(57)【要約】医学的状態についての情報を提供する方法およびデバイスが、本明細書に説明される。本デバイスは、患者の生理系についての情報を収集し、メモリ記憶から読み取り、罹患状態に関連するデータの時間次元動的パターンを識別し、複数の生理系に関する摂動パターンの重症度を決定するモニタを含むことができる。本デバイスはまた、生理系を横断して拡散する場合の摂動パターンの動的進行度、拡大、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚化を含む、生理系の視覚的描写を横断して拡散する嵐として、動的パターンの重症度の時間次元出力の視覚的表示を提供する表示プロセッサを含むことができる。
2015504555.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医学的状態についての情報を表示するためのデバイスであって、前記デバイスは、
患者の生理系についての情報を収集し、メモリ記憶から読み取り、罹患状態に関連するデータの時間次元動的パターンを識別し、複数の生理系に関する摂動パターンの重症度を決定するモニタと、
前記生理系の視覚的描写を横断して拡散する嵐として、前記動的パターンの重症度の時間次元出力の視覚的表示を提供する表示プロセッサであって、前記視覚的描写は、生理系を横断して拡散する場合の前記摂動パターンの動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を含む、表示プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項２】
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記表示は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、請求項１に記載のデバイス。
【請求項４】
前記嵐は、前記複数の領域のそれぞれが生理系における罹患状態の指標を表示する場合に、前記複数の領域を横断して拡散する、請求項３に記載のデバイス。
【請求項５】
前記嵐は、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記嵐は、前記罹患状態が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの嵐に融合する、請求項３に記載のデバイス。
【請求項６】
前記嵐は、時間が経過するにつれて、変形を被る、請求項３に記載のデバイス。
【請求項７】
前記デバイスは、ユーザが、前記嵐パターンを生成した病態生理学的発生を確認するためにドリルダウンすることにより、前記ユーザに計算透過性を提供し得るようにプログラムされている、請求項１に記載のデバイス。
【請求項８】
前記デバイスは、ユーザが、オブジェクトフロー図またはダイアグラムを確認することを選択し得るようにプログラムされ、前記オブジェクトフローまたは前記ダイアグラムは、前記嵐パターンを生成した検出された発生のフローの時限図を提供するように動画化され、前記ユーザに計算透過性を提供してもよい、請求項１に記載のデバイス。
【請求項９】
医学的状態についての情報を提供するためのデバイスであって、前記デバイスは、
患者の罹患状態を示す病態生理学的発生および時系列マトリクスデータに基づいたソフトウェア要素に関連する情報を含むメモリ記憶と、
前記患者の生理系についての情報を収集し、前記メモリ記憶から読み取り、前記データの時間次元動的パターンを識別し、前記パターンの重症度を決定し、複数の生理系に関する前記データの動的パターン間の相対的一致に少なくとも基づいて、罹患状態を識別するモニタと、
前記罹患状態の動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を含む、前記識別された罹患状態によって影響を受ける前記生理系の描写を横断する拡散パターンとして、前記生理系間の関係の視覚的表示を提供する表示プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項１０】
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１１】
前記表示は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１２】
前記拡散パターンは、前記複数の領域のそれぞれが生理系における罹患状態の指標を表示する場合に、前記複数の領域を横断して拡散する、請求項１１に記載のデバイス。
【請求項１３】
少なくとも２つの拡散パターンは、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記少なくとも２つの拡散パターンは、前記罹患状態が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの拡散パターンに融合する、請求項１１に記載のデバイス。
【請求項１４】
前記拡散パターンは、変形時間が経過するにつれて、変形を被る、請求項１１に記載のデバイス。
【請求項１５】
医学的状態についての情報を提供する方法であって、前記方法は、
患者の生理系に関する情報とメモリ記憶内に記憶された関係に関する情報とを比較することと、
前記メモリ記憶内に記憶された関係に基づいて、前記患者に影響を及ぼす特定の罹患状態を識別することと、
前記罹患状態の動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を含む、前記識別された罹患状態によって影響を受ける前記生理系の描写を横断して拡散する嵐として、前記生理系間の関係の視覚的表現を表示することと
を含む、方法。
【請求項１６】
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記視覚的表現は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記嵐は、前記複数の領域のそれぞれが生理系における罹患状態の指標を表示する場合に前記複数の領域を横断して拡散する、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記嵐は、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記嵐は、前記罹患状態が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの嵐に融合する、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記嵐は、時間が経過するにつれて、変形を被る、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
医学的状態についての情報を提供する方法であって、前記方法は、
患者の複数の異なる生理系内で発生する複数の異なる摂動に関連するデータを受信することと、
前記摂動の動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を含む、前記生理系の描写を横断する拡散パターンとして、前記生理系間の摂動の関係の視覚的表現を表示することと
を含む、方法。
【請求項２２】
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記視覚的表現は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記拡散パターンは、前記複数の領域のそれぞれが生理系における罹患状態の指標を表示する場合に前記複数の領域を横断して拡散する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
少なくとも２つの拡散パターンは、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記少なくとも２つの拡散パターンは、前記摂動が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの拡散パターンに融合する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記拡散パターンは、変形時間が経過するにつれて、変形を被る、請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
複数の命令を含む少なくとも１つの非一過性機械読み取り可能な媒体であって、前記複数の命令は、コンピューティングデバイス上で実行されることに応答して、前記コンピューティングデバイスに、
患者の生理系に関する情報とメモリ記憶内に記憶された関係に関する情報とを比較することと、
前記メモリ記憶内に記憶された関係に基づいて、前記患者に影響を及ぼす特定の罹患状態を識別することと、
前記罹患状態の動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を提供するように、前記識別された罹患状態によって影響を受ける前記生理系の描写を横断して拡散する嵐として、前記生理系間の関係の視覚的表現を表示することと
を行わせる、非一過性機械読み取り可能な媒体。
【請求項２８】
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、請求項２７に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
【請求項２９】
前記視覚的表現は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、請求項２７に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
【請求項３０】
前記嵐は、前記複数の領域のそれぞれが生理系における罹患状態の指標を表示する場合に前記複数の領域を横断して拡散する、請求項２９に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
【請求項３１】
前記嵐は、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記嵐は、前記罹患状態が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの嵐に融合する、請求項２９に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
【請求項３２】
前記嵐は、時間が経過するにつれて、変形を被る、請求項２９に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
【請求項３３】
医学的状態についての情報を提供するためのデバイスであって、前記デバイスは、
患者の罹患状態を示す病態生理学的発生および前記時系列マトリクスデータに基づいたソフトウェア要素に関連する情報を含むメモリ記憶と、
前記患者の生理系についての情報を収集し、前記メモリ記憶から読み取り、前記データの時間次元動的パターンを識別し、前記パターンの重症度を決定し、複数の生理系に関する前記データの動的パターン間の相対的一致に少なくとも基づいて、罹患状態を識別し、リアルタイムまたは近リアルタイム敏感度、特異度、治療遅延、および／または相関メトリクスを計算するモニタと、
リアルタイムまたは近リアルタイムにおいて、前記動的パターンの重症度の時間次元出力の視覚的表示、ならびに前記敏感度、特異度、治療遅延、および／または相関メトリクスの視覚的表示を提供する表示プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項３４】
前記デバイスはさらに、生理系との空間関係において、時間次元相関メトリクスの動画化された時間経過出力を決定および表示する、請求項３３に記載のデバイス。
【請求項３５】
前記デバイスはさらに、処理のために利用不可能なデータの代わりとして、追加のシミュレートされた最悪事態データまたは近最悪事態データを処理することによって、かつ、利用可能なデータおよび前記シミュレートされた代わりのデータの両方を使用して、最大潜在相関メトリクスを決定することによって、罹患状態との最大潜在相関メトリクスを決定および表示する、請求項３３に記載のデバイス。
【請求項３６】
前記デバイスは、最大潜在相関のリアルタイム時間次元出力を決定および表示する、請求項３５に記載のデバイス。
【請求項３７】
前記デバイスはさらに、前記相関メトリクスと前記最大潜在相関メトリクスとを比較することによって、罹患状態に関する最大潜在相関ギャップを決定および表示する、請求項３５に記載のデバイス。
【請求項３８】
前記デバイスはさらに、前記最大潜在相関メトリクスおよび前記最大潜在相関ギャップのうちの少なくとも１つとの空間関係において、前記時間次元相関メトリクスの動画化された時間経過出力を表示する、請求項３７に記載のデバイス。
【請求項３９】
前記デバイスは、前記最大相関と前記最大潜在相関との間の差異として、潜在ギャップを識別し、最大潜在相関ギャップの時間次元出力を表示する、請求項３５に記載のデバイス。
【請求項４０】
前記デバイスは、パターンの最大重症度のリアルタイム出力を決定および表示する、請求項３３に記載のデバイス。
【請求項４１】
前記デバイスは、少なくとも１つの罹患状態との最大相関、最大潜在相関、潜在ギャップおよび／または最大重症度の時系列のリアルタイム出力を決定および表示する、請求項３７に記載のデバイス。
【請求項４２】
前記デバイスは、比較のために、相関する罹患状態によって区別された最大相関、最大潜在相関、潜在ギャップおよび／または最大重症度の時間次元出力を決定し、同一の表示内に表示する、請求項３７に記載のデバイス。
【請求項４３】
前記デバイスは、最大相関を利用して、嵐の視覚表現を提供する、請求項３３に記載のデバイス。
【請求項４４】
前記デバイスは、最大潜在相関を利用して、嵐の視覚表現を提供する、請求項３５に記載のデバイス。
【請求項４５】
前記デバイスは、潜在ギャップを利用して、嵐の視覚表現を提供する、請求項３７に記載のデバイス。
【請求項４６】
前記デバイスは、最大重症度を利用して、嵐の視覚表現を提供する、請求項４０に記載のデバイス。
【請求項４７】
前記デバイスは、識別された動的パターンの複数の相関、潜在性、および重症度を生成および表示することにより、罹患状態に対して集められた証拠の時間経過モーションピクチャを提供する、請求項３３に記載のデバイス。
【請求項４８】
前記デバイスは、最大パターンの特定の範囲内にあるパターンの数の出力を生成することにより、前記最大パターンの診断値に重みを提供する、請求項３３に記載のデバイス。
【請求項４９】
前記デバイスは、最大相関、最大潜在相関、潜在ギャップ、および／または最大重症度の時間次元出力内のパターンを識別する、請求項３７に記載のデバイス。
【請求項５０】
前記デバイスは、最大相関の少なくとも１つの時系列と、生理系、相関する罹患状態、または疾患段階によって区別された最大潜在相関、潜在ギャップ、および／または最大重症度の少なくとも１つの時系列とのリアルタイム出力内のパターンを識別する、請求項３７に記載のデバイス。
【請求項５１】
前記デバイスは、前記相関メトリクス時系列内のパターンと、最大相関、最大潜在相関、潜在ギャップおよび／または最大重症度のうちの少なくとも１つの時系列内で識別されたパターンとに対する診断反応または治療反応を出力する、請求項３７に記載のデバイス。
【請求項５２】
前記デバイスは、動的パターン、動的パターンの変化、ならびに／または最大相関、最大潜在相関、潜在ギャップ、および／または最大重症度の時系列内のパターンのうちの少なくとも１つによって、患者の検索、フィルタ、ソート、および／または群化のうちの少なくとも１つを提供する、請求項３７に記載のデバイス。
【請求項５３】
前記デバイスは、前記相関メトリクス時系列、最大潜在相関時系列、潜在ギャップ時系列、および最大重症度時系列間のパターンを識別する、請求項３７に記載のデバイス。
【請求項５４】
前記デバイスは、臨床事象と併せて、前記相関メトリクス時系列、最大潜在相関時系列、潜在ギャップ時系列、および最大重症度時系列を表示する、請求項３７に記載のデバイス。
【請求項５５】
前記デバイスは、前記最大相関時系列内の傾向パターンを通じた回復の識別を提供する、請求項３５に記載のデバイス。
【請求項５６】
前記デバイスは、動的パターンと併せて、医療費の追跡を提供する、請求項３３に記載のデバイス。
【請求項５７】
前記デバイスは、閾値に対する反応および／または前記最大相関時系列を有するパターンの追跡を提供する、請求項３３に記載のデバイス。
【請求項５８】
