JP7164843B2 - 医療記録問題リスト生成 - Google Patents
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Description
オンデマンド・セルフ・サービス:クラウド・コンシューマが、サービスのプロバイダとの人のやりとりを要求することなしに、必要に応じて自動的に、サーバ時間およびネットワーク・ストレージなどのコンピューティング能力を一方的にプロビジョニングすることが可能である。
ブロード・ネットワーク・アクセス:能力が、ネットワーク上で利用可能であり、かつ異種のシン・クライアント・プラットフォームまたはシック・クライアント・プラットフォーム(例えば、モバイル電話、ラップトップ、およびPDA)による使用を促進する標準機構を通じてアクセスされる。
リソース・プーリング:プロバイダのコンピューティング・リソースは、様々な物理リソースおよび仮想リソースが、デマンドに応じて動的に割り当てられること、および再割当てされることが行われて、マルチテナント・モデルを使用して複数のコンシューマに役立てられるようにプールされる。コンシューマが、一般に、プロビジョニングされるリソースの厳密なロケーションをまったく管理しておらず、それについての知識も有さないが、抽象性のより高いレベルにおいてロケーション(例えば、国、州、またはデータセンタ)を指定することができる可能性があるという点で、ロケーション独立の感覚が存在する。
迅速な伸縮性:能力が、急速にスケールアウトするように、かつ急速にスケールインすべく迅速に解放されるように、一部の事例において自動的に、迅速に、かつ伸縮的にプロビジョニングされることが可能である。コンシューマには、プロビジョニングのために利用可能な能力は、しばしば、無制限であるように見え、かつ任意の時点で任意の数量で購入されることが可能である。
測定されるサービス:クラウド・システムが、サービスのタイプ(例えば、ストレージ、処理、帯域幅、およびアクティブ・ユーザ・アカウント)に適切な抽象性の何らかのレベルで測定能力を活用することによって、リソース使用を自動的に制御し、かつ最適化する。リソース使用率が、監視され、制御され、かつ報告されて、利用されるサービスのプロバイダとコンシューマの両方に透明性を提供することが可能である。
ソフトウェア・アズ・ア・サービス(SaaS):コンシューマに提供される能力は、クラウド・インフラストラクチャ上で実行されるプロバイダのアプリケーションを使用することである。アプリケーションは、ウェブ・ブラウザ(例えば、ウェブ・ベースの電子メール)などのシン・クライアント・インターフェースを通じて様々なクライアント・デバイスからアクセス可能である。コンシューマは、限られたユーザ特有のアプリケーション構成設定を可能な例外として、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、または個々のアプリケーション能力さえも含め、基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理することも、制御することもしない。
プラットフォーム・アズ・ア・サービス(PaaS):コンシューマに提供される能力は、プロバイダによってサポートされるプログラミング言語およびツールを使用して作成された、コンシューマによって作成された、または獲得されたアプリケーションをクラウド・インフラストラクチャ上に展開することである。コンシューマは、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、またはストレージを含め、基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理することも、制御することもしないが、展開されるアプリケーション、および、場合により、アプリケーションをホストする環境構成を管理する。
インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス(IaaS):コンシューマに提供される能力は、コンシューマが、オペレーティング・システムと、アプリケーションとを含むことが可能な任意のソフトウェアを展開すること、および実行することができる場合に、処理、ストレージ、ネットワーク、およびその他の基礎的なコンピューティング・リソースをプロビジョニングすることである。コンシューマは、基礎をなすクラウド・インフラストラクチャを管理することも、制御することもしないが、オペレーティング・システム、ストレージ、展開されるアプリケーション、および、場合により、選定されたネットワーキング構成要素(例えば、ホスト・ファイアウォール)の限られた制御を管理する。
