JP5436563B2 - 専門知識及び応用複雑性科学を用いた、リスクの評価ならびに診断のための医療データの自動管理方法 - Google Patents
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Claims (8)
- 危険性のある病状があるかどうかを特定するために、個人の医療データを評価する方法であって、前記方法は、
前記様々な病状に関する複数の特徴集合を有する医学知識ベースにメモリからアクセスする工程であって、
前記複数の特徴集合のそれぞれは、前記様々な病状に関する高度に関連する特徴の群を有し、
前記高度に関連する特徴の少なくとも一部は、複数の数値範囲を有し、
リスクレベルが前記複数の数値範囲のそれぞれに割り当てられており、
前記リスクレベルは、コンピュータにより前記複数の数値範囲のそれぞれについて、前記医学知識ベース内の関連する高度に関連する特徴の前記少なくとも一部の複数の数値範囲の大きさに作用する連想アルゴリズムに基づいて算出されている、
前記アクセスする工程と、
前記コンピュータを用いて前記個人の前記医療データを取得する工程であって、
前記医療データは、様々な病状のうちの少なくとも1つの病状の特徴を有し、
前記個人の前記医療データの前記特徴のうち少なくとも一部は値を有する、
前記取得する工程と、
前記コンピュータを用いて、前記医療データの前記複数の特徴集合の部分集合を特定する工程であって、
前記部分集合は、前記個人の前記医療データの前記特徴のうちの少なくとも2つを、前記部分集合のそれぞれの前記特徴集合の前記高度に関連する特徴のうちの少なくとも2つに関連付けることによって、取得された前記個人の医療データと関連づけし、
これにより、前記個人の前記医療データの前記特徴の知識を、それぞれの前記特徴集合の前記部分集合における変換された高度に関連する特徴の群の形でメタデータに変換する、
前記特定する工程と、
前記コンピュータを用いて、前記個人の前記医療データの前記特徴が正常か異常か、及び前記個人の前記医療データの値が、正常または異常のどちらかである前記変換された高度に関連する特徴の値の範囲内の大きさにあるかを決定し、基準に照らして解釈して前記個人に危険性のある病状があるかどうかを決定する工程と、
前記決定に基づいて、少なくとも1つのリスクレベルを前記医療データに割り当てる工程と、
前記危険性のある病状があれば、前記危険性のある病状に関する情報を前記コンピュータから出力する工程と、
を含む方法。 - 前記危険性のある病状をさらに査定するために追加の医療データを取得する要求を前記コンピュータから出力する工程を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記方法は、前記特徴集合の前記変換された高度に関連する特徴と、前記危険性のある病状の状態との関連性レベルの強度を特定する工程をさらに含み、
前記危険性のある病状の状態は、前記個人の前記医療データの前記特徴の前記値の集合の大きさに基づき、
前記状態は、病状なし、発現前の状態、発現が進行中の状態、及び発現した状態のうちの1つである、
請求項1に記載の方法。 - 前記危険性のある病状が、前記特徴集合のうちの特定の特徴集合1つにつき前記部分集合中の少なくとも2つの高度に関連する特徴から特定される、請求項1に記載の方法。
- 危険性のある病状を特定するために個人の医療データを評価するコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、メモリに連結された中央処理装置を備え、前記中央処理装置は、
前記様々な病状に関する複数の特徴集合を有する医学知識ベースにメモリからアクセスする工程であって、
前記複数の特徴集合のそれぞれは、前記様々な病状に関する高度に関連する特徴の群を有し、
前記高度に関連する特徴の少なくとも一部は、複数の数値範囲を有し、
リスクレベルが前記複数の数値範囲のそれぞれに割り当てられており、
前記リスクレベルは、前記中央処理装置により前記複数の数値範囲のそれぞれについて、前記医学知識ベース内の関連する高度に関連する特徴の前記少なくとも一部の複数の数値範囲の大きさに作用する連想アルゴリズムに基づいて算出されている、
前記アクセスする工程と、
前記個人の前記医療データを取得する工程であって、
前記医療データは、様々な病状のうちの少なくとも1つの病状の特徴を有し、
前記個人の前記医療データの前記特徴のうち少なくとも一部は値を有する、
前記取得する工程と、
前記医療データの前記複数の特徴集合の部分集合を特定する工程であって、
