JP2017174405A - オープンデータ及び臨床医の入力を用いて患者の治療リスクを評価するシステム及び方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】オープンデータを受けるヘルスケア知識データ入力部と、リスクに関連した臨床医の知識を受け入れる専門知識入力部と、オープンデータから関連文書を取り出すリスク関連語を使用することで、文書からのエンティティ及びエンティティ間のリンクでヘルスケアリスク知識グラフ80を提供する。また、患者リスクグラフを生成するよう患者臨床オブジェクト90(PCO)の情報をヘルスケアリスク知識グラフ80と結合し、特定患者のリスクを予測する患者リスクグラフ予測モジュールと、ヘルスケアリスク知識グラフ80から特定治療及び隣接ノードを取ったヘルスケア治療サブグラフと、患者リスクグラフで対応するエンティティ及び隣接ノードを見つけて患者治療サブグラフを形成し、それらサブグラフを結合して提供する影響推定モジュールとを有する。
【選択図】図1
Description
●病気の基準、例えば、ICD9及びICD10(国際疾病分類の第9版及び第10版)、が存在するのと同じようには、ヘルスケアを表す標準が存在しないこと、すなわち、リスクの簡単なリストしか存在せず、それらは特定の医療機関又は地域に特有であること;
●特定の治療を適用した後の患者の潜在的なリスクを推定するアプローチは、存在しないこと
を認識するに至った。
オープンデータを受けるヘルスケア知識データ入力部、及びリスクに関連した臨床医の知識の入力を受け入れる専門知識入力部と、
前記オープンデータから関連文書を取り出すようリスク関連語の臨床医の入力を使用することによって、且つ、前記臨床医の語に対応する前記文書からのエンティティ及び該エンティティ間のリンクとしてヘルスケアリスク知識グラフを抽出することによって、前記オープンデータ及び前記臨床医の入力から前記ヘルスケアリスク知識グラフを提供するヘルスケアリスクエンジンと、
患者リスクグラフを生成するよう患者臨床オブジェクト(PCO;Patient Clinical Object)における情報を前記ヘルスケアリスク知識グラフと結合することによって、特定の患者についてのリスクを予測する患者リスクグラフ予測モジュールと、
前記ヘルスケアリスク知識グラフから可能な特定の治療及び隣接するノードを取ってヘルスケア治療サブグラフを形成し、前記患者リスクグラフにおいて1つ以上の対応するエンティティ及び(それらの)隣接するノードを見つけて患者治療サブグラフを形成し、前記患者治療サブグラフと前記ヘルスケア治療サブグラフとを結合して結果として得られるノードを影響グラフとして保持することで該影響グラフを提供することによって、前記可能な特定の治療の影響を推定する影響推定モジュールと
を有するシステムが提供される。
潜在的な病気の形でのリスクに関連した語、病気の可能性を高めるリスク因子に関連した語、及び病状の治療に関連した語を含む臨床医による語の入力を受け入れるリスク関連語収集部;
標準化された用語集を用いて同義語及び等価語を含めるよう前記臨床医の語を標準化し拡張する医療エンティティ調停部(reconciliator);
前記拡張された語へリンクされた文書の組を医療文書データベースから取り出すトピック検出部及びタグ付け部;
スコアを夫々有しており且つ前記標準化された用語集と夫々アライメントされた前記文書の組からのエンティティを抽出する固有表現認識、分解及びあいまい性解消(NERD;named entity recognition, resolution and disambiguation)モジュール;及び
前記取り出された文書の組に含まれる文書における2つのエンティティの共起に、場合により、更には前記取り出された文書の組におけるコンテキストにも基づき、エンティティ間の関係に点数を付ける関係抽出部
を含むことができ、
当該システムは、前記エンティティ及びそれらの点数を付けられた関係を記憶するリスク知識グラフを生成するよう構成される。
オープンデータ、及びリスクに関連した臨床医の知識を受け、
