(57)【要約】  本発明は、臨床判断をサポートするにあたり患者の医療記録のレポジトリを使用するシステムにかかわり、このシステムでは、医学的状態の治療に関する指示を表すデータを第１のソースから受け、  指示を解釈して患者の医学的状態に関する記録の識別に用いるサーチ基準を決定し、サーチ基準に基づき患者の医療記録のデータベースをサーチし、サーチ基準に基づき医学的状態の治療に以前使用された異なる治療に関する情報を患者の医療記録データベースにおいて識別し、異なる治療情報を第１のソースへ与えられる。
2005515000.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の医療記録のレポジトリを用いて臨床判断をサポートする方法であって、
医学的状態の治療に関する指示を表すデータを第１のソースから受け、
前記指示を解釈して患者の医学的状態に関する記録の識別に用いるサーチ基準を決定し、
サーチ基準に基づき患者の医療記録のデータベースをサーチし、
サーチ基準に基づき医学的状態の治療に以前使用された異なる治療に関する情報を患者の医療記録データベースにおいて識別し、
異なる治療情報を第１のソースへ与えるステップより成る臨床判断サポート方法。
【請求項２】
異なる治療に関する情報は、該異なる治療に関する資源消費特性情報を含み、さらに特定の患者の治療に関する資源消費特性を異なる治療の対応する資源消費特性と比較するステップを含む請求項１の方法。
【請求項３】
資源消費特性は、（ａ）治療または治療コースの金銭的コストを、（ｂ）薬剤の量、（ｃ）看護時間数、（ｄ）医師の時間数、（ｅ）装置使用コスト、（ｆ）装置使用時間の長さ、（ｇ）入院時間の長さ、（ｈ）ホームケア施設利用時間、（ｉ）薬剤コストのうちの少なくとも１つを含む請求項１の方法。
【請求項４】
医学的状態の治療に関連する指示は、（ａ）患者に対して行われる医学的検査の指示、（ｂ）患者に対する薬理学的処方の指示、（ｃ）患者に対して行われるサービスの指示、（ｄ）患者に対して行われる診断のための画像形成法の指示、（ｅ）患者に対する外科的治療の指示、（ｆ）患者に対して行われる生理学的療法の指示のうちの少なくとも１つを含む医師による指示より成る請求項１の方法。
【請求項５】
患者医療記録データベースは、複数の医学的状態に関連し、患者タイプ特性に応じて照合され、統計的に分析され、傾向を示す、蓄積医学的パラメータ情報を含む請求項１の方法。
【請求項６】
異なる治療情報のフォーマッティング及び再生装置によるディスプレイを始動するステップをさらに含む請求項１の方法。
【請求項７】
（ａ）患者治療情報、及び（ｂ）指示の記録のうちの少なくとも１つより成るデータを関連のデータと共に前記データベースに蓄積するステップをさらに含み、前記データは患者の個体群につき患者の医療記録を蓄積するために治療及び診断カテゴリーにより照合される請求項１の方法。
【請求項８】
サーチ基準に基づき以前の指示及びその関連のデータを患者の医療記録データベースにおいて識別し、
識別した以前の指示と、医学的状態の治療に関連して受けた指示との間の差を突き止め、指示の差を示す情報を第１のソースへ提供するステップをさらに含む請求項１の方法。
【請求項９】
異なる治療情報を分析することにより（ａ）治療、及び（ｂ）指示に関連する治療及び同様な患者に対する対応の以前の診断及び治療のうちの少なくとも１つにおける差を突き止めるステップをさらに含む請求項１の方法。
【請求項１０】
患者の医療記録のレポジトリを用いて臨床判断をサポートするシステムであって、
医学的状態の治療に関連する指示を表すデータを第１のソースから受けるインターフェイスプロセッサと、
患者の医療記録データベースと、
指示を解釈して患者の医療記録に関連する記録の識別に用いるサーチ基準を決定し、その基準に基づく患者の医療記録データベースのサーチを始動し、医学的状態の治療に以前使用された異なる治療に関する情報をサーチ基準に基づき識別し且つ異なる治療情報を第１のソースへ提供するためのデータプロセッサとより成る臨床判断サポートシステム。
【請求項１１】
患者の医療記録のレポジトリを用いて臨床判断をサポートするシステムであって、
医学的状態の治療に関連する指示を表すデータを第１のソースから受けるインターフェイスプロセッサと、
患者の医療記録データベースと、
指示を解釈して患者の医療記録に関連する記録の識別に用いるサーチ基準を決定し、その基準に基づく患者の医療記録データベースのサーチを始動して、医学的状態の治療に以前用いられた治療に関する対応する資源消費特性情報をサーチ基準に基づき識別し、資源消費特性情報を第１のソースへ提供するためのデータプロセッサとより成る臨床判断サポートシステム。
【請求項１２】
データプロセッサは、特定の患者の医学的状態の治療に関する資源消費特性を医学的状態の治療に以前用いられた治療に関する対応する識別した資源消費特性情報と比較し、
資源消費特性は、（ａ）治療または治療コースの金銭的コストを、（ｂ）薬剤の量、（ｃ）看護時間数、（ｄ）医師の時間数、（ｅ）装置使用コスト、（ｆ）装置使用時間の長さ、（ｇ）入院時間の長さ、（ｈ）ホームケア施設利用時間、（ｉ）薬剤コストのうちの少なくとも１つを含む請求項１１のシステム。
【請求項１３】
