(57)【要約】  ユーザ挙動学習された認証支援のためのシステム。本発明の特徴は、ユーザを監視して、医療装置／ソフトウェアを用いている間のユーザの挙動を追跡する。当該情報は、患者の生理学的パラメータと組み合わせられ、新たな臨床決定支援（ＣＤＳ）アルゴリズムを学習させて、悪化決定、警告管理、決定及び閲覧支援における改善を提供する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
挙動学習された悪化検出の方法を実行するための命令が保存された、持続性のコンピュータ読み取り可能媒体であって、前記命令は、
エピソードを体験した少なくとも１人の患者について、少なくとも１つの記録データベースから、前記少なくとも１人の患者についての前記エピソードの前及び後の医療従事者の行動の記録を取得するステップと、
前記取得された行動の記録の少なくとも幾つかを用いて、前記少なくとも１人の患者に悪化のリスクがあるか否かを決定するステップと、
類似するエピソードを体験した少なくとも１人の別の患者について、少なくとも１つのパラメータデータベースから、前記少なくとも１人の別の患者についての前記類似するエピソードの前及び後の生理学的パラメータの記録を取得するステップと、
前記取得された行動の記録の少なくとも幾つかを用いて、前記少なくとも１人の別の患者を対照群又は陽性群に分類するステップと、
前記陽性群における少なくとも１人の患者についての前記取得された生理学的パラメータを利用して、悪化検出のための少なくとも１つのアルゴリズムを学習させるステップと、
を有する動作を実行するよう１つ以上のプロセッサに対して動作可能な、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項２】
前記少なくとも１つの記録データベースは、電子医療記録システム及び臨床決定支援システムの少なくとも一方である、請求項１に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３】
前記少なくとも１つのパラメータデータベースは、電子医療記録システム及び臨床決定支援システムの少なくとも一方である、請求項１に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項４】
前記行動の記録の取得のための前記エピソードの前及び後の期間の継続時間は、エピソードに依存する、請求項１に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項５】
前記類似するエピソードの前及び後の期間の継続時間は、前記エピソードに依存する、請求項１に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項６】
前記学習は、回帰、決定木、ランダムフォレスト、ベクターサポートマシン及びベイジアン法から成る群から選択され
請求項１に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項７】
挙動学習された警告管理の方法を実行するための命令が保存された、持続性コンピュータ読み取り可能媒体であって、前記命令は、
少なくとも１つのインジケータについて、少なくとも１つの記録データベースから、前記インジケータの前及び後の医療従事者の行動の記録を取得するステップと、
前記取得された行動の記録の少なくとも幾つかを用いて、少なくとも１人の患者に悪化のリスクがあるか否かを決定するステップと、
類似するインジケータを体験した少なくとも１人の別の患者について、少なくとも１つのパラメータデータベースから、前記少なくとも１人の別の患者についての前記類似するインジケータの前及び後の生理学的パラメータの記録を取得するステップと、
前記取得された行動の記録の少なくとも幾つかを用いて、前記類似するインジケータを、真陽性、偽陽性、真陰性、又は偽陰性として分類するステップと、
前記分類されたインジケータを利用して、少なくとも１つのアルゴリズムを学習させるステップと、
を有する動作を実行するよう１つ以上のプロセッサに対して動作可能な、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項８】
前記インジケータは警告である、請求項７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項９】
前記少なくとも１つの記録データベースは、電子医療記録システム及び臨床決定支援システムの少なくとも一方である、請求項７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのパラメータデータベースは、電子医療記録システム及び臨床決定支援システムの少なくとも一方である、請求項７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１１】
前記行動の記録の取得のための前記インジケータの前及び後の期間の継続時間は、エピソードに依存する、請求項７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１２】
前記パラメータの記録の取得のための類似するインジケータの前及び後の期間の継続時間は、エピソードに依存する、請求項７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１３】
前記学習は、回帰、決定木、ランダムフォレスト、ベクターサポートマシン及びベイジアン法から成る群から選択される、請求項７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１４】
挙動学習された決定支援の方法を実行するための命令が保存された、持続性コンピュータ読み取り可能媒体であって、前記命令は、
少なくとも１つの事象について、少なくとも１つの記録データベースから、前記事象の前及び後の医療従事者の行動の記録を取得するステップと、
前記取得された行動の少なくとも幾つかを用いて医療従事者にガイダンスを提供するステップと、
