(57)【要約】  最適な医療サービス価格決定のための多変量計算システム及び方法を開示する。システム及び方法は、医療サービス価格及び品質情報の任意のソースをモデル内に統合する計算プロセスを使用することができる。モデルは、地域的及び時間的な調整、並びに多くのサービス品質メトリクスのいずれかに基づいて、個別の又は集約された医療サービス問合わせに関して最適な価格を決定するように、経時的に適応する。【選択図】図１
2016538610.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
最適な医療サービス価格決定のための装置であって、
プロセッサを有するコンピュータを含み、
前記コンピュータは、医療サービスのための複数の価格決定モデルを格納するよう構成された価格決定モデルストアを有し、
前記コンピュータは、前記価格決定モデルストアに格納された価格決定モデルを調整するよう構成された価格決定モデル調整エンジンを含み、前記価格決定モデル調整エンジンは、１又は２以上の外部医療価格決定ソース及び特定の医療サービスの各医療提供者の品質スコアに基づいて、価格決定モデルを調整するよう構成され、装置。
【請求項２】
前記価格決定モデル調整エンジンは、スケーリング係数を用いて前記価格決定モデルを調整するよう構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記スケーリング係数は、非線形スケーリング係数である、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記非線形スケーリング係数は、ロジスティックスケーリング係数、ガンマスケーリング係数、及び多項式スケーリング係数のうちの１つを更に含む、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記スケーリング係数は、線形スケーリング係数である、請求項２に記載の装置。
【請求項６】
各医療提供者の前記品質スコアは、医療提供者品質の多変量推定器を更に含む、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
各医療提供者の前記品質スコアは、医療提供者の効率スコア、医療提供者の評判スコア、及び法的スコアを更に含む、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記特定の医療サービスのための複数の医療提供者を疎行列に格納する医療提供者ストアを更に含む、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記疎行列は、各々の医療提供者毎に三つ組を有する、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
各々が、前記特定の医療サービスのための１又は２以上の価格決定推定値を受信するために前記コンピュータとインタフェース接続するよう構成された、１又は２以上のコンピューティングデバイスを更に含む、請求項１に記載の装置。
【請求項１１】
前記１又は２以上の外部医療価格決定ソースは、健康保険請求データ、連邦政府、州政府、及び地方自治体の医療サービス機関、並びにウェブサイトからスクラップされた価格情報のうちの１又は２以上を更に含む、請求項１に記載の装置。
【請求項１２】
前記１又は２以上の外部医療価格決定ソースは、顧客又は同業者の評価データ、及び患者の予後データのうちの１又は２以上を更に含む、請求項１に記載の装置。
【請求項１３】
最適な医療サービス価格決定のための方法であって、
価格決定モデルストアを有するコンピューティングに、医療サービスのための複数の価格決定モデルを格納する段階と、
前記コンピュータの価格決定モデル調整エンジンによって、前記価格決定モデルストアに格納された価格決定モデルを調整する段階と、
を含み、
前記価格決定モデルは、１又は２以上の外部医療価格決定ソース及び特定の医療サービスの各医療提供者の品質スコアに基づいて調整される、ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
前記価格決定モデルを調整する段階は、スケーリング係数を用いて前記価格決定モデルを調整する段階を更に含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記スケーリング係数は、非線形スケーリング係数である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記非線形スケーリング係数は、ロジスティックスケーリング係数、ガンマスケーリング係数、及び多項式スケーリング係数のうちの１つを更に含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記スケーリング係数は、線形スケーリング係数である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