前記デバイスは、前記最大相関メトリクスに基づいて、措置が講じられるべき場合と、措置が実際に講じられた場合とを識別することによって、治療遅延の決定を提供する、請求項３３に記載のデバイス。
【請求項５９】
前記デバイスは、治療遅延の時系列を生成し、前記治療遅延の時系列内のパターンの識別を提供する、請求項５８に記載のデバイス。
【請求項６０】
前記デバイスは、施設間、フロア間、および病院間の治療遅延の比較を提供する、請求項５８に記載のデバイス。
【請求項６１】
前記デバイスは、治療遅延を利用して、嵐の視覚表現を提供する、請求項５８に記載のデバイス。
【請求項６２】
前記デバイスは、専門家によって遡及的に罹患状態が存在すると識別されるときと、デバイスが前記罹患状態を識別されたときとの間の時間の差を識別することによって、プロセッサ診断差を判定専門家に提供する、請求項３３に記載のデバイス。
【請求項６３】
前記デバイスは、診断差の時系列を生成し、診断差の時系列内のパターンの遡及的識別を提供する、請求項６２に記載のデバイス。
【請求項６４】
前記デバイスは、異なる一式のパターン間の診断差の比較を提供する、請求項３３に記載のデバイス。
【請求項６５】
前記デバイスは、前記時間次元相関、時間次元最大潜在性、および時間次元診断差のうちの少なくとも１つのパターンに従って、技法、バイオマーカー、およびデバイスのうちの少なくとも１つの比較を提供する、請求項３７に記載のデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願への相互参照）
本願は、米国仮特許出願第６１／６２９，１６４号（２０１１年１１月１４日出願）および米国仮特許出願第６１／６２９，１４７号（２０１１年１１月１４日出願）の利益を主張し、それによって、それらの開示は、すべての目的のために、その全体が参照によって援用される。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００２】
（背景および概要）
状態、特に、臨床状態の検出の従来の科学的原理は、伝統的には、試験の結果を状態の存在の相対的確率と関連付ける、相関メトリクスの判定に基づく。相関メトリクスの実施例は、とりわけ、敏感度、特異度、陽性予測値、陰性予測値、および相関係数である。医師は、概して、状態の実際の確率が、合理的にベイズ理論に基づいており、既知の公式を使用して、試験結果を前提として、状態の確率を推定し得る、標準的公式に準ずるという認識を持って、これらの相関メトリクス値を使用する。残念ながら、これらの公式を使用するために、医師は、状態の試験前（事前）確率について、一般仮定を行なうことになる。
【０００３】
種々の実施形態が、付随の図面を参照して、以下に説明される。これらの実施形態は、単に、実施例として、図示および説明されており、本開示の範囲を限定することを意図しない。図面中、類似要素は、類似参照番号を有し得る。データ、名称、および実施例は、例証目的のための架空の患者に由来するものである。以下の実施例および議論では、とりわけ、特異度を含む、確率査定に関連するいくつかの相関メトリクスが、示される。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
【図１】図１は、時系列オブジェクト化の例示的実施形態による、分析のレベルを描写する、略図である。
【図２】図２は、一式の遡及的データ集合からのパターン集合の生成を描写する、略図である。
【図３】図３は、パターン集合が、参照患者集合に対する分析を通して、どのように特異度によって標識されるかを示す、略図である。
【図４】図４は、オブジェクト化のリアルタイム実行の間、発生が、どのように標識されたパターン集合と比較され、特異度および潜在性の時系列を生成し得るかを描写する、図１における略図の拡大である。
【図５】図５は、敗血症に対する単一点の特異度の取得の一実施形態を描写する。
【図６】図６は、スライディングウィンドウ技法を使用することによる、生データから特異度の時系列へのフローを示す、略図である。
【図７】図７は、同時多状態分析と呼ばれるプロセスの実施例の設定を描写する。
【図８】図８は、同時多状態分析と呼ばれるプロセスの７ステップ実施例における第１のステップを描写する。
【図９】図９は、同時多状態分析と呼ばれるプロセスの７ステップ実施例における第２のステップを描写する。
【図１０】図１０は、同時多状態分析と呼ばれるプロセスの７ステップ実施例における第３のステップを描写する。
【図１１】図１１は、同時多状態分析と呼ばれるプロセスの７ステップ実施例における第４のステップを描写する。
【図１２】図１２は、同時多状態分析と呼ばれるプロセスの７ステップ実施例における第５のステップを描写する。
【図１３】図１３は、同時多状態分析と呼ばれるプロセスの７ステップ実施例における第６のステップを描写する。
【図１４】図１４は、同時多状態分析と呼ばれるプロセスの７ステップ実施例における最後のステップを描写する。
【図１５】図１５は、図１６と密接に関連付けられ、事象に関する依存度図を描写する
【図１６】図１６は、図１５に描写される事象および関連付けられた依存度と関連付けられたシナリオチャートである。
【図１７】図１７は、図１８と密接に関連付けられ、二項のためのＰＤＬスクリプト、特異度結果、および依存度図を描写する。
【図１８】図１８は、図１７に描写される二項および関連付けられた依存度と関連付けられたシナリオチャートである。
【図１９】図１９は、図２０と密接に関連付けられ、分類のためのＰＤＬスクリプト、特異度結果、および依存度図を描写する。
【図２０】図２０は、図１９に描写される分類および関連付けられた依存度と関連付けられたシナリオチャートである。
【図２１】図２１は、図２２と関連付けられ、点ストリーム分類を含有するイメージのためのＰＤＬスクリプト、特異度結果、および依存度図を描写する。
【図２２】図２２は、図２１に描写されるイメージおよび関連付けられた依存度と関連付けられたシナリオチャートである。
【図２３】図２３は、現在値および視覚的に識別された傾向のリアルタイム（または、近リアルタイム）スナップショットとともに、単一患者に関する複数の特異度および潜在性の時系列を示す、リアルタイム特異度モニタのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）の一実施形態の描写である
【図２４】図２４は、上位ランキング状態および差分を概略する報告として、医療従事者に配信され得る、スナップショット報告の一実施形態の描写である。
【図２５】図２５は、単一状態に関する特異度および信頼度メトリクスを示す、説明されるプロセッサが埋め込まれる、ハードウェアデバイスのヒトインターフェースの一実施形態の描写である。
【図２６】図２６は、単一状態に関する特異度および信頼度メトリクスならびに特異度および潜在性の時系列の２８時間ビューを示す、説明されるプロセッサが埋め込まれる、ハードウェアデバイスのヒトインターフェースの一実施形態の描写である。
【図２７】図２７は、単一患者に関して単一時間点において識別されたパターンを描写する、特異度スタックのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）表示を示す。
【図２８】図２８は、生理系内における、２４時間にわたって重症度を進化させる敗血症プロセスの高レベル視覚化を提供する、摂動進化図のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）表示を示す。
【図２９】図２９は、パターン、特に、最大特異度から開始してランク付けされ、特異度別にランク付けされた単一患者内に現在（または、最近）存在するパターンを通して高速で一巡させるためのパターン一覧ナビゲーションＧＵＩである。
【図３０】図３０は、リアルタイム医療環境内の敗血症の状態に関する検索結果を示し、その結果、患者は、敗血症に対する特異度別にランク付けられる。
【図３１】図３１は、医師別フィルタリングおよび特異度別ランキングを提供する、ＧＵＩを示す。
【図３２】図３２は、医師別フィルタリングおよび潜在性別ランキングを提供する、ＧＵＩを示す。
【図３３】図３３は、診療科別フィルタリングおよび過去２８時間以内の潜在性の変化別ランキングを提供する、ＧＵＩを示す。
【図３４】図３４は、医師毎の品質尺度、この場合、最大特異度閾値に対する、遅延分へのアクセスを提供する、ＧＵＩを示す。
【図３５】図３５は、医学的状態についての情報を提供することができる、コンピューティングシステムの実施例のブロック図である。
【図３６】図３６は、医学的状態についての情報を提供することができる、有形非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体である。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
病院内の患者を評価する際、試験前確率を定義するために、いくつかのアプローチが存在する。しかしながら、試験前確率を定義するためのアプローチは、複合的かつ動的状態の事後確率を判定するための個々の患者の評価において、異なる医師によって病院システムを横断して適用されるとき、確実に有効ではない。試験前確率を定義するためのそのような方法の１つは、有病率を試験前確率に代入することを含む。いくつかの実施例では、有病率は大規模な臨床試験および／または多くの臨床試験のメタ分析において研究される母集団内の標的状態から導出される。有病率を母集団内の標的状態から導出することは、臨床試験の母集団が、複合および関連病態生理、遺伝子構成、および／または医師のケア下にある現患者の生理的脆弱性の十分な表明を含有していたことを検証することが困難であるため、不確実であり得る。これに対処するために、医師は、臨床試験からの有病率データを基準点として使用し、次いで、利用可能なデータの他の特徴の認識される有意性に関連する以前の経験を考慮し、次いで、状態の事後確率として、最終の専門家による推測を行なうために、これらの主観的要因に基づいて、試験前確率を頭の中で調節または較正する傾向にある。本アプローチでは、医師は、事後確率を形式的に計算するのではなく、ベイズの概念を考慮している。多くのインスタンスでは、本アプローチは、計算を行なうために本公式が呈する制御不可能敏感度のため、事後確率を判定するために、より厳密な数学的ベイズ推定法より優れている場合がある。
【０００６】
個々の専門医師は、本主観的アプローチを使用して、優れた成果を果たし得るが、ヒトの病態生理のばらつき、母集団のばらつき、異なる医師の異なるレベルの経験、ならびに多くの他の明確に定義されていないばらつきの複雑性は、予測可能結果をもたらすため、これらの「専門的」アプローチを大規模病院システムに適用不能にする。さらに悪いことに、専門家による本アプローチにおける信頼度は、複合的動的状態の間のケアの判断を誤らせ得る。
【０００７】
ベイズのアプローチ同様に、事後確率を判定する頻度法も、臨床医学に適用することが困難である。これは、部分的には、多数の利用可能なランダム試験の欠如ならびに複合的臨床母集団の比較および真の無作為化達成の困難によるものである。臨床医学における頻度に基づく事後確率の実施制限のため、前述のベイズのアプローチが、本目的のために広く使用されている。
【０００８】
ある実施例では、周囲炎症を呈する、膝の皮下損傷を主訴とする患者が、緊急治療室を受診するとする。患者の口腔体温は、１００度であって、医師は、全血算（ＣＢＣ）を命じ、その結果、白血球数（ＷＢＣ）は、８，０００／ｍｌ．（正常）であって、好中球数（ＡＮＣ）は、若干高めであった。大規模な臨床試験の結果が考慮されるとき、ＷＢＣ、ＡＮＣ、および体温（単独または組み合わせて）は、敗血症に比較的に敏感な試験である。重度の敗血症（致死的壊死性筋膜炎のように）では、ＷＢＣ（および、ＡＮＣ）が、最初に上昇し、ピークに達し、次いで、敗血症が死に向かって進行するにつれて降下し、本進行度時間軸（非常に可変である）に沿って、ＷＢＣのいかなる値も、敗血症の進行度に関連する試験のタイミングに応じて、重度の敗血症を呈し得る。緊急治療室医師は、ＷＢＣが、緊急治療室を受診する患者の母集団における敗血症に敏感な試験であって、正常ＷＢＣが、患者が危険な敗血症にかかっていないことの有力な証拠であることを認識し得る。両認識が、当てはまる場合もあり、臨床試験によって十分裏付けられているが、また、非常に誤解を招く恐れもある。
【０００９】
前述の用途において開示される技法は、リアルタイムおよび遡及的両方のデータ集合内のパターンおよびパターンの断片の分析を提供する。パターンは、研究者が、患者時間軸に対して、先見的および回顧的両方で検討することを可能にする。
【００１０】
本技法の一側面によると、試験結果、ばらつき、パターン、イメージ、またはデータの他の特徴の敏感度特異度関係点の軌道が、動的状態が進行するにつれた時間および／または状態の段階に対する経時的受信者動作空間内のその相対的位置を示すために、受信者動作空間上にマップされ得る。受信者動作空間内の点の位置の本移動は、時間の関数、臨床段階として、および／または別の値、ばらつき、パターン、あるいはデータの他の特徴または成分に関連して、提供されてもよい。
【００１１】
ある実施例では、受信者動作空間内のＷＢＣ８，０００の値の位置は、（空間は、敗血症の診断に関連するため）敗血症が進行するにつれて移動する。本技法の一側面によると、入力または出力（例えば、試験、値、ばらつき、パターン、イメージ、または他の特徴）の相対的有用性（または、値）が、経時的に、段階にわたって、および／または他の入力または出力との反復組み合わせの範囲にわたって、その移動および／または受信者動作空間内のその軌道の少なくとも１つの側面の分析および／または定量化によって判定される。
【００１２】
残念ながら、従来の品質インジケータの用途は、同様に、欠点がある。医療上の不成功等、状態の検出、識別、および治療の適時性は、医療ケアの品質および費用を定義する、主要要因である。これは、医療上の不成功（また、本明細書では、罹患状態とも称される）が、敗血症等の臨床上の不成功、または抗生物質に対する応答不良等の治療上の不成功、またはヘパリン起因性血小板減少症等の薬剤合併症、または過剰試験および治療が適用されたことによる資源利用上の不成功であろうと該当する。医療上の不成功の定量化および特性評価は、非常に複雑であるため、病院は、価値尺度を使用して、品質を定義する。ある意味、これらの価値尺度は、「試験結果」（品質または効率を試験する）であって、それらの周囲に受信者動作曲線を生成し、例えば、不良な品質に関する価値尺度の敏感度および特異度関係を提供することが可能である。しかしながら、これらの価値尺度は、そのような計算された出力が、著しく誤解を招く恐れがあり得るような複雑性を特性評価または定量化しない。そのような方法は、多くの場合、過度に簡略化されるほど、医師によって軽視されるのは当然のことである。例えば、従来の品質査定システムを使用して、所与の医療従事者、病院、または病棟に帰する、ケア不足または過剰に高額なケアのプロセスは、とりわけ、ケアを受ける前の患者の状態の動的関連複雑性の混在、他の作用および適時性の混在、患者の関連反応の混在、および単に確率の関数として生じ得る、大域的不幸（または、幸運）の混在によって複雑化される。これらの要因のいくつかは、監督下の医療従事者または病院には制御不能であり得るが、価値尺度および価値尺度を使用して推定される相対的事後確率に影響を及ぼし得る。
【００１３】
本技法の一実施形態は、アーカイブされたデータ集合内の診断パターンを検出および／または識別し、診断パターンの複数の特徴集合を定義する、相関プロセッサを備える。診断パターン（また、本明細書では、パターンとも称される）は、任意の好適な数の生理系または病態生理系に関連するデータを含むことができる。いくつかの実施形態では、パターンは、任意の好適な数の生理系に関連する時系列を含むことができる。プロセッサはさらに、時間および／または空間関係内で生じる少なくとも１つの状態または罹患状態と少なくとも１つの特徴集合の少なくとも１つの相関（また、本明細書では、相関とも称される）メトリクスを判定する。プロセッサは、状態と診断パターンの特徴集合との間の関係を示す、相関値を計算または別様に判定する。プロセッサはさらに、診断パターンと少なくとも１つの類似または別様に類似する特徴集合を有する標的データパターンを検出および／または識別し、標的パターンの検出に応じて、診断パターンと状態の関係を示す相関値を出力するようにプログラムされる。
【００１４】
