図面 (/)

技術 オープンエキスパートシステムと共に使用するグラフィカルユーザインタフェース

出願人 ベクトン・ディキンソン・アンド・カンパニー
発明者 ロバートエドワードアームストロングレイモンドジョンミヒェルスグレンリチャードデービスジョンチューリンページ
出願日 2005年11月9日 (11年8ヶ月経過) 出願番号 2007-541340
公開日 2008年6月19日 (9年1ヶ月経過) 公開番号 2008-521088
状態 特許登録済
技術分野 知識ベースシステム デジタル計算機のユーザインターフェイス 医療・福祉事務 デジタル計算機のユーザインターフェイス
主要キーワード エキスパートルール アクションブロック システムルール ブロック表現 非政府組織 初期ルール 設定機 ビルディングブロックタイプ

この技術の活用可能性のある市場・分野

関連する未来課題
重要な関連分野

この技術に関連する成長市場

関連メディア astavision

  • がん医療

    国立がん研究センターの統計予測は、2015年の国内全がん罹患者数を982,100人、同死亡数を370…

  • IoT/M2M (InternetOfThings / MachinetoMachine)

    「Software-Defined Car(ソフトウェアで定義されるクルマ)」。そう呼ばれる米国Te…

  • 燃料電池車

    水素を燃料とし、空気中から取り込んだ酸素と反応させることで生み出した電気エネルギーを駆動力に利用する…

後で読みたい技術情報を見つけたら、ブックマークしておきましょう!

ページの右上にあるブックマークボタンからこのページをブックマークできます。
あなたがブックマークした技術情報は、いつでもマイページのリストから閲覧することが出来ます。

この項目の情報は公開日時点(2008年6月19日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (17)

課題・解決手段

エキスパートシステムルール作成するためのルールシステムを提供し、前述のルールシステムはこのようなルールを作成するためのユーザフレンドリな、案内型プロセスを提供する。

背景

医療産業は、情報技術を利用して患者治療の様々な側面に関係する多種多様なパラメータを追跡する。例えば病院では、患者が治療を受けるために病院に最初に登録するときに、患者の人口統計情報が収集され、格納される。そうすることで病院職員は、健康保険業者、主治医、および病歴といった患者に関する様々な情報にアクセスできる。これに加えて、データベースは、それ以前の同病院への来院または入院で得た情報を含めることもできる。患者が以前、その病院に登録したことがあるか、または病院の関連施設でサービスを利用したことがある場合には、病院職員は、患者の以前の検査結果に関する情報も入手できる。このデータは、例えば、病院がサービスを提供している地域社会における、感染症のタイプおよび頻度に関する豊富な情報を表す。

大部分の病院は感染症部門を維持している。感染症部門は、患者を介して病院内に持ち込まれた感染症だけでなく、病院内にまだ残っている感染症のタイプも追跡する。例えば、最近の香でのSAR流行中は、感染が発生する場所を限定、または旅会社従業員などのような特定の人口統計集団に感染を限定するのに役立ったことから、患者の人口統計情報に関心が集まった。患者の人口統計および感染症のタイプに関する情報を格納することにより、そこからデータを抽出して感染症の様々な特徴を判定することのできるデータベースが生成される。別の例では、患者の人口統計データ分析は、夏期高齢者だけが感染する感染菌を特定できる。

独立の研究所もまた、患者の人口統計情報、および各研究所が実施した各種試験の全結果のデータベースを維持している。これらの研究所は、そのデータベース内で傾向およびパターンを探索するため、その研究所のサービスを利用する医師に対し、より良質なサービスを提供できる。医師が病院の研究所を利用するか独立の研究所を利用するかに関わらず、それぞれが収集してデータベース内に格納したデータを分析するこれらの研究所の能力は、感染症の治療に関する価値ある情報を医師に提供する。

図1を参照すると、臨床データベース10は、任意生物の様々な視点を提供する各種試験情報源からの試験結果を受信する。例えば、ある感染症を同定(ID)および抗菌剤感受性試験AST)60で試験した場合、細菌を推定で同定するだけでなく、その細菌を破壊する可能性を有する抗菌剤に関するデータも医師に提供されるであろう。これに加えて、医師は、殺菌に必要な用量に関する情報も提供されるだろう。

他の試験50は、デオキシリボ核酸(DNA)法を用いて淋病クラミジアといった性感染病(STD)を検出し、その結果は、データベース10に格納される。血液培養試験20およびその他の試験30の結果もまた、データベース10に格納される。

臨床データベース10は、臨床試験結果データを格納する。臨床データベース10は、患者の病院での登録データベースに類似する患者人統計情報40を有する。過去数十年の間に、病院データベースは広範囲の感染症に関する情報、および患者人口統計情報をますます多く含むようになっている。これに加えて、試験20、試験50、および試験60は、臨床データベース10から情報を受信することができてもよい。

微生物学者は、臨床データベース10を用いて、細菌、ウイルス、およびその他微生物進化モニタする。今日、微生物学の分野は、進化し続ける微生物、薬剤、および情報が複雑に絡み合っている。エキスパートシステムは、薬剤、被験者、および微生物の相互作用に関して蓄積した大量の情報の利点を生かすために開発された。エキスパートシステムは、薬剤、被験者、および微生物の間の相互作用のパターンを識別し、それら相互作用のパターンに基づいて起こりうる結果を微生物学者に提供することができる。しかし、新規の薬剤が開発されるにつれて、微生物が薬剤に対する耐性を生じることから、微生物学者もまたエキスパートシステムを変更し、このような開発および変化に対応しなければならない。

データを分析するために、各種臨床および病院データベースに格納されたデータの分析を行うためのエキスパートシステムが開発された。エキスパートシステムは典型的には、データを分析して、被試験データに関する仮説を証明するルールベースシステムである。ルールは文書化されており、ユーザは臨床データベースに格納されている投薬結果のパターン、患者人口統計パターン、試料情報に関する情報およびその他関連情報について臨床データベースをチェックできる。ルールは、1組の条件、および条件が合う場合に実行する1組のアクションを含む。ルールは、典型的にはIF−THEN形式を用いる質問の形式である。証明対象となる仮説は、行われる質問のタイプの基本となる。例えば大腸菌種が、アンピシリンのような一種ペニシリンに耐性があることを証明するには、疑問文は、もし(IF)アンピシリンがこの種の大腸菌を殺さない場合、そのときは(THEN)この種の大腸菌はアンピシリンに耐性があるというようになる。これは、そこから構文および構造の集中エキスパートルールが形成される高レベルの論理の例となるだろう。

