(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
健康管理システムにおいてユーザのための診察時間を予測するための方法であって、
予測モジュールによって、前記ユーザの属性、前記ユーザの医療記録及び前記ユーザの現在の症状のうちの少なくとも１つをデータベース又は前記ユーザから受け取ることと、
前記予測モジュールによって、前記ユーザの前記医療記録から疾病及び対応する疾病属性を特定し、前記疾病及び前記疾病属性に割り当てられた点数に基づいて、重症度を決定することと、
前記予測モジュールによって、前記ユーザの属性及び前記重症度に基づいて学習済みモデルを生成し、前記学習済みモデルを用いて診察準備時間を決定することと、
前記予測モジュールによって、前記データベースを用いて決定された、前記ユーザの前記現在の症状から特定されたのと同様の疾病を診察するための、サービス提供者の平均診察時間、又は、前記データベースから受け取った、前記現在の症状のための既定の診察時間に基づいて、前記ユーザのための実際の診察時間を決定することと、
前記予測モジュールによって、前記診察準備時間及び前記実際の診察時間に基づいて前記ユーザのための前記診察時間を予測することと
を含む方法。
【請求項２】
前記ユーザの属性は、前記ユーザの年齢、性別、教育レベル、婚姻の状況及び所在地のうちの少なくとも１つを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記学習済みモデルは、前記ユーザの属性、前記重症度及び複数のユーザの以前の記録の診察時間から生成される請求項１に記載の方法。
【請求項４】
健康管理システムにおいてユーザのための診察時間を予測するための予測モジュールであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリであって、実行されて前記プロセッサに、
前記ユーザの属性、前記ユーザの医療記録及び前記ユーザの現在の症状のうちの少なくとも１つを前記ユーザ又はデータベースから受け取らせ、
前記ユーザの前記医療記録から疾病及び対応する疾病属性を特定し、前記疾病及び前記疾病属性に割り当てられた点数に基づいて重症度を決定させ、
前記ユーザの属性及び前記重症度に基づいて学習済みモデルを生成し、前記学習済みモデルを用いて診察準備時間を決定させ、
前記データベースを用いて決定された、前記ユーザの前記現在の症状から特定されたのと同様の疾病を診察するための、サービス提供者の平均診察時間、又は、前記データベースから受け取った、前記現在の症状のための既定の診察時間に基づいて、前記ユーザのための実際の診察時間を決定させ、
前記診察準備時間及び前記実際の診察時間に基づいて、前記ユーザのための前記診察時間を予測させるプロセッサ命令を保存しているメモリと
を備えた予測モジュール。
【請求項５】
前記ユーザの属性は、前記ユーザの年齢、性別、教育レベル、婚姻の状況及び所在地のうちの少なくとも１つを含む請求項４に記載の予測モジュール。
【請求項６】
前記プロセッサは、前記ユーザの属性、前記重症度及び複数のユーザの以前の記録の診察時間から前記学習済みモデルを生成する請求項５に記載の予測モジュール。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本主題は、一般的には、診察時間を予測することに、より具体的には、ただし排他的にではなく、健康管理システムにおいてユーザのための診察時間を予測するための方法及びシステムに関連する。
【背景技術】
【０００２】
今日の健康管理産業は、健康管理技術における変化により発展している。現在の健康管理システムは、要求に基づいて動作する。概して、医療サービスのための健康管理システムにおいて予約のスケジュールを立てることは、予約スケジューリング・システムによって行われる。しかし、現在の予約スケジューリング・システムは、ユーザを診察するために要求されるおよその時間を示さない。そのような予約スケジューリング・システムは、効果的な時間効率及びユーザ満足感の観点から不適切である。
【０００３】
現行、多くの健康管理システムは、ユーザがインターネットを介した健康管理システムのポータルを用いて予約のスケジュールを立てることを可能にしている。しかし、これらの予約スケジューリング・システムは、これらのスケジューリング・システムが診察を受けるユーザのための固定されたタイムスロットを現行は用いているため、時間の観点から効率的ではない。
【０００４】
また、医療サービス提供者は、ユーザの正確な病状を知らないため、各ユーザを診察するためにかかる時間を予測することは困難となる。それゆえに、特定の時間の予約を確定したユーザは、前のユーザのためにサービス提供者によってかかる時間に基づいて待たなければならないことがある。従って、ユーザの完全な医療情報を取得することができ、各ユーザの診察のための予測された時間を提供することもできるシステムに対する要求がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
ここに、健康管理システムにおいてユーザのための診察時間を予測するための方法及びシステムが開示される。ユーザのための診察時間は、予約スケジューリング・システムに接続された予測モジュールによって予測される。予測モジュールは、病状の診察を受けるためにユーザによって必要とされるおよその時間を決定する。
【０００６】
一実施例では、本開示は、健康管理システムにおいてユーザのための診察時間を予測するための方法に関連する。方法は、ユーザのユーザ属性、ユーザの医療記録及びユーザの現在の症状のうちの少なくとも１つを、予測モジュールによって受け取ることを含む。方法は、さらに、ユーザの医療記録に基づいて重症度を決定する。予測モジュールは、重症度及びユーザ属性に基づいて診察準備時間を決定する。さらに、予測モジュールは、ユーザの現在の症状、現在の症状の既定の疾患、現在の症状のための既定の診察時間及びサービス提供者の詳細のうちの少なくとも１つに基づいて実際の診察時間を決定する。診察準備時間及び実際の診察時間の決定を受けて、予測モジュールは、診察準備時間及び実際の診察時間に基づいて、ユーザのための診察時間を予測する。
【０００７】
他の実施例では、本開示は、健康管理システムにおいてユーザのための診察時間を予測するための予測モジュールに関連する。予測モジュールは、プロセッサと、プロセッサに通信可能に結合されたメモリを備え、メモリは、実行時、ユーザのユーザ属性、医療記録及び現在の症状のうちの少なくとも１つを予測モジュールが受け取る、プロセッサ実行可能命令を保存している。プロセッサは、予測モジュールにユーザの医療記録に基づいて重症度を決定させ、ユーザ属性及び重症度に基づいて診察準備時間を決定させ、ユーザの現在の症状、現在の症状の既定の疾患、現在の症状のための既定の診察時間及びサービス提供者の詳細のうちの少なくとも１つに基づいて実際の診察時間を決定させる。その後、プロセッサは、診察準備時間及び実際の診察時間に基づいてユーザのための診察時間を予測モジュールに予測させる。
