(57)【要約】  本発明は、データプロバイダにより提供される患者１０３についての健康データ１０２の第１セットにおける信頼性の尺度を提供するシステム及び方法に関する。割り当て部１０５は、少なくとも一つの第１の評価要素を健康データ又はデータプロバイダの第１セットに割り当てるために使用される。評判インジケータ１０６は、データプロバイダの信頼性を示す第１評判尺度を決定する際に、入力データとして少なくとも一つの第１評価要素を使用する。それから比較部１０７は、決定された第１評判尺度を、データプロバイダの予め設定された信頼性レベルの尺度である所定の評判閾値と比較する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データプロバイダによって提供される患者の健康データの第１セットに関する信頼性の尺度を提供するための評判システムであって、
ａ）少なくとも一つの第１評価要素を前記健康データの第１セット又は前記データプロバイダに割り当てる割り当て部と、
ｂ）前記データプロバイダの前記信頼性を示す第１評判尺度を決定する際に入力データとして前記少なくとも一つの第１評価要素を使用する評判インジケータと、
ｃ）前記決定された第１評判尺度を、前記データプロバイダの予め設定された信頼性レベルの尺度である所定の評判閾値と比較する比較部と
を有する評判システム。
【請求項２】
前記割り当て部が、前記データプロバイダの証明書と関連付けられる前記データプロバイダの評価を決定するルールエンジンを有する、請求項１に記載の評判システム。
【請求項３】
前記割り当て部が、異なるデータプロバイダによって提供される、同じ患者に対する２又はそれより多くの健康データセットの比較に基づいて、前記健康データに対する評価を決定する集合エンジンを有する、請求項１に記載の評判システム。
【請求項４】
前記集合エンジンが、前記２又はそれより多くの健康データセットの間の整合性を算出することにより、前記健康データに対する前記評価を決定する、請求項３に記載の評判システム。
【請求項５】
前記割り当て部が、手動操作によって、前記少なくとも一つの評価要素を前記健康データに割り当てるヘルスケアプロバイダ又は健康プロバイダを含む、請求項１に記載の評判システム。
【請求項６】
前記評価尺度が、少なくとも一つの評価要素を前記健康データに割り当てる際に、付加的なデータソースとして実施されるメタデータを前記健康データに組み込むメタデータ源を含む、請求項１に記載の評判システム。
【請求項７】
前記データプロバイダが、患者又は健康プロバイダである、請求項１に記載の評判システム。
【請求項８】
前記データプロバイダが、ヘルスケアプロバイダである、請求項１に記載の評判システム。
【請求項９】
付加的なメタデータ及び前記健康データの第１セットが、通信チャネルを通じて、外部データベース又はシステムから得られる、請求項１に記載の評判システム。
【請求項１０】
前記健康データに関連した前記第１評判尺度が、通信チャネルを通じてリモートシステムに送信される、請求項１に記載の評判システム。
【請求項１１】
前記健康データの第１セットに関する評価が、通信チャネルを通じてリモートシステムに送信される、請求項１に記載の評判システム。
【請求項１２】
データプロバイダにより提供される、患者についての健康データの第１セットに対して、信頼性の尺度を提供する方法であって、
ａ）少なくとも１つの評価要素を前記健康データの第１セット又は前記データプロバイダに割り当てるステップと、
ｂ）前記データプロバイダの前記信頼性を示す第１評判尺度を決定する際に、入力データとして、前記割り当てられた評価要素を使用するステップと、
ｃ）前記決定された第１評判尺度を、前記データプロバイダの予め設定された信頼性レベルの尺度である評判閾値と比較するステップとを含む方法。
【請求項１３】
コンピュータ上で動作するとき、処理ユニットに対して請求項１２の方法を実行するように指示する、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、患者の健康データの第１セットにおける信頼性の尺度を提供する評判システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子健康記録（ＥＨＲ）：今日では、健康データは、ヘルスケアプロバイダの専用のシステム内にある。大きなネットワークへのアクセスが増加すると、健康データのための分散システム、例えば地域的又は国家的な電子健康記録（ＥＨＲ）インフラストラクチャの可能性が生じる。ヘルスケア専門家は、情報をこれらのＥＨＲに提供する。ＥＨＲの主目的は、健康データの利用可能性及び信頼性の高まりによる、ヘルスケアの効率及び品質の向上である。Healthcare  Information  and  Management  Systems  Society（ＨＩＭＳＳ）は、電子健康記録を定義する（T.  Handler,  R.  Holtmeier,  J.  Metzger,  M.  Overhage,  S.  Taylor  and  C.  Underwoord.  HIMSS電子健康記録の定義モデルバージョン１．１．２００３）。電子健康記録（ＥＨＲ）は、臨床医のための安全且つリアルタイムのポイントオブケアの患者中心情報資源である。ＥＨＲは、必要なとき、必要なところで、患者健康記録情報へのアクセスを提供すること、及び根拠に基づく意思決定を組み込むことによって、臨床医の意思決定を支援する。ＥＨＲは、臨床医のワークフローを自動化及び合理化し、ケアの遅延又はギャップに結果としてなる通信及び応答のループを閉じる。ＥＨＲは、直接の臨床ケア以外の用途、例えば支払い請求、品質管理、結果報告、資源計画、並びに公衆衛生病監視及び報告のデータの集積もサポートする。現在では、多くの国が、電子健康記録を構築及び実施している。
【０００３】
個人健康記録（ＰＨＲ）：個人健康記録は、ヘルスケアプロバイダの代わりに患者によって管理される健康記録である。ヘルスケアプロバイダは、健康データを患者の福祉（well-being）のために提供し得る唯一の当事者ではない。患者（又、病気ではないが自身の健康に関心がある人々）は、自身の健康記録に健康情報を提供したいかもしれない。例えば体重、心拍数、及び血圧情報が考えられる。更に、フィットネスクラブ及び体重管理クラブのような健康プロバイダが職業化するにつれて、彼らは、患者健康記録に対する関連した健康データを使用及び提供したくなり得る。患者、健康プロバイダ及びヘルスケアプロバイダによって供給される健康データは、患者のＰＨＲに記憶される。ＰＨＲを使用する他の理由は、ヘルスケアプロバイダがこれらを削除する前に、一定期間のみ、患者記録を維持しなければならないからである。データ保持期間の後も自身の健康データを保持したい患者は、これらを彼らのＰＨＲに転送することが可能である。ＰＨＲは、患者に自身の健康データの制御をさせることによって、患者に力を与える。