各医療提供者の前記品質スコアは、医療提供者品質の多変量推定器を更に含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
各医療提供者の前記品質スコアは、医療提供者の効率スコア、医療提供者の評判スコア、及び法的スコアを更に含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記特定の医療サービスのための複数の医療提供者を疎行列内に格納する段階を更に含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
前記疎行列は、各々の医療提供者毎に三つ組を有する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記１又は２以上の外部医療価格決定ソースは、健康保険請求データ、連邦政府、州政府、及び地方自治体の医療サービス機関、及びウェブサイトからスクラップされた価格情報のうちの１又は２以上を更に含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２３】
前記１又は２以上の外部医療価格決定ソースは、顧客又は同業者の評価データ、及び患者の予後データのうちの１又は２以上を更に含む、請求項１３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先権の主張／関連出願
本出願は、「最適な医療サービス価格決定のための多変量計算システム及び方法（Ａ  Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｉｃｉｎｇ）」という名称で開示内容全体が引用により本明細書に組み込まれた２０１３年９月２４日出願の米国仮特許出願第６１／８８１，９１８号への利益を合衆国法典第３５巻（３５  ＵＳＣ）１１９条（ｅ）に基づいて主張すると共に優先権を合衆国法典第３５巻（３５  ＵＳＣ）１２０条に基づいて主張する。
【０００２】
本開示は、一般に、最適な医療サービス価格決定のためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
米国医療サービスマーケットにおける価格設定は、現在のところ、不透明なプロセスである。特に、患者に又は多くの場合に開業医にさえも全く分からない因子に基づいて、同じサービスの価格が、病院によって数万ドル単位で変わることがある。
【０００４】
近年、医療費負担適正化法に一部起因して、医療サービス提供者（「医療提供者」）が、地域的な所得変動、自己が提供するサービスのその地域における需要、及び、メディケアサービスセンター（ＣＭＳ）によって定義されるような国内の「基準」価格を考慮して、透明性のある方法で自己のサービスの価格を決定することに対して、消費者主導の圧力がますます増加しつつある。この圧力が増して、透明性がより一般的になるにつれ、より高品質の医療を提供する医療提供者は、自己のサービスへの需要の高まりを見出すことになり、このような医療提供者は、この質の高い医療水準に基づいて自己のサービスに対してより高く請求することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国仮特許出願第６１／８８１，９１８号
【特許文献２】同時継続出願第６１／８７１，１９５号
【特許文献３】米国特許出願第１４／３２８，５９１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、今日まで、「医療品質」の指標は、入手するのが困難であって、ＣＭＳによる非常に限られた条件で、又は米国医師会（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ、ＡＭＡ）によるかなり一般的な条件で定義される傾向にある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示は、医療システムのメンバーに医療サービス価格決定が提供されるウェブ／クラウドベースの医療システムに特に適用可能であり、以下、本開示はこれに関連して説明される。しかしながら、医療サービス価格決定モデルは、以下に記載するものとは異なる手法を用いることができ（これらの異なる技術は本開示の範囲内に含まれる）、価格決定エンジンは、価格決定情報をサードパーティシステムに提供することができ、価格決定エンジンは、ソフトウェアをサービスモードとして用いて価格決定情報を提供することができ、以下で説明するシステム及び方法は、本開示の範囲内に含まれる他の方法で実施可能であるため、本システム及び方法がより多くの実用性を有することを理解できるはずである。
