(57)【要約】【課題】  ログおよびセンサデータに基づくデバイスの制御を提供する。【解決手段】  いくつかの例では、コンピューティングデバイスは、対象者のセンサデータと、対象者のログデータ、または複数の他の対象者の履歴ログデータおよび履歴センサデータの少なくとも１つとを受信することができる。コンピューティングデバイスは、ログデータまたは履歴ログデータの少なくとも１つにおいて不均一な事象として分類される少なくとも１つの事象を決定することができ、かつセンサデータおよび不均一な事象に基づいて特徴ベクトルなどの組み合わされた特徴を決定することができる。コンピューティングデバイスは、組み合わされた特徴から分析結果を決定することができる。さらに、分析結果に基づいて、コンピューティングデバイスは、対象者と関連付けられたデバイスを制御するためにそのデバイスに制御信号を送信することができ、かつ／または対象者に関連する通信を別のコンピューティングデバイスに送信することができる。【選択図】      図１
2018067313.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数のプロセッサと、
実行可能命令を維持する１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体と
を含むシステムであって、前記実行可能命令が、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、
患者のセンサデータと、
前記患者のログ、または
複数の患者の履歴ログデータおよび履歴センサデータ
の少なくとも１つとを受信することと、
前記ログデータまたは前記履歴ログデータの少なくとも１つにおいて不均一な事象として分類される少なくとも１つの事象を決定することと、
前記センサデータおよび前記少なくとも１つの不均一な事象に基づいて特徴ベクトルを決定することと、
前記特徴ベクトルに基づいて、前記患者に関連する分析結果を決定することと、
コンピューティングデバイスへの通知もしくは決定、または
デバイスを制御するためのデバイスへの制御信号
の少なくとも１つを送信することと
を含む動作を実行するように前記１つまたは複数のプロセッサをプログラムする、システム。
【請求項２】
前記ログデータまたは前記履歴ログデータの少なくとも１つにおいて前記不均一な事象として分類される少なくとも１つの事象を決定する前記動作が、
前記ログデータまたは前記履歴ログデータの前記少なくとも１つにおいて複数の事象を決定することと、
前記少なくとも１つの不均一な事象を決定するために、均一な事象または不均一な事象のいずれかとして前記複数の事象のうちの事象を分類することと、
前記特徴ベクトルを決定する際に、少なくとも１つの均一な事象を除外することと
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
均一な事象または不均一な事象のいずれかとして前記複数の事象のうちの事象を分類する前記動作が、
異なる事象カテゴリの複数の事象を決定することであって、各事象カテゴリの各発生がタイミングと関連付けられる、決定することと、
各事象カテゴリに対する各事象の各発生の前記タイミングの標準偏差を決定することと、
閾値標準偏差より小さい標準偏差と関連付けられた事象を均一として、および前記閾値標準偏差より大きい標準偏差と関連付けられた事象を不均一として分類することと
を含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記センサデータおよび前記少なくとも１つの不均一な事象に基づいて前記特徴ベクトルを決定する前記動作が、
前記少なくとも１つの不均一な事象に基づいて、時間窓における時間セグメントを決定することと、
各時間セグメントについて、前記時間セグメントに対応する前記センサデータから特徴を決定することと、
不均一な事象の発生の同じ順番に対応する時間セグメントについて前記特徴を集約することと、
前記時間セグメントに対する前記集約された特徴を連結することにより、前記特徴ベクトルを決定することと
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記動作が、
各時間セグメントについて、前記不均一な事象の発生の前記順番に基づいてＮ−ｇｒａｍラベルを決定することと、
同じＮ−ｇｒａｍに対応する特徴を集約することにより、不均一な事象の発生の同じ順番に対応する前記時間セグメントについて前記特徴を集約することであって、前記特徴が、各時間セグメント内の前記センサデータの平均値、各時間セグメント内の前記センサデータの中央値または各時間セグメント内の前記センサデータの標準偏差の少なくとも１つを含む、集約することと
をさらに含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記動作が、
前記履歴センサデータおよび前記履歴ログデータからの少なくとも１つの不均一な事象を使用して統計モデルを訓練することと、
選択された時間窓における前記センサデータおよび前記ログデータからの少なくとも１つの不均一な事象を使用して前記統計モデルを実行することと、
前記統計モデルの隠れ状態に少なくとも部分的に基づいて時間セグメントを決定することと、
各時間セグメントについて、前記センサデータから１つまたは複数の特徴を決定することと、
整合する隠れ状態に基づいて前記特徴を集約することと、
前記特徴ベクトルを決定するために前記集約された特徴を連結することと
をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記動作が、
前記履歴センサデータおよび前記履歴ログデータからの少なくとも１つの不均一な事象を使用してニューラルネットワークを訓練することと、
前記センサデータに基づいて前記ニューラルネットワークのセルから１つまたは複数の特徴を決定するために、選択された時間窓における前記センサデータを使用して前記ニューラルネットワークを実行することと、
前記特徴ベクトルを決定するために前記特徴を連結することと
をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
プロセッサにより、対象者のセンサデータと、
前記対象者のログデータ、または
複数の他の対象者の履歴ログデータおよび履歴センサデータ
の少なくとも１つとを受信することと、
前記ログデータまたは前記履歴ログデータの少なくとも１つにおいて不均一な事象として分類される少なくとも１つの事象を決定することと、
前記センサデータおよび前記少なくとも１つの不均一な事象に基づいて、組み合わされた特徴を決定することと、
前記組み合わされた特徴に基づいて、前記対象者に関連する分析結果を決定することと
を含む、方法。
【請求項９】
前記組み合わされた特徴として特徴ベクトルを決定することと、
前記特徴ベクトルに適用された回帰または分類の少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、前記組み合わされた特徴から前記分析結果を決定することと、
前記分析結果に基づいて、
コンピューティングデバイスへの前記対象者に関連する通知もしくは決定、または
前記対象者と関連付けられたデバイスを制御するための前記デバイスへの制御信号
の少なくとも１つを送信することと
をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ログデータまたは前記履歴ログデータの少なくとも１つにおいて複数の事象を決定することと、
前記不均一な事象として分類される前記少なくとも１つの事象を決定するために、均一な事象または不均一な事象のいずれかとして前記複数の事象のうちの事象を分類することと、
前記特徴を決定する際に、均一な事象として分類される少なくとも１つの事象を除外することと
をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
複数の不均一な事象の発生に基づいて、時間窓における時間セグメントを決定することと、
個々の時間セグメントについて、前記時間セグメントに対応する前記センサデータから特徴を決定することと、
不均一な事象の発生の同じ順番に対応する時間セグメントに応じて前記特徴を集約することと、
前記時間セグメントに対する前記集約された特徴を連結することにより、前記組み合わされた特徴を決定することと
をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
各時間セグメントに対する前記センサデータの平均値、
各時間セグメントに対する前記センサデータの中央値、または
各時間セグメントに対する前記センサデータの標準偏差
の少なくとも１つを決定することにより、前記個々の時間セグメントについて前記センサデータから前記特徴を決定することをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記履歴センサデータおよび前記履歴ログデータからの少なくとも１つの不均一な事象を使用して隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を訓練することと、
選択された時間窓における前記センサデータおよび前記ログデータからの少なくとも１つの不均一な事象を使用して前記ＨＭＭを実行することと、
前記ＨＭＭの隠れ状態に少なくとも部分的に基づいて時間セグメントを決定することと、
各時間セグメントについて、前記センサデータから１つまたは複数の特徴を決定することと、
整合する隠れ状態に基づいて前記特徴を集約することと、
前記組み合わされた特徴を決定するために前記集約された特徴を連結することと
をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記履歴センサデータおよび前記履歴ログデータからの少なくとも１つの不均一な事象を使用してニューラルネットワークを訓練することと、
前記センサデータに基づいて前記ニューラルネットワークのセルから１つまたは複数の特徴を決定するために、選択された時間窓における前記センサデータを使用して前記ニューラルネットワークを実行することと、
前記組み合わされた特徴を決定するために前記特徴を連結することと
をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
１つまたは複数のプロセッサと、
実行可能命令を維持する１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体と
を含むシステムであって、前記実行可能命令が、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、
対象者のセンサデータと、
前記対象者のログデータ、または
複数の他の対象者の履歴ログデータおよび履歴センサデータ
の少なくとも１つとを受信することと、
前記ログデータまたは前記履歴ログデータの少なくとも１つにおいて不均一な事象として分類される少なくとも１つの事象を決定することと、
前記センサデータおよび前記少なくとも１つの不均一な事象に基づいて特徴ベクトルを決定することと、
前記特徴ベクトルに基づいて、前記対象者に関連する分析結果を決定することと
を行うように前記１つまたは複数のプロセッサをプログラムする、システム。
【請求項１６】
前記分析結果に基づいて、前記１つまたは複数のプロセッサが、前記分析結果によって示される状態に応答して、前記対象者と関連付けられたデバイスを制御するために前記デバイスに制御信号を送信するようにさらにプログラムされる、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記１つまたは複数のプロセッサが、
前記ログデータまたは前記履歴ログデータの少なくとも１つにおいて複数の事象を決定することと、