概要

エキスパートシステムのルールを作成するためのルールシステムを提供し、前述のルールシステムはこのようなルールを作成するためのユーザフレンドリな、案内型のプロセスを提供する。

目的

上記のように、従来のエキスパートシステム向けのルールを作成するには、複数の人間が関与し、それぞれが別々の作業を実行する必要があるため、多くの時間がかかる。図2を参照すると、典型的には、微生物学者はルール(S200)の概念を着想するが、エキスパートシステムを熟知している微生物専門家と、このルールの概念について議論を行う必要がある。ルールの概念について微生物学者と議論した後、微生物専門家は概念ルール(S220)の論理式を公式化する。最後にソフトウェアエンジニアは、この論理式をエキスパートシステムの実行に適した構造および構文にする(S240)。いったんこの作業が終了すると、微生物学者、微生物専門家およびソフトウェアエンジニア(総称して、開発者)は、エキスパートシステムが結果を出力するのを待つ(S260)。ルールがエキスパートシステム上でうまく走るか、または実行されれば、開発者の作業は終了する。ルールは臨床データベースのデータに応用でき、場合によってはそのデータを変更することができる(S280)。しかしながら、まだ1つの作業が残っている。次に微生物学者は、ルールが期待通り、または満足できる出力を提供するかどうかを判定しなければならない。これを行うために微生物学者は、架空のデータまたはデータベースから取り出した実際のデータのいずれかである別のデータセットを入力しなければならないであろう。この作業もまた時間のかかる作業であり、エキスパートシステムが自動的に行うことはできない。

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

エキスパートシステムと共に使用するルールシステムであって、少なくとも1つのルール表現を作成、編集または作成および編集するためのルールエディタであり、前記ルール表現が、ユーザ入力する少なくとも1つの条件またはアクション備える前記ルールエディタ、前記ルール表現の論理を検証するためのブロックマネージャ、前記ルール表現を前記エキスパートシステムが解釈可能なルールに変換するためのルールマネージャ、およびサンプデータ値を有する前記解釈可能なルールを実行するための試験シナリオファシリティを備え、前記解釈可能なルールを、実際のデータを変更する権限を有する有効ルールにプロモートできることを備えたことを特徴とするルールシステム。

請求項2

前記解釈可能なルールを、前記解釈可能なルールが実際のデータを変更する権限を有さない試験モードに設定できることを特徴とする、請求項1に記載のシステム。

請求項3

それを通して(a)前記ルールエディタは少なくとも1つのルール表現を作成、編集、または作成および編集するためのディスプレイ提示し、(b)前記サンプルデータは試験シナリオテンプレートに入力され、および(c)前記実行した解釈可能なルールの結果が表示されるグラフィカルユーザインタフェースをさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載のシステム。

請求項4

前記ルール表現は複数の条件およびアクションを備え、前記条件はデータベースに存在する実際のデータの特徴に関連し、および前記アクションは前記ルール表現に設定された前記条件に合致するときに実行されることを特徴とする、請求項1に記載のシステム。

請求項5

前記試験シナリオファシリティは、サンプルデータ値を前記ユーザが手入力できるか、または前記ルールエディタが臨床データベースから自動的に入力できるテンプレートを作成することを特徴とする請求項1に記載のシステム。

請求項6

前記手入力された、または自動的に提供されたテンプレートサンプルデータは、前記ルール表現をさらに評価するために前記ユーザが変更できることを特徴とする請求項5に記載のシステム。

請求項7

前記自動的に提供されたサンプルデータは、前記ルール表現における条件に基づいて前記臨床データベースから選択されることを特徴とする請求項5に記載のシステム。

請求項8

前記解釈可能なルールの順番は、変更することができることを特徴とする請求項2に記載のシステム。

請求項9

前記ブロックマネージャは、ルール表現における前記少なくとも1つの条件またはアクションが検証されるかどうかを指示するためのインジケータを備えたことを特徴とする請求項1に記載のシステム。

請求項10

前記インジケータは、前記少なくとも1つの条件またはアクションが前記検証に合格したか、または失敗したかを指示することを特徴とする請求項9に記載のシステム。

請求項11

前記インジケータは、テキストメッセージ警告音視覚インジケータ、またはそれらの任意の組み合わせであることを特徴とする請求項9に記載のエキスパートシステム。

請求項12

前記ルールエディタの前記グラフカル提示を制御するためのブロックエディタをさらに備え、前記ブロックマネージャはブロックエディタ定義を用いて、論理的に正しいルール表現に対し適切な条件およびアクションの組み合わせを定義することを特徴とする請求項1に記載のシステム。

請求項13

前記ルールエディタが、前記ルール表現を編集または作成するための論理的な入力選択肢だけを提供することにより、前記ユーザが入力した条件に応答することを特徴とする請求項1に記載のシステム。

請求項14

前記ブロックエディタ定義は、前記ルールマネージャに対する出力仕様をさらに定義することを特徴とする請求項12に記載のシステム。

請求項15

前記システムはプロセッサおよび入力装置をさらに備えること、前記ディスプレイは前記プロセッサからのコマンドに応答すること、および前記コマンドは前記入力装置からのユーザの入力に基づくことを特徴とする、請求項1に記載のシステム。

請求項16

前記システムはデータベースをさらに備えること、前記プロセッサは前記ルールエディタ、前記ブロックマネージャ、前記ルールマネージャ、および前記試験シナリオファシリティをホストすること、ならびに前記プロセッサは前記データベースにアクセスするように適合されることを特徴とする、請求項15に記載のシステム。

請求項17

プロセッサ、入力装置、出力装置、およびデータベースをさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載のシステム。

請求項18

ユーザがルールシステムにおいてルールを作成または編集する方法であって、エキスパートシステムと共に使用し、少なくとも1つの条件またはアクションを入力してルール表現を形成し、前記ルールシステムによって、前記ルール表現を前記エキスパートシステムが解釈可能なルールに最終的に変換するステップ、前記ルールシステムが提示する1組の1つまたは複数の論理条件またはアクションの選択肢から、少なくとも1つの追加条件またはアクションを選択し、前記選択は前記ルール表現に寄与するステップ、サンプルデータを有する試験シナリオテンプレートを投入することにより、前記ルールの前記条件およびアクションを試験するための試験シナリオを作成するステップ、前記試験シナリオの実行を開始するステップ、および前記ルールを有効ルールにプロモートし、前記有効ルールは臨床データベースに格納された実際のデータを変更する権限を有することを特徴とするステップを備えた方法。

