(57)【要約】患者の状態を判定する方法及びシステム。この方法は、対象となる疾患に関するドメイン知識ベースを用いて患者記録のデータマイニングを行い（５０２）、マイニングの結果得られたデータを対象となる疾患のモデルに入力し（５１２）、モデルに基づき患者の状態を判定する（５１４）ステップより成る。このシステムは、対象となる疾患に関するドメイン知識ベースにより患者記録から情報をマイニングするデータマイナー（３１０）と、対象となる疾患の患者モデルを作成し、そのモデル中のマイニングされたデータを処理して患者の状態を判定するためのプロセッサ（４０２）とより成る。
2005508556.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の状態を判定するための方法であって、
対象となる疾患に関するドメイン知識ベースを用いて患者記録のデータマイニングを行い、
マイニングの結果得られたデータを対象となる疾患のモデルに入力し、
モデルに基づき患者の状態を判定するステップより成る患者の状態判定方法。
【請求項２】
患者の状態に確率が割り当てられる請求項１の方法。
【請求項３】
患者の状態シーケンスを判定するステップをさらに含む請求項１の方法。
【請求項４】
状態シーケンスに確率が割り当てられる請求項３の方法。
【請求項５】
患者の将来の状態を判定するステップをさらに含む請求項１の方法。
【請求項６】
将来の状態に確率が割り当てられる請求項５の方法
【請求項７】
対象となる疾患のドメイン知識を用いて個体群に基づくデータのマイニングを行うことにより対象となる疾患のモデルを作成するステップをさらに含む請求項１の方法。
【請求項８】
患者の状態の変量を求めるステップをさらに含む請求項１の方法。
【請求項９】
前記変量には確率が割り当てられる請求項８の方法。
【請求項１０】
患者の状態判定システムであって、
対象となる疾患に関するドメイン知識ベースにより患者記録から情報をマイニングするデータマイナーと、
対象となる疾患の患者モデルを作成し、そのモデル中のマイニングされたデータを処理して患者の状態を判定するためのプロセッサとより成る患者の状態判定システム。
【請求項１１】
プロセッサは患者の状態に確率を割り当てる請求項１０のシステム。
【請求項１２】
プロセッサは患者の状態シーケンスを判定する請求項１０のシステム。
【請求項１３】
プロセッサは患者のシーケンスに確率を割り当てる請求項１２のシステム。
【請求項１４】
プロセッサは患者の将来の状態を判定する請求項１０のシステム。
【請求項１５】
プロセッサは将来の状態に確率を割り当てる請求項１４のシステム。
【請求項１６】
データマイナーは対象となる疾患のドメイン知識を用いて個体群に基づくデータをマイニングし、プロセッサは個体群に基づきマイニングされたデータから対象となる疾患のモデルを作成する請求項１０のシステム。
【請求項１７】
プロセッサは、その患者と同様な患者を発見して将来の状態に結果を割り当てる請求項１４のシステム。
【請求項１８】
プロセッサは、複数の同様な患者を判定し、同様な患者の結果の平均値をとることにより将来の状態に確率を割り当てる請求項１４のシステム。
【請求項１９】
プロセッサは複数の同様な患者の結果に重みを割り当てる請求項１８のシステム。
【請求項２０】
プロセッサは患者の状態に関する変量を求める請求項１４のシステム。
【請求項２１】
前記変量には確率が割り当てられる請求項２０のシステム。
【請求項２２】
プロセッサは、患者のマイニングされたデータに基づき複数の処置をシミュレーションして複数の結果を求める請求項１４のシステム。
【請求項２３】
プロセッサは結果に確率を割り当て、治療法を提案する請求項２２のシステム。
【請求項２４】
患者の状態を判定する方法ステップを実行するためにマシーン上で実行可能な命令のプログラムを含み、そのマシーンにより読み取り可能なプログラムの記憶装置であって、それらの方法ステップは、
対象となる疾患に関するドメイン知識ベースを用いて患者記録のデータマイニングを行い、
マイニングの結果得られたデータを対象となる疾患のモデルに入力し、
