JP2019537127A - クリニカルパスのリソース使用の捕捉と利用 - Google Patents

Abstract

システム（２０２）はプロセッサ（２０４）を含み、プロセッサ（２０４）は、出力デバイス（２２４）により対象についてのクリニカルパスを表示し、クリニカルパスは、更新可能なフィールドを有する電子文書内にあり；入力デバイス（２２２）により、完了すべきクリニカルパスのタスクを選択する第１信号を受け取り、ここでタスクは完了しておらず；入力デバイスを用いて、タスクが完了したことを示す第２信号を受け取り、ここでタスクは完了しており；プロセッサ（２０４）により、タスクの確率値を計算する確率アルゴリズムを使用し；プロセッサにより、確率値が所定の閾値を満たすことに応答してのみチャレンジ質問を提示し；入力デバイスにより、チャレンジ質問に対する応答を含む第３信号を受け取り；応答を受け取ったことに応答して、プロセッサにより、クリニカルパスのタスクが完了したことを示すように、電子文書の更新可能情報を更新するように構成される。

Description

以下は、一般的に、クリニカルパス（clinical pathway）のためのリソース使用に関する情報を捕捉して利用するシステム及び／又は方法に関する。

クリニカルパス情報システム（ＣＰＩＳ：Clinical Pathway Information System）は、コンピュータによって実行されるソフトウェアであり、段階的ガイダンスを提供することによって医療専門家が臨床ガイドラインに従うことを支援する。ガイダンスの詳細は、医療機関の電子カルテ（ＥＭＲ：Electronic Medical Record）との関係に依存する。ＣＰＩＳのクリニカルパスは、ケアの連続にわたるケアの品質を高め、患者の安全性を促進し、患者の満足度を高め、リソースの使用を最適化することを目的としている。

図１は、不特定のクリニカルパスの一例を示す。図示された例示的なクリニカルパスは、開始と終了、そしてその間に完了すべき様々なタスクを含む。クリニカルパスは規範的なプロセスであるため、ワークフロー管理システムは、これらのプロセスに関連するタスクをトリガ、分散、追跡する方法を見つけなければならない。任意の所与の時刻に、システムは複数のタスクを生成することがあり、タスクは次いで、リソースの利用可能性に応じて実行のためにキューに入れられる。

病院は、臨床タスクを行うために限られた数の専門家と機器を数百人の患者に供給するので、利用可能なリソースの最適な使用のためには、そのようなタスクにどのように優先順位を付けるべきかについての問題が持ち上がる。プロセス指向のワークフローシステムでは、モニタされる情報の粒度とユーザへの負担の間にはトレードオフが存在する；すなわち、クリニカルパスがより詳細であるほど、より多くのユーザがそれと対話して情報を供給しなければならない。したがって、タスク中のリソースの実際の使用に関する詳細は、通常、システムに登録されない。

各タスクのリソース使用の手動入力は、ユーザの負担となる可能性がある。しかしながら、この情報を持たないことは、最適化アルゴリズムを処理するための貴重なデータを拒むことになる。例えば同じリソースを要求するタスクの実行を同時に優先させることは、ワークフローのボトルネックを生む。タスクスケジューリングアルゴリズムは、最適な意思決定を行うためのリソース使用に関する情報に依拠する。残念ながら、リソース使用情報が不正確である場合、そのようなシステムは、あまり望ましくない結果をもたらす可能性がある。

本出願の態様は、上述の事項及び他の事項に対処する。

一態様によれば、システムは、プロセッサと、命令を格納するように構成されるメモリデバイスを備える。プロセッサは命令を実行し、命令は、プロセッサに：出力デバイスにより、対象（subject）についてのクリニカルパスを表示させ、クリニカルパスは更新可能なフィールドを有する電子文書内にあり；入力デバイスにより、完了すべきクリニカルパスのタスクを選択する第１信号を受け取らせ、ここでタスクは完了しておらず；入力デバイスにより、タスクが完了したことを示す第２信号を受け取らせ、ここでタスクは完了しており；プロセッサにより、タスクについて確率値を計算する確率アルゴリズムを使用させ；プロセッサにより、確率値が所定の閾値を満たすことに応答してのみ、チャレンジ質問を提示させ、入力デバイスにより、チャレンジ質問に対する応答（answer）を含む第３信号を受け取らせ、プロセッサにより、応答を受け取ったことに応答して、クリニカルパスのタスクが完了したことを示すように、電子文書内の更新可能情報（updatable）を更新させる。

