JP2015531930A - 臨床支援システム及び方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、臨床支援システム及び対応する臨床支援方法に関する。当該システムは、プロセッサとコンピュータ可読記憶媒体を有し、前記コンピュータ可読記憶媒体は前記プロセッサによる実行のための命令を有し、前記命令は、前記プロセッサに、現在の看護レベルから１又は複数の他の看護レベルへの転移の推奨を提供されるべき該現在の看護レベルにいる患者を記述する現在の患者データを得るステップと、前記現在及び／又は他の看護レベルで早期に得られた前記患者の歴史的患者データを得るステップと、前記の得られた現在及び歴史的患者データから２以上の患者固有転移スコアを計算するステップであって、患者固有転移スコアは前記現在の看護レベルから異なる看護レベルへの患者の転移の又は前記現在の看護レベルでの残留の推奨のレベルを示す、ステップと、を実行させる。

Description

本発明は、臨床支援システムであって、プロセッサと、コンピュータ可読記憶媒体とを有し、前記コンピュータ可読記憶媒体は前記プロセッサによる実行のための命令を有する、臨床支援システムに関する。さらに、本発明は、臨床支援方法、コンピュータ可読非一時的記憶媒体、及びコンピュータプログラムに関する。

患者のための看護のレベル及び場所は、彼の状態に適合すべきである。明らかに、看護のレベルが高いほど、関連するコストは高い。したがって、患者の状態を監視し、相応して看護のレベルを調整することが重要である。

治療を行う医師により看護の転移が決定される場合、看護の転移のための証拠に基づく決定支援の必要性が増している。IntelliVue Guardian及びVisicuのような出願人の現在の製品では、早期警告スコア（Early Warning Score）が患者の悪化に適用される。このスコアは、ＩＣＵ又は観察病棟での患者の入院の現在の段階の悪化に基づく。

本発明の目的は、リソースを計画し患者の看護を調整するために医師を良好に支援する臨床支援システム及び臨床支援方法を提供することである。

本発明の第１の態様では、臨床支援システムであって、プロセッサとコンピュータ可読記憶媒体を有し、前記コンピュータ可読記憶媒体は前記プロセッサによる実行のための命令を有し、前記命令は、前記プロセッサに、現在の看護レベルから１又は複数の他の看護レベルへの転移の推奨を提供されるべき該現在の看護レベルにいる患者を記述する現在の患者データを得るステップと、前記現在及び／又は他の看護レベルで早期に得られた前記患者の歴史的患者データを得るステップと、前記の得られた現在及び歴史的患者データから２以上の患者固有転移スコアを計算するステップであって、患者固有転移スコアは前記現在の看護レベルから異なる看護レベルへの患者の転移の又は前記現在の看護レベルでの残留の推奨のレベルを示す、ステップと、を実行させる、臨床支援システムが提示される。

本発明の更なる態様では、対応する臨床支援方法が提示される。

本発明の更に他の態様では、コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがコンピュータで実行されると、コンピュータに前述の方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムと、コンピュータ可読非一時的記憶媒体であって、プロセッサによる実行のための命令を含み、前記命令は前記プロセッサに請求される臨床支援方法のステップを実行させる、コンピュータ可読非一時的記憶媒体と、が提供される。

本発明の好適な実施形態は、従属請求項で定められる。理解されるべきことに、請求される方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ可読記非一時的憶媒体は、請求されるシステムの及び従属請求項に定められるのと同様の及び／又は同一の好適な実施形態を有する。

従来用いられているスコアが単に患者の現在の状態に基づくので、知られているシステム及び方法と比べて、本発明によると、患者についてのより広範な見通しが提供される。患者の回復の予測及び次の期間の彼の予後を提供することにより、医師は、リソースを計画し看護を調整するのを良好に支援され得る。

したがって、本発明により、異なる看護のレベルへの転移（又は現在の看護のレベルに良好に残留すること）の経験に基づく決定を行うよう医師を支援するために、証拠に基づく決定支援が提供される。知られているソリューションとは対照的に、これらの決定推奨は、長期的歴史的患者データ、及び望ましくは予測モデルに基づく。

したがって、提案する臨床支援システム及び方法は、望ましくは、ＩＣＵ（Intensive Care Unit）、一般病棟から家庭までの全看護サイクル（通常、緩和看護が提供されるまで）を通じて患者の健康経過を評価する。過去の転移−向上及び悪化の両方−に基づき、（２以上の転移スコアの形式で）、異なる（又は同じ）看護のレベルへの転送について推奨が生成される。したがって、これらの推奨は、過去の医療からの少なくとも特定の情報（例えば、入院直後から現在の看護レベルまでの情報）及び患者の現在の状況に少なくとも基づく。任意で、これらの推奨を決定する際に用いられるべき更に有用な情報は、現在の看護レベル（看護設備）への再入院のリスク、現在の滞在中の健康状態及び経過及び予測された健康状態値である。望ましくは、これらの推奨は、現在の看護ユニットで集められたデータにだけでなく、前の看護ユニットでのデータにも基づく。提案の臨床支援システム及び方法は、ＩＣＵから一般病棟まで、看護設備及び家庭のような外来患者設定までの全看護サイクルを通じて適用できる。

