対するベストプラクティスの適用に基づいて生成されたプロンプトに応答して、追加の入力も提供し得る。別の例として、第1のユーザーが報告書を口述し得、第2のユーザーが、その報告書に対するベストプラクティスの適用に基づいて生成されたプロンプトに応答して、追加の入力を提供し得る。
本発明の実施形態は、様々な利点を有する。例えば、本発明の実施形態は、自由形式の入力様式の利点のいくつかを構造化入力様式の利点のいくつかと組み合わせるが、一方で、両方の欠点のいくつかを減少させるかまたは除去する。具体的には、本発明の実施形態は、自由形式入力様式の、ユーザーが偏りがなく微妙な入力を提供できるようにする能力を、構造化入力様式の、ある種のデータが入力される要件を強制する能力と組み合わせる。本発明の実施形態がこの結果を達成する1つの方法は、ユーザーがまず、自由形式の入力様式を使用して入力を提供できるようにし、次いで、その入力が1つまたは複数のベストプラクティスへの適合の表示を含むかどうかを判断して、その判断から引き出された結論に基づき、結果として生じる報告書を(自動的に、またはユーザーからの追加の入力に基づいてのいずれかで)拡張することによる。報告書の拡張は、ユーザーからの入力をフォームフィールドで取得することによるなど、構造化入力様式を使用して、ユーザーから入力を取得することを伴い得る。必要な場合に限り、ユーザーからのかかる構造化入力を要求して取得することにより、本発明の実施形態は、ユーザーが、従来型の構造化入力様式によって生じた方法で偏向される入力を提供しやすくなるのを防ぐ。
本発明の実施形態の別の利点は、それらが、ベストプラクティスに適合するより完全な情報を提供するようにユーザーを導くことによるか、または自動的にかかる情報を取得して報告書に挿入することによるかのいずれかで、結果として生じる報告書の正確性を高め得る。減少された誤りおよびより高い完全性の程度は、特に、診査報告などのコンテキストにおいて有益であり得るが、そこでは、報告書の正確性および完全性が、人間の健康および安全性に影響を及ぼし、また、正確で完全な報告書が規則に適合するため、および報告書をもたらした治療に対する償還を取得するために必要である。
本発明の実施形態のさらに別の利点は、推奨されるか、または必要な処置を取ること(患者に対して検査を実施することなど)を、医師および/または他のユーザーに思い出させることにより、ユーザーがかかる処置を取ることを思い出し、それにより、処置を取る可能性を高くできることである。ユーザーが、報告書の作成につながるイベント(患者の来診など)に関連した処置を取ることがもはや不可能な時に処置を取ることを思い出させる場合でさえ、ユーザーは、将来の同様な状況で処置を取る必要性を思い出し得る。このように、本発明の実施形態は、ユーザーを訓練して、彼らが今後は推奨されるか、かつ/または必要な処置を取り得る可能性を高める役に立ち得る。
本発明の実施形態の別の利点は、それらが、健康管理サービスの償還請求を生成するために必要な情報など、以降の処理に有用であるか、かつ/または必要である入力を提供するように、ユーザーを促すか、またはユーザーに要求するために使用され得ることである。例えば、報告書が、従来型の方法を使用して、自由形式テキストのフォームでのみ入力される場合、請求に必要な情報をかかるテキストから抽出することは困難であり得る。例えば、自由形式テキストの報告書が患者について実施された手術を記述し、手術を記述する過程で、実際に患者に挿入されたステントのみならず、挿入しようとしたが失敗に終わったステントも記述する場合、実際に患者に挿入されたステントの数をかかる報告書から自動的に抽出することは困難であるか、または不可能であり得る。その上、手術に対する償還を得るために使用され得る請求書を生成するためにかかる数を提供することは必要であり得る。代わりに、本発明の実施形態を使用して、医師または他のユーザーが、構造化入力様式を使用して、実際に挿入されたステントの数を離散的データ要素として提供するように要求される場合、システムが、請求書の生成に必要な情報が入力として提供される要件を強制するので、請求書が自動的に生成され得る。同じ論理が、文書内に含まれるが、離散的かつ自動的に抽出するのが困難な任意の情報に適用される。
本発明の実施形態のさらに別の利益は、それらが、既存の格納されたデータ(離散的データなど、例えば、EMRまたは他のデータベースレコードに格納されたデータ)を、報告書に入力されたデータで調整するために使用され得ることである。例えば、口述している医師は、患者がコントロール不良の糖尿病であることを示しており、また、既存のデータ(例えば、EMRに格納されたその患者に対するデータ)は、その患者が糖尿病であることを既に示しているが、糖尿病がコントロール不良であるかどうかを示していない場合、本発明の実施形態は、その患者の糖尿病がコントロール不良であることを指定するため、その患者に関する既存のデータ(例えば、EMR)を改訂するために使用され得る。