別の態様において、方法は：出力デバイスにより、対象についてのクリニカルパスを表示するステップであって、クリニカルパスは、更新可能なフィールドを有する電子文書内にあるステップと；入力デバイスにより、完了すべきクリニカルパスの第１タスクを選択する第１信号を受け取るステップであって、第１タスクは完了していないステップと；入力デバイスにより、第１タスクが完了したことを示す第２信号を受け取るステップであって、第１タスクは完了しているステップと；プロセッサにより、第１タスクについて第１確率値を計算する確率アルゴリズムを使用するステップと；プロセッサにより、第１確率値が所定の第１閾値を満たすことに応答してのみ、第１チャレンジ質問を提示するステップと；入力デバイスにより、第１チャレンジ質問に対する第１応答を含む第３信号を受け取るステップと；第１チャレンジ質問に対する第１応答をメモリに格納するステップと；プロセッサにより、応答を受け取ったことに応答して、クリニカルパスの第１タスクが完了したことを示すように、電子文書内の第１更新可能情報を更新するステップと；第１応答を以前に受け取った応答とともに応答分析アルゴリズムにより分析して、各クリニカルパスのタスクのリソース使用（resource usage）を決定するステップと；タスク・スケジューラを用いて、決定されたリソース使用に基づいてクリニカルパスのタスクをスケジューリングするステップを含む。

別の態様では、非一時的コンピュータ読取可能媒体にコンピュータ実行可能命令がエンコードされ、コンピュータ実行可能命令は、コンピュータのプロセッサによって実行されると、コンピュータに：対象についてのクリニカルパスを表示させ、クリニカルパスは、更新可能なフィールドを有する電子文書内にあり；完了すべきクリニカルパスのタスクを選択する第１信号を受け取らせ、ここでタスクは完了しておらず；タスクが完了したことを示す第２信号を受け取らせ、ここでタスクは完了しており；タスクについて確率値を計算する確率アルゴリズムを使用させ；確率値が所定の閾値を満たすことに応答してのみ、チャレンジ質問を提示させ；チャレンジ質問に対する応答を含む第３信号を受け取らせ；チャレンジ質問に対する応答をメモリに格納させ；応答を受け取ったことに応答して、クリニカルパスのタスクが完了したことを示すように、電子文書内の更新可能情報を更新させ；応答を、以前に受け取った応答とともに応答分析アルゴリズムにより分析して、各クリニカルパスのタスクのリソース使用を決定させ；タスク・スケジューラを用いて、決定されたリソース使用に基づいてクリニカルパスのタスクをスケジューリングさせる。

さらに、本発明の更なる態様は、以下の詳細な説明を読んで理解すると、当業者に理解されるであろう。

本発明は、様々な構成要素及び構成要素の構成並びに様々なステップ及びステップの構成をとってよい。図面は、好ましい実施態様を説明する目的のみのためのものであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。
クリニカルパスの一例を示す図である。 ＣＰＩＳのクリニカルパスにおけるリソース使用に関する情報を捕捉して分析するための例示的なシステムを概略的に示す図である。 クリニカルパスにおけるリソース使用に関する情報を捕捉する方法を概略的に示す図であり、この場合、チャレンジ質問は、タスクが完了したことを反映するようにＣＰＩＳが更新される時に応答される。 クリニカルパスにおけるリソース使用に関する情報を捕捉する方法を概略的に示す図であり、この場合、チャレンジ質問は、タスクが完了したことを反映するようにＣＰＩＳが更新される時ではなく、タスクの完了後の所定時間内に応答される。 クリニカルパスにおけるリソース使用に関する情報を捕捉する方法を概略的に示す図であり、この場合、チャレンジ質問は、タスクが完了したことを反映するようにＣＰＩＳが更新された後の所定時間内に応答されない。

図２は、ＣＰＩＳのクリニカルパスにおけるリソース使用に関する情報を捕捉し、分析するように構成される例示的なコンピューティングシステム２０２を示す。説明の目的及び簡潔化のために、コンポーネントは、本明細書では、単一のコンピューティングシステム（すなわち、コンピューティングシステム２０２）の一部として説明される。しかしながら、これらのコンポーネントのうちの１つ以上は、コンピューティングシステム２００からリモートにすることができ、例えばネットワーク等を介して接続される別のコンピューティングシステムの「クラウド」部分内や、システム全体に分散されるサーバ上とすることができることが理解される。

図示されるコンピューティングシステム２０２は、コンピュータ読取可能記憶媒体（「メモリ」）２０６に格納された少なくとも１つのコンピュータ読取可能命令を実行する、少なくとも１つのプロセッサ２０４（例えばマイクロプロセッサ、中央処理ユニット、コントローラ等）を含む。メモリ２０６は、一時的な媒体を除外し、物理的メモリ及び／又は他の非一時的媒体のような非一時的媒体を含む。コンピューティングシステム２０２はまた、マウス、キーボード、タッチスクリーン等のような入力デバイス２２２と、ディスプレイモニタ、タッチスクリーン・ディスプレイモニタ等のような出力デバイス２２４も含む。

メモリ２０６は、ＣＰＩＳモジュール２０８及びクリニカルパス２１０を格納する。ＣＰＩＳモジュール２０８は、紙のガイドラインのデジタル表現を超える特徴及び機能を有する対話型グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を含む。ＣＰＩＳモジュール２０８は、ユーザによって宣言されるか又は自動的に、ユーザがパス（pathway）内のどこにいるか（すなわち、どのステップにいるか）を検出する方法と、ユーザのためのタスクリストの作成におけるリソースの管理の最適化を更に含む。メモリ２０６はまた、チャレンジ質問２１２、チャレンジ質問２１２に対する応答２１４、応答分析アルゴリズム２１６、応答分析アルゴリズム２１６の結果２１８、そしてチャレンジ質問２１２が提示されるかどうかを決定する確率アルゴリズム２２０も格納する。

