(57)【要約】新しいリスク・スコアについてユーザーにアラートするためのシステムおよび方法。システムは、患者についての医療レポートを受領し、前記医療レポートからデータを抽出し、少なくとも部分的には抽出されたデータに基づいてリスク・スコアを計算し、該リスク・スコアを患者の以前のリスク・スコアと比較し、該リスク・スコアと以前のリスク・スコアとの間の変化が所定の閾値を超えるときを判別するプロセッサを含む。システムは、前記変化が所定の閾値を超えるときにアラートを表示するディスプレイをさらに含む。
2019533859.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
新しいリスク・スコアについてユーザーにアラートするためのシステムであって：
患者についての医療レポートを受領し；
前記医療レポートからデータを抽出し；
少なくとも部分的には抽出されたデータに基づいてリスク・スコアを計算し；
該リスク・スコアを患者の以前のリスク・スコアと比較し；
該リスク・スコアと前記以前のリスク・スコアとの間の変化が所定の閾値を超えるときを判別するよう構成されたプロセッサと；
前記変化が前記所定の閾値を超えるときにアラートを表示するディスプレイとを有する、
システム。
【請求項２】
前記抽出されたデータが、フリーテキストから抽出されたパラメータ値である、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記抽出されたデータが、統制されたリストから抽出されたパラメータ値である、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記抽出されたデータが、構造化された文書から抽出されたパラメータ値である、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記プロセッサが、
前記抽出されたデータを入力フォーマットに正規化するようさらに構成されている、
請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記入力フォーマットがリスク・モデルによって決定される、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記プロセッサが、前記データを抽出するために自然言語マッチング技法を利用する、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記リスク・スコアが、パーセント値または絶対値の一方であり、前記所定の閾値が、前記パーセント値または前記絶対値のパーセント変化である、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記プロセッサが、前記患者がスケジュールされた介入手順をもつときに前記受領を実行する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記プロセッサが、
前記患者についての、前記リスク・スコアに影響しうる少なくとも一つの未処理の注文を検出し；
前記リスク・スコアが変化する可能性があることを前記ディスプレイにおいてさらに示すよう構成されている、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記プロセッサが、
前記医療レポートから抽出されたデータと以前に抽出されたデータとの間の衝突を判別し；
前記衝突の、前記ディスプレイにおけるさらなるアラートを提供するようさらに構成されている、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
新しいリスク・スコアについてユーザーにアラートするための方法であって：
患者についての医療レポートを受領し；
前記医療レポートからデータを抽出し；
少なくとも部分的には前記抽出されたデータに基づいてリスク・スコアを計算し；
該リスク・スコアを患者の以前のリスク・スコアと比較し；
該リスク・スコアと前記以前のリスク・スコアとの間の変化が所定の閾値を超えるときを判別し；
前記変化が前記所定の閾値を超えるときにアラートを表示することを含む、
方法。
【請求項１３】
前記抽出されたデータを入力フォーマットに正規化することをさらに含む、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記入力フォーマットが、リスク・モデルによって決定される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記データを抽出するために自然言語マッチング技法を使用することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記抽出されたデータが、フリーテキストから抽出されたパラメータ値、統制されたリストから抽出されたパラメータ値、および構造化された文書から抽出されたパラメータ値のうちの一つである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記受領は、患者がスケジュールされた介入手順を有するときに行なわれる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