【０００８】
上述の発明の概要は、ただ単に説明に役立てるためであり、限定することを決して意図してはいない。上記の説明に役立つ側面、実施例及び特徴に加え、さらなる側面、実施例及び特徴が、図面及び以下の詳細な説明を参照することにより明らかになるであろう。
【０００９】
添付の図面は、これはこの開示に含まれこの開示の一部を構成するが、例示的な実施例を表示し、そして、説明と共に開示された原理を説明するのに役立つ。図面において、参照番号の最左の数字は、その参照番号が最初に出現する図を明確にしている。同一の番号が、似ている特徴及び要素を参照するために、図面を通して用いられている。本主題の実施例によるシステム及び／又は方法のいくつかの実施例が、添付の図面を参照して、例としてのみ以下に説明されている。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示のいくつかの実施例による、健康管理システムにおけるユーザのための診察時間を予測するための例示的な環境の図である。
【図２】本開示のいくつかの実施例による、予測システムを表す詳細なブロック図である。
【図３ａ】本開示のいくつかの実施例による、ユーザのための重症度を計算するための方法を示す流れ図である。
【図３ｂ】本開示のいくつかの実施例による、重症度を特定するための医療記録の例示的表現の図である。
【図４ａ】本開示のいくつかの実施例による、診察準備時間を決定することにおいて用いられる学習モデルを生成するための方法の図である。
【図４ｂ】いくつかの実施例による、学習済みモデルを用いてユーザのための診察準備時間を予測するための方法の図である。
【図５ａ】本開示のいくつかの実施例による、サービス提供者の平均診察時間を決定するための方法を示す流れ図である。
【図５ｂ】本開示のいくつかの実施例による、現在の症状のための診察時間を決定するための方法を示す流れ図である。
【図６】本開示のいくつかの実施例による、ユーザのための診察時間を予測するための方法を示す例示的流れ図である。
【図７】本開示に整合する実施例を実施するための例示的コンピュータ・システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
ここのいかなるブロック図も本主題の原理を具現する説明に役立つシステムの概念的な図を表していることが、当業者によって理解されるであろう。同様に、いかなる流れ図、フロー図、状態遷移図、疑似コードなどは、コンピュータ読み込み可能な媒体に実質的に表され得、そして、そのようなコンピュータ又はプロセッサが明示的に示されているかいないかにかかわらず、コンピュータ又はプロセッサによって、実行され得る様々な処理を表すことが理解されるであろう。
【００１２】
本文献において、用語「ｅｘｅｍｐｌａｒｙ（例示的）」は、ここでは「ｓｅｒｖｉｎｇ  ａｓ  ａｎ  ｅｘａｍｐｌｅ，ｉｎｓｔａｎｃｅ，ｏｒ  ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎ（実例、事例又は説明としての役を果たすこと）」を意味するために用いられている。ここに「ｅｘｅｍｐｌａｒｙ」として記載された、本主題のいかなる実施例又は実施も、他の実施例に対し好ましい又は有利であると必ずしも解釈されない。
【００１３】
本開示は、様々な改変及び代替形式を許容するところ、その特定の実施例は、図面に例として示されており、以下に詳細に記載される。しかし、開示された特定の形式に本開示を限定することは意図されておらず、逆に、本開示は、本開示の趣旨及び範囲に入る全ての改変、等価物及び代替に及ぶことが理解されるであろう。
【００１４】
用語「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」又はそのいかなる他の変形したものは、一連の要素又はステップを含む設定、装置又は方法はそれらの要素又はステップのみを含むものではなく、その一連に明示的には挙げられていない又はそのような設定又は装置又は方法に本質的な他の要素又はステップを含み得るように、非排他的包含を含むことが意図されている。換言すれば、「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ  ・・・  ａ」によって続けられたシステム又は装置における１つ以上の要素は、それ以上の制限なしに、そのシステム又は方法において他の要素又は追加の要素の存在を妨げることはない。
【００１５】
以下の本開示の実施例の詳細な説明において、その一部を形成する、本開示が実行され得る特定の実施例が図示によって示されている添付の図面に対して、参照がなされる。これらの実施例は、当業者が本開示を実行することを可能とするように十分詳しく記載されており、そして、他の実施例が利用され得ること及び本開示の範囲から逸脱することなく変更がなされ得ることを理解されるであろう。よって、以下の記載は、限定の意味にとられるべきではない。
【００１６】
本開示は、健康管理システムにおいてユーザのための診察時間を予測するための方法に関連する。方法は、健康管理システムを用いて予約を立てる時にユーザからのユーザ属性、医療記録及び現在の症状のうちの少なくとも１つを受け取ることを含む。一実施例では、予約は、健康管理ウェブサイト、携帯電話などのような予約スケジューリング・インターフェースを用いて、スケジューリングすることができる。一実施例では、ユーザは、予測モジュールがこれを用いてユーザのユーザ属性及び医療記録を抽出できる照会身元を入力することができる。ユーザ属性、医療記録及び現在の症状を受け取って、予測モジュールは、医療記録に基づいてユーザのための重症度を決定する。予約システムは、予約のスケジュールを立てる時に、ユーザのための診察時間を予測するための予測モジュールに助言を求める。一実施例では、予測モジュールは予約システム内に構成され得る。予測モジュールは、ユーザ属性及び重症度に基づいてユーザ診察準備時間を決定する。予測モジュールは、さらに、ユーザの現在の症状、現在の症状の既定の疾患及び現在の症状のための既定の診察時間のうちの少なくとも１つに基づいて実際の診察時間を予測する。さらに、予測モジュールは、診察準備時間及び実際の診察時間に基づいてユーザのための診察時間を決定する。従って、そのようにして、ユーザのための診察時間が、ユーザの満足感を高める予測モジュールによって予測される。さらに、柔軟なタイムスロットが予測モジュールによって提供され、予測モジュールは、健康管理システムにおけるユーザにとっての待ち時間を削減する。
【００１７】
図１は、本開示のいくつかの実施例による健康管理システムにおけるユーザのための診察時間を予測するための例示的な環境を示す。
【００１８】
