(57)【要約】  電子的クリニカル判断支援システム（ＣＤＳＳ）１０、１２は、患者に関係する情報に基づいて患者のクリニカル判断推奨を生成するように構成される推論エンジン２０、２２であって、複数の医療専門家１４により開発され、ソフトウェアにコード化される規則１６を有する前記推論エンジンと、前記推論エンジンの潜在的不備の証拠となる外れ値ケースを検出するように構成される電子的外れ値検出器５２と、電子的外れ値検出器により検出される外れ値ケースに関係する情報を収集するように構成される外れ値データベース６０と、前記電子的外れ値検出器により検出された前記外れ値ケースについてのレポート６４を生成するように構成される外れ値レポート生成器６２であって、生成されたレポートが前記外れ値データベースに収集される少なくとも幾らかの情報を含む前記外れ値レポート生成器とを有する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者に関係する情報に基づいて患者のクリニカル判断推奨を生成する推論エンジンであって、複数の医療専門家により開発され、ソフトウェアにコード化される規則を有する前記推論エンジンと、前記推論エンジンの潜在的不備の証拠となる外れ値ケースを検出する電子的外れ値検出器と、前記電子的外れ値検出器により検出される前記外れ値ケースに関係する情報を収集する外れ値データベースと、前記電子的外れ値検出器により検出された前記外れ値ケースについてのレポートを生成する外れ値レポート生成器であって、生成されたレポートが前記外れ値データベースに収集される少なくとも幾らかの情報を含む前記外れ値レポート生成器とを有する、電子的クリニカル判断支援システム。
【請求項２】
前記電子的外れ値検出器は、（ｉ）クリニカル判断推奨が前記推論エンジンにより生成されたがフォローされなかった、又は（ｉｉ）クリニカル判断推奨が前記推論エンジンにより生成されたが患者が悪い結果を持ったというこれら基準の少なくとも一つが当てはまるケースとして外れ値ケースを検出する、請求項１に記載の電子的クリニカル判断支援システム。
【請求項３】
前記電子的外れ値検出器が患者退院の間に記録された患者結果を入力として受信し、患者退院の間に記録された悪い患者結果を持つ如何なるケースも外れ値ケースとして検出される、請求項１に記載の電子的クリニカル判断支援システム。
【請求項４】
前記電子的外れ値検出器が複数の連続する時間で記録された複数の患者結果を入力として受信し、少なくとも一つの記録された悪い患者結果を持つ如何なるケースも外れ値ケースとして検出される、請求項１に記載の電子的クリニカル判断支援システム。
【請求項５】
前記電子的外れ値検出器が、処方された患者治療を入力として受信し、前記処方された患者治療が前記推論エンジンにより患者に対して生成された前記クリニカル判断推奨とは大幅に異なる如何なるケースも外れ値ケースとして検出される、請求項１に記載の電子的クリニカル判断支援システム。
【請求項６】
前記外れ値データベースは、処方された患者治療が前記推論エンジンにより患者に対して生成された前記クリニカル判断推奨とは大幅に異なる理由に関する医者のコメントを収集する、請求項５に記載の電子的クリニカル判断支援システム。
【請求項７】
前記外れ値データベースは、一人以上の治療する医者の名前を収集する、請求項１に記載の電子的クリニカル判断支援システム。
【請求項８】
前記外れ値データベースは、患者に対して前記推論エンジンにより生成されるクリニカル判断推奨と、患者に対して処方された患者治療と、患者に対する結果とを各患者に対して収集する、請求項１に記載の電子的クリニカル判断支援システム。
【請求項９】
少なくとも前記推論エンジンを更新する更新リリースを更に有し、前記更新リリースは、（ｉ）外れ値ケースについてのレポートのレビューに少なくとも部分的に基づいて、複数の医療専門家により開発された規則を更新し、（ｉｉ）更新された規則をソフトウェアにコード化することにより、生成された更新ソフトウェアを有する、請求項１に記載の電子的クリニカル判断支援システム。
【請求項１０】
少なくとも前記推論エンジンを更新する更新リリースを更に有し、前記更新リリースは、（ｉ）外れ値ケースについてのレポートのレビューに少なくとも部分的に基づいて、複数の医療専門家により開発された規則を更新し、（ｉｉ）更新された規則をソフトウェアにコード化し、（ｉｉｉ）前記外れ値データベースの内容に対するソフトウェアを正当であると確認することにより、生成された更新ソフトウェアを有する、請求項１に記載の電子的クリニカル判断支援システム。
【請求項１１】
前記推論エンジンはソフトウェアに不正確にコード化された健全な規則を有するソフトウェアエラーを含み、前記電子的クリニカル判断支援システムは、少なくとも前記推論エンジンを更新する更新リリースを更に有し、前記更新リリースは、（ｉ）外れ値ケースについてのレポートのレビューに基づいて前記ソフトウェアエラーを識別し、（ｉｉ）前記推論エンジンから前記ソフトウェアエラーを除去するように更新ソフトウェアを設定することにより生成された前記更新ソフトウェアを有する、請求項１に記載の電子的クリニカル判断支援システム。
【請求項１２】
クリニカル判断規則に従ってクリニカル判断推奨を生成するソフトウェアを有する推論エンジンを含む電子的クリニカル判断支援システムを操作するための方法であって、前記推論エンジンを用いて患者ケースのクリニカル判断推奨を生成するステップと、前記推論エンジンが前記推論エンジンの一つ以上の潜在的不備の証拠となりそうなクリニカル判断推奨を生成した患者ケースのサブセットを有する外れ値ケースを検出するステップと、前記外れ値ケースに関係する情報を収集するステップとを有する方法。
【請求項１３】
前記検出するステップは、前記推論エンジンがクリニカル判断推奨を生成し、患者結果が悪かった患者ケースとして外れ値ケースを検出するステップを有する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記検出するステップは、前記推論エンジンがクリニカル判断推奨を生成し、患者ケースの処方された患者治療が、生成されたクリニカル判断推奨とは大幅に異なった患者ケースとして外れ値ケースを検出するステップを有する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記検出するステップは、（ｉ）患者結果が悪かったことと、（ｉｉ）処方された患者治療が前記クリニカル判断推奨とは大幅に異なったこととの少なくとも一つが当てはまる患者ケースとして外れ値ケースを検出するステップを有する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記外れ値ケースに関する収集された情報に基づいて検出された少なくとも一つの不備を訂正するために前記推論エンジンを更新するステップと、前記外れ値ケースに関係する前記収集された情報に対する更新された前記推論エンジンが正当であるかを確認するステップとを更に有する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記更新するステップは、前記外れ値ケースに関係する情報に基づいてクリニカル判断規則を更新するステップと、更新されたクリニカル判断規則に従ったクリニカル判断推奨を生成するように前記推論エンジンを再設定するステップとを有する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記更新するステップは、前記外れ値ケースに関係する情報に基づいて前記推論エンジンのソフトウェアエラーを識別するステップであって、一つ以上のクリニカル判断規則に従わないクリニカル判断推奨を前記推論エンジンが生成する前記ソフトウェアエラーを識別するステップと、前記推論エンジンから識別されたソフトウェアエラーを除去するステップとを有する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記外れ値ケースのレポートを生成するステップを更に有し、生成されたレポートは外れ値データベースに収集された少なくとも幾つかの情報を含み、前記生成されたレポートは更新に関わる医療専門家により参照される、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
