电子医学记录中的内容驱动问题列表排列的制作方法

“问题列表”是电子医学记录(emr)内的领域，电子医学记录包含针对患者的有效(active)诊断信息项。问题列表可以根据国际疾病分类(icd)方案编码为项的列表。医学专业人员维护问题列表，以提供针对患者的疾病状态的当前概况，使得医学专业人员可以容易地综合了解患者的医疗历史。

用于成像检查的医学文档的临床历史部分通常包括与针对当前检查的医学专业人员相关的信息。示范性医学文档可以包括例如放射学和回波报告。最新的和完整的问题列表将包括来自医学检查报告临床历史部分的所有诊断信息项。

现有的排序方法总体上通过逆年代顺序来对问题列表排序，其中，最新近的诊断项被放置在问题列表的顶部。例如，最新近的诊断项“经常跌倒”可以与针对当前成像检查的放射科医生无关，而不太近期的诊断项“糖尿病”可以是非常相关的。对于繁忙的医学专业人员来说，以逆年代顺序来排序的长的问题列表难以进行处理，这可能使医学专业人员忽视过去进一步输入的关键诊断信息，例如慢性状况。

技术实现要素：

一种方法，包括：检索具有针对患者的有效诊断信息项的问题列表；基于针对当前成像检查的检索到的相关诊断信息构建针对当前成像检查的临床背景；基于临床背景确定具有相关性规则的排列方案，其中，相关性规则基于针对当前成像检查的临床背景对问题列表的诊断信息项的相关性进行排列；选择排列方案；并且实施选定的排列方案，以对问题列表的诊断信息项进行排序。

一种系统，包括：存储可执行程序的非暂态计算机可读存储介质；以及处理器，其执行可执行程序，以使处理器：检索具有针对患者的有效诊断信息项的问题列表；基于针对当前成像检查的检索到的相关诊断信息构建针对当前成像检查的临床背景；基于临床背景确定具有相关性规则的排列方案，其中，相关性规则基于针对当前成像检查的临床背景对问题列表诊断信息项的相关性进行排序；选择排列方案；并且实施选定的排列方案，以对问题列表诊断信息项进行排序。

一种包括可由处理器执行的一组指令的非暂态计算机可读存储介质，所述一组指令在由处理器运行时使处理器执行操作，所述操作包括：检索具有针对患者的有效诊断信息项的问题列表；基于针对当前成像检查的检索到的相关诊断信息构建针对当前成像检查的临床背景；基于临床背景确定具有相关性规则的排列方案，其中，相关性规则基于针对当前成像检查的临床背景对问题列表诊断信息项的相关性进行排序；选择排列方案；并且实施选定的排列方案，以对问题列表诊断信息项进行排序。

附图说明

图1示出了根据示范性实施例的系统的示意图。

图2示出了根据第一示范性实施例的方法的流程图。

图3示出了根据第一示范性实施例的通过相关性排列的问题列表。

图4示出了根据第一示范性实施例的通过逆年代顺序排列的问题列表。

具体实施方式

参考以下描述和附图可以进一步理解示范性实施例，其中，相似的元件以相同的附图标记指代。示范性实施例涉及用于基于诊断信息的内容对问题列表中的患者诊断信息项进行排列的系统和方法。本领域的技术人员将理解，用户可以包括任何类型的医学专业人员，包括例如医生、护士、医学技术人员等。尽管示范性实施例具体描述了对用于医学文档的患者诊断信息进行排列，但是本领域普通技术人员将会理解，本公开的系统和方法可以用于对任何各种医院设置中的任何类型的研究或检查的诊断信息进行排列。

图1示出了用于基于诊断信息的内容对问题列表内的患者诊断信息项进行排列的示范性系统100。系统100包括处理器102、用户接口104、显示器106和存储器108。存储器108包括数据库120，数据库120存储关于成像检查的医学文档，包括例如用于患者的放射学和心脏学回波报告。数据库120包括例如电子医学记录(emr)和图片存档和通信系统(pacs)，以用于存储由医学专业人员用户维护的患者诊断项的问题列表。成像检查可以包括在mri、ct、cr、超声等上执行的检查，并且问题列表可以包括来自用于成像检查的报告临床历史部分的诊断信息项。本领域普通技术人员将理解，可以使用本公开的方法来针对任何各种医院设置中的任何类型的研究或检查对诊断信息项进行排列。检索到的诊断信息项可以在显示器106中查看，并且经由例如emr接口的用户接口104进行排列和查看。用户接口104的示范性实施例可以是具有应用程序编程接口(api)的emr接口。