当然のことながら、本発明は、特定の実施形態に関して前述されてきたが、前述の実施形態は例示としてのみ提供されており、本発明の範囲を制限または定義するものではない。以下を含むがそれらに限定されない、他の様々な実施形態も、特許請求の範囲内である。例えば、本明細書に記載する要素およびコンポーネントは、追加のコンポーネントにさらに分割され得るか、または同じ機能を実行するためのより少ないコンポーネントを形成するために結合され得る。
前述した技術は、例えば、ハードウェア、コンピュータ可読媒体上に有形的に格納されたソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装され得る。前述した技術は、プロセッサ、そのプロセッサによって可読な記憶媒体(例えば、揮発性および不揮発性メモリならびに/または記憶素子を含む)、少なくとも1つの入力装置、および少なくとも1つの出力装置を含む、プログラム可能コンピュータ上で実行する1つまたは複数のプログラムで実装され得る。プログラムコードは、記述された機能を実行するため、および出力を生成するために、入力装置を使用して入力された入力に適用され得る。出力は、1つまたは複数の出力装置に提供され得る。
以下の特許請求の範囲内の各コンピュータプログラムは、アセンブリ言語、機械語、高水準手続き型プログラミング言語、またはオブジェクト指向プログラミング言語などの、任意のプログラミング言語で実装され得る。プログラミング言語は、例えば、コンパイルされたか、または翻訳されたプログラム言語であり得る。
かかるコンピュータプログラムの各々は、コンピュータプロセッサによる実行のために機械可読記憶装置内で有形的に具体化されたコンピュータプログラム製品で実施され得る。本発明の方法ステップは、入力に関して動作し、出力を生成することにより、本発明の機能を実行するために、コンピュータ可読媒体上に有形的に具体化されたプログラムを実行するコンピュータプロセッサによって実行され得る。適切なプロセッサは、例として、汎用および専用マイクロプロセッサの両方を含む。一般に、プロセッサは、命令およびデータを読取り専用メモリおよび/またはランダムアクセスメモリから受信する。コンピュータプログラム命令を有形的に具体化するのに適した記憶装置は、例えば、EPROM、EEPROM、およびフラッシュメモリ装置を含む、半導体記憶装置などの不揮発性メモリのすべての形式;内蔵ハードディスクおよび取外し可能ディスクなどの磁気ディスク;光磁気ディスク;およびCD−ROMを含む。前述のいずれも、特別に設計されたASIC(特定用途向け回路)またはFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)によって補足され得るか、またはそれらに組み込まれ得る。コンピュータは一般に、プログラムおよびデータを内蔵ディスク(図示せず)または取外し可能ディスクなどの記憶媒体からも受信できる。これらの要素も、本明細書に記載する方法を実装するコンピュータプログラムの実行に適した、従来型のデスクトップまたはワークステーションコンピュータならびに他のコンピュータで見られ、それらは、任意のデジタル印刷エンジンもしくはマーキングエンジン、ディスプレイモニター、または、カラーもしくはグレースケール画素を紙、フィルム、ディスプレイ画面、もしくは他の出力媒体上に生成可能な他のラスター出力装置とともに使用され得る。

Claims (27)

  1. 少なくとも1つのコンピュータプロセッサによって実行されるコンピュータ実装された方法であって、
    (A)自動音声認識を音声信号に適用して、前記音声信号の内容を表す構造化文書を生成することと、
    (B)前記構造化文書が複数のベストプラクティスの各々への適合の表示を含むかどうかを判断して、結論を生成することと、
    (C)前記結論に基づき、内容を前記構造化文書に挿入して、修正された構造化文書を生成することと、を含み、
    (B)は、
    前記構造化文書を前記複数のベストプラクティス内の第1のベストプラクティスに適合させるために、人間のユーザーが第1のタイプとして自由形式入力様式の追加の入力を提供すべきであるという第1の表示を生成することと、
    前記構造化文書を前記複数のベストプラクティス内の第2のベストプラクティスに適合させるために、前記人間のユーザーが第2のタイプとして構造化入力様式の追加の入力を提供すべきであるという第2の表示を生成することと、をさらに含み、
    (C)
    (C−1)前記人間のユーザーに前記内容を提供するように促すために、構造化された入力要素を表示することと、