請求項１２に記載の方法を実行するためプロセッサを制御するコンピュータコードを担持するコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
クリニカル判断規則に従うクリニカル判断推奨を生成するソフトウェアを有する推論エンジンを含む電子的クリニカル判断支援システムを監視するための監視システムであって、（ｉ）前記推論エンジンはフォローされないクリニカル判断推奨を生成するケース、（ｉｉ）前記推論エンジンはクリニカル判断推奨を生成するが、患者結果が悪いというケースの少なくとも一つが当てはまる患者ケースのサブセットを有する外れ値ケースを検出する電子的外れ値検出器と、前記電子的外れ値検出器により検出される前記外れ値ケースに関係する情報を収集する外れ値データベースとを有する、監視システム。
【請求項２２】
前記外れ値データベースは、前記推論エンジン及び処方された治療により生成される少なくとも前記クリニカル判断推奨を格納する、請求項２１に記載の監視システム。
【請求項２３】
前記電子的外れ値検出器により検出される外れ値ケースのレポートを生成する外れ値レポート生成器を更に有し、生成されたレポートは前記推論エンジン及び処方された治療により生成される少なくとも前記クリニカル判断推奨を含む、請求項２２に記載の監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下の内容は、医術、診断技術、ソフトウエア技術などに関係する。
【背景技術】
【０００２】
医師は、毎日のようにクリニカル判断を要求される。これらの判断は、患者について情報を収集し、診断を決定し、患者の治療を決定することを伴う。医師は、クリニカル判断をすることに熟達するようになるために長年の訓練を経験し、前の経験、教育及び収集した知識にかなり頼る。医師がクリニカル判断に関して不確かなとき、医師はプロの同僚に相談したり、医療論文、発表された医療調査等を調べる。それにもかかわらず、すべてのこれらのリソースでさえ、いくらかのクリニカル判断の複雑さ並びに病院及び幾つか他の医療環境の多忙さにより、クリニカル判断を困難にする。これは問題である。誤ったクリニカル判断は、長期にわたる苦痛、一時的若しくは永続的な障害又は死のような患者に対する悪い結果につながり得るので問題である。
【０００３】
電子的クリニカル判断支援システム（ＣＤＳＳ）が、クリニカル判断をなすサポートを提供するために開発された。より高度な電子的ＣＤＳＳシステムは、測定された生理的パラメータ、患者のテスト結果等のような患者のメディカル情報を受信し、診断を決定し、治療の一つ以上のコースを推奨するため、予め定められた診断及び治療規則を、測定された生理的パラメータ、患者のテスト結果等に適用する推論エンジンを含む。予め定められた規則は、医療専門家の委員会により公式化されていて、推論エンジンを造るために、コンピュータープログラマによりコード化されている。このようにして、推論エンジンは、医療的な主題の範囲上の広範囲にわたる専門の医師の累積的な医療専門知識を具現化し、治療する医師に知られていなかった又は認識されていなかった治療のコース及び／又は診断を提供できる。
【０００４】
ＣＤＳＳは、多くの場合、適切な治療推奨を提供することが期待される。しかしながら、治療する医師が、ＣＤＳＳを利用できない付加的情報を持ち、治療されている患者を直接検査する更なる効果を持つことがあると認識される。従って、予見できる将来に対して、ＣＤＳＳシステムの役割は助言的であり、治療する医師は、自分自身の判断を使用し続け、ＣＤＳＳ推奨を受け入れるか、修正するか又は完全に無視することを選ぶだろう。
【０００５】
推論機能を持つ電子的ＣＤＳＳシステムは、複雑なシステムである。クリニカル診断及び治療の相互関係のある性質のため、推論エンジンにより実行される規則は、時々、異なる規則の中で複雑な相互作用を具現化し、規則は多角的であるか又は他の複雑な構造を持つ。斯様な相互関連性及び複雑さは、特定の規則又は規則部分の不備を選び出して識別することを困難にするか不可能にする。これら及び他の複雑さからみて、ＣＤＳＳは、一般に、進行中のインクリメント式更新処理に直ちに従うわけではない。
【０００６】
むしろ、既存のＣＤＳＳシステムは、新しく発達した医療知識及び標準を組み込むバージョン・アップグレードの開発及び配備により周期的に、例えば年ごと又は６ヵ月ごとに、一般にアップグレードされる。各アップグレードで、医療専門家の委員会は、放棄、置き換え、更新、又は加えるべき規則を識別するために、ＣＤＳＳにより実行される既存の規則をレビューする。医療専門家の委員会は、規則の変更に関してその判断をするため、発表される医療調査等により増強されるその累積的な専門知識に頼る。一旦規則の改訂されたセットが医療専門家の委員会により決められると、ソフトウェア・プログラマは改訂された規則を具現化するソフトウエアプログラムとして推論エンジンを作るように引き継ぐ。これは、ＣＤＳＳを新しいバージョンにアップグレードするために用いられるＣＤＳＳ改訂リリースになる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ＣＤＳＳを更新するためのこの手法は、特定の不利な点を持つ。第１に、それは医療専門家の委員会を形成する医療専門家の専門知識に依存する。これら個人は専門知識のそれぞれの領域の拡張的な知識を持つように選ばれる一方、斯様な知識は完全に包括的でありえず、従って、誤った規則が公式化されるという若干の可能性が残る。例えば、１つの領域の専門知識を持つ医療専門家は異なる領域の治療計画の潜在的悪い結果の知識を持たないかもしれないので、幾つかの規則の相互関連性は、この可能性を強調する。
【０００８】
さらに、規則又は関係のある規則の収集が医療的に適切である場合であっても、エラーがソフトウェア開発プロセスの間に導入されるかもしれない。規則が正しく、規則をコード化するコンピュータープログラマによりエラーが導入される場合、このエラーはＣＤＳＳの次のバージョンに使われるだろう。更に悪いことに、医療専門家の委員会は、生成されたソフトウェアコードよりもむしろ規則をレビューするので、正しいが誤ってコード化された規則が次の委員会レビューにより検出されず、ソフトウェアデバッグプロセスが誤ったコード化を検出するまで、また検出されないならばＣＤＳＳに残ったままであるという結果になる。しかし、コード化エラーの性質に依存して、誤ったコード化規則を検出することは、ソフトウェアデバッグプロセスにとって困難又は不可能である。コンピュータープログラマは、一般に医療専門家でなく、誤ったコード化により作成された誤った医療的関係の結果を認識するのが困難である。
【０００９】
以下の内容は、上述した課題及びその他を克服する改良を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
