JP5296923B2 - 埋込式医療デバイスをプログラミングするためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本出願は、２０１０年５月１２日に、米国以外の全ての国を指定した出願人として米国企業のＣａｒｄｉａｃ Ｐａｃｅｍａｋｅｒｓ，Ｉｎｃ名義で出願され、インド市民Ｄｅｅｐａ Ｍａｈａｊａｎ、中国市民Ｙａｎｔｉｎｇ Ｄｏｎｇ、パキスタン市民Ｍｕｈａｍｍａｄ Ａ． Ａｈｍａｄを米国のみを指定した出願人としてＰＣＴ国際出願され、２００９年５月１４日に出願された米国仮特許出願第６１／１７８，０９６号、および２０１０年５月１１日に出願された米国特許出願第１２／７７７，６８０号の優先権を主張し、これらの米国出願の内容が本明細書において参照により援用される。

本開示は、概して、埋込式医療デバイスに関し、より具体的には、とりわけ、埋込式医療デバイスをプログラミングするためのシステムおよび方法に関する。

埋込式医療デバイス（ＩＭＤ）は、一般に、患者に治療を提供するために使用される。埋込式医療デバイスは、とりわけ、心調律管理デバイスおよび神経系刺激デバイスを含むことが可能である。いくつかの種類の埋込式医療デバイスは、標的組織内またはそれを中心として配置される１つ以上の電極を有する、導線ワイヤ（「刺激導線」）あるいはカテーテルを介して、標的組織に電気刺激を送達する。

搭載プロセッサを含む種類の現代のＩＭＤは、概して、高度にプログラミング可能である。多くの異なるパラメータは、医師等の医療提供者によって調節され得る、公称値を有することが可能である。例えば、ペーシングデバイスの文脈では、パラメータは、ペーシング振幅、ペーシングレート、パルス幅等を含むことが可能である。

相関分析は、データ集合内の関係を発見するために使用可能である、分析技法である。一実施例として、相関分析は、店舗において、消費者によって購入された異なる項目間の関係を導出するために、マーケットバスケットトランザクションを分析するために使用されている。

本発明の実施形態は、とりわけ、埋込式医療デバイスをプログラミングするためのシステムおよび方法を対象とする。ある実施形態では、本発明は、埋込式医療デバイスをプログラミングする方法を含む。方法は、複数の埋込式医療デバイスからの以前にプログラミングされたパラメータ値集合を表すパラメータデータを収集するステップを含むことが可能である。方法は、パラメータデータ上で相関分析を行い、相関ルール集合を形成するステップをさらに含むことが可能である。方法は、相関ルール集合に基づいて、特有の患者に関して、システムユーザに、パラメータ選択肢を提案するステップをさらに含むことが可能である。

ある実施形態では、本発明は、複数の埋込式医療デバイスからの以前にプログラミングされたパラメータ値集合を表すパラメータデータを収集するステップを含む、埋込式医療デバイスをプログラミングする方法を含む。方法はまた、複数の埋込式医療デバイスからの以前にプログラミングされたパラメータ値によって達成された効果を表す転帰データを収集するステップを含むことが可能である。方法はまた、パラメータデータを対応する転帰データとリンクさせ、マスタデータ集合を形成するステップを含むことが可能である。方法はまた、マスタデータ集合上で相関分析を行い、パラメータ／転帰相関ルール集合を形成するステップを含むことが可能である。

ある実施形態では、本発明は、以前に導出された相関ルール集合を取得するステップを含む、埋込式医療デバイスをプログラミングする方法を含むことが可能である。方法はまた、システムユーザから、少なくとも１つのパラメータ選択肢を受信するステップを含むことが可能である。方法はまた、相関ルール集合に基づいて、システムユーザから、パラメータ選択肢と関連付けられた付加的パラメータ設定を識別するステップを含むことが可能である。方法はまた、システムユーザに、付加的パラメータ設定を提案することを含むことが可能である。

ある実施形態では、本発明は、医療システムを含むことが可能である。医療システムは、複数の埋込式医療デバイスからの以前にプログラミングされたパラメータ値を表すデータ集合上で相関分析を行ない、相関ルール集合を導出するように構成される、サーバと、埋込式医療デバイスをプログラミングするためのデバイスであって、ユーザインターフェースを含み、導出された相関ルール集合に基づいて、特有の患者に関して、システムユーザに、パラメータ選択肢を提案するように構成される、デバイスと、を含むことが可能である。

本発明の開示は、本願の教示のいくつかの概要であって、本主題の排他的または包括的取り扱いを意図するものではない。さらなる詳細は、発明を実施するための形態および添付の請求項に見出される。他の側面は、以下の発明を実施するための形態を熟読および理解し、その一部を形成する図面を参照することによって、当業者には明白となるであろう（それぞれ、限定的意味で捉えられるものではない）。本発明の範囲は、添付の請求項およびそれらの法的同等物によって定義される。