处理器102包括背景构建引擎110、问题列表排列引擎111、医学文档报告引擎112以及排列方法调节引擎113。下面将更详细地描述每个引擎。

本领域普通技术人员将理解，引擎110-113可以由处理器102实施为例如由处理器102执行的代码行、由处理器102执行的固件、作为专用集成电路(asic)的处理器102的功能等。通过在用户接口104上做出选择，用户可以从例如电子医学记录(emr)的数据库120基于例如医学记录号(mrn)的患者标识号来检索具有针对患者的诊断信息项的问题列表。背景构建引擎110从数据库120检索用于当前成像检查的相关诊断信息，使用相关诊断信息构建用于当前成像检查的临床背景，并且使临床背景可供其他应用使用。与当前成像检查相关的诊断信息可以包括例如用于当前成像检查的图像采集模式和成像解剖结构。

问题列表排列引擎111基于所构建的临床背景来确定具有相关性规则的排列方案，以对问题列表中的诊断信息项进行排序。排列方案相关性规则可以基于相关性主题或国际疾病分类(icd)的分层树结构。使用选定的排列方案，问题列表排列引擎111对显示器106上描绘的问题列表进行排序。在示范性实施例中，用户可以通过选择相关性或年代顺序等的示范性问题列表排列方案来改变显示器106上的问题列表的显示。

在示范性实施例中，问题列表排列引擎111可以将问题列表显示为显示器106上的高级问题列表显示，其中，问题列表项可以由用户使用用户接口104选择。

在另一示范性实施例中，医学文档报告引擎112可以使用示范性模板将来自显示器106上的高级问题列表显示的选定的问题列表项转换为自然语言陈述。医学文档报告引擎112随后使自然语言陈述可供用户应用程序访问，例如允许通过编程接口的医学报告编辑器应用程序(api)或利用例如剪贴板的中间存储实体进行访问。

在另一示范性实施例中，排列方法调节引擎113可以将问题列表项的手动用户选择并入在显示器106上所描绘的高级问题列表显示上，以改善或增强用于在问题列表排列引擎111中使用的所创建的排列方案的相关性规则。例如，排列方法调节引擎113可以应用异常规则建模手动调节，以改善在用于问题列表排列引擎111的排列方案中使用的相关性规则。在另一范例中，排列方法调节引擎113可以通过在对话中请求用户反馈(其中对话采用国际疾病分类(icd)的分层)，请求相关性和背景检查参数上的反馈(例如医学专业人员证书、专业人员资历、相关检查解剖结构等)来改善在排列方案的背景确定的查找表中的相关性值。

图2示出了方法200，其用于使用上面的系统100基于诊断信息的内容对问题列表中的有效患者诊断信息项进行排列。方法200包括以下步骤：检索问题列表并检索相关患者诊断信息，利用相关患者诊断信息构建临床背景，基于所构建的临床背景确定排列方案，应用排列方案以对所显示的问题列表进行排序；并且在问题列表显示器上显示经排序的问题列表。

在步骤201中，背景构建引擎110基于通过在用户接口104上选择例如医学参考号(mrn)的患者标识号的患者的用户选择例如从数据库120检索具有诊断信息项的问题列表。问题列表定位在例如电子医学记录(emr)的数据库120中，并且包括包含临床史部分的来自患者医学检查的患者诊断信息项，并且由医学专业人员来维护以描绘患者疾病状态的当前概况。

在步骤202中，背景构建引擎110使用患者标识号来检索用于当前成像检查的相关患者诊断信息。在步骤203中，背景构建引擎110使用相关诊断信息构建用于当前成像检查的临床背景，并使临床背景可供其他应用使用。数据库120可以包括例如电子医学记录(emr)和图片存档和通信系统(pacs)，以用于存储由医学专业人员用户维护的患者诊断信息项的问题列表。与当前成像检查相关的诊断信息可以包括例如图像采集的模式(例如经胸、经食道等)、用于图像采集的模态(例如计算机断层摄影“ct”、磁共振“mr”等)、以及用于检查的被成像的解剖结构(例如大脑)。检索到的相关信息可以参考受保护的词汇来标准化。例如，检索到的信息可以已经用概念提取引擎进行了处理，所述概念提取引擎还具有来自医学本体论的检索到的概念，例如，snomedct或radlex。每个检索到的概念具有唯一的标识符，并且本体论中的概念是相互关联的，例如，通过“是”或“部分”的概念关系。利用相互关联的本体论概念，可以对检索到的概念和检索到的信息应用分层推理。