少なくとも一つの例示的なある実施例において、患者に関係する情報に基づいて患者のクリニカル判断推奨を生成するように構成される推論エンジンであって、複数の医療専門家により開発され、ソフトウェアにコード化される規則を有する前記推論エンジンと、前記推論エンジンの潜在的不備の証拠となる外れ値ケースを検出するように構成される電子的外れ値検出器と、電子的外れ値検出器により検出される外れ値ケースに関係する情報を収集するように構成される外れ値データベースと、前記電子的外れ値検出器により検出された前記外れ値ケースについてのレポートを生成するように構成される外れ値レポート生成器であって、生成されたレポートが前記外れ値データベースに収集される少なくとも幾らかの情報を含む前記外れ値レポート生成器とを有する、電子的クリニカル判断支援システム（ＣＤＳＳ）が開示される。
【００１１】
例示的な例として本願明細書に開示される少なくとも一つの実施例において、方法は、クリニカル判断規則に従ってクリニカル判断推奨を生成するように構成されるソフトウェアを有する推論エンジンを含む電子的クリニカル判断支援システム（ＣＤＳＳ）を操作するための方法であって、前記推論エンジンを用いて患者ケースのクリニカル判断推奨を生成するステップと、前記推論エンジンが前記推論エンジンの一つ以上の潜在的不備の証拠となりそうなクリニカル判断推奨を生成した患者ケースのサブセットを有する外れ値ケースを検出するステップと、前記外れ値ケースに関係する情報を収集するステップとを有する方法が開示される。
【００１２】
例示的な例として本願明細書に開示される少なくとも一つの実施例において、前の段落の方法を実行するためプロセッサを制御するように構成されるコンピュータコードを担持するコンピュータ可読媒体が開示される。
【００１３】
例示的な例として本願明細書に開示される少なくとも一つの実施例において、クリニカル判断規則に従うクリニカル判断推奨を生成するように構成されるソフトウェアを有する推論エンジンを含む電子的クリニカル判断支援システム（ＣＤＳＳ）を監視するための監視システムであって、（ｉ）前記推論エンジンはフォローされないクリニカル判断推奨を生成するケース、（ｉｉ）前記推論エンジンはクリニカル判断推奨を生成するが、患者結果が悪かったというケースの少なくとも一つが当てはまる患者ケースのサブセットを有する外れ値ケースを検出するように構成される電子的外れ値検出器と、前記電子的外れ値検出器により検出される前記外れ値ケースに関係する情報を収集するように構成される外れ値データベースとを有する、監視システムが開示される。
【００１４】
１つの利点は、より効率的なＣＤＳＳアップグレードにある。
【００１５】
他の利点は、操作上のＣＤＳＳシステムにおけるソフトウェアコード化エラーの検出にある。
【００１６】
他の利点は、ＣＤＳＳを改訂する医療専門家に高い価値のデータのコンパクトなセットを供給することによりグレードアップするより効率的なＣＤＳＳにある。
【００１７】
なお更なる利点は、以下の詳細な説明を読んで理解する当業者に理解されるだろう。
【００１８】
図面は、好ましい実施例を例示する目的のためだけであって、限定するものとして解釈されない。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、推論エンジン及びアップグレード・コンポーネントを含む電子的クリニカル判断支援システム（ＣＤＳＳ）を概略的に示す。
【図２】図２は、図１の電子的ＣＤＳＳの外れ値レポート生成器により生成される外れ値レポートの図示的フォーマットのページを概略的に示す。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
図１を参照すると、電子的クリニカル判断支援システム１０、１２は、主操作部分１０及びアップグレード部分１２を含む。操作部分１０は、クリニカル判断のためサポートを提供するため連続的に日ごとベースで操作する。アップグレード部分１２は、関連した診断及び治療フィールドの開発で操作部分１０を更新するため、操作部分１０により検出される外れ値の分析に基づいて検出されたエラーを訂正するため、６ヵ月ごと、１年ごと、２年ごと等のように時折適用される。電子的ＣＤＳＳ１０、１２の操作部分１０は、実質的に自動化されるが、患者データの手動入力、判断支援プロセスとの手動インタラクション等（例えば、ＣＤＳＳにより示されるオプションの限られたセットの中からの手動選択）のような幾つかの手動インタラクションを組み込んでもよい。斯様な手動インタラクションは、操作ＣＤＳＳ部１０により供給される幾つかの又はすべての推奨を採用しないとの治療している医者の選択と、オプションで、それらを採用しない理由の書面での又は口頭での説明を供給することを含んでもよい。電子的ＣＤＳＳ１０、１２のアップグレード部分１２は、半自動であるが、複数の規則を有するＣＤＳＳ規則データベース１６を生成し、機会ごとに評価又はレビューする医療専門家（この用語は、グループ、集まり又は他の複数の医療専門家を含んで広く解釈されることを意図し、医療専門家は通常はライセンスされた医師であるが、医療的に関係のある分野で働いているライセンスされた看護婦、ライセンスがない医療従事者、エンジニア又は科学者や、学界、放射線専門家等から選ばれた専門家もオプションで含む）の委員会１４により提供されたかなりの手動入力及び処理を含むプロセスを生成し、時々複数の規則から成る。加えて、アップグレード部分１２は、ＣＤＳＳ規則データベース１６をソフトウェアにコード化するソフトウェア部門１８（この用語は、一人以上のコンピュータープログラマ、コンピューターサイエンスの専門家、コンピュータ分析者、データベースの専門家等の集まり、斯様な人々を含む組織、会社、又は斯様な人々を含む他のエンティティ含んで広く解釈されることを意図する）からのかなりの手動入力を含む。
【００２１】
医療専門家の委員会１４及び／又はソフトウェア部門１８の何れか又は両方は、例えば幾人かの医療専門家が委員会１４に加わる一方で、他の医療専門家が委員会１４を辞めるか去っていくような、時間とともに変化する構成又はアイデンティティを持つことは注意すべきである。別の例として、ソフトウェア部門１８は、例えば、電子的ＣＤＳＳ１０、１２を使用している組織が１つのソフトウェア会社とのソフトウェア開発契約を解除して、その代わりに次のアップグレードを実行するために異なるソフトウェア会社を雇うか、又は社内のソフトウェア専門知識を使用して次のアップグレードを実行する場合、アイデンティティを変える。また更に、医療専門家の委員会１４及びソフトウェア部門１８が処理を供給する人的関係者を含むと共に、委員会１４及び／又はソフトウェア部門１８の何れか又は両方ともが、電子的医療データベース、医療専門誌を検索するために設定される電子検索エンジン、より低レベルのコードに高レベル・ソフトウェア・プログラミングを変換するコンパイラ等のような自動化された又は半自動化されたコンポーネントを含むことも考察される。他の考察される自動化された又は半自動化されたコンポーネントは、ＣＤＳＳシステム動作が改善されるように、規則を自動的に調整するためのマシン学習技術の包含である。
【００２２】
