(57)【要約】致死／回復の確率のような患者の帰結変数を予測する方法が、複数の過去の患者のうち少なくとも一人の、生理および／または試験所データおよびその時点で各患者がどのくらいの期間ケアを受けてきたかを示す滞在時間を含むデータ・フィールドにアクセスすることを含む。複数の過去の患者の生理および／または試験所データ、対応する滞在時間および関連付けられた帰結変数から、データ・マイニングによって、帰結変数推定アルゴリズムが生成される。現在の患者の帰結変数は、現在の患者の生理および／または試験所データ、現在の滞在時間および帰結変数推定アルゴリズムから決定される。
2013545188.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者モニタリング装置（１２）から現在の患者についての生理および／または試験所データを受け取るコントローラ（４４）と；
現在の患者がケアを受けてきた時間を示す滞在時間を決定するユニットと；
決定された滞在時間を使って、現在の患者の生理および／または試験所データに帰結変数推定アルゴリズムを適用することによって、帰結変数を予測する予測ユニットとを有する、
患者情報装置（１８）。
【請求項２】
前記帰結変数が、滞在の長さ、致死の確率および介入の必要性のうちの少なくとも一つを含む、請求項１記載の装置。
【請求項３】
前記予測ユニットが、前記帰結変数をリアルタイムで連続的に予測する、請求項１または２記載の装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のうちいずれか一項記載の装置であって、前記帰結変数予測アルゴリズムが：
臨床データベースからの、複数の過去の患者のうち少なくとも一人の、生理および／または試験所データおよび各患者が該生理および／または試験所データが生成された時点でどのくらいの期間ケアを受けてきたかを示す滞在時間を含むデータ・フィールドと、関連付けられた帰結変数とにアクセスし；
前記複数の過去の患者の生理および／または試験所データ、対応する滞在時間および関連付けられた帰結変数から帰結変数推定アルゴリズムを生成することによって、
生成される、
装置。
【請求項５】
請求項１ない４のうちいずれか一項記載の装置であって、前記帰結変数予測アルゴリズムが：線形回帰分析、非線形回帰分析、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、動径基底関数、エキスパート規則に基づく手法および分類器決定木のうちの少なくとも一つを使って生成される、
装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のうちいずれか一項記載の患者情報装置と；
患者から生理データを収集する前記患者モニタ装置とを有する、
患者モニタリング・システム。
【請求項７】
患者の試験所データを前記患者情報装置に送信する試験所サーバーをさらに含む、
請求項６記載のシステム。
【請求項８】
予測された帰結変数を表示するディスプレイをさらに有する、請求項６または７記載のシステム。
【請求項９】
患者の帰結変数を予測する方法であって：
臨床データベースからの、複数の過去の患者のうち少なくとも一人の、生理および／または試験所データおよび各患者が該生理および／または試験所データが生成された時点でどのくらいの期間ケアを受けてきたかを示す滞在時間を含むデータ・フィールドと、関連付けられた帰結変数とにアクセスする段階と；
前記複数の過去の患者の生理および／または試験所データ、対応する滞在時間および関連付けられた帰結変数から帰結変数推定アルゴリズムを生成する段階とを含む、
方法。
【請求項１０】
前記帰結変数が、滞在の長さ、致死の確率および介入の必要性のうちの少なくとも一つを含む、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
現在の患者の生理および／または試験所データを受け取る段階と；
現在の患者がケアを受けていた現在の滞在時間を決定する段階と；
現在の患者の生理および／または試験所データおよび現在の滞在時間に前記帰結変数推定アルゴリズムを適用して、現在の患者の帰結の確率を推定する段階とを含む、
請求項９または１０記載の方法。
【請求項１２】
前記過去の患者のデータ・フィールドが：一つまたは複数の生命徴候と、慢性問題、急性受け入れ問題を含む自動化されたまたはユーザー入力された問題リストと、臨床試験所データと、流体バランスと、投薬と、人工呼吸器設定と、主観的看護評価と、撮像研究の結果と、患者人口統計情報と、病院またはICUにおける現在の滞在時間とのうちの少なくとも一つを含む、請求項９ないし１１のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１３】