【０００８】
価格決定システム及び方法は、医療経済及び価格均衡に関して、市場清算ダイナミックスのための新しいモデルを提供することができる。例えば、本システム及び方法は、医療サービス価格及び品質情報の任意のソースをモデルに統合する計算プロセスを使用することができる。モデルは、地域的及び時間的なスケール調整、並びに多くのサービス品質メトリクスのいずれかに基づいて、個別の又は集約された医療サービス問合わせに関して最適な価格を決定するように、経時的に適応する。特に、時間は頻度の逆数なので、システムは、以下でより詳細に議論するように、数又は頻度（Ｆ）を、ＣＰＴ及び又はＩＣＤによって示されるような訪問頻度、サービス回数とすることができ、並びにソーシャルネットワークのコメント及び評価をタイムスタンプ記録するような時間モデルに容易に適応することができる。引用により本明細書に組み込まれた２０１３年８月２８日出願の同時継続特許出願第６１／８７１，１９５号に記載された、独自の消費者主導の「見積依頼（ＲＦＱ）」方法論も組み込むことによって、本システム及び方法は、所与の問合わせに関して設定された価格の精度に関して、リアルタイムに近いフィードバックを消費者から取得する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】価格決定エンジンを組み込むことができる医療マーケットプレイスシステムを示す図である。
【図２】適応モデルを使用する価格決定エンジンをより詳細を示す図である。
【図３】価格決定システムの医療品質推定モデルを示す図である。
【図４】価格決定エンジンの価格決定モデルの実施例を例示する図である。
【図５】医療費収斂のための遺伝的プログラミング方法の実施例を例示緒する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、価格決定エンジンシステムを組み込むことができる医療マーケットプレイスシステム１００である。医療マーケットプレイスシステム１００は、通信経路１０６上を通ってバックエンドシステム１０８に接続する１又は２以上のコンピューティングデバイス１０２を有することができる。図１に示すコンピューティングデバイス１０２ａ、１０２ｂ、．．．、１０２ｎのような各コンピューティングデバイス１０２は、メモリ、永続性記憶装置、有線又は無線通信回路、及びディスプレイを含むロセッサベースのデバイスとすることができ、各コンピューティングデバイスは、通信経路１０６上を通ってバックエンドシステム１０８に接続及び繋がることができる。例えば、各コンピューティングデバイスは、Ａｐｐｌｅ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ製品、Ａｎｄｒｏｉｄ  ＯＳベースの製品等のスマートフォンデバイス、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータ、端末デバイス、ラップトップコンピュータ等とすることができる。図１に示す一実施形態において、各コンピューティングデバイス１０２は、アプリケーションをメモリに格納して、次に、コンピューティングデバイスのプロセッサを用いてこのアプリケーションを実行して、バックエンドシステムとインタフェース接続することができる。例えば、アプリケーションは、一般的なブラウザアプリケーションとすること、又は図４−７の例示的なユーザインタフェースに示すようなモバイルアプリケーションとすることができる。各コンピューティングデバイスは、バックエンドシステム１０８に接続して通信して、特定の医療サービスの１又は２以上の価格要求を提示して、次に、以下で説明するようなバックエンドシステム１０８の動作に基づいて、バックエンドシステム１０８から特定の医療サービスの１又は２以上の価格を受け取ることができる。
【００１１】
通信経路１０４は、セキュアプロトコル又は非セキュアプロトコルを使用する有線又は無線通信経路とすることができる。例えば、通信経路１０４は、インターネット、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、無線データネットワーク、セルラーデジタルデータネットワーク、ＷｉＦｉネットワーク、及び同様のものとすることができる。
【００１２】