前記少なくとも１つの不均一な事象を決定するために、均一な事象または不均一な事象のいずれかとして前記複数の事象のうちの事象を分類することと
により、前記不均一な事象として分類される少なくとも１つの事象を決定するようにさらにプログラムされる、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記１つまたは複数のプロセッサが、
前記少なくとも１つの不均一な事象に基づいて、時間窓における時間セグメントを決定することと、
個々の時間セグメントについて、前記時間セグメントに対応する前記センサデータから特徴を決定することと、
不均一な事象の発生の同じ順番に対応する時間セグメントについて前記特徴を集約することと、
前記時間セグメントに対する前記集約された特徴を連結することにより、前記特徴ベクトルを決定することと
を行うようにさらにプログラムされる、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
前記１つまたは複数のプロセッサが、
前記履歴センサデータおよび前記履歴ログデータからの少なくとも１つの不均一な事象を使用して統計モデルを訓練することと、
選択された時間窓における前記センサデータおよび前記ログデータからの少なくとも１つの不均一な事象を使用して前記統計モデルを実行することと、
前記統計モデルの隠れ状態に少なくとも部分的に基づいて時間セグメントを決定することと、
各時間セグメントについて、前記センサデータから１つまたは複数の特徴を決定することと、
整合する隠れ状態に基づいて前記特徴を集約することと、
前記特徴ベクトルを決定するために前記集約された特徴を連結することと
を行うようにさらにプログラムされる、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記１つまたは複数のプロセッサが、
前記履歴センサデータおよび前記履歴ログデータからの少なくとも１つの不均一な事象を使用してニューラルネットワークを訓練することと、
前記センサデータに基づいて前記ニューラルネットワークのセルから１つまたは複数の特徴を決定するために、選択された時間窓における前記センサデータを使用して前記ニューラルネットワークを実行することと、
前記特徴ベクトルを決定するために前記特徴を連結することと
を行うようにさらにプログラムされる、請求項１５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
病院および他の医療ケア施設の患者は、頻繁に、様々な身体の状態をモニタする複数の異なるタイプの医療デバイスに接続されるか、または他に医療デバイスによってモニタされ得る。これらのモニタの各々は、患者についての情報を提供する１つまたは複数のセンサおよび処理コンポーネントを含み得る。それに加えて、患者は、１つまたは複数の病状に対する治療を提供する医療デバイスによる治療を受けることができる。また、これらのデバイスは、それらの動作を示すセンサデータを提供することもできる。その上、看護師、医師、医師助手および他の医療専門家などの医療ケア提供者も患者ログデータとして患者についてのログ情報を記録することができる。患者ログデータは、人による患者のステータスの決定および診断を含み得る。患者ログデータに含まれ得る情報の例は、患者の治療、患者の状態、予後、治療計画、医薬品のタイプ、医薬品の頻度、実行されたテスト、医療ケア提供者の観察などを含み得る。
【０００２】
膨大な量の利用可能なデータにもかかわらず、患者の治療は、医療ケア提供者が手動で管理できる既定の治療計画に基づいて実行される場合が多い。例えば、医療ケア提供者は、治療デバイスおよび他の医療デバイスの手動での起動および停止に対する責任を有し得る。それに加えて、医療ケア提供者の判断は、通常、特定の患者に治療を適用するためのタイミングおよび頻度を決定するために使用することができる。しかし、医療ケア提供者は、治療のタイプ、治療のタイミング、患者の予後、長期医療ケア計画、再入院の可能性または同様のものを決定する際に、すべての利用可能データを考慮することができない場合がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
いくつかの実装形態は、センサデータおよびログデータの分析に基づいて分析の実行、通知の送信、決定および／またはデバイスの制御を行うための構成および技法を含む。いくつかの例では、コンピューティングデバイスは、対象者のセンサデータと、対象者のログデータ、または複数の他の対象者の履歴ログデータおよび履歴センサデータの少なくとも１つとを受信することができる。コンピューティングデバイスは、ログデータまたは履歴ログデータの少なくとも１つにおいて不均一な事象として分類される少なくとも１つの事象を決定することができ、かつセンサデータおよび少なくとも１つの不均一な事象に基づいて特徴ベクトルなどの組み合わされた特徴を決定することができる。コンピューティングデバイスは、特徴に適用された回帰または分類の少なくとも１つに基づいて、組み合わされた特徴から分析結果を決定することができる。さらに、分析結果に基づいて、コンピューティングデバイスは、対象者と関連付けられたデバイスを制御するためにそのデバイスに制御信号を送信することができ、かつ／または対象者に関連する通信を別のコンピューティングデバイスに送信することができる。
【０００４】
詳細な説明は、添付の図を参照して記載される。図中、参照番号の最も左側の数字は、参照番号が最初に現れる図を識別する。異なる図における同じ参照番号の使用は、同様のまたは同一のアイテムまたは特徴を示す。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】いくつかの実装形態による、出力としてデバイスの制御および／または通知もしくは他の情報の提供が可能なシステムのアーキテクチャの例を示す。
【図２】いくつかの実装形態による、ログデータを含むデータ構造の例を示す。
【図３】いくつかの実装形態による、センサデータを表すデータ構造の例を示す。
【図４】いくつかの実装形態によるセンサデータおよびログデータの例を示す。
【図５】いくつかの実装形態によるデータのセグメンテーションおよびラベル付けの例を示す。
【図６】いくつかの実装形態による統計モデルの例を示す。
【図７】いくつかの実装形態による人工のニューラルネットワークの構造の例を示す。
【図８】いくつかの実装形態による、特徴を直接的に決定するためのプロセスの例を示すフロー図である。
【図９】いくつかの実装形態による、特徴を間接的に決定するためのプロセスの例を示すフロー図である。
【図１０】いくつかの実装形態による、特徴を間接的に決定するためのプロセスの例を示すフロー図である。
【図１１】いくつかの実装形態による、センサデータおよびログデータに基づいて動作を実行するためのプロセスの例を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
本明細書のいくつかの実装形態は、治療デバイスの操作に関して決定するためおよび／または患者の医療ケアに関して決定するために、センサデータおよびログデータを考慮するための技法および構成を対象とする。一例として、患者デバイスからのセンサデータおよび医療ケア提供者からの患者ログデータは、データ入力として受信することができる。ログデータおよびセンサデータは、ログデータからの１つまたは複数の不均一な事象からのデータに少なくとも部分的に基づいて一緒に分析することができる。特徴ベクトルなどの組み合わされた特徴は、受信データから直接的に、または出力として組み合わされた特徴を提供する統計モデルもしくはニューラルネットワークを使用することによって間接的に決定することができる。例えば、特徴は、対象者の状態の変化に対応し得る不均一な事象の発生に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。特徴は、同様の状態に基づいて集約することによって組み合わせることができ、いくつかの例では、集約された特徴は、特徴ベクトルとして連結することができる。組み合わされた特徴は、分析結果を決定するために使用することができる。分析結果は、治療デバイスの起動もしくは停止、治療デバイスの設定の変更、医療ケア提供者への警告もしくは他の通知の送信、患者の治療効果についての決定、患者の予後についての決定、または同様のものなどの動作を実行するために、管理アプリケーションによって使用することができる。
【０００７】
いくつかの例では、管理アプリケーションは、患者ログデータを２つの事象（すなわち、均一な事象および不均一な事象）のうちの１つにクラスタリングし、かつ／または別の方法で分類することができる。この分類に基づいて、均一な事象として分類されるログデータは除外され、組み合わされた特徴の生成に使用されないが、不均一な事象として分類されるログデータは、患者ステータスが変化した時点に対応し得るため、組み合わされた特徴を生成する際に使用され得る。それに従って、特徴は、注目点を決定するために、不均一なデータを使用して形成するか、組み合わせるか、または別の方法で決定することができる。その上、変化点に基づく直接的なデータセグメンテーション、および統計モデルまたは人工のニューラルネットワークからの状態を使用する間接的なデータセグメンテーションを含む、いくつかの異なる分析技法を適用することができる。
【０００８】
本明細書のいくつかの実装形態は、患者が近い将来に呼吸不全の危険にさらされるかどうか、患者が正しい医療ケアを受けているかどうかなど、対象患者について決定するための予測および／または推定を提供することができる。分析には２つのタイプのデータを採用することができ、第１のタイプは、１つまたは複数のセンサからのセンサ測定情報を含むセンサデータであり、第２のタイプは、患者の治療および状態に関連する記録された医療ケア提供者のメモ、観察および他の記録を含む患者ログデータである。本明細書の実装形態は、センサデータおよび手動入力ログデータから決定された総合特徴ベクトルに基づいて、機械学習技術を使用して患者治療デバイスを制御することも、患者に関する他の出力を提供することもできる。
【０００９】
いくつかの実装形態は、本明細書の分析を実行するコンピューティングデバイスが、センサデータ単独に依存した場合よりも正確な患者の状態に関して決定できるようにすることができる。その上、本明細書の分析結果に基づいて制御される医療デバイスまたは他の対象デバイスをより正確に制御することができる。一例として、推定結果が人工呼吸器につながれている患者の呼吸ステータスの推定を含むと想定する。本明細書のコンピューティングデバイスは、人工呼吸器の吸気圧設定を変更することによってなど、人工呼吸器の設定を制御することも、患者の推定された呼吸ステータスに基づいて別の方法で人工呼吸器を制御することもできる。
【００１０】
論考の目的で、センサデータおよびログデータなどのデータを受信し、医療ケア提供者のコンピューティングデバイスに送信される通知および／または対象デバイスを制御するために送信される制御信号などの出力を提供するためにデータから特徴を決定する１つまたは複数のコンピューティングデバイスの環境におけるいくつかの例示的な実装形態について説明する。しかし、本明細書の実装形態は、本明細書の開示を踏まえて当業者に明らかになるように、提供される特定の例に限定されず、他のタイプのデータ、他のタイプの環境、他のシステムアーキテクチャ、他のタイプの演算モデルなどまで拡張することができる。例えば、いくつかの例は、患者に医療ケアを提供する環境において説明されているが、本明細書の実装形態は、この環境に限定されず、デバイスの制御、通知の提供、決定または同様のものに有用な出力を決定するための他の環境まで拡張することができる。
【００１１】