操作部分１０の主要なコンポーネントは、患者に関係する情報に基づいて患者のためのクリニカル判断推奨を生成するように構成される推論エンジン２０である。推論エンジン２０は、ソフトウェア部門１８により生成され、コード化された又はソフトウェア形式のＣＤＳＳ規則データベース１６（医療専門家の委員会１４により公式化された）の規則を組み込んでいる。推論エンジン２０はまた、患者データの入力を可能にするユーザインターフェース及び処理を提供し、患者データから医療的に関連した推論を計算又は推定するためにコード化された規則を患者データに適用するソフトウェアを含む。用語「ソフトウェア」は、コンピュータ、プロセッサ、コントローラ、パーソナルデータ支援又は他のデジタル装置に実行可能な命令の集まり又はセットを含むものと広く解釈されることを意図し、磁気ディスク、光ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等のような固体読取り書込みメモリのようなデジタル記憶媒体又は記憶メディアの組合せに格納される斯様な命令を含むことを意図している。推論エンジン２０に含まれるＣＤＳＳ規則データベース１６のコード化は、従来のプログラミングを必要とするか、又はインタラクティブ関係型若しくは他のデータベース、Ｐｒｏｌｏｇのような規則ベースの論理プログラミング言語等の開発のような実行可能な命令に結果としてなる他の操作を必要とする。またさらに、推論エンジン２０の実行可能な命令は、直接実行可能なマシンコード、Ｊａｖａ（登録商標）バイトコードのような中間のバイナリコード、英語のような命令がコンピュータ又は他のデジタル装置等上のインタプリタ・ソフトウェアランニングにより、「オンザフライで」コンパイルされるＢＡＳＩＣのようなより高レベル解釈の言語に格納されるソフトウェア命令である。またさらに、推論エンジン２０の物理的な位置は重要ではないことが理解されるべきである。推論エンジン２０は、病院又は他の医療設備に位置されるコンピュータで操作するか、又はインターネット等を介して、病院若しくは他の医療設備の医療関係者によりアクセスされるリモートサーバで操作してもよい。推論エンジン２０に加えて、電子的ＣＤＳＳ１０、１２の操作部分１０は、ルックアップ・テーブル、物理的な定数、解剖学的モデル、又はＣＤＳＳ規則データベース１６を実行する際の推論エンジン２０によりアクセスされて使用される他のデータを格納するＣＤＳＳデータベース２２のような他のコンポーネントをオプションで含む。
【００２３】
オペレーション時、治療する医師又は複数の医師は（用語「治療する医師」は、クリニカル判断をする人又は複数の人を含んで広く解釈されることを意図し、斯様な人は、通常はライセンスされた医師であるが、ライセンスされている又はされていない看護士、学校看護士、スポーツトレーナ、クリニカル放射線科医等を含むように考察される）、患者に関するクリニカル判断に直面する。このことが発生する幾つかの典型的設定は、病院救急室、診療室、プレーヤが負傷してしまうスポーツ施設、苦痛を訴える生徒を治療する学校看護士等を含む。図１に図示される実施例では、病院データベース２４を含む例示的病院設定が概略的に表される。病院データベース２４は例えば、血液検査研究室、Ｘ線研究室等のような診断研究室により得られる情報を持つラボ記録３０及び患者記録２６のような医療的に関係があって患者に関係のある情報を格納する（記録の幾つかは、有線、無線、又は有線及び無線ローカルエリアネットワークの組み合わせを介して、患者モニタ２８からオプションで自動的に受け取られて格納される）。斯様に格納された情報は、対応する患者記録２６、退院される（又は、幾つかの実施例では死去した）患者に応じた退院記録３２、磁気共鳴映像（ＭＲＩ）、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）等により得られる医療画像を格納する画像アーカイブ及び通信サービス（ＰＡＣＳ）３４とオプションでリンクされるか又は複製される。図示の病院データベース２４は例であり、他の病院データベースは、例示されたものより多くの、より少ない若しくは異なる情報を含んでもよいし、情報を異なって組織化してもよいし、又は複数の別々のデータベースを含んでもよい等である。推論エンジン２０を実行するシステムと同様に、病院データベース２４は現場にあってもよいし、又は例えばインターネットを介してアクセスされるように離れて位置されてもよい。更に、幾つかの実施例では、同じコンピュータシステム又は他のデジタル・デバイス若しくはシステムが、病院データベース２４及びＣＤＳＳ１０、１２の操作部分１０両方を保存して実行する。
【００２４】
クリニカル判断に直面する治療する医師又は複数の医師は、ＣＤＳＳ１０、１２の操作部分１０を利用しようと選択する。しかしながら、ＣＤＳＳを使用することを選択するというよりはむしろ、幾つかの実施例では、治療する医師又は複数の医師は、病院規則、管轄の法律等によりＣＤＳＳを使用することを要求されると考えられる。そうするため、患者データは収集され、患者データバッファ４０に格納されて、推論エンジン２０に供給できるようになる。この患者データは、さまざまな態様で収集される。例えば、ＣＤＳＳ１０、１２の操作部分１０は、病院データベース２４及びＣＤＳＳ操作部分１０両方が格納され、同じコンピュータ又は他の共通のデジタル装置に実行されて、ＣＤＳＳプロセスが病院データベース２４へのそれぞれの読み出しアクセス許可を持つ場合、病院ネットワーク若しくはインターネットのようなデジタル通信網を介して、又は直接アクセスにより病院データベース２４から、関連する患者のデータを自動的に取り出してもよい。加えて、治療する医師若しくは複数の医師、又は他のオペレータは、ユーザインターフェース４２を使用して、患者のデータを病院データベースＣＤＳＳ操作部分１０に直接入力してもよい。（ユーザインターフェース４２はデスクトップ若しくはラップトップ・コンピュータ、ダム端末、ＰＤＡ（個人データ・アシスタント）等である一方、単一の代表的なユーザインターフェース４２が図１に示されていて、典型的な病院又は他の医療設定は、病院全体の様々な場所で、幾つかの、数重の、数百の、又はそれ以上のユーザインターフェースを含むが、更にユーザインターフェースは病院の外にオプション的に位置されてもよいことは、理解されるべきである）。患者のデータは、光ディスクから読みとられるような外部ソースから収集され、インターネットを介して遠隔データベースから取り出され、救急ベースのコンピュータ又はデバイスで複製され、有線又は無線通信リンクを介して患者モニタ２８から直接に読み込まれる等でもよい。
【００２５】
患者データバッファ４０に含まれる情報は、推論エンジン２０により分析される。付加的情報が必要である場合、又は推論エンジン２０がクリニカル判断推奨を作るために付加的情報が有効である場合、推論エンジン２０は自動的に（例えば、病院データベース２４にアクセスすることにより、又は患者モニタ２８から直接データを読取ことにより）、又はユーザインターフェース４２を介して斯様な付加的情報を要請することにより斯様な情報を得ることを試みてもよい。推論エンジン２０は、推論エンジン２０に組み込まれるＣＤＳＳ規則データベース１６の規則の範囲により規定される専門知識の選択された範囲内で推奨を提供するように構成される。例えば、推論エンジン２０は、心疾患だけ、又は心肺若しくは血管の問題だけを含む操作範囲を持ってもよい。あるいは、推論エンジン２０は、クリニカル医療の実質的に全体のフィールドを含む操作範囲を持ってもよい。推論エンジン２０の範囲は、ＣＤＳＳ規則データベース１６の範囲により定められ、医療専門家の委員会１４の累積的な専門知識に基づいて、所望されるのと同程度広いか又は狭くできる。あるいは、治療する医師又は複数の医師は、なされるべきクリニカル判断に幾つかの制約を入力することにより、推論エンジン２０の操作を拘束してもよい。例えば、幾つかの実施例では、治療する医師又は複数の医師は、ユーザインターフェース４２に表示される判断オプションのメニューからなされるべきクリニカル判断の通常の領域を選択してもよい。例として、メニューは、「胴の痛み又は苦痛」、「腹痛又は苦痛」、「呼吸問題」等を含むリストを提供してもよい。代替的に又は追加的に、なされるべきクリニカル判断の通常の領域は、患者のデータから推定されてもよい。
