(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療データ取得システム（MDAS）の品質評価データ（QRD）を決定するための方法であって、
医療データを取得するための患者について、前記MDASのデータ取得コンポーネントによって、データ取得プロシージャ（DAP）を実行している最中に発生した利用エラーを含む、第１データを、QRDシステムが、メモリに受信するステップと、
前記QRDシステムのプロセッサが、前記第１データの関数として第２データを生成するステップであり、前記第２データは、前記利用エラーのカテゴリを示しており、少なくとも一つの利用エラーが、既定のパラメータに基づいて、対応するカテゴリに対して割り当てられる、ステップと、
前記プロセッサが、MDAS利用の総数、対応する前記利用エラーのカテゴリについて対応する係数、および、対応するエラーのカテゴリにおける利用エラーの数、の関数として前記QRDを決定するステップと、
を含み、
前記QRDは、以下の式に従って決定され、
【数１】
0006457112.tif 000004
ここで、Nは、MDAS利用の総数であり、Fnは、利用エラーのカテゴリに対応する係数であり、Lnは、エラーのカテゴリにおける利用エラーの数であり、かつ、kは、利用エラーのカテゴリの総数であり、
前記方法は、さらに、
前記プロセッサが、前記QRDの関数として、対応するアクションを決定するステップ、
を含み、
前記対応するアクションは、
前記MDASに対してインストラクションを送信すること、
前記データ取得コンポーネントをリモートでシャットダウンすること、
メンテナンス勧告を発行すること、
前記MDASをリブートすること、
前記患者の再配置を推奨すること、
メンテナンスをスケジュールすること、
前記データ取得コンポーネントの交換を推奨すること、
前記データ取得コンポーネントにおいて診断テストを実行すること、および、
前記データ取得コンポーネントの構成要素を調整すること、
のうち少なくとも一つを含む、
方法。
【請求項２】
前記MDASは、
磁気共鳴画像化（MRI）装置、コンピュータ断層撮影（CT）装置、超音波装置、X線装置、および、核磁気共鳴（NMR）装置、
のうち一つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記利用エラーのカテゴリは、
致命的な利用エラーを含む、カテゴリL1、
主要な利用エラーを含む、カテゴリL2、
回復可能な利用エラーを含む、カテゴリL3、および、
軽微な利用エラーを含む、カテゴリL4、
のうち少なくとも一つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記対応する係数F1は、0.5であり、
前記対応する係数F2は、0.35であり、
前記対応する係数F3は、0.01であり、かつ、
前記対応する係数F4は、0.006である、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１データは、さらに、
前記データ取得コンポーネントまたは前記MDASのシリアル参照番号（SRN）、前記DAPの最中に発生した前記利用エラーの時間／日付スタンプ、前記MDASを使用して前記DAPを実行した技術者の識別番号、および、前記利用エラーの時間／日付における前記DAPの最中の前記データ取得コンポーネントの環境データ、
のうち少なくとも一つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記受信するステップは、さらに、
前記QRDシステムが、前記第１データを取り出すために、データマイニングプロセスを利用するステップ、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記対応する係数は、ニューラルネットワーク型の計算モデルを利用して決定される、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
医療データ取得システム（MDAS）の品質評価データ（QRD）を決定するための装置であって、
医療データを取得するための患者について、前記MDASのデータ取得コンポーネントによって、データ取得プロシージャ（DAP）を実行している最中に発生した利用エラーを含む、第１データを受信するメモリと、
前記第１データの関数として第２データを生成するプロセッサであり、前記第２データは、前記利用エラーのカテゴリを示しており、少なくとも一つの利用エラーが、既定のパラメータに基づいて、対応するカテゴリに対して割り当てられる、プロセッサと、