モデルに基づき患者の状態を判定するステップより成る記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療情報処理システムに関し、さらに詳細には、患者の現在の状態または容態を診断し、選択可能な種々の処置オプションに基づき患者の将来の状態を予想し、治療法を勧告するコンピュータ化されたシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在の状況でヘルスケア提供者が直面する主要な課題は、コスト削減の願望と、患者のケアの質を維持するという最も重要な必要条件とをバランスさせることである。質を落とさずにコストを削減しようとする試みは、無駄な診療をなくし、芳しくない結果を生む可能性が高い患者の識別に資源を集中する２つの方向に向けての努力が中心となる。これらの努力の実現には、それらの性質上、介入の根拠を与えるために抽出し分析することが可能な正確で包括的なデータベースの使用が必要条件である。介入の可能性があるかかる２つの領域は、順向アプローチ、例えば、将来の状態を予想すると有利なハイリスクの患者を識別することと、それに応じた質の改善なしにコストを上昇させるかまたは入院期間を長期化させる無駄な診療を彼らの現在の状態を正確に診断することにより無くすことである。
【０００３】
しかしながら、かかる努力に立ちはだかる問題として、意味のあるまたは信頼のおける態様で抽出し分析できる高品質のデータが不足することがあるが、その理由は、大部分の病院のデータベースがテキストベースまたは他の非構造化フォーマットで作られているからである。ほとんどの病院は、少数の患者のカルテを機械に頼らずに調べるためにランダムサンプリングに頼るか、または判断を支援するものとして比較的容易に利用できる構造化情報（例えば、ＤＲＧまたはＩＣＤ−９コードに基づく）に重点を置いている。かくして、本当に包括的な変更を実施するとしても、それは不完全なプロセスに委ねられることになるか、または患者のデータ蓄積に用いる様々なフォーマット全ての適当なレポジトリとして機能できるデータ入力システムの出現を待たなければならない。現在、これら様々なフォーマット全てに何とか対応できるようにすることは、１つの病院のデータベースでも途方もない課題を提供するものであり、多種多様なシステムではなおさらである。
【０００４】
上記に鑑みて、患者の現在の状態または容態を迅速且つ効率的に診断し、その患者の将来の状態を予想してハイリスクの患者の迅速な識別を支援し、コストのかからない処置及び／または治療を決定するために種々のソースから患者情報を収集する技術に対するニーズが存在する。
【発明の概要】
【０００５】
本発明は患者の状態または容態を判定するシステム及び方法を提供する。
【０００６】
本発明の１つの局面によると、患者の状態を判定するための方法であって、対象となる疾患に関するドメイン知識ベースを用いて患者記録のデータマイニングを行い、マイニングの結果得られたデータを対象となる疾患のモデルに入力し、モデルに基づき患者の状態を判定するステップより成る患者の状態判定方法が提供される。
【０００７】
本発明の別の局面によると、患者の状態判定システムであって、対象となる疾患に関するドメイン知識ベースにより患者記録から情報をマイニングするデータマイナーと、対象となる疾患の患者モデルを作成し、そのモデル中のマイニングされたデータを処理して患者の状態を判定するためのプロセッサとより成る患者の状態判定システムが提供される。
【実施例】
【０００８】
本発明の明確な理解に資するために、本発明のある特定の局面を説明する実施例が提供される。しかしながら、これらの例には本発明の範囲を限定する意図はなく、本発明のある特定の思想を説明するためのものであることを理解されたい。
【０００９】
本発明は、患者の状態または容態を判定するシステム及び方法を提供する。例えば、構造化されたソース及び構造化されていないソースのような種々のソースから情報をデータマイニングすることにより、本発明は、患者記録中の利用可能な全ての情報を収集し、収集したこの情報により特定の患者の以前の状態及び現在の状態に関する確率論的表明を行うことができる。患者の以前及び現在の状態を患者モデルで使用することにより、患者の将来の状態を予想することができる。
【００１０】