図１は、いくつかの実装形態による、出力としてデバイスの制御および／または通知もしくは他の情報の提供が可能なシステム１００のアーキテクチャの例を示す。システム１００は、１つまたは複数のネットワーク１０６を通じてなど、１つまたは複数の対象場所１０４と通信することができる少なくとも１つのサービスコンピューティングデバイス１０２を含む。さらに、サービスコンピューティングデバイス１０２は、１つまたは複数のネットワーク１０６を通じて、１つまたは複数の記録者コンピューティングデバイス１０８および１つまたは複数の施設コンピューティングデバイス１１０と通信することができる。
【００１２】
いくつかの例では、サービスコンピューティングデバイス１０２は、１つまたは複数のサーバ、パーソナルコンピュータ、または任意の数の方法で具体化することができる他のタイプのコンピューティングデバイスを含み得る。例えば、サーバの事例では、サーバのクラスタ、サーバファームもしくはデータセンタ、クラウドホスト型コンピューティングサービスにおいてなど、少なくとも１つのサーバ上でモジュール、他の機能コンポーネントおよびデータ記憶装置の少なくとも一部分を実装することができるが、それに加えてまたはその代替として、他のコンピュータアーキテクチャを使用することができる。示される例では、サービスコンピューティングデバイス１０２は、１つまたは複数のプロセッサ１１２、１つまたは複数の通信インタフェース１１４および１つまたは複数のコンピュータ可読媒体１１６を含むかまたはそれらと関連付けることができる。
【００１３】
各プロセッサ１１２は、単一の処理ユニットまたは多くの処理ユニットであり得、単一もしくは複数のコンピューティングユニットまたは複数の処理コアを含み得る。プロセッサ１１２は、１つまたは複数の中央処理装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、状態機械、論理回路、および／または動作命令に基づいて信号を操作する任意のデバイスとして実装することができる。例えば、プロセッサ１１２は、任意の適切なタイプの特に本明細書で説明されるアルゴリズムおよびプロセスを実行するようにプログラムまたは構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサおよび／または論理回路であり得る。プロセッサ１１２は、本明細書で説明される機能を実行するようにプロセッサ１１２をプログラムすることができるコンピュータ可読媒体１１６に格納されたコンピュータ可読命令をフェッチおよび実行するように構成することができる。
【００１４】
コンピュータ可読媒体１１６は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールまたは他のデータなどの情報の格納のために任意のタイプの技術において実装される揮発性および不揮発性メモリならびに／あるいは取り外し可能および取り外し不可能媒体を含み得る。例えば、コンピュータ可読媒体１１６は、これらに限定されないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリもしくは他のメモリ技術、光学記憶装置、ソリッドステート記憶装置、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、ＲＡＩＤストレージシステム、ストレージアレイ、ネットワーク接続型記憶装置、ストレージエリアネットワーク、クラウドストレージ、または所望の情報の格納に使用することができ、コンピューティングデバイスによるアクセスが可能な他の任意の媒体を含み得る。サービスコンピューティングデバイス１０２の構成に応じて、コンピュータ可読媒体１１６は、言及される際に非一時的なコンピュータ可読媒体がエネルギー、搬送波信号、電磁波および／または信号自体などの媒体を除外する限り、有形の非一時的な媒体であり得る。いくつかの事例では、コンピュータ可読媒体１１６は、サービスコンピューティングデバイス１０２と同じ場所にあるものであり、他の例では、コンピュータ可読媒体１１６は、サービスコンピューティングデバイス１０２から部分的に離れていることができる。
【００１５】
コンピュータ可読媒体１１６は、プロセッサ１１２による実行が可能な任意の数の機能コンポーネントを格納するために使用することができる。多くの実装形態では、これらの機能コンポーネントは、命令またはプログラムを含み、命令またはプログラムは、プロセッサ１１２による実行が可能であり、実行されると、特に、本明細書においてサービスコンピューティングデバイス１０２に属する動作を実行するようにプロセッサ１１２をプログラムする。コンピュータ可読媒体１１６に格納された機能コンポーネントは、管理アプリケーション１１８およびオペレーティングシステム（ＯＳ）１２０を含み得る。管理アプリケーション１１８は、患者データを受信して分析するため、患者ステータスをモニタするため、警告、情報もしくは他の通知を医療ケア提供者に提供するためおよび／または対象デバイスを制御するためなど、様々なタスクをプロセッサ１１２に実行させるように実行可能な１つまたは複数のコンピュータプログラム、コンピュータ可読命令、実行可能コードまたはそれらの一部分を含み得る。それに加えて、オペレーティングシステム１２０は、サービスコンピューティングデバイス１０２の様々な機能を制御および管理することができる。いくつかの事例では、機能コンポーネントは、コンピュータ可読媒体１１６の格納部分に格納され、コンピュータ可読媒体１１６のローカルメモリ部分にロードされ、および１つまたは複数のプロセッサ１１２によって実行され得る。本明細書の開示の利益を有する他の多くのソフトウェアおよび／またはハードウェア構成は、当業者に明らかになるであろう。
【００１６】
それに加えて、コンピュータ可読媒体１１６は、本明細書で説明される機能およびサービスを実行するために使用されるデータおよびデータ構造を格納することができる。例えば、コンピュータ可読媒体１１６は、センサデータ１２２、ログデータ１２４、１つまたは複数の演算モデル１２６、１つまたは複数の特徴ベクトル１２８などの組み合わされた特徴、および管理アプリケーション１１８によって使用することができるトレーニングデータ１３０を格納することができる。例えば、管理アプリケーション１１８は、１人または複数の患者に関連するセンサデータ１２２およびログデータ１２４を受信することができ、この情報を使用して、統計モデルおよび／またはニューラルネットワークなどの１つまたは複数の演算モデル１２６を使用して直接的または間接的に１つまたは複数の特徴ベクトル１２８などの組み合わされた特徴を決定することができる。特徴ベクトル１２８は、それぞれの患者についての情報を決定するために使用することができる。
【００１７】
以下でさらに論じられるように、管理アプリケーション１１８は、対象デバイスの制御、医療ケア提供者への警告もしくは他の通知の送信、患者の医療ケアのモニタリング、患者の転帰の予測または同様のものなどの機能を実行するために、特徴ベクトル１２８から行われた決定を使用することができる。いくつかの例では、トレーニングデータ１３０は、履歴センサデータ１３４および履歴ログデータ１３６を含み得、履歴センサデータ１３４および履歴ログデータ１３６は、複数の患者について格納され、施設コンピューティングデバイス１１０と関連付けられたデータベースまたは他の記憶装置１３８から受信することができる。トレーニングデータ１３０は、演算モデル１２６を訓練するために使用することができ、次いで、演算モデル１２６は、現在の患者などの特定の対象者について受信されたセンサデータ１２２およびいくつかの例ではログデータ１２４について実行することができる。また、サービスコンピューティングデバイス１０２は、他の機能コンポーネントおよびデータを含むことも、保守することもでき、他の機能コンポーネントおよびデータは、プログラム、ドライバなど、ならびに機能コンポーネントによって使用または生成された他のデータを含み得る。さらに、サービスコンピューティングデバイス１０２は、他の多くの論理的な、プログラムの、および物理的なコンポーネントを含み得、それらのうちの上記で説明されるものは、本明細書の論考に関連する単なる例である。
【００１８】
通信インタフェース１１４は、１つまたは複数のネットワーク１０６上でなど、様々な他のデバイスとの通信を可能にするための１つまたは複数のインタフェースおよびハードウェアコンポーネントを含み得る。従って、通信インタフェース１１４は、対象場所１０４、記録者コンピューティングデバイス１０８および施設コンピューティングデバイス１１０と通信するためにネットワーク１０６への接続を提供する１つまたは複数のポートを含み得るか、またはそのポートに結合することができる。例えば、通信インタフェース１１４は、本明細書の他の箇所でさらに列挙されるように、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、ＷＡＮ（広域ネットワーク）、インターネット、ケーブルネットワーク、セルラネットワーク、無線ネットワーク（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ）および有線ネットワーク（例えば、光ファイバ、イーサネット（登録商標）、ファイバチャネル）、直接接続、ならびにＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）などの近距離通信および同様のもののうちの１つまたは複数を通じて通信を可能にし得る。
【００１９】
１つまたは複数のネットワーク１０６は、イントラネットなどのＬＡＮ、インターネットなどのＷＡＮ、セルラネットワークなどの無線ネットワーク、Ｗｉ−Ｆｉなどのローカル無線ネットワーク、および／またはＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）などの近距離無線通信、光ファイバ、イーサネット（登録商標）、ファイバチャネルなどの有線ネットワークもしくは他の任意のそのようなネットワーク、直接有線接続、あるいはそれらの任意の組合せを含む、いかなるタイプのネットワークも含み得る。それに従って、１つまたは複数のネットワーク１０６は、有線および／または無線通信技術の両方を含み得る。そのような通信のために使用されるコンポーネントは、ネットワークのタイプ、選択された環境またはその両方に少なくとも部分的に依存し得る。そのようなネットワーク上での通信のためのプロトコルはよく知られており、本明細書では詳細には論じない。それに従って、サービスコンピューティングデバイス１０２、対象場所１０４、記録者コンピューティングデバイス１０８および施設コンピューティングデバイス１１０は、有線または無線接続およびそれらの組合せを使用して、１つまたは複数のネットワーク１０６上で通信することができる。
【００２０】
対象場所１０４は、患者の部屋または患者もしくは他のモニタされる対象者が位置し得る他の任意の場所であり得る。いくつかの例では、対象場所１０４の各々は、１つもしくは複数の患者モニタリングデバイス１４０および／または１つもしくは複数の患者治療デバイス１４２を含み得る複数の対象デバイスを含み得る。さらに、センサ１４４は、患者の状態ならびに／またはモニタリングデバイス１４０および／もしくは治療デバイス１４２の状態を検出するためなど、モニタリングデバイス１４０および／または治療デバイス１４２と関連付けることができる。一例として、少なくとも１人の患者または他のモニタされる対象者１４６は、対象場所１０４の各々に位置し得、モニタリングデバイス１４０によってモニタし、治療デバイス１４２によって治療することができる。さらに、いくつかの事例では、治療デバイス１４２は、モニタリングデバイス１４０でもあり得、対象患者の状態についてのセンサデータを提供するための１つまたは複数のセンサ１４４を含み得る。例えば、管理アプリケーション１１８は、対象場所１０４で治療デバイス１４２またはモニタリングデバイス１４０を制御するために、受信されたセンサデータ１２２を使用することができ、いくつかの例では、対象者１４６を分析するための特定の対象者１４６についての受信されたログデータ１２４を使用することができる。