前記患者についての、前記リスク・スコアに影響しうる少なくとも一つの未処理の注文を検出し；
前記ディスプレイにおいて前記リスク・スコアが変化する可能性があることをさらに示すことをさらに含む、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１９】
前記医療レポートからの前記抽出されたデータと以前に抽出されたデータとの間の衝突を判別し；
前記ディスプレイにおいて前記衝突のさらなるアラートを提供することをさらに含む、
請求項１２に記載の方法。
【請求項２０】
実行可能プログラムが記憶された非一時的なコンピュータ読取り可能記憶媒体であって、前記プログラムは、プロセッサに：
患者についての医療レポートを受領すること；
前記医療レポートからデータを抽出すること；
少なくとも部分的には前記抽出されたデータに基づいてリスク・スコアを計算すること；
前記リスク・スコアを患者の以前のリスク・スコアと比較すること；
前記リスク・スコアと前記以前のリスク・スコアとの間の変化が所定の閾値を超えるときを判別すること；
前記変化が前記所定の閾値を超えるときにアラートを表示すること
を含む動作を実行するように命令する、非一時的なコンピュータ読取り可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
入力パラメータに基づいてある種の有害臨床事象のリスクを予測するために、リスク・モデルが開発されている。たとえば、急性腎損傷（AKI:  Acute  Kidney  Injury）モデルは、心臓科介入の間に使用される造影剤によって引き起こされる腎障害のリスクを予測する。これは、患者および患者の医師に、医療手順に伴うリスクについて高められた認識を提供する。AKIモデルによって利用されるパラメータは、低血圧、バルーン・ポンプの介入前使用、慢性心不全、年齢、貧血、糖尿病、造影剤容量、上皮成長因子受容体（eGFR:  epidermal  growth  factor  receptor）などを含みうる。AKIモデルは、これらのパラメータのいずれかまたはすべてを使用して、百分率リスク・スコアまたは低／中／高のようなリスク・スコア・カテゴリーを生成することができる。次いで、百分率リスク・スコアまたはリスク・スコア・カテゴリーは、たとえば、介入計画（たとえば、心臓科介入を実施するかどうか）などの目的のために、患者の医師によって参照されうる。
【０００２】
しかしながら、介入手順（または任意の決定された処置）のスケジュールから介入手順および／または処置の発生までの間に、新たに実行された検査所試験からの情報などの新しい情報が利用可能になることがある。新しい情報は、リスク・スコアを洗練し、リスク・スコアが必要なパラメータの部分的な量のみに基づいて生成された場合、またはリスク・スコアの生成に利用されたパラメータの値と矛盾する場合、リスク・スコアの完了を許容することができる。これらの事象またはリスク・スコアの変化のそれぞれは、患者の処置のコースを変更するために使用されうる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
患者の医師、専門家（たとえば、心臓科医）、管理スタッフ等のようなリスク・モデルのユーザーが、新しい情報が利用可能であることを示す指標またはアラートを受けない場合、患者の処置レジメンは変更されず、結果として最適でないヘルスケアをもたらすことがありうる。現行のシステムでは、更新されたパラメータ値のためリスク・スコアが変化するときにユーザーに通知する機構がなく、よって、ユーザーは、古くなった正しくないリスク・スコアに基づいて施術していることがありえ、それにより、患者を危険にさらすか、あるいは最適でない仕方で患者を処置する可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
ある例示的実施形態において、新しいリスク・スコアについてユーザーにアラートするためのシステムが提供される。本システムは、患者の医療レポートを受領し、医療レポートからデータを抽出し、少なくとも部分的には抽出されたデータに基づいてリスク・スコアを計算し、該リスク・スコアを患者の以前のリスク・スコアと比較し、該リスク・スコアと以前のリスク・スコアとの間の変化が所定の閾値を超えるときを判別するように構成されたプロセッサを含む。本システムは、変化が所定の閾値を超えるときにアラートを表示するディスプレイをさらに含む。
【０００５】
もう一つの例示的実施形態では、新しいリスク・スコアについてユーザーにアラートするための方法が記載される。本方法は、患者の医療レポートを受領し、医療レポートからデータを抽出し、少なくとも部分的には抽出されたデータに基づいてリスク・スコアを計算し、該リスク・スコアを患者の以前のリスク・スコアと比較し、該リスク・スコアと以前のリスク・スコアとの間の変化が所定の閾値を超えるときを判別し、変化が所定の閾値を超えるときにアラートを表示することを含む。
【０００６】