一実施形態では、相関は、時間の関数として、判定および出力され、および／またはリアルタイムまたは近リアルタイムで出力される。相関メトリクス値は、時間の関数として、医療従事者に出力されてもよい。ある相関メトリクスは、関連データ集合の類似時間データパターンを伴う患者の転帰と比較して、関連データ集合のいくつかの好適な部分からのパターンによって定義されてもよい。相関はまた、データ要因、例えば、とりわけ、データの完全性、データの量、データの時期、関連データストリームの数およびタイプ、データの粒度の関数として、プロセッサによって定義されてもよい。一実施形態は、動的状態に応答して、相関メトリクスの出力の処理および提供をもたらし、状態の任意の集合に関する大域的データ集合の任意の値が変化するとメトリクスが再計算される。これらの変化として、例えば、とりわけ、状態の変化、新しい状態または他の変数の発生、およびデータ集合の変化が挙げられ得る。一実施形態は、データ集合の断片の相関間の値および関係が提供されるように処理をもたらし、さらに、データ集合の相関が、データパターンを生成するための処理の関数として、および／または自動的に、パターンに基づいて、付加的データを命じることによって、改善されるように、処理をもたらしてもよい。一実施形態による、相関の変化は、複数の相関成分を生成するように処理される。各成分は、データ集合自体あるいは患者の臨床出力またはケアのうちの少なくとも１つの変化に関連してもよい。ある実施例では、とりわけ、第１の相関成分は、データストリームの数の変化から導出されてもよく、第２の相関成分は、処理されたデータストリームの持続時間の変化から導出されてもよく、第３の成分は、患者の第１の臨床変化から導出されてもよく、第４の成分は、患者の第２の臨床変化から導出されてもよい。一実施形態は、動的相関メトリクスの成分を解析し、新しいパターンを前提として、どの付加的試験が命じられるべきかを客観的に判定する。
【００１５】
本技法の一実施形態は、複数の関連パラメータを処理し、複合的状態に関するリアルタイムまたは近リアルタイム相関を生成するためのシステムおよび方法を備える。一実施形態では、システムは、それらの値の出力および／または処理をもたらし、ユーザに、経時的に、例えば、時系列等の時間で形式化された表示において、状態または複数の状態に関する相関のリアルタイムまたは近リアルタイム指標を提供する。システムはさらに、相関値の少なくとも１つの特徴に応答する、アラームプロセッサを備えてもよい。ある特徴は、例えば、とりわけ、単一、複数、および／または関連する値、傾向、傾き、パターン、微分係数、および／または数学的関数を含んでもよい。システムはさらに、データ要因の変化の追加および実際の相関と潜在相関との間の差異の計算および出力、および／または差異に寄与するデータ差の出力あるいは自動補正によって達成され得る、潜在相関を示す出力を提供してもよい。一実施形態では、相関値または潜在相関値の複数の時系列が、時系列間の関係を検出するために、生成および処理されてもよい。一実施形態では、これらの時系列パターンの関係は、米国特許第７，０８１，０９５号、米国特許第７，７５８，５０３号、および米国特許出願第１３／１０２，３０７号に論じられるような時系列オブジェクト化パターン分析技術を使用して、検出および識別されてもよい（それぞれの全内容は、完全に本明細書に開示される場合と同様に、参照することによって組み込まれる）。好ましい場合、別のパターン検出処理方法が、使用されてもよい。本願のソフトウェア要素およびパターンは、２０１２年１１月１４日出願のＰＣＴ特許出願第＿＿＿＿＿号「Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｔｉｍｅ  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｍａｔｒｉｘ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｅｎｈａｎｃｅｒ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ」にさらに説明されており、あらゆる目的のために、参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる。
【００１６】
一実施形態では、任意の単一または群の試験パラメータ値が、状態に関する真陽性または偽陽性試験を含む確率は、例えば、パラメータ群の時限関連パターン、臨床時間軸に沿った時限関連パターンと他の時限関連パターンの関係、他の履歴または瞬時臨床パラメータの時限存在または不在、およびこれらの他の臨床パラメータと相互ならびに時限関連パターンの関係を含む、データ集合特徴の関数として判定される。さらに、一実施形態では、標的状態に関するデータの所与の集合の相関はまた、相関成分を標的状態と共有し得る、他の状態のプロセッサ定義相関の関数として、プロセッサによって調節されてもよい。ある実施形態では、少なくとも１つの相関メトリクスに影響を及ぼす、前述の時限関連パターンおよび臨床パラメータは、相関要素として定義される。これらの相関要素内および間のこれらの相関要素ならびに関係は、プロセッサによって定義されてもよい。１つ以上の状態との大域的相関が、次いで、それらの相関要素の関数として定義される。加えて、これらの相関要素および付加的臨床パラメータ内および間の関係が、定義されてもよい。本技法の一側面によると、大域的相関の可変および動的時系列は、これらの相関要素、大域的相関自体のパターン、ならびに他の大域的および／または要素的特異度の関連パターンの関数として定義される。
【００１７】
本技法は、複合的状態、特に、複合的医学的状態に関する相関要素および／または大域的相関を生成するためのシステムおよび方法を備える。一実施形態では、システムは、リアルタイム（または、近リアルタイム）において、状態が、複数のパターンに基づいて、モニタリングされている一式の状態とどの程度密接に一致するかを分析および提示する。いくつかの実施形態では、状態は、医学的状態であって、パターンは、臨床および／または医療パターンおよび／または臨床パターンに関連する医療機関のケアおよび／または費用パターンである。いくつかの実施形態は、リアルタイム（または、近リアルタイム）において、遡及的患者データ集合の大量の代表的集合内で識別されたパターンとの比較を利用することによって、患者の状態が、生理的および医療データ内の複数のパターンに基づいて、モニタリングされている一式の状態とどの程度密接に一致するかをリアルタイム（または、近リアルタイム）で識別、分析、および提示するためのシステムおよび方法を提供する。ある実施形態の一側面によると、分析および提示は、医療または臨床上の不成功（例えば、生理上の不成功、治療上の不成功、および医療合併症）の早期検出、識別、定量化、および／または追跡を提供する。ある実施形態の別の側面は、医療反応（例えば、生理反応および治療反応）の早期検出、識別、定量化、および／または追跡を提供する。ある実施形態の別の側面は、臨床管理ばらつきの早期検出、識別、定量化、および／または追跡を提供する。ある実施形態の別の側面は、医療費のばらつきの早期検出、識別、定量化、および／または追跡を提供する。
【００１８】
膨大なリアルタイムおよび遡及的データから導出されたパターンおよびパターン関係の分析は、多くの利点を有するが、出力の複雑性を減少させる改良ならびに複合的パターンと状態または一式の状態を相関させるための高度な方法は、有益となるであろう。
【００１９】
本技法の一側面によると、状態との相関は、患者の遡及的集合内において、本パターンの識別が、少なくとも１つの相関メトリクスに対応するように、個々のパターンと関連付けられてもよい。プロセッサは、相関値を含む、または別様にそれと関連付けられるパターンを識別するようにプログラムされてもよい。
【００２０】
一実施形態によると、プロセッサは、ユーザの支援を伴って、または伴わずに、多数のパターン（例えば、１０，０００パターン）を作成してもよく、これらのパターンは、多数の遡及的患者データ集合（例えば、１００，０００患者データ集合）内の一式の状態（例えば、２００状態）に関する大域的相関値を生成および／または関連付けるように定量化されてもよい。一実施形態では、本パターンの集合は、他の患者集合に対して利用され（リアルタイム、近リアルタイムで、または遡及的データを用いてのいずれかにおいて）、相関値の時系列を生成することができる。代替として、大域的および要素的相関値は、時系列または他の分布に生成されることができる。本時系列および／または分布の集合は、とりわけ、視覚化、報告、他のシステムとのインターフェース、および／または分析を含む、広範囲の目的のために使用されることができる。本システムおよび方法の重要な利点は、医師または看護士であり得る、ユーザが、所与の状態に一致する（例えば、時間ドメインにおいて）パターンを容易に理解可能であるように、計算透過性を伴って、膨大なデータ集合の処理をもたらすことである。
【００２１】
本技法は、リアルタイムまたは近リアルタイムにおいて、選択された状態に関する大域的および／または要素的相関値を導出、提示、および分析するためのシステムおよび方法を提供する。本技法はさらに、大域的および／または要素的相関に応答する、アラームプロセッサを提供し、アラームプロセッサは、所望に応じて、実質的に、データ集合全体に応答する。例えば、アラームプロセッサは、数百の時系列を横断して、かつ長期間にわたって、膨大なパターン関係に応答し、相関メトリクス間の大域的および／または要素的相関閾値、傾向、パターン、および／または関係を生成する、および／または大域的および／または要素的相関メトリクスおよび他の条件またはパラメータの閾値、傾向、パターン、および／または関係に応答してもよい。一実施形態では、本技法は、第１の集合のＥＭＲデータおよび／またはモニタデータを反復的に処理し、患者からのパターンの参照集合（参照集合は、１つ以上の既知の標的状態によって特徴付けられる）を生成し、パターンの参照集合に対応する標的状態に関する相関値の参照集合を導出し、第２の集合のＥＭＲデータおよび／またはモニタデータを反復的に処理し、状態に関連するパターンに一致する、一致パターンの出力集合を生成し、パターンの出力集合とパターンの参照集合を比較し、状態に関する相関値の出力集合を導出し、相関値の出力集合に基づいて、指標を出力するようにプログラムされる、患者データ処理システムを備える。プロセッサは、いくつかの好適な数の部分的または完全に識別されたパターンを集約および／または解析するようにプログラムされてもよい。一致は、本明細書で参照される特許出願に説明されるタイプである、または別の方法によるものであってもよく、および／または時間的一致、空間的一致、成分一致、領域一致、二項一致、および／またはイメージ一致による、時間ドメイン内の一致を含んでもよい。プロセッサは、実質的に、同一の処理方法を適用し、参照集合および出力集合を生成してもよい。プロセッサは、所定の時間、パターン、および／または一式のデータによって定義された間隔内において、少なくとも１つのパターンを識別してもよい。プロセッサは、相関メトリクス集合のパラメータを表す値を識別してもよい。ある実施例では、パラメータは、とりわけ、最大値、平均値、中央値、および／または数学的公式から導出された値および／またはパラメータ値のさらなる処理によって導出された値または値の範囲のうちの少なくとも１つであってもよい。プロセッサは、少なくとも１つの相関メトリクスに関連する一致パターンの計数あるいは別の定量化またはパラメータを表す値を生成してもよく、定量化は、少なくとも１つの相関メトリクスの範囲内の一致パターンの計数から導出されてもよい。プロセッサは、例えば、少なくとも１つの相関メトリクスの少なくとも１つの相関メトリクス集合（最大値等）のパラメータに従って、規定または動的に判定され得る、少なくとも１つの相関メトリクスの範囲内の一致パターンの計数を表す値を生成してもよい。
【００２２】
一実施形態では、患者データ処理システムは、データ集合の非可用性、疎性、および／または陳腐性を認識し、利用不可能、疎性、または陳腐なデータ集合が、利用可能であって、十分にサンプリングされており、適時である場合、少なくとも１つの相関メトリクスの潜在最大値を表す値を判定し、かつその潜在性を生成したソースデータストリームまたは複数のストリームを識別するようにプログラムされる。あるデータ処理システムは、データ集合が、完全および／または適時である場合、少なくとも相関メトリクスの潜在性の値と既存の相関値を比較し、潜在差の値を生成するようにプログラムされてもよい。
【００２３】
一実施形態では、患者データ処理システムは、複数の一連のウィンドウを処理し、複数の状態および／または診断に関する少なくとも１つのメトリクス、潜在性、および／または潜在差の値を表す値の時系列を生成し、リアルタイムまたは近リアルタイム環境において、それをモニタまたは他のユーザインターフェースディスプレイ上に提示し、および／または時系列のうちの１つ以上内の値の閾値に基づいて、アラームを発報するようにプログラムされ、アラームは、例えば、時系列のうちの１つ以上内の値のパターンに基づく、および／またはこれらの時系列間の関係に基づいてもよい。一実施形態では、プロセッサは、費用、コスト、および／またはリソース利用の時系列と組み合わせられた前述の時系列のうちの少なくとも１つを分析し、医療機関内のケアの品質および／または効率を分析、報告、ならびにモニタリングし、および／または付加的試験、治療、および／または療法の開始、品質査定、報告、分析、ダッシュボード表示、検索、ランク付け、フィルタ、ソートの要求を指示またはトリガし、または別様に、患者、患者内の時間ウィンドウ、患者群、診療科、医師、および／または医療施設訓練を区別および／または比較し、および／または他のシステムおよび／またはプロセッサとインターフェースをとるようにプログラムされる。プロセッサは、前述のパラメータ、パターン、特異度、潜在性、および／または潜在差から他のメトリクス、指標、および／またはインジケータを生成し、治療、療法、および／またはバイオマーカーの有効性および／またはコスト効果を判定するようにプログラムされてもよい。一実施例では、プロセッサは、潜在性および／または潜在差を適用し、診断および／または状態識別／規定に関連して、補正可能遅延を判定するようにプログラムされてもよい。プロセッサは、遅延、コスト、あるいは別のメトリクスまたはインジケータを適用し、医療従事者、診療科、および／または施設のコスト効率および／または品質および／または適時性に関連する出力をランク付け、および／またはソート、あるいは別様に区別を提供するように判定および出力するようにプログラムされてもよい。
【００２４】
一実施形態では、プロセッサは、規定された時間点の間、ユーザインターフェース上に表示するために、一連の時間ウィンドウ内に記述される少なくとも１つの相関メトリクス、潜在性、および潜在差の一次または関連参照および標的パターンおよび／または一次または関連パターンを生成および／または解析するようにプログラムされる。表示は、軸としての時間を使用して、あるいは動画またはループ状動画の使用によって、単略図として、経時的に変化を示す、または実証するように構成されてもよく、検索、ソート、フィルタリング、または別様にナビゲートされることができる、パターンの一覧を提供してもよい。ディスプレイまたは他の出力は、少なくとも１つの相関メトリクスのパラメータならびに潜在性のパラメータおよび／または潜在差のパラメータがともに示される、視覚化を提供してもよい。少なくとも１つの相関メトリクスのパラメータは、メトリクスの最大値であってもよい。視覚化は、関連パターンの最大相関および計数がともに示されるように提供してもよい。前述の値、パラメータ、および関係のいずれかの変化は、所与の時間スパンの間、例えば、図式的におよび／または動画によって示されてもよい。プロセッサは、請求項１の患者データ処理システムを利用してもよく、使用されるパターンの基礎定義および／または抽象化は、リアルタイムまたは近リアルタイムにおいて改変されることができる。プロセッサは、患者および患者群をクラスタ化、特性評価、および／または区別し、パターン、特異度、潜在性、潜在差、および／または医療従事者注記あるいは状態および／または診断の存在を規定する他の機構に対する他のプロセッサ出力を比較するようにプログラムされてもよい。プロセッサは、状態との少なくとも１つの相関メトリクスの時系列を使用して、別の状態および／または時系列内の点との少なくとも１つの相関メトリクスの時系列を改変、それに注釈を付ける、または別様にそれを向上させるようにプログラムされてもよい。
【００２５】
一実施形態では、プロセッサは、前述の処理から生成されたデータによって、示唆、制限、ランク付け、ソート、タグ付け、ハイライト、強調、注釈付け、着色、区別、または別様に向上される、患者データの視覚化を提供するようにプログラムされる。ランキングは、少なくとも１つの相関メトリクスのパラメータ値、一致パターンの数の計数、および／または値および計数の組み合わせ、および／またはパターンの重症度に基づく、あるいは別の方法によるものであってもよい。視覚化は、コストまたはコスト時系列の表現および／または表示されるパターンを識別するために使用される基礎定義および／または抽象化とともに、提示されてもよい。