本発明は、以下の図面と併用することによって、より完全に理解されるであろう。
（項目１）
埋込式医療デバイスをプログラミングする方法であって、
複数の埋込式医療デバイスから、以前にプログラミングされたパラメータ値集合を表すパラメータデータを収集することと、
該パラメータデータ上で相関分析を行い、相関ルール集合を形成することと、
該相関ルール集合に基づいて、特有の患者に関して、システムユーザにパラメータ選択肢を提案することと
を含む、方法。
（項目２）
システムユーザから、少なくとも１つのパラメータ選択肢を受信することをさらに含み、システムユーザに、パラメータ選択肢を提案することは、先行条件として、該システムユーザからの少なくとも１つのパラメータ選択肢を含んでいる相関ルールに基づく、項目１または３−１７のいずれかに記載の方法。
（項目３）
上記特有の患者に関する情報を取得することをさらに含み、システムユーザに、パラメータ選択肢を提案することは、上記相関ルールおよび該特有の患者に関する情報に基づく、項目１−２または４−１７のいずれかに記載の方法。
（項目４）
システムユーザに、パラメータ選択肢を提案することは、先行条件として、上記特有の患者に関する情報を含んでいる相関ルールに基づく、項目１−３または５−１７のいずれかに記載の方法。
（項目５）
上記特有の患者に関する情報は、上記埋込式医療デバイス、システムユーザ、または電子医療記録のうちの少なくとも１つから取得される、項目１−４または６−１７のいずれかに記載の方法。
（項目６）
特定の患者に対して、同一プログラミングセッション内で行なわれた変更を反映するパラメータデータをグループ化することをさらに含む、項目１−５または７−１７のいずれかに記載の方法。
（項目７）
特定のデバイスに対して、公称パラメータ値にわたって行なわれた変更を反映するパラメータデータをグループ化することをさらに含む、項目１−６または８−１７のいずれかに記載の方法。
（項目８）
特定のデバイス機能に関連するパラメータに基づいて、パラメータデータをグループ化することをさらに含む、項目１−７または９−１７のいずれかに記載の方法。
（項目９）
患者特性および患者転帰データのうちの少なくとも１つに基づいて、上記パラメータデータを患者特性群に細分化することをさらに含む、項目１−８または１０−１７のいずれかに記載の方法。
（項目１０）
患者特性および患者転帰データのうちの少なくとも１つに基づいて、上記パラメータデータを患者群に細分化することと、
上記システムユーザによって治療される患者の少なくとも１つの特性に基づいて、陽性転帰と関連付けられた適切な細分化された患者群を選択することと、
該システムユーザによって治療される患者に対して、上記相関ルールに基づいて、パラメータ選択肢を提案することと
をさらに含む、項目１−９または１１−１７のいずれかに記載の方法。
（項目１１）
相関分析を行なった後、パラメータ選択肢を提案する前に、１つ以上の事後処理作業を行なうことをさらに含む、項目１−１０または１２−１７のいずれかに記載の方法。
（項目１２）
事後処理作業は、ドメイン知識ベースに対する相関分析の際に導出された相互参照相関ルールを含む、項目１−１１または１３−１７のいずれかに記載の方法。
（項目１３）
事後処理作業は、相関分析の際に導出された相関ルールを使用して、ドメイン知識ベースを更新することを含む、項目１−１２または１４−１７のいずれかに記載の方法。
（項目１４）
事後処理作業は、ユーザ入力およびドメイン知識ベースからのデータのうちの少なくとも１つに基づいて、相関分析の際に導出された相関ルールの部分集合を選択することを含む、項目１−１３または１５−１７のいずれかに記載の方法。
（項目１５）
埋込式医療デバイスをプログラミングする方法であって、
複数の埋込式医療デバイスからの以前にプログラミングされたパラメータ値集合を表すパラメータデータを収集することと、
該複数の埋込式医療デバイスからの以前にプログラミングされたパラメータ値によって達成された効果を表す転帰データを収集することと、
該パラメータデータを該対応する転帰データにリンクさせ、マスタデータ集合を形成することと、
該マスタデータ集合上で相関分析を行い、パラメータ／転帰相関ルール集合を形成することと、
該相関ルール集合に基づいて、特有の患者に関して、システムユーザに、パラメータ選択肢を提案することと
を含む、方法。
（項目１６）
システムユーザから、患者の治療のためのパラメータ選択肢を受信することと、
上記パラメータ／転帰相関ルールに従って、該受信されたパラメータ選択肢が、陰性転帰と関連付けられる場合、該システムユーザに、警告を発することをさらに含む、項目１−１５または１７のいずれかに記載の方法。
（項目１７）
上記転帰データは、％心臓ペーシング時間、％ＢｉＶペーシング時間、％ＲＶペーシング時間、ＡＦ負荷、心拍変動、患者症状データ、療法応答データ、ＬＶ効率、高血圧データ、代償不全事象、ショック投与回数、不整脈発現数、生存率、導線インピーダンスデータ、および内因性振幅のうちの少なくとも１つを含む、項目１−１６のいずれかに記載の方法。
（項目１８）
医療システムであって、
プロセッサと、メモリモジュールとを含む、サーバであって、複数の埋込式医療デバイスからの以前にプログラミングされたパラメータ値を表すデータ集合上で相関分析を行ない、相関ルール集合を導出するように構成される、サーバと、
埋込式医療デバイスをプログラミングするためのデバイスであって、ユーザインターフェースを含み、該導出された相関ルール集合に基づいて、特有の患者に関して、システムユーザに、パラメータ選択肢を提案するように構成される、デバイスと
を含む、システム。
（項目１９）
プログラミングするためのデバイスは、システムユーザから、上記ユーザインターフェースを通して、少なくとも１つのパラメータ選択肢を受信するように構成され、該システムユーザに提案されたパラメータ選択肢は、先行条件として、該システムユーザからの少なくとも１つのパラメータ選択肢を含んでいる相関ルールに基づく、項目１８または２０のいずれかに記載の医療システム。
（項目２０）
上記システムは、上記サーバが、相関分析を行った後、埋込式医療デバイスをプログラミングするためのデバイスが、パラメータ選択肢を提案する前に、１つ以上の事後処理作業を行なうようにさらに構成され、該１つ以上の事後処理作業は、ドメイン知識ベースに対する相関分析の際に導出された相互参照相関ルールを含む、項目１８−１９のいずれかに記載の医療システム。

図１は、一例として、生体内原位置心調律管理（ＣＲＭ）デバイスを示す、概略図である。 図２は、一例として、ＣＲＭデバイスの問い合わせのための環境を示す、概略図である。 図３は、本明細書におけるいくつかの実施形態に従って行なわれる、作業の概略図である。 図４は、パラメータデータをグループ化するための一技法として、論理階層を例証する、概略図である。 図５は、デバイス機能に基づいて、パラメータデータをグループ化するステップを例証する、概略図である。 図６は、事後処理と関連付けられる、種々の作業を例証する、概略図である。 図７は、本明細書における実施形態に従う、方法の工程図である。 図８は、本明細書における実施形態に従う、方法の工程図である。

