CN108334743A - 学习和优化护理协议 - Google Patents

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CN108334743A CN201810262351.8A CN201810262351A CN108334743A CN 108334743 A CN108334743 A CN 108334743A CN 201810262351 A CN201810262351 A CN 201810262351A CN 108334743 A CN108334743 A CN 108334743A
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C·拉戈尔
W·洛德
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Abstract

一种学习和/或优化临床协议和/或临床指南的方法(600)。接收(602)针对多个患者的工作流数据。工作流数据包括针对每个患者的多个护理步骤及其间的关系。从工作流数据识别(604)护理步骤的一个或多个序列。该识别包括从工作流数据确定(612)护理步骤的一个或多个最常见的序列。护理步骤的所识别的序列包括护理步骤的最常见的序列。护理步骤的所识别的序列之一被选择(606)，且被采用(608)作为临床协议和/或用于产生临床指南。

Description

学习和优化护理协议
本申请是申请号为201180068041.9，申请日为2011年12月9日的发明专利申请的分案申请。
技术领域
本申请通常涉及临床决策制定。它特别适用于结合学习和/或优化临床协议和/或临床指南，并将特别参考学习和/或优化临床协议和/或临床指南来描述它。然而，应理解，它也适用于其它使用情景，且不一定限于前述应用。
背景技术
临床协议(也被称为护理协议)是由医疗机构(例如医院)建立用于在护理患者时遵循的流程。这些协议目的在于确保患者的健康和安全，同时使护理的成本最小化。一般，临床协议从临床指南得到。临床指南是基于最佳的可获得的证据的关于对有特定疾病和状况的人的适当处置和护理的建议。此外，它们一般不依赖于任何特定的医疗机构。专家机构(例如美国心脏协会、美国糖尿病协会、临床系统改进学院等)公布了这些临床指南。
医疗机构常常面临的一个挑战是用于管理每种疾病或状况的明确协议的缺乏。在没有临床协议遵循的情况下，临床医师(例如医生、护士、健康护理专业人员、健康护理助理等)通常依赖于经验。然而，如应认识到的，这导致临床医师之间不同的处置方法，这消极地影响了患者和/或医疗机构的护理标准和/或护理成本。
尽管有这个挑战，在健康护理中的明显的趋势是对医疗机构遵守临床指南的日益增长的预期。临床指南被日益视为护理的“最佳实践”标准的来源。此外，遵守临床指南的推荐被示为减少了成本并改进了成果，由此，至少在美国，执行措施和偿付日益与指南遵守相连。相应地，存在对用于在遵守临床指南方面支持医疗机构的基于指南的临床决策支持系统(CDSS)的增长的需要。
基于指南的CDSS是向管理者、临床医师、患者等中的一个或多个提供临床建议的系统，该临床建议被智能地过滤，是患者特定的，并在适当的时间在医疗点处被提供。为了实现此，基于指南的CDSS执行以每患者为基础的计算机可解释指南(CIG)。CIG一般包含实施CIG的医疗机构的临床协议，且因此一般由多个护理步骤组成并并入了关于基于当前护理步骤如何来布置和/或护理患者的建议。因此，包含从临床指南得到的临床协议的CIG在遵守临床指南方面支持医疗机构。
本申请提供了学习和/或优化临床协议和/或临床指南的新的和改进的系统和方法，其克服了上面提及的问题和其它问题。
发明内容
根据一个方面，提供了一种学习和/或优化临床协议和/或临床指南的方法。接收针对多个患者的工作流数据。工作流数据包括针对每个患者的多个护理步骤及其间的关系。从工作流数据识别护理步骤的一个或多个序列。该识别包括从工作流数据确定护理步骤的一个或多个最常见的序列。护理步骤的所识别的序列包括护理步骤的最常见的序列。选择护理步骤的所识别的序列中的一个。然后将护理步骤的选定序列中的一个或多个护理步骤结合到所确立的临床协议中，和/或护理步骤的选定序列被采用作为临床协议和/或向产生临床指南的专家机构提供反馈。
