JP6986014B2 - 診断情報項目のソート方法、システム及び記憶媒体 - Google Patents

診断情報項目のソート方法、システム及び記憶媒体 Download PDF

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Description

「プロブレム・リスト(problem list)」は電子医療カルテ(the Electronic Medical Record：EMR)内のフィールドであり、このフィールドは患者に対する実際の診断情報項目を含む。プロブレム・リストは、国際疾病分類(ICD)方式による項目のリストとしてエンコードされても良い。医療専門家は、患者の疾病状態の現在の外観を提供するためにプロブレム・リストを維持し、それにより、医療専門家は患者の医療履歴の把握を容易に総合するかもしれない。
撮像検査(imaging exams)に関する医療文書の診断履歴セクションは、通常、現在の検査に関し、医療専門家にとって関連性のある情報を含む。例示的な医療文書は、例えば、放射線及びエコー・レポートを含んでも良い。最新の完全なプロブレム・リストは、医療検査レポートの診断履歴セクションからの全ての診断情報項目を含むであろう。
既存の分類方法は、一般に、新しい順にプロブレム・リストを分類しており、つい最近の診断項目がプロブレム・リストの最上位に配置される。例えば、「頻繁に落ち込む(falls frequently)」という最近の診断項目は、現在の撮像検査に関する放射線技師にとって重要でないかもしれない一方、最近ではない診断項目「糖尿病」は非常に重要であるかもしれない。時間と逆順に並べられた長々としたプロブレム・リストは、忙しい医療専門家が処理するには困難であり、そのようなプロブレム・リストは、医療専門家が、ずっと前に入力された医療診断情報(例えば、慢性症状(chronic conditions))の見逃しを引き起こしてしまうかもしれない。
本方法は：患者に対するアクティブな診断情報項目を有するプロブレム・リストを取り出すステップ；現在の撮像検査に関し、取り出された関連性のある診断情報に基づいて、現在の撮像検査に関する臨床コンテキストを構成するステップ；臨床コンテキストに基づいて、関連性ルールとともにランキング方式を決定するステップであって、関連性ルールは、現在の撮像検査に関する臨床コンテキストに基づいて、前記プロブレム・リストの診断情報項目の関連性をランキングする、ステップ；ランキング方式を選択するステップ；及びプロブレム・リストの診断情報項目をソートするために、選択されたランキング方式を実施するステップを有する。
実行可能なプログラムを保存する非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体；及び実行可能なプログラムを実行するプロセッサを有するシステムであって、実行可能なプログラムは、プロセッサに：患者に対するアクティブな診断情報項目を有するプロブレム・リストを取り出すステップ；現在の撮像検査に関し、取り出された関連性のある診断情報に基づいて、現在の撮像検査に関する臨床コンテキストを構成するステップ；臨床コンテキストに基づいて、関連性ルールとともにランキング方式を決定するステップであって、関連性ルールは、現在の撮像検査に関する臨床コンテキストに基づいて、プロブレム・リストの診断情報項目の関連性をランキングする、ステップ；ランキング方式を選択するステップ；及びプロブレム・リストの診断情報項目をソートするために、選択されたランキング方式を実施するステップを実行させる。
プロセッサにより実行可能な一群の命令を含む非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、一群の命令は、プロセッサにより実行される場合に、プロセッサに処理を実行させ、処理は：患者に対するアクティブな診断情報項目を有するプロブレム・リストを取り出すステップ；現在の撮像検査に関し、取り出された関連性のある診断情報に基づいて、現在の撮像検査に関する臨床コンテキストを構成するステップ；臨床コンテキストに基づいて、関連性ルールとともにランキング方式を決定するステップであって、関連性ルールは、現在の撮像検査に関する臨床コンテキストに基づいて、前記プロブレム・リストの診断情報項目の関連性をランキングする、ステップ；ランキング方式を選択するステップ；及びプロブレム・リストの診断情報項目をソートするために、選択されたランキング方式を実施するステップを有する。
例示的な実施形態によるシステムの概略図。
第1実施形態による方法のフローチャートを示す図。
第1実施形態に従って「関連性」によりランキングされたプロブレム・リストを示す図。