本発明は、種々の修正および代替形態をとり得るが、その仕様は、実施例および図面を介して示され、詳細に説明される。しかしながら、本発明は、説明される特定の実施形態に限定されないことを理解されたい。対照的に、本発明の精神および範囲にある修正、同等物、および代替を網羅することが意図される。

搭載プロセッサを含む種類の現代のＩＭＤは、概して、所与の患者に最適療法を提供する試みとして、プログラミング可能である。本プログラミングは、概して、デバイスの機能に影響を及ぼす、パラメータ値を設定するプロセスを通して、生じる。基礎レベルでは、パラメータは、ペーシング振幅、ペーシングレート、およびパルス幅等を含むことが可能である。より高度なレベルでは、パラメータはまた、システムユーザに、不整脈の検出、不整脈に対する応答等の目的のために、異なる可能なアルゴリズム間で選択させることによって、デバイス作業を制御可能である。

しかしながら、パラメータは、多くの場合、患者に及ぼすその効果の観点から、分離して動作することはない。むしろ、いくつかのプログラミングパラメータは、有効な療法を送達するために、ともに相互作用するのが典型的である。

本明細書における実施形態は、埋込式医療デバイスに対して、パラメータを設定するプロセスを補助するために、相関分析を利用するためのシステムおよび方法を含む。

環境
種類に応じて、ＣＲＭデバイスは、概して、最大三心腔に治療用電気刺激を提供する。単腔ＣＲＭデバイスは、典型的には、右心房または右心室に取着される、１つのペーシング導線に依存する一方、二腔ＣＲＭデバイスは、右心房および右心室に取着される、一対のペーシング導線を利用する。三心腔ＣＲＭデバイスは、概して、右心房、右心室、および冠静脈系内のペーシング導線を使用する。図１は、一例として、二腔ペーシング導線１３を伴う、生体内原位置ＣＲＭデバイス１２を示す、概略図である。ＣＲＭデバイスは、とりわけ、ペースメーカー、埋込式除細動器、および心臓再同期療法（ＣＲＴ）デバイスを含むことが可能である。

ＣＲＭデバイス１２は、患者１０の胸部、腹部、または他の身体の場所に外科的に埋め込まれ、患者の心臓１１内の監視を提供し、療法を送達するための一対のペーシング導線１３を含む。電気刺激は、各ペーシング導線１３の遠位端上の電極１４ａ、１４ｂを通して送達される。ＣＲＭデバイス１２はまた、変換器１５と、発振器１６と、制御回路１７と、メモリ１８と、演算回路に有限電源を提供する、電源１９と、を含むことが可能である、密閉された筐体内に演算回路を封入する。変換器１５は、ＣＲＭデバイス１２とインターフェースをとるために、外部デバイスからの信号等、信号変換を提供する。発振器１６は、ＩＭＤ作業のタイミングを制御することによって、内部デバイス作業を調整する。制御回路１７は、療法送達または生理機能測定監視等、デバイスの機能を実装する。ＣＲＭデバイス１２は、それが埋め込まれている患者内の不整脈を識別可能である。単なる一実施例として、ＣＲＭデバイス１２は、ペーシング導線１３上の電極等、電極を通して感知される、Ｐ‐Ｐ間隔心電図データを監視することによって、心房性頻脈性不整脈の発現を識別可能である。頻脈性不整脈発現を感知する多くの他の技法もまた、デバイスによって使用可能である。最後に、メモリ１８は、プログラミング、状態、およびデバイス作業特性を含む、患者の監視された生理機能測定およびパラメータ情報等、記録されたデータを格納する。

周期的に、ＣＲＭデバイス１２は、外部デバイスによる問い合わせが行なわれ、記録されたデータを読み出し、プログラミングをダウンロードする。図２は、一例として、ＣＲＭデバイス１２の問い合わせのための環境３０を示す、概略図である。ＣＲＭデバイス１２に加え、環境３０は、中継器３１または他の患者動作可能ＩＭＤ問い合わせデバイスを含むことが可能である。中継器３１は、プロセッサと、メモリモジュールと、を含むことが可能である。中継器３１は、ディスプレイ画面を含む、ユーザインターフェースと、ボタンまたはタッチ画面等のユーザ入力デバイスと、を含むことが可能である。中継器３１は、無線または誘導テレメトリ３２、あるいは他のインターフェースを通して、自動的に、スケジュールに基づいて、もしくは患者または付帯制御下、要求に応じて、ＣＲＭデバイス１２に定期的に問い合わせを行なう。問い合わせは、毎月、毎週、または毎日、あるいは必要または実践に応じた頻度において、行なうことが可能である。中継器３１は、ダウンロードされたデータをローカルで格納する、またはネットワーク３８に接続し、ダウンロードされたデータをデータベース３６内に格納することが可能である。

加えて、環境３０は、概して、患者データ３７が格納されるデータベース３６に連結される、集中型サーバ３５を含む。サーバ３５は、プロセッサと、メモリモジュールと、を含むことが可能である。メモリモジュールは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または当業者に周知の他の種類のメモリを含むことが可能である。患者データ３７は、具体的には、複数の患者のための埋込式医療デバイスのパラメータ設定に関するデータ、タイムスタンプデータ、患者特性データ（年齢、性別、診断状態等）、転帰データ（その実施例は、以下に詳述される）、心電図データ等を含むことが可能である。いくつかの実施形態では、電子医療記録のためのデータベース４０もまた、含まれることが可能である。サーバ３５は、他の構成要素の中でもとりわけ、プロセッサを含むことが可能である。サーバ３５は、本明細書に説明される種々の方法に従って、格納された患者データ３７を処理可能である。中継器３１は、サーバ３５と遠隔でインターフェースをとり、インターネットを含む、公共広域ネットワーク等、ネットワーク３８を通して、記録されたデータおよびプログラミングを交換する。２００６年３月７日発行のＭａｚａｒの関連する共同所有の米国特許第７，００９，５１１号に説明され、参照することによって組み込まれるもの等、他の形態の遠隔サーバインターフェースも可能である。