根据另一方面，提供了一种学习和/或优化临床协议和/或临床指南的系统。该系统包括接收针对多个患者的工作流数据的数据收集引擎。工作流数据包括针对每个患者的多个护理步骤及其间的关系。该系统还包括从工作流数据识别一个或多个护理步骤的数据分析引擎。该识别包括从工作流数据确定护理步骤的一个或多个最常见的序列。所识别的护理步骤包括护理步骤的最常见序列的护理步骤。数据分析引擎还用于选择所识别的护理步骤中的一个或多个。更进一步地，数据分析引擎用于将选定的护理步骤结合到所确立的临床协议中和/或采用选定的护理步骤作为临床协议和/或向产生临床指南的专家机构提供反馈。
根据另一方面，提供了一种医疗系统。该医疗系统包括工作流的一个或多个来源和基于指南的临床决策支持系统(CDSS)。基于指南的CDSS包括被编程为从来源接收针对多个患者的工作流数据的一个或多个处理器。工作流数据包括针对每个患者的多个护理步骤及其间的关系。一个或多个处理器还被编程为从工作流数据识别护理步骤的一个或多个序列。该识别包括从工作流数据确定护理步骤的一个或多个常见的序列。一个或多个处理器还被编程为选择护理步骤的所识别的序列中的一个。甚至，处理器被编程为将护理步骤的选定序列的一个或多个护理步骤结合到所确立的临床协议中和/或采用护理步骤的选定序列作为临床协议和/或向产生临床指南的专家机构提供反馈。
本系统和方法的一个优点在于学习和/或优化临床协议和/或便于临床指南的产生的能力。
另一优点在于学习临床医师知道的但未被明确地文档化和/或被评估的临床协议和/或临床指南的能力。
另一优点在于学习针对不同亚种群的患者的临床协议和/或临床指南的能力。
另一优点在于基于执行来评估临床协议和/或临床指南的能力。
另一优点在于更新所确立的临床协议和/或临床指南的能力。
本领域中的普通技术人员在阅读和理解下面的详细描述后将认识到本发明的再另外的优点。
附图说明
本发明可采取各种部件和部件的布置以及各种步骤和步骤的布置的形式。附图仅为了说明优选实施例的目的，且不应被解释为限制本发明。
图1是根据本公开的方面的医疗机构的信息技术(IT)基础设施的框图；
图2是根据本公开的方面的基于指南的临床决策支持系统(CDSS)的功能部件的框图；
图3是可从中收集工作流数据的外部来源的框图；
图4是工作流数据的图解说明；
图5是根据本公开的方面的基于指南的CDSS的结构部件的框图；以及，
图6是学习和/或优化临床协议和/或临床指南的方法的框图。
具体实施方式
参考图1，提供了医疗机构(例如医院)的信息技术(IT)基础设施100的框图。IT基础设施100一般包括一个或多个临床设备102、通信网络104、患者信息系统106、一个或多个辅助系统108、基于指南的临床决策支持系统(CDSS)110等。然而，应理解，更多或更少的部件和/或部件的不同布置都被设想到。
临床设备102包括患者监视器、在患者床边的设备、由临床医师携带的移动通信设备、临床医师工作站以及在医疗机构中的各种物理位置处的类似物中的一个或多个。此外，每个临床设备102与一个或多个患者和/或一个或多个临床医师相关联。例如，附着到患者和/或临床医师的工作站的患者监视器配置成接收针对多个患者的临床建议。与临床设备102相关联的每个患者与一个或多个临床问题(例如疾病或医学状况)相关联。
如所示出的，临床设备102包括患者监视器102a、治疗设备102b和医学成像设备102c。临床设备102的通信单元112、114、116便于经由通信网络104与外部系统和/或数据库(例如基于指南的CDSS 110)进行通信。临床设备102的存储器118、120、122存储用于执行与临床设备102相关的一个或多个功能的可执行指令。临床设备102的显示器124、126、128允许临床设备102为了相应的用户的益处而显示数据和/或消息。临床设备102的用户输入设备130、132、134允许临床设备102的相应用户与临床设备102交互和/或对显示在显示器124、126、128上的消息作出响应。临床设备102的控制器136、138、140执行存储在存储器118、120、122上的指令以实现与临时设备102相关的功能。
通信网络104允许在连接到其的医疗机构的部件(例如基于指南的CDSS 110和临床设备102)之间的通信，并适合于在部件之间的数字数据的传输。适当地，通信网络104是局域网。然而，设想到通信网络104是互联网、广域网、无线网络、有线网络、蜂窝网络、数据总线(例如USB和I2C)等中的一个或多个。