【００２６】
一実施形態では、プロセッサは、潜在的に有益な試験、および／または試験頻度、有害実験条件を判定ならびに報告し、および／または付加的試験等の試験変更を命じる、および／または少なくとも１つのメトリクス、潜在性、および／または潜在差の値および／またはパターンに基づく、安静の頻度の変更を命じるようにプログラムされてもよい。
【００２７】
一実施形態では、参照集合は、遡及的患者群から導出されてもよく、識別されるパターンは、新しい患者が群に追加されるにつれて、出力の品質および／またはロバスト性を改善するようにアップデートされてもよい。一実施形態では、処理システムは、新しい患者を、例えば、リアルタイムまたは近リアルタイム環境において処理された標的集合として処理された付加的集合からの群に追加する。システムは、決定的試験、別の指標によって診断される、または別様に状態によって標識される、患者が、遡及的集合の患者に追加されるようにプログラムされてもよい。
【００２８】
一実施形態では、プロセッサは、一式のパターンを分析し、状態の所与の集合との少なくとも１つの相関メトリクスの応答およびロバスト時系列を生成することに関して、パターンの集合の効果を判定する。プロセッサは、患者データ処理システムを利用してもよく、使用されるパターンの基礎定義および／または抽象化は、リアルタイムまたは近リアルタイムにおいて、改変されることができる。
【００２９】
一実施形態では、本明細書に開示されるプロセッサまたはプロセッサの派生物の出力は、デバイス、バイオマーカー、試験、および治療等の新しいまたは改良された医療製品を開発する、あるいは医療デバイスの追加に先立った本明細書に開示されるプロセッサの出力のうちの少なくとも１つと医療デバイスの含有後の出力を比較し、例えば、相関メトリクスの増加、潜在差の減少、コストの削減、リソース利用の削減、少なくとも１つの相関メトリクスにおけるより経時的高速上昇、関連利益等の少なくとも１つの好ましい効果を検出することによって、既存の医療製品の有効性を判定するために使用される。一実施形態では、本明細書に開示されるプロセッサまたはプロセッサの派生物は、医療デバイスの追加に先立った本明細書に開示されるプロセッサの出力のうちの少なくとも１つと医療デバイスの含有後の出力を比較し、例えば、相関メトリクスの減少、潜在差の増加、コストの増加、リソース利用の増加、少なくとも１つの相関メトリクスの経時的低速上昇（または、降下）、関連悪影響等の少なくとも１つの悪影響を検出することによって、デバイス、バイオマーカー、試験、および治療等の医療製品の悪影響を判定する。一実施形態では、プロセッサは、好ましい効果を悪影響から分離し、好ましい効果と悪影響を比較するようにプログラムされる。
【００３０】
本開示を要約することを目的として、本技法のある側面、利点、および特徴が、本明細書に説明された。本明細書に開示される技法は、必ずしも、本明細書に教示または示唆され得るように、他の利点を達成せずに、本明細書に教示される１つの利点または利点集合を達成あるいは向上させる様式において、具現化または実施されることができる。
【００３１】
図１に示されるように、電子医療記録（ＥＭＲ）データ１０２、医療モニタデータ１０４、履歴データ１０６、実験データ１０８、療法データ１１０、患者記録１１２、および他のデータソースが、時系列データ１１４に変換されることができる。時系列データ１１４は、種々のレベルの複雑性（例えば、事象オブジェクト１１６、関連二項１１８、および／またはイメージ１２０）のパターンを識別するために分析されることができる。これらのプロセスを行なうための種々の方法は、前述の特許および出願に詳細に論じられている。
【００３２】
一実施形態では、パターンは、パターンの要素を抽象化し、それらをパターンのクラスを記述するデータ構造内にカプセル化する、種々の機構を用いて記述されてもよい。一実施形態では、本カプセル化は、発生タイプと呼ばれる。発生タイプは、患者および／または他のデータから導出された時系列または他の時間で形式化されたデータ集合内でパターンを検索するために十分な情報を含む。発生タイプは、例えば、とりわけ、一式のパラメータ、一式のブール規則、一式の公式、一式の命令、ソフトウェア要素、あるいはテキスト形式のドメイン固有言語（ＤＳＬ）のスクリプト、視覚的ＤＳＬの略図またはモデルの使用を含む、種々の方法で構築されることができる。
【００３３】
発生タイプの本質にかかわらず、発生タイプの機能の１つは、時系列データの領域内の規定された生理的パターンのインスタンスを識別することである。本実施形態では、領域は、一式の生理信号ならびに開始および終了時間として定義される。領域は、単一患者に関する時系列データ、患者に関する時系列データのサブ集合、または複数の患者を横断する一式のデータの一部であってもよい。
【００３４】
発生タイプは、発生タイプ内に記述されるパターンの発生インスタンス（単に、発生と呼ばれる）を導出するために、領域に適用されることができる。（本実施形態では、これを達成するための機構は、前述の用途において説明された患者安全プロセッサエンジンであってもよい。）発生タイプが、領域に適用され、タイプによって定義される１つ以上の発生が、見出される場合、領域は、発生タイプに関して陽性であると言え得る。領域は、発生タイプに関して、陽性または陰性のいずれかであり得る。
【００３５】
本二項特異度は、発生タイプの予測力と発生タイプが、真陽性（ＴＰ）、偽陽性（ＦＰ）、真陰性（ＴＮ）、または偽陰性（ＦＮ）であるかどうかを判定するための既知の「至適基準」を比較する能力を提供する。例えば、研究者またはプロセッサが、特定の状態（例えば、敗血症等の病態）を有する領域を指定する場合、その領域への発生タイプの適用は、前述の４つの転帰、すなわち、ＴＰ、ＦＰ、ＴＮ、ＦＮのうちの１つをもたらし得る。
【００３６】
一実施形態では、一式の領域は、標的領域祖集団として指定され得る。本標的領域祖集団内には、領域のサブ集合が、状態（例えば、敗血症）を有することが「既知である」として指定され得る。本サブ集合は、既知の領域集合として指定され得る。既知の領域集合を伴う標的領域祖集団は、標識された領域祖集団として指定され得る。
【００３７】
標的領域祖集団および既知の領域集合が、識別されると（例えば、タグ付け機構を通して）、標的領域祖集団内の領域への発生タイプの適用の結果が、これらの集合と比較され、検討されている状態（標的状態）との発生タイプの相関メトリクス（とりわけ、敏感度、特異度、陽性予測値、陰性予測値、尤度比等）を判定することができる。
【００３８】
発生タイプは、標的状態に関する相関メトリクスまたは一式の相関メトリクスを表してもよい。例えば、単一発生タイプは、敏感度／特異度対を表してもよく、一式の発生タイプは、一式の敏感度／特異度対を表す。
【００３９】
一実施形態では、特異度は、一次相関メトリクスとして使用される。代替実施形態では、陽性予測値は、一次相関メトリクスとして使用される。一実施形態では、発生タイプの特異度は、高度な粒度の特異度および特異度の可能性として考えられる範囲内の有意な被覆率を伴う、広範囲の発生タイプを含有する、オブジェクト化（遡及的患者データの大量の集合から導出）され得る、パターンおよび時系列マトリクスのリポジトリが、リアルタイムモニタによって使用され、所与の状態に向かう特異度の時系列を生成し得るように適用されてもよい。
【００４０】
ある実施形態では、リアルタイム特異度モニタは、複数の別個のプロセスに分割されてもよい。第１のプロセスは、特異度が標識されたパターン集合３０２（図２および３）をパターン集合２０２および参照患者集合３０４から作成することであってもよく、第２のプロセスは、リアルタイム環境において、その特異度が標識されたパターン集合３０２を使用し、とりわけ、時系列としての特異度の表示、特異度ストリーム内のパターン認識、リアルタイムアラーム発報、リアルタイム報告、患者内および間の状態ランキング、特異度ダッシュボード、早期疾患識別、および潜在的に報告されない状態の識別を含む、広範囲の能力を提供し得る、図４の一式の特異度時系列４０２を生成することであってもよい。一実施形態では、前述のこれらの２つの位相は、時間で分離され、２つの別個のおよび／または異種環境において実行されてもよい。特異度が標識されたパターン集合３０２の作成は、例えば、研究施設において達成されてもよい。結果は、抜粋、合成されてもよく、減少および／または単一データ構造（例えば、一式のデータベーステーブルまたは単一ファイル）に解析されてもよい。特異度が標識されたパターン集合３０２は、次いで、第１の位相の出力および位相２の入力となり得る。
【００４１】
一実施形態は、持続的改良が、特異度が標識されたパターン集合３０２内で達成され得るように構成される。加えて、精緻化された集合が、続いて、研究施設または他のソースからのリアルタイム環境に提供されることができる。例えば、ますます大量の一式の遡及的患者データ集合が適用され、特異度値のより優れた検証を提供することができる。本技法を使用して、研究者は、より良好なパターンを発見する、または集合内の被覆率および層化を増加させ続けることができる。パターンおよび／または特異度の精緻化は、次いで、リアルタイム環境に提出されることができる。
【００４２】
特異度が標識されたパターン集合３０２を作成するための方法およびプロセスの一実施形態
リアルタイム特異度モニタ（ＲＳＭ）の一実施形態は、特異度が標識されたパターン集合３０２を使用し、リアルタイムで、または任意の好適な遅延を伴って、複数の特異度の時系列を生成する。特異度が標識されたパターン集合３０２は、ＲＳＭの使用に先立って実行される別個のプロセスとして、作成されてもよい。
【００４３】
代替実施形態は、陽性予測値を使用する。代替として、複数の相関メトリクスが、同時に、計算および維持される。
【００４４】
一実施形態では、特異度が標識されたパターン集合３０２は、一式の特異度値と組み合わせられた発生タイプとしてカプセル化された一式のパターンから構成されてもよく、各パターンは、各モニタリングされる状態に関する１つの特異度値を有し得る。例えば、ＲＳＭが、敗血症、睡眠時無呼吸、および鬱血性心不全状態をモニタリングする場合、特異度が標識されたパターン集合３０２内の各パターンは、それらに付けられた（例えば、関連データベース内の外部キー関係を通して）３つの特異度値を有する、すなわち、１つは、敗血症に関する、１つは、睡眠時無呼吸に関し、１つは、鬱血性心不全に関するであろう。代替として、特異度値は、閾値を下回り、「無相関」を示す場合、除外されてもよい。
【００４５】
特異度が標識されたパターン集合３０２は、パターン集合３０２と、参照患者集合３０４（図３参照）に対してパターンを実行することによって見出された特異度値の組み合わせを表してもよい。例えば、特異度が標識されたパターン集合３０２は、任意のパターン集合２０２および参照患者集合３０４から導出されてもよい。任意のパターン集合（例えば、１つ以上のパターン群）が、特異度が標識されたパターン集合３０２を作成するために使用されてもよい。いくつかの実施例では、複数の参照患者集合３０４が、複数の特異度が標識されたパターン集合３０２ｓ  ３０２を作成するために使用されてもよい。
【００４６】
パターン集合２０２は、多くの異なるソースに由来してもよい。例えば、パターン集合２０２は、研究者によって作成されてもよく、またはパターン集合２０２の作成は、完全にまたは一部、研究者によって指示された方法において自動化されることができる。一実施形態では、パターン集合２０２は、所定のパターン集合２０２を検出し、パターン集合２０２の作成を自動化する任意の好適な組み合わせを用いて作成されることができる。
【００４７】
一実施形態では、パターン集合２０２は、標識された領域祖集団、研究者によって供給される一式の発生タイプ、およびパターンの生成を指示するための一式のパラメータを使用する、自動化されたプロセスから生成されてもよい。本プロセスは、反復パターン向上（また、本明細書では、ＩＰＥとも称される）と呼ばれ得る。
【００４８】
効果的特異度が標識されたパターン集合３０２は、好ましくは、高被覆率、ロバスト性、および検証された予測性を含む、重要な特性を有する。
【００４９】
高被覆率を伴う集合は、各状態に関する広範囲の特異度値を網羅するであろう。一実施形態では、被覆率は、種々のレベルの特異度において重要であり得る。代替として、ある値を下回る特異度値は、記憶されない。記憶される最大特異度値は、ＲＳＭが示すことができる最大値を表す。いくつかの実施形態では、最高位の（すなわち、１００％に近い）特異度における被覆率は、多くの一式の値のうちの１つである。値は、種々の特異度レベルにおける被覆率の粒度を増加させることによって、追加されてもよい。粒度の増加は、特異度傾向の効果的識別を支援する。
【００５０】
一実施形態による、プロセッサは、データのロバスト性を定量化する。ある実施例では、ロバスト性は、層化された被覆率によって表されてもよい。特に、パターンが表した層化された被覆率は、異なる信号集合を標的化し、および／または病態の別個の症状を識別する。例えば、炎症は、敗血症の１つの早期関係インジケータであるため、パターン集合２０２が、異なる生理信号（例えば、ＷＢＣおよび体温）ならびにそれらの集合内の複数のパターン（例えば、閾値および傾向）を使用して、炎症の複数のインジケータを含むことが有利であり得る。異なる生理信号集合依存度を伴うパターンを含むことは、有用パターンが、リアルタイムで見つけられる可能性を増加させる。これは、特定の摂動または他の症状を扱うパターンが、より低い特異度を伴う状態を識別する場合でも、含有を保証し得ることを意味する。
【００５１】
さらに、ロバスト性の主旨は、パターン要素ならびにパターン全体の含有を示唆することである。例えば、重炭酸塩の降下が、敗血症に対して特異度６４％を有することが認められ、血小板の降下が、敗血症に対して特異度５６％を有することが認められ、血小板の降下に先行する重炭酸塩の降下の関係が、敗血症に対して特異度７１％を有することが認められる場合、本技法の一側面によると、ロバスト性の原理は、関係パターン（最高特異度を有する）と、また、個々の要素を含むことを示唆する。このように、重炭酸塩の初期降下は、ＲＳＭに、敗血症に対して６４％と登録し、次いで、血小板の降下が生じると、ＲＳＭは、敗血症に対して７１％の移動を示すであろう。大量の集合のサブ要素を伴うパターンでは、サブ要素の含有は、特異度の変化に対して高度な応答性を提供する。
【００５２】
最後に、一実施形態では、パターン集合２０２は、特異度を導出するために構築された、および／または元々使用された集合以外の患者参照集合に対して、その予測性に関して試験されてもよい。特異度のばらつきが、参照集合間で予期され得るが、ばらつきの広い振幅は、特定の参照集合に対して「過度に調整」されたパターンを示す可能性がある。複数の患者参照集合を使用した検証は、状態と関連付けられた生理現象を正確に表す要素ではなく、異常データ特徴に基づいて、パターンを識別および排除することができる。研究者による監視は、複数の患者参照集合に対する予測性の検証とともに、ＲＳＭの効果を増加させる。
【００５３】
特異度が標識されたパターン集合３０２が、作成されると、関連データベース、データファイル、またはファイルの集合を含む、種々の方法で解析され、とりわけ、実行可能ファイル内に、または直列化されたストリームとして、カプセル化されることができる。
【００５４】
リアルタイム特異度時系列を生成するための方法およびプロセスの一実施形態
特異度が標識されたパターン集合３０２を前提として、リアルタイム特異度モニタ（ＲＳＭ）は、リアルタイム（または、近リアルタイム）において、各患者に関する一式の時系列を生成し得、これは、クエリ、表示、および分析され得る。
【００５５】
一実施形態では、発生タイプは、ソフトウェア要素を使用して、カプセル化される。本明細書で参照されるソフトウェア要素は、任意の好適なヒト読み取り可能なコンピュータ言語を使用して書かれたコンピュータ命令を含むことができる。例えば、発生タイプは、パターン定義言語（ＰＤＬ）と呼ばれるドメイン固有言語（ＤＳＬ）を使用して、カプセル化されることができる。いくつかの実施形態では、発生タイプは、パターンインスタンスが識別され得るパターンのクラスを記述する、ＰＤＬスクリプトを含有することができる。代替として、発生タイプを定義するための他の方法も、採用されてもよい。
【００５６】