一態様では、本発明は、臨床支援システムを提供する。本願明細書で用いられる臨床支援システムは、患者進路又は看護計画の管理を実現する自動化システムを包含する。臨床支援システムは、プロセッサ及びコンピュータ可読記憶媒体を有する。

本願明細書で用いられる「コンピュータ可読記憶媒体」は、コンピューティング装置のプロセッサにより実行可能な命令を格納できるいかなる記憶媒体も含む。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読非一時的記憶媒体として表されても良い。コンピュータ可読記憶媒体は、有形コンピュータ可読媒体として表されても良い。幾つかの実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピューティング装置のプロセッサによりアクセス可能なデータを格納できても良い。コンピュータ可読記憶媒体の例は、フロッピディスク、磁気ハードディスクドライブ、固体ハードディスク、フラッシュメモリ、ＵＳＢサムドライブ、ＲＡＭ（Random Access Memory）メモリ、ＲＯＭ（Read Only Memory）メモリ、光ディスク、光磁気ディスク、プロセッサのレジスタファイルを含むが、これらに限定されない。光ディスクの例は、ＣＤ（Compact Disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＷ又はＤＶＤ−Ｒディスクを含む。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ装置によりネットワーク又は通信リンクを介してアクセス可能な種々の記録媒体も表す。例えば、データはモデムを介して、インターネットを介して、又はローカルエリアネットワークを介して読み出されても良い。

本願明細書で用いられるように「プロセッサ」は、プログラム又は機械実行命令を実行可能な電子部品を包含する。「プロセッサ」を有するコンピューティング装置への言及は、場合によっては１より多いプロセッサを含むとして解釈されるべきである。用語コンピューティング装置は、場合によっては、それぞれプロセッサを有するコンピューティング装置の集合体又はネットワークを表すとして解釈されるべきである。多くのプログラムは、同一のコンピューティング装置内にある又は複数のコンピューティング装置に渡って分散され得る複数のプロセッサにより実行される命令を有する。

「看護レベル」は、ＩＣＵ、一般病棟、家庭、病院の異なるステーションのような、患者の看護が行われるレベルを示す。本願明細書で又は当業界で一般的に用いられる「看護レベル」を示す用語は、「看護のレベル」、「看護施設」、「看護領域」、「看護場所」、「看護設定」、又は「看護ユニット」である。したがって、これらの用語のうちのいかなる用語が本願明細書で用いられるときも、「看護レベル」の同義語又は少なくとも「看護レベル」の指示子として理解されるべきである。

好適な実施形態では、命令は、さらに、プロセッサに、患者の将来の健康向上を前記の得られた現在及び歴史的患者データに基づき予測する予測モデルの使用により、前記の２以上の患者固有転移スコアを計算させる。使用され得る種々の知られている予測モデルがある。例えば、入院リスクモデル（例えば、例えばMurata GH, Gorby MS, Kapsner CO, Chick TW, Halperin AK, “A multivariate model for predicting hospital admissions for patients with decompensated chronic obstructive pulmonary disease”, Arch Intern Med. １９９２, Jan; １５２(１):８２−６)に記載されたような家庭リスクモデル）、疾病重症度／診断モデル（例えば、Richard W Troughton, Christopher M Frampton, Timothy G Yandle, Eric A Espine, M Gary Nicholls, A Mark Richards, “Treatment of heart failure guided by plasma aminoterminal brain natriuretic peptide {(N−BNP)} concentrations”, The Lancet, Volume ３５５, Issue ９２１０, Pages １１２６−１１３０, １ April ２０００に記載されたような）、又はKannel WB, D'Agostino RB, Silbershatz H, Belanger AJ, Wilson PW, Levy D, “Profile for estimating risk of heart failure”, Arch Intern Med. １９９９ Jun １４; １５９(１１):１１９７−２０４に記載されたようなＨＦＳＳ（Heart Failure Severity Score）のようなＨＦ展開についてのモデル若しくはFramingham Heart Failureモデルである。さらに、再入院及び／又は死亡リスクを予測するモデルを用いることができる。該モデルは、限定ではないが、Keenan PS, Normand SL, Lin Z, Drye EE, Bhat KR, Ross JS, Schuur JD, Stauffer BD, Bernheim SM, Epstein AJ, Wang Y, Herrin J, Chen J, Federer JJ, Mattera JA, Wang Y, Krumholz HM, “An administrative claims measure suitable for profiling hospital performance on the basis of ３０−day all−cause readmission rates among patients with heart failure”, Circ Cardiovasc Qual Outcomes ２００８ Sep; １(１):２９−３７, Amarasingham R, Moore BJ, Tabak YP, Drazner MH, Clark CA, Zhang S, Reed WG, Swanson TS, Ma Y, Halm EA, “An automated model to identify heart failure patients at risk for ３０−day readmission or death using electronic medical record data”, Med Care. ２０１０ Nov; ４８(１１):９８１−８、又はTabak YP, Johannes RS, Silber JH, “Using automated clinical data for risk adjustment: development and validation of six disease−specific mortality predictive models for pay−for−performance”, Med Care. ２００７ Aug; ４５(８):７８９−８０５に記載されたモデルを含む。引用した文献の中のこれらのモデルの説明は、参照することによりここに組み込まれる。

