CN107072739B - 提供用于手术程序的植入物 - Google Patents

Abstract

用于为手术程序提供植入物的方法、系统以及装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。在某些实施方式中，获得已使用指示其它患者的特性和在用于其它患者的手术中使用的项目的数据来训练的模型。使用该模型和用于患者的患者特性，诸如患者的身高和体重，可以识别用于特定患者的手术所需的项目。例如，可以识别将需要不同尺寸的植入部件的可能性，并且将其用来确定在医疗设施处且在用于患者手术的手术室中应提供哪些尺寸的部件。

Description

提供用于手术程序的植入物

相关申请的交叉引用

本申请要求2014年8月1日提交的美国临时申请号62/032,303的权益，其全部内容被通过引用结合到本文中。

技术领域

本公开涉及提供用于手术程序的植入物。

背景技术

在医疗程序期间可以使用各种项目，诸如植入物、仪器、药物、绑带等。在许多情况下，难以确定将需要哪个尺寸的植入部件，因为要使用哪个尺寸的决定常常是在手术开始之后确定的。

当需要的项目在手术室中并不容易地可得到时，对患者的风险明显增加。获得所需植入物中的延迟可以增加程序的长度，潜在地增加患者需要的麻醉的量并增加感染的机会。如果正确的植入物不可用，外科医生可以尝试使用不理想的尺寸，这可能在稍后引起疼痛或减少的功能以及潜在地对未来修正手术的需要。在某些情况下，如果外科医生的优选植入系统不可用，则外科医生可以尝试使用外科医生不熟悉的不同植入系统，这可以增加外科医生失误的风险。

还由于选择植入部件中的潜在人为误差而存在对患者的显著风险。植入错误尺寸的植入部件或者一起植入不兼容的部件可以增加患者不良后果的风险，诸如疼痛、减少的功能、要求修正程序的过早失效。在手术之前，外科医生常常难以确定针对给定患者将需要哪些尺寸和类型的植入物。依赖于射线照相模板的技术遭受不准确和人为误差，并且要求将患者暴露于X光线。此外，手动模板要求附加的外科医生时间，并且结果可能未被传送到将在该处执行手术的医疗设施。

提供用于手术的植入物也可能是有挑战性的，因为直到手术的时间或者在其之前不久可能未确定所需植入物的尺寸或类型。例如，外科医生有时需要进行影响哪些植入物被使用的手术中决定。例如，在膝盖置换程序期间在股骨上进行骨骼切割之后，结果得到的骨骼形状可能在植入物尺寸之间。某些外科医生优选使用较大尺寸，并且某些外科医生优选使用较小尺寸。如果外科医生的偏好是未知的，则可能需要提供许多不同的植入物，使得适当的植入物可用。

因此，确定要在医疗设施处以及以什么数量提供哪些植入物、工具及其它项目对于手术团队而言以及对于医院管理员而言可能是有挑战性的。

发明内容

可以使用各种技术来帮助医疗设施提供用于手术程序的适当植入物。在某些实施方式中，手术管理系统可以预测医疗设施的库存需要，包括将需要不同尺寸和类型的项目的可能性。用即将发生的需要的准确预测，医疗设施可以以高效的方式获得所需项目，限制对患者的风险并减少过多的存储要求及其它开销。在某些情况下，关于即将发生的需要的预测信息允许医疗设施获得以定义的置信度水平（例如，90%、95%或98%）需要的植入物数量及其它项目，同时不获得过多的数量，例如在没有在预定量以上的不需要的数量的情况下。可以将医疗设施的有限储存及其它资源自定义成包括预测将满足即将到来的患者集合的需要的项目，而不是在没有关于患者的信息的情况下被所选择的项目占用。

在某些情况下，可以由于预测建模而在按需要或者分秒不差的基础上来将项目排序，而不是设施无效率地承担不可能使用的库存。基于该预测，可以以多种方式来调整医疗设施的库存，包括将来自制造商或其它供应商的部件排序、加快在运输中的装运货物、或者从其它医疗设施请求项目。此外，自动化手术管理系统可以减少使得植入物及其它项目在手术时可用于医务人员所需的人类努力的量，从而降低成本和错误的可能性。

在某些实施方式中，手术管理系统可以使用患者特性（诸如性别、年龄、身高以及体重）来预测在医疗设施处有可能需要的植入物的尺寸。自动化预测技术可以克服或避免手动尺寸预测的许多挑战。例如，针对某些程序，医生通过拍摄x光线并在x光线图像上放置模板来手动地试图估计要使用哪个尺寸的植入物。例如由于x光线图像的不正确放大，在估计尺寸中常常存在误差。这些手动估计甚至相对于从预测尺寸加或减一个尺寸的范围常常只有80%准确。另外，用模板来确定尺寸可能是费时的，并且许多医生并未进行估计。即使医生估计植入物尺寸，该估计通常也未在手术之前被提供给手术室或医院工作人员，并且因此不可用于医疗设施来设定库存水平。

然而，如在本文中所讨论的，可以基于在医疗设施的医疗记录中可用的基本患者信息来预测植入物尺寸和对其它项目的需要。这些预测可以允许医疗设施精简库存水平，同时限制所需项目在手术时将不可用的风险。医疗设施可以设定适当的库存水平，其与用于预定程序的可能需要和/或由医疗设施服务的群体的人口统计匹配，从而最终降低提供给患者的服务的成本。该预测可以被用来确定尽可能低而不超过不满足医疗设施的需要的库存的定义风险水平的库存水平。

还可以通过使用数据分析来识别对用于患者的成功结果有所贡献的因素而降低提供卫生保健的成本。例如，可以分析关于各种医疗程序的数据以确定哪些手术技术或其它动作最一般地导致有利结果。可以考虑将所识别的动作用来改善针对其它患者的结果，例如作为可以由多个外科医生或医疗设施实现的最佳实践。类似地，可以分析关于由特定外科医生或医疗设施执行的医疗程序的数据分析以确定外科医生或医疗设置正在接收到有利或不利的结果的特定原因。可以跟踪患者对手术前和手术后生活规则的服从性并将其与患者结果相关作为分析的一部分。还可以跟踪患者特性（诸如性别、年龄、体重、身高、以及共病）并相对于患者结果进行评定。另外，可以分析用于医疗程序的历史数据以预测哪些未来患者可处于针对不利结果的风险中以及什么步骤将可能增加更有利结果的可能性。通过主动地识别处于风险的患者并解决其需要—在某些情况下，甚至在手术已发生之前—可以避免由潜在的并发症和不利结果引起的成本。

另外，可以通过增强医疗设施与医疗产品的供应商之间的通信来增强卫生保健。在某些情况下，手术管理系统可以允许医疗设施与供应商之间的实时或近实时反馈。例如，可以扫描并识别被选择用于在医疗程序中使用的产品。响应于该扫描，可以向手术管理系统发送信号，该手术管理系统可以自动地引起用于该项目的库存被补充（replenish）。例如，手术管理系统可以确定哪些合同或价格适用，并且向供应商提交订单以便以签约价格购买所使用的项目。调整医疗设施处的库存的过程（包括识别重新订购项目的需要并实现交易）可以是自动的且无缝的。自动化库存调整可以允许比手动订购更大的准确度。另外，手术管理系统的效率可以允许医院及其它医疗设施使用分秒不差递送模型来管理至少某些项目的库存并避免保持大的库存的成本。

在一个一般方面中，由一个或多个计算机执行一种确定不同尺寸的植入部件的数量的方法。该方法包括访问数据，该数据指示（i）预定在特定时间段期间在特定医疗设施处执行的多个预定矫形手术，以及（ii）对应于预定矫形手术的用于患者的物理患者特性，该物理患者特性至少包括每个患者的身高和每个患者的体重。所述方法包括针对预定矫形手术中的每个特定预定矫形手术执行一组动作。该组动作包括识别在具有对应于特定预定矫形手术的手术类型的手术期间使用的植入部件。该组动作包括从对应于不同植入部件的一组多个模型之中识别对应于已识别植入部件的一个或多个模型，所述一个或多个模型已使用在用于其它患者的过去手术中使用的项目与包括其它患者的身高和体重的物理特性之间的关系生成，所述一个或多个模型指示（i）至少包括身高和体重的物理患者特性与（ii）植入部件的多个不同尺寸之间的相关。该组动作包括使用已识别的一个或多个模型来基于对应于特定预定矫形手术的患者的身高和体重来生成用于植入部件的多个不同尺寸的概率度量，每个概率度量指示在特定的预定矫形手术中将使用特定尺寸的植入部件的概率。所述方法包括基于针对预定程序生成的概率度量的聚合集合来确定要在所述特定时间段内在特定医疗设施处提供的多个不同尺寸的多个不同植入部件中的每一个的数量。

在本文中讨论的这方面及其它方面的实施方式包括在计算机存储设备上编码的被配置成执行方法的动作的对应系统、装置以及计算机程序。可以借助于安装在系统上的在操作中引起系统执行动作的软件、固件、硬件或其组合来如此配置一个或多个计算机的系统。可以借助于具有在被数据处理装置执行时引起装置执行动作的指令来如此配置一个或多个计算机程序。

实施方式还可以包括以下特征中的一个或多个。例如，确定植入部件的数量可以包括：识别表示预定矫形手术所需的植入部件在特定医疗设施处将可用的期望置信度水平的预定置信度水平；以及针对一个或多个植入部件中的至少第一植入部件而基于概率度量的聚合集合来确定要在医疗设施处以多个不同尺寸中的每一个提供的第一植入部件的数量以实现预定置信度水平。

在某些实施方式中，所述方法可以包括访问指示特定医疗设施处的植入部件的库存的记录；将（i）多个不同尺寸的植入部件的确定数量与（ii）如在访问记录中所指示的特定医疗设施处的库存中的植入部件的记录数量相比较；基于该比较来确定植入部件的确定数量与植入部件的记录数量之间的差；以及响应于确定该差，向医疗设施提供指示植入部件的确定数量与植入部件的记录数量之间的差的消息。

在某些实施方式中，所述方法可以包括通过计算机网络并向与特定医疗设施相关联的一个或多个计算机提供数据，数据指示特定时间段之前的不同尺寸的植入部件的确定数量。

在某些实施方式中，预定矫形手术包括用于特定关节的关节形成手术，并且确定多个不同尺寸的多个不同植入部件中的每一个的数量包括确定用于在被组装时形成用于特定关节的假体的多个尺寸中的每一个的多个不同植入部件中的每一个的数量。

在某些实施方式中，使用已识别的一个或多个模型来生成用于多个不同尺寸中的每个特定尺寸的植入部件的概率度量包括：使用第一模型来基于特定患者的身高和特定患者的体重而生成对应于在特定矫形手术类型的矫形手术中使用的第一植入部件的不同尺寸的第一概率度量；以及使用第二模型来基于特定患者的身高、特定患者的体重、和使用第一模型生成的概率度量而生成对应于在特定矫形手术类型的矫形手术中与第一植入部件一起被使用的第二植入部件的不同尺寸的第二概率度量。

在某些实施方式中，使用已识别的一个或多个模型来生成用于植入部件的多个不同尺寸的概率度量包括：使用已识别的一个或多个模型来基于特定患者的身高和特定患者的体重且进一步基于特定患者的性别、特定患者的年龄、特定患者的种族、或者特定患者的体重指数而生成用于植入部件的多个不同尺寸中的每一个的概率度量。

在某些实施方式中，所述方法包括：在预定矫形手术完成之后，接收指示在预定矫形手术期间植入的植入部件的尺寸的数据；基于指示植入的植入部件的尺寸的数据，改变多个模型的集合中的模型的参数以改变由用于植入部件的一个或多个尺寸的模型所指示的概率；以及针对第二组预定矫形手术而使用已更新模型来生成用于植入部件的不同尺寸的概率度量。

在某些实施方式中，所述方法包括：识别被指定成执行预定矫形手术中的一个的特定外科医生；以及访问指示特定外科医生的偏好的数据。针对特定外科医生预定要执行的预定矫形手术，使用已识别的一个或多个模型来生成用于植入部件的多个不同尺寸的概率度量可以包括：生成用于植入部件的多个不同尺寸的第一组概率度量；以及基于特定外科医生的偏好来修改第一组概率度量以生成第二组概率度量。确定多个不同植入部件的多个不同尺寸中的每一个的数量可以包括基于使用第二组概率度量生成的聚合概率数据来确定数量。

在某些实施方式中，访问指示特定外科医生的偏好的数据包括：访问指示特定外科医生所执行的先前手术的数据；从由特定外科医生执行的先前手术之中选择特定矫形手术类型的矫形手术；以及基于在所选矫形手术中使用的植入部件的尺寸与所选矫形手术中的患者的身高和体重之间的相关来确定特定外科医生的偏好。

在某些实施方式中，识别对应于植入部件和特定矫形手术类型的一个或多个模型包括：识别与特定医疗设施相关联的特定地理区域；以及针对植入部件的不同尺寸，根据特定地理区域的人口统计来识别为了提供概率度量而生成的一个或多个模型。

在某些实施方式中，使用已识别的一个或多个模型来生成概率度量包括确定分布曲线，其指示在用于特定患者的手术中使用的植入部件的不同尺寸的概率。确定多个不同植入部件的多个不同尺寸中的每一个的数量可以包括：使用针对不同患者确定的分布曲线，将用于第一植入部件的尺寸的多个分布曲线聚合以跨第一植入部件的不同尺寸生成复合分布曲线；以及针对第一植入部件的每个特定尺寸，根据对应于特定尺寸的复合分布曲线的值来选择第一植入部件的特定尺寸的数量。

在某些实施方式中，确定植入部件的多个不同尺寸的数量包括基于聚合概率度量来确定第一植入部件的多个不同尺寸中的每一个的不同数量，使得如果在特定医疗设施处提供确定数量的第一植入部件：用于特定医疗设施的置信度水平等于或超过预定最小置信度水平，用于特定医疗设施的置信度水平表示执行预定矫形手术所需的第一植入部件的不同尺寸的数量将在特定医疗设施处可用的可能性，并且第一植入部件的数量将不会超过实现最小置信度水平所需的水平多于预定最大过量（excess amount）。

在某些实施方式中，所述预定最小置信度水平表示所需数量的第一植入部件将可用的至少90%概率；基于使用多个模型中的一个或多个生成的概率度量来确定用于特定医疗设施的置信度水平；以及预定最大过量包括超过实现预定最小置信度水平所需的第一部件的数量的安全存量（stock amount）。

在另一一般方面中，可以由一个或多个计算机执行一种选择用于患者的植入部件的尺寸的方法。所述方法包括从一个或多个数据存储设备访问（i）指示特定患者的物理特性的数据，所述物理特性包括特定患者的身高和特定患者的体重，（ii）指示用于针对特定患者的预定矫形手术的特定矫形手术类型的数据，以及（iii）使用在用于其它患者的过去手术中使用的植入部件与包括其它患者的身高和体重的其它患者的物理特性之间的关系生成的一个或多个模型。所述方法包括基于用于预定矫形手术的特定矫形手术类型，确定在特定手术类型的手术中使用植入部件。所述方法包括，响应于确定在特定矫形手术类型的手术中使用植入部件，识别对应于该植入部件和特定矫形手术类型的一个或多个模型，已识别的一个或多个模型指示（i）至少包括身高和体重的物理患者特性与（ii）植入部件的多个不同尺寸之间的相关。所述方法包括使用已识别的一个或多个模型来基于特定患者的身高和体重生成用于植入部件的多个不同尺寸中的每个特定尺寸的概率度量，所述概率度量中的每一个指示在特定患者的预定矫形手术中将使用特定尺寸的植入部件的概率。所述方法包括基于对应于相应尺寸的概率度量是否满足一个或多个阈值而从多个不同尺寸之中选择在预定矫形手术期间要提供的植入部件的尺寸的子集。

实施方式可以包括以下特征中的一个或多个。例如，在某些实施方式中，确定在特定矫形手术类型的手术中使用植入部件包括基于用于预定矫形手术的特定矫形手术类型来识别在特定矫形手术类型的手术中一起使用多个不同的植入部件。识别一个或多个模型可以包括识别多个模型，所述多个模型中的每一个被配置成指示对应于模型的植入部件的不同尺寸的使用概率。使用所选的一个或多个模型可以包括使用已识别的多个模型来基于特定患者的身高和体重而生成用于多个不同植入部件中的每一个的一组概率度量，每组概率度量指示在特定患者的预定矫形手术中将使用不同尺寸的对应植入部件的概率。选择尺寸的子集包括针对多个不同植入部件中的每一个，选择在预定矫形手术期间要提供的植入部件的尺寸的子集。所述方法可以包括提供用于在特定手术类型的手术中一起使用的多个不同植入部件中的每一个的植入部件尺寸的子集。

在某些实施方式中，用于预定矫形手术类型的矫形手术类型是用于特定关节的关节形成术，并且在特定矫形手术类型的手术中一起使用的多个不同植入部件是当被组装时形成用于特定关节的假体的部件。

在某些实施方式中，其中使用已识别的一个或多个模型来生成用于多个不同尺寸中的每个特定尺寸的植入部件的概率度量包括：使用第一模型来基于特定患者的身高和特定患者的体重而生成对应于在特定矫形手术类型的矫形手术中使用的第一植入部件的不同尺寸的第一概率度量；以及使用第二模型来基于特定患者的身高、特定患者的体重，以及使用第一模型生成的概率度量而生成对应于在特定矫形手术类型的矫形手术中与第一植入部件一起被使用的第二植入部件的不同尺寸的第二概率度量。

在某些实施方式中，使用已识别的一个或多个模型来生成用于多个不同尺寸中的每个特定尺寸的植入部件的概率度量包括：使用已识别的一个或多个模型来基于特定患者的身高和特定患者的体重且进一步基于特定患者的性别、特定患者的年龄、特定患者的种族或者特定患者的体重指数而生成用于植入部件的多个不同尺寸中的每一个的概率度量。

在某些实施方式中，所述方法包括在预定矫形手术期间向用于预定矫形手术的手术室提供指示植入部件的尺寸的所选子集的数据。

在某些实施方式中，所述方法包括在预定矫形手术之前提供识别植入部件的尺寸的所选子集的数据。

在某些实施方式中，所述方法包括：在预定矫形手术完成之后，接收指示在特定患者中植入的植入部件的尺寸的数据；基于指示在特定患者中植入的植入部件的尺寸的数据，改变一个或多个模型的参数以改变由一个或多个模型针对植入部件的一个或多个尺寸所指示的概率；以及使用已更新的一个或多个模型来生成用于针对另一患者的预定手术的植入部件的不同尺寸的概率度量。

在某些实施方式中，所述方法包括：识别被指定成对特定患者执行预定矫形手术的特定外科医生；以及访问指示特定外科医生的偏好的数据。选择在预定矫形手术期间要提供的植入部件的尺寸的子集可以包括：基于对应于相应尺寸的概率度量是否满足一个或多个阈值而识别植入部件的尺寸的子集；基于特定外科医生的偏好来修改所述尺寸的子集；以及选择在预定矫形手术期间要提供的植入部件的尺寸的已修改子集。

在某些实施方式中，访问指示特定外科医生的偏好的数据包括：访问指示特定外科医生所执行的先前手术的数据；从由特定外科医生执行的先前手术之中选择特定矫形手术类型的矫形手术；以及基于在所选矫形手术中使用的植入部件的尺寸与所选矫形手术中的患者的身高和体重之间的相关来确定特定外科医生的偏好。