患者は、自身の自由裁量で自分のＰＨＲにおいて、自分の健康データを管理及び共有し得る。共有した後に、ＰＨＲの健康データは、患者の健康を改善するため、ヘルスケアプロバイダ及び健康プロバイダによって使用され得る。ＰＨＲの健康データは、ＥＨＲの健康データと異なる。ＥＨＲの健康データは、常にヘルスケアプロバイダによって提供（又は少なくともレビュー）される。従って、ＥＨＲの健康データは、正確且つ信頼できるとみなされる。対照的に、ＰＨＲの健康データは、ヘルスケアプロバイダ、健康プロバイダ及び患者によって供給され得る。患者は、健康データ自体を加えることによって、又は健康データを生成して、該データをＰＨＲに加える装置を用いることによって、彼らの健康データを供給し得る。患者及び健康プロバイダによって供給される健康データの信頼性が保証され得ないが、この健康データは、ヘルスケアプロバイダにとって貴重であり得る。患者又は健康プロバイダによって供給される健康データは、医学的な意思決定、診断、どの医学的検査及びチェックをするかの決定、並びに患者に他のヘルスケアプロバイダを照会させるかの決定の際に、ヘルスケアプロバイダを導き得る。米国においてＰＨＲがますます使用される傾向があり、多数のＰＨＲイニシアティブを考慮する。（http://www.e-health-insider.com/news/item.cfm?ID=2520）
【０００４】
当事者及びこれらの健康データの信頼性：ヘルスケアプロバイダは、医学のバックグラウンドをもつ人であり、従ってヘルスケアプロバイダからの健康データは、あるレベルの正確性を有すると期待され得る。更に、ヘルスケアプロバイダは、このように公認され、国の記録にリストされる。従って、ヘルスケアプロバイダは、ＥＨＲ及びＰＨＲの両方に対して、非常に信頼性の高い健康データを生成することが期待される。患者の有する医学知識が様々であるので、患者によって供給される健康データの信頼性も様々である。毎日測定をしている慢性疾患の患者は、非常に正確な健康データを提供する傾向にある。しかしながら、多くの患者は、測定の仕方を正確に知っているわけではない。高齢者は、測定に困難さを有し得る。一般に、患者に供給された健康データの信頼性は、役立たないものからヘルスケアプロバイダによって供給される健康データに匹敵するレベルまで様々であり得る。患者に供給された健康データと同様に、健康プロバイダによって供給される健康データも、様々な品質であり得る。健康データを供給する健康プロバイダは、しばしば自身の専門分野に特化されている。従って、供給された健康データの信頼性は、おそらくそれほど悪くない。この健康データの信頼性は、装置の品質、健康プロバイダの従業員の訓練レベル、及び健康プロバイダが彼らの消費者に与える訓練のレベルに依存する。
【０００５】
従って、既存の健康データの信頼性を評価することは、非常に困難である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、患者の健康データの信頼性を決定するシステム及び方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様によれば、本発明は、データプロバイダによって供給される患者の健康データの第１セットにおける信頼性の尺度を提供する評判システムに関し、該システムは、
ａ）少なくとも一つの第１評価要素をデータプロバイダ又は健康データの第１セットに割り当てる割り当て部と、
ｂ）データプロバイダの信頼性を示す第１評判尺度の決定において、入力データとして少なくとも一つの第１評価要素を使用する評判インジケータと、
ｃ）決定された第１評判尺度を、データプロバイダの予め設定された信頼性レベルの尺度である所定の評判閾値と比較する比較部と
を有する。
【０００８】
したがって、このようにデータプロバイダを評価することによって、健康データの信頼性を評価することが可能である。これは、例えばヘルスケアプロバイダ、健康プロバイダ及び患者に対する諸経費がほとんどなしで、データプロバイダの評判に基づいて、健康データの信頼性についての情報に基づいた決定をするという利点をヘルスケアプロバイダに与える。
【０００９】
一実施例において、割り当て部は、データプロバイダの証明書と関連付けられるデータプロバイダの評価を決定するのに適したルールエンジンを含む。
【００１０】
従って、データプロバイダについての関連したパラメータ又は尺度、すなわち彼／彼女が健康データを集める資格を有するか否かについてのパラメータ又は尺度が提供される。
【００１１】
一実施例において、割り当て部は、異なるデータプロバイダによって提供される同じ患者についての２又はそれより多くの健康データセットを比較することに基づいて、健康データの評価を決定するのに適した集合エンジンを含む。
【００１２】
したがって、例えば２つのデータセットが非常に類似している場合、データプロバイダが信頼できることを示す良好なインジケータが提供される。
【００１３】
一実施例において、集合エンジンは、２又はそれより多くの健康データセットの間の整合性を算出することによって、健康データの評価を決定する。
【００１４】
一実施例において、割り当て部は、手動の動作によって少なくとも一つの評価要素を健康データに割り当てるヘルスケアプロバイダ又は健康プロバイダを含む。
【００１５】
したがって、手動の動作は、健康データに１又はそれより多くの評価要素を割り当て得る。一例として、ヘルスケアプロバイダは、例えば患者が健康データを作成するときにいる医師、歯科医、外科医又はいかなる種類の専門家でもあり得る。患者を観察した後、ヘルスケアプロバイダは、信頼性が高い評価要素とともにデータを手動で提供し得る。
【００１６】
一実施例において、評価手段は、メタデータを健康データに組み込むメタデータ源を含み、このメタデータは、健康データに少なくとも一つの評価要素を割り当てるプロセスにおいて、更なるデータ源として実施される。したがって、このようなメタデータは、例えば測定の間、患者が安定していたかどうか、測定条件、測定装置のタイプ、したがって測定装置の精度などが適切であるかどうかを含み得る。この付加的な情報の全ては、１又はそれより多くの評価要素が健康データに割り当てられる場合、非常に関連し得る。
【００１７】
一実施例において、データプロバイダは、患者又は健康プロバイダである。他の実施形態では、データプロバイダは、ヘルスケアプロバイダである。
【００１８】
一実施例において、健康データの第１セット及び付随的なメタデータが、通信チャネルを介して、外部データベース又はシステムから得られる。
【００１９】
一実施例において、健康データに関連した第１評判手段は、通信チャネルを通じて遠隔システムに送信される。
【００２０】
一実施例において、健康データの第１セットに関する評価は、通信チャネルを通じて遠隔システムに送信される。
【００２１】
