CN105940401B - 用于提供可执行注释的系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种用于提供可执行注释的系统，包括：临床数据库，其存储包括临床数据的一个或多个临床文档。自然语言处理引擎，其处理所述临床文档以检测临床数据。背景提取和分类引擎，其根据所述临床数据生成临床背景信息。注释推荐引擎，其基于所述临床背景信息来生成推荐的注释的列表。临床接口引擎，其生成显示可选择的推荐的注释的列表的用户接口。

Description

用于提供可执行注释的系统和方法

技术领域

本申请总体涉及以需要最小用户交互的背景敏感的方式来提供背景敏感的可执行(actionable)注释。本申请尤其与确定使得用户能够使用与注释相关的信息的背景敏感的注释列表结合应用，并且将具体参考其加以描述。然而，应当理解，本申请也应用于其他使用情形，而不必限于上述应用。

背景技术

典型的放射学工作流涉及医师首先让患者去往放射学成像设施以执行一些成像。在已经使用X射线、CT、MRI(或者一些其他模态)执行了成像研究之后，图像被传送到使用医学数字成像和通信(DICOM)标准的影像归档和通信系统(PACS)。放射科医师阅读存储在PACS中的图像并且使用专用报告软件来生成放射学报告。

在典型的放射学阅读工作流中，放射学医师将仔细浏览成像研究并且注释特定感兴趣区域，例如能够在图像上观察到钙化或肿瘤的区域。当前的图像查看工具(例如，PACS)主要通过提供放射科医师能够从中选择的静态注释列表(有时通过解剖结构进行分组)来支持图像注释工作流。放射科医师能够从该列表选择合适的注释(例如，“钙化”)，或者备选地，选择类属“文本”工具并且例如通过键入输入与注释相关的描述作为自由文本(例如，“右心脏边界病变”)。该注释然后将与图像相关联，并且在需要时能够创建键图像。

该工作流具有两个缺点；首先，从长列表选择最合适的注释是耗时、易于出错的，并且不促进标准化描述(例如，肝脏肿块vs.肝脏中的肿块)。第二，注释被简单地附到图像而不可执行(例如，需要后续流程的发现能够在图像上被注释，但是该信息不能够由下游用户容易地使用—即，不可执行)。

发明内容

本申请提供了一种确定背景敏感注释列表的系统和方法，所述背景敏感注释列表也在“注释跟踪器”中被跟踪，使得用户能够使用与注释相关的信息。所述系统和方法支持从注释到图像的容易的导航，并且提供对可执行项的概览，从而潜在地改进工作流效率。本申请还提供克服上述问题和其他问题的新的、经改进的方法和系统。

根据一个方面，提供了一种根据权利要求1所述的用于提供可执行注释的系统。所述系统包括：临床数据库，其存储包括临床数据的一个或多个临床文档。自然语言处理引擎，其处理所述临床文档以检测临床数据。背景提取和分类引擎，其根据所述临床数据来生成临床背景信息。注释推荐引擎，其基于所述临床背景信息来生成推荐的注释的列表。临床接口引擎，其生成显示可选择的推荐的注释的列表的用户接口。

根据另一方面，提供了一种根据权利要求7所述的用于提供推荐的注释的方法，所述方法包括：存储包括临床数据的一个或多个临床文档；处理所述临床文档以检测临床数据；根据所述临床数据来生成临床背景信息；基于所述临床背景信息来生成推荐的注释的列表；并且生成显示可选择的推荐的注释的列表的用户接口。