を含み、
前記プロセッサは、MDAS利用の総数、対応する前記利用エラーのカテゴリについて対応する係数、および、対応するエラーのカテゴリにおける利用エラーの数、の関数として前記QRDを決定し、
前記QRDは、以下の式に従って決定され、
【数２】
0006457112.tif 000005
ここで、Nは、MDAS利用の総数であり、Fnは、利用エラーのカテゴリに対応する係数であり、Lnは、エラーのカテゴリにおける利用エラーの数であり、かつ、kは、利用エラーのカテゴリの総数であり、
前記プロセッサは、
前記QRDの関数として、対応するアクションを決定し、
前記対応するアクションは、
前記MDASに対してインストラクションを送信すること、
前記データ取得コンポーネントをリモートでシャットダウンすること、
メンテナンス勧告を発行すること、
前記MDASをリブートすること、
前記患者の再配置を推奨すること、
メンテナンスをスケジュールすること、
前記データ取得コンポーネントの交換を推奨すること、
前記データ取得コンポーネントにおいて診断テストを実行すること、および、
前記データ取得コンポーネントの構成要素を調整すること、
のうち少なくとも一つを含む、
装置。
【請求項９】
前記MDASは、
磁気共鳴画像化（MRI）装置、コンピュータ断層撮影（CT）装置、超音波装置、X線装置、および、核磁気共鳴（NMR）装置、
のうち一つを含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記利用エラーのカテゴリは、
致命的な利用エラーを含む、カテゴリL1、
主要な利用エラーを含む、カテゴリL2、
回復可能な利用エラーを含む、カテゴリL3、および、
軽微な利用エラーを含む、カテゴリL4、
のうち少なくとも一つを含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１１】
前記対応する係数F1は、0.5であり、
前記対応する係数F2は、0.35であり、
前記対応する係数F3は、0.01であり、かつ、
前記対応する係数F4は、0.006である、
請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記第１データは、さらに、
前記データ取得コンポーネントまたは前記MDASのシリアル参照番号（SRN）、前記DAPの最中に発生した前記利用エラーの時間／日付スタンプ、前記MDASを使用して前記DAPを実行した技術者の識別番号、および、前記利用エラーの時間／日付における前記DAPの最中の前記データ取得コンポーネントの環境データ、
のうち少なくとも一つを含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１３】
前記受信することは、さらに、
前記第１データを取り出すために、データマイニングプロセスを利用すること、
を含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１４】
前記対応する係数は、ニューラルネットワーク型の計算モデルを利用して決定される、
請求項８に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
医療機関は、様々な医療処置に対応する医療データを生成するように構成された複数の医療データ取得システム（MDAS）を有することができる。例えば、MDASは、身体の内部構造を視覚化するために使用される画像化装置であってよい。例えば、画像化装置は、磁気共鳴画像化（MRI）装置であってよい。この技術を使用することから取得されたデータは、解剖学的画像が生成され得る基礎（basis）を提供することができる。特定的には、体の内部構造に係る断面、軸方向画像を２次元画像で表現することができ、または、より複雑な画像を３次元画像として生成することができる。このようにして、軟部組織（soft  tissue）を画像化するための非侵襲的で、非投与（no-dose）のモダリティが提供される。画像は、医師、技術者、等といったユーザによって使用され、異変（anomalies）が存在するか否かを判断することから、画像の中にキャプチャされた内部構造が健康であるか、負傷しているか、等が判断される。このように、画像化装置は複雑であり、様々な問題と失敗を経験することがある。
【０００２】
