JP2013513846A - 医学データの自動注釈 - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明は、患者医学データなどへの自動注釈を実行するシステム及び方法を提供する。
【解決手段】 本発明の臨床データの自動注記を実行するシステムは、患者のバイタルサイン履歴情報、患者の医療施設の入院、退院及び転院に関する入院−退院−転院（ＡＤＴ）データベース、及び患者の事件室試験結果情報が記憶される検査室データベースを含む。

Description

本特許出願は、特に医学的記録データの分野において有用である。しかしここで説明される技術はまた、その他のタイプのデータ記録システム、他の医学システム及び／又は他の記録注釈応用分野に適用が見出される。

医学データの注釈（アノテーション）には、患者モニタシステムから自動的に収集されたデータ及びセントラルステーションに保存されたデータなどの医学データに説明的注記を追加することが含まれる。前記注釈又は説明注記は、医学的処置、知見、投与薬、観察又は介護提供者により入力されるその他の情報を確認するものである。注釈は、処置、請求、管理及び研究目的同様に法律目的にとっても有用である。しかし、注釈は手動で行われ、時間、大きな労力及び費用がかかるものである。さらに、使用される言語及び略語はしばしば注釈者により異なり、理解及び検索を困難なものとする。

医学データ注釈のこれまでの方法は、医学専門家による手動での注釈である。手動での注釈は、ある事象が生じた時又はある処理が実行された時か事後的かのいずれかになされ得る。手動注釈がリアルタイムで行われたとしても、これらの注釈は通常フリーテキスト又は半構造化注記の形でなされており、それらにタイムスタンプが付されてない場合もあり得る。タイムスタンプは、ある事象が生じた時又は前記事象が記録された時を示すことができる。このタイプの注記を解析することは困難である。というのはタイプミス、勝手な略語の使用及び不完全な文章などのためである。係る注記がこれまでの時間間隔の間に生じた事象のまとめである場合、前記注記が記録された時を示す前記タイムスタンプは前記事象が生じた時を具体的に表せない場合があり得る。事後的手動注釈は、医学的専門家に、患者の紙又は電子的医学記録を検討し、介護注記、検査指示、検査記録、入院データ、退院データ、移送データ及び全てのその他の関連するデータを対照して参照することを要求する。その後医学的専門家は前記記録内に注釈を行う。手動による事後的注釈は非常に高価なものとなり、その結果ほとんどなされていない。

医学データ注釈のないデータを使用することにはいくつかの欠点がある。例えば通常の医学的処置により生じる生理学的パラメータの良性の一時的変化が患者モニタ装置に偽陽性警告を起動させる。偽値及び誤値は患者モニタシステムに偽陽性警告を起こさせ、臨床医に情報過多の負担を加えることとなる。医学データ注釈がない場合には、施されている医学処置により生じる患者健康状態インジケータへの一時的変化と、患者健康状態の悪化を示す変化との間を区別することが困難である。事後的データを分析する際及びリアルタイム医学データを扱う場合に、医学的事象を識別するために、正確な生理学的モデルと予想アルゴリズムを導くためには正確な注釈が重要である。医学及び研究目的のための注釈されたデータがないことは、臨床医及び研究者から改善された医学的結果を達成する可能性を阻害するものである。さらに、適切に注釈されたデータがないことは、医学実務ガイドラインの実行の程度を自動的に決定することを困難とし、コンピュータ実行可能な臨床実務ガイドライン及びプロトコルの実施を阻害する。

本発明は、前記欠点を解消するために、患者医学データなどへの自動注釈を実行するシステム及び方法を提供する。

１つの側面では、臨床データの自動注記を実行するシステムであり、前記システムは、患者のバイタルサイン履歴情報、患者の医療施設の入院、退院及び転院に関する入院−退院−転院（ＡＤＴ）データベース、及び患者の検査室試験結果情報が記憶される検査室データベースを含む。前記システムはさらに、コンピュータ読取可能な媒体中に記憶されるコンピュータ実行可能な命令を実行するプロセッサを持つ手順プロフィルシステムを含み、前記命令は１以上のチャートデータベース、ＡＤＴデータベース及び検査室データベースから患者データを集めることを含む。前記命令はさらに、１以上の手順プロフィル内で定義される前記集められた患者データでの事象のパターンを一致させ、臨床手順が要求される、進行中である又は完了した確率を、前記一致された事象の機能の１つとして決定することを含む。さらに、前記命令は、前記確率が所定の閾値を超える場合には前記手順が要求されるか完了したかを示すために患者臨床記録に注釈し、かつ前記注釈された患者臨床記録をコンピュータ読取可能媒体へ記憶することを含む。

他の側面によれば、自動的に臨床患者記録を注釈するための方法であり、前記方法は、１以上の複数のソースから患者データを集め、１以上の手順プロフィルで定義される前記集められた患者データ内の事象と一致させ、及び前記手順が要求される、進行中である又は完了している確率を、前記同定された事象の１つの機能として決定することを含む。前記方法はさらに、前記確率が所定の閾値を超える場合には、前記手順が要求され又は完了したことを示すために患者臨床記録を注釈することを含む。