医学的状態の治療に以前用いられた治療に関する識別された資源消費特性情報は、統計的に分析され、傾向を示す資源消費情報より成る請求項１の方法。
【請求項１４】
臨床判断をサポートする方法であって、
複数の患者につき患者トレイニングデータを受け、
患者トレイニングデータについて統計情報を計算し、
患者統計情報を用いて少なくとも１つの回帰モデルを作成し、
少なくとも一人のテスト患者について診断データを有する患者テストデータを受け、
テストデータを回帰モデルと診断データを用いて比較するステップより成る臨床判断サポート方法。
【請求項１５】
ヘルスケア患者管理システムのユーザーインターフェイスであって、
第１のソースからのデータをユーザーが判定するためにプログラムされた少なくとも１つの対話式ディスプレイ画像において、前記データは医学的状態の治療に関連する指示を表し、
前記指示を解釈して患者の医学的状態に関する記録の識別に用いるサーチ基準を決定し、
サーチ基準に基づき患者の医療記録のデータベースをサーチし、
サーチ基準に基づき医学的状態の治療に以前使用された異なる治療に関する情報を患者の医療記録データベースにおいて識別し、
異なる治療情報を第１のソースへ与えるステップより成る臨床判断をサポートするためのユーザーインターフェイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、臨床判断をサポートするシステムに関し、さらに詳細には、臨床診断をサポートするために自動的なワークフロー制御を行うコンピュータシステムに係る。
【背景技術】
【０００２】
臨床判断は、患者を診断・治療するためにとるべき適切なアクションを、これらの診断・治療プロセスに関連する別のアプローチ及びリスクを完全に認識して比較考量しながら選択するプロセスを含む。治療の選択過程ではリスクを比較するため、また、全ての情報（例えば、潜在的原因）を認識していない可能性があるため、臨床判断プロセスには不確定性が存在する。従って、この不確定性を減少しようとして臨床判断の効果を量定し制限しようとする試みがなされることが多い。これには、種々の臨床判断に関連する結果だけでなく成功や失敗の可能性を量的に理解させる効果がある。従来技術には、データマイニング、傾向抽出を実行し、データに含まれる或る関係を突き止めるための多数のシステムがある。しかしながら、これらのシステムは通常、データを管理レベルで使用することにより大きな個体群にわたる傾向を評価するものであって、データの傾向分析及びフィードバックをサポートするものではない。
【０００３】
さらに、ヘルスケアの文脈において、例えば、利用可能なデータマイニング用ツールは、データの静的評価を行えるが、現在の患者からのフィードバックによりデータの時間的評価を行うものではない（例えば、かかるツールでは、医師は新しい患者を自動的且つ直接的にデータプールに付加することができない）。任意所与の患者に対する指示の要約を週単位で提供するシステムも存在する。しかしながら、かかるシステムは、（１）患者についての統計情報を医師に自動的にフィードバックできず、あるいは、（２）統計情報を用いてプロセス制御情報（即ち、患者層の治療及び診断の類似性）をフィードバックできない。
【０００４】
従って、コスト削減策として特に患者へのケアの質の管理及び確保についてますます検討が加えられ、また、医療ミスを減少させる必要性が引き続き存在するため、医師の指示を保存し、将来の診断でそれらを利用するについて統計情報を用意し、患者に対する指示について医師にフィードバックを与えて患者の治療及び診断に偏差が生じるそれらのケースを特定することができるシステムが求められている。
【発明の概要】
【０００５】
本発明の実施例は、患者の医療記録のレポジトリを用いて臨床判断をサポートするシステムであって、医学的状態の治療に関する指示を表すデータを第１のソースから受け、この指示を解釈して患者の医学的状態に関する記録の識別に用いるサーチ基準を決定し、サーチ基準に基づき患者の医療記録のデータベースをサーチし、サーチ基準に基づき医学的状態の治療に以前使用された異なる治療に関する情報を患者の医療記録データベースにおいて識別し、異なる治療に関する情報を第１のソースへ提供するシステムを含む。
【実施例】
【０００６】
本発明は、好ましい実施例についての以下の詳細な説明及び添付図面からより完全に理解されるであろう。しかしながら、これらの詳細な説明及び添付図面には本発明を特定の実施例に限定する意図はなく、これらは説明及び理解を深めるためのものである。
【０００７】
本願に記載する本発明の実施例は、患者の会計及び臨床データ、それに付随する方法、また、医師のような調査を行う人に患者に関する書面での指示についてフィードバックすることにより彼らが担当する患者が同じまたは同様な診断を受けた他の患者と同様な態様で治療されている度合いを特定するための分析機能を基本にして構成されたシステムである。
【０００８】
図１（ａ）は、本発明に用いる装置の好ましい実施例である。この実施例は、本願で説明する実施例を本発明の態様で動作させるように構成されたコンピュータハードウェア及びソフトウェアで実現するのが好ましい。当業者は、ここに示す実施例は、そのシステムの潜在的能力を明確に理解させる意図があるが、本発明の可能な実施例及び範囲を限定する意図はないことを理解するであろう。
