"患者モニタリング装置12から現在の患者についての生理および/または試験所データを受け取るコントローラ44と;現在の患者がケアを受けてきた時間を示す滞在時間を決定するユニットと;決定された滞在時間を使って、現在の患者の生理および/または試験所データに帰結変数推定アルゴリズムを適用することによって、帰結変数を予測する予測ユニットとを有する、患者情報装置18。前記帰結変数が、滞在の長さ、致死の確率および介入の必要性のうちの少なくとも一つを含む、請求項1記載の装置。前記予測ユニットが、前記帰結変数をリアルタイムで連続的に予測する、請求項1または2記載の装置。請求項1ないし3のうちいずれか一項記載の装置であって、前記帰結変数予測アルゴリズムが:臨床データベースからの、複数の過去の患者のうち少なくとも一人の、生理および/または試験所データおよび各患者が該生理および/または試験所データが生成された時点でどのくらいの期間ケアを受けてきたかを示す滞在時間を含むデータフィールドと、関連付けられた帰結変数とにアクセスし;前記複数の過去の患者の生理および/または試験所データ、対応する滞在時間および関連付けられた帰結変数から帰結変数推定アルゴリズムを生成することによって、生成される、装置。請求項1ない4のうちいずれか一項記載の装置であって、前記帰結変数予測アルゴリズムが:線形回帰分析、非線形回帰分析、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、動径基底関数、エキスパート規則に基づく手法および分類器決定木のうちの少なくとも一つを使って生成される、装置。請求項1ないし5のうちいずれか一項記載の患者情報装置と;患者から生理データを収集する前記患者モニタ装置とを有する、患者モニタリングシステム。患者の試験所データを前記患者情報装置に送信する試験所サーバーをさらに含む、請求項6記載のシステム。予測された帰結変数を表示するディスプレイをさらに有する、請求項6または7記載のシステム。患者の帰結変数を予測する方法であって:臨床データベースからの、複数の過去の患者のうち少なくとも一人の、生理および/または試験所データおよび各患者が該生理および/または試験所データが生成された時点でどのくらいの期間ケアを受けてきたかを示す滞在時間を含むデータフィールドと、関連付けられた帰結変数とにアクセスする段階と;前記複数の過去の患者の生理および/または試験所データ、対応する滞在時間および関連付けられた帰結変数から帰結変数推定アルゴリズムを生成する段階とを含む、方法。前記帰結変数が、滞在の長さ、致死の確率および介入の必要性のうちの少なくとも一つを含む、請求項9記載の方法。現在の患者の生理および/または試験所データを受け取る段階と;現在の患者がケアを受けていた現在の滞在時間を決定する段階と;現在の患者の生理および/または試験所データおよび現在の滞在時間に前記帰結変数推定アルゴリズムを適用して、現在の患者の帰結の確率を推定する段階とを含む、請求項9または10記載の方法。前記過去の患者のデータフィールドが:一つまたは複数の生命徴候と、慢性問題、急性受け入れ問題を含む自動化されたまたはユーザー入力された問題リストと、臨床試験所データと、流体バランスと、投薬と、人工呼吸器設定と、主観的看護評価と、撮像研究の結果と、患者人口統計情報と、病院またはICUにおける現在の滞在時間とのうちの少なくとも一つを含む、請求項9ないし11のうちいずれか一項記載の方法。前記過去の患者の関連付けられた帰結変数が:滞在時間、致死率および介入の必要性のうちの少なくとも一つを含む、請求項9ないし12のうちいずれか一項記載の方法。請求項9ない13のうちいずれか一項記載の方法であって、前記帰結変数予測アルゴリズムが:線形回帰分析、非線形回帰分析、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、動径基底関数、エキスパート規則に基づく手法および分類器決定木のうちの少なくとも一つを使って同定される、方法。現在の患者の帰結変数の予測がリアルタイムで連続的である、請求項9ないし14のうちいずれか一項記載の方法。