第1実施形態に従って「時間順と逆順」でランキングされたプロブレム・リストを示す図。
実施例は以下の説明及び添付図面を参照することにより更に理解され、その場合において、同様な要素は同じ参照番号で示される。実施例は、診断情報の内容(又はコンテンツ)に基づいて、プロブレム・リスト中の患者診断情報をランキングするシステム及び方法に関連する。例えば、ユーザは、医師、看護師、医療技術者などを含む任意のタイプの医療専門家を含むことを、当業者は理解するであろう。実施例は、医療文書に関する患者診断情報をランキングすることを具体的に説明しているが、本開示のシステム及び方法は、任意の様々な病院内で任意の研究又は検査に関する診断情報をランキングするために使用されて良いことは、当業者に理解されるであろう。
図1は、診断情報の内容に基づいて、プロブレム・リスト内の患者診断情報項目をランキングするシステム例100を示す。システム100は、プロセッサ102と、ユーザ・インターフェース104と、ディスプレイ106と、メモリ108とを有する。メモリ108は、例えば患者の放射線及び心臓エコー・レポートを含む、撮像検査に関する医療文書を保存するデータベース120を含む。データベース120は、例えば、医療専門家ユーザにより維持(又は主張)される患者診断項目のプロブレム・リストを保存するための電子カルテ(EMR)及び画像保存通信システム(PACS)を含む。撮像検査は、MRI、CT、CR、超音波等で実行される検査を含んでも良く、プロブレム・リストは、撮像検査に関するレポートの診断履歴セクションからの診断情報項目を含んでも良い。本開示の方法は、任意の様々な病院内での任意のタイプの研究又は検査に関する診断情報項目をランキングするために使用されて良いことを、当業者は理解するであろう。取り出される診断情報項目は、ディスプレイ106で眺めても良いし、例えばEMRインターフェースのようなユーザ・インターフェース104により格付け及び検討されても良い。ユーザ・インターフェース104の例示的な実施形態は、アプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)を有するEMRインターフェースであっても良い。
プロセッサ102は、コンテキスト構成エンジン110と、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111と、医療文書レポート・エンジン112と、ランキング方法適合エンジン113とを含む。各々のエンジンは以下において詳細に説明される。
エンジン110-113は、例えば、プロセッサ102により実行されるコードのラインとして、プロセッサ102により実行されるファームウェアとして、特定用途向け集積回路(ASIC)であるプロセッサ102のファンクション等として、プロセッサ102により実現されて良いことを、当業者は理解するであろう。ユーザ・インターフェース104で選択を行うことにより、ユーザは、例えば医療記録番号(MRN)のような患者識別番号に基づいて、患者の診断情報項目を有するプロブレム・リストを、例えば電子カルテ(EMR)のようなデータベース120から取り出しても良い。コンテキスト構成エンジン110は、現在の撮像検査に関連性のある診断情報をデータベース120から取り出し、関連性のある診断情報を利用して現在の撮像検査に対する臨床コンテキスト(a clinical context)を構成し、臨床コンテキストを、他のアプリケーションの用途にも利用可能にする。現在の診断検査の診断情報の関連性は、例えば、現在の撮像検査に関して撮像される生体構造及び画像取得モードを含んでも良い。
プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111は、プロブレム・リスト中の診断情報項目をソートするために、構成された臨床コンテキストに基づいて関連性ルール(relevance rules)でランキングする方式を決定する。ランキング方式の関連性ルールは、関連性のテーマ(relevance themes)又は国際疾病分類(ICD)の階層的なツリー構造に基づいていても良い。選択されたランキング方式を利用して、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111は、ディスプレイ106に表示されるプロブレム・リストをソートする。実施例では、関連性又は時間順などの例示的なプロブレム・リスト・ランキング方式を選択することにより、ユーザは、ディスプレイ106におけるプロブレム・リストの表示を変更しても良い。