前記過去の患者の関連付けられた帰結変数が：滞在時間、致死率および介入の必要性のうちの少なくとも一つを含む、請求項９ないし１２のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１４】
請求項９ない１３のうちいずれか一項記載の方法であって、前記帰結変数予測アルゴリズムが：線形回帰分析、非線形回帰分析、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、動径基底関数、エキスパート規則に基づく手法および分類器決定木のうちの少なくとも一つを使って同定される、方法。
【請求項１５】
現在の患者の帰結変数の予測がリアルタイムで連続的である、請求項９ないし１４のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１６】
プロセッサにロードされたときに、該プロセッサを、請求項９ないし１５のうちいずれか一項記載の方法を実行するようプログラムするソフトウェアを含んでいるコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
帰結の確率を予測する方法であって；
医療施設においてケアのもとに滞在している現在の患者について生理および／または試験所データを測定する段階と；
前記医療施設において現在の患者がケアのもとに滞在してきた滞在時間を決定する段階と；
測定された生理および／または試験所データおよび決定された滞在時間を使って、滞在時間に依存する帰結予測アルゴリズムを適用して、帰結の確率を予測する段階とを含む、
方法。
【請求項１８】
プロセッサにロードされたときに、該プロセッサを、請求項１７記載の方法を実行するようプログラムするソフトウェアを含んでいるコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
請求項１７記載の方法を実行するようプログラムされたプロセッサ。
【請求項２０】
現在の患者からの生理および／または試験所データを受け取る患者情報ユニットと；
滞在時間を計算するユニットと；
請求項１７記載の方法を実行するようプログラムされた予測プロセッサと；
帰結の確率を表示するディスプレイとを有する、
患者情報システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、ヘルスケア環境における、滞在の長さ（length  of  stay）、致死性（mortality）、特定の療法の必要性および患者の病気の重篤性（severity）といった帰結変数（outcome  variable）を予測するシステムまたは方法に関する。これは、ヘルスケア環境内での患者の滞在の長さまたは致死の確率を改善および最適化することに格別の用途を見出し、それに特に言及して説明されるが、集中治療室、麻酔後回復室、一般ケア病棟、リハビリテーション・ユニット、手術室などにも適用可能であることが理解されるであろう。
【背景技術】
【０００２】
現在のところ、SAPS（Simplified  Acute  Physiology［単純化された急性生理］）システムのような患者回復／死亡率予測システムは典型的には患者の入院時に実行される。患者の滞在の長さまたは致死の確率は、いくつかの受け入れ基準の組み合わせに重み付けすることによって推定される。受け入れ基準は、受け入れ生命徴候、以前の慢性疾病、療法上および診断上の調査、手順（計画されたまたは計画されていない手術）、人口統計情報（年齢および性別）などを含む。予測ルーチンが入院の第一日より後に実行され、患者が前記後の日に受け入れられたばかりであるかのように同じルーチンおよびさまざまな基準の相対的重み付けが使われる場合には問題が存在する。
【０００３】
本発明者は、患者が数日間にわたり集中治療を受けたあとの患者の滞在の長さまたは致死の確率を予測するとき、予測の精度が下がることを観察した。臨床の実際では、処置（単数または複数）を受けたあとに改善しないことの臨床上の複雑な影響または入院後数日たってから発生する異常値のような特定の基準は、入院第一日における条件に比べて、異なる意義をもつことがある。たとえば、入院第一日における異常な血清重炭酸塩レベルは、病院に来る前に患者が受けた生理的な不摂生に起因することがある。しかしながら、入院後数日して集中的な療法およびモニタリング・ケア後に患者が血清重炭酸塩レベルに深刻な異常を発達させたとすると、患者が、集中的ケアの数日後にも軽減され得ない危機的な状態にあると推測されうる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本願は、上述した問題その他を克服する、患者の帰結変数を予測する、新たな改善された方法およびシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