他の側面によると、臨床患者データを注釈するための手順プロフィルを生成する方法であって、前記方法は、プロフィルが要求される臨床手順を同定し、前記同定されら手順のための手順プロフィルパラメータを定義し、及び前記手順プロフィルパラメータ内の観察可能な要素を同定する、ことを含む。前記方法はさらに、１以上の手順プロフィルを事後的臨床データベースを用いて、前記１以上の手順プロフィルを検証するために試験し、かつ前記１以上の手順プロフィルを手順プロフィルデータベースに記憶することを含む。

１つの利点は偽警告が低減することである。

他の利点は、自動的臨床記録注釈である。

他の利点は、臨床医の時間節約である。

他の利点は、データ検索及び記録検索にある。

本発明のさらなる利点は当業者にとっては、以下の詳細な説明を読み理解することで明らかとなるであろう。

以下の図面は本発明の種々の側面を例示し説明するためのものであり、なんらを限定するものではない。

図１は、データが、生理学的データと装置設定を一時的に変更する具体的な臨床手順又はプロトコルに関連付けられている場合に、臨床記録の自動記載のための手順分類システムを示す。 図２は、前記システムの他の実施態様を示し、前記手順プロフィルシステム（ＰＰＳ）が詳細に記載される。 図３は、ここで記載された種々の側面による、手順プロフィル定義を生成するための方法が示される。 図４は、ここで設定された種々の側面による、手順プロフィルシステムのリアルタイム実施のための方法が示される。

図１は、データが、生理学的データと装置設定を一時的に変更する具体的な臨床手順又はプロトコルに関連付けられている場合に、臨床記録の自動記載のための手順分類システム８を示す。前記システムは臨床手順又はプロトコルとして一連の臨床データを分類するための手順プロフィル定義を用いる。

前記分類システム８は、いくつかのソースから患者情報を受け取る手順プロフィルシステム（ＰＰＳ）１０を含み、限定されるものではないが：データサーバ２２とコンフィグレーションデータベース２４からのデータを記憶するチャートデータベース１２；患者動態情報、医学履歴情報などを含むＡＤＴ（入院／退院／移送）情報；及び患者２０に施された検査室試験結果を含む検査室システム１８が含まれる。他の実施態様で、前記情報源には、コンピュータ化医師指示エントリ（ＣＰＯＥ）システム（図示されていない）を含み、これは、全ての他の適切な情報源同様に、薬物投与及び／又は静脈内輸液指示などを入力するために使用される。

図１はさらに、患者２０が示され、複数の患者モニタ装置１４に接続され、例えば心拍数、呼吸数、血圧などを記録する。前記患者モニタ装置１４にはとりわけ、心電図（ＥＣＧ）、侵襲的又は非侵襲的血圧測定装置が含まれる。処置装置１５には、機械的人工呼吸装置１５ａ、輸液ポンプ１５ｂ又はその他の患者への処置を施すために適切な装置１５ｎが含まれる。前記患者モニタ装置１４と処置装置１５は臨床データサーバ２２と接続され、前記モニタ装置からのデータを受け取りかつ一時的に記憶する。ワークステーション２３はさらに前記臨床データサーバ２２に接続され、かつユーザが、薬物を患者に注射又は経口投与などの処置情報を手動で入力する。コンフィグレーションデータベース２４は、それぞれの性質の寄与及び限界の定義を含み、例えば心拍数：低＝６０、高＝１００などである。前記臨床データサーバ２２からの生データは前記コンフィグレーションデータベース２４の定義と比較され、かつ得られた情報は前記チャートデータベース１２に記憶される。さらに前記患者モニタデータの助言（アドバイザリ）アルゴリズムが前記チャートデータベース内に記憶される。

セントラルステーション２６は前記チャートデータベース１２からデータを収集し、同様にＡＤＴシステム１６（これは動態データ、及び入院、退院、移送データを含む）及び前記検査室システム１８は、ＡＢＧ（動脈血液気体）などの介護提供者により指示された検査室試験の結果を記憶する。前記ＰＰＳ１０のない古典的シナリオでは、前記セントラルステーション２６は破線矢印Ｘで示されるように、チャートデータベース、ＡＤＴシステム及び検査室システムからデータを集塊して前記ユーザへ提示し、 かつ前記ユーザは手動で患者手順進行を識別しなければならない。ＰＰＳ１０が備えられると、チャートデータベース１２、ＡＤＴシステム１６及び検査室システム１８からのデータが前記ＰＰＳ１０で、前記セントラルステーション２６に送られる前に処理され得る。