また、バックエンドシステム１０８は、健康関連マーケットプレイスエンジン１１０及び価格決定エンジン１１２を有することができ、これらは共に結合することができる。バックエンドシステムのこれらの構成要素の各々は、１又は２以上のサーバコンピュータ、１又は２以上のクラウドコンピューティングリソース、及び同様のもののような、１又は２以上のコンピューティングリソースを用いて実施することができる。一実施形態において、健康関連マーケットプレイスエンジン１１０及び価格決定エンジン１１２の各々は、ソフトウェアで実施可能であり、各々が、バックエンドシステムの１又は２以上のコンピューティングリソースのプロセッサによって実行される複数行のコンピュータコードを有する。別の実施形態では、健康関連マーケットプレイスエンジン１１０及び価格決定エンジン１１２の各々は、プログラムされた論理デバイス、プログラムされたプロセッサ又はマイクロコントローラ、及び同様のもののようなハードウェアで実施可能である。バックエンドシステム１０８は、様々なデータ及び医療システムを構築するソフトウェアモジュールを格納するストア１１４に結合することができる。ストア１１４は、ハードウェアデータベースシステム、ソフトウェアデータベースシステム、又はいずれかの他のストレージシステムとして実施可能である。図１に示すクライアント／サーバタイプのアーキテクチャに加えて、システムはまた、スタンドアロンコンピュータ上で、ソフトウェアをサービスアーキテクチャとして用いて実施することができ、より大きな医療提供者システム及び同様のものの内部で実施することができる。
【００１３】
健康関連マーケットプレイスエンジン１１０により、医療ソーシャルコミュニティに加入済みの開業医は、数年前でさえ想像がつかない方法で潜在的顧客に到達することができる。消費者と通信して自己を売り込むためのソーシャルポータルを開業医に与えることに加えて、マーケットプレイスは、Ｇｒｏｕｐｏｎ（グルーポン）、Ｌｉｖｉｎｇ  Ｓｏｃｉａｌ（リビング・ソーシャル）、又は他のソーシャルマーケットプレイスのユーザに馴染みのある環境で、各医療開業医に対して自己のサービスを提供する能力を与える。価格決定エンジン１１２が健康関連マーケットプレイスシステム１１０の一部分である図１に示す実施例では、価格決定エンジン１１２により、健康関連マーケットプレイスシステムのユーザに、医療提供者のサービスのための適応価格決定を提供することができる。更に、価格決定エンジン１１２によって生成された価格決定モデルを、医療サービス価格及び品質情報の任意のソースに基づいて調整できるように、価格決定モデルは適応可能とすることができる。例えば、付加的な基準価格決定情報は、限定されるものではないが、健康保険請求データ；メディケアに加えて連邦政府、州政府、及び地方自治体の医療サービス機関；ウェブサイトからスクラップした価格情報等を含むことができる。可能性のある品質情報の付加的なソースは、限定されるものではないが、顧客又は同業者の評価データ、患者の予後データ、連邦政府、州政府、及び地方自治体の医療サービス機関等を含むことができる。これらのタイプのデータソースは、限定されるものではないが、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｍｓ．ｇｏｖ／Ｒｅｓｅｒｃｈ−Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ−Ｄａｔａ−ａｎｄ−Ｓｙｓｔｅｍｓ／Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ−Ｔｒｅｎｄｓ−ａｎｄ−Ｒｅｐｏｒｔｓ／Ｍｅｄｉｃａｒｅ−Ｐｒｏｖｉｄｅｒ−Ｃｈａｒｇｅ−Ｄａｔａ／のような米国医師会の専門サービスディレクトリ、メディケア・メディケイドサービスセンター、ｈｔｔｐ：／／ｅａｓｙｄｂｓ．ｃｏｍ／ｚｉｐｃｏｄｅ−ｄｅｍｏｇｒａｐｈｉｃｓ−ｄａｔａｂａｓｅのような人口統計データ、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｆａｉｒｈｅａｌｔｈ．ｏｒｇ／のような自己負担費用データ、及び引用により本明細書に組み込まれた２０１４年７月１０日出願の米国特許出願第１４／３２８，５９１号に記載されたシステムからの自己負担価格決定データを含むことができる。
【００１４】