図１に示されているように、環境１００は、有線の又は／及び無線の通信ネットワーク１０７を通して相互接続された、予測システム１０１（予測モジュール１０１とも呼ばれる）、予約スケジューリング・システム１０３及びデータベース１０５を備えている。データベース１０５は、ユーザの医療記録、サービス提供者の詳細、利用可能なタイムスロット、スケジュールが立てられたタイムスロット、現在の症状に対する既定の疾病、現在の症状に対する既定の診察時間などを含んでいる。ここに定義されるユーザは、健康管理システムの医療サービスを使用する又は依頼する実体、例えば患者である。ここに定義されるサービス提供者は、ユーザに医療サービスを提供する実体である。一実施例では、サービス提供者は、健康管理システムにおいてユーザに医療サービスを提供する医師、内科医、技術操作者を含む。
【００１９】
予測システム１０１は、ユーザのための診察時間を予測する。予約スケジューリング・システム１０３は、医療サービス提供者に対し、特定の時間へ予約のスケジュールを立てるための健康管理システムにおいて使用される。予約スケジューリング・システム１０３は、健康管理システムへの適時のアクセスを提供するために使用される。一実施例では、予約スケジューリング・システム１０３は、予約のスケジュールを立てる時にユーザの診察のための時間を予測する予測システム１０１と接続する。一実施例では、予測システム１０１は、予約のスケジュールを立てる時にユーザの診察のための時間を予測する予約スケジューリング・システム１０３内に構成される。予測システム１０１及び予約スケジューリング・システム１０３は、診察時間を予測するために要求される情報を評価するために、通信ネットワーク１０７を通して、又は直接にの何れかでデータベースシステム１０５と通信する。一実施例では、ユーザは、健康管理システムを用いて予約を確定するために、健康管理ウェブインターフェースか携帯電話かの何れかを通して、健康管理システムに接続する。一実施例では、ユーザのための診察時間は、診察室の外の情報ディスプレイにも表示される。
【００２０】
予測システム１０１は、Ｉ／Ｏインターフェース１０９、メモリ１１１及びプロセッサ１１３を備える。Ｉ／Ｏインターフェース１０９は、ユーザのユーザ属性、現在の症状及び医療記録を受け取るように構成される。Ｉ／Ｏインターフェース１０９は、ユーザの診察時間を予測するためにサービス提供者の詳細も受け取る。Ｉ／Ｏインターフェース１０９は、また、データベース１０５から、現在の症状の既定の疾病及び現在の症状のための既定の診察時間を受け取るように構成される。
【００２１】
Ｉ／Ｏインターフェース１０９から受け取られた情報は、メモリ１１１に保存される。メモリ１１１は、予測システム１０１のプロセッサ１１３に通信可能に結合されている。プロセッサ１１３は、予測システム１０１に、ユーザのユーザ属性、現在の症状及び医療記録のうち少なくとも１つを受け取らせる。予測システム１０１のプロセッサ１１３は、医療記録に基づいて重症度を決定する。プロセッサ１１３は、さらに、重症度及びユーザ属性に基づいて診察準備時間を決定する。さらに、予測システム１０１のプロセッサ１１３は、ユーザの現在の症状、現在の症状の既定の疾病、現在の症状のための既定の診察時間及びサービス提供者の詳細のうちの少なくとも１つに基づいて実際の診察時間を決定する。プロセッサ１１３は、さらに、予測システム１０１に、診察準備時間及びユーザのための実際の診察時間に基づいて診察時間を予測させる。
【００２２】
図２は、本開示のいくつかの実施例による予測システムを表す詳細なブロック図を示す。
【００２３】
図２に表されているように、メモリ１１１に保存された１つ以上のデータ２００及び１つ以上のモジュール２１７が、ここに詳細に記載されている。一実施例では、データ２００は、ユーザのための診察時間を予測するための、ユーザ属性データ２０１、ユーザ医療記録データ２０３、ユーザ症状データ２０５、サービス提供者データ２０７、症状疾病データ２０９、症状期間データ２１１、重症度データ２１３及び他のデータ２１５を含む。
【００２４】
ユーザ属性データ２０１は、年齢、性別、教育レベル、婚姻状況、ユーザの所在地などを含むユーザの詳細を含む。当業者は、ユーザに関連するいかなる他の情報がユーザ属性データ２０１に含まれ得ることを理解するであろう。ユーザ属性は、予測システム１０１によって、予約スケジューリング・システム１０３から受け取る。一実施例では、ユーザ属性は、予約をとる時にユーザによって提供される。或いは、ユーザ属性は、データベース１０５から受け取る。一実施例では、各ユーザのためのユーザ属性は、ユーザの登録の間にデータベース１０５に保存される。
【００２５】
ユーザ医療記録データ２０３は、ユーザの病歴を含む。医療記録は、ユーザの重症度を決定するために、予測システム１０１によって、受け取られる。医療記録データ２０３は、様々な症状、疾病及びそれらの症状のために行われる対応する医療検査及び手術を含む。医療記録データ２０３は、ユーザの家族病歴も含む。
【００２６】
ユーザ症状データ２０５は、ユーザの現在の症状を含む。一実施例では、ユーザ症状データ２０５は、ユーザが直面しているエビデンス、兆候又は問題を含む。ユーザ症状データ２０５は、ユーザの現在の病状のために要求される診察時間を予測するために使用される。
【００２７】
サービス提供者データ２０７は、サービス提供者についての詳細を含む。この詳細は、これらには限られないが、サービス提供者の名前、経験、専門分野及び識別番号を含み得る。サービス提供者データ２０７は、ユーザの症状と同様な症状を診察するために各サービス提供者によってとられる平均時間も含む。サービス提供者データ２０７は、特定のサービス提供者によってとられる平均診察時間を決定するために使用される。一実施例では、サービス提供者は医師である。
【００２８】
症状疾病データ２０９は、多くの可能性のある症状の、関連付けられている疾病への対応付けを含む。症状疾病データ２０９は、ユーザの現在の症状に関連付けられている疾病を特定する。
【００２９】
症状時間データ２１１は、特定の症状を診察するために要求される時間についての詳細を含む。症状時間データ２１１は、症状の、症状を診察するために要求される時間への既定の対応付けである。
【００３０】
一実施例では、症状疾病データ２０９及び症状時間データ２１１は、また、単一の実態として存在し得、症状疾病時間データとして参照され得る。症状疾病時間データは、現在の症状の、関連付けられている疾病及びそれらの症状を診察するために要求される時間への既定の対応付けを含む。以下の表１は、症状疾病時間データの非限定的例示的な表現を提供する。
【００３１】
【表１】
0006302036.tif 000002
【００３２】
重症度データ２１３は、ユーザの医療記録から引き出された数値を含む。重症度データ２１３は、ユーザの診察準備時間を決定するために使用される。
【００３３】
他のデータ２１５は、予測システム１０１の様々な機能を実行するためのモジュールによって生成される一時的なデータ、及び一時的なファイルを含むデータを保存することができる。