プライベート・クラウド:クラウド・インフラストラクチャは、専ら組織のために運用される。クラウド・インフラストラクチャは、組織またはサードパーティによって管理されることが可能であり、かつ敷地内に存在することも、敷地外に存在することも可能である。
コミュニティ・クラウド:クラウド・インフラストラクチャは、いくつかの組織によって共有され、かつ共有される関心(例えば、任務、セキュリティ要件、ポリシー、およびコンプライアンス考慮事項)を有する特定のコミュニティをサポートする。クラウド・インフラストラクチャは、組織またはサードパーティによって管理されることが可能であり、かつ敷地内に存在することも、敷地外に存在することも可能である。
パブリック・クラウド:クラウド・インフラストラクチャは、一般公衆または大きい業界グループに提供され、かつクラウド・サービスを販売する組織によって所有される。
ハイブリッド・クラウド:クラウド・インフラストラクチャは、固有のエンティティのままであるが、データ移植性およびアプリケーション移植性(例えば、クラウド間の負荷分散のためのクラウド・バースティング)を可能にする標準化された、または専有の技術によって一緒に結び付けられた2つ以上のクラウド(プライベート、コミュニティ、またはパブリック)の合成である。
ハードウェアおよびソフトウェア層60が、ハードウェア構成要素と、ソフトウェア構成要素とを含む。ハードウェア構成要素の例は、メインフレーム61、RISC(縮小命令セット・コンピュータ)アーキテクチャ・ベースのサーバ62、サーバ63、ブレード・サーバ64、ストレージ・デバイス65、ならびにネットワークおよびネットワーキング構成要素66を含む。一部の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア67と、データベース・ソフトウェア68とを含む。
仮想化層70が、仮想エンティティの以下の例、すなわち、仮想サーバ71、仮想ストレージ72、仮想プライベート・ネットワークを含む仮想ネットワーク73、仮想アプリケーションおよびオペレーティング・システム74、および仮想クライアント75が提供されることが可能な抽象化層を提供する。
if(前提条件=真)then
switch(条件)
case ci:return ai
else return 0
を有し、
Claims (14)
- 医療問題リストを生成するためのコンピュータによって実施される方法であって、
プロセッサによって、
複数の疾病カテゴリを受信すること、
複数の最上レベル疾病カテゴリを含む疾病カテゴリ・セットを定義することであって、前記疾病カテゴリ・セットは、少なくとも部分的に前記複数の疾病カテゴリに基づく、前記定義すること、
電子健康記録システムに記憶された電子医療記録である電子患者記録訓練セットから複数の候補訓練問題を、医療オントロジを使用して抽出することであって、前記医療オントロジは複数の概念一意識別子を含み、該概念一意識別子は、医学的に関係した問題を識別する合意されたまたは承認された意味術語を提供する標準化された用語を含み、前記医療オントロジを使用して、前記電子患者記録訓練セット中の前記用語を識別し、且つ該用語が前記概念一意識別子により分類され、及び、前記候補訓練問題は、医療専門家が、患者に医療ケアを提供する過程において積極的に関与することも、監視することもしない医療問題、解決された医学的な問題若しくは決定、又は解決されていない医学的な問題若しくは決定を含む、前記抽出すること、
前記候補訓練問題のそれぞれを前記複数の最上レベル疾病カテゴリに割り当てること、
機械学習技術によって前記電子患者記録訓練セットから前記複数の最上レベル疾病カテゴリのそれぞれに関する疾病カテゴリ・モデルを生成すること、および
前記複数の最上レベル疾病カテゴリのそれぞれに関する前記疾病カテゴリ・モデルに電子医療記録データを適用することによって、前記医療問題リストを生成すること