一个优点在于向用户提供背景敏感的靶向注释列表。

另一优点在于使得用户能够将可执行事件(例如，“随访”，“肿瘤委员会会议”)与注释相关联。

另一优点在于使得用户能够将与内容相关的注释直接插入到最终报告中。

另一优点在于提供能够被用于增强的注释到图像导航的现有注释的列表。

另一优点在于改进的临床工作流。

另一优点在于改进的患者护理。

本领域普通技术人员在阅读和理解了以下详细描述之后将认识到本发明的进一步的优点。

附图说明

本发明可以采取各种部件和部件布置的形式，并且可以采取各种步骤和步骤安排的形式。附图仅出于图示优选实施例的目的，而不应当被解读为限对本发明。

图1图示了根据本申请的各方面的医学机构的IT基础架构的方框图。

图2图示了由根据本申请的各方面的临床支持系统所生成的临床背景接口的示范性实施例。

图3图示了由根据本申请的各方面的临床支持系统所生成的临床背景接口的另一示范性实施例。

图4图示了由根据本申请的各方面的临床支持系统所生成的临床背景接口的另一示范性实施例。

图5图示了由根据本申请的各方面的临床支持系统所生成的临床背景接口的另一示范性实施例。

图6图示了由根据本申请的各方面的临床支持系统所生成的临床背景接口的另一示范性实施例。

图7图示了由根据本申请的各方面的临床支持系统所生成的临床背景接口的另一示范性实施例。

图8图示了由根据本申请的各方面的临床支持系统所生成的临床背景接口的另一示范性实施例。

图9图示了根据本申请的各方面的用于生成主发现列表以提供推荐的注释的列表的方法的流程图。

图10图示了根据本申请的各方面的用于确定相关发现的方法的流程图。

图11图示了根据本申请的各方面的用于提供推荐的注释的方法的流程图。

具体实施方式

参考图1，方框图图示了诸如医院的医学机构的IT基础架构10的一个实施例。IT基础架构10适当地包括经由通信网络20互连的临床信息系统 12、临床支持系统14、临床接口系统16等。想到了通信网络20包括互联网、内联网、局域网、广域网、无线网络、有线网络、蜂窝网络、数据总线等中的一个或多个。也应该认识到，IT基础架构的部件被定位在中心位置处或者定位在多个远程位置处。

临床信息系统12将包括放射学报告、病理学报告、实验室报告、实验室/成像报告、电子健康记录、EMR数据等的临床文档存储在临床信息数据库22中。临床文档可以包括具有与诸如患者的实体相关的信息的文档。临床文档中的一些可以是自由文本文档，而其他文档可以是结构化文档。这样的结构化文档可以是由计算机程序基于用户通过以电子形式填入而提供的数据生成的文档。例如，结构化文档可以是XML文档。结构化文档可以包括自由文本部分。这样的自由文本部分可以被视为封装在结构化文档内的自由文本文档。因此，结构化文档的自由文本部分可以由系统处置为自由文本文档。所述临床文档中的每个临床文档包含信息项的列表。信息项的列表包括自由文本的字符串，诸如短语、句子、段落、词语等。所述临床文档的信息项能够被自动地和/或人工地生成。例如，各种临床系统从先前的临床文档、谈话的笔录等自动地生成信息项。对于后者，能够采用用户输入设备24。在一些实施例中，临床信息系统12包括显示设备26，所述显示设备向用户提供用户接口，以在所述用户接口内人工输入信息项和/ 或用于显示临床文档。在一个实施例中，临床文档被本地存储在临床信息数据库22中。在另一实施例中，临床文档被全国性地或地域性地存储在临床信息数据库22中。患者信息系统的范例包括，但不局限于，电子医学记录系统、部门系统等。

临床支持系统14利用自然语言处理和模式识别来检测临床文档内的相关发现特异性信息。临床支持系统14还根据由用户当前观察到的包括最特异的器官的临床文档来生成临床背景信息。具体而言，临床支持系统14连续地监测来自用户的被观察到的当前图像和相关发现特异性信息以确定临床背景信息。临床支持系统基于所确定的临床背景信息来确定可能的注释的列表或集合。临床支持系统14还跟踪与给定患者相关联的注释连同相关元数据(例如，相关联的器官、注释的类型—例如肿块、动作—例如，“随访”)。临床支持系统14还成用户接口，所述用户接口使得用户能够容易地对感兴趣区域进行注释，指示针对注释的动作的类型，使得用户能够将与信息相关的注释直接插入到报告中，并且查看所有在先注释的列表，并且在需要时导航到对应的图像。临床支持系统14包括用于显示信息项和用户接口的显示器44(诸如CRT显示器、液晶显示器、发光二极管显示器)以及供临床医师输入和/或修改所提供的信息项的用户输入设备46(诸如键盘和鼠标)。