チャレンジ質問２１２は、１）タスクＩＤ；２）役割（Role）ＩＤ；３）ユーザの時間（ＴｏＵ：Time of User）；４）リソースＩＤ；５）リソースの時間（ＴｏＲ：Time of Resource）；及び６）リソースの量（ＡｏＲ：Amount of Resource）、のうちの少なくとも１つからなるグループからの基準に基づく。タスクＩＤは、臨床プロトコルのタスクを識別する。役割ＩＤは、例えば看護師のように、実行する責任がある専門家のタイプを識別する。ＴｏＵは、タスク実行のためにユーザが必要とする時間に関する情報を含む。リソースＩＤは、例えばＭＲＩマシンや針（needles）又は他の専門家のように、タスク中に使用されるリソースのタイプを識別する。ＴｏＲは、タスク中にリソースが必要とする時間に関する情報を含む。ＡｏＲは、タスクを完了するために使用された同じリソースの量に関する情報を含む。

確率アルゴリズム２２０は、確率Ｐを計算する。確率Ｐは、タスクのステータスが、入力デバイス２２２からの入力を介して、例えば「オープン」から「クローズ」に変更されているときに、チャレンジ質問を提示すべきかどうかを決定するために使用される。一例において、確率アルゴリズム２２０は、乱数生成器を含む。このアルゴリズムでは、乱数又は指定されたシード（specified seed）（又は数）で開始し、確率アルゴリズム２２０は、確率分布に従う乱数Ｘを生成する。乱数Ｘは所定の閾値と比較される。乱数Ｘが閾値を超える（又はそれに等しい）場合、プロセッサ２０４はチャレンジ質問を提示しない。乱数Ｘが閾値以下である場合（又それ未満である場合のみ）、プロセッサ２０４はチャレンジ質問を提示する。

別の例では、確率アルゴリズム２２０は、より複雑なアルゴリズムを用いる。例えば確率アルゴリズム２２０は、１）タスクＩＤ；２）役割ＩＤ；３）ユーザ入力の頻度（ＦｏＵＩ：Frequency of User Input）；４）ユーザアクセスの頻度（ＦｏＵＡ：Frequency of User Access）；５）最終入力までの時間（ＴＬＩ：Time to Last Input）；５）ユーザによる「失敗」（ＦＡＩＬ）チャレンジ（ＦＣＵ：FAIL Challenges by User）；６）チャレンジの総量（ＴＡＣ：Total Amount of Challenges）；７）ユーザによる「終了」（ＤＯＮＥ）タスク（ＤＴＵ：DONE Tasks by User）；８）タスクにおけるユーザの数（ＮｏＵＴ：Number of Users in a Task）；９）チャレンジの時間（ＴｏＣ：Time of Challenge）；１０）タスクの平均時間（ＡＴｏＴ：Average Time of Tasks）；１１）アクセスの平均時間（ＡＴｏＡ：Average Time of Access）；１２）タスク重要度インジケータ（ＴＣＩ：Task Critical Indicator）；１３）次のタスク重要度インジケータ（ＮＴＣＩ：Next Task Critical Indicator）及び／又は他の情報、のうちの１つ以上からなるグループからの基準を考慮に入れて、確率Ｐを計算する。

ＦｏＵＩは、各ユーザが入力を提供する頻度である。ＦｏＵＡは、ユーザがＣＰＩＳモジュール２０８にアクセスする頻度である。ＴＬＩは、最後の入力から経過した時間である。ＦＣＵは、特定のユーザが応答し損なうチャレンジの総量である。ＴＡＣは、特定のユーザに提示されるチャレンジの総量である。ＤＴＵは、システム内の特定のユーザによって宣言されたタスクの総量である。ＮｏＵＴは、同じタスクＩＤに関連付けられるユーザの数である。ＴｏＣは、ユーザがチャレンジを完了するのに費やす時間である。ＡＴｏＴは、ユーザが通常のタスクを完了するのに費やす平均時間である。ＡＴｏＡは、ユーザがＣＰＩＳへのアクセス毎に費やす平均時間である。ＴＣＩは、タスクがどのくらい重要かを示す値であり、例えば０は重要ではなく、１は非常に重要であり、できるだけ早く完了すべきことを示す。ＮＴＣＩは、パス内の次のタスクの重要度を示す値である。

一例において、上記パラメータの特定の組合せは、以下からなるグループからの１つ以上の要因を考慮に入れる：すなわち、（１）ユーザがＣＰＩＳモジュール２０８を使用するたびにユーザにチャレンジを提示するわけではないこと；（２）チャレンジは常に同じユーザに提示されるわけではないこと；（３）チャレンジに応答する様々なユーザが存在すること；（４）チャレンジは、２人以上の専門家が関与しているタスクにおいて２人以上のユーザに提示されるが、動作している（in play）ユーザが３人以上いる場合（ＮｏＵＴ）、すべてのユーザに提示されるわけではないこと；（５）ユーザがタスクを完了するのに、通常のＡＴｏＴ及び／又はＡＴｏＡより多くの時間を費やさないこと；（６）ＴＡＣ及び／又はＤＴＵに近いＦＣＵを有するユーザには、他のユーザほど頻繁にチャレンジを提示するべきではないこと；（７）ＮＴＣＩが所定の閾値を超えるか、かつ／又は所定の量だけＴＣＩより高い場合、ユーザにチャレンジを提示しないこと、からなるグループからの１つ以上の要因を考慮に入れる。