図２は前記システム８’の他の実施態様を示し、前記ＰＰＳ１０が詳細に記載されている。前記システム８’はＰＰＳ１０を含み、これはバス３０（例えば有線又は無線）により、前記チャートデータベース１２、ＡＤＴ１６、検査室データベース１８及びセントラルステーション２６のそれぞれに接続される。場合により、前記ＰＰＳ１０は、情報をユーザに提示する表示３２に接続される。前記チャートデータベース１２はさらに、前記臨床データサーバ２２及びコンフィグレーションデータベース２４に接続される。前記臨床データサーバ２２は、前記患者２０に接続される１以上の患者モニタ装置（ＰＭＤ）１４及び処置装置１５から情報を受け取る。

前記ＰＰＳ１０は、実行するプロセッサ３４、及びここで記載される種々の機能、方法、技術などを実行するためのコンピュータ実行可能な命令を記憶するメモリを含む。前記メモリ３６は、臨床データサーバ２２（チャートデータベース１２を介して）、ＡＤＴ１６，及び検査室システム１８からの受け取られたデータを記憶し、同様にいくつかのコンピュータ実行可能なアルゴリズム（例えば前記プロセッサ３４による実行のためのコンピュータ実行可能な命令及び前記メモリ３６に永続的に記憶される）を記憶する。前記プロセッサ３４は、データを集めるデータ収集アルゴリズム３８を実行し、前記プロセッサ３４はデータ前処理プロセッサとして作用する。前記プロセッサ３４はその後パターン比較アルゴリズム４０を実行し、これは前記集められたデータを記憶されたプロフィル定義４２と比較し、前記データ中での、どの手順が特定の患者に実施されたかを示すデータの中でパターンを検索する。ある一致が見出されると、前記プロセッサ３４は医学記録注釈アルゴリズム４４を実行し、実行された前記手順を示すことを患者の医学記録に自動的に注釈する。前記手順が識別されると、前記予期される生理学的応答が検索される。例えば血圧が１０％低下し半時間回復されないことが予想される、などである。アドバイスを起こすための閾値がそれに従って調節される。このステップは、前記チャートデータベースでのアドバイザリアルゴリズムにより識別された不要なアドバイザリを除去し、前記セントラルステーション２６で起こされた不要な警告を防止する。他の実施態様では、前記起こされたアドバイザリが、特定の状態が存在する間の時間間隔、又は前記事象に続く特定の時間フレームについて前記ユーザインタフェースから隠す。さらに他の実施態様では、アドバイザリがある手順プロフィルで識別される特定の状態で生じる場合に、前記アドバイザリが疑いのある手順が実行されているというフラグが立てられ患者医学記録に記録される。

一例によると、３つのソースからデータを集合させた後、前記ＰＰＳ１０はデータベース中で手順プロフィル定義４２とマッチするパターンを検索し、かつ自動的に患者の医学記録（例えば前記チャートデータベース）への注釈が実行される。前記システム１０はその後集合データを前記セントラルステーション２６へ前記診療介護者により使用されるために送られる。臨床訪問の正確な記録のための自動的医学データ注釈に加えて、本システムの他の利点は次の点である。即ち、これは前記チャートデータベース内のアドバイザリアルゴリズムにより識別される不要なアドバイザリを除去して前記セントラルステーションで起こされることを防止する、という点である。この結果、患者モニタ装置からほとんど偽陽性の警告がなくなり、コンピュータ解釈可能なフォーマットへ変換されたより詳細なかつ正確な患者記録、及び関連する臨床情報が、自動的臨床診断支持システム及びコンピュータ実行可能な臨床ガイドライン及びプロトコルのために使用されることとなる。

前記のように、前記システムは、ここで記載される種々の機能及び／又は方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を実行用プロセッサ３４、及び記憶するためのメモリ３６を含む。前記メモリ３４は、制御プログラムが記憶されるコンピュータ読取可能媒体、例えばディスク、ハードドライブなどに存在し得る。コンピュータ読取可能媒体の共通の形には、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ又はその他の全ての磁気記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ又はその他の全ての光学媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、それらの変形物、その他のメモリチップやカートリッジ、又はその他の全ての適切な媒体であって前記プロセッサ３４が読取可能であり実行可能であるものが含まれる。この意味で、前記システム８は、汎用目的コンピュータ、特定目的コンピュータ、プログラム化マイクロプロセッサやマイクロコントローラ及び周辺の集積回路エレメント、ＡＳＩＣやその他の集積回路、デジタルシグナルプロセッサ、有線電子回路や離散エレメント回路などの論理回路、ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、グラフィックカードＣＰＵ（ＧＰＵ）又はＰＡＬなどのプログラム可能論理装置などの上で、又は１以上のそれらの上で実行され得る。