具体而言，临床支持系统14包括自然语言处理引擎30，所述自然语言处理器引擎处理所述临床文档以检测所述临床文档中的信息项并且检测相关临床发现和信息的预定义列表。为了实现这一操作，自然语言处理引擎 30将临床文档分割成包括片断、段落、句子、词语等的信息项。通常，除了临床历史、技术、比较、发现、印象片断标头等之外，临床文档包含具有协议信息的带时间戳记的标头。能够使用片断标头的预定义列表和文本匹配技术来容易地检测片断的内容。备选地，能够使用第三方软件方法，诸如MedLEE。例如，如果给出了预定义项的列表(“肺结节”)，则能够使用字符串匹配技术来检测各项中的一项是否存在于给定的信息项中。所述字符串匹配技术还能够被增强以考虑形态和词法变体(肺结节＝肺部结节＝肺部的结节)和分布在信息项上的术语(肺部中的结节＝肺结节)。如果术语的预定义列表包含本体ID，则能够使用概念提取方法来从给定的信息项中提取概念。所述ID指的是背景本体中的概念，诸如SNOMED或RadLex。对于概念提取，能够利用第三方解决方案，例如，MetaMap。此外，自然语言处理技术在本领域中本身是已知的。能够应用诸如模板匹配的技术，和对在本体中定义的概念实例的识别，以及概念实例之间的关系，来建立如由自由文本表达的语义概念的实例及其关系的网络。

临床支持系统14还包括背景提取引擎32，所述背景提取引擎确定由用户所观察到的最特异性的(一个或多个)器官，以确定临床背景信息。例如，当在临床接口系统16中查看研究时，DICOM标头包含解剖结构信息，包括模态、身体部分、研究/协议描述、序列信息、取向(例如，轴向、径向、冠向)以及窗口类型(诸如，“肺”、“肝”)，其被用于确定临床背景信息。标准图像分割算法，诸如阈值化、k均值聚类、基于压缩的方法、区域生长方法以及基于偏微分方程的方法，也被用于确定临床背景信息。在一个实施例中，背景提取引擎32利用算法来检索针对给定切片数和其他元数据(例如，患者年龄、性别和研究描述)的解剖结构的列表。作为范例，背景提取引擎32创建查找表，所述查找表针对大量患者存储针对患者参数 (例如，年龄、性别)以及研究参数的对应的解剖结构信息。该表然后能够被用于从切片数和可能的额外信息(诸如患者年龄、性别、切片厚度以及切片的数)来估计器官。更具体地，例如，给定切片125、女性以及“CT 腹部”研究描述，算法将返回与该切片数相关联的器官的列表(例如，“肝”、“肾”、“脾”)。该信息然后由背景提取引擎32用于生成临床背景信息。

背景提取引擎32还提取临床发现和信息以及所提取的临床发现和信息的背景以确定临床背景信息。具体而言，背景提取引擎32从临床文档提取临床发现和信息并生成临床背景信息。为了完成这一操作，背景提取引擎 32利用现有的自然语言处理算法，如MedLEE和MetaMap，来提取临床发现和信息。另外，背景提取引擎32能够利用用户定义的规则来提取可以出现在文档中的特定类型的发现。此外，背景提取引擎32能够利用当前研究和临床路径的研究类型，其定义了用于划入/排除诊断、检查当前文档中的所需的临床信息的可用性的所需的临床信息。背景提取引擎32的进一步扩展允许导出针对临床信息的给定片块的背景元数据。例如，在一个实施例中，背景提取引擎32导出信息项的临床属性。背景本体，诸如SNOMED 和RadLex，能够被用于确定信息项是否为诊断或症状。本地出产或者第三方解决方案(MetaMap)能够被用于将信息项映射到本体。背景提取引擎 32利用该临床发现和信息来确定临床背景信息。

