JP2021535487A - 医療提供業者データシステムの処理及び分析 - Google Patents

Abstract

目標を維持するための指令を生成するための方法は、コントロールセンターシステムを複数の医療提供業者データシステムと一体化し、医療提供業者データシステム（複数可）から情報を取得することを含む。この方法は、人工知能を使用して、取得した情報を、献血センターの識別された事業目標と相関付け、識別された事業目標を達成するために、ヒューリスティックモデルを使用して、献血センター（複数可）への指令を生成することを含む。この方法は、指令をユーザー及び／又はユーザーシステムに提示し、指令を実行できるようにする場合がある。【選択図】図１

Description

［優先権］
このＰＣＴ特許出願は、代理人整理番号１３０６７０−０９１０１（従前は１６１１／Ｃ９１）が割り当てられ、メルビン・タン、ジェームズ・オディーン、クリストファー・ケイムス、及びロナルド・シーハンを発明者として２０１８年８月２６日に出願された「Ｈｅａｌｔｈ Ｃａｒｅ Ｐｒｏｖｉｄｅｒ Ｄａｔａ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ」と題する米国仮出願第６２／７２２，９２９号に基づく優先権を主張するものであり、このＰＣＴ特許出願の開示は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

［技術分野］
本発明は、医療提供業者データシステム、より具体的には、複数の医療提供業者データシステムを一体化して処理や分析を行うための指令センターに関する。

医療提供業者は、ドナー、患者、スタッフ、生産力、処理能力、品質、在庫、及びコストのような事業に関する大量の情報やデータを収集し、管理している。ただし、医療提供業者は、処理能力の向上、是正措置、リスクの軽減、及び他の事業ニーズに対する運用条件を、データレポートから理解している。レポートは、スタッフが手動で作成するか、コンピュータ化されたシステムによって自動的に生成され、遡及的洞察を事業に提供する。そして、医療提供業者のスタッフは、レポートのデータを分析し、生産力を向上させるために、条件／手順を調整する決定を行うことになる。

［実施形態の概要］
本発明のいくつかの実施形態によれば、方法は、複数の医療提供業者データシステムと一体化し、前記データシステムから情報を取得することを含む。次に、この方法は、人工知能を使用して、前記情報を識別された事業目標と相関付け、ヒューリスティックを使用して、前記事業目標を達成するための指令を生成することができる。次に、この方法は、関連する時間に、前記指令を複数のユーザー又はユーザーシステムに提示することができる。いくつかの実施形態では、前記一体化は、自律的であってもよい。他の実施形態では、前記一体化は、実際の状況で行われる（すなわち、事業の本番の運用が行われているときに、前記データが受信される）。

前記データシステムは、ドナーシステム、スクリーニングシステム、収集システム、機器システム、消耗品システム、在庫システム、試験システム、出荷システム、品質システム、支払いシステム、マーケティングシステム、募集システム、契約システム、倉庫システム、給与システム、時間追跡システム、セキュリティシステム、及び／又は他のデータシステムであってもよい。前記複数のデータシステムからの前記情報は、タイミングデータ、テレメトリデータ、処理能力データ、品質データ、コストデータ、体積データ、量データ、比率データ、人員データ、ドナーデータ、献血データ、生産力データ、処理能力データ、及び／又は速度データであってもよい。

いくつかの実施形態では、前記事業目標は、前記医療提供業者データシステムからの履歴情報に基づく前記医療提供業者の推定プロファイルであってもよい。他の実施形態では、前記事業目標は、システムによって推定されるのではなく、前記医療提供業者自身によって提供される場合がある。前記事業目標は、生産力目標、処理能力目標、及び／又は品質目標を含む場合がある。前記推定プロファイル及び前記提供された企業プロファイルは、場所固有のプロファイル及び／又は時間依存のプロファイルを含む場合がある。前記事業目標は、測定可能である場合がある。

前記指令は、前記事業目標を達成するために取るべきステップに関する補足情報を含む場合がある。前記補足情報は、前記事業目標を達成するために場所固有であってもよい。いくつかの実施形態では、前記指令は、電子メール、ＳＭＳ、プッシュ通知、電話、ソーシャルメディア出版物、視覚的フィードバック、可聴フィードバック、又は触覚フィードバックにより、複数のユーザーに提示される場合がある。追加的又は代替的に、前記指令は、電子インターフェースを介して、及び／又は、ユーザーが実施する手動のファイルアップロードにより、複数のユーザーシステムに提示される場合がある。他の実施形態では、前記指令は、携帯電話、タブレット、コンピュータ、ラップトップ、携帯情報端末、デジタルディスプレイ、スマートウォッチ、電話、ポケットベル、又は場内アナウンス装置から前記指令にアクセスできる方法で、複数のユーザーに提示される場合がある。

他の実施形態によれば、命令が記録され、記憶された記録可能媒体は、前記命令が、コンピューティングデバイス上で実行されたときに、複数の場所に関する情報を取得し、前記場所固有の情報を複数の時間固有の情報と相関付けることを含む動作を実施する。前記動作は、複数の指令を使用して医療提供業者の事業目標を識別し、前記事業目標に関係する指令を選択し、前記指令を企業に提供することをさらに含む場合がある。前記事業目標は、（ａ）前記事業目標が関係する場所、及び／又は（ｂ）前記事業目標が関係する時間に基づく場合がある。前記指令は、前記事業目標を達成するべく、ユーザーによるレビュー又はユーザーシステムによる実行のために提供される場合がある。

さらに別の実施形態によれば、システムは、複数の医療提供業者データシステムに対応する情報を収集するための第１のインターフェースと、ヒューリスティックモジュールと、人工知能モジュールとを含む。前記ヒューリスティックモジュールは、達成されていない場所固有の時間依存の事業目標を識別することができる。前記人工知能モジュールは、（ａ）前記事業目標に関する情報を選択し、（ｂ）前記事業目標を達成するために取るべきステップを予測し、（ｃ）取るべきステップを含む指令を使用して、前記情報を変更することができる。前記システムは、第２及び第３のインターフェースをさらに含む場合がある。前記第２のインターフェースは、（ａ）ユーザーによるレビューのために、又は（ｂ）ユーザーシステムによるレビューのために、実施する前記指令を提供するように構成される場合がある。前記第３のインターフェースは、前記指令が（ａ）前記ユーザーによって受信されたこと、又は（ｂ）前記ユーザーシステムによって受信されたことの確認応答を受信するように構成される場合がある。前記人工知能モジュールはさらに、（ａ）前記事業目標に関する情報を選択し、（ｂ）ユーザー又はユーザーシステムによるレビューのために提供された前記指令に関する情報を選択し、（ｃ）前記指令を前記事業目標と相関付け、（ｄ）前記事業目標に対する前記指令の有効性を識別する場合がある。

目標を維持するための指令（例えば、事業指令）を生成するための方法は、コントロールセンターシステムを複数の医療提供業者データシステムと一体化し、前記医療提供業者データシステムのうちの少なくとも１つから情報を取得することができる。次に、前記方法は、人工知能を使用して、前記取得した情報を、献血センターの識別された事業目標と相関付け、前記識別された事業目標を達成するために、ヒューリスティックモデルを使用して、前記献血センター（複数可）への指令を生成することができる。次に、前記方法は、前記指令をユーザー及び／又はユーザーシステムに提示し、前記ユーザー及び／又はユーザーシステムが前記指令を実行できるようにすることができる。

