(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサおよび少なくとも１つのメモリを含むデータ処理システムにおける方法であって、前記少なくとも１つのメモリは、前記少なくとも１つのプロセッサにヘルスケア解析管理システムを実装させるために前記少なくとも１つのプロセッサにより実行される命令を含み、前記方法は、
前記ヘルスケア解析管理システムのヘルスケア解析開発サブシステムによって、ヘルスケア解析クライアントのビジネス・ニーズのセットに基づく解析資産のセットの解析パイプラインと、前記解析資産のセットおよび前記ビジネス・ニーズのセットに基づくヘルスケア解析モデルとを開発するステップであって、前記ヘルスケア解析モデルは、前記解析パイプラインにリンクしている、前記開発するステップと、
前記ヘルスケア解析管理システムのヘルスケア解析運用サブシステムのモデルデプロイモジュールによって、選択されたヘルスケア消費者のコンピューティング・デバイスのセットに前記ヘルスケア解析モデルをデプロイするステップと、
前記ヘルスケア解析運用サブシステムのモデル監視モジュールが、前記ヘルスケア解析クライアントの前記ビジネス・ニーズのセットからのパフォーマンス偏差について、前記デプロイされたヘルスケア解析モデルのパフォーマンス偏差を検出するのに応答して、前記ヘルスケア解析運用サブシステムのモデル・フィードバック・モジュールによって前記ヘルスケア解析モデルの改善ニーズを判断するステップと、
前記モデル・フィードバック・モジュールによって、前記ヘルスケア解析開発サブシステムに前記改善ニーズをフィードバックするステップと、
前記ヘルスケア解析開発サブシステムによって、前記改善ニーズに基づき前記ヘルスケア解析モデルをカスタマイズするステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記解析資産のセットは、データ品質および洞察、コホート構築、特徴構築、ならびに処方的および予測的解析からなるグループからの１つ以上の解析資産を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ヘルスケア解析モデルをデプロイするステップは、入力データ確認のうちの１つ以上を検証するステップ、入力データ設定を実行するステップ、入力データ準備を実行するステップ、１つ以上のランタイム環境確認を検証するステップ、またはランタイム設定を実行するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は、バージョニングされた解析パイプライン・リポジトリに前記解析パイプラインを格納するステップをさらに含み、前記バージョニングされた解析パイプライン・リポジトリは、再利用可能なライブラリを含み、前記バージョニングされた解析パイプラインは、メタデータを示すためにアノテーションを付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記バージョニングされた解析パイプライン・リポジトリは、
解析資産、
資産の解析ワークフロー・パイプラインもしくは依存関係、
前記ワークフローをサポートする任意のメタ／設定データ、または
前記ワークフローに沿ったキー・パフォーマンス・インジケータ（ＫＰＩ）もしくは出力結果
のうちの少なくとも１つを捕捉する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ヘルスケア解析モデルの改善ニーズを判断するステップは、前記パフォーマンス偏差の根本原因を判断するステップと、前記パフォーマンス偏差および前記判断された根本原因に基づいてモデル改善を決定するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記ヘルスケア解析モデルの改善ニーズを判断するステップは、前記モデル改善に関連するニーズ・レベルを判断するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ヘルスケア解析モデルの改善ニーズを判断するステップは、解析または機械学習モデルに基づく継続的学習を使用するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記選択されたヘルスケア消費者の前記コンピューティング・デバイスのセットに前記ヘルスケア解析モデルをデプロイするステップは、前記コンピューティング・デバイスのセットに複数のヘルスケア解析モデルの集合をデプロイするステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記改善ニーズに基づき前記ヘルスケア解析モデルをカスタマイズするステップは、データ入力、集団を定義するのに使用される特徴、またはキー・モデル・パラメータを変更するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記改善ニーズに基づき前記ヘルスケア解析モデルをカスタマイズするステップは、前記ヘルスケア解析モデルの以前のバージョンに戻すステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
プロセッサと、
前記プロセッサに結合されたメモリと、
を含む装置であって、前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると前記プロセッサにヘルスケア解析管理システムを実装させる命令を含み、前記命令は前記プロセッサに、
前記ヘルスケア解析管理システムのヘルスケア解析開発サブシステムによって、ヘルスケア解析クライアントのビジネス・ニーズのセットに基づく選択されたヘルスケアのための解析資産のセットの解析パイプラインと、前記解析資産のセットおよび前記ビジネス・ニーズのセットに基づくヘルスケア解析モデルとを開発することであって、前記ヘルスケア解析モデルは、前記解析パイプラインにリンクしている、前記開発することと、
前記ヘルスケア解析管理システムのヘルスケア解析運用サブシステムのモデルデプロイモジュールによって、前記選択されたヘルスケア消費者のコンピューティング・デバイスのセットに前記ヘルスケア解析モデルをデプロイすることと、
前記ヘルスケア解析運用サブシステムのモデル監視モジュールが、前記ヘルスケア解析クライアントの前記ビジネス・ニーズのセットからのパフォーマンス偏差について、前記デプロイされたヘルスケア解析モデルのパフォーマンス偏差を検出するのに応答して、前記ヘルスケア解析運用サブシステムのモデル・フィードバック・モジュールによって前記ヘルスケア解析モデルの改善ニーズを判断することと、
前記モデル・フィードバック・モジュールによって、前記ヘルスケア解析開発サブシステムに前記改善ニーズをフィードバックすることと、
前記ヘルスケア解析開発サブシステムによって、前記改善ニーズに基づき前記ヘルスケア解析モデルをカスタマイズすることと、
をさせる、装置。
【請求項１３】
前記ヘルスケア解析モデルをデプロイするステップは、入力データ確認のうちの１つ以上を検証するステップ、入力データ設定を実行するステップ、入力データ準備を実行するステップ、１つ以上のランタイム環境確認を検証するステップ、またはランタイム設定を実行するステップをさらに含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記命令は前記プロセッサに、
バージョニングされた解析パイプライン・リポジトリに前記解析パイプラインを格納することであって、前記バージョニングされた解析パイプライン・リポジトリは、再利用可能なライブラリを含み、前記バージョニングされた解析パイプラインは、メタデータを示すためにアノテーションを付けられる、前記解析パイプラインを格納することと、
バージョニングされた解析モデル・リポジトリに前記ヘルスケア解析モデルを格納することであって、前記バージョニングされた解析モデル・リポジトリは、メタデータを示すためにアノテーションを付けられる、前記ヘルスケア解析モデルを格納することと、
前記バージョニングされた解析パイプライン・リポジトリの設定パラメータおよび前記バージョニングされた解析モデル・リポジトリの前記メタデータをアプリケーション・プログラミング・インターフェースを介して公開することと、
をさらにさせる、請求項１２に記載の装置。
【請求項１５】