請求項19

前記ルールシステムが前記ルール表現のための論理条件またはアクションについて最終選択を提示するまで、前記入力および選択ステップを繰り返すステップをさらに備えたことを特徴とする請求項18に記載の方法。

請求項20

前記少なくとも1つの条件またはアクションは、複数の条件およびアクションを備えることを特徴とする請求項18に記載の方法。

請求項21

前記ルールを試験ルールに設定するステップをさらに備え、前記試験ルールは、実際のデータを変更する権限を有さないことを特徴とする請求項18に記載の方法。

請求項22

前記入力ステップおよび前記繰り返しステップは、前記条件および/または前記アクションを、IF−THE論理ブロック形式を使用するグラフィカルユーザインタフェースに入力するステップをさらに備えることを特徴とする請求項18に記載の方法。

請求項23

複数の有効ルールの優先度を設定するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項18に記載の方法。

請求項24

前記エキスパートシステムの標準ルールを上書きするステップをさらに備えたことを特徴とする請求項18に記載の方法。

請求項25

ルールのための少なくとも1つの条件またはアクションを表すデータの入力を受け付けるステップ、入力された前記データに応答して、1組の1つまたは複数の論理条件またはアクションの選択肢をユーザに提示するステップ、前記提示された論理条件またはアクションの選択肢から、前記ユーザが選択した条件またはアクションを受け付けるステップ、入力を受け付け、前記ユーザの選択を提示し、および受け付けるステップを繰り返すステップ、前記ルールが論理的に正しいことを検証するステップ、前記ルールを前記エキスパートシステムが解釈可能なルールに変換するステップ、前記ユーザが前記ルールのために選択した前記条件およびアクションについての試験シナリオを作成し、前記ユーザは試験シナリオのテンプレートをサンプルデータで満たすことができるステップ、前記ユーザに前記試験シナリオの結果を提示するステップ、および前記ルールを、臨床データベースに格納された実際のデータを変更する権限を有する有効ルールにプロモートすることができるステップを備えた、エキスパートシステムのためのルールを作成および編集する方法を実行するように構成されたコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ可読媒体

請求項26

前記少なくとも1つのアクションまたは条件は、複数の条件およびアクションを備えることを特徴とする請求項25に記載の方法。

請求項27

前記ルールを試験モードに設定することができるステップをさらに備え、前記ルールは、実際のデータを変更する権限を有さないことを特徴とする請求項25に記載の方法。

請求項28

前記入力ステップおよび前記繰り返しステップは、前記データをIF−THEN論理ブロック形式を使用するグラフィカルユーザインタフェースに入力することをさらに備えることを特徴とする請求項25に記載の方法。

技術分野

0001

本発明は、一般的には、エキスパートシステムにおいて使用するエキスパートルールを作成および編集するためのシステムならびにシステムの使用方法に関する。

背景技術

0002

医療産業は、情報技術を利用して患者治療の様々な側面に関係する多種多様パラメータを追跡する。例えば病院では、患者治療受けるために病院に最初登録するときに、患者の人口統計情報収集され、格納される。そうすることで病院職員は、健康保険業者主治医、および病歴といった患者に関する様々な情報にアクセスできる。これに加えて、データベースは、それ以前の同病院への来院または入院で得た情報を含めることもできる。患者が以前、その病院に登録したことがあるか、または病院の関連施設サービスを利用したことがある場合には、病院職員は、患者の以前の検査結果に関する情報も入手できる。このデータは、例えば、病院がサービスを提供している地域社会における、感染症タイプおよび頻度に関する豊富な情報を表す。

0003

大部分の病院は感染症部門を維持している。感染症部門は、患者を介して病院内に持ち込まれた感染症だけでなく、病院内にまだ残っている感染症のタイプも追跡する。例えば、最近の香港でのSARS流行中は、感染が発生する場所を限定、または船旅会社従業員などのような特定の人口統計集団に感染を限定するのに役立ったことから、患者の人口統計情報に関心が集まった。患者の人口統計および感染症のタイプに関する情報を格納することにより、そこからデータを抽出して感染症の様々な特徴を判定することのできるデータベースが生成される。別の例では、患者の人口統計データの分析は、夏期高齢者だけが感染する感染菌を特定できる。

0004

独立の研究所もまた、患者の人口統計情報、および各研究所が実施した各種試験の全結果のデータベースを維持している。これらの研究所は、そのデータベース内で傾向およびパターンを探索するため、その研究所のサービスを利用する医師に対し、より良質なサービスを提供できる。医師が病院の研究所を利用するか独立の研究所を利用するかに関わらず、それぞれが収集してデータベース内に格納したデータを分析するこれらの研究所の能力は、感染症の治療に関する価値ある情報を医師に提供する。

0005

図1を参照すると、臨床データベース10は、任意の生物の様々な視点を提供する各種試験情報源からの試験結果を受信する。例えば、ある感染症を同定(ID)および抗菌剤感受性試験(AST)60で試験した場合、細菌を推定で同定するだけでなく、その細菌を破壊する可能性を有する抗菌剤に関するデータも医師に提供されるであろう。これに加えて、医師は、殺菌に必要な用量に関する情報も提供されるだろう。

0006

他の試験50は、デオキシリボ核酸(DNA)法を用いて淋病やクラミジアといった性感染病(STD)を検出し、その結果は、データベース10に格納される。血液培養試験20およびその他の試験30の結果もまた、データベース10に格納される。

0007

臨床データベース10は、臨床試験結果データを格納する。臨床データベース10は、患者の病院での登録データベースに類似する患者人統計情報40を有する。過去数十年の間に、病院データベースは広範囲の感染症に関する情報、および患者人口統計情報をますます多く含むようになっている。これに加えて、試験20、試験50、および試験60は、臨床データベース10から情報を受信することができてもよい。