を有する動作を実行するよう１つ以上のプロセッサに対して動作可能な、コンピュータ読み取り可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には学習支援システムに関し、更に詳細にはユーザ挙動に基づく学習支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療従事者等は、ソフトウェア及び種々の医療装置と頻繁に相互作用する。これらの医療従事者が、これらのソフトウェアプラットフォーム及び装置とどのように相互作用するか、更には新たな技術の体験を学習することは、より効果的なソフトウェアプラットフォーム及び医療装置を生成する助けになり得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、これらの医療従事者の相互作用に関する有用な情報を集めることは、難しいことが多い。当該タイプの情報を集めるための現在の手法は、医療従事者へのインタビューを含み得る。しかしながら、これらのインタビューを実行することは時間を浪費し労力を使うものであり、医療の職務から医療従事者を引き離してしまい得る。
【０００４】
異なる医療機関により雇用され、異なる種類の患者を扱っている医療従事者の間でも、典型的には利用の違いがある。専門家のサブグループと協力する又はインタビューすることは、全ての医療施設及び医療従事者を表さない、偏りのある結果をもたらし得る。他方、より大きな医療従事者のグループにインタビューし、該医療従事者の日常的なワークフローを追跡することは、不可能ではないとしても、困難であり得る。
【０００５】
緊密な協力を用いたとしても、医療従事者及び医療施設との効率の良い連絡は依然として保証されない場合がある。例えば、既存の臨床決定支援（ＣＤＳ）ツールは、有用ではなく邪魔となり得るノイズ又は冗長な情報を不可避的に生成する。また、ＣＤＳツールが患者のケアを支援するよう介入し得る、認識されない（即ち現在監視されていない）領域があり得る。
【０００６】
それ故、改善された臨床決定支援システムに対するニーズが存在する。
【０００７】
当該概要は、発明の詳細な説明部分において以下に更に説明される、簡略化された形態における概念の選択を導入するために示される。当該概要は、請求の範囲の重要な特徴又は基本的な特徴を特定することを意図したものではなく、請求の範囲を決定する際の支援として用いられることを意図したものでもない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一態様においては、本発明の実施例は、挙動学習された（behavior-trained）悪化検出の方法を実行するための命令が保存された、持続性コンピュータ読み取り可能媒体であって、前記命令は、エピソードを体験した少なくとも１人の患者について、少なくとも１つの記録データベースから、前記少なくとも１人の患者についての前記エピソードの前及び後の医療従事者の行動の記録を取得するステップと、前記取得された行動の記録の少なくとも幾つかを用いて、前記少なくとも１人の患者に悪化のリスクがあるか否かを決定するステップと、類似するエピソードを体験した少なくとも１人の別の患者について、少なくとも１つのパラメータデータベースから、前記少なくとも１人の別の患者についての前記類似するエピソードの前及び後の生理学的パラメータの記録を取得するステップと、前記取得された行動の記録の少なくとも幾つかを用いて、前記少なくとも１人の別の患者を対照群又は陽性群に分類するステップと、前記陽性群における少なくとも１人の患者についての前記取得された生理学的パラメータを利用して、悪化検出のための少なくとも１つのアルゴリズムを学習させる（train）ステップと、を有する動作を実行するよう１つ以上のプロセッサに対して動作可能な、コンピュータ読み取り可能媒体に関する。
【０００９】
該悪化検出のためのコンピュータ読み取り可能媒体の幾つかの実施例においては、前記少なくとも１つの記録データベースは、電子医療記録（ＥＭＲ）システム及び臨床決定支援（ＣＤＳ）システムの少なくとも一方である。
【００１０】
該悪化検出のためのコンピュータ読み取り可能媒体の幾つかの実施例においては、前記少なくとも１つのパラメータデータベースは、電子医療記録（ＥＭＲ）システム及び臨床決定支援（ＣＤＳ）システムの少なくとも一方である。
【００１１】
該悪化検出のためのコンピュータ読み取り可能媒体の幾つかの実施例においては、前記行動の記録の取得のための前記エピソードの前及び後の期間の継続時間は、前記エピソードに依存する。
【００１２】
該悪化検出のためのコンピュータ読み取り可能媒体の幾つかの実施例においては、前記類似するエピソードの前及び後の期間の継続時間は、前記エピソードに依存する。
【００１３】
該悪化検出のためのコンピュータ読み取り可能媒体の幾つかの実施例においては、前記学習は、回帰、決定木、ランダムフォレスト、ベクターサポートマシン及びベイジアン法から成る群から選択される。
【００１４】
他の態様においては、本発明の実施例は、挙動学習された警告管理の方法を実行するための命令が保存された、持続性コンピュータ読み取り可能媒体であって、前記命令は、少なくとも１つのインジケータについて、少なくとも１つの記録データベースから、前記インジケータの前及び後の医療従事者の行動の記録を取得するステップと、前記取得された行動の記録の少なくとも幾つかを用いて、少なくとも１人の患者に悪化のリスクがあるか否かを決定するステップと、類似するインジケータを体験した少なくとも１人の別の患者について、少なくとも１つのパラメータデータベースから、前記少なくとも１人の別の患者についての前記類似するインジケータの前及び後の生理学的パラメータの記録を取得するステップと、前記取得された行動の記録の少なくとも幾つかを用いて、前記類似するインジケータを、真陽性、偽陽性、真陰性、又は偽陰性として分類するステップと、前記分類されたインジケータを利用して、少なくとも１つのアルゴリズムを学習させるステップと、を有する動作を実行するよう１つ以上のプロセッサに対して動作可能な、コンピュータ読み取り可能媒体に関する。
【００１５】
該警告管理のためのコンピュータ読み取り可能媒体の幾つかの実施例においては、前記インジケータは警告である。
【００１６】
該警告管理のためのコンピュータ読み取り可能媒体の幾つかの実施例においては、前記少なくとも１つの記録データベースは、電子医療記録（ＥＭＲ）システム及び臨床決定支援（ＣＤＳ）システムの少なくとも一方である。
【００１７】
該警告管理のためのコンピュータ読み取り可能媒体の幾つかの実施例においては、前記少なくとも１つのパラメータデータベースは、電子医療記録（ＥＭＲ）システム及び臨床決定支援（ＣＤＳ）システムの少なくとも一方である。
【００１８】
該警告管理のためのコンピュータ読み取り可能媒体の幾つかの実施例においては、前記行動の記録の取得のための前記インジケータの前及び後の期間の継続時間は、エピソードに依存する。
【００１９】
該警告管理のためのコンピュータ読み取り可能媒体の幾つかの実施例においては、前記パラメータの記録の取得のための類似するインジケータの前及び後の期間の継続時間は、エピソードに依存する。