他の態様によると、本発明は、データプロバイダによって提供される、患者の健康データの第１セットにおける信頼性の尺度を提供する方法に関し、この方法は、
ａ）少なくとも一つの評価要素を健康データの第１セット又はデータプロバイダに割り当てるステップと、
ｂ）データプロバイダの信頼性を示す第１評判尺度を決定する際に、入力データとして、割り当てられた評価要素を使用するステップと、
ｃ）決定された第１評判尺度を、データプロバイダの予め設定された信頼性レベルの尺度である所定の評判閾値と比較するステップと
を含む。
【００２２】
更に他の態様によると、本発明は、プログラムがコンピュータ上で動くとき、処理ユニットに上記方法のステップを実行するように指示するコンピュータプログラムに関する。
【００２３】
本発明の態様は、各々が他の態様のいずれかと組み合わされ得る。これらの及び他の本発明の態様は、以下に記載される実施例から明らかであり、明確にされるであろう。本発明の実施例は、例として図面に関して後述されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】図１は、患者の健康データの第１セットの信頼性の尺度を提供する、本発明による評判システムを示す。
【図２】図２は、本発明による評判システムの一実施例のブロック図である。
【図３】図３は、ヘルスケアプロバイダとＰＨＲシステムとの間の相互作用の一実施例を視覚的に図示する。
【図４】図４は、データプロバイダによって提供される患者の健康データの信頼性の尺度を提供する、本発明による方法のフローチャートを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１は、データプロバイダによって提供される患者１０３の健康データ１０２の第１セットにおける信頼性の尺度を提供する、本発明による評判システム１００を示す。データプロバイダは、患者の健康データを生成する人、例えば患者自身、ヘルスケアプロバイダ（例えばある医師、歯科医、若しくはこのような測定を実行する資格のある人物）、健康プロバイダ（例えばフィットネスセンターの人）、又はこのような測定を実行するように事前にプログラムされたコンピュータ若しくは類似の手段であり得る。システムは、割り当て部１０５と、評判インジケータ１０６と、比較部１０７とを備える。
【００２６】
割り当て部１０５の役割は、評価を健康データ１０２又はデータプロバイダ１０３に割り当てることである。一実施例において、割り当て部１０５は、データプロバイダ、例えば自ら健康データを生成する場合には患者、患者の健康データを生成する健康プロバイダである場合には健康プロバイダ、患者の健康データを生成するヘルスケアプロバイダである場合にはヘルスケアプロバイダの証明書に依存することによって、ルール評価を計算するルールエンジンである。したがって、データプロバイダの信頼性は、ルール評価に反映される。ルールエンジンは、ルール評価を見つける異なる方法を実施し得る。一例として、ルールエンジンは、証明書と関連したルール評価を見つけるために所定のマッピングを使用するのに適し得る。証明書は、例えば大学卒業証書、学校又は公認組織、試験、コースの異なるタイプ、例えばオンラインコース等であり得る。例として、健康データが患者によって生成され、彼／彼女がこのような測定を行うのに非常に適していると証明書が示す、例えばこのような健康データを生成する方法に関連した複数のコースに参加している場合、ルール評価が高いとして評価されるであろう。したがって、ルール評価要素は、患者についての健康データを生成する「教育的なレベル」を反映し、したがって、健康データの「信頼性」の良い指標である。
【００２７】
一実施例において、割り当て部１０５は、情報が時間とともに変化し得るので、好ましくは小さな時差で異なるデータプロバイダによって生成される健康データを比較することに基づいて、集合評価を決定するのに適した集合エンジンである。一例として、データプロバイダが、患者についての同じ測定をする医師Ａ及び患者Ｂであり、これらの測定が類似である場合、集合評価が高く、結果として測定の不整合性の低い集合評価となるであろう。したがって、集合評価は、測定されたデータの統計的な信頼性を反映する。
【００２８】
一実施例において、割り当て部１０５は、データをチェックした後に彼／彼女が評価とともに受ける健康データを提供するヘルスケアプロバイダ、例えば医師である。通常、これは、データプロバイダが健康データを作成するか、又は健康データ等の作成を繰り返すときに、存在するヘルスケアプロバイダに基づいて行われるであろう。ヘルスケアプロバイダによって割り当てられる評価は、ローカル評価と呼ばれる。一例として、医師は、完全なデータセットに単一の評価要素を提供するか、又は各データ要素に評価要素を提供することによって、一週間に渡って患者により測定された血圧値に評価を提供し得る。これは、以下に更に詳細に述べられるであろう。
【００２９】
データプロバイダの提供された評価が、他のヘルスケアプロバイダによっても提供される場合、この評価は、グローバルな評価と称される。
【００３０】
したがって、評価要素は、患者に対して実行される測定の信頼性に関する信頼性パラメータを規定する。上記のように、ルール評価が高い場合、健康データを作成したデータプロバイダの資格が高度なものであり、ローカル評価は、例えば評価を個々のデータ要素に割り当てる、例えば医師によって与えられ、グローバル評価という用語は、例えば第２のヘルスケアプロバイダが他のヘルスケアプロバイダによって割り当てられるローカル評価を使用する場合に使用され、集合評価は、２又はそれより多くの測定を比較すること、及びこれに基づいて、健康データに集合評価要素を提供することによって、統計的な手順に依存する。これらの評価要素は、評判インジケータ１０６によって実行される後続のステップのための入力として役立つ。
【００３１】
評判インジケータ１０６の役割は、健康データの第１セットのデータプロバイダに対する第１評判尺度を決定するプロセスにおいて、入力データ又は入力パラメータとして割り当てられた評価要素を使用することである。この第１評判尺度は、データプロバイダの評判、すなわちこれらが信頼できるかどうかを決定し、したがって、データの第１セットの信頼性を反映する。通常の基準は、これらが正確でなければならない、信頼性が高い等である。評判インジケータ１０６は、以下により詳細に述べられるであろう。
【００３２】
比較部１０７は、第１評判尺度を、データプロバイダの予め設定された信頼性レベルの尺度である閾値と比較する。比較部は、例えば第１評判尺度が十分に高いかどうか、したがって、健康データの信頼性が十分に高いかどうかを評価するための参照レベル（閾値）をよく知っている医師であり得る。比較部１０７は、例えば自動的に第１評判尺度を予め設定された閾値と比較するように事前にプログラムされたプロセッサでもあり得る。
【００３３】