本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特定目的プロセッサまたはこれらの組み合わせを含む種々の形態で実施できることを理解されたい。本発明は、プログラム記憶装置に記憶されたプログラムとしてのソフトウェアで実現するのが好ましい。そのプログラムは任意適当なアーキテクチャーを有するマシーンにアップロードされ、それにより実行される。そのマシーンは、１またはそれ以上の中央処理ユニット（ＣＰＵ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイスのようなハードウェアを備えたコンピュータプラットフォーム上で実現するのが好ましい。コンピュータプラットフォームはまた、オペレーティングシステム及びマイクロ命令コードを有する。本明細書で説明する種々のプロセス及び機能は、オペレーティングシステムにより実行されるマイクロ命令コードの一部またはプログラム（もしくはその組み合わせ）の一部でよい。さらに、別のデータ記憶装置及びプリンタのような他の種々の端末装置をコンピュータプラットフォームに接続することができる。
【００１１】
添付図面に示すシステムの構成要素及び方法ステップの一部はソフトウェアでの実現が好ましいため、システムコンポーネント（またはプロセスステップ）間の実際の接続は本発明がプログラムされる態様により異なることを理解されたい。
【００１２】
図１は、本発明の一実施例に従って本発明が実現されるコンピュータ処理システム１００のブロック図である。このシステム１００は、少なくとも１つのプロセッサ（以下、プロセッサと呼ぶ）１０２がシステムバス１０４を介して他のコンポーネントに作動的に結合されたものである。システムバス１０４には、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１０６、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１０８、入出力インターフェイス１１０、ネットワークインターフェイス１１２及び外部記憶装置１１４が作動的に結合されている。ディスプレイ装置、ディスク記憶装置（例えば、磁気または光記憶装置）、キーボード及びマウスのような種々の周辺装置を、Ｉ／Ｏインターフェイスまたはネットワークインターフェイス１１２を介してシステムバス１０４に作動的に結合することが可能である。
【００１３】
コンピュータシステム１００は、スタンドアロンのシステムかまたはネットワークインターフェイス１１２を介してネットワークにリンクされたシステムである。ネットワークインターフェイス１１２はハードワイヤー接続のインターフェイスでもよい。しかしながら、種々の実施例において、ネットワークインターフェイス１１２は、汎用非同期送受信器（ＵＡＲＴ）、並列デジタルインターフェイス、ソフトウェアインターフェイス、または公知か今後開発されるソフトウェアおよびハードウェアの任意の組み合わせのような、情報を他の装置へ送るか受けるに適した任意の装置を備えることができる。ネットワークインターフェイスは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、イントラネット、仮想私設ネットワーク（ＶＰＮ）及びインターネットを含む種々のタイプのネットワークにリンクすることができる。
【００１４】
外部記憶装置１１４は、プロセッサ１０２により管理されハードディスクのようなメモリ上に常駐するデータベースマネジメントシステム（ＤＢＭＳ）を用いて実現することができる。しかしながら、外部記憶装置１１４は１またはそれ以上のコンピュータシステム上で実現可能なことを理解されたい。例えば、外部記憶装置１１４は別個のコンピュータシステム上に常駐するデータウェアハウスシステムを含むようにしてもよい。
【００１５】
当業者は、本発明の思想及び範囲から逸脱することなく他のコンピュータ環境を利用できることがわかるであろう。
【００１６】
ヘルスケア提供者による、情報の記憶及び検索のための自動化技術の利用がますます増加している。患者情報を維持するためのコンピュータ化された患者記録（ＣＰＲ）の利用はその一例である。図２に示すように、ＣＰＲ（２００）の一例は患者の処置の過程で収集される情報を含む。この情報は、例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、Ｘ線画像、検査室の検査結果、医師の経過メモ、医療処置の詳細、投薬情報、放射線医学レポート、他の専門医のレポート、人口統計学的情報及び請求書作成（経理）情報を含むことがある。