临床支持系统14还包括注释推荐引擎34，所述注释推荐引擎利用临床背景信息来确定最合适(即，背景敏感)的注释集合。在一个实施例中，注释推荐引擎34创建并存储(例如，经由将该信息存储在数据库中)研究描述到注释映射的列表。例如，这可以包含与模态＝CT和身体部分＝胸部相关的多个可能注释。对于研究描述CT CHEST(胸部)，背景提取引擎32 能够确定正确的模态和身体部分，并使用映射表来确定合适的注释集合。此外，类似于先前实施例的映射表能够由注释推荐引擎34针对被提取的各种解剖结构来创建。然后，能够针对给定解剖结构(例如，肝脏)的注释列表来查询该表。在另一实施例中，解剖结构和注释两者能够被自动地确定。能够使用标准自然语言处理技术来对大数量的现有报告进行语法分析，从而首先识别包含各种解剖结构的句子(例如，由先前实施例识别的)，并且然后对在其中发现解剖结构的句子进行语法分析以进行注释。备选地，能够对被包含在相关段落标头内的所有句子进行语法分析，以创建属于该解剖结构的注释列表(例如，在段落标头“LIVER(肝脏)”下的所有句子将是与肝脏相关的)。还能够通过探索其他技术(诸如术语的共同出现)以及使用本体/术语映射技术识别句子内的注释(例如，使用为技术发展水平引擎的MetaMap来提取统一医学语言系统概念)，来扩大/过滤该列表。该技术自动创建映射表，并且针对给定解剖结构能够返回相关注释的列表。在另一实施例中，能够处理RSNA报告模板以确定针对器官的共有的发现。在又一实施例中，能够利用针对研究的检查的原因。使用NLP来提取关于临床迹象和症状以及诊断的术语并且将其添加到查找表。通过这种方式，基于切片数、模态、身体部分和临床指示来实现/可视化与关于器官的发现相关的建议。

在另一实施例中，上文提到的技术能够被用在针对患者的临床文档上以针对给定解剖结构确定针对患者的最合适的注释列表。患者特异性注释能够用于对向用户示出的注释列表进行划分优选顺序/分类。在另一实施例中，注释推荐引擎34利用句子边界和名词短语检测器。临床文档本质上是叙述性的并且通常包含若干机构特异性片断标头，诸如，给出针对研究的原因的简要描述的临床信息、涉及相关现有研究的比较、描述已经在图像中观察到了什么的发现以及包含诊断细节和后续推荐的印象。使用自然语言处理作为开始点，注释推荐引擎34确定句子边界检测算法，其识别叙述性报告中的片断、段落和句子以及句子内的名词短语。在另一实施例中，注释推荐引擎34利用主要发现列表来提供推荐的注释的列表。在该实施例中，注释推荐引擎34对临床文档进行语法分析以从发现片断提取名词短语，从而生成推荐的注释。注释推荐引擎34利用关键字过滤器，使得名词短语包括常用词语中的至少一个，诸如“指数”或者“参考”，因为这些词语常常在描述发现时使用。在另外的实施例中，注释推荐引擎34利用相关现有报告来推荐注释。通常，放射科医师参考最新近相关现有报告来建立临床背景。现有报告通常包含关于患者的当前状态的信息，尤其是关于现有发现的信息。每个报告包含与研究相关联的研究信息，诸如模态(例如，CT、MR)以及身体部分(例如，头部、胸部)。注释推荐引擎34利用两个相关不同现有报告来建立背景—首先，具有相同模态和身体部分的最新近现有报告；第二，具有相同身体部分的最新近现有报告。给定针对患者的报告的集合，注释推荐引擎34确定针对给定研究的两个相关现有内容。在另一实施例中，利用描述分类器和过滤器来推荐注释。给定发现描述的集合，所述分类使用指定规则集合来对列表进行分类。注释推荐引擎34基于从现有报告提取的句子对主要发现列表进行分类。注释推荐引擎34还基于用户输入来对发现描述列表进行过滤。在最简单的实施方式中，注释推荐引擎 34能够利用针对过滤的简单字符串“包含”类型的操作。所述匹配能够被限制到在需要时在任何词语的开始处进行匹配。例如，键入“h”将“右心脏边界病变”包括作为过滤后的匹配的候选中的一个。类似地，如果需要，则用户还能够键入由空格分离的多个字符，以匹配采取任何顺序的多个词语；例如，“右心脏边界病变”是针对“hl”的匹配。在另一实施例中，通过以实时的方式向用户显示候选发现描述的列表来推荐注释。当用户打开成像研究时，注释推荐引擎34使用DICOM标头来确定模态和身体部分信息。然后，使用句子检测引擎来对报告进行语法分析，以从发现片断提取句子。然后，使用分类引擎对主要发现列表进行分类并将其显示给用户。在需要时使用用户输入对列表进行过滤。