いくつかの実施形態では、前記コントロールセンターシステムを前記医療提供業者データシステムと一体化することは、前記コントロールセンターシステムを自律的に一体化することを含む場合がある。前記データシステムは、ドナーシステム、スクリーニングシステム、収集システム、機器システム、消耗品システム、在庫システム、試験システム、出荷システム、品質システム、支払いシステム、マーケティングシステム、募集システム、契約システム、倉庫システム、給与システム、時間追跡システム、及び／又はセキュリティシステムを含む場合がある。前記医療提供業者データシステムからの前記情報は、タイミングデータ、テレメトリデータ、処理能力データ、品質データ、コストデータ、体積データ、量データ、比率データ、人員データ、ドナーデータ、献血データ、生産力データ、処理能力データ、及び／又は速度データを含む場合がある。

前記事業目標は、前記複数の医療提供業者データシステムからの履歴情報に基づく前記献血センターの推定プロファイルであってもよい。前記方法は、生産力目標、業績目標、及び／又は品質目標を含む企業プロファイルを受信することをさらに含む場合がある。前記事業目標は、少なくとも部分的に、前記生産力目標、処理能力目標、及び／又は品質目標に基づく場合がある。前記事業目標は、場所固有のプロファイル及び／又は時間依存のプロファイルを含む受信した企業プロファイルを含む場合があり、前記事業目標は、測定可能である場合がある。

前記指令は、前記事業目標を達成するために取るべき少なくとも１つのステップに関する情報を含む場合があり、及び／又は、前記指令情報は、前記事業目標を達成するために場所固有である場合がある。前記方法は、電子メール、ＳＭＳ、プッシュ通知、電話、ソーシャルメディア出版物、視覚的フィードバック、可聴フィードバック、及び／又は触覚フィードバックにより、前記指令を前記ユーザーに提示することができる。追加的又は代替的に、前記指令は、電子インターフェース（例えば、自動化された電子インターフェース）を介して、及び／又は、ユーザーが実施する手動ファイルアップロードにより、前記複数のユーザーシステムに提示される場合がある。前記指令は、携帯電話、タブレット、コンピュータ、ラップトップ、携帯情報端末、デジタルディスプレイ、スマートウォッチ、電話、ポケットベル、及び／又は場内アナウンス装置から前記指令にアクセスできるように、前記複数のユーザーに提示される場合がある。

さらに別の実施形態では、前記方法は、前記複数の医療提供業者データシステムからの前記情報をデータ記憶装置に記憶することができる。追加的又は代替的に、前記方法は、データ抽出器を使用して、前記複数の医療提供業者データシステムから前記情報を抽出することによって前記情報を取得することができる。前記医療提供業者データシステムは、ドナー管理システムを含む場合がある。前記指令を生成することは、前記取得した情報に基づく生産メトリックと、前記事業目標との間のギャップを識別することを含む場合がある。前方法は、ユーザーから、前記ユーザーが前記指令の実施の所有権を取得したことの確認応答を受け取ること、及び／又は、人工知能を使用して、前記事業目標に対する前記指令の有効性を監視することをさらに含む場合がある。

さらに別の実施形態によれば、目標を維持するための指令を生成するためのシステムは、コントロールセンターシステムを少なくとも１つの医療提供業者データシステムと一体化するように構成された一体化装置と、前記医療提供業者データシステム（複数可）から生産データを検索するように構成されたデータ抽出器とを含む場合がある。前記データ抽出器は、前記医療提供業者データシステム（複数可）から前記生産データを読み出すこともできる。前記システムは、前記読み出された生産データを記憶するデータ記憶装置と、人工知能モジュールとをさらに含む場合がある。前記人工知能モジュールは、前記読み出された生産情報を識別された事業目標と相関付け、前記識別された事業目標を達成するための指令を生成することができる。仮想情報端末は、前記指令を処理し、前記指令を受信者（例えば、ユーザー及び／又はドナー管理システム）に配信して、前記受信者が前記令を実行できるようにすることができる。前記人工知能モジュールは、ヒューリスティックモデルを使用して前記指令を生成する場合がある。

前記一体化装置は、前記コントロールセンターシステムを前記医療提供業者データシステム（複数可）と自律的に一体化することができる。前記事業目標は、測定可能であってもいし、及び／又は、前記医療提供業者データシステムからの履歴情報に基づく前記医療提供業者の推定プロファイルであってもよい。追加的又は代替的に、前記事業目標は、少なくとも部分的に、企業プロファイル内に含まれる前記生産力目標、処理能力目標、及び／又は品質目標に基づく場合がある。

前記指令は、前記事業目標を達成するために取るべき少なくとも１つのステップに関する情報、及び／又は前記事業目標を達成するための場所固有の情報を含む場合がある。前記仮想情報端末は、電子メール、ＳＭＳ、プッシュ通知、電話、ソーシャルメディア出版物、視覚的フィードバック、可聴フィードバック、及び／又は触覚フィードバックにより、前記指令を配信する場合がある。

前記システムは、電子インターフェースをさらに含む場合があり、前記仮想情報端末は、前記電子インターフェースを介して前記指令を複数のユーザーシステムに配信する場合がある。追加的又は代替的に、前記仮想情報端末は、ユーザーが実施する手動ファイルアップロードにより、前記指令を前記複数のユーザーシステムに配信する場合がある。前記指令は、携帯電話、タブレット、コンピュータ、ラップトップ、携帯情報端末、デジタルディスプレイ、スマートウォッチ、電話、ポケットベル、及び／又は場内アナウンス装置から前記指令にアクセスできるように、前記受信者に配信される場合がある。

他の実施形態では、前記医療提供業者データシステムは、ドナー管理システムを含む場合がある。前記人工知能モジュールは、少なくとも１つの生産指標と、前記事業目標の間のギャップを識別する場合がある。前記指令は、少なくとも部分的に、前記ギャップ（複数可）に基づく場合がある。前記システムは、人工知能を使用して、前記事業目標に対する前記指令の有効性を監視する指令リスナーをさらに含む場合がある。インターフェースは、前記指令が（ａ）前記ユーザーによって受信されたこと、又は（ｂ）前記ユーザーシステムによって受信されたことの確認応答を受信する場合がある。

さらに別の実施形態によれば、非一時的コンピュータ記録可能媒体は、コンピュータ実行可能命令を有する場合があり、前記コンピュータ実行可能命令が、コンピューティングデバイス上で実行されたときに、複数の場所に関する場所固有の情報を取得し、前記場所固有の情報を複数の時間固有の情報と相関付けることを含む動作を実施する。前記動作は、複数の指令を使用して医療提供業者の事業目標を識別し、前記事業目標に関係する指令を選択することをさらに含む場合がある。前記指令は、（ａ）前記事業目標が関係する場所、及び／又は（ｂ）前記事業目標が関係する時間に基づく場合がある。前記動作は、前記事業目標を達成するべく、（ａ）前記ユーザーによるレビュー及び／又は（ｂ）ユーザーシステムによる実行のために前記指令を提供することを含む場合がある。

種々の実施形態の上記特徴は、添付の図面を参照して下記の詳細な説明を参照することにより、より容易に理解されるであろう。
本発明のいくつかの実施形態によるデータシステムプロセッサ及び分析コントロールセンターシステムを示す図である。 本発明の様々な実施形態による、データシステムを一体化する方法を示すフロー図の前半部分である。 本発明の様々な実施形態による、データシステムを一体化する方法を示すフロー図の後半部分である。 本発明の実施形態による、様々なスクリーニングプロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。 本発明の実施形態による、様々なスクリーニングプロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。 本発明の実施形態による、様々なスクリーニングプロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。 本発明の実施形態による、様々なスクリーニングプロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。 本発明の実施形態による、様々なスクリーニングプロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。 本発明の実施形態による、様々な採血プロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。 本発明の実施形態による、様々な採血プロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。 本発明の実施形態による、様々な採血プロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。 本発明の実施形態による、様々な採血プロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。 本発明の実施形態による、様々な採血プロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。 本発明の実施形態による、様々な供給在庫プロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。 本発明の実施形態による、様々な供給在庫プロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。 本発明の実施形態による、様々な供給在庫プロセスのフロー図の例を概略的に示す図である。