在某些实施方式中，识别对应于植入部件和特定矫形手术类型的一个或多个模型包括：识别与特定患者或者与被指定成执行预定矫形手术的外科医生相关联的特定地理区域；以及针对植入部件的不同尺寸，根据特定地理区域的人口统计来识别为了提供概率度量而生成的一个或多个模型。

在另一一般方面中，提供了一种用于在医疗设施处调整医疗供应的库存的方法。所述方法由一个或多个计算机执行。所述方法包括接收指示特定患者的患者特性的数据。所述方法包括向已被训练成预测在手术中可能使用的项目的预测模型输入特定患者的患者特性。该预测模型已被使用指示其它患者的特性和在用于其它患者的手术中使用的项目的数据来训练。所述方法包括响应于输入特定患者的患者特性而从预测模型接收指示在用于特定患者的计划手术中可能要使用的项目的数据。所述方法包括基于指示在用于特定患者的计划手术中可能要使用的项目的数据而在将执行用于特定患者的计划手术的医疗设施处调整医疗供应的库存。

在另一一般方面中，提供了一种用于在医疗设施处调整医疗供应的库存的方法。所述方法由一个或多个计算机执行。所述方法包括针对多个患者中的每一个，访问指示将在医疗设施处对患者执行的预定医疗程序和患者的特性的数据。所述方法包括针对多个患者中的每一个，获得基于患者的特性确定的概率数据，该概率数据指示在用于患者的医疗程序期间将使用项目的可能性。所述方法包括聚合用于多个患者的概率数据以生成预测库存数据，其指示多个患者的医疗程序所需的项目的预测数量。所述方法包括访问指示将在医疗设施处可用的项目的数量的当前库存数据。所述方法包括确定预测库存数据与当前库存数据之间的差异。所述方法包括基于预测库存数据与当前库存数据之间的差异来调整医疗设施处的项目中的至少某些的量。

在另一一般方面中，提供了一种用于调整预测模型的方法，所述预测模型被配置成基于接收医疗程序的患者的特性来预测医疗程序所需的医疗供应。所述方法可以由一个或多个计算机执行。所述方法包括访问指示特定患者的特性的患者数据。所述方法包括访问预测数据，其指示预测模型基于接收到患者数据作为输入而提供的输出，该预测数据指示在用于特定患者的手术程序中将使用特定项目的概率。所述方法包括访问指示在用于特定患者的手术程序中使用的项目的使用数据。所述方法包括基于预测数据和使用数据来调整预测模型。

在另一一般方面中，提供了一种用于跟踪和分析医疗程序的结果的方法。该方法可以由一个或多个计算机执行。所述方法包括将用于多个患者的手术前数据存储在一个或多个数据库中，该手术前数据指示用于患者的手术前生活规则和患者对手术前生活规则的服从性水平。所述方法包括将用于多个患者的手术后数据存储在一个或多个数据库中，该手术后数据指示用于患者的手术后生活规则和患者对手术后生活规则的服从性水平。所述方法包括将用于多个患者的结果数据存储在一个或多个数据库中，该结果数据指示多个患者的医疗程序的结果。所述方法包括分析存储在一个或多个数据库中的数据以识别手术前数据和手术后数据与结果数据所指示的不同结果的相关。所述方法包括基于该相关来确定指示与手术前或手术后生活规则的元素的符合或不符合如何对结果数据所指示的不同结果有所贡献的度量。所述方法包括在用户接口上提供指示与手术前或手术后生活规则的元素的符合或不符合如何对不同结果有所贡献的度量。

这些及其它方面的其它实施方式包括被配置成执行在计算机存储设备上编码的方法的动作的对应系统、装置以及计算机程序。可以借助于安装在系统上的在操作中引起系统执行动作的软件、固件、硬件或其组合来如此配置一个或多个计算机的系统。可以借助于具有在被数据处理装置执行时引起装置执行动作的指令来如此配置一个或多个计算机程序。

在下面的附图和描述中阐述了一个或多个实施方式的细节。根据本描述和附图以及根据权利要求，本公开的其它潜在特征以及优点将是显而易见的。

附图说明

图1是图示出用于提供医疗植入物的系统的示例的框图。

图2是图示出用于调度医疗程序的过程的示例的图。

图3A至3D是图示出使用预测模型的示例的图。

图3E是指示用于调整预测模型的过程的示例的流程图。

图4是图示出用于定位医疗设备的过程的示例的流程图。

图5是图示出示出了库存信息的用户接口的示例的图。

图6A是图示出手术前和手术后数据收集和患者通信的示例的框图。

图6B是图示出用于提供和跟踪植入物的过程的示例的流程图。

图7是图示出用于评定医疗结果的用户接口的示例的图。

图8是图示出用于指示患者的评定的用户接口的示例的图。

图9A是图示出生成预测模型的示例的图。

图9B是图示出项目的预测分布的示例的图。

图9C是图示出指示预测库存需要的用户接口的示例的图。

各种图中的相似参考数字和指定指示相似元件。

具体实施方式

参考图1，用于植入部件的预测建模的系统100包括管理用于医疗程序的规划的各种方面的调度器110。调度器110可以被实现为一个或多个计算机，例如作为服务器系统，其执行被配置成执行管理功能的软件模块。通过使用多种类型的信息，调度器110可以确定适合于特定医疗设施的库存水平，将本地人口统计、医院偏好及其它因素考虑在内。调度器110还帮助医生和医院例如调度新的医疗程序并管理库存，使得所需供应在不要求过多库存水平的情况下可用。

在某些实施方式中，调度器110确定在用于特定患者的程序期间将利用不同形状和尺寸的植入物或其它产品的概率。调度器110可以生成基于患者数据的有限集合而确定的评级，其指示哪些项目具有被用于患者的程序的最高可能性。可以将指示对各种预定程序的预测需要的概率聚合以确定医疗设施将需要的项目的总集合的预测。通过使用该预测，医疗设施可以保持有可能满足当前需要的库存，同时避免获得并储存不可能要使用的库存的需要。这可以涉及到通过协调项目的采购、装运以及交付来调整库存，并且还可以涉及到调度工具的消毒及其它手术前准备。调度器110还可以跟踪患者与手术前计划或手术后计划的符合性以及随时间推移而跟踪患者结果并提供对用于那些结果的原因的洞察。

调度器110通过通信网络111与其它设备和应用程序通信，所述通信网络111可以包括公共和/或私用网络且可以包括因特网。例如，调度器110从患者应用程序120接收关于与手术前和手术后生活规则的患者符合性的信息，并向患者应用程序120提供信息以便显示给患者。调度器110还与临床医生应用程序130通信，从而允许医生和护士输入关于患者的信息并调度新的医疗程序。调度器110还使用医疗设施应用程序140来向医疗设施（例如医院和外科诊所）提供信息，其帮助管理员和临床医生进行采购决定和管理资源。还可以提供其它应用程序和接口，诸如用以与公用事业公司和其它后勤提供商通信的后勤应用程序150以及用以与医疗设备制造商及其代表的代表通信的销售代表应用程序160。

患者应用程序120、临床医生应用程序130、医疗设施应用程序140、后勤应用程序150以及销售代表应用程序160的功能每个可以被实现为例如驻留在客户端设备上的应用程序、服务器侧或基于网络的应用程序、网页或网页系列、或者另一形式的接口。可以使用任何适当的客户端设备来访问应用程序120、130、140、150、160，所述客户端设备诸如台式计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、智能电话、平板计算机或可穿戴计算机。

为了执行其各种功能，调度器110可以直接地从医疗设施的数据库141访问信息。例如，调度器110可以访问并更新电子医疗记录中的患者数据。调度器110还可以访问用于医疗设施的库存数据143以确定库存水平是否是适当的并进行推荐。

为了有效地协调医疗程序，调度器110采用预测模型112来预测或估计将需要哪些项目来执行单独的医疗程序。通过使用关于特定患者、外科医生、以及医院的信息，调度器110预测将需要哪些项目来执行用于特定患者的特定程序。调度器110可以采用预测模型112来生成将每个患者的单独特性考虑在内的预测，从而导致指示对于每个患者的程序而言潜在的项目和/或项目的（多个）组合有多可能的概率。

例如，调度器110可以基于患者的身高、体重和/或其它特性而自动地预测特定患者的关节置换手术所需的植入物的适当尺寸和类型。因此，如果使用调度器110来协调膝盖置换手术，则调度器110可以使用预测模型121来确定例如两个或三个最有可能植入物尺寸和对应部件来创建完整的整个膝盖。可以单独地针对假体的每个部件执行用以基于患者数据来预测部件的尺寸和类型的计算。替换地，在选择一个部件或被确定为具有被使用的高概率之后，则可以基于在先前的程序中一起使用的部件的集合来创建关联部件的列表。可以将先前被一起使用的项目预测为被再次一起使用。可以使用将两个技术组合的方法，其中基于患者数据来预测某些部件，并且基于该预测，选择一个或多个其它部件来补充已预测的部件的集合。

调度器110还使用预测模型112来确定医疗设施应保持的推荐库存水平。预测模型112可以提供与可能的未来需要紧密对准的库存水平的预测，使得避免过多的库存水平，但是项目也可能在需要时可用。可以训练预测模型112基于多种因素（包括区域性人口统计、医院偏好、外科医生偏好及其它因素）来确定推荐库存水平。训练可以使用关于在感兴趣的特定设施处、在具有类似特性的各种设施中的任何一个处执行的程序的信息或者关于许多不同医疗设施的一般信息。作为训练的结果，预测模型112可以提供针对每个医疗设施的特定环境自定义的库存水平估计。例如，可以基于医院区域中的人口统计、医院使用的历史模式、在医院处进行手术的外科医生的偏好及其它因素来自定义针对特定医院确定的库存水平。因此，调度器110可以提供适合于单独设施的特定环境和特性的库存水平推荐。此外，有时，用于设施的库存水平根据预定在设施处治疗的特定患者的预测需要而改变。例如，逐周地，可以确定不同的库存水平，并且根据预定在当前一周期间治疗的患者集合来指定用于各种尺寸的项目中的每一个的不同数量。

可以随时间推移而继续训练和更新预测模型112。随着更多的信息变得可用，预测模型112可以变得更准确。另外，训练过程允许预测模型112对改变和趋势进行响应。随着外科医生行为和医院使用改变，持续的训练更新预测模型以反映这些改变。例如，如果医院处的外科医生开始使用较多的十字韧带保留植入物和较少的后稳定植入物，则预测模型112可以推荐相应地调整一般库存的修正库存水平。类似地，预测模型112可以指示针对特定患者更有可能要使用十字韧带保留植入物。

可以以多种形式中的任何一个来实现预测模型112。例如，预测模型112可以是一组规则，例如通过回归分析确定的规则、等式或其它表达式。例如，可以使用逻辑回归来生成医疗程序的历史的统计或概率模型。可以使用各种类型的模型，包括概率、生成或判别模型。在某些实施方式中，可以使用机器学习算法来训练预测模型。可以使用的机器学习模型的类型的示例包括最大熵分类器、人工神经网络、核机器、以及支持向量机。

在某些实施方式中，生成预测模型112，使得每个模型对应于单个植入部件或部件类型。例如，一个模型112可以对应于十字韧带保留胫骨插入件，另一模型112可以对应于后稳定胫骨插入件，另一模型可以对应于胫骨托件等等。可以进一步使模型112专业化，例如以对应于特定型号或产品系列的植入部件、特定材料或组成，以用于右侧或左侧使用等等。模型112中的每个可以被配置成指示用于其关联植入部件的不同尺寸的概率分布。例如，用于十字韧带保留胫骨插入件的模型112可以指示确定用于十字韧带保留胫骨插入件的各种尺寸的概率分布所需的关系。因此，给定一组患者特性，诸如身高和体重，可以使用模型112来产生用于十字韧带保留胫骨插入件的特定模型的不同尺寸中的每一个的概率度量。

调度器112使用预测模型112生成的预测可以允许医疗设施使库存水平与实际需要更紧密地对准。通过根据使用的可能性来将库存限制到项目，医疗设施可以显著地减少承担的总库存量，这可以显著地减少支出。

管理库存水平对于医院及其它医疗设施而言以及对于医疗设备制造商而言常常是个挑战。医院对保持库存具有不同的偏好。某些医院保持大到足以覆盖每个手术可能性的库存。其它医院优选以非常精简的供应来操作，并且依赖于医疗设备制造商的销售代表来提供所需项目。销售代表常常花费大量的时间来协调植入物和仪器到手术室的交付。为了能够满足不同医院的潜在需要，销售代表常常在手头保持许多尺寸的植入物以覆盖每个手术可能性。这种方法导致位于现场的巨大库存。

库存管理由于不同医院所服务的群体的差异而进一步复杂化。医院的库存需要受到医院周围的群体的本地人口统计的影响。例如，平均起来，在中部威斯康星州具有置换膝盖的男性与在南方德克萨斯州中具有置换膝盖的男性相比可能更高且可能是不同种族的。结果，这两个区域中的医院的库存需要可能相当不同。如果医院的库存并不是针对本地人口统计而定制的，则可能存在大量的未使用库存。

一旦向手术室提供了植入物及其它项目，一般地要求外科医生和销售代表确保所提供的工具和植入物的兼容。存在部件为什么可能未被使用的各种原因。例如，部件可能已被召回，或者部件可能超过其有效期。作为另一示例，某个尺寸或类型的胫骨基座可能由于设计而与特定尺寸的股骨部件不兼容。

跟踪手术结果并改善性能也可能是个挑战。例如，患者在手术之后重新入住到医院的比率受到许多因素的影响，包括感染、疼痛、共病、患者满意度水平、患者未能摄取药物或执行理疗等。医院和医生常常难以跟踪患者对手术前和/或手术后生活规则的服从性并记录手术事件，诸如失血量、是否使用止血器等。结果，常常难以识别不利的趋势并消除不良后果的起因。在许多情况下，保险提供商仅针对有限数目的手术后出诊赔偿医生，因此存在使外科医生和医院实现有利结果的动机。然而，外科医生和医院可能难以确定哪些因素对观察到的结果有所贡献，并且识别并实现用以改善性能的措施。

参考图2，用于调度医疗程序的过程200涉及到调度器110、临床医生应用程序120与医疗设施应用程序140之间的交互。在过程200中，用户（诸如临床医生、医院雇员或代表卫生保健专业人员工作的某个人）请求调度新的医疗程序。调度器110确定将需要各种项目（诸如植入物、植入系统的子部件或仪器）以执行程序的概率。调度器110还对所需项目进行定位并调整医疗设施的库存以确保所需项目将在医疗程序的预定时间存在。

更详细地，在步骤202处，用户使用临床医生应用程序130来输入患者的医疗数据。例如，在患者咨询期间，护士或医生可以使用平板计算机、膝上型计算机、台式计算机或其它设备向临床医生应用程序130中输入患者特性。患者医疗数据可以包括例如患者的身高、体重、年龄、性别、种族、体重指数（BMI）和/或其它特性。患者医疗数据还可以指示共病，例如除了要治疗的状况之外的疾病或状况。在某些实施方式中，临床医生应用程序130访问用于患者的存储医疗记录以获得患者医疗数据。关于患者的医疗特性的信息一般地称为患者简档。

在步骤204处，用户使用临床医生应用程序130来输入关于将对患者执行的医疗程序的信息。该信息可以指示程序的类型、手术的日期、医疗队的外科医生或其它成员、将执行程序的位置等。例如，针对膝盖置换程序，临床医生可以提供指示将执行整体膝盖置换和该程序是在右侧还是左侧膝关节的输入。该信息还可以指示其它细节，诸如程序是否涉及到后稳定、十字韧带保留、或内翻足/外翻足限制的植入物。

在步骤206处，用户使用临床医生应用程序130来请求调度患者的程序。用于患者的医疗数据、程序信息、以及调度请求通过网络111被传输到调度器110。该信息还可以被传输到将执行医疗程序的医院或其它医疗设施的电子医疗记录。调度器110还可以从存储在医疗设施或远程位置处的电子医疗记录获得该数据。

在步骤208处，调度器110通过为患者的医疗程序分配案例标识符（“案例ID”）来对调度请求进行响应。案例ID与患者医疗数据和程序数据相关联以将信息指定为对应于调度的特定程序。可以分配案例ID，使得其将特定程序与在医疗设施处执行的其它程序区别开。在某些情况下，案例ID在由调度器110调度的所有程序之中可以是唯一的。

在步骤210处，调度器110访问包括关于将执行医疗程序的外科医生的信息的外科医生简档。外科医生简档指示关于外科医生的偏好和技术的信息。外科医生简档可以包括外科医生已经指示的明确偏好，例如作为对以电子形式输入的问卷或数据的回答。例如，外科医生可以指示特定品牌、型号或类型的植入物是优选的。类似地，该信息可以指示外科医生优选在手术期间具有大于所指示尺寸一个尺寸和小于所指示尺寸一个尺寸的可用植入物，或者外科医生优选具有大一个尺寸和小两个尺寸的植入物。外科医生简档可以包括从外科医生的在先程序的记录推断的信息。例如，外科医生简档可以指示根据外科医生的在先程序的历史确定的外科医生通常使用的植入物的品牌、型号或类型连同使用的频率或可能性。

外科医生简档可以包括多种其它信息。例如，外科医生简档可以指示诸如外科医生的在先程序使用了多少十字韧带保留植入物、后稳定植入物、及其它类型的植入物或其它项目之类的信息。例如，可以将外科医生的在先程序与由其它外科医生执行的手术的记录相比较。外科医生简档可以指示外科医生是否通常使用与其它外科医生通常使用的植入物相比更小、更大还是尺寸相同的植入物。此信息可以反映例如以某种方式治疗具有某些特性或特性组合的患者。例如，当患者的解剖结构在两个植入物尺寸之间时，某些外科医生选择较小尺寸，并且其它外科医生选择较大尺寸。外科医生简档可以指示当患者的解剖结构在尺寸中间时特定外科医生通常进行哪种决策。外科医生简档还可以反映外科医生针对特定类型的患者的典型治疗。

在某些实施方式中，调度器110具有对包括用于多个不同外科医生（包括附属于不同医院和地理区域的外科医生）的存储外科医生简档的数据储存器的访问。调度器110识别在要调度的程序中涉及到的外科医生并访问对应的外科医生简档，例如使用从临床医生应用程序130接收到的外科医生标识符或外科医生的姓名。

在步骤212中，调度器110将来自患者简档的信息和来自外科医生简档的信息输入到预测模型112中的一个或多个。预测模型112被配置成指示对于程序而言有可能需要的项目，例如在手术时应在手术室中提供哪些植入物、仪器或其它供应。预测模型112已被训练成基于患者特性（诸如接收到程序的特定患者的身高、体重、年龄等）来进行预测。预测模型112可能已被使用指示先前在用于具有与当前患者的特性类似的特性的患者的程序中使用了哪些项目的数据进行训练。通过训练，预测模型112已被调整成反映患者特性与特定项目的使用之间的相关，从而允许提供有用的预测。

预测模型112还可以被配置成使用关于外科医生的信息来生成预测。来自输入到预测模型112的外科医生简档的信息允许预测模型根据执行程序的特定外科医生的偏好和历史来指示项目。因此，如果外科医生具有使用略大于平均值的植入物的特定历史，则预测模型112可以提供示出有可能在当前程序中使用较大植入物的预测。预测模型112可能已被使用指示许多不同医生的在先程序的数据进行训练，从而允许模型学习不同的外科医生特性和偏好如何影响对医疗供应的需要。在某些实施方式中，预测模型112另外或替换地已被使用关于与调度的当前程序相关联的特定外科医生的历史的信息进行训练。