【００２０】
該警告管理のためのコンピュータ読み取り可能媒体の幾つかの実施例においては、前記学習は、回帰、決定木、ランダムフォレスト、ベクターサポートマシン及びベイジアン法から成る群から選択される。
【００２１】
更に他の態様においては、本発明の実施例は、挙動学習された決定支援の方法を実行するための命令が保存された、持続性コンピュータ読み取り可能媒体であって、前記命令は、少なくとも１つの事象について、少なくとも１つの記録データベースから、前記事象の前及び後の医療従事者の行動の記録を取得するステップと、前記取得された行動の少なくとも幾つかを用いて医療従事者にガイダンスを提供するステップと、を有する動作を実行するよう１つ以上のプロセッサに対して動作可能な、コンピュータ読み取り可能媒体に関する。
【００２２】
これら限定するものではない実施例を特徴付けるこれらの及びその他の特徴及び利点は、以下の詳細な説明を読むことにより及び関連する図を参照することにより明らかとなるであろう。以上の一般的な説明及び以下の詳細な説明はいずれも、単に例であって、請求される限定するものではない実施例を制約するものではないことは、理解されるべきである。
【００２３】
本発明及びその実施例は、添付図面とともに以下の詳細な説明を読むことにより、より良く理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施例による挙動学習された臨床支援のためのシステムを模式的に示す。
【図２】本発明の一実施例による幾つかのタイプの図１の入出力（Ｉ／Ｏ）装置１０２を示す。
【図３】本発明の一実施例による図１の悪化決定モジュール１１４により実行される一連のステップを示す。
【図４】本発明の一実施例による挙動学習された悪化検出の方法のフロー図を示す。
【図５】本発明の一実施例による図１の警告管理モジュールにより実行される一連のステップを示す。
【図６】本発明の一実施例による挙動学習された警告管理の方法のフロー図を示す。
【図７】本発明の他の実施例による図１の警告管理モジュール１１６により実行される一連のステップを示す。
【図８】本発明の一実施例による図１の決定及び閲覧支持モジュール１１８により実行される一連のステップを示す。
【図９】本発明の一実施例による挙動学習された決定支援の方法のフロー図を示す。
【図１０】図１の決定及び閲覧支持モジュールの利用の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図面において、異なる図を通して同様の文字は一般的に対応する部分を示す。要素は必ずしも定縮尺で描かれておらず、動作の原理及び概念に強調が施されている。
【００２６】
種々の実施例が、添付図面を参照しながら、以下により完全に説明され、これら図面は該実施例の一部を形成し、特定の実施例を示す。しかしながら、本開示の概念は、多くの異なる態様で実装されることができ、ここで開示された実施例に限定されるものとして解釈されるべきではなく、これら実施例は、本開示の概念、手法及び実装の範囲を完全に当業者に伝えるための、完全な開示の一部として示されるものである。実施例は、方法、システム又は装置として実施化され得る。従って、実施例は、ハードウェア実装、完全なソフトウェア実装、又はソフトウェア態様とハードウェア態様とを組み合わせた実装の形をとり得る。それ故、以下の詳細な説明は、限定する意味にとられるべきではない。
【００２７】
本明細における「一実施例」又は「実施例」への参照は、当該実施例と組み合わせて記載される特定の特徴、構成又は特性が、本発明の少なくとも１つの実施例に含まれることを意味する。本明細書の各所における「一実施例において」なる語句の出現は、必ずしも全てが、同一の実施例を参照しているわけではない。
【００２８】
以下の説明の幾つかの部分は、コンピュータメモリ内に保存された永続的な信号に対する動作の象徴的な表現で表される。これら説明及び表現は、その動作の実体が当業者に最も効果的に伝わるよう、データ処理の分野で当業者により使用されるものである。斯かる動作は典型的には、物理量の物理的な操作を必要とする。必須ではないが通常、これらの量は、保存、送信、結合、比較及びその他の操作が可能な電気的、磁気的又は光学的信号の形をとる。時には、原則的に一般的な利用の理由のため、これらの信号をビット、値、要素、記号、文字、語、数等として示すことが便利である。更に時には、物理量の物理的な操作を必要とするステップの特定の配置を、モジュール又はコード装置として示すことが便利であり、一般性を損なわない。
【００２９】
しかしながら、これらの及び同様の語はいずれも、適切な物理量に関連付けられるべきものであり、単にこれらの量に適用される便利なラベルに過ぎない。以下の議論から明らかなように、他に明確に言及されない限りは、本明細を通して、「処理」、「計算」、「算出」、「決定」又は「表示」等のような語を利用する議論は、コンピュータシステムメモリ若しくはレジスタ又はその他の斯かる情報記憶、伝送又は表示装置内で物理的な（電子的な）量として表現されるデータを操作及び変形する、コンピュータシステム又は同様な電子計算装置の動作及び処理を示すことは、理解されるであろう。本開示の一部はソフトウェア、ファームウェア又はハードウェアで実施化されることができる処理及び命令を含み、ソフトウェアで実施化される場合には、種々のオペレーティングシステムにより用いられる種々のプラットフォームに存するよう及び斯かるプラットフォームから動作させられるようダウンロードされても良い。
【００３０】
本開示はまた、ここでの動作を実行するための装置に関する。該装置は、特に必要な目的のため構成されても良いし、又はコンピュータ内に保存されたコンピュータプログラムにより選択的に起動される若しくは再構成される汎用コンピュータを有しても良い。斯かるコンピュータプログラムは、限定するものではないが例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスクを含むいずれかのタイプのディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気若しくは光カード、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又はその他の電子的な命令を保存するのに適したいずれかのタイプの媒体のような、コンピュータ読み取り可能な媒体に保存されても良く、それぞれはコンピュータシステムバスに結合されても良い。更に、本明細において言及されるコンピュータは、単一のプロセッサを含んでも良いし、又は増大する計算能力のために複数プロセッサ設計を利用するアーキテクチャであっても良い。