実施例において、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111は、ディスプレイ106におけるアドバンスト・プロブレム・リスト表示として、プロブレム・リストを表示しても良く、その場合において、プロブレム・リストは、ユーザ・インターフェース104を利用してユーザにより選択されて良い。
別の実施例において、医療文書レポート・エンジン112は、例示のテンプレートを利用して、ディスプレイ106におけるアドバンスト・プロブレム・リスト表示から選択されたプロブレム・リスト項目を、自然言語ステートメント(natural language statements)に変換しても良い。医療文書レポート・エンジン112は、以後、自然言語ステートメントを、ユーザ・アプリケーションにとって利用可能にし、例えば、医療レポート・エディタ・アプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)による又は即時ストレージ・エンティティ(an intermediate storage entity)(例えば、クリップボード)によるアクセスを許容する。
別の実施例では、ランキング方法適合エンジン113は、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111で使用される作成されたランキング方式の関連性ルールを改良又は増強するために、ディスプレイ106に描かれているアドバンスト・プロブレム・リスト表示に、プロブレム・リスト項目のマニュアル・ユーザ選択を組み込んでも良い。例えば、ランキング方法適合エンジン113は、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111に関するランキング方式で使用される関連性ルールを改良するために、マニュアル調整をモデル化する例外ルールを適用しても良い。別の例では、ランキング方法適合エンジン113は、対話の形式でユーザ・フィードバックを要求することにより、ランキング方式の文脈上決定されたルックアップ・テーブルの関連性値を改良しても良く、その場合において、対話は、国際疾病分類(ICD)の階層を利用し、関連性及び文脈診断パラメータ(例えば、医療専門家の資格、専門職の経験年数、関連する検査の生体構造など)に関するフィードバックを要求する。
図2は、上記のシステム100を利用して、診断情報の内容に基づいてプロブレム・リスト内の実際の患者診断情報項目をランキングする方法200を示す。方法200は、プロブレム・リストを取り出し、関連性のある患者診断情報を取り出すこと、関連性のある患者診断情報により臨床コンテキストを構成すること、構成した臨床コンテキストに基づいてランキング方式を決定すること、表示されたプロブレム・リストをソートするためにランキング方式を適用すること、及び、プロブレム・リスト・ディスプレイにおいて、ソートされたプロブレム・リストを表示することに関するステップを有する。
ステップ201において、コンテキスト構成エンジン110は、ユーザ・インターフェース104において例えば医療リファレンス番号(MRN)のような患者識別番号を選択することにより患者のユーザ選択に基づいて、診断情報項目を有するプロブレム・リストを、データベース120から取り出す。プロブレム・リストは、例えば電子カルテ(EMR)のようなデータベース120に存在し、患者の医療検査からの患者診断情報項目を含み、臨床履歴セクションを含み、及び、患者の疾病状態の現在の概観を表現するために、医療専門家により維持される。
ステップ202において、コンテキスト構成エンジン110は、患者識別番号を利用して、現在の撮像検査に関連性がある患者診断情報を取り出す。ステップ203において、コンテキスト構成エンジン110は、関連性のある診断情報を利用して、現在の撮像検査に関する臨床コンテキストを構成し、臨床コンテキストを他のアプリケーションによる使用にも利用可能にする。データベース120は、例えば、医療専門家ユーザにより維持される患者診断情報項目のプロブレム・リストを保存するために、電子カルテ(EMR)及び画像保存通信システム(PACS)を有しても良い。現在の撮像検査に関連する診断情報は、例えば、画像取得モード(例えば、経胸腔方式(transthoracic)、経食道方式(trans-esophageal)等)、画像取得モダリティ(例えば、コンピュータ断層撮影方式(CT)、磁気共鳴方式(MR)等)、及び検査で撮影される生体構造(例えば、脳)等を含んでも良い。取り出された関連情報は、プロテクトされたボキャブラリ(a protected vocabulary)を参照して標準化されても良い。例えば、取り出された情報は、概念抽出エンジンにより処理されてもよく、概念抽出エンジンは例えば「SNOMED CT」(国際医療用語集)又は「RadLex」(国際標準読影用語インデックス)のような医療オントロジから概念を取り出す。それぞれ取り出された概念は固有の識別子を有し、オントロジ中の概念は、「〜は〜である(“is a”)」又は「〜の一部(“part of”)」のような概念関係により相互に関連している。相互に関連するオントロジ概念により、取り出された概念及び取り出された情報に、階層的な理由付けが適用されても良い。