在步骤214中，调度器110从预测模型112接收输出。输出指示对于特定患者而言可能需要的一个或多个项目。由于输出是由预测模型112使用患者简档和外科医生简档确定的，所以可以针对与程序相关联的患者特性和外科医生特性的特定组合而自定义该信息。输出可以指示可能适合于患者的解剖结构且也可能满足外科医生的偏好的部件。如下面进一步讨论的，预测模型112的输出可以指示将需要不同部件的可能性。例如，预测模型可以提供指示将需要不同部件的相对可能性的概率分数或其它值。

在某些实施方式中，预测模型112的输出包括用于各种潜在项目中的每一个的概率分数，其中，每个概率分数指示在程序中将使用对应项目的估计概率。作为示例，对于膝盖置换程序而言，可以针对可以植入的股骨部件的每个可能尺寸提供概率分数。可以针对可能需要的股骨部件、仪器以及任何其它项目的不同尺寸和/或类型提供概率分数。以这种方式，预测模型112提供了可以用来确定医疗设施的可用库存是否足以满足程序的需要并在需要的情况下对库存水平进行调整的概率分布。

预测模型112的输出可以指示用于可以被一起使用以完成程序的多个项目的概率分数。针对关节置换程序，假体可以包括根据植入物的制造商所指示的特定设计的设计限制或规格而必须配合在一起或者相互一致地工作的多个不同部件。预测模型112的输出可以指示所需要的不同部件中的每一个，从而导致一组可互操作部件，其可以形成满足制造商或另一方针对植入系统已设定的互操作性要求的完整且起作用的假体。例如，如果膝盖置换涉及到股骨部件和胫骨部件，则预测模型112的输出可以指示来自相同制造商和产品系列的部件，具有可兼容以便一起植入的尺寸。该输出还可以指示其它供应，诸如在程序期间要使用的仪器和试验的特定集合。当训练或者另外生成了预测模型112时，可以从已经执行的在先程序的示例推断部件的兼容组合。另外或者作为替换方案，预测模型112可以包括兼容性规则或者被使用兼容性规则进行训练，该兼容性规则具体地识别适当组合和/或不适当组合。例如，兼容性规则可以指示只有来自相同制造商或产品系列的部件可以在假体中一起使用。

预测模型112可以被配置成以各种不同水平的特征中的任何一个进行预测。在某些实施方式中，预测模型112以允许识别精确项目（包括尺寸）的方式来指示需要哪些项目。例如，预测模型112的输出可以对应于特定零件号、SKU、型号或产品代码。以这种方式，模型的输出可以指示识别所需要的特性项目所需的类型、品牌、型号、尺寸、或其它细节。在某些实施方式中，预测模型112可以例如通过指定项目的产品系列而不指定尺寸或者通过简单地指定项目和制造商的类型来提供要使用的项目的更一般指示。

在某些实施方式中，预测模型112可以使用图像数据或者从成像数据导出的数据来生成其输出。例如，可以用X射线图像、磁共振成像（MRI）图像、计算机断层成像（CT）图像和到预测模型112的输入来补充患者简档。作为另一示例，可以提供从图像提取的分数或特征。作为另一示例，可以向预测模型112提供基于图形数据的分类或者自动化模板系统的结果。来自成像数据的信息（与患者简档组合）可以用来提供改善的估计。可以使用成像数据以及患者简档中的信息来训练预测模型112。例如，可以编译数据集，该数据集包括用于一组患者的手术前成像数据和指示在用于那些患者的程序中所使用的供应的数据，诸如植入物的尺寸。至少部分地基于所使用的项目的模式和对应图像数据，可以使用回归技术及其它训练方法来训练预测模型112使用成像数据作为预测哪些项目有可能被用于未来患者的因素。

在步骤216中，调度器110使用预测模型的输出来确定医疗设施所需的库存的水平。例如，调度器110可以将用于调度的特定程序的概率分数与用于其它程序的概率分数聚合以预测医疗设施所需的总体库存水平。例如，当正在调度新的膝盖置换程序时，可以将关于将使用各种尺寸的膝盖植入物的概率的信息与指示将在已调度的其它膝盖置换程序中使用那些尺寸的膝盖植入物的概率的信息组合。可以使用用于各种患者的概率分布来确定在医疗设施处将需要多少每个尺寸的膝盖植入物的预测。可以针对特定的时间段（例如在下一周、月或季度内）确定医疗设施的总体库存需要的估计，或者可以针对特定类型的一组程序或针对所有调度程序来将其执行。

调度器110可以将医疗设施的预测库存需要与用于医疗设施的实际库存相比较。基于该比较，调度器110可以确定对于正在调度的程序而言有可能需要的项目是否将可用。例如，如果在程序中可能使用某些膝盖植入物，并且医院不具有足够数量的所需尺寸的植入物，则调度器110可以识别所需的项目和数量。然后可以将此信息提供给医院，使得可以调整库存水平以满足预测需要。

在某些实施方式中，将在步骤214中接收到的概率分数作为输入连同其程序已被调度的其它患者的概率分数一起提供给另一预测模型112。预测模型121可以使用用于多个不同程序（例如，多个不同患者的程序）的概率分数来确定医疗设施的总体库存需要。

预测模型112还可以接收指示医疗设施的特性或偏好的医疗设施简档。例如，医疗设施简档可以指示针对不同类型的程序或者在特定日期可用的手术室的数目、可用的仪器组的数目和类型、或者杀菌偏好，诸如是否允许快速杀菌和收集所使用的仪器、对其杀菌并将其返回以便在另一程序中使用所需的总时间。通过使用此信息，预测模型112可以确定例如在各种时间可以满足仪器、手术空间、工作人员及其它需要的可能性。例如，虽然手术室可以在特定的一天和时间可用，但特定程序所需的仪器可能不可用，因为该仪器是针对同一时间调度的另一程序所需要的。类似地，即使该仪器未被预定成被同时地使用，该仪器也可能不可用，因为其在在先程序中的使用之后正在被杀菌。通过将这些因素考虑在内，预测模型可以指示手术室空间、仪器及其它需要将可用的概率，从而使得可以适当地调度程序。

在步骤218处，调度器110完成程序的调度。调度器110可以使用在步骤216中生成的信息来识别适合于执行程序的天、时间以及位置。例如，可以针对手术室可用、预测将需要的仪器可用且医生及其它工作人员也可用的时间调度程序。在某些实施方式中，调度器110例如通过在同一天而不是不同天调度由特定外科医生执行的手术或者通过以期望的序列或计时调度程序来将医生偏好考虑在内。

调度器110更新医疗设施的记录以示出针对程序调度的日期和时间以及可能需要的关于程序的任何其它信息。调度器110可以预留医疗设施内的物理空间（诸如手术室）以便执行程序。调度器110还将调度程序的状态通知给临床医生和医疗设施。如果在步骤216中确定的预测库存需要超过医疗设施的库存，则调度器110提供需要附加项目的警告或其它指示。

在步骤220处，临床医生应用程序130和医疗设施应用程序140显示由调度器110提供的状态信息。例如，可以显示指示程序已被成功地调度的确认。还可以提供关于哪些项目被预测为可能要使用以及那些项目是否可能可用的信息。如果由于某种原因而不能调度该程序，例如如果在期望的天或时间不存在可用的手术室，或者如果程序所需的项目到期望的日期可能未到达，则显示该信息。

在步骤222处，调度器110调整医疗设施处的库存水平。当医疗设施的预测库存需要超过实际库存时，调度器110可以引起订购附加项目。例如，调度器110可以生成用以采购使库存达到预测需要水平所需的项目的订单。调度器110可以随着预测需要的改变而自动地调整库存，或者可以指示推荐调整以用于由医疗设施的雇员的批准。调度器110可以执行的各种动作包括订购项目、加快先前订购项目的交付、从另一医疗设施请求项目、以及请求制造商制造项目。当医疗设施处的库存水平超过预测需要时，调度器110可以进行减少库存水平的调整，例如通过延迟或取消订单或装运，将过量产品返回给供应商，或者将过量产品发送给其它医疗设施或其它方。

调度器110可以在购买项目时验证项目的价格。随着医疗设施处的库存被耗尽并创建新的订单，调度器110可以针对适当的价格列表和合同协议来检查每次采购以验证医疗设施被收取适当的价格。医疗设备公司常常具有许多不同的价格列表，其具有不同的产品成本，并且医院可能与不同的制造商和供应商具有许多不同的合同价格。通过使定价的验证自动化，可以避免可能由手动下订单引起的错误以及用以修正错误的显著时间损失。

在某些实施方式中，调度器110通过访问表格、电子数据表或者指示对应于库存量单位（SKU）或其它产品标识符的价格的其它数据来执行价格检查。当准备定购单或执行交易时，调度器110确定用于正在采购的产品的标识符，查找已批准价格，并将已批准价格与当前交易的价格相比较。如果提供的价格大于已批准价格，则调度器110可以修改交易以反映已批准价格或者取消该交易并从另一供应商获得项目。在某些实施方式中，调度器110使用由第三方提供的插件模块或服务来检查项目的价格。

调度器110可以不时地重新计算医疗设施的总体库存需要，例如每次调度或执行程序时、当产品被使用且库存减小时或者以规则的间隔，诸如每天一次。调度程序的集合随时间而变化，并且作为结果，基于不同时间的不同程序集合的项目使用概率分数来预测库存需要。可以使用用于所有调度程序的计划需要的组合来生成预测需求曲线，其可以被监视以确保符合医疗设施的库存管理政策。

调度器110可以在调整库存水平时将各种计时约束考虑在内。除了估计在给定时间段（诸如下一周或月）内需要的总体库存水平之外，调度器110可以单独地解决每个调度程序的供应需要。调度器110可以将每个单独程序预定将发生的日期考虑在内，并且引起在各种程序的相应调度日期之前对各种程序所需的供应备货。随着手术发生和库存水平改变，可以再评估并调整库存水平以满足预定要发生的每个单独程序的需要。

为了帮助计算应提前多长时间订购项目，调度器110可以存储指示从不同的供应商、制造商或位置获得项目所需的时间段的数据。该数据可以指示应分配以允许订购项目到达医疗设施处的交付时段（例如时间窗）。交付时段可以是例如其中以至少例如80%、90%或95%的置信度水平预期交付将到达的时间段，或者可以是其中由承运方保证交付的时间段。在每个程序之前的某个时间，例如在早于调度程序达交付时段或者略多于交付时段的时间，调度器110可以进行应订购哪些项目（如果有的话）的最终确定以便及时到达以用于程序。结果，调度器110可以延迟采购直至手术前不久，同时仍使项目不迟于预定时间交付。

作为示例，可以在手术将发生的日期之前三个星期调度特定的程序。可以在程序被输入到调度系统中的同一天预测该程序可能需要的供应的估计。随着预定日期接近，调度器110可以反复地再评估在预定日期将可用的库存水平以确定所需项目是否将可用。调度器110还可以访问指示例如从供应商交付所需的装运时间的数据。装运时间针对不同类型的项目、针对来自不同供应商的项目、针对从不同位置装运的项目等可以是不同的，并且调度器110可以保持这些不同装运时间的记录。调度器110可以确定对于所需植入部件而言应允许有五天以便交付。基于此装运时间，调度器110可以在程序之前六天进行医疗设施的库存是否缺少适当数量的可能需要的任何植入部件的最终确定。如果需要任何部件，则调度器110订购该部件，这提供足够的时间以接收装运货物并在即将发生的程序中使用它们。调度器110可以随着订单一起提供装运和交付指令以引起订购项目在适当的时间被交付。

在某些情况下，等待订购项目可以改善效率。例如，在调度第一程序之后，可以取消或重新调度先前调度的程序，使得先前已被认为不可用的部件可用于第一程序。因此，延迟项目的订购项目可以避免部件的过量采购，并且促进已在库存中的项目的高效使用。

在如图2中所示地调度特定程序之后，调度器110周期性地确认计划程序的状态，并且还验证所需项目将可用。例如，如果外科医生对手术计划进行改变或者更新关于患者的数据，则调度器110可以生成关于需要哪些项目的概率的新预测。这些新概率被用来更新医疗设施处的所需库存的预测，并且相应地调整库存。作为另一示例，如果例如患者未满足手术前药物或物理疗法目标，如果手术室变得不可用或者如果程序被重新调度为另一天，则可以改变程序。在这些情况中的每一个中，调度器110可以采取行动以确保被指示为可能是程序所需要的所有项目将根据修订计划而可用。例如，在修订用于程序的计划表之后，调度器110可以确定存在根据在先装运计划所需项目可能不会及时到达以用于程序的不合理的可能性。结果，调度器110可以从不同的源取得项目，或者改变装运日期或装运模式以加快交付并满足程序的要求。

在某些实施方式中，调度器110基于预测模型112的输出来选择用于程序的特定项目。因此，调度器110可以在没有临床医生指示应提供哪些项目的情况下且在没有患者的解剖结构的尺寸模板化或成像的情况下确定应针对特定患者和程序提供哪些项目。调度器110可以对输出应用一组规则以完成将被指定为对于程序而言要求的一组项目。预测模型112的输出可以指示用于不同替换方案的概率，诸如当实际上将只有单个尺寸的植入物被植入时的用于不同植入物尺寸的可能性。为了从各种替换方案之中进行选择，调度器110可以应用一个或多个阈值，使得选择适当的项目。在某些实施方式中，选择至少具有被使用的最小可能性的项目。在某些实施方式中，选择最有可能的项目直至达到一定的总概率为止，例如，选择其组合可能性分数满足阈值或者在预定范围内的一组项目。亦即，可以选择项目，使得在特定的置信度水平（诸如70%、80%、90%）内已知将被用于患者的植入部件在所选集合中。

以类似方式，并且如下面进一步讨论的，可以使用用于多个不同调度程序中的每一个的预测模型112的输出来确定将允许医疗设施满足对每个调度程序的需要的项目的数量。例如，可以识别用于特定时间段的每个调度程序，例如特定日、周或月。可以针对每个单独调度程序来确定指示哪些项目（包括各种尺寸中的哪些植入部件）的概率分布。例如，针对特定一周期间的每个全膝盖置换程序，可以确定概率分布以示出将需要每个尺寸的后稳定股骨部件的概率。根据用于不同程序和不同类型的项目的概率分布，可以确定总体分布以指示用于在该时间段期间可能需要的各种项目中的每一个的每个尺寸的数量。例如，该分布可以针对其中制作第一植入部件的每个不同尺寸或者至少针对可能需要的那些尺寸包括不同数量的第一植入部件，诸如特定型号的十字韧带保留胫骨插入件。

可以确定该数量以至少提供在所述时间段内满足医疗设施的需要的最小置信度水平，同时还限制要求的过量库存。例如，基于各种约束或偏好，医疗设施可以设定在库存中要保持植入部件所处的期望置信度水平。该置信度水平可以表示项目将可用于给定程序或程序组的预定可能性，例如80%、90%、95%、98%或另一值。然后，可以计算要提供的项目的数量以满足该预定置信度水平。例如，当设施已设定95%的目标置信度水平时，可以计算特定尺寸的十字韧带保留股骨部件的数量，使得具有该现存数量将给出一组调度程序中的每一个在需要的情况下将具有可用的该部件的95%的可能性。特别地，为了保持效率，确定的数量可以是仍允许有针对医疗设施处的可用性的最小置信度水平的最小数量。可以基于预测模型112的输出来确定置信度水平。可以针对单独的部件尺寸、针对部件类型、不同项目的组合或者整体上针对库存来确定指示一定数量的项目将对于一组调度程序而言是足够的概率的置信度水平。另外或者作为替换，可以通过查看过去手术的历史数据集例如以确定所选数量对于具有与预定要治疗的特性类似的特性的先前患者的代表性样本而言是否将足够来确定置信度水平。

可以将数量确定成在不包括超过实现那个置信度水平所需的事物的过量的情况下或者至少在没有超过预定最大量的过量的情况下满足期望的置信度水平。这可以通过避免提供不可能使用的大量项目的开销来改善效率。例如，可以将该数量确定成提供作为特定值（例如95%）或在一定范围内（例如在90%和98%之间）的用于可用性的置信度水平。可以确定该数量，使得对应置信度被界定（例如，小于预先选择的上阈值）以通过使用用以获得或储存库存的资源来适当地平衡满足患者的预期需要的能力。结果，可以确定植入部件的数量，使得其不超过实现最小置信度水平所需的水平多于预定最大过量。可以将此过量选择为例如确定数量的百分比或者项目的数目，或者可以将其设定在零处以要求数量尽可能接近于获得期望的置信度水平所需的数量。在其中将确定数量生成为包括安全存量水平或其它最低水平的情况下，最大过量可以是安全存量水平或其它最低水平或缓冲量。作为示例，调度器110可以基于针对单独患者生成的概率分布的分析来确定对于针对特定一周预定的一组手术而言尺寸4的7个十字韧带保留胫骨部件的数量是将至少提供此部件可用于该组中的每个手术的期望的95%置信度的最小数量。可以确定用于该部件的安全存量水平，其可以是应始终储备至少2个该特定部件的政策。结果，调度器110可以指示在包括该组手术的时间段内应在库存中保持的9个尺寸4十字韧带保留胫骨部件的数量。

在某些实施方式中，调度器110可以定位且在某些情形中预留已被选择用于特定程序的项目。调度器110可以访问指示多种不同位置处的库存的数据，例如医疗设施的当前库存、在到医疗设施的途中的装运物的内容、附近医疗设施中的项目、或者销售代表、制造商的经销中心或第三方供应商现有的项目。在定位程序所需的项目之后，调度器110指定供在程序中使用的项目。将位于医疗设施处或另一位置上的项目与案例ID或其它识别信息相关联，并且将项目预留给特定程序。例如，如果项目存在于医疗设施处的库存中，则可以实际上用诸如案例ID、外科医生ID、手术的日期和时间之类的信息或其它信息来标记项目。

调度器110可以标记并预留供在程序中使用的项目的特定实例。例如，医疗设施的库存具有三个相同的植入物，例如同一植入物的三个实例或拷贝，其全部具有相同的零件号。然而，植入物的三个不同实例可能使唯一序列号或跟踪号被分配，例如具有条形码或其它光学代码、射频识别（RFID）标签、标记等，以将一个与另一个区别开。调度器110可以指定三个相同植入物中的特定的一个以便在医疗程序中使用，并且可以存储将案例ID与对应的唯一跟踪号相关联的数据。跟踪号可以与库存数据库中的用于项目的记录相关联，并且还例如通过条形码、RFID标签或附加到项目或项目封装的其它跟踪设备在物理上链接到实际项目。随着项目从一个区域移动至另一个，扫描跟踪装置并记录扫描的时间和位置。结果，库存记录可以包括项目移动的日志，包括最近扫描的位置，其一般地指示项目的当前位置。一般地，每当调度器110为程序预留项目时，调度器110可以预留项目的特定实例或拷贝，例如通过参考将其与同一项目的其它相同拷贝区别开的其唯一跟踪号。

在某些实施方式中，调度器110可以简单地根据类型来预留项目，例如在不指定特定实例的情况下使用零件号或型号。某些类型的项目可以在没有特定跟踪号的情况下预留，而针对其它类型的项目可以预留特定的实例和跟踪号。作为示例，可以根据一般特性来预留小的、常见或廉价项目，诸如纱布垫，而不指示许多相同纱布垫中的特定的一个，并且可选地不指定制造商或零件号。