【００３１】
ここで示される処理及び表示は、いずれかの特定のコンピュータ又はその他の装置に本質的に関するものではない。ここでの教示に従うプログラムを用いて種々の汎用システムが利用されることができ、又は１つ以上の方法ステップを実行するようより特殊化された装置を構築することが便利であることが見出され得る。これら種々のシステムのための構成は、以下の説明において議論される。更に、本開示の手法及び実装を実現するのに十分な、いずれの特定のプログラム言語が利用されても良い。ここで議論される本開示を実装するため、種々のプログラム言語が利用され得る。
【００３２】
更に、本明細において用いられる言語は、原則的に可読性及び説明の目的のために選択されたものであり、本発明の境界を定める又は本発明を制限するために選択されたものではない。従って、本開示は、ここで議論される概念を説明することを意図したものであり、限定することを意図したものではない。
【００３３】
医療従事者が医療装置及びソフトウェアにどのように相互作用するかの知識を持つことは、より効果的でユーザが扱い易い医療装置及びソフトウェアを設計することを支援し得る。このことは次いで、より高い品質の患者ケアに導き得る。種々の患者ケア関連の用途が、本発明の特徴から利益を受け得る。
【００３４】
例えば、悪化検出ツールは典型的に、患者の生体信号及びその他の生理学的パラメータを監視し、監視されたパラメータを用いてスコアを算出し、該スコアが特定の閾値を超えると警告を起動する。医療的な問題及び医療施設の業務フロー（例えば特定の患者の症状及び患者の生理学的機能に対して医療従事者がどのように反応するか）の深い理解を持つことも、悪化検出を改善するために用いられ得る。
【００３５】
警告システムは、悪化検出のもうひとつの重要な構成要素である。これらシステムは、生理学的パラメータに基づいてスコアを生成し、該スコアが所定の閾値を超える（又は下回る）とインジケータ（例えば警告）が発せられ得る。システム設計者にとって、該警告システムの感度と特異度とをどのようにバランスをとるかを知ることが重要となり得る。それ故、ユーザの体験、誤警報に対するユーザの許容度、及びシステムが業務フローにどのように組み込まれるべきかについてのユーザの好みの深い理解を持つことは、警告管理を改善し得る。
【００３６】
他の用途は、複数の悪化検出方法を統合して、決定及び閲覧支援（例えば医療従事者によりとられるべきステップ）を提供することを含み得る。システム設計者にとって、医療従事者が互いとどのように相互作用するか、特定の医療条件について医療従事者が指示する特定の検査、及び特定の条件について医療従事者が典型的に処方する医薬等を知ることが重要となり得る。
【００３７】
それ故、本発明の特徴は、複数の医療装置及び／又はソフトウェアプラットフォームに関して、個々のユーザの挙動を解析する。ユーザが警告に反応する態様、ユーザが特定の患者状態にどのように対処するか、及び複数のプラットフォームに亘る連続的な動きが、いずれもユーザの医療体験を反映する。患者の生理学的データとともに当該挙動データを分析することは、ユーザの医療知識のより良い理解をもたらし、新しいＣＤＳ方法を学習させるために活用させられ得る。
【００３８】
また、本発明の実施例は、軍隊、小売り業、電子商取引、金融、輸送、又はいずれかのタイプの本発明の特徴から利益を受け得るデータ駆動型の用途のような、他のタイプの用途においても利用され得る。しかしながら、簡潔さのために、本発明の特徴は、医療施設において実装されるものとして説明される。「ユーザ」なる語は、医師、医者、看護師、医師助手、介護士、受付係又はその他のいずれかの医療を提供する関係者のような、いずれのタイプの医療従事者をも指し得る。
【００３９】
図１は、本発明の一実施例による挙動学習された臨床支援のためのシステム１００の種々の構成要素を模式的に示す。医療従事者又はその他のタイプのユーザは、複数の入出力（Ｉ／Ｏ）装置１０２と相互作用し得る。Ｉ／Ｏ装置１０２に入力された情報（Ｉ／Ｏ装置１０２と相互作用する間のユーザの挙動とともに）は、ユーザ追跡モジュール１０４により監視され得る。
【００４０】
Ｉ／Ｏ装置１０２と相互作用する間のユーザの挙動及び動作に関する情報は、少なくとも１つの記録データベース１０６に保存され、適切なときに解析モジュール１０８により解析されても良い。ユーザの挙動に関する情報はまた、解析モジュール１０８に直接に伝達されても良い。
【００４１】
患者の生理学的パラメータに関する情報は、少なくとも１つのパラメータデータベース１１０に保存されても良い。統合モジュール１１２は、数千のユーザの挙動に関する情報を、パラメータデータベース１１０からの患者の生理学的パラメータと統合しても良い。
【００４２】
統合モジュール１１２の出力は次いで、例えば悪化検出モジュール１１４、警告管理モジュール１１６、決定及び閲覧支援モジュール１１８等のような、種々のＣＤＳプラットフォームに学習させるために用いられても良い。
【００４３】
図１に示されたＩ／Ｏ装置１０２は、ユーザの挙動（例えば行動）に関する情報を受信又は監視することができる、いずれのタイプの装置であっても良い。図式的に示す。２は、ユーザがしばしば相互作用する種々のタイプのＩ／Ｏ装置１０２を示す。これら装置は、ラップトップ１２０ａ（及びデスクトップ型コンピュータ）、モバイル装置１０２ｂ、タブレット１０２ｃ等、更には医療装置１０２ｄを含み得る。これらの装置１０２は、ユーザとソフトウェアプラットフォームとの間の相互作用を可能とするためのインタフェースを含み得る。
【００４４】
引き続き図２を参照すると、医療従事者は、これらのＩ／Ｏ装置１０２と相互作用して、患者の電子医療記録（ＥＭＲ）２０２に情報を追加し、患者の検査結果を入力し、医薬を指示し、研究を実行する等し得る。当該情報は、いずれかのタイプの有線又は無線接続を介して、Ｉ／Ｏ装置１０２からユーザ追跡モジュール１０４へと伝達されても良い。
【００４５】
ユーザ追跡モジュール１０４は、ユーザの挙動に関する情報を監視、記録及び伝達することができる、いずれかの構成されたプロセッサ等であっても良い。ユーザ追跡モジュール１０４は例えば、ユーザにより為された医療的な介入を監視しても良い。ユーザがソフトウェア関連のプラットフォームを用いている場合、ユーザ追跡モジュール１０４は例えば、ユーザによりクリックされたボタン又はタブ、閲覧されたページ、特定のページにユーザが留まる時間、患者に関する送受信されたメッセージ、等を監視しても良い。
【００４６】
ユーザの挙動に関する情報は、解析モジュール１０８による解析のための準備が整うまで、少なくとも１つの記録データベース１０６に保存されても良い。又は、ユーザの挙動に関する情報は、ユーザ追跡モジュール１０４により、解析モジュール１０８へと直接に伝送されても良い。