ステップ204において、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111は、構成された臨床コンテキストに基づいて、関連性ルールによりランキング方式を決定する。ステップ204では、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111は、1つ以上のランキング方式をモデル化することによりランキング方式を決定しても良く、その場合において、それぞれの方式は、例えば医療専門分野(例えば、放射線技師)；ユーザ・プロファイル(例えば、研修医(resident)、フェロー(fellow)、主治医)；ユーザ(例えば、ドクターA.スミス(Dr. A. Smith))；及び検査日等に基づく関連性のような、個々の関連性テーマをモデル化する。実施例では、関連性は或るインターバルでモデル化されても良い。例えば、インターバル[0,1]は0及び1の間の関連性値を有するエントリは低い関連性ことを示しても良いし、インターバル[3,5]は3及び5の間の関連性値を有するエントリは高い関連性ことを示しても良い。他の例示的な実施形態では、関連性は管理されたリストからの値としてモデル化されても良く、例えば、低、中及び高の関連性レベルの各々に対する数値を設定しても良い。例えば、低い関連性値は0.1であっても良いし、中程度の関連性値は0.4であっても良いし、高い関連性値は0.8であっても良い。
ステップ204の別の例示的な実施形態では、ランキング方式は、国際疾病分類(ICD)の階層的なツリー構造を利用する一群の関連性値として決定されても良い。例示的な関連性ルールは：ICDコードが、ICD階層の中でICDコード「悪性腫瘍(malignant neoplasm)」に従属する場合には関連性は0.8である、というものであっても良い。関連性値は構成された臨床コンテキストを利用しても良く、例えば、「頭、顔及び首」のICDノードに従属するICDコードの場合には関連性は0.5である、というような例に従っていても良い。別の例として、ICDコードが、ICD階層の中で「兆候(symptoms)、兆し(signs)、不明確な症状(ill-defined conditions)」に従属している場合であって、ICDコードが先月入力されていなかった場合、関連性は0.1である、というようなルール例に従って、関連性ルールは、IDCコードの入力日を適用しても良い。別の例示的な実施形態では、関連性値にICDコードをマッピングするために、ルックアップ・テーブルが、構成された臨床コンテキストにおいてコンテキスト検査パラメータを適用しても良く、それにより、ユーザは特定のICDコードに基づいて関連性値を調べても良い。例示のコンテキスト検査パラメータは、医療専門家の資格、専門職勤続年数、関連する検査の生体構造等を含んでも良い。
ステップ205において、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111は、プロブレム・リストをソートするために、関連性ルールにより選択したランキング方式を実施する。選択したランキング方式を利用して、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111は、ディスプレイ106におけるプロブレム・リストをソートする。実施例において、ディスプレイ106は患者情報とともに統合されても良い。別の実施例では、関連性又は時間順などの例示的なランキング方式を選択することにより、ユーザは、プロブレム・リストの表示されたランキングを変更しても良い。