患者信息系统106充当患者的电子医疗记录(EMR)的中央存储库。来自临床设备102和产生患者数据的其它设备的患者数据适当地存储在患者信息系统106中。在一些实例中，直接从患者数据的来源接收患者数据，而在其它实例中，间接地从患者数据的来源接收患者数据。例如，由临床设备102之一产生的患者数据间接地从基于指南的CDSS 110接收。
一般，患者信息系统106包括数据库142、服务器144等中的一个或多个。数据库142存储医疗机构的患者的EMR。服务器144允许医疗机构的部件经由通信网络104访问EMR。服务器144的通信单元便于经由通信网络104在服务器144和外部设备(例如临床设备102)之间进行通信。通信单元146还便于与患者信息系统106的数据库142的通信。服务器144的存储器148存储用于执行与服务器144相关的一个或多个功能的可执行指令。服务器114的控制器150执行存储于存储器148上的指令以执行与服务器144相关的功能。
从一个或多个权益相关者，例如医疗机构、管理者、临床医师、患者等的角度看，辅助系统108充当与评估临床医师所执行的护理步骤的执行有关的数据的中央存储库。例如，设想到，该数据包括管理数据，例如计费数据和调度数据。计费数据在它提供护理步骤的金钱成本的意义上是相关的。调度数据在它提供护理步骤对资源利用的影响的意义上是相关的。在某些实施例中，辅助系统108包括计费系统108a、调度系统等中的一个或多个。此外，设想到，每个辅助系统108包括与下面描述的计费系统108类似的配置。
如所示出的，在一个实施例中，计费系统108a包括数据库152和服务器154。数据库152存储计费数据，且服务器154给医疗机构的部件(例如基于指南的CDSS 110)提供经由通信网络104对计费数据的访问权。计费系统108a的通信单元156便于经由通信网络104与外部系统(例如基于指南的CDSS 100)的通信。通信单元156还便于与计费系统108a的数据库152的通信。计费系统108a的存储器158存储用于执行与计费系统108a相关的一个或多个功能的可执行指令。计费系统108a的控制器160执行存储在存储器158上的指令以实现与计费系统108a相关的功能。
基于指南的CDSS 110从一个或多个临床数据源162(见图2)接收患者数据，并在某些实施例中向一个或多个消费临床应用164(见图2)提供基于临床协议和/或临床指南的临床建议以促进对临床协议和/或临床指南的遵守。
临床数据源162向基于指南的CDSS 110提供相关患者的患者数据。患者数据适当地包括临床数据，例如包括患者症状(例如，主诉)、患者结果(例如，身体检查结果)、实验室数据(例如，肌酸酐值)、生理数据(例如，血压)、工作流数据、识别数据(例如，患者ID)等。设想到，工作流数据识别例如已执行的护理步骤、当前正被执行的护理步骤、还没有被执行的护理步骤等中的一个或多个。适当地，当患者数据变得可用时，临床数据源162向基于指南的CDSS 110连续地提供患者数据。例如，如果患者监视器每5秒钟从相关的传感器收集数据，则每5秒钟提供最新收集的患者数据。然而，设想到，除了患者数据的可用性以外的事件(例如定时器事件、工作流事件、用户输入事件等)引起患者数据的预备。
消费临床应用164从基于指南的CDSS 100接收针对相关患者的临床建议。临床建议规定了如何护理相关患者，以便帮助临床医师处置相关患者。为了接收针对患者的临床建议，消费临床应用适当地向基于指南的CDSS 110登记以接收针对患者的临床建议。
临床数据源162适当地包括下列项中的至少一个：(1)一个或多个临床设备102；(2)患者信息系统106；(3)一个或多个辅助系统108；(4)产生患者数据的其它设备和/或应用；(5)CDSS 110，例如其用户输入设备；以及(6)类似设备。消费临床应用164适当地包括下列项中的至少一个：(1)一个或多个临床设备102；(2)患者信息系统106；(3)一个或多个辅助系统108；(4)在设备(例如，PC、蜂窝电话等)上运行的应用；(5)CDSS 110；以及(6)类似设备。在某些实施例中，IT基础设施100的一个或多个部件属于临床数据源162和消费临床应用164两者。
基于指南的CDSS 110还使用所接收的患者数据来便于临床协议和/或临床指南的学习和/或优化。虽然在下文被简要地描述，它通过给临床医师提供用于对工作流数据进行文档化的工具来实现此，且判定在处置临床问题(例如疾病或状况时)采用的护理步骤的最常见的序列。甚至，它给临床医师提供用于通过成本利益分析的执行来优化临床协议和/或临床指南的工具，其中多个利用相关者的考虑被顾及。