MDASを用いる患者の臨床検査は、患者と病院の両方に対する時間と経費を意味するものであり、そして、従って、スキャン開始失敗、スキャン自体、および、スキャンから取得された画像の後処理に係る失敗を導く条件が、決定的に（critically）研究されている。検査装置の故障は、顧客（例えば、病院）の喪失を導くことがあり、そして、数千ドルに達する設備のサービス費用を導くことがある。従って、MDASの信頼度（dependability）を判断するために、信頼性メトリクス（reliability  metrics）が使用される。
【０００３】
平均故障間隔（MTBF）と平均クラッシュ間隔（MTBC）のような信頼性メトリクスは、時間にわたる故障の観点で測定される運用メトリクスである。B10ライフ（L10）のような他のメトリクスは、電気機械部品の故障を調査するものであり、そして、ソフトウェアとはほとんど関係がないことがある。これは、再び、製品の母集団のうち10％が故障するのにかかる時間を決定する時間ベースのメトリクスである。これらのメトリクスの両方が時間を取り扱い、そして、最善の動作可能な限界を示すので、システムが、この限界を乗り越えられるか否か、かつ／あるいは、キャパシティ（capacity）の実行に勝るか否は明らかでない。
【発明の概要】
【０００４】
従って、実施された臨床検査の観点において、および、時間とは独立して、信頼性メトリクスを決定することが望ましい。
【０００５】
典型的な実施例は、医療データ取得システム（MDAS）について品質評価データ（QRD）を決定するための方法および装置に関する。
【０００６】
本開示の一つの態様に従って、本方法は、医療データを取得するための患者について、MDASのデータ取得コンポーネントによって、データ取得プロシージャ（DAP）を実行している最中に発生した利用エラーを含む、第１データを受信するステップを含む。本方法は、さらに、第１データの関数として第２データを生成するステップを含む。第２データは、利用エラーのカテゴリを示しており、ここで、少なくとも一つの利用エラーが、既定のパラメータに基づいて、対応するカテゴリに対して割り当てられる。本方法は、さらに、MDAS利用の総数、対応する利用エラーのカテゴリについて既定の係数、および、対応するエラーのカテゴリにおける利用エラーの数、の関数としてQRDを決定するステップを含む。
【０００７】
別の態様において、QRDは、以下の式に従って決定される。
【数１】
0006457112.tif 000002
ここで、Nは、MDAS利用の総数であり、Fnは、利用エラーのカテゴリに対応する係数であり、Lnは、エラーのカテゴリにおける利用エラーの数であり、かつ、kは、利用エラーのカテゴリの総数である。
【０００８】
別の態様において、MDASは、磁気共鳴画像化（MRI）装置、コンピュータ断層撮影（CT）装置、超音波装置、X線装置、および、核磁気共鳴（NMR）装置、のうち一つを含む。
【０００９】
別の態様において、利用エラーのカテゴリは、致命的な利用エラーを含む、カテゴリL1、主要な利用エラーを含む、カテゴリL2、回復可能な利用エラーを含む、カテゴリL3、および、軽微な利用エラーを含む、カテゴリL4、のうち少なくとも一つを含む。
【００１０】
別の態様において、対応する係数F1は、0.5であり、対応する係数F2は、0.35であり、対応する係数F3は、0.01であり、かつ、対応する係数F4は、0.006である。
【００１１】
別の態様において、第１データは、さらに、データ取得コンポーネントまたはMDASのシリアル参照番号（SRN）、DAPの最中に発生した利用エラーの時間／日付スタンプ、MDASを使用してDAPを実行した技術者の識別番号、および、利用エラーの時間／日付におけるDAPの最中のデータ取得コンポーネントの環境データ、のうち少なくとも一つを含む。
【００１２】
別の態様において、本方法は、さらに、QRDの関数として、対応するアクションを決定するステップを含む。
【００１３】
一つのさらなる態様において、対応するアクションは、MDASに対してインストラクションを送信すること、データ取得コンポーネントをリモートでシャットダウンすること、メンテナンス勧告を発行すること、MDASをリブートすること、患者の再配置を推奨すること、メンテナンスをスケジュールすること、データ取得コンポーネントの交換を推奨すること、データ取得コンポーネントにおいて診断テストを実行すること、および、データ取得コンポーネントの構成要素を調整すること、のうち少なくとも一つを含む。
【００１４】
別の態様において、受信するステップは、さらに、第１データを取り出すために、データマイニングプロセスを利用するステップを含む。
【００１５】
