JP3133756B2 - 危険管理フォームを生成するための危険管理システム - Google Patents

危険管理フォームを生成するための危険管理システム

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JP3133756B2
JP3133756B2 JP03517258A JP51725891A JP3133756B2 JP 3133756 B2 JP3133756 B2 JP 3133756B2 JP 03517258 A JP03517258 A JP 03517258A JP 51725891 A JP51725891 A JP 51725891A JP 3133756 B2 JP3133756 B2 JP 3133756B2
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Description

【発明の詳細な説明】 発明の背景 この発明は、保健医療を実施する環境において使用す
るための危険管理システムに関する。
医療を提供するためのコストの上昇と高額の誤診訴訟
を起こされる危険の増大に対応するために、病院の管理
者にとって危機管理が重要になった。このことは、しば
しば病院の資源のかなりの部分がその目的を達成するた
めに当てられていることを説明する。一般的に、病院の
危険管理プログラムの担当者は、2つの主要な目的を持
つ。その目的の1つは、とりわけ、実際に誤診が発生す
る本物の危険と、根拠の無い誤診賠償要求に対して十分
に対抗できるようにするために必要とされる担当の注意
についての適当な規準を満たす手続きにしたがった手順
または証拠物件が無いことが原因で、病院が最も大きく
危険にさらされている面を知ることである。もう1つの
目的は、第1の目的から派生する。それは、病院の脆弱
面を縮小するような病院の慣行または手続きの変更を実
現することである。そのような変更には、例えば、実際
の誤診が起こらないようにするための措置を取ること、
または単にはらうべき注意についての規準が守られかつ
それが証明できるようにすることも含まれる。
このような危険管理プログラムの重要さは、そのよう
な脆弱さに起因する金銭上の損失に対して病院と保険契
約を結ぶ保険会社が、とりわけよく認識している。誤診
の賠償要求が実際に認められるか、最終的に理由がない
ことが証明されるかどうかにかからず、誤診訴訟の高額
の費用を支払わなければならないのは、ふつう保険会社
である。またこのような訴訟から生じる判決にしたがっ
て支払うのも保険会社である。予想できるように、病院
が誤診保険の保険会社に払う保険料は、このような賠償
請求にたいする病院の脆弱さを反映する。そして、驚く
にはあたらないが、保険料のレベルは、しばしば、病院
がその危険管理の責任をどれだけ真剣に考慮しているか
に、非常に大きく依存する。
発明の要旨 一般的に、1面において、本発明は心臓に問題がおき
ている可能性のある患者を受け入れる保健医療施設にお
いて使用するための危険管理システムである。このシス
テムは、患者の心電計測定信号から導出された入力を受
けるための第1の入力ポ−ト;この入力を用いてその患
者がある特定の心臓の状態を持つ確率を計算するための
予測器;患者の計算された確率と他の臨床およびECGに
関する検査結果を報告する危険管理フォ−ムを作成する
プリンタを含む。このフォ−ムは、その患者を評価して
いる者にその患者の評価に関係する追加情報を記入する
ことを要求する科目を含む。計算された確率は、その値
がそのとり得る値の全範囲よりも小さい予め選定された
範囲内のときにだけ前記フォ−ムを作成すべく前記プリ
ンタを作動開始させる。
好ましい実施例は次の特徴を含む。このシステムはさ
らに、患者の心電波形を生成するための心電計と、その
心電計の波形を解析し、心電計から導出された入力を生
成するための波形解析器を含む。特定の心臓の状態は、
急性心臓虚血である。予め選定された範囲は、予め選定
された正の零でない下限よりも大きいすべての可能な確
率を含んでもよいし、そのような下限よりも大きいある
範囲(例えば、約5%から約55%)の確率を含んでもよ
い。さらに、このシステムは、患者の検査デ−タに関す
る入力を受け取るための第2の入力を含み、またその予
測器が、患者がある特定の心臓の状態にある確率を計算
するために前記心電計から導出された入力と共に前記検
査デ−タ入力を利用するように設けられている。さらに
このシステムは、計算された確率の値によらず、使用者
が、プリンタにフォ−ムを作成させることができるよう
にするための手段を含む。
好ましい実施例ではまた、予測器が、急性心臓虚血の
確率を計算するために、実際の臨床により得られた知識