【００２１】
いくつかの例では、対象デバイス１４０、１４２の各々は、ネットワーク１０６上で、センサデータ１２２をサービスコンピューティングデバイス１０２に送信するためなど、サービスコンピューティングデバイス１０２と通信することができる。他の例では、対象デバイス１４０、１４２のうちの１つは、コンピューティングデバイスを含み得、コンピューティングデバイスは、対象場所１０４で他の対象デバイス１４０、１４２からセンサデータ１２２を収集し、センサデータ１２２をサービスコンピューティングデバイス１０２および／または施設コンピューティングデバイス１１０に送信する。いくつかの例として、患者モニタリングデバイス１４０は、心臓モニタ、パルスオキシメータ、カプノグラフモニタ、呼吸数モニタ、神経モニタ、血中グルコースモニタ、胎児モニタ、体温モニタ、血行動態モニタおよび／または様々な他のタイプのモニタリングデバイスを含み得る。さらに、患者治療デバイス１４２は、人工呼吸器、静脈（ＩＶ）注射ポンプ、ペースメーカ、胸腔チューブ、栄養チューブ、麻酔器、人工心肺装置、透析機、導尿カテーテル、除細動器および／または様々な他のタイプの治療デバイスを含み得る。
【００２２】
記録者コンピューティングデバイス１０８および施設コンピューティングデバイス１１０は、デスクトップ、ワークステーション、サーバ、ラップトップ、タブレットコンピューティングデバイス、モバイルデバイス、スマートフォン、着用可能デバイス、またはネットワーク上でデータを送信することができる他の任意のタイプのコンピューティングデバイスなど、適切ないかなるタイプのコンピューティングデバイスでもあり得る。いくつかの事例では、記録者コンピューティングデバイス１０８および／または施設コンピューティングデバイス１１０は、サービスコンピューティングデバイス１０２について説明されるものと同様のハードウェア構成を含み得るが、異なるデータおよび機能コンポーネントを用いて、それらが本明細書で論じられる様々な機能を実行できるようにする。一例として、記録者コンピューティングデバイス１０８は、医療ケア提供者または他の記録者１４８が対象場所１０４を訪問する際に携帯するタブレットまたはラップトップなどのポータブルコンピューティングデバイスであり得、施設コンピューティングデバイス１１０は、例えば、医療ケア施設の現場または別の場所に位置するサーバ、ワークステーション、デスクトップコンピュータであり得る。
【００２３】
いくつかの事例では、施設コンピューティングデバイス１１０は、患者記録を記憶装置１３８に格納するサーバであり得、患者記録は、複数の患者について過去に収集された履歴ログデータ１３６および履歴センサデータ１３４を含み得、１つまたは複数の統計モデルまたはニューラルネットワークのためのトレーニングデータ１３０として使用することができる。さらに、いくつかの例では、施設コンピューティングデバイス１１０のうちの１つまたは複数は、医療ケア施設での個々の患者のモニタリングを可能にするために、対象場所１０４が位置する医療ケア施設の中心の場所（例えば、ＩＣＵまたは同様のもの）になど、モニタリングコンピューティングデバイスを含み得る。記録者コンピューティングデバイス１０８は、ディスプレイ１５０を含み得、施設コンピューティングデバイス１１０は、ディスプレイ１５２を含み得る。本明細書の開示の利益を有する他の多くの変形形態は、当業者に明らかになるであろう。
【００２４】
いくつかの例では、記録者１４８は、看護師、医師、医師助手、係員および他の医療専門家などの医療ケア提供者であり得、対象場所１０４で患者１４６を訪問し、記録者コンピューティングデバイス１０８を使用して特定の対象者１４６についてログデータ１２４を入力または別の方法で生成することができる。例えば、ログデータ１２４は、患者の状態、患者モニタリングデバイス１４０の設定もしくは出力、患者治療デバイス１４２の設定もしくは出力、医療ケア提供者の観察などに関連し得る。いくつかの例では、ログデータ１２４は、記録者１４８が形式を選択できるようにすることまたは同様のものによってなど、構造化データとして構造化された方法で入力することができる。あるいは、他の例では、ログデータ１２４は、サービスコンピューティングデバイス１０２または施設コンピューティングデバイス１１０による受信に続いて、サービスコンピューティングデバイス１０２または施設コンピューティングデバイス１１０による分析が可能である手書きの記録、タイプされた記録または別のフリー形式のデータであり得る。ログデータ１２４は、記録者１４８によって入力された際、記録者１４８が特定の対象者１４６の観察を終えた際、記録者のシフトの終了時または同様のものなど、各記録者コンピューティングデバイス１０８によってサービスコンピューティングデバイス１０２に送信することができる。いくつかの事例では、ログデータ１２４は、最初に施設コンピューティングデバイス１１０に送信し、そこからサービスコンピューティングデバイス１０２に送信することができる。同様に、いくつかの例では、施設コンピューティングデバイス１１０は、最初にセンサデータ１２２を受信し、サービスコンピューティングデバイス１０２にセンサデータ１２２を転送することができる。
【００２５】
図１の例では、管理アプリケーション１１８を実行して、履歴センサデータ１３４および履歴ログデータ１３６をトレーニングデータ１３０として受信することができる。例えば、管理アプリケーション１１８は、特定の対象者１４６に関連するセンサデータ１２２およびログデータ１２４を受信して集約するアグリゲータ１５４を含み得る。例えば、アグリゲータ１５４は、システムにおいて他の対象者ＩＤと個別に区別することができる患者ＩＤなどの特定の対象者の識別子（ＩＤ）と関係があるセンサデータ１２２およびログデータ１２４を受信して格納することができる。いくつかの例では、アグリゲータは、受信データを特定のフォーマットに再構築することができる。例えば、ログデータの事例では、アグリゲータは、以下でさらに論じられるように、特定の事象に関連する情報を抽出することができる。
【００２６】
管理アプリケーション１１８は、対象者１４６に関して決定するために使用することができる１つまたは複数の値を予測および／または推定するために分析を提供する分析器１５６をさらに含み得る。分析器１５６は、センサデータ１２２およびログデータ１２４から少なくとも１つの特徴ベクトル１２８を生成し、特徴ベクトル１２８を使用して分析結果１５８として予測および／または推定を行うことができる。いくつかの例では、分析器１５６は、センサデータ１２２およびログデータ１２４から直接的に特徴を決定することができる。他の例では、分析器１５６は、トレーニングデータ１３０を使用して、統計モデルまたはニューラルネットワークなどの演算モデル１２６のうちの１つを訓練し、その後、特徴ベクトル１２８を得るために、少なくとも特定の対象者１４６に関連する受信センサデータ１２２を適用することにより、訓練された演算モデルを実行することができる。次いで、特徴ベクトル１２８は、１つまたは複数の分析結果１５８を決定するために、さらなる分析において使用することができる。
【００２７】
管理アプリケーション１１８は、オペレータ１６０をさらに含み得、オペレータ１６０は、特徴ベクトル１２８を使用して分析器１５６によって得られた分析結果１５８を受信し、分析結果１５８に基づいて少なくとも１つの動作を実行することができる。さらに、分析結果１５８は、分析器１５６により、データベースまたは他の格納アーキテクチャになど、コンピュータ可読媒体１１６におよび／または記憶装置１３８で格納することができる。いくつかの事例では、分析結果１５８は、特定の対象患者と関連付けられたログまたはセンサ測定データの形式で（例えば、対象者ＩＤによって）格納することができる。
【００２８】
分析器１５６が分析結果１５８を決定した後、管理アプリケーション１１８のオペレータ１６０は、分析結果１５８を受信し、分析結果１５８に基づいて、記録者コンピューティングデバイス１０８または施設コンピューティングデバイス１１０の少なくとも１つに警告または他の通知１６２を送信するなどの動作を実行することができる。例えば、通知１６２は、患者の状態について記録者１４８、別の医療ケア提供者または他の医療関係者に通知するために、ディスプレイ１５０および／または１５２上にそれぞれ提示することができる。
【００２９】
それに加えてまたはその代替として、管理アプリケーション１１８のオペレータ１６０は、特定の患者治療デバイス１４２または特定の患者モニタリングデバイス１４０を制御するための制御信号１６４を送信することによってなど、１つまたは複数の対象デバイス１４０、１４２の設定を自動的に調整することができる。従って、分析結果１５８は、対象デバイスを制御するためのフィードバックとして使用することができる。例えば、対象デバイスが人工呼吸器である場合、制御信号は、収集され分析された対象者１４６についての情報に基づいて人工呼吸器をより正確に制御するために、人工呼吸器の圧力設定を調整することができる。別の例として、対象デバイスがＩＶ注射ポンプであり、患者がＩＶ液を受け取りすぎていることを分析結果１５８が示すと想定する。制御信号１６４は、患者へのＩＶ液の流れを減少するように注射ポンプを制御することができ、それにより、注射ポンプの動作が改善される。別の例として、制御信号１６４は、起動されていないが、分析結果１５８によって示されている指示された患者状態に基づいて対象患者をさらにモニタするために使用できる特定のモニタリングデバイス１４０を起動するようになど、モニタリングデバイス１４０を制御することができる。それに従って、分析結果１５８に基づいて、管理アプリケーション１１８は、分析結果によって示されている状態に応答して、対象者と関連付けられたデバイスを制御するためにそのデバイスに制御信号を送信することができる。
【００３０】
その上、いくつかの事例では、分析結果１５８は、管理アプリケーション１１８により、診断、予後、治療の有効性の予測、患者が退院した場合に医療ケア施設に再入院しなければならなくなるかどうかについての予測または同様のものなど、対象者１４６についての決定１６６を行うために使用することができる。管理プログラム１１８のオペレータ１６０は、記録者コンピューティングデバイス１０８または施設コンピューティングデバイス１１０の少なくとも１つにこの決定１６６を送信することができる。それに加えて、分析結果１５８は、グラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）または同様のものになど、サービスコンピューティングデバイス１０２と関連付けられたディスプレイ１６８上に提示することができる。
【００３１】
演算モデル１２６は、演算モデル１２６を最新の状態にしておくために、新しいトレーニングデータ１３０に基づいて定期的に更新および再訓練することができる。本明細書のいくつかの実装形態で使用することができる適切な演算モデル１２６の例は、予測モデル、決定木、分類器、線形回帰モデルなどの回帰モデル、サポートベクタマシン、マルコフモデルおよび隠れマルコフモデルなどの確率モデル、再帰型ニューラルネットワークなどの人工のニューラルネットワーク、長・短期記憶（ＬＳＴＭ）ニューラルネットワークなどを含み得る。それに従って、本明細書の実装形態は、ログデータおよびセンサデータに従って予測および／または推定を提供することができる。さらに、いくつかの事例では、データは、ストリーミング方式で処理することができる（すなわち、データがサービスコンピューティングデバイス１０２で受信される際）。他の事例では、データは、バッチ処理として処理することができる（すなわち、データのバッチがサービスコンピューティングデバイス１０２によって蓄積された後）。分析結果１５８は、特定の対象者に関するステータス情報を提供し、対象デバイスを制御するためのフィードバックを提供することができる。