设想到，基于指南的CDSS 110包括实现在下文中详细描述的基于指南的CDSS 110的各种功能方面的一个或多个设备、服务器、计算机、数据库等。此外，虽然被描述为基于指南的CDSS 110的部分，但设想到，临床协议和/或临床指南的学习和/或优化由除了基于指南的CDSS 110以外的部件执行。
参考图2，提供了根据本公开的方面的基于指南的CDSS 110的功能部件的详细视图。基于指南的CDSS 110适当地包括CIG数据库166、实例数据库168、工作流数据库170、指南执行引擎172、数据收集引擎174、数据分析引擎176等。应认识到，这些功能部件仅仅是用于简化下文的讨论的抽象概念，且并不旨在被解释为限制基于指南的CDSS 110的结构布局。例如，设想到，多个指南执行引擎172、数据收集引擎174和数据分析引擎176由同一结构部件实施。
指南执行引擎172执行体现医疗机构的临床协议的CIG。临床协议一般包括一个或多个理想的护理步骤以及根据患者信息和临床问题的护理步骤的出现的时序。此外，临床协议一般包括对每个护理步骤的建议。设想到，临床协议从临床指南得到，但设想到得到临床协议的其它方法，例如下面讨论的由数据分析引擎176和数据收集引擎174所执行的方法。适当地，CIG被存储在CIG数据库166内并按临床问题做出索引。然而，设想到，CIG被存储在医疗机构的其它部件中。
为了执行CIG，指南执行引擎172创建与临床问题有关的存储在CIG数据库166中的CIG的实例，该临床问题与医疗机构所服务的患者相关。例如，当具有特定的临床问题的患者被容许进入医疗机构时，基于指南的CDSS 110找出与该患者有关的在CIG数据库166中的一个或多个CIG，并创建患者的CIG的实例。CIG的实例是适合于具有患者数据的特定患者的CIG的拷贝。该实例被适当地维持在实例数据库168中并按照患者来做出索引。然而，设想到，实例被存储在医疗机构的其它部件中。
指南执行引擎172还维持和/或更新CIG的实例。当与实例之一有关的患者数据变得可获得时，实例被更新以反映更新的患者信息。例如，当对特定的患者执行护理步骤时，设想到，相关的实例被更新以反映该护理步骤已被执行。相关的患者数据包括生理数据、工作流数据等中的一个或多个。设想到，从临床数据源162接收患者数据。此外或可选地，到CDSS 110包括具有显示器和用户输入设备(例如键盘和/或鼠标)的计算机的限度内，设想到，经由图形用户界面直接从临床医师接收患者数据。
当指南执行引擎172正执行CIG时，指南执行引擎172向消费临床应用164和/或医疗机构的其它部件提供基于CIG的实例的临床建议。如上所指出的，CIG一般包括对形成其的护理步骤的建议。因此，当CIG的实例通过例如完成护理步骤而被更新时，来自该实例的新护理步骤的建议被提供到消费临床应用164中的相关的一个或多个。在某些实施例中，相关的消费医疗设备是向基于指南的CDSS 110登记以接收属于患者的临床建议的消费医疗设备。
数据收集引擎174收集属于事实上由临床医师采用的护理步骤序列的工作流数据，该序列用于管理临床问题(例如疾病或状况)。该工作流数据包括下列项中的一个或多个：什么护理步骤被执行，它们何时被执行，谁执行了它们，执行它们的成本是什么，执行它们的结果是什么，等等。工作流数据适当地被存储在工作流数据库170中。然而，设想到，工作流数据被存储在医疗结构的其它部件中。
工作流数据适当地被电子地收集，但收集工作流数据的其它方法被设想。例如，在某些实施例中，从临床医师，例如以书写形式，手动地收集工作流数据。甚至，工作流数据实时地、回顾地或预期地(prospectively)并在一段足够长的时间内被适当地收集。在某些实施例中，一段足够长的时间是预定量的时间(例如6个月)，或足以收集预定量数据(例如针对该临床问题的护理步骤的100个序列)的一段时间。
在某些实施例中，从临床数据源162和/或医疗机构的其它部件收集工作流数据。如下所述，这样的工作流数据最适合于临床协议的生成，因为该数据被本地化到医疗机构。在其它实施例中，经由例如如图3所示的通信网络180从一个或多个外部来源178(例如另一医疗机构178a和/或国家登记处178b)来收集工作流数据。与在本地收集的工作流数据相反，该工作流数据不是本地化的。因此，它最适合于临床指南而不是临床协议的生成。