入院期間の任意の所与の時間点において、ＲＳＭは、特異度の単一点の取得を実行し得る。図５は、敗血症に対する特異度の単一点の取得を図示する。この場合、９つのソフトウェア要素５０２が、例証目的のために示される（ＡからＩとラベル化）。これらの９つのソフトウェア要素５０２は、特異度が標識されたパターン集合３０２内にカプセル化され、ここで、敗血症に関連する特異度のソフトウェア要素の値にソートされて示される。図５に図示される実施例では、２０３５年１２月１２日午前１０：３０等の特定の時間において、その時間までに収集された単一患者に関するデータが、９つのソフトウェア要素５０２を使用して分析され、結果は、患者結果フィールド５０４に配置される。各ソフトウェア要素５０２は、前述のように、陰性または陽性として標識され得る（すなわち、定義されたパターンの１つ以上のインスタンスを識別する能力に従って）。一実施形態では、ソフトウェア要素５０２が実行され、結果が判定されると、陽性ソフトウェア要素５０２は、集約され、特異度が標識されたパターン集合３０２内に標識された特異度値に逆リンクされる。最後に、最大特異度が、判定されてもよく（ソフトウェア要素Ｄ−４８．８％）、時間−値対における値となり（２０３５年１２月１２日午前１０：３０、４８．８）、これは、本患者に関する敗血症特異度時系列における単一点を表す。
【００５７】
本プロセスは、敗血症に向かう特異度の時系列を作成するために、付加的時間点に関して繰り返されることができる。一実施形態では、時系列は、任意の新しい値が患者データストリームに追加される度に、その時間点に関して値を生成することによって、作成されてもよい。代替実施形態では、サンプリングプロセスが、スライディングウィンドウアプローチを使用して採用されることができる（図６に示されるように）。示されるように、患者データ（また、本明細書では、生データとも称される）６０２は、データ６０４の領域（固定または可変時間水平軸を伴い、固定または可変サイズのいずれかである）に分割されてもよく、各ウィンドウは、状態６０６毎に特異度の単一点を生成する。これらの点の集約は、本患者６０８に関する敗血症特異度時系列を作成する。特異度の時系列は、リアルタイム、遅延されたデータ、または遡及的データのいずれかに関して、図６に示されるように生成されることができる。
【００５８】
本実施形態では、ウィンドウ化機構は、３つのパラメータ：オフセット、ウィンドウサイズ、およびスパン内の状態によって駆動され得る。オフセットは、ウィンドウの開始時間間の距離であってもよく、固定（例えば、サンプリング）または動的（例えば、着信データに基づく）であってもよい。ウィンドウサイズは、検索すべきウィンドウの時間スパンのサイズであってもよい。本値はまた、固定である、またはデータ（参照される状態等）に基づいてもよい。スパン内の状態は、最終的に見出されたインスタンス終了時間とウィンドウ終了時間との間で可能な最大時間であってもよい。「スパン内の状態」の追加は、患者が状態から移行することを示すデータに時系列が応答する前に、長期遅延を強いることなく、ウィンドウサイズが長期進化パターンを識別するために十分に大きいものであることを可能にする。最大特異度が使用されるという事実によって、スパン内の状態の含有は、負の移動が特異度時系列において生じ得る前に、ウィンドウサイズ全体の遅延を被るのを回避する。
【００５９】
本実施形態では、同時多状態分析が、リアルタイム特異度時系列の取得を向上させるための方法の１つとして採用されてもよい。本実施形態では、同時多状態分析は、特異度が標識されたパターン集合３０２から開始し、パターン７０２は、いくつかの好適な数の状態に関する特異度で標識される。図７に示されるように、実施例は、５つの状態７０６に関して標識された患者結果フィールド７０４内に、９つのパターン７０２（ＡからＩとしてラベル化される）とともに図示される。パターン７０２は、状態毎に複製され、特異度別にソートされ、５列のパターンを生成し、各列は、列に関する状態に対する特異度別にソートされる。本実施形態では、列は、状態７０６に関する特異度スタック７０８（例えば、とりわけ、敗血症特異度スタック）と呼ばれる。任意の好適な数のパターン７０２が、各特異度スタック７０８内にあり得る。
【００６０】
図８は、同時多状態分析が、特異度スタック８０６の最高特異度８０４を有するソフトウェア要素８０２の選択から開始する、実施例を図示する。アルゴリズムの主旨は、各特異度スタック８０６内の最大特異度８０６を識別することであるため、高特異度ソフトウェア要素８０２が選定される。上位（すなわち、最高特異度８０４）から開始することによって、いくつかのソフトウェア要素８０２は、実行から除外され得る。陽性であるソフトウェア要素８０２が見つかると、陽性ソフトウェア要素８０２を下回るソフトウェア要素８０２は、排除され得る。図８の図示される実施例では、ソフトウェア要素Ａは、陽性ソフトウェア要素であると判定される。いくつかの実施形態では、アルゴリズムは、他のルールおよび／またはクエリを使用して、選択すべき最初／次のソフトウェア要素８０２を判定してもよい。例えば、特異度スタック８０６を横断する総特異度８０４が、使用され得る（例えば、最大値を選択することによって）。図８に示されるように、選択されたソフトウェア要素８０２（ソフトウェア要素Ａ）が、次いで、選択されたソフトウェア要素８０２が陽性であるかどう判定するために実行および／または評価されてもよい。いくつかの実施例では、ソフトウェア要素Ａは、２０３５年１２月１２日午前１０：３０に終了する時間ウィンドウ８０８の間の患者に関して陰性であることが見出され得、したがって、ソフトウェア要素Ａは、特異度スタック８０６を横断して、陰性であると標識され得る。
【００６１】
いくつかの実施例では、選択されるべき次のソフトウェア要素８０２は、ソフトウェア要素Ｅ（丸く囲んであるＥによって示される）であってもよく、本実施例では、ソフトウェア要素Ｅが、実行され、陰性であると示される。ソフトウェア要素Ｅ等の付加的ソフトウェア要素を実行する結果は、図９に示される。図９の結果は、ソフトウェア要素９０８に対応する、任意の好適な数の状態９０２、任意の好適な数の特異度値９０４、および任意の好適な数の特異度スタック９０６を含み得る。いくつかの実施形態では、ソフトウェア要素Ｉ等の第３のソフトウェア要素が、選択され得、実行後、ソフトウェア要素Ｉは、陽性であることが示され得る。ソフトウェア要素Ｉ等の付加的ソフトウェア要素の実行結果は、図１０に示される。いくつかの実施形態では、結果は、ソフトウェア要素１００８に対応する、任意の好適な数の状態１００２、任意の好適な数の特異度値１００４、および任意の好適な数の特異度スタック１００６を含み得る。一実施形態では、ＲＳＭは、最大特異度を計算する。図１０に図示される実施例では、ソフトウェア要素Ｉは、陽性であって、したがって、特異度スタック１００６内のソフトウェア要素Ｉを下回るソフトウェア要素は、実行されなくてもよい。さらに、最大特異度１００４は、タイプＩに関して既知であって、報告され得る。いくつかの実施形態では、実行されるべき次の２つのソフトウェア要素１００８は、ソフトウェア要素Ｃおよびソフトウェア要素Ｂであってもよい。図１１に図示される実施例では、ソフトウェア要素Ｃおよびソフトウェア要素Ｂは、陰性であると判定され得、したがって、ソフトウェア要素Ｃおよびソフトウェア要素Ｂは、それぞれ、図１１および１２に示されるように、特異度スタック１１０２および１２０２内に陰性として標識され得る。いくつかの実施形態では、ソフトウェア要素Ｄ等の付加的ソフトウェア要素が、実行され、図１３の特異度スタック１３０２内に示されるように、陽性であると見出される。図１４は、敗血症およびＩＩ型に関する最大特異度が、既知であって、報告され得る実施例を図示する。いくつかの実施形態では、ソフトウェア要素Ｆが、選定され、特異度スタック１４０２内で陽性であると見出され得る。いくつかの実施例では、ソフトウェア要素Ｆの実行は、状態に関する最大特異度を判定するプロセスを完了し得、これは、報告され得る。図１４の実施例では、５つの状態等の任意の好適な数の状態に関する最大特異度が、９つのソフトウェア要素のうちの７つを実行することによって判定される。いくつかの実施例では、部分的結果（例えば、Ｉ型の結果）が、任意の好適な数のソフトウェア要素を実行後、プロセスにおいて早期に取得され得る。
【００６２】
信頼度メトリクスを生成するための方法およびプロセスの一実施形態
最大特異度の時系列は、生理的状態の早期認識に関する有力なツールを提供することができる。高特異度を前提として、医師または他の医療従事者は、患者内に存在するパターンが、過去に、患者の参照集合内において、状態と相関していたことを把握する。本情報は、リアルタイムにおける医療従事者の意思決定プロセスの一部となり得る。状態に関する高特異度値の存在は、参照集合内のパターンおよび陽性相関の存在を示す。
【００６３】
一方、低特異度は、該当パターンの存在の欠如を反映しない場合がある。低特異度は、パターンの存在の欠如またはデータの非可用性のいずれかをＲＳＭに示し得る。高特異度は、データの可用性およびそのデータ内のパターンの識別を示し得る。低特異度は、利用不可能なデータまたは利用可能なデータ内でのパターン識別不成功のいずれかの結果であり得る。本実施形態では、ＲＳＭは、それらの２つのシナリオ間を区別し、中間または低特異度値の曖昧性を解消する能力を提供する。
【００６４】
ＲＳＭは、最大特異度に対する支持値ストリームとして、潜在性の概念を定義する。潜在性は、２つの部分、すなわち、潜在性に寄与する値（潜在値と呼ばれる）および一式の生理ストリームから構成され得る。例えば、特定の時間点において、患者は、敗血症に対して４５％の特異度を有すると言える。これは、特異度が標識されたパターン集合３０２（前述のように）内で見出された最大特異度が、４５％Ｙであることを意味する。また、同一の患者が、その時間点において、血小板および好中球に関して、敗血症に対して６３％の潜在性を有すると言え得る。これは、２つの生理信号、すなわち、血小板および好中球が、ＲＳＭに利用不可能であることを意味する。また、特異度が標識されたパターン集合３０２内のパターン間に、血小板および好中球がＲＳＭに利用可能である場合に識別され得る、敗血症に対する６３％の特異度を伴う、少なくとも１つのパターンが存在することを意味する。これは、血小板および好中球が利用可能である場合、特異度が６３％に急上昇するであろうことを意味するわけではないが、それらのストリームが利用可能である場合、６３％の特異度に急上昇する潜在性が存在する。
【００６５】
潜在性は、少なくとも２つの重要なこと、すなわち、利用不可能な時系列がＲＳＭに利用可能である場合、どの程度の特異度が得られ得るかと、その程度に寄与し得る、どの時系列が利用不可能であるかを示す。一実施形態では、潜在値は、特異度値を下回る可能性はない。利用不可能な時系列の追加を前提として、潜在的に、より高い特異度を提供し得る、パターンが、特異度が標識されたパターン集合３０２内で見出されない場合、潜在値は、特異度値に等しい。潜在値と特異度値との間の差異は、潜在差と呼ばれ得る。例えば、潜在性が、５４％であって、潜在性が、８８％である場合、潜在差は、３４％（潜在性−特異度）である。潜在差は、１〜１００の範囲を有し、％で報告される（例えば、「敗血症特異度に２３％の潜在差が存在する」）。
【００６６】
潜在差は、試験を自動化し、潜在差を減少させるために使用されることができる。一実施形態では、潜在差は、１００％に近い特異度を有し得る、高価であって、多くの場合、侵襲的である試験の追加を伴わずに、ルーチン試験によって定義可能な特異度を参照する。例えば、潜在差は、ルーチンＥＭＲおよびモニタリングデータ集合とともに、敗血症診断に適用されてもよいが、陽性血液培養を前提として、存在するであろう差の部分を含まなくてもよい。本技法の一側面によると、データ集合の特異度が、敗血症に関して増加し、潜在差が、存在する場合（例えば、例えば、とりわけ、人為的分化誘導バンド数（ｈａｎｄ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｄｅｒｉｖｅｄ  ｂａｎｄ  ｃｏｕｎｔ）、血小板数、最近の重炭酸塩値、および／または呼吸数等のある実験またはモニタリングデータが欠失しているため）、プロセッサは、差を埋め得る試験を命じるようにプログラムされてもよく、さらに、差が埋められた後に導出された特異度値の少なくとも１つの特徴に応じて、アラートを提供する、および／または血液培養を命じるようにプログラムされてもよい。
【００６７】
潜在差は、特異度値内の信頼度レベルを示す役割に関連する情報を提供することができる。潜在差が、ゼロである場合、ＲＳＭは、特異度が標識されたパターン集合３０２内のパターンが、より高い特異度値を提供する可能性があることを示し得、プロセッサは、それらの生成のために要求するルーチンデータを有することを期待するようにプログラムされるが、それらは、そのデータ内で識別されておらず、標的状態の可能性が低いという、より高い信頼度を提供する。
【００６８】
本実施形態では、潜在値は、特異度と同一の粒度で計算され得、したがって、特異度時系列と同一の率および同一の範囲で「流れる」時系列を提供する。本実施形態では、潜在性は、典型的には、特異度とともに表示され得る（後続項で説明されるように）。
【００６９】
いくつかの実施形態では、潜在性は、特異度と同時に計算されてもよい。例えば、同時多状態分析（前述）の間、潜在性も、計算および検討されてもよい。前述のように、同時多状態分析の間、発生タイプ（前述の実施例では、ソフトウェア要素として実装される）の実行および評価は、各ソフトウェア要素に関して陽性または陰性結果をもたらした。陽性結果が、見出される（例えば、説明されるパターンのうちの１つ以上が、領域内で識別される）場合、所与の状態に関する関連付けられた特異度値は、候補となる最大特異度量として適用され得る。陰性結果が見出される場合、最大特異度に及ぼす影響はない。本実施形態では、潜在性が計算されているとき、陰性結果は、関連付けられた特異度値が、候補最大潜在性量として提供され得るかどうかを判定するためのさらなる調査を招く。いくつかの実施形態では、評価されるソフトウェア要素毎に、３つの可能性として考えられる結果、すなわち、無影響、最大特異度に関する候補として適用される関連付けられた特異度量、または最大潜在性に関する候補として適用される関連付けられた特異度量が存在する。
【００７０】
いくつかの実施形態では、パターンは、パターン定義言語（ＰＤＬ）と呼ばれるドメイン固有言語（ＤＳＬ）内にカプセル化される。ＰＤＬ内には、記述されるパターンの形態を表す、発生のカテゴリが存在する。例えば、事象は、単一生理信号内の点の連続した集合（点ストリームと呼ばれる）として記述され得る一方、二項は、時間における２つの他の発生間の関係である。本実施形態では、潜在性を計算する方法は、ＰＤＬスクリプト内のアンカーパターンの発生カテゴリ（すなわち、形態）に関連し得る。
【００７１】
図１５−２２は、特異度および潜在性がどのように導出されるかの詳細な説明とともに、広範囲の形態および対応する代表的シナリオを提供する。
【００７２】
図１５および１６は、事象に関するシナリオを示す。
【００７３】
図１７および１８は、二項に関するシナリオを示す。
【００７４】
図１９は、分類ベースのアンカーに関するシナリオを示す。
【００７５】
図２０は、分類ベースのアンカーに関するシナリオ表２０００を示す。
【００７６】
図２１は、点ストリーム分類と組み合わせられた分類ベースのアンカーに関するシナリオ２１０２の代表的集合の結果を示す。
【００７７】
図２２は、点ストリーム分類と組み合わせられた分類ベースのアンカーに関するシナリオを備える、シナリオ表２２００を示す。
【００７８】
図１５は、事象に関する同時多状態分析内の例示的ソフトウェア要素に関する評価の実施例を示す。図は、ソフトウェア要素／特異度対１５０２およびソフトウェア要素の依存度ツリーを示す。図１６は、シナリオの関連付けられた説明および（図１５におけるソフトウェア要素からの）結果にどのように影響を及ぼすかを提供する。前述のように、各評価に関して、３つの可能性として考えられる結果が存在する。図１６は、シナリオの代表的集合に関する結果を示す。シナリオ表１６００は、点ストリームの状態１６０２およびパターン識別の結果を示す。パターン１６０４に関して、列は、１または０を含むことができる。１の値は、パターン１６０４の１以上のインスタンスが見出されたことを示す。０の値は、パターン１６０４のインスタンスが見出されなかったことを示す。点ストリームに関して、２つの可能性として考えられる状態１６０６が、適用され得る。すなわち、「Ａ」は、点ストリームが利用可能であることを示し、「Ｕ」は、点ストリームが利用不可能であることを示す。
【００７９】