ステップ206において、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111は、ユーザ・インターフェース104を利用して、例えばICDコードのようなユーザが選択可能なプロブレム・リスト項目のユーザによる選択により、プロブレム・リストを、更にソートされた優れたプロブレム・リスト表示として表示しても良い。例えば、チェック・ボックスが各ICDコードの前に置かれていても良いし、或いは、選択されたICDコードがユーザ・インターフェース104上で強調され又は予め選択されても良く、それにより、ユーザはチェック・ボックスを利用してICDコードを選択し、或いは、ユーザはICDコードの選択を調整するために、予め選択されたICDコードの選択を除外してもよい。別の実施例では、選択されたランキング方式に基づいて、高い関連性のあるICDコードがデフォルトにより予め選択され、ユーザは、予め選択されたICDコードの選択を除外してもよい。ユーザ・インターフェース104においてプロブレム・リスト項目をユーザが選択すると、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111は、ユーザの選択に従ってプロブレム・リストをソートしても良い。
ステップ209において、医療文書レポート・エンジン112は、テンプレート例を利用して、ディスプレイ106における優れたプロブレム・リスト表示のうちの選択されたプロブレム・リスト診断情報を、自然言語ステートメントに変換しても良い。選択されたプロブレム・リスト項目はICDコードを含んでも良い。「糖尿病(diabetes mellitus)、結腸癌(colon cancer)、及び鬱血性心不全(congestive heart failure：CHF)」という選択されたプロブレム・リスト項目から変換された例示的な自然言語ステートメントは、例えば、「既知の関連性のある診断は、糖尿病、結腸癌、及び鬱血性心不全(CHF)を含みます」であっても良い。別の実施例では、テンプレートが外的に設定可能であっても良い。ステップ209において、医療文書レポート・エンジン112は、例えば、医療レポート・エディタ・アプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)により、又は即時ストレージ・エンティティ(例えば、クリップボード)により、自然言語ステートメントを、ユーザ・アプリケーションにとってアクセス可能であるようにする。
ステップ207において、ランキング方法適合エンジン113は、例えば、ステップ206におけるプロブレム・リスト項目のマニュアル・ユーザ選択を組み込むことにより、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111で使用される生成されるランキング方式に対する関連性ルールを改良又は増強しても良い。例えば、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111に対する関連性ルールがステップ204においてランキング方式について決定されると、ランキング方法適合エンジン113は、マニュアル調整をモデル化する関連性の例外ルールを、ランキング方式に加えても良い。例えば、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111は、「兆候(symptoms)」である全てのICDコードは重要ではなく、従って低い関連性を有する、と判断しても良い。実施例では、ランキング方法適合エンジン113は、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111に対する関連性ルールに、ユーザが加えることを希望する例外を入れても良い。例えば、ランキング方法適合エンジン113は、「兆候」のこれらの特定のICDコードは高い関連性であることを指示する関連性ルールに、所定のICD例外コードを入れても良い。これらの例外ルールは、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111により適用されるランキング方式において関連性ルールを更に改良する。
実施例において、システム100は、ステップ206においてプロブレム・リスト項目の以前のユーザ選択に基づいて、プロブレム・リスト項目の関連性を学習しても良い。この学習された関連性は、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111により適用されるランキング方式において関連性ルールを改良するために使用されても良い。