【０００９】
図１（ａ）に示す実施例はデータレポジトリ（１０１）を有するが、このレポジトリは１つの実施例では、患者トレイニングデータレポジトリ（１０２）、統計的トレイニングデータレポジトリ（１０３）、患者テストデータレポジトリ（１０４）、及びトレイニング／テスト比較レポジトリ（１０５）のような多種多様なデータのための複数のデータレポジトリを含む。これらのデータレポジトリは、ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ２０００、オラクル、ＤＢ２またはマイクロソフトアクセスを含む１またはそれ以上のリレーショナルデータベースのような当業者によく知られた多数のデータ記憶システムのうちの任意のものでよい。
【００１０】
このシステムはまた、本発明に従って実行可能なソフトウェアプロセス（例えば、プログラミングコード）を含むアプリケーションサーバー（１０６）も含む。本願明細書の用語「コンピュータ」、「コンピュータシステム」または「サーバー」は、限定の意図なく、プロセッサ、マイクロプロセッサまたは同様な装置、ラップトップ、パームＰＣ、デスクトップ、ワークステーションまたはワードプロセッサのようなパーソナルコンピュータ、ネットワークサーバー、メインフレーム、電子的有線または無線装置、例えば、電話、対話式テレビジョン、例えば、インターネットに接続可能なテレビジョンまたはテレビジョンと併用される電子装置、セルラー電話、パーソナルデジタルアシスタント、電子ペイジャー、デジタルウォッチなどを含む、情報の送受信及び／または利用が可能な任意の装置を含むものと広く解釈すべきである。さらに、本発明のコンピュータ、コンピュータシステムまたはシステムは、例えば、インターネット、イントラネットまたはエクストラネットのような通信ネットワークを介して他のシステムと通信可能であり、あるいはスタンドアロンシステムとして動作することも可能である。本発明のシステムは、例えば、クライアントアプリケーションのようなコンピュータを利用した他の手段を用いて実現可能であり、また、閉じたネットワーク、仮想私的ネットワーク及び他の任意のインターネットワーキングシステムを介して展開可能である。
【００１１】
システムによるデータの最初の受信及びシステムからの情報の出力は、手動によるかまたは、例えば図１（ａ）に示すような端末装置（１０７）及びユーザーインターフェイス（１０８）のようなハードウェア及びソフトウェア端末装置を用いて自動的に実現するのが好ましく、これらの端末装置は、インターフェイスプロセッサ（１０９）を用いてアプリケーションサーバー（１０６）と情報を送受信する。端末装置（１０７）及びユーザーインターフェイス（１０８）は、アプリケーションサーバー（１０６）と、例えば、本発明のシステムとハードウェア／ソフトウェアモダリティーの間の従来のインターフェイス電気ケーブルの使用によるなどして当業者によく知られた多数の方法で通信することができる。
【００１２】
例えば、機械式人口呼吸器及び静脈ポンプのような任意の数の医療装置は、シリアルポート接続部により通信可能である。これらの接続部は、シリアルポートから直接に、またはターミナルエミュレータを介してデータを受けるソフトウェアにより作動される。さらに、シリアルプロトコルをインターネットワーキングプロトコル（イーサネットを含む）に変換するハードウェアは現在手に入れることができる。この後者のインターネットワーキングアプローチの利点はスケール拡張性、即ち、このような装置を多数ネットワークによりレポジトリ（１０１）に取り込めることであり、それにより、多量のデータの検索が可能になり、医療装置及び健康情報システムへの接続が容易になる。
【００１３】
特定のモダリティー毎にデータの抽出をサポートするソフトウェアは、アプリケーションサーバー（１０６）のようなシステム内に局所的に記憶させるのが好ましく、データ抽出の必要に応じて特定のモダリティー毎に適用される。データは任意の形態で処理可能であるが、好ましくは、端末装置により拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）フォーマット内に含まれる情報に変換され、アプリケーションサーバー（１０６）により受信され、データプロセッサ（１１０）を用いてレポジトリ（１０１）内に蓄積される。あるいは、アプリケーションサーバー（１０６）は、この情報をその固有フォーマットで受けて、ＸＭＬに変換することができる。
【００１４】
臨床判断プロセス時において、医師のような調査する人は、科学的方法の利用により、即ち、実験、観察、分析及び結論形成により、実験の結果に関する仮説を構成しようとする。結論が形成されると、これらの結論（結果）を導き出したプロセスの詳細が記録して、他の者がその実験を再現し、前の実験から結果の予想される性質を学べるようにする。
【００１５】
新しい実験の結果が前の結果に整合しない場合、調査する人は通常、再現された実験が以前のまたは最初の結果に忠実な態様で行われたか否か、または、何らかの本質的な欠陥により古い結果が誤りであったか否か、もしくは、その実験に固有の、或る大きさの、予想もしなかった不確定性が異なる結果を生ぜしめるに十分であったかについて疑問を起こす。後者の場合、安定（または通常）の結果を得るに必要なデータの量が問題であり、その実験の最も可能性の高い結果を確かめる点で特に重要である。