【００３４】
一実施例では、メモリ１１１内の１つ以上のデータ２００は、予測システム１０１の１つ以上のモジュール２１７によって処理される。１つ以上のモジュール２１７は、図２に示されているように、メモリ１１１内に保存され得る。一実例では、１つ以上のモジュール２１７は、プロセッサ１１３に通信可能に結合されているが、メモリ１１１の外にも存在し得、ハードウェアとし実装され得る。ここに使用されているように、モジュールという用語は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、電子回路、１つ以上のソフトウェア又はファームウェア・プログラムを実行するプロセッサ１１３（共用、専用、グループ）及びメモリ、組合せ論理回路、及び／又は、記載された機能を提供する他の適切な要素を表す。
【００３５】
一実施例では、１つ以上のモジュール２１７は、例えば、受信モジュール２１９、重症度決定モジュール２２１、診察準備時間決定モジュール２２３、実際の診察時間決定モジュール２２５、及び診察時間予測モジュール２２７を含み得る。メモリ１１１は、また、予測システム１０１の様々な種々雑多な機能を実行する他のモジュール２２９も有し得る。上述のそのようなモジュールは、単体モジュール又は異なるモジュールの組合せとして表し得ることが理解されるであろう。
【００３６】
受信モジュール２１９は、ユーザの、ユーザ属性、現在の症状及び医療記録を受け取る。受信モジュール２１９は、また、サービス提供者についての情報も受け取る。受信モジュール２１９は、また、既定の症状疾病及び現在の症状のための既定の症状時間についての情報も受け取る。
【００３７】
重症度決定モジュール２２１は、ユーザのための重症度を決定するように構成される。重症度は、ユーザの医療記録に基づいて重症度決定モジュール２２１によって引き出される数値である。重症度は、診察準備時間を計算するために使用される。重症度決定モジュール２２１は、ユーザの疾病及び対応する疾病属性に基づいて重症度を決定する。図３ａは、本開示のいくつかの実施例による、ユーザのための重症度を計算するための方法を示す流れ図を表す。
【００３８】
図３ａに表されているように、方法は、ユーザのための重症度を計算するための１つ以上のブロックを含む。一実施例では、ユーザが健康管理システムに対し予約をとる時、ユーザは、照会のための医療記録を提供する。或いは、医療記録は、データベース１０５から取り出される。医療記録の数が膨大である場合は、サービス提供者は、病状を理解するために全体の記録を調べる必要がある。各記録を分析するために要求される時間は、記録内の情報の種類による。例えば、ユーザの記録が、ある行われた手術又はある医療検査を含む場合は、診察準備時間が増加することがある。同様に、医療記録がより少ない情報を含む場合は、そのユーザのための診察準備時間はより少なくなるであろう。
【００３９】
ブロック３０１において、ユーザの医療記録が、予測システム１０１によって受け取られる。
【００４０】
ブロック３０３において、疾病及び対応する疾病属性は、予測システム１０１によって、ユーザの医療記録から抽出される。疾病属性は、例えば、手術、医療検査などを含む。
【００４１】
ブロック３０５において、ユーザのための重症度は、予測システム１０１によって、疾病及び対応する疾病属性に基づいて、計算される。一実施例では、重症度は、各疾病及び対応する疾病属性に対し既定の点数を割り当てること及び各疾病及び対応する疾病属性に対し点数を集計することによって計算される。図３ｂは、本開示のいくつかの実施例による、重症度を特定するための医療記録の例示的表現を示す。
【００４２】
図３ｂに示されているように、見本の文書は、ユーザのための退院概要記録を含む。見本の文書は、ユーザのための入院日及び退院日を含む。見本の文書は、生年月日、性別などのようなユーザ属性を含む。見本の文書は、ユーザの医療記録を含む。医療記録は、ユーザの重症度を計算するために使用される。例えば、図３ｂに示されているように、特定のユーザのための医療記録は、２つの疾病すなわち「高血圧症」及び「結腸膀胱フィステル」を含む。疾病のための対応する属性又は手術は、それぞれ「虫垂切除術」及び「低位前方切除術（ＬＡＲ）」である。
【００４３】
医療記録から離れて、見本の文書は、ユーザの社会歴及び他の症状も含み得る。疾病及び対応する疾病属性（手術／検査）に基づいて、ユーザに対する医療記録の重症度が、計算される。次の表は、見本の文書に対する重症度の計算を示す。
【００４４】
【表２】
0006302036.tif 000003
【００４５】
重症度は、ユーザの全ての医療記録の重症度の集計である。表１に基づいて、見本の文書の重症度は、１＋１＋１＋１＝４と計算される。
【００４６】
再度図２を参照すると、診察準備時間決定モジュール２２３は、ユーザのためのサービス提供者によって要求される診察準備時間を決定する。一実施例では、診察準備時間は、ユーザの病状を理解するためにサービス提供者によって要求される時間である。診察準備時間決定モジュール２２３は、ユーザ属性及びユーザのために計算された重症度から診察準備時間を決定する。診察準備時間決定モジュール２２３は、ユーザのための診察準備時間を予測するために使用される学習済みモデルを決定する。図４ａは、本開示のいくつかの実施例による、診察準備時間を決定することにおいて用いられる学習モデルを生成するための方法を示す。
【００４７】
図４ａに示されているように、複数のユーザの以前の記録が、データベース１０５から受け取られる。複数のユーザの以前の記録は、ユーザ属性、重症度及びユーザのための診察時間を含む。さらに、複数のユーザの以前の記録は、多クラス分類アルゴリズム（ＳＶＭ）によって受け取られる。ＳＶＭは、利用可能なデータを分析しそれらを分類する学習アルゴリズムに関連付けられている。ＳＶＭ分類器は、複数のユーザの以前の記録に基づいて、学習済みモデルを生成する。これはユーザの診察準備時間を決定するために使用される。一実施例では、多クラスサポートベクタマシン（ＳＶＭ）以外の分類器もまた、学習済みモデルを生成するために使用され得る。
【００４８】
図４ｂは、学習済みモデルを用いてユーザのための診察準備時間を予測するための方法を示す。
【００４９】
図４ｂに示されているように、特定のユーザのためのユーザ属性及び重症度は、予測システム１０１から受け取られる。ユーザ属性及び重症度に基づいて、ユーザのための診察準備時間が決定される。ユーザのユーザ属性及び重症度は、ＳＶＭ分類器によってさらに受け取られる。一実施例では、ＳＶＭ分類器以外の分類器も選択され得る。方法は、ユーザのための診察準備時間を決定するためにＳＶＭ分類器から展開された学習済みモデルをさらに使用する。このように、学習済みモデルを使用してユーザのための診察準備時間が決定される。
【００５０】