別の実施形態では、前記歴史的患者データは、前記歴史的転移に応答して前記患者の健康状態の向上及び／又は悪化に関する情報を含む異なる看護レベル間の歴史的転移を有する。言い換えると、過去からの患者固有データ、例えば、異なる看護レベルへの転移の後に過去に患者の健康がどのように向上したかは、転移スコアの決定の信頼性及び精度を更に向上するために考慮に入れられる。

望ましくは、現在の患者データは、現在の看護レベルにおける患者の健康状態の変化を有する。例えば、現在の看護レベルにおける患者の健康状態の向上は、患者があまり集中的でない看護に転送され得る又は同じ看護レベルに残留し得るが、より集中的な看護レベルに転送されるべきではないことの指示であっても良い。

一実施形態では、前記命令は、さらに、前記プロセッサに、前記現在の看護レベルの前記場所を特定し、前記２以上の患者固有転移スコアの前記計算において追加入力として前記現在の看護レベルの前記場所を用いる、ようにさせる。場所は、評価されるべき看護設備を決定するために用いられる。例えば、特定の看護転移（ＩＣＵから家庭へ）は、事実上、決して生じない。現在の看護レベルの場所は、利用可能なデータ及び患者を評価する（つまり、転移スコアを計算する）頻度を決定するためにも用いられる。より高い看護レベルでは、この頻度は高くなる。

望ましくは、前記命令は、さらに、前記プロセッサに、前記現在の患者データから場所情報を読み出すことにより又は前記現在の患者データの種類、量及び／又は内容を含む前記現在の患者データの特徴から前記場所を導出することにより、前記現在の看護レベルの前記場所を特定する、ようにさせる。

有利な一実施形態では、前記命令は、さらに、前記プロセッサに、前記２以上の患者固有転移スコアの前記計算において追加入力として前記患者の前記現在の看護レベルへの再入院の前記リスクを用いる、ようにさせる。再入院のリスクは、通常、患者がより低い看護レベルへの送り出しの後に、現在の看護レベルに戻る見込みを意味する。再入院リスクモデルの一例は、Amarasingham et al, “An Automated Model to Identify Heart Failure Patients at Risk for ３０−Day Readmission or Death Using Electronic Medical Record Data”, Medical Care: November ２０１０−Volume ４８−Issue １１−pp ９８１−９８８に記載されている。（例えば、再入院スコアの形式の）再入院のリスクは、例えば、転移スコアとして直接取り入れられ、又は重み付き和を用いて代替スコアと結合され得る。

前記命令は、さらに、前記プロセッサに、望ましくは、現在の看護レベルへの患者の再入院のリスクを記述するリスクモデルを用いるようにさせる。リスクモデルは、例えばB. Hammill, L. Curtis, G. Fonarow, P. Heidenreich, C. Yancy, E. Peterson, and A. Hernandez, “Incremental value of clinical data beyond claims data in predicting ３０−Day outcomes after heart failure hospitalization,” Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes, vol. ４, no. １, pp. ６０−６７, Jan. ２０１１, Harlan M. Krumholz et al., “Predictors of readmission among elderly survivors of admission with heart failure”, American Heart Journal, Volume １３９, Issue １ , Pages ７２−７７, January ２０００, or Philbin EF, DiSalvo TG, “Prediction of hospital readmission for heart failure: development of a simple risk score based on administrative data”, J Am Coll Cardiol. １９９９ May;３３(６):１５６０−６から一般に知られている。

一実施形態では、前記命令は、さらに、前記プロセッサに、異なる看護レベル間の他の患者の歴史的転移に応答して前記他の患者の健康状態の向上及び／又は悪化に関する情報を含む前記歴史的転移に関する統計的情報を提供する患者集団データを用いる、ようにさせる。したがって、過去にどれだけ多数の患者が改善したかの、望ましくは同じ疾病及び／又は健康状態を有する患者の統計的データは、患者固有転移スコアの生成において、それらの信頼性及び精度を更に向上するために用いられる。

別の実施形態では、前記命令は、さらに、前記プロセッサに、前記現在及び歴史的患者データから前記患者の１又は複数の疾病固有健康スコアを計算し、前記２以上の患者固有転移スコアの前記計算において前記１又は複数の疾病固有健康スコアを用いる、ようにさせる。このような健康スコアの生成及び使用は、例えばSubbe C. P. et al., “Validation of a modified Early Warning Score in medical admissions”, QJM (２００１) ９４ (１０): ５２１−５２６. doi: １０.１０９３/qjmed/９４.１０.５２１から一般に知られており、生成された患者固有転移スコアの信頼性及び精度を更に向上する。

望ましくは、前記命令は、さらに、前記プロセッサに、患者データ、健康経過情報及び／又は前記現在の患者と同じ若しくは類似の健康状態及び／又は健康履歴を有する患者の転移スコアを得て、前記２以上の患者固有転移スコアの前記計算において前記得た患者データ、健康経過情報及び／又は転移スコアを用いる、ようにさせる。したがって、現在の患者に関するデータだけでなく、望ましくは同じ又は同様の健康状態を有する他の患者及び／又は同じ看護レベルにいたことのある患者に関する歴史的データ並びに例えば異なる看護レベルへの転移に応答する又は同じ看護レベルでの残留の決定に応答する彼らの過去の健康経過も、実際の患者固有転移スコアを決定するために用いられる。