さらに図１及び２を参照して、前記手順プロフィル定義４２は、前記手順の前、間及び／又は後に集められたデータの１つの機能として患者に実施される手順を定める。従って、データ収集パターンが特定の手順プロフィルにマッチする場合には、前記システムは、前記手順が前記患者に実施されたと推測し前記患者記録を適切に注釈する。この構成により、システム８は一連の臨床データを臨床手順又はプロトコルとして分類することができる。前記方法は、データが特定の臨床手順又はプロトコルに関連付けられている場合には、前記手順を前記臨床記録に自動的に記録する結果となる。

一連の臨床データの分類のいくつかの方法が考えられる。かかる１つの方法は臨床手順の自動化識別である。この方法では、患者の臨床データ記録のある順序又は変更が、特定の臨床手順又は患者状態の悪化などの特定の臨床事象に関連付けられる。この場合において前記手順プロフィルは、ある臨床事象が起こったかを決定し、かつこれらの事象を患者データ記録内に自動的に注釈（例えば記録）するために、そのような変化のテンプレートとして作用する。

自動識別の一例によると、臨床手順に関連して生理学的値及び装置設定の一時的変更が、前記パターン識別アルゴリズム４０を実行する場合にプロセッサ３４により識別される。例えば、臨床手順はしばしば、臨床医が一時的に患者のために装置設定を変更することが必要となり、これは一時的に患者の生理学的パラメータに影響を与える。他の変更は潜行性であり、患者の健康状態の悪化を示すものであり得る。特定の装置の設定変更とその結果起こる患者のバイタルサイン及び検査室値への影響についての種々の組み合わせのための手順プロフィル定義を用いることで、パターン識別装置４０は、ある手順が起こったかどうか、及びその手順の識別を自動的に推論する。この方法で、通常の臨床手順から起こる患者値の良性の変化が識別される。臨床医は、患者の実施された最近の手順の中で患者データを確認するたびに、この同じプロセスを無意識に実行している。前記臨床医が、特定の生理学的値に影響を与えることが知られている特定の手順が最近実施されたことを知った場合には、臨床医はこのデータを、患者を処置する適切な臨床戦略を決める上で考慮に入れるであろう。このように手順の検出及び分類が患者データの変化及び患者モニタ装置の変化に基づき実行され、かつ患者臨床記録内に、コンピュータ解釈可能な方法で記憶され、臨床決定サポートに必要な価値ある情報を提供する。

自動同定の他の例によると、一人の健康介護者から他の介護者へ情報を迅速かつ容易に記録し交信できるメカニズムを提供することで介護の改善された持続性が達成されることとなる。これらの注記は、他の介護提供者による参照のための迅速に利用可能ではないような場合の後の時点で（手動又は自然言語プロセッサを介して）処理され得るものである。従来のシステムでこの欠点を解消するために、前記プロセッサ３４は前記パターン同定装置４０を実行することで、自動的に一連の事象を、前記手順プロフィル定義４２に基づき特定の手順として認識し、前記手順を記録するためのタイムスタンプに関連する説明注記を作る。場合により、前記説明注記は、評価のために関与する又は責任ある臨床医に提示され得る。臨床医が臨床注記を追加することを選択する場合には、後述された注記が声認識システムによりテキストへ変換されるか、オーディオファイル、転写物などとして保存される。自動注釈データは、前記生理学的パラメータと装置設定が変更した内容についての情報を提供する。この情報はその後、とりわけ特定の患者のために介護する全ての介護提供者と共有され得る。患者データを正確に注釈することで、全ての介護提供者が、介護がある介護者から次の介護者へ移される場合に、患者の医学的情報内のデータ内容を迅速に通告されることとなる。

一連の臨床データを分類するその他の方法には、間違った値を同定することが含まれる。誤った値から起こる医学的データの不整合性、例えば手動で記録された情報のタイプミス、患者の位置及び運動の変化によるエラー同様に誤った又は不完全な接続により起こるエラーなどは、自動臨床決定サポートの達成を難しくする。これらの誤った値は、一見意味あるように見えるが、患者データ値ではありえず、患者健康状態を考慮する臨床医により無視されるか看過され得るものである。前記手順の間の測定されたパラメータは前記パターン同定アルゴリズムによりフラッグが立てられ、真の値から区別され、かつ臨床警告エンジン（図示されていない）を介してデータを処理する前に容易に除去され得る。場合により、前記ありえない値のない前記データに基づく注釈は、可能性があるが確実ではないとして注釈され得る。臨床的に関連する値を偽値又は誤った値を区別することは、前記記録されたデータの信頼性を改善し、これにより患者モニタシステムでの偽警告率を低減させる。