ステップ208において、実施例では、ランキング方法適合エンジン113は、文脈的に決定されたルックアップ・テーブルで関連性値を調整することにより、国際疾病分類(ICD)の階層を利用して対話(又はダイアログ)でユーザ・フィードバックを要求することにより、ランキング方式を改良又は増強しても良い。例えば、医療専門家の資格、専門職勤続年数、関連性のある検査の生体構造などのようなフィードバック例がコンテキスト検査パラメータで要求されても良い。ユーザとの対話例は、例えば、以下の連続的なユーザの回答の督促を含んでも良い：「1)あなたは、合併症、タイプ2又は不特定タイプ、非コントロールとしての非言及(not stated as uncontrolled)の言及の無い糖尿病は、脳のCT検査の状況で関連性が高いことを指示しています。これは如何なる状況でも高い関連性でしょうか、Yes or no？」2)「合併症の言及のない糖尿病」は如何なる状況でも高い関連性でしょうか、Yes or no？」3)「糖尿病」は如何なる状況でも高い関連性でしょうか、yes or no？ランキング方法適合エンジン113は、構成された臨床コンテキストで関連性値及びコンテキスト・パラメータを組み込むICDコード・ルックアップ・テーブルに関し、関連性値を改善するためにこのユーザ・フィードバックを組み込み、その場合において、ランキング方式はルックアップ・テーブルとして実現される。
ステップ208において、ユーザとの追加的な対話が実行され、文脈上決定されたICDコード・ルックアップ・テーブルで関連性値を改良するために、追加的なユーザ・フィードバックを要求しても良く、その場合において、ランキング方式は、構成された臨床コンテキストでコンテキスト・パラメータ及び関連性値を組み込むルックアップ・テーブルとして実現される。
ステップ207の実施例において、オフライン機械学習方法では、ランキング方法適合エンジン113はランキング方式の関連性値を改良しても良いが、システム100はオフラインであり、患者診断情報の取得及びプロブレム・リストのソートをアクティブには行わない。ステップ207の別の実施例では、オンライン機械学習方法において、ランキング方法適合エンジン113は、プロブレム・リストをソートするためにランキング方式適用するシステム100のセッション間でランキング方式の関連性値を改良しても良い。
ステップ207の別の実施例では、ディスプレイにおける向上したプロブレム・リスト表示のユーザ選択に関するランキング・データを、システム100のサーバがシステム100に関する様々なユーザから収集する。この実施例では、ランキング方法適合エンジン113は、サーバからのユーザ・ランキング選択のデータを組み込むことにより、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111のランキング方式の関連性値を改良しても良い。
図3は、ユーザ・インターフェース104を利用してディスプレイ106においてプロブレム・リストをランキングする実施例を示し、現在の撮像検査との関連性に従って、患者診断情報項目のプロブレム・リストをランキングしている。図3は、プロブレム・リストの最上位に最も高い関連性の項目を有し、関連性が減る順にランキングされたプロブレム・リスト300の診断情報項目を示す。この実施例では、ランキング方式312(関連性のランキング方式)は、プロブレム・リストをソートするために適用される。この実施例では、ユーザは、「時間(TIME)」ボタン314をクリックすることによりランキング方式310(時間に基づくランキング方式)を適用し、或いは、ユーザ・インターフェース104の「関連性(RELEVANCE)」ボタン316をクリックすることによりランキング方式312(関連性のランキング方式)を適用するように、選択を行って良い。
図4は、ユーザ・インターフェース104を利用してディスプレイ106においてプロブレム・リスト400をランキングする実施例を示し、時間と逆順に患者診断情報のプロブレム・リストをランキングしており、ランキングされるプロブレム・リスト400の最上位に最も新しい項目がある。この実施例では、プロブレム・リストをソートするためにランキング方式410(時間に基づくランキング方式)が適用されている。この実施例では、ユーザは、「時間」ボタン414をクリックすることによりランキング方式410(時間に基づくランキング方式)を適用し、或いは、ユーザ・インターフェース104の「関連性」ボタン416をクリックすることによりランキング方式412(関連性のランキング方式)を適用するように、選択を行って良い。
上記の実施例は、個別的なソフトウェア・モジュールとして、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせとして等の任意の数の方法で実現されて良いことを、当業者は理解するであろう。例えば、コンテキスト構成エンジン110、プロブレム・リスト・ランキング・エンジン111、医療文書レポート・エンジン112、及びランキング方法適合エンジン113は、コンパイルされる場合にプロセッサで実行されて良いコード・ラインを含むプログラムであっても良い。
本開示の精神及び範囲から逸脱することなく、開示された実施例、方法及び代替例に対して様々な変形が施されて良いことは、当業者に明らかであろう。従って、添付の特許請求の範囲及びその均等物の範囲に属する仮定の下で、本開示は変形例及び修正例を包含するように意図されている。