もう一つの例示的実施形態では、実行可能プログラムが記憶されている非一時的なコンピュータ読取り可能記憶媒体が記載される。プログラムは、実行されると、プロセッサに、患者の医療レポートを受領し、医療レポートからデータを抽出し、少なくとも部分的には抽出されたデータに基づいてリスク・スコアを計算し、該リスク・スコアを患者の以前のリスク・スコアと比較し、該リスク・スコアと以前のリスク・スコアとの間の変化が所定の閾値を超えるときを判別し、変化が所定の閾値を超えるときにアラートを表示することを含むアクションを実行するように命令する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】ある例示的実施形態に基づくシステムの概略図を示す。
【０００８】
【図２】ある例示的実施形態に基づく方法のフロー図を示す。
【０００９】
【図３】ある例示的実施形態に基づく方法のフロー図を示す。
【図４】ある例示的実施形態に基づく作業リスト・ビューを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
例示的実施形態は、上述した問題に対する解決策を提供しようとするものであり、コンピュータ技術に根ざした問題に対処することをねらいとする。特に、リスク・スコアの変化についてユーザーにリアルタイムでアラートすることは、患者が、以前に計算されたものよりも健康に対してより危険であると見なされる手順を受けることを回避しうる。なかでも、例示的実施形態は、新しい検査所試験からデータを抽出し、新しいリスク・スコアを計算し、リスク・スコアが変化していたらユーザーに指標を送信することによって、ユーザーにアラートする問題を解決する。さらに、例示的実施形態は、患者に対する予防可能な危害のリスクを低減しつつ、生産性および効率を有意に改善する。
【００１１】
例示的実施形態は、以下の説明および添付の図面を参照してさらに理解することができ、ここで、同様の要素は、同じ参照符号で参照される。
【００１２】
図1に示されるように、本開示のある例示的実施形態に基づくシステム１００は、上述した例示的な機能を実行するために使用される。システム１００は、プロセッサ１０２、ユーザー・インターフェース１０４、ディスプレイ１０６およびメモリ１０８を有する。システム１００の各コンポーネントは、さまざまなハードウェア実装を含んでもよい。たとえば、プロセッサ１０２は、システム１００に供給される電気信号を解釈し実行するために必要な回路を含むハードウェア・コンポーネントであってもよい。プロセッサ１０２の例は、中央処理ユニット（CPU）、制御ユニット、マイクロプロセッサなどを含みうる。回路は、集積回路、特定用途向け集積回路（ASIC）などとして実装されてもよい。ユーザー・インターフェース１０４は、たとえば、キーボード、マウス、キーパッド、タッチスクリーンなどであってもよい。ディスプレイ１０６は、液晶ディスプレイ（LCD）装置、発光ダイオード（LED）ディスプレイ、有機LED（OLED）ディスプレイ、プラズマ・ディスプレイ・パネル（PDP）などであってもよい。当業者は、ユーザー・インターフェース１０４およびディスプレイ１０６の機能が単一のハードウェア・コンポーネントで実装されうることを理解するであろう。たとえば、タッチスクリーン装置を用いて、ディスプレイ１０６とユーザー・インターフェース１０４の両方を実装することができる。メモリ１０８は、揮発性および不揮発性メモリを含む、任意の型の半導体メモリでありうる。不揮発性メモリの例は、フラッシュメモリ、リードオンリーメモリ（ROM）、プログラム可能型ROM（PROM）、消去可能なPROM（EPROM）および電気的に消去可能なPROM（EEPROM）を含みうる。揮発性メモリの例は、動的ランダム・アクセス・メモリ（DRAM）および高速CPUキャッシュ・メモリ（これは典型的には静的ランダム・アクセス・メモリ（SRAM）である）を含みうる。
【００１３】
メモリ１０８は、データベース１２０を含む。データベース１２０は、患者に相関する医療記録を保存することができる。医療記録は、臨床レポート、検査所レポートなどといったソース文書を含みうる。当業者は、ソース文書が書かれたものでもよいし、口頭でもよいし、あるいは両方の組み合わせでもよいことを理解するであろう。
【００１４】
ある例示的実施形態では、患者は、患者識別子にリンクされてもよい。患者識別子は、患者を識別するために使用される、医療記録番号（MRN:  Medical  Record  Number）または患者識別子のような任意の型の識別コードでありうる。患者識別子はまた、データベース１２０に記憶されてもよい。データベース１２０は、患者固有の問合わせを許容する仕方で（たとえば、構造化されたフォーマットで）構造化されてもよい。また、データベース１２０は、システム１００または他の相互接続されたシステムを通じて分散される一連のデータベースまたは他の型の記憶機構を表わしてもよいことも理解しておくべきである。
【００１５】
プロセッサ１０２は、たとえばインテリジェント処理エンジン１１１、リスク計算エンジン１１２、スケジューリング・エンジン１１３、整合性検出エンジン１１４およびコントローラ・エンジン１１５を含むエンジンで実装されてもよい。これらのエンジンのそれぞれについて下記でより詳細に述べる。当業者は、エンジン１１１〜１１５は、たとえば、プロセッサ１０２によって実行されるコード行として、プロセッサ１０２によって実行されるファームウェアとして、特定用途向け集積回路（ASIC）であるプロセッサ１０２の機能として、などでプロセッサ１０２によって実装されうることを理解するであろう。
【００１６】