プロセッサにロードされたときに、該プロセッサを、請求項9ないし15のうちいずれか一項記載の方法を実行するようプログラムするソフトウェアを含んでいるコンピュータ可読媒体。帰結の確率を予測する方法であって;医療施設においてケアのもとに滞在している現在の患者について生理および/または試験所データを測定する段階と;前記医療施設において現在の患者がケアのもとに滞在してきた滞在時間を決定する段階と;測定された生理および/または試験所データおよび決定された滞在時間を使って、滞在時間に依存する帰結予測アルゴリズムを適用して、帰結の確率を予測する段階とを含む、方法。プロセッサにロードされたときに、該プロセッサを、請求項17記載の方法を実行するようプログラムするソフトウェアを含んでいるコンピュータ可読媒体。請求項17記載の方法を実行するようプログラムされたプロセッサ。現在の患者からの生理および/または試験所データを受け取る患者情報ユニットと;滞在時間を計算するユニットと;請求項17記載の方法を実行するようプログラムされた予測プロセッサと;帰結の確率を表示するディスプレイとを有する、患者情報システム。本願は、上述した問題その他を克服する、患者の帰結変数を予測する、新たな改善された方法およびシステムを提供する。ある側面によれば、患者の帰結変数を予測する方法が提供される。生理および/または試験所データと、各患者が前記生理および/または試験所データが生成された時点においてどのくらいの期間ケアを受けていたかを示す滞在時間と、臨床データベースからの関連する帰結変数とを含む複数の過去の患者のデータフィールドの少なくとも一つがアクセスされる。前記複数の過去の患者の生理および/または試験所データ、対応する滞在時間および関連する帰結変数から、帰結変数推定アルゴリズムが生成される。もう一つの側面によれば、患者情報装置が提供される。コントローラが患者モニタリング装置から現在の患者についての生理および/または試験所データを受け取る。ユニットが、現在の患者がケアを受けていた時間を示す滞在時間を決定する。予測ユニットが、決定された滞在時間を使って現在の患者の生理および/または試験所データに帰結変数推定アルゴリズムを適用することによって、帰結変数を予測する。もう一つの側面によれば、帰結の確率を予測する方法が提供される。医療施設においてケアのもとに滞在している現在の患者について生理および/または試験所データが測定される。前記医療施設において現在の患者がケアのもとに滞在してきた滞在時間が決定される。測定された生理および/または試験所データおよび決定された滞在時間を使って、滞在時間に依存する帰結予測アルゴリズムが適用され、帰結の確率を予測する。一つの利点は、患者の滞在の長さまたは致死の確率を予測する改善された精度および品質にある。もう一つの利点は、患者の滞在を通じて新しいまたは改訂された入力データが利用可能になるにつれての、患者の滞在の長さまたは致死の確率の予測のリアルタイム更新にある。もう一つの利点は、改善された患者スループットにある。本発明のさらなる利点は、以下の詳細な説明を読み、理解すれば当業者には明白であろう。本発明は、さまざまな構成要素および構成要素の配列において実現されうる。図面は単に好ましい実施形態を例解するためのものであって、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。図1を参照するに、患者の生理パラメータを直接または試験所laboratoryにおいて測定し、それを示す生理データを生成するさまざまな医療モニタリング装置またはセンサー10によって患者図示せずがモニタリングされる。これらの医療モニタリング装置10は、ECG電極をもつ心電図ECG機器、IV流体ポンプ、血圧センサー、SpO2センサー、脈センサー、温度計、呼吸センサー、呼気センサーなどを含んでいてもよい。他の医療モニタリング装置10が患者に付随させられることができ、何らかの所与の時点において上述した医療モニタリング装置10のすべてが患者に付随させられる必要はない。二つの医療モニタリング装置10のみが示されているが、より多くの医療モニタリング装置が考えられることは理解しておくべきである。本稿での用法では、医療モニタリング装置は、患者の健康などを示すデータ源を意味する。