在步骤204中，问题列表排列引擎111基于所构建的临床背景来确定具有相关性规则的排列方案。在步骤204中，问题列表排列引擎111可以通过建模一个或多个排列方案来确定排列方案，其中，每个方案建模不同的相关性主题，例如，基于医学领域专业(例如放射学)的相关性；用户简档(例如居民、同伴或主治医师)；用户(例如dr.a.smith)；以及检查日期等。在示范性实施例中，可以以区间对相关性建模。例如，区间[0,1]可以指示具有在0和1之间的相关性值的条目具有低相关性，并且区间[3,5]可以指示具有在3和5之间的相关性值的条目具有高相关性。在另一示范性实施例中，可以将相关性建模为来自受控列表的值，例如，建立用于每个低、中和高相关性水平的数值。例如，低相关性值可以是0.1，中等相关性值可以是0.4，高相关性值可以是0.8。

在步骤204的另一示范性实施例中，排列方案可被确定为采用国际疾病分类(icd)的分层树结构的一组相关性规则。示范性相关性规则可以是：当icd码从属于icd分层中的icd节点“恶性肿瘤”时，相关性为0.8。相关性规则还可以使用所构建的临床背景，例如，根据以下范例：对于从属于icd分层中的icd节点“头部、面部和颈部”的icd码，具有“大脑”的检查解剖结构，相关性是0.5。作为另一范例，相关性规则可以应用根据以下示范性规则的icd码的录入日期：当icd码从属于icd分层中的“症状、体征和不明确的状况”，并且icd码未在上个月输入时，相关性为0.1。在另一示范性实施例中，查找表可以在所构建的临床背景中应用背景检查参数，以将icd码映射为相关性值，使得用户可以基于具体的icd码来查找相关性值。示范性背景检查参数可以包括医学专业人员证书、专业人员资历、相关检查解剖结构等。

在步骤205中，问题列表排列引擎111实施具有相关性规则的选定的排列方案，以对问题列表进行排序。使用选定的排列方案，问题列表排列引擎111在显示器106中对问题列表进行排序。在示范性实施例中，显示器106可以与患者信息集成。在另一示范性实施例中，用户可以通过选择相关性或年代顺序等的示范性排列方案来改变所显示的问题列表的排列。

在步骤206中，一旦用户使用用户接口104选择了用户可选择的问题列表项，例如icd码，问题列表排列引擎111就可以将问题列表显示为显示器106上的进一步排序的高级问题列表显示。例如，复选框可以优于每个icd码，或者选定的icd码可以在用户接口104上被突出显示或预先选择，使得用户可以使用复选框来选择icd码，或者用户可以移除对预先选定的icd码的选择以定制icd码的选择。在另一示范性实施例中，基于选定的排列方案，可以默认预先选择高度相关的icd码，并且用户可以移除对预先选定的icd码的选择。一旦用户在用户接口104上选择了问题列表项，问题列表排列引擎111就可以根据用户选择对问题列表进行排序。

在步骤209中，医学文档报告引擎112可以使用示范性模板将选定的问题列表诊断信息项从显示器106上的高级问题列表显示转换为自然语言陈述。选定的问题列表项可以包括icd码。从选定的问题列表项“糖尿病、结肠癌和充血性心力衰竭(chf)”转换的示范性自然语言陈述可以是例如“已知的相关诊断包括糖尿病、结肠癌和充血性心力衰竭(chf)”。在另一示范性实施例中，模板可以是外部可配置的。在步骤209中，医学文档报告引擎112例如通过医学报告编辑器应用程序编程接口(api)或者利用例如剪贴板的中间存储实体使用户应用可访问自然语言陈述。