前記オープンデータから関連文書を取り出すようリスク関連語の臨床医の入力を使用することによって、且つ、前記臨床医の語に対応する前記文書からのエンティティ及び該エンティティ間のリンクとしてヘルスケアリスク知識グラフを抽出することによって、前記オープンデータ及び前記臨床医の入力から前記ヘルスケアリスク知識グラフを提供し、
患者リスクグラフを生成するよう患者臨床オブジェクト(PCO)における情報を前記ヘルスケアリスク知識グラフと結合することによって、特定の患者についてのリスクを予測し、
前記ヘルスケアリスク知識グラフから可能な特定の治療及び隣接するノードを取ってヘルスケア治療サブグラフを形成し、前記患者リスクグラフにおいて1つ以上の対応するエンティティ及び(それらの)隣接するノードを見つけて患者治療サブグラフを形成し、前記患者治療サブグラフと前記ヘルスケア治療サブグラフとを結合して結果として得られるノードを影響グラフとして保持することで該影響グラフを提供することによって、前記可能な特定の治療の影響を推定する
ことを有する方法が提供される。
●リスク評価に関する臨床医の専門知識とともに文献及び公のデータソースから抽出された、知識グラフとして表される健康リスクのネットワークを生成すること;
●特定の患者についての関連するリスクを、診断、薬及び症状のような患者の既往臨床情報を考慮して識別するメカニズムを開発し、患者の臨床履歴を患者のリスク情報により拡充すること;及び
●特定の治療を適用した後の患者の関連するリスクを識別するメカニズムを開発すること
を目標としている。
健康リスク(又は、単に、リスク):平均よりも高い罹患率又は死亡率に関連した病気又は状態の前兆。病気の前兆は、人口統計学的変数、特定の個人の行動、家族及び個人の病歴、並びに特定の生理的変化を含む。
健康リスク因子:リスクを高める条件、行動、又は他の要因。例えば、うつ病は、自殺のリスク因子である。
治療:患者の管理及び世話(例えば、メンタルヘルス分野において、看護、心理学的介入、及び専門的なメンタルヘルスリハビリテーションを含む。)。この語は、“代替”の治療、及びそのよう望まれる場合には、処方され得る投薬、例えば、ホメオパシー/催眠/鍼治療、を更に含んでよい。
診断:病気又は状態の性質及び詳細をその兆し及び症状から検査によって決定するプロセス。
薬:病気の症状を治療又は予防又は緩和する薬。
●病気のための標準(例えば、ICD9)が存在するのと同じようには、健康リスクを表すための標準な存在しない。リスクのプレーンリストしか存在せず、それらは特定の医療機関又は地域に特有である;
●ヘルスケアリスク及び患者の臨床データへのそれらの関連性の情報を利用する方法及びツールは欠如している;
●特定の治療を適用した後に患者の潜在的なリスクを推測するアプローチは存在しない。
●リスク評価に関する臨床医の専門知識とともに文献及び公のデータソースから抽出された情報に基づく健康リスク知識ベース/グラフの生成のためのモジュール;
●所与の患者について影響を及ぼされる健康リスクサブグラフを予測するモジュール;及び
●患者リスクグラフにおける潜在的な治療の影響を推定する影響推定モジュール。
このモジュールは、PUBMED(PUBMEDは、アメリカ国立医学図書館(NLM;National Library of Medicine)のサービスであり、看護、獣医、ヘルスケア、医療及び科学論文のNMLデータベースへの自由なアクセスを提供する。)及びSNOMED(Systemized Nomenclature of Medicine)のような、文献及び公のデータソースから導出されたデータに基づき、徴候を捕らえる。
構成におけるPCOの例は、図5において示される。PCOは、例えば、診断、症状、治療、通院及び処方のいずれかのようなカテゴリによって患者へリンクされた該患者に関する情報とともに、当該患者を中心とするグラフとして既往臨床情報から提供される。既往臨床データは、例えば、病院の記録又は保健機関の記録から、供給されてよい。PCOエンリッチャー(enricher)は、PCOを生医学知識グラフと比較してPCOを標準語彙と同等として扱い、PCOに含まれるエンティティに生医学知識グラフからの対応する概念/情報により注釈を付けるよう、データ及び知識取得システムにおいて設けられてよい。