一旦被分配到特定程序，则将该预留项目从可用库存扣除，使得其不能被分配给任何其它程序或者在任何其它程序中使用。为了管理库存，医疗设施可以具有存储库存中的每个物理项目的记录的数据库。库存中的每个物理项目可以具有被用于跟踪目的的唯一项目标识符，诸如序号或其它标识符。可以在条形码、RFID标签或其它跟踪设备中对项目标识符进行编码。调度器110与医疗设施的库存管理系统相交互以更新库存记录，从而引起案例ID被链接到库存系统的记录中的项目标识符。

在某些实施方式中，制造商使用哪些产品和数量将可用于未来医疗程序的预测。可以将用于各种个体的调度程序的项目使用概率分数组合以预测在一段时间内在特定医疗设施处需要的项目的数量。如上文所讨论的，可以至少部分地基于患者特性（诸如年龄、性别、身高以及体重）来生成概率分数。可以将用于多个医疗设施的项目的预测数量聚合以确定用于特定区域的所需数量，诸如由制造商的经销中心服务的区域。基于用于该区域的预测需要，制造商可以调整在经销中心处储备的库存水平。另外，制造商可以使用多个医疗设施或多个地理区域所需的预测数量来设定生产水平。例如，制造商可以调整针对植入部件的各种尺寸生产的数量以满足预测的总体需求水平。

制造商所使用的预测可以基于即将发生的医疗程序的记录，其允许制造商根据特定的一组即将发生的程序的需要来修整经销和生产。用基于预定成在给定时段（例如，下一周、月、季度和/或年）内执行的该组程序的预测，制造商可以动态地调整生产水平以满足预测需要。可以在“即时地”或根据需要的基础上执行生产以及到经销中心和医疗设施的装运，以便在避免过量生产或经销的同时满足库存需要。调度器110或多个此类系统可以产生用于多个医疗设施或地理区域的估计，并且周期性地（例如，每小时、每天、每周、在程序被完成或新调度时等）更新估计。调度器110可以将这些估计提供给一个或多个制造商，其然后改变生产数量、生产计划、以及经销计划以匹配预测的需要水平。

参考图3A，示出了使用预测模型112的更详细示例。在本示例中，调度器110使用关于患者的信息及其它信息来预测应为用于患者的全膝盖置换提供的项目。

到预测模型112的输入包括患者简档302、程序简档304以及外科医生简档306。患者简档302包括患者的物理特性，例如性别、身高、体重、年龄、种族以及共病。可以使用附加患者特性（诸如BMI）或更少的患者特性。程序简档304指示手术的类型（例如，全膝盖置换）、手术是在右膝盖还是左膝盖上、以及将进行该手术的医院。外科医生简档306指示将执行手术的外科医生、外科医生使用十字韧带保留（CR)植入物的偏好、以及外科医生在患者的解剖结构在两个植入物尺寸之间的情况下增加尺寸的偏好。另外，在在手术内进行从CR系统变成后稳定（PS）系统的决定的情况下，外科医生还可能期望具有可用的“备用”系统。当外科医生的历史或偏好指示具有可用的PS植入物的期望时，预测模型112也还将确定用于PS膝盖植入物产品的概率分数和潜在需求。

输入影响预测模型112的输出的程度可以基于用来生成或训练预测模型112的数据而改变。例如，某些患者特性可能比其它的更强地与植入物尺寸相关。例如，身高和性别可以比年龄和体重更多地指示植入物尺寸。从训练数据集导出或学习定义预测模型112的参数，并且因此预测模型112反映在训练数据集中存在的各种关系。在某些实施方式中，训练或生成预测模型112的过程可以显示哪些输入或输入的组合最强或最准确地建议需要的植入物。预测模型112可以自然地向这些参数分配最大权值。在某些实施方式中，如果已知患者特性的子集是高度预测性的，则可以将预测模型112配置成仅基于那些特性来提供输出。例如，可以只将对植入物选择具有最多预测性影响的两个或三个患者特性输入到预测模型112。在某些情况下，可以在没有从对患者的解剖结构成像导出的信息的情况下且在没有临床医生指示预期植入物尺寸的情况下仅基于患者物理特性（诸如身高、体重、年龄以及性别）将预测模型112配置成预测将使用某些植入部件和尺寸的可能性。

在图3A的示例中，预测模型112提供输出310a—310f，其指示在程序中将使用特定项目的可能性。该组输出310a—310f可以表示指示跨一定范围的产品（在这种情况下为不同尺寸的特定型号的股骨部件，例如股骨部件型号“1Y234”）的使用可能性的概率分布或概率曲线。股骨部件的此特定型号采取多种不同的尺寸，例如尺寸1至6。所示的每个输出310a—310f对应于特定型号和尺寸的股骨部件。例如，每个输出310a—310f可以对应于不同零件号。例如，输出310a对应于具有零件号“1Y234-1”的十字韧带保留股骨植入物，其具有1的尺寸。输出310a—310f指示给定输入到预测模型112的患者和外科医生特性的特定组合，预测将需要尺寸1股骨部件的0%可能性、将需要尺寸2股骨部件的2%可能性、将需要尺寸3股骨部件的10%可能性、将需要尺寸4股骨部件的60%可能性、将需要尺寸5股骨植入物的25%可能性、以及将需要尺寸6股骨植入物的3%可能性。

预测模型112可以针对预测模型112被训练进行预测的项目的集合或目录中的每个项目提供输出。例如，如果存在用于十字韧带保留植入物的十个尺寸的股骨部件以及用于后稳定植入物的十个尺寸的股骨部件，则预测模型112可以输出二十个不同的分数，其中每个分数指示将需要对应植入物的概率。当到预测模型112的输入指示将使用十字韧带保留植入物系统时，用于每个不兼容植入物（诸如后稳定植入部件）的输出可以指示非常低或零的概率。

预测模型122可以以与股骨部件相同的方式确定用于其它项目的使用概率。例如，还可以生成用于胫骨底座和胫骨插入件的概率分数。类似地，调度器110还可以指示用于被指定为供所选股骨部件、胫骨底座以及胫骨插入件的各组试验部件或者可以可再使用或一次性的单独试验部件的概率。试验可以是试验部件的全部或部分集合。还可以选择用于使用用于完成程序的适当仪器组以及缝线、止血器、抗菌素及其它供应的概率分数。

在某些实施方式中，可以用指示在各种在先程序中使用或者为了在其中使用而提供的仪器和供应的集合的数据来训练预测模型112。训练数据可以包括关于由与到预测模型112的输入所指示的那些相同的外科医生执行或者在相同的医院处执行的在先手术的信息，从而允许模型提供基于外科医生和/或医院的实际使用历史而自定义的预测。因此如果特定外科医生趋向于使用比其它外科医生更少的缝线，或者如果该医院趋向于提供比其它医院更大范围的供应，则预测模型112可以提供与这些模式一致的预测。即使尚未使用指示特定外科医生和医院的使用的数据来训练模型112，预测模型112仍可以预测需要哪些项目。预测模型112可以反映各种项目的使用与患者特性、外科医生偏好、程序特性之间的关系，其中该关系已从关于在其它医院处由其它外科医生执行的程序的数据学习。

如图3A中所示，可以使用指示使用概率估计的输出310a—310f来确定加权分数320。加权分数320可以表示基于使用概率而确定的特定项目的需求水平。例如，可以将输出310a—130f中的每一个映射到加权分数320，其表示要储存在库存中以用于程序中的潜在使用的每个项目的数量的估计。在本示例中，加权分数320可以表示用以指示存在项目将被使用的相对低可能性的分数数量。例如，可以为小于15%的使用概率分配“0.3”的加权分数，表示项目的大致三分之一。这指示例如一个项目应被储存以用于具有此使用可能性的每三个调度程序。可以将15%和30%之间的概率映射到“0.6”的加权分数。可以为大于30%的概率分配“1”的加权分数，表示应储备整个植入物以满足用于该程序的潜在需要。可以使用概率值的其它映射或加权。

在某些情况下，可以将用于不同程序的加权分数320加在一起或者另外组合以确定一组的多个程序所需的项目的预测数量。可以将用于接收相同类型的程序的不同患者的加权分数加在一起，以确定用于该程序类型的需要的估计。例如，可以针对每个被预定为具有全膝盖置换的患者或者针对每个被预定为具有用于左膝盖的十字韧带保留全膝盖置换的患者将加权分数加在一起。另外或者作为替换，可以将用于接收不同类型的程序的不同患者的加权分数聚合。例如，可以将用于预定膝盖置换、髋置换以及其它关节置换程序的加权分数相加以确定跨所有关节置换程序的总体预测需要。

在某些实施方式中，可以使用外科医生偏好来调整概率度量，诸如预测模型112的输出310a—310f或加权分数320。外科医生偏好可以由外科医生明确地指示或者可以从由外科医生执行的程序的历史推断。例如，如果外科医生在历史上针对一定范围的患者身高或其它患者特性选择比典型的更大的尺寸，则可以调整概率度量以使概率分布朝着较大尺寸移动反映外科医生的典型习惯的量。作为另一示例，如果外科医生通常在大多数膝盖手术中使用后稳定植入物，则可以减小用于十字韧带保留植入物的使用的概率，并且可以增加用于后稳定植入物的概率。

在某些实施方式中，预测模型112还指示可能需要的备用部件。例如，虽然外科医生可以优选将十字韧带保留植入物用于程序，但存在这样的可能性，即在手术期间条件可能要求外科医生使用后稳定植入物作为备用。预测模型112可以根据外科医生对备用选项的历史使用且根据至少提供一般地要提供以限制对患者的风险的最小数目的备用选项的安全规则两者来指示需要替换或备用项目的可能性。

参考图3B，可以将用于多个程序的概率值组合以预测要满足医疗设施的可能需要所需要的库存水平。例如，选择一组调度程序，例如针对下个月调度的所有膝盖置换程序。访问一组患者简档322，其包括用于每个膝盖置换程序的患者数据。每个患者简档322可以包括针对图3A的患者简档302所讨论的信息类型中的某些或全部。这些患者简档322被输入到预测模型112，从而导致用于单独程序中的每一个的一组分数，诸如图3A的输出310a—310f或加权分数320。可以以与如图3A中所示的相同方式提供和使用其它信息，诸如与每个患者简档322相关联的程序简档和医生简档。

预测模型112可以被配置成聚合用于不同患者的概率分布所指示的潜在需要。预测模型112可以在其中聚合不同项目将被使用的可能性的一个方式是生成对应于每个患者简档的加权分数，并且然后将各组加权分数加在一起。

在某些实施方式中，设施简档325也被输入到预测模型112，以指示预定将执行程序的医疗设施的特性和偏好。例如，设施简档325可以指示针对不同类型的程序分配多少手术室、是否允许快速杀菌、在植入物的使用之间需要多长时间以用于杀菌、以及要保持的安全存量水平或最低库存水平。通过使用此信息，预测模型112可以预测可能将需要的仪器、试验部件、及其它供应的数量。

预测模型112的输出可以指示应储备以满足针对所选程序预测的需要的预测项目数量。在图3B的示例中，预测模型112确定针对十个不同患者（称为ID1至ID10）完成一组程序所需的植入物的数量。预测模型112的输出被示为图表330，其示出了各种植入物尺寸所需的数量。出于举例说明的目的，图表330示出了用于十个不同患者的概率分布或加权分数如何对医疗设施的总体库存需要有所贡献。可以将针对每个植入物尺寸提供的数量估计舍入到例如最近的整数或者上舍入到下一个整数，并且用作储备每个植入物尺寸的期望数量。用于多个程序的概率分布的聚合可以增加医疗设施总体的库存需要的预测的准确度。

在某些实施方式中，可以针对特定的机构、医疗设施、人口统计或区域而自定义或修整预测模型。例如，可以最初使用用于一般人群的数据来生成一个或多个预测模型112。然后可以通过用目标人群所特定的示例的进一步训练或细化来自定义模型112。例如，使用用于特定医疗设施的历史数据来调整模型112可以产生在预测该特定医疗设施处的患者需要时更准确的新模型。类似地，使用用于特定区域中的患者的历史数据来调整模型的参数可以允许模型表示该区域的人群的特定特性。可以针对例如特定的洲、国家、州、城市、邮政编码或其它地理区域自定义模型112。此外，可以通过分析由一个模型相对于观察的实际结果（例如，实际使用的植入部件）进行的预测来确定是否生成或使用自定义模型的决定。当预测和观察的结果之间的变化超过阈值量时，例如当差在至少最小时间段内达到阈值水平时，可以确定对更准确的自定义模型的需要。

在某些实施方式中，预测模型的输出或其它概率度量可以受到用于其它部件的概率度量的影响。诸如人工膝盖之类的假体常常包含在手术期间组装的多个部件。当植入部件将被一起使用时，通常一个部件的仅有限范围的尺寸与部件的其它尺寸是兼容的。例如，人工膝盖的股骨部件可能仅与相同尺寸的胫骨部件或者与股骨部件的加或减一个尺寸的胫骨部件相容。通过用关于已经执行的实际程序的历史数据来训练预测模型112，可以在由模型112生成的概率中反映这些相关性中的某些或全部。在某些实施方式中，可以使用由一个模型112生成的概率作为到另一模型112的输入以改善准确度。例如，可以将用于股骨部件的第一模型112的输出作为输入提供给用于胫骨部件的第二模型112，从而允许第二模型112鉴于可能股骨部件尺寸的范围来更准确地评估不同尺寸的可能性。另外或作为替换，可以应用一组规则来对用于不同植入部件的概率分布进行加权或另外调整，使得植入部件尺寸预测反映彼此相容的尺寸。

参考图3C和3D，可以将医疗设施的预测需要与医疗设施处的实际库存水平相比较以确定库存调整。图3C和3D中所示的数据可以由调度器110生成，并且可以被调度器110用来确定应如何调整库存水平。还可以以各种形式将数据提供给用户，如下面相对于图4所讨论的。图3C是示出了一组调度程序所需的植入物的预测数量和实际上在医疗设施的库存中的植入物的对应数量的图。图3D是示出了针对各种植入物尺寸344的安全存量水平345、预测需要346、当前库存水平347的表342。表342还指示预测需要346与当前库存水平347之间的差348。在某些情况下，预测需要346表示确保至少存在植入部件的每个不同尺寸在特定的医疗设施处将可用的最小置信度水平所需的项目的数量。这些数量可以是提供最小置信度水平的最小数量或者在不超过最大过量的情况下提供最小置信度水平的数量。

安全存量水平345指示即使未预测到即将发生的使用也应始终储备的最小数量。例如，某些医疗设施可以优选始终在库存中具有各种植入部件中的每一个的至少一个单元以限制所需部件将不可用的风险。即使用于植入物尺寸的预测需要346小于对应安全存量水平345，则医疗设施处的库存应包括至少此最小安全存量水平。在某些情况下，使用安全存量水平345来设定预测需要346，使得预测需要346的水平始终被指示成处于安全存量水平345或在其之上。在某些情况下，调度器110或医疗设施可以确定预测需要应包括安全存量水平345加调度器110预测应可用以满足患者的可能需要的项目的量。

如图3D中所示，差348指示存在其中当前库存小于预测需要的多个植入物尺寸。调度器110可以采取各种行动以调整医疗设施处的库存以解决该差348。例如，调度器110可以向用户（诸如医院雇员）发送警报以指示短缺。在某些实施方式中，调度器110可以自动地生成订单以购买所需项目或另外使所需项目被交付到医疗设施。

参考图3E，可以使用过程350来更新预测模型112。在预测模型112被用来生成医疗程序所需的项目的预测之后，可以跟踪关于哪些项目实际上被使用的信息并将其用来增加预测模型112的准确度。过程350可以由调度器110或另一计算系统执行。

在步骤352中，调度器110访问指示被指定成提供给医疗程序的一组项目的数据。例如，可以从与用于医疗程序的案例ID相关联的电子医疗记录（EMR）数据库访问调度器110针对程序选择的项目。

在步骤354中，调度器110访问指示实际上在医疗程序期间使用的项目的数据。例如，医疗程序的记录可以指示一个植入部件被打开并植入，并且另一植入物保持未打开并在医疗程序之后被返回到库存。在手术期间，条形码读取器、RFID扫描仪、或其它扫描仪可以记录用于被使用的项目的跟踪代码，并且将扫描与事件和位置（诸如在手术室中打开封装）相关联。

在步骤356中，调度器110将所提供的项目集合与所使用的项目集合相比较。调度器确定在两个集合之间是否存在任何差异，例如如果所提供的一个或多个项目未使用，或者如果未被提前预留并指定为用于医疗程序的一个或多个项目被使用。

在步骤358中，如果在所提供的项目集合与所使用的项目集合之间存在差异，则调度器110调整预测模型。预测模型112可以例如是通过回归分析而学习的一组规则。因此，可以将患者特性的记录和被输入到预测模型的其它输入以及实际上在程序中使用的项目添加到用来生成模型规则的数据集。可以再次地使用已修改数据集来执行回归分析，以反映作为执行程序的结果而获得的附加信息。

作为另一示例，预测模型112可以是机器学习分类器、人工神经网络、支持向量机、核机器或其它机器学习模型。可以通过使用关于已完成医疗程序的信息作为附加训练示例来调整模型的参数。可以通过输入患者简档及其它模型输入并确定反映关于实际上在医疗程序中使用的项目的信息的目标输出值（诸如对应于已修订分布的一组可能性值）而实现该调整。可以调整预测模型112直至预测模型112产生在目标输出值的预定容限内的输出为止。

例如，可以调整预测模型112，使得针对被提供但实际上在医疗程序中未使用的第一部件，当已调整和未修改模型接收到相同输入时，已调整预测模型112指示比未修改模型更低的用于第一部件的可能性。类似地，可以调整预测模型112，使得针对未提供但实际上在医疗程序中使用的第二部件，相对于在调整之前的模型的输出，已调整模型指示第二部件将被使用的更高可能性。

作为示例，外科医生可以每年对5'6"以下的女性执行30次膝盖置换手术。预测模型112的初始输出可能已指示应为在5'6''以下的女性提供尺寸2、尺寸3和尺寸4中的每一个的后稳定股骨部件。然而，实际手术的记录可以指示在30次手术中的26个中使用了尺寸2股骨部件，并且在30次手术中的任何一个中都未使用尺寸4股骨部件。在基于针对在5'6''以下的女性患者观察的部件使用的此分布来更新预测模型112之后，预测模型112将指示针对该类别的患者需要尺寸4部件的降低可能性。因此，针对用于5'6''以下的女性的未来手术，预测模型112可以指示只需要尺寸2和尺寸3股骨部件，使得尺寸4将不会被供应给手术室。

在某些实施方式中，调度器110对训练数据应用权值以控制数据在训练期间对预测模型112具有的影响。可以对在地理上接近于执行医疗程序的医疗设施的位置处所生成的训练数据给予比用于在更远处执行的程序的数据更多的权值。类似地，当训练将特定外科医生的偏好考虑在内的模型时，可以对关于该特定外科医生的手术的数据给予比针对其它外科医生进行的手术更高的权值。例如，模型可以表示用于特定外科医生的项目的选择。可以为一般数据分配“1”的基础权值。可以向关于与该特定外科医生在同一州（state）内的手术的数据分配“2”的权值。可以向关于与该特定外科医生在同一地铁区域中的手术的数据分配“3”的权值。可以向关于在该特定外科医生进行操作的同一医院处执行的手术的数据分配“4”的权值，并且可以为关于实际上由该特定外科医生执行的手术的数据分配“5”的权值。以这种方式，可以使用比由该特定外科医生执行的手术集合更宽泛的数据基础来训练模型，因为此类有限的数据集可能不足以有效地训练模型。同时，训练过程将重点放在可能最相关的数据上，以便改善准确度并捕捉关于特定外科医生的唯一偏好的信息。

