JP2020514888A5 - - Google Patents

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Claims (12)

  1. 特定の患者レベルで臨床転帰を改善し、集団レベルで総治療費を削減するための方法であって、
    A.医療提供者と、第1臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えたプロセッサを含むコンピュータと、ネットワークを介して前記第1臨床転帰追跡及び分析モジュールに通信可能にリンクされた第2臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えた第1クライアントデバイスと、支払人との間の相互作用と、
    B.第1臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えた前記プロセッサを含む前記コンピュータと、前記ネットワークを介して前記第1臨床転帰追跡及び分析モジュールに通信可能にリンクされた第3臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えた第2クライアントデバイスと、患者との間の相互作用と、を含み、
    前記コンピュータは、前記第1臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えた前記プロセッサ上で、下記の(a)〜(c)を実行するよう構成され、
    (a)患者集団内の患者をグループ分けすることによって、生物学的変動を事前に考慮することにより、治療の価値における要因として生物学的変動を効果的に除去し、治療転帰における支配要因として治療変動を残す処理を実行し、当該処理は、
    (i)前記患者集団内の各患者からの個人健康情報を受信、収集して、データベース内に記録すること、ここで、前記個人健康情報は、前記患者集団内の各患者を特徴付ける各パラメータ、及び最新の科学的知識及び医学的ガイドラインに基づいて、生存、予後、又は治療に影響を及ぼす情報を含み、
    (ii)前記患者集団内の各患者の個人健康情報を、ソーティングフィルタを用いてソートして、この集団ためのソートされた個人健康情報セットをもたらし、前記患者集団内で各パラメータを満たす患者を識別すること、
    (iii)前記第1臨床転帰追跡及び分析モジュール内部で複数の臨床転帰及び分析ノーダルアドレス(Nodal Addresses(CNA))を生成して割り当てることであって、
    (1)各CNAを、前記ソートされ分類された情報を、臨床的に関連性がある健康情報セットに分割する事前選択された変数の組として表し、
    (2)数兆個の可能性のある順列を、各ノーダルアドレスを表す前記事前選択された変数の組に基づいて、減少した数の臨床的に意味のある順列に低減して、これが、最初は行動的な及び次に結果としての臨床及びコストの転帰の、可能性のある最も低いコストでの最良の臨床転帰として表現される理想的な値からの変動を、必要なケア及び不要なケアの回避に関して警告するために必要な必然時間において分析できるようにし、これにより、可能性のある最も低いコストでのより良好な臨床転帰を意味する治療の価値を高め、
    (3)各CNAを表す前記事前選択された変数の組に基づいて及び順列の前記減少に基づいて、医療提供者の能力のリアルタイムモニタリングを効率的にするために、処理要件及び処理時間を低減し、
    (4)行動変動が発生する可能性がある時間上のキーポイントの予測を可能にして、前記行動変動を回避するために、治療の流れを中断してケアの過剰利用/未活用を防ぐ、
    ことを含む前記複数の臨床転帰及び分析ノーダルアドレスを生成して割り当てることによって、前記患者集団に関連する前記個人健康情報に基づいて、類似する個人健康情報を分類して、前記患者集団内の患者のタイプをグループ分けすること、
    (iv)前記患者集団の部分集合内の1又は2以上の患者に関して、前記患者集団の前記部分集合の前記臨床的に関連性がある個人健康情報セットを分析することによって、各CNAの臨床転帰を測定すること、
    (v)治療、検査、フォローアップ、処方された薬剤の順守、各CNAに割り当てられた前記患者集団内の各患者のコストにおいて、1人の医療提供者と別の医療提供者との間の差異を比較することによって、各CNAに割り当てられた前記患者集団内の各患者の各医療提供者の行動変動を測定すること、
    (b)前記支払人によって選択された医療サービス及び変数を患者の健康保険給付が保証する前記患者に関して、考慮中の医療サービスを識別する通信を、前記第2臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えた前記第1クライアントデバイスを介して前記支払人から受信すると、前記第2臨床転帰追跡及び分析モジュールに、以下を含む情報を送信し、
    (1’)前記(iv)での各CNAの臨床転帰データ、
    (2’)前記(v)での各CNAにおける各医療提供者の行動変動データ、