加えて、介護者、特に、心臓専門医および電気生理学者は、クライアント３９またはサーバ３５とインターフェースをとられた他のシステムを通して、患者データ３７にアクセス可能である。介護者はまた、別個に、誘導または無線テレメトリ３４、あるいは他のインターフェースを利用する、従来のプログラマ３３を使用して、ＣＲＭデバイス１２に直接問い合わせを行なうことが可能である。プログラマ３３は、プロセッサと、メモリモジュールと、を含むことが可能である。プログラマ３３は、ディスプレイ画面を含む、ユーザインターフェースと、キーボードおよび／またはポイントデバイス等、ユーザ入力デバイスと、を含むことが可能である。プログラマ３３は、ウンロードされたデータをローカルに格納する、またはネットワーク３８に接続し、データベース３６内にダウンロードされたデータを格納可能である。中継器３１およびプログラマ３３は両方とも、それぞれ、埋込式医療デバイスをプログラミングするためのデバイスとみなすことが可能である。

次に、図３を参照すると、実施形態は、事前処理１０２、相関分析１０４、および事後処理１０６の作業を含むことが可能であることを理解されるであろう。次に、これらの作業の種々の側面について、詳述される。

相関分析事前処理
ある実施形態では、埋込式医療デバイスをプログラミングする文脈における、相関ルールの導出は、以前にプログラミングされたデバイスからのパラメータデータ集合を収集することによって始まる。いくつかの実施形態では、本データ集合は、まとまりとして取得可能である。他の実施形態では、本データ集合は、プログラマ（図２の３３等）または中継器（図２の３１等）から、サーバにパスされる情報に基づいて、経時的に蓄積可能である。いくつかの実施形態では、データ集合は、静的であることが可能である。他の実施形態では、データ集合は、動的であることが可能であって、周期的に、または新しいデータが、埋込式医療デバイスをプログラミングするためのデバイスから取得される度に、更新可能である。

パラメータデータに加え、相関ルールを導出するために使用されるデータ集合はまた、他の種類の情報を含むことが可能であることを理解されるであろう。一例として、いくつかの実施形態では、相関ルールを導出するために使用されるデータ集合はまた、患者転帰データを含むことが可能である。転帰データは、心臓ペーシングにかかる時間の割合（「％心臓ペーシング時間」、二心室ペーシングにかかる時間の割合（「％ＢｉＶペーシング時間」）、右心室ペーシングにかかる時間の割合（「％ＲＶペーシング時間」）、心房細動負荷（「ＡＦ負荷」）、心拍変動、患者症状データ、療法応答データ、左心室効率データ（「ＬＶ効率」）、高血圧データ、年間ＨＦ代償不全事象（「代償不全事象」）、ショック投与回数、不整脈発現数、生存率、導線インピーダンスデータ、内因性心臓活動の振幅（「内因性振幅」）等に関するデータを含むことが可能である、それらに限定されない。いくつかの実施形態では、データ集合はまた、年齢、性別、ＮＹＨＡ（Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ Ｈｅａｒｔ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）分類、体重、併存疾患等、患者に関する特性を含むことが可能である。プログラミング変更または疾患進行による、経時的患者転帰／特性あるいはその変化は、相関ルールを導出するために使用可能である。

１つ以上の事前処理ステップが、パラメータデータ集合上で相関分析を行なう前に、行なうことが可能である。いくつかの実施形態では、事前処理は、相関分析に先立って、パラメータデータを「記録」にグループ化（または、区分化）するステップを含むことが可能である。

相関ルールの導出に先立って、パラメータデータを記録にグループ化する種々の方法が存在することを理解されるであろう。一実施形態では、パラメータデータは、臨床的関連性に基づいて、階層化アプローチに従って、グループ化または区分化可能である。高レベルでは、どのＡＴＰ方式が使用されるか等、抗頻脈心臓療法の詳細に関するパラメータデータが、概して、抗頻脈心臓療法自体が、システムユーザによってオンにされる時のみ関連するようになることを理解されるであろう。換言すると、抗頻脈心臓療法が、システムユーザによって有効にされない場合でも、どのＡＴＰ方式が使用されるか等、抗頻脈心臓療法に関する詳細は、その特定の時間において、その特定のデバイスに対して関連しない。これらの論理的関係の知識は、相関ルールの導出に先立って、パラメータデータを記録にグループ化するために、使用可能である。

図４を参照すると、関連パラメータに影響を及ぼす、例示的集合論理階層が、示される。本論理階層の最上位レベル２０２は、頻脈を検出および治療するように設計される、プログラミングパラメータに対応する、頻脈のための表示「頻脈」である。第１の論理分岐２０４は、心室細動と心室頻脈との間を区別するため等、頻脈内で認識される区域の数に基づいて生じ、プログラミング可能パラメータである。１つのみの区域が存在する場合、第１のパラメータ集合２０６が、関連する。しかしながら、２つの区域が存在する場合、他のパラメータ集合が、可能性として、関連する。例えば、抗頻脈心臓ペーシング療法が、「オフ」にされる場合、第２のパラメータ集合２１０が、関連する。しかしながら、抗頻脈心臓ペーシング療法が、「オン」にされる場合、第３のパラメータ集合２１２が、関連する。図４に例証される仕様は、論理階層が、可能性のある関連パラメータ集合を導出するために、どのように使用可能であるかの一実施例にすぎないことを理解されるであろう。関連パラメータ集合は、後の相関分析の目的のために、記録として、グループ化可能である。

別の実施形態では、特定のデバイス機能に関連するパラメータデータが、グループ化可能である。いくつかの実施例では、特有の機能に関連するパラメータは、プログラミングインターフェースからタブ化ビュー内の単一タブ上にともに表出する。プログラミングインターフェース画面からの単一タブ内の１つのパラメータに対する値は、同一タブ上に表出する、他のパラメータ値より強固な関係を有してもよい。したがって、いくつかの実施形態では、パラメータデータは、その機能に基づいて、グループ化可能である。