好適な実施形態では、前記命令は、さらに、前記プロセッサに、前記現在の看護レベルにいる患者の歴史的患者データから前記現在の看護レベルの一般健康スコアを計算し、前記現在の看護レベルから異なる看護レベルへの前記患者の転移の又は前記現在の看護レベルに残留することの推奨のレベルをそれぞれ示す２以上の一般転移スコアを計算し、前記２以上の一般転移スコアを前記２以上の患者固有転移スコアと結合して、２以上の最終転移スコアを得る、ようにさせる。

したがって、現在の患者の転移スコアだけでなく（歴史的データに基づく）他の患者の転移スコアも、いかなる誤り、例えばいかなるデータの誤った解釈、計算エラー若しくはいかなる他の問題に起因して誤ることを回避するために計算される。これは、一般転移スコアとの比較から認識できる。例えば、患者固有転移スコアが一般転移スコアと異なることを示す場合である。

望ましくは、前記命令は、さらに、前記プロセッサに、前記一般転移スコア及び前記患者固有転移スコアの重み付けされた結合を適用して、前記最終転移スコアを得、前記重みは手動で又は前記現在の患者、他の患者及び／又は全ての患者の過去の転移スコアの精度から決定される、ようにさせる。

本発明の上述の及び他の態様は、本願明細書に記載される実施形態から明らかであり、それらの実施形態を参照して教示される。以下の図面がある。
転移モデルを概説する図を示す。 図１に示した転移モデルの転移スコアを説明する図を示す。 提案する臨床支援システムの第１の実施形態の概略図を示す。 提案する臨床支援方法の第１の実施形態のフローチャートを示す。 提案する臨床支援システムの第２の実施形態の概略図を示す。 提案する臨床支援方法の第２の実施形態のフローチャートを示す。

提案する臨床支援システム及び方法は、現在の及び歴史的な患者データを用いる。これらの患者データは、患者モニタ（例えば、ＥＣＧ、パルス酸素濃度計、サーモメータ、．．．）、体重計又は実験室における検査のような他の（近）リアルタイム測定装置、並びに電子的に格納された患者データを通じて集められても良い。例えば、患者の現在状態の構造化された記述及び早期の病気、診断、治療、健康向上、等に関する歴史的データを含むＥＨＲ（Electronic Health Record）が用いられても良い。

臨床支援システム及び方法は、医師により用いられる完全な健康管理システム及び方法の一部であっても良く、多くの異なる機能及び特徴を有しても良い。提案する臨床支援システム及び方法は、異なる看護レベル（又は看護施設）への患者の転移の推奨に焦点を当てる。これは、患者の状態の悪化により、より高い看護のレベルになり得る。あるいは、改善は、より低い看護レベルに導いても良い。図１に標準的な転移モデルの図を示す。図１では、家庭、ＩＣＵ（Intensive Care Unit）、及び一般病棟が例示的な看護領域（つまり、看護レベル）として用いられる。あるユニットから他のユニットへの可能な転移は、モデル化される。したがって、患者の場所が与えられると、臨床経路が分かる。図１の例では、ＩＣＵから家庭への直接転移は考慮されない。

ある看護施設（つまり、看護レベル）から他の看護施設への転移の推奨を計算するために、患者固有転移スコアは、幾つかの（望ましくは各）可能な転移について計算される。これらの転移スコア（「ｓｃｏｒｅ＿Ｘ（Ｙ）」と称され、ここで「Ｘ」は目的看護レベルを示し、「Ｙ」は現在の看護レベルを示す）は、図１の転移モデルを示す図２に例示される。看護レベル毎に、全ての外向き矢印の転移スコアの和は１である。これらのスコアは、医師に個別に提示されても良い。あるいは、これらのスコアは、どの看護レベルにこの特定の患者が転送されるべきかの単一の推奨に変換されても良い。

図３は、本発明による臨床支援システム１０の第１の実施形態の概略図を示す。臨床支援システム１０は、プロセッサ１１と、コンピュータ可読記憶媒体１２と、を有する。コンピュータ可読記憶媒体１２は、プロセッサ１１による実行のための命令を有する。これらの命令は、プロセッサ１１に、図４に示すフローチャートで説明されるような臨床支援方法のステップを実行させる。

第１のステップＳ１０で、現在の看護レベルから１又は複数の他の看護レベルへの転移の推奨を提供されるべき患者を記述する現在の患者データ１は、現在の看護レベルにおいて得られる。第２のステップＳ１１で、現在の及び／又は他の看護レベルにおいて早期に得られた患者の歴史的患者データ２が得られる。第３のステップＳ１２で、２以上の患者固有転移スコア３は、前記の得られた現在の患者データ１及び歴史的患者データ２から計算される。ここで、患者固有転移スコアは、現在の看護レベルから異なる看護レベルへの患者の転移の推奨のレベル、又は現在の看護レベルに留まることを示す。

したがって、特定の患者についての現在の患者状態（現在の患者データの中で示される）及び歴史的データは、現在の看護ユニットからの幾つかの（望ましくは全部の）可能な転移についての患者固有転移スコアを計算するための基礎を形成する。歴史的患者データは、現在の看護ユニットで集められたデータだけでなく、前の看護設定（つまり、看護レベル）で集められたデータも記述する。監視装置は異なっても良く、健康スコアは異なるアルゴリズムに基づいても良いが、これは、患者の健康の長期的概観（つまり、長期間の概観又は現在状態に基づく概観、並びに複数の看護レベルで集められたデータに基づく疾患／健康経過）を提供する。この概観は、望ましくは、将来の看護転移を予測するために、並びにどの看護レベルへの転移がより推奨できるか及びどの看護レベルへの転移があまり推奨できないかを示す転移スコアを計算するために用いられる。