【００１６】
ここで特に注目すべきは、一人の患者の結果を同様な患者の集合の結果と比較する場合、調査する人は、そのクラスの患者がこの一人の患者を十分に代表するものであるか否か、そして、その実験（即ち、テストまたはその結果として診断もしくはその両方）が患者のより大きいクラスの患者の統計的サンプル空間内にあるか否かに注目すべきである。後者が真であれば、次の質問は、患者の臨床的特徴がそのサンプルにより正確に表されているか否かであり、それは患者の結果の正確な評価を行う点で重要な観察結果である。
【００１７】
例えば、線維嚢胞病と診断された患者を医師が治療している場合、その患者の年齢群の線維嚢胞病の女性患者の大きな個体群に基づき、さらなるチェックのためにその患者を入院させる必要がある可能性はどの程度か、そのクラスの患者に対する治療方法にはどんなものがあるか（指示に変換される）、そして、この特定クラスの患者のチャージの通常範囲はどのようなものであるかである。
【００１８】
本発明の好ましい実施例によると、自動制御ワークフローを用いることにより、基準モデル（即ち、歴史的記録に基づき予想される挙動モデル）で計算されたデータから得られた結果が、検査中の特定の患者のテストデータと比較される。典型的なワークフローの時系列では、医師は、患者を診察して、患者の診断検査の指示を出すが、これらの指示はユーザーインターフェイス（１０８）を介して入力され、レポジトリ（１０１）に蓄積される。これらの指示は医師の処方に従って実行される。診断検査の結果は、さらに分析を行うためにその医師に出力としてフィードバックされ、患者の記録の中に取り込まれる。これらの検査の結果は、医師へのワークフローフィードバックによるなどしてさらに別の結果が生じることがある。診察の結果、医師はさらに別の検査を処方することがある。同時に、この医師の担当の他の同様な患者または同様な処置を受ける他の患者に関連する歴史的データがこの患者の結果と比較されるが、これによりこの患者と大きな個体群との間にかなりの偏差があるか否かが分かる。このように、医師は、その患者の前の記録と、患者のケアの質を評価し精査するための大きな個体群とにアクセスし、過去の事例に鑑みて現在の指示を正しいとする。
【００１９】
かくして、医学的状態の治療に関連する指示を表すデータがデータソースまたはレポジトリから受信され、その指示が患者の医学的状態に関連する記録を識別するためのサーチ基準を決定するために解釈され、患者の医療記録のデータベースまたはレポジトリがそのサーチ基準に基づいてサーチされ、そのサーチ基準に基づき医学的状態を治療するために以前使用された異なる治療に関する情報が患者の医療記録データベースにおいて同定され、その異なる治療情報が第１のソースへ提供される。その異なる治療情報はフォーマッティングされ、例えばユーザーインターフェイス（１０８）を介するなどして再生装置により表示される。
【００２０】
その異なる治療に関する情報は、好ましくは、その異なる治療に関する資源消費特性情報を含むが、そのため、特定の患者の治療に関する資源消費特性をその異なる治療の対応資源消費特性と比較することができる。これらの資源消費特性は、例えば、治療または治療法の金銭的コスト、薬剤の量、看護時間数、医師の時間数、装置使用コスト、装置使用時間の長さ、入院患者の入院時間の長さ、ホームケア施設使用の時間及び薬剤のコストが含まれるであろう。
【００２１】
医学的状態の治療に関連する指示の種類には特に制限がないが、それには、以下の種類、即ち、患者に医学的検査を行うための指示、患者への薬理学的処方の指示、患者へのサービスを行なう旨の指示、患者診断用画像形成法の種類の指示、患者の外科的治療の指示、患者の生理学的治療の指示のうち１またはそれ以上を含むのが好ましい。
【００２２】
患者の医療記録データベースまたはレポジトリは、複数の医学的状態に関連し、患者タイプ特性に応じて照合され、統計的に分析され、傾向を指示する、蓄積された医学的パラメータ情報を含むのが好ましい。データはまたデータベースに蓄積されるが、そのデータは、患者の治療情報及び指示の記録のうちの少なくとも１つに関連の日付が付されたものを含んでおり、このデータは患者の個体群につき患者の医療記録を蓄積するために治療及び診断の範疇に応じて照合するのが好ましい。
【００２３】
本発明のシステムは、患者の医療記録データベースにおけるサーチ基準に基づいて以前の指示及びその日付を同定し、同定した以前の指示と医学的状態の治療に関連して受けた指示との間の相違点を突き止め、その指示の相違点を示す情報を第１のソースに提供するために使用することができる。それはまた、異なる治療情報を分析してその指示に関連する少なくとも１つの診断及び治療と、同様な患者につき記録された対応する以前の診断及び治療との間の相違点を突き止めるために使用可能である。
【００２４】