実際の診察時間決定モジュール２２５は、ユーザのための実際の診察時間を決定する。一実施例では、実際の診察時間は、特定のサービス提供者によってユーザの現在の症状を診察するために要求される時間である。実際の診察時間決定モジュール２２５は、また、現在の症状及びサービス提供者の詳細を入力として使用することによってサービス提供者の平均時間を決定する。実際の診察時間決定モジュール２２５は、現在の症状に基づいてユーザの病状を診察するために要求される時間も決定する。
【００５１】
図５ａは、本開示のいくつかの実施例による、サービス提供者の平均診察時間を決定するための方法を示す流れ図を表す。
【００５２】
平均診察時間は、同様の症状を用いてユーザを診察するためにサービス提供者によってとられる診察時間である。平均診察時間は、ユーザのための診察時間を予測するために使用される。
【００５３】
ブロック５０１において、予測システム１０１によって、予約スケジューリング・システムから現在の症状及びサービス提供者の詳細を受け取る。
【００５４】
ブロック５０３において、予測システム１０１によって、データベース１０５に存在する現在の症状の既定の疾病から、受け取られた現在の症状に対応する１つ以上の疾病を、特定する。
【００５５】
ブロック５０５において、予測システム１０１によって、ユーザの現在の症状から特定されたと同様の疾病を診察するための、サービス提供者の平均診察時間を、データベース１０５から、決定する。予測システム１０１は、特定された疾病及びサービス提供者の詳細をデータベース１０５に提供することによって、データベース１０５からサービス提供者の平均診察時間を取得する。データベース１０５は、さらに、類似の疾病のための、サービス提供者の平均診察時間を、予測システム１０１に取り出す。
【００５６】
図５ｂは、本開示のいくつかの実施例による、現在の症状のための診察時間を決定するための方法を示す流れ図を表す。
【００５７】
ブロック５０９において、診察時間予測モジュール２２７によって、ユーザの現在の症状を受け取る。
【００５８】
ブロック５１１において、診察時間予測モジュール２２７によって、ユーザの現在の症状を既定の時間に対応付ける。
【００５９】
ブロック５１３において、診察時間予測モジュール２２７によって、ユーザの現在の症状のための診察時間を決定する。
【００６０】
診察時間予測モジュール２２７は、現在の症状に基づいて、ユーザの病状を診察するために要求される時間を予測する。診察時間予測モジュール２２７は、診察準備時間及びユーザの実際の診察時間に基づいて、診察のための時間を予測する。
【００６１】
図６は、本開示のいくつかの実施例による、ユーザのための診察時間を予測するための方法を示す例示的な流れ図を表す。
【００６２】
図６に表されているように、方法６００は、健康管理システムにおいて、ユーザのための診察時間を予測するための１つ以上のブロックを含む。方法６００は、コンピュータ実行可能な命令の一般的な文脈で記述され得る。一般的に、コンピュータ実行可能な命令は、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、手順、モジュール及びファンクションを含み得る。これらは特定の機能を実行し又は特定の抽象的なデータ型を実装する。
【００６３】
方法６００が記載された順序は、限定として解釈されることが意図されてはいないし、記載された方法のブロックのいくつでも、方法を実行するために、いかなる順序でも組み合わせられ得る。その上、個々のブロックは、ここに記載された主題の趣旨及び範囲から逸脱することなく、方法から削除され得る。さらにその上、方法は、いかなる適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組合せで実施され得る。
【００６４】
予約スケジューリング・システム１０３は、健康管理センタにおける診察をユーザに指定する。予約スケジューリング・システム１０３は、さらに、ユーザのための診察時間を予測するための予測システム１０１に接続している。
【００６５】
ブロック６０１において、予測システム１０１によって、ユーザのユーザ属性、医療記録及び現在の症状のうちの少なくとも１つを受け取る。
【００６６】
ブロック６０３において、予測システム１０１によって、ユーザの医療記録に基づいて、重症度を決定する。
【００６７】
ブロック６０５において、予測システム１０１によって、ユーザ属性及びユーザの重症度に基づいて、診察準備時間を決定する。
【００６８】
ブロック６０７において、予測システム１０１によって、ユーザの現在の症状、現在の症状の既定の疾患、現在の症状のための既定の診察時間及びサービス提供者の詳細のうちの少なくとも１つに基づいて、実際の診察時間を決定する。
【００６９】
ブロック６０９において、予測システム１０１によって、診察準備時間及びユーザの実際の診察時間に基づいてユーザのための診察時間を予測する。
【００７０】
（コンピューティングシステム）
図７は、本開示に整合する実施例を実施するための例示的コンピュータ・システムのブロック図を表す。一実施例では、コンピュータ・システム７００は、予測システムを実施するために使用される。コンピュータ・システム７００は、中央演算処理装置（「ＣＰＵ」又は「プロセッサ」）７０２を含み得る。プロセッサ７０２は、ユーザのための診察時間を予測するための少なくとも１つのデータ・プロセッサを有し得る。プロセッサ７０２は、統合システム（バス）コントローラ、メモリ管理制御ユニット、浮動小数点ユニット、グラフィック処理ユニット、デジタル信号処理ユニットなどのような特化された処理ユニットを有し得る。
【００７１】
プロセッサ７０２は、Ｉ／Ｏインターフェース７０１を介して１つ以上の入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置（不図示）と通信するように設けられ得る。Ｉ／Ｏインターフェース７０１は、限定なしに、オーディオ、アナログ、デジタル、モノラル、ＲＣＡ、ステレオ、ＩＥＥＥ−１３９４、シリアル・バス、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）、赤外線、ＰＳ／２、ＢＮＣ、同軸、コンポーネント、コンポジット、デジタル・ビジュアル・インターフェース（ＤＶＩ）、高精細度マルチメディア・インターフェース（ＨＤＭＩ（登録商標））、高周波アンテナ、Ｓビデオ、ＶＧＡ、ＩＥＥＥ  ８０２．ｎ  ／ｂ／ｇ／ｎ／ｘ、ブルートゥース（登録商標）、セルラー（例えば、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、ハイスピードパケットアクセス（ＨＳＰＡ＋）、グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーションズ（ＧＳＭ（登録商標））、ロング・ターム・エボリューション（ＬＴＥ）、ＷｉＭａｘなど）などのような、通信プロトコル／方法を採用し得る。