図５は、提案する臨床支援システム２０の別の実施形態の概略図を示す。臨床支援システム２０は、現在の患者データを得る手段２１（本実施形態では「看護設定マネジャ」と称される）を有する。この看護設定マネジャ２１は、患者の状況を管理する、つまり現在の看護の場所及びレベルを決定する。このコンポーネントは、患者を監視するために用いられるセンサ装置２２、２３、２４で行われる測定値を集める。患者の場所は、該センサ装置の入力のうちの１つであっても良い。

留意すべきことに、異なる看護設定では、測定装置の異なる組合せが通常用いられる。例えば、ＩＣＵでは、ストリーミングデータを有する多様なモニタが利用可能であり、家庭では、小さな測定値セットのうち日毎（又は週毎）のサンプルのみが集められる。しかしながら、提案する臨床支援システムは、異なるフォーマットで、異なる場所で、異なる時間に、及び／又は異なる測定装置から得られる患者データを扱うことができる。例えば、使用されるモデルは、看護サイクルを通じて支援を提供するために、設定の中で利用可能なデータに合わせられる。

患者の場所を決定すると、主計算コンポーネント２５（本実施形態では「転移推奨部」と称される）は、全ての転移についてスコアを決定する。ここで、現在の看護設備での残留も転移としてモデル化される。

看護設定マネジャ２１は、患者についてのデータストリームを集め、看護の場所を特定する。この特定は、明示的入力若しくはラベリング（例えば、病院名、看護ユニット又は病棟ＩＤ）により、又は入手データ由来により暗黙のうちに行われる。

転移推奨部２５は、看護設定に基づき、他の看護設定への転移の推奨を計算する。これらの推奨は、望ましくは、看護設定に関連する頻度で計算される。つまり、看護レベルが高いほど、より頻繁にこれらの推奨が計算される。推奨は、データソースの組合せ、つまり、少なくとも集められた監視データ及び（例えば、患者のＥＨＲを格納するデータベース２６から追加患者データを得る別個の手段を有し得る転移推奨部２５により読み出された）追加患者データに基づく。さらに望ましくは、現在の看護設定への再入院のリスクを記述するリスクモデル２７、有望な転移及び再入院の予後についての統計的証拠を生成するために用いられる健康スコアモデル２８及び／又は患者集団データ２９は、追加で用いられる。

患者毎及び看護設備（例えば、ＩＣＵ、一般病棟及び家庭）毎に、図６に示すような臨床支援方法２００の実施形態は、所定のレートで用いられても良い。留意すべきことに、他の実施形態では、臨床支援方法２００の必ずしも全部の要素が用いられず、図示の要素の選択が他の実施形態で用いられても良い。

ステップＳ２０（「疾病プロファイル」）で、患者に適正なアルゴリズムを選択するために、プロファイルが患者について生成される。このプロファイルは、患者の多くの（望ましくは全部の）現在の疾病の概観を有する。これらの疾病は、例えばデータベース（例えば図５に示したデータベース２６）に格納される患者のＥＨＲから、構造化データ（例えばＩＣＤ−１０コード）、自然言語による若しくは症状、投薬、実験値及び他の証拠の組合せを用いて導出される診断及び入院詳細事項に基づき抽出される。したがって、ゼロ以上の現在の疾病が患者に関連付けられる。さらに、これらの疾病は、望ましくは、ＥＨＲの中の分類に基づき（つまり、１次、２次診断、又は入院のときの主な症状に基づき）重み付けされる。少なくとも１つの疾病が特定される場合、全ての疾病重みの和は１に等しい。

ステップＳ２２（「疾病固有健康スコア」）で、ステップＳ２０で集められたデータを用いて、患者の健康スコアは、疾病固有及び看護設定固有健康スコアに基づき計算される。例えば、家庭における心不全患者の現在の健康スコアは、（体液うっ帯の前兆となる）患者の体重の増加により決定されても良い。病院における心不全患者の健康スコアは、（例えばＨＦＳＡガイドラインを適用する又は疾病固有死亡スコアを計算することにより）退院に向けた患者の進行として表現されても良い。ここで、それぞれ１又は複数のリスクモデルに関連付けられた疾病が選択されると、幾つかの（例えば全ての）健康スコアモデル２８ａ、２８ｂ、２８ｃは、監視される患者データと共に、及びＥＨＲの中で利用可能な情報と共に評価される。これは、健康状態又は健康向上（例えば、退院準備状況、患者安定性、症状評価スコア）を表現する又は突然の有害事象のリスク（例えば、病院死亡スコア）を表現する健康スコアの選択を疾病毎にもたらす。

重みの所定の組合せを用いて、これらの計算された健康スコアは、疾病毎の単一の疾病固有健康スコアに結合される。最後に、全ての結合された疾病固有健康スコアは、ステップＳ２０で導出された重みを用いて単一の健康スコアに融合される。