Claims (19)

  1. 患者に対するアクティブな診断情報項目を有するプロブレム・リストを取り出すステップ；
    現在の撮像検査に関し、データベースから取り出された診断情報であって前記現在の撮像検査に関連性のある診断情報に基づいて、前記現在の撮像検査に関する臨床コンテキストを構成するステップ；
    前記臨床コンテキストに基づいて、関連性ルールとともにランキング方式を決定するステップであって、前記関連性ルールは、前記現在の撮像検査に関する臨床コンテキストに基づいて、前記プロブレム・リストの診断情報項目の関連性をランキングし、前記ランキング方式を決定するステップは、1つ以上の関連性のテーマに従って関連性を数値化することによりモデル化するステップ、及び関連性数値インターバルをそれぞれ低、中及び高の関連性レベルにマッピングすること、又は関連性数値をそれぞれ低、中及び高の関連性レベルにマッピングすることのうち少なくとも何れかを行うステップを有する、ステップ；
    ランキング方式を選択するステップ；及び
    前記プロブレム・リストの診断情報項目をソートするために、選択されたランキング方式を実施するステップ；
    を有する方法。
  2. ソートされたプロブレム・リストを表示するステップ；及び
    前記診断情報項目のユーザ選択を前記プロブレム・リストに適用するステップ；
    を更に有する請求項1に記載の方法。
  3. 前記ランキング方式を選択するステップは、時間又は関連性によるランキング方式を選択するステップを含む、請求項1に記載の方法。
  4. 前記プロブレム・リストのユーザ選択を、自然言語ステートメントに変換するステップ；及び
    決定されたランキング方式の前記関連性ルールを改良するために前記ユーザ選択を適用するステップ；
    を更に有する請求項2に記載の方法。
  5. 決定されたランキング方式の改良された関連性ルールにより、前記プロブレム・リストをソートするステップを更に有する請求項3に記載の方法。
  6. 前記関連性のある診断情報は：撮像検査モダリティ、前記撮像検査の画像取得モード、及び前記撮像検査で撮像される生体構造のうちの少なくとも何れかを含む、請求項1に記載の方法。
  7. 前記関連性のテーマは、医療専門分野、ユーザ・プロファイル、ユーザ、及び検査日を含む、請求項1に記載の方法。
  8. 前記ランキング方式を決定するステップは：
    前記臨床コンテキストのパラメータに基づいてルックアップ・テーブルにおける関連性値にICDコードをマッピングするために、国際疾病分類(ICD)の階層に基づいて関連性値を生成するステップを有する、請求項1に記載の方法。
  9. 国際疾病分類(ICD)の階層に基づいて関連性値を生成するステップは：
    ICDコード及びそれに従属するICDコードに同じ関連性値を設定すること；及び
    ICDコードの入力日を考慮して、ICDコード及びそれに従属するICDコードに同じ関連性値を設定すること；
    のうち少なくとも何れかを行うステップを有する、請求項8に記載の方法。
  10. 前記診断情報項目のユーザ選択を前記プロブレム・リストに適用するステップが：
    前記診断情報項目を選択するステップ；又は
    予め選択された診断情報項目を除外するステップであって、各々の診断情報項目はICDコードを含んでいる、ステップ；
    のうち1つ以上を含む、請求項2に記載の方法。
  11. 前記プロブレム・リストのユーザ選択を、自然言語ステートメントに変換するステップが：
    前記プロブレム・リストを自然言語ステートメントに変換するテンプレートを適用するステップ；及び
    前記自然言語ステートメントを、ユーザ・アプリケーションにとってアクセス可能にするステップ；
    を有する請求項4に記載の方法。
  12. 前記決定されたランキング方式の前記関連性ルールを改良することが：
    前記プロブレム・リストの診断情報の前記ユーザ選択を、関連性の例外ルールとして組み込むことを含む、請求項4に記載の方法。
  13. 前記決定されたランキング方式の前記関連性ルールを改良することが：
    国際疾病分類(ICD)の階層に関し、前記臨床コンテキストのパラメータのユーザ・フィードバックを要求することにより、ルックアップ・テーブルにおける決定されたランキング方式に関する関連性値を改良することを含み、前記ルックアップ・テーブルは、前記臨床コンテキストのパラメータに基づいて、ICDコードを前記関連性値にマッピングする、請求項4に記載の方法。