0008

微生物学者は、臨床データベース10を用いて、細菌、ウイルス、およびその他微生物の進化をモニタする。今日、微生物学の分野は、進化し続ける微生物、薬剤、および情報が複雑に絡み合っている。エキスパートシステムは、薬剤、被験者、および微生物の相互作用に関して蓄積した大量の情報の利点を生かすために開発された。エキスパートシステムは、薬剤、被験者、および微生物の間の相互作用のパターンを識別し、それら相互作用のパターンに基づいて起こりうる結果を微生物学者に提供することができる。しかし、新規の薬剤が開発されるにつれて、微生物が薬剤に対する耐性を生じることから、微生物学者もまたエキスパートシステムを変更し、このような開発および変化に対応しなければならない。

0009

データを分析するために、各種臨床および病院データベースに格納されたデータの分析を行うためのエキスパートシステムが開発された。エキスパートシステムは典型的には、データを分析して、被試験データに関する仮説を証明するルールベースシステムである。ルールは文書化されており、ユーザは臨床データベースに格納されている投薬結果のパターン、患者人口統計パターン、試料情報に関する情報およびその他関連情報について臨床データベースをチェックできる。ルールは、1組の条件、および条件が合う場合に実行する1組のアクションを含む。ルールは、典型的にはIF−THEN形式を用いる質問の形式である。証明対象となる仮説は、行われる質問のタイプの基本となる。例えば大腸菌種が、アンピシリンのような一種ペニシリンに耐性があることを証明するには、疑問文は、もし(IF)アンピシリンがこの種の大腸菌を殺さない場合、そのときは(THEN)この種の大腸菌はアンピシリンに耐性があるというようになる。これは、そこから構文および構造の集中エキスパートルールが形成される高レベルの論理の例となるだろう。

発明が解決しようとする課題

0010

上記のように、従来のエキスパートシステム向けのルールを作成するには、複数の人間が関与し、それぞれが別々の作業を実行する必要があるため、多くの時間がかかる。図2を参照すると、典型的には、微生物学者はルール(S200)の概念を着想するが、エキスパートシステムを熟知している微生物専門家と、このルールの概念について議論を行う必要がある。ルールの概念について微生物学者と議論した後、微生物専門家は概念ルール(S220)の論理式公式化する。最後にソフトウェアエンジニアは、この論理式をエキスパートシステムの実行に適した構造および構文にする(S240)。いったんこの作業が終了すると、微生物学者、微生物専門家およびソフトウェアエンジニア(総称して、開発者)は、エキスパートシステムが結果を出力するのを待つ(S260)。ルールがエキスパートシステム上でうまく走るか、または実行されれば、開発者の作業は終了する。ルールは臨床データベースのデータに応用でき、場合によってはそのデータを変更することができる(S280)。しかしながら、まだ1つの作業が残っている。次に微生物学者は、ルールが期待通り、または満足できる出力を提供するかどうかを判定しなければならない。これを行うために微生物学者は、架空のデータまたはデータベースから取り出した実際のデータのいずれかである別のデータセットを入力しなければならないであろう。この作業もまた時間のかかる作業であり、エキスパートシステムが自動的に行うことはできない。

0011

ルールがステップS260に失敗した場合、ソフトウェアエンジニアは、自らの作業をチェックしなければならず、微生物専門家は自らの作業をチェックしなければならず、微生物学者は待機して、その結果を再検討しなければならない。したがって、ユーザが入力したルールが構文に従わないときは、エキスパートシステムはそのルールを解釈せず、構文エラー原因をユーザに知らせさえしないこともある。このことは、エキスパートシステムのユーザを失望させる。失望させるものが、システムが解釈する軽微な論理または構文エラーであっても、得られる結果はユーザが期待するものではない。ユーザを失望させないため、エキスパートシステムのベンダは、ユーザに正しい構文およびルールの構造を教示するために非常に多くの訓練を提供しなければならない。ベンダおよびユーザ両方の時間的な制約によって、典型的に、訓練は簡単なもの、または不完全なものになる。徹底した訓練の別の欠点は、訓練を提供するのに費用がかかるだけではなく、ユーザが他の仕事を行うことができないという実際の時間的損失もある。

0012

最後に、米国および外国両方のユーザにエキスパートシステムが広く受け入れられるためには、エキスパートシステムは政府組織および非政府組織の両方が定める数多くの規格に適合しなければならない。例えば、このような規格を提供する組織としては、ドイツ規格研究所(Deutsches Institut fur NormungまたはDIN)および米国臨床検査標準化委員会NCCLS)がある。エキスパートシステムが、ユーザの病院または独立系研究所認定が従う規格に合わない場合、これらのユーザは、ベンサからエキスパートシステムを購入しないだろう。

0013

そのため、ルールの作成が簡単にできると共に、関連する政府組織および非政府組織が定める大半の規格に適合するエキスパートシステムが必要である。

課題を解決するための手段

0014

本発明の実施態様は、エキスパートシステム上で走るルールを作成するための、理解しやすく、直接的な、ガイドエディタシステムをユーザに提供できる。エディタシステムは、ユーザが簡単な公知の表現形式を用いてルールを作成できるようにすることで、先行技術の欠点を克服する。ビルディングブロックタイプモデルに基づき、ユーザは、好ましくはグラフィカルユーザインタフェース(GUI)として実装されるルール作成および編集システムの助けを借りて、テキストベースのルール表現を統合する。しかしながら、ルール作成および編集システムは、GUIに限定されず、他の好適なタイプのユーザインタフェースでユーザに対し提示してもよい。(記載上、本明細書中で説明するエキスパートシステムは、感染症分野で使用するためのエキスパートシステムだけである。しかしながら、当業者には明らかであるように、医療分野内外を問わず、本発明は、同様の方法でデータを処理する任意のシステムに応用可能である。同様に本明細書では、本発明の実施態様のシステムおよびプロセスを特定順序のステップで記載しているが、他のステップの配置も可能である。)
エキスパートシステムと共に使用するためのルール作成および編集システムは、ルールエディタ、ブロックマネージャ、ルールマネージャおよび試験シナリオファシリティを含む。ルールエディタは、エキスパートシステムが用いるテキストベースのルール表現を作成または編集するために使用される。ブロックマネージャは、テキストベースのルール表現の論理を検証するために使用される。ルールマネージャは、テキストベースのルール表現をエキスパートシステムが解釈可能な有効ルールに変換する。試験シナリオファシリティは、サンプルデータ値を入力することができるテンプレートを作成する。サンプルデータ値が入力されると、そのサンプルデータに対してルールが実行され、実行したルールの結果が表示される。結果がユーザの期待通りのものである場合、ルールは試験モードに設定されて、その間は既存のルールと共に走って出力をモニタし続けるが、試験モード中はルールが実際のデータを変更することは許されない。ルールが試験モードにおいて期待通りに動作する場合は、ユーザはルールを、他の既存のシステムのルールと共に、臨床データベース内の実際のデータを変更する権限が与えられる有効ルールへとプロモートすることができる。(試験モードを省略して、試験シナリオの評価から有効モードに直接進むこともできることに留意されたい。)
詳細には、いったんユーザがルールエディタを使用して作成したテンプレート内にデータ値を挿入して表現を作成すると、試験シナリオファシリティは、ユーザが作成した少なくとも1つの前述テキストベースのルール表現を試験する。次に、ルールを試験して、ルールがユーザの期待通りの方法で実行されるかどうかを判定する。ユーザはまた、様々な不適切サンプルデータを挿入して、ルールが予想外の方法で実行されないことを確認することもできる。ブロックマネージャは、テキストベースのルール表現内の条件およびアクションの状態を指示するインジケータを有することが好ましい。ルールエディタによってユーザは、ルールを実行する、他のルールに対する順序を設定することもできる。言い換えれば、ユーザは他のルールに関して、ユーザが作成したルールの優先度に基づいてルールの階層を確立できる。