【００３２】
図２は、いくつかの実装形態による、ログデータを含むデータ構造２００の例を示す。この例では、データ構造２００は、記録者コンピューティングデバイス１０８から受信できるものまたは同様のものなどのログデータを含む表である。データ構造２００は、患者ＩＤなどの対象者ＩＤ  ２０２、時間情報２０４および説明２０６を含む。データ構造２００の各行は、患者ステータスの単一の観察に対応し得、従って、各対象者ＩＤ  ２０２について複数の行を含めることができる。それに従って、対象者ＩＤは、特定の患者のログデータを集約するために使用することができる。時間２０４は、対応するログデータが記録または観察された日付および時刻を表す。さらに、説明列２０６は、上記で論じられるように、テキストフォーマットまたは他の構造化されたもしくは構造化されていないフォーマットでなど、対象者ステータスについて記録された情報を含み得る。
【００３３】
図３は、いくつかの実装形態による、センサデータを表すデータ構造３００の例を示す。この例では、データ構造３００は、センサ測定値を含む表である。データ構造３００は、患者ＩＤなどの対象者ＩＤ  ３０２、時間３０４、センサ名３０６、検知情報単位３０８および検知情報値３１０を含む。各行は、単一のセンサの１つの測定に対応する。対象者ＩＤ  ３０２は、データが関連付けられた患者を示す。時間３０４は、データが記録または観察された日付および時刻を示す。センサ名３０６は、データが受信されたセンサのタイプを示す。単位３０８は、検知値３１０について使用された測定単位を示す。データ構造３００は、１つまたは複数の対象場所からセンサデータが受信された際に追加することができる。さらに、対象者ＩＤに従って受信センサデータを分離するためなど、追加のデータ構造を構築することができる。上記で説明されるように、データ構造２００および３００を形成することにより、いくつのデータタイプが利用可能であるかを考慮する必要なく、いかなるタイプのデータも取り扱うことができ、それにより、システムは、センサデータのタイプおよびログデータの変更の取り扱いについて柔軟になる。
【００３４】
図４は、いくつかの実装形態によるセンサデータおよびログデータの例４００を示す。この例では、グラフ４０２は、患者ＩＤ  １００１を有する特定の対象患者についてセンサＳから受信されたセンサデータのサンプルを示す。グラフ４０２は、患者１００１に対する選択された時間窓ｔ０〜ｔ１にわたる血中酸素飽和度の複数の測定値をパーセントで示す。いくつかの例では、選択された時間窓は、静的なものであり得、他の例では、時間窓は、新しいセンサデータおよびログデータが受信されると移動するまたは大きくなる窓であり得る。さらに、この例では血中酸素センサデータが使用されているが、血中酸素センサデータに加えてまたはその代替として、他の多くのタイプのセンサからのデータを使用することができる。
【００３５】
それに加えて、グラフ４０４は、患者１００１について受信されたログデータから決定された、時間窓ｔ０〜ｔ１にわたる事象Ａ、ＢおよびＣの発生を示す。事象はログデータから決定されるため、各事象Ａ、ＢおよびＣは、グラフ４０２に示されるセンサデータと比べてまばらな発生を有し得る。例えば、事象Ａの発生は、逆三角形４０６によって示され、事象Ｂの発生は、正方形４０８によって示され、事象Ｃの発生は、円４１０によって示される。
【００３６】
いくつかの例では、均一な事象は、分析に使用されるログデータからフィルタ除去されるかまたは別の方法で除外される。例えば、事象Ａが、均一なタイプの事象の例である。例えば、グラフ４０４は、事象Ａがある特定の時間間隔で規則的に発生していることを示している。示される例では、事象Ａは、時間窓ｔ０〜ｔ１の間、ほぼ同じ時間間隔で発生しており、従って、患者のステータスのインジケータに対応する可能性が低い。例えば、事象Ａによって示されるものなどの均一なログデータは、医療ケア提供者による何らかの定期的なチェックまたは日常の動作に対応する可能性が最も高い。他方では、事象Ｂおよび事象Ｃは、時間窓ｔ０〜ｔ１において不規則な時間間隔で発生する不均一なタイプの事象である。対象者ステータスを予測するためにセンサデータおよびログデータから組み合わされた特徴を生成するため、ステータスの変化点が重要である。本明細書のいくつかの例では、ログデータの不均一な事象は、患者ステータスが変化した時点のインジケータと見なされる。
【００３７】
上記で言及されるように、管理アプリケーションは、特定の時間窓に対するセンサデータおよびログデータを集約し、次いで、均一に見えるログデータの事象と不均一に見えるログデータの事象とを区別することができる。一例として、均一な事象と不均一な事象とを区別するため、管理アプリケーションは、各事象に対する時間間隔の平均値および標準偏差の特徴を有する２つのクラスタに対するクラスタリング技法を適用することができる。クラスタリング技法および他の分類技法の例は、最近傍アルゴリズム、距離関数および他の接続性ベースのクラスタリングアルゴリズムを含む。
【００３８】
一例として、管理アプリケーションは、異なる事象カテゴリの複数の事象を決定することができる。例えば、事象Ａは、患者の温度および血圧の日常のチェックとして類別することができ、事象Ｂは、ＩＶを通じる薬の投与として類別することができ、事象Ｃは、治療デバイス設定の変更または同様のものとして類別することができる。各事象カテゴリの各発生は、その発生と関連付けられた時間を有し得る。管理アプリケーションは、各事象カテゴリに対する各事象の各発生のタイミングの標準偏差を決定し、閾値標準偏差より小さい標準偏差と関連付けられた事象を均一な事象として分類し、閾値標準偏差より大きい標準偏差と関連付けられた事象を不均一な事象として分類することができる。
【００３９】
示される例では、管理アプリケーションは、事象Ａのタイミングの標準偏差が閾値標準偏差を下回ると判断し、事象ＢおよびＣの発生のタイミングの標準偏差が閾値標準偏差を上回ると判断することができる。それに従って、事象Ａは、均一として分類することができ、事象ＢおよびＣは、不均一として分類することができる。本明細書の開示の利益を有する均一な事象と不均一な事象とを区別するための他の多くのアルゴリズムおよび技法は、当業者に明らかになるであろう。
【００４０】
図５は、いくつかの実装形態による、データのセグメンテーションおよびラベル付けの例５００を示す。例えば、本明細書の特徴ベクトルは、図５に関して論じられるように、センサデータおよびログデータから直接的に決定することも、図６および７に関して論じられるように、演算モデルを使用して間接的に決定することもできる。この例では、図４で識別された不均一な事象に対応するセンサデータ４０２およびログデータ４０４、すなわち、事象Ｂおよび事象Ｃは、事象発生時間に基づいて複数の時間セグメント５０２に分割される。従って、均一な事象Ａは、特徴ベクトルの決定における使用から除外される。垂直線５０４は、時間セグメント５０２間の分割線を示す。各時間セグメント５０２は、事象発生の順番を示すＮ−ｇｒａｍラベルでラベル付けすることができる。この例では、２つの不均一な事象があり、従って、２−ｇｒａｍラベルが使用され、第１の文字は、時間セグメントの開始事象を示し、第２の文字は、時間セグメントの終了事象を示す。例えば、事象Ｃの第１の発生から事象Ｂの第１の発生までの第１の時間セグメント５０２（１）はＣＢとラベル付けされ、事象Ｂの第１の発生から事象Ｃの第２の発生までの第２の時間セグメント５０２（２）はＢＣとラベル付けされ、事象Ｃの第２の発生から事象Ｂの第２の発生までの第３の時間セグメント５０２（３）はＣＢとラベル付けされ、事象Ｂの第２の発生から事象Ｃの第３の発生までの第４の時間セグメント５０２（４）はＢＣとラベル付けされ、事象Ｃの第３の発生から事象Ｃの第４の発生までの第５の時間セグメント５０２（５）はＣＣとラベル付けされ、事象Ｃの第４の発生から事象Ｃの第５の発生までの第６の時間セグメント５０２（６）はＣＣとラベル付けされ、事象Ｃの第５の発生から事象Ｂの第３の発生までの第７の時間セグメント５０２（７）はＣＢとラベル付けされる。
【００４１】
特徴は、各セグメント５０２について、そのそれぞれのセグメント内のセンサ値に基づいて生成される。それに従って、特徴ｆｉＣＢ  ５０６は、時間セグメント５０２（１）から生成され、特徴ｆｉ＋１ＢＣ  ５０８は、時間セグメント５０２（２）から生成され、特徴ｆｉ＋２ＣＢ  ５１０は、時間セグメント５０２（３）から生成され、特徴ｆｉ＋３ＢＣ  ５１２は、時間セグメント５０２（４）から生成され、特徴ｆｉ＋４ＣＣ  ５１４は、時間セグメント５０２（５）から生成され、特徴ｆｉ＋５ＣＣ  ５１６は、時間セグメント５０２（６）から生成され、特徴ｆｉ＋６ＣＢ  ５１８は、時間セグメント５０２（７）から生成される。その後、時間セグメント５０２の特徴は、集約された特徴ｆＣＢ  ５２０、ｆＢＣ  ５２２およびｆＣＣ  ５２４を生成するために、時間窓において各Ｎ−ｇｒａｍについて集約される（例えば、合計される）。
【００４２】
例として、それぞれのセグメントにおける特徴の生成について、平均値、中央値、標準偏差または同様のものなどの統計計量尺度を使用することができる。例えば、セグメント５０２（１）から生成される特徴ｆｉＣＢ  ５０６は、事象Ｃの第１の発生と事象Ｂの第１の発生との間のセンサＳデータポイントの平均値、中央値および標準偏差を含み得る。その上、特徴ｆｉＣＢ  ５０６は、この時間セグメント５０２（１）の間に同じ患者１００１について他の多くのセンサから受信されたデータの平均値、中央値および標準偏差を含み得る。例えば、５２６で示されるように、センサデータは、選択された時間窓にわたって測定された複数のセンサＳ１、Ｓ２、．．．、Ｓｎからのセンサデータも含み得る。各時間セグメント５０２に対する平均値、中央値および／または標準偏差は、各センサＳ１、Ｓ２、．．．、Ｓｎのセンサデータについて計算することができ、その時間セグメント５０２に対する特徴の一部として含めることができる。それに従って、時間セグメント５０２（１）に対する特徴ｆｉＣＢ  ５０６は、患者１００１と関連付けられた複数のセンサに対応する特徴を含み得る。他の時間セグメント５０２（２）〜５０２（７）に対する特徴も同様に計算することができる。
【００４３】
その後、各センサＳおよびＳ１、Ｓ２、．．．、Ｓｎに対する特徴は、集約された特徴ｆＣＢ  ５２０、ｆＢＣ  ５２２およびｆＣＣ  ５２４を得るために、時間セグメントラベルに従って組み合わせることができる。例えば、特徴をｆＣＢ  ５２０に集約する場合、センサＳの特徴、例えば、セグメント５０２（１）におけるセンサＳの平均値、セグメント５０２（３）におけるセンサＳの平均値およびセグメント５０２（７）におけるセンサＳの平均値は、ＣＢとラベル付けされた時間セグメントにおけるセンサＳの全体平均値を決定するために組み合わせることができる。これらの時間セグメントにおける他のセンサＳ１、Ｓ２、．．．、Ｓｎの平均値もそれぞれのセンサについて同様に組み合わせることができる。それに加えて、各センサに対するセグメント５０２（１）、５０２（３）および５０２（７）における中央値および標準偏差も、これらの値の平均値に基づいてなど、センサに応じて同様に組み合わせることができる。特徴ｆＢＣ  ５２２およびｆＣＣ  ５２４の集約も同様に実行することができる。
【００４４】