かくして、本発明のシステムの好ましい実施例は、好ましくは、レポジトリ（１０１）、端末装置（１０７）またはユーザーインターフェイス（１０８）のような第１のソースから医学的状態の治療に関連する指示を表すデータを受けるインターフェイスプロセッサ（１０９）と、患者の検査データレポジトリ（１０４）のような患者の医療記録のデータベースとを有するのが好ましい。さらに、データプロセッサ（１１０）は、その指示を解釈することにより、その患者の医学的状態に関連する記録を識別するためのサーチ基準を決定し、患者の医療記録のデータベースのサーチをそのサーチ基準に応じて始動することにより、そのサーチ基準に基づき医学的状態を治療するために以前用いられた異なる治療に関する情報を識別し、その異なる治療情報を第１のソースに提供するために使用することができる。データプロセッサ（１１０）はまた、サーチ基準に基づき患者の医療記録のデータベースを始動することにより、サーチ基準に基づきその医学的状態の治療に以前用いられた治療に関する資源消費特性情報を識別し、その資源消費情報を第１のソースに提供することが可能である。
【００２５】
図２は、自動制御ワークフローの１つの好ましい実施例を示す流れ図である。基準モデルは、処理するために患者トレイニングデータのサンプルを受けることにより分析可能である（２０１）。このデータは、例えば、アプリケーションサーバー（１０６）を用いて患者トレイニングデータレポジトリ（１０２）に蓄積されるか、またはそれから取り出すことができる。アプリケーションサーバー（１０６）に作用するシステムは、このデータをサーチしてその情報がサンプル（２０２）に含まれる患者の状態を突き止めることができる。例えば、そのデータをサーチして、何れの患者が入院患者であるか、何れの患者が外来患者であるか、また何れが死亡した患者であるかを突き止めることができる。死亡した患者のデータは削除するのが好ましい（２０３）。
【００２６】
システムは、年齢、料金チャージ額、入院期間などの頻度分布のような種々の関連ある統計的情報をそのデータについて計算する（２０４）。この情報は、その後、例えば、統計的トレイニングデータレポート（１０３）に蓄積する（２０５）のが好ましい。患者のデータ及び統計的情報を用いて、このデータに基づき１またはそれ以上の回帰モデルを作成し（２０６）、これを臨床的決定を行うために診断中の患者の特定のデータのテストに使用する。回帰モデルも、例えば、統計的トレイニングデータレポジトリ（１０３）に蓄積可能である（２０７）。通常のデータ解析方法は、単純な一次及び二次モデルを含む（即ち、ｙ１＝ａｘ＋ｂ、及びｙ２＝ｃ＋ｄｘ＋ｅｘ2の形式のモデルは最小二乗回帰における特定のデータに応じて決まる一定の係数である）。しかしながら、カルマン及びバッチの最小二乗フィルタリングのような他の方法も、観察毎の測定値の追跡を可能にするものとして使用できる。
【００２７】
テストプロセスを開始するために、テストすべき特定の患者データを、例えば患者テストデータレポジトリ（１０４）のような所から得る（２１２）。患者トレイニングデータのように、患者テストデータをサーチしてそのデータがテスト中の患者の状態を突き止めることができる（２１３）。再び、そのデータをサーチして、何れの患者が入院患者か、外来患者か、また死亡しているかを突き止めることができる。死亡した患者のデータは除去するのが好ましい（２１４）。
【００２８】
その後、システムのテスト部分が、好ましくは、実行中のテストの適当な回帰モデルデータの取り出しを開始させ、それにより、アプリケーションサーバー（１０６）が例えば、統計的トレイニングデータレポジトリ（１０３）からデータを取り出す（２０８）。そのシステムはまた、患者テストデータから特定の診断データを抽出し（２１６）、このデータを選択された回帰モデル（２０９）を用いて統計的患者トレイニングデータと比較する。この比較の結果を、例えば、トレイニング／テスト比較レポジトリ（１０５）のような所に蓄積するのが好ましい（２１０）。このシステムはまた、これらの結果についてのレポートを作成するが（２１１）、このレポートは調査する人（例えば、医師）が患者の治療に関する臨床判断を行うにあたり使用する。この比較の結果を用いて、歴史的な基準モデルと特定の患者のデータとの間の差を突き止めることが可能である。
【００２９】
上述したように、データと結果とは、ユーザーインターフェイス（１０８）を介してユーザーが視認できるように提示される。かかるインターフェイスの一例を図１（ｂ）に示す。この実施例において、ユーザーインターフェイス（１０８）はウェブブラウザー（１５０）を有し、そのブラウザーのウィンドウ（１５１）には情報が、ＨＴＭＬフォーマットのウェブページの一部としてダウンロードされたアプレットにより発生される対話式表示画像（１５２）などにより表示される。ユーザーは、ファンクションボタン（１５３）を使用してデータの提示方式を変えたりナビゲーションしたりできる。もちろん、当業者は、これは情報を提示する単なる一方式にすぎないことがわかるであろうし、他のものは以前に説明されている。
【００３０】
図１（ｂ）は、現在の患者データと同様なクラスの患者の先験的情報との比較例を含む。生のデータを白で示す。このデータは、患者の医療記録内で通常収集される任意のタイプの医学的観察を表す。そのデータの上には緑色の一点鎖線が重なり、これは同様な生理学的及び医学的提示を有する同様な患者の病歴に基づき最も可能性のあるパスを示し、黄色の偏差値棒グラフはモデル値の周りの密度を示す。この偏差値は、この特定の患者の測定値が大きな個体群のどこに生じているかを検討する観点からユーザーにより選択可能である。黄色の棒グラフは、モデルの平均値からの患者の測定値の偏差を示す。この偏差には例えば、９５％のように百分位数を割り当てることができる。その後、これら上述の例であるとすると、グラフの左下領域の最初の比較測定値は、患者の測定値がその平均のモデル値の下方の９５％の範囲の外側の点に生じることを示すが、これは任意の患者にとって有意な偏差である。