0015

インジケータはGUIに出力され、ユーザにルールのどの部分が論理的、非論理的、正確、および不正確であるかに関する情報を提供する。これによりユーザは、エキスパートルールが適切な構造および構文であるかを評価しなくて済むようになる。本発明の実施態様は、ルール作成手順を通してユーザを誘導するルールエディタを提供することにより、ルールの論理を試験し、かつルールに関する視覚インジケータおよび聴覚インジケータを提供し、ユーザが適切に機能しないルールを作成するのを防ぐ。

0016

これに加えて、本発明の実施態様はユーザがエキスパートシステム向けのルールを作成および編集するための方法も含むことができる。この方法は、条件および/またはアクションを入力するステップ、システムが提示する条件およびアクションについて適切な論理選択を検討するステップ、これら提示されたものから条件およびアクションを選択するステップ、論理条件またはアクションについての最終選択が提示されるまでこれらのステップを繰り返すステップ、試験シナリオテンプレートにサンプルデータを投入することによって、ユーザが選択した条件およびアクションを試験するための試験シナリオを作成するステップ、結果が期待通りのものである場合、実際のデータを用いて走らせるが、その実際のデータを変更はしない試験モードにルールを設定するステップ、および、実際のデータを使用した結果が期待通りのものである場合、ルールを実際のデータ上で完全に実行できる有効ルールにプロモートするステップを含む。(試験モードを省略して、試験シナリオ評価から有効モードに直接進むこともできることに留意されたい。)
さらに、本発明の実施態様は、データベースに格納されているデータを分析するためのルールを作成および編集するための装置として実装できる。この装置は、入力装置、プロセッサ、音響出力を備えるディスプレイ、およびデータベースを含む。入力装置によりユーザは、コンピュータ入力装置を介してルール表現を入力することができる。プロセッサは、ルール表現論理を試験し、論理が正しい場合には、ルール表現はエキスパートシステムが使用可能なルールに変換される。ディスプレイおよび音響出力は、ユーザに視覚インジケータおよび音響インジケータを提供する。データベースは、上記のようなデータを含み、それらは本発明の実施態様によって作成および編集されたルールを使用してエキスパートシステムにより分析される。

0017

本発明の実施態様は、微生物学者またはその他任意のユーザに対し、論理が正しいかを自動的にチェックし、臨床データベースの実際のデータについて期待通りの結果が得られるかを試験するルールをオーサリングする能力を提供することによって、先行技術の欠点を克服できる。これに加えて、多数の人々が単に適切なルールの立案に関して協同しなくて済むばかりでなく、その代わりにより良いルール作りに集中できる。したがって、人員は効率的に利用され、トラブルシューティングの時間は短縮され、ユーザはエキスパートシステムをよりよく制御できる。

0018

これに加えて本発明の実施態様は、ユーザが作成したルールを、ユーザのさらなるアクションなしに、エキスパートシステムを実行可能なルールにスムーズに変換できる。

発明を実施するための最良の形態

0019

本発明の好ましい実施態様は、添付の図面に示したその実施態様を参照することによって、より容易に理解されるであろう。

0020

図面を通して、当然のことながら、同じ参照番号は同じ特徴および構造を示す。

0021

本発明の実施態様によるルールの作成および編集システムによって、適切なエキスパートシステムルールのオーサリングにおける手引きを、ユーザに提供することができる。この場合ユーザは、微生物学者、検査技師、または他の任意の権限保持者であってよい。本発明の実施態様は、微生物学者と共に作業を行い、ルールの立案を助けるソフトウェアエンジニアまたは微生物専門家の必要性を軽減する。説明のために、ルール作成および編集システムのインタフェースはGUIとして記載するが、他のタイプのユーザインタフェースを使用してもよい。

0022

まず図3を参照すると、ユーザはルールの概念を得ることから開始する(S310)。ユーザはコンピュータに直接進み、ルール表現を入力することによって、グラフィカルユーザインタフェースのルールエディタへのルールのオーサリングを開始することができる(S330)。ルール表現は、エキスパートシステムエンジンが実行するルールをテキストベースで説明したものである。テキストベースのルール表現は、ルールエディタとルールマネージャとの間で渡され、かつルールデータベースに格納されるルールの内部表現である。基本的にルール表現は、実行可能なエキスパートシステムルールの人間可読バージョンである。いったんユーザがルール表現をオーサリングすると、ルールエディタおよびブロックマネージャは、ルール表現について許された構文関係を強化する(S350)。ブロックマネージャは、より詳細に後述するブロックエディタ定義に基づいてルール表現の構文関係を強化する。ブロックマネージャは、ユーザに条件およびアクションについて構文的に適切な選択肢だけを提示することを保証する。いったんユーザが構文的に正しいルール表現を作成すると、ルール表現はルールマネージャに渡される。ルールマネージャは、ルール表現をルールの構造および構文に入れる(S370)。ルールマネージャがルール表現をルールの構造および構文に入れると、ルールはエキスパートシステム上で実行可能なルールに変換される(S390)。いったんルールが有効であると判定されると、ルールは臨床データベース上の過去および新規のデータと共に用いることができ、かつデータの変更も可能となる。