［具体的実施形態の詳細な説明］
例示的実施形態において、医療提供業者のためのデータシステムプロセッサ及び分析システムは、医療提供業者内の様々なデータシステムを一体化し、仮想情報端末アドバイザーを人工知能処理及び分析と共に利用して、医療提供業者の意思決定支援（例えば、オートパイロット意思決定支援）を提供する。例示的実施形態の詳細は、以下に記載される。

一般に、本発明の様々な実施形態によるシステム及び方法は、複数の医療提供業者データシステムと一体化して、大量の状況依存情報にアクセスする。本システム及び方法は、人工知能サブシステムを使用してこの情報を処理することで、アクティブな状態を識別し、又は新たな状態を予測し、状態を変更するための状況に応じた推奨事項を生成し、推奨事項を医療提供業者のスタッフに積極的ガイダンスとして提示する。こうした推奨事項は、仮想情報端末アドバイザーによって生成され、提示される場合がある。あるいは、推奨事項は、スタッフの関与なしに自動的に実行される場合もある。

複数の医療提供業者データシステムから情報（例えば、テレメトリデータ、タイミングデータ、処理能力データ、及び関連メトリックデータ）を取得した後、本発明の様々な実施形態によるシステム及び方法は、その情報を使用して人工知能データプロセッサを訓練することにより、医療提供業者に特定の結果を引き起こしている様々な状態を識別する。その後、それらの状態は、人工知能サブシステムによって分析され、種々の命令になるように処理される。命令は、電子メール、ＳＭＳ、プッシュ通知、電話、ソーシャルメディア、及び関連手段のような複数の手段により、医療提供業者の職員に与えられ、それらの状態を医療提供業者に積極的に通知し、異なる結果を達成するために状態を変更するためのガイダンスを提供する。携帯電話、タブレット、コンピュータ、ラップトップ、携帯情報端末、スマートウォッチ、場内アナウンス装置、又は関連電子通信技術のようなパーソナルコンピューティングデバイスを使用して、医療提供業者の職員は、本発明の仮想情報端末アドバイザーから通知の形でアドバイスを受け取ることができる。その後、職員は、前述のコンピューティングデバイスのいずれかから、そのアドバイス通知に関する詳細情報にアクセスすることができる。追加的又は代替的に、本発明は、医療提供業者の職員の関与なしに、命令を自動的に実施する場合がある。

例えば、血漿収集システム及び献血システムに関して、様々な実施形態は、大量の状況依存情報を得るために、複数の血漿収集業者のドナー管理データシステムと一体化することができる。次に、本システム／方法は、人工知能サブシステムを使用してこの情報を処理することにより、アクティブな状態を識別し、又は新たな状態を予測することができる。本システム／方法は、それらの状態に基づいて状態を変更するための状況に応じた推奨事項を生成し、仮想情報端末アドバイザーを介して推奨事項を血漿センターのスタッフに積極的ガイダンスとして提示するか、又はスタッフの関与なしに推奨事項を自動的に実行することができる。

複数の血漿収集業者のドナー管理データシステムから情報（例えば、テレメトリデータ、タイミングデータ、処理能力データ、及び関連メトリックデータ）を取得した後、本システム及び方法は、その情報を使用して人工知能データプロセッサを訓練することにより、血漿センターに特定の結果を引き起こしている様々な状態を識別する。その後、本システム／方法は、それらの状態を分析し、人工知能サブシステムは、それらの状態と情報を種々の命令になるように処理する。命令は、血漿センターの職員にそれらの状態を積極的に通知すべく、血漿センターの職員に与えられ（例えば、電子メール、ＳＭＳ、プッシュ通知、電話、ソーシャルメディア、及び関連手段によって）、異なる結果を達成するために状態を変更するためのガイダンスを提供する。

携帯電話、タブレット、コンピュータ、ラップトップ、携帯情報端末、スマートウォッチ、場内アナウンス装置、又は関連電子通信システムのようなパーソナルコンピューティングデバイスを使用して、血漿センターの職員は、仮想情報端末アドバイザーから通知の形でアドバイスを受け取ることができる。その後、職員は、前述のコンピューティングデバイスのいずれかから、そのアドバイス通知に関する詳細情報にアクセスすることができる。あるいは、本発明は、血漿センターの職員の関与なしに、命令を自動的に実施する場合がある。

図１は、本発明のいくつかの実施形態によるコントロールセンターシステムを概略的に示している。コントロールセンターシステム１００は、上記の様々な機能を実施するプログラム又はモジュールを含む。例えば、システム１００は、血漿収集業者及び／又は血漿センターが使用しているドナー管理システム２１０又は任意の他のデータシステム２２０にリンクし、システム１００にこれらの外部データシステム内に記録及び記憶されたデータへのアクセス権を与える一体化装置１０５を含む場合がある。システム１００は、一体化装置１０５を使用して血漿データシステム２１０／２２０から特定の記録された生産データを検索するデータ抽出プログラム／モジュール１１０をさらに含む。例えば、事例によっては、データ抽出器は、ドナー、ユニット、単位体積、デバイス、消耗品、出荷、日付、時刻、ユーザー、ステージ、及び匿名データを検索する場合がある。

データ抽出器１１０が必要なデータ／情報を発見すると、データトランスポーター１１５は、データ抽出器１１０が発見したデータを取り出し、そのデータをシステムサーバー１２５に電子的に送り返す。例えば、データトランスポーターは、インターネット接続を介して、ソースシステムからデータシステムプロセッサ及び分析システム１００にそのデータを伝送することができる。伝送は、インターネットを介して安全な接続を使用して行うことができる。データストア１２０（例えば、データ記憶装置）は、データトランスポーター１１５からデータ／情報を受信すると、そのデータを受け取り、そのデータを、記録可能媒体に記憶する。記録可能媒体上のデータは、保護される場合がある。

図１に示されるように、システム１００は、データストア１２０に記憶されたデータを読み取る人工知能１３０をさらに有する場合がある（及び／又は、１つ以上のニューラルネットワークを含み、若しくはそこに接続される場合がある）。人工知能は、ヒューリスティックを使用してデータを分析することにより、血漿収集業者（又は他の血液処理センター、医療提供業者など）の運用上の処理能力に関連する事業目標を識別することができ、実データを分析することにより、血漿収集業者の実際の処理能力を測定し、それを事業目標と比較できるようにする。実際の処理能力測定値が事業目標と合致しない場合（例えば、上又は下にある場合）、システム１００は、処理能力が事業目標と同等又はそれよりも良好になるように、処理能力を改善することを意図したステップごとの命令を作成する。このステップごとの命令は、集合的に、指令と呼ばれる。

人工知能プログラム／モジュール１３０（例えば、機械学習モジュール）は、指令を生成すると、その指令を仮想情報端末１４５に送信する。次に、仮想情報端末１４５は、所定の受信者への配信のために、その指令を処理する。例えば、仮想情報端末１４５は、様々な方法で指令を配信することができ、限定はしないが、これには、システム画面のオンライン通知フィード上に指令を表示すること；外部ＳＭＳシステム２３０に指令を送信し、受信者が自分のモバイルデバイス上でそれをテキストメッセージとして受信できるようにすること；外部電子メールシステム２４０に指令を送信し、受信者がそれを電子メールとして受信できるようにすること；及び／又はさらなる処理（以下で詳しく説明する）に備えて指令をオートパイロットシステムに送信することが含まれる。