【００１７】
ＣＰＲは通常、各々が患者のケアの種々の局面を反映する複数のデータソースから情報を導出する。経理、検査室及び薬局データベースのような構造化されたデータソースは、データベースの表に患者情報を維持するのが一般的である。情報は、例えば、フリーテキスト、画像及び波形のような構造化されていないデータソースにも蓄積される。重要な臨床所見は医師のレポート、例えば、口述中にだけ蓄積されることが多い。
【００１８】
図３は、全体を本願の一部として引用する米国特許出願（発明者：Rao et al.；発明の名称：患者データマイニング；弁護士事件番号第８７０６−６００）に記載されたデータマイニング技術を用いて高品質の構造化臨床情報をマイニングするためのデータマイニングシステムの一例を示す。このデータマイニングシステムは、知識ベース（３３０）に含まれるドメイン特定知識を用いてＣＰＲ（３１０）から情報をマイニングするデータマイナー（３５０）を備えている。データマイナー（３５０）は、ＣＰＲから情報を抽出するコンポーネント（３５２）と、利用可能な証拠を全て原理原則に則って経時的に結合するコンポーネント（３５４）と、この結合プロセスから推論を導き出すコンポーネント（３５６）とを有する。データマイニングされた情報は、構造化ＣＰＲデータベース（３８０）に蓄積される。このように、ＣＤＲに含まれる全ての情報は、構造化ソースからのものであれ、また非構造化ソースからのものであれ、構造化された態様で蓄積されている。
【００１９】
抽出コンポーネント（３５２）は患者に関する断片情報を各データソースから拾い集める仕事をするが、これらの情報は特定の時点におけるその患者についての確率論的表明として表される。これらの確率論的表明を「エレメント」と呼ぶ。結合コンポーネント（３５４）は、同一期間において同一変量に言及する全てのエレメントを結合してその変量に関する１つの統合された確率論的表明を形成する。これらを統合された確率論的表明を「ファクトイド」と呼ぶ。推論コンポーネント（３５６）は、これらのフォクトイドを同一時点においてそして／または異なる時点において結合することにより、患者の状態の経過を経時的に示す首尾一貫した簡潔な描写を形成する。患者の状態のこの経過を「状態シーケンス」と呼ぶ。
【００２０】
本発明は、患者の状態の独立したモデルを形成することができる。患者の状態は、その患者につき気になる変量を収集したものにすぎない。興味ある情報には、状態シーケンス、即ち、患者の治療過程の異なる時点における患者の状態の値が含まれる。
【００２１】
上記コンポーネントはそれぞれ、例えば、興味ある疾患のような対象となるドメインに関する詳細な知識を使用する。このドメイン知識ベース（３３０）には２つの形態がある。ドメイン知識ベースは、システムの入力として、あるいはシステムが理解できる情報を発生するプログラムとして符号化することができる。システムの現在の形態へ入力されるドメイン知識ベース（３３０）の部分は、データから学習することも可能である。
【００２２】
上述したように、抽出コンポーネント（３５２）は、ＣＰＲ（３１０）から情報を抽出して、ある時点またはある期間に関するその患者についての確率論的表明（エレメント）を作成する。このプロセスは、ドメイン知識ベース（３３０）に含まれるドメイン知識のガイダンスにより実行される。抽出に必要なドメイン知識は、一般的に、各ソースに特有である。
【００２３】
図４を参照して、該図は、本発明の実施例による診断及び予想システム４００を示す。このシステム４００は、構造化ＣＤＲデータベース３８０から情報を抽出し、対象となる疾患のモデルを作成し、モデル中の抽出情報を処理して患者の将来の状態を予想するプロセッサ４０２を有する。
【００２４】
このプロセッサはさらに、対象となる疾患に関する最新情報を含む第２のデータベース４１２に結合されている。この情報は、標準の処置、治療のための確立されたガイドライン、評価のための標準化されたテストなどを含む。さらにプロセッサ４０２は、機械によらずに入力された患者データベース４１４を受けて処理した後、構造化データベース３８０に蓄積するように構成されている。