一例として、基準１〜３が確実に尊重されるように、アルゴリズムは単純に、均一な分布から０〜１の間の乱数を各タスクに対して生成し、その数がＰ未満の場合、チャレンジ質問を提示することができる。基準４は、チャレンジに応答するタスクに関与するユーザのサブセットを更にランダムに選択することにより観察され得る。

説明のため、以下では、タスク毎に単一リソースの情報を収集するための例、すなわち、それを実行する責任を有する医療専門家の作業時間を説明する。本明細書で説明されるアプローチは、作業時間及び／又はタスク毎の単一リソースに限定されず、異なる及び／又は複数のリソースを包含するように拡張可能であることが理解されよう。以下は、ＣＰＩＳモジュール２０８が実行してクリニカルパスを提示することから始まり、そこでは、タスクを完了するためのリソースが、タスクを完了するために利用されたばかりである。

ユーザが入力デバイス２２２を介してタスクのステータスを「完了」に変更しようとすると、ＣＰＩＳモジュール２０８は確率アルゴリズム２２０を呼び出して、確率Ｐでチャレンジ質問が提示されるかどうかを決定する。チャレンジ質問が提示される場合、例えばＣＰＩＳモジュール２０８は、適切なチャレンジ質問を識別し、出力デバイス２２４を介してチャレンジ質問２１２を提示する。この例では、チャレンジ質問２１２は、タスクを実行するのに要した時間量の入力を要求する。この情報は、入力デバイス２２２を介して入力され、応答２１４の一部として格納される。一例では、この情報は、タスクＩＤによってメモリ２０６内でインデックス付けされる。変形形態では、情報は他の方法でインデックス付けされるか、インデックス化されない。

チャレンジ質問は、完了したタスクに対する特定のリソースの重要度（criticality）と、以前のチャレンジからすでに収集されている情報の量に基づいて選択される。重要度リソースは、専門家によってシステムに追加されることができ、一方、すでに提示されている情報の量は、以前の応答の数によって評価され得る。より重要なリソースに関連するチャレンジは、より頻繁に提示される。同じ重要度カテゴリ内のチャレンジは、一定期間に収集された応答の数に比例して提示される。

応答分析アルゴリズム２１６は、このデータを、以前に提示された質問２１２からの以前に格納された応答とともに処理し、各タスクについて、専門的な時間の使用に関する統計値、例えば平均値、中央値、最頻値、標準偏差等を生成する。タスク・スケジューラ２２６は、この情報にアクセスし、それに基づいてリソース割り当ての決定を行う。このアプローチの非限定的な利点は、すべてのユーザがタスクを実行するたびに上述の情報を入力することを要求されないことである。ユーザの負担は、ユーザオーバーヘッドと計算されたメトリックの正確性をバランスさせるために選択される確率Ｐによって決まる。メトリックの正確性は応答の分散に依存するため、正確性とオーバーヘッドの理想的なバランスはタスク毎に評価されることになる。時間の経過に伴う異なるユーザの確率的ポーリングは、各ユーザに対して非常に低い負担で各タスクに関する情報を構築する。

変形形態では、ＣＰＩＳモジュール２０８は、タスク中に効果的に使用されたすべてのリソースをリストから選択するようにユーザにチャレンジを出す（challenge）。選択された各リソースについて、ＣＰＩＳモジュール２０８は更に、正確な使用期間及び／又は使用量についてユーザにチャレンジを出す。この情報の定期的な問合せを通じて、ＣＰＩＳモジュール２０８は、タスク毎のリソース要件の包括的なビューを構築する。また、リソースは、完了するために２人以上の専門家を必要とするタスクを識別することが可能な別の人とすることもできる。

図３は、クリニカルパスにおけるリソース使用に関する情報を捕捉する方法を概略的に示しており、この場合、チャレンジ質問は、タスクが完了したことを反映するようにパスが更新された時に応答される。

下記は限定的ではないことが理解されよう。すなわち、１つ以上の動作を追加及び／又は省略することができる。さらに、動作は異なる順序で起こる可能性がある。

３００において、コンピューティングシステム２０２は、ＣＰＩＳモジュール２０８の命令を実行し、これにより、プロセッサ２０４に、出力デバイス２２４を介して患者の少なくとも１つのクリニカルパスを提示させる。