上記のように、場合によっては、仮想情報端末１４５は、指令をオートパイロットシステム１４０に送信することができる。そのような場合、オートパイロットシステム１４０は、指令に基づいて血漿センター（又は他の医療提供業者）の運用パラメータを変更するための新しい命令を自動的に生成する場合がある。命令は、ドナー管理システム２１０及び／又はデータシステム２２０に送信され、処理及び配置される場合がある。

指令及び／又は命令を受信し、それを完了すると、ドナー管理システム２１０及び／又はデータシステム２２０は、コントロールセンター１００にフィードバックを提供することができる。この目的のために、コントロールセンター１００は、指令の受信者からフィードバックを受信し、コントロールセンターのデータストア１２０内のレコードを更新する指令リスナー１３５を有する場合がある。例えば、指令リスナー１３５は、ほんの数例を挙げると、指令が受信者によって受信されたこと、指令が受信者によって読み取られたこと、受信者によって所有者が指令に割り当てられたこと、及び／又は、指令が受信者／所有者によって完了されたことを示すフィードバックを受信する場合がある。

図２Ａ〜図２Ｂは、本発明の様々な実施形態による、データシステムを一体化する方法３００を示すフロー図を概略的に示している。この方法は、血漿センターに関するものであるが、実施形態によっては、他の医療事例や非医療事例でも使用される場合があることに留意されたい。最初に、血漿ドナー（血漿提供者）が、献血のために血漿センターに入ると（ステップ３０２）、血漿センターの従業員は、すべての訪問データをドナー管理システムサーバーに入力し（ステップ３０４）、外部データシステムは、電子ファイルによってデータをドナー管理システムサーバーに送信し（ステップ３０６）、スクリーニング機器又はアフェレーシス装置は、電子ファイルによってデータをドナー管理システムサーバーに送信する（ステップ３０８）。次に、この方法（例えば、データ抽出器１１０）は、アプリケーションを実行することにより、ドナー管理システム２１０からデータを抽出及び受信し（ステップ３１０）、そのデータをシステムサーバー１２５上の記録可能媒体に記録／記憶（例えば、データストア１２０を介して）することができる（ステップ３１２）。

データが受信され、記憶されると、人工知能１３０は、ヒューリスティックを使用して、そのデータを使用して毎日の事業目標ターゲットを推定することができる（ステップ３１４）。ターゲットには、ほんの数例を挙げると、総ドナー数、総ユニット数、１時間あたりの献血速度、ドナーのドアツードア時間、平均歩留まり、及び平均デバイス回転率が含まれる場合がある。追加的又は代替的に、システムユーザーが、アプリケーション画面（ステップ３１６）を使用して、毎日の事業目標ターゲットを提供してもよい。次に、この方法（例えば、人工知能１３０）は、実生産データをそれらの事業目標と相関付けることができる（ステップ３１８）。実生産データと事業目標との間のギャップごとに、方法３００／システム１００は、生産メトリックを事業目標と同等（又はそれよりも良好）にするためにセンターがとることができるステップを含む新しい指令を生成する（ステップ３２０）。

次に、情報端末１４５は、それらの指令を受信し、適当なシステムユーザーへの配信のためにそれらを処理することができる（ステップ３２２）。例えば、方法３００／システムは、ログインしたユーザーの画面上に指令を通知として表示し（ステップ３２４）、指令を外部システム（例えば、ＳＭＳシステム２３０や電子メールシステム２４０）に送信し、指令を通知になるように処理してから、ユーザーに送信させ（ステップ３２６）、又は指令を外部システム（又はオートパイロットシステム１４０）に送信し、人間の関与なしに自動的に実行されるようにする（ステップ３４２）ことができる。

システム１００／方法３００が指令を表示し、又は指令をユーザーに送信する場合、方法３００は、ユーザーが指令を受信して読んだことを確認することができる（ステップ３２８）。システムユーザーは、自分達が指令の所有権を取得することになる旨の確認応答を返し、その指令を完了するために自分自身に割り当てる（ステップ３３０）。次に、ユーザーは、必要な指令を実施することができる（例えば、システム１００の外部で）（ステップ３３２）。その間、この方法は、通知を受信して読んだ各システムユーザーを追跡し（ステップ３４４）、別のユーザーがその指令に割り当てられている旨の通知を他のすべての受信者に送信することができる（ステップ３４６）ことに留意されたい。それが完了すると、ユーザーは、指令が完了したことを知らせることができる（ステップ３３４）。例えば、ユーザーがタスクの所有権を取得したこと、及び／又はタスクが完了したことを確認するために、ユーザーは、システム１００及び／又はその画面に配置されたユーザーインターフェース（例えば、グラフィカルユーザーインターフェース）上に配置されたボタンをクリック／押すことができる。あるいは、ユーザーは、タスクがユーザーに割り当てられていること、及び／又はタスクが完了していることをシステム１００に知らせる応答（例えば、電子メール、テキストメッセージなど）をシステム１００に送り返すことができる。

指令が完了すると（例えば、ユーザーにより又は自動的に）、システム１００／方法３００（例えば、人工知能１３０）は、生産データを継続的にチェックして、発せられた指令が完了したか否かを判定することができる（ステップ３３６）。次に、ドナーは、献血を完了することができ（ステップ３３８）、システムは、事業目標に対する指令の有効性を継続的に測定することができる（ステップ３４０）。生産データと指令の有効性を継続的に監視することにより、システム１００は、データに変化があった場合や、事業目標、及び／又は指令が期待通りに機能していない場合、新しい指令を作成し、及び／又は既存の指令を変更することができる。

本発明の様々な実施形態は、任意数の応用事例で使用でき、任意数の事業目標及びプロセス管理のために使用できることに留意されたい。例えば、図３Ａ〜図３Ｅに示されるように、様々な実施形態が、スクリーニングプロセス中に使用される場合がある。さらに、図４Ａ〜図４Ｅに示されるように、様々な実施形態を使用して、ドナー処理率を判定することができる。最後に、図５Ａ〜図５Ｃに示されるように、様々な実施形態が、消耗品管理に使用される場合がある。

図３Ａは、特定ドナーのドアツードア時間（例えば、ドナーが最初に到着した時からドナーが立ち去る時までの時間）の事業目標を達成及び維持するために使用されるシステム１００を概略的に示している。例えば、献血センターは、６０分のゴールを設定する場合があり、又は、システムは、６０分の目標を推定する場合がある（ステップ４１０）。献血プロセスを通じたドナーの一般的な流れは、ドナーはまず、献血のために血漿センターに到着し（ステップ４３０）、次のスクリーニングブースが開くのを待ち（ステップ４３２）、ブースが開くと、スクリーニングプロセスに入るというものである（ステップ４３４）。スクリーニングプロセスは、ドナーが献血することを承認されているか否かを判定する（ステップ４３６）。次に、ドナーは、ベッド／献血装置が利用可能になるのを待つことができ（ステップ４３８）、利用可能になると、ドナーは、献血を開始する（例えば、ドナーは採血段階に入る）（ステップ４４０）。献血が完了すると（ステップ４４２）、ドナーに報酬が支払われ（ステップ４４４）、ドナーは、献血センターから立ち去ることができる（ステップ４４６）。