患者リスク予測モジュールは、いくつかの予測器によって生成された予測を整理し処理することによって予測を行う、ハイブリッド/複合予測器としても知られているメタ予測器であることができる。個々の予測器は、患者臨床オブジェクトからの関連する特徴についての情報、及びヘルスケアリスク知識グラフを入手してよい。
●前の診断に基づく予測器。この場合に、予測は、患者の前の診断をチェックしレビューすることによって行われる。
●患者が摂取していた薬に基づく予測器。
●患者の症状に基づく予測器。
●患者が受けている治療に基づく予測器。
Rj=WdPd+WdrPdr+WsPs+WtPt
を用いて、予測器の各1つに対する重みを調整する。上記の式で、
Rjは、予測された患者リスク(サブ)グラフであり、
Wdは、前の診断に基づき予測器に割り当てられた重みであり、
Pdは、前の診断に基づく予測であり、
Wdrは、患者が摂取していた薬に基づく予測器に割り当てられた重みであり、
Pdrは、患者が摂取していた薬に基づく予測であり、
Wsは、患者の症状に基づく予測器に割り当てられた重みであり、
Psは、患者の症状に基づく予測であり、
Wtは、患者の治療に基づく予測器に割り当てられた重みであり、
Ptは、患者の治療に基づく予測である。
当該モジュールは、特定の患者の関連するリスク(上述されたように導出される。)及びその患者のための可能な治療を入力として取る。当該モジュールは、潜在的なリスクのサブグラフを、臨床医が可能な治療を適用する場合に患者が有しうるそれらのスコアとともに、結果として生成する。
●所与の治療についてのリスクの識別。このタスクにおいて、モジュールは、所与の治療に関連する要因を抽出し、ヘルスケアリスク知識グラフにおいて(前記抽出された要因の)リスクを探す。ここで、治療の周辺のグラフの関連する選択は、例えば、グラフにおいて治療に直接リンクされている用語(ノード)を含むこと、又は更なるノード、例えば、経路に沿った隣接する次のノードを更に含むことによって、選択される。
●グラフに基づいたリスク評価及びマイニング。このタスクにおいて、モジュールは、(1)PCOにおける既存の患者リスク、及び(2)所与の治療に対する関連するリスク、の2つのサブグラフを入力として取り、患者及び所与の治療についての潜在的なリスクを得るようグラフ解析を実施する。
(付記1)
オープンデータ及び臨床医の入力を用いて患者の治療リスクを評価するシステムであって、
オープンデータを受けるヘルスケア知識データ入力部、及びリスクに関連した臨床医の知識の入力を受け入れる専門知識入力部と、
前記オープンデータから関連文書を取り出すようリスク関連語の臨床医の入力を使用することによって、且つ、前記臨床医の語に対応する前記文書からのエンティティ及び該エンティティ間のリンクとしてヘルスケアリスク知識グラフを抽出することによって、前記オープンデータ及び前記臨床医の入力から前記ヘルスケアリスク知識グラフを提供するヘルスケアリスクエンジンと、
患者リスクグラフを生成するよう患者臨床オブジェクト(PCO)における情報を前記ヘルスケアリスク知識グラフと結合することによって、特定の患者についてのリスクを予測する患者リスクグラフ予測モジュールと、
前記ヘルスケアリスク知識グラフから可能な特定の治療及び隣接するノードを取ってヘルスケア治療サブグラフを形成し、前記患者リスクグラフにおいて1つ以上の対応するエンティティ及び隣接するノードを見つけて患者治療サブグラフを形成し、前記患者治療サブグラフと前記ヘルスケア治療サブグラフとを結合して結果として得られるノードを影響グラフとして保持することで該影響グラフを提供することによって、前記可能な特定の治療の影響を推定する影響推定モジュールと
を有するシステム。
(付記2)
前記PCOは、所与の患者に関する情報の項目をカプセル化する臨床エンティティの集合体であり、
望ましくは、前記PCOは、診断、症状、治療、通院及び処方のいずれかのようなカテゴリによって当該患者へリンクされた該患者に関する情報とともに、当該患者を中心とするグラフとして既往臨床情報を含む、
付記1に記載のシステム。
(付記3)
前記臨床医の語は、潜在的な病気の形でのリスクに関連した語、病気の可能性を高めるリスク因子に関連した語、及び病状の治療に関連した語を含む、
付記1又は2に記載のシステム。
(付記4)