集約された特徴ｆＣＢ  ５２０、ｆＢＣ  ５２２およびｆＣＣ  ５２４を得るためにそれぞれのＮ−ｇｒａｍについて特徴が集約された後、Ｎ−ｇｒａｍの特徴は、特徴ベクトルｆに連結することができる（例えば、ｆ＝［ｆＣＢ，ｆＢＣ，ｆＣＣ．．．］）。次いで、分類または回帰の能力を有する任意の機械学習アルゴリズムを使用して、特徴ベクトルｆに基づいて患者の状態を予測することができる。通常、演算モデルおよび演算された特徴ベクトルは、ロジスティック回帰、サポートベクタマシンなどの機械学習アルゴリズムで使用することができ、それらのアルゴリズムは、分類または回帰結果を提供することができる。例えば、酸素中毒を回避するため、患者の吸入酸素の割合（ＦｉＯ２）は、できる限り速やかに低減する必要があり得る。患者のＦｉＯ２の制御は、１つまたは複数の特徴ベクトルｆによって表されるような患者のステータスに基づいて、人工呼吸器設定を制御することによって制御することができる。従って、人工呼吸器のＦｉＯ２の適切な値および関連パラメータに基づいて回帰を実行することができる。上記で説明されるように、特徴ベクトルｆを形成することにより、いくつかの事例では、不均一なセンサデータに対応し得る不均一な事象の発生に基づいて特徴を区別することができる。それに従って、不均一なデータの発生は患者の状態が変化する点に対応し得るため、この技法は、対象者の状態の予測および／または推定の精度を増大することができる。
【００４５】
演算特徴ベクトルのすべてまたはサブセットと一致する対象者の推定／予測に関するグランドトゥルースデータが提供される際、上記の例などの機械学習アルゴリズムを使用して、演算された特徴ベクトルを有する演算モデルを演算することができる。例えば、ある特定の時間における将来のＦｉＯ２値を予測するため、過去のデータに基づいて、ある特定の時間に対する対象値を決定することができる。従って、演算モデルは、以前の演算特徴ベクトルおよび後のＦｉＯ２値から学習することができる。
【００４６】
図６は、いくつかの実装形態による隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）６００の例を示す。上記で言及されるように、図５に関して論じられる例は、対象者について受信されたセンサデータおよびログデータに基づいて、組み合わされた特徴を直接的に決定する例を提供する。図６および７の例は、分析を実行するために、訓練された演算モデルを採用することにより、組み合わされた特徴を決定するための間接的な技法の例について説明する。ＨＭＭ  ６００は、患者について受信されたセンサデータおよびログデータに基づいて、組み合わされた特徴を決定するために使用することができる演算モデルの一例であるが、他の例では、上記で列挙されるように、他のタイプの演算モデルを使用することができる。さらに、説明を容易にするため、ＨＭＭ  ６００の例は、１つのみのセンサシリーズおよび１つのタイプの不均一な事象を説明するように構成されるが、他の例では、他の多くのセンサおよび不均一な事象をＨＭＭ  ６００に含めることができる。
【００４７】
ＨＭＭ  ６００は、隠れ状態Ｚｔ〜Ｚｔ＋Ｎ、センサ観察Ｓｔ〜Ｓｔ＋Ｎおよび事象観察Ｂｔ＋ｋを含む。センサ観察は、Ｓｔ  ６０２、Ｓｔ＋１  ６０４、Ｓｔ＋２  ６０６、．．．Ｓｔ＋ｋ  ６０８．．．Ｓｔ＋Ｎ  ６１０を含む。その上、隠れ状態は、Ｚｔ  ６１２、Ｚｔ＋１  ６１４、Ｚｔ＋２  ６１６、．．．Ｚｔ＋ｋ  ６１８．．．Ｚｔ＋Ｎ  ６２０を含む。それに加えて、事象Ｂは、事象観察Ｂｔ＋ｋ  ６２２を含む。一例として、Ｚｔ  ６１２からＺｔ＋１  ６１４へなどの隠れ状態の各変化は、不均一な事象Ｂの発生に対応し得る。ＨＭＭ  ６００は、複数の患者からの履歴センサデータおよび履歴ログデータを使用することによってなど、上記で論じられるように、トレーニングデータを使用して訓練することができる。履歴センサデータは、均一な事象および不均一な事象に分類することができ、均一な事象は、ＨＭＭ  ６００の訓練における使用から除外することができる。ＨＭＭ  ６００が訓練された後、特定の患者について受信されたセンサデータおよびログデータは、特徴ベクトルなどの組み合わされた特徴を決定するために、ＨＭＭ  ６００を使用して分析することができる。
【００４８】
いくつかの例では、センサＳの生成確率分布は、ガウス分布であり得る。例えば、ほとんどのセンサ値は、数学的に実数であり得る。従って、事象Ｂの生成確率は、事象Ｂに対する各事象値の発生の頻度に対応する離散確率であり得る。その上、ＨＭＭ  ６００はループ構造を含まないため、各隠れ状態Ｚｔ  ６１２〜Ｚｔ＋Ｎ  ６１８を推定するために、和積アルゴリズムを適用することができる。例えば、和積アルゴリズムは、隠れマルコフモデルの潜在パラメータの後の周辺分布を演算する隠れマルコフモデルに対する推定アルゴリズムである。
【００４９】
さらに、最も可能性の高い状態を決定するために、最大和アルゴリズムを適用することができる。例えば、一連の観察Ｓｔ：ｔ＋Ｎ：＝Ｓｔ．．．、Ｓｔ＋Ｎを考慮すると、推定された潜在パラメータを使用することにより、最大和アルゴリズムは、すべての隠れ状態変数Ｚｋ∈｛Ｚｔ，．．．，Ｚｔ＋Ｎ｝について、最大化分布Ｐ（Ｚｋ｜Ｓｔ：ｔ＋Ｎ）によりＺｋにおける最尤推定を演算する。最大和アルゴリズムは、２つの経路における後の周辺分布を得るために必要とされる値を効果的に演算するために、動的計画法の原理を活用する。一般的なＨＭＭの事例では、第１の経路は時間を前進することができ、第２の経路は時間を後退することができる。
【００５０】
最大和アルゴリズムは、ＨＭＭの各パラメータを更新することによってＨＭＭを訓練するためのトレーニングデータ１３０を使用するために適用することができる。例えば、分布Ｐ（Ｓｔ：｜Ｚｋ）をガウス分布とし、次いで、ガウス分布は、平均値（ｕ＿ｚ）および標準偏差（ｓ＿ｚ）などの２つのパラメータによって表すことができるものとする。また、状態遷移確立もパラメータであり得る。いくつかの例では、状態の数を提供することができ、それは学習すべきパラメータではない。最大和アルゴリズムは、トレーニングデータで最も可能性の高いまたは局所的に最も可能性の高いパラメータを見出すことができる。
【００５１】
一例として、管理アプリケーションは、隣接する同じ隠れ状態を連結することにより、時間セグメントを決定することができる。例えば、時間セグメント６２６（１）および６２６（２）は、第１の隠れ状態に対応し得、時間セグメント６２８（１）、６２８（２）および６２８（３）は、第２の隠れ状態に対応し得る。時間セグメント６２８（１）および６２８（２）における隠れ状態は同じ状態（すなわち、状態２）であり、隣接するため、特徴ｆ２を決定する際、対応する時間セグメントを連結することができる。それに従って、各時間セグメントについて、管理プログラムは、図５に関して上記で論じられるように、例えば、ｆ＝平均値（ｓｉ）、中央値（ｓｉ）および／または標準偏差（ｓｉ）、カウント（ｚｉ）などの特徴ｆｉ（時間セグメント）を計算することができる。その上、６３０および６３２で示されるように、各隠れ状態について、管理プログラムは、特徴ベクトルｆを得るために、集約された特徴を連結することができる。
【００５２】
この例における隠れ状態Ｚｔ〜Ｚｔ＋Ｎの推定は、センサデータ単独で使用する場合と比べると、センサデータに加えて、ログデータからの不均一な事象Ｂの使用によってより正確なものにされる。隠れ状態Ｚｔ〜Ｚｔ＋Ｎが推定された後、図５の例において上記で論じられる技法と同様に、平均値、中央値、標準偏差または同様のものなどの統計計量尺度を使用して、各隠れ状態の間に各センサに対応する特徴を生成することができる。また、隠れ状態Ｚｔ〜Ｚｔ＋Ｎの推移確率を使用して特徴を生成することもできる。特徴ベクトルなどの組み合わされた特徴を形成することにより、不均一な事象の発生に対応する不均一なデータの発生に基づいて特徴を間接的に区別することができる。上記で言及されるように、区別された特徴により、不均一なデータの発生は、通常、患者のステータスが変化する点に対応するため、対象者ステータスの予測および／または推定の精度を増大することができる。通常、演算モデルおよび演算された特徴ベクトルは、ロジスティック回帰、サポートベクタマシンなどの機械学習アルゴリズムで使用することができ、それらのアルゴリズムは、分類または回帰結果を提供することができる。例えば、上記で論じられる例と同様に、酸素中毒を回避するため、患者のＦｉＯ２は、できる限り速やかに低減する必要があり得る。患者のＦｉＯ２の制御は、１つまたは複数の特徴ベクトルｆによって表されるような患者のステータスに基づいて、人工呼吸器設定を制御することによって制御することができる。従って、人工呼吸器のＦｉＯ２の適切な値および関連パラメータに基づいて回帰を実行することができる。
【００５３】
演算特徴ベクトルのすべてまたはサブセットと一致する対象者の推定／予測に関するグランドトゥルースデータが提供される際、上記の例などの機械学習アルゴリズムを使用して、演算された特徴ベクトルを有する演算モデルを演算することができる。例えば、ある特定の時間における将来のＦｉＯ２値を予測するため、過去のデータに基づいて、ある特定の時間に対する対象値を決定することができる。従って、演算モデルは、以前の演算特徴ベクトルおよび後のＦｉＯ２値から学習することができる。
【００５４】
図７は、いくつかの実装形態による再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）７００の構造の例を示す。例えば、観察された状態が存在する事例でなど、ＲＮＮは、ＨＭＭ  ６００の代わりにまたはそれに加えて、演算モデルとして使用することができる。この例におけるＲＮＮ  ７００は、「長・短期記憶」（ＬＳＴＭ）と呼ばれる構造を有する。例えば、ＲＮＮ  ７００は、重要な事象（例えば、本明細書の不均一な事象）間に未知のサイズのタイムラグが存在する際に時系列を分類および予測するために経験から学習するために使用することができる。この例では、ＲＮＮ  ７００は、センサ観察Ｓｔ  ７０２、Ｓｔ＋１  ７０４、．．．Ｓｔ＋ｋ  ７０６．．．Ｓｔ＋Ｎ  ７０８を含む。それに加えて、ＬＳＴＭセルは、Ｃｔ  ７１２、Ｃｔ＋１  ７１４、．．．Ｃｔ＋ｋ  ７１６．．．Ｃｔ＋Ｎ  ７１８を含む。その上、ＬＳＴＭ隠れ層は、Ｈｔ  ７２２、Ｈｔ＋１  ７２４、．．．Ｈｔ＋ｋ  ７１６．．．Ｈｔ＋Ｎ  ７２８を含む。それに加えて、事象Ｂ層は、Ｂｔ  ７３２、Ｂｔ＋１  ７３４、．．．Ｂｔ＋ｋ  ７３６．．．Ｂｔ＋Ｎ  ７３８を含む。セルＣｔ＋Ｎ  ７１８は、特徴として使用することができる対象者の終了状態を示し得る。
【００５５】
ＲＮＮ  ７００は、少なくとも６つのコンポーネント、すなわち、ＬＳＴＭセルに延びる入力ゲート７４０、ＬＳＴＭセルから延びる出力ゲート７４２、忘却ゲート７４４、ＬＳＴＭセル７１２〜７１８、センサＳ７０２〜７０８からの入力、ＬＳＴＭ隠れ層７３０への出力を含み得る。図７に示されるＲＮＮ  ７００は、追加のコンポーネント、すなわち、隠れから事象へのマッピング層７４８を有する。隠れから事象へのマッピング層７４８は、２つのマッピング関数、すなわち、事象名から低次元の事象表現ベクトル空間７５０にマッピングするための第１の線形マッピング関数と、隠れ層７３０から事象表現ベクトルス空間７５２にマッピングするための第２のマッピング関数とを含み得る。７５４で示されるように、破線は、クローズドゲートを示し、７５６で示されるように、実線は、オープンゲートを示し得る。その上、７５６は、データが隠れ層７３０にマッピングされるオープンゲートを示す。
【００５６】
ＲＮＮ  ７００は、最初に、図１に関して上記で論じられるように、トレーニングデータとして複数の患者の履歴ログデータおよびセンサデータを使用して訓練することができる。例えば、履歴ログデータは、均一な事象および不均一な事象を識別し、ＲＮＮ  ７００を訓練するために使用される履歴ログデータから均一な事象を除外するために分類することができる。訓練に続いて、ＲＮＮ  ７００は、時間窓の間に対象患者について受信されたセンサデータを使用して実行することができる。ＲＮＮ  ７００は、対象患者の終了状態を表し得るＣｔ＋Ｎ  ７１８で受信されたセンサデータに基づいて特徴を生成することができる。
【００５７】