一連の臨床データを分類する第３の方法はガイドラインノードを同定することを含む。例えば、患者が、ある臨床プロトコル又はガイドラインが存在する疾患を処置を受ける場合、前記プロセッサ３４は前記臨床ガイドラインでの前記患者の現在のノード（位置）を同定する。インテリジェント臨床決定サポートシステムが進歩するにつれて、手順が完了する場合に自動的に事象のパターンを認識するための方法を有することは価値がある。この情報は、患者が前記臨床ガイドラインにある場合に決定されるために使用され得る。ある臨床ガイドラインの患者の現在の位置の自動的同定は、患者をコンピュータ実行可能なガイドライン４６で追跡することを可能とする。前記コンピュータ実行可能なガイドライン４６は、臨床ガイドライン及びプロトコル（事象に基づく推奨）に基づく決定を提供するために使用され、かつ実務上、臨床ガイドライン及びプロトコルの準拠を改善する。従来のシステムでは、この情報は限定的であり、テキスト系介護注記（又は事後的データ参照を考慮する際の退院サマリ）で利用され得るものであり、これは臨床警告エンジンを介してデータを処理するコンピュータに容易にアクセスすることができるものではない。例えば検査室試験に関して、試験結果の利用可能なタイミングは手順が実施された後、数時間又は数日となり、従って臨床実施ガイドラインの患者の位置をリアルタイムで更新するためには非常に有用であるものではない。一連の事象を一つの手順として認識、前記データを注釈することで、この情報は容易にコンピュータ実行可能なガイドラインシステムへアクセスすることができる。

システム８は前記手順プロフィル定義４２を用いて患者へ実施される手順及びプロトコルから得られる、誤った値、真の値及び偽値を区別する。それぞれの手順プロフィル定義４２は、生理学的値及び装置設定が、特定の臨床手順又はプロトコルの間及び／又は後に影響される記載を含む。前記記載は、医学的専門家、臨床実施ガイドライン及びプロトコル、及び臨床文献から導かれ、かつそれぞれの変化について一組みの変数および範囲を含む。前記システム８は場合により、臨床的に関連するデータ範囲及び患者プロフィル（即ち、患者動態、現在の健康状態、過去の干渉、存在する状態など）に基づきアウトライアー検出アルゴリズム４８を含む。

前記手順プロフィル定義４２は、一組の事象及び状態が実際に単一の事象を表すことを認識する種々のレベルの証拠を含み、これは限定されるものではないが：定義的レベルであり、特定の手順又はプロトコルが実施された場合に特定の事象又は一組の特定の事象が生じるべきである定義的レベル、関連レベルであり、特定の手順又はプロトコルが実施された場合に前記定義的レベルでの条件に加えて特定の事象又は一組の特定の事象が生じ得る関連レベル、及び前駆レベルであり、特定の事象又は一組の特定の事象が前記手順又はプロトコルの開始の前に生じ得る前駆レベル、が含まれる。

図３は、ここで説明される種々の側面による手順プロフィル定義を生成する方法を示す。６０で、対象となる手順及びプロトコルが同定される。６２で、手順パラメータが定義される。かかるパラメータには、限定されるものではないが：
前記手順が使用される状況；前記手順のために変更される必要がある装置設定；
患者の生理学的値への予期される影響であって、手順が実施されるべきことを前記介護提供者へシグナルを与え得る前駆事象、前記手順のために患者の準備の間に起こる事象、
前記手順の間に起こる事象、前記手順の後予想される事象を含む。

６４で、前記プロフィルを記載しかつ測定されるか観察され、かつ記録される要素が同定される（例えば、血圧、心拍数又はその他の測定可能又は観察可能なパラメータ）。１つの例によると、前記手順プロフィルの定義は、臨床知識及び専門家意見からの証拠に基づく、刊行された臨床実施ガイドラインと専門家により開発されたプロトコルを参照すること、又は変数及びその範囲のリストを開発するために医師専門家に面談することによる臨床知識に基づき前記手順を必要とする条件（変数及びその変数の範囲）を仮定することで決定される。加えて又はこれに代えて、患者のデータベースでデータ分析技術を用いる特定の手順又はプロトコルにより影響される関連する変数が発見される。場合により、手順プロフィルのガイドされた発見は手順プロフィルデータベースで実施される。例えばデータベースの重み付け検索の実施による。かかる工程には、ユーザが手順プロフィルを特定し、マッチするデータベースを検索することを含む。前記インタフェースは、前記ユーザが変数のサブセットを選択し、前記プロフィル内の重要性の程度に応じて重みを帰属することを可能とする。前記ユーザは従前のプロフィルを保存しかつ取り出すことができる。前記インタフェースは、前記示唆されるプロフィルと一致するデータベース内のいくつかの事例に即座のフィードバックで応答し、かつこれらの事例は臨床注記を手動で参照することで確認され得る。

６６で、前記手順プロフィル定義が、事後的臨床データベース内で検証するために試験される。６８で、前記手順プロフィルは、有効な場合には、前記手順プロフィルデータベースに記憶される。

一例として、次の手順プロフィル、名称「人工気道を持つ機械的人工呼吸を行う成人及び子供の気管内吸引」が、専門家呼吸協会からの公的利用可能な刊行された臨床実施ガイドラインを用いて開発される。このガイドラインは、機械的に呼吸している患者から肺の分泌物を除去する必要がある場合に使用される。このプロフィルパラメータは以下の表１に示される。

