(57)【要約】  本文書は、大きなデータセット、もし使用可能ならば、使用可能な、より小さなデータセットから計算される値に由来し得る値を推定する方法およびシステムに関する。現在記載されている方法およびシステムの具体的な例は、様々な医療記録、関連統計および仮想データセットから計算される値を推定する方法およびシステムである。複数のモデルは、現在記載されている方法およびシステムによって採択することができ、観察されるより小さなデータセットから好ましい統計および計算される値を推定する。かかるモデルが順次に採択され、様々な多次元データセットの量を通じて相対的にきめの細かい推定を発生させることができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の自動化されたデータエンティティ処理システムで複数の提出エンティティによって提出される複数のデータエンティティを含む大きなデータセットのための提出エンティティ毎の数字の値を、前記大きなデータセットが使用可能であれば、単一の自動化されたデータエンティティ処理システムで複数の提出エンティティによって提出される複数のデータエンティティを含むより小さなデータセットから計算される提出エンティティ毎の数字の値から、推定するための自動化されたシステムに統合される方法であって、前記方法は、一つ以上のプロセッサ、一つ以上のメモリおよび一つ以上の大容量保存装置を含むコンピュータシステムで実施され、前記方法は、
前記より小さなデータセットから前記提出エンティティ毎の数字の値を計算するステップと、
補正された提出エンティティ毎の数字の値を生成するために、第１推定モデルを用いて、自動化されたデータエンティティ処理システムの間で提出エンティティの移動（ｍｉｇｒａｔｉｏｎ）に対する前記計算された提出エンティティ毎の数字の値を補正するステップと、
使用可能であれば、前記大きなデータセットから誘導される前記提出エンティティ毎の数字の値の推定を生成するために、第２推定モデルを用いて、自動化されたデータエンティティ処理システムへの提出エンティティのための提出の非独占性のために、前記補正された提出エンティティ毎の数字の値を補正するステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記第１推定モデルは、初期の提出の平均数と、第１因子と第２因子との積として計算される第１項の和であって、提出エンティティ毎の提出の補正された数を計算し、前記第１因子は、提出エンティティ毎の提出の観察された数と、前記提出エンティティ毎の初期の提出の平均数の差として計算され、前記第２因子は、１と、前記単一の自動化されたデータエンティティ処理システムでデータエンティティを提出する提出エンティティの割合に対する前記単一の自動化されたデータエンティティ処理システムでデータエンティティを提出しない提出エンティティの割合の比率で提出エンティティによって自動化されたデータエンティティ処理システムの間で時間周期毎になる転換の平均数を掛けることで計算される第２項との和として計算される、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１３年１２月１７日付の米国仮特許出願第６１／９１６，９０９号に対して優先権を主張する。
【０００２】
本文書は、大きなデータセットに由来し得る値、使用可能ならば、使用可能なより小さなデータセットから計算される値に由来する値を推定する方法およびシステムに関し、特定の例として、より小さな医療費請求関連のデータセットに基づいて、大きな、仮想の医療費請求関連のデータセットについて総計算される結果を推定する方法およびシステムを目指す。
【背景技術】
【０００３】
医療費請求（ｍｅｄｉｃａｌ  ｃｌａｉｍ）の処理は、保険会社、請求処理機関、請求納付者機関、様々なタイプの医療サービス提供者や患者を含む多くの異なるエンティティ（ｅｎｔｉｔｉｅｓ）によって協力して実施される大規模かつ複雑な努力である。膨大な量の医療費請求が毎年米国で処理される。請求処理に関与する請求処理機関を含む様々なエンティティは、全国的な、職員採用や福祉のための計画であり、そして、多くのその他の理由で、増加した請求処理容量および基盤施設に対する必要性を予測して、貧民街でサービスをマーケティングし、流行病の研究およびその他のタイプの医療研究を可能にするために、しばしば、様々な患者セグメントによって発生する請求タイプおよび請求量の傾向を監視かつ追跡しようとする。しかし、現在、医療費請求処理に関与する様々な機関は、特定期間に渡ってある地理的領域で発生する医療費請求取引の全量のわずかなサブの量のみを直接観察することができる。従って、かかる機関は、機関によって観察された医療費請求取引の部分集合のみに基づく医療費請求に関する統計およびその他の計算された値を正確に推定できるようにするシステムおよび方法を追求し続けている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本文書は、大きなデータセットに由来し得る値、使用可能な場合に使用可能なより小さなデータセットから計算される値に由来する値を推定する方法およびシステムに関する。現在記載されている方法およびシステムの具体的な例は、多様な患者セグメントに要する期間の単位量あたりの患者毎の請求の数と、多様な患者セグメントに要する期間の単位量あたりの患者毎の特定タイプの請求の数とを含む様々な医療記録に関する統計および仮想データセットから計算される値を推定する方法およびシステムである。理論的なデータセットのより小さな部分集合のみに関するデータを直接観察できても、しばしば、全国または国内の大きな地理的領域についての推定が求められる。複数のモデルが、現在記載されている方法およびシステムによって採択され、観察されたより小さなデータセットから好ましい統計および計算された値を推定することができる。かかるモデルが順次に採択され、様々な多次元データセットの量を通じて相対的にきめの細かい（ｆｉｎｅ−ｇｒａｉｎ）推定を発生させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】医療費請求処理環境を図示する。