潜在性は、パターン内の階層依存度によって導出され得る。本実施形態では、２つのタイプの依存度が存在する（実際および集約）。いくつかの実施例では、事象が、白血球数（ＷＢＣ）点ストリームに対して構築される場合、ＷＢＣは、構築された事象に関する実際の依存度であり得る。事象は、ＷＢＣ点ストリームの存在を伴わずに識別されることはできない。別の実施例では、図１７に示されるように、二項１７０２は、２つの実際の入力１７０４および１７０６を含有する。二項１７０２の２つの入力または要素のいずれかが、利用不可能である場合、二項１７０２が、２つの発生が時間的にともに対合されることが予期し得るため、二項１７０２は、利用不可能であり得る。いくつかの実施形態では、入力１７０４および１７０６は、階層を辿り得る。例えば、図１７に示されるように、炎症性損傷１７０２は、実際には、好中球の上昇１７０４に依存し得る。順に、好中球の上昇１７０４は、実際には、好中球絶対数点ストリーム１７０８に依存し得る。これらの２つの関係を前提として、炎症性損傷１７０２が、実際には、好中球絶対数１７０８に依存し得ると判定され得る。依存度の本特性を前提として、図１７では、炎症性損傷１７０２は、実際には、好中球の上昇１７０４および血小板の減少１７０６に依存し得ると理解され得る。
【００８０】
図１８は、二項の実施例を図示する。シナリオ表１８００は、点ストリームの種々の状態１８０２およびパターン識別の結果１８０４を示す。
【００８１】
いくつかの実施形態では、集約依存度は、一式の要素のうちの少なくとも１つが利用可能であることを示すことができる。例えば、図１９では、炎症インジケータ１９０２は、３つのサブ要素のうちの１つが利用可能であることを示す（好中球の上昇１９０４またはＷＢＣの上昇１９０６または高ＷＢＣ１９０８）。
【００８２】
アンカーパターンが見出されない場合、ＲＳＭは、次いで、現在のパターンが最大潜在値に寄与し得るかどうか確認するために、実際および集約依存度をナビゲートし得る。ＲＳＭは、次いで、「付加的点ストリームまたは点ストリームの集合が利用可能である場合、アンカーパターン識別され得る」かという質問を提示し得る。以下のシナリオ説明は、アンカーパターンが識別され得るかどうかを判定する詳細を図示する。
【００８３】
一実施形態では、利用不可能な点ストリームの定義は、所与の患者に関して検討される時間内に点が存在しないものであり得る。代替実施形態では、疎ストリームは、利用不可能として判定され得る。例えば、重炭酸塩点ストリームが、１０日間、３点を含有する場合、重炭酸塩は、利用不可能と見なされ得る。いくつかの実施形態では、利用不可能な判定は、病院プロトコルからの許容分散に基づくことができる。代替として、利用不可能な判定は、定義されるパターンが、所与の点ストリームに関するデータの密度に対する既知の期待値を有するように、研究者によって、点ストリームレベルで規定されることができる。
【００８４】
一実施形態では、個々の発生タイプは、潜在性の計算から除外されるように標識されることができる。さらに、どの発生タイプが、潜在性の計算に含まれるかの判定は、現場プロトコルに従って行なわれることができる。例えば、病院が、特定のバイオマーカーをモニタリングしない場合、ＲＳＭは、それらのバイオマーカーに依存するパターンをシステムから除外するように構成されることができる、または潜在性計算から除外されるようにバイオマーカーを標識することができる。一実施形態では、大域的潜在性と現場潜在性との間に区別が存在し、大域的潜在性は、点ストリームが含まれる場合のように計算され得る。
【００８５】
潜在性は、信頼度の評価基準を提供する。特に、潜在性は、特異度値が、データの非可用性のため、潜在的に低くあり得るかどうかを示す。別の形態の信頼度は、特異度スタックから提供されることができる。一実施形態では、同時多状態分析は、最大特異度が特異度スタックを辿って継続することによって判定されるときは、停止しない。本継続は、完了し得る（例えば、スタック内の発生タイプを評価する）、または見出された最大特異度からの所与の割合の距離（例えば、５％）の間で起こり得る。所与の割合の距離内の陽性発生タイプの計数が、次いで、判定され得る（例えば、「６つの他のパターンが、６０〜６５％特異度の陽性と示される」。本実施形態では、本値は、近パターン計数と呼ばれ得る。このように、医師または医療従事者は、提示される特異度が、隔離パターンに基づくかどうか、または特異度の範囲内の複数のパターンが、陽性を示しているかどうかを迅速に確認することができる。さらに、以下に説明されるように、特異度スタック全体が、特異度の確認のレベルを示すために視覚化されることができる。一実施形態では、状態の位相は、全体としての状態の識別とともに、かつそれと併せて、識別の標的である。例えば、敗血症は、６つの位相、すなわち、炎症、早期敗血症、中程度敗血症、重度の敗血症、深刻な敗血症、および後期敗血症に分割され得る。敗血症の各位相は、識別のために使用され得る、一意のおよび／または高度に特異的パターンを有し得る。
【００８６】
一実施形態では、敗血症であると専門家によって識別された患者の大量の集合がさらに、敗血症の発症時間および敗血症の段階を呈するスパンを識別するために、専門家によって検証される。これらのスパンが、識別されると、段階によってタグ付けされた別個の領域として隔離されることができる。この時点で、パターン識別および向上のプロセスは、大域的患者状態に関して実行されたものと同様に進められることができ、相関メトリクスが、計算および解析され得る。
【００８７】
これらのパターンが、相関メトリクスとともに識別されると、状態の段階に向かう相関の運動量が、経時的に測定され得る。相関値が、進行（例えば、炎症に続く早期敗血症）を示す場合、信頼度メトリクスは、付加的証拠を反映し得る。一実施形態では本パターンは、相関メトリクスストリーム内のパターンとして説明される。例えば、パターンは、以下のように説明され得る。
【００８８】
敗血症段階１を炎症相関において｛値＞８０｝として識別する
敗血症段階２を早期敗血症相関において｛値＞８０｝として識別する
早期敗血症の可能性を２８時間以内に敗血症段階１後に敗血症段階２が続くと識別する
【００８９】
段階の粒度は、段階間のパターン区別に依存し得る。このように、異なる段階において、異なる（時として、衝突する）パターンを呈するパターンは、識別のために分離され得るが、依然として、大域的摂動パターンにリンクされている。
【００９０】
一実施形態では、識別される段階は、時間セグメントおよびストリームサブ集合によって分離される。このように、状態と関連付けられるが、状態の発症または他の段階の発症に対する特定の時間オフセットに密接に相関しない、複数の動的プロセスが、隔離および標的化され得る。
【００９１】
ＲＳＭ視覚化を生成するための方法およびプロセスの一実施形態
リアルタイム特異度時系列の作成は、関連付けられた信頼度支持値（例えば、潜在性）とともに、医師および他の医療従事者に効果的に提示され得る、簡潔なサブ集合の情報に抜粋される情報を提供する。
【００９２】
本実施形態では、特異度および潜在性等の関連時系列が、医療機関内の戦略的場所に配置され得る、モニタにともに示され得る。代替として、提示は、とりわけ、スマートフォンアプリケーションとして、ウェブブラウザ、タブレット、またはスレートを含む、種々の環境において利用可能であり得る。図２３は、本提示の一実施形態を示す。本実施形態では、単一患者が、過去２８時間から提示されるデータとともに示され得る。特異度ストリームは、得られた特異度の最後の時点の最高特異度別にランク付けされる。図２３に示されるように、敗血症２３０２は、モニタの上部にランク付けされ得る。代替ビューは、とりわけ、最大特異度傾き、最大潜在性、または最大潜在性傾きを含む、他のパラメータ別のランキングを含むように選択されることができる。図２３に示される実施形態では、状態名２３０２は、モニタの左側に示され、その後に、過去２８時間以内の特異度および潜在性のグラフィカル表現２３０４が続き、その後に、特異度、特異度の潜在性および変化率、およびある時間フレーム（例えば、６時間）内の潜在性２３０６に関する現在の（すなわち、最後に得られた）値が続く。リアルタイム特異度モニタ視覚化は、医療従事者によく知られている形式において、データを表示する利点を有する。値、閾値、および傾向は、迅速に理解され得る。例えば、図２３に示されるように、提示される患者は、敗血症に向かう傾向にあることが明確に示されており、これは、医療従事者に、遡及的データとの比較によって、パターンは、敗血症と相関していることが見出され、最後の１２時間以内に、敗血症により相関するますます多くのパターンが、見出されていることを示す。
【００９３】
さらに、図２３に示される提示は、特異度データに関する信頼度のレベルを提供する、潜在性を示す。典型的には、入院初期に、潜在性は、データが収集され、新しい生理信号が得られるにつれて、高くなり得る。潜在性は、次いで、病院プロトコルが充足されるにつれて、降下するはずである。潜在差（図２３におけるＣＨＦチャネルに示されるように）は、ＲＳＭによる、パターンを分析するためのデータ取得の不成功を示す。代替実施形態では、利用不可能なストリームもまた、列挙されるであろう。代替として、利用不可能なストリームは、モニタとの相互作用を通して得られ得る。
【００９４】
図２３は、いくつかの視覚化のうちの１つを表す。一実施形態では、モニタは、特異度の重症度ならびに他の視覚的キューを示すために、カラーを使用する。図２３に示されるように、インジケータ（図像的または幾何学的）は、急傾向等の時系列の側面をハイライトすることができる。さらに、閾値超過、特異度の傾向および他のパターン、潜在性、および潜在差も、表示および／またはハイライトされることができる。
【００９５】
一実施形態では、例えば、とりわけ、コストおよび／または品質メトリクス等の付加的時系列の表示が、追加される。さらに、これらの時系列と特異度の時系列、潜在性、潜在差、信頼度メトリクス等との間の分析も、実行、表示、および別様に利用されることができる。
【００９６】
いくつかの実施形態では、モニタとの相互作用は、付加的情報および明確化を提供することができる。マウスを用いた、またはタッチ環境内のジェスチャが、とりわけ、ナビゲート、ドリルダウン、ズーム、およびスクロールするために採用されることができる。本実施形態では、支持値を伴う、特異度および潜在性時系列は、改変されることができない。ユーザは、視覚的に、または視聴覚的注記を用いて、注釈を付けてもよいが、基礎データは、改変されることができない。
【００９７】
一実施形態では、インターフェースは、患者データ集合の読取専用スナップショットビューとして、基礎パターンのビューへのアクセスを提供し、パターンに関連する生理的時系列は、完全に表示される。図２９に示されるように、パターン２９０２は、時間フレーム内におよび／または大域的に、患者内に存在する（および／または部分的に存在する）パターンのスナップショット２９０４のカルーセルとして提示され得る。パターン２９０２は、とりわけ、特異度、潜在性、潜在差別にソートされてもよい。代替として、関連付けられたパターンによって識別および時間が限定された生信号が、提示されてもよい。一実施形態では、識別されたパターン２９０２を生成するために使用されるＰＤＬスクリプトが、ナビゲーションおよびレビューのために、提示、ソートされ、利用可能である。一実施形態では、パターン２９０２の階層および／または関連構造は、ツリーおよび／またはグラフに提示される。
【００９８】
図２８に示される一実施形態では、パターン２９０２の進化は、左側の固定集合の生理系２８０４および底部を横断する時間を表すフィールドを横断して一式の円形２８０２（または、他の形状）として提示される。円形は、とりわけ、重症度および／または特異度等のメトリクス別に着色されてもよい。円形の直径はまた、とりわけ、重症度および／または特異度によって判定されることができる。
【００９９】
代替実施形態では、平面２８００を横断する大きな行または横の段として、固定集合の生理系２８０４を表すフィールドは、背景として構築される。本背景の上部には、個々のピクセル（または、小形状）が、パターン２９０２のインスタンスの識別を示すために配置される。本平面２８００は、次いで、天気図が嵐の進行度を示すのと同一の方法において、患者における摂動状態の進行度を示す。本明細書で称される嵐とは、既存または潜在的生理的摂動の任意の指標を含む。例えば、生理系２８０４（とりわけ、炎症系、止血系、呼吸系等）の背景は、地図（例えば、とりわけ、米国またはカリフォルニア州の地図）が天気図に関する参照となる背景空間または地理空間点を提供するであろうものと類似する領域的背景空間を提供し得る。天気図上の特定の空間または領域上の小点の出現または大きくなる色の点集約は、悪天候を表す降水量パターンの組み合わせを示し得る。いくつかの実施例では、色強度または色の変化（例えば、緑色から赤色）は、天候の厳しさを示し得る。一実施形態では、一式の生理系２８０４の視覚化は、生理的摂動の存在および重症度を示すことができる。さらに、天気図では、少数の離れた色は、地理的に隔離される小天候パターンを示し得る一方、開示される生理地図の一実施形態に関して、少数の色は、異なる系統内で生じる摂動を示し得る、または隔離されたバイオマーカー逸脱または他の異種現象を示し得る。天気図によって、これらの隔離された少数の色は、連結またはより編成された天候パターンに経時的に収束し始め、進化の履歴パターンに一致するプロセスを実証し得る。生理地図の一実施形態によって、摂動のパターンは、悪天候のプロセスを模倣するような方法において、進化、収束、消散、または増強するように示され得る。天気図の比喩は、医療従事者が、状態スナップショットをリアルタイムで迅速に確認する、または任意の好適な遅延後、ならびにリアルタイム状態の履歴進化を迅速に把握することができる、フレームワークを提供する。
【０１００】
一実施形態では、平面２８００内の各ピクセルは、別個のパターン２９０２である。代替実施形態では、パターン２９０２（または、パターンの集合）は、平面２８００上の単一行のピクセルによって表され、平面２８００のｘ−軸は、時間を表す。このように、経時的状態の進化は、単一イメージ内に視覚化されることができる。代替として、平面２８００上のピクセルは、パターン２９０２またはパターンの集合を表し、動画は、経時的状態の進化を実証するために使用される。本視覚化内の各ピクセルはさらに、色別に区別されることができる。加えて、図像的またはテキスト的要素がオーバーレイされ、状態の特徴または状態の進化をさらに伝えてもよい。各ピクセルに関して表示される色は、とりわけ、表されるパターン２９０２のインスタンスの計数、重症度、パターン２９０２の相関メトリクス、またはパターン２９０２の特徴別に選定されることができる。代替実施形態では、フィールドは、視覚化の一部分を表し、パターン一覧が、ピクセルの選択が、個々のパターン２９０２（テキスト、パラメトリクス、または略図形式において）の表示を駆動することができる、またはパターン２９０２の選択および／またはパターン２９０２の個々の要素が、どのピクセルまたはピクセル行が関連付けられるかを示すことができるような方法において、別のエリアを表す。
【０１０１】
一実施形態では、背景空間は、生理系２８０４別に定義され、次いで、領域的空間（各系統の領域内）は、特定の発生（パターン２９０２またはイメージ等）の検出に応答するように事前に指定される。このように、一式の系統内の特定の発生の集合は、地図上に一式の地図パターン２９０２を確実に生成し得る。地図パターン自体（敗血症の地図パターン等）は、次いで、イメージ化され、グラフィカルパターン分析によって処理され、診断査定を向上させることができる。
【０１０２】
別の実施形態では、地図空間または領域は、病院の階として、医療従事者患者集合、または別の群別に定義される。イメージおよび／またはそれらの領域とともに発生する、またはそれと関連付けられた費用のイメージは、それらの領域上に地図化され、それらの領域内の時限進行度状態および臨床上の不成功の概略を提供し得る。
【０１０３】
視覚化およびセグメント化の他の方法を支援するために、生理系別のカテゴリ化が、利用されてもよい。信号、パターン、および他の要素は、自動化プロセスまたはこれらの方法の組み合わせを通して、専門家によってカテゴリ化されることができる。
【０１０４】