別の態様において、対応する係数は、ニューラルネットワーク型の計算モデルを利用して決定される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、典型的な実施例に従った、医療サービスシステムを示している。
【図２】図２は、典型的な実施例に従った、MDASを示している。
【図３】図３は、典型的な実施例に従った、QRDシステムを示している。
【図４】図４は、典型的な実施例に従った、運用データを記録し、かつ、送信するための方法を示している。
【図５】図５は、典型的な実施例に従った、QRDを決定するための方法を示している。
【図６】図６は、典型的な実施例に従った、運用データを示している。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
典型的な実施例は、例示的な実施例および関連する添付図面に係る以下の説明を参照して、さらに理解することができる。添付図面では、類似の要素には同じ参照番号が付されている。典型的な実施例は、品質評価データ（QRD）を決定する方法および構成に関するものである。特定的には、典型的な実施例は、医療データ取得システム（MDAS）に関して、方法および装置を実装することができる。以下でより詳細に説明されるように、QRDは、MDASの性能を評価し、そして、比較するための信頼性メトリクスとして使用され得る。典型的な実施例は、ユーザに言及することに留意すべきである。ユーザは、これらに限定されるわけではないが、MDAS技術者、医師、または、MDASを利用できる他の人を含んでよい。
【００１８】
図１は、典型的な実施例に従った、医療サービスシステム100を示している。医療サービスシステム100のサービスのうち一つは、患者に関する医療データを取得することである。例えば、患者は、特定の身体部分について画像スキャン（imaging  scan）を実施するように要求することができる。システム100は、少なくとも一つのMDAS  110と、通信ネットワーク150と、QRDシステム160とを含んでいる。
【００１９】
MDAS  110は、患者の医療データを生成するように、データ取得プロシージャ（DAP）を実行するために利用される。DAPの最中には、他のデータも、また、生成される。当業者であれば、システム100が複数のMDAS  110、120を含んでよいことを理解するだろう。
【００２０】
MDAS  110とQRDシステム160との間の通信をサポートするために、通信ネットワーク150が使用される。典型的な実施例に従って、通信ネットワーク150は、プロセッサを有する一つまたはそれ以上のリモートコンピュータに対する論理的な接続（logical  connection）を使用しているネットワーク環境であってよい。論理的な接続は、ローカルエリアネットワーク（LAN）、および、ワイドエリアネットワーク（WAN）を含んでよいが、ここにおいては例として示したものであって、限定するものではない。こうしたネットワーク環境は、オフィス全体または企業全体のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットにおいては普通のものであり、広く多種多様な異なる通信プロトコルを使用してもよい。当業者であれば、そうしたネットワークコンピューティング環境が、多くのタイプのコンピュータシステム構成を典型的には包含していることを正しく理解するであろう。パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラマブル民生用電子機器、ネットワークPC、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、等を含むものである。本発明の典型的な実施例は、また、分散コンピューティング環境においても実施され得る。分散コンピューティング環境では、通信ネットワークを通じて、（ハードワイヤードリンク、ワイヤレスリンクのいずれかにより、または、ハードワイヤードまたはワイヤレスリンクの組み合せによって）リンクされた、ローカルおよびリモートの処理装置によってタスクが実行される。分散コンピューティング環境においては、プログラムモジュールが、ローカルおよびリモート両方のメモリ記憶装置に置かれてよい。
【００２１】
QRDシステム160は、MDAS  110によって提供されるデータ、および、製造業者のデータおよび履歴データ（historic  data）といった、第三者によって提供される他のデータに基づいて、QRDを生成するために利用される。QRDシステム160は、さらに、QRDに基づいてMDAS  110の特定の態様を制御することができる。