この例では、提示されるクリニカルパスは、完了すべきタスクとして識別された少なくとも１つのタスクを含む、複数のタスクを含む。

３０２において、コンピューティングシステム２０２は、入力デバイス２２２を介して、完了すべき臨床タスクを選択する第１信号を受け取る。

３０４において、コンピューティングシステム２０２は、入力デバイス２２２を介して、臨床タスクが完了したことを示す第２信号を受け取る。

３０６において、プロセッサ２０４は、本明細書で開示されるように、かつ／又は他の方法で、確率アルゴリズム２２０を用いて、チャレンジ質問が提示されるかどうか及びどのチャレンジ質問が提示されるかを決定する。

３０８において、チャレンジ質問が提示されると決定される場合、プロセッサ２０４は、出力デバイス２２４を介して、チャレンジ質問を提示する。

３１０において、コンピューティングシステム２０２は、入力デバイス２２２を介して、チャレンジ質問に対する応答を含む第３信号を受け取る。

３１２において、プロセッサ２０４は、第３信号を受け取ったことに応答して、タスクが完了したことを示すように、クリニカルパス２１０内のタスクのステータスを変更する。

３１４において、プロセッサ２０４は、チャレンジ質問に対する応答を応答２１４に格納する。

３１６において、プロセッサ２０４は、格納された応答を、他のタスク、クリニカルパス、ユーザ等について格納された他の応答とともに利用して、各タスクについてのリソース使用を決定する。

３１８において、プロセッサ２０４は、本明細書で開示されるように、かつ／又は他の方法で、応答分析アルゴリズムを用いてリソース使用を分析する。

３２０において、プロセッサ２０４は、本明細書で開示されるように、かつ／又は他の方法で、分析に基づいてタスク・スケジューラ２２６を呼び出してタスクをスケジューリングする。

図４は、クリニカルパスにおけるリソース使用に関する情報を捕捉する方法を概略的に示しており、この場合、チャレンジ質問には、タスクが完了したことを反映するようＣＰＩＳが更新される時ではなく、タスクの完了後の所定時間内に応答がある。

下記は限定的ではないことが理解されよう。すなわち、１つ以上の動作を追加及び／又は省略することができる。さらに、動作は異なる順序で起こる可能性がある。

４００において、コンピューティングシステム２０２は、ＣＰＩＳモジュール２０８の命令を実行し、これにより、プロセッサ２０４に、出力デバイス２２４を介して患者の少なくとも１つのクリニカルパスを提示させる。

この例では、提示されるクリニカルパスは、完了すべきタスクとして識別された少なくとも１つのタスクを含む、複数のタスクを含む。

４０２において、コンピューティングシステム２０２は、入力デバイス２２２を介して、完了すべき臨床タスクを選択する第１信号を受け取る。

４０４において、コンピューティングシステム２０２は、入力デバイス２２２を介して、臨床タスクが完了したことを示す第２信号を受け取る。

４０６において、プロセッサ２０４は、本明細書で開示されるように、かつ／又は他の方法で、確率アルゴリズム２２０を実行し、チャレンジ質問が提示されるかどうか及びどのチャレンジ質問が提示されるかを決定する。

４０８において、チャレンジ質問が提示されると決定される場合、プロセッサ２０４は、出力デバイス２２４を介して、チャレンジ質問を提示する。

４１０において、コンピューティングシステム２０２は、入力デバイス２２２を介して、チャレンジ質問に後で応答することを示す第３信号を受け取る。

４１２において、コンピューティングシステム２０２は、入力デバイスを介して、チャレンジ質問に応答する第４信号を受け取る。

４１４において、プロセッサ２０４は、第３信号を受け取ったことに応答して、タスクが完了したことを示すように、クリニカルパスのタスクのステータスを変更する。

４１６において、プロセッサ２０４は、チャレンジ質問に対する応答を応答２１４に格納する。

４１８において、プロセッサ２０４は、格納された応答を、他のタスク、クリニカルパス、ユーザ等について格納された他の応答とともに利用して、各タスクについてのリソース使用を決定する。

４２０において、プロセッサ２０４は、本明細書で開示されるように、かつ／又は他の方法で、応答分析アルゴリズムを用いてリソース使用を分析する。

４２２において、プロセッサ２０４は、本明細書で開示されるように、かつ／又は他の方法で、分析に基づいてタスク・スケジューラ２２６を呼び出してタスクをスケジューリングする。

図５は、クリニカルパスにおけるリソース使用に関する情報を捕捉する方法を概略的に示しており、この場合、チャレンジ質問には、タスクが完了したことを反映するようＣＰＩＳが更新された後の所定の時間内に応答がない。

下記は限定的ではないことが理解されよう。すなわち、１つ以上の動作を追加及び／又は省略することができる。さらに、動作は異なる順序で起こる可能性がある。

５００において、コンピューティングシステム２０２は、ＣＰＩＳモジュール２０８の命令を実行し、これにより、プロセッサ２０４に、出力デバイス２２４を介して患者の少なくとも１つのクリニカルパスを提示させる。