上記で論じたように、リスク・モデルは一つまたは複数のパラメータを処理する。各パラメータは、基本パラメータから構成されてもよい。たとえば、AKIモデルの上皮成長因子受容体（eGFR）パラメータは、血清クレアチニン、年齢、性別および人種などの複数の基本パラメータによって決定されうる。簡単のため、用語「パラメータ」は、パラメータおよび基本パラメータの両方を指すために使用される。さらに、例示的実施形態はAKIモデルを参照して記述されるが、当業者は、例示的実施形態が他の型のリスク・モデルに適用されうることを理解するであろう。たとえば、他のモデルは、死亡率モデル、出血モデルなどを含みうる。
【００１７】
インテリジェント処理エンジン１１１は、患者の医療記録からパラメータ値を検索して抽出し、抽出されたパラメータ値をリスク・モデルの必要な入力フォーマットに関して正規化する。パラメータ値は、医療記録内の特定のまたはあらかじめ決定されたデータ源から検索されてもよい。検索および抽出プロセスを例解する三つの例示的実施形態が下記で呈示される。しかしながら、当業者は、他の方法を用いて、医療記録からパラメータ値を検索し抽出してもよいことを理解するであろう。
【００１８】
第一の例示的実施形態では、インテリジェント処理エンジン１１１は、臨床レポートなどからの医療記録中のフリーテキストからパラメータ値を抽出してもよい。たとえば、インテリジェント処理エンジン１１１は、過去にバルーン・ポンプが患者に使用されたかどうかを抽出してもよい。抽出は、自然言語マッチング技法によって行なわれてもよい。あるいはまた、否定での生起が肯定のキューとしてピックアップされうるを避けるために、否定スコープ検出（negation  scope  detection）が使用されてもよい。たとえば、臨床レポートが「患者におけるバルーン・ポンプ使用の報告がない」と述べている場合、否定スコープ検出（negative  scope  detection）は、「バルーン・ポンプ」の上記の陳述がインテリジェント処理エンジン１１１によって抽出されることを防止する。
【００１９】
第二の例示的実施形態では、インテリジェント処理エンジン１１１は、制御された情報のリストからパラメータ値を抽出してもよい。たとえば、インテリジェント処理エンジン１１１は、医療記録における病気および関連する健康問題の国際統計分類（「ICD」）コードのリストから糖尿病状態を抽出してもよく、あるいはインテリジェント処理エンジン１１１は、医療記録から低血圧状態を抽出してもよい。インテリジェント処理エンジン１１１は、次いで、医療記録から抽出された状態のリストを、制御されたリストと照合してもよい。こうして、たとえば、患者のリストと統制されたリストとの間で一致が生じる場合、たとえば、患者のリスト内のICDコードが統制されたリスト内の糖尿病コードと一致する場合、インテリジェント処理エンジン１１１は、患者が糖尿病であると結論付けることができる。
【００２０】
第三の例示的実施形態では、インテリジェント処理エンジン１１１は、構造化された文書からパラメータ値を抽出してもよい。たとえば、インテリジェント処理エンジン１１１は、患者の医療記録における検査所レポートからパラメータ値を抽出してもよい。パラメータ値は、検査所レポートの所定の位置にある測定値または他の任意の情報項目でありうる。
【００２１】
抽出プロセスに続いて、インテリジェント処理エンジン１１１は、次いで、抽出されたパラメータ値を、リスク・モデルの要求される入力フォーマットに関して正規化してもよい。たとえば、AKIモデルの糖尿病状態は、「はい（yes）」または「いいえ（no）」のいずれかの入力を要求することがありうる。同様に、AKIモデルの貧血状態も、「はい」または「いいえ」のいずれかの入力を要求することがありうる。よって、糖尿病状態および貧血状態についての正規化されたパラメータ値は、「はい」または「いいえ」入力となる。なお、数値については、あらかじめ決定された閾値を使うのが慣例である。さらに、一致する情報項目および否定されない検出されたテキスト断片については、対応する状態を「はい」に設定するのが慣例である。
【００２２】
リスク計算エンジン１１２は、リスク・モデルの数式を実行することによってリスク・スコアを計算する。たとえば、リスク計算エンジン１１２は、データベース１２０からAKIモデルのための数式を取得し、該数式に正規化されたパラメータ値を入力してもよい。正規化されたパラメータ値は、インテリジェント処理エンジンによって正規化されたパラメータ値の、データベース１２０に記憶されたパラメータ値との混合であってもよい。さらに、手動または自動でパラメータ値が入力されてもよい。次いで、リスク計算エンジン１１２による計算は、たとえば、百分率スコア、スコア・カテゴリーまたは他の任意のスコアの形のリスク・スコアを生成しうる。リスク・スコアは、使用されるリスク・モデルの型と相関してもよい。
【００２３】
スケジューリング・エンジン１１３は、患者についての未処理の注文を維持する。未処理の注文は、たとえば、検査所注文、介入手順などでありうる。ある例示的実施形態では、スケジューリング・エンジン１１３は、画像管理伝送システム（PACS:  Picture  Archiving  Communications  System）のような未処理の注文を含むリポジトリのアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を通じて患者の一意的な識別子を送信することにより、未処理の注文を取り出すことができる。あるいはまた、未処理の注文は、データベース１２０から取り出されてもよい。