    (3’)前記(iii)での前記CNAに割り当てられた、前記患者集団内の各患者を治療するためのリアルタイムのコストデータを含むコストレポート、
    (4’)治療費を臨床転帰に相関付ける1又は2以上のグラフ分析であって、この情報は、前記支払人が時間上の前記キーポイントにおいて、
    前記患者に対する潜在的な有益性及び有害性を考慮して、前記医療サービスが、サービスの適切な提供又はレベルであること、
    前記医療サービスが、臨床転帰を改善して総治療費を削減することによって、健康転帰の改善に効果的であること、
    代替的な保健介入又は介入が無い場合と比較して、前記サービスが、治療される病状及び前記臨床転帰にとってコスト効率が良いこと、
    前記サービスが、一般に認められた医療行為に従うこと、を確証するのに十分である場合、前記支払人は、前記医療サービスに関して、前記医療提供者への支払いを承認することができ、
    (c)前記第3臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えた前記第2クライアントデバイスを介した前記患者と一連の通信をやりとりであって、
    前記第1臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えたコンピュータサーバの前記プロセッサに健康上の懸念を報告する前記患者からの第1通信に応答して、前記第3臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えた前記第2クライアントデバイスに、健康上の懸念を病状として診断するために必要な検査リストを含む第2通信を応答で送信し、
    前記健康上の懸念を診断するために必要な前記検査の結果を含む、前記患者からの第3通信に応答して、前記第3臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えた前記第2クライアントデバイスに、前記病状の診断及び前記病状を更に分類するために必要な追加検査のリストを含む第4通信を応答で送信し、
    前記追加検査の結果を含む、前記患者からの第5通信に応答して、前記検査の結果、前記病状の診断、及び前記追加検査の前記リストに基づいて、前記(iii)において利用可能な前記複数のCNAから前記患者に、1個の前記患者に前記臨床的に関連性がある健康情報セットを含む一のCNAを割り当て、
    前記第3臨床転帰追跡モジュールを備えた前記第2クライアントデバイスに、前記割り当てられたCNAと、前記割り当てられたCNA内で患者を治療する医療従事者の地理的にまとまられ、且つ地理、臨床転帰、又はコストの1又は2以上ごとに分類された医療従事者のリストを含む第6通信を送信し、
    不利差異のリスクの低い最適なケアプラン、及び患者の地理、コスト、及び転帰のニーズのうちの少なくとも1又は2以上を満たす医療従事者を選択する、前記患者からの第7通信を送信する、という当該一連の通信をすると、
    前記患者の完全な医学的評価のために及びCNAを前記患者に割り当てるために十分な情報を提供して、
    前記CNAを用いて、不利差異のリスクの低い最適なケアレベルを決定し、医療提供者及び所望のレベルのCNAガイドケアを選択し、
    前記選択された医療従事者のオフィスにある、前記第3臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えたコンピューティングデバイスに通信可能にリンクされた、前記選択された医療従事者と前記患者間の受診予約のスケジューリングを容易にする、方法。
  2. 前記(ii)におけるソーティングのパラメータは、性別、年齢、民族性、共存性、喫煙、保健供給源、診療記録番号、かかりつけ医、委託医師、病院、認可済みサービスベンダ、疾病固有の臨床分子表現型、治療目的、治療の段階、バイオマーカ、及び治療費のうちの1又は2以上を含み、或いは
    前記(1)の前記事前選択された変数の組は、疾病固有の臨床分子表現型を含み、前記疾病固有の臨床分子表現型を表す数字列は、有向グラフに基づいて決定され、或いは
    前記(4)及び前記(4’)の時間上の前記キーポイントは、診断時、進行時、投与量変更時、薬剤変更時、毒性時、及び所望の転帰からの変動の傾向の1又は2以上を含み、或いは
    前記(4’)の治療費を臨床転帰に相関付ける前記段階は、毒性の発現率、毒性の重症度、療法、及び生活品質のうちの1又は2以上を、治療費及び治療の転帰に相関付ける段階を含み、或いは
    前記(b)又は前記(c)で前記第1クライアントデバイス又は第2クライアントデバイスからの前記伝送を受信することは、人間のユーザ又は技術的プロセスを介し、或いは
    前記(c)における前記割り当てられたCNAは、前記病気の治療のための予め定められた患者ケアサービスの1又は2以上のバンドルに関連付けられ、或いは
    前記(c)における前記臨床転帰は、受け取った治療薬、送達投与量強度、投与間隔、投与期間、生活品質メトリクス、治療への毒性、無増悪生存期間、全生存期間、レスポンス・メトリクス、及び死亡のうちの1又は2以上を含み、或いは