【００２２】
図２は、典型的な実施例に従った、MDAS  110を示している。MDAS  110は、プロセッサ210、メモリ220、データ取得コンポーネント230、入力装置240、出力装置250、受信器260、および送信器270、を含んでいる。
【００２３】
データ取得コンポーネント230は、患者の医療データを生成するコンポーネントである。データ取得コンポーネント230は、これらに限定されるわけではないが、磁気共鳴画像化（MRI）装置、コンピュータ断層撮影（CT）装置、超音波装置、X線装置、核磁気共鳴（NMR）装置、およびその他のもの、を含んでよい。典型的なシステムおよび方法は、あらゆるデータ取得コンポーネント230に適用され得るが、典型的な実施例は、MRI装置を参照する。
【００２４】
プロセッサ210は、DAPを実行するために、データ取得コンポーネント230と係合し、MDAS  110の他のコンポーネントとも同様に係合し得る。メモリ220は、患者の医療データと、DAPおよびデータ取得コンポーネント230に関する他のデータも同様に保管する。
【００２５】
入力装置240は、ユーザからの入力を受け取り、キーボード、マウス、タッチスクリーン、及び／又は、他の入力装置を含んでいる。出力装置250は、モニタ、プリンタ、及び／又は、他の出力装置を介して、ユーザに対してデータを伝達することができる。受信器260と送信器270は、通信ネットワーク150を用いるといった、有線及び／又は無線通信のために利用することができる。典型的な実施例において、MDAS  110は、受信器260と送信器270の機能を提供する複合トランシーバを含んでよい。
【００２６】
図３は、典型的な実施例に従った、図１のQRDシステム160を示している。QRDシステム160は、トランシーバ161、メモリ162、プロセッサ163、および、出力装置164を含んでいる。上述のように、QRDシステム160は、通信ネットワーク150を介して、MDAS  110と通信するように構成されてよい。
【００２７】
プロセッサ163は、MDAS  110と通信するために、トランシーバ161と係合し得る。メモリ162は、MDAS  110から受信したデータと、QRDシステム160を作動するために必要な他のデータおよびプログラムを同様に保管する。メモリ162は、また、複数の第三者から受信したデータも保管し得る。プロセッサ163は、また、QRDを決定してよい。典型的な実施例において、プロセッサ163は、QRDに基づいて、MDAS  110の特定の機能を制御することができる。出力164は、モニタ、プリンタ、及び／又は、他の出力装置においてQRDを出力し得る。
【００２８】
図４は、典型的な実施例に従った、運用データ（例えば、第１データ）600を生成し、かつ、送信するための方法400を示している。運用データ600は、DAPに関して取得された様々なデータを含むことができる。そして、より詳細に以下に説明される。方法400は、図１の医療サービスシステム100に関連して説明される。
【００２９】
ステップ410において、ユーザは、システムのスタートアップを実行し、かつ、データ取得コンポーネント230をブートアップすること（booting  up）によって、DAPの準備段階を実行する。一旦システムのスタートアップが完了すると、システム設定がデータ取得コンポーネント230の較正を開始する。
【００３０】
ステップ420において、ユーザは、DAPの検査段階を実行する。特定的には、検査段階の最中に、患者は既定の場所に置かれる。続いて、ユーザは、患者の医療データを生成するように、データ取得コンポーネントを作動させる。
【００３１】
ステップ430においては、DAPのポスト（post）検査段階が実行される。特に、ステップ420の最中に獲得された医療データが、処理され、かつ、メモリ220の中に保管される。加えて、運用データ600が生成され、そして、メモリ220の中に保管される。
【００３２】
図６は、運用データ600のサンプルレコードを示しており、シリアル参照番号（SRN）601、利用エラー602、時間／日付スタンプ603、技術者ID  604、および、環境データ605を含んでよい。当業者であれば、運用データ600において、他のフィールドが含まれ得ることを理解するであろう。
【００３３】