【００２４】
異なる未処理の注文が異なる仕方で利用されうることを注意しておく。特に、検査所注文のような未処理の注文は、リスク・モデルを更新するために、更新された正規化パラメータ値を得る目的のために顧慮されてもよい。介入手順のような未処理の注文は、介入手順のリスクを判別するためにリスク・モデルを使用する目的のために顧慮されてもよい。
【００２５】
整合性検出エンジン１１４は、不整合を自動的に検出する。不整合は、古い正規化されたパラメータ値と新しい正規化されたパラメータ値との間、または古いリスク・スコアと更新されたリスク・スコアとの間のものに関しうる。
【００２６】
ある可能な例示的実施形態では、整合性検出エンジン１１４は、パラメータ・レベルで不整合を検出してもよい。たとえば、二つの正規化されたパラメータ値が存在するとき、整合性検出エンジン１１４は、二つのパラメータ値を比較し、衝突がないかどうか検査してもよい。ある例示的実施形態では、患者の糖尿病パラメータ値は値「いいえ」で示されてもよく、一方、患者の医療記録に追加された最近の検査所検査から決定される新しい糖尿病パラメータ値は、患者が実には糖尿病であることを示してもよい。インテリジェント処理エンジン１１１は、新しいパラメータ値を抽出し、新しいパラメータ値を値「はい」に正規化してもよい。次いで、整合性検出エンジン１１４は、古い「いいえ」のパラメータ値を新しい「はい」のパラメータ値を比較し、二つのパラメータ値が互いに衝突することを判別しうる。
【００２７】
もう一つの変形では、整合性検出エンジン１１４は、リスク・スコア・レベルまたはリスク・カテゴリー・レベルで不整合を検出してもよい。リスク・スコア・レベルでは、整合性検出エンジン１１４は、古いリスク・スコアを、リスク計算エンジン１１２によって決定される更新されたリスク・スコアと比較してもよい。古いリスク・スコアおよび更新されたリスク・スコアがあらかじめ決定された閾値の許容できる範囲内にある場合、整合性検出エンジン１１４は、衝突がないと判定してもよい。たとえば、古いリスク・スコアが9%であり、更新されたリスク・スコアが10%であり、所定の閾値が5%である場合、整合性検出エンジン１１４は、古いリスク・スコアと更新されたリスク・スコアとの間の差が許容できる範囲内にあり、よって、衝突が存在しないと判断する。別の例では、古いリスク・スコアが9%であり、更新されたリスク・スコアが30%であり、所定の閾値が5%である場合、整合性検出エンジン１１４は、古いリスク・スコアと更新されたリスク・スコアとの間の差が許容できる範囲内でなく、よって、衝突があると判定する。
【００２８】
あるいはまた、リスク・カテゴリー・レベルでは、整合性検出エンジン１１４は、古いリスク・カテゴリーとを、リスク計算エンジン１１２によって決定される更新されたリスク・カテゴリーと比較してもよい。たとえば、古いリスク・カテゴリーが「中」であり、更新されたリスク・カテゴリーが「高」である場合、整合性検出エンジン１１４は、衝突があると判断してもよく、一方、古いリスク・カテゴリーおよび更新されたリスク・カテゴリーが両方「中」である場合には、整合性検出エンジン１１４は、衝突がないと判断してもよい。一貫性検出エンジン１１４は、パラメータ・レベルとリスク・スコア／リスク・カテゴリー・レベルの両方において、またはそれら二つのレベルのいずれかのみにおいて、不整合を検出するために利用されうることを注意しておくべきである。
【００２９】
コントローラ・エンジン１１５は、システム１００のコンポーネント間の情報の流れを制御し、新しい情報が利用可能であるときにエンジン１１１〜１１４に通知する。たとえば、コントローラ・エンジン１１５は、日常的にスケジューリング・エンジン１１３を監視して、検査所試験などのリスク・スコアに影響しうる検査がスケジュールされている患者を検索してもよい。ある例示的実施形態では、コントローラ・エンジン１１５は、各パラメータを一つまたは複数のデータ源とつなぐ、たとえば貧血パラメータを全血球計算（CBC:  complete  blood  count）検査所試験とつなぐルックアップテーブルを利用してもよい。患者が一つまたは複数のスケジュールされた検査所試験をもつ場合、コントローラ・エンジンは、患者を「未確定結果（pending  results）」としてフラグ付けしてもよい。これについて下記でさらに詳述する。
【００３０】
図２は、ある例示的実施形態に基づく、リスク・スコアを計算するための方法２００を示す。ステップ２０１において、インテリジェント処理エンジン１１１は、患者の医療記録からパラメータ値（単数または複数）を検索し、抽出する。上記で論じたように、抽出は、複数の異なる方法によって達成されてもよい。これらの方法は、患者の医療記録の医療レポート（単数または複数）内のフリーテキストからパラメータ値（単数または複数）を抽出すること、患者の医療記録内の統制された情報のリストからパラメータ値（単数または複数）を抽出すること、および患者の医療記録内の構造化された文書からパラメータ値（単数または複数）を抽出することを含むがそれに限定されない。