【００２５】
システム４００が実行する各タスクは、システム４０２のプロセッサ及び／またはシステムの記憶装置（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置など）の何れかに常駐する実行可能なモジュールにより実行される。
【００２６】
図４及び５を参照して、診断及び予想システムを、患者の現在の状態を診断する方法、対象となる疾患に基づき患者モデルを作成する方法、及び患者の現在の状態とそのモデルとに基づき患者の将来の状態を予想する方法と共にさらに説明する。
【００２７】
最初に、患者記録３１０は、患者の治療の過程で編成される。さらに、特定の病院について様々な患者のための複数の患者記録（即ち、個体群に基づくデータ）が編成され、個々の患者記録３１０として共通のデータ蓄積領域に蓄積される。この歴史的データは、対象となる疾患に関するドメイン知識ベースを用いてマイニングされたものを、構造化ＣＰＲデータベース３８０に編集したものである（ステップ５０２）。患者の現在のデータは、機械によらずにシステムに入力したもの（４１４）か、または現在のテストからのデータをマイニングしたもの（５０４）である。
【００２８】
患者のシミュレーションを診断中の患者の同様な特性により行うためにモデルが作成される。プロセッサ４０２は、対象となる疾患のドメイン知識ベース３３０を用いてデータマイナー３５０により個体群に基づくデータソースから同様な患者のデータをマイニングしてそのモデルのデータを発生する（ステップ５０６）。その後、プロセッサ４０２は、マイニングされたデータに基づき対象となる疾患のモデルを作成する（ステップ５１０）。さらに、プロセッサは第２の医学知識データベース４１２から対象となる疾患についての知識を編集し（５０８）、そのモデルをこの知識によりさらに精度の高いものとする。
【００２９】
患者モデルが一旦作成されると、利用可能な患者の全てのデータ、即ち、構造化ソース及び非構造化ソースからマイニングされ、そして／または機械によらずに入力されるデータは、そのモデルに入力され、種々のシミュレーションが行われる。プロセッサは、そのモデルに基づきその患者について経時的に状態シーケンスを突き止める（ステップ５１２）。プロセッサはさらに、その状態シーケンスから特定の時点ｔにおける将来の状態を判定して、患者のための好ましい処置ガイドラインを決定することができる（ステップ５１４）。
【００３０】
本発明の好ましい実施例による方法の展開につき以下に詳しく説明する。
【００３１】
Ｓを、システムの状態を表すΣの値をとる連続時間ランダムプロセスと仮定する。Ｔ＝｛ｔ1、ｔ2、．．．ｔｎ｝（この式では、ｔi＜ｔi+1）を、Ｓを推論する必要がある時、ｎ回とする。Ｓiを
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の時点におけるＳのサンプルとする。Ｖを、Ｓに依存する変量の集合とする。Ｏを全ての変量、
2005508556.tif 000004
に対する全ての（確率論的）観察結果の集合とする。Ｏiを
2005508556.tif 000005
に「割り当てられた」全ての観察結果の集合、即ち、この時間ステップｔiについて関連性のある変量、
2005508556.tif 000006
、についての全ての観察結果の集合とする。同様に、Ｏji（ｖ）をｔiに割り当てられた変量ｖのｊ番目の観察結果とする。ｓｅｑ＝＜Ｓ1、Ｓ2、．．．Ｓn＞をΣnのランダム変量とする。即ち、ｓｅｑを実現する度に、それはＴにわたる状態シーケンスである。目標は、可能性が最大の状態シーケンス、ｓｅｑMAP（ｓｅｑの事後予測の最大値）を予想することである。
【００３２】
ｓｅｑMAP ＝ ａｒｇ ｍａｘseqＰ［ｓｅｑ｜Ｏ］
我々が興味のある主要な点は、対象となる期間であるＴにわたって患者に何が起こるかを予測することである。ＭＡＰ状態シーケンスの予測は２つのステップで行うことができるが、その第１のステップは固定された時点における観察結果の組み合わせであり、第２のステップは時間にわたるこれらの推論の伝播である。