前記ヘルスケア解析モデルの改善ニーズを判断することは、前記パフォーマンス偏差の根本原因を判断することと、前記パフォーマンス偏差および前記判断された根本原因に基づいてモデル改善を決定することとを含み、前記ヘルスケア解析モデルの改善ニーズを判断することは、前記モデル改善に関連するニーズ・レベルを判断することをさらに含む、請求項１２に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、全般的に、改善されたデータ処理装置および方法に関し、特に、スケーラブル且つトレーサブルなヘルスケア解析管理のためのメカニズムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ヘルスケア解析は、請求およびコスト・データ、医薬および研究開発データ、電子カルテ（ＥＭＲ：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｒｅｃｏｒｄ）から収集される臨床データ、ならびに患者挙動および意向データ（例えば患者の挙動および好み、ならびに小売り購入）の、ヘルスケアの中の４つの領域から収集されるデータの結果として実施できる分析作業を表現するために使用される用語である。ヘルスケア解析は、臨床分析、財務分析、サプライ・チェーン分析、詐欺、および人材分析の領域に焦点を合わせる。ヘルスケア解析は、どうすれば過度な支出を抑えながら臨床ケアが改善され得るかを判断するために、様々なヘルスケア・データにおけるパターンを調べることを可能にする。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ケアの結果を改善しコストを削減するために、データ・ドリブンなエビデンスを特定し、適用するニーズが高まっている。データ・ドリブンなエビデンスの特定は、高度な解析方法（例えば機械学習またはパターン検出）を使用する非常に熟練したリソースを要求する。ヘルスケアの実務者、患者、または政策立案者がデータ・ドリブンなエビデンスから恩恵を受けるには、解析資産が準リアルタイムの応用としてデプロイされ、運用システムと統合されなければならない。各患者集団は、固有の、変化するヘルスケア・ニーズを有し、異なる解析要件を生じる。動的な市場環境および医療業務は、時間がたつにつれて柔軟に解析モデルを適応させる能力を要求する。
【０００４】
しかしながら、健康状態に関するエビデンス・データは、組織およびデータ・システム中に散らばる傾向がある。エビデンス・ベースの洞察の導出は、場当たり的な手動プロセスである傾向があり、標準的な徹底したワークフローを欠く。従来技術では、解析資産を再利用、共有、および管理する系統的な方策がなく、解析資産をデプロイするトレーサブルな方策がない。従来技術のソリューションは、新たなエビデンスまたは新たなデータ・ソースに基づいて解析を適応させるフィードバック・ループを欠く。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この概要は、発明を実施するための形態の中で本願明細書にさらに記載される選択された概念を、単純化した形で導入するために提供される。この概要は、特許請求される主題の主要な要因または必須の特徴を特定するよう意図されてはおらず、特許請求される主題の範囲を限定するために使用されることも意図されていない。
【０００６】
例示的な一実施形態において、少なくとも１つのプロセッサおよび少なくとも１つのメモリを含むデータ処理システムにおける方法が提供され、少なくとも１つのメモリは、少なくとも１つのプロセッサにヘルスケア解析管理システムを実装させるために少なくとも１つのプロセッサにより実行される命令を含む。本方法は、ヘルスケア解析管理システムのヘルスケア解析開発サブシステムによって、ヘルスケア解析クライアントのビジネス・ニーズのセットに基づく選択されたヘルスケアのための解析資産のセットの解析パイプラインと、解析資産のセットおよびビジネス・ニーズのセットに基づくヘルスケア解析モデルとを開発するステップを含む。ヘルスケア解析モデルは、解析パイプラインにリンクする。本方法は、ヘルスケア解析管理システムのヘルスケア解析運用サブシステムのモデルデプロイモジュールによって、選択されたヘルスケア消費者のコンピューティング・デバイスのセットにヘルスケア解析モデルをデプロイするステップをさらに含む。本方法は、ヘルスケア解析運用サブシステムのモデル監視モジュールが、ヘルスケア解析クライアントのビジネス・ニーズのセットからのパフォーマンス偏差について、デプロイされたヘルスケア解析モデルのパフォーマンス偏差を検出するのに応答して、ヘルスケア解析運用サブシステムのモデル・フィードバック・モジュールによってヘルスケア解析モデルの改善ニーズを判断するステップをさらに含む。本方法は、モデル・フィードバック・モジュールによって、ヘルスケア解析開発サブシステムに改善ニーズをフィードバックするステップをさらに含む。本方法は、ヘルスケア解析開発サブシステムによって、改善ニーズに基づきヘルスケア解析モデルをカスタマイズするステップをさらに含む。
【０００７】
他の例示的な実施形態では、コンピュータ可読プログラムを有するコンピュータ使用可能または可読媒体を含むコンピュータ・プログラム製品が提供される。コンピュータ可読プログラムは、コンピューティング・デバイス上で実行されると、コンピューティング・デバイスに、本方法の例示的な実施形態に関して上記に要点を記載した動作のうちの様々な動作、およびその組み合わせを実行させる。
【０００８】
さらに別の例示的な実施形態では、システム／装置が提供される。システム／装置は、１つ以上のプロセッサと、この１つ以上のプロセッサに結合されたメモリとを含んでもよい。メモリは、この１つ以上のプロセッサにより実行されると、この１つ以上のプロセッサに、本方法の例示的な実施形態に関して上記に要点を記載した動作のうちの様々な動作、およびその組み合わせを実行させる命令を含んでもよい。
【０００９】
本発明のこれらの特徴および利点、ならびにその他の特徴および利点が、以下の本発明の例示の実施形態の詳細な説明に記載されるか、またはそれを考慮することで当業者には明らかとなる。
【００１０】
例示的な実施形態の以下の詳細な説明を添付の図面と併せて読み、参照することで、本発明、ならびにその好適な使用形態、ならびにさらなる目的および利点が、最も深く理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】例示的な実施形態の各側面が実装され得る分散型データ処理システムの例示の図である。
【図２】例示的な実施形態の各側面が実装され得るコンピューティング・デバイスの例示のブロック図である。
【図３】例示的な実施形態による、スケーラブル且つトレーサブルなヘルスケア解析管理を示す。
【図４】例示的な実施形態による、クラウド・ベースのトレーサブル且つスケーラブルなヘルスケア解析管理を可能にするシステムを示すブロック図である。
【図５】例示的な実施形態によるバージョニングされた解析パイプライン・リポジトリを示すブロック図である。
【図６】例示的な実施形態によるバージョニングされたモデル・リポジトリを示すブロック図である。
【図７】例示的な実施形態によるモデルデプロイモジュールを示すブロック図である。
【図８】例示的な実施形態によるモデル監視モジュールを示すブロック図である。
【図９】例示的な実施形態によるモデル・フィードバック・モジュールを示すブロック図である。
【図１０】例示的な実施形態による、スケーラブル且つトレーサブルなヘルスケア解析管理のためのメカニズムの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
例示的な実施形態は、クラウド・ベースのトレーサブル且つスケーラブルなヘルスケア解析管理のためのメカニズムを提供する。例示的な実施形態のメカニズムは、解析ライフサイクルの統制および継続的学習を可能にするために、開発、デプロイ、および運用を閉ループに編成する。例示的な実施形態のメカニズムは、異なる様々なヘルスケア消費者に、サービスとしての洞察を提供する。例示的な実施形態は、トレーサビリティ、再利用可能性、検索可能性、拡張可能性、自動化された応用、および継続的改善を含む、多数の様々な異なるヘルスケア解析資産の管理における重要な課題に対処する。
【００１３】
例示的な実施形態のメカニズムは、ヘルスケア解析開発の管理システムおよびヘルスケア解析運用の管理システムの、２つのサブシステムを含む。ヘルスケア解析開発の管理システムは、種々のビジネス目的のための解析ワークフローの各ステップにおける関数のライブラリを備えたバージョニングされた解析リポジトリ、および解析リポジトリとリンクされたバージョニングされたモデル・リポジトリ、ならびに拡張アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）サービスからなる。ヘルスケア解析運用の管理システムは、開発された適切なバージョンのモデルを適切なワークフロー／ランタイム環境につなぎ関連するメタデータを能動的に管理するモデルデプロイモジュール、デプロイされたモデルのパフォーマンスを定期的にレポートしパフォーマンス偏差を検出および通知するモデル監視モジュール、ならびにパフォーマンス偏差の潜在的な根本原因を分析し、改善ニーズを推論し、改善要求を解析開発管理にフィードバックするモデル・フィードバック・メカニズム、のモジュールを含む。
【００１４】
例示的な実施形態は、特に複数クライアントのモデルのカスタマイズ、デプロイ、および運用フィードバックのための、開発および運用を含むクラウド・ベースのヘルスケア解析ライフサイクル管理のメカニズムを提供する。例示的な実施形態は、解析リポジトリをモデル・リポジトリから分離する。解析リポジトリは、電子カルテ（ＥＭＲ）を使用した再入院リスクに関するパイプラインなど、臨床またはビジネスの各使用事例のために設計された解析パイプラインを提供する。モデル・リポジトリは、特定の保険制度を受けるメディケア対象集団について開発された再入院リスク・モデルなど、特定のデータ入力および設定を所与として、調整された解析モデルを提供する。
【００１５】
例示的な実施形態によれば、各リポジトリは、その意図される目的のために設計された関数を備えた再利用可能なライブラリおよび標準ワークフローを有する。ライブラリ・ビルダは、ライブラリを検索可能にするために、ライブラリについてのメタデータを示すアノテーションまたはタグを追加する。アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）サービスが、再利用可能性および共有可能性の容易さを高め、さらに連携も可能にする。