次に、図５を参照すると、概略タブ化インターフェース画面３００が、示される。タブ化インターフェース画面３００は、頻脈療法に関連するパラメータを対象とする、第１のタブ３０２を含む。タブ化インターフェース画面３００は、徐脈療法に関連するパラメータを対象とする、第２のタブ３０４を含む。タブ化インターフェース画面３００は、付加的パラメータを含む、「概要」と標識化された第３のタブ３０６を含む。タブ化インターフェース画面３００はまた、他のパラメータを対象とし得る、第４のタブ３０８を含む。第１のタブ３０２下は、関連付けられた値を伴う、第１のパラメータ集合３１０である。第１のパラメータ集合３１０は、本実施形態では、すべて頻脈関連パラメータであるという点において、相互に対して論理関係を有することが可能である。したがって、いくつかの実施形態では、第１のパラメータ集合３１０は、後の相関分析処理の目的のために、「記録」としてグループ化可能である。

いくつかの実施形態では、パラメータデータは、個々のパラメータに対して行なわれた変更間の時間的関係に従って、グループ化可能である。例えば、一実施形態では、パラメータデータは、所与のプログラミングセッション内において、システムユーザによって変更されたその値を有していたそのれらのパラメータに従って、グループ化可能である。一例として、患者が、臨床医を訪れ、そのデバイスが、プログラマデバイスによって問い合わせが行なわれた時、システムユーザは、その特定の問い合わせセッションの際、１つ以上のパラメータ値を変更してもよい。次いで、パラメータデータ集合内において、同一問い合わせセッションの際に行なわれたそれらの変更は、相関ルールの導出前に、「記録」としてグループ化可能である。

別の実施形態では、パラメータデータは、変更が、同一問い合わせセッションの際に行なわれたかどうかにかかわらず、特定のデバイスに対する公称値にわたって行なわれたそれらのパラメータ変更別にグループ化可能である。したがって、このようなデータのグループ化において、より広範には、所与のプログラミングセッションの際に同時に行なわれたそれらの変更だけの代わりに、特定のデバイスのプログラミングに対して行なわれた全範囲の変更を含むように焦点が向けられる。したがって、そのような実施形態では、パラメータに対する公称値にわたって行なわれた全変更は、相関ルールの後の導出の目的のために、「記録」としてグループ化可能である。

別の実施形態では、パラメータデータは、患者特性に従って、グループ化可能である。一例として、年齢、性別、ＮＹＨＡ（Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ Ｈｅａｒｔ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）分類等、患者に関する特性が、パラメータデータを論理記録にグループ化する時に考慮可能である。例えば、患者が、規定の年齢範囲内である場合、その患者に対するあるパラメータ集合値は、後の相関分析の目的のために、記録としてまとめることが可能である。いくつかの実施形態では、患者特性は、患者が、規定の年齢群内であって、特有の性別である場合、第１のパラメータ集合が、グループ化されるが、患者が、異なる年齢群内である、または異なる性別である場合、異なるパラメータ集合が、グループ化されるという点において、多重化可能である。

別の実施形態では、パラメータデータは、特定の活動の発現の際、パラメータ設定に従って、グループ化可能である。一例として、頻脈の発現が、多くの場合、ＣＲＭデバイスによって追跡される。いくつかの実施形態では、頻脈の所与の発現の際の前回のパラメータ設定は、後の相関分析の目的のために、記録としてグループ化可能である。パラメータデータは、例えば、実際に送達されたＡＴＰバーストの数ならびにＡＴＰおよび／またはショックの有効性等の転帰データ等の記録とともに、発現に関連するデータを含むことによって、拡張され得る。

相関分析アルゴリズム
仮説相関ルールの実施例は、ＡおよびＢに対するパラメータ値を変更するプログラミングセッションの９０％はまた、Ｃに対するパラメータ値も変更するというステートメントである。本ルールの「先行条件」は、ＡおよびＢから構成され、「結果」は、Ｃだけから構成される。９０％という数字は、ルールの信頼因子である。多くの実施形態では、本明細書における実施形態に従って導出されたルールの先行条件は、特有のパラメータおよび／または特有のパラメータ値を含む。いくつかの実施形態では、本明細書における実施形態に従って導出されたルールの先行条件は、患者特性情報、転帰データ等を含むことが可能である。

ある記録集合（各記録は、パラメータデータ群を表す）を前提とすると、相関ルール検索の目標は、最小サポート値閾値以上のサポート値と、最小信頼値閾値以上の信頼値を有する、全ルールを見つけることである。以下の表１は、相関ルール検索を受け得る、いくつかの仮説記録を例証する。

上述のように、記録を形成するデータ群はまた、いくつかの実施形態では、患者特性データおよび／または転帰データを含むことが可能である。以下の表２は、相関ルール検索を受け得る、転帰データおよび患者特性を含む、いくつかの仮説記録を例証する。

総当たりアプローチとして知られる、相関ルールを見つけるための技法の１つは、全可能性のある相関ルールをリスト化し、次いで、各可能性のあるルールに対するサポート値および信頼値を計算することである。相関ルールを導出するための多くの異なるアルゴリズムは、当業者に周知である。種々の技法は、総当たり技法によって要求される、計算資源を削減するために使用可能である。一例として、とりわけ、頻出アイテム集合生成、先験的原理、および頻出パターン（ＦＰ）成長アルゴリズム等の技法を使用して、トランザクション集合から、十分なサポート値および信頼値を伴って、全ルールを導出するために要求される、計算負荷を削減可能である。

いくつかの実施形態では、計算負荷は、独立データ集合上で所望の相関分析アルゴリズムを実行し、次いで、後に、個々のデータ集合の結果に基づいて、ルールを組み合わせることによって、削減可能である。

データ集合から、相関ルールを導出するために使用可能な種々のソフトウェアツールが、市販されていることを理解されるであろう。本明細書における範囲を限定するわけではないが、例示的ソフトウェアツールとして、とりわけ、Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｍｉｎｅｒ^ＴＭ（ＩＢＭから市販）、ＳＡＳ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｍｉｎｅｒ、Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｉｎｅｒ、ＢａｙｅｓｉａＬａｂ、ＧｈｏｓｔＭｉｎｅｒ、およびＷｅｋａを挙げることが可能である。