    (C−2)前記人間のユーザーから前記内容を表す入力を、前記構造化された入力要素内に受信することと、
    (C−3)前記内容を前記構造化文書に挿入することと、を含むことを特徴とする方法。
  2. 前記構造化された入力要素が、フォームフィールドを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  3. (B)が、
    前記構造化文書のタイプを識別することと、
    前記識別されたタイプに関連したベストプラクティスを識別することと、
    前記構造化文書が、前記識別されたベストプラクティスへの適合の表示を含むかどうかを判断して前記結論を生成することと
    をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  4. 前記構造化文書が、一般的なベストプラクティスへの適合の表示を含むかどうかを判断することをさらに含むことを特徴とする請求項3に記載の方法。
  5. 前記構造化文書の第1の部分を前記複数のベストプラクティス内の第1のベストプラクティスに適合させるために、ユーザーが追加の入力を提供すべきであるという第1の表示を生成することと、
    前記構造化文書の第2の部分を前記複数のベストプラクティス内の前記第1のベストプラクティスに適合させるために、前記ユーザーが追加の入力を提供すべきであるという第2の表示を生成することと
    をさらに含むことを特徴とする請求項に記載の方法。
  6. 情報が前記構造化文書から欠落しているという結論を生成することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  7. ユーザーが入力を前記構造化文書に提供すべきであることを示す結論を生成することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  8. 前記構造化文書を前記ベストプラクティスに適合させるために、ユーザーが追加の入力を提供すべきであるという表示を生成することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  9. 前記結論に基づき、追加入力のためのプロンプトを生成することをさらに含み、前記プロンプトが前記構造化文書のレンダリングとは別にレンダリングされることを特徴とする請求項1に記載の方法。
  10. 前記内容を表す入力を受信することと、
    前記レンダリングされたプロンプトを除去することと
    をさらに含むことを特徴とする請求項に記載の方法。
  11. 前記結論に基づき、追加入力のためのプロンプトを生成することをさらに含み、前記プロンプトが前記構造化文書のレンダリングに含まれることを特徴とする請求項1に記載の方法。
  12. (C)が、
    前記構造化文書に前記内容が欠落しているという表示を挿入すること
    を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  13. (C)が、
    (C−1)構造化された入力要素を表示することを含み、かつ
    (C−2)前記人間のユーザーからの入力を前記構造化された入力要素内に受信すること
    を含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。
  14. 請求項1に記載の方法を行うためのシステムであって、
    自動音声認識を音声信号に適用して前記音声信号の内容を表す構造化文書を生成する自動音声認識システムと、
    前記構造化文書がベストプラクティスへの適合の表示を含むかどうかを判断して結論を生成し、前記構造化報告書に対する、追加、削除、または修正などの入力を提供するためにユーザーにガイダンスを提供し、かつ、前記結論に基づき前記構造化文書に内容を挿入して、修正された構造化文書を生成する構造化文書アナライザーと
    を備えることを特徴とするシステム。
  15. 命令がその上に格納されている持続性コンピュータ可読媒体であって、前記命令が、方法を実行するために少なくとも1つのコンピュータプロセッサによって実行可能であり、
    前記方法が、
    少なくとも1つのコンピュータプロセッサによって実行されるコンピュータ実装された方法であって、
    (A)自動音声認識を音声信号に適用して、前記音声信号の内容を表す構造化文書を生成することと、
    (B)前記構造化文書が複数のベストプラクティスの各々への適合の表示を含むかどうかを判断して、結論を生成することと、
    (C)前記結論に基づき、内容を前記構造化文書に挿入して、修正された構造化文書を生成することと、を含み、