ある側面によれば、患者の帰結変数を予測する方法が提供される。生理および／または試験所データと、各患者が前記生理および／または試験所データが生成された時点においてどのくらいの期間ケアを受けていたかを示す滞在時間と、臨床データベースからの関連する帰結変数とを含む複数の過去の患者のデータ・フィールドの少なくとも一つがアクセスされる。前記複数の過去の患者の生理および／または試験所データ、対応する滞在時間および関連する帰結変数から、帰結変数推定アルゴリズムが生成される。
【０００６】
もう一つの側面によれば、患者情報装置が提供される。コントローラが患者モニタリング装置から現在の患者についての生理および／または試験所データを受け取る。ユニットが、現在の患者がケアを受けていた時間を示す滞在時間を決定する。予測ユニットが、決定された滞在時間を使って現在の患者の生理および／または試験所データに帰結変数推定アルゴリズムを適用することによって、帰結変数を予測する。
【０００７】
もう一つの側面によれば、帰結の確率を予測する方法が提供される。医療施設においてケアのもとに滞在している現在の患者について生理および／または試験所データが測定される。前記医療施設において現在の患者がケアのもとに滞在してきた滞在時間が決定される。測定された生理および／または試験所データおよび決定された滞在時間を使って、滞在時間に依存する帰結予測アルゴリズムが適用され、帰結の確率を予測する。
【発明の効果】
【０００８】
一つの利点は、患者の滞在の長さまたは致死の確率を予測する改善された精度および品質にある。
【０００９】
もう一つの利点は、患者の滞在を通じて新しいまたは改訂された入力データが利用可能になるにつれての、患者の滞在の長さまたは致死の確率の予測のリアルタイム更新にある。
【００１０】
もう一つの利点は、改善された患者スループットにある。
【００１１】
本発明のさらなる利点は、以下の詳細な説明を読み、理解すれば当業者には明白であろう。
【００１２】
本発明は、さまざまな構成要素および構成要素の配列において実現されうる。図面は単に好ましい実施形態を例解するためのものであって、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本願に基づく患者回復／致死予測システムの図解である。
【図２】本願に基づく患者情報サーバーの動作を示す図解である。
【図３】本願に基づく患者情報サーバーの動作を示す図解である。
【図４】本願に基づく患者情報サーバーの動作を示す図解である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図１を参照するに、患者の生理パラメータを直接または試験所（laboratory）において測定し、それを示す生理データを生成するさまざまな医療モニタリング装置またはセンサー１０によって患者（図示せず）がモニタリングされる。これらの医療モニタリング装置１０は、ECG電極をもつ心電図（ECG）機器、IV流体ポンプ、血圧センサー、SpO2センサー、脈センサー、温度計、呼吸センサー、呼気センサーなどを含んでいてもよい。他の医療モニタリング装置１０が患者に付随させられることができ、何らかの所与の時点において上述した医療モニタリング装置１０のすべてが患者に付随させられる必要はない。二つの医療モニタリング装置１０のみが示されているが、より多くの医療モニタリング装置が考えられることは理解しておくべきである。本稿での用法では、医療モニタリング装置は、患者の健康などを示すデータ源を意味する。医療モニタリング装置１０からの信号を受信し、任意的にかかる信号に対して信号処理を実行する電子回路は、図示した実施形態では、多機能患者モニタ装置（PMD:  patient  monitor  device）１２として具現されており、あるいは部分的にまたは全体的に、医療モニタリング装置１０の一つまたは複数と一緒に配置されるボード上の電子回路などとして具現されてもよい。医療モニタリング装置１０およびPMD  １２が単一の装置中に具現されることもできることも理解しておくべきである。たとえばPMD  １２は、外来患者が身につけるモニタリング・システムの送信機などのような、患者と一緒に移動するモニタまたはモニタリング・システムであってもよい。