【００１６】
例示的な実施形態は、設定可能な解析資産をサポートする。手動のコード変更を最小限度に抑えるために、ＡＰＩサービスを介して設定が公開される。各設定は、使用事例に特有の解析パラメータ、データ・セットに特有のメタデータを含む。設定は、デプロイされたモデルをトレーサブルにする。
【００１７】
例示的な実施形態は、デプロイされた解析資産の複数レベルのバージョニングを提供する。例として、レベル１は訓練パイプラインであり、レベル２はクライアントのためにカスタマイズされたモデルであり、レベル３はクライアントのデータ・フィードバックに基づく経時的な強化である。例示的な実施形態のメカニズムは、古い設定に再び戻すことができ、さらに過去の設定を検索可能にすることができる。
【００１８】
例示的な実施形態は、閉ループのモデル監視、適応的カスタマイズ、および継続的な学習フィードバック・メカニズムを提供する。監視機能は、ランタイム・パフォーマンスを規定し、パフォーマンス偏差を検出する。フィードバック・メカニズムは、パフォーマンス偏差、ならびに種々のレベルの改善ニーズを推論する（例えばロータッチのパラメータ再調整対ハイタッチの解析パイプラインからのモデル再訓練など）。モデル更新メカニズムは、継続的学習を可能にするために開発解析パイプラインおよびモデル・リポジトリにフィードバックを提供する。
【００１９】
例示的な実施形態の様々な側面の説明を始める前に、まず理解されるべきなのは、本記載全体にわたり、「メカニズム」という用語が、様々な動作、機能、および同様のものを実行する本発明の要素を指すために使用されるということである。「メカニズム」は、この用語が本願明細書で使用されるとき、例示的な実施形態の各機能または各側面の、装置、手続き、またはコンピュータ・プログラム製品の形態での実装とされ得る。手続きの事例では、手続きは１つ以上のデバイス、装置、コンピュータ、データ処理システム、または同様のものにより実装される。コンピュータ・プログラム製品の事例では、コンピュータ・プログラム製品内または製品上に具現化されたコンピュータ・コードまたは命令により表現されるロジックが、特定の「メカニズム」に関連する機能性を実装するためまたは動作を実行するために、１つ以上のハードウェア・デバイスにより実行される。よって、本願明細書に記載されたメカニズムは、専用ハードウェア、汎用ハードウェア上で実行するソフトウェア、専用もしくは汎用ハードウェアにより命令を容易に実行できるように媒体上に格納されたソフトウェア命令、関数を実行する手続きもしくはメソッド、または上記のもののいずれかの組み合わせとして実装され得る。
【００２０】
本記載および特許請求の範囲は、例示的な実施形態の特定の特徴および要素に関して、「或る（ａ）」、「のうちの少なくとも１つ（ａｔ  ｌｅａｓｔ  ｏｎｅ  ｏｆ）」、および「のうちの１つ以上（ｏｎｅ  ｏｒ  ｍｏｒｅ  ｏｆ）」という用語を使用することもある。当然のことながら、これらの用語および語句は、特定の例示的な実施形態に特定の特徴または要素のうちの少なくとも１つが存在すること、ただし２つ以上の存在も可能であることを示すものとする。つまり、これらの用語／語句が、本記載または特許請求の範囲を、単一の特徴／要素が存在するように、または複数の当該特徴／要素の存在を要求するように限定することは意図されていない。それとは反対に、これらの用語／語句は、少なくとも単一の特徴／要素のみを要求し、複数の当該特徴／要素の可能性も、本記載および特許請求の範囲の範囲内にある。
【００２１】
さらに、当然のことながら、「エンジン」という用語の使用は、本発明の実施形態および特徴の記載に関して本願明細書で使用される場合、エンジンが発生させる、もしくはそれにより実行される、またはその両方のアクション、ステップ、プロセスなどの達成もしくは実行またはその両方に関する任意の特定の実装の限定としては意図されていない。エンジンは、指定された機能を実行するソフトウェア、ハードウェア、もしくはファームウェア、またはそれらすべて、あるいはそれらのいずれかの組み合わせとされ得るが、これに限定はされず、一般もしくは専用またはその両方のプロセッサの、機械可読メモリにロードまたは格納されプロセッサにより実行される適切なソフトウェアと組み合わせての任意の使用が含まれるが、これに限定はされない。さらに、特定のエンジンに関連する任意の名称は、別段の指定がない限り、参照の便宜のためのものであり、特定の実装に限定する意図はない。さらに、エンジンによるとされた任意の機能性は、同様に、複数のエンジンにより実行されること、同じもしくは異なるタイプの別のエンジンの機能性に組み込まれもしくはそれと組み合わされ、またはその両方をされること、あるいは様々な構成の１つ以上のエンジンにわたって分散することができる。
【００２２】
さらに、当然のことながら、以下の記載は、例示的な実施形態の例示の実装をさらに示すため、および例示的な実施形態のメカニズムの理解を支援するために、例示的な実施形態の様々な要素について様々な複数の例を使用する。これらの例は、非限定的であるものとし、例示的な実施形態のメカニズムを実装するための様々な可能性を網羅してはいない。本記載に照らし、当業者には当然のことであるが、これらの様々な要素について、本発明の意図および範囲から逸脱することなく、本願明細書に示された例に加えて、またはその代替として利用され得る代わりの実装がほかに多数ある。
【００２３】
例示的な実施形態は、異なる多数のタイプのデータ処理環境において利用され得る。例示的な実施形態の特定の要素および機能性の説明の文脈を提供するために、以下、例示的な実施形態の各側面が実装され得る例示の環境として図１および図２が提供される。当然のことながら、図１および図２は例でしかなく、本発明の側面または実施形態が実装され得る環境に関していかなる限定を主張することも暗示することも目的としていない。示される環境に対して、多数の変更が、本発明の意図および範囲から逸脱することなく加えられ得る。
【００２４】
図１は、例示的な実施形態の各側面が実装され得る例示の分散型データ処理システムの図的表現を示す。分散型データ処理システム１００は、例示的な実施形態の各側面が実装され得るコンピュータのネットワークを含んでもよい。分散型データ処理システム１００は、分散型データ処理システム１００内で接続されている様々なデバイスおよびコンピュータ間の通信リンクを提供するために使用される媒体である少なくとも１つのネットワーク１０２を含む。ネットワーク１０２は、ワイヤ、無線通信リンク、または光ファイバ・ケーブルなどの接続を含み得る。
【００２５】
示されている例では、ストレージ・ユニット１０８のほか、サーバ１０４およびサーバ１０６がネットワーク１０２に接続されている。さらに、クライアント１１０、１１２、および１１４もネットワーク１０２に接続されている。これらのクライアント１１０、１１２、および１１４は、例としてパーソナル・コンピュータ、ネットワーク・コンピュータ、または同様のものであってもよい。示されている例では、サーバ１０４が、ブート・ファイル、オペレーティング・システム・イメージ、およびアプリケーションなどのデータをクライアント１１０、１１２、および１１４に提供する。クライアント１１０、１１２、および１１４は、示されている例では、サーバ１０４のクライアントである。分散型データ処理システム１００は、示されていない追加のサーバ、クライアント、およびその他のデバイスを含んでもよい。
【００２６】
示されている例では、分散型データ処理システム１００は、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ：Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）プロトコル・スイートを使用して相互に通信するネットワークおよびゲートウェイの世界的な集合を表現するネットワーク１０２を備えるインターネットである。インターネットの中心には、データおよびメッセージをルーティングする無数の商用、政府機関用、教育用、およびその他のコンピュータ・システムからなる主要ノードまたはホスト・コンピュータ間の高速データ通信回線のバックボーンがある。当然、分散型データ処理システム１００は、例としてイントラネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、または同様のものなど、いくつかの異なるタイプのネットワークを含むよう実装されることも可能である。上述のように、図１は、本発明の種々の実施形態に関するアーキテクチャ上の限定としてではなく、例として意図されており、したがって、図１に示される特定の要素は、本発明の例示的な実施形態が実装され得る環境に関して限定するものとみなされてはならない。
【００２７】
図１に示されるように、例えばサーバ１０４などのコンピューティング・デバイスの１つ以上が、スケーラブル且つトレーサブルなヘルスケア解析管理のためのメカニズムを実装するために特に構成されてもよい。コンピューティング・デバイスを構成することは、例示的な実施形態に関して本願明細書に記載される動作の実行および出力の生成を促進するために、特定用途向けハードウェア、ファームウェア、または同様のものを提供することを含んでもよい。さらに、または代わりに、コンピューティング・デバイスを構成することは、例示的な実施形態に関して本願明細書に記載された動作を実行し出力を生成するようにコンピューティング・デバイスの１つ以上のハードウェア・プロセッサを構成するソフトウェア・アプリケーションをこのプロセッサに実行させるために、１つ以上のストレージ・デバイスに格納されサーバ１０４などのコンピューティング・デバイスのメモリにロードされるソフトウェア・アプリケーションを提供することを含んでもよい。さらに、特定用途向けハードウェア、ファームウェア、ハードウェア上で実行されるソフトウェア・アプリケーション、または同様のものの任意の組み合わせが、例示的な実施形態の意図および範囲から逸脱することなく使用され得る。