献血／血漿センターが事業目標を設定した後（ステップ４１０）、又はシステム１００が事業目標を推定した後、システム１００（又は方法）は、次に、この事業目標を達成するために必要なドナー処理能力（例えば、この場合、１時間あたり５０人のドナー）を識別することができる（ステップ４２０）。次に、システム１００は、ドナー到着率を追跡（ステップ４５０）することにより、ドナーが到着する数及び速度を判定し、スクリーニングブース率を追跡（ステップ４６０）することにより、ドナーがブースで処理及び／又はスクリーニングされている速度を判定することができる。スクリーニング率が、少なくとも部分的に、ドナー到着率に基づいて決定された閾値を下回る（例えば、１時間あたり５０人未満のドナーである）場合、システム１００は、開いているブースの数を追跡（ステップ４７０）することにより、ブースの不足があるか否かを判定（ステップ４７５）することができる。システム１００が、開いているブースが不足していると判定した場合、システム１００は、血漿センターに、ドナーの需要を満たすために追加のブースを開くように命じる、血漿センターへの指令を生成することができる（ステップ４８０）。次に、それに応答して、センターは、追加のブースを開くことができ（ステップ４８５）、システム１００は、指令の有効性を監視し続ける（例えば、ドナー到着率、スクリーニングブース率、開いているブースの数などを追跡する）ことにより、指令が、センターが事業目標を達成するのに役立っていることを確認することができる（ステップ４９０）。指令がもはや事業目標の達成に役立っていない場合、又は収集したデータ（例えば、上記ブースの率や数）が変化した場合、システム１００は指令を改訂することができる。

上記のように、いくつかの実施形態では、システム１００は、事業目標を満たすために、指令を自動的に実行することができる。その目的のために、指令を生成して、ユーザー／血漿センターによる実施に備えてユーザー及び／又は血漿センターへ送信するのではなく、図３Ｂに示されるように、システム１００は、指令を自動的に実施することができる。例えば、血漿センターにブースが不足していると判定（ステップ４７５）した後、システム１００は、情報端末１４５を使用して、ドナー管理システム２１０にメッセージを送信することができ、ドナー管理システム２１０は、ドナーの需要及びドアツードアの事業目標／ゴールを達成するために、追加のブースを自動的に開くことができる。

図３Ｃ及び図３Ｄは、スクリーニング中のドナー処理率が血漿センターのドナー到着パターンを上回っているさらに別の例を示している。図３Ａ及び図３Ｂの例と同様に、血漿センターは、ドナーのドアツードア目標を６０分に設定することができ（ステップ４１０）、次に、システム１００は、血漿センターによって設定された事業目標／ゴールを達成するために、献血の目標数（例えば、図３Ｃの例では、３００）、及び／又は１時間あたりの献血／ドナーの目標数（例えば、１時間あたり５０人のドナー）を決定することができる。（ステップ４２０）。次に、システム１００は、ドナー到着率（例えば、図３Ｃでは１時間あたり４０人のドナー）（ステップ５１０）及びスクリーニングブース率（ステップ４６０）を監視／追跡し、システムがスクリーニング率を設定された目標と比較できるようにする。スクリーニング率が目標よりも大きい（例えば、１時間あたり５０人のドナーである）場合（ステップ４６５）、システム１００は、開いているブースの数を追跡し（ステップ４７０）、ブースの数が過剰であるか否かを判定することができる（ステップ５２０）。ブースの数が過剰である場合、システム１００は、次に、いくつかのブースを閉じるためにユーザー／血漿センターへの指令を生成することができる（ステップ５３０）。次に、センターは、システム１００からの指令にしたがってブースを閉じることができ（ステップ５４０）、システム１００は、指令の有効性を測定し続けることができる。あるいは、ブースを閉じるようにユーザー／血漿センターに命じるのではなく、図３Ｄに示されるように、システム１００は、ブースを自動的に閉じることができる（ステップ５５０）。

図３Ｅは、システム１００が血漿センター内に長い待ち時間が存在すると判定するドナースクリーニングプロセスに関するさらに別の例を示している。この例では、血漿センターは、献血プロセス全体を通してのドナーの最大待ち時間の事業目標／ゴール（例えば、１０分）を設定することができる（ステップ６０５）。次に、システム１００は、献血プロセスの様々な時点を調べて、待ち時間がゴールを超えているか否かを判定することができる。例えば、システム１００は、スクリーニングブースの待ち時間を追跡し（ステップ６１０）、待ち時間がゴールよりも大きいか否か（例えば、１０分よりも長いか否か）を判定することができる（ステップ６２０）。次に、システム１００は、血漿センターに、スクリーニングプロセスにスタッフを追加することを命じるユーザー／血漿センターへの指令を生成することができる（ステップ６３０）。その後、センターは、指令にしたがって、より多くのスクリーニングブースを開き、及び／又は追加のスタッフを追加することができる（ステップ６４０）。次に、システム１００は、指令の有効性を監視／測定し（ステップ４９０）、必要に応じて調整を行うことができる。図３Ｅは、スクリーニング待ち時間を調べるシステム１００のみを示しているが、システム１００は、ベッド／献血機の待ち時間や、支払いの待ち時間などを同様に調べてもよいことに留意されたい。

図４Ａは、採血段階（例えば、ドナーがベッド／アフェレーシス装置を待っている時点；ステップ４３８）でのドナー処理率が到着率を下回るシステム１００の使用例を示している。この例では、血漿センターによって設定（又はシステム１００によって推定）された事業目標は、図３Ａ及び図３Ｂのもの、すなわち、ドナーのドアツードア時間６０分（ステップ４１０）と同様であってもよい。したがって、上記と同様に、システム１００は、必要なドナー処理能力を識別し（ステップ４２０）、ドナー到着率を追跡することができる（ステップ４５０）。ドナーの処理及び献血中の様々な時点で、システム１００は、様々な基準及び／又はデータを監視及び追跡することができる。例えば、ドナーがベッド／アフェレーシス装置が利用可能になるのを待っている場合（ステップ４３８）、システム１００は、ドナーフロア率（例えば、ドナーがベッド／アフェレーシス装置を待っている時間や、ドナーが献血プロセス全体を通過するのに要している時間）を追跡することができ（ステップ７１０）、ドナーフロア率が必要な処理能力を下回っている（例えば、１時間あたり６０人のドナーである）場合（ステップ７２０）、システム１００は、開いているベッド／アフェレーシス装置の数を追跡する。（ステップ７３０）。

この情報と、ドナーの流れを処理するのにベッド／アフェレーシス装置が不足しているか否かに基づいて（ステップ７４０）、システム１００は、さらなるベッドを追加することをユーザー／血漿センターに命じる指令を生成する（ステップ７５０）。次に、血漿センターは、指令にしたがってさらなるベッドを追加することができ（ステップ７６０）、システム１００は、指令の有効性を監視／測定し続ける（ステップ４９０）。あるいは、システム１００は、図４Ｂに示されるように、例えば、仮想情報端末１４５に下流のドナー管理システム２１０へ命令を送信させることによって、スクリーニングブースを自動的に閉じることができる（ステップ７７０）。

図４Ｃ及び図４Ｄは、血漿センターの待ち時間制限／ゴール（例えば、１０分未満）（例えば、ステップ８１０）に反して、採血の長い待ち時間（例えば、ステップ４３８）があると判定するシステム１００の例を示している。そのような場合、システム１００は、採血待ち時間を追跡し（ステップ８２０）、待ち時間がセンターの目標よりも大きいか否か（例えば、待ち時間が１０分より長いか否か）を判定することができる。待ち時間がターゲット／ゴールを超えている場合、システム１００は、例えば情報端末１４５を介して、採血専門医をそのフロアに追加するようにユーザー／血漿センターに命じる指令を生成する（ステップ８４０）。あるいは、図４Ｄに示されるように、システム１００は、追加のベッドを自動的に空けることによって（例えば、情報端末１４５を介してドナー管理システム２１０に命令を送信することによって）、延びた待ち時間を自動的に考慮に入れることができる（ステップ８６０）。いずれの場合も、センターがさらなる採血専門医を追加し、及び／又は追加のベッドが空けられると、システム１００は、指令の有効性を測定し続けることができる（ステップ４９０）。