図２は、適応モデルを使用する価格決定エンジン１１２の詳細を示しており、価格決定エンジン１１２と並置すること又は価格決定エンジン１１２から離れて配置することができるソフトウェア又はハードウェアデータベース等のストア内に格納することができる医療サービス価格及び品質情報１１４のソースを利用する。価格決定エンジン１１２は、価格決定モデルストア１１２Ａ及び価格決定モデル調整エンジン１１２Ｂを更に含むことができる。価格決定モデル調整エンジン１１２Ｂは、少なくとも価格決定モデルストア１１２Ａ内に格納された現在使用中の価格決定モデル、及びストア内に格納された医療サービス価格及び品質情報１１４のソースに基づいて、価格決定モデルを調整することができる。価格決定モデルストア１１２Ａは、医療システムを実行中のコンピューティングリソースのメモリ内のデータ構造、ソフトウェア、又はハードウェアデータベース、及び同様のものを用いて実施することができる。価格決定モデル調整エンジン１１２Ｂは、ハードウェア又はソフトウェアで実施することができる。ソフトウェア実装において、価格決定モデル調整エンジン１１２Ｂは、複数行のコンピュータコードとすることができ、これらは、コンピューティングリソースのメモリ内に格納され、医療システム１０８も実装するコンピューティングリソースのプロセッサによって実行することができる。ハードウェア実装では、価格決定モデル調整エンジン１１２Ｂは、プログラムされたハードウェアデバイス、マイクロコードを含むマイクロコントローラ、メモリ、及び同様のものとすることができる。
【００１５】
価格決定エンジン１１２は、最適な医療サービス価格設定のためのシステム及び方法を提供することができる。本システムは、利用可能な何らかのソースからの利用可能な価格決定データを包含し、これらの価格を、医療の任意の指標「サービス品質」（ＱＯＳ）と統合する。ＱＯＳメトリクスは、ＣＭＳによって報告される患者の予後情報のような直接的な指標、或いはＰｏｋｉｔＤｏｋ又は何らかの他のエンティティによって定義されるような間接的な（又は「プロキシ」）品質指標とすることができる。以下、請求コードデータをプロキシ品質指標として最適な価格設定に統合し得る方法の例を説明する。価格決定モデルに関して、全ての医療提供者セットは、疎行列Ｓとして定義することができ、［医療提供者Ｐi、請求コードＣj、頻度Ｆk］三つ組（ｔｒｉｐｌｅ）として座標系で表現する：
Ｓ＝［Ｐi，Ｃj，Ｆk］
ただし、
医療提供者数ｉに対して、ｉ∈［１，ｎｕｍＰｒｏｖｉｄｅｒｓ］
請求コード数ｊに対して、ｊ∈［１，ｎｕｍＣｏｄｅｓ］
ｋ∈［０，１］
【００１６】
従って、疎行列Ｓの発生毎に、複数の医療提供者、及び医療提供者に関連する複数の請求コードが存在し得る。Ｆkは、所与の医療提供者が、サービスコード毎に所与のＣＰＴに請求する確率であり、医療提供者ごとに正規化される。例えば、医療提供者ＮＰＩ＝１２３４５が２つの医療行為、咽頭スワブ及び肛門病学検査を行い、１００の咽頭スワブ及び２００の肛門病学検査を行うと、この医療提供者は、モデル内に２つのエントリを有することになり、［１２３４５，ｔｈｒｏａｔ＿ｓｗａｂ＿ｃｏｄｅ，０．３３３］、［１２３４５，ｐｒｏｃｏｔｏｌｏｇｙ＿ｅｘａｍ＿ｃｏｄｅ，０．６６７］のようになる。さらに上記を前提として、システムは、訪問の共起を計算して、ＣＰＴサービス訪問に関する頻度変数Ｆによっても推測することができる、ジオロケーションごとの訪問の確率＝確率（条件｜ｂｉｌｌｉｎｇ＿ｃｏｄｅｓ）を計算することもできる。
【００１７】
価格決定モデルに適するように品質プロキシデータに関連性をもたせるために、本システム及び方法は、医療提供者の品質の多変量推定器として、医療提供者毎にスコアを定義することができる。
ｓｃｏｒｅi＝［ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙi，ｒｅｐｕｔａｔｉｏｎi，ｌｅｇａｌi］
【００１８】
これにより、価格決定システム及び方法は、医療提供者品質の関数として価格をモデル化することができる。スコア関数のこの特定の実施の各要素については以下で詳細に説明する。最終的に、Ｎは、現行の（２０１３）Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ（米国国家医療提供者識別情報）（ＮＰＩ）レジストリに定義されるような一連の医療提供者カテゴリを表す。従って、全てのｎに関して：
Ｐn⊆Ｐ；ｎ∈Ｎ
である。
【００１９】
本システム及び方法は、マップＸn：を見出すために、任意の適切な分類及び回帰アルゴリズムを利用することができる。本システムは、Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ（決定木分類子）、Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ  Ｔｒｅｅｓ（ランダムフォレスト木）、Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｅｄ  Ｔｒｅｅｓ（勾配ブースティング木）、Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ（サポートベクタマシン）、又はＡｄａｐｔｉｖｅ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ（適応ニューラルネットワーク）を含む様々なアルゴリズムを使用することができる。