临床支持系统14还包括注释跟踪引擎36，所述注释跟踪引擎跟踪针对患者的所有注释连同相关元数据。元数据包括诸如相关联的器官、注释的类型(例如，肿块)、动作/推荐(例如，“随访”)。该引擎存储针对患者的所有注释。每次新的注释被创建，表示就被存储在模块中。该模块中的信息随后由图形用户接口用于用户友好地绘制。

临床支持系统14还包括临床接口引擎38，所述临床接口引擎生成用户接口，所述用户接口使得用户能够容易地对感兴趣区域进行注释，指示针对注释的动作的类型，使得用户能够将与信息相关的注释直接插入到报告中，并且查看所有现有注释的列表，并且在需要时导航到对应的图像。例如，当用户打开研究时，临床接口引擎38向用户提供背景敏感(如由背景提取模块确定的)注释列表。对显示注释的触发能够包括用户右键敲击特定切片并且从背景菜单选择合适的注释。如图2所示，如果特定器官不能够被确定，则系统将基于当前切片示出背景敏感器官列表并且用户能够选择最合适的器官，并且然后选择注释。如果特定器官能够被确定，则器官特异性注释列表将被示出给用户。在另一实施例中，利用基于弹出式的用户接口，其中，用户能够通过选择多个术语的合适的组合从背景敏感注释列表进行选择。例如，图3示出了已经被识别并显示给用户的肾上腺特异性注释的列表。在该实例中，用户已经选择了各选项的组合来指示存在“在左侧和右侧肾上腺中的钙化病变”。建议的注释的列表将随每解剖结构而不同。在另一实施例中，通过用户将鼠标移动在由图像分割算法识别的区域内部并且指示针对注释的期望来推荐注释(例如，通过双击图像上的感兴趣区域)。在又一实施例中，临床接口引擎38利用眼睛跟踪类型的技术来检测眼睛移动并使用其他感官信息(例如，注视、停留时间)来确定感兴趣区域并提供推荐的注释。还应当预期用户接口使得用户能够对各种类型的临床文档进行注释。