【図２】医療費請求に関する推定問題領域を図示する。
【図３Ａ】特定医療費請求処理機関によって観察された医療費請求取引に基づく統計および計算された値の単純なスケーリングを妨害する現象の一部を図示し、特定の患者セグメント内に大きな地理的領域または患者の大半のための統計および計算された値を推定する。
【図３Ｂ】特定医療費請求処理機関によって観察された医療費請求取引に基づく統計および計算された値の単純なスケーリングを妨害する現象の一部を図示し、特定の患者セグメント内に大きな地理的領域または患者の大半のための統計および計算された値を推定する。
【図３Ｃ】特定医療費請求処理機関によって観察された医療費請求取引に基づく統計および計算された値の単純なスケーリングを妨害する現象の一部を図示し、特定の患者セグメント内に大きな地理的領域または患者の大半のための統計および計算された値を推定する。
【図３Ｄ】特定医療費請求処理機関によって観察された医療費請求取引に基づく統計および計算された値の単純なスケーリングを妨害する現象の一部を図示し、特定の患者セグメント内に大きな地理的領域または患者の大半のための統計および計算された値を推定する。
【図３Ｅ】特定医療費請求処理機関によって観察された医療費請求取引に基づく統計および計算された値の単純なスケーリングを妨害する現象の一部を図示し、特定の患者セグメント内に大きな地理的領域または患者の大半のための統計および計算された値を推定する。
【図３Ｆ】特定医療費請求処理機関によって観察された医療費請求取引に基づく統計および計算された値の単純なスケーリングを妨害する現象の一部を図示し、特定の患者セグメント内に大きな地理的領域または患者の大半のための統計および計算された値を推定する。
【図３Ｇ】特定医療費請求処理機関によって観察された医療費請求取引に基づく統計および計算された値の単純なスケーリングを妨害する現象の一部を図示し、特定の患者セグメント内に大きな地理的領域または患者の大半のための統計および計算された値を推定する。
【図４】特定の請求処理者によって処理される医療費請求の部分集合を図示する。
【図５】一年などの単位期間に渡って請求を提出する全ての患者の集合および特定の請求処理機関に関する該集合の多様な部分集合を図示する。
【図６Ａ】患者の統計毎の請求に対して一つの観察された現象を図示する。
【図６Ｂ】患者の統計毎の請求に対して一つの観察された現象を図示する。
【図７】患者の統計毎の請求に対して二番目に観察された現象を図示する。
【図８】第１推定モデルの根幹となる状態遷移モデルを図示する。
【図９】多数のシミュレーションのためにパラメータαの値が垂直軸に示され、ｆの値が水平軸に示された結果の例示的な集合を図示する。
【図１０】多次元の患者毎の請求の量を図示する。
【図１１】様々なタイプのコンピュータのための一般的な構造図を提供する。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
詳細な説明
図１は、医療費請求処理環境を図示する。図１に図示されているように、ディスク１０２などの小さなディスクによってそれぞれ示される患者は、ディスク１０４などのより大きなディスクによって示される医療サービス提供者から医療サービスを受ける。サービス提供の関係は、患者１０２から医療サービス提供者１０４への方向性エッジ（ｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｅｄｇｅ）、即ち、矢印１０６によって示される。図１に図示されているように、患者１０８などの特定の患者は、矢印１１０〜１１２で示されるように、複数の医療サービス提供者から医療サービスを受けることができる。医療サービス提供者は、医療費請求納付者機関へ、患者に提供されたサービスに対する賠償のための請求を提出する。また、請求の提出は、医療費請求納付者機関１１６への医療サービス提供者１０４による医療費請求の提出を示す矢印１１４などの図１の矢印によって示される。医療費請求納付者機関は、請求処理機関１１８などの請求処理機関に請求を順次提出する。矢印１２０などの矢印は、図１の請求処理機関への医療費請求納付者機関による請求の提出を示す。請求処理機関は、請求処理機関１１８から出ている矢印１２２〜１２４などの請求処理機関から出ている矢印によって示されるように、保険会社に請求を順次提出する。
【０００７】
請求処理機関は、現在記載されている方法およびシステムによって扱われる問題領域の一つの例として、米国の首都圏に住む２１歳〜４０歳の成人などの特定のセグメントの平均的な患者のための平均して提出される請求の数などの、多様な統計および仮想計算される値の推測を求めることがある。しばしば、それらは、直接参加する医療費請求取引に基づいて、かかるパラメータ、および統計を推定することを求める。しかし、特定機関が参加する医療費請求取引は、関心のある患者セグメントのための単位期間に渡って実施される医療費請求取引の総数の相対的に小さな部分集合であり得る。そのうえ、小さなデータセットから計算される統計および値は、特定機関による全医療費請求に関する取引の不規則なサンプリングの影響の結果であって、かなり歪曲かつ偏向されることがある。図２は、医療費請求に関する推定問題領域を図示する。請求処理機関２０４の周辺に点線ボックス２０２で図示されているように、請求処理機関２０４は、完全な医療費請求データセットから計算される様々なタイプの全国的な医療費請求に関する統計および値の推定を求めることができるが、医療費請求納付者機関１１６，２０６によって請求処理機関に送られるかかる医療費請求のみを直接観察する。かかる医療費請求納付者機関は、医療サービス提供者と患者の総数の部分集合のみから請求を順次受ける。