【００７２】
Ｉ／Ｏインターフェース７０１を用いて、コンピュータ・システム７００は、１つ以上のＩ／Ｏデバイスと通信することができる。例えば、入力装置は、アンテナ、キーボード、マウス、ジョイステック、（赤外線）リモート・コントロール、カメラ、カード読み取り機、ファックス機、ドングル、バイオメトリック・リーダ、マイクロフォン、タッチ・スクリーン、タッチ・パッド、トラック・ボール、スタイラス、スキャナ、記憶装置、トランシーバ、ビデオ装置／ソースなどであり得る。出力装置は、プリンタ、ファックス機、ビデオディスプレイ（例えば、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、プラズマ、プラズマ・ディスプレイ・パネル（ＰＤＰ）、有機発光ダイオード・ディスプレイ（ＯＬＥＤ）など）、オーディオ・スピーカなどであり得る。
【００７３】
いくつかの実施例では、コンピュータ・システム７００は、予測システムからなる。プロセッサ７０２は、ネットワーク・インターフェース７０３を介して、通信ネットワーク７０９と通信するように設けられ得る。ネットワーク・インターフェース７０３は、通信ネットワーク７０９と通信することができる。ネットワーク・インターフェース７０３は、限定なしに、直接接続、イーサネット（登録商標）（例えば、ツイストペア  １０／１００／１０００  Ｂａｓｅ  Ｔ）、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、トークン・リング、ＩＥＥＥ  ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ／ｘなどを含む接続プロトコルを採用し得る。通信ネットワーク７０９は、限定なしに、直接相互接続、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、無線ネットワーク（例えば、ワイヤレス・アプリケーション・プロトコルを使用して）を含み得る。ネットワーク・インターフェース７０３及び通信ネットワーク７０９を使用して、コンピュータ・システム７００は、データベース７１４と通信できる。ネットワーク・インターフェース７０３は、限定はされないが、直接接続、イーサネット（登録商標）（例えば、ツイストペア  １０／１００／１０００  Ｂａｓｅ  Ｔ）、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、トークン・リング、ＩＥＥＥ  ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ／ｘなどを採用し得る。
【００７４】
通信ネットワーク７０９は、限定はされないが、直接相互接続、電子商取引ネットワーク、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）ネットワーク、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、無線ネットワーク（例えば、ワイヤレス・アプリケーション・プロトコルを使用して）、インターネット、Ｗｉ−Ｆｉなどを含む。第１のネットワーク及び第２のネットワークは、互いとの通信のため、専用ネットワークか、例えば、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ワイヤレス・アプリケーション・プロトコル（ＷＡＰ）などの様々なプロトコルを使用する異なる種類のネットワークの連携を表す、共用ネットワークかの何れでもあり得る。さらに、第１のネットワーク及び第２のネットワークは、ルータ、ブリッジ、サーバ、計算装置、記憶装置などを含む、様々なネットワーク・デバイスを含み得る。
【００７５】
いくつかの実施例では、プロセッサ７０２は、ストレージ・インターフェース７０４を介して、メモリ７０５（例えば、図７に示されていないＲＡＭ，ＲＯＭなど）と通信するように設けられ得る。ストレージ・インターフェース７０４は、限定なしに、シリアルＡＴＡ（ＳＡＴＡ）、ＩＤＥ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｄｒｉｖｅ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）、ＩＥＥＥ−１３９４、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）、ファイバチャンネル、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などの接続プロトコルを採用する、メモリ・ドライブ、取外し式ディスク・ドライブなどを含むメモリ７０５に接続し得る。メモリ・ドライブは、さらに、ドラム、磁気ディスク・ドライブ、光磁気ドライブ、光学ドライブ、ＲＡＩＤ（Ｒｅｄｕｎｄａｎｔ  Ａｒｒａｙｓ  ｏｆ  Ｉｎｅｘｐｅｎｓｉｖｅ  Ｄｉｓｃｓ）、固体記憶装置、固体デバイスなどを含み得る。
【００７６】
メモリ７０５は、限定なしに、ユーザ・インターフェース７０６、オペレーティング・システム７０７、ウェブ・サーバ７０８などを含むプログラム又はデータベース・コンポーネントの集合を保存し得る。いくつかの実施例では、コンピュータ・システム７００は、この開示に記載されているように、データ、変数、レコードなどのような、ユーザ／アプリケーション・データ７０６を保存することができる。そのようなデータベースは、Ｏｒａｃｌｅ又はＳｙｂａｓｅのようなフォールトトレラントな、リレーショナルな、スケーラブルな、安全なデータベースとして実装され得る。
【００７７】
オペレーティング・システム７０７は、コンピュータ・システム７００のリソース管理及び動作を容易にし得る。オペレーティング・システムの例は、限定なしに、アップルマッキントッシュＯＳ  Ｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ、Ｕｎｉｘ系システムディストリビューション（例えば、ＢＳＤ（Ｂｅｒｋｅｌｅｙ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ（登録商標））、ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）、ＮｅｔＢＳＤ（登録商標）、ＯｐｅｎＢＳＤ（登録商標）など）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）ディストリビューション（例えば、Ｒｅｄ  Ｈａｔ（登録商標）、Ｕｂｕｎｔｕ（登録商標）、Ｋｕｂｕｎｔｕ（登録商標）など）、ＩＢＭ  ＯＳ／２（登録商標）、マイクロソフト・ウィンドウズ（登録商標）（ＸＰ、Ｖｉｓｔａ／７／８など（登録商標））、アップルｉＯＳ（登録商標）、グーグルＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ブラックベリーＯＳ（登録商標）などを含む。