【００１５】
ある実施形態では、医療モニタリング装置１０は、身体結合ネットワーク（body  coupled  network）、ブルートゥース、有線または無線ネットワークなどを介してPMD  １２のコントローラ１４に、生成された生理データを送信する。PMD  １２は、医療モニタリング装置１０によって測定された生理データのための収集点のはたらきをし、メモリ１６において該データのための一時的な記憶を提供する。集められた生理データは並行してPMD  １２中のコントローラ１４に送信され、次いでPMD  １２は該生理データを病院ネットワーク（図示せず）を通じて患者情報サーバー１８に送信する。患者情報サーバー１８において生理データは表示され、記憶される。PMD  １２のコントローラ１４は、ディスプレイ２０をも制御して、医療モニタリング装置１０のそれぞれから受信された測定された生理データを、対応するPMDディスプレイ２０において表示させる。PMD  １２は、システム管理者のようなユーザーがディスプレイ１８上に表示されるデータを閲覧し、操作しおよび／またはこれと対話することを許容する入力装置２２をも含む。入力装置２０は別個のコンポーネントであってもよいし、タッチスクリーン・モニタの場合のようにディスプレイ１８中に統合されることもできる。コントローラ１４はプロセッサまたはコンピュータ、ソフトウェアなどを含んでいてもよい。
【００１６】
試験所サーバー２４は病院ネットワークを通じて試験所データを患者情報サーバー１８に送信する。試験所データは白血球計数データ、血清カリウム・データ、血清ナトリウム・データ、血清重炭酸塩データ、ビリルビン・レベル・データなどを含んでいてもよい。他の試験所データが患者に関連付けられることができ、何らかの所与の時点において上述した試験所データのすべてが患者に関連付けられる必要はない。本稿での用法では、試験所データは、患者の健康などを示すデータ源を意味する。
【００１７】
試験所サーバー２４は、試験所においてまたは臨床的分析を通じて臨床担当者によって測定された試験所データのための収集点のはたらきをし、メモリ２６において該データのための一時的な記憶を提供する。集められた試験所データは並行して試験所サーバー２４内のコントローラ２８に送信され、次いで試験所サーバー２４が試験所データを病院ネットワークを通じて患者情報サーバー１８に送信する。患者情報サーバー１８において試験所データは表示され、記憶される。試験所サーバー２４のコントローラ２８は、ディスプレイ３０をも制御して、試験所においてまたは臨床的分析を通じて臨床担当者から受領された集められた試験所データを、ディスプレイ３０において表示させる。試験所サーバー２４は、臨床担当者のようなユーザーが、試験所データを入力し、ディスプレイ３０上に表示されるデータを閲覧し、操作しおよび／またはこれとインターフェースをもつことを許容する入力装置３２をも含む。入力装置３２は別個のコンポーネントであってもよいし、タッチスクリーン・モニタの場合のようにディスプレイ３０中に統合されることもできる。コントローラ２８はプロセッサまたはコンピュータ、ソフトウェアなどを含んでいてもよい。
【００１８】
ある実施形態では、受け入れ（admitting）ユニット３４は患者データを病院ネットワークを通じて患者情報サーバー１８に送信する。患者データは、患者の年齢、患者の性別、患者の慢性疾病、患者履歴、受け入れの型などを含む。他の患者データが患者に関連付けられることができ、何らかの所与の時点で上述した患者データのすべてが患者に関連付けられる必要はない。本稿での用法では、患者データは、一般的な患者情報、患者履歴などを示すデータ源を意味する。
【００１９】
受け入れユニット３４は、受け入れ人員によって集められる患者データのための収集点のはたらきをし、メモリ３６において該データのための一時的な記憶を提供する。患者データは並行して受け入れユニット３４内のコントローラ３８に送信され、次いで受け入れユニット３４が患者データを病院ネットワークを通じて患者サーバー１８に送信する。患者サーバー１８では患者データは表示され、記憶される。受け入れユニット３４のコントローラ３８は、ディスプレイ４０をも制御して、受け入れ人員から受領された集められた患者データを、ディスプレイ４０において表示させる。受け入れユニット３４は、受け入れ人員のようなユーザーが、患者データを入力し、ディスプレイ４０上に表示されるデータを閲覧し、操作しおよび／またはこれとインターフェースをもつことを許容する入力装置４２をも含む。入力装置４２は別個のコンポーネントであってもよいし、タッチスクリーン・モニタの場合のようにディスプレイ４０中に統合されることもできる。コントローラ３８はプロセッサまたはコンピュータ、ソフトウェアなどを含んでいてもよい。
