JP5166741B2 - 医学的処置のための予測的スケジュール作成手法 - Google Patents
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Description
時間につれて収集した患者・処置履歴データを利用して、ヘルスケア機関内で行うべき新しい患者処置のための最適な一組の処置パラメータを予測することができる。履歴データは、例えば、新しい患者について処置を何処でどんな装置により遂行すべきかを予測し、新しい患者について処置を何時遂行すべきかを予測し、新しい患者についての処置を誰が行うべきかを予測し、並びに最良の走査結果を得るための身体姿勢、造影剤、及び処置のタイミング因子(例えば、12時間の絶食、次いで造影剤注入、次いで30分の待機、次いで走査、次いで2時間待機、次いで再度の走査)のような処置についての他の詳細を予測するために使用することができる。患者・処置履歴データは、以前の患者についての実際の完了した処置データを含む。該データは、例えば、リレーショナル・データベース構造、オブジェクト指向データベース構造、又は他の適当なデータベース構造で保存することができる。統計的報告についての人手による再検討は、このような報告が予測的スケジュール作成アルゴリズムの動作中に実時間で自動的に生じるので、中止されるか又は最少にされる。
図1は、本発明の一実施形態に従って構成された、医学的処置のための予測的スケジュール作成システムのブロック図である。処置は、例えば、CT/CAT走査、MRI走査、PET走査、超音波検査、X線撮影、乳房撮影、骨密度測定/走査、核カメラ走査、或いはその他のこのような医学的イメージング又は診断用処置であってよい。
図2は、本発明の一実施形態に従った、図1のシステムに供給することのできる患者/処置履歴データを収集するための方法を例示する概要図である。収集されたデータは予測モデル(1つ又は複数)のための基礎を形成する。これらのモデルを構築するための患者・処置履歴データが、多数(例えば、数十、数百、数千、数百万など)の患者について所定の期間(例えば、数週間、数ヶ月、数年、数十年など)にわたって収集されると仮定する。
図3a及び3bは、本発明の一実施形態に従って構成された、図1のシステム内に示された学習モジュールの例を示すブロック図である。
P(R=r|e)=[P(e|R=r)P(R=r)]/P(e)
となり、ここで、P(R=r|e)は、証拠(evidence)をeとして、確率変数Rが値rを持つ確率を表す。分母は、事後確率を最大で1にするための正規化定数であり、Rの全ての可能な値にわたって分子を合算することによって計算することができる(すなわち、P(e)=P(R=0,e)+P(R=1,e)+・・・=和rP(e|R=r)P(R=r))。これは(Rにわたって周辺化する)周辺尤度と呼ばれており、証拠の事前確率を生じさせる。
(
PatientID LONG KEY,
Sex TEXT DISCRETE,
[Problem] TEXT DISCRETE,
[Age Range] LONG DISCRETE,
[Scheduled PROCEDURE] TEXT DISCRETE,
[Procedure Duration] LONG DISCRETE PREDICT,
[Exam Detail Type] TEXT DISCRETE PREDICT
)
Using Microsoft_Naive_Bayes
公知のように、DMX(Data Mining Extensions)はデータ・マイニング・オブジェクトを生成し操作するために使用される言語である。DMXステートメントはマイニング・モデルを生成し、修正し及び活用するために使用することができ、またDMX関数はマイニング・モデルについて統計的情報を検索し表示するために使用することができる。マイクロソフト・ナイーブ・ベイズは1つの商業上入手可能なDMX予測モデル構築ソフトウエアである。一般に、ナイーブ・ベイズは、予測可能な属性の各々状態が与えられていると、入力属性の各々の可能な状態について確率を計算する。これは、後で、既知の入力属性に基づいて、予測した属性の結果を予測するために使用することができる。
OPENQUERY([DataSource], SELECT * FROM [view Prior Procedure And Patient
Information] )。
図4は、本発明の一実施形態に従って構成された、図1のシステムに示した分類モジュールのブロック図である。