SRN  601は、データ取得コンポーネント230及び／又はMDAS  110を特定するために使用されてよい。例えば、SRN  601は、データ取得コンポーネント230の製造業者、モデル番号、システム100の中での物理的位置、および、データ取得コンポーネント230及び／又はMDAS  110に係る他の識別情報を特定するために利用され得る。
【００３４】
利用エラー（utilization  error）602は、欠陥（flaws）、グリッチ（glitches）、および、DAPの最中に発生した他の故障（fault）を含んでいる。例えば、MRI装置に関して、利用エラーは、急冷磁石エラー、急冷ヒータ状態磁石エラー、低ヘリウム磁石エラー、不十分なヘリウム過圧力磁石エラー、通信エラー、患者テーブルまたは支持エラー、システムのリブート（reboot）、システムのハングアップ、システムクラッシュ、コイルエラー、システム高速ログオン、スキャンアボート、システムヒキャップ（hiccup）、リカバーされたシステムユーザーのクラッシュ、システムスタート、ジョブ完了の失敗、自動リカバーされたクラッシュ、および、システムのコンフリクト（conflict）を含んでよい。当業者であれば、列挙されたエラーに加えて、他のエラーもまた発生し得ることを理解するであろう。利用エラー602についてより特定的な実施例が、図５に関して、以下に説明される。
【００３５】
時間／日付スタンプ603は、DAPの最中に発生した各利用エラー602の時間と日付を記録する。技術者ID  604は、MDAS  110を使用してDAPを実行した技術者の識別（identification）を記録する。環境データ605は、利用エラー602の時間／日付におけるDAPの最中のデータ取得コンポーネント230の所定の動作状態を含んでいる。特定的に、環境データ605は、データ取得コンポーネント230が位置している場所における温度、圧力、水分レベル、および、他の環境条件に関連してよい。
【００３６】
図４に戻ると、ステップ440において、MDAS  110は、運用データ600をQRDシステム160に対して送信する。運用データ600の送信は、QRDシステム160からの要求（request）に応じて行われてもよく、もしくは、（例えば、既定のスケジュールに基づいて）運用データが自動的に送信されてよい。
【００３７】
一つの代替的な実施例において、QRDシステム160は、MDAS  110から運用データ600を取り出す（retrieve）ために、データマイニングプロセスを利用してよい。データマイニングプロセスは、データを抽出し、かつ、有用な情報へと集約するプロセスである。例えば、QRDシステム160は、ETL（抽出、変換、およびロード（"Extract,  Translate,  and  Load"））ツールを介して、データマイニングプロセスを利用することができる。ETLツールは、MDAS  110から運用データ600を抽出し、適切なフォーマットで保管するために変換し、かつ、メモリ162へとロードするであろう。しかしながら、当業者であれば、「データマイニング（"data  mining"）」は、データの抽出と変換のプロセスを説明するために使用されており、かつ、この目標を達成するための多くの方法が存在することを理解するであろう。
【００３８】
図５は、典型的な実施例に従った、QRDを決定するための方法500を示している。本方法は、図１の医療システム100を参照して説明される。ステップ510において、QRDシステム160は、MDAS  110から運用データ600を受信する。上記のように、運用データ600は、DAPに関して取得された様々なデータである。
【００３９】
ステップ520において、QRDシステム160は、運用データ600の関数として、分類データ（categorized  data）（例えば、第２データ）を生成する。分類データは、運用データ600のカテゴリを示し得るものである。特に、プロセッサ163は、利用エラー602を解析し、そして、それらを分類する。利用エラー602それぞれは、既定のカテゴリに対して割り当てられている。例えば、既定のカテゴリは、利用エラー602の重大度（severity）といった、数多くのファクタに基づいて決定される。
【００４０】
一つの典型的な実施例においては、以下の４つのカテゴリが存在し得る。カテゴリ１（L1）は、致命的な利用エラーを含んでよい。データ取得コンポーネント230のエラー、通信エラー、および、データ取得コンポーネント230のシャットダウン、といったものである。L1は、MDAS  100を修正するための専門的な修理サービスの関与を必要とするであろうエラーを含んでおり、複数の可能なDAPの取り消し（cancelation）を強制するであろう。