    前記(c)における前記医療従事者のリストは、臨床転帰ごとに視覚的に分類される、
    ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  3. 前記患者ケアサービスの1又は2以上のバンドルは、所定の治療コース、前記病気の治療のためのコスト確実性、又はその両方を提供する、請求項2に記載の方法。
  4. 前記患者ケアサービスの1又は2以上のバンドルにおいて、臨床転帰及び治療費の両方をランク付けすることによって、前記CNAにおいて前記最も低い治療費で前記最良の臨床転帰を識別する段階を更に含む、請求項2に記載の方法。
  5. 臨床転帰ごとの前記医療従事者リストの前記視覚的分類は、
    (a)緑が平均以上の臨床転帰を示し、
    (b)黄が平均的な臨床転帰を示し、及び
    (c)赤が平均以下の臨床転帰を示す、
    請求項2に記載の方法。
  6. 前記患者及び前記選択された医療従事者からの許可を得て、
    前記第1臨床転帰追跡及び分析モジュールから、前記選択された医療従事者のオフィスにある第4臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えたコンピューティングデバイスに、前記患者の前記個人健康情報を送信することを更に含む、請求項1に記載の方法。
  7. 前記(c)における各CNAにある各医療提供者のための前記行動変動データは、治療中の時間上の前記キーポイントにおいて、各CNAの患者に対する前記医療提供者の不利差異に寄与する、存在しない必要な医療と不要な医療の両方を含む、請求項1に記載の方法。
  8. 前記サービスが、病状を診断又は治療する目的のためであることを示すことを更に含む、請求項1に記載の方法。
  9. 前記(3’)におけるコストレポートは、
    医師間の収益当たりの平均コストの比較、又は
    病院の貢献利益のドル単位及び割合の比較、又は
    病院の患者当たりの平均収益、又は
    病院の患者当たりの平均コスト、又は
    各医師の症例当たりの平均コスト、平均当たりの重要度(weight peer average)、又は
    造影、臨床検査、評価及び管理の平均コスト、又は
    医薬品、医療用品、及び各医師のための他の費用、又はこれらの組合せを含む、
    請求項1に記載の方法。
  10. 前記(b)における前記支払人によって選択される前記変数は、前記個人健康情報の特定の属性を所望の特性セットとして識別する変数、前記支払人によって前記個人健康情報に付加されて、各患者の前記個人健康情報を患者集団データベース内の他の健康情報と等しいレベルの重要性があるとして識別する1又は2以上の属性、又はその両方を含む、請求項1に記載の方法。
  11. 特定の患者レベルで臨床転帰を改善し、集団レベルで総治療費を削減するためのシステムであって、
    被験者集団の個人健康情報及びデータを含むデータベースと、
    前記データベース及びネットワークに通信可能にリンクされた第1臨床転帰追跡及び分析モジュールと、
    コンピュータプログラム命令を格納するためのメモリと、
    を備えたコンピュータサーバのプロセッサと、
    処理ユニットと、メモリと、前記コンピュータサーバの前記プロセッサの前記第1臨床転帰追跡及び分析モジュールに通信可能にリンクされた第2臨床転帰追跡及び分析モジュールと、を備えた第1クライアントデバイスと、
    処理ユニットと、メモリと、前記コンピュータサーバの前記プロセッサの前記第1臨床転帰追跡及び分析モジュールに通信可能にリンクされた第3臨床転帰追跡及び分析モジュールと、を備えた第2クライアントデバイスと、を備え、
    前記コンピュータプログラム命令により、前記プロセッサが、請求項1〜10の何れか1項に記載の方法を実行するよう構成されているシステム。
  12. 医療提供者、第1臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えたプロセッサを含むコンピュータ、ネットワークを介して前記第1臨床転帰追跡及び分析モジュールに通信可能にリンクされた第2臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えた第1クライアントデバイス、及び支払人の間の相互作用、並びに
    前記コンピュータ、前記第1臨床転帰追跡及び分析モジュールに通信可能にリンクされた第3臨床転帰追跡及び分析モジュールを備えた第2クライアントデバイス、及び患者の間の相互作用を円滑にするためのコンピュータプログラム命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、
    前記プロセッサに、請求項1〜10の何れか1項に記載の方法を実行するよう指示するコンピュータプログラム命令を記録した非一時的コンピュータ可読媒体。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101925965B1 (ko) 2016-07-14 2019-02-26 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이를 관리하는 관리 기기