在某些实施方式中，基于评估在特定时间段内进行的预测来更新预测模型。例如，可以将一星期、一个月、一个季度或一年内的预测概率分布或预测项目数量分布与在相同时段内使用的项目的实际分布相比较。然后可以基于所识别的差异来更新预测模型，以产生更加准确地符合观察到的实际使用的预测。

参考图4，如果调度器110确定医疗设施的库存不包括计划手术所需的项目，则调度器110可以例如通过医疗设施应用程序160或另一接口向医疗设施提供警告。该警告可以指示例如针对一个或多个程序需要将采取进一步行动以确保库存将存在。调度器110可以在运转（例如，每小时、每日、每周等）的基础上生成预测库存需要的度量，以保持即将发生的需要的最新估计。每当新的程序或其它事件导致超过可用库存的预测时，调度器可以提供警告和更新，或者采取修正动作来调整库存水平。

在图4的示例中，用户接口400显示由调度器110提供的数据以指示即将发生的膝盖置换手术所需的项目的状态。特别地，具有“1Y234—4”的零件号的尺寸4的十字韧带保留股骨部件被预测为有可能是针对6月份预定的两个不同手术所需要的，但是该项目中的仅一个在库存中可用。用户接口410的状态区域410指示用于部件的不同的源，以及各种源是否可以在手术的预定日期、即6月12日之前提供部件。

可以提供一个或多个指示符411、412a—412c以指示被预测为将需要的一个或多个项目的状态。指示符411示出了用于医疗程序或医疗程序集合的库存的总体状态。如果被指示为可能要使用的部件不可用，则状态指示符411可以指示对进一步动作的需要。指示符412a—412c指示来自不同源的项目的可用性。指示符411、412a—412c可以被着色以表示可用性状态。例如，绿色指示符可以指示项目具有在需要时可用的高可能性，例如具有至少最小阈值（诸如90%）的可能性。黄色指示符可以指示项目具有可用的较低可能性，例如在诸如60%与90%之间的范围中。红色指示符可以指示甚至更低的可能性，诸如在60%以下。

在本示例中，指示符412a是红色的，指示医院处的本地库存不包括足够数量的该部件。对应于在运输中的装运物的指示符412b被着色为黄色以指示部件可以到达，但是存在其可能不会准时可用的相当大的可能性。例如，装运物被预定在6月11—13日之间交付，但在该范围结尾处的交付、针对延迟的可能性、以及在到达时处理装运物所需的时间可以导致部件在手术时不可用。指示符412c被着色为绿色，指示供应商具有储备的所需部件，并且可以将其装运，使得其到手术时到达。

用户接口400包括允许用户采取行动以确保手术所需项目的交互式控制414a、414b。例如，用户可以点击控件414a或者另外与之相交互以加快在运输中的装运以确保及时交付给预定6月12日的手术。用户可以替换地使用控件414b来发起从供应商进行的部件购买。一旦用户指示用于获得所需部件的期望动作，则调度器110例如通过与装运公司通信以改变装运计划或从供应商或销售代表发送部件的订购单来采取必要的动作。在某些实施方式中，调度器110只有在用户确认期望该动作之后才采取行动，诸如发起购买。然而，在某些实施方式中，调度器110可以根据先前从医疗设施提供的规则或授权自动地发起购买并安排交付，而不要求预先的人类输入。

可以在用户接口400或者由调度器110提供的其它用户接口上提供其它信息。例如，用户接口400可以指示各种源之间的部件的价格或价格差。类似地，用户接口可以指示合同协议是否影响要选择哪个源的选择。

在本示例中，用户接口400示出案例信息420，允许用户看到关于调度程序的信息和调度程序是否可以受到库存问题的影响。库存信息420指示用于各种程序的案例ID值422以及用于每个程序的程序类型424和预定日期426。案例信息420还包括状态信息428，其可以指示哪个（些）案例可以受到计划库存不足的影响。

参考图5，调度器110可以与后勤管理器505相交互以获得医疗程序所需的项目。后勤管理器505与仓库520和设备制造商545处的计算机系统相交互以布置项目到医院550的交付。后勤管理器505可以是由第三方（诸如医疗设备供应商或制造商）提供的计算机系统或计算机接口。调度器110可以使用插件模块与供应链中的不同各方通信以访问由不同软件平台管理的数据库和记录。在某些实施方式中，由后勤管理器505执行的功能中的一个或多个可以由调度器110或被调度器访问的软件模块执行。

当调度器110确定医疗设施的库存不包括计划手术所需的项目时，调度器110可以向后勤管理器505发送询问或其它请求510以请求后勤管理器505布置提供所需项目。请求510指示例如所需的项目、用于程序的案例ID、以及需要该项目的日期。

响应于请求510，后勤管理器505访问仓库库存数据库515以确定关联仓库520是否具有与在询问515中所指示的那些匹配的可用项目。由于某些仓库库存可能已被预留给其它预定手术，所以物理地在仓库520中存在的某些项目可能不可用于满足请求510。类似地，某些仓库库存可能已被从借出人程序或医疗设备制造商的储存设备装运并可能尚未到达仓库520，并且因此可以连同可用时间戳的指示一起用“在运输中”可用性状态来指定。

如果存在用于手术的充足仓库库存或充足的计划库存（例如，考虑在运输中且当前可用的项目），后勤管理器505引起所需项目每个被用案例ID标记并从仓库520处的可用库存的列表减除。这时，或者在被操作员提示时，后勤管理器505可以向仓库操作员530发送打包/装运信号525。收集请求510所指示的植入部件或其它项目、打包并从仓库520装运到医院550。然后在医院550处交付装运项目560。

在发起了装运过程的情况下，后勤提供商505向调度器110发送确认535，指示哪些项目已被装运和该项目预定将何时到达。这允许调度器110向医院550发送装运通知538，其更新医院的记录以示出在运输中的项目。即使仓库库存未被立即装运，也可以更新数量以反映即将发生的需要。可以更新调度器110提供的案例状态（例如，图4的指示符411）以示出已经确保项目的及时交付。例如，可以针对与调度器110相交互的所有用户将用于案例的状态指示符从“黄色”变成“绿色”。

后勤管理器505还可以向装运项目560的制造商545发送再订购请求540，提示制造商545将替换项目555发送到仓库520，以便在仓库520处保持足够的库存。

在到达医院550时，用条形码读取器或用于跟踪目的的其它扫描设备来扫描项目。可以供应条形码读取器和手术室接口的供应商的一个示例是Orthosecure。

如果不存在用于手术的足够第三方仓库库存，则调度器110或后勤管理器505计算替换选项以使要求的植入物在预定日期到达医院550。在选项之中可能包括在整形外科公司制造商处构建急需植入部件、检查在运输中的任何植入物的状态、加快现有制造商库存的装运、检查国家各地的其它医院处的库存以用于其可能备用的任何东西等。如果不能及时地为手术提供所需植入物，则调度器110可以向医院550警告应考虑来自另一植入物供应商的植入物。销售代表还可以通知外科医生或医院管理员不能以高置信度确保植入物。

参考图6，在医疗程序被预定之后，调度器110可以与患者602相交互以鼓励并跟踪与手术前生活规则的服从性。在已经由患者的医生使用调度器110调度患者的医疗程序之后，调度器110通过患者可能已下载到患者的平板计算机、智能电话、台式计算机或其它客户端设备603的患者应用程序120与患者602通信。替换地，患者602可以通过网页或其它接口来访问等价接口。

常常对患者指定药物和物理疗法以便为手术做准备。不能遵守该指定可以增加不利结果的风险或者可以增加恢复时间。在某些情况下，患者不能遵守手术前生活规则可能要求推迟或取消手术。调度器110可以存储用于患者602的手术前计划610，其可以允许调度器110基于计划数据而针对患者602具体地定制通信。因此调度器110可以提供关于遵守手术前计划所需的动作的准确提示和信息。

独立于调度器110或响应于来自调度器110的指令而操作的患者应用程序120可以帮助患者602遵守手术前生活规则。例如，患者应用程序120可以提供消息604a—604c以及游戏及其它内容。患者应用程序120可以提供鼓励患者的消息，例如通过为了服从性而称赞患者或者指示服从手术前计划的益处。该消息可以例如用诸如“您今天进行拉伸了吗

”或“您到时间吃药了”之类的消息来提醒患者。其它消息（诸如消息604c）通知患者并帮助患者602设定用于即将发生的程序的现实期望。

由患者应用程序120提供的消息及其它内容可以用来收集来自和关于患者602的数据。例如，消息604a问患者她感觉如何并包括用于患者输入响应的区域。作为另一示例，消息604b问患者602她是否已经服药。可以将患者的响应存储为药物服从性数据634。另外可以使用问卷、游戏及其它交互式内容来提示患者提供信息。以这种方式，患者应用程序120可以获得指示患者是否遵守手术前计划的特定方面的信息。

患者602提供的输入被通过网络传输到调度器110，其存储并处理该信息。调度器110可以保持患者与客户端应用程序120的交互的任何或全部历史，其反映服从性或缺少服从性。这些输入可以用来选择适当的手术前和手术后介入以例如在信息满足预定准则时帮助患者。例如，当患者报告连续的或高水平的疼痛或者患者展现焦虑的征兆时，调度器110可以向临床团队报警。调度器110在某些情况下可以触发用于临床团队采取某些推荐动作（诸如呼叫患者、调整疼痛管理策略或物理疗法等）的通知。

调度器110可以获得可以用来评估患者602的健康和服从性的其它数据。例如，患者应用程序120可以访问来自患者的客户端设备603的传感器的数据。患者应用程序120可以解释来自传感器的数据以便充当用以记录进行的步数的步程计，或者可以另外记录患者的活动。当客户端设备603是移动设备（诸如智能电话或其它携带设备）时，客户端设备603的移动可以反映患者602的至少某些移动。此数据可以被提供给调度器110并可以被存储作为患者活动数据630。另外，调度器110可以从理疗师处接收并存储理疗数据632，其指示患者的进展、患者602是否已参加预定会话等。由患者应用程序120和/或调度器110获得的数据可以被存储在患者的医生和/或将执行医疗程序的医疗设施的电子医疗记录（EMR）620中。

患者应用程序120和调度器110获得的信息可以用来确定手术是否在要进行的轨道上。在必要情况下，调度器110可以重新预定或取消患者的手术，例如当已发生预定水平的不服从时或者当由医生指引时。

在患者的手术之后，患者应用程序120可以继续与患者602通信。调度器110存储手术后计划640，并且以其监视手术前计划610的相同的方式监视患者对手术后计划640的服从性。例如，调度器110可以提供要在患者应用程序120处显示的指示什么是从程序进行恢复的典型的信息，并且提醒患者要遵循手术后计划所需的动作。患者应用程序120还可以指示患者602应避免哪些活动以便允许适当的恢复。

该数据还可以用来通过示出患者正在一天天地改善并示出手术已如何提供患者的生活质量方面的改善来帮助建立患者的信心。患者应用程序120可以提供证明患者的进展和改善的信息。例如，可以提供示出手术前和手术后数据的比较的信息。提供给患者602的信息可以指示例如报告给应用程序120的疼痛量已减少或者步程计数据在手术后示出比在手术前更多的活动。在适当时，可以将用于患者602的数据与关于其它患者的数据相比较，例如以向患者再保证该恢复与预期或平均度量一致或者患者正在在平均值以上速度恢复。在某些情况下，医生的赔付或支付率可能至少部分地依赖于患者的主观满意度。通过向患者602提示手术和手术后恢复阶段的肯定结果，患者602可以更加倾向于持有手术及其结果的有利观点。

参考图6B，调度器110可以执行用以在医疗程序期间和之后管理库存的过程650。例如，调度器110可以接收识别在医疗程序中使用的项目的数据，并且然后可以检查相容性、更新记录、且根据需要重新订购项目。调度器110可以随着项目被使用而动态地与供应商、制造商及其他人相交互以便自动地补充医疗设施处的库存。

在步骤652处，调度器110接收指示将在特定医疗程序中使用的项目的数据。在医疗程序期间，医生或其它工作人员可以扫描与项目相关联的代码。可以在使用之前不久、例如刚好在用于项目的杀菌封装在手术室中被打开之前扫描代码。由扫描生成的代码或其它标识符可以被连同用于程序的案例ID一起被传输到调度器110。扫描可以例如用产品代码或SKU来指示所使用的项目的类型，和/或可以指示关于项目的更特定信息，诸如唯一序号或产品批号。

在步骤654处，调度器110检查被扫描项目的相容性。例如，调度器110可以针对与案例ID相关联的手术计划检查项目以确定是否存在任何差异。结果，例如如果用于患者的手术计划指示将执行左膝盖置换，但用于右膝盖假体的部件被扫描，则调度器110可以警告手术室工作人员。调度器110还针对彼此的相容性检查被扫描项目。例如，调度器110基于制造商的指南或设计规格、政府批准用途、外科医生或医院政策、或其它规则来确定一组的多个被扫描部件是否可以适当地一起使用。因此，如果来自不相容生产线的部件被扫描，或者如果在制造商的推荐外面的部件之间存在尺寸失配，则调度器110向手术室工作人员警告该不相容性。类似地，调度器110确定是否任何被扫描项目已到期或经受召回，并且如果被扫描项目不应被使用则提供警告。

一旦要在医疗程序中使用的最后该组项目每个已被扫描，则调度器110更新用于患者和程序的电子医疗记录以指示哪些项目被使用（步骤656）。调度器110还更新医院的库存记录以指示在程序中使用的项目不再可用（步骤658）。

在步骤660处，调度器110确定是否应购买附加库存以替换所使用的项目。例如，调度器110可以如上文相对于图2—4所讨论的那样评估医疗设施的可能需要以确定对所使用的项目的预测需要以及当前库存是否足以满足预测需要。

在步骤662处，调度器110可以将满足医疗设施的预测需要所需的项目排序。如上文所讨论的，调度器110可以访问指示合同协议、赔付率以及价格表的数据以确定用于购买项目的适当价格。如上文所讨论的，在某些情况下，可以响应于项目的扫描或从指示在程序中使用项目的操作人员接收到其它数据而发起订单。

在某些实施方式中，在医疗程序中使用项目时，调度器110采取行动以例如通过发送补充所使用项目的订单来调整医疗设施的库存。当调度器110检测到项目的使用或库存中的另一减少时，调度器110可以直接地且自动地与供应商通信以引起项目被订购。在某些实施方式中，调度器110可以生成订单并将其提供给人类用户以在订单被发送之前检查并批准。调度器110可以被配置成在例如接收到项目已被使用的数据的一周、一天、一小时、一分钟、一秒或更少之内生成并发送用于更换项目的订单。结果，调度器110可以以对指示项目已被使用的扫描的实时或近实时响应来引起保持期望的库存水平。在某些情况下，当在医疗程序中使用项目时，调度器110可以在程序完成之前或不久之后评定库存水平并发起用于更换项目的订单以快速地使库存达到期望水平。因此用以解决程序中的某些项目的使用的库存管理操作可以与其中正在使用项目的程序同时地发生或在其期间开始。替换地，调度器110可以周期性地评估关于医疗程序的数据，例如检查在之前一小时、天或周期间执行的程序的记录，以生成用以更换在某个时段期间使用的项目的订单。

参考图7，用户接口700允许用户（诸如医院、外科医生或其它用户）分析关于医疗程序及其结果的数据。通过用户接口700提供的数据可以由分析系统提供，该分析系统可以是调度器110或另一计算系统。所提供的信息可以帮助用户改善所提供的护理的质量以最终改善患者结果和未来医疗程序的效率。

用户接口700提供对分析系统的访问，其可以允许医院跟踪低效率正在哪里发生。例如，患者出院之后的患者重新入院可能是昂贵的。某些保险计划仅针对一次手术后咨询赔付医生，因此多次访问可能是不期望的。重新入院可能由于大量因素中的任何一个而发生，包括感染、疼痛、共病、低患者满意度、患者未能服用药物或执行物理疗法等。单独的重新入院的许多记录可能未展现促成要求重新入院的条件的因素。然而，用户接口700可以生成指示手术技术与患者动作和结果之间的相关性的信息，从而允许用户识别哪些动作导致肯定的结果和哪些动作导致否定的结果。

分析系统访问关于患者、其医疗程序、以及程序的结果的一组底层数据。对于医生而言，分析系统可以访问关于医生已治疗的患者的信息。对于医院管理员而言，分析系统可以访问用于在该管理员的医院处治疗的患者的信息。还可以访问关于其它患者的信息。一般地，通过用户接口700访问的数据包括关于患者对手术前和手术后生活规则的服从性的数据，其可以如上文相对于图6所述的那样收集。数据还可以包括手术事件的记录，诸如失血量、是否使用了止血器等。该数据还可以包括调度器110具有对其进行访问的其它数据，诸如患者简档、外科医生简档、医院简档、以及人口统计信息。

用户接口700允许用于根据各种准则来过滤数据集。例如，用户接口700包括过滤控件710，其允许用户根据患者特性、外科医生特性、服从性特性、医疗结果及其它因素来选择数据的子集。响应于用户输入，分系统根据在用户输入中指示的参数来选择数据的子集。例如，医生可以选择表示用于由医生治疗的年龄超过60岁的患者的数据的数据集。作为另一示例，医院管理员可以选择表示由特定的一组外科医生中的一个执行的手术的数据集或者表示导致有利的患者满意度评级的程序的数据集。

通过使用用户所选数据集或默认数据集，分析系统生成用于数据集的一个或多个聚合度量。例如，分析系统可以确定用于一组患者的平均结果。作为另一示例，当根据结果而选择或过滤数据集时，分析系统可以确定与所选结果相关联的患者、外科医生、医疗设施、以及手术前和后生活规则的平均特性。分析系统然后提供计算的度量以用于显示。在图7的示例中，分析系统提供用于医疗设施“XYZ医院”的患者的患者满意度水平710和重新入院率720。在某些实施方式中，用户接口700可以提供允许用户选择要计算和显示哪些度量或量度（metrics）的控件。

分析系统还选择比较数据，基于比较数据而生成度量，并且提供该度量以便在用户接口700上显示。比较数据可以是关于由竞争的外科医生或医院治疗的患者的数据或者关于在特定地理区域中治疗的患者的数据。例如，针对特定外科医生选择的比较数据可以是与执行与该特定外科医生相同的程序或者具有带有与由该特定外科医生治疗的那些类似的特性的患者的其它外科医生相关联的数据。作为另一示例，针对特定医疗设施选择的比较数据可以是关于在其它医疗设施处治疗的患者的数据，其中其它医疗设施例如位于附近地理区域中，治疗具有与在该特定医疗设施处治疗的那些类似的特性的患者，或者具有与该特定医疗设施类似规模的工作人员或每年程序量。在图7的示例中，分析系统提供表示所选一组医疗设施处的聚合结果的患者满意度水平715和重新入院率720。这允许用户将“XYZ医院”的表现与关于其它医院的聚合信息相比较。

在其它实施方式中，该比较数据可以是来自临床研究的数据。例如，可以使得来自各种临床研究的数据可用于允许用户跟踪对规章要求的服从性。分析系统可以具有允许访问临床研究数据库的接口，或者分析系统可以存储临床研究数据的拷贝。