医療モニタリング装置10からの信号を受信し、任意的にかかる信号に対して信号処理を実行する電子回路は、図示した実施形態では、多機能患者モニタ装置PMDpatientmonitordevice12として具現されており、あるいは部分的にまたは全体的に、医療モニタリング装置10の一つまたは複数と一緒に配置されるボード上の電子回路などとして具現されてもよい。医療モニタリング装置10およびPMD12が単一の装置中に具現されることもできることも理解しておくべきである。たとえばPMD12は、外来患者が身につけるモニタリングシステムの送信機などのような、患者と一緒に移動するモニタまたはモニタリングシステムであってもよい。ある実施形態では、医療モニタリング装置10は、身体結合ネットワークbodycouplednetwork、ブルートゥース、有線または無線ネットワークなどを介してPMD12のコントローラ14に、生成された生理データを送信する。PMD12は、医療モニタリング装置10によって測定された生理データのための収集点のはたらきをし、メモリ16において該データのための一時的な記憶を提供する。集められた生理データは並行してPMD12中のコントローラ14に送信され、次いでPMD12は該生理データを病院ネットワーク図示せずを通じて患者情報サーバー18に送信する。患者情報サーバー18において生理データは表示され、記憶される。PMD12のコントローラ14は、ディスプレイ20をも制御して、医療モニタリング装置10のそれぞれから受信された測定された生理データを、対応するPMDディスプレイ20において表示させる。PMD12は、システム管理者のようなユーザーがディスプレイ18上に表示されるデータを閲覧し、操作しおよび/またはこれと対話することを許容する入力装置22をも含む。入力装置20は別個のコンポーネントであってもよいし、タッチスクリーンモニタの場合のようにディスプレイ18中に統合されることもできる。コントローラ14はプロセッサまたはコンピュータ、ソフトウェアなどを含んでいてもよい。試験所サーバー24は病院ネットワークを通じて試験所データを患者情報サーバー18に送信する。試験所データは白血球計数データ、血清カリウムデータ、血清ナトリウムデータ、血清重炭酸塩データ、ビリルビンレベルデータなどを含んでいてもよい。他の試験所データが患者に関連付けられることができ、何らかの所与の時点において上述した試験所データのすべてが患者に関連付けられる必要はない。本稿での用法では、試験所データは、患者の健康などを示すデータ源を意味する。試験所サーバー24は、試験所においてまたは臨床的分析を通じて臨床担当者によって測定された試験所データのための収集点のはたらきをし、メモリ26において該データのための一時的な記憶を提供する。集められた試験所データは並行して試験所サーバー24内のコントローラ28に送信され、次いで試験所サーバー24が試験所データを病院ネットワークを通じて患者情報サーバー18に送信する。患者情報サーバー18において試験所データは表示され、記憶される。試験所サーバー24のコントローラ28は、ディスプレイ30をも制御して、試験所においてまたは臨床的分析を通じて臨床担当者から受領された集められた試験所データを、ディスプレイ30において表示させる。試験所サーバー24は、臨床担当者のようなユーザーが、試験所データを入力し、ディスプレイ30上に表示されるデータを閲覧し、操作しおよび/またはこれとインターフェースをもつことを許容する入力装置32をも含む。入力装置32は別個のコンポーネントであってもよいし、タッチスクリーンモニタの場合のようにディスプレイ30中に統合されることもできる。コントローラ28はプロセッサまたはコンピュータ、ソフトウェアなどを含んでいてもよい。ある実施形態では、受け入れadmittingユニット34は患者データを病院ネットワークを通じて患者情報サーバー18に送信する。患者データは、患者の年齢、患者の性別、患者の慢性疾病、患者履歴、受け入れの型などを含む。他の患者データが患者に関連付けられることができ、何らかの所与の時点で上述した患者データのすべてが患者に関連付けられる必要はない。