【００３１】
本発明の好ましい実施例の利点は、アメリカ大陸中の病院から得られた女性の乳房生検患者の特定のサンプリングにそれを適用するとわかる。この特定のクラスの患者は一例であるが、その理由は女性患者に乳房の疾患が多く、従ってこの実施例をこの患者の個体群に適用できるからである。当業者は、この例が本発明の実施例を説明するためであり、本発明を限定するものでなく、任意タイプまたは態様の臨床サポートに使用できることがわかるであろう。
【００３２】
このサンプリングのためのデータは、全国の病院からの会計及び臨床情報より成る、米国の患者の会計及び臨床データのレポジトリから引き出されたものである。このデータは、国際疾患分類（ＩＣＤ）に含まれる全ての診断についてのヘルスケアコード値を含んでいる。このデータを用いて、特定の病気診断の可能性の予測方法が患者の年齢、入院の長さ、及び特定の診断クラス及び女性患者の年齢群に関連する典型的な入院及び外来患者のチャージ額の関数として案出された。入院患者及び外来患者の両方で得られたＩＣＤ−９及びＣＰＴ−４コードデータサンプルはこの例で使用されたが、当業者は、本発明が患者のそれより大きい個体群における事象の予測に役立つものであり、患者の診断と医師による臨床判断サポート及び管理／ヘルスケア計画に用いる事象の可能性との間の一般的な関係につながる。
【００３３】
使用した特定の興味のあるコードには、６１０−６１１（乳房の疾患）と、１７４（乳房の悪性腫瘍）にまたがるＩＣＤ−９診断コード値を含まれていた。この情報はサンプリングした全ての患者について容易に得られ、また標準のフォーマットに合致するため、この情報を予測の目的に利用するための一般的な方法を決定することができる。本願に示す例に用いるデータは、女性患者の乳房生検の入院の長さ、チャージ及び年齢を含む。詳述すると、以下の診断コードがこの例において考慮されたが、それらは、ＩＣＤ−９、コード１７４．８、１７４．９、乳房の皮膚（１７２．５、１７３．５）を除く悪性腫瘍；ＩＣＤ−９、コード２１７、アデノフィブローシス（６１０．２）を除く良性腫瘍、乳房の良性嚢胞（６１０．０）、線維性嚢胞疾患（６１０．１）及び乳房の皮膚（２１６．５）及びＩＣＤ−９、コード６１０良性乳房ディスプラシアスである。
【００３４】
最後の診断（良性乳房ディスプラシアス）の場合、良性の状態は通常、２０歳と６０歳の間の全ての女性のほぼ５０−６０％に影響を与える。さらに、乳腺症は乳房触診の時、２０−４０歳の女性の約３０−４０％で見つかることが多い。しかしながら、種々の原因で死亡する女性のうち、乳腺症にかかっている女性に明らかなホルモンの変化はこれらの女性の約６０−８０％で見られる。従って、より効果的な治療を可能にする特定の属性の同定を含むこれらの患者へのケアの質を向上させる方法を見つけることは、今日多数の女性の健康を増進させることに直接関係がある。
【００３５】
パラメータ特性の患者トレイニングデータは、患者の入院の長さ、年齢及びチャージ額に関連する金銭的データから得られたものであった。このトレイニングデータは、大域セットのデータから先着順に選択された全データセットの一部を選択したものであった。このトレイニングデータは、約５００人の患者のチャージ額、入院の長さ、入院患者または外来患者かの区別及び年齢を診断コードで表したものであった。
【００３６】
この情報は、特定の診断コード及び女性患者の年齢、入院の長さによる度数分布、並びにチャージ額により分類された。分類されたこれらの分布から、パラメータ値の平均及び標準偏差値を求め、特定の診断により分類された患者の典型的な年齢、チャージ額及び入院の長さの特性を示す回帰曲線が作成され蓄積された。
【００３７】
統計的データを発生させるにあたり以下の仮定を用いた。患者の会計（保管、入院患者、外来患者）データは生の患者情報の供給源であった。全ての患者データが、１９９６年の健康保険ポータビリティー及びアカウンタビリティー法（ＨＩＰＡＡ）の下で制定された規則に従って再識別された。考慮の対象となった病院は急性疾患総合施設である。データは１９９７年から２００１年の前半まで利用可能である。病院の入院患者の記録の少なくとも９５％が以下の患者スクリーニング基準をパスする。即ち、ａ）データは上記リストにある基本的なスクリーニング基準の全てを満足する病院から得られたものである、ｂ）患者は入院患者か、救急室患者（その後直ちに入院患者として入院する）または外来患者である、ｃ）患者には、作動ファイルからデータが抽出される時に最終的に請求書が送られた、ｄ）患者のチャージ額は０ドルよりも大きかった。
【００３８】
これが一旦完了すると、トレイニングデータから隔離されていた残りの患者データまたはテストグループが、トレイニングセットから求めた回帰曲線モデルを用いて評価され、均質的でテストグループをほぼ表すものとしてのこれらの回帰曲線の適用の観点からトレイニングデータの相対的有効性が求められた。チャージ額及び患者の年齢の比較結果が報告されたが、その結果については以下に詳述する。