【００３１】
ステップ２０２では、インテリジェント処理エンジン１１１は、ステップ２０１で抽出されたパラメータ値（単数または複数）を正規化する。パラメータ値は、リスク・モデルの要求される入力フォーマットに関して正規化される。ステップ２０３において、リスク計算エンジン１１２は、リスク・モデルの数式に正規化されたパラメータ値を入力し、その式を実行することにより、リスク・スコアを計算する。リスク計算エンジン１１２による計算は、リスク・スコアを生成し、これは、上記で論じたように、百分率スコア、スコア・カテゴリー、または使用されるリスク・モデルの型に相関する他の任意のスコアでありうる。
【００３２】
ステップ２０４では、コントローラ・エンジン１１５は、患者について出された未処理の注文があるかどう、あスケジューリング・エンジン１１３を日常的に監視する。未処理の注文は、たとえば、検査所注文または医師によってスケジュールされた介入手順を含みうる。
【００３３】
図３は、ある例示的な実施形態に基づく、介入手順に関連するリスク・スコアの何らかの変化について、患者の医師などのシステム１００のユーザーにアラートするための方法３００を示している。方法３００は、患者のスケジュールされたインターベンション手順が心臓科介入であり、心臓科介入に関連するリスク・モデルがAKIモデルであると想定する。上記で論じたように、AKIモデルは、心臓科介入の間の造影剤使用によって引き起こされる腎障害のリスクを予測する。たとえば、患者についてのAKIリスク・モデルによって得られるリスク・スコアは「中程度」であってもよい。
【００３４】
ステップ３０１では、コントローラ・エンジン１１５は、患者についてのスケジュールされた検査所検査（たとえば、全血球計算（CBC）検査所試験）を検出する。コントローラ・エンジン１１５は、CBC検査所試験がAKIリスク・モデルにおけるリスク・スコアを潜在的に変化させうると判定してもよい。たとえば、CBCは、貧血がAKIリスク・モデルにおけるパラメータでありうる場合に、患者が貧血であることを明らかにしうる。
【００３５】
ある例示的実施形態では、コントローラ・エンジン１１５は、患者の電子医療記録（EMR:  electronic  medical  record）にマーク付けして、患者がAKIリスク・モデルの患者のリスク・スコアを潜在的に変更することができるスケジュールされた検査所検査をもつことを示してもよい。たとえば、患者のEMRは「未確定結果」としてマークされてもよい。ある変形では、マークは、患者の医療記録上でディスプレイ１０６で見ることができる。別の変形では、マークはディスプレイ１０６上で閲覧されうる患者ルックアップ（patient  lookup）・リスト上に見られてもよい。さらなる例示的態様では、患者の医師は、患者が「未確定結果」とマークされていることを示すアラートを伝達されてもよい。アラートは、テキスト、電子メール、ページ、アプリケーション（アプリ）通知などを介して医師に伝達されうる。
【００３６】
検査所検査が完結し、検査所検査の結果が患者の医療記録に追加された後、ステップ３０２において、コントローラ・エンジン１１５は、インテリジェント処理エンジン１１１に、検査所検査からパラメータ値を抽出させる。たとえば、コントローラ・エンジン１１５は、患者の医療記録を監視し続け、CBC検査所結果が追加されたことを検出してもよい。よって、コントローラ・エンジン１１５は、インテリジェント処理エンジン１１１に、患者の貧血パラメータ値を抽出し正規化させてもよい。この例示的実施形態の目的のためには、インテリジェント処理エンジン１１１は、患者が貧血であると判定し、「はい」という正規化されたパラメータ値を生成しうる。
【００３７】
ステップ３０３では、コントローラ・エンジン１１５は、ステップ３０２からの正規化されたパラメータ値を整合性検出エンジン１１４に供給し、不整合があるかどうかを判定する。たとえば、整合性検出エンジン１１４は、ステップ３０２で決定された、貧血値について「はい」の正規化されたパラメータ値を受け取ってもよい。次いで、整合性検出エンジン１１４は、「はい」の値を、たとえば「いいえ」という古い貧血正規化パラメータ値と比較してもよく、それは、矛盾を明らかにする。
【００３８】
ある例示的実施形態では、ユーザーは、新しい正規化されたパラメータ値（たとえば「はい」）が、古い正規化されたパラメータ値（たとえば「いいえ」）を自動的に上書きすることを許容してもよい。ある代替的な例示的実施形態では、ユーザーは、古い正規化されたパラメータ値を新しい正規化されたパラメータ値で上書きする許可を求める指標を受け取ってもよい。
【００３９】
あるさらなる例示的実施形態では、古い正規化されたパラメータ値は存在しないことがある。すなわち、リスク・スコアは、あるパラメータ値なしで計算されたことがありうる。そのような実施形態では、整合性検出エンジン１１４は、空のパラメータ値と新しい正規化されたパラメータ値との間に不整合があると判定してもよい。よって、新しい正規化パラメータ値は、空のパラメータ値を置き換えることになる。
【００４０】
別の例示的実施形態では、ステップ３０３で不整合がないと判定された場合、コントローラ・エンジン１１５は、患者の医療記録からマーク（たとえば、結果が未確定）を除去してもよい。さらに、コントローラ・エンジン１１５は、患者の状態への更新について患者の医師に通知してもよい。あるいはまた、ステップ３０３が不整合が存在すると判定する場合、方法３００はステップ３０４に進む。