  14. 実行可能なプログラムを保存する非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体；及び
    実行可能なプログラムを実行するプロセッサ；
    を有するシステムであって、前記実行可能なプログラムは、前記プロセッサに：
    患者に対するアクティブな診断情報項目を有するプロブレム・リストを取り出すステップ；
    現在の撮像検査に関し、データベースから取り出された診断情報であって前記現在の撮像検査に関連性のある診断情報に基づいて、前記現在の撮像検査に関する臨床コンテキストを構成するステップ；
    前記臨床コンテキストに基づいて、関連性ルールとともにランキング方式を決定するステップであって、前記関連性ルールは、前記現在の撮像検査に関する臨床コンテキストに基づいて、前記プロブレム・リストの診断情報項目の関連性をランキングし、前記ランキング方式を決定するステップは、1つ以上の関連性のテーマに従って関連性を数値化することによりモデル化するステップ、及び関連性数値インターバルをそれぞれ低、中及び高の関連性レベルにマッピングすること、又は関連性数値をそれぞれ低、中及び高の関連性レベルにマッピングすることのうち少なくとも何れかを行うステップを有する、ステップ；
    ランキング方式を選択するステップ；及び
    前記プロブレム・リストの診断情報項目をソートするために、選択されたランキング方式を実施するステップ；
    を実行させる、システム。
  15. 前記実行可能なプログラムは、前記プロセッサに：
    ソートされたプロブレム・リストを表示するステップ；及び
    前記診断情報項目のユーザ選択を前記プロブレム・リストに適用するステップ；
    を実行させる、請求項14に記載のシステム。
  16. 前記実行可能なプログラムは、前記プロセッサに：
    前記プロブレム・リストのユーザ選択を、自然言語ステートメントに変換するステップ；及び
    前記ランキング方式の前記関連性ルールを改良するために前記ユーザ選択を適用するステップ；
    を実行させる、請求項15に記載のシステム。
  17. 前記ランキング方式を決定するステップは：
    医療専門分野、ユーザ・プロファイル、ユーザ、及び検査日の1つ以上の関連性テーマに従って関連性をモデル化するステップ；
    関連性数値インターバルをそれぞれ低、中及び高の関連性レベルにマッピングすること、及び関連性数値をそれぞれ低、中及び高の関連性レベルにマッピングすることのうち少なくとも何れかを行うステップ；
    を含む、請求項14に記載のシステム。
  18. 前記決定されたランキング方式の前記関連性ルールを改良することが：
    国際疾病分類(ICD)の階層に関し、前記臨床コンテキストのパラメータのユーザ・フィードバックを要求することにより、ルックアップ・テーブルにおける決定されたランキング方式に関する関連性値を改良することを含み、前記ルックアップ・テーブルは、前記臨床コンテキストのパラメータに基づいて、ICDコードを前記関連性値にマッピングする、請求項14に記載のシステム。
  19. プロセッサにより実行可能な一群の命令を含む非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記一群の命令は、前記プロセッサにより実行される場合に、前記プロセッサに処理を実行させ、前記処理は：
    患者に対するアクティブな診断情報項目を有するプロブレム・リストを取り出すステップ；
    現在の撮像検査に関し、データベースから取り出された診断情報であって前記現在の撮像検査に関連性のある診断情報に基づいて、前記現在の撮像検査に関する臨床コンテキストを構成するステップ；
    前記臨床コンテキストに基づいて、関連性ルールとともにランキング方式を決定するステップであって、前記関連性ルールは、前記現在の撮像検査に関する臨床コンテキストに基づいて、前記プロブレム・リストの診断情報項目の関連性をランキングし、前記ランキング方式を決定するステップは、1つ以上の関連性のテーマに従って関連性を数値化することによりモデル化するステップ、及び関連性数値インターバルをそれぞれ低、中及び高の関連性レベルにマッピングすること、又は関連性数値をそれぞれ低、中及び高の関連性レベルにマッピングすることのうち少なくとも何れかを行うステップを有する、ステップ；
    ランキング方式を選択するステップ；及び
    前記プロブレム・リストの診断情報項目をソートするために、選択されたランキング方式を実施するステップ；
    を有する、記憶媒体。
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