一実施例において、評判システム１００は、決定された評判尺度が評判閾値よりも低い場合、健康データの再現が必要であるか、又は比較部１０７からの結果に基づかないかを指示する指示部１０８を更に含む。決定された評判尺度が評判閾値より低い場合、少なくとも第２セットの健康データが、同じデータプロバイダ、若しくは新たなデータプロバイダによって生成され得るか、又はデータは放棄され得る。続いて、少なくとも１つの第２評価要素が、健康データの第２セットに割り当てられ、第２評判尺度は、少なくとも１つの第２評価要素に基づいて決定され、最終的に、第２評判尺度が評判閾値と比較される。これは、その後、決定された評判尺度が評判閾値に達する又は超えるまで繰り返される。
【００３４】
図１において図示されるように、健康データは、例えばインターネットのようなワイヤレス通信チャネル１１１を通じて外部データベース１０９から得られる個人健康記録（ＰＨＲ）又は電子健康記録（ＥＨＲ）であり得る。したがって、医師は、患者についての健康データを提供され得、健康データが高い信頼性を有するかどうかをチェックし得る。
【００３５】
指示部１０８の結果は、外部の代理人１０３、１１０、例えば医師１１０又は患者１０３に無線通信チャネル１１１を通じて転送され得る。応答が、健康の第１セットの信頼性が十分に高くなかったことを示す場合、データプロバイダは、測定を繰り返すことを要求され得る。
【００３６】
一実施例において、健康データ１０２は、患者の健康データ生成プロセスがどのように実行されるか、例えば血圧メータが、測定の間に適切な高さで配置されるかどうか、又は患者が測定の間、安定しているかどうか等を示すメタデータ１０４と関連付けられる。したがって、メタデータは、測定の文脈又は状況を反映し得る。この情報は、例えば単にメタデータに注目することによってローカル評価を割り当てる場合、医師にとって非常に貴重であり得る。このようなメタデータは、通常、メタデータを出し、これらを健康データに添付する装置によって提供される。
【００３７】
上述のシステムは、例えばコンピュータ装置１１２、例えば上記のステップを実行するプロセッサを有するＰＣコンピュータ、ＰＤＡ、又は類似の手段に組み込まれ得る。
【００３８】
図２は、本発明による評判システム１００の一実施例のブロック図であり、割り当て部１０５は、ルールエンジン２０２、集合エンジン２０７及びヘルスケアプロバイダ２０９から成る。
【００３９】
ルールエンジン２０２は、プロセッサを含むコンピュータ２０２又は類似の手段であり得、
計算は、例えばデジタルデータベースに事前に記憶された利用可能な証明書２０１に依存する。これは、通常、データプロバイダと関連付けられる証明書を識別するデジタル情報であり得る。例えばデータプロバイダについての証明書が見つけられない場合、割り当てられたルール要素２０３は、低い（又はゼロ）とみなされ得、健康データプロバイダ（例えば健康データプロバイダとしての医師）にとって、非常に評判の良い証明書が見つけられる場合、ルール要素は高いであろう。
【００４０】
集合エンジン２０７は、通常、２又はそれより多くのセットの患者の健康データ２０８の統計評価又は計算を実行し、これに基づいて、集合評価要素２０６を発行する。このような統計評価は、コンピュータ又は類似の手段によって実行され得る。
【００４１】
ヘルスケアプロバイダ２０９は、健康データ２０８にローカル又はグローバル評価要素２０５を提供する。上記のように、ローカル評価は、例えばヘルスケアプロバイダが健康データに評価要素を提供する例を参照する。一例として、患者Ａが測定をし、医師Ｂが評価を与えるとする。医師ＢがＡの評判を算出する場合、この評価はローカル評価であるだろう。
【００４２】
グローバル評価は、他のヘルスケアプロバイダが第１評判尺度を決定するためにローカル評価を使用する例を参照する。一例として、患者Ａの評判を算出するため、医師Ｃは、医師Ｂによって提供される評価を使用し得る。医師Ｂの評価を使用するため、医師Ｃは、（医師Ｂによって与えられる評価に基づいて）グローバル評価を算出する。
【００４３】
要約すると、医師Ｂが評価を与える場合、この評価は、医師Ｂにとってローカル評価であり、医師Ｃにとってグローバル評価である。
【００４４】
上記のように、いくつかの場合において、健康データ２０８は、例えば測定手順又は使用されている測定装置のタイプ等の付加的情報を提供するメタデータ２１０を関連付ける。健康データがローカル評価要素を割り当てられる場合、これらのデータは、非常に関連し得る。一例として、患者が使用した測定装置のモデル、例えばタイプ／ブランドに関する情報は、どのくらい信頼性が高い測定かを評価する際の関連した要素であり得る。例えば血圧が測定される場合、腕の相対的な位置が適切であることを示す付加的情報は、非常に関連した情報とみなされ得る。
【００４５】
これらの割り当てられた評価要素は、評判尺度１０６／２０４を算出するための入力データとして使用され、これは、データプロバイダ、例えばヘルスケアプロバイダ、健康プロバイダ又は患者の評判尺度２１１を決定する。評判尺度が高ければ高いほど、健康データの信頼性も高く、逆もまた同様で、評判尺度が低ければ低いほど、健康データの信頼性も低い。
【００４６】
評判尺度が所定の閾値の評判尺度よりも低い場合、健康データは、好ましくは、例えば異なる測定装置又は異なるデータプロバイダが生成して、再生成されるべきである。
【００４７】
評判尺度２１１が閾値以上である場合、どのデータプロバイダ、したがってどの健康データが、信頼性が高いとみなされ得るかを示す決定２１３が発行される。
【実施例１】
【００４８】
この例では、評価要素は、組（ｒ、ｓ、ｃ）であり、ｒが評価の正の割合、ｓが評価の負の割合、及びｃが評価の確実性である。ｒ、ｓ及びｃは、０と１との間のあらゆる実数であり、ｒ及びｓは、条件ｒ＋ｓ＝１を満たす。評判又は評判部分は、評価の集合である。評判（部分）は、組（Ｒ，Ｓ）であり、Ｒが評価の正の割合ｒの組合せ、Ｓが評価の負の割合ｓの組合せである。このモデルは、Josang及びIsmail(A.  Josang  and  R.  Ismail,  The  Beta  Reputation  System,  In  Proc.  15th  Bled  Conf.  Electronic  Commerce,  2002)によって紹介された評価及び評判のモデルの拡張であり、参照によってこれを本願明細書に引用したものとする。
【００４９】
４つの異なる種類の評価（ローカル、グローバル、集合、及びルール評価）は、健康データの評価及びルール評価の２つのカテゴリに分けられ得る。両方のカテゴリからの評価は、異なる態様で組み合わされることを必要とする。次のセクションにおいて、異なるカテゴリの評価の組み合わせの異なる態様が述べられる。
【００５０】
健康データの評価を組み合わせ：この評判の部分は、健康データ（ローカル、グローバル、及び集合評価）の評価に基づく。評判部分の正の割合Ｒは、ローカル評価の正の割合ｒ全てを合計することによって算出される。評価の正の割合ｒは、いくつかの係数によってスケーリングされる。