本稿での用法では、患者データは、一般的な患者情報、患者履歴などを示すデータ源を意味する。受け入れユニット34は、受け入れ人員によって集められる患者データのための収集点のはたらきをし、メモリ36において該データのための一時的な記憶を提供する。患者データは並行して受け入れユニット34内のコントローラ38に送信され、次いで受け入れユニット34が患者データを病院ネットワークを通じて患者サーバー18に送信する。患者サーバー18では患者データは表示され、記憶される。受け入れユニット34のコントローラ38は、ディスプレイ40をも制御して、受け入れ人員から受領された集められた患者データを、ディスプレイ40において表示させる。受け入れユニット34は、受け入れ人員のようなユーザーが、患者データを入力し、ディスプレイ40上に表示されるデータを閲覧し、操作しおよび/またはこれとインターフェースをもつことを許容する入力装置42をも含む。入力装置42は別個のコンポーネントであってもよいし、タッチスクリーンモニタの場合のようにディスプレイ40中に統合されることもできる。コントローラ38はプロセッサまたはコンピュータ、ソフトウェアなどを含んでいてもよい。患者情報サーバー18のコントローラ44は、患者モニタ12からの生理データ、試験所サーバー24からの試験所データおよび受け入れユニット34からの患者データを受け取り、該生理データ、試験所データおよび患者データをメモリ46に保存する。次いで該コントローラは、患者情報サーバー18のディスプレイ48を制御して、患者から受け取られた、生理データ、試験所データおよび患者データをディスプレイ48に表示させる。患者情報サーバーは、管理人員のようなユーザーがディスプレイ48上に表示されるデータを閲覧し、操作し、および/またはこれとインターフェースをもつことを許容する入力装置50をも含む。入力装置50は別個のコンポーネントであってもよいし、タッチスクリーンモニタの場合のようにディスプレイ48中に統合されていることもできる。ある実施形態では、データマイニングサーバー51が、世界サーバー、複数の国別サーバー、複数の領域サーバーおよび複数の病院サーバーなどのような臨床データベース52に接続される。臨床データベース52は、入力データフィールドおよび関連付けられた帰結変数を含む過去の患者事例および研究を記憶する患者データベース54を含む。患者入力データフィールドは、患者事例および研究に関係した、一つまたは複数の生命徴候心拍数、血圧、呼吸数、酸素飽和度、体重、他の血圧などを含む、慢性問題、急性受け入れ問題胸痛、息切れ、精神状態の変調/錯乱、腹痛などを含む自動化されたまたはユーザー入力された問題リスト、ICD9コードまたは等価なコード化された医学上の問題、臨床試験所データ、流体バランス、投薬、人工呼吸器設定、主観的看護評価、撮像研究の結果、患者人口統計情報年齢、性別、人種/民族的背景、病院またはICUにおける現在の滞在時間などを含む。患者帰結変数は、関連する患者事例および研究の帰結に関係する、滞在の長さ、死亡率または介入投薬、人工呼吸、血液透析などの必要性を含む。検索エンジン56は、要求された入力データフィールドおよび関連する変数帰結への相関を見出すために、患者事例および研究の各生命徴候または他の滞在時間に依存するデータフィールド特徴での滞在時間を含む患者データベース54を検索する。次いで相関する患者事例および研究がコントローラ58によって、データマイニングサーバー51のコントローラ57に送信される。コントローラ57、58はプロセッサまたはコンピュータ、ソフトウェアなどを含んでいてもよい。データマイニングサーバー51のコントローラ57は、臨床データベース52にアクセスして検索し、過去の患者事例および研究からの複数の入力データフィールドおよび関連する帰結変数を探す。ある実施形態では、帰結変数推定アルゴリズムは、患者が現在の医療イベントについてケアを受けてきた、病院に滞在してきた、集中ケアを受けていた、などの時間に基づいて種々の基準に適正に重み付けするために、患者回復/致死スコア付けシステムのための、滞在時間に依存するスコアまたは重み付け因子を含む。