この例では、提示されるクリニカルパスは、完了すべきタスクとして識別された少なくとも１つのタスクを含む、複数のタスクを含む。

５０２において、コンピューティングシステム２０２は、入力デバイス２２２を介して、完了すべき臨床タスクを選択する第１信号を受け取る。

５０４において、コンピューティングシステム２０２は、入力デバイス２２２を介して、臨床タスクが完了したことを示す第２信号を受け取る。

５０６において、プロセッサ２０４は、本明細書で開示されるように、かつ／又は他の方法で、確率アルゴリズム２２０を実行し、チャレンジ質問が提示されるかどうか及びどのチャレンジ質問が提示されるかを決定する。

５０８において、チャレンジ質問が提示されると決定される場合、プロセッサ２０４は、出力デバイス２２４を介して、チャレンジ質問を提示する。

５１０において、コンピューティングシステム２０２は、入力デバイスを介して、チャレンジ質問に後で応答することを示す第３信号を受け取る。

５１２において、コンピューティングシステム２０２は、第３信号から所定の時間が経過した後、応答を「失敗（failed）」として記録する。

５１４において、プロセッサ２０４は、応答を「失敗」として記録したことに応答して、タスクが完了したことを示すように、クリニカルパスのタスクのステータスを変更する。

５１６において、プロセッサ２０４はまた、応答２１４に「失敗」を格納する。

５１８において、プロセッサ２０４は、格納された応答を、他のタスク、クリニカルパス、ユーザ等について格納された他の応答とともに利用して、各タスクについてのリソース使用を決定する。

５２０において、プロセッサ２０４は、本明細書で開示されるように、かつ／又は他の方法で、応答分析アルゴリズムを用いてリソース使用を分析する。

５２２において、プロセッサ２０４は、「失敗」チャレンジを用いて、ユーザの応答に関する情報を改善し、挙動パターンを作成してチャレンジを示すための確率アルゴリズムを改善する。例えばアルゴリズムは、「失敗」チャレンジを最小限にするために、特定の時間帯にチャレンジを送信することを避けることを選択してもよい。

５２４において、プロセッサ２０４は、本明細書で開示されるように、かつ／又は他の方法で、分析に基づいてタスク・スケジューラ２２６を呼び出してタスクをスケジューリングする。

本明細書における方法は、コンピュータのプロセッサによって実行されると、説明した動作をプロセッサに実行させる、コンピュータ読取可能記憶媒体上に符号化又は埋め込まれたコンピュータ読取可能命令によって実施され得る。あるいはまた、コンピュータ読取可能命令のうちの少なくとも１つは、信号、搬送波又は他の一時的な媒体によって搬送される。

本発明は本明細書において様々な実施形態を参照して説明されている。本明細書の説明を読むと、修正及び変更が他者に思い浮かぶことがある。本発明は、添付の特許請求の範囲又はその等価物の範囲内にある限り、そのようなすべての修正及び変更を含むものと解釈されることが意図される。

Claims (20)