【００３９】
乳房の特定の疾患があるとの診断を受けた１６５、０００人の患者に関するＩＣＤ−９及びＣＰＴ−４のチャージ額、入院の長さ及び年齢のデータが評価された。そのデータは最も広く用いられている診断コードに従って分類され、最大の個体群を有するそれらの患者に関するデータが検討された。変動性をさらに制限するために、診断に基づく上位５つの患者個体群が選択された。これらの患者に関連する重要な金銭的及び人口統計学的データを以下の表１に示す。
表１：上位５つの乳房生検診断
ICD-9      特定診断    診断        入院の    平均        平均
コード                 全患者数    平均長さ  チャージ    年齢
610.1       広汎性嚢胞    31118     0.12     $2,965.38   51.9
乳腺症
217         乳房良性      25747     0.10     $2,948.55   44.6
腫瘍
174.8       乳房悪性      18393     1.36     $7,208.70   60.4
腫瘍ＮＥＣ
174.9       乳房悪性      12583     0.80     $6,117.40   61.4
腫瘍ＮＯＳ
611.72      乳房のしこり  10672     0.09     $2,400.98   50.3
【００４０】
個体群のサイズの順序で、特定の診断には、乳房の線維性疾患を含む広汎性嚢胞乳腺症、良性腫瘍、悪性腫瘍及び乳房組織内に含まれる悪性及び良性のしこりが含まれていた。個体群のサイズは、約３１，０００の患者（線維性疾患）から１０，６００の患者（乳房のしこり）の範囲であった。
【００４１】
表２は、これら上位５つの診断が下された患者の年齢に関連する平均及び標準偏差の統計情報を要約したものである。トレイニングのためのサンプルサイズの選択は、分布形状、平均及び標準偏差について一定の値に漸近する所要の近似最小サンプルサイズを求めることにより実験的に行われた。
表２：トレイニングデータの統計
ICD-9又は      考慮中の    トレイニング  平均   サンプルの
CPT-4コード    パラメータ  セット数             標準偏差
610.1           年齢         500         51.4     13.33
217             年齢         500         47.5     16.57
174.8           年齢         500         60.4     13.77
174.9           年齢         500         63.6     13.96
611.72          年齢         500         52.4     14.08
【００４２】
図３は、ＩＣＤ−９  ６１０．１の疾患コードクラスの患者の年齢に関連する度数分布を比較することによりトレイニングサンプルサイズを評価するためのこの実験的アプローチを視覚的表示するチャートである。図３は、１００、５００、１０００及び２０００人の患者のサンプルに関連する分布曲線の比較を含む。５００人の患者の操作基点が、このサンプリングに関連する度数分布曲線の形状が１０００及び２０００のデータポイントのサンプル曲線により近いため選択された。
【００４３】
患者の入院に関連するチャージ額を検討するにあたり、患者がすでに入院しているか、あるいは外来患者として治療中であるかを注意深く区別する必要がある。入院患者と外来患者の両方を１つの分布として収集することにより、双峰分布の効果をみることができる。これを図４に示す。こぶが２つあるこの分布は、入院患者と外来患者の両方をチャージサンプルに含めたことによる。従って、入院患者と外来患者の両方をより正確に評価するためには、チャージを入院患者と外来患者との別個の分類に分ける必要がある。これら２つの分類に分離することにより、５つの疾患カテゴリーにわたり入院患者と外来患者とを区別をすることができる。これを図５に示す。図５の棒グラフは平均値を表し、１シグマサンプル標準偏差を表す。
【００４４】
図６は、興味あるパラメータとして患者の年齢を用いる好ましい実施例の方法で得られた結果を示す。各ケースにおいて、トレイニングデータを５００人の患者から得た。その後、平均及び分散を適用して診断コード毎にテスト群内に含まれるより大きな集合の患者に関連する百分位数を求めた。年齢の関数として特定のＩＣＤ−９コードによる特定の疾患と診断された患者の大きさを確定する回帰曲線を作成した。その後、トレイニングサンプルから得られた回帰曲線を用いて各ＩＣＤ−９診断クラスの患者のテストサンプルセットを仮定の問題としテストした。前に示したように、５００人の患者のサンプルセットに関連する分布の統計情報はより大きなサンプルセットの統計情報に近似するため、この情報を挙動を予測するものとして用いることが可能である。そして、図６のＩＣＤ−９コード６１０．１（広汎性嚢胞乳腺症）曲線をみると、例えば、乳房生検により特定の乳房疾患を持つと診断された患者の約８０％が６０歳以下であるが、ＩＣＤ−９コード１７４．８または１７４．９（乳房の悪性腫瘍）と診断された患者の４０％より少ない人が６０歳以下であることが判明している。