【００４１】
ステップ３０４では、コントローラ・エンジン１１５は、リスク計算エンジン１１２に、貧血値をAKIリスク・モデルにおける新しい正規化パラメータ値で更新することによって、新しいAKIリスク・スコアを計算させてもよい。たとえば、AKIリスク・モデルにおける貧血値が「いいえ」から「はい」に更新されてもよく、次いでAKIリスク・モデルが実行されてもよい。その後、AKIリスク・モデルは、たとえば「高」という新しいAKIリスク・スコアを生成してもよい。
【００４２】
ステップ３０５では、コントローラ・エンジン１１５は、ステップ３０４からの新しいAKIリスク・スコアを整合性検出エンジン１１４に供給し、新しいAKIリスク・スコアと古いAKIリスク・スコアとの間に不整合があるかどうかを判定する。たとえば、整合性検出エンジン１１４は、古いAKIリスク・スコア「中」と、新しいAKIリスク・スコア「高」とを比較し、それら二つのリスク・スコアが一貫していないと判定してもよい。
【００４３】
ある例示的実施形態では、ステップ３０５が不整合がないと判定する場合、コントローラ・エンジン１１５は、患者の医療記録からマーク（たとえば、結果が未確定）を除去してもよい。さらに、コントローラ・エンジン１１５は、患者の状態への更新について患者の医師に通知してもよい。あるいはまた、ステップ３０３が不整合が存在すると判定する場合、方法３００は、ステップ３０６に進んでもよい。
【００４４】
ステップ３０６では、コントローラ・エンジン１１５は、新しいAKIリスク・スコアをユーザーに通知する。たとえば、コントローラ・エンジン１１５は、患者のリスク・スコアが変化したことを示すアラートを送信してもよい。アラートは、テキスト、電子メール、ページ、アプリ通知などを介して医師に伝達されてもよい。当業者は、アラートが、システム１００の任意のユーザーに、またはたとえば心臓科介入を実行する予定の心臓科医のような関連性があると見なされる任意の当事者に伝達されうることを理解するであろう。
【００４５】
上記の例示的実施形態および方法は、複数の患者に同時に適用されてもよい。たとえば、データベース１２０は、介入手順のために予定されているすべての患者をリストする患者作業リストを含んでもよい。ある例示的実施形態では、患者作業リストは、指定された時間枠内に介入手順のために予定されている患者をリストしてもよい。
【００４６】
図４は、作業リスト・ビュー４００を示している。ある例示的実施形態では、作業リスト・ビュー４００は、ディスプレイ１０６上に、患者作業リストをユーザーフレンドリーなフォーマットで表示してもよい。ある変形では、作業リスト・ビューは、患者４０１（たとえば、名前、MRNなどによる)、患者のためにスケジュールされている介入手順４０２、スケジュールされた手順の時刻４０３、手順のリスク・スコア４０４および患者の状態４０５を表示してもよい。図4に示されるように、患者Aは「結果未確定」状態をもつ。上記で論じたように、これは、患者Aがスケジュールされている検査所検査のような未処理の注文をもつことを示すことがありうる。当業者は、未処理の注文が介入手順の前または後にスケジュールされうることを理解するであろう。このことはユーザーに、介入手順をスケジュールされた時間に実行するか、あるいはまた介入手順を延期するかを決定することにおける裁量を与える。
【００４７】
患者Bは「OK」状態を表示している。これは、患者Bがスケジュールされた未処理の注文をもたないことを示しうる。患者Dは「衝突」状態を表示している。これは、患者Dのリスク・スコアが「高」に更新されていることを示しうる。別の変形では、作業リスト・ビュー４００は、たとえば、日付、スケジュールされた未処理の注文（単数または複数）、古いリスク・スコア（単数または複数）などを含む、カテゴリーの異なる配置を採用してもよい。当業者は、状態４０５が、文字列（たとえば説明テキスト）、整数、色などによって表現されうることを理解するであろう。あるさらなる例示的実施形態では、ユーザーは、新しいパラメータ値を入力する、検査所検査をスケジュールするなど、患者作業リスト上の各患者に関するデータを編集してもよい。
【００４８】
作業リスト・ビュー４００が、心臓科医のようなユーザーに、潜在的に有害な手順を緩和しつつ効果的かつ効率的に計画するためのツールを提供しうることに注意することが重要である。
【００４９】
本開示の精神または範囲から逸脱することなく、開示された例示的実施形態および方法および代替物にさまざまな修正がなされてもよいことは、当業者には明らかであろう。よって、本開示は、付属の特許請求の範囲およびそれらの均等物の範囲内にはいることを条件として、修正および変形をカバーすることが意図されている。
【００５０】
請求項は、PCT規則6.2(b)に従って参照符号／数字を含むことがありうるに留意されたい。しかしながら、本願の請求項は、参照符号／数字に対応する例示的実施形態に限定されると考えられるべきではない。
【００５１】