望ましくは、これらの健康スコアは、固定時間間隔で連続的に計算される。代替で、患者状態の重症度は、評価時の数を増加しても良い（つまり、患者状態がより深刻なときＥＷＳの評価の頻度が増大するIntelliVue Guardian）。

疾病固有健康スコアとは別に、一般（全体）健康スコアは、用いられても良く、ステップＳ２２で望ましくは健康スコアモデル２８ｄ、２８ｅ、２８ｆの使用により得られても良い。

可能なとき、現在の看護設定で利用可能なデータに基づき、健康スコアが計算される。センサを用いて監視された、ＥＨＲから抽出された又は質問から導かれるデータは、患者の全体健康条件を評価するために用いることができる。例えば、ＩＣＵでは、知られているＭＥＷＳ（Modified Early Warning Score）が患者の健康を評価するために用いられても良く、一方、生活の質の関連した質問及び身体的活動測定は家庭設定でより適切である。

一般健康スコアパス及び疾病固有健康スコアパスの両方で、リスクモデル２７ａ、２７ｂが適用されても良い。これらのリスクモデル２７ａ、２７ｂは、現在の看護のレベルへの早期再入院のリスクを予測する。ＩＣＵで及び入院での両方で、このようなモデルは通常利用可能である。このようなモデルは、疾病固有（例えば、急性心筋梗塞、心不全）又は一般的であっても良い。一般的及び疾病固有の両方の場合に、（十分なデータが利用可能な）モデルは、結合リスクスコアに重み付けされる。リスクモデル２７ａ、２７ｂがそれらの信頼の指標（例えば、集団に適用されるとき、モデルの標準偏差）も含むとき、これらの指標は、重み係数に形成され、リスクスコアの組合せに統合できる。

留意すべきことに、最低の看護のレベル（つまり、家庭）では、いかなる再入院リスクスコアも適用できないが、リスクスコアは、より高い看護レベルへの転移を予測するために用いられる。

ステップＳ２３（「疾病固有転移スコア」）で、次の期間について、傾向に基づく転移スコアが計算される。望ましくは、疾病固有及び一般患者スコアの両方の組合せが計算される。看護ユニット内の現在の滞在における経過、及び過去の看護ユニット内での健康経過に基づき、歴史的転移スコアを他の看護節部への実際の転移と照合することにより、転移の可能性が計算される。歴史的データでは、患者自身からのデータ及び同様のプロファイル（つまり同様の併存疾患、同じ看護レベル、並びに生体信号及び他の健康マーカの同様の経過）を有する患者からの歴史的データが用いられる。これらの照合アルゴリズムに基づき、各可能な転移の可能性が計算される。

ステップＳ２４（「一般転移スコア」）で、ステップＳ２３の疾病固有転移スコアと同様の方法で一般転移スコアが計算される。したがって、歴史的一般健康スコアは、各可能な転移の可能性を予測するために実際の転移と照合される。現在の看護ユニットで集められた健康スコアだけでなく、前の看護ユニットでの転移スコアも考慮される。

ステップＳ２３及びＳ２４で計算された疾病固有転移スコアは、ステップＳ２５（「補正疾病固有転移スコア」）及びＳ２６（「補正一般転移スコア」）で現在の看護ユニットへの早期再入院のリスクを用いて微調整されても良い。高いリスクスコアでは、低い看護のレベルでの転移は低下され、一方で看護ユニットに残留するスコアは増大される。次に、患者が過去に早期再入院を経験している場合、転移スコアは同様の方法で補正される。

ステップＳ２７（「転移スコア」）で、２つの転移スコアの重み付けされた組合せは最終的転移スコアを計算するために用いられる。これらの重みは、手動で決定されても良く、又は患者の過去の予測の精度に基づいても良く、又は類似の患者の過去の予測の精度に基づいても良く、又はデータベース内の全ての患者の精度に基づいても良い。

各々のときに、転移スコアの新しいセットが計算され、臨床アプリケーションに供給されても良い。この臨床アプリケーションは、（最高にランク付けされた転移スコアに基づき）推奨を出力しても良く、例えばディスプレイで推奨を示しても良い。代替で、幾つかの又は全ての転移の幾つかの又は全ての転移スコアが出力されても良い。最終的に、医師は、長期に渡り転移スコアを出力する（表示する）ことにより、患者の健康経過に関する見識を受けても良い。

提案する臨床支援システム及び方法は、患者データが利用可能な、例えばモニタ及び電子記録を通じて集められる、広範な臨床分野に適用可能である。したがって、それらは、特に慢性患者の看護転移サイクルを対象としている。

実際の実施を説明するために、ＭＥＷＳ（Modified Early Warning Score、例えばhttp://qjmed.oxfordjournals.org/content/９４/１０/５２１.shortに現在記載されている）が患者の状態を把握するために通常用いられるＩＣＵ内の状況が仮定されるべきである。このＭＥＷＳは、２つの転移スコアscore_icu及びscore_wardのために用いることができる。ここで、score_icu＝「最近２４時間中の患者のＭＥＷＳスコアが６より低かった時間割合」であり、score_ward＝「最近２４時間中の患者のＭＥＷＳスコアが少なくとも６だった時間割合」である。患者が心不全でＩＣＵに入院する場合、疾病経過は、（肺及び他の身体部分に蓄積される液体を除去するための利尿治療による）患者の体重損失を用いて表現できる。この目的で、（医師により設定される）初期体重w_i及び目標体重w_t、並びに現在体重w_cが観察される。したがって、個別の疾病固有転移スコアは、次式である。