図７のＲＮＮ  ７００の例では、順序ＬＳＴＭとの違いは、出力ゲート７４２において存在する。例えば、順序ＬＳＴＭでは、出力ゲートは、入力によって制御することができる。図７の例では、センサＳが入力である。しかし、順序ＬＳＴＭモデルは、不均一なデータの出現を取り扱うことができない場合がある。図７の示されるＲＮＮでは、出力ゲート７４２は、センサＳからの入力７０２〜７０８よりむしろ、事象（すなわち、この例では事象Ｂ）によって制御される。従って、隠れ層７３０は、事象Ｂが観察されるかどうかを制御する機能を有し得る。この構成では、事象の不均一な出現は、ＲＮＮ  ７００によって対応することができる。
【００５８】
ＲＮＮ  ７００を訓練する際に最小化することができる費用関数は、以下の通り表現することができる。
【数１】
2018067313.tif 000003
【００５９】
式中、ｕは、各時間ｔの隠れ層７３０からのベクトルであり、ｖは、例えば、Ｂｔ＋ｋ  ７３６に対応する各時間ｔの事象Ｂからの事象表現ベクトルからのベクトルである。さらに、確率ｐ（）は、所定の状態の確率である。実際の確率ｐ測度として、ソフトマックス関数を以下の通り使用することができる。
【数２】
2018067313.tif 000004
【００６０】
あるいは、上記のソフトマックス関数の演算コストは、いくつかの例では、高価なものであり得、ソフトマックス関数の代わりに、負のサンプリング損失関数を使用することができる。ＲＮＮ  ７００を実行することにより、セルＣｔ＋Ｎ  ７１８は、ＲＮＮ  ７００を訓練するために使用された履歴ログデータからのものである不均一な事象（すなわち、この例では事象Ｂ）の発生に対応する不均一なデータの発生に基づいて間接的に区別することができる組み合わされた特徴を生成することができる。
【００６１】
分類または回帰の機能を有するいかなる機械学習アルゴリズムも、分析結果を決定するために特徴ベクトルに適用することができる。通常、演算モデルおよび演算された特徴ベクトルは、ロジスティック回帰、サポートベクタマシンなどの機械学習アルゴリズムで使用することができ、それらのアルゴリズムは、分類または回帰結果を提供することができる。それらのアルゴリズムに加えて、ＲＮＮ  ７００は、事前に訓練されたネットワークとして使用することができ、センサおよびログデータから分類および／または回帰結果へのパイプラインを提供することができる。使用事例の例として、上記で論じられる例と同様に、酸素中毒を回避するため、患者のＦｉＯ２は、できる限り速やかに低減する必要があり得る。患者のＦｉＯ２の制御は、１つまたは複数の特徴ベクトルｆによって表されるような患者のステータスに基づいて、人工呼吸器設定を制御することによって制御することができる。従って、人工呼吸器のＦｉＯ２の適切な値および関連パラメータに基づいて回帰を実行することができる。
【００６２】
分析結果が決定されると、分析結果は、図１のコンピュータ可読媒体に格納することができる。さらに、図１に関して説明される対象機械のうちの１つまたは複数は、管理アプリケーションにより、分析結果に基づいて制御することができる。例えば、分析結果は特定の患者の呼吸ステータスの推定であり、特定の患者は現在人工呼吸器につながれていると想定する。それに従って、管理アプリケーションは、特定の患者の決定された呼吸ステータスに基づいて吸気圧設定などの人工呼吸器設定を変更することができる。別の例として、分析結果が、１時間以内に患者を人工呼吸器につなげるべきかどうかに関する予測など、患者の状態に関する決定である場合、図１に関して上記で論じられるように、いずれかのディスプレイ上で表示するために分析結果を送信することができ、分析結果に基づいて患者のために人工呼吸器を準備するなどの措置を講じるために、医療ケア提供者に通知を送信することができる。
【００６３】
図８〜１１は、いくつかの実装形態によるプロセスの例を示すフロー図である。プロセスは、論理的なフロー図におけるブロックの集合体として示されており、一連の動作を表し、そのいくつかまたはすべては、ハードウェア、ソフトウェアまたはそれらの組合せで実装することができる。ソフトウェアに関連して、ブロックは、１つまたは複数のコンピュータ可読媒体上に格納されたコンピュータ実行可能命令を表し得、コンピュータ実行可能命令は、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、記述される動作を実行するようにプロセッサをプログラムする。一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実行するかまたは特定のデータタイプを実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造および同様のものを含む。ブロックが説明される順番は、限定するものと解釈してはならない。説明される任意の数のブロックは、プロセスまたは代替のプロセスを実装するために、いかなる順番でもおよび／または並行して組み合わせることができ、すべてのブロックを実行する必要はない。論考の目的で、プロセスは、本明細書の例で説明される環境、フレームワークおよびシステムを参照して説明されているが、プロセスは、多様な他の環境、フレームワークおよびシステムで実装することができる。
【００６４】
図８は、いくつかの実装形態による、特徴ベクトルを決定するための直接的な技法を含むプロセス８００の例を示すフロー図である。いくつかの例では、プロセス８００は、サービスコンピューティングデバイス１０２または他の適切なコンピューティングデバイスによって実行することができる。
【００６５】
８０２では、コンピューティングデバイスは、ログデータおよびセンサデータを受信することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、患者などの対象者に関連するログデータおよびセンサデータを受信することができる。８０４では、コンピューティングデバイスは、ログデータを均一な事象および不均一な事象に分類することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、異なる事象カテゴリの複数の事象を決定することができる。各事象カテゴリの各発生は、時間と関連付けることができる。さらに、コンピューティングデバイスは、各事象カテゴリに対する各事象の各発生のタイミングの標準偏差を決定することができる。次に、コンピューティングデバイスは、閾値標準偏差より小さい標準偏差と関連付けられた事象を均一な事象として分類し、閾値標準偏差より大きい標準偏差と関連付けられた事象を不均一な事象として分類することができる。
【００６６】
８０６では、コンピューティングデバイスは、１つまたは複数の均一な事象をログデータから除外し、ログデータの不均一な事象に基づいて時間セグメントを決定することができる。一例として、時間セグメントは、分析されているデータに対する選択された時間窓内のある事象の発生と別の事象の発生との間の時間に対応し得る。
【００６７】
８０８では、各時間セグメント（例えば、ＣＢ、ＢＣ、ＣＣ、ＢＢなど）におよび各センサデータＳｉについて、コンピューティングデバイスは、例えば、ｆｉ＝平均値（ｓｉ）、中央値（ｓｉ）および／または標準偏差（ｓｉ）などの特徴ｆｉ（時間セグメント）を計算することができる。
【００６８】
８１０では、各Ｎ−ｇｒａｍラベルについて、コンピューティングデバイスは、例えば、平均値（ｆ１ＢＣ＋ｆ２ＢＣ．．．＋ｆｎＢＣ）／ｎを使用してｆｉを集約することができる。
【００６９】
８１２では、コンピューティングデバイスは、特徴ベクトルｆ＝［ｆＢＣ，ｆＣＤ，ｆＣＣ，ｆＢＤ．．．］を得るために、集約された特徴を連結することができる。
【００７０】
８１４では、コンピューティングデバイスは、特徴ベクトルを使用して患者についての予測または推定などの分析結果を決定することができる。
【００７１】
図９は、いくつかの実装形態による、特徴ベクトルを決定するための間接的な技法を含むプロセス９００の例を示すフロー図である。いくつかの例では、プロセス９００は、サービスコンピューティングデバイス１０２または他の適切なコンピューティングデバイスによって実行することができる。この例では、ブロック９０２〜９０６は訓練段階に対応し得、ブロック９０８〜９２２は適用段階に対応し得る。
【００７２】
９０２では、コンピューティングデバイスは、履歴ログデータおよび履歴センサデータを受信することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、複数の患者について格納されている履歴ログデータおよび履歴センサデータを受信することができる。
【００７３】
９０４では、コンピューティングデバイスは、履歴ログデータから均一な事象を除外するために履歴ログデータを分類することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、履歴ログデータの複数の事象を決定し、少なくとも１つの不均一な事象を決定するために均一な事象または不均一な事象として事象を分類することができる。その上、いくつかの事例では、コンピューティングデバイスは、特徴を決定する際、少なくとも１つの均一な事象のデータを除外することができる。
【００７４】
９０６では、コンピューティングデバイスは、履歴センサデータおよび履歴ログデータからパラメータを決定するために統計モデルを訓練することができる。一例として、コンピューティングデバイスは、履歴ログデータから識別された不均一な事象に基づいて、かつさらに対応する履歴センサデータに基づいてパラメータを決定するために隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を訓練することができる。
【００７５】
９０８では、コンピューティングデバイスは、分析のためにログデータおよびセンサデータを受信することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、特定の患者などの特定の対象者と関連付けられたセンサからログデータおよびセンサデータを受信することができる。さらに、コンピューティングデバイスは、看護師または他の医療ケア提供者などの記録者によって記録されたログデータを受信することができる。
【００７６】
９１０では、コンピューティングデバイスは、選択された時間窓において１つまたは複数の均一な事象をログデータから除外するためにログデータを均一な事象および不均一な事象に分類することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、ログデータの複数の事象を決定し、少なくとも１つの不均一な事象を決定するために均一な事象または不均一な事象として事象を分類することができる。その上、いくつかの事例では、コンピューティングデバイスは、特徴を決定する際、少なくとも１つの均一な事象のデータを除外することができる。
【００７７】
９１２では、コンピューティングデバイスは、隠れ状態Ｚｉを得るために、時間窓におけるセンサデータおよび選択された時間窓におけるログデータからの不均一な事象データを使用して統計モデルを実行することができる。
【００７８】
９１４では、コンピューティングデバイスは、隣接する同じ隠れ状態があればそれを連結することにより、時間セグメントを決定することができる。
【００７９】
９１６では、各時間セグメントについて、コンピューティングデバイスは、例えば、ｆｉ＝平均値（ｓｉ）、中央値（ｓｉ）および／または標準偏差（ｓｉ）などの特徴ｆｉ（時間セグメント）を計算することができる。
【００８０】
９１８では、コンピューティングデバイスは、整合する隠れ状態の各々について、平均値（例えば、ｆａ１＝（ｆ１＋．．．、ｆｇ）／ｇ）を使用してｆｉを集約することができる。換言すれば、同じ隠れ状態について、コンピューティングデバイスは、特徴を集約し、異なるセンサの各々および異なる隠れ状態の各々に対する各集約された特徴の平均値を決定することができる。