【００２６】
不十分なデータが供給される場合、又は、なされるべきクリニカル判断の領域が推論エンジン２０の範囲外にある場合、その時、推論エンジン２０は、このことをユーザインターフェース４２を介して治療する医師又は複数の医師に適切にレポートする。他方、推論エンジン２０が充分な患者のデータを受信し、クリニカル判断がＣＤＳＳ規則データベース１６の範囲内である場合、推論エンジン２０は、ＣＤＳＳ診断及び治療バッファ４４に格納され、好ましくはフォーマット化されユーザインターフェース４２で容易に理解可能な英語又は他の自然言語の形で、オプション的には、画像、線図、モデル、他のグラフィックス、模擬の音声説明、又はクリニカル判断推奨を発話するのに助けとなる他の出力により補強されて発話されるクリニカル判断推奨（通常は、推奨された診断又は複数の診断と治療の一つ以上の推奨コースを有する）を生成するために、ＣＤＳＳ規則データベース１６（コード化されたソフトウェア形式で）の関連する規則を患者のデータに適用する。
【００２７】
ＣＤＳＳ規則データベース１６は、さまざまな形式をとることができる。例えば、検出される肺癌結節の診断及び治療に焦点をあてる規則は、以下の通りに公式化できる。コンピュータ断層撮影により撮像される疑わしい結節の形態上及びテキストの特徴を考慮することにより、疑わしい結節がガンであるという可能性の推定が、なされることができる。例えば、この可能性は、より高い値が悪性のより高い可能性を示す範囲［０，１］内にある確率として表現できる。この可能性に基づいて、診断は、可能性に基づいて計算される信頼測定におそらく沿って、治療する医師に容易に提示される。治療の推奨は、斯様な場合の過去に使用された特定の医療動作に対する成功の見込みの計算に基づいて、最適に選択される。ファジー論理は、成功の見込みを計算する１つの方法である。例えば、「生検を命じる見込みは、Ｐ（悪性）＞０．８５である場合、高く、Ｐ（悪性）＞０．６５である場合、中間で、Ｐ（悪性）＜０．６５である場合、低い」ようなファミリ・メンバーシップ関数を定めてもよいだろう。同様の見込みは、６ヵ月ＣＴ検査のフォローアップを指示する等のような他のクリニカル・オプションに対して定められることができる。治療の推奨されたコースは、これらの医療動作のうちの１つ又はそれらの組合せとして選択される。
【００２８】
他の手法において、ＣＤＳＳ規則データベース１６は、病院データベース２４から同様のケースを識別するための規則を有してもよい。斯様な規則は、例えば、重要度の重み付けを異なる患者のデータに割り当てて、その特性に対する重要度の重み付けにより加重された各対応する特性の類似性の合計として類似性を決定することにより構築できる。斯様な加重の組合せに適切に組み込まれる幾つかの患者のデータは、例えば、年齢、体重、人種、又は性別のような患者の描写的特性や、心拍数、血圧又は呼吸数のような監視データや、胸の痛み（おそらくその鋭さの測定）、呼吸困難又は就眠問題のような症状等を含む。幾つかの斯様な重み付けは、２値のパラメータであり、例えば、患者は疑わしい肺結節を持っているか、持っていない。幾つかの斯様な２値の重み付けは、重み付けというよりもむしろフィルタとして使用でき、例えば、疑わしい肺結節を持つ患者を考慮すると、疑わしい肺結節が識別されなかった他の患者を「同様の場合」として考慮することから省くことに意味がある。同様のケースを識別するために斯様な規則を使用することにより、治療推奨は、成功した結果を持った最も同様のケースに使用される治療として、又は成功した結果を持つＮ個の最も同様のケースの治療の幾つかの組合せとして与えられる。
【００２９】
クリニカル判断推奨は、ユーザインターフェース４２を介して治療する医師又は複数の医師にレポートされ、また、ＣＤＳＳの操作部分１０によりなされるクリニカル判断推奨を追跡するＣＤＳＳ治療データベース５０に格納される。操作部分１０は更に、外れ値検出器５２を含み、その目的は「外れ値」ケースを識別することであり、前記「外れ値」ケースは、推論エンジン２０の可能性がある不備の証拠となるかなりの可能性を持つものとして検出される操作ＣＤＳＳ部１０により処理される患者ケースのサブセットである。
【００３０】
用語「推論エンジンの不備」は、ルックアップ・テーブル又はＣＤＳＳデータベース２２に含まれる他の基準情報のエラー、クリニカル判断推奨を生成する際の推論エンジン２０によるエラーだけでなく、ＣＤＳＳ規則データベース１６のエラー、これらの規則のソフトウェアへのコード化におけるエラーを含むものとして広く解釈されるべきである。用語「推論エンジンの不備」は、患者データバッファ４０を介して推論エンジン２０に供給される患者のデータにおけるエラーを含まず（ＣＤＳＳの幾つかの規則は、入力された患者のデータの合理性を保証するために公式化されると理解されるべきであるが、例えば、規則は、間違った入力であるような毎分２５０の拍動の入力患者心拍にフラグを立て、斯様なケースの「不備」は、合理的な患者のデータを疑うか、又は明らかに不合理な患者のデータを疑うことをしないという、とうてい理想的といえない規則を有する）、また、ＣＤＳＳ操作部分１０によりレンダリングされるクリニカル判断推奨を実行する際の医師エラーを含まない（ＣＤＳＳの幾つかの規則は、患者の治療の開始に引き続いて受け取られる患者の入力データに基づいてありふれた治療実行エラーを認識して警告するために公式化されると理解されるべきであるが、斯様なケースの「不備」は、治療実行についてのとるにたらない問題を取り上げているか、又は明らかに不適当な治療実行を認識しないという、とうてい理想的といえない規則を有する）。
【００３１】
さらにまた、ＣＤＳＳ操作部分１０によりレンダリングされるクリニカル判断推奨を拒絶するか又は無視する医師による判断は、拒絶するか又は無視するような判断が、ＣＤＳＳ操作部分１０によるコード化された推論規則の一部であるとみなされる推奨の発言の不足により動機づけされるか又は影響される以外は、推論エンジンの不備として解釈されるべきでない。推論エンジンの不備としての資格がある発言の不足は、誤った発言（例えば、推奨の発言は、推奨を正確に表さない）であるか、又は正しい発言であるが、あやふやな発言である（例えば、推奨の発言が実際に正しいが、医師が推奨の妥当性を理解できないほど不十分に示される）。例えば、「中等度低体温を誘発するために、ボディ冷却を適用する」と単に述べている推奨は、合理的に治療する医師がこの簡潔で潜在的に有害な推奨をフォローしないことを選択するかもしれないので、推論エンジンの不備であると考えてもよいかもしれない。他方、この不備を修正する推奨は、「症状は、永続的な部分的不随又は死に至る高い可能性持つ危険な腫れを誘発しそうである脊髄損傷を示唆する。腫れを減らすため、中等度低体温を誘発するためにボディ冷却を適用することが推奨される。「？」を参照せよ。」と読んでもよく、ここで「？」は、関連する医療研究の引用を提供する。
【００３２】
外れ値検出器５２は、推論エンジン２０の不備の証拠となる外れ値ケースを検出するために、ここではＣＤＳＳデータベース２２を含むＣＤＳＳ治療データベース５０を監視する。外れ値ケースは、潜在的に証拠となるケースを識別する外れ値検出基準又は判定基準を実質的に使用して検出できる。医療は厳密でない科学であるので、外れ値ケースの検出は自明ではない。ＣＤＳＳが健全な治療推奨を供給した患者ケースはあるが、反対の結果もあった。これとは逆に、ＣＤＳＳが健全でない治療推奨を供給した患者ケースがあるが、患者は良好な結果を持った。さらに、結果の判断は曖昧であり得、例えば、患者が重態で病院に入り、数週間クリティカルの状態のままであるが、最終的に回復する場合、これが「良好な」結果であったか又は「悪い」結果であったかどうかの判断は、広範囲の要因及び考慮すべき事柄に依る。