Score_icu＝α×「最近２４時間中の患者のＭＥＷＳスコアが７より低かった時間割合」

Score_ward＝１−score_icu
ここで、αは０乃至１の間の予め設定された値である。

纏めると、患者及び看護提供者の両者にとって、看護のレベルが患者の現在及び将来の健康状態に適合することは最も重要である。今日、臨床決定支援ソリューションは、通常、現在の看護ユニット（例えば、ＩＣＵ、一般病棟、家庭）の間に集められたデータに基づく有害事象の早期検出に焦点を当てている。他の看護レベルへより高い（例えば一般病棟からＩＣＵへ）又は低い（例えば、病棟から看護施設へ）の将来の転移のために、証拠に基づく決定支援が必要である。提案の臨床支援システム及び方法は、看護転移の推奨を計算する。患者の現在及び歴史的（及び望ましくは予測）状態を考慮に入れることにより、各可能な看護転移について推奨が得られる。種々の看護設定に渡り患者の状態を測定し、追跡し及びモデル化することにより、個別の看護転移推奨を生成するために証拠が集められる。

本発明は図面及び上述の説明で詳細に説明されたが、このような図面及び説明は説明及び例であり、本発明を限定するものではない。本発明は開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態の他の変形は、図面、詳細な説明、及び請求項を読むことにより、当業者に理解され請求項に記載された発明を実施する際に実施されうる。

留意すべき点は、用語「有する（comprising）」は他の要素又は段階を排除しないこと、及び単数を表す語（a、an）は複数を排除しないことである。単一の要素又は他のユニットが、請求の範囲に記載された幾つかのアイテムの機能を満たしても良い。特定の量が相互に異なる従属請求項に記載されるという事実は、これらの量の組合せが有利に用いることが出来ないことを示すものではない。

コンピュータプログラムは、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介するような、他のハードウェアと共に又はその一部として提供される光記憶媒体又は固体媒体のような適切な非一時的媒体に格納／分配されても良く、他の形式で分配されても良い。

請求項中のいかなる参照符号も請求の範囲又は本発明の範囲を制限するものと考えられるべきではない。

患者のための看護のレベル及び場所は、彼の状態に適合すべきである。明らかに、看護のレベルが高いほど、関連するコストは高い。したがって、患者の状態を監視し、相応して看護のレベルを調整することが重要である。
ＵＳ２００９／０１０５５５０Ａ１は、患者の状態の指示子として健康スコアを提供するシステム及び方法を開示している。豊富な医療記録が単一の健康スコアに凝縮される。健康スコアは、傾向を視覚化するために時間に渡りプロットされ得る。
ＵＳ２００９／０１７７６１３Ａ１は、総合的健康評価を提供するシステム及び方法を開示している。異種データを合成することにより、システムは、個人の健康の数値を生成できる。個人固有の全体的健康スコアは、集団及び患者固有データに基づき生成できる。健康スコアは、患者の状態の指示子である。

治療を行う医師により看護の転移が決定される場合、看護の転移のための証拠に基づく決定支援の必要性が増している。IntelliVue Guardian及びVisicuのような出願人の現在の製品では、早期警告スコア（Early Warning Score）が患者の悪化に適用される。このスコアは、ＩＣＵ又は観察病棟での患者の入院の現在の段階の悪化に基づく。
ＵＳ２０１２／００４６９６５Ａ１では、保健医療施設に入院した患者の再入院リスクは、一般再入院リスクアルゴリズムを用いて決定される。

Score_icu＝α×「最近２４時間中の患者のＭＥＷＳスコアが７より低かった時間割合」

Score_ward＝１−score_icu
ここで、αは０乃至１の間の予め設定された値である。

Claims (17)