【０００８】
一見、特定の請求処理機関は、単に特定の請求処理機関によって処理される請求の割合だけでなく、特定の請求処理機関によって処理される患者の割合を正確に推定する必要があるということを想定することができ、一年を通して国または国の大きな領域内で実施される全ての医療費請求取引を含むはるかにより大きな医療費請求取引の集合のための該当する統計および計算される値を正確に推定するために、特定の請求処理機関によって観察される請求取引から計算される統計および値を計算することができる。しかし、実際にはそうではない。このようなあまりにも単純化した推定方法が不正確かつ不十分な様々なタイプの現象がある。
【０００９】
図３Ａ〜３Ｆは、特定医療費請求処理機関によって観察された医療費請求取引に基づく統計および計算される値の単純なスケーリングを妨害する現象の一部を図示し、特定の患者セグメント内の大きな地理的領域または患者の大半のための統計および計算された値を推定する。図３Ａ〜３Ｆは、図１および図２で用いられているものと同様の図示規約を用いる。さらに、文字「ｔ」で記されている方向性の矢印は、時間の経過を示す。
【００１０】
図３Ａで、多数の患者３０１〜３０６は、医療サービス提供者３０７から医療サービスを受ける。医療提供者３０７は、請求処理機関３０９に納付者機関３０８を介して請求を提出する。しかし、所定の時間ｔの経過後に、小さな点線円型３１１で示されるように、患者３０２は、医療サービス提供者３０７からサービスをこれ以上受けず、最初に医療サービス提供者３０７から医療サービスを受けなかった２人の新しい患者３１２，３１３が、現在医療サービス提供者３０７から医療サービスを受ける。その結果、請求提供機関３０９が矢印３１０によって示される時間の経過を含む長い時間の経過と共に、所定の請求に関する統計および計算される値を推定しようとすると、時間間隔の間、請求提供機関に移動したり離れた患者３０２，３１２〜３１３などの患者を代表して提出される請求全体の一部分のみ請求提供機関によって処理されるという事実のために、請求処理機関は患者毎の請求統計および計算される値を過小評価することができる。同様に、図３Ｂに図示されているように、医療サービス提供者３１６から医療サービスを受ける特定の患者３１５は、第１請求処理機関３１８に請求を送る第１請求納付機関３１７に最初に送信される請求を発生させることができる。しかし、時間の経過後に、医療サービス提供者３１６は、第２の異なる請求処理機関３２０に請求を送る第２請求納付者機関３１９に提出する請求を変更することができる。従って、両請求処理機関３１８，３２０は、一年などの単位期間の部分のみ医療サービス提供者３１６からの請求を観察する。それらが処理する観察された医療費請求取引に基づく一年間全体の請求に関する統計および値を推定するとすれば、それらは特定の患者セグメントのための患者毎の請求統計および値をかなり少なく推測するであろう。
【００１１】
図３Ｃに図示されているように、特定の患者３２２は、異なる納付者機関３２６，３２７にそれぞれ請求を提出する二つの異なる医療サービス提供者３２４〜３２５から医療サービスを受けることができる。納付者機関３２６，３２７は、それぞれ異なる請求処理機関３２８，３２９を順次用いる。請求処理機関３２８および請求処理機関３２９のいずれかが、患者３２２から観察される請求に基づく統計および他の値を推定するとすれば、かかる推定は、各請求処理機関は患者によって発生する請求の一部のみを観察するという事実のために、患者のための実際の値よりかなり少なくなることがある。図３Ｄに図示されているように、図３Ｃに図示されている状況は、納付者機関３２７の一つが矢印３３０〜３３１によって示されているように、複数の請求処理機関に請求を提出することができるという事実によってさらに複雑になり得る。
【００１２】
図３Ｅに図示されているように、特定の納付者機関３３２は、単位期間の経過と共に、第１請求処理機関３３４に送る請求から、第２請求処理機関３３６に送る請求に転移することができる。図３Ｆに図示されているように、特定の医療サービス提供者３３８は、それぞれ異なる請求処理機関３４６，３４８に請求を送る複数の納付者機関３４２，３４４に特定の患者３４０のための請求を送ることができる。図３Ｇに図示されているように、第１請求処理機関３５６に第１納付者機関３５４を介して請求を送る第１医療サービス提供者３５２を最初に用いる特定の患者３５０は、時間の経過と共に、異なる請求処理機関３６２に異なる納付者機関３６０を介して請求を送る異なる医療サービス提供者３５８に移動したり乗り換えたりすることができる。
【００１３】
図４は、特定の請求処理者によって処理される医療費請求の部分集合を図示する。図４で、外円またはより大きなディスク４０２は、一年などの単位期間に渡って国などの大きな地理的領域内で発生する全ての請求を示す。内部の陰影のディスク４０４は、特定の請求処理者によって処理されるかかる請求を示す。請求の総数も特定の請求処理者によって処理される請求の数も様々な異なる理由で時間の経過と共に、安定的ではない。一つの理由として、二つの矢印４０６で示されているように、患者が一年を通して特定の地理的領域に移動したり、そして離れる可能性があるというものである。考えられるまた別の要因は、上述されているように、患者、医療サービス提供者および納付者機関が、二つの矢印４０８で示されているように、一年を通して請求処理者の間を移動し得るというものである。
【００１４】