の経験的な数学モデルを使用する。特に、予測器が、急
性心臓虚血の確率を計算するために、多変数のロジステ
ィック分布による回帰モデルを使用する。
一般的に、もう1つの面において、本発明は、心臓に
問題がおきている可能性のある患者を受け入れる保健医
療環境において危険を管理するための方法である。この
方法は、患者の容態を測定するために心電計を使用する
こと;心電計による患者の容態の測定信号から入力信号
を生成すること;その入力信号から、患者がある特定の
心臓の状態を持つ確率を計算するために予測器を使用す
ること;患者の計算された確率および他の臨床およびEC
Gに関する検査結果を報告する危険管理フォ−ムの作成
を開始させるために、計算された確率を使用することを
含む。このフォ−ムはまた、その患者を評価している者
にその患者の評価に関係する追加情報を記入することを
要求する科目を含む。計算された確率は、その値がその
とり得る値の全範囲よりも小さい予め選定された範囲内
のときにだけ前記フォ−ムを作成すべく、前記プリンタ
を作動開始させる。
この危険管理システムの利点は、ふり分け時に、入院
/退院の決定の正しさに対して後に抗議を受けるより大
きな危険がある心臓患者にたいしてだけ患者評価フォ−
ムを作成することである。このフォ−ムは、入院させる
か退院させるかの決定する前に即時に作成される。そし
て入院/退院の決定の根拠を提供する幾つかの情報、例
えば、急性心臓虚血の計算された確率や、他の検査およ
びECGの結果などを文書化する。
このフォ−ムは、入院/退院の決定がそれに基づいて
行われた証拠の保存すること、および誤った決定を行っ
たことにたいして抗議を受けるより大きな危険がある1
部の患者にたいして印をつけることを含む。幾つかの有
利な機能を果す。さらに、このフォ−ムは、医師が、入
院/退院の決定が微妙である患者をいかにすべきか決定
するときに、特別の注意を払うことを助長する。この危
険管理システムは、入院/退院の決定の文書化がそれほ
ど役に立たないような心臓患者にたいしてはフォ−ムを
作成しないという、追加の利点がある。したがって、こ
のシステムは、かならずしも医療スタッフの負担を増す
わけではない。
他の利点および特徴は、次の好ましい実施例の説明と
請求範囲とから明らかになるであろう。
構成と動作 図1を参照すると、例えば病院の患者のふるい分け室
において使用するための危険管理システム2において、
電極6を持つ心電計4が、心臓に問題がある疑がある患
者8の心臓の活動を観測する。心電計4は、患者の心臓
の活動のECG(心電図)記録を作成し、また電極6を通
して受け取った信号から12の出力信号12を生成する。波
形解析器14は出力信号12を受け取り、それらの波形を解
析して予め決められた特徴、例えばQ波の存在、S−T
部分の上昇および/または下降の存在とのレベル、上昇
したT波の存在、および/または反転したまたは平坦な
T波の存在を調べる。解析器14は、その解析の結果をデ
ジタル的に符号化して特徴認識信号16を生成する。この
特徴認識信号16は、予測器20に送られる。
商業的に入手可能なコンピュ−タにより補助された心
電計のなかには、心電計4と波形解析器14の両方の機能
を併せ持ち、したがって心電計4および波形解析器14と
して使用できるものがある。HP(ヒュ−レットパッカ−
ド)のPagewriterは、このような装置の1例である。こ
のような装置の信号解析部は、例えばこれもまたHPから
入手可能なElectroCardiograph言語(ECL)を使って、
心電計からの誘導信号に、ある特徴が含まれるかどうか
認識するようにプログラムすることができる。また、或
それとわかる波形の特徴の存在に基づいて、心筋梗塞
(MI)の場所を決定するようにプログラムすることもで
きる。
患者を最初に評価するふるい分け担当者、例えば看護
婦は、患者から他の関係する情報を決定し、この情報を
キ−ボ−ド22から予測器20に入力する。他の関係する検
査情報には、例えば、患者の年齢、性、胸部または左腕
の痛みまたは圧迫を感じているかどうか、および胸部ま
たは左腕の痛みが患者の主な病訴であるかどうか、など
が含まれる。
認識信号16とキ−ボ−ド22から入力された検査情報に
基づいて、予測器20は、患者8が急性心臓虚血(局所性
貧血)を起こしている確率を計算する。この計算を行う
ために、次の形の多変数のロジスティック分布を用いた
回帰方程式によって表される。
P=100[1−(1+eZ-1] (式1) Z=b0+ΣibiXi (式2) ここで Pは急性心臓虚血の確率である。
Xi(1≦i≦n)はn個の独立なECGおよび検査を表
す変数である。
b0はi番目の独立な変数Xiに対するの係数である。
計算された確率が予め決められた範囲(例えば、5%