【００７８】
いくつかの実施例では、コンピュータ・システム７００は、ウェブ・ブラウザ７０８の保存されているプログラム・コンポーネントを実行し得る。ウェブ・ブラウザ７０８は、マイクロソフト・インターネットエクスプローラ（登録商標）、グーグルＣｈｒｏｍｅ（登録商標）、Ｍｏｚｉｌｌａ  Ｆｉｒｅｆｏｘ（登録商標）、アップルＳａｆａｒｉ（登録商標）などのハイパーテキスト表示アプリケーションであり得る。安全なウェブブラウジングは、ＨＴＴＰＳ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＳＳＬ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｓｏｃｋｅｔｓ  Ｌａｙｅｒ）、ＴＬＳ（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  Ｌａｙｅｒ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ）などを使用して提供され得る。ウェブ・ブラウザ７０８は、ＡＪＡＸ（登録商標）、ＤＨＴＭＬ、アドビＦｌａｓｈ（登録商標）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）などのような手段を利用し得る。いくつかの実施例では、コンピュータ・システム７００は、メール・サーバのストアド・プログラム・コンポーネントを実行し得る。メール・サーバは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｘｃｈａｎｇｅ（登録商標）などのようなインターネット・メール・サーバであり得る。メール・サーバは、ＡＳＰ（登録商標）、ＡｃｔｉｖｅＸ（登録商標）、ＡＮＳＩ  Ｃ＋＋／Ｃ＃（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ．ＮＥＴ（登録商標）、ＣＧＩスクリプト、Ｊａｖａ（登録商標）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＰＥＲＬ（登録商標）、ＰＨＰ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）、ＷｅｂＯｂｊｅｃｔｓ（登録商標）などの手段を利用し得る。メール・サーバは、インターネット・メッセージ・アクセス・プロトコル（ＩＭＡＰ）、ＭＡＰＩ（Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｘｃｈａｎｇｅ、ＰＯＰ（Ｐｏｓｔ  Ｏｆｆｉｃｅ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＳＭＴＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｍａｉｌ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）などのような通信プロトコルを利用し得る。いくつかの実施例では、コンピュータ・システム７００は、メール・クライアント・ストアド・プログラム・コンポーネントを実行し得る。メール・クライアントは、Ａｐｐｌｅ  Ｍａｉｌ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｎｔｏｕｒａｇｅ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＯｕｔＬｏｏｋ（登録商標）、Ｍｏｚｉｌｌａ  Ｔｈｕｎｄｅｒｂｉｒｄ（登録商標）などのようなメール表示アプリケーションであり得る。
【００７９】
さらにまた、１つ以上のコンピュータ読み込み可能な記憶媒体が、本開示に整合する実施例を実施することに利用し得る。コンピュータ読み込み可能な記憶媒体は、プロセッサによって読み込み可能な情報又はデータが保存され得るいかなる種類の物理的メモリを指す。従って、コンピュータ読み込み可能な記憶媒体は、ここに記載された実施例に整合するステップ又はステージをプロセッサに実行させるための命令を含む、１つ以上のプロセッサによる実行のための命令を保存し得る。用語「コンピュータ読み込み可能な媒体」は、有形の物を含み、搬送波や過渡信号を除外する、すなわち、非一時的と理解されるであろう。例としては、ランダム・アクセス・メモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ））、読み取り専用メモリ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ））、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ハード・ドライブ、ＣＤ  ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュ・ドライブ、ディスク、及び任意のその他の既知の物理的記憶媒体が挙げられる。
【００８０】
（本開示の実施例の利点がここに示される。）
本開示の一実施例は、健康管理システムにおいてユーザのための診察時間を予測する。
【００８１】
本開示は、健康管理システムにおいて、ユーザのための診察待ち時間を減少させることを手助けする。
【００８２】
一実施例では、予測システムは、ユーザのための診察時間を予測し、ユーザ満足感を高めることを手助けする。
【００８３】
記載された動作は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア又はいかなるこれらの組合せも生産する標準プログラミング及び／又は工学技術を用いた生産の方法、システム又は物品として実施され得る。記載された動作は、「非一時的コンピュータ読み込み可能な媒体」に保持されたコードとして実装され得る。そのコードをプロセッサがコンピュータ読み込み可能な媒体から読み出して実行する。プロセッサは、問い合わせを処理し実行する能力のあるマイクロプロセッサ及びプロセッサのうちの少なくとも１つである。非一時的コンピュータ読み込み可能な媒体は、磁気記録媒体（例えば、ハード・ディスク・ドライブ、フロッピー・ディスク、テープなど）、光学ストレージ（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光ディスクなど）、揮発性及び不揮発性メモリ素子（例えば、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ，ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュ・メモリ、ファームウェア、プログラマブル・ロジックなど）などのような媒体を含み得る。さらに、非一時的コンピュータ読み込み可能な媒体は、一時的なものを除く全てのコンピュータ読み込み可能な媒体を含む。記載された動作を実行するコードは、さらに、ハードウェア・ロジック（例えば、集積回路チップ、プログラマブル・ゲートアレイ（ＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）など）内で実行され得る。