【００２０】
患者情報サーバー１８のコントローラ４４は、患者モニタ１２からの生理データ、試験所サーバー２４からの試験所データおよび受け入れユニット３４からの患者データを受け取り、該生理データ、試験所データおよび患者データをメモリ４６に保存する。次いで該コントローラは、患者情報サーバー１８のディスプレイ４８を制御して、患者から受け取られた、生理データ、試験所データおよび患者データをディスプレイ４８に表示させる。患者情報サーバーは、管理人員のようなユーザーがディスプレイ４８上に表示されるデータを閲覧し、操作し、および／またはこれとインターフェースをもつことを許容する入力装置５０をも含む。入力装置５０は別個のコンポーネントであってもよいし、タッチスクリーン・モニタの場合のようにディスプレイ４８中に統合されていることもできる。
【００２１】
ある実施形態では、データ・マイニング・サーバー５１が、世界サーバー、複数の国別サーバー、複数の領域サーバーおよび複数の病院サーバーなどのような臨床データベース５２に接続される。臨床データベース５２は、入力データ・フィールドおよび関連付けられた帰結変数を含む過去の患者事例および研究を記憶する患者データベース５４を含む。患者入力データ・フィールドは、患者事例および研究に関係した、一つまたは複数の生命徴候（心拍数、血圧、呼吸数、酸素飽和度、体重、他の血圧などを含む）、慢性問題、急性受け入れ問題（胸痛、息切れ、精神状態の変調／錯乱、腹痛など）を含む自動化されたまたはユーザー入力された問題リスト、ICD-9コード（または等価なコード化された医学上の問題）、臨床試験所データ、流体バランス、投薬、人工呼吸器設定、主観的看護評価、撮像研究の結果、患者人口統計情報（年齢、性別、人種／民族的背景）、病院またはICUにおける現在の滞在時間などを含む。患者帰結変数は、関連する患者事例および研究の帰結に関係する、滞在の長さ、死亡率または介入（投薬、人工呼吸、血液透析など）の必要性を含む。検索エンジン５６は、要求された入力データ・フィールドおよび関連する変数帰結への相関を見出すために、患者事例および研究の各生命徴候または他の滞在時間に依存するデータ・フィールド特徴での滞在時間を含む患者データベース５４を検索する。次いで相関する患者事例および研究がコントローラ５８によって、データ・マイニング・サーバー５１のコントローラ５７に送信される。コントローラ５７、５８はプロセッサまたはコンピュータ、ソフトウェアなどを含んでいてもよい。
【００２２】
データ・マイニング・サーバー５１のコントローラ５７は、臨床データベース５２にアクセスして検索し、過去の患者事例および研究からの複数の入力データ・フィールドおよび関連する帰結変数を探す。ある実施形態では、帰結変数推定アルゴリズムは、患者が現在の医療イベントについてケアを受けてきた、病院に滞在してきた、集中ケアを受けていた、などの時間に基づいて種々の基準に適正に重み付けするために、患者回復／致死スコア付けシステムのための、滞在時間に依存するスコアまたは重み付け因子を含む。
【００２３】
もう一つの実施形態では、コントローラは、患者の病院滞在を通じて利用可能にされるにつれて、入力データ・フィールド、滞在時間および過去の患者の事例および研究からの関連する帰結変数を利用して、患者の生理データ、試験所データおよび患者データからリアルタイムで現在の患者の帰結変数を予測するための、帰結変数推定アルゴリズムを発達させる。
【００２４】
典型的には、帰結変数予測ソフトウェア、アルゴリズムまたはルーチンは、プロセッサによる実行のために他の有体のメモリまたはコンピュータ可読媒体４６に記憶され、担持される。コンピュータ可読媒体４６の型は、ハードディスク・ドライブ、CD-ROM、DVD-ROMなどのようなメモリを含む。プロセッサの他の実装も考えられる。ディスプレイ・コントローラ、特定用途向け集積回路（ASIC:  Application  Specific  Integrated  Circuit）およびマイクロコントローラが、前記プロセッサの機能を提供するために実装されうる他の型のコンポーネントの例示的な例である。諸実施形態は、プロセッサ、ハードウェアまたはそれらの何らかの組み合わせによる実行のためのソフトウェアを使って実装されてもよい。