〜55%)内のときは、予測器20はプリンタから図2に示
すような危険管理フォ−ム100を打ち出す。計算された
確率が予め選択された範囲外のときは、危険管理システ
ム2は、患者のECGグラフを作成し、計算された確率を
報告するが、その患者にたいしてはフォ−ム100を作成
しない。システム2は、看護婦が計算された確率が予め
選択された範囲外である患者にたいしてもフォ−ム100
を作成するようにシステム2を動作させることができる
機能、あるいは特定の症候を訴えるすべての患者(例え
ば、主な病訴が胸部または左腕の痛みまたは不快感であ
るような患者)にたいして自動的にフォ−ム100を作成
する機能を含んでもよい。フォ−ム100は、その後、患
者の評価の残りの過程をずっと患者と共に送られ、最後
に患者の医療記録に組み入れられる。
フォ−ム100は、予測器20によって計算された急性虚
血の可能性を報告する(欄110参照)。また他の情報、
または入院/退院の決定に関係するいくつかの種類の情
報に対する要求を含んでもよい。例えば、フォ−ム100
は、“心電計による検査結果”という見出しのもとに、
心電計の結果を報告する。フォ−ム100のこの領域の項
目のいくつかは、予測樹20により自動的に記入され(例
えば、Q波,ST部分およびT波に関係する測定)、作成
されたフォ−ムに現われる。他の項目は、患者を評価す
る看護婦や医師によって記入される。
フォ−ム100はまた、検査情報、例えば、患者の心臓
虚血の可能性を検査するために予測器20により必要とさ
れた情報を、自動的に報告する。この種類の情報には、
患者の年齢および性、患者が胸または左腕の痛みまたは
不快感を感じているか、などが含まれる。
フォ−ム100は、患者の評価の過程で誰かによって記
入されなければならないさらに幾つかの科目、および患
者の完全な評価のために必要であると考えられる科目を
含んでもよい。これらの科目のうちの幾つかは、患者を
最初に評価する看護婦によって記入されるが、他の科目
は、最初の評価の後で患者が差し向けられた医師によっ
て記入される。例えば、看護婦または医師が、“胸部不
快感でない場合の主な病訴”という見出しの科目のとこ
ろに患者の主な病訴を記入し、“胸痛または胸部の病
訴”という見出しの科目のところに痛みの症状を記入
し、また患者がそれ以前の心臓発作を告げた否か、ニト
ログリセリンを使っている否か、心電図の測定時に胸部
の痛みを感じていたか否かの該当する4角に印を付け
る。さらにフォ−ム100は、医師に患者のECGを評価し、
患者の心臓の律動(例えばNSR,AF/SVT,VT/VF,その他)
に関する医師の結論を報告し、またその他の心臓の疾患
(例えばPVC,LVH,脚ブロック,その他)の存在を診断す
ることを要求する。これらの項目は、患者の評価の適切
さを向上させ、かつ誤診訴訟の場合にしばしば役に立つ
重要な特徴についての証拠文書となるように、選択され
ている。
最後にフォ−ム100は、評価の結果を報告するための
部分を含む。患者は入院させるべきか否か、そして入院
させる場合には、患者はどのような種類の治療を受ける
べきか(例えば、集中治療、中間集中治療、または病
室)に関するふるい分けの決定を報告するための場所が
ある。また患者に与えるべき指示を記入するためのもう
1つの場所がある。
フォ−ム100に報告されている急性心臓虚血の確率
は、患者の容態の重さの重要な指標を与え、したがって
患者にたいして入院を指示するかどうかの決定における
重要な因子になる。入院の望ましさは、この確率が大き
くなるにつれて増大する。この確率があるレベル(例え
ば55%)よりも大きくなると、患者が入院を許される可
能性が100%に近づく、他方、確率がもう1つのレベル
(例えば5〜10%)よりも小さくなると、患者が医療施
設から退院させられる可能性が100%に近づく。これら
のレベルは、これまでに複数の病院において集められた
デ−タに基づいて決められるが、もちろん、固定した閾
値ではなく、予測器20を使うことによって導き出される
各病院の環境における経験を反映するように変化する。
フォ−ムの印刷を引き起こす、予め選定される確率の
範囲は、もし家に帰されたら心筋梗塞を引き起こす可能
性が無視できない人々(例えば、急性虚血である可能性
が5%以上の人々)を含み、家に帰される可能性が殆ん
どない患者(例えば、55%以上の人々)を除くように、
選ばれる。すなわち予め選定される範囲は、危険管理の
観点から、入院/退院の決定の文書の作成が最も必要と
される患者を含む。この予め決められる範囲の各端の閾
値を設定するための規律は、より多くの文書の作成と処
理のコストと負担と、そのような文書を利用したり保管
したりすることにより得られる利益の均衡を考慮してい