一実施形態では、各システムは、地図の別個のエリアを提供する。これらは、デフォルトエリアまたはユーザによって選択されてもよい。一実施形態では、地図のエリアは、ユーザが、標準的地図を熟知するように、かつパターンが、病院システムを横断して比較可能であるように、標準化される。一実施形態では、炎症系は、１番上の行に、凝血系は、第２の行に、血液系は、第３の行に、心臓系は、第４の行に、呼吸系は、第５の行に、酸緩衝系は、第６の行に、腎臓系は、第７の行に、肝臓系は、第８の行に、次いで、付加的系統が配置される。いくつかの実施例では、外因性作用バーが、地図の上方に位置してもよく、これは、中心カテーテル挿入および／または外科手術等の作用の発生を示す。地図の下方には、薬剤および／または流体注入等の療法作用があってもよい。敗血症の実施例では、プロセッサは、ピクセルが、緑色の点灯を開始し、モニタばらつき、パターン、またはイメージが識別されたことを示すようにプログラムされてもよく、緑色を点灯するピクセルの数は、そのようなモニタばらつき、パターン、またはイメージの数を示し得る。一実施形態では、これらは、特定の発生に指定された系統領域（および／または系統領域群）内の特定の空間を点灯させる。数が増加するにつれて、緑色エリアは、拡大する。ばらつき、パターン、またはイメージが悪化するにつれて、色は、黄色、次いで、橙色および／または赤色あるいは別の色に変化し得る。敗血症が進行するにつれて、緑色のエリアは、系統内で増加し、他の系統内に拡散または別個に「出現」し、緑色ピクセルは、嵐（敗血症）が悪化するにつれて、黄色に、そして、橙色および赤色に変わる。
【０１０５】
向上した計算透過性を提供するために、プロセッサは、ユーザが、「天候」地図パターンを生成した検出された発生のフローの時限図を提供するように動画化され得る、オブジェクトフロービューまたは略図を閲覧することを選択し得るようにプログラムされてもよい。これは、地図パターン上でマウスによって、または他の方法によって、トリガされてもよい。
【０１０６】
視覚化および他のセグメント化の方法を支援するために、生理系別のカテゴリ化が、利用されてもよい。信号、パターン、および他の要素が、自動化プロセスまたはこれらの方法の組み合わせを通して、専門家によってカテゴリ化されることができる。
【０１０７】
一実施形態では、図２３に示されるようなインターフェースは、ユーザインターフェースにナビゲーションを提供し、最大特異度パターンに関連する生理的時系列にデフォルトの患者データ集合内での完全相互作用性を提供するが、付加的パターンへのナビゲーションおよび／または生の生理的時系列の含有を可能にする。一実施形態では、医師の注記（テキスト、音声、視覚的等）は、時間的医師の注記関係とともにアクセス可能である。代替実施形態では、本ユーザインターフェースは、付加的ＰＤＬスクリプトを書き込み、データをさらに調査する能力を含む。
【０１０８】
図２４は、代替視覚化を描写する。本視覚化は、とりわけ、ファイルまたは報告として、医療従事者に配信され得る、スナップショット報告により好適であり得る。本視覚化では、データは、上位ランキング状態２４０２および差分２４０４（すなわち、陽性または陰性のいずれかの高変化率を示す状態）に焦点を当てるように要約されてもよい。
【０１０９】
本実施形態では、付加的視覚化は、単一患者および患者の集約（例えば、病院内の患者の任意の好適な数）の両方のために提供される。データ要素は、とりわけ、ある時間点におけるスナップショット特異度、ある時間スパンにわたる特異度範囲、ある時間スパンにわたる特異度変化、ある時間スパンにわたる特異度の傾き、特異度閾値適合、特異度の指向性事象を含む。さらに、それらの要素はそれぞれ、患者内および／または患者母集団を横断して、ランクに従って提示されることができる。例えば、医療従事者は、ＲＳＭにアプローチし、ＣＨＦに対して患者の特異度別にソートされた患者のリストを要求することができる。加えて、説明されるデータ要素は、同様に、前述の潜在性、潜在差、および近パターン計数を含む、信頼度メトリクスに適用されることができる。
【０１１０】
一実施形態では、単一状態が、モニタリングされてもよく（例えば、敗血症）、アルゴリズムは、埋め込まれたハードウェア環境内に統合されてもよい。図２５は、本実施形態のインターフェースの例示的表示を示す。図２５に示されるように、最後の特異度取得時間２５０２が、４つの付加的情報とともに示される。１つ目は、モニタリングされている状態の２５０４テキスト記述（ここでは、「敗血症」として示される）。２つ目は、スナップショット特異度値２５０６（ここでは、「３７％」として示される）である。右側には、２つの信頼度メトリクス、すなわち、近パターン計数２５０８（ここでは、「＋５」として示される）および潜在性２５１０（ここでは、「４３％」として示される）がある。代替実施形態では、インターフェースは、任意の好適な数の状態を含む。別の代替実施形態では、インターフェースは、図２６に示されるように、特異度および潜在性時系列のグラフィカル表示２６０２を含む。
【０１１１】
一実施形態では、ユーザは、特異度スタックをレビューするように選定することができる。図２７は、特異度スタック表示２７０２を描写する。本視覚化では、特異度スタック２７０２は、５つの状態に関して示される。スタックの底部には、３つの情報、すなわち、状態ラベル２７０４、最大特異度２７０６、および近パターン計数２７０８（また、本明細書では、ＮＰＣとも称される）がある。例えば、図２７に示されるように、状態１は、６３％の最大特異度２７０６および＋５のＮＰＣ２７０８を示す。これらの値の上方には、５０％を上回る特異度スタック２７０２のグラフィカル表示がある。本視覚化では、陽性であると示される各パターンは、特異度が標識されたパターン集合３０２からの対応する特異度を表すレベルにおいて、薄い水平線によって表される。本実施例では、状態２は、最高最大特異度（８４％）を有するが、信頼度メトリクスは、状態５に対してよりもはるかに有力である。例えば、いくつかの隔離されたパターンは、状態２に関する高特異度を示すが、広範囲のパターンは、状態５に関する特異度を示す。本技法の一側面によると、ある状態に向かう特異度を示す任意の好適な数の隔離されたパターンの存在は、視覚化が、付加的情報を医療従事者に提供し、そのようなデータの軽視を緩和するように、特異度スタックの視覚化によって提供される。一実施形態では、ユーザは、種々の方法において、特異度スタック視覚化２７０２と相互作用し、とりわけ、特異度範囲を変更する、表示される状態を変更する、または基礎パターンにナビゲートすることができる。
【０１１２】
さらに、特異度スタック視覚化２７０２は、動画化され、経時的生理系の動態を示すことができる。このように、特異度は、スタックを上下に移動して見られ、特異度の時系列に平行する図的進化を提供するであろう。
【０１１３】
代替実施形態では、潜在性もまた、示され、または随意に、特異度スタック２７０２上に示されてもよい。代替実施形態では、色、質感、または他の区別方法が、使用されてもよい。一実施形態では、あるレベルの透過性を伴う線は、重複線をもたらし、色の影を濃くし、密度の視覚的間隔を提供する。
【０１１４】
特異度スタックは、視覚化、分析、および別様に利用され得る、付加的時系列を生成するために使用されることができる。例えば、経時的に追跡された、選択された特異度および／または潜在値（例えば、６５％）を上回って陽性であると見出されたスクリプトの計数は、時系列を提供する。範囲に基づく複数の時系列が、生成されることができる（５０−６０、６０−７０、７０−８０等）。近パターン計数（ＮＰＣ）２７０８はまた、時系列を生成するために使用されることができる。平均値、中央値、および代表値が、とりわけ、特異度、潜在性、潜在差間の関係とともに使用されることができる。これらの時系列は、独立して、または重複様式において、提示されることができる。
【０１１５】
一実施形態では、相対的確率は、確率を計算する頻度方法の新規修正によって計算される。ここでは、（例えば、敗血症等の所与の状態との特定の関連性を有する、群の）各値、二項、および／またはイメージのプロセッサ検索は、「実験」と見なされ得る。
【０１１６】
相対的確率は、次いで、実験の総数によって除算される、各実験に関する特異度の和として判定されることができる。一実施形態では、最小潜在性を伴う実験は、確率が、大きな潜在差を伴う多数の実験によって弱化されないように保証するために含まれてもよい。本方法を使用して計算された確率はさらに、最終定に計算された事後確率を、試験下の状態を伴うと識別された確率の類似分布を有するように事前処理された母集団に対して正規化することによって、真の事後確率に向かって近づけられてもよい。
【０１１７】
一実施形態では、プロセッサは、関連特異度パターンに関する大域的特異度を調節するようにプログラムされる。例えば、プロセッサは、血栓性血小板減少性紫斑病（ＴＴＰ）に関する高特異度を有する、同時期に発生したパターンの検出に応じて、敗血症に関するデータ集合のために報告された特異度を低下させるようにプログラムされてもよい。敗血症に関するデータ集合のために報告された特異度を低下させることは、敗血症が存在しないことを示すわけではない場合がある。いくつかの実施例では、敗血症を示唆するパターンの一部は、ＴＴＰの存在によって説明され得る。これらの実施例では、敗血症に関するデータ集合の特異度は、ＴＴＰに関する高特異度を提供するパターンが欠失する場合に存在するであろう値と比較して低下され得る。ＴＴＰおよび敗血症の重複は、遡及的データ集合では低くあり得るため、特異度の低下が提供されるわけではなく、むしろ、敗血症の確率が減少されることの指標が提供され得る。
【０１１８】
本技法の一側面によると、敗血症のような標的状態に関して計算された潜在差は、データ集合内のデータ値の時期に伴って、上昇および降下するであろう。例えば、プロセッサに利用可能な重炭酸塩値が、古くなるにつれて、特異度を定義するためにあまり有用ではなくなり、長時間（４８時間等）後、正常重炭酸塩値は、敗血症特異度にほとんど影響を及ぼさないであろう。本実施例では、潜在差は、重炭酸塩値の時期の関数として上昇および降下する。
【０１１９】
潜在差の動的パターンは、プロセッサによって、パターンに関して処理されることができ、これらのパターンは、高リスク症例における試験を向上させるために使用されることができる。潜在差の時系列はまた、臨床医およびユーザに、所与の標的状態が欠失している信頼度を示す、リアルタイム情報を提供する。一実施形態では、潜在差は、潜在性イメージの各データ成分の時期から導出された成分および潜在性イメージの欠損成分に分割される。ある実施例では、周囲炎症を呈する、膝の皮下損傷を主訴とする患者が、緊急治療室を受診するとする。患者は、微熱があり、医師は、ＣＢＣを命じ、その結果、白血球数は、１４，４００／ｍｌであって（やや高い）、血小板数は、１６０，０００（「正常」範囲内）であった。本状態は、蜂巣炎であって、抗生物質で容易に治療され得る、あるいは早期壊疽性筋膜炎、および／または菌血症の有無を問わず、早期全身性敗血症であり得、両方とも、積極的な介入を促し得る。熱およびやや高い白血球数は、早期敗血症の可能性を示唆する、部分的イメージであるが、また、軽度局所感染症も呈する。さらに、医師または看護士の施術者は、忙しい場合があり、および／または経験を有していない場合があり、壊疽性筋膜炎または早期敗血症のわずかな兆候は、多くの場合、容易に軽視され、したがって、抗生物質の処方とともに、患者を退院させ得る。本技法のある実施形態によると、皮膚損傷の存在は、それが生じた時間（医療記録に遡及的に入力される）において、時系列マトリクスに階段関数を提供する。これは、患者に影響を及ぼす外因性作用である。その部位における炎症の発症は、これが最初に気付いたときに開始し、重症度に関して、経時的に等級化され得、等級化に基づいて、増減する、別の時系列となる。体温および白血球数は両方とも、それぞれ、計測および採取されたときに開始する、時系列である。敗血症のリスクを増加させ得る、免疫不全および治療のいかなる履歴も、それぞれ、マトリクス内に入力される、階段関数および時系列である。これらのデータは、他の患者医療データとともに、イメージが導出されるデータ集合を提供する。本イメージは、単純な低、中、または高の指標として、あるいは類似性を有する十分な遡及的データ集合が、敗血症の存在に関する有効特異度数を生成するように処理される場合、数として、与えられ得る、特異度値を提供する。しかしながら、本イメージは、欠損時系列が存在するため、不完全である。例えば、分化が命じられなかったため、バンド数は、利用不可能であって、したがって、バンド数の欠如の関数として、潜在差が存在する。例えば、バンド数（判定されなかった）が高い、例えば、１６％である場合、敗血症に関する特異度結果は、この新しいデータのため、低から高に上昇するであろう。データ集合内のバンド数データの欠如のために定量化される潜在差（イメージを不完全に残す）は、敗血症に関する低特異度と高特異度との間の差異である。一実施形態では、これは、医師に報告され、別の実施形態では、バンド数は、自動的に、プロセッサによって、潜在差を排除するように明示される。本技法によると、他の潜在差成分もまた、存在する。例えば、重炭酸塩（判定されなかった）が、低い、例えば、２０である場合、敗血症に関する特異度結果は、この新しいデータのため、低から高に上昇するであろう。データ集合内の重炭酸塩データの欠如のために定量化される潜在差（イメージを不完全に残す）は、敗血症に関する低特異度と高特異度との間の差異である。バンド数データの欠如および重炭酸塩データの欠如の両方から導出される累積潜在差は、敗血症の低特異度から敗血症に関する約１００％の特異度への差異（差）である。
【０１２０】
一実施形態では、１つ以上のパターンまたはパターン成分の変化あるいは特異度特徴の変化は、付加的試験の命令をトリガし得る。ある実施例では、敗血症に関する特異度の特徴の変化および／または１つ以上の呼吸関連パラメータ（例えば、とりわけ、呼吸数、ｅｔＣＯ２（呼気終末炭酸ガス濃度）、１回換気量差等）あるいは呼吸関連パラメータを含むパターン（敗血症に関する特異度を上昇させ得る）の変化は、測定、および／または重炭酸塩、ｐＨ、または別のｐＨ敏感パラメータの測定頻度の増加をトリガし、敗血症に関するデータ集合の潜在性特異度を向上させる（潜在差を減少させる）ために使用され得る。
【０１２１】
潜在差は、データの時期に伴って、上昇および降下するため、一実施形態では、潜在差は、試験の頻度を向上させるために使用されてもよい。一実施例では、大手術後、重炭酸塩は、概して、毎日の電解質試験とともに、毎日測定される。しかし、進行性の敗血症の間、血清重炭酸塩レベルは、１ｍｅｑ／時間の割合で減少し得る。急落の時点は、非常にばらつきがあるが、多くの患者は、重炭酸塩値が１２を下回ると、呼吸不全を経験するであろう。したがって、重炭酸塩低下の発症から呼吸停止（多くの場合、致命的である）の時点までの時間は、１６時間以下であり得、これは、ルーチン的日常実験を用いた重炭酸塩測定の典型的頻度未満である。しかしながら、重炭酸塩は、より少ない率でも低下し得る。したがって、敗血症に関するデータ集合のプロセッサ特異度によって生成される潜在差は、敗血症の潜在性進行率と比較して、ルーチン的に低頻度で取得されることを前提として、重炭酸塩試験の時期に伴って、劇的に上昇および降下するであろう。解決策の１つは、微量の毛細管血から血糖値を判定し、多くの場合、８時間毎に適用される、従来の血糖値測定試験に、重炭酸塩の指標を追加することである。本技法による方法の１つは、毛細管重炭酸塩および／または塩基欠乏の測定値または指標を測定することである。一実施形態では、そのような指標の１つは、携帯式血糖値測定デバイスを使用して、ガス平衡ｐＨ等のｐＨとして提供されることができる。ｐＨは、空気との平衡後、導出されてもよく、またはＣＯ２の設定値との平衡を用いて導出されてもよい。このように、本ガス平衡ｐＨは、重炭酸塩をより示し得る（非常にばらつきがある毛細管血のＰＣＯ２の関数ではなく）。携帯式二重血糖値測定およびガス平衡ｐＨ試験デバイスの一実施形態は、血糖値試験片を有する、血糖値計を備える。当技術分野において既知のように、試験片は、片の端部に隣接して、ランセットを含む。システムはさらに、ランセットに隣接して位置付けられる、マイクロｐＨプローブを備える。マイクロｐＨプローブは、固体センサおよびガラスまたはフルオロポリマー毛細管チューブあるいは他の好適な材料から成ってもよい。代替として、または組み合わせて、マイクロｐＨプローブは、ｐＨに関連する光学的変化量に応答する基板を有する、プラスチックまたは紙片であってもよい。システムはさらに、光送信機と、ガス平衡後、血液ｐＨによって誘発される基板の色の変化量に応答してｐＨを示す出力を生成可能な光検出器とを備える。代替として、または組み合わせて、マイクロｐＨプローブは、ｐＨに関連する電気インピーダンス変化量に応答する基板を有する、プラスチックまたは紙片であってもよい。システムはさらに、低電圧源と、ガス平衡後、血液ｐＨによって誘発される基板のインピーダンスの変化量に応答してｐＨを示す出力を生成可能なセンサとを備える。ランセットからの血液の少なくとも一部を受容するための導管が、提供される。導管は、導管の少なくとも一部を形成し得る、ＣＯ２浸透膜を備えてもよい。一実施形態では、２つの隣接する導管が、提供されてもよく、または区画が、血糖値に関して試験された血液滴の部分を重炭酸塩またはｐＨに関して試験される部分から分離するために提供されてもよい。一実施形態では、細片は、ＣＯ２の固定分圧を有する空気またはガス源との平衡を可能にする、細片の少なくとも一部を被覆するＣＯ２浸透膜を有する。組み合わせｐＨおよび血糖値試験片は、ランセットと統合され、使い捨てであってもよい。区画は、ｐＨおよび血糖値測定のための試料の血液成分を分離するために提供されてもよい。