【００３３】
各（平滑化された）ｏiは、それが抽出される小さな文脈を前提とする変量の事後確率の形である。単一時間ｔiの変量についての全ての観察結果をバイエスの定理を用いて単純な形で結合して１つの表明とする。
【００３４】
【数１】
2005508556.tif 000007
各
2005508556.tif 000008
において、ＳiとＶの間の関係をバイエスのネットワークを用いてモデル化する。状態プロセスはマルコフであるとしてモデル化され、その状態は観察する全ての変量の直接的または間接的な原因であるため、以下の式が得られる。
【００３５】
【数２】
2005508556.tif 000009
この式は、全ての観察結果を前提とするｓｅｑ（経時的な状態プロセスのサンプルの任意のシーケンス）の事後確率を、各時点の観察結果を前提とする状態の事後確率であるＰ（Ｓi｜Ｏi）（時間的に小域的）と接続する。本質的に、各状態サンプルＳiを次のサンプルＳi＋1の原因としてモデル化することにより、時間的に小域的なベイズのネットワークを一緒につなぐ。
【００３６】
診断問題は、以下のように時間ｔnにおける患者の疾患の状態を予測する問題である。
【００３７】
Ｐ［Ｓn｜Ｏ］＝ΣＰ［ｓｅｑ｜Ｏ］
上式において、加算は最終的な状態がＳnに等しいそれらのシーケンスｓｅｑにわたって行われる。
【００３８】
さらに、この方法は、将来の時点ｔfにおける患者の状態（または他の任意の患者の変量）を予想（予診）する。以下の式は、その患者についての予診を行うために上記の式から導出される。
【００３９】
Ｐ［Ｓf｜Ｏ］＝ΣＰ［Ｓf｜Ｓn］Ｐ［Ｓn｜Ｏ］
上式において、Ｓfは患者の将来の状態であり、
Ｐ［Ｖf｜Ｏ］＝ΣＰ［Ｖf｜Ｓf］Ｐ［Ｓf｜Ｓn］Ｐ［Ｓn｜Ｏ］
上式において、Ｖfは患者の将来の変量である。
【００４０】
さらに、この方法を用いると、患者の疾患の状態及び対象となる他の変量（処置のオプションとその結果との間の関係を含む）につき同じモデルを用いて患者が受ける種々の処置オプションの結果を予測できる。この方法は、治療法の各オプションＴiについてＰ［Ｓf｜Ｏ、Ｔi］を求めた後、この情報を医師へ提示してかれらが患者の将来の処置に関しより賢明な決定を行えるようにする。
【００４１】
図６は、患者の現在の状態を診断し、患者の将来の状態を予想し、治療法及び処置を患者の状態に基づき提案するためのワークフローを示す図である。
【００４２】
第１に、複数のＣＰＲ６１０の遡及分析６０２をデータマイナー６１２により行うが、このデータマイナーはＲＥＭＩＮＤ（Reliable Extraction and Meaningful Inference from Non-structured data）システムとして呼ぶこともある。データマイナー６１２は、近似知識ベース６１４を用いて構造化ＣＰＲ６１６を編集する。構造化ＣＰＲ６１６は、近似知識ベース６１４の精度を上げて、診断ステップ６１４において使用される精度の増加した知識ベース６１８を編集する。
【００４３】
診断フェース６０４において、データマイナー６１２（即ち、ＲＥＭＩＮＤシステム）は、精度が改善された知識ベース６１８を用いて特定の個人のＣＰＲ６２０と相互作用することにより、上述したように個人の現在の状態６２２を判定する。さらに、システムは、患者の兆候に基づき、罹患リスクのある疾患を突き止め、医師にその疾患に関連のある患者記録中の全ての情報を提示するように構成されている。例えば、胸部に痛みのある患者が救急治療室に運び込まれた場合、システムは、その患者が急性心筋梗塞（心臓発作）であるらしいと認識し、患者のトロポニンレベル、ＥＣＧレポートなどに関する全ての情報を医師に提示する。
【００４４】
遡及分析及び診断フェースが完了すると、本発明のシステム及び方法は、治療法を受動的に（６０６）または能動的（６０８）に勧告することができる。受動的治療フェース６０６では、システムは、同様な患者のＣＰＲを抽出して（６２４）、患者に特有の個体群の知識ベース６２６を編集することにより処置のパターン及び同様な患者の結果を突き止める。システムは、その患者に似た患者を見つけることにより将来の状態に結果を割り当てる。システムは、同様な患者の重み付けされた結果を平均化することにより将来の状態に確率を割り当てる。その後、この知識ベース６２６を用いて、最も好ましい結果に基づき個々の患者に処置及び治療法の提案を行う。