る。したがってこれらの閾値は、危険管理システムが使
用される個々の医療供給者の環境と経験を反映し、変更
することもできる。
救急室の環境では、このような文書を使用するコスト
の1つは、しばしば既に重い負担がかかっている救急室
のスタッフにさらに負担をかけることである。重態の患
者の治療ですでに手一杯のスタッフに、さらに仕事(例
えば、不必要な文書に記入すること)を追加すること
は、避けることが望ましい。さらに、スタッフが患者の
かなり大きな割合にとってしばしば不必要であると感じ
ている文書を要求することは、そのような文書が最も必
要な患者にたいして文書が作成されなくなる可能性を増
大させる。
これらのコストがかかる代りに、少なくとも3つのす
ぐにわかる利益がある。第1は、心臓患者の1部にたい
する文書の作成は、それらの患者に全ての心臓患者から
異なるものとして印を付けることである。患者に印をつ
け、医師にそれらの患者にたいする文書の処理や記入を
要求することは、医師による、よりいっそう他者の目を
気にしたその患者の評価を助長する認識の相互作用を誘
発し、それによって医師が誤った決定を行う危険を低下
させる。すなわち、文書の作成は、誤った決定が行われ
る危険がより大きくなりやすい場合に、患者を帰すとい
う誤った決定がなされる危険を少なくするのに役に立
つ。第2に、そのような患者に印をつけることは、品質
の保証を助ける。すなわち、第3者つまり病院が、より
危険度の高い患者のグル−プの識別、そのグル−プにた
いしてなされる入院/退院の決定の評価、そうするのが
適当なときに医師に対して彼がそれ以後に行う評価をど
のようにして向上させるべきかについてフィ−ドバック
を提供することが容易になる。第3に、この文書によ
り、誤った退院の決定のために誤診責任が発生する危険
が最も高い心臓患者の1部のグル−プにたいする入院/
退院の決定の根拠になった情報が記録される。すなわち
この文書は、退院が許されるべきでなかったという告訴
にたいする抗弁において使用する可能性に備えて、入院
/退院の決定の根拠となった情報を証拠として保存す
る。またこの種の危険管理により、誤診保険の保険料が
安くなる。
方程式1において使用される実際の係数は、図3に示
されている。標準的なロジスティック回帰モデルの作成
は、係数の見積りのために最尤法を用い、BMDP LRおよ
びSAS Logistプログラムを使って行った。例えば、SUG
I Supplement Library User's Guide,SAS Institu
te,p.181−202,1983の中のN.C.Cary、およびL.Engelman
“PLR Stepwise Logistic Regression",BMDP publi
shers,Westwood,Californiaを参照して戴きたい。係数
は、先見的に収集された、心臓疾患を暗示する胸痛,息
切れ,その他の症候のためにニュ− イングランドの病
院で診られた3453人の病院の救急室の患者の臨床デ−タ
に基づいて計算された。
図3において、左欄は変数Xiの名前を示し、中央の欄
は名前を付けられた変数にたいする係数biの値を指定
し、右欄は変数Xiが取ることができる値を示す。変数に
ついては、変数Xiのための最も大きな値だけが使用され
ていることに注意されたい。またECG所見は、少なくと
も2つの誘導において存在しなければならない(S−T
部およびT部の変化は、それらが右または左の完全脚ブ
ロック、左心室肥大,または脈拍調整されたQRSにたい
して2次的であるとき“正常”である)。一人の患者に
つきS−T部およびT波のそれぞれに対して、上昇を優
先して、1種類の異常だけが符号化される(TWISTDE
P)。1mm=0.1mVの標準的なECG目盛を用い、偏位はmm単
位で表す。
2320人の救急室の患者に計画的に適用したとき、予測
器20は非常に良好な診断成績を残した。そのレシ−バ−
・オペレ−ティング特性(ROC)曲線は0.88であり、ROC
曲線の方向は医師の能力に匹敵する性能を示唆してい
る。(実際に、臨床試験からの証拠は、医師の臨床判断
と組み合せると、その結果得られる診断の正確さは、予
測器または医師が単独の場合よりも高いことを示し
た。)急性虚血を持つ予測された可能性と観察された確
率の関係の傾きは1.11であり、回帰のR2は0.97であっ
た。(1.0の傾きは完全なキャリブレ−ションを表
す。)予測器が予測した急性虚血の割合と実際の急性虚
血の割合の関係の相関係数は0.99(P<0.0001)であっ
た。
その他の実施例は、次の請求項のうちに記載されてい
る。
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) A61B 5/0452