表１：事象の時間的流れに沿って体系付された気管内吸引手順プロフィル。

前記手順プロフィルは、手順又はプロトコルを同定するために多重の条件のレベルを含み、それぞれのレベルが前記プロフォルのルールの関連する強さによりランク付けされる。それぞれの状態は、試験結果、診断、動態データ又はある一定の時間での患者についての測定の読取値などを表す。状態の最高レベルは、「定義的レベル」とされ、臨床事象に設定するための手順プロフィルにとって真でなければならないものである。例えば表１に示されるように、患者は機械的呼吸装置を使用中でなければならず、前記ＦＯ２設定は前記事象の前に１．０（１００％酸素）でなければならない。これらの条件が満たされるとパターンマッチが見出されることとなる。

「関連レベル」とは、前記定義的レベルで特定された状態に加えて存在し得る状況を意味する。前記除去の例では、急速なＳｐＯ２増加（同時に呼吸回数，ＦＩＯ２及び呼吸容量（例えば、機械的呼吸装置の設定として測定される）の急速な増加を生じる）を観察することで、前記定義的レベルでの変化に加えてさらに、前記除去手順が患者の健康状態での悪化に対抗して実施される、という証拠を提供するものである。

「前駆レベル」とは、前記臨床手順を開始するための要求を知らせる事象又は一連の事象を意味する。表１で、一つの例が、動的肺遵守値での下降傾向が認められ、これは患者の側での呼吸作業が増加していることを示し、このままでは悪化又は致命的となり得るものである。

これらの変数及び範囲のそれぞれは、手順又はプロトコルが生じたかどうかを決定するための手順プロフィルへコードされる。ファジーメンバーシップは、前記手順プロフィル内の全ての基準は合致していないということに対応する。このことは臨床的には正しい。というのは患者は手順が生じている場合に異常な範囲内の全ての可能な変数を持つ必要はないからである。状態のさらなるレベルが、ある「程度のメンバーシップ」が前記定義的状態を越えた手順プロフィルを可能とする。ある特定の時間での所与の患者について真である定義的及び関連する状態の数が多いほど、前記手順プロフィルへのメンバーシップの程度は大きくなる。追加のレベルが、前記手順及びプロトコルの検出のための推論を補助するために含まれ得る。

図４は、ここで示される種々の側面による、前記手順プロフィルシステムのリアルタイム実行のための方法を示す。以下のステップは、表２（以下）を参照してリアルタイムデータ収集を用いる手順プロフィルの実施のプロセスを説明するが、ここで前記プロセスはレベルにより体系付けられる。９０で、データが前記チャートデータベース（前記臨床警告アルゴリズムにより同定される潜在性警告を含む）、ＡＤＴシステム及び検査室システムから集められる。９２で、それぞれのデータポイントが受け取られると、前記手順プロフィルで定義的及び／又は前駆事象（例えば傾向や閾値など）が同定されるか又は検出され、これらは潜在的に手順またはプロトコルが要求されるのか又は実施されていることを示す。９４で、ある手順プロフィルの前記定義的及び／又は前駆的レベルへの一致が起こると、前記手順プロフィルのための関連レベルでの事象が、前記手順又はプロトコルが実施されている、又は実施されたかことがあり得るかどうかを決定するために試験される。９６で、前記同定された手順が実施されているか、又は実施されたかの可能性に関しての決定がなされる。９４で決定された確率が所定の閾値よりも大きい場合（例えば、５０％、７５％、９０％、９９％又はその他の既定の確率）、前記患者の臨床記録は、前記手順が実施されたことを、９８で注釈される。そうでない場合には、前記方法は続いてデータの集合を評価する。場合により、前記確率は前記注釈に取り込まれ得る。他の実施態様では、前記臨床介護提供者は、前記手順が実施されたかどうかを確認することが問い合わされる。実施されていた場合には、臨床記録は９８でそのように示される。

表２はレベルにより体系化された手順プロフィルの一例を示す（表１に示されるように時間に対応して）。

表２： レベルで体系化された肺分泌物除去手順プロフィル

前記前記レベルで一致があるが、定義的レベルでは何らの操作もなされない場合には、前記システムは前記介護提供者に特定の手順又はプロトコルのための潜在的な要求を警告する。定義的レベルと関連レベルで一致がある場合には（及び前駆レベルでもあり得る）、前記介護提供者は、前記手順又は前記手順プロフィルで定義されるプロトコルが患者に実施されたかどうかを決定することが要求される。その場合、前記システムは前記データベース内の手順に、前記手順又はプロトコルが生じたことを示す注釈を行う。ひとつの実施態様では前記影響され値が異なる色で記録される。他の実施態様では、前記影響された値は前記事象を意味するためのフラグが立てられ、前記介護提供者によりさらなる情報のためにオンデマンドで拡張され得る。