前記部分集合は、前記個人の前記医療データの前記特徴のうちの少なくとも2つを、前記部分集合のそれぞれの前記特徴集合の前記高度に関連する特徴のうちの少なくとも2つに関連付けることによって、取得された前記個人の医療データと関連づけし、
これにより、前記個人の前記医療データの前記特徴の知識を、それぞれの前記特徴集合の前記部分集合における変換された高度に関連する特徴の群の形でメタデータに変換する、
前記特定する工程と、
前記個人の前記医療データの前記特徴が正常か異常か、及び前記個人の前記医療データの値が、正常または異常のどちらかである前記変換された高度に関連する特徴の値の範囲内の大きさにあるかを決定し、基準に照らして解釈して前記個人に危険性のある病状があるかどうかを決定する工程と、
前記決定に基づいて、少なくとも1つのリスクレベルを前記医療データに割り当てる工程と、
前記危険性のある病状があれば、前記危険性のある病状に関する情報をインターフェイスから出力する工程と、
を実行するようにプログラムされている、コンピュータシステム。 - 前記中央処理装置はさらに、前記特徴集合の前記変換された高度に関連する特徴と、前記危険性のある病状の状態との関連性レベルの強度を特定するようにプログラムされており、
前記危険性のある病状の状態は、前記個人の前記医療データの前記特徴の前記値の集合の大きさに基づき、
前記状態は、病状なし、発現前の状態、発現が進行中の状態、及び発現した状態のうちの1つである、
請求項5に記載のコンピュータシステム。 - 実行可能なプログラムが記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記プログラムは個人の医療データを評価し、前記媒体はコンピュータシステムに実装され、前記プログラムは、メモリとデータ受信インターフェイスとに連結された中央処理装置に対して、
前記様々な病状に関する複数の特徴集合を有する医学知識ベースにメモリからアクセスする工程であって、
前記複数の特徴集合のそれぞれは、前記様々な病状に関する高度に関連する特徴の群を有し、
前記高度に関連する特徴の少なくとも一部は、複数の数値範囲を有し、
リスクレベルが前記複数の数値範囲のそれぞれに割り当てられており、
前記リスクレベルは、前記中央処理装置により前記複数の数値範囲のそれぞれについて、前記医学知識ベース内の関連する高度に関連する特徴の前記少なくとも一部の複数の数値範囲の大きさに作用する連想アルゴリズムに基づいて算出されている、
前記アクセスする工程と、
前記個人の前記医療データを取得する工程であって、
前記医療データは、様々な病状のうちの少なくとも1つの病状の特徴を有し、
前記個人の前記医療データの前記特徴のうち少なくとも一部は値を有する、
前記取得する工程と、
前記医療データの前記複数の特徴集合の部分集合を特定する工程であって、
前記部分集合は、前記個人の前記医療データの前記特徴のうちの少なくとも2つを、前記部分集合のそれぞれの前記特徴集合の前記高度に関連する特徴のうちの少なくとも2つに関連付けることによって、取得された前記個人の医療データと関連づけし、
これにより、前記個人の前記医療データの前記特徴の知識を、それぞれの前記特徴集合の前記部分集合における変換された高度に関連する特徴の群の形でメタデータに変換する、
前記特定する工程と、
前記個人の前記医療データの前記特徴が正常か異常か、及び前記個人の前記医療データの値が、正常または異常のどちらかである前記変換された高度に関連する特徴の値の範囲内の大きさにあるかを決定し、基準に照らして解釈して前記個人に危険性のある病状があるかどうかを決定する工程と、
前記決定に基づいて、少なくとも1つのリスクレベルを前記医療データに割り当てる工程と、
前記危険性のある病状があれば、前記危険性のある病状に関する情報を前記インターフェイスから出力する工程と、
を行うように命令する、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記プログラムはさらに、前記特徴集合の前記変換された高度に関連する特徴と、前記危険性のある病状の状態との関連性レベルの強度を特定する工程を含み、
前記危険性のある病状の状態は、前記個人の前記医療データの前記特徴の前記値の集合の大きさに基づき、
前記状態は、病状なし、発現前の状態、発現が進行中の状態、及び発現した状態のうちの1つである、
請求項7に記載の記憶媒体。
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