【００４５】
この情報は、図５のデータと組み合わせると、このクラス内の患者の関連する診察及び請求書作成プロセスの特性に関する情報を与える。図７（ａ）は、この例のサンプリングの入院患者として入院した線維性嚢胞患者の累積チャージ分布を示す。それとは対照的に、図７（ｂ）はこれらの患者の外来患者チャージ分布を示す。外来患者のデータの場合、チャージの９０％以上が５０００ドル未満である。入院患者の場合、患者毎に約６０００ドル乃至７０００ドルであることがわかった。さらに、入院患者のチャージの範囲は外来患者の範囲よりも格段に大きく、最大７０、０００ドルに上るものがある。図５は平均チャージプラス１シグマ標準偏差がチャージについて９５番目の百分位数にほぼ対応し、患者のサブサンプルが全体のテストグループの良好な近似を提供することを示す。
【００４６】
従って、本発明の好ましい実施例の方法は、臨床判断サポート（ＣＤＳ）のための標準の患者会計データから得られる患者の金銭的情報を用いるものであり、広い適用範囲を有する。上述の例に示すように、本発明は臨床情報を調べて所与の患者がヘルスケア施設に入院するであろう可能性を突き止めるために医師が利用するものであり、典型的な年齢の個体群はそれらの入院に関連し、予想されるチャージは入院患者及び外来患者に関連するものである。この情報は、医師が標準の診断に従って課金することにより患者が極端なケースを表すか否かを判定し、またケアの質管理の目的のための評価に非常に有効である。
【００４７】
当業者は、本発明の可能な利用分野には、特定クラスの患者の同様な治療の新しい指示の適切さを確かめるために、患者についての書面による指示の医師によるレビュー、及び患者が受けている診断治療が米国の周りで医師により通常選択されるアプローチと首尾一貫しているか否か確かめるための患者のケアの質管理のレビューを含む。この方法はまた、呼吸器疾患（ＡＲＤＳ、ＣＯＰＤ）、高血圧、関節炎、糖尿病などを罹った患者の治療の歴史的記録を提供することにより、慢性病患者の病気管理をサポートするために拡張することができる。ホームケアエージェンシーは、チャージが特定の治療について適正で正確であるか否か、または患者が特定の慢性病につき全部の治療を受けている否かを判定する手段を提供することにより、患者を支援するものとしてホームケアの治療に付属するものとしてこの方法を使用できる。
【００４８】
本発明を特定の実施例につき説明したが、頭書の特許請求の範囲に記載された本発明の思想及び範囲から逸脱することなく種々の変形例及び設計変更が可能であることがわかるであろう。例えば、本発明を患者の臨床分析の文脈で説明したが、本発明を注文の管理（小売業、卸売業）のような任意数の調査プロセス、法律（ケース及び損害賠償管理）、政治的コンサルティング（投票に基づく統計）及び歴史的データ及びこの歴史的データに基づく事象を変化または管理することによる潜在的な影響を理解する必要のある他の任意の分野に適用できる。また、１つの装置を開示したが、当業者は本発明に従って実行可能な任意のソフトウェア／ハードウェアシステムを使用できることがわかるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１ａ】本発明の好ましい実施例に用いる装置を示す。
【図１ｂ】本発明の好ましい実施例におけるユーザーインターフェイスのコンピュータスクリーン画像である。
【図２】本発明の好ましい実施例の動作を示す流れ図である。
【図３】好ましい実施例に用いる一例の種々の患者データ個体群の入院患者の年齢構成間の比較を示すデータヒストグラムである。
【図４】好ましい実施例に用いる一例の種々の患者データ個体群の入院患者とチャージ額構成間の比較を示すデータヒストグラムである。
【図５】入院患者と外来患者のチャージ額の間の比較を示すチャートであり、好ましい実施例を用いる例における５つの乳房生検診断における１シグマ基準偏差を示す。
【図６】好ましい実施例を用いる一例の乳房生検からの５つの診断の蓄積分布曲線を示すチャートである。
【図７ａ】好ましい実施例を用いて一例の線維性嚢胞性乳腺症の入院患者及び外来患者の蓄積チャージ分布を示すチャートである。
【図７ｂ】好ましい実施例を用いて一例の線維性嚢胞性乳腺症の入院患者及び外来患者の蓄積チャージ分布を示すチャートである。
【図１ａ】
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【図１（ｂ）】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７（ａ）】
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【図７（ｂ）】
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【国際調査報告】
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