-  確実性ｃ：高い確実性を有する評価は、低い確実性を有する評価よりも大きく重み付けされるべきである。
-  第１忘却関数：より最近の評価に対して、より大きな重み付けをする関数。ユーザは、時間とともにより良く（又はより悪く）振る舞うことを学び得る。従って、最近の評価は、より古い評価よりも大きく重み付けを付与されるべきである。最も新しい評価は、最も高く重み付けされるべきであり、少し前のものは、これよりわずかに小さく重み付けされる等である。
-  第２忘却関数：より最近の日付で作成される健康データに対してより多くの重み付けを与える関数。健康データの作成と評判部分の計算との間の時間が増加するとき、評価は、小さい重み付けを与えられるべきである。結局、ユーザがかなり昔にうまく（又は不十分に）実行していた場合でも、彼が現在そうするという保証はない。
-  範囲関数の類似性：評判の算出に対して充分な評価が利用可能でない場合、他の範囲の評価が使用され得る。範囲は、対（ｍ，ｄ）であり、ｍが測定のタイプ（例えば血圧）であり、ｄが使用される装置（例えばフィリップスＨＦ３０５血圧メータ）である。役立つ評価にするため、評判が算出される範囲は、評価の範囲と相関していなければならない。範囲関数は、範囲が互いの近くにある場合、より大きな重み付けを与える関数である。この関数は、範囲のあらゆる対に対する初期値を有し、動的に更新される。
【００５１】
評判は、ユーザｙについてのユーザｘの主観的な判断である。評判は、常に範囲ｓｃ、信用タイプ（機能又は推薦）ｔｔ、及び時間ｔに対して算出される。評判部分の正の割合ＲＨ及び負の割合ＳＨは、以下のように算出される。
2010529549.tif 000003
ＳＣ：範囲のセット。
ＳＳ（ｓｃ，ｓｃｊ）：範囲ｓｃとｓｃｊとの間の類似点を返す関数。
Ｈｊ：範囲ｊに対するローカル、グローバル、及び集合評価のセットは、健康データの作成の時間で昇順にされる。時間ｔｉ＜ｔの評価のみが、セット内に存在する。
ｇ（ｔｉ，ｔ）：第２忘却関数。ｔｉがｔにより近い場合に、より高い値を与える。
ｆ（ｉ、｜Ｈｊ｜）：第１忘却関数。ｉが｜Ｈｊ｜により近い場合に、より高い値を与える。
ｒｘ，ｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ：範囲ｓｃ、信用タイプｔｔ、及び時間ｔにおけるｙについてのｘの評価の正の割合。
ｓｘ，ｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ：範囲ｓｃ、信用タイプｔｔ、及び時間ｔにおけるｙについてのｘの評価の負の割合。
ｃｘ，ｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ：範囲ｓｃ、信用タイプｔｔ、及び時間ｔにおけるｙについてのｘの評価の確実性。
【００５２】
ルール評価の組み合わせ：この評判の一部分は、ルール評価に基づく。評判部分の正の割合ＲＲ及び負の割合ＳＲは、以下のように算出される。
2010529549.tif 000004
Ｒ：ユーザｙによる証明書の所有に基づく、ルールエンジンによって決定されるルール評価のセット（ｒｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ、ｓｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ、ｃｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ）。時間ｔｉ＜ｔを有する評価のみが、セットに存在する。
ｒｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ：範囲ｓｃ、信用タイプｔｔ、及び時間ｔにおけるｙについてのｘの評価の正の割合。この値は、ユーザｙによる証明書の所有に基づいて、ルールエンジンによって決定される。
ｓｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ：範囲ｓｃ、信用タイプｔｔ、及び時間ｔにおけるｙについてのｘの評価の負の割合。この値は、ユーザｙによる証明書の所有に基づいて、ルールエンジンによって決定される。
ｃｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ：範囲ｓｃ、信用タイプｔｔ、及び時間ｔにおけるｙについてのｘの評価の確実性。この値は、ユーザｙによる証明書の所有に基づいて、ルールエンジンによって決定される。
【００５３】
健康データの評価及びルール評価の組み合わせ：２つの評判部分（健康データ評価の部分及びルール評価の部分）は、評判を得るために組み合わされ得る。評判の正の割合Ｒ及び負の割合Ｓは、以下のように算出される。
Ｒｘ，ｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ＝ＲＨｘ，ｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ＋ω・ＲＲｘ，ｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ
Ｓｘ，ｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ＝ＳＨｘ，ｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ＋ω・ＳＲｘ，ｙ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ
ωは、ルール評価（ω≧０）に基づいて評判部分に与えられる重み付けである。
【００５４】
評価の計算：
ローカル評価：ローカル評価は、ｙが供給した健康データの信頼性をチェックした後、ヘルスケアプロバイダによって提供される評価である。
グローバル評価：ユーザｙについてのより広いビューを得るため、ユーザｘは、ｙに対する評価について、他のユーザｚを質問し得る。ユーザの自身の評価が他のユーザの評価よりも常に信頼性が高いので、ｚからの評価は割引される（すなわち低い重み付けを与えられる）べきである。他のユーザの評価は、評価の提供者でありユーザｚの推薦の評判によって割引される。ユーザｚの推薦の評判は、機能的な評判と同様に算出される対（Ｒｘ，ｚ，ｓｃ，Ｒ，ｔ、Ｓｘ，ｚ，ｓｃ，Ｒ，ｔ）である。しかしながら、推薦にはルール評価のみが使用され、健康データの評価は使用されない。
【００５５】
明らかに、推薦の高い評判をもつユーザからの評価は、低い推薦の評判をもつユーザからの評価より大きい重み付けを与えられるべきである。従って、ユーザｚの評価は、評価の確実性を割引くことによって、彼の推薦の評判によって容易に割引かれ得る。割引された評価は、以下のように算出され得る。
2010529549.tif 000005