0023

図3に関する上記の説明は、GUIルール作成の高レベルの概要を提供する。ブロックマネージャおよびルールマネージャは、ルールエディタの背後で走る。ユーザは、ディスプレイ上で、ブロックマネージャおよびルールマネージャが行った作業の結果だけを見ることが好ましい。ユーザが入力したルールから、実際の臨床データベースのデータ上で動作できるエキスパートシステムが実行可能なルールへとプロモートするためのルールについて、ユーザが実施するステップを図5に示し、以下に説明する。

0024

図4を参照すると、ルールを作成または編集するときにユーザが見るスクリーンショットの例が示されている。ルールは、もし条件Xが生じた場合には、アクションYを行うというような、IF−THEN形式で構成されることが好ましい。例示したように、データ入力フィールドは、ブロック群として組織化されている。ユーザが特定のブロックを選択し、その特定ブロックに対応するデータを入力する。例えば、IFブロック400は、ユーザがルールに関する条件としたい特定の入れ子ブロック410および入れ子ブロック430と共に投入される。入れ子ブロック410は、ユーザがデータベースから分離したいと望む特定の菌の名称、例えば「モルガネラ属モルガネラ(Morganella morganii)」を識別する。入れ子ブロック430は、モルガネラ属モルガネラに感染した患者の治療に用いられた抗菌剤「セフロキシムナトリウム(Cdfuroxime sodium)」の名称を識別する。ルールのIFブロックの記述は、エキスパートシステムに命令して、同一患者のデータ中に菌であるモルガネラ属モルガネラ、および抗菌剤のセフロキシムナトリウムが存在するものを検出させる。THENブロック420は、IFブロック400中の条件410および条件430が正しいとわかった場合に実行するべきアクションを設定する。言い換えると、説明した例では、モルガネラ属モルガネラ菌に感染していること、および抗菌剤のセフロキシムナトリウムで治療を受けたことがわかった患者について、ルールを実行した後に、アクションブロック440中のアクション、すなわち、耐性マーカーの設定(Set Resistance Marker)が行われる。この場合、耐性マーカーは、アクションブロック440に見られるユーザマーカー(User Marker)に等しく設定される。

0025

上記の本発明の実施態様は、ルールを試験してユーザが適切なルール、および最終的に期待通りの結果をもたらすルールを作成したかどうかを判定する能力をユーザに提供する。ルールの作成、編集および実証のプロセスを図5に示す。図5を参照すると、ユーザはルールステータスが「Disabled(無効)」である既存のルールを作成または編集することから始める(500)。次にユーザは画面上に表示されたブロック構造を、ユーザがエキスパートシステムで分析したいと所望するデータカテゴリおよび数値と共に投入する(510)。これらデータカテゴリは、患者、試料、または分離データカテゴリのいずれかでよい。これらサブカテゴリのそれぞれの中には、別の複数のサブカテゴリが存在し、ユーザはここから選択することもできる。図6は、患者カテゴリについて可能な選択の例示的なスクリーンショットを示し、一方図7および8は、それぞれ試料カテゴリおよび分離カテゴリについて可能な選択の例示的なスクリーンショットを示す。いったん条件を設定したら、次にユーザは、ルールを実行するのであれば実行すべきアクションを選択しなければならない。図11は、ユーザが選択して実行できるアクションのリスト例を示す。もちろんユーザは、ルールが分析する入れ子の条件を含む複数の条件を選択してもよい。これに加えてユーザは、ルール実行時に実行すべき複数のアクションを選択してもよい。

0026

ルールのステータスに関して、エキスパートシステムにおけるカスタムの、またはユーザが作成した全てのルールに、3つのステータス識別子である、無効、試験、または有効のうち1つを割当てる。ユーザが最初にルールを作成するときは、そのルールのステータスは無効である。これにより、データベース内の実際のデータ上でルールを不注意に使用することを防ぐことができる。この防止を利用できない場合、ユーザは、思いがけずデータベース内にある重要なデータ値を変更してしまうかもしれないルールを作成する可能性がある。ルールの論理を試験し、ユーザが入力したデータについての結果を検証すると、ユーザは、エキスパートシステム内に存在する他のルールと共に走らせた場合のルールを試験する機会が与えられる。この時点でルールのステータスは「試験」ステータスに変更され、ルールはエキスパートシステム内にある他のルールと共に、その優先度に基づいて実行される。これに加えて、ルールは臨床データベースの臨床結果にも応用されるが、臨床データベース内の過去のデータを変更することはできない。実際の過去の臨床データ上でルールを走らせることにより、ユーザはルールがエキスパートシステム上の他のルールとどれだけ相互作用し合うかをより理解できるようになる。ルールが予想外または望まない結果をもたらす場合も、やはりユーザはルールを編集する機会を有する。ルールが期待通りの結果を継続して提供し、正しく動作する場合には、ユーザはルールのステータスを「有効」に変更することができ、この時点で、ルールにデータベース内の生の臨床データを変更できる権限が与えられる。