図４Ｃ及び図４Ｄは、待ち時間が長すぎる場合を扱っているが、場合によっては、待ち時間が短すぎることもあり、待ち時間は、血漿センターの非効率性及び／又は能力超過を示している場合がある。そのような場合、図４Ｅに示されるように、システム１００は、採血待ち時間を追跡することができ（ステップ８２０）、待ち時間がない（例えば、待ち時間が０である）場合（ステップ８７０）、システム１００は、センターの非効率性（例えば、働いていないスタッフや開いているベッドなど）を減らすために、スタッフを移動させる（又はベッドを閉じる）ことをユーザー／血漿センターに命じる指令を生成する（ステップ８８０）。次に、センターは、スタッフを移動させることによって指令を実行することができ（ステップ８９０）、システム１００は、その後、指令の有効性を監視／測定し続けることができる（ステップ４９０）。

スクリーニングプロセス及び／又は採血プロセスの効率や事業目標を監視することに加えて、他の実施形態を使用して、血漿センターフロアにおける消耗品の適切な在庫を監視し、追跡し、及び維持することができる。例えば、図５Ａに示されるように、血漿センターが十分な消耗品を利用可能にするという目標／ゴールを設定した場合（ステップ９１０）、システム１００は、例えば、センターの既知の事業目標に基づいて、献血のゴール及び／又は１時間あたりのドナー数のゴール（ステップ９２０）を設定し、上で説明したものと同様の形でドナー到着率を追跡することができる（ステップ４５０）。次に、採血段階において（例えば、ステップ４３８で）、システム１００は、そのフロアで利用可能な献血消耗品を追跡し（ステップ９３０）、消耗品の利用可能性が現在の需要を満たすのに不十分であるか否か（例えば、１時間あたり６０人のドナーを処理するのに十分でないか否か）を判定することができる（ステップ９４０）。消耗品の量が不十分である場合、システム１００は、消耗品を補充するようにユーザー／血漿センターに命じる指令を生成し（ステップ９５０）、例えば情報端末１４５を介して、メッセージ／指令をユーザー／血漿センターに送信する。次に、ユーザー／センターは、受信した指令に応答して消耗品を補充することができ（ステップ９６０）、システム１００は、指令の有効性を監視／測定することができる（ステップ４９０）。

他の例では、図５Ｂに示されるように、血漿センターは、追加的又は代替的に、血漿センター内に安定した量の消耗品（例えば、供給ラインと置き場のバランスがとれている）を有することを望む場合がある（ステップ１０１０）。システム１００は、この事業目標／ゴールに基づいて、必要なドナー処理能力（例えば、血漿センターの収集のゴールを達成するために必要なドナー処理能力）を識別し（ステップ１０２０）、システム１００は、ドナー到着率を追跡する（ステップ１０３０）。採血段階において、例えばドナーが、ベッドが空くのを待っている場合（ステップ４３８）、システム１００は、献血フロア消耗品比率を追跡（ステップ１０４０）することにより、消耗品のバランス（例えば、１：１の比率）がとれているか否かを判定することができる（ステップ１０５０）。消耗品のバランスがとれていない場合、システム１００は、指令を生成し、供給ラインと置き場の再バランスをとるようにセンターに命令し（ステップ１０６０）、それに応答して、センターは消耗品の平衡をとることができる（ステップ１０７０）。指令が効果的に機能していることを確実にするために、システム１００は、有効性を監視／測定し続けることができる（ステップ４９０）。

図５Ｃは、システム１００が採血専門医の活動を追跡し、消耗品の補充のような代わりのタスクを実施するように採血専門医に命じるさらに別の例を示している。この例では、血漿センターは、消耗品在庫を最大化するという事業目標／ゴールを再度設定することができる（ステップ１１１０）。次に、採血段階において（例えば、ドナーがベッドにいるとき；ステップ４４０）、システム１００は、採血専門医の活動を追跡し（ステップ１１２０）、採血専門医の中に働いていないものがいるか否かを判定することができる（ステップ１１３０）。働いていない採血専門医がいる場合、システム１００は、そのフロアに追加の消耗品のための十分なスペースがあるか否かを判定し（ステップ１１４０）、十分なスペースがある場合、システム１００は、働いていない採血専門医に消耗品を補充するように命じることができる（ステップ１１５０）。

図３Ａ〜図３Ｅ、図４Ａ〜図４Ｅ及び図５Ａ〜図５Ｃは、血漿センターの様々な事業目標を達成するためにシステム１００をどのように使用できるかの例を単に示していることに留意することが重要である。システム１００は、任意数のさらに別の例及び事業指令に使用されてもよい。さらに、システム１００を使用して、任意の所与の時点で複数の事業指令を同時に達成してもよい。

「コントローラ」、「プロセッサ」、及び「サーバー」といった用語は、本発明の特定の実施形態で使用できる装置を説明するために本明細書で使用される場合があるが、文脈上、別段の必要がない限り、それらを、本発明を何らかの特定タイプの装置やシステムに限定するものと解釈するべきではないことに留意されたい。したがって、システムは、限定されることなく、クライアント、サーバー、コンピュータ、アプライアンス、又は他のタイプの装置を含む場合がある。そのような装置、通常、通信ネットワークを介して通信するための１つ以上のネットワークインターフェースと、装置及び／又はシステムの機能を実施するように構成されたプロセッサ（例えば、メモリ及び他の周辺機器を備えたマイクロプロセッサ、及び／又は特定用途向けハードウェア）とを含む。通信ネットワークには、一般に、パブリックネットワーク及び／又はプライベートネットワークが含まれ、ローカルエリア、ワイドエリア、メトロポリタンエリア、ストレージ、及び／又は他のタイプのネットワークが含まれる場合がある。通信ネットワークは、限定はしないが、アナログ技術、デジタル技術、光技術、無線技術、ネットワーク技術、及びインターネットワーキング技術を含む種々の通信技術を採用することができる。

制御プログラムの様々なコンポーネントは、個別に実施されてもよいし、組み合わせて実施されてもよい。例えば、各コンポーネントは、専用サーバーとして実施されてもよいし。分散された形に構成された一組のサーバーとして実施されてもよい。

また、装置は、通信プロトコル及びメッセージ（例えば、システムによって生成、送信、受信、記憶、及び／又は処理されたメッセージ）を使用することができ、そのようなメッセージは、通信ネットワークによって伝達されても、媒体によって伝達されてもよいことにも留意されたい。文脈上、別段の必要がない限り、本発明を、何らかの特定の通信メッセージタイプ、通信メッセージフォーマット、又は通信プロトコルに限定されるものと解釈するべきではない。したがって、限定されることなく、通信メッセージには、一般に、フレーム、パケット、データグラム、ユーザーデータグラム、セル、又は他のタイプの通信メッセージが含まれる場合がある。文脈上、別段の必要がない限り、特定の通信プロトコルへの言及は例示であり、必要に応じて、代替実施形態は、そのような通信プロトコルのバリエーション（例えば、時折行われることがあるプロトコルの変更や拡張）、又は既知の他のプロトコル若しくは将来開発される他のプロトコルを採用することができることを理解されたい。