図５は、一年などの単位期間に渡って請求を提出する全ての患者の集合および特定の請求処理機関に関する該集合の多様な部分集合を図示する。図５は、図４および次の図６Ａ〜７で用いられているものと同様の図示規約を用いる。単位期間に渡って一部の地理的領域のための医療費請求を発生する全ての患者の集合は、外部ディスク５０２によって示される。かかる患者のごく一部の部分集合によって発生する全ての請求は、特定の請求処理機関５０４によって処理することができる。しかし、図３Ａ〜３Ｆおよび図４を参照して、上述されている多くの現象のために、かかる患者は、一般的に、一年または他の単位期間５０６の経過と共に、特定の請求処理機関が請求を処理する、患者の部分集合のみを示す。その結果、請求処理機関によって処理される両方の請求は、図４を参照して論議されているように、移動のために時間をかけて不安定になることがあり、請求処理機関が請求を処理する多くの患者がまた別の請求処理機関によって処理されたさらなる請求を発生させることができるため、特定の請求処理機関は、一年を通して観察される請求のみに基づいて、または一年を通して観察される患者に基づいて医療費請求に関する様々な統計および値の正確な推定ができない。
【００１５】
図６Ａ〜６Ｂは、患者の統計毎の請求に対して一つの観察された現象を図示する。図６Ａに図示されているように、特定の請求処理機関は、単位期間中、地理的領域で処理される全請求の特定の部分集合６０２を処理する。観察されていない請求の上述の現象のために、特定の請求処理機関は、単位期間中、患者６０８毎に発生する請求の実数に対して患者毎に発生する請求の割合６０６を観察することができる。しかし、全請求に対して特定の請求処理者によって処理される請求の数の割合が増加することにより、図６Ｂにおける部分集合６１０および全請求６１２の集合のサイズ比率および図６Ａにおける部分集合６０２および全請求６０４の集合のサイズ比率の相対サイズによって示されるように、特定の請求処理者６１４によって患者毎に観察される請求の数は、患者６１６毎に発生する全請求のはるかに大きな割合である。明らかに、特定の請求処理者によって処理される処理された請求全体の割合が増加することにより、特定の患者または医療サービス提供者が請求処理機関から遠ざかったり、または、請求処理機関に移転する確率が減少して、請求処理機関によって観察されない、前記請求処理機関が見ることになる患者の全請求の割合がかなり減少する。特定の請求処理機関によって処理される請求の割合は、一般的に、図６Ａ〜６Ｂに図示されている傾向が、特定の請求処理機関に請求を提出する納付者機関の総数の割合に対して観察することができるように、特定の請求処理機関に請求を提出する納付者の割合に関する。
【００１６】
図７は、請求処理に対して二番目に観察される現象を図示する。図７に図示されているとおり、時間７０２の経過と共に、集合７０６に対する部分集合７０８の相対面積や、集合７０３に対する部分集合７０４の相対面積によって図示されているように、患者毎に発生する全請求に対して特定の請求処理機関７０４によって観察される患者毎の請求は減少する。該現象は、特定の請求処理機関によって処理される患者毎に観察されていない請求の平均数もまた増加するということの結果として、時間の経過と共に、患者、医療サービス提供者および納付者機関の一部が請求処理機関から遠ざかったり、移動したりする確率が増加するという事実のためである。
【００１７】
図３Ａ〜７を参照して上述されている様々な現象の結果として、現在の文書は、三つの推定モデルを用いる方法およびシステムを開示し、請求処理機関によって処理される請求から様々な請求に関する統計および計算される値を推定する。言い換えれば、請求処理機関によって処理される請求は、請求の総数の部分集合であり、請求処理機関によって請求を提出したものと観測された患者は、患者の総数の部分集合である。モデルを用いて、後述のように、請求処理機関は、サンプルのサイズおよびバイアスに対して、患者セグメント別に患者毎に発生する請求の数などの、計算される統計を調整することができる。
【００１８】
図８は、第１推定モデルの根幹となる状態遷移モデルを図示する。単位期間中、初めの請求が請求処理機関に患者の代わりに提出されると、患者は、請求処理機関によって観察される。患者の代わりに一つの請求または複数の請求の初めの提出が第１の状態８０２、または開始の状態８０２によって示される。以降、単位期間内に残っている期間中、さらなる請求は、状態８０４に示されるように、患者の代わりに特定の請求処理機関に提出することができる。そのうえ、請求は、また別の請求処理機関に患者の代わりに提出されることがあるため、状態８０６によって示されるように、患者のための観察されていない請求を示す。かかる状態の可能な遷移は、曲線矢印８０８などの曲線矢印によって示される。患者のための初めの請求または複数の請求は、特定の請求処理機関によって受理されると、さらなる請求は、他の請求処理機関にも提出されることがある。従って、最初の状態で患者の代わりに提出される請求の総数は分からず、パラメータαによって示される。
【００１９】
第１推定モデルは、以下の式によって説明される。
【００２０】
【数１】
2017505474.tif 000003
【００２１】
ｎ’ｔｒｕｅ＝真の平均請求数、
ｎｏｂｓ＝観察される請求の数、
ｆ＝特定の請求処理機関に請求を提出する納付者に請求が提出される患者の割合、
α＝各患者による最初の訪問時に発生する請求平均数、および
ｐｔ＝各患者によって形成された納付者転換の平均数