相関分析ルールの生成は、周期的ベースで行なうことが可能である。一例として、いくつかの実施形態では、相関分析を通した新しいルールの生成は、処理されるデータ集合のサイズ、利用可能な計算資源等の種々の要因に応じて、毎月、毎週、毎日、または１日複数回、行なうことが可能である。いくつかの実施形態では、相関分析ルールの生成は、別個のサーバシステムまたはサーバファーム別に取り扱われるプロセスであって、ルールの形態としての結果は、それらが利用可能なシステムにインポート可能である。

相関分析事後処理
相関ルールの生成後、種々の事後処理作業を行なうことが可能である。相関分析の生結果は、データ集合処理される合計データ集合における記録の数ならびに最小サポート値閾値および最小信頼値閾値に対して使用される値に応じて、文字通り、数千または数万もの相関ルールを含むことが可能であることを理解されるであろう。事後処理作業は、ルールの利用を実施し、デバイスのプログラミングプロセスを補助するために、行なうことが可能である。

次に、図６を参照すると、事後処理のいくつかの例示的側面を例証する、概略図が、示される。ルール集合４０２は、上述のプロセスおよび方法に従って、生成可能である。ユーザ入力４０４を取得することが可能である。多くの場合、ユーザ入力４０４は、ルール集合４０２が生成された後に取得される。しかしながら、いくつかの実施形態では、ユーザ入力４０４は、ルール集合４０２が生成される前に取得可能である。多くの実施形態では、ユーザ入力は、任意であってもよいことを理解されるであろう。

ユーザ入力４０４は、システムユーザに、着目パラメータを指示することが可能である。例えば、システムユーザは、例えば、頻脈区域設定、ＡＴＰ方式、徐脈療法レート応答設定等に関連するパラメータに着目していることを示す、入力を提供可能である。いくつかの実施形態では、システムは、特有のパラメータ設定に対する変更の形態における入力に基づいて、ユーザの着目を推測可能である。例えば、システムユーザが、頻脈区域設定に変更を行う場合、システムは、ユーザが、概して、頻脈関連パラメータに着目していることを推測可能である。ユーザの着目が判定されると（明示的に、または推論される）、いくつかの実施形態では、着目分野に関連する相関ルールは、加重を増やし、ユーザの着目範囲外の分野に関連するものは、加重を減らすことが可能である。いくつかの実施形態では、ユーザ入力は、相関分析によって生成されるルール集合４０２に関する、ユーザ入力を直接含むことが可能である。一例として、最大サポート値閾値および最大信頼値閾値を伴うものを表すルール集合が、システムユーザに提示され、ユーザ入力４０４を通して、ユーザは、最も着目または最も有意なものを識別可能である。本情報は、相関ルールに加重を割り当てるために使用可能である。

ドメイン知識４０６集合もまた、種々の事後処理作業において利用可能である。ドメイン知識４０６は、種々のパラメータの組み合わせの安全性、特有の疾患状態に適用される種々のパラメータの組み合わせの有効性、事後処理サイクルにおいて識別される相関ルール等の情報を含むことが可能である。

事後処理集積化作業４０８は、入力として、相関分析から生成されるルール集合４０２、ユーザ入力４０４（利用可能な場合）、およびドメイン知識４０６集合を取り込み、有意な識別されたプログラミングパターン４１０集合を生成可能である。種々の導出されたルールおよび／または特有のパラメータへの加重の割当は、事後処理作業４０８の際に行なうことが可能である。加重は、多くの異なる方法で割当可能である。一例として、加重は、臨床的有意性に基づいて、個々のプログラミングパラメータに割当可能である。仮説実施例として、ＶＴ ＡＴＰタイムアウト（パラメータ）は、加重２が割り当てられ得、区域ＶＴレート（別のパラメータ）は、加重８が割り当てられ得る。いくつかの実施形態では、加重は、２つのプログラミングパラメータ間の相関に割当可能である。仮説実施例として、区域ＶＦレート（パラメータ）と区域ＶＴレート（別のパラメータ）の相関は、加重８が割り当てられ得る。さらに他の実施形態では、導出されたルールの加重は、ルール内のパラメータの加重の合計に割り当てられ得る。さらに他の実施形態では、論理回帰または他の予測アルゴリズムが、知識ベースからのドメイン知識に基づいて、加重を予測するために使用され得る。

いくつかの実施形態では、ドメイン知識ベース内のルールの存在は、既知の事実として、それらのルールを有意であると想定するための基準とすることが可能である。次いで、本想定は、導出された相関ルールに加重をかけるために使用可能となる。具体的には、ドメイン知識ベース内のルールにある程度の類似性を担うそれらのルールは、より有意である可能性が高いと想定され得るため、より重く加重をかけることが可能である。類似性は、多くの異なる方法で計測可能であることを理解されるであろう。いくつかの実施形態では、類似性は、知識ベース内のルールと導出されたルールとの間の重複先行条件の数によって、計測されてもよい。使用される特有の技法にかかわらず、類似性の測定基準スコアは、各導出された相関ルールに対して割当可能である。したがって、いくつかの実施形態では、方法は、導出されたルールをドメイン知識ベース内のルールと比較し、各導出されたルールに類似性測定基準を割り当て、最大類似性測定基準スコアを伴うそれらの導出されたルールに最も重く加重をかけるステップを含むことが可能である。

いくつかの実施形態では、事後処理集積化作業４０８では、ドメイン知識４０６集合からの情報は、相関分析によって生成されたルールを無効化する、そのようなルールの加重を減少させる、またはさらにそのようなルールの加重を増加させるために使用可能である。例えば、ドメイン知識４０６集合は、どのパラメータ設定の組み合わせが、概して、医学界によって勧められないとみなされるかに関するデータを含んでもよい。これらのパラメータ設定の組み合わせのうちの１つが、所与の導出された相関ルールの一部である場合、そのルールは、システムによって作用されないように、放棄または別様に過小評価されてもよい。反対に、ドメイン知識４０６集合はまた、どのパラメータ設定の組み合わせが、医学会によって有益であるとみなされるに関するデータを含んでもよい。これらの有益なパラメータ設定の組み合わせのうちの１つが、所与の導出された相関ルールの一部である場合、そのルールは、通過され、有意な識別されたプログラミングパターン４１０集合の一部となってもよく、または少なくともそのようなルールは、それらを伴い得る他の処理の過程において、より重く加重がかけられてもよい。