另外，由调度器110及其它系统保持的跟踪数据和电子医疗记录可以用来填充各种登记。例如，该数据可以用来填充植入物和医疗设备的基于医院的、地区的、或全国的登记。该数据可以用来跟踪幸存、植入物被使用多长时间、及其它特性。使此数据的收集自动化可以大大地减少可以由于医院工作人员的数据输入产生的时间、成本、以及转录错误。

用户接口700还可以允许显示其它数据。例如，用户接口700可以显示关于外科医生或医疗设施的患者的当前数据连同历史值或平均值。与在先数据的比较可以指示趋势。类似地，用户接口700可以允许用户查看关于与外科医生或医疗设施相关联的患者的子集的信息。例如，患者的不同子集可以包括顶部结果组、低结果组、以及具有公共的某些患者特性的患者的子集。

用户接口700可以提供允许用户选择要显示哪些比较数据的控件。例如，用户可以选择相同或类似地理区域中的一组患者、扩展地理区域中的一组患者、来自具有某些特性的医院的一组患者、与用户相关联的患者的全集等。用户可以使用过滤控件或其它技术来过滤比较数据集。

利用用户接口700，用户可以访问分析系统以识别不好结果的原因和不利趋势。类似地，用户可以使用所提供的信息来识别良好结果的原因。系统允许用户确定一个医生为什么具有比另一个更好或更差的结果。作为示例，特定外科医生的患者可能具有平均值以上的重新入院率。分析系统的输出可以指示患者具有异常高的共病和后续并发症。由于超过两个共病的存在常常增加患者重新入院的可能性，所以可以确定重新入院率相当大一部分是由于被治疗患者的共病。事实上，与用于治疗具有类似共病量的患者的其它外科医生的数据相比较可以展示该外科医生的重新入院率实际上低于用于这些患者类型的平均值，从而表明由外科医生提供的护理在治疗这些患者方面是尤其有效的。

在某些实施方式中，分析系统可以确定在手术程序的结果与由分析系统访问的数据（包括患者特性、外科医生特性、医疗设施特性、手术前和手术后患者服从性、手术事件等）之间存在的相关性。因此，分析系统可以确定例如哪些特性增加否定结果的风险以及哪些特性与肯定结果相关联。

在某些实施方式中，分析系统可以检查用于多个外科医生和医院的患者的数据以识别哪些外科医生或医院产生最佳结果。例如，分析系统可以比较不同提供商的数据以识别例如最低重新入院率、最高平均患者满意度、最低感染率等。一旦识别了一组高效能外科医生或医院，则分析系统可以将这一组的治疗模式与由其他人提供的治疗相比较以识别计及具有统计显著性的结果差异的差异。类似地，分析系统可以将用于高效能外科医生和医院的治疗历史与其它高效能外科医生和医院的治疗历史相比较以识别可以指示促成肯定结果的因素的数据中的共同性。分析系统然后可以推荐最佳做法，诸如手术前或手术后生活规则或者其它外科医生和医院可以实现以改善其结果的特定手术技术。

作为另一示例，通过比较用于不同外科医生和医院的患者数据和量度，分析系统可以识别几乎对结果没有影响的动作，证明这些动作可以潜在地被消除以降低成本或者应修改该动作以改善有效性。类似地，可以使用数据的比较来识别低效能外科医生和医院以及所提供护理的特性，使得可以识别和避免导致不良结果的技术。

参考图8，用户接口800示出了作为患者的评估提供给临床医生的信息。用户接口800中的信息可以由调度器110生成并被通过网络提供以便在临床医生应用程序130处显示。在某些实施方式中，可以使用关于各种患者、其手术前和手术后服从性、以及其医疗程序的所产生的结果的收集的数据来预测用于其它患者的风险和未来结果。当临床医生使用调度器110来调度新的程序时，关于患者的信息可以被输入到预测模型112，其被配置成预测程序的结果的特性。例如，预测模型112可以提供输出，该输出指示患者重新入院的可能性或者包括患者的可能满意度水平的预测。预测模型112可以用来在任何时间（例如在医疗程序之前或之后）生成预测。

可以使用任何上述数据来训练预测患者结果的预测模型112，从而允许模型检测在结果与例如患者物理特性、外科医生偏好或程序历史、预定执行程序的医疗设施、患者的手术前和/或后服从性水平等之间可以存在的关系。可以使用关于许多单独患者收集的数据作为举例说明各种因素中的每一个如何影响结果的示例。

为了生成预测，患者简档、外科医生简档、医疗程序简档、手术前和/或后服从性简档或用于患者的其它数据被输入到预测模型112。作为响应，预测模型112提供指示用于患者的程序的结果的可能性或分数的分数。然后在用户接口800上提供关于预测结果的信息。例如，可以将预定范围内的可能性分数映射到对应指示符或分类。用户接口800指示例如特定患者具有在医疗程序之后重新入院的中等可能性。中等可能性的标记可以表示落在例如40%至60%范围内的预测模型122所指示的可能性。

用户接口800可以包括用于增加实现肯定结果的可能性的推荐820。推荐820可以是分析系统已确定为与有利结果相关的动作。特别地，推荐820中的至少某些可以包括分析系统已确定为对应于平均值以上结果的动作。可以基于患者的特性来选择推荐820。例如，由上文所讨论的分析系统执行的分析可以指示哪些治疗协议或其它动作与用于不同群组或类别的患者的肯定结果最强地相关。结果可以表明例如某些介入在男人的情况下比女人更有效或者对于位于一个地理区域中的患者而言比另一个更有效。为了针对特定患者提供推荐820，选择已被确定成对于具有例如与该特定患者相同或类似年龄、性别、地理位置或其它特性的患者而言与有利患者结果相关的动作。

参考图9A，可以使用数据集901来生成用于手术库存建模的预测模型112或将其初始化，数据集901可以包括例如用于医疗设施的库存偏好902、医疗设施特性904、医生偏好906、历史使用数据908、人口统计数据910、以及患者数据912。

库存偏好902可以包括关于医疗设施将优选承载的库存量的约束，诸如可用来存储库存的物理空间的量的极限或者每次要承载的库存的最大总值的极限。库存偏好902还可以包括安全存量水平，例如应始终保持储备（在出现意外需要的情况下作为缓冲）的各种项目的最小数目。例如，一个医院可以储备每个植入组件中的最少一个，使得始终存在可用的每个不同尺寸的至少一个部件。其它库存偏好902可以包括医疗设施将优选有多快速地使项目在使用之后被补充的指示。

每个医疗设施可以具有不同的库存偏好902。某些医疗设施位于主市区中，在那里存在对项目的通宵交付的通路。这可以减少使这些医疗设施具有库存存货的需要。作为另一示例，面临更大储存或成本约束的医疗设施可能期望激进地管理库存水平，并且可能优选储存较少的项目，即使这样做呈现例如不具有可用于手术的整个范围的植入物的更大风险。

医疗设施特性904包括杀菌规则（诸如是否允许快速杀菌）、以及将项目杀菌并返回到手术室所需的时间量。其它医疗设施特性904可以指示手术室的数目及其调度政策。此信息可以影响例如针对该医疗设施要求多少台仪器。例如，如果多个手术室被同时地预定为用于矫形手术，或者如果要求长时间来对仪器杀菌并返回，则可以要求多台仪器以适应预定的程序。

医生偏好906指示例如用于使用医疗设施的单独外科医生的项目的优选类型。一个外科医生可以优选使用由第一制造商制造的植入物，并且另一外科医生可以优选使用由第二制造商制造的植入物。类似地，某些外科医生可以优选十字韧带保留膝关节假体，而其它外科医生可以优选后稳定假体。医生偏好906还可以指示医生优选在医疗程序时使得多少替换项目可用。例如，针对其中将仅植入单个股骨部件的膝盖置换，某些外科医生可以优选具有用于所需的估计尺寸的植入物以及大一个尺寸和小一个尺寸的植入物。其它外科医生可以优选地使得大一个和两个尺寸的植入物及小一个和两个尺寸的植入物可用，或者可以优选地使得每个不同尺寸的植入物可用。

历史使用数据908指示先前在医疗设施处使用的项目的数量。可以总体上针对医疗设施和/或单独地针对外科医生指示使用模式。历史使用数据908可以包括指示在先前时段期间购买的项目的数量的销售数据。

人口统计数据910指示与由医疗设施服务的地理区域相关联的潜在患者的特性。在许多情况下，需要不同的植入物或其它项目来治疗具有不同人口统计特性的患者。例如，被用于髋置换植入物的股骨偏移对于不同种族的患者而言常常是不同的。作为另一示例，被用于男性的股骨柄尺寸平均起来通常在直径方面大于植入到女性体中的那些。因此，关于驻留于医疗设施附近的人群的人口统计构成的信息可以帮助生成在医疗设施处将需要的植入物的哪些尺寸的预测。

作为另一示例，第一地理区域中接收膝盖置换的典型男性可以高于第二地理区域中的具有膝盖置换的典型男性并且是与之不同的种族。结果，使第一地理区域中的医疗设施承载较大植入物的更多库存和较小植入物的较少库存可能是更加高效得多的。类似地，第二地理区域中的医疗设施将趋向于比大植入物更多地使用小植入物，并且因此将受益于管理其库存。

患者数据912指示已具有在医疗设施处执行的在先程序的患者的特性，例如关于在前一年具有手术的患者的信息。某些特性（诸如患者的性别、身高、体重、年龄、种族或典型共病）可以指示在医疗设施处最有可能需要的植入物的类型。

可以将预测模型112实现为一组规则，并且可以将其生成为满足医疗设施预期将接纳的患者范围的需要。该规则可以由用户手动地建立，或者可以由调度器110基于数据集901以编程方式生成。在某些实施方式中，建立该组规则的一部分包括定义覆盖医院可能接纳的患者的范围的一组假定患者，并且设定将为该组中的患者的每个类别或群组供应的默认植入物。

在某些实施方式中，可以通过基于数据集901确定构成由医疗设施服务的总体人群的不同群组来生成该组规则。可以访问指示用于每个群组的植入物的标准分布的数据。可以基于相对于总体人口的群组的规模来对每个分布加权，并且可以将加权分布加在一起。然后，可以例如根据总体预期需求的度量（诸如在前一年中完成的程序的数目）来调整分布的和。

另外，或者作为替换，可以通过预先存在的植入物和患者数据的人体测量研究来建立一组规则。例如，该数据可以展示被用于具有某些特性的患者的典型植入物部件和尺寸。如果可用的话，可以根据用于已在医疗设施处接收治疗的患者的患者数据912来估计对应于不同患者特性的典型植入物选择。否则，可以根据其它数据来确定该关系，所述其它数据诸如关于医疗设施周围的局部区域中的患者的数据、关于全国区域中的患者的数据、或者关于另一组患者的数据。

参考图9B，还可以使用可以预测哪些项目被用于针对单独患者的手术的预测模型112来确定在时间段（诸如一个月或一年）内可能在医疗设施处使用的项目的预测分布930。此分布930可以被用来设定要在医疗设施处储备的库存的初始水平或者确定应保持的库存的期望量。

在某些实施方式中，数据集901被用来确定与外科医生或医疗设施的预期未来患者相对应的典型患者简档。例如，基于在先患者的人口统计信息和历史，调度器110可以预测用于特定医疗设施的膝盖置换患者中的约60%是男性且40%是女性。调度器110可以确定其它特性的分类，诸如身高、体重等，并且创建一组假定患者简档，其表示要在医疗设施处治疗的患者的预期类型。然后可以如相对于图2和3A所讨论的那样将每个预期患者简档输入到预测模型112以获得指示所需项目的可能集合的输出。可以将预测模型112指示需要的项目的各种列表加在一起，以总体上创建针对预期患者简档的集合所需要的项目的聚合列表。此聚合列表内的项目的分布可以被用作植入物的分布930，医疗设施可以将其用作用于设定在时间段（诸如一个月、季度、或年）内将在医疗设施处使用的标准库存水平的基线。

在某些实施方式中，关于人口统计和典型患者的信息被制造商用来预测哪些产品和数量应可用于未来的医疗程序。例如，可以使用关于区域的人口统计和/或在该区域中执行的程序的历史的信息来估计针对该区域将需要多少每个尺寸的植入部件。类似地，可以使用该人口统计和/或历史信息来确定代表性患者简档，其可以被提供给预测模型以确定应使得可用的供应的代表性分布。可以将用于代表性患者简档的预测需要组合以确定用于区域的需要的总体预测。基于用于区域的预测需要，制造商可以调整为了满足该区域的需要而分配的经销中心处所储备的库存水平。另外，制造商可以使用多个医疗设施或多个地理区域所需的预测数量来设定生产水平。例如，制造商可以调整针对植入部件的各种尺寸生产的数量以满足预测的总体需求水平。

参考图9C，用户接口940提供指示例如通过医疗设施应用程序140的分布930的数据。用户接口940提供将满足安全存量要求的最小库存水平942。用户接口940还指示随时间推移（例如，从一个月至下个月）将需要的各种不同尺寸的植入物的预期量944。用户接口940还指示医疗设施所需要的仪器组946的预测数目。

随时间推移，随着医疗设施处的库存被使用和补充，调度器110可以更新对医疗设置的需要进行建模的预测模型112和分布930。例如，随着患者的群体改变或者随着以高于预测的速率使用植入物，可以改变分布930以根据需要来调整植入物的供应。为了更新分布930，可以更新估计或代表性患者简档的集合以反映患者群体的任何变化。另外，可以如相对于图3B所讨论的那样调整预测模型112以准确地反映被用于不同患者简档的项目的概率分布。然后可以将估计患者简档的已更新集合中的简档输入到已调整预测模型112以生成要在医疗设施处储备的植入物或其它项目的新的分布930。

虽然各种示例讨论了膝盖置换手术，但是可以将相同的技术针对任何其它医疗程序来执行。例如，可以将相同的技术用于将预测单独程序所需的项目、取得并跟踪用于程序的项目、监视患者服从性、以及跟踪和预测结果的任何医疗程序。这些技术可以用于关节形成程序，包括膝盖置换、髋置换、和肩置换、以及其它矫形程序。另外，可以与涉及到非矫形植入物的医疗程序和并未涉及到植入物的医疗程序相结合地使用相同的技术。

已描述了多个实施方式。然而，将理解的是可以在不脱离本公开的精神和范围的情况下进行各种修改。例如，可以使用上文所示的流程的各种形式，并且步骤重新排序、添加或去除。

在一个方面，可以用用于调整医疗设施处的医疗供应的库存的方法来具体实施在本说明书中描述的主题，所述方法可以包括如下动作：接收指示特定患者的患者特性的数据，向已经使用指示其它患者的特性和在用于其它患者的手术中使用的项目的数据训练的预测模型输入特定患者的患者特性以预测在手术中可能使用的项目，响应于输入了特定患者的患者特性而从预测模型接收指示在用于特定患者的计划手术中可能要使用的项目的数据，以及基于指示在用于特定患者的计划手术中可能要使用的项目的数据而在将执行用于特定患者的计划手术的医疗设施处调整医疗供应的库存。

这方面及其它方面的实施方式包括配置成执行在计算机存储设备上编码的方法的动作的对应系统、装置、以及计算机程序。可以借助于安装在系统上的在操作中引起系统执行动作的软件、固件、硬件或其组合来这样配置一个或多个计算机的系统。可以借助于具有在被数据处理装置执行时引起装置执行动作的指令来这样配置一个或多个计算机程序。

实施方式每个可以可选地包括以下特征中的一个或多个。例如，接收指示有可能在用于特定患者的计划手术中使用的项目的数据包括针对在用于特定患者的计划手术中可以使用的多个替换项目中的每一个接收概率分数，该概率分数指示该项目将在用于特定患者的计划手术中被使用的概率。

实施方式可以包括多个替换项目，包括用于关节置换程序的多个替换植入物。在此类实施方式中，接收概率分数可以包括接收对应于每个替换植入物的概率分数。

在某些实施方式中，概率分数中的一个或多个可以指示特定尺寸的植入物将在用于特定患者的计划手术中被使用的概率。

在某些实施方式中，接收指示可能在用于特定患者的计划手术中使用的项目的数据可以包括接收分别地指示不同尺寸的植入物将在用于特定患者的计划手术中被使用的可能性的分数。

在某些示例中，向预测模型输入患者特性可以包括输入特定患者的身高、特定患者的体重、特定患者的性别、特定患者的年龄、特定患者的种族、或者特定患者的体重指数。

实施方式还可以包括向预测模型输入识别被指定为对特定患者执行计划手术的特定外科医生的信息，并且在某些示例中，接收指示有可能在用于特定患者的计划手术中使用的项目的数据可以包括从预测模型接收基于用于特定患者的患者特性生成的数据和识别被指定为对特定患者执行计划手术的特定外科医生的信息。

实施方式还可以包括向预测模型输入识别被指定为对特定患者执行计划手术的特定外科医生的偏好的信息，并且在某些示例中，接收指示有可能在用于特定患者的计划手术中使用的项目的数据可以包括从预测模型接收基于用于特定患者的患者特性生成的数据和识别被指定为对特定患者执行计划手术的特定外科医生的偏好的信息。

实施方式还可以包括输入识别将执行用于特定患者的计划手术的医院的信息，并且在某些示例中，接收指示有可能在用于特定患者的计划手术中使用的项目的数据可以包括从预测模型接收基于用于特定患者的患者特性生成的数据和指示将在那里执行用于特定患者的计划手术的医院的信息。

实施方式还可以包括输入指示用于针对特定患者的计划手术的手术计划的一个或多个特性的信息，并且在某些示例中，接收指示有可能在用于特定患者的计划手术中使用的项目的数据可以包括从预测模型接收基于用于特定患者的患者特性生成的数据和指示用于针对特定患者的计划手术的手术计划的一个或多个特性的信息。

调整医疗设施处的医疗供应的库存可以例如包括基于从预测模型接收到的数据来选择要在医疗设施处储存的一个或多个项目。

在某些示例中，选择要提供的一个或多个项目可以包括选择可以包括基于来自预测模型的数据而确定一个或多个项目每个至少具有在用于特定患者的计划手术中被使用的最小可能性，并且基于该确定，选择至少具有该最小可能性的每个项目。

选择要提供的一个或多个项目在某些示例中可以包括基于来自预测模型的数据而确定作为用于彼此的替换的多个项目至少具有在用于特定患者的计划手术中被使用的最小可能性，并且基于该确定，选择作为用于彼此的替换的至少具有将被储存在医疗设施处的最小可能性的多个项目中的每个。

在某些实施方式中，来自预测模型的数据指示第一项目可能在用于特定患者的计划手术中被使用。在某些示例中，调整医疗设施处的医疗供应的库存可以包括访问指示将在那里执行用于特定患者的计划手术的医疗设施的库存的内容的库存数据，并且基于访问的库存数据和从预测模型接收到的数据，确定医疗设施的库存不包括可能在一组计划手术中使用的一定数量的第一项目，所述一组计划手术包括用于特定患者的计划手术。

在某些实施方式中，调整医疗设施处的医疗供应的库存可以包括响应于确定医疗设施的库存不包括可能要使用的所述数量的第一项目，通过与医疗设施的接口而提供状态信息，其指示可能在医疗设施处需要附加量的第一项目。

在某些示例中，调整医疗设施处的医疗供应的库存可以包括指示用于获取第一项目的动作、接收授权该动作的用户输入、以及响应于接收到用户输入而执行动作。

该动作可以包括例如选自由以下各项组成的组的动作：加快到医疗设施的装运，该装运物包括第一项目，发起第一项目的采购，从另一医疗设施请求第一项目，并且请求第一项目的制造商制造第一项目。