【００４７】
解析モジュール１０８は、ユーザの挙動に関するデータに対して算出又はその他の処理を実行するよう構成されても良い。幾つかの実施例においては、解析モジュール１０８は、限定するものではないが、単純な平均（即ち平均値）、加重平均、標準偏差等を含む、測定された挙動データの種々の派生値を算出するよう構成されても良い。幾つかの実施例においては、解析モジュール１０８は、単極フィルタ、多極フィルタ、カルマンフィルタ等として実装されても良い。
【００４８】
システム１００はまた、少なくとも１つのパラメータデータベース１１０を含んでも良い。パラメータデータベース１１０は、数千の患者の生理学的パラメータに関する情報を保存しても良い。当該情報は、患者の医療履歴、患者の検査結果、生体信号測定等に関連しても良い。
【００４９】
パラメータデータベース１１０はまた、解析モジュール１０８と通信しても良い。それ故、解析モジュール１０８は、統合モジュール１１２による統合に先立ち、パラメータに関連する情報を処理又は解析しても良い。例えば、幾つかの実施例においては、解析モジュール１０８は、限定するものではないが、単純な平均（即ち平均値）、加重平均、標準偏差等を含む、パラメータに関連する情報の種々の派生値を算出するよう構成されても良い。
【００５０】
解析モジュール１０８（又はデータベース）の出力は、統合モジュール１１２に伝達されても良い。統合モジュール１１２は、挙動に関連する情報をパラメータに関連する情報と統合して、ＣＤＳツールを評価するか又はＣＤＳツールに学習させても良い。即ち、モジュール及びデータベース１０４乃至１１２は、悪化検出モジュール１１４、警告管理モジュール１１６、及び／又は決定及び閲覧支援モジュール１１８のような、ＣＤＳツールにおいて実装されるか又はＣＤＳツールを学習させるよう実装されても良い。
【００５１】
図３は一般的に、挙動学習された悪化決定モジュール１１４により実行される一連のステップを示す。悪化検出は典型的には、患者が健康に関連する状態を持つか、健康に関連する状態を得るリスクがあるか、健康に関連する状態を広めるリスクがあるか、を決定するためのツール及び解析法を利用する。
【００５２】
ユーザ追跡モジュール１０４は、ユーザが患者を処置した場合、ユーザの挙動を監視又は追跡しても良い。以上に述べたように、このことは、ユーザにより為された指示、及び／又はその他のＥＭＲ及び種々のＣＤＳツールのような種々のプラットフォームと相互作用するユーザ行動を含み得る。
【００５３】
特定の患者について、所与のエピソードｔ０において、解析モジュール１０８は、短い時間ウィンドウ［ｔ０−δ，ｔ０＋δ］におけるユーザ（例えば医師、看護師、又はその他の医療従事者）によりとられた行動を解析する（ステップ３００）。特定の実施例において、δは、患者の状態に対処するためユーザが行動をとったとみなされるｔ０に先行する／後続する時間ウィンドウを表す。これらの行動は、特定の情報を閲覧すること、医薬を処方すること、特定の手順又は介入を実行すること、又はいずれかの包括的な医療指示を出すことであり得る。変数δは勿論、異なる用途に基づいて異なっても良い（及び／又は勿論特定のエピソード、患者又は状況に依存して異なっても良い）。
【００５４】
（例えば所定の）基準のセットに基づいて、解析モジュール１０８は、ウィンドウ［ｔ０−δ，ｔ０＋δ］においてとられた行動の集合が、特定の患者にｔ０において悪化のリスクがあるか否かを示しているかどうか（又は用途に応じて他の健康関連状態）を決定しても良い（ステップ３０４）。当該決定は、「ｙｅｓ」又は「ｎｏ」型の決定に帰着しても良く、挙動ベースのリスク分類として示され得る。即ち、該分類はユーザの挙動に基づく。
【００５５】
統合モジュール１１２は次いで、パラメータデータベース１０から、ｔ０の前の時間ウィンドウ［ｔ０−Δｔ，ｔ０］における生理学的パラメータを取得しても良い（ステップ３０８）。Δｔは、ｔ０における患者の状態を予測し得る生体信号及びその他のパラメータが測定される、ｔ０に先行する時間ウィンドウを表す。これらの生理学的パラメータは、複数の生体信号センサ（図示されていない）により収集され、集合的に、数千のエピソードに亘る数千の患者の生理学的パラメータに関連し得る。変数Δｔは勿論、用途（及び／又は特定のエピソード）に依存して変化し得る。統合モジュール１１２は、回帰、決定木、ランダムフォレスト、ベクターサポートマシン又はベイジアン法等のような、種々のデータマイニング手法を利用するようプログラムされていても良い。
【００５６】
解析モジュール１０８により為されるリスク分類は、患者を陽性群（特定の状態を持つ患者）と対照群（特定の状態を持たない患者）とに分けるための正解データとして用いられる（ステップ３１２）。統合モジュール１１２は、悪化検出モジュール１１４の将来の反復のためリスク分類と生理学的パラメータに関する情報とを統合する（ステップ３１６）。統合モジュール１１２は、回帰、決定木、ランダムフォレスト、ベクターサポートマシン及びベイジアン法等のような、種々のデータマイニング手法を利用するようプログラムされていても良い。
【００５７】
例えば、悪化検出モジュール１１４は、該システムの結果が、特定の状態（例えば呼吸器疾患）を検出するための生理学的パラメータの組み合わせを用いて学習させられたアルゴリズムとなるよう、特定のユーザ行動を目標にするよう構成されても良い。又は、悪化検出モジュール１１４は、該システムの結果が一般的な悪化を検出するために用いられるアルゴリズムとなるよう、更なる行動を目標にするよう構成されても良い。
【００５８】
図４は一般的に、本発明の一実施例による挙動学習された悪化検出の方法４００を示す。本方法は、１つ以上のプロセッサ上で動作可能な命令を持ついずれの持続型コンピュータ読み取り可能媒体により実行されても良い。
【００５９】
当該方法４００について、少なくとも１人の患者が、健康状態に関連するエピソードを体験していることを仮定する。ステップ４０２は、少なくとも１つの記録データベースからエピソードの前後の医療従事者の行動の記録及びを取得することを含む。以上に述べたように、これらの行動は、医療従事者により実行された検査、医療従事者によりとられたノート、医療従事者により実行された手順又は介入等を含んでも良い。
【００６０】
ステップ４０４は、該取得された行動の記録の少なくとも幾つかを用いて、該少なくとも１人の患者の状態に悪化のリスクがあるか否かを決定することを含む。例えば、これらの記録が、医療従事者が一連の薬物を指示したこと及び／又は特定の手順を実行したことを示す場合、該少なくとも１人の患者の状態に、悪化のリスクがあると決定されても良い。当該ステップは、「ｙｅｓ」又は「ｎｏ」型の決定に帰着しても良い。