もう一つの実施形態では、コントローラは、患者の病院滞在を通じて利用可能にされるにつれて、入力データフィールド、滞在時間および過去の患者の事例および研究からの関連する帰結変数を利用して、患者の生理データ、試験所データおよび患者データからリアルタイムで現在の患者の帰結変数を予測するための、帰結変数推定アルゴリズムを発達させる。典型的には、帰結変数予測ソフトウェア、アルゴリズムまたはルーチンは、プロセッサによる実行のために他の有体のメモリまたはコンピュータ可読媒体46に記憶され、担持される。コンピュータ可読媒体46の型は、ハードディスクドライブ、CDROM、DVDROMなどのようなメモリを含む。プロセッサの他の実装も考えられる。ディスプレイコントローラ、特定用途向け集積回路ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitおよびマイクロコントローラが、前記プロセッサの機能を提供するために実装されうる他の型のコンポーネントの例示的な例である。諸実施形態は、プロセッサ、ハードウェアまたはそれらの何らかの組み合わせによる実行のためのソフトウェアを使って実装されてもよい。患者情報サーバー18の予測ユニットまたはプロセッサ60は、帰結変数推定または予測プログラム、ソフトウェア、アルゴリズム、ルーチンなどをデータマイニングサーバー51から直接またはコンピュータ可読媒体を介して受け取る。予測プロセッサは、現在の患者の滞在時間、すなわち現在のケアが始まって以来、病院または集中治療室への受け入れ以来などの時間を決定する滞在時間決定ユニット61、プロセッサ、ルーチンまたは手段と接続される。予測プロセッサ60は、帰結変数単数または複数を推定または予測するために、現在の滞在時間を使って、帰結変数推定プログラム、ソフトウェア、ルーチンまたはアルゴリズムを現在の患者の生理および/または試験所データに適用する。帰結変数推定プログラムが滞在時間に依存する重み付け値またはスコアの生成を含むとき、滞在時間依存性は、根底にある入力データフィールドが最後に更新された時刻に基づいて計算される。最も最近のまたは現在の帰結変数単数または複数がディスプレイ48上に表示される。図2を参照するに、帰結変数推定アルゴリズムを生成するためのフローチャート図が示されている。ステップ100では、臨床データベースがアクセスされ、検索され、複数の過去の入力データフィールドXおよび関連する過去の帰結変数Yoが探される。過去の患者事例および研究からの過去の入力データフィールドXおよび関連する過去の帰結変数Yoは、世界サーバー、複数の国別サーバー、複数の領域サーバーおよび複数の病院またはローカル病院サーバーの内容を含む複数の臨床データベースに源を発する。ステップ102では、過去の入力データフィールドXおよび過去の帰結変数Yoを使って、患者の生理データ、試験所データおよび患者データから現在の患者の帰結変数Yestを予測するための最適な関数Fを発達させる。関数Fは、患者の病院滞在中の任意の時刻tにおける入力データフィールドXを使って帰結変数Yoを推定することができる。この関数は、線形回帰分析、非線形回帰分析、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、放射基底関数、エキスパート規則に基づく手法または分類器決定木などを含むいくつかの異なる方法を使って同定できる。ある実施形態では、Fの決定は、多重線形回帰を使って、患者事例および研究の集合を記憶している複数のデータベースの入力データフィールドXおよび関連する出力変数Yoを利用することができる。すると、推定された帰結変数Yestは、Yest=Fここで、minYest-Yoによって定義される。トレーニングプロセスにおいて、推定された帰結と観察された帰結の差を最小にする関数Fを見出すために、最小二乗推定および勾配探索を含むいくつかの形の最適化技法の一つを使うことができる。以下の例では、入力データベクトルXを生成するために、K個の臨床データ項目がN人の異なる患者から選ばれる。これらN人の患者からの関連する観察された既知の帰結YOはベクトルyo1...yoNTによって記される。たとえば、帰結変数ベクトルは、病院またはICUに滞在したそれぞれのN人の患者のそれぞれの日数のベクトルに等しいことができる。