【００２５】
患者情報サーバー１８の予測ユニットまたはプロセッサ６０は、帰結変数推定または予測プログラム、ソフトウェア、アルゴリズム、ルーチンなどをデータ・マイニング・サーバー５１から直接またはコンピュータ可読媒体を介して受け取る。予測プロセッサは、現在の患者の滞在時間、すなわち現在のケアが始まって以来、病院または集中治療室への受け入れ以来などの時間を決定する滞在時間決定ユニット６１、プロセッサ、ルーチンまたは手段と接続される。予測プロセッサ６０は、帰結変数（単数または複数）を推定または予測するために、現在の滞在時間を使って、帰結変数推定プログラム、ソフトウェア、ルーチンまたはアルゴリズムを現在の患者の生理および／または試験所データに適用する。帰結変数推定プログラムが滞在時間に依存する重み付け値またはスコアの生成を含むとき、滞在時間依存性は、根底にある入力データ・フィールドが最後に更新された時刻に基づいて計算される。最も最近のまたは現在の帰結変数（単数または複数）がディスプレイ４８上に表示される。
【００２６】
図２を参照するに、帰結変数推定アルゴリズムを生成するためのフローチャート図が示されている。ステップ１００では、臨床データベースがアクセスされ、検索され、複数の過去の入力データ・フィールドXおよび関連する過去の帰結変数Yoが探される。過去の患者事例および研究からの過去の入力データ・フィールドXおよび関連する過去の帰結変数Yoは、世界サーバー、複数の国別サーバー、複数の領域サーバーおよび複数の病院またはローカル病院サーバーの内容を含む複数の臨床データベースに源を発する。
【００２７】
ステップ１０２では、過去の入力データ・フィールドXおよび過去の帰結変数Yoを使って、患者の生理データ、試験所データおよび患者データから現在の患者の帰結変数Yestを予測するための最適な関数F(X,t)を発達させる。関数F(X,t)は、患者の病院滞在中の任意の時刻tにおける入力データ・フィールドXを使って帰結変数Yoを推定することができる。この関数は、線形回帰分析、非線形回帰分析、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、放射基底関数、エキスパート規則に基づく手法または分類器決定木などを含むいくつかの異なる方法を使って同定できる。
【００２８】
ある実施形態では、F(X,t)の決定は、多重線形回帰を使って、患者事例および研究の集合を記憶している複数のデータベースの入力データ・フィールドXおよび関連する出力変数Yoを利用することができる。すると、推定された帰結変数Yestは、
Yest＝F(X,t)
ここで、min|Yest−Yo|
によって定義される。
【００２９】
トレーニング・プロセスにおいて、推定された帰結と観察された帰結の差を最小にする関数F(X,t)を見出すために、最小二乗推定および勾配探索を含むいくつかの形の最適化技法の一つを使うことができる。以下の例では、入力データ・ベクトルXを生成するために、K個の臨床データ項目がN人の異なる患者から選ばれる。これらN人の患者からの関連する観察された（既知の）帰結YOはベクトル[yo1…yoN]Tによって記される。たとえば、帰結変数ベクトルは、病院またはICUに滞在したそれぞれのN人の患者のそれぞれの日数のベクトルに等しいことができる。最適関数（ベクトル[b1,t…bK,t]Tによって定義される）を使っての予測される帰結は、Yestと記される（ここで、Yest＝[yest1…yestN]）。
【００３０】
【数１】
2013545188.tif 000003
最小二乗法は、推定される帰結Yest（[yest1…yestN]T）と既知の帰結YO（[yo1…yoN]T）との間の差がN個の異なる患者記録について最小二乗の意味で最小になるよう患者の滞在中のある時点tについての最適なベクトル[b1,t…bK,t]Tを見出すことと等価である。関心対象である特定の帰結変数についてひとたび汎関数F(X,t)が決定されたら、既知の入力データをもつ所与の現在の患者について、所望される帰結変数を予測するためにそれを利用できる。この公式の独特な特徴は、所与の病院日tから与えられるデータについての最適公式を見出すために、現在の病院日tを組み込んでいることである。
【００３１】