当業者は、上述の例示的実施形態は、別個のソフトウェア・モジュールとして、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせとしてなどを含む、いくつもある仕方で実装されうることを理解するであろう。たとえば、インテリジェント処理エンジン１１１、リスク計算エンジン１１２、スケジューリング・エンジン１１３、整合性検出エンジン１１４およびコントローラ・エンジン１１５は、コンパイルされるとプロセッサ上で実行されうるコード行を含むプログラムであってもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【手続補正書】
【提出日】令和1年5月8日(2019.5.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
新しいリスク・スコアについてユーザーにアラートするためのシステムであって：
患者についての医療レポートを受領し；
前記医療レポートから患者の医療データを抽出し；
少なくとも部分的には抽出された医療データに基づいて、ある種の有害臨床事象のリスクを予測するリスク・スコアを計算し；
該リスク・スコアを患者の以前のリスク・スコアと比較し；
該リスク・スコアと前記以前のリスク・スコアとの間の変化が所定の閾値を超えるときを判別するよう構成されたプロセッサと；
前記変化が前記所定の閾値を超えるときにアラートを表示するディスプレイとを有する、
システム。
【請求項２】
前記抽出された医療データが、フリーテキストから抽出されたパラメータ値を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記抽出された医療データが、統制されたリストから抽出されたパラメータ値を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記抽出された医療データが、構造化された文書から抽出されたパラメータ値を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記プロセッサが、前記医療データを抽出するために自然言語マッチング技法を利用する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記リスク・スコアが、パーセント値または絶対値の一方であり、前記所定の閾値が、前記パーセント値または前記絶対値のパーセント変化である、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記プロセッサが、前記患者がスケジュールされた介入手順をもつときに前記受領を実行する、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記プロセッサが、
前記患者についての、前記リスク・スコアに影響しうる少なくとも一つの未処理の注文を検出し；
前記リスク・スコアが変化する可能性があることを前記ディスプレイにおいてさらに示すよう構成されている、
請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記プロセッサが、
前記医療レポートから抽出された医療データと以前に抽出された医療データとの間の衝突を判別し；
前記衝突の、前記ディスプレイにおけるさらなるアラートを提供するようさらに構成されている、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
新しいリスク・スコアについてユーザーにアラートするための方法であって：
患者についての医療レポートを受領し；
前記医療レポートから医療データを抽出し；
少なくとも部分的には前記抽出された医療データに基づいて、ある種の有害臨床事象のリスクを予測するリスク・スコアを計算し；
該リスク・スコアを患者の以前のリスク・スコアと比較し；
該リスク・スコアと前記以前のリスク・スコアとの間の変化が所定の閾値を超えるときを判別し；
前記変化が前記所定の閾値を超えるときにアラートを表示することを含む、
方法。
【請求項１１】
前記医療データを抽出するために自然言語マッチング技法を使用することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記抽出された医療データが、フリーテキストから抽出されたパラメータ値、統制されたリストから抽出されたパラメータ値、および構造化された文書から抽出されたパラメータ値のうちの少なくとも一つを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記受領は、患者がスケジュールされた介入手順を有するときに行なわれる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記患者についての、前記リスク・スコアに影響しうる少なくとも一つの未処理の注文を検出し；
前記ディスプレイにおいて前記リスク・スコアが変化する可能性があることをさらに示すことをさらに含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記医療レポートからの前記抽出された医療データと以前に抽出された医療データとの間の衝突を判別し；
前記ディスプレイにおいて前記衝突のさらなるアラートを提供することをさらに含む、
請求項１０に記載の方法。
【国際調査報告】
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