【００４５】
あるいは、将来の処置の選択肢を変更して将来の処置からの患者の将来の状態を予想することにより治療法を能動的に決定する６３０。データマイナー６１２は、患者記録６２０からその情報を使用して、構造化データベース６１６及び治療法ドメイン知識と能動的なフィードバックから得られる治療法知識６２８により種々のシミュレーションを行う。基本的には、このシステムは、将来において可能な多数の処置オプション（その１つは「何もしない」こと）を評価し、疾患の状態を将来に向けて予想する。例えば、薬剤１をその患者に投与した場合何が起こるかを予想する。
【００４６】
その後、システムは、その患者の将来の状態を見てこれらの処置の各々を評価する。薬剤１を用いる場合の彼の死亡確率は９５％であるが、薬剤２を用いる際の死亡確率が１０％である場合、システムは薬剤２を提案する。システムはまた他の問題、例えば、コストを考える。薬剤１のＰ（芳しくない結果）が８４％であり、「何もしない」（処置２）の確率Ｐ（芳しくない結果）が８５％であり、薬剤１のコストが５００万ドルである場合、システムは薬剤１を使用しないように勧告する。同様に、システムは、薬剤１の副作用が激しく生存率の改善が１％に過ぎない場合は、その使用を勧告しないか、または結果、コスト、生活の質及び他の措置を組み合わせて最善の処置を選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の実施例に使用するコンピュータ処理システムのブロック図である。
【図２】コンピュータ化された患者記録（ＣＰＲ）の一例である。
【図３】高品質の構造化医療情報をマイニングするためのデータマイニングフレームワークの一例である。
【図４】本発明の一実施例による診断及び予想システムのブロック図である。
【図５】本発明の実施例に従って患者の状態を診断し予測する流れ図である。
【図６】患者の現在の状態を診断し、将来の状態を予想し、治療法及び処置を患者の状態に基づき提案するためのワークフローを示す図である。
【図１】
2005508556.tif 000010
【図２】
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【図３】
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【図４】
2005508556.tif 000013
【図５】
2005508556.tif 000014
【図６】
2005508556.tif 000015
【国際公開パンフレット】
2005508556.tif 000016
2005508556.tif 000017
2005508556.tif 000018
2005508556.tif 000019
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2005508556.tif 000021
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2005508556.tif 000024
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2005508556.tif 000027
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2005508556.tif 000038
2005508556.tif 000039
2005508556.tif 000040
2005508556.tif 000041
2005508556.tif 000042
2005508556.tif 000043
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2005508556.tif 000044
2005508556.tif 000045
【国際調査報告】
2005508556.tif 000046
2005508556.tif 000047
2005508556.tif 000048