種々のロジックフローが、本発明の様々な態様を例示するために本明細書に記載される場合があるが、それらを、本発明を何らかの特定のロジックフロー又はロジック実施形態に限定するものと解釈するべきではないことにも留意されたい。記載されたロジックは、全体的結果を変更することなく、別の形で本発明の真の範囲から逸脱することもなく、異なるブロック（例えば、プログラム、モジュール、インターフェース、関数、又はサブルーチン）に分割されてもよい。多くの場合、ロジック要素は、全体的結果を変更することなく、別の形で本発明の真の範囲から逸脱することもなく、追加され、変更され、省略され、異なる順序で実施され、又は異なるロジック構造（例えば、ロジックゲート、ループプリミティブ、条件付きロジック、及び他のロジック構造）を使用して実施されてよい。

本発明は、多くの異なる形態で具体化されてよく、限定はしないが、そうした形態には、プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、又は汎用コンピュータ）と共に使用するためのコンピュータプログラムロジック、プログラマブルロジックデバイス（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）その他のプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ））、個別部品、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））、又はそれらの組み合わせを含む任意の他の手段が含まれる。本発明のいくつかの実施形態では、主に、記載されたロジックのすべてが一組のコンピュータプログラム命令として実施され、それがコンピュータ実行可能形式に変換され、コンピュータ読み取り可能媒体等に記憶され、オペレーティングシステムの制御下でマイクロプロセッサによって実行される。

本明細書において上に記載した機能の全部又は一部を実施するコンピュータプログラムロジックは、様々な形態で具体化されてよく、限定はしないが、そうした形態には、ソースコード形態、コンピュータ実行可能形態、及び様々な中間形態（例えば、アセンブラ、コンパイラ、リンカー、又はロケーターにより生成される形態）が含まれる。ソースコードは、様々なオペレーティングシステム又はオペレーティング環境と共に使用するための様々なプログラミング言語（例えば、オブジェクトコード、アセンブリ言語、又は、ＦＯＲＴＲＡＮ、Ｃ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ（登録商標）若しくはＨＴＭＬのような高級言語）のうちのいずれかで実施される一連のコンピュータプログラム命令を含む場合がある。ソースコードは、様々なデータ構造及び通信メッセージを定義し、使用する場合がある。ソースコードは、コンピュータ実行可能な形態（例えば、インタプリタによって）であってもよし、あるいは、ソースコードは、コンピュータ実行可能形態に変換されてもよい（例えば、トランスレータ、アセンブラ、又はコンパイラによって）。

コンピュータプログラムは、半導体メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、又はフラッシュプログラマブルＲＡＭ）、磁気メモリデバイス（例えば、ディスケットや固定ディスク）、光メモリデバイス（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、ＰＣカード（例えば、ＰＣＭＣＩＡカード）、又は他のメモリデバイスのような有形の記憶媒体に、永久的又は一時的に、任意の形態（例えば、ソースコード形態、コンピュータ実行可能形態、又は中間形式）で固定することができる。コンピュータプログラムは、様々な通信技術のうちのいずれかを使用してコンピュータに送信可能な任意の形態の信号の形で固定することができ、限定はしないが、そうした通信技術には、アナログ技術、デジタル技術、光技術、無線技術、ネットワーキング技術、及びインターネットワーキング技術が含まれる。コンピュータプログラムは、印刷された文書や電子文書（例えば、圧縮包装されたソフトウェア）と共にリムーバブル記憶媒体のような任意の形態で配布されてもよいし、コンピュータシステム（例えば、システムＲＯＭや固定ディスク上に）にプリロードされてもよいし、又は、通信システム（例えば、インターネットやワールドワイドウェブ）を介してサーバーや電子掲示板から配信されてもよい。

本明細書において上に記載した機能の全部又は一部を実施するハードウェアロジック（プログラマブルロジックデバイスと共に使用するためのプログラマブルロジックを含む）は、従来の手動による方法を使用して設計されてもよいし、あるいは、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）、ハードウェア記述言語（例えば、ＶＨＤＬやＡＨＤＬ）、又はＰＬＤプログラミング言語（例えば、ＰＡＬＡＳＭ、ＡＢＥＬ、又はＣＵＰＬ）のような様々なツールを使用して電子的に設計され、キャプチャされ、シミュレーションされ、又は文書化されてもよい。

プログラマブルロジックは、半導体メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、又はフラッシュプログラマブルＲＡＭ）、磁気メモリデバイス（例えば、ディスケットや固定ディスク）、光メモリデバイス（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、又は他のメモリデバイスのような有形の記憶媒体に、永久的又は一時的に固定することができる。プログラマブルロジックは、様々な通信技術のうちのいずれかを使用してコンピュータに送信可能な信号の形で固定することができ、限定はしないが、そうした通信技術には、アナログ技術、デジタル技術、光技術、無線技術（例えば、ブルートゥース（登録商標））、ネットワーキング技術、及びインターネットワーキング技術が含まれる。プログラマブルロジックは、印刷された文書や電子文書（例えば、圧縮包装されたソフトウェア）と共にリムーバブル記憶媒体として配布されてもよいし、コンピュータシステム（例えば、システムＲＯＭや固定ディスク上に）にプリロードされてもよいし、又は、通信システム（例えば、インターネットやワールドワイドウェブ）を介してサーバーや電子掲示板から配信されてもよい。実際、いくつかの実施形態は、ＳＡＡＳ（「Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ」）モデル、又はクラウドコンピューティングモデルで実施される場合がある。もちろん、本発明のいくつかの実施形態は、ソフトウェア（例えば、コンピュータプログラム製品）とハードウェアの両方の組み合わせとして実施されてもよい。本発明のさらに他の実施形態は、完全にハードウェアとして、又は完全にソフトウェアとして実施される。

上記の本発明の実施形態は、単に例示的であることを意図している。当業者には、多数の変形及び修正が明らかになるであろう。そのような変形及び修正はすべて、添付の特許請求の範囲に定義される本発明の範囲内にあることが意図されている。

Claims (42)