ステップ１０４では、関数F(X,t)はあるさまざまな帰結変数について同定され、患者の病院滞在を通じて利用可能になるにつれて現在の患者の生理データ、試験所データおよび患者データから、滞在の長さ，死亡率または介入の必要性を含むさまざまな帰結変数Festをリアルタイムで予測するために利用される。ある実施形態では、帰結変数推定アルゴリズムは、患者が病院に滞在しており集中的なケアを受けてきた時間に基づいて種々の基準に適正に重み付けするために、患者回復／致死スコア付けシステムに適用される。ある実施形態では、関数F(X,t)は受け入れ後の各日について発達させられる（ここで、ICU日に丸められてt＝0、1、2、3）。
【００３２】
下記の表に示されるように、患者の健康に関係する種々の変数のそれぞれの特定の検査結果について、伝統的な患者健康スコアが与えられている。これらの患者健康スコアは、受け入れの時点での患者の健康に関係しており、患者が病院またはICUで過ごす時間を考慮に入れない。患者が病院またはICUにいて集中的なケアを受けていた時間を考慮に入れるため、帰結変数推定アルゴリズムが適用される。帰結変数推定アルゴリズムの適用は、患者健康スコアに、患者が病院に滞在していた時間の長さで適正に重み付けする。滞在時間に依存するスコアの和は、患者の帰結変数の予測を与える。
【００３３】
【表１】
2013545188.tif 000004
【００３４】
図３を参照するに、予測ユニットの動作のフローチャート図が示されている。ステップ２００では、現在の患者の生理データ、試験所データおよび患者データがステップ２００において入力される。ステップ２０２では、帰結変数推定アルゴリズム、たとえば滞在時間に依存する重み付け値またはスコアをもつものが、その患者の死亡率を決定するために使われる。ステップ２０４では、その患者の生理データ、試験所データおよび患者データから、その患者の死亡率が30%であると推定される。ステップ２０６では、帰結変数推定アルゴリズムが、その患者の滞在の長さを決定するために使われる。ステップ２０８では、その患者の生理データ、試験所データおよび患者データから、その患者の滞在の長さが8.5日であると推定される。
【００３５】
図４を参照するに、フローチャート図が示されている。ステップ３００では、患者生理データがPMDによって収集され、患者情報サーバーに送信される。ステップ３０２では、患者試験所データが試験所サーバーによって収集され、情報サーバーに送信される。ステップ３０４では、患者データが受け入れユニットによって収集され、患者情報サーバーに送信される。ステップ３０６では、臨床データベースから、複数の過去の入力データ・フィールドおよび関連する過去の帰結変数が、アクセスされる。ステップ３０８では、患者の生理データ、試験所データおよび患者データから患者の帰結変数を予測するための変数帰結または予測推定アルゴリズムが、入力データ・フィールドおよび帰結変数を使って発達させられる。ステップ３１０では、現在の患者の帰結変数が患者の生理データ、試験所データ、滞在時間、他の患者入力データ・フィールドおよび前記帰結変数推定アルゴリズムからリアルタイムで予測される。
【００３６】
本発明について好ましい実施形態を参照して述べてきた。以上の詳細な説明を読み、理解すれば他の者にも修正や変更が思いつくことがありうる。本発明は、付属の請求項およびその等価物の範囲にはいる限りそのようなすべての修正および変更を含むものと解釈されることが意図されている。
【図１】
2013545188.tif 000005
【図２】
2013545188.tif 000006
【図３】
2013545188.tif 000007
【図４】
2013545188.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成25年5月10日(2013.5.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者モニタリング装置から現在の患者についての生理および／または試験所データを受け取るコントローラと；
現在の患者がケアを受けてきた時間を示す滞在時間を決定するユニットと；
決定された滞在時間を使って、現在の患者の生理および／または試験所データに帰結変数推定アルゴリズムを適用することによって、帰結変数を予測する予測ユニットとを有する、
患者情報装置。
【請求項２】
前記帰結変数が、滞在の長さ、致死の確率および介入の必要性のうちの少なくとも一つを含む、請求項１記載の装置。
【請求項３】
前記予測ユニットが、前記帰結変数をリアルタイムで連続的に予測する、請求項１または２記載の装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のうちいずれか一項記載の装置であって、前記帰結変数予測アルゴリズムが：