【００２８】
当然のことながら、コンピューティング・デバイスがこれらの形のうちの１つで構成されると、コンピューティング・デバイスは、例示的な実施形態のメカニズムを実装するように特に構成された専用コンピューティング・デバイスとなり、汎用コンピューティング・デバイスではない。さらに、以下に記載されるように、例示的な実施形態のメカニズムの実装は、コンピューティング・デバイスの機能性を改善し、スケーラブル且つトレーサブルなヘルスケア解析管理を促進する有用且つ具体的な結果を提供する。
【００２９】
これらのコンピューティング・デバイス、またはデータ処理システムは、ハードウェア構成、ソフトウェア構成、またはハードウェアおよびソフトウェアの構成の組み合わせのいずれかによって本願明細書に記載のシステム／サブシステムの１つ以上を実装するように特に構成された、様々なハードウェア要素を含んでもよい。図２は、例示的な実施形態の各側面が実装され得る、一例に過ぎないデータ処理システムのブロック図である。データ処理システム２００は、図１のサーバ１０４などのコンピュータの例であり、本発明の例示的な実施形態のプロセスおよび各側面を実装するコンピュータ使用可能コードまたは命令が位置すること、もしくは本願明細書に記載される例示的な実施形態の動作、出力、および外部効果を達成するように実行されること、またはその両方ができる。
【００３０】
示されている例では、データ処理システム２００は、ノース・ブリッジおよびメモリ・コントローラ・ハブ（ＮＢ／ＭＣＨ：Ｎｏｒｔｈ  Ｂｒｉｄｇｅ  ａｎｄ  ｍｅｍｏｒｙ  ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  ｈｕｂ）２０２ならびにサウス・ブリッジおよび入出力（Ｉ／Ｏ：ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ）コントローラ・ハブ（ＳＢ／ＩＣＨ：ｓｏｕｔｈ  ｂｒｉｄｇｅ  ａｎｄ  ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ（Ｉ／Ｏ）ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  ｈｕｂ）２０４を含むハブ・アーキテクチャを採用する。処理ユニット２０６、メイン・メモリ２０８、およびグラフィックス・プロセッサ２１０は、ＮＢ／ＭＣＨ２０２に接続される。グラフィックス・プロセッサ２１０は、アクセラレーテッド・グラフィックス・ポート（ＡＧＰ：ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ  ｇｒａｐｈｉｃｓ  ｐｏｒｔ）を介してＮＢ／ＭＣＨ２０２に接続されてもよい。
【００３１】
示されている例では、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）アダプタ２１２がＳＢ／ＩＣＨ２０４に接続する。オーディオ・アダプタ２１６、キーボードおよびマウス・アダプタ２２０、モデム２２２、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）２２４、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ：ｈａｒｄ  ｄｉｓｋ  ｄｒｉｖｅ）２２６、ＣＤ−ＲＯＭ（ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｃ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ：コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ）ドライブ２３０、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ：ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｓｅｒｉａｌ  ｂｕｓ）ポートおよび他の通信ポート２３２、ならびにＰＣＩ／ＰＣＩｅデバイス２３４は、バス２３８およびバス２４０を介してＳＢ／ＩＣＨ２０４に接続する。ＰＣＩ／ＰＣＩｅデバイスは、例として、イーサネット（Ｒ）アダプタ、アドイン・カード、およびノートブック・コンピュータ用のＰＣカードを含んでもよい。ＰＣＩはカード・バス・コントローラを使用し、ＰＣＩｅはカード・バス・コントローラを使用しない。ＲＯＭ２２４は、例としてフラッシュ基本入出力システム（ＢＩＯＳ：ｂａｓｉｃ  ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ  ｓｙｓｔｅｍ）であってもよい。
【００３２】
ＨＤＤ２２６およびＣＤ−ＲＯＭドライブ２３０は、バス２４０を介してＳＢ／ＩＣＨ２０４に接続する。ＨＤＤ２２６およびＣＤ−ＲＯＭドライブ２３０は、例として、統合ドライブ・エレクトロニクス（ＩＤＥ：ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｄｒｉｖｅ  ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）またはシリアル・アドバンスト・テクノロジ・アタッチメント（ＳＡＴＡ：ｓｅｒｉａｌ  ａｄｖａｎｃｅｄ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ）インターフェースを使用してもよい。スーパーＩ／Ｏ（ＳＩＯ：Ｓｕｐｅｒ  Ｉ／Ｏ）デバイス２３６がＳＢ／ＩＣＨ２０４に接続されてもよい。
【００３３】
オペレーティング・システムが、処理ユニット２０６上で実行される。オペレーティング・システムは、図２のデータ処理システム２００内の様々なコンポーネントを連携させ、その制御を提供する。クライアントとしてのオペレーティング・システムは、マイクロソフト（Ｒ）Ｗｉｎｄｏｗｓ  ７（Ｒ）などの市販のオペレーティング・システムであってもよい。Ｊａｖａ（Ｒ）プログラミング・システムなどのオブジェクト指向プログラミング・システムが、オペレーティング・システムとともに実行されてもよく、データ処理システム２００上で実行されているＪａｖａ（Ｒ）プログラムまたはアプリケーションからオペレーティング・システムへのコールを提供する。
【００３４】
サーバとしてのデータ処理システム２００は、例として、アドバンスト・インタラクティブ・エグゼクティブ（ＡＩＸ（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  Ｅｘｅｃｕｔｉｖｅ）（Ｒ））オペレーティング・システムまたはリナックス（Ｒ）オペレーティング・システムを実行する、ＩＢＭ（ＩＢＭ社の登録商標）ｅＳｅｒｖｅｒ（ＩＢＭ社の商標）Ｓｙｓｔｅｍ  ｐ（ＩＢＭ社の登録商標）コンピュータ・システム、Ｐｏｗｅｒ（ＴＭ）プロセッサ・ベースのコンピュータ・システム、または同様のものであってもよい。データ処理システム２００は、処理ユニット２０６内の複数のプロセッサを含む対称型マルチプロセッサ（ＳＭＰ：ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  ｍｕｌｔｉｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）システムとしてもよい。あるいは、シングル・プロセッサ・システムが採用されてもよい。
【００３５】
オペレーティング・システム、オブジェクト指向プログラミング・システム、およびアプリケーションの命令、すなわちプログラムは、ＨＤＤ２２６などのストレージ・デバイスに位置し、処理ユニット２０６による実行のためにメイン・メモリ２０８にロードされてもよい。本発明の例示的な実施形態のプロセスは、例としてメイン・メモリ２０８、ＲＯＭ２２４などのメモリに、または例として１つ以上の周辺デバイス２２６および２３０に位置してもよいコンピュータ使用可能プログラム・コードを使用して、処理ユニット２０６により実行されてもよい。
【００３６】
図２に示されるバス２３８またはバス２４０などのバス・システムは、１つ以上のバスからなってもよい。当然、バス・システムは、通信ファブリックまたはアーキテクチャに接続された種々のコンポーネントまたはデバイス間のデータの転送を提供する任意のタイプの通信ファブリックまたはアーキテクチャを使用して実装されてもよい。図２のモデム２２２またはネットワーク・アダプタ２１２などの通信ユニットは、データを送信および受信するために使用される１つ以上のデバイスを含んでもよい。メモリは、例として、メイン・メモリ２０８、ＲＯＭ２２４、または図２のＮＢ／ＭＣＨ２０２にあるものなどのキャッシュとされ得る。
【００３７】