CN113569907A (zh) * 2021-06-11 2021-10-29 陆馨雨 疾病治疗费用预测方法、系统、介质及终端
KR102447046B1 (ko) * 2022-06-03 2022-09-26 주식회사 인투인월드 인공지능 기반 임상시험 프로토콜 설계 방법, 장치 및 시스템

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7353238B1 (en) * 1998-06-12 2008-04-01 Outcome Sciences, Inc. Apparatus and methods for determining and processing medical outcomes
JP2001282922A (ja) 2000-03-28 2001-10-12 Toshiba Corp 患者医療情報の交換方法及び端末
US8200775B2 (en) * 2005-02-01 2012-06-12 Newsilike Media Group, Inc Enhanced syndication
US20050154614A1 (en) * 2003-11-03 2005-07-14 Swanson Ian S. System and method for providing a national medical records database
US8067451B2 (en) * 2006-07-18 2011-11-29 Horizon Pharma Usa, Inc. Methods and medicaments for administration of ibuprofen
AU2008310576B2 (en) * 2007-10-12 2014-01-23 Patientslikeme, Inc. Personalized management and comparison of medical condition and outcome based on profiles of community of patients
US20090216558A1 (en) * 2008-02-27 2009-08-27 Active Health Management Inc. System and method for generating real-time health care alerts
RU2015123307A (ru) * 2008-03-26 2015-11-27 Теранос, Инк. Способ и система для прогнозирования клинических исходов
US20120130737A1 (en) * 2009-09-17 2012-05-24 Therapeuticsmd, Inc. System and method for distrubutor reporting and analysis
US20120166218A1 (en) * 2010-12-27 2012-06-28 Bruce Reiner Method and system of real-time customizable medical search analytics
JP2014512624A (ja) * 2011-04-20 2014-05-22 ザ クリーブランド クリニック ファウンデーション 予測モデリング
US20130144790A1 (en) * 2011-12-06 2013-06-06 Walter Clements Data Automation
CN104040547B (zh) * 2011-12-21 2018-10-12 皇家飞利浦有限公司 用于预测生理和临床状态改变的方法和系统
US20140006044A1 (en) 2012-06-27 2014-01-02 Infosys Limited System and method for preparing healthcare service bundles
WO2015054156A1 (en) * 2013-10-08 2015-04-16 COTA, Inc. Clinical outcome tracking and analysis
US20150161331A1 (en) * 2013-12-04 2015-06-11 Mark Oleynik Computational medical treatment plan method and system with mass medical analysis
US20160203270A1 (en) * 2015-01-12 2016-07-14 Edison Sabala Comprehensive palliative and hospice care platform

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