数据分析引擎176分析工作流数据库170中的工作流数据以便于一个或多个临床协议和/或一个或多个临床指南的生成。适当地，这包括识别针对与所收集的工作流数据相关的临床问题的护理步骤的一个或多个最常见的序列。虽然其优选地是自动的，但设想到，医师向数据分析引擎176提供用户输入以便于护理步骤的最常见的序列的识别。为了说明，注意图4，其中针对临床问题的工作流数据被提供。工作流数据包括针对三个患者的护理步骤A-D及其间的关系。护理步骤A-D是这三个患者共有的，但护理步骤A-D之间的关系中的每个关系对应于这三个患者中的一个。针对第一患者和第二患者的护理步骤的序列是A->C->D->B，且针对第三患者的护理步骤的序列是A->C->B->D。因此，来自图4的工作流数据的护理步骤的最常见的序列是A->C->D->B。
在某些实施例中，护理步骤的最常见的序列包括决策点。例如，假设护理步骤的两个序列(例如A->B->C和A->B->D)同等地出现在工作流数据内。此外，假设与护理步骤的第一序列相关的所有患者包括特殊属性，且与护理步骤的第二序列相关的所有患者包括不同的特殊属性。在这样的情况下，设想到，护理步骤的最常见的序列包括A、B、C和D，其中在B处的决策点确定在B之后的护理步骤是C还是D。此外或可选地，在某些实施例中，在工作流数据内的护理步骤的序列被分组，且从这些组中的每个识别护理步骤的最常见的序列以定义护理步骤的最常见的序列。设想到，针对临床上有效的原因来执行分组，这些原因解释护理步骤的序列中的变化，例如与护理步骤的序列相关的患者的特殊属性、一天的时间等。
虽然设想到护理步骤的最常见的序列可被采用用于产生临床协议和/或临床指南，在某些情况下，针对给定疾病或病症的护理步骤的最常见的序列不一定是最佳的。因此，在某些实施例中，数据分析引擎176还识别护理步骤的一个或多个可选的序列，并以护理步骤的最常见的序列对它们进行排列以识别护理步骤的一个或多个最佳序列。到护理步骤的最常见的序列由于例如组而包括护理步骤的多个序列的限度内，组被维持，同时产生护理步骤的可选序列并识别护理步骤的最佳序列。例如，针对每个组来识别护理步骤的可选序列和护理步骤的最佳序列。
为了识别护理步骤的可选序列，在一些实施例中，设想到，将工作流数据中的护理步骤及其间的关系组合成图。其后，采用图遍历算法(例如A*、广度优先、深度优先等)来使用评估功能识别护理步骤的最佳序列。适当地，评估功能提供了对护理步骤之一和图内的路径的性能评分。设想到，通过一个或多个权益相关者(例如患者、临床医师、医疗机构等)的利益(例如成本、成果、重新入院等)的权重来确定性能评分。成本和/或成果适当地从辅助系统108(例如计费系统或调度系统)中的一个或多个的数据来确定。注意，这些辅助系统属于临床数据源162。在一些实施例中，图遍历算法还采用规则来限制搜索空间。例如，禁止图遍历算法探索其中护理步骤B跟随护理步骤A的路径的规则。作为另一例子，限制图遍历算法搜索该图表所采用的时间量的规则。
与护理步骤的可选序列的识别同时地或在护理步骤的可选序列的识别之后，基于性能对护理步骤的可选序列进行排序。设想到，例如采用评估功能来评估护理步骤的可选序列的性能，而不考虑是否采用图遍历算法来识别护理步骤的可选序列。此外，基于性能来类似地评估护理步骤的最常见的序列，并与护理步骤的可选序列一起对护理步骤的最常见的序列进行排序。在某些实施例中，护理步骤的最常见的序列的性能被加权以给予护理步骤的最常见的序列比它们否则将有的排名更高的排名。
一般，为了识别护理步骤的最佳序列，由例如医疗机构的临床专家手动地选择护理步骤的最佳序列。然而，设想到，自动地选择护理步骤的最高排名的序列。在某些实施例中，护理步骤的预定数量的最高排名的序列被呈现给关键的权益相关者，例如医疗机构的临床专家。虽然一般被作为因数计入经由性能的排序，但是通过从临床和商业观点考虑护理步骤的排序后序列来适当地选择护理步骤的最佳序列。例如，在某些实例中，这涉及对在考虑中的护理步骤的排序后序列进行健康护理质量研究，其中通过不同的团队(和/或医疗机构)并行地考虑护理步骤的多个排序后序列。
在识别出护理步骤的最佳序列或在某些实施例中识别出护理步骤的最常见的序列之后，设想到，采用它们作为临床协议和/或以产生临床指南。护理步骤的所识别的序列是被采用作为临床协议还是被用于产生临床指南，取决于如下所讨论的工作流数据的来源。临床协议和/或临床指南适当地在医疗机构内被采用，但设想到，它们被提供给其它医疗结构。