上述のように、一部の例示的な実施形態において、例示的な実施形態のメカニズムは、特定用途向けハードウェア、ファームウェア、もしくは同様のもの、ＨＤＤ２２６などのストレージ・デバイスに格納され処理ユニット２０６などの１つ以上のハードウェア・プロセッサによる実行のためにメイン・メモリ２０８などのメモリにロードされるアプリケーション・ソフトウェア、または同様のものとして実装されてもよい。よって、図２に示されたコンピューティング・デバイスは、例示的な実施形態のメカニズムを実装するように特に構成され、動作を実行してスケーラブル且つトレーサブルなヘルスケア解析管理のためのメカニズムに関して以下に記載される出力を生成するように特に構成されたものとなる。
【００３８】
当業者には当然のことながら、図１および図２のハードウェアは、実装により異なり得る。フラッシュ・メモリ、等価な不揮発性メモリ、または光ディスク・ドライブおよび同様のものなど、ほかの内蔵ハードウェアまたは周辺デバイスが、図１および図２に示されているハードウェアに加えて、またはその代わりに使用されてもよい。さらに、例示的な実施形態のプロセスは、本発明の意図および範囲から逸脱することなく、前述のＳＭＰシステム以外のマイクロプロセッサ・データ処理システムに適用され得る。
【００３９】
さらにデータ処理システム２００は、クライアント・コンピューティング・デバイス、サーバ・コンピューティング・デバイス、タブレット・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、電話もしくはその他通信デバイス、携帯情報端末（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｄｉｇｉｔａｌ  ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、または同様のものを含む、異なるいくつかのデータ処理システムのいずれかの形態をとり得る。一部の例示的な実施形態では、データ処理システム２００は、例としてオペレーティング・システム・ファイルもしくはユーザ生成データ、またはその両方を格納する不揮発性メモリを提供するフラッシュ・メモリとともに構成されたポータブル・コンピューティング・デバイスであってもよい。本質的に、データ処理システム２００は、アーキテクチャ上の制限なく、任意の既知の、または後に開発されるデータ処理システムとされ得る。
【００４０】
例示的な実施形態の各側面が実装され得る１つの使用事例シナリオにおいて、メディケア・メディケイド・サービス・センター（ＣＭＳ：Ｃｅｎｔｅｒｓ  ｆｏｒ  Ｍｅｄｉｃａｒｅ  ａｎｄ  Ｍｅｄｉｃａｉｄ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ）が、価値ベースのケアに基づく病院への再入院削減プログラムを確立したが、これは、患者リスク層別化、より優れたリソース割り当て、およびケア・マネジメントにより、病院が再入院対策の改善に労力を注ぐきっかけとなる。ＩＢＭ（ＩＢＭ社の登録商標）Ｗａｔｓｏｎ  Ｈｅａｌｔｈ（ＩＢＭ社の商標）は、インデックス付けされた入院からの退院後、一定期間内の再入院のリスクが高い患者を特定するための予測モデルを開発した。特定の顧客が、この予測モデルに関心を持ち、その患者に対してモデルを評価したいかもしれない。この顧客は、モデルをさらにカスタマイズして、その実務にデプロイし、ニーズに対処したいかもしれない。顧客のリクエストに応えるために、モデル・プロバイダは、種々のデータ・セットに対するモデルの評価を迅速に可能にし、種々の顧客からのリクエストを管理し、定期的な更新リクエストだけでなくカスタマイズをサポートし、種々の環境の中にモデルをデプロイしなければならない。さらにシステムは、メカニズムが継続的学習により時間とともにモデルのパフォーマンスを改善することを可能にする。
【００４１】
別の使用事例では、２９００万人を超える米国人が糖尿病を患っており、健康上の深刻な合併症を軽減するために、血糖値レベルを一定範囲に制限する適切な管理を必要とする。ＩＢＭ（ＩＢＭ社の登録商標）Ｗａｔｓｏｎ  Ｈｅａｌｔｈ（ＩＢＭ社の商標）は、１型糖尿病患者の低血糖事象をリード・タイム３時間で事前に検出するための予測モデルを開発しており、これにより低血糖を回避するための介入を適時に行うことができる。或る特定の顧客が、数万人の１型糖尿病患者を管理しており、この一般モデルを種々の患者にパーソナライズして患者の日々の挙動および活動に基づいてモデルを動的に適応させ、改善することに関心を持っている。顧客のリクエストに応えるために、モデル・プロバイダは、種々の患者に対するモデルの評価を迅速に可能にし、パーソナライズを管理およびサポートし、モデルをデプロイして、増分学習に基づく種々のバージョンのモデルを管理しなければならない。
【００４２】
図３は、例示的な実施形態による、スケーラブル且つトレーサブルなヘルスケア解析管理を示す。解析リポジトリ３１０は、解析ワークフローの各ステップにおける関数のライブラリを備えた、バージョニングされた解析リポジトリである。示されている例において、解析リポジトリ３１０は、バージョンまたはインスタンスＸについて、バージョニングされたビジネス・ニーズ・データベース３１１、データ品質および洞察コンポーネント３１２、コホート構築コンポーネント３１３、特徴抽出コンポーネント３１４、ならびに処方的および予測的解析コンポーネント３１５を含む。解析リポジトリ内の各バージョンは、各顧客向けにカスタマイズされた資産およびライブラリを含む。データ品質および洞察コンポーネント３１２は、データベース３１１内のビジネス・ニーズ・データを分析し、データから洞察を生成する。コホート構築コンポーネント３１３は、研究ニーズのために、患者データの中の属性に基づいて患者のグループを特定する。特徴構築コンポーネント３１４は、コホート構築コンポーネント３１３により特定された各集団を表現する特徴を特定する。処方的および予測的解析コンポーネント３１５は、特定の患者について結果を予測し、予測から恩恵を受けるためのアクションを提案する。
【００４３】
モデル・リポジトリ３２０は、解析リポジトリ３１０にリンクされた、バージョニングされたモデル・リポジトリである。モデル・リポジトリ３２０は、解析リポジトリ３１０に対するリンクのみでなく、上述したメタデータすべてをも管理のために有する。示されている例では、モデル・リポジトリ３２０は、バージョンまたはインスタンスＸのモデルを含む。モデル・リポジトリ３２０内のモデルは、将来の事象など、何かを予測するために遡及的に導出された抽象化された数式である。
【００４４】
例示的な実施形態により、解析リポジトリ３１０およびモデル・リポジトリ３２０は、クラウド・コンピューティング環境３０２において具現化される。ステップＡ１において、モデルデプロイモジュール（図４および図７を参照してさらに詳細に後述される）が、クライアントＡ３２１のために解析モデルのバージョンまたはインスタンスをカスタマイズし、デプロイする。示されている例のステップＡ２において、モデル監視モジュール（図４および図８を参照してさらに詳細に後述される）が、クライアントＡモデルを監視し、モデル・フィードバック・モジュール（図４および図９を参照してさらに詳細に後述される）が、重度の改善ニーズを検出し、フィードバック再訓練を解析パイプラインの先頭に対して実行する。
【００４５】
示されている例のステップＢ１において、モデルデプロイモジュールは、クライアントＢ３２２のために解析モデルのバージョンまたはインスタンスをカスタマイズし、デプロイする。ステップＢ２において、モデル監視モジュールは、クライアントＢモデルを監視し、モデル・フィードバック・モジュールは、軽度の改善ニーズを検出し、モデル・リポジトリ３２０におけるパラメータ再調整を提案する。
【００４６】
示されている例のステップＣ１において、モデルデプロイモジュールは、クライアントＣ３２３のために解析モデルのバージョンまたはインスタンスをカスタマイズし、デプロイする。ステップＣ２において、モデル監視モジュールは、クライアントＣモデルを監視し、モデル・フィードバック・モジュールは、中度の改善ニーズを検出し、解析リポジトリ３１０におけるコホート偏差を提案する。
【００４７】
一実施形態において、ヘルスケア解析管理システムは、選択されたヘルスケア消費者のビジネス・ニーズのセットに基づいて、選択されたヘルスケア消費者の解析資産を特定する。ヘルスケア解析管理システムは、次に、特定された解析資産に基づいてバージョン・ヘルスケア・モデルのセットからバージョニングされたヘルスケア・モデルを特定し、このバージョニングされたモデルは、特定された解析資産に対応するデータ入力要件、キー・モデル・パラメータ、ランタイム環境要件、ならびにパフォーマンス基準および記録を特定する。ヘルスケア解析管理システムは、バージョニングされたモデルが選択されたヘルスケア消費者のビジネス・ニーズのセットを満たすことを保証するために、特定されたバージョニングされたヘルスケア・モデルを評価する。特定されたバージョニングされたヘルスケア・モデルが、選択されたヘルスケア消費者のビジネス・ニーズのセットを満たすのに応答して、ヘルスケア解析管理システムは、選択されたヘルスケア消費者のコンピューティング・デバイスのセットに、特定されたバージョン・ヘルスケア・モデルをデプロイする。
【００４８】
図４は、例示的な実施形態による、クラウド・ベースのトレーサブル且つスケーラブルなヘルスケア解析管理を可能にするシステムを示すブロック図である。システムは、開発から運用、さらにフィードバックの徹底した解析ライフサイクルを編成する。システムは、ヘルスケア解析開発管理サブシステム４１０およびヘルスケア解析運用管理サブシステム４２０の２つの主要サブシステムを含む。
【００４９】