在步骤207中，排列方法调节引擎113可以例如通过在步骤206中并入问题列表项的手动用户选择来改善或增强用于在问题列表排列引擎111中使用的所创建的排列方案的相关性规则。例如，一旦在步骤204中针对排列方案确定了问题列表排列引擎111的相关性规则，则排列方法调节引擎113可以将相关性排除规则建模手动调节添加到排列方案中。例如，问题列表排列引擎111可以确定作为“症状”的所有icd码都是不相关的，并且因此具有低的相关性。在示范性实施例中，排列方法调节引擎113可以向用户希望添加的用于问题列表排列引擎111的相关性规则输入异常。例如，排列方法调节引擎113可以向指示具有“症状”的这些特定icd码是高相关性的相关性规则输入特定icd异常代码。这些异常规则还改善通过问题列表排列引擎111应用的排列方案中的相关性规则。

在示范性实施例中，系统100可以基于在步骤206中的问题列表项的先前的用户选择来了解问题列表项的相关性。可以使用这种了解后相关性来改善通过问题列表排列引擎111应用的排列方案中的相关性规则。

在步骤208中，在示范性实施例中，排列方法调节引擎113可以通过调整在背景下确定的查找表中的相关性值、通过在采用国际疾病分类(icd)的对话框的对话中请求用户反馈来改善或增强排列方案。可以在背景检查参数上请求示范性反馈，例如，医学专业人员证书、专业人员资历、相关检查解剖结构等。与用户的示范性对话可以包括例如以下连续用户提示询问：“1)您指示‘糖尿病没有提及并发症，ii型或未指定类型，没有声明为不受控制’在脑ct检查的背景下是高度相关的。是否在任何背景下都是高度关的，是或否？2)是否‘没有提及并发症的糖尿病’在任何背景下是高度相关的，是或否？3)是否‘糖尿病’在任何背景下是高度相关的，是或否？”排列方法调节引擎113并入该用户反馈以改善用于icd码查找表的相关性值，icd码查找表并入相关性值和在所构建的临床背景中的背景参数，其中，排列方案被实施为查找表。

在步骤208中，可以执行与用户的额外的对话，从而请求额外的用户反馈以在背景确定的icd码查找表中改善相关性值，其中，排列方案被实施为并入相关性值和所构建的临床背景中的背景参数的查找表。

在步骤207的示范性实施例中，在离线机器学习方法中，排列方法调节引擎113可以在系统100离线并且不主动检索患者诊断信息并对问题列表进行排序时改善排列方案的相关性规则。在步骤207的另一示范性实施例中，在在线机器学习方法中，排列方法调节引擎113可以在应用排列方案对问题列表进行排序的系统100会话之间改善排列方案的相关性规则。

在步骤207的另一示范性实施例中，系统100的服务器针对系统100从不同用户收集显示器106上的高级问题列表显示的用户选择上的排列数据。在该示范性实施例中，排列方法调节引擎113可以通过并入来自服务器的关于用户排列选择的数据来改善用于问题列表排列引擎111的排列方案的相关性值。

图3示出了使用用户接口104排列显示器106上的问题列表的示范性实施例，用户接口104根据与当前成像检查的相关性对患者诊断信息项的问题列表进行排列。图3示出了按照相关性递减的顺序排列的问题列表300的诊断信息项，其中，最相关的项位于问题清单的顶部。在该示范性实施例中，应用排列方案312(相关性排列方案)来对问题列表进行排序。在该示范性实施例中，用户可以通过点击“时间”按钮314来选择应用排列方案310(按年代排列方案)，或者通过点击用户接口104上的“相关性”按钮316来应用排列方案312(相关性排列方案)。

图4示出了使用用户接口104对在显示器106上的问题列表400进行排列的示范性实施例，用户接口104以逆年代顺序排列患者诊断信息项的问题列表，其中，最新近的项在经排列的问题列表400的顶部。在该示范性实施例中，应用排列方案410(按年代排列方案)来对问题列表进行排序。在该示范性实施例中，用户可以选择通过点击“时间”按钮414来应用排列方案410(按年代排列方案)，或者通过点击在用户接口104上的“相关性”按钮416来应用排列方案412(相关性排列方案)。

本领域普通技术人员将理解，上述示范性实施例可以以任何数量的方式来实施，包括作为单独的软件模块、作为硬件和软件的组合等。例如，背景构建引擎110、问题列表排列引擎111、医学文档报告引擎112和排列方法调节引擎113可以是包含代码行的程序，所述代码行在编译时可以在处理器上运行。

对于本领域普通技术人员显而易见的是，在不脱离本公开的精神或范围的情况下，可以对所公开的示范性实施例和方法以及备选方案进行各种修改。因此，本公开旨在覆盖落入权利要求及其等价方案的范围内的修改和变化。