【００８４】
またさらに、記載された動作を実行するコードは、「伝送信号」内で実行され得る。伝送信号は空間を通して又は光ファイバ、銅線などの伝送媒体を通して伝播し得る。コード又はロジックが符号化されている伝送信号は、さらに、無線信号、衛星伝送、電波、赤外線信号、ブルートゥース（登録商標）などを含み得る。コード又はロジックが符号化されている伝送信号は、送信局によって送信される及び受信局によって受信される能力を有するが、ここで、伝送信号に符号化されているコード又はロジックは、受信及び送信局又は装置において、ハードウェア又は非一時的コンピュータ読み込み可能な媒体内で及び内に復号され保存され得る。「製品」は、非一時的コンピュータ読み込み可能な媒体、ハードウェア・ロジック及び／又はコードが実行され得る伝送信号を含む。動作の記載された実施例を実行するコードが符号化されている装置は、コンピュータ読み込み可能な媒体又はハードウェア・ロジックを含み得る。もちろん、当業者は、本発明の範囲から逸脱することなく多くの改変がこの構成になされる得ること、及び、製品は当分野において知られた適切な情報運搬媒体を含み得ること、を認めるであろう。
【００８５】
用語「ａｎ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ」、「ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ」、「ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ」、「ｔｈｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ」、「ｔｈｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ」、「ｏｎｅ  ｏｒ  ｍｏｒｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ」、「ｓｏｍｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ」及び「ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ」は、別に明白に特定されていない限り、「本発明の１つ以上の（全てではない）実施例」を意味する。
【００８６】
用語「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」、「ｈａｖｉｎｇ」及びそれらの変化形は、別に明白に特定されていない限り、「含むが限定されない」ことを意味する。
【００８７】
項目の列挙された一覧表は、別に明白に特定されていない限り、いかなる又は全ての項目は互いに排他的であることを暗示しない。
【００８８】
用語「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、別に明白に特定されていない限り、「１つ以上」を意味する。
【００８９】
互いに通ずるいくつかの要素を有する実施例の記載は、全てのそのような要素が要求されることを暗示しない。反対に、様々な任意の要素が、本発明の広範な様々な可能な実施例を表すように記載されている。
【００９０】
単一の装置又は物品がここに記載されている時、１つ以上の装置／物品（これらが協力するか否かにかかわらず）が１つの装置又は物品の代わりに使用され得ることは容易に明らかであろう。同様に、１つ以上の装置又は物品がここに記載されている時（これらが協力するか否かにかかわらず）、単一の装置／物品が１つ以上の装置又は物品の代わりに使用され得、又は、異なる数の装置／物品が示された数の装置又はプログラムに替えて使用され得ることが、容易に明らかであろう。装置の機能性及び／又は特徴は、そのような機能性／特徴を有するように明示的に記載されていない１つ以上の他の装置によって、代わりに具現化され得る。従って、本発明の他の実施例は、装置自体を含む必要はない。
【００９１】
図６の表された動作は、ある順序で起こるある事象を示している。それに代わる実施例では、ある動作は、異なる順序で、改変され又は取り除かれて実行され得る。さらに、ステップが、上記のロジックに付加されて、記載された実施例に依然として従い得る。さらに、ここに記載された動作は順次起こり得るし、ある動作は並列に処理され得る。さらにまた、動作は、単一の処理ユニットによって又は分散された処理ユニットによって実行され得る。
【００９２】
最後に、この明細書に使用されている文言は、主として読み易さ及び教育的な目的のために選択されており、独創的な主題を叙述する又は制限するために選択されてはいない。よって、本発明の範囲は、この詳細な説明によって限定されるのではなく、これに基づく応用に現れる請求項によって限定される。従って、本発明の実施例の開示は、以下の請求項に明らかにされている、本発明の範囲の、限定ではなく、説明に役立つことが意図されている。
【００９３】
様々な側面及び実施例がここに開示されているところ、他の側面及び実施例が当業者に明らかであろう。ここに開示された様々な側面及び実施例は、以下の請求項によって示されている真の範囲及び趣旨をもって、説明の目的のためであり、限定することは意図されていない。
【符号の説明】
【００９４】
１００  環境
１０１  予測システム
１０３  予約スケジューリング・システム
１０５  データベース
１０７  通信ネットワーク
１０９  Ｉ／Ｏインターフェース
１１１  メモリ
１１３  プロセッサ
２００  データ
２０１  ユーザ属性データ
２０３  ユーザ医療記録データ
２０５  ユーザ症状データ
２０７  サービス提供者データ
２０９  症状疾病データ
２１１  症状時間データ
２１３  重症度データ
２１５  他のデータ
２１７  モジュール
２１９  受信モジュール
２２１  重症度決定モジュール
２２３  診察準備時間決定モジュール
２２５  実際の診察時間決定モジュール
２２７  診察時間予測モジュール
２２９  他のモジュール
【図１】
0006302036.tif 000004
【図２】
0006302036.tif 000005
【図３ａ】
0006302036.tif 000006
【図３ｂ】
0006302036.tif 000007
【図４ａ】
0006302036.tif 000008
【図４ｂ】
0006302036.tif 000009
【図５ａ】
0006302036.tif 000010
【図５ｂ】
0006302036.tif 000011
【図６】
0006302036.tif 000012
【図７】
0006302036.tif 000013