0027

図5を再び参照すると、ルールエディタは試験シナリオテンプレートを作成し(515)、ユーザはこれにデータを入力してルールを実行する(520)。ユーザは手動によって、または臨床データベースから一定のデータをシステムに自動的に選択させることによって、試験シナリオテンプレートに入力できる。ユーザは試験シナリオに手動入力することによって試験シナリオを制御でき、様々なデータ値、無効データ値まで用いてルールを操作し、ルールを徹底的に試験することができる。一定データ自動選択は、ルールのブロック構造に入力された条件に基づいて行われる。入力された条件に直接関係するデータだけが、試験のためにユーザに提供される。次にユーザが選択を行い、引き続いてルールを実行し、試験シナリオテンプレート内に入力されたデータを用いてルールを評価する(525)。ルールが実行されるとユーザに対し、グラフィカルユーザインタフェースによって、ルールがどのように挙動しているかを示す音響インジケータおよび視覚インジケータが提示される(530)。音響インジケータは、ビープ音、その他の音、音楽、または会話を含む任意の好適なインジケータでよい。視覚インジケータは、緑または赤の強調表示、またはその他好適なタイプの視覚的表示でよい。ルールが期待通りに動作しない場合、ユーザはルールを編集(510)または試験シナリオを編集する(515)。ユーザがルールの実行に満足する場合は、ユーザはルールのステータスを「試験(Test)」に変更する(535)。いったんルールのステータスが「試験」に変更されると、ルールによって臨床データベースのデータが変更されず、また変更することができないことを除いて、ルールは「システム(System)」ルールと同様に扱われる。これによりルールを完全に試験し、全てのルールが、予め設定したシステムのルールを含め走ることを保証することができる。この特徴によりユーザは、ルールがルールおよび臨床データベースのデータを含めエキスパートシステム全体の中でどのように挙動するかを閲覧することができる。このことは、分析条件について実際のデータ値を用いてルールを走らせるときに、ユーザが実際の結果を見ることができるまでは、ルールが予想外の結果を出すかどうかわからないか、または明白にならないことが典型的であるため、重要である。いったんシステムから結果が提供されれば、ユーザは結果を分析してルールが期待通りに挙動するかどうかを判定することができる。実際、ユーザは結果を用いて、論理的に正しいものの、予想外の結果を出すルールをトラブルシューティングすることができる。得られた結果が完全に予想外の場合、それはルールの編集が必要であることを意味する。または、ルールが予想通りの結果を出す場合、ユーザはルールの作成プロセスを継続する。いったんルールが試験ステータスにプロモートされると(535)、ユーザは臨床試料を選択し(540)、試験シナリオテンプレートを投入する。ルールを試験するためには、臨床システムを試験モードに切り替えなければならない(545)。この時点で、「試験」ステータスにあるエキスパートシステムルールとカスタムルールの両方を走らせ(550)、表示された結果が予想外の場合には、これらの結果は試験シナリオテンプレートに送り返され(580)、ユーザはルールをさらにトラブルシューティングすることができる。一方、ルールが期待通りの結果を出す場合は、ルールのステータスはユーザによって「有効(Enabled)」にプロモートされる(560)。このステータスの変化によって新規の可能ルールは、エキスパートシステムルールを実行した後に実行する他の有効カスタムルールと共にリストに加えられる(570)。これら新規の有効ルールは、データベース内の実際の臨床データを変更できる。

0028

GUIを、プロセッサ、メモリ装置およびルールを閲覧するためのモニタを有するコンピュータシステムにホストすることができる。GUIはVisual Basic、Visual C++、またはその他任意の好適なプログラミング言語で書くことができる。エキスパートシステムエンジンについては、ジョンソンスペースセンターにあるNASAが開発したC言語統合プロダクションシステム(CLIPS)エンジンを用いて、エキスパートシステムをホストできる。同様の機能を有する、任意の他の類似エキスパートシステムエンジンを用いてもよいだろう。

0029

図6から図11は、ユーザが利用可能な選択肢の例示的なスクリーンショットを示す。しかしながら、選択肢のリストは任意の時間に容易に更新して、より多くまたはより少ない選択肢を含めることができる。図6から図11では、「選択肢表示(Show Advanced)」メニュー選択にチェックが入れられて示され、したがって、このカテゴリについて利用可能な全ての選択肢がユーザに提示されている。「選択肢表示」メニュー選択肢にチェックを入れない場合は、カテゴリ内の最も一般的に選択されるパラメータの選択肢がユーザに提示される。これは、どのようにしてGUIを調整して、広範囲のユーザスキルレベルカバーするかの例である。

0030

エキスパートシステムは、変更できないシステムルールの標準的なセットを有する。これらの標準ルールは、NCCLSおよびDINといった公知の規格設定機関が定める規格に準拠して作られている。標準ルールは、微生物学分野で尊敬を集めている権威発見または教示を組み入れてもよい。ユーザが作成したカスタムルールは、実験的抗菌剤に対する新規細菌株感受性といった、ユーザの予測が特定の原因に関するデータ分析に役立つルールである。

0031

本発明の実施態様は、ユーザがカスタムルールに優先度または突出を割り当てることができるようにする。標準的なシステムルールは、ユーザが変更できず、かつカスタムユーザ作成ルールより常に優先度が高い、割り当てられた優先度を有する。しかしながら、ユーザはカスタムルールに優先権を割り当て、公知の順番でエキスパートシステムにルールを実行させることができる。ルールの実行の順序がわかることは、より初期ルールの優先度が高いために初期ルールによってルールに入力される予定のデータが変更された場合、そのルール作成に重要である。そのため、エキスパートシステムはユーザに対し、ユーザ作成ルールが実行される順序を変更することができる能力を提供する。図12は、ユーザにルールの優先度を設定できるようにするダイアログボックスを示す。ルールの優先度は、それぞれの新規ルールを作成した後で変更でき、または単純に変更して変更の効果を見ることができる。ダイアログボックスはユーザにルールのリストを提供し、それによってユーザは、実行されるエキスパートルールの順序が結果にどのように影響するかを目で確認することができる。

0032

典型的には、標準システムエキスパートルールの結果は、これらのルールおよび続く結果がしっかりと確立された歴史のある原理および分析に基づいているため、上書きされることはない。上記のように、標準システムエキスパートルールはまた、微生物学、感染症の分野、および類似の分野において尊敬されている専門家の教示にも基づいている。そのため、標準システムエキスパートルールの結果は、通常上書きされない。本システムにより、ユーザは標準システムエキスパートルールの結果を上書きできるが、それはそのアクションが、ユーザが実行を望むものであるかどうかを最初に実証しなくてはできない。ユーザがエキスパートルールの結果を上書きしようとする場合には、「エキスパートシステムの結果の上書きを続けたいですか。(Do you want to continue overwriting Expert System results?)」という文書、または同様の表現のダイアログボックスが現れるであろう。ユーザは、はい(YES)またはいいえ(NO)のチェックボックスのいずれかを選択し、システムエキスパートルールの上書きを続ける。ユーザに提示される結果ディスプレイには、上書きされたルールには、その隣に標準システムエキスパートルールがユーザによって上書きされたことを示すインジケータが出る。

0033

次にルール作成プロセスの順序の例、およびシステム内のデータフローを示す。図13は、図5のユーザステップのフローに比べ、より詳細なルール作成および試験中のデータフローを示した図である。図13に示すように、ユーザはルールエディタ1310を用いてルール表現1360および試験シナリオ1320を作成する。試験シナリオ1320では、ユーザにルール表現の実行に必要な数値を加えるテンプレートが提示される。ユーザは、パラメータ(試料のタイプ、菌のタイプ、耐性マーカー等)に関するデータ値を手入力するか、または試料登録1340の臨床データからテンプレートを自動的に投入するかの選択肢を有する。次にルール表現1360および試験シナリオ1320はルールマネージャ1330に提供され、そこでルール表現は、試験シナリオ1320に提供されたデータと関連して評価を受ける。次にルールマネージャ1330は、注釈1380を付けたルール表現を生成する。注釈に応答してルールエディタ1310は、ブロックを緑か赤で強調したIF−THENブロック構造をユーザに表示する。緑の強調は、緑で強調されたルール表現部分の論理が、試験シナリオ1320内のデータに基づいて満たされていることを指示し、一方赤の強調は、赤で強調されたルール部分の論理が満たされていないことを指示する。次にユーザには、ルールエディタ1310を通して論理を編集する機会が与えられる。