【００４１】
一つの典型的な実施例では、MRI装置に関して、L1は、磁石エラー、患者テーブルまたは支持エラー、システム全体（system-wide）の高速リブートエラー、および、システム全体のハングアップエラー、を含み得る。
【００４２】
カテゴリ２（L2）は、主要な故障エラー（major  failure  errors）を含んでよい。MRIデバイスに関して、システム全体のクラッシュ、コイルエラー、および、システム全体の高速ログオン、といったものである。L2は、データ取得コンポーネント230のリブートまたは患者の再配置を強制するであろうエラーを含んでいる。
【００４３】
カテゴリ３（L3）は、回復可能な利用エラー（recoverable  utilization  errors）を含んでよい。MRIデバイスに関して、スキャンアボート、リコン（recon）アボート、システム全体のユーザ回復クラッシュ、システム全体の開始（start）、および、システム全体のジョブ完了エラー、といったものである。L3は、DAPのワークフローを短期間について妨害しそうなエラーを含んでいる。
【００４４】
カテゴリ４（L4）には、軽微な利用エラー（minor  utilization  errors）を含んでよい。自動的に回復されたクラッシュ、プロトコル定義のコンフリクト、および、システム全体のヒキャップ（hiccup）、といったものである。L4は、DAPのワークフローをほとんど妨害することのないエラーを含んでいる。当業者であれば、カテゴリの数またはカテゴリに関する利用エラーの位置は、精度および効率を増加させるように変更され得ることを理解するであろう。
【００４５】
ステップ530において、プロセッサ163は、運用データ600の関数としてQRDを決定する。特定的には、利用エラー602、分類データ、および、各カテゴリの対応する係数である。各カテゴリの係数は予め決定されよい。QRDは、以下に従って決定される。
【数２】
0006457112.tif 000003
ここで、N=MDAS利用（utilizations）の総数
F=対応するカテゴリの係数
L=カテゴリごとのエラー数
k=カテゴリの総数、である。
【００４６】
一つの典型的な実施例において、上記の等式は、以下の実施形態にまで低減される。ここで、QRDは、以下の式によって定められてよい。
QRD=N/(F1*L1+F2*L2+F3*L3+F4*L4)
ここで、F1=0.5    L1=L1利用エラーの数
F2=0.35    L1=L2利用エラーの数
F3=0.01    L1=L3利用エラーの数
F4=0.006    L1=L4利用エラーの数、である。
【００４７】
最初に、対応する係数が、試行錯誤的（trial  and  error  basis）に決定される。例えば、複数のMDAS  110、120からの150個の利用が分析され、そして、対応する係数が決定されてよい。複数のMDAS  110、120は、機能において類似している必要がある。複数のMDAS  110、120が、MRI装置だけ、または、CT装置だけを含むであろう、といったものである。当業者であれば、異なるタイプの複数のMDAS  110、120（例えば、MRI装置、CT装置）のそれぞれに対して、異なる対応する係数が設定され得ることを理解するであろう。代替的に、対応する係数は、各MDAS  110の利用の後でリアルタイムにリバイス（revise）されてよい。これにより、対応する係数を、先のMDAS  110利用の累積数において調整することができる。
【００４８】
典型的な実施例において、対応する係数は、ニューラルネットワーク型の計算モデルを利用するQRDシステム160によって決定されてよい。ニューラルネットワークは、パターンを抽出し、かつ、傾向を検出することができる情報処理のパラダイムである。特定的に、ニューラルネットワークは、複数の類似のMDAS  110、120からの利用エラー602に対するユーザの応答を分析し、そして、対応する係数を周期的に調整することができる。当業者であれば、ニューラルネットワークが、対応する係数の調整において他の要因を分析し得ることを理解するであろう。
【００４９】
ステップ540において、プロセッサ163は、QRDに基づいて対応するアクション（action）を決定してよい。典型的な実施例において、QRDは、既定の閾値範囲と比較される。当業者であれば、また、複数の閾値範囲が使用されてよく、そして、各閾値が異なる対応するアクションに対して相関され得ることも理解するであろう。閾値の範囲は、対応するアクションに対して関連付けられた２つの数値の境界である。従って、QRDが閾値範囲内にあると判断された場合、対応するアクションが使用される。