【００６１】
ステップ４０６は、類似するエピソードを体験している少なくとも１人の他の患者に関する。ステップ４０６は、少なくとも１つのパラメータデータベース１１０から、該少なくとも１人の他の患者についての該類似するエピソードの前後の生理学的パラメータの記録を取得することを含む。これら記録は、例えば特定の生体信号測定であっても良く、用途に応じて異なっていても良い。
【００６２】
ステップ４０８は、ステップ４０６の少なくとも１人の患者に関連する。ステップ４０８は、取得された行動記録の少なくとも幾つかを用いて、当該患者を対照群又は陽性群に分類することを含む。患者を陽性群に分類することは、該患者の状態に悪化のリスクがあることを示し得る。患者を対照群に分類することは、該患者の状態に悪化のリスクがないことを示し得る。
【００６３】
ステップ４１０は、陽性群の少なくとも１人の患者について、取得された生理学的パラメータを利用して、悪化検出のための少なくとも１つのアルゴリズムに学習させることを含む。当該アルゴリズムは、例えば呼吸器疾患のような特定の状態を検出するため生理学的パラメータの組み合わせを用いるよう学習させられたアルゴリズムであっても良い。
【００６４】
警告管理戦略は、悪化検出及び医療の提供の重要な要素である。以上に議論されたように、悪化検出モデルはしばしば、患者の生理学的パラメータに基づいてスコアを生成する。これらのタイプのモデルに非常に基本的なものは、リスクのインジケータ又は警告として該スコアを提示するか否かを決定する警告管理戦略である。更に、警告の感度及び特異度は、ユーザに最も適するように適切に調節される必要がある。警告管理システムにおける変数は、ユーザの作業パターン、誤警報に対するユーザの許容度、及びユーザが警告管理システムがどのように作業フローに組み込まれることを望むかを含み得る。
【００６５】
現在、医療装置及びソフトウェアは、医療施設において種々のタイプの警告を生成し得る。これらの警告は、例えば患者が健康関連の状態を持つと決定された場合に発せられ得る。本発明の特徴は、これらの警告にユーザがどのように反応したか、及びユーザの後続する行動を、監視及び記録し得る。
【００６６】
警告が装置又はその他のソフトウェアにより信号発信されると、ユーザ追跡モジュール１０４は、ユーザがいつ（即ちｔ０）及びどのように該警告に反応したかを記録しても良い。例えば、ユーザは該警告を受容又は却下し得る。
【００６７】
警告は、種々の態様で伝達され得る。例えば、ユーザが図１の装置１０２ｂのようなモバイル装置を担持している場合、警告は、記述されたメッセージ、可聴のメッセージ、触覚ベースのメッセージ、又はこれらの何らかの組み合わせを介して、ユーザに提示されても良い。用いられる装置にかかわらず、警告は記述式に、グラフィカルに（例えば警告の深刻度を示す種々の色で）又は聴覚的に、提示されても良い。
【００６８】
図５は、警告管理モジュール１１６により実行され得る一連のステップを一般的に示す。悪化検出モジュール１１４に関連して以上に議論されたように、ユーザ追跡モジュール１０４は、δの時間ウィンドウ［ｔ０，ｔ０＋δ］においてユーザによりＥＭＲに発せられた医療指示を追跡しても良い。δの時間ウィンドウにおいて、ユーザが、警告により信号送信される緊急状態に対処し、更にその他の行動をも実行するよう、医療指示が出され得ることが仮定されても良い（ステップ５００）。
【００６９】
時間ウィンドウ［ｔ０，ｔ０＋δ］においてとられる行動の集合が、患者に悪化のリスクがある（又はその他の健康関連状態にある）ことを示すか否かを決定するため、一連の基準がプログラムされても良い（ステップ５０４）。例えば、特定量の特定の医薬の指示は、患者にリスクがあることを示唆し得る。他方、更なる検査を行わないこと、又は医薬の指示がないことは、患者にリスクがないことを示唆し得る。
【００７０】
図５は、警告が発せられる及び警告が発せられない一連の状況５０８を示し、ここで警告が発せられる場合、警告が受容されるか又は却下される。警告の値は、偽陽性（即ち警告が却下又は無視される場合）、真陽性（警告が受容され、リスクがあることを示す、医療的な介入が後続する場合）、又は偽陽性（警告が受容されたが、医療的な介入が為されない場合）であり得る。
【００７１】
偽陰性は、警告が信号発信されないが、リスクを示す医療的な介入がある場合に生じる。真陰性は、警告が信号発信されず、リスクがあることを示す又は示唆する行動がない場合に生じる。
【００７２】
悪化検出モジュール１１４におけるように、統合モジュール１１２は、ｔ０の前の時間ウィンドウ［ｔ０−Δｔ，ｔ０］において生理学的パラメータを取得しても良い（ステップ５１２）。集合的に、数千の患者の数千のエピソードからのデータが、統合されても良い。
【００７３】
本用途においては、警告管理モジュール１１６は、警告を種々のカテゴリ（即ち真陽性、偽陽性、真陰性、及び偽陰性）に分けるための正解データとして、挙動ベースの分類を用いても良い。警告管理モジュール１１６はまた、新たな警告管理戦略を学習させるための入力として、生理学的パラメータを利用する。
【００７４】
図５に示されるように、出力は、警告の感度及び特異度が、ユーザの挙動を学習することにより最適化された、新たな警告システム５１６であっても良い。該統合部の当該結果は、システムにフィードバックされ、試験され、次いで幾つかの反復を行うことにより改善されても良い。統合モジュール１１２は、回帰、決定木、ランダムフォレスト、ベクターサポートマシン及びベイジアン法等のような、種々のタイプのデータマイニング手法を利用するようプログラムされても良い。
【００７５】
図６は、本発明の一実施例による挙動学習された警告管理の方法６００のフロー図を示す。少なくとも１つのインジケータについて、ステップ６０２は、少なくとも１つの記録データベースからのインジケータの前及び後の医療従事者の行動の記録を取得することを含む。これらの記録は、例えば図１の記録データベース１０６に保存されても良い。
【００７６】
ステップ６０４は、該取得された行動の記録の少なくとも幾つかを用いて、少なくとも１人の患者の状態に悪化のリスクがあるか否かを決定することを含む。このことは、例えば図１の解析モジュール１０８により決定されても良い。当該決定は、ユーザにより出された医療指示及び／又はユーザにより為されたその他の行動に基づいても良い。例えば、ユーザがインジケータを却下した場合、患者の状態に悪化のリスクが無い見込みが高い。
【００７７】