該モデルで、特定の請求処理機関に請求を提出する納付者は、請求処理機関に全てのかかる請求を提出するものと仮定される。本質的に、モデルは、観察される請求の数の上向き調節を試み、図８で状態８０６によって示されるように、患者が特定の請求処理機関に請求を提出しない納付者に移動することができないという事実を反映する。値ｎｏｂｓは、特定の請求処理機関によって患者毎に観察される請求の数である。この数は、既知である。ｎｏｂｓなどの患者毎の値であるパラメータα，ｐｔの値は、一般的に知られていない。しかし、特定の請求処理機関によって処理される請求のサンプルに基づく分析によって、かかるパラメータのための値を誘導することが可能である。請求処理機関に請求を提出する所定の納付機関は、請求処理機関に全てのかかる請求を提出することで知られている。従って、請求処理機関によって処理される請求の部分集合は、ｆを計算可能にするために、人口統計データを用いて選択することができる。そして、既知のｆを活用して、パラメータα，ｐｔの値が合理的な範囲で変わるシミュレーションをかかる部分集合のために実施することができる。かかるシミュレーションの結果として、パラメータα，ｐｔのための値の分布が得られる。図９は、多数のシミュレーションのためにパラメータαの値が垂直軸に示され、ｆの値が水平軸に示される結果の例示的な集合を図示する。かかる分布からパラメータα，ｐｔの値を推定するために、様々なタイプの多変量回帰が採択されてもよく、または他の統計的方法が採択されてもよく、パラメータα，ｐｔのためのかかる推定された値を用いて、納付者機関の知識および請求処理機関によってサービスされる納付者機関の相対的比率に基づく値ｆを推定し、観察される請求の補正された数ｎ’ｔｒｕｅが観察される請求の数から計算することができる。
【００２２】
第２モデルは、第１モデルで得たｎ’ｔｒｕｅを補正して、特定の請求処理機関に請求を提出する納付者機関の一部が、実は、特定の請求処理機関に請求を独占的に送るものであるという事実を説明する。
【００２３】
【数２】
2017505474.tif 000004
【００２４】
ｎｔｒｕｅ＝請求の実数、
ｎ’ｔｒｕｅ＝モデル１から捉えた請求の数、
Ｎｏｂｓ＝独占納付者から観察される請求の数、および
Ｎ’ｏｂｓ＝モデル１によって独占納付者から観察される請求の数
第１モデルと同様に、第２モデルで用いられる値は、患者毎の値である。独占納付者情報を用いることができない場合に、ｎｔｒｕｅはｎ’ｔｒｕｅに設定することができる。
【００２５】
ｎｔｒｕｅ＝ｎ’ｔｒｕｅ、
【００２６】
【数３】
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【００２７】
第３モデルは、大きなデータセットのための統計およびパラメータの推定が、相対的に高い精度で多次元の患者毎の請求データ量内で実施されるようにする。図１０は、多次元の患者毎の請求量を図示する。図１０で、患者毎の請求量は、３次元の平面によって記載されている。量のデカルトｘ軸に該当する１次元１００２は、地理的領域を示す。前記次元は、郵便番号によって増加する。デカルトｙ軸に該当する２次元１００４は、患者の性別を示す。デカルトz軸に該当する３次元１００６は、患者の年齢範囲を示す。従って、患者毎の請求のデータットの量１０００は、特定の郵便番号、特定の性別および特定の年齢範囲で特定された各セルを用いて、セル１００８などの多数のセルに分けられる。第３モデルは、次のように、セルによって示される患者のために患者毎に観察される請求の数を形成する。
【００２８】
【数４】
2017505474.tif 000006
【００２９】
ｎｃ＝セル内で観察された請求の実数、
ｎｃ＿ｏｂｓ＝セル内の請求の観察された数、
Ｐｃ＿ｏｂｓ＝セル内の患者の数、
ｋ＝平滑定数、および
β＝決定された移動定数
モデルのための全域の制約事項が、以下の式によって提供される。
【００３０】
【数５】
2017505474.tif 000007
【００３１】
ｎｔｒｕｅ＝第２モデルから得られた患者毎の請求の観察された数、および
ｍｉ＝セルによって示される地理的領域内における、全人口の割合
移動定数βの値は、以下の式から得ることができる。
【００３２】
【数６】
2017505474.tif 000008
【００３３】
現在記載されている方法は、必然的にコンピュータシステムで計算されて実施される。それらは、しばしば、数十万、数百万、またはさらに多くの患者および請求を含む非常に多くの数の請求および患者に基づく演算の推定を含むため、それらは、人の手またはコンピュータを用いない方法によって実施することができない。正確な結果が、請求が処理される際に、またはその後相対的に短い期間中に必要となるため、手動計算は多数のエラーを生み、また、無駄な最終結果を提供するであろう、人間が計算する専門チームさえも数十年以上かかる。また、患者の請求は、大きなデータセンターで自動化された方法によって処理され、現在記載されている方法は、必然的にかかる自動化されたシステムに含まれる。前記記載されている方法は、数学的表記法を用いて要約されているが、数学的表記法は、一つ以上のコンピュータシステムによって実施されるコンピュータプロセスを記載する。数学的表記法は、方法を実行するコンピュータプログラムに劣らない方法の完璧かつ具体的な記載である。また、先に記載されている方法は、現在実施されている自動化された請求処理システムに決して内在しておらず、一般的な統計学的実施および理論、あるいは現在用いることが可能なデータ処理システムに内在していない。それらは、任意の特定の請求処理システムによって処理される請求が、一般的に患者および患者セグメントのために処理される請求の部分集合のみを示すという事実のために、直接計算することができない、患者セグメントに対する患者毎に発生する請求数などの、様々なタイプの値のより正確な推定を発生させるために自動化された請求処理コンピュータシステムに含むことができる新しくかつ有用なデータ方法を示す。
【００３４】