【００５０】
特定的に、対応するアクションは、データ取得コンポーネント230がシャットダウンされることを推奨するであろうインストラクションを、MDAS  110に対して送信するアクションであってよい。代替的に、プロセッサ163は、MDAS  110が損傷を受けることを回避するために、リアルタイムで、データ取得コンポーネント230をリモートでシャットダウンしてよい。
【００５１】
さらに、QRDシステム160は、複数のMDAS  110、120にわたり、システム全体の制御を有し得る。プロセッサ163は、複数のMDAS  110、120を、運用データ600、特定的には、SRN  601と区別することができる。
【００５２】
当業者であれば、対応するアクションは、また、メンテナンス勧告を発行すること、MDAS  110をリブートすること、患者の再配置を推奨すること、メンテナンスをスケジュールすること、データ取得コンポーネント230の交換を推奨すること、診断テストを実行すること、データ取得コンポーネント230の構成要素を調整すること、または、他の対応するアクションを含んでもよいことを理解するであろう。
【００５３】
QRDは、複数のMDAS  110、120のパフォーマンスを評価し、かつ、比較するための信頼性メトリクスとして利用されてよい。例えば、MRI装置に関して、製造業者は、その装置のQRDを、他のMRI装置のQRDと比較してよい。このことは、潜在的な顧客に対して、製造業者のMRI装置が他のMRI装置とどのように比較されるかを示すものであろう。
【００５４】
QRDシステム160は、システム全体の診断情報を提供すること、そして、複数のMDAS  110、120の特定の態様にわたる制御を可能にすることによって、製品サービスにおいて利用されてよい。例えば、MDAS  110についてQRDが所定の閾値範囲に入る場合に、QRDシステム160、特定的には、出力装置164において、アラート（alert）が発行され得る。QRDシステム160のオペレータは、その特定のMDAS  110の運用データ600にアクセスし、そして、データ取得コンポーネント230の所定の構成要素に関する複数の利用エラー６０２を見ることができる。オペレータは、次に、MDAS  110に対してアラートを送信し、そして、特定の構成要素の交換を推奨するか、もしくは、オペレータは、所定の構成要素が修理されるまで、データ取得コンポーネント230をリモートでシャットダウンするか、いずれかをなし得る。
【００５５】
代替的に、オペレータは、運用データ600にアクセスし、そして、所定のMDAS  110技術者の存在の下で多過ぎる量の利用エラー602が発生したことを知ることができる。オペレータは、次に、所定のMDAS  110技術者が、MDAS  110を再び利用する前に追加のトレーニングを受けるという勧告を発行することができる。このことは、DAPの実行に費やされる時間を低減することによって、ワークフロー（workflow）を改善するであろう。
【００５６】
QRDシステム160は、また、データ取得コンポーネント230とそのパーツの製品開発および製造において利用されてもよい。例えば、データ取得コンポーネント230の製造業者は、どのパーツが故障したか、どのくらいの頻度で故障するかを知るために、リアルタイムデータを使用することができる。それにより、製造業者は、故障率に基づいて、より良いパーツを設計することができ、そして、可能性のある来たるべき修理のためにパーツの適切な在庫があることを保証することができる。さらに、このことは、データ取得コンポーネント230の修復率を増加させ、それにより、MDAS  110のより少ないダウンタイムと改善されたワークフローを結果として生じるであろう。従って、MDAS  110に係る顧客満足度が改善され、かつ、オペレーションコストが低減される。
【００５７】
当業者にとっては、本発明の精神または範囲から逸脱することなく、典型的な実施例に対して様々な変更がなされ得ることが明らかであろう。従って、本発明は、添付の特許請求の範囲およびその均等物の範囲内に入るのであれば、この発明の変更および変形を包含することが意図されている。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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