臨床データベースからの、複数の過去の患者のうち少なくとも一人の、生理および／または試験所データおよび各患者が該生理および／または試験所データが生成された時点でどのくらいの期間ケアを受けてきたかを示す滞在時間を含むデータ・フィールドと、関連付けられた帰結変数とにアクセスし；
前記複数の過去の患者の生理および／または試験所データ、対応する滞在時間および関連付けられた帰結変数から帰結変数推定アルゴリズムを生成することによって、
生成される、
装置。
【請求項５】
請求項１ない４のうちいずれか一項記載の装置であって、前記帰結変数予測アルゴリズムが：線形回帰分析、非線形回帰分析、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、動径基底関数、エキスパート規則に基づく手法および分類器決定木のうちの少なくとも一つを使って生成される、
装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のうちいずれか一項記載の患者情報装置と；
患者から生理データを収集する前記患者モニタ装置とを有する、
患者モニタリング・システム。
【請求項７】
患者の帰結変数を予測する方法であって：
臨床データベースからの、複数の過去の患者のうち少なくとも一人の、生理および／または試験所データおよび各患者が該生理および／または試験所データが生成された時点でどのくらいの期間ケアを受けてきたかを示す滞在時間を含むデータ・フィールドと、関連付けられた帰結変数とにアクセスする段階と；
前記複数の過去の患者の生理および／または試験所データ、対応する滞在時間および関連付けられた帰結変数から帰結変数推定アルゴリズムを生成する段階とを含む、
方法。
【請求項８】
前記帰結変数が、滞在の長さ、致死の確率および介入の必要性のうちの少なくとも一つを含む、請求項７記載の方法。
【請求項９】
現在の患者の生理および／または試験所データを受け取る段階と；
現在の患者がケアを受けていた現在の滞在時間を決定する段階と；
現在の患者の生理および／または試験所データおよび現在の滞在時間に前記帰結変数推定アルゴリズムを適用して、現在の患者の帰結の確率を推定する段階とを含む、
請求項７または８記載の方法。
【請求項１０】
前記過去の患者のデータ・フィールドが：一つまたは複数の生命徴候と、慢性問題、急性受け入れ問題を含む自動化されたまたはユーザー入力された問題リストと、臨床試験所データと、流体バランスと、投薬と、人工呼吸器設定と、主観的看護評価と、撮像研究の結果と、患者人口統計情報と、病院またはICUにおける現在の滞在時間とのうちの少なくとも一つを含む、請求項７ないし９のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１１】
前記過去の患者の関連付けられた帰結変数が：滞在時間、致死率および介入の必要性のうちの少なくとも一つを含む、請求項７ないし１０のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１２】
請求項７ない１１のうちいずれか一項記載の方法であって、前記帰結変数予測アルゴリズムが：線形回帰分析、非線形回帰分析、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、動径基底関数、エキスパート規則に基づく手法および分類器決定木のうちの少なくとも一つを使って同定される、方法。
【請求項１３】
現在の患者の帰結変数の予測がリアルタイムで連続的である、請求項７ないし１２のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１４】
プロセッサにロードされたときに、該プロセッサを、請求項７ないし１３のうちいずれか一項記載の方法を実行するようプログラムするソフトウェアを含んでいるコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
帰結の確率を予測する方法であって；
医療施設においてケアのもとに滞在している現在の患者について生理および／または試験所データを測定する段階と；
前記医療施設において現在の患者がケアのもとに滞在してきた滞在時間を決定する段階と；
測定された生理および／または試験所データおよび決定された滞在時間を使って、滞在時間に依存する帰結予測アルゴリズムを適用して、帰結の確率を予測する段階とを含む、
方法。
【国際調査報告】
2013545188.tif 000009
2013545188.tif 000010
2013545188.tif 000011