临床接口引擎38还使得用户能够使用被标记为可执行的注释来对临床文档进行注释。如果临床文档的内容是结构化的或者容易利用基本映射方法进行结构化并且如果所述结构具有预定义的语义内涵，则所述临床文档是可执行的。通过这种方式，注释可以指示“该病变需要活检”。注释随后能够由活检管理系统拾取，所述活检管理系统然后创建被链接到检查和注释在其上被实现的图像的活检条目。例如，图4示出了图像已经如何被注释，指示这作为“教导文件”是重要的。类似地，图1 中示出的用户接口能够被扩大，从而也捕获可执行信息。例如，图5指示“在左侧和右侧肾上腺中观察到的钙化病变”需要如何被“监测”并且也被用作“教导文件”。图6中示出的用户接口能够通过使用算法进一步细化，其中，基于患者历史，仅患者特异性注释列表被示出给用户。用户还能够选择将自动填充相关联的元数据的现有注释(例如，来自下拉表)。备选地，用户能够敲击相关选项或者键入该信息。在另一实施例中，用户接口也支持将注释插入到放射学报告中。在第一实施方式中，这可以包括允许用户将所有注释的自由文本绘制复制到“微软剪贴板”中。注释绘制能够从这里容易地被粘贴到报告中。在另一实施例中，用户接口还支持对在“注释跟踪器”模块中保持的注释的用户友好地绘制。例如，在图7中可以看到一种实施方式。在该实例中，注释日期被示出在列中，而注释类型被示出在每行中。所述接口还能够被增强以支持不同类型的绘制(例如，由代替注释类型的解剖结构分组)，以及过滤。注释文本被超链接到对应的图像切片，使得敲击其将自动打开包含注释的图像(通过打开相关联的研究和聚焦到相关图像的设置)。在另一实施例中，如在图8中所示，基于由用户键入的字符来提供推荐的注释。例如，通过对键入字符“r”的键入，接口将基于临床背景显示“右心脏边界病”变作为最理想的注释。

临床接口系统16显示用户接口，使得用户能够容易地对感兴趣区域进行注释，指示针对注释的动作的类型，使得用户能够将与注释相关的信息直接插入到报告中，并且查看所有现有注释的列表，并且在需要时导航到对应的图像。临床接口显示系统16接收用户接口，并且在显示器48上向护理提供者显示视图。临床接口系统16还包括用户输入设备50，诸如触摸屏或者键盘和鼠标，以供医师输入和/或修改用户接口视图。护理提供者接口系统的范例包括，但不限于，个人数字助理(PDA)、蜂窝智能电话、个人计算机等。

IT基础架构10的部件适合包括运行实现前述功能的计算机可执行指令的处理器60，其中，所述计算机可执行指令被存储在与处理器60相关联的存储器62上。然而，想到了，前述功能中的至少一些能够在无需使用处理器的情况下被实施在硬件中。例如，能够采用模拟电路系统。此外，IT基础架构10的部件包括向处理器60提供接口的通信单元64，通过所述接口在通信网络20上进行通信。更重要的是，尽管离散地描述了IT基础架构 10的上述部件，但是应当认识到，这些部件能够被组合。

参考图9，图示了用于生成主要发现列表以提供推荐的注释的列表的方法的流程图100。在步骤102中，检索多个放射学检查。在步骤104中，从多个放射学检查提取DICOM数据。在步骤106中，从DICOM数据提取信息。在步骤108中，从多个放射学检查提取放射学报告。在步骤110中，在放射学报告上使用句子检测。在步骤112中，在放射学报告上使用测量检测。在步骤114中，在放射学报告上使用概念和名称短语提取。在步骤 116中，在放射学报告上执行基于频率的规范化和选择。在步骤118中，确定发现主列表。

参考图10，图示了用于确定相关发现的方法的流程图200。为了加载新的研究，在步骤202中检索当前研究。在步骤204中，从研究提取DICOM 数据。在步骤206中，基于DICOM数据来确定相关现有报告。在步骤208 中，在相关现有报告上使用句子提取。在步骤210中，在相关现有报告的发现片段上执行句子提取。在步骤212中检索主要发现列表。在步骤214中，基于主要发现列表来执行基于词语的索引和指纹创建。为了对病变进行注释，在步骤216中检索当前图像。在步骤218中，提取来自当前图像的DICOM数据。在步骤220中，基于句子提取和基于词语的索引和指纹创建来对注释进行分类。在步骤222中，提供推荐的注释的列表。在步骤224 中，由用户输入当前文本。在步骤226中，利用基于词语的索引和指纹创建来执行过滤。在步骤228中，利用DICOM数据、过滤和基于词语的索引和指纹创建来执行分类。在步骤230中，提供基于输入的用户特异性发现。