いくつかの実施形態では、ドメイン知識４０６集合からの情報は、ドメイン知識４０６集合によって未だ捕捉されておらず、閾値を超える頻度で、データ集合内で生じる、それらのルールに基づいて、潜在的に有意な識別されたプログラミングパターンを識別するために使用される。

いくつかの実施形態では、有意な識別されたプログラミングパターン４１０集合は、最大計算加重を伴う、相関ルール集合である。いくつかの実施形態では、有意な識別されたプログラミングパターン４１０集合は、ユーザ入力を通して識別されたそれらのルールに加え、最大計算加重を伴う、相関ルール集合であることが可能である。多くの異なる方式が、大量の導出された相関ルール４０２集合から、有意な識別されたプログラミングパターン４１０集合を選択するために使用可能である。

いくつかの実施形態では、結果として生じる有意な識別されたプログラミングパターン４１０は、ドメイン知識４０６集合を自動的に更新するために使用可能である。他の実施形態では、有意な識別されたプログラミングパターン４１０は、ドメイン知識４０６集合に供給される前に、最初に、安全性、関連性等に対して、ドメインエキスパートによって精査可能である。

いくつかの実施形態では、有意な識別されたプログラミングパターン４１０集合は、システムユーザに、所与の患者のＣＲＭデバイスをプログラミングする時に考慮することを所望し得る、潜在的パラメータ変更に関する提案を行なうために使用可能である。提案は、提案が、システムユーザが所望し得る、パラメータ設定変更を含むことが可能であるという意味において、陽性提案である可能性がある。いくつかの実施形態では、提案はまた、システムユーザが回避を所望し得る、パラメータ設定変更を含むことが可能であるという意味において、陰性提案である可能性がある。

プログラミングセッションの過程において行なわれる、パラメータ設定変更に関する提案は、種々の形態をとることが可能である。いくつかの実施形態では、システムは、最初に、第１のパラメータ変更に関するユーザからの入力の受信を待機し、次いで、所望され得る付加的パラメータ変更に関する提案を行なうことが可能である。いくつかの実施形態では、提案は、転帰データに従って編成可能である。例えば、パラメータ設定「Ａ」および「Ｂ」が、陽性転帰（導出された有意な識別されたプログラミングパターンに従って）と関連付けられている場合、パラメータ設定「Ａ」の選択に関するユーザからの入力の受信に応じて、システムは、パラメータ設定「Ｂ」に関する情報をユーザに提示する、および／またはシステムユーザにそのパラメータ設定変更を行なうための選択肢を供給してもよい。

他の実施形態では、システムは、ユーザ入力を待機せずに、そのような提案が生成されるとすぐに、システムユーザに提案を提供可能である。例えば、プログラミングセッションの過程において、プログラマまたは中継器は、デバイスに問い合わせを行い、最後のプログラミングセッション以降に患者が経験した心房細動負荷等の情報を取得してもよい。本情報に基づいて、システムは、心房細動負荷の減少と関連付けられる、パラメータ設定の組み合わせを含むルールに基づいて、パラメータ変更を提案してもよい。システムユーザへの提案は、ポップアップテキストボックス、電子メッセージ、画面ハイライト等を通して、種々の形態で提供されてもよい。

いくつかの実施形態では、システムユーザに行なわれる提案は、どのパラメータ値が頻繁にともに変更されるかを記述するルールに基づいて、単純に行なわれてもよい。一例として、ユーザが、パラメータ「ｃ」および「ｄ」に変更を行い、相関ルールが、「ｃ」および「ｄ」の変更がパラメータ「ｆ」における変更とも関連付けられることが導出する場合、システムは、システムユーザに、そのような提案を行なうことが可能である。いくつかの実施形態では、提案は、関連付けられる特徴の特有の値間の相関を記述する相関ルールに基づいて、編成可能である。どの提案が供給され得るかに関する多くの根拠が存在することを理解されるであろう。

例示的方法
上述に基づいて、多くの異なる方法および処理が、本明細書に説明される範囲内にあることを理解されるであろう。一例示的方法が、図７に関連して例証される。本実施形態は、埋込式医療デバイスをプログラミングするための方法であることが可能である。方法は、パラメータデータを収集する作業５０２を含むことが可能である。パラメータデータは、複数の埋込式医療デバイスからの以前にプログラミングされたパラメータ値集合を表すことが可能である。いくつかの実施形態では、パラメータデータはまた、患者特性データおよび／または転帰データを伴うことが可能である。方法はまた、パラメータデータ上で相関分析を行い、相関ルール集合を形成する作業５０４を含むことが可能である。方法はまた、特有の患者に関して、相関ルール集合に基づいて、システムユーザに、パラメータ選択肢を提案する作業５０６を含むことが可能である。これらの作業の種々の側面は、本明細書に詳述されている。

別の例示的方法は、図８に関連して例証される。本実施形態はまた、埋込式デバイスをプログラミングするための方法であることが可能である。本実施形態では、パラメータデータを収集する作業６０２も含むことが可能である。方法はまた、以前にプログラミングされたパラメータ値によって達成される効果を表す、転帰データを収集する作業６０４を含むことが可能である。本データは、ユーザ入力、電子医療記録、および／または埋込式医療デバイスを含むが、それらに限定されない、種々の源から取得可能である。方法はまた、マスタデータ集合を形成するために、パラメータデータを対応する転帰データとリンクさせる作業６０６を含むことが可能である。方法はまた、相関ルールを導出する作業６０８を含むことが可能である。方法はまた、システムユーザから、パラメータ選択肢を受信する作業６１０を含むことが可能である。パラメータ選択肢は、埋込式医療デバイスをプログラミングするためのデバイスを通して、入力として受信可能である。埋込式医療デバイスをプログラミングするためのデバイスは、プログラミングされる埋込式医療デバイスと物理的に近接する、または遠隔場所にあってもよい。方法はまた、受信したパラメータ選択肢が、導出された相関ルールに従って、陰性転帰と関連付けられるかどうかを判定する作業６１２を含むことが可能である。受信したパラメータ選択肢が、陰性転帰と関連付けられる場合、システムは、システムユーザに、警告を発することが可能である６１４。警告は、種々の形態であってもよい。一例として、警告は、ポップアップボックス、ハイライトされた面積、グレー表示される値またはボタン等の形態であってもよい。しかしながら、受信したパラメータ選択肢が、陰性転帰と関連付けられる場合、システムは、デバイスに、プログラミングプロセスを続行させることが可能である６１６。いくつかの実施形態では、システムは、作業６１２後の作業６１６の前に等、ユーザがパラメータ選択肢に賛成または反対であるか、ユーザにクエリを行なうことが可能である。