在某些示例中，执行动作可以包括访问指示用于特定患者的计划手术的预定日期的数据，用计划手术的预定数据来确定将向医疗设施提供第一项目的装运模式和装运日期，并且命令第一项目的提供商使用该装运模式不迟于该装运日期装运第一项目。

在某些实施方式中，该预测模型可以包括使用回归分析、最大熵分类器、人工神经网络、支持向量机、或核机器确定的一组规则。

在另一方面，可以用调整医疗设施处的医疗供应的库存的方法来具体实施在本说明书中描述的主题，所述方法包括如下动作：针对多个患者中的每一个，访问指示将在医疗设施处对患者执行的预定医疗程序和患者的特性的数据，针对多个患者中的每一个，获得基于患者的特性确定的概率数据，该概率数据指示在用于患者的医疗程序期间将使用项目的可能性，聚合用于多个患者的概率数据以生成预测库存数据，其指示多个患者的医疗程序所需的项目的预测数量，访问指示将在医疗设施处可用的项目的数量的当前库存数据，确定预测库存数据与当前库存数据之间的差异，并且基于预测库存数据与当前库存数据之间的差异来调整医疗设施处的项目中的至少某些的量。这个及其它方面的其它实施方式包括被配置成执行在计算机存储设备上编码的方法的动作的对应系统、装置、以及计算机程序。

实施方式每个可以可选地包括以下特征中的一个或多个。例如，当前库存数据可以指示储存在医疗设施处的项目和在到医疗设施的途中的项目。

在某些实施方式中，该概率数据指示将使用不同尺寸的植入物的概率。

在某些实施方式中，针对所述多个患者中的每一个获得基于患者的特性确定的概率数据可以包括针对多个患者中的每个特定患者获得基于特定患者的身高、特定患者的体重、特定患者的性别、特定患者的年龄、特定患者的种族、或特定患者的体重指数确定的概率数据。

在另一方面，可以用用于调整被配置成基于接收到医疗程序的患者的特性来预测医疗程序所需的医疗供应的预测模型的方法来具体实施在本说明书中描述的主题，所述方法可以包括如下的动作：访问指示特定患者的特性的患者数据，访问预测数据，其指示预测模型基于接收到患者数据作为输入而提供的输出，该预测数据指示在用于特定患者的手术程序中将使用特定项目的概率，访问指示在用于特定患者的手术程序中使用的项目的使用数据，基于预测数据和使用数据来调整预测模型，以及基于已调整预测模型的输出来调整医疗设施处的医疗供应的库存。这个及其它方面的其它实施方式包括被配置成执行在计算机存储设备上编码的方法的动作的对应系统、装置、以及计算机程序。

实施方式每个可以可选地包括以下特征中的一个或多个。例如，基于预测数据和使用数据来调整预测模型可以包括基于使用数据来确定目标输出值，将预测模型的输出与目标输出值进行比较，以及基于预测模型的输出与目标输出值之间的差来调整预测模型。

在某些实施方式中，基于使用数据来确定目标输出值可以包括至少部分地基于在用于特定患者的手术程序中使用的一个或多个植入物的使用数据中的指示来确定用于植入物尺寸的目标概率分布。将预测模型的输出与目标输出值相比较可以例如包括将目标概率分布与预测数据所指示的用于植入物尺寸的预测概率分布相比较。另外，基于预测模型的输出与目标输出值之间的差来调整预测模型可以包括基于目标概率分布与预测概率分布之间的差来调整预测模型。

在某些实施方式中，基于预测数据和使用数据来调整预测模型可以包括调整预测模型以响应于接收到特定患者的特性中的一个或多个作为输入而指示用于使用数据指示在用于特定患者的手术程序中使用的项目的增加的使用概率。

在某些实施方式中，基于预测数据和使用数据来调整预测模型可以包括调整预测模型以响应于接收到特定患者的特性中的一个或多个作为输入而指示用于使用数据未指示在用于特定患者的手术程序中使用的项目的减小的使用概率。

在某些实施方式中，特定患者的特性可以包括特定患者的性别、特定患者的年龄、特定患者的体重、特定患者的身高、特定患者的种族、或者特定患者的体重指数。

在某些实施方式中，调整预测模型可以包括改变预测模型的一部分的参数，在某些实施方式中，该部分是（i）使用回归分析确定的一组规则，（ii）最大熵分类器，（iii）人工神经网络，（iv）支持向量机，或者（v）核机器。预测数据可以例如指示在用于特定患者的手术程序中将使用特定植入物、试验部件、手术工具、或一次性项目的概率。另外，使用数据可以指示在用于特定患者的手术程序中是否使用了特定植入物、试验部件、手术工具或者一次性项目。

在另一方面，可以用跟踪并分析医疗程序的结果的方法来具体实施在本书明书中描述的主题，所述方法可以包括如下的动作：将用于多个患者的手术前数据存储在一个或多个数据库中，该手术前数据指示用于患者的手术前生活规则和患者与手术前生活规则的服从性水平，将用于多个患者的手术后数据存储在一个或多个数据库中，该手术后数据指示用于患者的手术后生活规则和患者与手术后生活规则的服从性水平，将用于多个患者的结果数据存储在一个或多个数据库中，该结果数据指示多个患者的医疗程序的结果，分析存储在一个或多个数据库中的数据以识别手术前数据和手术后数据与结果数据所指示的不同结果的相关，基于该相关来确定指示与手术前或手术后生活规则的元素的服从性或不服从性如何对结果数据所指示的不同结果有所贡献的度量，以及在用户接口上提供指示与手术前或手术后生活规则的元素的服从性或不服从性如何对不同结果有所贡献的度量。这个及其它方面的其它实施方式包括被配置成执行在计算机存储设备上编码的方法的动作的对应系统、装置、以及计算机程序。

实施方式每个可以可选地包括以下特征中的一个或多个。例如，提供度量可以包括提供结果数据所指示的不同结果的可能原因的指示。

实施方式还可以包括将用于多个患者的程序数据存储在一个或多个数据库中，该程序数据指示用于多个患者的医疗程序的特性。在某些实施方式中，分析数据可以包括分析存储在一个或多个数据库中的数据以识别手术前数据、程序数据以及手术后数据与结果数据所指示的不同结果的相关。

在某些实施方式中，程序数据指示在多个患者的医疗程序期间发生的手术事件或者在多个患者的医疗程序期间所使用的手术技术。实施方式还可以包括确定指示手术事件或手术技术有多大可能影响医疗程序的结果的度量。

实施方式可以包括将用于多个患者的患者数据存储在一个或多个数据库中，其中，用于每个患者的患者数据包括患者特性，其包括患者的性别、患者的年龄、患者的体重、患者的身高、患者的种族、或者患者的体重指数。在某些实施方式中，分析数据可以包括分析存储在一个或多个数据库中的数据以识别手术前数据、患者数据、以及手术后数据与由结果数据所指示的不同结果的相关。实施方式还可以包括确定指示患者特性中的一个或多个有多大可能影响医疗程序的结果的度量。

实施方式还可以包括接收指示特定患者的特性的数据，基于特定患者的特性和患者数据与结果数据的相关，确定用于特定患者的分类或者预测用于患者的程序的可能结果。

在某些实施方式中，分析存储在一个或多个数据库中的数据可以包括识别结果数据指示已经历平均值以上结果的多个患者的子集，分析用于子集中的患者的手术前数据、手术后数据、以及结果数据以识别与平均值以上结果相关的因素。

在某些实施方式中，该结果数据指示用于多个患者的重新入院事件或患者满意度水平。确定度量可以例如包括确定一个或多个手术前或手术后患者动作对降低的重新入院率和增加的患者满意度率有所贡献。

实施方式还可以包括基于手术前数据、手术后数据、以及结果数据来确定动作具有小于阈值水平的与医疗程序的结果的相关，改变用于医疗程序的手术前生活规则、手术后生活规则、或手术计划以省略具有小于阈值水平的与医疗程序的结果的相关的动作。

在某些实施方式中，手术前数据和手术后数据指示对包括患者的药物摄入、理疗参与、或物理活动的规定患者动作的服从性。另外，确定度量可以包括确定指示患者的药物摄入、理疗参与、或物理活动对不同结果有所贡献的程度的度量。

在另一方面，可以用调整医疗供应的生产或分销的方法来具体实施在本说明书中描述的主题，所述方法可以包括如下动作：针对多个患者中的每一个，访问指示将对患者执行的预定医疗程序和患者的特性的数据，针对多个患者中的每一个，获得基于患者的特性确定的概率数据，该概率数据指示在用于患者的医疗程序期间将使用项目的可能性，聚合用于多个患者的概率数据以生成预测库存数据，其指示多个患者的医疗程序所需的项目的预定数量，以及基于预测库存数据来调整制造或分销的项目的数量。这个及其它方面的其它实施方式包括被配置成执行在计算机存储设备上编码的方法的动作的对应系统、装置、以及计算机程序。

实施方式每个可以可选地包括以下特征中的一个或多个。例如，基于预测库存数据来调整生产或分销的项目的数量可以包括基于预测库存数据来确定针对多个植入物尺寸中的每一个要制造的植入物的数量，并且制造用于所述多个植入物尺寸的确定数量的植入物。

在某些实施方式中，将用于多个患者的概率数据聚合以生成预测库存数据可以包括将用于与特定医疗设施、特定分销中心、或者特定地理区域相关联的患者的概率数据聚合。在这些实施方式中，基于预测库存数据来调整生产或分销的项目的数量可以包括基于预测库存数据来确定要装运到特定医疗设施、特定分销中心、或特定地理区域的植入物的数量，其中，确定的数量分别地对应于不同的植入物尺寸，以及根据分别地对应于不同植入物尺寸的数量将不同植入物尺寸的植入物装运到特定医疗设施、特定分销中心、或特定地理区域。

在某些实施方式中，基于预测库存数据来调整生产或分销的项目的数量可以包括基于第一制造或分销计划来确定计划要制造或分销的特定尺寸的植入物的计划数量，基于预测库存数据来确定针对多个患者的医疗程序预测的特定尺寸的植入物的预测数量，将计划数量与预测数量相比较，以及基于将计划数量与预测数量相比较而改变第一制造或分销计划。

在某些实施方式中，基于预测库存数据来调整生产或分销的项目的数量可以包括确定计划在一定时间段期间制造的特定尺寸的植入物的计划数量大于预测库存数据所指示的特定尺寸的植入物的预测数量，并且基于确定计划数量大于预测数量，在该时间段期间制造少于计划数量的特定尺寸的植入物。

在某些实施方式中，基于预测库存数据来调整生产或分销的项目的数量可以包括确定计划在一定时间段期间制造的特定尺寸的植入物的计划数量大于预测库存数据所指示的特定尺寸的植入物的预测数量，并且基于确定计划数量小于预测数量，在该时间段期间制造多于计划数量的特定尺寸的植入物。

在某些实施方式中，基于预测库存数据来调整生产或分销的项目的数量可以包括确定计划在一定时间段期间被交付到目的地的特定尺寸的植入物的计划数量大于预测库存数据所指示的特定尺寸的植入物的预测数量，并且基于确定计划数量大于预测数量，在该时间段期间将少于计划数量的特定尺寸的植入物交付到目的地。

在某些实施方式中，基于预测库存数据来调整生产或分销的项目的数量可以包括确定计划在一定时间段期间被交付到目的地的特定尺寸的植入物的计划数量小于预测库存数据所指示的特定尺寸的植入物的预测数量，并且基于确定计划数量大于预测数量，在该时间段期间将多于计划数量的特定尺寸的植入物交付到目的地。

在某些实施方式中，针对所述多个患者中的每一个获得基于患者的特性确定的概率数据可以例如包括针对多个患者中的每个特定患者获得基于特定患者的身高、特定患者的体重、特定患者的性别、特定患者的年龄、特定患者的种族、或特定患者的体重指数确定的概率数据。

在另一方面，可以用管理医疗设施的库存的方法来具体实施在本说明书中描述的主题，所述方法可以包括如下动作：接收指示医疗程序中的项目的使用的数据，响应于接收到指示项目的使用的数据，确定应在医疗设施的库存中替换该项目。基于确定应替换该项目，这些方法可以还包括如下动作：识别由与供应商的合同所指示的项目的价格，并且向供应商传输以由与供应商的合同所指示的价格从供应商采购该项目的订单。

这个及其它方面的其它实施方式包括被配置成执行在计算机存储设备上编码的方法的动作的对应系统、装置、以及计算机程序。可以借助于安装在系统上的在操作中引起系统执行动作的软件、固件、硬件或其组合来这样配置一个或多个计算机的系统。可以借助于具有在被数据处理装置执行时引起装置执行动作的指令来这样配置一个或多个计算机程序。

实施方式每个可以可选地包括以下特征中的一个或多个。例如，接收指示医疗程序中的项目的使用的数据可以包括接收指示与项目相关联的跟踪设备的扫描的数据，该扫描识别项目。

在某些实施方式中，跟踪设备可以包括光学代码或射频识别设备。在某些实施方式中，接收指示跟踪设备的扫描的数据可以包括在医疗程序期间接收由在医疗程序期间发生的跟踪设备的扫描生成的扫描数据，该跟踪设备在其中执行医疗程序的手术室中被扫描。

在某些实施方式中，接收指示医疗程序中的项目的使用的数据可以包括从用于医疗程序的电子医疗记录接收由医务人员输入的数据。

在某些实施方式中，确定应在医疗设施的库存中替换项目可以包括确定医疗设施处的库存中的项目的数量小于用于该项目的最小数量。

在某些实施方式中，确定应在医疗设施的库存中替换项目可以包括例如访问指示预定在一定时间段期间在医疗设施处发生的一组多个医疗程序中将使用不同项目的可能性的预测数据，并且基于该预测数据，确定医疗设施处的库存中的项目的数量小于可能在所述时间段期间被用于预定在该时间段期间在医疗设施处发生的该组多个医疗程序的项目的预测数量。在某些实施方式中，传输用以采购项目的订单可以包括将用以采购项目的订单直接地传输到项目的制造商。

实施方式还可以包括生成用以从供应商采购项目的订单，向用户提供关于订单的数据，并且从用户接收用以提交订单的授权。在某些实施方式中，可以响应于从用户接收到用以提交订单的授权而执行传输用以采购项目的订单。

在某些实施方式中，确定应替换项目、识别用于项目的价格、以及传输用以采购项目的订单每个由一个或多个计算机自动地执行而不要求来自人类用户的输入。

在某些实施方式中，确定该项目应被替换、识别用于项目的价格、以及传输用以采购项目的订单每个在医疗程序完成之前执行。

在某些实施方式中，确定该项目应被替换、识别用于项目的价格、以及传输用以采购项目的订单每个是在执行医疗程序的同一天执行的。

在某些实施方式中，识别由与供应商的合同所指示的用于项目的价格可以包括访问指示医疗设施与多个供应商之间的合同条款的合同数据，基于合同数据来识别由与供应该项目的一个或多个供应商的不同合同所指示的用于出售的项目的多个价格，以及从多个价格之中识别用于项目的最低价格和已在合同上同意以最低价格出售项目的特定供应商。

可用数字电子电路或者用计算机软件、固件或硬件来实现在本说明书中描述的所有功能操作，包括在本说明书及其结构等价物中或者在其中的一个或多个的组合中公开的结构。可以将公开的技术实现为一个或多个计算机程序产品，即在计算机可读介质上编码以便由数据处理装置执行或控制其操作的计算机程序指令的一个或多个模块。计算机可读介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、存储器设备、影响机器可读传播信号的物质的组合物、或者其中的一个或多个的组合。计算机可读介质可以是非临时计算机可读介质。术语“数据处理装置”涵盖用于处理数据的所有装置、设备以及机器，作为示例包括可编程处理器、计算机、或多个处理器或计算机。除了硬件之外，该装置可以包括创建用于正在讨论中的计算机程序的执行环境的代码，例如组成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统或其中的一个或多个的组合的代码。传播信号是人工生成信号，例如机器生成电、光学或电磁信号，其被生成为将信息编码以便传输到适当的接收机装置。

可用任何形式的编程语言（包括编译或解释语言）来编写计算机程序（也称为程序、软件、软件应用程序、脚本、或代码），并且可将其以任何形式部署，包括作为独立程序或作为模块、部件、子例程、或适合于在计算环境中使用的其它单元。计算机程序不一定对应于文件系统中的文件。可以将程序存储在保持其它程序或数据（例如，存储在标记语言文档中的一个或多个脚本）的文件的一部分中、专用于正在讨论中的程序的单个文件中、或者在多个协调文件（例如，存储一个或多个模块、子程序、或代码的各部分的文件）中。可将计算机程序部署成在一个计算机上或者在位于一个地点处或跨多个地点分布并被通信网络互连的多个计算机上执行。

在本说明书中描述的过程和逻辑流可以由执行一个或多个计算机程序以通过对输入数据进行操作并生成输出来执行功能的一个或多个可编程处理器执行。该过程和逻辑流还可以由专用逻辑电路执行，并且还可以将装置实现为专用逻辑电路，该专用逻辑电路例如FPGA（现场可编程门阵列）或ASIC（专用集成电路）。

适合于计算机程序执行的处理器举例来说包括通用和专用微处理器两者以及任何种类的数字计算机中的任何一个或多个处理器。一般地，处理器将从只读存储器或随机存取存储器或两者接收指令和数据。计算机的必不可少元件是用于执行指令的处理器和用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。一般地，计算机还将包括或者被操作耦合以从用于存储数据的一个或多个大容量存储设备（例如磁、磁光盘、或光盘）接收数据，或向其传输数据，或者两者。然而，计算机不需要具有此类设备。此外，可以将计算机嵌入另一设备中，例如平板计算机、移动电话、个人数字助理（PDA）、移动音频播放器、全球定位系统（GPS）接收机，仅举几个例子。适合于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、介质或存储器设备，举例来说包括半导体存储器设备，例如，EPROM、EEPROM、以及闪速存储器设备；磁盘，例如内部硬盘或可移动磁盘；磁光盘；以及CD-ROM和DVD-ROM磁盘。可用专用逻辑电路来补充处理器和存储器或者将其结合在专用逻辑电路中。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实现公开的技术，该计算机具有用于向用户显示信息的显示设备（例如，CRT（阴极射线管）或LCD（液晶显示器）监视器）和用户可以用其来向计算机提供输入的键盘和定点设备（例如鼠标或轨迹球）。也可以使用其它种类的设备来提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈，例如，视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈；并且可以以任何形式接收来自用户的输入，包括声学、言语或触觉输入。

实施方式可以包括计算系统，该计算系统包括例如作为数据服务器的后端部件或者包括中间件部件（例如，应用服务器）或者包括前端部件，例如具有用户可以通过其与公开技术的实施方式相交互的图形用户接口或网络浏览器的客户端计算机或者一个或多个此类后端、中间件或前端部件的任何组合。可以用数字数据通信的任何形式或介质（例如，通信网络）来将系统的部件互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”）和广域网（“WAN”），例如因特网。

计算系统可包括客户端和服务器。客户端和服务器一般地相互远离并通常通过通信网络进行交互。客户端和服务器的关系借助于在相应计算机上运行且相互具有客户端-服务器关系的计算机程序出现。

虽然本说明书包含许多特定细节，但不应将这些解释为限制，而是作为特定实施方式所特有的特征的描述。在本说明书中在单独实施方式的上下文中描述的某些特征还可以组合地在单个实施方式中实现。相反地，在单个实施方式的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何适当的子组合在多个实施方式中实现。此外，虽然上文可将特征描述为以某些组合的方式作用并且甚至最初同样地要求保护，但在某些情况下可以从该组合去除来自要求保护的组合的一个或多个特征，并且要求保护的组合可以针对子组合或子组合的变化。