ユーザが、前記手順が患者に実施されていないことを示す場合、前記システムは、患者の悪化を緩和するための臨床処置を示唆し、かつモニタされた患者データが前記セントラルステーションに送られる。

表２の肺分泌物除去手順プロフィルの例を考えると、正の呼吸終端圧（ＰＥＥＰ）設定と呼吸装置モードについての現在の値が存在し、かつＦＩＯ２設定が０．４から１．０へ変更され（定義的）、及び患者のＰａＯ２値が過去４時間にわたり１時間当たり１０ｍｍＨｇの率で下降傾向にあり（前駆）、及び呼吸装置の呼吸容量設定が前記ＦＩＯ２設定の増加と同じ時間で増加する場合に、患者が人工呼吸装置を使用しているとして同定され、前記システムは介護提供者に、「患者は吸引除去されたかどうか？イエス又はノー？」を問い合わせる。

この設定で、前記システムは、これまでのシステムとは異なり、介護提供者からのさらなる労力や入力を必要とすることなく注釈することが可能となる。というのはこれまでのシステムでは類似のデータが偽警告を発することがあり得ることから介護提供に確認することが必要であったからである。前記システムは、どの手順が起こったかを示すために前記事象に注釈することから、これらの注記は他の介護提供者が参照するためオンデマンドでの利用も可能となる。前記のように、これらの臨床事象の自動検出は、臨床決定サポートシステムのためのアドオンとして提供され得る（例えば、コンピュータ読取可能媒体などに記憶されたソフトウェア製品など）。

事後的にデータを操作する場合には、前記システムは、特定の時間継続し、手順プロフィル定義に一致する一組みの事象を同定する。この事象の組みは、データアブストラクタによる臨床注記に対して手動で検証され得る。自動注記システムは、データアブストラクタが前記手順及びプロトコルが生じたことを自動的に同定することにより補助する。これはまた前記アブストラクタが手動で検証することができる。

本発明はいくつかの実施態様を参照して記載された。前記詳細な説明を読みかる理解することで、修正及び変更が可能である。ここで意図されていることは、本発明は、全てのかかる修正及び変更を、添付の特許請求の範囲の範囲及びそれらの均等の範囲内である限り含まれる、ということである。

Claims (20)