図１１は、様々なタイプのコンピュータのための一般的な構造図を提供する。医療費請求を処理するコンピュータは、例えば、図１１に図示されている一般的な構造図によって記載することができる。コンピュータシステムは、一つまたは複数の中央処理装置（ＣＰＵ）１１０２〜１１０５、ＣＰＵ／メモリ下部システムバス１１１０若しくは複数のバスによってＣＰＵと互いに接続される一つ以上の電子メモリ１１０８、ＣＰＵ／メモリ下部システムバス１１１０をさらなるバス１１１４，１１１６と互いに接続する第１ブリッジ（ｂｒｉｄｇｅ）、または複数の高速シリアル相互接続を含む他のタイプの高速相互接続媒体を含む。かかるバスまたはシリアル相互接続は、ＣＰＵおよびメモリをグラフィック処理者１１１８などの専門の処理者、高速シリアルリンクと相互接続した一つ以上のさらなるブリッジ１１２０、または様々な異なるタイプの大容量保存装置１１２８、電子ディスプレイ、入力装置およびその他のかかる構成要素、下位構成要素および計算資源に接近を提供するコントローラ１１２７などの複数のコントローラ１１２２〜１１２７に順次に相互接続する。コンピュータ読取り可能なデータ記憶装置は、光磁気ディスク、電子メモリおよび他の物理的データ記憶装置を含むという点に留意すべきである。現代の科学および技術に慣れ親しんでいる者は、電磁放射線および電波信号が、次の検索のためのデータを保存せずに、単に一バイトまたはマイル毎のより少ない情報や、最も単純なルーチンを符号化するために必要なことよりもはるかにより少ない情報を、一時的に「保存」することができるということを認識する。
【００３５】
本発明は、特定の実施例に関して記載したが、発明がかかる実施例に制限されることを意図しない。発明の範囲内において、変形は当業者に明確であろう。例えば、記載されている方法およびシステムの多数の代案の具現は、任意の多くの多様なデザインおよびハードウェアプラットフォーム、運営体制、仮想システム、データ構造、コントロール構造、モジュール体系、プログラム言語および多くの多様なかかるパラメータを含む具現パラメータを異なるようにすることで、得ることができる。現在記載されている推定モデルは、データの部分集合から統計および他の計算されるデータ値を推定するために用いることができる関連のパラメータ化された推定モデルのより大きな集合の代表である。外挿法は、明確なエンティティおよびそれらの消費または多くの人口および地理的位置全域に広がった行動パターンを含むいくつかの問題領域まで順調に拡張可能である。一つのかかる問題領域は、商店のチェーン全域に広がった消耗品のための消費指標（ｍｅｔｒｉｃｓ）を推定するものを含む。該問題領域で個別店舗のＩＤは、上述されている例で、納付者ＩＤの代わりとなり、個人顧客ＩＤは患者ＩＤの代わりとなり、商品または商品セグメントは請求タイプの代わりとなる。商店によってそして地域によって測定される際の指標に対する顧客の移動の効果および割合は、納付者全体において患者指標の効果と同等である。さらに少ない商品消費原料の指標（ｒａｗ  ｍｅｔｒｉｃｓ）は、外挿補正なしに測定される際に観察される。上述されている方法による補正後に、推定される商品消費数は、実際の消費にはるかに近い。これは、リソースを最も大きな消費量を有する製品に指向させるために、会社にとって領域によって異なる製品および製品カテゴリの消費数を推定することを試みるのに極めて有用である。前記原料の使用、補正されていない製品の消費数は、後続のモデルおよびリソースの好適でない割当における深刻なエラーをもたらし得る。
【００３６】
説明されている実施例の先の記載は、当業者が本発明を作ったり、または使用することができるように提供されることが認識される。かかる実施例において、多様な変形は当業者に明確であり、ここで定義されている包括的原則は、本発明の範囲から逸脱することなく、他の実施例に適用することができる。従って、本発明は、ここで示されている実施例に制限されることを意図することなく、ここで記載されている原則および新規特徴と符合する最も広い範囲であるとみなされるべきである。
【図１】
2017505474.tif 000009
【図２】
2017505474.tif 000010
【図３Ａ】
2017505474.tif 000011
【図３Ｂ】
2017505474.tif 000012
【図３Ｃ】
2017505474.tif 000013
【図３Ｄ】
2017505474.tif 000014
【図３Ｅ】
2017505474.tif 000015
【図３Ｆ】
2017505474.tif 000016
【図３Ｇ】
2017505474.tif 000017
【図６Ａ】
2017505474.tif 000018
【図６Ｂ】
2017505474.tif 000019
【図７】
2017505474.tif 000020
【図８】
2017505474.tif 000021
【図９】
2017505474.tif 000022
【図１０】
2017505474.tif 000023
【図１１】
2017505474.tif 000024
【図４】
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【図５】
2017505474.tif 000026
【手続補正書】
【提出日】平成27年6月4日(2015.6.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の自動化されたデータエンティティ処理システムで複数の提出エンティティによって提出される複数のデータエンティティを含む大きなデータセットのための提出エンティティ毎の数字の値を、前記大きなデータセットが使用可能であれば、単一の自動化されたデータエンティティ処理システムで複数の提出エンティティによって提出される複数のデータエンティティを含むより小さなデータセットから計算される提出エンティティ毎の数字の値から、推定するための自動化されたシステムに統合される方法であって、前記方法は、一つ以上のプロセッサ、一つ以上のメモリおよび一つ以上の大容量保存装置を含むコンピュータシステムで実施され、前記方法は、
前記より小さなデータセットから前記提出エンティティ毎の数字の値を計算するステップと、
補正された提出エンティティ毎の数字の値を生成するために、第１推定モデルを用いて、自動化されたデータエンティティ処理システムの間で提出エンティティの移動（ｍｉｇｒａｔｉｏｎ）に対する前記計算された提出エンティティ毎の数字の値を補正するステップと、