を含む、前記方法。 - 複数の採点された候補医療問題を生成すべく前記複数の最上レベル疾病カテゴリのそれぞれに関する前記疾病カテゴリ・モデルに電子患者データ・セットを適用することをさらに含む、請求項1に記載のコンピュータによって実施される方法。
- 少なくとも部分的に前記採点された候補医療問題に基づいて医療問題リストを生成することをさらに含む、請求項2に記載のコンピュータによって実施される方法。
- 前記電子患者データ・セットは、複数の候補医療問題と、各候補医療問題に関連する複数の属性とを備える、請求項3に記載のコンピュータによって実施される方法。
- 前記複数の属性のうちの少なくともいくつかは、問題特有の属性である、請求項4に記載のコンピュータによって実施される方法。
- 前記機械学習技術は、複数のカテゴリのそれぞれにおける複数の訓練属性のそれぞれを使用すること、および前記複数のカテゴリの各カテゴリごとに1つの予測モデルを生成する二値分割またはマルチクラス分割を実行することを含む、請求項1に記載のコンピュータによって実施される方法。
- 候補問題リストから閾値を下回る点数を有するすべての候補医療問題を取り除くべく前記採点された候補医療問題をフィルタリングすることであって、前記閾値は、前記電子医療記録データに基づく学習された値である、前記フィルタリングすることをさらに含む、請求項2に記載のコンピュータによって実施される方法。
- 医療問題リストを生成するためのコンピュータ・プログラムであって、
プロセッサに、請求項1~7のいずれか1項に記載の方法の各ステップを実行させる前記コンピュータ・プログラム。 - 医療問題リストを生成するための処理システムであって、
1つまたは複数のタイプのメモリと通信しているプロセッサを備え、前記プロセッサは、請求項1~7のいずれか1項に記載の方法の各ステップを実行する前記処理システム。 - 医療カテゴリ・モデルを生成するためのコンピュータによって実施される方法であって、
プロセッサによって、
複数の最上レベル疾病カテゴリを受信すること、
電子健康記録システムに記憶された電子医療記録である電子患者記録訓練セットから複数の候補訓練問題を、医療オントロジを使用して抽出することであって、前記医療オントロジは複数の概念一意識別子を含み、該概念一意識別子は、医学的に関係した問題を識別する合意されたまたは承認された意味術語を提供する標準化された用語を含み、前記医療オントロジを使用して、前記電子患者記録訓練セット中の前記用語を識別し、且つ該用語が前記概念一意識別子により分類され、及び、前記候補訓練問題は、医療専門家が、患者に医療ケアを提供する過程において積極的に関与することも、監視することもしない医療問題、解決された医学的な問題若しくは決定、又は解決されていない医学的な問題若しくは決定を含む、前記抽出すること、
前記候補訓練問題のそれぞれを前記複数の最上レベル疾病カテゴリに割り当てること、
機械学習技術によって前記割り当てられた候補訓練問題に基づいて、前記複数の最上レベル疾病カテゴリのそれぞれに関する疾病カテゴリ・モデルを生成すること、および
前記複数の最上レベル疾病カテゴリのそれぞれに関する前記疾病カテゴリ・モデルに電子医療記録データを適用することによって、医療問題リストを生成すること
を含む、前記方法。 - 前記プロセッサによって、
複数の属性、および複数の電子医療記録から導き出された訓練データのセットに対して一変量属性選択を実行すること、
少なくとも部分的に前記一変量属性選択に基づいて、複数の格付けされた属性を作成すること、
閾値を超える格付けを備える格付けされた属性を選択すること、ならびに
ピアソン相関を使用して冗長な属性を取り除くこと
をさらに含む、請求項10に記載のコンピュータによって実施される方法。 - 前記プロセッサによって、薬剤特有の属性を特定することをさらに含む、請求項11に記載のコンピュータによって実施される方法。
- 前記プロセッサによって、患者属性を特定することをさらに含む、請求項11に記載のコンピュータによって実施される方法。
- 医療カテゴリ・モデルを生成するための処理システムであって、
1つまたは複数のタイプのメモリと通信しているプロセッサを備え、前記プロセッサは、請求項10~13のいずれか1項に記載の方法の各ステップを実行する前記処理システム。
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