【０１２２】
同様に、１つ以上のイオン、ＷＢＣ、１つ以上の敗血症バイオマーカー、またはルーチンモニタリングに伴って、急増または急上昇する潜在性を実証する他の試験等の他のパラメータもまた、血糖値とともに試験するために、携帯式ベッドサイド試験デバイスに統合され、潜在性のばらつきを減少させてもよい。
【０１２３】
本デバイスを使用して、重炭酸塩のガス平衡ｐＨまたは別の指標は、血糖値が測定されるときは常にルーチン的に判定されてもよく、および／または重炭酸塩を示す測定は、呼吸関連パラメータのデータ特徴が識別されると、プロセッサによってトリガされてもよい。敗血症に関する潜在差を減少させる他の測定も、重炭酸塩、塩基欠乏、および／またはガス平衡毛細管ｐＨ値のために代用され、またはガス平衡毛細管ｐＨ測定と組み合わせて、トリガされてもよい。
【０１２４】
一実施形態では、プロセッサは、少なくとも１つの状態に関する少なくとも１つの特異度または潜在性を判定し、少なくとも１つの特異度または潜在性に関連する少なくとも１つの遅延を判定するようにプログラムされる。プロセッサはさらに、特異度および遅延の両方に対する定量メトリクス反応を計算するようにプログラムされてもよい。
【０１２５】
図３０−３３は、表示患者データを表示する、チャートの実施例を図示する。図３０は、敗血症に関する各患者の特異度３００４に従ってランク付けされた患者３００２を含む、チャート３０００の例証である。いくつかの実施形態では、チャート３００はまた、経時的特異度変化３００６、潜在性３００８、および潜在性の変化３０１０を含むことができる。
【０１２６】
図３１は、特定の医師３１０６に関する特異度３１０４別にランク付けされる患者３１０２を含む、チャート３１００の例証である。図３２は、特定の医師３２０６に関する潜在性３２０４別にランク付けされた患者３２０２を含む、チャート３２００の例証である。図３３は、潜在性の変化３３０４別および患者３３０２が位置する診療科３３０６別にソートされる患者３３０２を含む、チャート３３００の例証である。
【０１２７】
図３４は、診断行為および治療と敗血症に関する特異度の測定値を比較する、本技法のある実施形態による、ある定質メトリクスまたは定量指数の実施例を示す。本実施例では、医療従事者の命令、それらの命令（抗生物質の投与等）の行為のタイミングが、敗血症に向かう特異殿時系列と比較される。一実施形態では、標的「行為特異度」後の遅延時間が、判定される。標的特異度は、平均、すなわち、例えば、患者の大規模母集団に関して、プロセッサによって計算され得る、行為が行なわれる加重平均（または、特異度の他のパラメトリクス値）特異度であってもよい。代替として、標的行為特異度、すなわち、値または値の範囲の加重範囲は、専門家によって選択される、または別の方法で定義されてもよい。これは、診断遅延３４０２として計算されることができ、遅延は、付加的および関連診断試験に対する命令における遅延によって、および／または、例えば、標的特異度の発生後の血液培養等の診断試験を命じる際の遅延によって、あるいは少なくとも１つの特異度値との別の時間関係によって定義される。代替として、または組み合わせて、これは、治療遅延として計算されることができ、遅延は、治療、例えば、抗生物質に関する命令における遅延によって、および／または標的特異度の発生後の抗生物質の送達の遅延によって、あるいは少なくとも１つの特異度値との別の時間関係によって定義される。
【０１２８】
ある実施例では、特異度８０は、標的行為特異度３４０４として定義、判定、または別様に選択されてもよい。本技法の実施形態による品質の指数付けの一実施例では、本特異度および本値後の各判定された特異度は、特異度８０に到達後、各特異度後の遅延時間によって乗算されてもよい（使用の便宜上、積は、１００で除算されてもよい）。一実施例では、本品質指数は、品質標的特異度の検出後の少なくとも１つの血液培養の命令における診断遅延が、特異度分時として与えられ得るように、「特異度分時」として定義されてもよい。ある実施例では、敗血症の標的特異度８０がプロセッサによって識別されたことをプロセッサが検出した（および、それを示す出力を提供し得る）後の医療従事者による遅延６０分は、４８特異度分時の「診断遅延指数」を生成し得る。プロセッサおよび／または決定的試験が、最終的に、１００％またはほぼ１００％に到達するにつれて、特異度を定義する場合、試験および治療の遅延が定量化され、「特異度が指数付けされた治療遅延」または「特異度が指数付けされた診断遅延」として報告される。時間は、前述の実施例におけるように、時間遅延に関連する特異度、および／または時間遅延に関連する潜在性特異度、あるいは時間遅延に関連する潜在差と比較されてもよい。標的特異度に到達前に行為を行なう医師は、例えば、高定量を示し得る、特異度分時に関する陰性値を有し得る。遅延指数の大きさは、費用の大きさと比較され、費用に及ぼす遅延の影響を判定し得る。例えば、遅延分の時系列は、費用の時系列に対して分析され、費用のパターンを識別し得る。これは、費用と、とりわけ、特異度、潜在性、潜在差、および／または信頼度メトリクスとの間の関係を識別ならびに定量化するために使用され得る。
【０１２９】
一実施形態では、プロセスは、医師介入が期待されず、および医師関連遅延が緩和されるように、自動化され得る。
【０１３０】
一実施形態では、分析および識別は、治療と特異度の時系列との間の差から行なわれ得る。例えば、ある状態に関する特異度および／または潜在性が、特定の状態に関する特定の閾値を満たしていないが、その状態と関連付けられた治療、療法、および／または試験が、存在する場合、品質保証フラグが、レビューを示すためにオンにされ得る。費用の時系列もまた、本分析において検討され得る。
【０１３１】
本技法の実施形態に関する特徴および重要な利点の１つは、仮定が、専門家分析に基づいて、適用され、特異度判定を調節し得るが、本技法が、事前確率を定義する仮定を採用しなくてもよいことである。このように、動的事後確率の真の時系列に向かう動的特異度の計算された時系列の移行が、より多数のマトリクスおよびパターンが経時的に比較のために利用可能になるにつれて、計算透過性を伴って客観的に導出される。マトリクスおよびパターンの世界的リポジトリが導出されるにつれて、真の事後確率の動的時系列が、多くの状態に関してアプローチされ得る。事後確率を客観的に向上させる本反復方法は、事後確率に及ぼす最大影響を有する、動的複合的パターンの視覚化および再現を可能にする。本技法の一側面によると、これらは、状態を定義する理論の事後構築のために採用され、次いで、理論に連動する診断および治療の向上をもたらすことができ、次いで、これらの診断および治療技術は、開示される技法を使用して試験されることができる。
【０１３２】
図３５は、医学的状態についての情報を提供することができる、コンピューティングシステムの実施例のブロック図である。コンピューティングシステム３５００は、例えば、とりわけ、携帯電話、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、またはタブレットコンピュータであってもよい。コンピューティングシステム３５００は、記憶された命令を実行するように適合される、プロセッサ３５０２と、プロセッサ３５０２によって実行可能な命令を記憶する、メモリデバイス３５０４とを含んでもよい。プロセッサ３５０２は、シングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、コンピューティングクラスタ、または任意の数の他の構成であることができる。メモリデバイス３５０４は、ランダムアクセスメモリ（例えば、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ゼロキャパシタＲＡＭ、ＳＯＮＯＳ、ｅＤＲＡＭ、ＥＤＯ  ＲＡＭ、ＤＤＲ  ＲＡＭ、ＲＲＡＭ（登録商標）、ＰＲＡＭ等）、読取専用メモリ（例えば、Ｍａｓｋ  ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等）、フラッシュメモリ、または任意の他の好適なメモリシステムを含むことができる。プロセッサ３５０２によって実行される命令は、医学的状態についての情報を提供することを含む方法を実装するために使用されてもよい。
【０１３３】
プロセッサ３５０２は、システム相互接続３５０６（例えば、ＰＣＩ、ＩＳＡ、ＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓ、ＨｙｐｅｒＴｒａｎｓｐｏｒｔ（登録商標）、ＮｕＢｕｓ等）を通して、コンピューティングシステム３５００を１つ以上のＩ／Ｏデバイス３５１０に接続するために適合される、入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスインターフェース３５０８に接続されてもよい。Ｉ／Ｏデバイス３５１０は、例えば、キーボードおよびポインティングデバイスを含んでもよく、ポインティングデバイスは、とりわけ、タッチパッドまたはタッチスクリーンを含んでもよい。Ｉ／Ｏデバイス３５１０は、コンピューティングシステム３５００の内蔵構成要素であってもよく、またはコンピューティングシステム３５００に外部接続されるデバイスであってもよい。
【０１３４】
プロセッサ３５０２はまた、システム相互接続３５０６を通して、コンピューティングシステム３５００を表示デバイス３５１４に接続するように適合される、表示インターフェース３５１２にリンクされてもよい。表示デバイス３５１４は、コンピューティングシステム３５００の内蔵構成要素である、表示画面を含んでもよい。表示デバイス３５１４はまた、とりわけ、コンピューティングシステム３５００に外部接続される、コンピュータモニタ、テレビ、またはプロジェクタを含んでもよい。加えて、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）３５１６は、コンピューティングシステム１４００を、システム相互接続３５０６を通して、ネットワーク（図示せず）に接続するように適合されてもよい。ネットワーク（図示せず）は、とりわけ、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、またはインターネットであってもよい。
【０１３５】
記憶デバイス３５１８は、ハードドライブ、光学ドライブ、ＵＳＢフラッシュドライブ、ドライブのアレイ、または任意のそれらの組み合わせを含むことができる。記憶デバイス３５１８は、前述のように、医学的状態に関連する相関を生成することができる、相関ジェネレータ３５２０を含んでもよい。いくつかの実施例では、相関ジェネレータ３５２０は、患者の生理系についての情報を収集し、生理系に関するデータ間の相関に基づいて、罹患状態を識別することができる。いくつかの実施形態では、相関ジェネレータ３５２０はまた、罹患状態の識別に応答して、生理系の視覚的描写を横断して拡散する嵐のような生理系間の相関の視覚的表示を提供し得る。いくつかの実施例では、生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む。いくつかの実施形態では、相関ジェネレータ３５２０は、複数の領域を含む、表示を生成し、複数の領域はそれぞれ、生理系に関する情報を表示する。いくつかの実施例では、嵐は、複数の領域のそれぞれが、生理系における罹患状態の指標を表示するにつれて、複数の領域を横断して拡散する。いくつかの実施形態では、嵐は、独立して、複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて展開し、嵐は、罹患状態が、生理系の数の増大に影響を及ぼすにつれて、１つの嵐に融合する。いくつかの実施例では、嵐は、時間が経過するにつれて、変形を被る。例えば、嵐は、時間が経過するにつれて、異なる生理系を含んでもよい。
【０１３６】
図３５のブロック図は、コンピューティングシステム３５００が、図３５に示される構成要素の全てを含むべきことを示すことを意図しないことを理解されたい。むしろ、コンピューティングシステム３５００は、より少ない構成要素または図３５に図示されない付加的構成要素（例えば、付加的メモリ構成要素、付加的モジュール、付加的ネットワークインターフェース等）を含むことができる。さらに、コードジェネレータ３５２０の機能性のいずれかは、部分的または大域的に、ハードウェアおよび／またはプロセッサ３５０２内に実装されてもよい。例えば、機能性は、とりわけ、特定用途向け集積回路とともに、またはプロセッサ３５０２内に実装される理論内に実装されてもよい。
【０１３７】
図３６は、医学的状態についての情報を提供することができる、有形の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体である。有形の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体３６００は、コンピュータ相互接続３６０４を経由して、プロセッサ３６０２によってアクセスされてもよい。さらに、有形の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体３６００は、プロセッサ３６０２に、現在の方法のステップを行なうように指示するためのコードを含んでもよい。
【０１３８】
本明細書で論じられる種々のソフトウェア構成要素は、図３６に示されるような有形の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体３６００上に記憶されてもよい。例えば、相関ジェネレータ３６０６は、プロセッサ３６０２に、患者の生理系についての情報を収集し、生理系に関するデータ間の相関に基づいて、罹患状態を識別するよう指示するように適合されてもよい。いくつかの実施形態では、相関ジェネレータ３６０６はまた、罹患状態の識別に応答して、生理系の視覚的描写を横断して拡散する嵐のような生理系間の相関の視覚的表示を提供してもよい。図３６に示されない任意の数の付加的ソフトウェア構成要素が、具体的用途に応じて、有形の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体３６００内に含まれてもよいことを理解されたい。
【０１３９】
とりわけ、「できる（ｃａｎ）」、「してもよい（ｍａｙ）」、「する場合がある（ｍｉｇｈｔ）」、「する可能性がある（ｃｏｕｌｄ）」、「例えば（ｅ．ｇ．）」、および同等物等の本明細書で使用される条件語は、別様に具体的に記載されない限り、または使用される文脈内において別様に理解されない限り、概して、ある実施形態が、ある特徴、要素、および／またはステップを含む一方、他の実施形態が、それを含まないことを伝えることを意図する。したがって、そのような条件語は、概して、特徴、要素、および／またはステップが、何らかの点において、１つ以上の実施形態に要求される、または１つ以上の実施形態が、必然的に、作者の入力またはプロンプトの有無を問わず、これらの特徴、要素、および／またはステップが、任意の特定の実施形態に含まれる、またはそこで行なわれるべきかどうかを決定するための論理を含むことを含意することを意図しない。
【０１４０】
前述の発明を実施するための形態は、種々の実施形態に適用される新規特徴を図示、説明、および指摘したが、図示されるデバイスまたはプロセスの形態および詳細の種々の省略、代用、および変更が、本開示の精神から逸脱することなく、行なわれ得ることを理解されるであろう。認識されるように、本明細書に説明される技法のある実施形態は、いくつかの特徴が、他から別個に使用または実践され得るため、本明細書に記載される特徴および利点の全てを提供しない形態内においても具現化されることができる。本技法の範囲は、前述の説明によってではなく、添付の請求項によって示される。請求項の均等物の意味および範囲内にある全変更は、その範囲内に包含されるものとする。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【国際調査報告】
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