使用可能であれば、前記大きなデータセットから誘導される前記提出エンティティ毎の数字の値の推定を生成するために、第２推定モデルを用いて、自動化されたデータエンティティ処理システムへの提出エンティティのための提出の非独占性のために、前記補正された提出エンティティ毎の数字の値を補正するステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記第１推定モデルは、初期の提出の平均数と、第１因子と第２因子との積として計算される第１項の和であって、提出エンティティ毎の提出の補正された数を計算し、前記第１因子は、提出エンティティ毎の提出の観察された数と、前記提出エンティティ毎の初期の提出の平均数の差として計算され、前記第２因子は、１と、前記単一の自動化されたデータエンティティ処理システムでデータエンティティを提出する提出エンティティの割合に対する前記単一の自動化されたデータエンティティ処理システムでデータエンティティを提出しない提出エンティティの割合の比率で提出エンティティによって自動化されたデータエンティティ処理システムの間で時間周期毎になる転換の平均数を掛けることで計算される第２項との和として計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記提出エンティティは、医療サービス提供者の患者であり、
前記データエンティティは、医療費請求（ｍｅｄｉｃａｌ  ｃｌａｉｍ）であり、
前記データエンティティ処理システムは、医療費請求処理機関である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
データ処理システムであって、
一つ以上のプロセッサと、
一つ以上のメモリと、
一つ以上の大容量保存装置と、
物理的コンピュータ命令保存装置とで符号化されるコンピュータ命令を含み、前記コンピュータ命令は、
医療費請求処理機関に医療費請求納付機関を介して請求を提出する医療サービスへの各患者による最初の訪問で発生する請求の平均数αを推定し、
患者が時間間隔の間、一つの医療費請求納付機関から他の医療費請求納付機関に変更する平均回数ｐｔを推定し、
物理的データ保存装置で、特定の医療費請求処理機関に、前記特定の時間間隔の間にファイリング（ｆｉｌｅ）される医療費請求の観察された数ｎｏｂｓを観察および記録し、また、
前記特定の時間間隔の間にファイリングされる総数の医療費請求の総数の割合を示す前記医療費請求の観察された数ｎｏｂｓに基づいて前記特定の時間間隔の間にファイリングされる医療費請求の平均総数ｎ’ｔｒｕｅを推定するように前記データ処理システムを制御する、データ処理システム。
【請求項５】
請求の前記平均数αおよび患者が一つの医療費請求納付機関から他の医療費請求納付機関に変更する前記平均回数ｐｔは、前記特定の請求処理機関でそれらが受ける全ての前記医療費請求を提出する一つ以上の医療費請求納付機関によって提出される前記特定の請求処理機関によって処理される前記請求の部分集合から推定される、請求項４に記載のデータ処理システム。
【請求項６】
請求の前記平均数αおよび患者が一つの医療費請求納付機関から他の医療費請求納付機関に変更する前記平均回数ｐｔは、
前記特定の請求処理機関にそれらが受ける全ての前記医療費請求を提出する前記一つ以上の医療費請求納付機関に医療費請求が提出された患者の割合を、人口調査（ｃｅｎｓｕｓ）データから、決定し、
前記αおよびｐｔの値に対する分布を得るために、αおよびｐｔに対する様々な値により、前記特定の請求処理機関にそれらが受ける全ての前記医療費請求を提出する前記一つ以上の医療費請求納付機関への前記医療費請求の提出をシミュレーションし、また、
αおよびｐｔを前記得られた分布から推定することにより推定される、請求項５に記載のデータ処理システム。
【請求項７】
前記医療費請求の観察された数ｎｏｂｓに基づく医療費請求の平均総数ｎ’ｔｒｕｅは、
前記特定の請求処理機関によってサービスされる医療費請求納付機関の相対的な比率に基づいて、前記特定の請求処理機関に医療費請求を提出する医療費請求納付機関に請求が提出された患者の割合ｆを推定するために前記推定された値αおよびｐｔを用い、また、
【数１】
2017505474.tif 000027
の積の和としてｎ’ｔｒｕｅを決定することにより推定される、請求項４に記載のデータ処理システム。
【請求項８】
前記特定請求処理機関に医療費請求を提出する前記医療費請求納付機関のうち、単に一部のみが前記特定請求処理機関に医療費請求を独占的に提出するという事実に対応するために医療費請求の前記平均総数ｎ’ｔｒｕｅを補正するステップをさらに含む、請求項４に記載のデータ処理システム。
【請求項９】
一つ以上のプロセッサと、一つ以上のメモリと、一つ以上の大容量保存装置と、物理的コンピュータ命令保存装置とで符号化されて方法を実施するために、前記データ処理システムを制御するコンピュータ命令を有するデータ処理システムで実施される方法であって、
医療費請求処理機関に医療費請求納付機関を介して請求を提出する医療サービスへの各患者による最初の訪問で発生する請求の平均数αを推定するステップと、
患者が時間間隔の間に一つの医療費請求納付機関からまた別の医療費請求納付機関に変更する平均回数ｐｔを推定するステップと、
物理的データ保存装置で、特定医療費請求処理機関に、前記特定の時間間隔の間にファイリングされる医療費請求の観察された数ｎｏｂｓを観察して記録するステップと、
前記特定の時間間隔の間にファイリングされる医療費請求の総数の割合を示す前記医療費請求の観察された数ｎｏｂｓに基づいて前記特定の時間間隔の間にファイリングされる医療費請求の平均総数ｎ’ｔｒｕｅを推定するステップと、
前記推定された医療費請求の平均総数ｎ’ｔｒｕｅを保存するステップとを含む、方法。