【００３３】
一つの例として、外れ値検出器５２は、外れ値ケースを検出するために、規則の以下のセットを使用する。外れ値ケースは、以下の３つの状態のうちの１つを満足するケースである。
Ａ：ＣＤＳＳはフォローされなかった推奨を供給したが、結果は良好だった。
Ｂ：ＣＤＳＳはフォローされなかった推奨を供給し、結果も悪かった。
Ｃ：ＣＤＳＳはフォローされた推奨を供給したが、結果は悪かった。
この外れ値基準の合理的根拠は、以下の通りである。状態Ａを満足するケースにおいて、治療する医師がＣＤＳＳ治療推奨の不備を識別した可能性があり、このことが、医師がＣＤＳＳ治療推奨を無視した理由である。実際の治療が成功したという事実は、治療する医師がいくらか有益な洞察を持ったという更なる示唆を提供する。よって、状態Ａを満足する患者ケースは、外れ値ケースとして適切に検出される。
【００３４】
状態Ｂを満足するケースにおいて、治療する医師は、おそらく再び、ＣＤＳＳ推奨に幾らかの不備があると信じた。実際の治療が悪かった結果を提供したので、治療する医師は、状態Ａを満足するケースと比較してＣＤＳＳ推奨を無視した判断が間違いだったというより高い可能性がある。しかし、状態Ｂを満足するケースの医師は、ＣＤＳＳ治療推奨の幾つかの不備に対するいくらか有益な洞察又は認識を持ったというかなりの可能性が残る。その上、ＣＤＳＳ治療推奨が健全であって、治療する医師が推奨を無視するという悪い判断を使用した場合でさえ、状態Ｂを満足する患者ケースの考察は、推論エンジン２０がＣＤＳＳ治療推奨の発言において不備があるかどうか決定する際に有効である。換言すれば、おそらくＣＤＳＳ治療推奨は、治療する医師が推奨の健全さをわかるように、より明瞭に発言されることができた。
【００３５】
状態Ｃを満足するケースは、治療する医師がＣＤＳＳ治療推奨をフォローするにもかかわらず悪い結果が、治療推奨の不備があるという実質的な証拠を提供するので、外れ値である。
【００３６】
３つの状態Ａ、Ｂ、Ｃは、以下の２つのより単純な状態に低減できる。
１．ＣＤＳＳは、フォローされなかった推奨を提供した。
２．ＣＤＳＳはフォローされた推奨を提供したが、結果は悪かった。
好適には、状態（１）、（２）を使用して、外れ値基準を再フォーマットすることにより、結果は、状態（１）が患者の結果についての考察なしに、幾つかの外れ値ケースを識別するために使用できることになる。このことは、治療する医師は特に、ＣＤＳＳ治療推奨を無視することを肯定的に且つ独立に行動するので、治療する医師又はその医師のプロの同僚は、結果を悪いものとして分類するのを嫌うので、有益でありえる。よって、幾つかのケースでは、実際の治療推奨だけが利用できるが、有益な患者結果測定が利用できないかもしれない。
【００３７】
状態（２）は、結果依存的である。しかしながら、状態（２）は、治療する医師がＣＤＳＳ治療推奨をフォローしたときだけ当てはまる。結果として、治療する医師は、ＣＤＳＳ治療推奨に従って行動し、従って適当である場合、患者結果を悪いものとして特徴づけようとするだろう。
【００３８】
幾つかのケースでは、患者結果は利用できない。例えば、病院は、潜在的医療過誤責任の観点から、如何なる結果も悪いものとして特徴づけようとしないだろう。加えて、前述のように、結果が良好であるか悪いかどうかについて判断することが、困難でありえる。斯様な場合、状態（１）のみを含む外れ値基準を使用することが考察される。
【００３９】
他に考察された実施例では、単一の状態だけを含む外れ値基準が、使われてもよい。ＣＤＳＳが治療推奨を提供し、結果が悪い患者ケースは、外れ値ケースとして検出される。この基準は、実際の治療から好適に独立していて、例えば２つ以上の明白且つ別々の治療推奨（例えば、静脈内補液を供給し、患者に薬物「Ｘ」を与えることを勧める）を例えば含む、治療の複雑な推奨されたコースを作る推論エンジンを持つＣＤＳＳシステムと連動して有効である。斯様なシステムでは、複雑な複数のコンポーネント治療計画がフォローされたかどうかの判断は、曖昧でありえた（例えば、治療する医師が患者を静脈内補液に配したが、薬物「Ｘ」を処方することを選ばない場合、推奨された治療は部分的にフォローされただけだった）。
【００４０】
他の考察される外れ値基準は、外れ値検出器５２に対象の特定の特性を持つ患者ケースを識別させるように考案されたユーザ定義の外れ値基準である。例えば、医療専門家の委員会１４は、暫定的である特定の規則を起動させるケースを収集するか、又は、ＣＤＳＳ規則データベース１６の後の改訂版において実行される新規な規則を公式化するためのデータを供給する外れ値基準を要求する。例えば、外れ値基準は、外れ値ケースとして鎌状赤血球性貧血を持つ患者を検出するか、又は外れ値ケースとして、ＣＤＳＳが特定の症状に基づいて診断する規則の特定の規則又は集まりを適用する患者を検出する。
【００４１】
前述したことは、外れ値基準の例証的な例であり、他の外れ値基準が利用可能な情報に依存して適用されてもよい。状態（１）及び（２）を使用する例証的基準のために、ＣＤＳＳ操作部分１０は、状態（１）を評価する際に使用される実際の治療情報を供給する処方された治療データベース５４と、状態（２）を評価する際に使用される結果情報を供給する患者結果データベース５６とを適切に含む。幾つかの実施例では、患者結果は、病院への患者の入院後２４時間で、患者入院後１週間で、患者退院のとき（患者の死亡を含んで広く解釈される）のような、時間の１ポイントというより時間の複数のポイントで判断される。斯様な実施例では、患者結果がこれらの複数の判断ポイントの一つ以上で悪い場合、状態（２）が満足されると考えられる。
【００４２】
外れ値検出器５２により検出される外れ値ケースに関連する情報は、次のＣＤＳＳ改訂プロセスの間、医療専門家の委員会１４による考慮のために、外れ値データベース６０に収集される。例えば、新規なＣＤＳＳ改訂版が年間ベースでリリースされる場合、外れ値データベース６０は、９ヵ月間、外れ値ケースに関連する情報を収集する。ここで使用されているように、外れ値データベース６０に収集される情報は、他の場所に格納されるがポインタ又は他のリファレンスにより外れ値データベース６０に組み込まれてもよい情報だけでなく、データベース６０に格納される情報を含むものとして解釈されることを意図される。例えば、外れ値データベース６０は、記録コンテンツのコピーを含むよりはむしろ、患者記録２６へのリンク又はポインタを含み、斯様な場合、患者記録２６のリンクされたコンテンツは、外れ値データベース６０に収集されるか又は格納されるコンテンツであると考えられる。選択された時刻で、外れ値レポート生成器６２は、外れ値レポート６４を生成するために呼び出される。幾つかの実施例では、プライバシー・フィルタ６６は、患者のプライバシーを危うくするかもしれない情報を除去するために、外れ値データベース６０と外れ値レポート生成器６２との間に（又は、レポートの書式設定処理経路のどこかに）配置される。例えば、米国の施設では、プライバシー・フィルタ６６は、医療保険の携行性［相互運用性］と責任に関する法律（ＨＩＰＡＡ）の患者のプライバシー条項に従うことを確実にするように、特定の患者を識別する情報（例えば、名前、アドレス情報、仕事情報等）を削除するＨＩＰＡＡ対応プライバシー・フィルタである。他の実施例では、外れ値レポート６４は、幾つかの患者識別情報を含むが、医療専門家の委員会１４により秘密に保たれる。