1. プロセッサと；
   命令を格納するように構成されるメモリデバイスと；
   を備えたシステムであって、
   前記プロセッサは、該プロセッサに、
   出力デバイスにより、対象についてのクリニカルパスを表示させ、前記クリニカルパスは、更新可能なフィールドを有する電子文書内にあり、
   入力デバイスにより、完了すべき前記クリニカルパスの第１タスクを選択する第１信号を受け取らせ、ここで前記第１タスクは完了しておらず、
   前記入力デバイスにより、前記第１タスクが完了したことを示す第２信号を受け取らせ、ここで前記第１タスクは完了しており、
   前記プロセッサにより、前記第１タスクについて第１確率値を計算する確率アルゴリズムを使用させ、
   前記プロセッサにより、前記第１確率値が所定の第１閾値を満たすことに応答してのみ、第１チャレンジ質問を提示させ、
   前記入力デバイスにより、前記第１チャレンジ質問に対する第１応答を含む第３信号を受け取らせ、
   前記第１チャレンジ質問に対する前記第１応答をメモリに格納させ、
   前記プロセッサにより、前記の応答を受け取ったことに応答して前記クリニカルパスの前記第１タスクが完了したことを示すように、前記電子文書内の第１更新可能情報を更新させる、
   命令を実行する、システム。
2. 前記プロセッサは、
   前記第１応答を以前に受け取った応答とともに応答分析アルゴリズムにより分析して、各クリニカルパスのタスクのリソース使用を決定する、
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記プロセッサは、
   タスク・スケジューラを実行して、前記決定されたリソース使用に基づいてクリニカルパスのタスクをスケジューリングする、
   請求項２に記載のシステム。
4. 前記プロセッサは、
   完了すべき前記クリニカルパスの第２タスクを選択する第４信号を受け取り、ここで前記第２タスクは完了しておらず、
   前記第２タスクが完了したことを示す第５信号を受け取り、ここで前記第２タスクは完了しており、
   前記確率アルゴリズムを用いて前記第２タスクについて第２確率値を計算し、
   前記第２確率値が所定の第２閾値を満たすことに応答してのみ、第２チャレンジ質問を提示し、
   前記第２チャレンジ質問への第２応答が後で提供されることを示す第６信号を受け取り、
   前記第２チャレンジ質問に対する前記第２応答を含む第７信号を受け取り、
   前記第２応答をメモリに格納し、
   前記第２応答を受け取ったことに応答して、前記クリニカルパスの前記第２タスクが完了したことを示すように、前記電子文書内の第２更新可能情報を更新する、
   請求項１に記載のシステム。
5. 前記プロセッサは、
   前記第１応答、前記第２応答及び他の以前に受け取った応答を応答分析アルゴリズムにより分析して、各クリニカルパスのタスクについてリソース使用を決定する、
   請求項４に記載のシステム。
6. 前記プロセッサは、
   タスク・スケジューラを実行して、前記決定されたリソース使用に基づいてクリニカルパスのタスクをスケジューリングする、
   請求項５に記載のシステム。
7. 前記プロセッサは、
   完了すべき前記クリニカルパスの第２タスクを選択する第４信号を受け取り、ここで前記第２タスクは完了しておらず、
   前記第２タスクが完了したことを示す第５信号を受け取り、ここで前記第２タスクは完了しており、
   前記確率アルゴリズムを用いて前記第２タスクについて第２確率値を計算し、
   前記第２確率値が所定の第２閾値を満たすことに応答してのみ、第２チャレンジ質問を提示し、
   前記第２チャレンジ質問への第２応答が後で提供されることを示す第６信号を受け取り、
   所定の期間の経過後に前記第２応答が受け取られなかったことに応答して、前記第２応答が受け取られなかったことを示すデータを記録し、
   前記第２応答を受け取ったことに応答して前記クリニカルパスの前記第２タスクが完了したことを示すように、前記電子文書内の第２更新可能情報を更新する、
   請求項１に記載のシステム。
8. 前記プロセッサは、
   前記第１応答及び他の以前に受け取った応答を応答分析アルゴリズムにより分析して、各クリニカルパスのタスクについてリソース使用を決定する、
   請求項７に記載のシステム。
9. 前記プロセッサは、
   タスク・スケジューラを実行して、前記決定されたリソース使用に基づいてクリニカルパスのタスクをスケジューリングする、
   請求項８に記載のシステム。
10. 前記プロセッサは、
    前記第２応答が受け取られなかったことを示す前記データを用いて前記確率アルゴリズムを改善する、
    請求項７に記載のシステム。
11. チャレンジ質問は、タスク識別情報（ＩＤ）；役割ＩＤ；ユーザの時間（ＴｏＵ）；リソースＩＤ；リソースの時間（ＴｏＲ）；及びリソースの量（ＡｏＲ）からなるグループからの１つ以上の基準に基づく、
    請求項１に記載のシステム。
12. 前記確率アルゴリズムは、ランダムな方法で確率分布に従う乱数を計算するランダム数発生器を用いて確率値を計算する、
    請求項１に記載のシステム。
13. 前記確率アルゴリズムは、タスクＩＤ；役割ＩＤ；ユーザ入力の頻度（ＦｏＵＩ）；ユーザアクセスの頻度（ＦｏＵＡ）；最終入力までの時間（ＴＬＩ）；ユーザによる「失敗」チャレンジ（ＦＣＵ）；チャレンジの総量（ＴＡＣ）；ユーザによる「終了」タスク；タスクにおけるユーザの数（ＮｏＵＴ）；チャレンジの時間（ＴｏＣ）；タスクの平均時間（ＡＴｏＴ）；アクセスの平均時間（ＡＴｏＡ）；タスク重要度インジケータ（ＴＣＩ）；次のタスク重要度インジケータ（ＮＴＣＩ）からなるグループからの１つ以上の基準に基づいて確率値を計算する、
    請求項１に記載のシステム。
14. 前記確率アルゴリズムは：ユーザが当該システムを使用するたびにユーザにチャレンジを提示するわけではないこと；チャレンジは常に同じユーザに提示されるわけではないこと；チャレンジに応答する様々なユーザが存在すること；チャレンジは、２人以上の専門家が関与しているタスクでは２人以上のユーザに提示されるが、動作しているユーザが３人以上いる場合（ＮｏＵＴ）、すべてのユーザに提示されるわけではないこと；ユーザがタスクを完了するのに、通常のＡＴｏＴ及び／又はＡＴｏＡより多くの時間を費やさないこと；ＴＡＣ及び／又はＤＴＵに近いＦＣＵを有するユーザには、他のユーザほど頻繁にチャレンジを提示するべきではないこと；ＮＴＣＩが所定の閾値を超えるか、かつ／又は所定の量だけＴＣＩより高い場合、ユーザにチャレンジを提示しないこと、からなるグループからの１つ以上の基準の組合せに基づいて確率値を計算する、