到工作流数据从医疗机构内收集的限度内，在某些实施例中，护理步骤的所识别的序列(即，护理步骤的最佳序列或护理步骤的最常见的序列)被采用作为医疗机构内的临床协议。因为护理步骤的所识别的序列是从本地工作流数据产生的，所以护理步骤的所识别的序列一般足够完整以被采用作为临床协议。然而，设想到由领域专家进行进一步改进。此外，在某些实施例中，将护理步骤的最佳序列转换成用于由基于指南的CDSS 110执行的CIG。
在某些实施例中，数据分析引擎176进一步分析工作流数据库170中的工作流数据以便于基于工作流数据来更新临床协议和/或临床指南。如下所述，这可采取各种形式。
在一种形式中，这包括将一个或多个自由浮动节点添加到代表部分协议的工作流图表。自由浮动节点表示在不完整的临床协议内并非明确适合的护理步骤。例如，假设确立的临床协议包括用于处置低血糖症的护理步骤A-D，且所收集的工作流数据表明另一护理步骤E通常在处置低血糖症时被执行。知识工程师将把护理步骤E添加到表示确立的临床协议的工作流图表作为自由浮动节点。接着结合关于所有其它节点的使用的工作流数据来分析关于自由浮动节点的工作流数据(例如，何时完成护理步骤以及护理步骤由谁完成)以确定在不完整的临床协议内的自由浮动节点的最常见和/或最佳的位置。在某些实施例中，自由浮动节点接着被自动合并到确立的临床协议中在最常见和/或最佳的位置处。在其它实施例中，自由浮动节点接着与基于最常见和/或最佳的位置的建议的位置一起被呈现给知识工程师，从而留待工程师来添加自由浮动节点。
在另一形式中，如上所述那样识别护理步骤的一个或多个最常见的序列和/或护理步骤的一个或多个最佳序列。然后将这些护理步骤的最常见的序列和/或护理步骤的最佳序列对照所确立的临床协议和/或临床指南来比较以识别一个或多个差异。在识别出差异之后，差异被分析以确定哪个差异出现得最普遍和/或优化确立的临床协议和/或临床指南(即，改进确立的临床协议和/或临床指南的性能)。在某些实施例中，出现得最普遍和/或优化确立的临床协议和/或临床指南的差异接着被自动合并到确立的临床协议和/或临床指南中。在其它实施例中，出现得最普遍和/或优化所确立的临床协议和/或临床指南的差异被提供给知识工程师，从而留待知识工程师来添加该差异。
参考图5，提供了基于指南的CDSS 110的结构视图。设想到，基于指南的CDSS 110是在一个或多个服务器、计算机、数据库等上运行的软件，其实现基于指南的CDSS 110的不同功能方面。如所示的，基于指南的CDSS 110的服务器182适当地包括指南执行引擎172和数据收集引擎174。在某些实施例中，指南执行引擎172和数据收集引擎174中的每个由具有计算机可执行指令的非暂态计算机可读介质实施，该计算机可执行指令用于执行与指南执行引擎172和数据收集引擎174相关的任务。服务器182的通信单元184便于服务器182和外部设备(例如临床设备102)之间的通信。通信单元184还便于与基于指南的CDSS 110的数据库166、168、170的通信。服务器182的存储器186存储用于执行与服务器182相关的一个或多个功能的可执行指令。在某些实施例中，这些指令包括用于执行与指南执行引擎172和/或数据收集引擎174相关的任务的指令。服务器182的控制器188执行存储器186、指南执行引擎172或数据收集引擎174的指令。
基于指南的CDSS 110的计算机190适当地包括数据分析引擎176。在某些实施例中，数据分析引擎176由具有计算机可执行指令的非暂态计算机可读介质实施，该计算机可执行指令用于执行与数据分析引擎176相关的任务。计算机190的通信单元192便于计算机190和外部设备(例如临床设备102)之间的通信。通信单元192还便于与基于指南的CDSS110的数据库166、168、170的通信。计算机190的存储器194存储用于执行与计算机190相关的一个或多个功能的可执行指令。在某些实施例中，这些指令包括用于执行与数据分析引擎176相关的任务的指令。计算机190的显示器196允许计算机190显示允许用户(例如知识工程师)与数据分析引擎176交互的用户界面。计算机190的用户输入设备198允许用户与用户界面交互。计算机190的控制器200执行存储器194或数据分析引擎176的指令。