最適関数ベクトルb1t...bKtTによって定義されるを使っての予測される帰結は、Yestと記されるここで、Yest=yest1...yestN。最小二乗法は、推定される帰結Yestyest1...yestNTと既知の帰結YOyo1...yoNTとの間の差がN個の異なる患者記録について最小二乗の意味で最小になるよう患者の滞在中のある時点tについての最適なベクトルb1t...bKtTを見出すことと等価である。関心対象である特定の帰結変数についてひとたび汎関数Fが決定されたら、既知の入力データをもつ所与の現在の患者について、所望される帰結変数を予測するためにそれを利用できる。この公式の独特な特徴は、所与の病院日tから与えられるデータについての最適公式を見出すために、現在の病院日tを組み込んでいることである。ステップ104では、関数Fはあるさまざまな帰結変数について同定され、患者の病院滞在を通じて利用可能になるにつれて現在の患者の生理データ、試験所データおよび患者データから、滞在の長さ,死亡率または介入の必要性を含むさまざまな帰結変数Festをリアルタイムで予測するために利用される。ある実施形態では、帰結変数推定アルゴリズムは、患者が病院に滞在しており集中的なケアを受けてきた時間に基づいて種々の基準に適正に重み付けするために、患者回復/致死スコア付けシステムに適用される。ある実施形態では、関数Fは受け入れ後の各日について発達させられるここで、ICU日に丸められてt=0、1、2、3。下記の表に示されるように、患者の健康に関係する種々の変数のそれぞれの特定の検査結果について、伝統的な患者健康スコアが与えられている。これらの患者健康スコアは、受け入れの時点での患者の健康に関係しており、患者が病院またはICUで過ごす時間を考慮に入れない。患者が病院またはICUにいて集中的なケアを受けていた時間を考慮に入れるため、帰結変数推定アルゴリズムが適用される。帰結変数推定アルゴリズムの適用は、患者健康スコアに、患者が病院に滞在していた時間の長さで適正に重み付けする。滞在時間に依存するスコアの和は、患者の帰結変数の予測を与える。図3を参照するに、予測ユニットの動作のフローチャート図が示されている。ステップ200では、現在の患者の生理データ、試験所データおよび患者データがステップ200において入力される。ステップ202では、帰結変数推定アルゴリズム、たとえば滞在時間に依存する重み付け値またはスコアをもつものが、その患者の死亡率を決定するために使われる。ステップ204では、その患者の生理データ、試験所データおよび患者データから、その患者の死亡率が30であると推定される。ステップ206では、帰結変数推定アルゴリズムが、その患者の滞在の長さを決定するために使われる。ステップ208では、その患者の生理データ、試験所データおよび患者データから、その患者の滞在の長さが85日であると推定される。図4を参照するに、フローチャート図が示されている。ステップ300では、患者生理データがPMDによって収集され、患者情報サーバーに送信される。ステップ302では、患者試験所データが試験所サーバーによって収集され、情報サーバーに送信される。ステップ304では、患者データが受け入れユニットによって収集され、患者情報サーバーに送信される。ステップ306では、臨床データベースから、複数の過去の入力データフィールドおよび関連する過去の帰結変数が、アクセスされる。ステップ308では、患者の生理データ、試験所データおよび患者データから患者の帰結変数を予測するための変数帰結または予測推定アルゴリズムが、入力データフィールドおよび帰結変数を使って発達させられる。ステップ310では、現在の患者の帰結変数が患者の生理データ、試験所データ、滞在時間、他の患者入力データフィールドおよび前記帰結変数推定アルゴリズムからリアルタイムで予測される。本発明について好ましい実施形態を参照して述べてきた。以上の詳細な説明を読み、理解すれば他の者にも修正や変更が思いつくことがありうる。本発明は、付属の請求項およびその等価物の範囲にはいる限りそのようなすべての修正および変更を含むものと解釈されることが意図されている。"