【００４３】
複数の操作ＣＤＳＳ部分１０は、種々異なる病院又は他のメディカル設定で展開されてもよく、アップグレード部分１２は単一の設備でもよい。例えば、アップグレード部分１２はソフトウェア・ベンダーのファシリティで具現化されてもよく、操作ＣＤＳＳ部分１０は、複数の病院で配備される設備でもよいし、又は購入、リース、若しくはさもなければベンダーから操作ＣＤＳＳ部分１０を得た他のメディカル装置でもよい。斯様な場合には、外れ値レポート６４は、オプションでプライバシー・フィルタ６６によるフィルタリングの後、安全なインターネット接続又は他の安全な接続を介して、その収集された外れ値ケースデータを単一のアップグレード部分１２に各々が適切に伝送する、複数の操作ＣＤＳＳ部分１０の外れ値データベース６０の複合蓄積されたコンテンツを使用してオプションで生成される。このようにして、外れ値レポート６４は、複数の設置された外れ値データベース６０の蓄積されたコンテンツを含む。
【００４４】
改訂プロセスは、ＣＤＳＳ１０、１２のアップグレード部分１２により実行される。ＣＤＳＳ改訂プロセスの間、医療専門家の委員会１４は、外れ値レポート６４と、最近の医療専門誌記事、委員会メンバーにより蓄積される新しい知識、新しく獲得したか又は新しくアクセス可能な医療機器に関する情報等のような他の利用できる情報とに基づいてＣＤＳＳ規則データベース１６の規則を改訂する。外れ値レポート６４に基づいて、医療専門家の委員会１４は、規則が、規則に従う治療推奨を作るために推論エンジン２０により正しく実行されたが、医師が、規則により推奨されたものとは異なって（委員会１４による判断より）より良好な治療を処方した特定の外れ値ケースによって明らかにされたように、医療的に健全でない規則を識別する。外れ値レポート６４に基づいて、医療専門家の委員会１４は、規則が、規則に従う治療推奨を作るために推論エンジン２０により正しく実行され、医師が推奨された治療をフォローしたが、患者結果はそれにもかかわらず悪かった特定の外れ値ケースによって明らかにされたように、医療的に健全でない規則も識別する。
【００４５】
従って、医療専門家の委員会１４は、外れ値レポート６４に基づいて、医療的に健全ではあるがプログラミング部門１８により正しくコード化されなかった規則を識別する。斯様な状況は、医者によりフォローされなかったか、又はフォローされたが悪い患者結果を作った治療推奨を推論エンジン２０が作った特定の外れ値ケースにより、外れ値レポート１８に証拠立てられる。外れ値レポート６４により提供される患者情報をレビューすると、委員会は、ＣＤＳＳにより生成される治療推奨が規則１６に従っていないと判断する。このことは、次の改訂の間、ソフトウェア部門１８により訂正されるべきコード化エラーを識別する。
【００４６】
改訂プロセスの結果は、医療的に健全な規則の間違ったコード化を訂正するコード化訂正だけでなく、医療専門家の委員会１４により開発された規則変更を具現化するＣＤＳＳ改訂版リリース７０である。ＣＤＳＳ改訂版リリース７０は、不健全な規則又はコード化エラーを訂正するために、ＣＤＳＳデータベース２２及び推論エンジン２０のソフトウェアでコード化されたＣＤＳＳ規則データベースをアップグレードするために使用される。ＣＤＳＳ改訂版リリース７０は、アップグレードされたユーザインターフェースダイアログ、スピードを増強するため改善されたコーディング、新しいハードウェアプラットフォームへの移行等のような他の変更も含んでもよい。
【００４７】
ＣＤＳＳ改訂版リリース７０は、外れ値データベース６０の外れ値ケースの全て又は幾つかを使用して展開する前に、オプション的に有効にされてもよい。外れ値データベース６０に累積する外れ値ケースは、新しい改訂版リリース７０の有効性のため適切なデータベースを供給する。斯様な有効性は、ＣＤＳＳのたたき台実行を使用して適切に自動化される（例えば、病院のコンピュータで、又はベンダーの設備での専用のたたき台計算設備で）。たたき台の操作ＣＤＳＳ部は、新しい改訂版リリース７０で更新され、外れ値データベース６０に累積された外れ値ケースを入力として受ける。以前の改訂版のものからの出力とは異なる出力、又は改訂された規則に基づいて医療専門家により期待されたものとは異なる出力のような、たたき台ＣＤＳＳ実行により生成される興味ある結果は、医療専門家の委員会１４により、またオプションでソフトウェア部門１８によるマニュアルレビューに対してフラグを立てられる。この有効性プロセスは、有効なＣＤＳＳ改訂版リリース７０が、外れ値データベース６０に累積された外れ値ケースの多く又は全てに対する健全な診断及び治療推奨を提供するまで、規則を調節しコード化エラーを訂正することを繰り返し実施してもよい。有効なＣＤＳＳ改訂版リリース７０は、新しい患者ケースに対するクリニカル判断支援を供給する際の使用のために展開される。各新しいＣＤＳＳ改訂版リリース７０に対する有効なデータベースとして外れ値データベース６０の使用は、外れ値ケースに対する健全な診断を供給するＣＤＳＳの能力が時間につれて徐々に改善するような漸進的ＣＤＳＳ改善を供給するために、外れ値ケースの累積を好適に活用する。
【００４８】
外れ値検出基準は、概して過度の包括であるように策定される。斯様な過度の包括基準は、推論エンジンの潜在的不備の証拠となる幾つかのケースを見逃すかもしれない。例えば、状態（１）及び（２）に基づく例証的基準は、治療の推奨されたコースが医療的に不健全であってフォローされたが、それにもかかわらず患者結果が満足するものであったケースを見逃すだろう。しかしながら、より一般的な状況は、患者ケースが概して過度に包括的な外れ値検出基準を満足するが、推論エンジンの不備の証拠ではないことである。例えば、状態（１）は、治療する医者が健全で良好に発言されたＣＤＳＳ治療推奨を無視する患者ケースを、斯様なケースは推論エンジンの不備の証拠とはならないが、外れ値ケースとして検出するだろう。
【００４９】
概して過度に包括の外れ値検出規則を使用することにより、ＣＤＳＳ改訂プロセスは、推論エンジンの不備の実際の証拠となる患者ケースに関する最終判断をする際の医療専門家の委員会１４の見解を当てにする。このことは、これら医療専門家達が外れ値検出アルゴリズムにより考慮できない多くの因子を考慮し、治療する医者とのインタビューのような、常套手段まで容易に低減されない情報を考慮できるので、有利である。その上、医療専門家の委員会１４は、激励されることなく自己レポート単独により得られる悪い結果のケースにおける多くの情報を得ることができる。外れ値レポート６４の目的は、ＣＤＳＳの現在のバージョンをレビューし改訂するとき、委員会１４へその考慮のために高い価値のデータのコンパクトなセットを効率的に持ってくることである。その上、供給された外れ値は、委員会１４により構築された規則からの相違している推奨がＣＤＳＳによりいつ供給したかを認識するのに医療専門家の委員会１４が良く適しているので、コード化エラーを検出するのに有効である。
【００５０】
図２を参照すると、外れ値レポート６４に対する適切な例証フォーマットが例として提示されている。前記レポートは、患者のプライバシーを保持する一方で、患者追跡を可能にする追跡番号である患者識別番号を含む。代わりに、医療専門家の委員会１４が充分に限られたアクセスである場合、実際の患者名又は他の患者識別情報が提供されてもよい。例証的外れ値レポートフォーマットは、治療する医者又は複数の医者８２の名前、及び／又は適切な医療担当者情報も供給する。
【００５１】