1. 臨床データの自動的注釈を行うシステムであり、前記システムは：
   患者バイタルサイン履歴情報を含むチャートデータベース；
   医療施設へ及び医療施設からの患者の入院、退院及び転院に関する患者情報を記憶する、入院−退院−転院（ＡＤＴ）データベース；
   患者の検査室検査結果情報を記憶する検査室データベース；及び
   コンピュータ読取可能媒体に記憶されるコンピュータ実行可能命令を実行するプロセッサを含む手順プロフィルシステムを含み、前記命令が：
   前記チャートデータベース、ＡＤＴデータベース及び検査室データベースの１以上から患者データを集め；
   １以上の手順プロフィルで定義される前記集められた患者データ内で事象のパターンを一致させ；
   前記一致した事象の機能として、臨床手順が要求される、進行中である、又は完了している、確率を決定し；
   前記確率が所定の閾値を超える場合には、前記手順が要求され又は実施されたことを示すために前記患者の臨床記録に注釈し；及び
   前記注釈された患者臨床記録をコンピュータ読取可能媒体へ記憶する、ことを含む、システム。
2. 請求項１に記載のシステムであり、前記命令がさらに：
   前記手順のための手順プロフィル内で定義された前記集められた患者データにおける定義的事象又は前駆的事象の少なくとも１つを同定することを含み、
   前記定義的又は前駆的事象が、前記手順が要求されるか、進行中であるか又は完了しているかのいずれかがあり得るかを示し；及び
   前記手順プロフィル中で定義されており、かつ前記手順が要求されている、進行中である又は完了している確率を増加する、前記集められた患者データ中の少なくとも１つの関連する事象を同定することを含む、システム。
3. 請求項１又は２のいずれか１項に記載のシステムであり、さらに：
   前記注釈された患者臨床記録が受け取られかつ臨床医により参照されるために記憶されるセントラルステーションを含む、システム。
4. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載のシステムであり、さらに：
   患者に接続される１以上の患者モニタからの患者バイタルサイン測定データを受け取り、かつ前記測定データを前記チャートデータベースに提供する、システム。
5. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載のシステムであり、さらに：
   偽警告を低減するための手順に従う警告閾値レベルを変更する、コンフィグレーションデータベースを含む、システム。
6. 請求項１乃至５のいずれか１項に記載のシステムであり、前記プロセッサがさらに手順プロフィル定義を生成するための命令を実行し、前記命令が：
   プロフィルが望まれる臨床手順を同定する；
   前記同定された手順の手順プロフィルパラメータを定義し；
   前記手順プロフィルパラメータ内の観察可能な要素を同定し；
   前記１以上の手順プロフィルを検証するための事後的臨床データベースを用いて１以上の手順プロフィルを試験し；かつ
   前記１以上の手順プロフィルを手順プロフィルデータベースに記憶する、ことを含むシステム。
7. 請求項６に記載のシステムであり、前記手順プロフィルパラメータが１以上の：
   前記手順が適用される環境；
   前記手順を実行するために変更される装置設定：及び
   患者の生理学的値に及ぼす予期される影響、を含む、システム。
8. 請求項１乃至７のいずれか１項に記載のシステムであり、前記手順プロフィルパラメータの定義が少なくとも１つの：
   刊行された臨床実施ガイドライン及びプロトコルに基づき同定された臨床手順を必要とする変数及び変数値の範囲を仮定し；
   患者データを含む患者データベースの分析に基づいて同定された臨床手順により影響される関連する変数を同定し；及び
   前記プロフィルデータバースに基づき、既存の手順プロフィル定義を同定するために重み付け検索する、ことを含む、システム。
9. 自動的に臨床患者データに注釈する方法であり、前記方法は：
   １又は複数のソースから患者データを集め；
   １以上の手順プロフィル内に定義される前記集められた患者データ内の事象のパターンを一致させ；
   前記同定された事象の機能として、手順が要求されるか、進行中か又は完了しているかの確率を決定し；及び
   前記確率が所定の閾値を超える場合には、前記手順が要求されるか又は実施されたのかを示すために前記患者臨床記録に注釈する、ことを含む、方法。
10. 請求項９に記載の方法であり、前記手順プロフィルが１以上の：
    前記手順が適用される環境；
    前記手順を実施するために変更される装置設定；及び
    患者生理学的値への予期される影響、を含む、方法。
11. 請求項９又は１０のいずれか１項に記載の方法であり、前記手順プロフィルの定義が、刊行された臨床実務ガイドライン及びプロトコルに基づき臨床手順を必要とする変数及び変数の値の範囲を仮定することを含む、方法。
12. 請求項９乃至１１のいずれか１項に記載の方法であり、前記手順プロフィルの定義が、既存の手順プロフィル定義を同定するために前記手順プロフィルデータベースを重み付けて検索すること含む、方法。
13. 請求項９乃至１２のいずれか１項に記載の方法であり、さらに：
    前記患者データが、少なくとも１つの：
    患者バイタルサインの履歴情報を含むチャートデータベース；
    患者の医療施設への入院−そこからの退院−転院に関する患者情報を記憶する入院−対医院−転院データベース；及び
    患者の検査室試験結果情報を記憶する検査室データベースから集められる、方法。
14. 請求項９乃至１３のいずれか１項に記載の方法であり、前記手順が要求される、進行中である又は完了したという確率の決定が：
    前記手順のための手順プロフィルで定義される前記集められた患者データ内で定義的事象又は前駆的事象の少なくとも１つを同定することを含み、前記定義的又は前駆的事象が前記手順が要求されている、進行中である又は完了している可能性があることを示し；及び
    前記手順プロフィル中に定義され、かつ前記手順が要求され、進行中であり又は完了したことの確率が増加する前記集められた患者データ内の少なくとも１つの関連する事象を同定することを含む、方法。
15. 請求項９乃至１４のいずれか１項に記載の方法であり、さらに少なくとも１つの：
    臨床医の参照のためにコンピュータ読取可能媒体に記録された注釈された患者臨床記録を記憶すること；及び
    前記注釈された患者記録を臨床医に参照のために表示すること、を含む方法。
16. 請求項９乃至１５のいずれか１項に記載の方法であり、さらに：
    偽警告を定点するための手順を完了する際に、警告トリガ閾値レベルを調節することを含む、方法。
17. 請求項９乃至１６のいずれか１項に記載の方法であり、さらに：
    患者データを検索し及び手順プロフィル定義と事象パターンを一致させるデータマイニングアルゴリズムを実行することを含む、方法。
18. 請求項９乃至１７のいずれか１項に記載の方法を実施するためのプロセッサを制御するソフトウェアを含むコンピュータ読取可能な媒体。
19. 手順プロフィルシステムであり、前記システムは：
    チャートデータベース；
    入院−退院−転院（ＡＤＴ）データベース；
    検査室データベース；及び
    請求項９乃至１８のいずれか１項に記載の方法を実施するようにプログラムされたプロセッサ、を含むシステム。
20. 臨床患者データのために手順プロフィルを生成する方法であり、前記方法は：
    プロフィルが望まれる臨床手順を同定し；
    前記同定された手順の手順プロフィルパラメータを定義し；
    前記手順プロフィルパラメータ内に観察可能な要素を同定し；
    １以上の手順プロフィルを事後的臨床データベースを用いて、前記１以上の手順プロフィルを検証するために試験し；及び
    前記１以上の手順を手順プロフィルデータベースに記憶する、ことを含む方法。

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