参考图11，图示了用于确定相关发现的方法的流程图300。在步骤302 中，包括临床数据的一个或多个临床文档被存储在数据库中。在步骤304 中，处理所述临床文档以检测临床数据。在步骤306中，根据临床数据生成临床背景信息。在步骤308中，基于临床背景信息生成推荐的注释的列表。在步骤310中，用户接口显示可选择的推荐的注释的列表。

如本文所使用的，存储器包括以下各项中的一个或多个：非瞬态计算机可读介质；磁盘或其他磁性存储介质；光盘或其他光学存储介质；随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)或其他电子存储器设备或芯片或一组操作性互连的芯片；互联网/内联网服务器，可以从其中经由互联网/ 内联网或局域网检索所存储的指令；等。此外，如本文所使用的，处理器包括以下各项中的一个或多个：微处理器、微控制器、图形处理单元(GPU)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、个人数字助理(PDA)、蜂窝智能电话、移动手表、计算眼镜以及类似的身体配戴、植入或携带的可移动用具；用户输入设备包括以下各项中的一个或多个：鼠标、键盘、触摸屏显示器、一个或多个按钮、一个或多个开关、一个或多个触发器等等；并且显示设备包括以下各项中的一个或多个：LCD显示器、LED显示器、等离子体显示器、投影显示器、触摸屏显示器等。

已经参考优选实施例描述了本发明。其他人在阅读和理解了以上详细描述后可以想到各种修改和变化。本发明旨在被解读为包括所有这样的修改和变化，只要它们落入权利要求或其等价方案的范围内。

Claims (10)

1.一种用于提供可执行注释的系统，所述系统包括：

临床数据库，其存储包括临床数据的一个或多个临床文档；

自然语言处理引擎，其处理所述临床文档以检测临床数据；

背景提取和分类引擎，其根据所述临床数据来生成临床背景信息；

注释推荐引擎，其基于所述临床背景信息来生成推荐的可执行注释的列表；以及

临床接口引擎，其生成用户接口，所述用户接口显示可选择的推荐的注释的所述列表。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述背景提取和分类引擎基于被显示给用户的图像来生成临床背景信息。

3.根据权利要求1所述的系统，还包括：

注释跟踪器，其跟踪针对患者的所有注释连同相关元数据。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，用户接口包括基于菜单的接口，所述基于菜单的接口使得用户能够选择注释的各种组合。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述可执行注释是可执行的，其中，所述可执行注释的内容是结构化的或者容易利用基本映射方法进行结构化，并且其中，结构具有预定义语义注释。

6.根据权利要求1-5中的任一项所述的系统，其中，用户接口使得所述用户能够将所选择的注释插入到放射学报告中。

7.一种用于提供推荐的可执行注释的方法，所述方法包括：

存储包括临床数据的一个或多个临床文档；

处理所述临床文档以检测临床数据；

根据所述临床数据来生成临床背景信息；

基于所述临床背景信息来生成推荐的可执行注释的列表；并且

生成用户接口，所述用户接口显示可选择的推荐的注释的所述列表。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

基于被显示给用户的图像来生成临床背景信息。

9.根据权利要求7所述的方法，还包括：

跟踪针对患者的所有注释连同相关元数据。

10.根据权利要求7-9中的任一项所述的方法，其中，用户接口包括基于菜单的接口，所述基于菜单的接口使得用户能够选择注释的各种组合。

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