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT @Sex AS [SEX], @Problem AS [PROBLEM], @AgeRange AS [AGE Range],
@ScheduledProcedure AS [Scheduled Procedure] )。
図5は、本発明の一実施形態に従って構成された、医学的処置のために患者について予測的にスケジュール作成する方法を例示する。図に示すように、本方法は、学習モード及び予測モードを含む。本方法は、例えば、図1に示されたシステムによって実施することができ、その場合、学習モジュールが学習モードを具現化し、また分類モジュールが予測モードを具現化する。
Claims (9)
- 患者に対する医療事象をコンピュータにより予測的にスケジュール作成するために、記憶装置内に、1セットのコンピュータ実行可能コードを構成するスケジュール作成方法であって、
前記1セットのコンピュータ実行可能コードは、
患者・処置履歴データを受け取る段階(505)と、
前記受け取った患者・処置履歴データをスキーマに変換する段階(510)と、
前記スキーマからの前記変換後の患者・処置データを使用して複数の予測モデルを構築する段階(515)と、
患者のための医学的処置について予測的にスケジュール作成するスケジュール作成段階(530)と、
を有し、
前記スケジュール作成段階が、
前記複数の予測モデルのそれぞれにおいて一組の目標患者・処置データを処理して、それぞれの処理に結果に対するスコアを決定する段階と、
各スコアに基づいて、前記複数の予測モデルからの予測のうちの過半数が一致しているか否かを判定する段階と、
予測が一致した複数の予測モデルと一組の目標患者・処置データとを利用して、医療的処置について予測的にスケジュール作成する段階と、
を有する、
ことを特徴とするスケジュール作成方法。 - 新しい患者・処置履歴データを受け取ったと判定されたことに応答して(520)、前記複数の予測モデルを更新する段階を更に含むことを特徴とする請求項1記載の方法。
- 医学的処置について予測的にスケジュール作成する前記スケジュール作成段階の前に、前記目標患者・処置データを含む新しいスケジュール作成事象要求を受け取ることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 前記目標患者・処置データは前記スキーマに適合するように変換される(510)ことを特徴とする請求項3記載の方法。
- 前記患者・処置履歴データは、以前に完了した患者処置からの実際のデータを有し、該実際のデータには、処置の属性、処置の継続期間、患者の人口統計的データ、使用される装置、及び担当職員の内の少なくとも1つが含まれていることを特徴とする請求項1記載の方法。
- 前記複数の予測モデルは、ナイーブ・ベイズ、ロジスティックス回帰、神経回路網、最大エントロピー及び決定木予測モデルの内の少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1記載の方法。
- 患者に対する医学的処置をコンピュータにより予測的にスケジュール作成するために、
1セットのコンピュータ実行可能コードを記憶する記憶装置と、
前記1セットの実行可能コードを実行するプロセッサと、
を有するシステムであって、
前記1セットのコンピュータ実行可能コードが、
受け取った患者・処置履歴データをスキーマに変換し、且つ前記スキーマからの前記変換後の患者・処置データを使用して複数の予測モデルを構築する学習モジュールと、
目標患者・処置データと前記複数の予測モデルとを利用して、患者のための医学的処置について予測的にスケジュール作成する分類モジュールと、
を有し、
前記分類モジュールは、
前記複数の予測モデルのそれぞれにおいて一組の目標患者・処置データを処理して、それぞれの処理に結果に対するスコアを決定し、
各スコアに基づいて、前記複数の予測モデルからの予測のうちの過半数が一致しているか否かを判定し、
予測が一致した複数の予測モデルと一組の目標患者・処置データとを利用して、医療的処置について予測的にスケジュール作成する
モジュールである、
スケジュール作成システム。 - 前記学習モジュールは、新しい患者・処置履歴データを受け取ったことに応答して、前記複数の予測モデルを更新するように更に構成されている、請求項7記載のシステム。
- 前記複数の予測モデルは、ナイーブ・ベイズ予測モデル、ロジスティックス回帰予測モデル、及び神経回路網予測モデルの内の少なくとも1つを含んでいることを特徴とする請求項7記載のシステム。
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