【００５６】
集合評価：集合エンジンは、評判エンジンによって評判計算するために使用され得る集合評価を提供する。集合評価は、小さい時差で異なる情報源からの尺度を比較することによって計算される。２人のユーザが同じ人について同じ測定をし、これらの測定が類似である場合、両方のユーザの評判は、向上され得る。２人のユーザが同じ人について同じ測定をし、測定が類似でない場合、両方のユーザの評判は低下されなければならない（類似の評判をもつ２人のユーザの場合、これは、つじつまが合う。）ヘルスケアプロバイダが患者の測定を繰り返す場合、ヘルスケアプロバイダの評判を変えることは、必要とされない。実際には、非常に高い評判をもつユーザ（例えばヘルスケアプロバイダ）の評判は、非常にわずかにだけ変更される。ｈｄｙ，ｚ（ｍ，ｄ）ｔが、時刻ｔにおけるユーザｚに対するユーザｙの測定であると仮定する。測定は、種類ｍであり、装置ｄによって行われる。Ｄは、同じ種類であり同じ人についての測定のセットｈｄｙｉ，ｚ（ｍ，ｄｉ）ｔｉである。Ｄは、Ｄの測定が１又はそれより多くの他の測定のうちの１つの正確性に関する情報を推定するのに十分時間的に近くなるように選択される。集合評価は、ｈｄｙ，ｚ，（ｍ，ｄ），ｔに対して以下のように算出され得る。
2010529549.tif 000006
SH(hdy,z,(m,d),t,D,m)は、測定hdy,z,(m,d),tをセットＤの測定と比較する関数である。ＳＨを算出する部分として、まずセットＤの測定に基づくhdy,z,(m,d),tに対する最もあり得る値が、算出される。第２に、ｈｄｙ，ｚ、（ｍ，ｄ），ｔとこの最もあり得る値との間の類似点が、計算される。
【００５７】
最もあり得る値は、同じ患者についての同じ種類の測定の重み付け平均である。
2010529549.tif 000007
式の重み付けは、測定の間の時間の類似性である。時間ＳＴ（ｔ，ｔｉ，ｍ）の類似性は、以下のように計算される。
2010529549.tif 000008
σtime，ｍは、測定の種類ｍに属する時間に対する標準偏差である。
【００５８】
測定hdy,z,(m,d),tの類似性は、以下のように算出される。
2010529549.tif 000009
σｈｄ，ｍは、測定の種類ｍに属する健康データに対する標準偏差である。
【００５９】
ルール評価：ルールエンジンは、評判エンジンによって使用され得るルール評価を計算する。計算は、利用可能な証明書に依存する。
証明書は、大学、学校又は公認組織からの卒業証書であり得る。証明書を得る他の可能性は、オンラインコースに従うこと、及び試験を通過することである。証明書は、ユーザｘについての特性ｐを述べるタプル（ｘ、ｐ、ｔ）として表わされ、ここでｐは、ルール評価（例えば「医学部の修了」又は「血圧測定のオンラインチュートリアルの修了」）につながるいかなる特性でもあり得、ｔは、証明書の作成の時間である。
【００６０】
ルールエンジンは、所定のマッピングを使用して、証明書をルール評価（ｒｘ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ、ｓｘ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ、ｃｘ，ｓｃ，ｔｔ，ｔ）にマッピングする。新型の証明書が受け入れられるか、又は新たな範囲が導かれるたびに、マッピングは、更新されなければならない。マッピングは、ルックアップテーブルとして表わされ得る。
【００６１】
ＰＨＲシステムとの相互作用：健康プロバイダとＰＨＲシステムとの間だけでなく、患者とＰＨＲシステムとの間の相互作用は、これらのサプライヤ又はデータプロバイダによってＰＨＲシステムに送信される健康データが、メタデータを添付され得るように変更される。このメタデータは、評価を算出するため、ＰＨＲシステム及びヘルスケアプロバイダによって使用され得る。ヘルスケアプロバイダにとってのＰＨＲシステムとの相互作用は、ヘルスケアプロバイダが評判を得るとともに、評価を提供し得るように変化する。（健康プロバイダ（及び患者）が健康データのデータプロバイダの評判を得る状況も必要とされるであろう。結局のところ評判は、公開情報である（そうあるべきである）。この状態では、健康プロバイダ（及び患者）とＰＨＲシステムとの間の相互作用は、図３のものと同様である。）ＰＨＲシステムから健康データを得る代わりに、ヘルスケアプロバイダは、健康データの作成時に、この健康データに関するメタデータ、及び健康データのデータプロバイダの評判も得る。健康データを得た後に、ヘルスケアプロバイダは、健康データに評価を提供することを選択し得る。他のオプションは、ヘルスケアプロバイダが測定を繰り返し、測定をユーザのＰＨＲに加えることである。それから評判システムは、自動的に集合評価を算出する。
【００６２】
ヘルスケアプロバイダ３０１とＰＨＲシステム３０２との間の相互作用の一実施例は、図３において図示され、以下のステップを含む。ヘルスケアプロバイダ３０１ｘが、時刻ｔにおいて生成される範囲ｓｃにおいる患者ｙの健康データを要求する。ＰＨＲシステム３０２は、ｘの身元を確認し、ｘが十分なアクセス権を有する場合、ＰＨＲシステムは、健康データをｘに送信する。装置によって提供されるいずれかのメタデータが利用可能である場合、ＰＨＲシステムは、これもｘに送信する。健康データ及びメタデータは、データの作成時にこのデータのデータプロバイダの評判を添付される。この健康データに対して提供される評価がない場合、ｘは、健康データに対する彼の評価をＰＨＲシステムに送信する。このステップは、オプションである。
【００６３】
例１：血圧（第１部）
「最近、アリスは、気分がよくない。彼女は、時々眼がかすみ、たびたび頭痛がする。アリスは、彼女の一般開業医であるボブ医師を訪ねることに決める。ボブは、アリスの血圧を測定し、彼女の血圧がかなり高い（１６０／１００ｍｍＨｇ）ことに気づく。高血圧は、心不全のリスク及び脳卒中のリスクを著しく高める。従って、ボブは、今後アリスが毎日彼女の血圧を測定しなければならないと決断する。アリスは、血圧計を使用して、彼女の血圧を測定すると決める。血圧は日中変化するので、アリスは、いつも彼女の就業時間の終わりに彼女の血圧を測定する。第１週目に、アリスは、表１に図示される血圧値を測定する。
【表１】
2010529549.tif 000010
ボブは、アリスが提供する測定について、まだ信頼していない。彼は、平均評価に非常に高い不確定性を提供することにより、これを示す。」
ボブは、以下の評価を提供する：
(rB,A,(bp,sphyg),101,  sB,A,(bp,sphyg),101,  cB,A,(bp,sphyg),101)=(0.5,  0.5,  0.2)
(rB,A,(bp,sphyg),102,  sB,A,(bp,sphyg),102,  cB,A,(bp,sphyg),102)=(0.5,  0.5,  0.2)