1. 目標を維持するための指令を生成するための方法であって、
   コントロールセンターシステムを複数の医療提供業者データシステムと一体化し、
   前記複数の医療提供業者データシステムのうちの少なくとも１つから情報を取得し、
   人工知能を使用して、前記取得した情報を、少なくとも１つの献血センターの識別された事業目標と相関付け、
   前記識別された事業目標を達成するために、ヒューリスティックモデルを使用して、前記少なくとも１つの献血センターへの指令を生成し、
   前記指令を少なくとも１人のユーザー及び／又はユーザーシステムに提示し、前記少なくとも１人のユーザー及び／又はユーザーシステムが前記指令を実行できるようにすること
   を含む方法。
2. 前記コントロールセンターシステムを前記複数の医療提供業者データシステムと一体化することは、前記コントロールセンターシステムを自律的に一体化することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記データシステムは、ドナーシステム、スクリーニングシステム、収集システム、機器システム、消耗品システム、在庫システム、試験システム、出荷システム、品質システム、支払いシステム、マーケティングシステム、募集システム、契約システム、倉庫システム、給与システム、時間追跡システム、及びセキュリティシステムからなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
4. 前記複数の医療提供業者データシステムからの前記情報は、タイミングデータ、テレメトリデータ、処理能力データ、品質データ、コストデータ、体積データ、量データ、比率データ、人員データ、ドナーデータ、献血データ、生産力データ、処理能力データ、及び速度データからなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
5. 前記事業目標は、前記複数の医療提供業者データシステムからの履歴情報に基づく前記少なくとも１つの献血センターの推定プロファイルである、請求項１に記載の方法。
6. 生産力目標、処理能力目標、及び／又は品質目標を含む企業プロファイルを受信することをさらに含み、前記事業目標は、少なくとも部分的に、前記生産力目標、処理能力目標、及び／又は品質目標のうちの少なくとも１つに基づく、請求項１に記載の方法。
7. 前記事業目標は、前記場所固有のプロファイルを含む受信した企業プロファイルを含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記事業目標は、時間依存のプロファイルを含む受信した企業プロファイルを含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記事業目標は、測定可能である、請求項１に記載の方法。
10. 前記指令は、前記事業目標を達成するために取るべき少なくとも１つのステップに関する情報を含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記指令情報は、前記事業目標を達成するために場所固有である、請求項１０に記載の方法。
12. 前記指令は、電子メール、ＳＭＳ、プッシュ通知、電話、ソーシャルメディア出版物、視覚的フィードバック、可聴フィードバック、及び触覚フィードバックからなる群から選択された少なくとも１つにより、複数のユーザーに提示される、請求項１に記載の方法。
13. 前記指令は、電子インターフェースを介して前記複数のユーザーシステムに提示される、請求項１に記載の方法。
14. 前記電子インターフェースは、自動化されている、請求項１３に記載の方法。
15. 前記指令は、ユーザーが実施する手動ファイルアップロードにより、前記複数のユーザーシステムに提示される、請求項１に記載の方法。
16. 前記指令は、携帯電話、タブレット、コンピュータ、ラップトップ、携帯情報端末、デジタルディスプレイ、スマートウォッチ、電話、ポケットベル、又は場内アナウンス装置からなる群から前記指令にアクセスできるように、前記複数のユーザーに提示される、請求項１に記載の方法。
17. 前記複数の医療提供業者データシステムからの前記情報をデータ記憶装置に記憶すること
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
18. 前記複数の医療提供業者データシステムから前記情報を取得することは、データ抽出器を使用して、前記複数の医療提供業者データシステムから前記情報を抽出することを含む、請求項１に記載の方法。
19. 前記複数の医療提供業者データシステムは、ドナー管理システムを含む、請求項１に記載の方法。
20. 前記指令を生成することは、前記取得した情報に基づく少なくとも１つの生産メトリックと、前記事業目標との間のギャップを識別することを含む、請求項１に記載の方法。
21. ユーザーから、前記ユーザーが前記指令の実施の所有権を取得したことの確認応答を受信すること
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
22. 人工知能を使用して、前記事業目標に対する前記指令の有効性を監視すること
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
23. 目標を維持するための指令を生成するためのシステムであって、
    コントロールセンターシステムを少なくとも１つの医療提供業者データシステムと一体化するように構成された一体化装置と、
    前記少なくとも１つの医療データシステムから生産データを検索し、前記少なくとも１つの医療提供業者データシステムから前記生産データを読み出すように構成されたデータ抽出器と、
    前記読み出された生産データを記憶するように構成されたデータ記憶装置と、
    前記読み出された生産情報を識別された事業目標と相関付け、前記識別された事業目標を達成するための指令を生成するように構成された人工知能モジュールと、
    前記指令を少なくとも１人の受信者に配信し、前記受信者が前記指令を実行できるようにするように構成された仮想情報端末と
    を含む、システム。
24. 前記人工知能モジュールは、ヒューリスティックモデルを使用して前記指令を生成する、請求項２３に記載のシステム。
25. 前記少なくとも１人の受信者は、少なくとも１人のユーザー及び／又は少なくとも１つのドナー管理システムである、請求項２３に記載のシステム。
26. 前記一体化装置は、前記コントロールセンターシステムを前記少なくとも１つの医療提供業者データシステムと自律的に一体化するように構成されている、請求項２３に記載のシステム。
27. 前記少なくとも１つの医療提供業者データシステムは、ドナーシステム、スクリーニングシステム、収集システム、機器システム、消耗品システム、在庫システム、試験システム、出荷システム、品質システム、支払いシステム、マーケティングシステム、募集システム、契約システム、倉庫システム、給与システム、時間追跡システム、及びセキュリティシステムからなる群から選択された少なくとも１つを含む、請求項２３に記載のシステム。
28. 前記複数の医療提供業者データシステムからの生産情報は、タイミングデータ、テレメトリデータ、処理能力データ、品質データ、コストデータ、体積データ、量データ、比率データ、人員データ、ドナーデータ、献血データ、生産力データ、処理能力データ、及び速度データからなる群から選択される、請求項２３に記載のシステム。
29. 前記事業目標は、前記少なくとも１つの医療提供業者データシステムからの履歴情報に基づく前記医療提供業者の推定プロファイルである、請求項２３に記載のシステム。
30. 前記事業目標は、少なくとも部分的に、企業プロファイル内に含まれる前記生産力目標、処理能力目標、及び／又は品質目標のうちの少なくとも１つに基づく、請求項２３に記載のシステム。
31. 前記事業目標は、測定可能である、請求項２３に記載のシステム。
32. 前記指令は、前記事業目標を達成するために取るべき少なくとも１つのステップに関する情報を含む、請求項２３に記載のシステム。
33. 前記指令は、前記事業目標を達成するための場所固有の情報を含む、請求項２３に記載のシステム。
34. 前記仮想情報端末は、電子メール、ＳＭＳ、プッシュ通知、電話、ソーシャルメディア出版物、視覚的フィードバック、可聴フィードバック、及び触覚フィードバックからなる群から選択された少なくとも１つにより、前記指令を配信する、請求項２３に記載のシステム。
35. 電子インターフェースをさらに含み、前記仮想情報端末は、前記電子インターフェースを介して前記指令を複数のユーザーシステムに配信するように構成されている、請求項２３に記載のシステム。
36. 前記指令は、ユーザーが実施する手動ファイルアップロードにより、複数のユーザーシステムに配信される、請求項２３に記載のシステム。
37. 前記指令は、携帯電話、タブレット、コンピュータ、ラップトップ、携帯情報端末、デジタルディスプレイ、スマートウォッチ、電話、ポケットベル、又は場内アナウンス装置からなる群から前記指令にアクセスできるように、前記少なくとも１人の受信者に配信される、請求項２３に記載のシステム。
38. 前記複数の医療提供業者データシステムは、前記ドナー管理システムを含む、請求項２３に記載のシステム。
39. 前記人工知能モジュールは、少なくとも１つの生産メトリックと、前記事業目標との間の少なくとも１つのギャップを識別するように構成され、前記指令は、少なくとも部分的に、前記少なくとも１つのギャップに基づく、請求項２３に記載のシステム。
40. 人工知能を使用して、前記事業目標に対する前記指令の有効性を監視するように構成された指令リスナー
    をさらに含む、請求項２３に記載のシステム。
41. 前記指令が（ａ）前記ユーザーによって受信されたこと、又は（ｂ）前記ユーザーシステムによって受信されたことの確認応答を受信するように構成されたインターフェース
    をさらに含む、請求項２３に記載のシステム。
42. コンピュータ実行可能命令を有する非一時的コンピュータ記録可能媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令が、コンピューティングデバイス上で実行されたときに、
    複数の場所に関する場所固有の情報を取得し、
    前記場所固有の情報を複数の時間固有の情報と相関付け、
    複数の指令を使用して医療提供業者の事業目標を識別し、
    （ａ）前記事業目標が関係する場所、及び／又は（ｂ）前記事業目標が関係する時間に基づいて、前記事業目標に関係する指令を選択し、
    前記事業目標を達成するべく、（ａ）前記ユーザーによるレビュー及び／又は（ｂ）ユーザーシステムによる実行のために前記指令を提供すること
    を含む動作を実施する、非一時的コンピュータ記録可能媒体。
    

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