使用可能な回帰分析のタイプは、限定されるものではないが、Ｌｉｎｅａｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（線形回帰）、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（ロジスティック回帰）、Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｍｏｄｅｌｓ（一般化線形モデル）を含むことができる。これらの分類子及び回帰モデルは、データ量に基づいており、あるいはデータの頻度は、この場合はデータ主導プロセスである。
ＰnＸn＝ｓｃｏｒｅn
【００２０】
これらのマップは、ＮＰＩ定義の医療提供者の専門性の各サブセット内において、請求コード利用度を医療提供者品質にいかにマッピングするかを定義する。
【００２１】
医療提供者の効率：
本明細書で説明する請求コードモデルにおいて、効率は、個々の医療提供者の請求精度として定義することができる。この指標は、返済／請求率、コーディングエラー率、医療提供者の総所得、及び医療提供者の品質全体に関わる様々な他のメタパラメータを考慮する。上述のように、医療提供者ＮＰＩ＝１２３４５が、２つの医療行為、咽頭スワブ及び肛門病学検査を行い、１００の咽頭スワブ及び２００の肛門病学検査を行う場合、この医療提供者は、モデル内に２つのエントリを有することになり、これは、［１２３４５，ｔｈｒｏａｔ＿ｓｗａｂ＿ｃｏｄｅ，０．３３３］、［１２３４５，ｐｒｏｃｏｔｏｌｏｇｙ＿ｅｘａｍ＿ｃｏｄｅ，０．６６７］のようになる。
【００２２】
医療提供者の評判：
医療提供者のＰｏｋｉｔＤｏｋの評判推定値は、厳格な同業者のレーティング、消費者のレーティング、医師認定、出版物、並びにソーシャルメディアフィード及び調査データを含む、医療提供者の評判を示すことができる他の多くの記録を含む。例えば、専門性−泌尿器科のようなカテゴリデータ及びＣＰＴコードを前提とすると、数値表示である８７０７０、４６６００としての咽頭スワブは、Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  Ｔｅｒｍｉｎｏｌｏｇｙ（ＣＰＴ）コーディングの関数である。ＣＰＴコーディングは、公知のＩＣＤ−９及びＩＣＤ−１０コーディングに類似するが、保険請求時に、診断ではなく、提供したサービスを識別する点が異なる。上記の実施例における数字は、グラフフォーマット化のためのベクターの実施例に対する単なる例証である。
【００２３】
医療提供者の適法性：
これは１−確率（医療過誤）としてモデル化され、医療過誤の確率は、最後の医療過誤訴訟の時点から指数関数的減衰として推定され、所定の医療提供者に対して提訴された医療過誤訴訟の総数によって調整され、医療提供者の専門性及び主要な診療の地域に正規化される。例えば、システムは、同じ推定モデルが上記のパラメータを以下の方程式に入力すると想定して、再訪問回数を計算することができ、データは、米国医師会（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）からのもので、特定の医療提供者の医療過誤の割合、並びに免許の一時停止及び／又は取り消しに関するデータを含む。
Ｍ（ｔ）＝Ｍ0ｅ-rt
この場合、Ｍ（ｔ）は時間ｔにおける医療過誤の頻度、Ｍ0は時間ｔ＝０における初期量、ｒは減衰率、及びｔはカレンダー時間に基づく時間（期間数）である。取り消しは、明らかに開業することができない二値計算結果であり、従って、直接ゼロのレーティングとなる。
【００２４】
図３は、価格決定システムの医療品質推定モデル３００を示している。このモデルでは、医療サービスの価格決定モデルを特定するために、１又２以上の因子を用いることができる。数値ベクターと共にグループ化される１又は２以上の因子は、各医療提供者の請求効率３００、各医療提供者の評判及びランキング３０２、各医療提供者の消費者レーティング３０４、並びにマテリアル及びリソース３０６を含むことができる。消費者レーティング及びマテリアルの例は、アクセス可能なデータ及び評価に関して、ソーシャルメディアから並びにアプリケーションプログラマインタフェース（ＡＰＩ）により提供することができる。例えば、システムは、消費者の数値及び感情の両方のレーティングの例として、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｙｅｌｐ．ｃｏｍ／ｂｉｚ／ｄｏｃｔｏｒｓ−ｃａｒｅ−ｃｈａｒｌｅｓｔｏｎ−８を参照することができる。さらに、Ｙｅｌｐは、この情報へのアクセスをＡＰＩ経由で提供する。感情及び「良好」は、同様に、消費者の品質レーティングへのベクター入力として使用することができる。これらのマテリアルは、限定されるものではないが、ファクシミリ、事務所記録、又は電子医療記録データベースとすることができる。ｈｔｔｐ：／／ａｄｖａｎｃｉｎｇｙｏｕｒｈｅａｌｔｈ．ｏｒｇ／ｈｉｇｈｌｉｇｈｔｓ／２０１３／０３／３０／ｎａｔｉｏｎａｌ−ｄｏｃｔｏｒｓ−ｄａｙ−２０１３−ｅｍｏｒｙ−ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ／及びこれらの値の例として１２４ページを参照のこと。ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｌｓｅｖｉｅｒａｄｖａｎｔａｇｅ．ｃｏｍ／ｓａｍｐｌｅｃｈａｐｔｅｒｓ／９７８１４５５７０７２０１／Ｓａｍｐｌｅ％２０Ｃｈａｐｔｅｒ．ｐｄｆは、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｒｅｃｏｒｄ（電子診療記録）（ＥＭＲ）、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｒｅｃｏｒｄ（電子健康記録）（ＨＥＲ）、又はＰｒａｃｔｉｃｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（診療管理）（ＰＭ）システム内に含まれる情報のタイプを示している。これにより、医師の指示に従わず、反復予後係数を変更することになる、再訪問者及び患者の深い分析が可能になる。これらの１又は２以上の因子は、サービス品質３０８の決定に送り込むことができ、サービス品質は、例えば、価格決定調整エンジンによって生成することができる。次にサービス品質３０８を用いて、適応価格決定モデル３０１を生成することができ、次にこのモデルを価格決定モデルストア内に格納することができる。
【００２５】
図４は、価格決定エンジンの価格決定モデルの実施例を示している。価格決定モデルは、見積依頼価格４００、ＣＭＳ価格４０２、及びリソース及びマテリアルの外部価格４０４を使用して、本実施例で以下に示すようなサービス品質指標４０６を生成することができる。次にサービス品質指標４０６を使用して、データに依存して適応することができる１又は２以上の価格決定モデル４０８−４１２を生成することができる。本方法において、価格決定モデルの価格をＲＦＱ価格４００にフィードバックして、本方法のフィードバックループを形成することができる。
【００２６】
図５は、医療費収斂のための遺伝的プログラミング方法の実施例を示している。特に、ベクターのパラメータを選択した状態で、本方法は、様々なスケーリング関数を適用することができる。これらのスケーリング関数並びに付加的な変数は、運用実施で使用することができる。これらの非線形スケーリング関数は、限定されるものではないが、ロジスティック、ガンマ、及び多項式とすることができる。これらのスケーリング関数は、品質対コストの関数として生成される。最適なスケーリング関数を選択するために、本システム及び方法は、図５に示すような多変量スケーリング関数に収斂するために、遺伝進化プログラミング（Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）方法論を利用することができる。本出願人は、品質の関数としてのサービスのコストと、患者からの依頼価格との間の様々な均衡点に基づいて、種々の特性関数を作成している。本方法の多変量の特性及び遺伝的プログラミング方法が買い手の最適性に収斂することに起因して、各患者は、本発明の品質メトリクスに含まれる事前提示情報に基づいて、患者の予算の制約に従って自己の有用性を最大限にできるようにする。
【００２７】
段階的な処理フローの実施例は、以下の通りとすることができる：
Ａ．ユーザが「膝の手術」を検索する。
Ｂ．ユーザの地理的地域での「外側半月（膝）手術」のためのメディケア価格は、＄２，５００であることが分かる。
Ｃ．ユーザの地理的地域での「外側半月（膝）手術」のためのＰｏｋｉｔＤｏｋ「Ｒｉｇｈｔ  Ｐｒｉｃｅ（商標）」乗数は、３ｘであり、ＰｏｋｉｔＤｏｋ基準価格は＄７，５００になる。
Ｄ．ユーザの地理的地域には、この医療行為を行うことができる３人の外科医が含まれる：医師Ａは、第５０パーセンタイルの評判スコア、第５０パーセンタイルの効率スコア、第５０パーセンタイルの法的スコアを有し、その結果、価格はＰｏｋｉｔＤｏｋ基準の＄７，５００に全く等しくなる。