Claims (11)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】心臓に問題がおきている可能性のある患者
    を受け入れる保健医療施設において使用するための危険
    管理システムであって、 患者の心電計測定から導出された入力を受けるための第
    1の入力ポ−ト: この入力を用いてその患者がある特定の心臓の状態を持
    つ確率を計算するための予測器; 患者の計算された確率および他の臨床およびECGに関す
    る検査結果を報告する危険管理フォ−ムを作成するプリ
    ンタ、ただし前記フォ−ムはその患者を評価している者
    にその患者の評価に関係する追加情報を記入することを
    要求する科目を含み、前記計算された確率はその値がそ
    のとり得る値の全範囲よりも小さい予め選定された範囲
    内のときにだけ前記フォ−ムを作成すべく前記プリンタ
    を作動開始させる、 を含むシステム。
  2. 【請求項2】さらに、患者の心電波形を生成するための
    心電計と、その心電波形を解析し前記心電計から導出さ
    れた入力を生成するための波形解析器を含む、請求項1
    のシステム。
  3. 【請求項3】前記特定の心臓の状態が急性心臓虚血であ
    る、請求項1または2のシステム。
  4. 【請求項4】前記予め選定された範囲が、予め選定され
    た正の零でない下限よりも大きいすべての可能な確率を
    含む、請求項1のシステム。
  5. 【請求項5】前記予め選定された範囲が、約5%から約
    55%の範囲である、請求項1のシステム。
  6. 【請求項6】前記予測器が、急性心臓虚血の確率を計算
    するために、実際の臨床により得られた知識の経験的な
    数学モデルを使用する、請求項3のシステム。
  7. 【請求項7】前記予測器が、急性心臓虚血の確率を計算
    するために、回帰モデルを使用する、請求項6のシステ
    ム。
  8. 【請求項8】前記予測器が、急性心臓虚血の確率を計算
    するために、ロジスティック分布による回帰モデルを使
    用する、請求項7のシステム。
  9. 【請求項9】さらに患者の検査デ−タに関する入力を受
    け取るための第2の入力を含み、前記予測器が、患者が
    ある特定の心臓の状態にある確率を計算するために、前
    記心電計から導出された入力と共に、前記検査デ−タ入
    力を利用するように設けられている、請求項1のシステ
    ム。
  10. 【請求項10】前記計算された確率の値によらずユ−ザ
    が前記プリンタに前記フォ−ムを作成させることができ
    るようにするための手段を含む、請求項1のシステム。
  11. 【請求項11】心臓に問題がおきている可能性のある患
    者を受け入れる保健医療環境における危険管理のための
    方法であって、 患者の容態を測定するために心電計を使用すること; 心電計による患者の容態の測定信号から入力信号を生成
    すること; その入力信号から、患者がある特定の心臓の状態を持つ
    確率を計算するために予測器を使用すること; 患者の計算された確率および他の臨床およびECGに関す
    る検査結果を報告する危険管理フォ−ムの作成を開始さ
    せるために、計算された確率を使用すること、ただし前
    記フォ−ムはまたその患者を評価している者にその患者
    の評価に関係する追加情報を記入することを要求する科
    目を含み、前記計算された確率はその値がそのとり得る
    値の全範囲よりも小さい予め選択された範囲内のときに
    だけ前記フォ−ムを作成すべく前記プリンタを作動開始
    させる、 を含む方法。
JP03517258A 1990-09-21 1991-09-20 危険管理フォームを生成するための危険管理システム Expired - Lifetime JP3133756B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US586,252 1990-09-21
US07/586,252 US5276612A (en) 1990-09-21 1990-09-21 Risk management system for use with cardiac patients