1. 臨床支援システムであって、プロセッサとコンピュータ可読記憶媒体を有し、前記コンピュータ可読記憶媒体は前記プロセッサによる実行のための命令を有し、前記命令は、前記プロセッサに、
   現在の看護レベルから１又は複数の他の看護レベルへの転移の推奨を提供されるべき該現在の看護レベルにいる患者を記述する現在の患者データを得るステップと、
   前記現在及び／又は他の看護レベルで早期に得られた前記患者の歴史的患者データを得るステップと、
   前記の得られた現在及び歴史的患者データから２以上の患者固有転移スコアを計算するステップであって、患者固有転移スコアは前記現在の看護レベルから異なる看護レベルへの患者の転移の又は前記現在の看護レベルでの残留の推奨のレベルを示す、ステップと、
   を実行させる、臨床支援システム。
2. 前記命令は、さらに、前記プロセッサに、患者の将来の健康経過を前記の得られた現在及び歴史的患者データに基づき予測する予測モデルの使用により、前記の２以上の患者固有転移スコアを計算させる、請求項１に記載の臨床支援システム。
3. 前記歴史的患者データは、異なる看護レベル間の歴史的転移に応答する前記患者の健康状態の向上及び／又は悪化に関する情報を含む前記歴史的転移を有する、請求項１に記載の臨床支援システム。
4. 前記現在の患者データは、前記現在の看護レベルにいる前記患者の健康状態の変化を有する、請求項１に記載の臨床支援システム。
5. 前記命令は、さらに、前記プロセッサに、前記現在の看護レベルの前記場所を特定し、前記２以上の患者固有転移スコアの前記計算において追加入力として前記現在の看護レベルの前記場所を用いる、ようにさせる、請求項１に記載の臨床支援システム。
6. 前記命令は、さらに、前記プロセッサに、前記現在の患者データから場所情報を読み出すことにより又は前記現在の患者データの種類、量及び／又は内容を含む前記現在の患者データの特徴から前記場所を導出することにより、前記現在の看護レベルの前記場所を特定する、ようにさせる、請求項５に記載の臨床支援システム。
7. 前記命令は、さらに、前記プロセッサに、前記２以上の患者固有転移スコアの前記計算において追加入力として前記現在の看護レベルへの前記患者の再入院の前記リスクを用いる、ようにさせる、請求項１に記載の臨床支援システム。
8. 前記命令は、さらに、前記プロセッサに、前記現在の看護レベルへの前記患者の再入院の前記リスクを記述するリスクモデルを用いる、ようにさせる、請求項７に記載の臨床支援システム。
9. 前記命令は、さらに、前記プロセッサに、異なる看護レベル間の他の患者の歴史的転移に応答して前記他の患者の健康状態の向上及び／又は悪化に関する情報を含む前記歴史的転移に関する統計的情報を提供する患者集団データを用いる、ようにさせる、請求項１に記載の臨床支援システム。
10. 前記命令は、さらに、前記プロセッサに、前記現在及び歴史的患者データから前記患者の１又は複数の疾病固有健康スコアを計算し、前記２以上の患者固有転移スコアの前記計算において前記１又は複数の疾病固有健康スコアを用いる、ようにさせる、請求項１に記載の臨床支援システム。
11. 前記命令は、さらに、前記プロセッサに、患者データ、健康経過情報及び／又は前記現在の患者と同じ若しくは類似の健康状態及び／又は健康履歴を有する患者の転移スコアを得て、前記２以上の患者固有転移スコアの前記計算において前記の得た患者データ、健康経過情報及び／又は転移スコアを用いる、ようにさせる、請求項１に記載の臨床支援システム。
12. 前記命令は、さらに、前記プロセッサに、
    前記現在の看護レベルにいる患者の歴史的患者データから前記現在の看護レベルの一般健康スコアを計算し、
    前記現在の看護レベルから異なる看護レベルへの前記患者の転移の又は前記現在の看護レベルに残留することの推奨のレベルをそれぞれ示す２以上の一般転移スコアを計算し、
    前記２以上の一般転移スコアを前記２以上の患者固有転移スコアと結合して、２以上の最終転移スコアを得る、
    ようにさせる、請求項１に記載の臨床支援システム。
13. 前記命令は、さらに、前記プロセッサに、前記一般転移スコア及び前記患者固有転移スコアの重み付けされた結合を適用して、前記最終転移スコアを得、前記重みは手動で又は前記現在の患者、他の患者及び／又は全ての患者の過去の転移スコアの精度から決定される、ようにさせる、請求項１２に記載の臨床支援システム。
14. 臨床支援方法であって、
    現在の看護レベルから１又は複数の他の看護レベルへの転移の推奨を提供されるべき該現在の看護レベルにいる患者を記述する現在の患者データを得るステップと、
    前記現在及び／又は他の看護レベルで早期に得られた前記患者の歴史的患者データを得るステップと、
    前記の得られた現在及び歴史的患者データから２以上の患者固有転移スコアを計算するステップであって、患者固有転移スコアは前記現在の看護レベルから異なる看護レベルへの患者の転移の又は前記現在の看護レベルでの残留の推奨のレベルを示す、ステップと、
    を有する臨床支援方法。
15. コンピュータ可読非一時的記憶媒体であって、プロセッサによる実行のための命令を有し、前記命令は、前記プロセッサに、
    現在の看護レベルから１又は複数の他の看護レベルへの転移の推奨を提供されるべき該現在の看護レベルにいる患者を記述する現在の患者データを得るステップと、
    前記現在及び／又は他の看護レベルで早期に得られた前記患者の歴史的患者データを得るステップと、
    前記の得られた現在及び歴史的患者データから２以上の患者固有転移スコアを計算するステップであって、患者固有転移スコアは前記現在の看護レベルから異なる看護レベルへの患者の転移の又は前記現在の看護レベルでの残留の推奨のレベルを示す、ステップと、
    を実行させる、コンピュータ可読非一時的記憶媒体。
16. コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがコンピュータで実行されるとき、請求項１４に記載の方法のステップを前記コンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。
17. 臨床支援システムであって、
    現在の看護レベルから１又は複数の他の看護レベルへの転移の推奨を提供されるべき該現在の看護レベルにいる患者を記述する現在の患者データを得る手段と、
    前記現在及び／又は他の看護レベルで早期に得られた前記患者の歴史的患者データを得る手段と、
    前記の得られた現在及び歴史的患者データから２以上の患者固有転移スコアを計算する手段であって、患者固有転移スコアは前記現在の看護レベルから異なる看護レベルへの患者の転移の又は前記現在の看護レベルでの残留の推奨のレベルを示す、手段と、
    を有する臨床支援システム。

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