前記ヘルスケアリスクエンジンは、
前記臨床医による前記語の入力を受け入れるリスク関連語収集部と、
標準化された用語集を用いて同義語及び等価語を含めるよう前記臨床医の語を標準化し拡張する医療エンティティ調停部と、
前記拡張された語へリンクされた文書の組を医療文書データベースから取り出すトピック検出部及びタグ付け部と、
スコアを夫々有しており且つ前記標準化された用語集と夫々アライメントされた前記文書の組からのエンティティを抽出する固有表現認識、分解及びあいまい性解消(NERD)モジュールと、
前記取り出された文書の組に含まれる文書における2つのエンティティの共起に基づきエンティティ間の関係に点数を付ける関係抽出部と
を有し、
当該システムは、前記エンティティ及びそれらの点数を付けられた関係を記憶するリスク知識グラフを生成するよう構成される、
付記1乃至3のうちいずれか一つに記載のシステム。
(付記5)
前記患者リスクグラフ予測モジュールは、前記PCOからの情報の項目を前記ヘルスケアリスク知識グラフにおける対応するエンティティと照合し、前記患者リスクグラフを形成するよう前記対応するエンティティの周りのノードを抽出することによって、特定の患者についてのリスクを予測する、
付記1乃至4のうちいずれか一つに記載のシステム。
(付記6)
前記患者リスクグラフ予測モジュールは、次の予測器:
前の診断に基づき患者リスクサブグラフを提供する、診断に基づく予測器、
前記患者によって摂取された前の薬に基づき患者リスクサブグラフを提供する、薬に基づく予測器、
前記患者の前の症状に基づき患者リスクサブグラフを提供する、症状に基づく予測器、及び
前記患者が受けている治療に基づき患者リスクサブグラフを提供する、治療に基づく予測器
のうちの2つ以上において前記PCO及び前記ヘルスケアリスク知識グラフを使用するよう構成されるメタ予測器であり、
前記メタ予測器は、個々の予測器によって生成された前記患者リスクサブグラフを患者リスクグラフにまとめて処理することによって予測を行うメタ予測器を含む、
付記1乃至5のうちいずれか一つに記載のシステム。
(付記7)
前記影響推定モジュールは、ヘルスケア治療サブグラフノードに適合するあらゆるノードと、該適合するノードから1又は2又は3リンク内にあるノードとを取って、前記患者治療サブグラフを形成する、
付記1乃至6のうちいずれか一つに記載のシステム。
(付記8)
前記影響推定モジュールは、前記ヘルスケア治療サブグラフを形成するよう、前記ヘルスケアリスク知識グラフから前記特定の治療についてのエンティティを取り、リスク又はリスク因子のカテゴリにおいて少なくとも1つのエンティティを含む更なるノードを含める、
付記1乃至7のうちいずれか一つに記載のシステム。
(付記9)
前記影響推定モジュールは、前記ヘルスケア治療サブグラフを形成するよう、前記特定の治療についてのエンティティを取り、該エンティティから2又は3リンク内の全てのリスク及び/又はリスク因子を含める、
付記1乃至8のうちいずれか一つに記載のシステム。
(付記10)
前記影響推定モジュールは、前記ヘルスケア治療サブグラフを形成するよう、前記特定の治療についてのエンティティ、該エンティティから2又は3リンク内の全てのリスク及び/又はリスク因子を取り、夫々のリスクから始まる2又は3つの更なるリンクを含める、
付記1乃至9のうちいずれか一つに記載のシステム。
(付記11)
1つの言語において語を受け入れ、該語を標準化された用語集の言語における同等のものに変換する変換モジュール
を更に有する付記1乃至10のうちいずれか一つに記載のシステム。
(付記12)
オープンデータ及び臨床医の入力を用いて患者の治療リスクを評価する、コンピュータにより実施される方法であって、
オープンデータ、及びリスクに関連した臨床医の知識を受け、
前記オープンデータから関連文書を取り出すようリスク関連語の臨床医の入力を使用することによって、且つ、前記臨床医の語に対応する前記文書からのエンティティ及び該エンティティ間のリンクとしてヘルスケアリスク知識グラフを抽出することによって、前記オープンデータ及び前記臨床医の入力から前記ヘルスケアリスク知識グラフを提供し、
患者リスクグラフを生成するよう患者臨床オブジェクト(PCO)における情報を前記ヘルスケアリスク知識グラフと結合することによって、特定の患者についてのリスクを予測し、