ステップ６０６は、類似するインジケータを体験した少なくとも１人の他の患者について、少なくとも１つのパラメータデータベースから、該類似するインジケータの前及び後の生理学的パラメータの記録を受信することを含む。これら生理学的パラメータの記録は、例えば図１のパラメータデータベース１１０から取得されても良い。
【００７８】
ステップ６０８は、取得された行動の記録の少なくとも幾つかを用いて、該類似するインジケータを、真陽性、偽陽性、真陰性、又は偽陰性に分類することを含む。当該分類は、例えば図１の解析モジュール１０８を用いて為されても良い。
【００７９】
ステップ６１０は、分類されたインジケータを利用して、少なくとも１つのアルゴリズムに学習させることを含む。このことは、分類に関する情報及び生理学的パラメータを統合した後に、統合モジュール１１２により実行されても良い。
【００８０】
図７は、本発明の他の実施例による警告管理モジュール１１６により実行され得る一連のステップを一般的に示す。当該具体的な実施例は、「非警告インジケータ管理」と呼ばれ得る。非警告インジケータは、典型的にあまりノイズを生成せず、医療施設において混乱をもたらさないが、リスク関連の情報を提供するため、ますます人気が高くなっている。
【００８１】
本実施例においては、音声又は光の形での警告はない。しかしながら、非警告インジケータが、例えば画面上に曲線として表示されても良い。例えば、図１の種々のＩ／Ｏ装置１０２は、情報をグラフィカルに表示するインタフェースを含んでも良い。該曲線は、スコアが高い閾値を超えたときに赤色領域に、スコアが中程度の閾値を超えたときに黄色領域に、スコアが閾値よりも低いときに緑色領域に入っても良い。本実施例においては、該インジケータが、ユーザに有用な情報を提示しつつ、ユーザフレンドリな態様で提示される。
【００８２】
以上に議論された用途の場合と同様に、該システムは、非警告インジケータが特定の閾値を超えた後の時間ウィンドウ［ｔ０，ｔ０＋δ］におけるユーザの行動を追跡する。図５に示された実施例と同様に、非警告インジケータの値は、真陽性、偽陽性、真陰性、及び偽陰性に分類される（７０４）。該システムは次いで、生理学的パラメータの挙動ベースの分類を組み合わせることにより、新たな非警告インジケータを学習させても良い（７０８）。
【００８３】
当該用途はまた、ユーザの特定の挙動から、さらに多くを学習することができる。非警告インジケータはしばしば、連続的なスコアに基づき、ユーザに行動をとることを強いない。それ故、ユーザの挙動は、いつが医療的な介入のための最適な時間であるかについてのユーザの判断を反映し得る。
【００８４】
例えば、ユーザが行動を始めたときの正確なスコア、更には、スコアが特定の「領域」に入った時間と、ユーザの介入の時間と、の間の差のような情報が解析されても良い。これらのパラメータは、新たな非警告インジケータ及び警告管理戦略の新たなセットを学習させるために用いられ得る。例えば、スコアがユーザに特有なスコア（即ち特定のユーザが通常行動をとる時点におけるスコア）に到達したときにのみ、警告が伝達されても良い。これらの特徴は、図５及び６に示された用途及び方法に実装されても良い。
【００８５】
第３の用途は、挙動学習された決定及び閲覧支援である。本用途においても、システム１００は、ＥＭＲ、画像ソフトウェア、及び種々のその他のＣＤＳツールのような、複数のプラットフォームに亘り、ユーザの動きを追跡する。ユーザの動きを追跡することにより得られた情報は、将来の患者処置エピソードにおける支援のため、システム１００を学習させるために用いられ得る。
【００８６】
図８は、決定及び閲覧支援モジュール１１８によりとられる一連のステップを図式的に示す。ユーザ追跡モジュール１０４は例えば、ユーザが或るページ（ｐ０）から他のページ（ｐ１）へといつ切り換えたか、各ページにおいてユーザによりとられた行動、各ページにおいて入力された語、各ページにおいて費やされた時間、各ページを閲覧した後にユーザによりとられた後続する行動、を監視しても良い（８０４）。本実施例においては、ページは、ソフトウェアのインタフェース、ソフトウェアにおけるタブ、又はソフトウェアアプリケーションの一部として開くことができるいずれかのウィンドウであっても良い。これらウィンドウ／タブは、装置１０２のインタフェース上に提示されても良い。
【００８７】
解析される情報のタイプは勿論、ユーザが閲覧し相互作用している特定のページに依存する。例えば、ユーザ追跡モジュール１０４は、医師がレポート８０８（例えば進行レポート、画像レポート）を閲覧するときに診断のキーワードを追跡しても良い。該モジュールはまた、ユーザがＥＭＲを閲覧しているときの重要な値及び検査の傾向８１２、ユーザが生体信号タブを閲覧している／該タブと相互作用しているときの生体信号及び傾向８１６、及びユーザが医薬投与記録タブを閲覧している／該タブと相互作用しているときの医薬の組み合わせ８２０を追跡しても良い。
【００８８】
ユーザ追跡モジュール１０４は、ユーザにより出された医療の指示を追跡しても良く（８２４）、解析モジュール１０８は、挙動ベースのリスク分類により指示を分類しても良い（８２８）。数千の患者及びユーザからの種々のタイプの情報が、集合的に、統合モジュール１１２により統合されても良い。斯くしてシステム１００は、種々のタイプの情報間の相互関係（例えばタイミングの論理関係、生理学的関係等）を学習し、これらを関連付けて新たな決定及び閲覧支援ツールを学習させても良い。このことは、数あるなかでも、関連する情報をより迅速にユーザに提供し、とり得る行動の経過を提案し得る。
【００８９】
図９は、挙動学習された決定支援の方法９００のフロー図を示す。少なくとも１つの事象について、ステップ９０２は、少なくとも１つの記録データベースから該事象の前及び後の医療従事者の行動の記録を取得することを含む。これら記録は、例えば図１の記録データベース１０６から得られても良い。
【００９０】
ステップ９０４は、取得された行動の記録の少なくとも幾つかを用いて、医療従事者へのガイダンスを提供する。当該ガイダンスは、例えば図２の装置１０２のインタフェースを介して、ユーザ又はその他の関係者に提示されても良い。
【００９１】
図１０は、決定及び閲覧支援モジュール１１８の適用の例を示す。部分１００２は、学習又は患者を診断及び処置するときの現在の医療実務において為され得る、一連のステップを示す。図示されるように、これらのステップは、看護師（nurse）が患者について観察をすること、「息切れ（shortness of breath）」及び「胸痛（chest pain）」のキーワードを用いて観察を文書化すること、並びに医師（physician）を呼ぶことを含む。その後、医師は患者のＥＭＲを閲覧し、一連の検査を指示しても良い。医師は次いで、看護師と更に連絡をとり、検査を閲覧し、医薬を指示し、及び／又は更なる医療的な介入を実行しても良い。