类似地，虽然在图中按照特定顺序描绘了各操作，但不应将其理解为要求按照所示的特定顺序或按照连续顺序来执行此类操作，或者执行所有的所示操作以实现期望的结果。在某些情况下，多重任务和并行处理可以是有利的。此外，不应将上述实施方式中的各种系统部件的分离理解为在所有实施方式中都要求此类分离，并且应理解的是所述程序部件和系统一般地可以在单个软件产品中被集成在一起或者被封装到多个软件产品中。

因此，已描述了特定实施方式。其它实施方式在以下权利要求的范围内。例如，在权利要求中记载的动作可以按照不同的顺序执行且仍实现期望的结果。

Claims (30)

1.一种确定不同尺寸的植入部件的数量的方法，该方法由一个或多个计算机执行，该方法包括：

访问数据，该数据指示（i）预定在特定时间段期间在特定医疗设施处执行的多个预定矫形手术，以及（ii）对应于预定矫形手术的用于患者的物理患者特性，该物理患者特性至少包括患者中每个的身高和患者中每个的体重；

针对预定矫形手术中的每个特定预定矫形手术：

识别在具有对应于特定预定矫形手术的手术类型的手术期间使用的植入部件；

从对应于不同植入部件的一组多个模型之中识别对应于已识别植入部件的一个或多个模型，所述一个或多个模型已使用在用于其它患者的过去手术中使用的项目与包括其它患者的身高和体重的物理特性之间的关系生成，所述一个或多个模型指示（i）至少包括身高和体重的物理患者特性与（ii）植入部件的多个不同尺寸之间的相关；以及

使用已识别的一个或多个模型来基于对应于特定预定矫形手术的患者的身高和体重来生成用于植入部件的多个不同尺寸的概率度量，概率度量中的每个指示在特定的预定矫形手术中将使用特定尺寸的植入部件的概率；

基于针对预定程序生成的概率度量的聚合集合来确定要在所述特定时间段内在特定医疗设施处提供的多个不同植入部件的多个不同尺寸中的每一个的数量。

2.权利要求1的方法，其中确定植入部件的数量包括：

识别表示预定矫形手术所需的植入部件在特定医疗设施处将可用的期望置信度水平的预定置信度水平；以及

针对一个或多个植入部件中的至少第一植入部件，基于概率度量的聚合集合来确定要在医疗设施处以多个不同尺寸中的每一个提供的第一植入部件的数量以实现预定置信度水平。

3.权利要求1的方法，还包括：

访问指示特定医疗设施处的植入部件的库存的记录；

将（i）多个不同尺寸的植入部件的确定数量与（ii）如在访问记录中所指示的特定医疗设施处的库存中的植入部件的记录数量相比较；

基于该比较来确定植入部件的确定数量与植入部件的记录数量之间的差；以及

响应于确定该差，向医疗设施提供指示植入部件的确定数量与植入部件的记录数量之间的差的消息。

4.权利要求1的方法，还包括通过计算机网络并且向与特定医疗设施相关联的一个或多个计算机提供数据，该数据指示特定时间段之前的不同尺寸的植入部件的确定数量。

5.权利要求1的方法，其中所述预定矫形手术包括用于特定关节的关节形成手术；并且

其中，确定多个不同尺寸的多个不同植入部件中的每一个的数量包括确定用于在被组装时形成用于特定关节的假体的多个尺寸中的每一个的多个不同植入部件中的每一个的数量。

6.权利要求1的方法，其中使用已识别的一个或多个模型来生成用于多个不同尺寸中的每个特定尺寸的植入部件的概率度量包括：

使用第一模型来基于特定患者的身高和特定患者的体重而生成对应于在特定矫形手术类型的矫形手术中使用的不同尺寸的第一植入部件的第一概率度量；以及

使用第二模型来基于特定患者的身高、特定患者的体重、以及使用第一模型生成的概率度量而生成对应于在特定矫形手术类型的矫形手术中与第一植入部件一起被使用的不同尺寸的第二植入部件的第二概率度量。

7.权利要求1的方法，其中使用已识别的一个或多个模型来生成用于多个不同尺寸的植入部件的概率度量包括：

使用已识别的一个或多个模型来基于特定患者的身高和特定患者的体重且进一步基于特定患者的性别、特定患者的年龄、特定患者的种族、或者特定患者的体重指数而生成用于植入部件的多个不同尺寸中的每一个的概率度量。

8.权利要求1的方法，还包括：

在预定矫形手术完成之后，接收指示在预定矫形手术期间植入的植入部件的尺寸的数据；

基于指示植入的植入部件的尺寸的数据，改变多个模型的集合中的模型的参数以改变用于一个或多个尺寸的植入部件的模型所指示的概率；以及

针对第二组预定矫形手术而使用已更新模型来生成用于不同尺寸的植入部件的概率度量。

9.权利要求1的方法，还包括：

识别被指定为执行预定矫形手术中的一个的特定外科医生；以及

访问指示特定外科医生的偏好的数据；

其中，针对特定外科医生预定将执行的预定矫形手术，使用已识别的一个或多个模型来生成用于多个不同尺寸的植入部件的概率度量包括：

生成用于多个不同尺寸的植入部件的第一组概率度量；以及

基于特定外科医生的偏好来修改第一组概率度量以生成第二组概率度量；

其中确定多个不同尺寸的多个不同植入部件中的每一个的数量包括基于使用第二组概率度量生成的聚合概率数据来确定所述数量。

10.权利要求9的方法，其中访问指示特定外科医生的偏好的数据包括：

访问指示特定外科医生所执行的先前手术的数据；

从由特定外科医生执行的先前手术之中选择特定矫形手术类型的矫形手术；以及

基于在选择的矫形手术中使用的植入部件的尺寸与选择的矫形手术中的患者的身高和体重之间的相关来确定特定外科医生的偏好。

11.权利要求1的方法，其中识别对应于植入部件和特定矫形手术类型的一个或多个模型包括：

识别与特定医疗设施相关联的特定地理区域；以及

针对不同尺寸的植入部件，根据特定地理区域的人口统计，识别为了提供概率度量而生成的一个或多个模型。

12.权利要求1的方法，其中使用已识别的一个或多个模型来生成概率度量包括确定分布曲线，其指示在用于特定患者的手术中使用的不同尺寸的植入部件的概率；

其中确定多个不同尺寸的多个不同植入部件中的每一个的数量包括：

使用针对不同患者确定的分布曲线，将用于第一植入部件的尺寸的多个分布曲线聚合以跨不同尺寸的第一植入部件生成复合分布曲线；以及

针对每个特定尺寸的第一植入部件，根据对应于特定尺寸的复合分布曲线的值来选择特定尺寸的第一植入部件的数量。

13.一种用于确定不同尺寸的植入部件的数量的系统，该系统包括：

一个或多个数据存储设备，其存储：

使用历史手术数据的回归分析生成的多个模型，多个模型中的每一个指示（i）用于在历史手术数据中参考的患者的至少包括身高和体重的物理患者特性与（ii）为患者植入的不同尺寸的植入部件之间的相关；

预定记录，其指示在特定时间段期间预定在未来在特定医疗设施处执行的多个预定矫形手术；以及

患者记录，其指示对应于预定矫形手术的用于患者的物理患者特性，该物理患者特性至少包括对应于预定矫形手术的患者中的每个的身高和患者中的每个的体重；

一个或多个计算机和存储指令的一个或多个存储设备，该指令可操作用于在被一个或多个计算机执行时促使一个或多个计算机使用对应于预定矫形手术的患者的身高和体重来生成用于不同植入部件尺寸的概率度量，并且基于该概率度量来确定不同尺寸的植入部件的数量；

其中为了生成概率度量，所述指令可操作用于在被执行时促使一个或多个计算机针对预定矫形手术中的每个特定预定矫形手术：

识别在具有对应于特定预定矫形手术的手术类型的手术期间使用的植入部件；

从使用历史手术数据的回归分析生成的多个模型之中识别对应于已识别植入部件的一个或多个模型，已识别的一个或多个模型指示（i）至少包括身高和体重的物理患者特性与（ii）植入部件的多个不同尺寸之间的相关；以及

使用已识别的一个或多个模型而基于对应于特定预定矫形手术的特定患者的身高和体重来生成用于植入部件的多个不同尺寸的概率度量，概率度量中的每个指示在特定的预定矫形手术中将使用特定尺寸的植入部件的概率；

其中为了确定不同尺寸的植入部件的数量，所述指令可操作用于在被执行时促使一个或多个计算机基于用于预定程序的概率度量的聚合集合来确定用于在所述特定时间段内要在特定医疗设施处提供的多个不同植入部件的多个不同尺寸中的每一个的数量。

14.权利要求13的系统，其中为了确定不同尺寸的植入部件的数量，所述指令可操作用于在被执行时促使一个或多个计算机：

识别表示预定矫形手术所需的植入部件在特定医疗设施处将可用的期望置信度水平的预定置信度水平；以及

至少针对第一植入部件且基于概率度量的聚合集合，确定要以多个不同尺寸中的每一个在特定医疗设施处提供的第一植入部件的数量以实现用于第一植入部件的预定置信度水平。

15.权利要求13的系统，其中所述指令进一步可操作用于在被执行时促使一个或多个计算机：

访问指示在特定医疗设施处的植入部件的库存的记录；

将（i）多个不同尺寸的植入部件的确定数量与（ii）如在访问记录中所指示的特定医疗设施处的库存中的植入部件的记录数量相比较；

基于该比较来确定植入部件的确定数量与植入部件的记录数量之间的差；以及

响应于确定该差，向医疗设施提供指示植入部件的确定数量与植入部件的记录数量之间的差的消息。

16.权利要求13的系统，其中所述指令进一步可操作用于在被执行时促使一个或多个计算机通过计算机网络并向与特定医疗设施相关联的一个或多个计算机提供数据，该数据指示特定时间段之前的不同尺寸的植入部件的确定数量。

17.一种选择用于患者的植入部件的尺寸的方法，该方法由一个或多个计算机执行，该方法包括：

由一个或多个数据存储设备访问（i）指示特定患者的物理特性的数据，所述物理特性包括特定患者的身高和特定患者的体重，（ii）指示用于特定患者的预定矫形手术的特定矫形手术类型的数据，以及（iii）使用在用于其它患者的过去手术中使用的植入部件与包括其它患者的身高和体重的其它患者的物理特性之间的关系生成的一个或多个模型；

基于用于预定矫形手术的特定矫形手术类型来确定在特定手术类型的手术中使用植入部件；

响应于确定在特定矫形手术类型的手术中使用植入部件，识别对应于该植入部件和特定矫形手术类型的一个或多个模型，已识别的一个或多个模型指示（i）至少包括身高和体重的物理患者特性与（ii）植入部件的多个不同尺寸之间的相关；

使用已识别的一个或多个模型来基于特定患者的身高和体重生成用于植入部件的多个不同尺寸中的每个特定尺寸的概率度量，所述概率度量中的每一个指示在特定患者的预定矫形手术中将使用特定尺寸的植入部件的概率；

基于对应于相应尺寸的概率度量是否满足一个或多个阈值而从多个不同尺寸之中选择在预定矫形手术期间要提供的植入部件的尺寸的子集。

18.权利要求17的方法，其中确定在特定矫形手术类型的手术中使用植入部件包括基于用于预定矫形手术的特定矫形手术类型来识别在特定矫形手术类型的手术中一起使用多个不同的植入部件；

其中识别一个或多个模型包括识别多个模型，所述多个模型中的每一个被配置成指示对应于模型的植入部件的不同尺寸的使用的概率；

其中使用选择的一个或多个模型包括使用已识别的多个模型来基于特定患者的身高和体重而生成用于多个不同植入部件中的每一个的一组概率度量，每组概率度量指示在特定患者的预定矫形手术中将使用不同尺寸的对应植入部件的概率；

其中选择尺寸的子集包括针对多个不同植入部件中的每一个来选择在预定矫形手术期间要提供的植入部件的尺寸的子集；以及

其中所述方法还包括为在特定手术类型的手术中一起使用的多个不同植入部件中的每一个提供植入部件尺寸的子集。

19.权利要求18的方法，其中用于预定矫形手术类型的矫形手术类型是用于特定关节的关节形成术；并且

其中在特定矫形手术类型的手术中一起使用的多个不同植入部件是当被组装时形成用于特定关节的假体的部件。

20.权利要求17的方法，其中使用已识别的一个或多个模型来生成用于植入部件的多个不同尺寸中的每个特定尺寸的概率度量包括：

使用第一模型来基于特定患者的身高和特定患者的体重而生成对应于在特定矫形手术类型的矫形手术中使用的不同尺寸的第一植入部件的第一概率度量；以及

使用第二模型来基于特定患者的身高、特定患者的体重、以及使用第一模型生成的概率度量而生成对应于在特定矫形手术类型的矫形手术中与第一植入部件一起被使用的第二植入部件的不同尺寸的第二概率度量。

21.权利要求17的方法，其中使用已识别的一个或多个模型来为植入部件的多个不同尺寸中的每个特定尺寸生成概率度量包括：

使用已识别的一个或多个模型来基于特定患者的身高和特定患者的体重且进一步基于特定患者的性别、特定患者的年龄、特定患者的种族、或者特定患者的体重指数来为植入部件的多个不同尺寸中的每一个生成概率度量。

22.权利要求17的方法，还包括：在预定矫形手术期间向用于预定矫形手术的手术室提供指示植入部件的尺寸的选择的子集的数据。

23.权利要求17的方法，还包括在预定矫形手术之前提供识别植入部件的尺寸的所选择的子集的数据。

24.权利要求17的方法，还包括：

在预定矫形手术完成之后，接收指示在特定患者中植入的植入部件的尺寸的数据；

基于指示在特定患者中植入的植入部件的尺寸的数据来改变一个或多个模型的参数以改变一个或多个模型针对植入部件的一个或多个尺寸所指示的概率；以及

使用已更新的一个或多个模型来为另一患者的预定手术的植入部件的不同尺寸生成概率度量。

25.权利要求17的方法，还包括：

识别被指定成对特定患者执行预定矫形手术的特定外科医生；以及

访问指示特定外科医生的偏好的数据；

其中选择在预定矫形手术期间要提供的植入部件的尺寸的子集包括：

基于对应于相应尺寸的概率度量是否满足一个或多个阈值而识别植入部件的尺寸的子集；

基于特定外科医生的偏好来修改尺寸的子集；以及

选择在预定矫形手术期间要提供的植入部件的尺寸的已修改子集。

26.权利要求25的方法，其中访问指示特定外科医生的偏好的数据包括：

访问指示由特定外科医生执行的先前手术的数据；

从由特定外科医生执行的先前手术之中选择特定矫形手术类型的矫形手术；以及

基于在选择的矫形手术中使用的植入部件的尺寸与选择的矫形手术中的患者的身高和体重之间的相关来确定特定外科医生的偏好。

27.权利要求17的方法，其中识别对应于植入部件和特定矫形手术类型的一个或多个模型包括：

识别与特定患者或者与被指定成执行预定矫形手术的外科医生相关联的特定地理区域；以及

针对植入部件的不同尺寸，根据特定地理区域的人口统计来识别为了提供概率度量而生成的一个或多个模型。

28.一种用于选择患者的植入部件的尺寸的系统，该系统包括：

一个或多个数据存储设备，其存储：

（i）指示特定患者的物理特性的数据，所述物理特性包括特定患者的身高和特定患者的

体重，

（ii）指示用于特定患者的预定矫形手术的特定矫形手术类型的数据，以及

（iii）使用在用于其它患者的过去手术中使用的植入部件与包括其它患者的身高和体重

的其它患者的物理特性之间的关系生成的一个或多个模型；

一个或多个计算机和存储指令的一个或多个存储设备，该指令可操作用于在被一个或多个计算机执行时促使一个或多个计算机执行包括以下各项的操作：

访问指示特定患者的物理特性的数据以及一个或多个模型，该数据指示特定矫形手术类型；

基于用于预定矫形手术的特定矫形手术类型来确定在特定手术类型的手术中使用植入部件；

响应于确定在特定矫形手术类型的手术中使用植入部件，识别对应于该植入部件和特定矫形手术类型的一个或多个模型，已识别的一个或多个模型指示（i）至少包括身高和体重的物理患者特性与（ii）植入部件的多个不同尺寸之间的相关；

使用已识别的一个或多个模型来基于特定患者的身高和体重生成用于植入部件的多个不同尺寸中的每个特定尺寸的概率度量，所述概率度量中的每一个指示在特定患者的预定矫形手术中将使用特定尺寸的植入部件的概率；

基于对应于相应尺寸的概率度量是否满足一个或多个阈值而从多个不同尺寸之中选择在预定矫形手术期间要提供的植入部件的尺寸的子集。

29.一种用于确定不同尺寸的植入部件的数量的系统，该系统包括：

一个或多个数据存储设备，其存储

（i）指示预定在特定时间段期间要在特定医疗设施处执行的多个预定矫形手术的数据，

（ii）指示用于对应于预定矫形手术的患者的物理患者特性的数据，该物理患者特性至少包括患者中的每个的身高和患者中的每个的体重，以及

（iii）使用历史手术数据的回归分析来生成的多个模型，所述多个模型中的每一个指示用于在历史手术数据中参考的患者的至少包括身高和体重的物理患者特性与为在历史手术数据中参考的患者植入的植入部件的不同尺寸之间的相关；

一个或多个计算机和存储指令的一个或多个存储设备，所述指令在被一个或多个计算机执行时可操作用于促使一个或多个计算机针对预定矫形手术中的每个特定预定矫形手术执行操作，该操作包括：

识别在具有对应于特定预定矫形手术的手术类型的手术期间使用的植入部件；

从对应于不同植入部件的一组多个模型之中识别对应于已识别植入部件的一个或多个模型，所述一个或多个模型已使用在用于其它患者的过去手术中使用的项目与包括其它患者的身高和体重的物理特性之间的关系生成，所述一个或多个模型指示（i）至少包括身高和体重的物理患者特性与（ii）植入部件的多个不同尺寸之间的相关；以及

使用已识别的一个或多个模型来基于对应于特定预定矫形手术的患者的身高和体重来生成用于植入部件的多个不同尺寸的概率度量，概率度量中的每个指示在特定的预定矫形手术中将使用特定尺寸的植入部件的概率；

其中，所述指令进一步可操作用于在被一个或多个计算机执行时促使一个或多个计算机将用于预定矫形手术的概率度量聚合，并且基于该聚合概率度量来确定第一植入部件的多个不同尺寸中的每一个的不同数量，使得如果在特定医疗设施处提供确定数量的第一植入部件：

用于特定医疗设施的置信度水平等于或超过预定最小置信度水平，用于特定医疗设施的置信度水平表示执行预定矫形手术所需的不同尺寸的第一植入部件的数量将在特定医疗设施处可用的可能性，并且

第一植入部件的数量将不超过实现最小置信度水平所需的水平多于预定最大过量。

30.权利要求29的系统，其中所述预定最小置信度水平表示所需数量的第一植入部件将可用的至少90%概率；

其中用于特定医疗设施的置信度水平是基于使用多个模型中的一个或多个生成的概率度量确定的；并且

其中所述预定最大过量包括超过实现预定最小置信度水平所需的第一部件的数量的安全库存量。

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