前記ヘルスケアリスク知識グラフから可能な特定の治療及び隣接するノードを取ってヘルスケア治療サブグラフを形成し、前記患者リスクグラフにおいて1つ以上の対応するエンティティ及び隣接するノードを見つけて患者治療サブグラフを形成し、前記患者治療サブグラフと前記ヘルスケア治療サブグラフとを結合して結果として得られるノードを影響グラフとして保持することで該影響グラフを提供することによって、前記可能な特定の治療の影響を推定する
ことを有する方法。
(付記13)
コンピュータで実行される場合に、該コンピュータに、付記12に記載の方法を実施させるコンピュータプログラム。
10 健康リスク知識グラフ構築モジュール(ヘルスケアリスクエンジン)
20 リスク関連語収集部
30 医療エンティティ調停部
40 トピック検出部及びタグ付け部
50 固有表現認識、分解及びあいまい性解消(NERD)モジュール
60 関係抽出部
80 ヘルスケアリスク知識グラフ
90 患者臨床オブジェクト(PCO)
100 影響推定部
110 患者リスクグラフ予測モジュール
993 コンピュータプロセッシングユニット(CPU)
994 ROM
995 RAM
996 ストレージ
997 表示ユニット
998 入力メカニズム
999 ネットワークインターフェイス
Claims (13)
- オープンデータ及び臨床医の入力を用いて患者の治療リスクを評価するシステムであって、
オープンデータを受けるヘルスケア知識データ入力部、及びリスクに関連した臨床医の知識の入力を受け入れる専門知識入力部と、
前記オープンデータから関連文書を取り出すようリスク関連語の臨床医の入力を使用することによって、且つ、前記臨床医の語に対応する前記文書からのエンティティ及び該エンティティ間のリンクとしてヘルスケアリスク知識グラフを抽出することによって、前記オープンデータ及び前記臨床医の入力から前記ヘルスケアリスク知識グラフを提供するヘルスケアリスクエンジンと、
患者リスクグラフを生成するよう患者臨床オブジェクト(PCO)における情報を前記ヘルスケアリスク知識グラフと結合することによって、特定の患者についてのリスクを予測する患者リスクグラフ予測モジュールと、
前記ヘルスケアリスク知識グラフから可能な特定の治療及び隣接するノードを取ってヘルスケア治療サブグラフを形成し、前記患者リスクグラフにおいて1つ以上の対応するエンティティ及び隣接するノードを見つけて患者治療サブグラフを形成し、前記患者治療サブグラフと前記ヘルスケア治療サブグラフとを結合して結果として得られるノードを影響グラフとして保持することで該影響グラフを提供することによって、前記可能な特定の治療の影響を推定する影響推定モジュールと
を有するシステム。 - 前記PCOは、所与の患者に関する情報の項目をカプセル化する臨床エンティティの集合体であり、
望ましくは、前記PCOは、診断、症状、治療、通院及び処方のいずれかのようなカテゴリによって当該患者へリンクされた該患者に関する情報とともに、当該患者を中心とするグラフとして既往臨床情報を含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記臨床医の語は、潜在的な病気の形でのリスクに関連した語、病気の可能性を高めるリスク因子に関連した語、及び病状の治療に関連した語を含む、
請求項1又は2に記載のシステム。 - 前記ヘルスケアリスクエンジンは、
前記臨床医による前記語の入力を受け入れるリスク関連語収集部と、
標準化された用語集を用いて同義語及び等価語を含めるよう前記臨床医の語を標準化し拡張する医療エンティティ調停部と、
前記拡張された語へリンクされた文書の組を医療文書データベースから取り出すトピック検出部及びタグ付け部と、
スコアを夫々有しており且つ前記標準化された用語集と夫々アライメントされた前記文書の組からのエンティティを抽出する固有表現認識、分解及びあいまい性解消(NERD)モジュールと、
前記取り出された文書の組に含まれる文書における2つのエンティティの共起に基づきエンティティ間の関係に点数を付ける関係抽出部と
を有し、
当該システムは、前記エンティティ及びそれらの点数を付けられた関係を記憶するリスク知識グラフを生成するよう構成される、