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH06501181A JPH06501181A (ja) 1994-02-10
JP3133756B2 true JP3133756B2 (ja) 2001-02-13

Family

ID=24344974

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP03517258A Expired - Lifetime JP3133756B2 (ja) 1990-09-21 1991-09-20 危険管理フォームを生成するための危険管理システム

Country Status (6)

Country Link
US (1) US5276612A (ja)
EP (1) EP0553206B1 (ja)
JP (1) JP3133756B2 (ja)
AU (1) AU8767491A (ja)
DE (1) DE69122969T2 (ja)
WO (1) WO1992004863A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007020799A (ja) * 2005-07-14 2007-02-01 Fukuda Denshi Co Ltd 心電図の解析レポート及び解析装置

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5501229A (en) * 1994-08-01 1996-03-26 New England Medical Center Hospital Continuous monitoring using a predictive instrument
US5724983A (en) * 1994-08-01 1998-03-10 New England Center Hospitals, Inc. Continuous monitoring using a predictive instrument
WO1996030848A1 (en) * 1995-03-31 1996-10-03 Levin Richard I System and method of generating prognosis reports for coronary health management
US5660183A (en) * 1995-08-16 1997-08-26 Telectronics Pacing Systems, Inc. Interactive probability based expert system for diagnosis of pacemaker related cardiac problems
US5638823A (en) * 1995-08-28 1997-06-17 Rutgers University System and method for noninvasive detection of arterial stenosis
AU1126897A (en) * 1995-11-28 1997-06-19 Anthony Joseph System for evaluating treatment of chest pain patients
US5630664A (en) * 1995-12-20 1997-05-20 Farrelly; Patricia A. Hand held apparatus for performing medical calculations
US5974389A (en) * 1996-03-01 1999-10-26 Clark; Melanie Ann Medical record management system and process with improved workflow features
JP2000511670A (ja) * 1996-06-11 2000-09-05 イェン クァン オゥン 反復的問題解決技術
US5713938A (en) * 1996-11-12 1998-02-03 Pacesetter, Inc. Fuzzy logic expert system for an implantable cardiac device
US6466687B1 (en) * 1997-02-12 2002-10-15 The University Of Iowa Research Foundation Method and apparatus for analyzing CT images to determine the presence of pulmonary tissue pathology
US6135966A (en) * 1998-05-01 2000-10-24 Ko; Gary Kam-Yuen Method and apparatus for non-invasive diagnosis of cardiovascular and related disorders
US6067466A (en) * 1998-11-18 2000-05-23 New England Medical Center Hospitals, Inc. Diagnostic tool using a predictive instrument
GB2352815A (en) * 1999-05-01 2001-02-07 Keith Henderson Cameron Automatic health or care risk assessment
CA2368931A1 (en) * 1999-06-02 2000-12-14 Algorithmics International Corp. Risk management system, distributed framework and method
US7542913B1 (en) * 2000-03-08 2009-06-02 Careguide, Inc. System and method of predicting high utilizers of healthcare services
US6665559B2 (en) * 2000-10-06 2003-12-16 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. Method and apparatus for perioperative assessment of cardiovascular risk
US7493264B1 (en) 2001-06-11 2009-02-17 Medco Health Solutions, Inc, Method of care assessment and health management
US20030032871A1 (en) * 2001-07-18 2003-02-13 New England Medical Center Hospitals, Inc. Adjustable coefficients to customize predictive instruments
US20030028406A1 (en) * 2001-07-24 2003-02-06 Herz Frederick S. M. Database for pre-screening potentially litigious patients
US7272435B2 (en) * 2004-04-15 2007-09-18 Ge Medical Information Technologies, Inc. System and method for sudden cardiac death prediction
US20050234354A1 (en) * 2004-04-15 2005-10-20 Rowlandson G I System and method for assessing a patient's risk of sudden cardiac death
US7415304B2 (en) * 2004-04-15 2008-08-19 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. System and method for correlating implant and non-implant data
US7162294B2 (en) 2004-04-15 2007-01-09 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. System and method for correlating sleep apnea and sudden cardiac death
US10468139B1 (en) 2005-12-28 2019-11-05 United Services Automobile Association Systems and methods of automating consideration of low body mass risk
US7945462B1 (en) 2005-12-28 2011-05-17 United Services Automobile Association (Usaa) Systems and methods of automating reconsideration of cardiac risk
US8024204B1 (en) 2005-12-28 2011-09-20 United Services Automobile Association Systems and methods of automating determination of low body mass risk
US8005694B1 (en) 2005-12-28 2011-08-23 United Services Automobile Association Systems and methods of automating consideration of low cholesterol risk
US8019628B1 (en) 2005-12-28 2011-09-13 United Services Automobile Association Systems and methods of automating determination of hepatitis risk