(rB,A,(bp,sphyg),103,  sB,A,(bp,sphyg),103,  cB,A,(bp,sphyg),103)=(0.5,  0.5,  0.2)
(rB,A,(bp,sphyg),104,  sB,A,(bp,sphyg),104,  cB,A,(bp,sphyg),104)=(0.5,  0.5,  0.2)
(rB,A,(bp,sphyg),105,  sB,A,(bp,sphyg),105,  cB,A,(bp,sphyg),105)=(0.5,  0.5,  0.2)
「評価が非常に様々であるので、ボブは、アリスが適切な態様で彼女の血圧を測定しているかを月曜日にチェックするようにチャーリー博士に頼んだ。チャーリーがアリスの会社の医師であり、彼は医学部を修了しているので、彼は、ボブに推薦を提供することができる。残念ながら、チャーリーは、アリスが全く不器用に彼女の血圧を測定しており、彼女が血圧計の扱いに相当な困難を有することを認める。従って、チャーリーは、アリスの測定に対して悪い評価を提供する。」
アリスに対するチャーリーの評価は、以下によって表される。
(rC,A,(bp,sphyg),F,108  sC,A,(bp,sphyg),F,108,  cC,A,(bp,sphyg),F,108)  =  (0.1,  0.9,  1)
チャーリーの推薦の評判は、以下によって表される。
ＲＢ，Ｃ、（ｂｐ，ｓｐｈｙｇ），Ｒ，１０８＝１１．２５
ＳＢ，Ｃ、（ｂｐ，ｓｐｈｙｇ），Ｒ，１０８＝１．２５
それから、チャーリーを通じたアリスに対するボブのグローバル評価は、以下によって算出される。
2010529549.tif 000011
「非常に信頼性が高い測定を提供することは、アリス及びボブの両方の利益にかなう。従ってボブは、高度な位置決めセンサを有するブラウンＢＰ３５５０血圧モニタを使用することを勧める。血圧を測定するため、血圧メータを心臓の高さに配置することが重要である。ＢＰ３５５０によって提供される健康データは、メタデータを伴う。このメタデータは、腕が正しい高さに配置されたかどうかに関する情報を含む。従って、ボブは、健康データの信頼性についてのより情報に基づいた決定をし得る。更に、アリスは、ブラウンＢＰ３５５０を使用して、彼女の血圧を測定する方法についてのオンラインチュートリアルを受ける。従って、ＢＰ３５５０を使用して血圧測定をする彼女の評判は、向上する。」
ルールエンジンは、アリスに対する以下のルール評価を算出する。
(rA,(bp,BP3550),F,108,  sA,(bp,BP3550),F,108,  cA,(bp,BP3550),F,108)=(0.7,  0.3,  0.1)
「２週目の残りの間の血圧値は、表２において表される。」
【表２】
2010529549.tif 000012
ボブは、以下の評価を提供する。
(rB,A,(bp,BP3550),109,  sB,A,(bp,BP3550),109,  cB,A,(bp,BP3550),109)=(0.8,  0.2,  0.6)
(rB,A,(bp,BP3550),110,  sB,A,(bp,BP3550),110,  cB,A,(bp,BP3550),110)=(0.8,  0.2,  0.6)
(rB,A,(bp,BP3550),111,  sB,A,(bp,BP3550),111,  cB,A,(bp,BP3550),111)=(0.8,  0.2,  0.6)
(rB,A,(bp,BP3550),112,  sB,A,(bp,BP3550),112,  cB,A,(bp,BP3550),112)=(0.8,  0.2,  0.6)
「血圧値が非常に高いままであるので、アリスは、ボブを再び訪問する。ボブは、アリスに対し、彼女の血圧メータを使用して測定をするように依頼する。アリスが彼女の測定をした後、ボブは、すぐに彼自身の器材を使用して、アリスの測定を繰り返す。このように、ボブは、アリスの血圧が２つの測定の間で変化しなかったと確信し得る。システムは、アリス及びボブの測定が非常に近いこと、及びボブが医師であるので、アリスの評判が向上されることを自動的に認識する。」
アリスは、１７９の血圧値を測定し、ボブは、１８０の血圧値を測定する。従って、集合評価は高い。ボブが１分以内に血圧を測定するので、評価の確実性も高い。アリスの測定及びボブの測定に基づいて、集合エンジンは、以下の集合評価を算出する。
(rB,A,(bp,BP3550),F,122,  sB,A,(bp,BP3550),F,122,  cB,A,(bp,BP3550),F,122)=(0.9729,  0.027,  0.8832)
ブラウンＢＰ３５５０で血圧測定をする機能的な評判は、健康データの評価及びルール評価を使用して算出され得る。この目的のため、機能的な評判の一部は、健康データの評価を使用して計算されることを必要とする。ルール評価に基づく機能的な評判部分は、別に計算される必要がある。
範囲関数は、以下の通りに規定される。
2010529549.tif 000013
第１忘却関数は、以下のように表される。
2010529549.tif 000014
ただしλ＝０．２５である。
第２の忘却関数は、以下のように表される。
g(i,j)=λj-i
ただしλ＝０．９９９９である。
それから、時刻ｔ＝１２２においてボブがブラウンＢＰ３５５０でアリスの血圧を測定した機能的な評判の値は、以下のように算出される。
2010529549.tif 000015
ルール評価に基づく機能的な評判の一部は、以下のように計算される。
2010529549.tif 000016
アリスに関するボブの評判は、健康データの評価に基づく評判部分と、ルール評価に基づく評判部分とを組み合わせることによって算出され得る。
2010529549.tif 000017
【００６４】
血圧（第２部）：
１０年後、アリスは、高血圧であると再び診断される。一方、デイビッド博士が、ボブの医師業務を引き継いでいた。デイビッドは、アリスによって提供される測定を信頼すべきかどうかよくわからない。デイビッドは、アリスにより提供される測定において、これまでにいかなる評価も与えていない。デイビッドが測定において推奨を提供するボブを信用するので、デイビッドは、アリスの測定におけるボブの評価を信用し得る。従って、デイビッドの目には、アリスは、ＢＰ３５５０での血圧測定に対して良い評判を有し、血圧計を使用した血圧測定において悪評を有する。評判が１０年前の測定に基づくので、これは１０年前よりも大きな不確実性を表す。更に、ボブによって提供される評価に基づいてデイビッドが評判を計算するので、確実性は低下する。またアリスは、先進的な位置決めセンサを有する新たな血圧メータ、オムロンＨＥＭ６５０を買った。ＢＰ３５５０の様に、ＨＥＭ６５０は、腕が正しい高さに配置されたかどうかに関するメタデータも提供する。アリスには、ＨＥＭ６５０を使用して血圧を測定する評価がない。従って、血圧計を使用して血圧を測定する評価と、ＢＰ３５５０を使用して血圧を測定する評価とが、ＨＥＭ６５０を使用した評価を算出するために使用される。ＢＰ３５５０を使用することが、血圧計を使用することよりもＨＥＭ６５０を使用することに類似するので、ＢＰ３５５０を使用することの評価は、血圧計を使用した評価よりも大きな重み付けを付与される。