【請求項１０】
前記請求の平均数αおよび前記患者が一つの医療費請求納付機関からまた別の医療費請求納付機関に変更する平均回数ｐｔは、前記特定の請求処理機関にそれらが受ける全ての前記医療費請求を提出する一つ以上の医療費請求納付機関によって提出される前記特定の請求処理機関によって処理される前記請求の部分集合から推定される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記請求の平均数αおよび前記患者が一つの医療費請求納付機関からまた別の医療費請求納付機関に変更する平均回数ｐｔは、
前記特定の請求処理機関にそれらが受ける全ての前記医療費請求を提出する前記一つ以上の医療費請求納付機関に医療費請求が提出された患者の割合を、人口調査データから決定し、
前記αおよびｐｔの値に対する分布を得るために、αおよびｐｔに対する様々な値を有する前記特定の請求処理機関にそれらが受ける全ての前記医療費請求を提出する前記一つ以上の医療費請求納付機関への前記医療費請求の提出をシミュレーションし、また、
αおよびｐｔを前記得られた分布から推定することにより推定される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記医療費請求の観察された数ｎｏｂｓに基づく医療費請求の平均総数ｎ’ｔｒｕｅは、
前記特定の請求処理機関によってサービスされる医療費請求納付機関の相対的な比率に基づいて、前記特定の請求処理機関に医療費請求を提出する医療費請求納付機関に請求が提出された前記患者の割合ｆを推定するために前記推定された値αおよびｐｔを用い、また、
【数２】
2017505474.tif 000028
の積の和としてｎ’ｔｒｕｅを決定することにより推定される、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記特定の請求処理機関に医療費請求を提出する前記医療費請求納付機関の一部のみが、前記特定の請求処理機関に医療費請求を独占的に提出するという事実に対応するように、前記医療費請求の平均総数ｎ’ｔｒｕｅを補正するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
データ処理システムであって、
一つ以上のプロセッサと、
一つ以上のメモリと、
一つ以上の大容量保存装置と、
物理的コンピュータ命令保存装置とで符号化されるコンピュータ命令を含み、前記コンピュータ命令は、
セルに医療患者の全多次元容量を区画し、また、
特定の時間間隔の間にファイリングされる医療費請求の総数の割合を示す特定の時間間隔の間にファイリングされる各セルｃに対する医療費請求の観察された数ｎｃ＿ｏｂｓに基づいて特定の時間間隔の間にファイリングされる各セルｃに対する医療費請求の平均総数ｎｃを推定するために前記データ処理システムを制御する、データ処理システム。
【請求項１５】
前記次元は、
地理的位置、性別、年齢、所得、民族性（ｅｔｈｎｉｃｉｔｙ）、教育水準、市民権および職業を含む医療患者の属性の中から選択される医療患者の属性である、請求項１４に記載のデータ処理システム。
【請求項１６】
ｎｃは、
【数３】
2017505474.tif 000029
として推定され、ここで、
Ｐｃ＿ｏｂｓ＝セル内の患者の数、
ｎｔｒｕｅ＝患者毎の請求の平均数、
ｋ＝平滑定数（ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  ｃｏｎｓｔａｎｔ）、および
β＝決定された移動（ｍｉｇｒａｔｉｏｎ）定数である、請求項１４に記載のデータ処理システム。
【請求項１７】
前記モデルのための全域制約事項が
【数４】
2017505474.tif 000030
であり、
ｍｉ＝セルｉによって示される領域内の全人口の割合、
Ｐｃ＿ｏｂｓ，ｉ＝セルｉ内の患者の数、および
ｎｃ＿ｏｂｓ，ｉ＝セルｉ内の患者の数である、請求項１６に記載のデータ処理システム。
【請求項１８】
前記移動定数βは、
【数５】
2017505474.tif 000031
によって得られる、請求項１７に記載のデータ処理システム。
【請求項１９】
一つ以上のプロセッサ、一つ以上のメモリ、一つ以上の大容量保存装置、物理的コンピュータ命令保存装置で符号化されるコンピュータ命令を備えたデータ処理システムで実施される方法であって、前記コンピュータ命令は前記方法を実施するために、前記データ処理システムを制御し、前記方法は、
セルに医療患者の全多次元容量を区画するステップと、
特定の時間間隔の間にファイリングされる医療費請求の総数の割合を示す特定の時間間隔の間にファイリングされる各セルｃに対する医療費請求の観察された数ｎｃ＿ｏｂｓに基づいて特定の時間間隔の間にファイリングされる各セルｃに対する医療費請求の平均総数ｎｃを推定するステップとを含む、方法。
【請求項２０】
ｎｃは、
【数６】
2017505474.tif 000032
として推定され、ここで、
Ｐｃ＿ｏｂｓ＝セル内の患者の数、
ｎｔｒｕｅ＝患者毎の請求の平均数、
ｋ＝平滑定数、および
β＝決定された移動定数である、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
モデルのための全域制約事項が
【数７】
2017505474.tif 000033
であり、
ｍｉ＝セルｉによって示される領域内の全人口の割合、
Ｐｃ＿ｏｂｓ，i＝セルｉ内の患者の数、および
ｎｃ＿ｏｂｓ，i＝セルｉ内の患者の数である、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記移動定数βは、
【数８】
2017505474.tif 000034
によって得られる、請求項２０に記載の方法。
【国際調査報告】
2017505474.tif 000035
2017505474.tif 000036