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3608545A (en) * 1968-11-25 1971-09-28 Medical Engineering Research C Heart rate monitor
DE2425254C3 (de) * 1973-05-28 1980-11-20 Citizen Watch Co., Ltd., Tokio Tragbare elektronische Uhr
US4181135A (en) * 1978-03-03 1980-01-01 American Optical Corporation Method and apparatus for monitoring electrocardiographic waveforms
US4457315A (en) * 1978-09-18 1984-07-03 Arvin Bennish Cardiac arrhythmia detection and recording
US4315309A (en) * 1979-06-25 1982-02-09 Coli Robert D Integrated medical test data storage and retrieval system
US4230125A (en) * 1979-07-09 1980-10-28 Schneider Daniel E Method and apparatus for effecting the prospective forewarning diagnosis of sudden brain death and heart death and other brain-heart-body growth maladies such as schizophrenia and cancer and the like
US4422081A (en) * 1979-10-24 1983-12-20 Del Mar Avionics Validator for electrocardial data processing system
US4347851A (en) * 1980-10-21 1982-09-07 Norman S. Blodgett Vital signs monitor
US4404974A (en) * 1981-08-07 1983-09-20 Possis Medical, Inc. Method and apparatus for monitoring and displaying heart rate and blood pressure product information
US4680708A (en) * 1984-03-20 1987-07-14 Washington University Method and apparatus for analyzing electrocardiographic signals
US4664125A (en) * 1984-05-10 1987-05-12 Pinto John G Flow-occluding method for the diagnosis of heart conditions
US4679144A (en) * 1984-08-21 1987-07-07 Q-Med, Inc. Cardiac signal real time monitor and method of analysis
US4754762A (en) * 1985-08-13 1988-07-05 Stuchl Ronald J EKG monitoring system
US5054493A (en) * 1986-01-31 1991-10-08 Regents Of The University Of Minnesota Method for diagnosing, monitoring and treating hypertension
US4974162A (en) * 1987-03-13 1990-11-27 University Of Maryland Advanced signal processing methodology for the detection, localization and quantification of acute myocardial ischemia
US4957115A (en) * 1988-03-25 1990-09-18 New England Medical Center Hosp. Device for determining the probability of death of cardiac patients
US4974598A (en) * 1988-04-22 1990-12-04 Heart Map, Inc. EKG system and method using statistical analysis of heartbeats and topographic mapping of body surface potentials

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007020799A (ja) * 2005-07-14 2007-02-01 Fukuda Denshi Co Ltd 心電図の解析レポート及び解析装置

Also Published As

Publication number Publication date
WO1992004863A1 (en) 1992-04-02
US5276612A (en) 1994-01-04
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EP0553206B1 (en) 1996-10-30
JPH06501181A (ja) 1994-02-10
EP0553206A1 (en) 1993-08-04
DE69122969D1 (de) 1996-12-05
DE69122969T2 (de) 1997-05-07
AU8767491A (en) 1992-04-15

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