【００９２】
部分１００４は基本的に、部分１００２において示されたステップの間、システム１００の種々のモジュールにより抽出される情報を表す。換言すれば、システム１００は、部分１００２に示された当該特定の状況からユーザの行動から学習する。当該部分１００４は、例えば症状のキーワード、履歴のキーワード、とられた行動、及び閲覧された画像のタイプを要約する。
【００９３】
部分１００６は、決定及び閲覧支援モジュール１１８の結果を示す。具体的には、部分１００６は、将来の患者−処置エピソードにおいてユーザが患者を処置するのを支援する一連の自動化されたステップを示す。例えば、ユーザ（看護師）が、患者が幾つかの症状を持つことに気付き、Ｉ／Ｏ装置１０２に「息切れ」及び「胸痛」とタイプ入力したとする。決定及び閲覧支援モジュール１１８（即ちＣＤＳプラットフォーム）は、部分１００２において示された状況に基づいて、更なる注意を必要とする潜在的に重大な状況を示すものとして、これら症状を認識し得る。
【００９４】
決定及び閲覧支援モジュール１１８は次いで、自動的に医師の番号を引き出し、「呼び出し（Call）」ボタンを表示する。看護師は次いで、医師を迅速に呼び出し、観察された症状に関して医師を更新する。決定及び閲覧支援モジュール１１８はまた、Ｉ／Ｏ装置１０２のインタフェースを介して、１２誘導心電図（12-lead EKG）の提案を表示し、これらは１００２において医師が作成した同一の指示である。看護師又は医師は次いで、１回のクリックだけで、該指示を発行することできる。
【００９５】
医師が当該特定の患者のＥＭＲを開くと、閲覧バーがタブとともに医師を表示し、それにより医師は、検査、生体信号、医薬等に迅速にアクセスできる。いずれの検査結果もが患者のＥＭＲに（例えば手動で又は自動的に）アップロードされても良く、決定及び閲覧支援モジュール１１８が幾つかの新たな医療的介入を提案しても良い。決定及び閲覧支援モジュール１１８は、例えば医師が種々の医薬を患者に処方することを提案しても良い。医師は、患者の状態の判断に依存して、提案のリストから選択しても良い。
【００９６】
以上に議論された方法、システム及び装置は、例である。種々の構成は、種々の手順又は構成要素を適宜省略、置換、又は追加しても良い。例えば、代替の構成においては、該方法は、説明されたものとは異なる順序で実行されても良く、種々のステップが追加、省略又は組み合わせられても良い。また、特定の構成に関連して説明された特徴は、他の種々の構成と組み合わせられても良い。斯かる構成の種々の態様及び要素も、同様に組み合わせられても良い。また、技術は進歩するものであり、従ってこれら要素は例であって、本開示又は請求の範囲を限定するものではない。
【００９７】
本発明の実施例は例えば、本発明の実施例による方法、システム及びコンピュータプログラム製品のブロック図及び／又は動作説明を参照しながら、以上に説明された。ブロックに示された機能／動作は、いずれのフロー図においても、図示された順序とは異なる順序で実行されても良い。例えば、含まれる機能／動作に応じて、連続して示された２つのブロックは実際には略同時に実行されても良く、又は、これらブロックは時には逆の順序で実行されても良い。更には、又は代替としては、いずれかのフロー図に示されたブロックの全てが実行及び／又は実施される必要はない。例えば、所与のフロー図が、機能／動作を含む５個のブロックを持つ場合、これら５個のブロックのうち３個のみが実行及び／又は実施されても良い。本例においては、これら５個のブロックのうち３個のいずれかが実行及び／又は実施されても良い。
【００９８】
或る値が第１の閾値を超える（又は第１の閾値より大きい）との言及は、該値が該第１の閾値よりも僅かに大きい第２の閾値以上であるとの言及と等価であり、例えば該第２の閾値は、関連するシステムの解像度において、該第１の閾値よりも１つ分の値だけ大きい値である。或る値が第１の閾値よりも小さい（又は第１の閾値以内である）との言及は、該値が該第１の閾値よりも僅かに小さい第２の閾値以下であるとの言及と等価であり、例えば該第２の閾値は、関連するシステムの解像度において、該第１の閾値よりも１つ分の値だけ小さい値である。
【００９９】
本明細において、構成の例（実装を含む）の完全な理解を提供するため、特定の詳細が示された。しかしながら、これらの特定の詳細を伴うことなく、構成が実施され得る。例えば、良く知られた回路、処理、アルゴリズム、構造及び手法は、構成を不明瞭にすることを避けるため不必要な詳細なく示されている。本明細は、単に構成の例を示すものであり、請求の範囲、適用可能性又は構成を限定するものではない。以上の構成の説明は、記載された手法を実装するための説明を当業者に示す。本開示の精神及び範囲から逸脱することなく、機能及び要素の構成に種々の変更が為され得る。
【０１００】
幾つかの構成の例が説明されたが、本開示の精神から逸脱することなく種々の変更、代替の構造及び同等の構成が利用され得る。例えば、以上の要素は、より大きなシステムの構成要素であっても良く、他の規則が、本開示の種々の実装又は手法の適用にとって代わっても良く、又は該適用を変更しても良い。また、幾つかのステップは、異常の要素が考慮される前、間又は後に実行されても良い。
【０１０１】
本発明の説明及び例示が提供されたが、当業者は、以下の請求の範囲から逸脱しない、本明細において議論された一般的な発明概念内の、変更、修正及び代替実施例を想到し得る。例えば、本発明の特徴は、病院、診療所、軍隊のキャンプ、診察室、緊急医療施設、介護施設、産科病棟等において実装され得る。
【図１】
2019504404.tif 000002
【図２】
2019504404.tif 000003
【図３】
2019504404.tif 000004
【図４】
2019504404.tif 000005
【図５】
2019504404.tif 000006
【図６】
2019504404.tif 000007
【図７】
2019504404.tif 000008
【図８】
2019504404.tif 000009
【図９】
2019504404.tif 000010
【図１０】
2019504404.tif 000011
【国際調査報告】
2019504404.tif 000012
2019504404.tif 000013
2019504404.tif 000014
2019504404.tif 000015
2019504404.tif 000016