過去にボブ及びチャーリーによって与えられたローカル評価は、アリスの評判を算出するため、デイビッドによって使用され得る。しかしながら、評価は、ボブ及びチャーリーに対するデイビッドの推薦の評判によって割引かれる必要がある。シナリオの全体にわたって、ボブ及びチャーリーが、（全てのｔに対して）以下の推薦の評判を有することが仮定される。
ＲＤ，Ｃ、（ｂｐ，ＢＰ３５５０），Ｒ，ｔ＝１１．８７５      ＳＤ，Ｃ、（ｂｐ、ＢＰ３５５０），Ｒ，ｔ＝０．６２５
ＲＤ，Ｃ、（ｂｐ，ｓｐｈｙｇ），Ｒ，ｔ＝１１．２５      ＳＤ，Ｃ、（ｂｐ，ｓｐｈｙｇ），Ｒ，ｔ＝１．２５
ＲＤ，Ｂ、（ｂｐ，ｓｐｈｙｇ），Ｒ，ｔ＝１１．２５      ＳＤ，Ｂ、（ｂｐ，ｓｐｈｙｇ），Ｒ，ｔ＝１．２５
アリスに対するデイビッドのグローバル評価は、以下の通りである。
(rD,A,(bp,sphyg),101,  sD,A,(bp,sphyg),101,  cD,A,(bp,sphyg),101)=(0.5,  0.5,  0.1552)
(rD,A,(bp,sphyg),102,  sD,A,(bp,sphyg),102,  cD,A,(bp,sphyg),102)=(0.5,  0.5,  0.1552)
(rD,A,(bp,sphyg),103,  sD,A,(bp,sphyg),103,  cD,A,(bp,sphyg),103)=(0.5,  0.5,  0.1552)
(rD,A,(bp,sphyg),104,  sD,A,(bp,sphyg),104,  cD,A,(bp,sphyg),104)=(0.5,  0.5,  0.1552)
(rD,A,(bp,sphyg),105,  sD,A,(bp,sphyg),105,  cD,A,(bp,sphyg),105)=(0.5,  0.5,  0.1552)
(rD,A,(bp,sphyg),108,  sD,A,(bp,sphyg),108,  cD,A,(bp,sphyg),108)=(0.1,  0.9,  0.7759)
(rD,A,(bp,BP3550),109,  sD,A,(bp,BP3550),109,  cD,A,(bp,BP3550),109)=(0.8,  0.2,  0.4914)
(rD,A,(bp,BP3550),110,  sD,A,(bp,BP3550),110,  cD,A,(bp,BP3550),110)=(0.8,  0.2,  0.4914)
(rD,A,(bp,BP3550),111,  sD,A,(bp,BP3550),111,  cD,A,(bp,BP3550),111)=(0.8,  0.2,  0.4914)
(rD,A,(bp,BP3550),112,  sD,A,(bp,BP3550),112,  cD,A,(bp,BP3550),112)=(0.8,  0.2,  0.4914)
ｔ＝１２２においてアリス及びボブによってされる測定の集合評価も、デイビッドによって算出され得る。
(rD,A,(bp,BP3550),F,122,  sD,A,(bp,BP3550),F,122,  cD,A,(bp,BP3550),F,122)=(0.9729,  0.0271,  0.8832)
「アリスがＨＥＭ６５０で血圧測定をする場合、デイビッドは、アリスに関する評判情報を提供される。」
ｔ＝３７５０における機能的な評判は、以下のように算出される。
2010529549.tif 000018
「アリスの評判は、全く良好であるが、かなりの不確実性を示す。不確実性は、古い評価及び異なる器材に起因する。従って、デイビッドは、測定をやり直したいと決断する。アリス及びデイビッドによって行われる測定が類似するので、デイビッドは、アリスに良好な評価をする。アリスの評判が向上し、この評判の確実性は、向上する。今後、腕の位置に問題がないことをメタデータが示す限り、デイビッドは、アリスの測定を信頼する。」
デイビッドによって提供される評価は、以下の通りである。
(rD,A,(bp,HEM650),F,3750,  sD,A,(bp,HEM650),F,3750,  cD,A,(bp,HEM650),F,3750)=(1,  0,  1)
アリスの評判は、現在以下の通りである。
ＲＤ，Ａ、（ｂｐ，ＨＥＭ６５０），Ｆ，３７５０＝２．２０３４
ＳＤ，Ａ、（ｂｐ，ＨＥＭ６５０），Ｆ，３７５０＝０．３７９９
【００６５】
図４は、データプロバイダにより提供される患者についての健康データ１０２ａの第１セットの信頼性の尺度を提供する、本発明による方法のフローチャートを示す。第１ステップ（Ｓ１）において、健康データ又はデータプロバイダが、少なくとも１つの評価要素を割り当てられ、割り当てられた評価要素が、第１評判尺度の決定（Ｓ３）（４０３）における入力として使用され（Ｓ２）（４０２）、第１評判尺度は、データプロバイダの信頼性を示す。第１評判尺度が、ヘルスケアプロバイダによって設定される所定の信頼性レベルの尺度である所定の評判閾値と比較される（４０４）。一実施例において、評判尺度が評判閾値よりも低い場合（Ｓ４）（４０５）、健康データの第２セットが生成され、結果として第２データセット１０２ｂとなり、ステップＳ１乃至Ｓ３が繰り返される。そうでなければ、健康データ１０２ａの第１セットは、信頼できると考慮される（Ｓ５）（４０５）。
【００６６】
開示された実施例のある具体的な詳細は、本発明の明白且つ完全な理解を提供するように、制限ではなく説明のために記載される。しかしながら、本発明が、必ずしもここで記載される詳細と一致しない、本開示の趣旨及び範囲から著しく逸脱しない他の実施例で実施され得ることは、当業者によって理解されるべきである。更に、この文脈において、簡潔さ及び明快さのため、周知の装置、回路及び方法論の詳細な説明は、不必要な詳細及びあり得る混乱を回避するために省略された。
【００６７】
参照符号は、請求項に含まれるが、参照符号を含むことは、明快さのみを目的とし、請求項の範囲を制限するものとして解釈されるべきではない。
【図１】
2010529549.tif 000019
【図２】
2010529549.tif 000020
【図３】
2010529549.tif 000021
【図４】
2010529549.tif 000022
【国際調査報告】
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2010529549.tif 000024
2010529549.tif 000025
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