Ｅ．医師Ｂは、第９５パーセンタイルの評判スコア、第９５パーセンタイルの効率スコア、第９５パーセンタイルの法的スコアを有し、その結果、価格は＄１７，６２５になる。
Ｆ．医師Ｃは、第２５パーセンタイルの評判スコア、第２５パーセンタイルの効率スコア、第２５パーセンタイルの法的スコアを有し、その結果、価格は＄３，６７５になる。
【００２８】
以下は、価格決定のための直接的な非遺伝的プログラミングの線形スケーリングモデルの簡単な例を示しており、医師の品質スコアがパーセンタイル（［０，１］）で表されると仮定され、平均スコアは０．５０に設定される。他の（すなわち、非線形）スケーリング関数並びに付加的な変数を、運用実施では使用することができる。これらの非線形スケーリング関数は、限定されるものではないが、ロジスティック、ガンマ、及び多項式とすることができる。
ｉ）ｕｓｅｒ＿ｇｅｏ＝ＰｏｋｉｔＤｏｋ．ｇｅｔ（ｕｓｅｒ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）
ｉｉ）ｕｓｅｒ＿ｑｕｅｒｙ＝ＰｏｋｉｔＤｏｋ．ｇｅｔ（ｕｓｅｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｔｅｒｍｓ）
ｉｉｉ）ｇｅｏ＿ｓｃａｌａｒ＝ＰｏｋｉｔＤｏｋ．ｇｅｔ＿ｇｅｏ＿ｓｃａｌａｒ（ｕｓｅｒ＿ｑｕｅｒｙ，ｕｓｅｒ＿ｇｅｏ）
ｉｖ）ＰｏｋｉｔＤｏｋ＿ｂａｓｅｌｉｎｅ＝ａｖｅｒａｇｅ（ｇｅｏ＿ｓｃａｌａｒ*［ＣＭＳ＿ｐｒｉｃｅ，  ＲＦＱ＿ｐｒｉｃｅ，  ｏｔｈｅｒ＿ｐｒｉｃｅ］）
ｖ）ＰｏｋｉｔＤｏｋ＿Ｒｉｇｈｔ＿Ｐｒｉｃｅ＝ＰｏｋｉｔＤｏｋ＿ｂａｓｅｌｉｎｅ＊ＰｏｋｉｔＤｏｋ．ｇｅｔ＿Ｒｉｇｈｔ＿Ｐｒｉｃｅ＿ｓｃａｌａｒ（ｕｓｅｒ＿ｑｕｅｒｙ）
ｖｉ）ｐｈｙｓｉｃｉａｎ＿ｑｕａｌｉｔｙ＿ｖｅｃｔｏｒ＝［ｒｅｐｕｔａｔｉｏｎ＿ｓｃｏｒｅ，  ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ＿ｓｃｏｒｅ，  ｌｅｇａｌ＿ｓｃｏｒｅ］
ｖｉｉ）ｎｕｍ＿ｖａｒｓ＝ｌｅｎｇｔｈ（ｐｈｙｓｉｃｉａｎ＿ｑｕａｌｉｔｙ＿ｖｅｃｔｏｒ）
ｖｉｉｉ）ｐｈｙｓｉｃｉａｎ＿ｑｕａｌｉｔｙ＿ａｄｊ＝ｓｕｍ（（１／ｎｕｍ＿ｖａｒｓ）＋（ｐｈｙｓｉｃｉａｎ＿ｑｕａｌｉｔｙ＿ｖｅｃｔｏｒ−０．５））
ｉｘ）ＰｏｋｉｔＤｏｋ＿Ｑｕａｌｉｔｙ＿Ｐｒｉｃｅ＝ＰｏｋｉｔＤｏｋ＿ｂａｓｅｌｉｎｅ*ｐｈｙｓｉｃｉａｎ＿ｑｕａｌｉｔｙ＿ａｄｊ
平均（Ａ）から優秀（Ｂ）、不良（Ｃ）にわたるスコアを有する３人の医師に関して、この簡単なモデルが、＄２，５００のＰｏｋｉｔＤｏｋ＿Ｒｉｇｈｔ＿Ｐｒｉｃｅでどのように機能するかの例を以下に示す。
【００２９】
ｓｃｏｒｅｓ＿Ａ＝［０．５０，０．５０，０．５０］
ＰｏｋｉｔＤｏｋ＿Ｑｕａｌｉｔｙ＿Ｐｒｉｃｅ＿Ａ＝２５００＊（ｓｕｍ（（１／３）＋（［０，０，０］）））＝２５００＊１＝＄２，５００
ｓｃｏｒｅｓ＿Ｂ＝［０．９５，０．９５，０．９５］
ＰｏｋｉｔＤｏｋ＿Ｑｕａｌｉｔｙ＿Ｐｒｉｃｅ＿Ｂ＝２５００＊（ｓｕｍ（（１／３）＋（［０．４５，．４５，．４５］）））＝２５００＊２．３５＝＄５，８７５
ｓｃｏｒｅｓ＿Ｃ＝［０．３３，０．３３，０．３３］
ＰｏｋｉｔＤｏｋ＿Ｑｕａｌｉｔｙ＿Ｐｒｉｃｅ＿Ｃ＝２５００＊（ｓｕｍ（（１／３）＋（［−０．１７，−０．１７，−０．１７］）））＝２５００＊０．４９＝＄１，２２５
【００３０】
理解できるように、「最高」ランクが最低価格ではない。このことが多変量レーティングシステムの基礎である。この利点は、レーティングプロセスの潜在的特性である。
【００３１】
上記は本発明の特定の実施形態を参照しているが、当業者であれば、添付の請求項によってその範囲が定義される本開示の原理及び精神から逸脱することなく、本実施形態に変更を加えることができる点は理解されるであろう。
【符号の説明】
【００３２】
１００  医療マーケットプレイスシステム
１０２  コンピューティングデバイス
１０２ａ  コンピューティングデバイス
１０２ｂ  コンピューティングデバイス
１０２ｎ  コンピューティングデバイス
１０４  アプリケーション
１０６  通信経路
１０８  バックエンドシステム
１１０  健康関連マーケットプレイス
１１２  価格決定エンジン
１１４  ストア
【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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【国際調査報告】
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