ヘルスケア解析開発管理サブシステム４１０は、解析ワークフローの各ステップにおける関数のライブラリを備えたバージョニングされた解析パイプライン・リポジトリ４１１、および解析リポジトリにリンクされたバージョニングされたモデル・リポジトリ４１２を含む。ヘルスケア解析開発管理サブシステム４１０はさらに、解析関数および開発されたモデルのための拡張アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）サービス４１３を含む。拡張ＡＰＩサービス４１３は、データ品質および洞察、コホート構築、特徴構築、記述的および予測的解析などを含む、種々の使用事例において開発されたバージョニングされた解析パイプライン４１１を容易に再利用およびテストすることを可能にする。拡張ＡＰＩサービス４１３はさらに、開発されたバージョニングされたモデル４１２を開発者が容易に実行および評価できるようにする。
【００５０】
バージョニングされた解析パイプライン・リポジトリ４１１は、以下を捕捉する：
１．解析資産、
２．資産の解析ワークフロー・パイプラインまたは依存関係、
３．ワークフローをサポートする任意のメタデータまたは設定データ、および
４．ワークフローに沿った主要解析のキー・パフォーマンス・インジケータ（ＫＰＩ：ｋｅｙ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）または出力結果。
【００５１】
バージョニングされたモデル・リポジトリ４１２は、以下を捕捉する：
１．訓練されたモデル、
２．入力データ要件を捕捉するメタデータ、
３．ランタイム環境要件を捕捉するメタデータ、
４．モデル・パラメータを捕捉するメタデータ、および
５．ベースライン・モデル・パフォーマンスのＫＰＩを捕捉するメタデータ。
【００５２】
ヘルスケア解析運用管理サブシステム４２０は、モデルデプロイモジュール４２１、モデル監視モジュール４２２、およびモデル・フィードバック・モジュール４２３を含む。モデルデプロイモジュール４２１は、適切なバージョンのモデルを適切なランタイム環境につなぎ、関連するメタデータを能動的に管理する。モデル監視モジュール４２２は、デプロイされたモデルのパフォーマンスを定期的にレポートし、パフォーマンス偏差を検出して通知する。モデル・フィードバック・モジュール４２３は、パフォーマンス偏差の潜在的な根本原因を分析し、改善ニーズについて推論し、改善要求ニーズをヘルスケア解析開発管理サブシステム４１０にフィードバックする。
【００５３】
一実施形態において、デプロイモジュール４２１は、モデル公開、モデル評価、ならびに必要に応じてデプロイ前のさらなる適応およびカスタマイズのための機能性を含む。デプロイモジュール４２１は、他の顧客による検討のためにモデルを公開してもよい。例示的な実施形態がトレーサブルな解析パイプライン・リポジトリおよびモデル・リポジトリを有することを前提とすると、例示的な実施形態は、例えば、特徴の洞察を複数顧客にわたって共有する、モデル知識を複数顧客にわたって共有するなど、複数クライアントにわたって学習を転移させる能力を有する。モデル較正／カスタマイズは、異なる２つのシナリオにおいて発生し得る：
１．モデルは１つのクライアントのために特に開発される。デプロイプロセスにあるとき、生産データは開発データとは異なり、モデル評価の後、適応またはカスタマイズが必要である。
２．モデルは１つの顧客のために開発される。別の顧客がモデルの価値を認める。このモデルを新たな顧客に適用するには、モデル評価、適応、またはカスタマイズが必要である。
【００５４】
さらにデプロイモジュール４２１は、単一のモデルをデプロイする能力のみではなく、複数のモデルの集合をデプロイする能力も有する。例として、デプロイモジュール４２１は、モデル構成、投票モデル、連鎖モデルなどを含む複数のモデルの集合をデプロイしてもよい。
【００５５】
図５は、例示的な実施形態によるバージョニングされた解析パイプライン・リポジトリを示すブロック図である。図５は、バージョニングされたビジネス・ニーズ・データ・モデル５１０および複数のバージョニングされた使用事例１〜Ｎのパイプラインを含む解析リポジトリＮの、バージョニングされた解析パイプライン・リポジトリ５００を示す。図のように、バージョニングされた使用事例１は、特定の使用事例１のために設計された、データ品質および洞察コンポーネント５１１、コホート構築コンポーネント５１２、特徴構築コンポーネント５１３、ならびに処方的および予測的解析コンポーネント５１４を含む。バージョニングされた使用事例Ｎは、特定の使用事例Ｎのために設計された、データ品質および洞察コンポーネント５２１、コホート構築コンポーネント５２２、特徴構築コンポーネント５２３、ならびに処方的および予測的解析コンポーネント５２４を含む。解析資産リポジトリは、バージョニングされたビジネス・ニーズ・データ・モデル５１０とリンクされ、バージョニングされたビジネス・ニーズ・データ・モデル５１０は、専有規格により開発され、コンポーネント化されているが徹底した解析ワークフロー・ステップを備えるバージョニングされた使用事例により編成される。
【００５６】
図６は、例示的な実施形態によるバージョニングされたモデル・リポジトリを示すブロック図である。示されている例において、バージョニングされたモデル・リポジトリ６００は、標準フォーマットを有するバージョニングされたモデル表現６０１を含む特定のインスタンスまたはバージョンのモデル・リポジトリＮを含む。モデル・リポジトリの主要コンポーネントは、モデルが開発された対応する解析資産リポジトリ６０２とリンクされたバージョニングされたモデル表現６０１である。モデル・リポジトリはさらに、データ入力要件６０３およびランタイム環境要件６０５と関連し、これがモデルデプロイを促進する。パフォーマンス基準および記録６０６は、デプロイパフォーマンスのベースラインを規定し、これがさらなるフィードバック・ベンチマークを可能にする。さらに、キー・モデル・パラメータ６０４は、モデル較正／カスタマイズおよびフィードバック・メカニズムにおいて役割を果たす。
【００５７】
図７は、例示的な実施形態によるモデルデプロイモジュールを示すブロック図である。モデルデプロイモジュール７００は、開発されたモデルを生産環境内にデプロイし、ビジネス・ワークフローの、解析による洞察力を提供する。モデルデプロイモジュール７００は、バージョン・モデル・リポジトリ７０１に密にリンクする。モデル較正／カスタマイズ・コンポーネント７０２は、モデル・リポジトリ７０１内のメタデータを活用して、デプロイ設定７０３を実行する。モデル較正／カスタマイズ・コンポーネント７０２は、データ入力、集団を定義するために使用される特徴、またはキー・モデル・パラメータを変更してもよい。モデル較正／カスタマイズ・コンポーネント７０２は、以前のバージョンのモデルに戻してもよい。
【００５８】
モデルデプロイモジュール７００は、デプロイ設定に基づいて確認、設定、および準備を実行する、入力データ確認および設定／準備コンポーネント７０６ならびにランタイム環境確認および設定７０７を含む。入力データ確認および設定／準備コンポーネント７０６は、入力データに関して確認を実行し、デプロイする解析モデルを入力データに基づいて設定および準備する。モデルデプロイモジュール７００はさらに、デプロイされた解析の依存関係を指定する能力を有する（デプロイワークフロー・グラフ）。ランタイム環境確認および設定コンポーネント７０７は、ランタイム環境に関して確認を実行し、デプロイのためにランタイム環境に基づき解析モデルを設定する。ランタイム・パフォーマンス規定コンポーネント７０８は、解析モデルがそれに対して比較されることになるランタイム・パフォーマンス、ならびにフィードバックに含められることになるパフォーマンスのキー・パラメータを規定する。
【００５９】
モデルデプロイモジュール７００はさらに、種々の場所における異なる様々なデプロイならびにスケジューリング・ニーズを管理するために、デプロイ追跡機能７０４を含む。モデルデプロイモジュール７００は、デプロイスケジュール７０５を生成して実行し、それに従って様々な解析モジュールがそれらの個々のランタイム環境にデプロイされる。
【００６０】
図８は、例示的な実施形態によるモデル監視モジュールを示すブロック図である。示される例において、モデル監視モジュール７００は、デプロイされたモデルＸのパフォーマンスを定期的にレポートする定期的パフォーマンス更新コンポーネント８０１を含む。モデル・パフォーマンス更新コンポーネント８０１の頻度は、解析の性質、ならびにパフォーマンス評価を提供する対象データの利用可能性に依存する。
【００６１】
モデル監視モジュール８００はさらに、パフォーマンス偏差検出および通知コンポーネント８０２を含む。モデル・パフォーマンスが通常の範囲から外れると、パフォーマンス偏差検出および通知コンポーネント８０２がパフォーマンスの偏差を検出し、アラームまたは通知を生成し、レポートのために通知を発送する。
【００６２】
図９は、例示的な実施形態によるモデル・フィードバック・モジュールを示すブロック図である。モデル監視モジュールにより生成されたパフォーマンス偏差通知は、例えば欠けている必要な特徴、予測的モデリングのための入力特徴の分布偏差、新たなデータ・フィードの検出、自動化された仮説確認など、パフォーマンス偏差の基礎にある理由が何かを調査する推論プロセスをトリガする。偏差推論コンポーネント９０１は、パフォーマンス偏差の原因を判断するための推論処理を実行する。
【００６３】