請求項1乃至3のうちいずれか一項に記載のシステム。 - 前記患者リスクグラフ予測モジュールは、前記PCOからの情報の項目を前記ヘルスケアリスク知識グラフにおける対応するエンティティと照合し、前記患者リスクグラフを形成するよう前記対応するエンティティの周りのノードを抽出することによって、特定の患者についてのリスクを予測する、
請求項1乃至4のうちいずれか一項に記載のシステム。 - 前記患者リスクグラフ予測モジュールは、次の予測器:
前の診断に基づき患者リスクサブグラフを提供する、診断に基づく予測器、
前記患者によって摂取された前の薬に基づき患者リスクサブグラフを提供する、薬に基づく予測器、
前記患者の前の症状に基づき患者リスクサブグラフを提供する、症状に基づく予測器、及び
前記患者が受けている治療に基づき患者リスクサブグラフを提供する、治療に基づく予測器
のうちの2つ以上において前記PCO及び前記ヘルスケアリスク知識グラフを使用するよう構成されるメタ予測器であり、
前記メタ予測器は、個々の予測器によって生成された前記患者リスクサブグラフを患者リスクグラフにまとめて処理することによって予測を行うメタ予測器を含む、
請求項1乃至5のうちいずれか一項に記載のシステム。 - 前記影響推定モジュールは、ヘルスケア治療サブグラフノードに適合するあらゆるノードと、該適合するノードから1又は2又は3リンク内にあるノードとを取って、前記患者治療サブグラフを形成する、
請求項1乃至6のうちいずれか一項に記載のシステム。 - 前記影響推定モジュールは、前記ヘルスケア治療サブグラフを形成するよう、前記ヘルスケアリスク知識グラフから前記特定の治療についてのエンティティを取り、リスク又はリスク因子のカテゴリにおいて少なくとも1つのエンティティを含む更なるノードを含める、
請求項1乃至7のうちいずれか一項に記載のシステム。 - 前記影響推定モジュールは、前記ヘルスケア治療サブグラフを形成するよう、前記特定の治療についてのエンティティを取り、該エンティティから2又は3リンク内の全てのリスク及び/又はリスク因子を含める、
請求項1乃至8のうちいずれか一項に記載のシステム。 - 前記影響推定モジュールは、前記ヘルスケア治療サブグラフを形成するよう、前記特定の治療についてのエンティティ、該エンティティから2又は3リンク内の全てのリスク及び/又はリスク因子を取り、夫々のリスクから始まる2又は3つの更なるリンクを含める、
請求項1乃至9のうちいずれか一項に記載のシステム。 - 1つの言語において語を受け入れ、該語を標準化された用語集の言語における同等のものに変換する変換モジュール
を更に有する請求項1乃至10のうちいずれか一項に記載のシステム。 - オープンデータ及び臨床医の入力を用いて患者の治療リスクを評価する、コンピュータにより実施される方法であって、
オープンデータ、及びリスクに関連した臨床医の知識を受け、
前記オープンデータから関連文書を取り出すようリスク関連語の臨床医の入力を使用することによって、且つ、前記臨床医の語に対応する前記文書からのエンティティ及び該エンティティ間のリンクとしてヘルスケアリスク知識グラフを抽出することによって、前記オープンデータ及び前記臨床医の入力から前記ヘルスケアリスク知識グラフを提供し、
患者リスクグラフを生成するよう患者臨床オブジェクト(PCO)における情報を前記ヘルスケアリスク知識グラフと結合することによって、特定の患者についてのリスクを予測し、
前記ヘルスケアリスク知識グラフから可能な特定の治療及び隣接するノードを取ってヘルスケア治療サブグラフを形成し、前記患者リスクグラフにおいて1つ以上の対応するエンティティ及び隣接するノードを見つけて患者治療サブグラフを形成し、前記患者治療サブグラフと前記ヘルスケア治療サブグラフとを結合して結果として得られるノードを影響グラフとして保持することで該影響グラフを提供することによって、前記可能な特定の治療の影響を推定する
ことを有する方法。 - コンピュータで実行される場合に、該コンピュータに、請求項12に記載の方法を実施させるコンピュータプログラム。
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