参考图6，提供了学习和/或优化临床协议和/或临床指南的方法600的框图。针对多个患者来接收602工作流数据。工作流数据包括针对每个患者的多个护理步骤及其间的关系。从工作流数据识别604护理步骤的一个或多个序列。该识别包括从工作流数据确定612护理步骤的一个或多个最常见的序列。护理步骤的所识别的序列包括护理步骤的最常见的序列。在某些实施例中，该识别604还包括从工作流数据确定614护理步骤的一个或多个可选的序列。在这样的实施例中，护理步骤的所识别的序列包括护理步骤的可选的序列。选择606护理步骤的所识别的序列之一。在某些实施例中，选择606包括基于性能对护理步骤的所识别的序列进行排序616以及选择618护理步骤的排序后序列中的最佳序列。护理步骤的选定序列被结合608到确立的临床协议中，和/或被采用610作为临床协议和/或向产生临床指南的专家机构提供反馈。
本文所述的每个数据库(例如CIG数据库162)适当地包括计算机数据库，其中该计算机数据库由分布在多个计算机等中的单个计算机实施。此外，每个数据库以便于调用和访问这样的数据的结构化方式来适当地存储数据。此外，如本文所使用的，存储器包括下列项中的一个或多个：非暂态计算机可读介质；磁盘或其它磁性存储介质；光盘或其它光学存储介质；随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)或其它电子存储设备或芯片或操作性互连的芯片集；互联网服务器(所存储的指令可经由互联网或局域网从互联网服务器取回)；等等。此外，如本文所使用的，控制器包括微处理器、微控制器、图形处理单元(GPU)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)等中的一个或多个；通信网络包括互联网、局域网、广域网、无线网络、有线网络、蜂窝网络、数据总线(例如USB和I2C)等中的一个或多个；用户输入设备包括鼠标、键盘、触摸屏显示器、一个或多个按钮、一个或多个开关、一个或多个触发器(toggle)等中的一个或多个；以及显示器包括LCD显示器、LED显示器、等离子体显示器、投影显示器、触摸屏显示器等中的一个或多个。
参考优选实施例描述了本发明。其他人在阅读了前面详细的描述时可想到修改和变更。意图是本发明被解释为包括所有这样的修改和变更，到它们落在所附权利要求或其等效形式的范围内的程度。

Claims (15)

1.一种学习和/或优化临床协议和/或临床指南的方法(600)，所述方法(600)包括：
接收(602)针对多个患者的工作流数据，其中，所述工作流数据包括针对每个患者的多个护理步骤及所述多个护理步骤间的关系；
从所述工作流数据识别(604)一个或多个护理步骤序列，其中，所述识别(604)包括从所述工作流数据确定(612)一个或多个最常见的护理步骤序列，其中，所识别的护理步骤序列包括所述最常见的护理步骤序列；
选择(606)所识别的护理步骤序列之一；以及，
将选定护理步骤序列结合(608)到确立的临床协议中，和/或采用(610)选定护理步骤序列作为临床协议和/或用于向产生临床指南的专家机构提供反馈，
其中，所述最常见的护理步骤序列的所述确定(612)包括：
基于解释了护理步骤序列上的变化的临床上有效的原因对所述工作流数据中的护理步骤序列进行分组，其中，所述最常见的护理步骤序列包括针对每个组的最常见的护理步骤序列。
2.根据权利要求1所述的方法(600)，其中，所述护理步骤序列的所述识别(604)还包括从所述工作流数据确定(614)一个或多个备选护理步骤序列，其中，所识别的护理步骤序列包括所述备选护理步骤序列。
3.根据权利要求2所述的方法(600)，其中，所识别的护理步骤序列的所述选择(606)包括：
基于性能对所识别的护理步骤序列进行排序(616)；以及，
选择(618)排序后的护理步骤序列中的最佳一个序列。
4.根据权利要求3所述的方法(600)，其中，所识别的护理步骤序列的性能是基于多个权益相关者的竞争利益，所述竞争利益包括多个治疗结果、工作流效率、成本、患者满意度和调度。
5.根据权利要求1-4中的任一项所述的方法(600)，其中，从多个医疗机构和/或国家登记处接收所述工作流数据。
6.根据权利要求5所述的方法(600)，其中，更新(610)包括：
将一个或多个自由浮动节点添加到表示所确立的临床协议和/或临床指南的工作流图表；
基于所述工作流数据来识别所述自由浮动节点中的每个的最佳位置和/或最常见的位置；以及
将所述自由浮动节点中的一个或多个添加到在所确立的临床协议和/或临床指南内的其最佳位置和/或最常见的位置。
7.根据权利要求5所述的方法(600)，其中，更新(610)包括：
比较所识别的护理步骤序列与所确立的临床协议和/或临床指南；
从所述比较识别在所确立的临床协议和/或临床指南与每个所识别的护理步骤序列之间的一个或多个差异；