    (B)は、
    前記構造化文書を前記複数のベストプラクティス内の第1のベストプラクティスに適合させるために、人間のユーザーが第1のタイプとして自由形式入力様式の追加の入力を提供すべきであるという第1の表示を生成することと、
    前記構造化文書を前記複数のベストプラクティス内の第2のベストプラクティスに適合させるために、前記人間のユーザーが第2のタイプとして構造化入力様式の追加の入力を提供すべきであるという第2の表示を生成することと、をさらに含み、
    (C)
    (C−1)前記人間のユーザーに前記内容を提供するように促すために、構造化された入力要素を表示することと、
    (C−2)前記人間のユーザーから前記内容を表す入力を、前記構造化された入力要素内に受信することと、
    (C−3)前記内容を前記構造化文書に挿入することと、
    を含むことを特徴とする持続性コンピュータ可読媒体。
  16. 前記構造化された入力要素が、フォームフィールドを含むことを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
  17. (B)が、
    前記構造化文書のタイプを識別することと、
    前記識別されたタイプに関連したベストプラクティスを識別することと、
    前記構造化文書が、前記識別されたベストプラクティスへの適合の表示を含むかどうかを判断して前記結論を生成することと
    をさらに含むことを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
  18. 前記構造化文書が、一般的なベストプラクティスへの適合の表示を含むかどうかを判断することをさらに含むことを特徴とする請求項17に記載のコンピュータ可読媒体。
  19. 前記方法が、
    前記構造化文書の第1の部分を前記複数のベストプラクティス内の第1のベストプラクティスに適合させるために、ユーザーが追加の入力を提供すべきであるという第1の表示を生成することと、
    前記構造化文書の第2の部分を前記複数のベストプラクティス内の前記第1のベストプラクティスに適合させるために、前記ユーザーが追加の入力を提供すべきであるという第2の表示を生成することと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
  20. 情報が前記構造化文書から欠落しているという結論を生成することをさらに含むことを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
  21. 前記方法が、ユーザーが入力を前記構造化文書に提供すべきであることを示す結論を生成することをさらに含むことを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
  22. 前記方法が、前記構造化文書を前記ベストプラクティスに適合させるために、ユーザーが追加の入力を提供すべきであるという表示を生成することをさらに含むことを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
  23. 前記方法が、前記結論に基づき、追加入力のためのプロンプトを生成することをさらに含み、前記プロンプトが前記構造化文書のレンダリングとは別にレンダリングされることを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
  24. 前記方法が、
    前記内容を表す入力を受信することと、
    前記レンダリングされたプロンプトを除去することと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
  25. 前記方法が、前記結論に基づき、追加入力のためのプロンプトを生成することをさらに含み、前記プロンプトが前記構造化文書のレンダリングに含まれることを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
  26. (C)が、
    前記構造化文書に、前記内容が欠落しているという表示を挿入することを含むことを特徴とする請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
  27. (C)が、
    (C−1)構造化された入力要素を表示することを含み、かつ
    (C−2)前記人間のユーザーからの入力を前記構造化された入力要素内に受信することを含むことを特徴とする請求項26に記載のコンピュータ可読媒体。
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