【００８１】
９２０では、コンピューティングデバイスは、特徴ベクトルｆ＝［ｆａ１，ｆａ２，ｆａ３，ｆａ４．．．］を得るために、集約された特徴から特徴を連結することができる。
【００８２】
９２２では、コンピューティングデバイスは、特徴ベクトルを使用して患者についての予測または推定などの分析結果を決定することができる。
【００８３】
図１０は、いくつかの実装形態による、特徴ベクトルを決定するための間接的な技法を含むプロセス１０００の例を示すフロー図である。いくつかの例では、プロセス１０００は、サービスコンピューティングデバイス１０２または他の適切なコンピューティングデバイスによって実行することができる。この例では、ブロック１００２〜１００６は訓練段階に対応し得、ブロック１００８〜１０１４は適用段階に対応し得る。
【００８４】
１００２では、コンピューティングデバイスは、履歴ログデータおよび履歴センサデータを受信することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、複数の患者について格納されている履歴ログデータおよび履歴センサデータを受信することができる。
【００８５】
１００４では、コンピューティングデバイスは、訓練に使用された履歴ログデータから均一な事象を除外するために履歴ログデータを分類することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、履歴ログデータの複数の事象を決定し、少なくとも１つの不均一な事象を決定するために均一な事象または不均一な事象として事象を分類することができる。その上、いくつかの事例では、コンピューティングデバイスは、特徴ベクトルを決定する際、少なくとも１つの均一な事象のデータを除外することができる。
【００８６】
１００６では、コンピューティングデバイスは、履歴センサデータおよび履歴ログデータの不均一な事象からパラメータ（すなわち、重み）を決定するために再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を訓練することができる。
【００８７】
１００８では、コンピューティングデバイスは、選択された時間窓に対応するセンサデータを分析するためにセンサデータを受信することができる。
【００８８】
１０１０では、コンピューティングデバイスは、Ｃｔ＋ｎから特徴を得るために、選択された時間窓における現在の受信されたセンサデータを使用してＲＮＮを実行することができる。
【００８９】
１０１２では、コンピューティングデバイスは、特徴ベクトルｆ＝［ｆｓ１，ｆｓ２，ｆｓ３，ｆｓ４．．．］を得るために、Ｃｔ＋ｎから得られた特徴を連結することができる。
【００９０】
１０１４では、コンピューティングデバイスは、特徴ベクトルｆを使用して患者についての予測または推定などの分析結果を決定することができる。
【００９１】
図１１は、いくつかの実装形態による、デバイスの制御および／または通知もしくは決定の送信のためのプロセス１１００の例を示すフロー図である。いくつかの例では、プロセス１１００は、サービスコンピューティングデバイス１０２または他の適切なコンピューティングデバイスによって実行することができる。
【００９２】
１１０２では、コンピューティングデバイスは、患者のセンサデータと、患者のログデータ、または複数の患者の履歴ログデータおよび履歴センサデータの少なくとも１つとを受信することができる。
【００９３】
１１０４では、コンピューティングデバイスは、ログデータまたは履歴ログデータの少なくとも１つにおいて少なくとも１つの不均一な事象を決定することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、ログデータまたは履歴ログデータの少なくとも１つにおいて複数の事象を決定し、少なくとも１つの不均一な事象を決定するために均一な事象または不均一な事象として事象を分類することができる。いくつかの事例では、コンピューティングデバイスは、特徴ベクトルを決定する際、少なくとも１つの均一な事象のデータを除外することができる。
【００９４】
１１０６では、コンピューティングデバイスは、患者ログデータおよび／または履歴ログデータの均一な事象を使用から除外する図８、９または１０のプロセスのうちの１つを使用して、センサデータおよび少なくとも１つの不均一な事象に基づいて特徴ベクトルを決定することができる。
【００９５】
１１０８では、コンピューティングデバイスは、分析結果を決定するために、分類アルゴリズムまたは回帰アルゴリズムを使用することによってなど、特徴ベクトルに基づいて、患者に関連する分析結果を決定することができる。
【００９６】
１１１０では、コンピューティングデバイスは、統計モデルの出力に基づいて通知を送信し、決定を送信し、デバイスに制御信号を送信し、かつ／または他の動作を実行することができる。一例として、コンピューティングデバイスは、記録者コンピューティングデバイスおよび／または施設コンピューティングデバイスに通知を送信することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、医療ケア提供者デバイスのディスプレイおよび／または施設コンピューティングデバイスのディスプレイ上に警告が提示されるように通知を送信することができる。通知は、是正措置を講じるように医療ケア提供者に警告し、かつ／または他の適切な介入を実行することができる。
【００９７】
別の例として、コンピューティングデバイスは、別のコンピューティングデバイスに決定を送信することができる。例えば、決定は、第１の患者が近い将来に医療ケア施設に再入院することになるかどうか、第１の患者が特定の治療を必要とする可能性または第１の患者についての他の所望の情報など、第１の患者に関する予測を含み得る。
【００９８】
それに加えてまたはその代替として、別の例として、コンピューティングデバイスは、治療デバイスおよび／またはモニタリングデバイスなどの対象デバイスを制御するための信号を送信することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、対象場所で治療デバイスを制御するために制御信号を送信することができる。いくつかの事例では、コンピューティングデバイスは、治療デバイスまたはモニタリングデバイスなどの対象デバイスの起動、停止または設定の調整を行うことができる。また、対象デバイスへの制御信号の送信に加えて、医療ケア提供者への通知も送信することができる。さらに、いくつかの例では、制御信号は、緊急性の閾値が決定された場合など、ある特定の状況においてのみ対象デバイスに送信することができる。
【００９９】
本明細書で説明されるプロセスの例は、論考の目的で提供されるプロセスの単なる例である。他の多くの変形形態は、本明細書の開示を踏まえて当業者に明らかになるであろう。さらに、本明細書の開示は、プロセスを実行するための適切なフレームワーク、アーキテクチャおよび環境のいくつかの例を記載しているが、本明細書の実装形態は、示され論じられる特定の例に限定されない。その上、本開示は、説明されるようなおよび図面に示されるような様々な実装形態の例を提供する。しかし、本開示は、本明細書で説明され示されるような実装形態に限定されず、当業者に知られているかまたは知られるようになるであろう他の実装形態まで拡張することができる。
【０１００】
本明細書で説明される様々な命令、プロセスおよび技法は、本明細書では、コンピュータ可読媒体上に格納され、プロセッサによって実行されるプログラムモジュールなど、コンピュータ実行可能命令に一般的に関連して考慮することができる。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するためまたは特定の抽象データタイプを実装するためのルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、実行可能コードなどを含む。これらのプログラムモジュールおよび同様のものは、ネイティブコードとして実行することも、仮想マシンまたは他のジャストインタイムコンパイル実行環境においてなど、ダウンロードして実行することもできる。通常、プログラムモジュールの機能は、様々な実装形態において必要に応じて組み合わせることも分散することもできる。これらのモジュールおよび技法の実装形態は、コンピュータ記憶媒体上に格納することも、何らかの形態の通信媒体にわたって送信することもできる。
【０１０１】
構造上の特徴および／または方法論的行為に特有の言語で主題を説明してきたが、添付の請求項で定義される主題は必ずしも説明される特定の特徴または行為に限定されないことを理解されたい。むしろ、特定の特徴および行為は、請求項を実装する例示的な形態として開示される。
【符号の説明】
【０１０２】
１００  システム
１０２  サービスコンピューティングデバイス
１０４  対象場所
１０６  ネットワーク
１０８  記録者コンピューティングデバイス
１１０  施設コンピューティングデバイス
１１２  プロセッサ
１１４  通信インタフェース
１１６  コンピュータ可読媒体
１１８  管理アプリケーション
１２０  オペレーティングシステム
１２２  センサデータ
１２４  ログデータ
１２６  演算モデル
１２８  特徴ベクトル
１３０  トレーニングデータ
１３４  履歴センサデータ
１３６  履歴ログデータ
１３８  記憶装置
１４０  モニタリングデバイス
１４２  治療デバイス
１４４  センサ
１４６  対象者
１４８  記録者
１５０  ディスプレイ
１５２  ディスプレイ
１５４  アグリゲータ
１５６  分析器
１５８  分析結果
１６０  オペレータ
１６２  通知
１６４  制御信号
１６６  決定
１６８  ディスプレイ
２００  データ構造
２０２  対象者ＩＤ
２０４  時間
２０６  説明
３００  データ構造
３０２  対象者ＩＤ
３０４  時間
３０６  センサ名
３０８  単位
３１０  値
４０２  センサデータ
４０４  ログデータ
４０６、４０８、４１０  事象
５０２  時間セグメント
５０４  垂直線
５０６、５０８、５１０、５１２、５１４、５１８  特徴
５２０、５２２、５２４  集約された特徴
６００  隠れマルコフモデル
６０２、６０４、６０６、６０８、６１０  センサ観察
６１２、６１４、６１６、６１８、６２０  隠れ状態
６２２  事象観察
６２６、６２８  時間セグメント
６３０、６３２  集約された特徴
７００  再帰型ニューラルネットワーク
７０２、７０４、７０６、７０８  センサ観察
７１０  センサＳ層
７１２、７１４、７１６、７１８  ＬＳＴＭセル
７２０  ＬＳＴＭセル
７２２、７２４、７２６、７２８  ＬＳＴＭ隠れ層
７３０  ＬＳＴＭ隠れ層
７３２、７３４、７３６、７３８  事象Ｂ層
７４０  入力ゲート
７４２  出力ゲート
７４４  忘却ゲート
７４８  隠れから事象へのマッピング層
７５０  ＬＤ事象表現ベクトル空間
７５２  事象表現ベクトル空間
７５４  クローズドゲート
７５６  オープンゲート
１００１  患者
【図１】
2018067313.tif 000005
【図２】
2018067313.tif 000006
【図３】
2018067313.tif 000007
【図４】
2018067313.tif 000008
【図５】
2018067313.tif 000009
【図６】
2018067313.tif 000010
【図７】
2018067313.tif 000011
【図８】
2018067313.tif 000012
【図９】
2018067313.tif 000013
【図１０】
2018067313.tif 000014
【図１１】
2018067313.tif 000015