确定所述差异中的哪些出现得最频繁和/或所述差异中的哪些改进了所确立的临床协议和/或临床指南的性能；
将所述差异中出现得最频繁和/或改进所确立的临床协议和/或临床指南的性能的一个或多个添加到所确立的临床协议和/或临床指南。
8.一个或多个用户输入设备和/或设备和/或一个或多个预先编程的处理器，其用于执行根据权利要求1-7中的任一项所述的方法(600)。
9.一种学习和/或优化临床协议和/或临床指南的装置，所述装置包括：
用于接收针对多个患者的工作流数据的单元，其中，所述工作流数据包括针对每个患者的多个护理步骤及所述多个护理步骤间的关系；
用于从所述工作流数据识别一个或多个护理步骤序列的单元，其中，所述识别包括从所述工作流数据确定一个或多个最常见的护理步骤序列，其中，所识别的护理步骤序列包括所述最常见的护理步骤序列；
用于选择所识别的护理步骤序列之一的单元；以及，
用于将选定护理步骤序列结合到确立的临床协议中，和/或采用选定护理步骤序列作为临床协议和/或用于向产生临床指南的专家机构提供反馈的单元，
其中，所述最常见的护理步骤序列的所述确定包括：
基于解释了护理步骤序列上的变化的临床上有效的原因对所述工作流数据的护理步骤序列进行分组，其中，所述最常见的护理步骤序列包括针对每个组的最常见的护理步骤序列。
10.一种用于学习和/或优化临床协议和/或临床指南的系统(100)，包括：
数据收集引擎(174)，其接收针对多个患者的工作流数据，其中，所述工作流数据包括针对每个患者的多个护理步骤及所述多个护理步骤间的关系；
数据分析引擎(176)，其：
从所述工作流数据识别(604)一个或多个护理步骤序列，所述识别(604)包括从所述工作流数据确定(612)一个或多个最常见的护理步骤序列，其中，所识别的护理步骤序列包括最常见的护理步骤序列；
选择(606)所识别的护理步骤序列中的一个或多个；以及
将选定护理步骤序列结合(608)到确立的临床协议中，和/或采用(610)选定护理步骤序列作为临床协议和/或用于向产生临床指南的专家机构提供反馈，
其中，所述数据分析引擎(176)通过以下操作来确定所述最常见的护理步骤序列：
基于解释了护理步骤序列上的变化的临床上有效的原因对所述工作流数据的护理步骤序列进行分组，其中，所述最常见的护理步骤序列包括针对每个组的最常见的护理步骤序列。
11.根据权利要求10所述的系统(100)，其中，所述数据分析引擎(176)通过下列操作来识别(604)所述一个或多个护理步骤序列：
从所述工作流数据确定(614)一个或多个备选护理步骤序列，其中，所识别的护理步骤序列包括所述备选护理步骤序列。
12.根据权利要求10和11中的任一项所述的系统(100)，其中，所述数据分析引擎(176)通过下列操作来选择(606)所识别的护理步骤序列中的一个或多个：
基于性能对所识别的护理步骤序列进行排序(616)；以及，
选择(618)排序后的护理步骤序列中的最佳一个序列。
13.根据权利要求10-12中的任一项所述的系统(100)，其中，所述数据收集引擎(174)和所述数据分析引擎(176)由共同的结构部件实施。
14.根据权利要求10-13所述的系统(100)，还包括：
一个或多个辅助系统(108)，其包括用于评估所述多个护理步骤的性能的数据，其中，所识别的护理步骤序列的性能部分地基于计费数据、调度数据等中的一个或多个。
15.一种存储有计算机可执行代码的计算机可读介质，所述代码可由计算机执行以实施如下步骤：
接收(602)针对多个患者的工作流数据，其中，所述工作流数据包括针对每个患者的多个护理步骤及多个护理步骤间的关系；
从所述工作流数据识别(604)一个或多个护理步骤序列，其中，所述识别(604)包括从所述工作流数据确定(612)一个或多个最常见的护理步骤序列，其中，所识别的护理步骤序列包括所述最常见的护理步骤序列；
选择(606)所识别的护理步骤序列之一；以及，
将选定护理步骤序列结合(608)到确立的临床协议中，和/或采用(610)选定护理步骤序列作为临床协议和/或用于向产生临床指南的专家机构提供反馈，
其中，所述最常见的护理步骤序列的所述确定(612)包括：
基于解释了护理步骤序列上的变化的临床上有效的原因对所述工作流数据的护理步骤序列进行分组，其中，所述最常见的护理步骤序列包括针对每个组的最常见的护理步骤序列。
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