偏差推論コンポーネント９０１は、それ自体が、パフォーマンス偏差の根本原因を判断するために解析を使用してもよい。例として、偏差推論コンポーネント９０１は、データ入力、集団を定義するために使用された特徴などと、パフォーマンス低下のインスタンスとの相関関係を発見してもよい。あるいは、またはさらに、偏差推論コンポーネント９０１は、過去のパフォーマンス偏差および既知の原因を訓練データとして集めて、訓練データに基づいて機械学習モデルを訓練することにより、機械学習を使用してもよい。
【００６４】
偏差推論コンポーネント９０１は、パフォーマンス偏差の特定された根本原因を、再訓練のニーズおよびレベルを判断する改善推論機能９０２に提供する。改善推論機能９０２は、パフォーマンス偏差データおよび特定された根本原因を分析して、解析リポジトリ内の解析パイプライン、もしくはモデル・リポジトリ内のモデル、またはその両方のどの部分（単数または複数）が改善される必要があるか、再訓練の強度、およびどの程度改善が必要かを判断する。例として、改善推論機能９０２は、次を含む改善ニーズを特定してもよい：１）モデル・パラメータの軽度の更新、２）モデル構造およびパラメータの中度の更新、３）解析パイプライン・リポジトリへのフィードバックが必要な、入力パラメータの追加または削除などを含む、モデルの強度な更新。改善推論機能９０２は、解析または機械学習を使用してもよい。例として、改善推論機能９０２は、同じ問題を有した他のクライアント、およびそのクライアントがどのようにその問題を解決したかを特定してもよい。改善推論機能９０２は、解析を使用して相関関係を特定し、検出された相関関係を訓練インスタンスとして使用してもよい。
【００６５】
フィードバック追跡モジュール９０３は、例えば偏差の根本原因、再訓練のニーズおよび強度、関連するデプロイされたモデル、モデル・リポジトリ、パイプライン・リポジトリ、イベント検出のタイムスタンプなど、改善再訓練のためのすべての必要情報を記録する。この記録された情報は、機械学習を用いる将来の反復において偏差推論および改善ニーズ推論のための訓練データとして使用されてもよい。モデル・フィードバック・モジュール９００は次に、改善再訓練情報をモデル・リポジトリ９０４および解析パイプライン・リポジトリ９０５にフィードバックする。
【００６６】
図１０は、例示的な実施形態による、スケーラブル且つトレーサブルなヘルスケア解析管理のためのメカニズムの動作を示すフローチャートである。動作が開始し（ブロック１０００）、開発者またはデータ・サイエンティストが、ビジネス使用事例のための解析訓練パイプラインを設計する（ブロック１００１）。開発者またはデータ・サイエンティストは、特定のデータ入力および設定を所与として解析モデルを調整する（ブロック１００２）。解析パイプラインは、バージョニングされた解析パイプライン・リポジトリに格納されてもよく、解析モデルは、バージョニングされたモデル・リポジトリに格納されてもよい。
【００６７】
モデルデプロイモジュールは、顧客のランタイム環境に解析モデルをデプロイする（ブロック１００３）。モデル監視モジュールは次に、ランタイム・パフォーマンスを監視し（ブロック１００４）、パフォーマンス偏差が検出されるかどうかを判断する（ブロック１００５）。モデル監視モジュールがパフォーマンス偏差を検出しなければ、動作はブロック１００４に戻り、パフォーマンスをさらに監視する。
【００６８】
モデル監視モジュールがブロック１００５においてパフォーマンス偏差を検出すれば、偏差推論コンポーネントがパフォーマンス偏差の潜在的な根本原因を判断するためにモデルおよび検出された偏差を分析する（ブロック１００６）。改善推論コンポーネントは、パフォーマンス偏差に順応するための改善ニーズを判断する（ブロック１００７）。次にメカニズムは、結果を解析開発管理にフィードバックする（ブロック１００８）。その後、動作は戻り、ブロック１００１において解析パイプライン・リポジトリ内の解析パイプラインを調節し、ブロック１００２において解析モデル・リポジトリ内の解析モデルを調整する。
【００６９】
このように、例示的な実施形態は、大規模な解析資産運用において、エラーを軽減して効率性を改善する解析の統制を促進する。例示的な実施形態は、解析パイプラインおよびモデルを格納しバージョニングするための標準化されたアプローチを提供する。資産はライフサイクルのあらゆるステップでトレーサブルである。例示的な実施形態は、標準ワークフロー、関数ライブラリ、およびＡＰＩサービスを介して資産の連携および再利用可能性を強化する。例示的な実施形態は、解析のカスタマイズおよびデプロイのスピードを高める。設定可能な解析パイプラインは、特定の患者集団の特性またはデータに合わせて解析資産を「調整する」ことを可能にする。資産は、検索可能、再利用可能、且つ拡張可能である。例示的な実施形態は、閉ループの連続的且つ適応的な学習システムを用いて、データ・ドリブンなエビデンスの精度および関連性を改善する。
【００７０】
本発明は、システム、方法、もしくはコンピュータ・プログラム製品、またはそのいずれかの組み合わせとされ得る。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の各側面を実行させるコンピュータ可読プログラム命令を有する１つまたは複数のコンピュータ可読ストレージ媒体を含んでもよい。
【００７１】
コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスにより使用される命令を保持および格納することができる有形のデバイスとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、限定はされないが、例として、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光学ストレージ・デバイス、電磁ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、または前述のものの任意の適切な組み合わせとされ得る。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の網羅的でないリストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ（ｅｒａｓａｂｌｅ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）またはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  ｄｉｓｋ）、メモリ・スティック、フレキシブル・ディスク、パンチ・カードまたは命令が記録された溝の中の隆起構造などの機械的にエンコードされたデバイス、および前述のものの任意の適切な組み合わせを含む。本願明細書で使用されるとき、コンピュータ可読ストレージ媒体は、電波もしくはその他自由に伝搬する電磁波、導波路もしくはその他伝送媒体を伝搬する電磁波（例えば光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、またはワイヤを介して伝送される電気信号など、本質的に一時的な信号であるとは解釈されないものとする。
【００７２】
本願明細書に記載されたコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体から個々のコンピューティング／処理デバイスに、または例としてインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、もしくは無線ネットワーク、またはそのいずれかの組み合わせなどのネットワークを介して外部コンピュータもしくは外部ストレージ・デバイスに、ダウンロード可能である。ネットワークは、銅製伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、もしくはエッジ・サーバ、またはそのいずれかの組み合わせを含み得る。各コンピューティング／処理デバイスのネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、コンピュータ可読プログラム命令を個々のコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体での格納のために転送する。
【００７３】
本発明の動作を実行するコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ：ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ−ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、または、Ｊａｖａ（Ｒ）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋、もしくは同様のものなどのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語もしくは同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれたソース・コードもしくはオブジェクト・コードのいずれかであってもよい。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で実行されても、部分的にユーザのコンピュータ上で実行されても、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして実行されても、部分的にユーザのコンピュータ上で且つ部分的にリモート・コンピュータ上で実行されても、または完全にリモート・コンピュータもしくはサーバ上で実行されてもよい。後者のシナリオでは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してリモート・コンピュータがユーザのコンピュータに接続されてもよく、または（例としてインターネット・サービス・プロバイダを使用しインターネットを介して）外部コンピュータに接続されてもよい。一部の実施形態において、本発明の各側面を実行するために、例としてプログラマブル・ロジック回路構成、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ａｒｒａｙ）を含む電子回路構成が、電子回路構成をパーソナライズするためコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによりコンピュータ可読プログラム命令を実行してもよい。