0034

図14のエキスパートシステムは、全エキスパートシステムのフロントエンド1405とバックエンド1410との間の関係を示す。フロントエンド1405は、GUI1415およびブロック表現1425を備え、これはブロックエディタの定義1450に従って、ブロックマネージャにより駆動される。ブロック表現は、ユーザがどの条件が分析の対象となり、アクションが実行されるのかを正確に知ることができる人間可読形式でユーザに提示することができる。フロントエンド1405は、ブロックを作成し、数値をブロックのデータフィールド内に入力することによってユーザが見ることができ、かつ制御できるものである。システム1410のバックエンドは、ルールマネージャ1420およびエキスパートシステムエンジン1430を備える。ルールマネージャ1420は、ユーザ1425が作成した、ブロックエディタ定義1450に基づき作成されたブロック表現を受け取り、このブロック表現をエキスパートシステムエンジン1430が使用可能な言語に変換する。ブロック表現の変換も、ブロックエディタ定義1450に基づく。

0035

エキスパートシステムで実行可能なルールの作成および編集を容易にできる装置の例を、本発明の実施態様により図15に示す。装置1500は、入力装置1520および入力装置1530、プロセッサ1540、音響出力装置ラウドスピーカーのような)1570付きディスプレイ1560、およびデータベース1580を備える。入力装置1520は、キーボードとして示し、かつ入力装置1530はマウスとして示しているが、他の任意の好適なタイプの入力装置を使用することができる。ディスプレイ1560は、入力装置1520および入力装置1530を用いて実行されるユーザの入力に基づくプロセッサ1540からのコマンドに応答する。プロセッサ1540は、パーソナルコンピュータであってもよく、これはスタンドアロンでも、またはネットワークに接続していてもよい。最後に、データベース1580は、任意の好適な臨床データベースであることが好ましい。

0036

次にブロックマネージャおよびブロックエディタ定義についてより詳細に説明する。ブロックマネージャは、上記図3に見られるように、ユーザが入力したルール表現が論理的であることを保証する。ブロックマネージャは、ブロックエディタ定義(BED)ファイルを参照することで、この作業を完遂する。BEDは、ブロック内で用いることができるシンボルのようなルールエディタにサポートされたブロックを定義する。BEDはまた、ブロックを組み合わせて1つにしてルールを作る方法も定義する。これは、ブロックマネージャを用いてブロック内で用いられるシンボル間の構文的な関係を強化すること、およびどのようにしてブロックが別のブロックと相互作用するかをBED内で定義するブロック定義である。ルールエディタおよびルールマネージャを含み、エキスパートファイナンシャルアプリケーションのような他のエキスパートアプリケーションと共に動作するグラフィカルユーザインタフェースを作るためには、単にBEDを他のエキスパートアプリケーションに適合させて変更するだけである。BEDファイルを変更することによってユーザインタフェースは、集中治療装置からの患者の離脱を制御し、またはオイルのような選択した汎用品の経済的ステータスを判定するような他の任意のタイプのエキスパートアプリケーションに関するルールを書き始めることができる。

0037

上記の本発明の実施態様は、単に例示的な実施態様であり、発明の範囲を限定しようとするものではない。上記の実施態様は、ユーザにエキスパートシステム向けルールの定式化の困難を取り除くGUIを提供でき、ユーザにルールの作成からルールの試験、最終的にはルールの実装までの論理的な、順を追った進行を提供する。本開示の範囲、またはその同等物を含む添付の請求の範囲から逸脱することなく、本発明の上記実施態様に変更を加えることができることは明らかである。

図面の簡単な説明

0038

臨床データベースおよび各種試験装置情報収集装置との間の相互作用を示す図である。
従来のルール作成環境における典型的なステップの概要を示すフローチャートである。
ユーザが本発明の実施態様によるルールを作成するステップの概要を示すフローチャートである。
本発明の実施態様によるルールエディタ入力画面の例示的なスクリーンショット図である。
本発明の実施態様により、ルールが適切に動作することを実証するステップの概要を示すフローチャートである。
本発明の実施態様により、ルールが適切に動作することを実証するステップの概要を示すフローチャートである。
本発明の実施態様による患者カテゴリにおいて可能な選択の例示的なスクリーンショット図である。
本発明の実施態様による試料カテゴリにおいて可能な選択の例示的なスクリーンショット図である。
本発明の実施態様による分離カテゴリにおいて可能な選択の例示的なスクリーンショット図である。
分離カテゴリにおいて可能な追加選択の例示的なスクリーンショット図である。
分離カテゴリにおいて可能な追加選択の例示的なスクリーンショット図である。
本発明の実施態様によるアクションカテゴリにおいて可能な選択の例示的なスクリーンショット図である。
本発明の実施態様による、ルール優先度設定ダイアログボックスの例示的なスクリーンショット図である。
本発明の実施態様による、ルールの作成およびそれに続く、ルールが論理的に正しいか正しくないかをユーザに表示するまでのデータフロー図である。
エキスパートシステムのユーザインタフェースとエキスパートシステムとの関係を示すデータフロー図である。
本発明の実施態様を実装できる例示的装置外観図である。

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する未来の課題

ページトップへ

おすすめの成長市場

関連メディア astavision

  • 燃料電池車

    水素を燃料とし、空気中から取り込んだ酸素と反応させることで生み出した電気エネルギーを駆動力に利用する…

  • MEMS・マイクロマシン・組込システム

    MEMS (Micro Electro Mechanical Systems:微小電気機械システム)…

  • 生体情報デバイス・バイオセンサ

    「音楽を学習した人工知能は、人間を感動させることができるか?」をテーマに、クラブイベント「2045」…

ページトップへ

新着 最近公開された関連が強い技術

この技術と関連性が強い人物

この技術と関連する未来の課題

関連する未来の課題一覧

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