患者の識別８０及び医療担当者の識別を供給することにより、医療専門家の委員会１４は、ＣＤＳＳ改訂プロセスに関連するらしいことがわかる場合のケースをフォローアップすることを選択できる。例えば、委員会１４は、外れ値ケースへの医者の洞察を得るために治療する医者をインタビューすることを選び、及び／又は患者から更なる情報を得るために患者と接触するか若しくは可能性ある関連情報に対する患者記録をレビューするための許可を申し出ることを選んでもよい。
【００５２】
外れ値レポート６４の例示的フォーマットは、図示的例では治療開始の日付及び終了の日付（例えば、入院患者に対する病院入院及び退院の日付）並びにＣＤＳＳバージョンを含む、外れ値ケースについての日付情報８４を更に提供する。後者の情報は、外れ値レポート６４から外れ値データベース６０に格納された古めの外れ値ケースをフィルタリングするために使用される。あるいは、最後の２つ又は３つの改訂版の外れ値ケースは、より多くのデータを委員会１４へ提供するために外れ値レポート６４に含まれてもよい。以前のバージョンからの外れ値ケースは、たたき台ＣＤＳＳ実行を使用して、新しい改訂版リリース７０をテストするときの使用のため外れ値データベース６０に保持されてもよい。複数の改訂版にわたる少なくとも幾つかの外れ値ケースの保持は、たたき台のためのより大きなデータベースだけでなく、より新しい改訂版での品質制御チェックを提供する。外れ値レポート６４にＣＤＳＳバージョン情報を含めることは、委員会１４が、監視されてもよい外れ値の特定のクラスのより長めの期間の監視を提供するために前のバージョンの更新から引き継がれた「引き継がれた」ケースを認識可能にもする。
【００５３】
プライバシー問題及び法的考慮の観点から可能な限り、外れ値レポート６４は、分類データ（例えば、性別、年齢、民族性等）、生理的監視データ（例えば、パルス拍動読み取り、ＳｐＯ２読み取り等）、患者のラボテスト結果、及び患者についての他の略客観的な情報を含む患者のデータ８６の要約を好ましくは提供する。概略的な図２において、患者のデータ８６は２、３の代表的なラインによって示されているが、この情報は膨大であり得、ＣＤＳＳ推論エンジンの潜在的不備に関する外れ値ケースの場合、もしあれば、証拠となる性質についての判断をなす医療専門家の委員会１４にとって実体的な価値があるので、各外れ値に対する患者データセクションがレポートの複数のページを占めることが考えられる。その上、外れ値レポート６４は、印刷された形式、又は電子的形式でレビューされてもよいことが理解されるべきであり、電子的形式の場合、外れ値レポートが、印刷することなく、コンピュータモニタ又は他の電子表示装置に表示されることが考えられ、病院データベース２４のような適当な電子格納部、又はレビューする医療専門家のパーソナルコンピュータのハードディスクのようなローカルの記憶媒体から電子的表示のために取り出してもよい。外れ値レポート６４の表示又は印刷は、ライブラリプログラム、「お助け」プログラム等にアクセスし、利用することをオプションで伴ってもよく、例えば、ＰＡＣＳ３４の画像表示ソフトウェアが外れ値ケースに関係する画像を表示するために利用されてもよい。
【００５４】
外れ値レポート６４はまた、患者に対する推論エンジン２０により生成されるクリニカル判断推奨９０を供給する。例示された例では、クリニカル判断推奨９０は、ＣＤＳＳ診断及びＣＤＳＳ治療推奨を含む。治療９２の実際の処方されるコースも供給される。オプション的には、ＣＤＳＳ診断／治療差異要約９４も、処方される治療とＣＤＳＳの推奨との間に差異（もしあれば）を検出する場合、供給される。このオプション的差異要約は、数十、数百、又はもっと多くの外れ値ケースをレビューする医療専門家の委員会１４に有益であるように意図される。斯様な高いワークロード環境では、差異要約９４は、現在のレビューの下、外れ値ケースが、ＣＤＳＳ推奨がフォローされたものであるか、又は治療している医者はＣＤＳＳ推奨を無効にするように選んだものであるかを委員会１４が速く突き止め可能にするために有益である。更なる助けとして外れ値レポート６４は、医者の治療コメントセクション９６を任意に含む（図２に例示される例では、医者はコメントを提供しなかった、よって、レポートのこのエントリに対して「Ｎ／Ａ」注記となる）。治療する医者のコメントは、利用可能であれば、実際に患者を調べている医療従事者の洞察を理解する際、委員会１４に価値があり得る。他方、前に注記したように、幾つかの場合において、治療する医者がコメントを記入することに気が進まず、よって、医者の治療のコメントセクション９６が、例示されるように「Ｎ／Ａ」等を持つ。適当ならば、委員会１４は、（セクション８２の医者の名前及びオプションのコンタクト情報が与えられているならば）直接治療している医者にコンタクトし、治療している医者の洞察を得るために（自発的に、又は幾つかの実施例では例えば医者の病院の特権合意の下、強制的に）なされる口頭インタビューを選択してもよい。
【００５５】
外れ値レポート６４はまた、利用可能であるならば、患者結果情報を供給する。この情報は、種々の形式で可能であり、どんな情報が（あるならば）患者結果について利用可能であるかに依存して、種々の内容を含み得る。幾つかの実施例では、患者結果情報は、患者放電電子記録の目立ったエントリから電子的に得られる。幾つかの実施例では、患者結果情報は、患者記録２６の他の部分から電子的に得られる。幾つかの実施例では、患者結果情報は、治療をする医者により記録された自己レポート形式から例えば手動で得られる。幾つかの実施例では、これら及び他の患者結果情報の幾つかの組み合わせが得られてレポートされる。例示される実施例では、例えば、病院への患者の入院の後の２４時間、病院への患者入院の後一週間、退院時などの異なる時間に対応して、複数の患者結果１００がレポートされる。幾つかの場合、これらの異なる患者結果の一つだけ又は幾つかが関連及び／又は利用可能である。これは、患者結果が異なる時間で異なるので有益である（例えば、最初の２４時間の患者状態において、改善されなかったり、劣化し、最初の一週間で大幅に改善する）。エントリは、利用可能であれば（図２の図示的例では、コメントは利用可能ではなかった、よって、「Ｎ／Ａ」注記）、患者結果に関する治療をする医者１０２によるフォローアップコメントが供給されてもよい。処方診断についての治療をする医者のコメントで、患者結果１０２についての医者のコメントは、委員会１４にとって価値があるが、幾つかの例では得るのが難しい。
【００５６】
外れ値６４は、ＣＤＳＳデータベース２２を含むインタフェースエンジン２０の潜在的不備に応じて、外れ値ケースの重大さを評価する医療専門家１４の委員会への潜在的価値に対して選択された、異なる、追加の又は他の情報をオプション的に含んでもよい。例示された例では、提供された他の情報は、他の同様の場合とのクロスインデクスを供給するクロスリンクセクション１０４を含む。幾つかの実施例では、「類似のケース」は、類似の外れ値ケースに限定されてもよいが、他の実施例では、「類似のケース」は、ＣＤＳＳが推奨を提供したが外れ値として認定されなかった他の患者ケースを含んでもよい。クロスセクション１０４は、推論エンジンの潜在的不備を決定することに関連する他のケースを識別するのに有益である。
【００５７】
好ましい実施例が説明された。修正及び変更が、前に説明された記述を読んで理解すると、他に起こってもよい。本発明は、添付の請求項又はこれらに等価のものの範囲内にある限り、斯様な修正及び変更のすべてを含むものとみなされることを意図する。
【図１】
2011508301.tif 000002
【図２】
2011508301.tif 000003
【国際調査報告】
2011508301.tif 000004