【００７４】
本発明の各側面は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図またはその両方を参照して本願明細書に記載される。当然のことながら、フローチャート図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、およびフローチャート図もしくはブロック図またはその両方の複数ブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令により実装可能である。
【００７５】
機械を生じるよう、こうしたコンピュータ可読プログラム命令が、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、またはその他プログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供されて、この命令が、コンピュータまたはその他プログラマブル・データ処理装置のプロセッサにより実行されて、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つもしくは複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実装する手段を作り出すようにすることもできる。特定の形で機能するようコンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、もしくはその他デバイス、またはそのいずれかの組み合わせに指示することができる当該コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体に格納されて、命令を格納されたコンピュータ可読ストレージ媒体が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つもしくは複数のブロックにおいて指定された機能／動作の各側面を実装する命令を含む製品を含むようにすることもできる。
【００７６】
さらに、コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、その他プログラマブル・データ処理装置、またはその他デバイスにロードされて、コンピュータ、その他プログラマブル装置、またはその他デバイス上で一連の動作ステップが実行されるようにしてコンピュータに実装されるプロセスを生じさせ、コンピュータ、その他プログラマブル装置、またはその他デバイス上で実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方の１つもしくは複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実装するようにすることもできる。
【００７７】
各図面のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の考えられる実装のアーキテクチャ、機能性、および動作を示す。この関連で、フローチャートまたはブロック図内の各ブロックは、指定の論理機能（単数または複数）を実装する１つ以上の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、または命令の一部を表現することもできる。いくつかの代わりの実装では、ブロック内に示されている機能が、図面に示されているのとは異なる順序で生じてもよい。例として、関連する機能性次第で、連続して示されている２つのブロックが実際には事実上同時に実行されてもよく、または、各ブロックが逆順で実行されることがあってもよい。さらに、ブロック図もしくはフローチャート図またはその両方の各ブロック、およびブロック図もしくはフローチャート図またはその両方の複数ブロックの組み合わせは、指定の機能もしくは動作を実行する、または専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを実行する、専用ハードウェア・ベース・システムにより実装できるということに留意されたい。
【００７８】
上述のとおり、当然のことながら、例示的な実施形態は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、またはハードウェアおよびソフトウェア両方の要素を含む実施形態の形態をとり得る。例示の一実施形態では、例示的な実施形態のメカニズムは、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含むがこれに限定されないソフトウェアまたはプログラム・コードにおいて実装される。
【００７９】
プログラム・コードの格納もしくは実行またはその両方に適したデータ処理システムは、例としてシステム・バスなどの通信バスを介してメモリ要素に直接または間接的に結合された少なくとも１つのプロセッサを含むであろう。メモリ要素は、プログラム・コードを実際に実行する間に用いられるローカル・メモリ、大容量ストレージ、および実行中にコードが大容量ストレージから読み出されなければならない回数を減らすために少なくとも一部のプログラム・コードの一時的なストレージとなるキャッシュ・メモリを含むことができる。メモリは、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュ・メモリ、ソリッド・ステート・メモリ、および同様のものを含むがこれに限定されない様々なタイプのものとされ得る。
【００８０】
入出力、すなわちＩ／Ｏデバイス（キーボード、ディスプレイ、ポインティング・デバイスなどを含むがこれに限定されない）は、直接、あるいは介在する有線もしくは無線Ｉ／Ｏのインターフェースもしくはコントローラまたはその両方、あるいは同様のものを介して、システムに結合可能である。Ｉ／Ｏデバイスは、スマートフォン、タブレット・コンピュータ、タッチ・スクリーン・デバイス、音声認識デバイス、および同様のものを含むがこれに限定されない、例として有線または無線接続を介して結合された通信デバイスなど、従来のキーボード、ディスプレイ、ポインティング・デバイス、および同様のもの以外の多数の様々な形態をとり得る。既知のまたは後に開発される任意のＩ／Ｏデバイスが、例示的な実施形態の範囲内にあるものとする。
【００８１】
ネットワーク・アダプタもシステムに結合されて、データ処理システムが、他のデータ処理システムまたはリモート・プリンタまたはストレージ・デバイスに、介在するプライベート・ネットワークまたはパブリック・ネットワークを介して結合された状態となることを可能にしてもよい。モデム、ケーブル・モデム、およびイーサネット（Ｒ）カードは、有線通信のための現在利用可能なタイプのネットワーク・アダプタのごく一部である。８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ無線通信アダプタ、ブルートゥース（Ｒ）無線アダプタ、および同様のものを含むがこれに限定されない無線通信ベースのネットワーク・アダプタも利用され得る。既知のまたは後に開発される任意のネットワーク・アダプタが、本発明の意図および範囲の範囲内にあるものとする。
【００８２】
本発明の記載は、例示および説明のために提示されたものであり、網羅的であることも、開示された形態の発明に限定されることも意図していない。当業者には、記載された実施形態の範囲および意図から逸脱することのない、多数の変更および変形が明らかであろう。実施形態は、本発明の原理、実際の応用を最もよく説明して、当業者が、意図される特定の用途に適する様々な変更を用いた様々な実施形態に関して本発明を理解できるように選ばれ、記載された。本願明細書で使用された用語は、実施形態の原理、実際の応用、もしくは市場にある技術に比べた技術的改善を最もよく説明するよう、または当業者が本願明細書に開示された実施形態を理解できるよう選ばれた。
【図１】
0006959988.tif 000002
【図２】
0006959988.tif 000003
【図３】
0006959988.tif 000004
【図４】
0006959988.tif 000005
【図５】
0006959988.tif 000006
【図６】
0006959988.tif 000007
【図７】
0006959988.tif 000008
【図８】
0006959988.tif 000009
【図９】
0006959988.tif 000010
【図１０】
0006959988.tif 000011