    請求項１３に記載のシステム。
15. 出力デバイスにより、対象についてのクリニカルパスを表示するステップであって、前記クリニカルパスは、更新可能なフィールドを有する電子文書内にあるステップと；
    入力デバイスにより、完了すべき前記クリニカルパスの第１タスクを選択する第１信号を受け取るステップであって、前記第１タスクは完了していないステップと；
    前記入力デバイスにより、前記第１タスクが完了したことを示す第２信号を受け取るステップであって、前記第１タスクは完了しているステップと；
    プロセッサにより、前記第１タスクについて第１確率値を計算する確率アルゴリズムを使用するステップと；
    前記プロセッサにより、前記第１確率値が所定の第１閾値を満たすことに応答してのみ、第１チャレンジ質問を提示するステップと；
    前記入力デバイスにより、前記第１チャレンジ質問に対する第１応答を含む第３信号を受け取るステップと；
    前記第１チャレンジ質問に対する前記第１応答をメモリに格納するステップと；
    前記プロセッサにより、前記の応答を受け取ったことに応答して前記クリニカルパスの前記第１タスクが完了したことを示すように、前記電子文書内の第１更新可能情報を更新するステップと；
    前記第１応答を以前に受け取った応答とともに応答分析アルゴリズムにより分析して、各クリニカルパスのタスクのリソース使用を決定するステップと；
    タスク・スケジューラを用いて、前記決定されたリソース使用に基づいてクリニカルパスのタスクをスケジューリングするステップと；
    を含む、方法。
16. 完了すべき前記クリニカルパスの第２タスクを選択する第４信号を受け取るステップであって、前記第２タスクは完了していないステップと；
    前記第２タスクが完了したことを示す第５信号を受け取るステップであって、前記第２タスクは完了しているステップと；
    前記確率アルゴリズムを用いて前記第２タスクについて第２確率値を計算するステップと；
    前記第２確率値が所定の第２閾値を満たすことに応答してのみ、第２チャレンジ質問を提示するステップと；
    前記第２チャレンジ質問への第２応答が後で提供されることを示す第６信号を受け取るステップと；
    前記第２応答を含む第７信号を受け取るステップと；
    前記第２応答をメモリに格納するステップと；
    前記第２応答を受け取ったことに応答して、前記クリニカルパスの前記第２タスクが完了したことを示すように、前記電子文書内の第２更新可能情報を更新するステップと；
    前記第１応答、前記第２応答及び他の以前に受け取った応答を応答分析アルゴリズムにより分析して、各クリニカルパスのタスクのリソース使用を決定するステップと；
    前記タスク・スケジューラを用いて、前記決定されたリソース使用に基づいてクリニカルパスのタスクをスケジューリングするステップと；
    を更に含む、請求項１５に記載の方法。
17. 完了すべき前記クリニカルパスの第２タスクを選択する第４信号を受け取るステップであって、前記第２タスクは完了していないステップと；
    前記第２タスクが完了したことを示す第５信号を受け取るステップであって、前記第２タスクは完了しているステップと；
    前記確率アルゴリズムを用いて前記第２タスクについて第２確率値を計算するステップと；
    前記第２確率値が所定の第２閾値を満たすことに応答してのみ、第２チャレンジ質問を提示するステップと；
    前記第２チャレンジ質問への第２応答が後で提供されることを示す第６信号を受け取るステップと；
    所定の期間の経過後に前記第２応答が受け取られなかったことに応答して、前記第２応答が受け取られなかったことを示すデータを記録するステップと；
    前記第２応答を受け取ったことに応答して、前記クリニカルパスの前記第２タスクが完了したことを示すように、前記電子文書内の第２更新可能情報を更新するステップと；
    前記第１応答及び他の以前に受け取った応答を応答分析アルゴリズムにより分析して、各クリニカルパスのタスクのリソース使用を決定するステップと；
    前記タスク・スケジューラを用いて、前記決定されたリソース使用に基づいてクリニカルパスのタスクをスケジューリングするステップと；
    を更に含む、請求項１５に記載の方法。
18. 前記第２応答が受け取られなかったことを示すデータを用いて前記確率アルゴリズムを改善するステップ、
    を更に含む、請求項１６に記載の方法。
19. 確率値として乱数を計算するステップ、
    を更に含む、請求項１６に記載の方法。
20. コンピュータ実行可能命令がエンコードされた非一時的コンピュータ読取可能媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は、コンピュータのプロセッサによって実行されると、前記コンピュータに：
    対象についてのクリニカルパスを表示させ、前記クリニカルパスは、更新可能なフィールドを有する電子文書内にあり、
    完了すべき前記クリニカルパスのタスクを選択する第１信号を受け取らせ、ここで前記タスクは完了しておらず、
    前記タスクが完了したことを示す第２信号を受け取らせ、ここで前記タスクは完了しており、
    前記タスクについて確率値を計算する確率アルゴリズムを使用させ、
    前記確率値が所定の閾値を満たすことに応答してのみ、チャレンジ質問を提示させ、
    前記チャレンジ質問に対する応答を含む第３信号を受け取らせ、
    前記チャレンジ質問に対する前記応答をメモリに格納させ、
    前記応答を受け取ったことに応答して、前記クリニカルパスの前記タスクが完了したことを示すように、前記電子文書内の更新可能情報を更新させ、
    前記応答を以前に受け取った応答とともに応答分析アルゴリズムにより分析して、各クリニカルパスのタスクのリソース使用を決定させ、
    タスク・スケジューラを用いて、前記決定されたリソース使用に基づいてクリニカルパスのタスクをスケジューリングさせる、
    非一時的コンピュータ読取可能媒体。

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