いくつかの実施形態では、相関ルールは、プログラミングセッションに先立って、導出されてもよいことを理解されるであろう。したがって、いくつかの実施形態では、相関ルールの以前に導出された集合が取得され、次いで、プログラミングセッションの過程において、使用されてもよい。例えば、ある実施形態では、本明細書における埋込式医療デバイスをプログラミングする方法は、以前に導出された相関ルール集合を取得し、システムユーザから、少なくとも１つのパラメータ選択肢を受信し、相関ルール集合に基づいて、システムユーザからのパラメータ選択肢と関連付けられる付加的パラメータ設定を識別し、システムユーザに付加的パラメータ設定を提案する作業を含む。

例示的パラメータ
評価される潜在的パラメータの数は、非常に多くなり得ることを理解されるであろう。パラメータの精密な数および識別は、当然ながら、データ集合内のデータを表す、特有のＣＲＭデバイスに依存するであろう。例示的パラメータの限定集合が、以下の表３に示される。しかしながら、本集合は、例証のみとして提供され、本明細書に含まれるパラメータの範囲が、本集合によって限定されるものではないことを理解されるであろう。

本明細書および添付の請求項で使用されるように、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、別途明示的に記載がない限り、複数形も含むことに留意されたい。また、用語「または（ｏｒ）」は、概して、別途明示的に記載がない限り、「および／または（ａｎｄ／ｏｒ）」を含む意味として採用されることに留意されたい。

また、本明細書および添付の請求項で使用されるように、語句「構成される（ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ）」は、特定のタスクを行う、または特定の構成を採用するように、構築あるいは構成される、システム、装置、もしくは他の構造を説明することに留意されたい。語句「構成される（ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ）」は、「配列される（ａｒｒａｎｇｅｄ）」、「配列および構成される（ａｒｒａｎｇｅｄ ａｎｄ ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ）」、「構築および配列される（ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ａｎｄ ａｒｒａｎｇｅｄ）」、「構築される（ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ）」、「製造および配列される（ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅｄ ａｎｄ ａｒｒａｎｇｅｄ）」等の他の類似語句と同意義で使用され得る。

当業者は、本発明の種々の実施形態に関して本明細書に図示および説明される、モジュール、回路網、ならびに方法が、ソフトウェア、ハードウェア、およびソフトウェアとハードウェアとの組み合わせを使用して実装可能であることを理解するであろう。したがって、例証および／または説明されるモジュールならびに回路網は、ソフトウェア実装、ハードウェア実装、およびソフトウェアとハードウェア実装を包含するものと意図される。

本明細書の全刊行物および特許出願は、本発明が関与する当業者のレブルを指す。全刊行物および特許出願は、各個々の刊行物または特許出願が、参照することによって、具体的かつ個々に指示されるのと同程度において、参照することによって、本明細書に組み込まれる。

本願は、本主題の適応または変形例を網羅するものと意図される。上述の説明は、例証であって、制限ではないことが意図されることを理解されたい。本主題の範囲は、添付の請求項とともに、そのような請求項が権利を有する同等物の全範囲を参照して判定されるべきである。

Claims (14)

1. 埋込式医療デバイスをプログラミングする方法であって、
   複数の埋込式医療デバイスから、以前にプログラミングされたパラメータ値の集合を表すパラメータデータを収集することと、
   該パラメータデータについて相関分析を行い、相関ルールの集合を形成することと、
   該相関ルールの集合に基づいて、特定の患者に関して、システムユーザにパラメータ選択肢を提案することと
   を含む、方法。
2. システムユーザから、少なくとも１つのパラメータ選択肢を受信することをさらに含み、システムユーザにパラメータ選択肢を提案することは、先行条件として、該システムユーザからの少なくとも１つのパラメータ選択肢を含んでいる相関ルールに基づく、請求項１に記載の方法。
3. 前記特定の患者に関する情報を取得することをさらに含み、システムユーザにパラメータ選択肢を提案することは、前記相関ルールおよび該特定の患者に関する情報に基づく、請求項１または２に記載の方法。
4. システムユーザにパラメータ選択肢を提案することは、先行条件として、前記特定の患者に関する情報を含んでいる相関ルールに基づく、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
5. 前記特定の患者に関する情報は、前記埋込式医療デバイス、システムユーザ、または電子医療記録のうちの少なくとも１つから取得される、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
6. 特定の患者に対して同一プログラミングセッション内で行われた変更を反映するパラメータデータを一緒にグループ化することをさらに含む、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
7. 特定のデバイスに対して公称パラメータ値にわたって行われた変更を反映するパラメータデータを一緒にグループ化することをさらに含む、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
8. 特定のデバイス機能に関連するパラメータに基づいて、パラメータデータを一緒にグループ化することをさらに含む、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
9. 患者特性および患者結果データのうちの少なくとも１つに基づいて、前記パラメータデータを患者特性群に細分化することをさらに含む、請求項１〜８のいずれかに記載の方法。
10. 患者特性および患者結果データのうちの少なくとも１つに基づいて、前記パラメータデータを患者群に細分化することと、
    前記システムユーザによって治療される患者の少なくとも１つの特性に基づいて、陽性結果と関連付けられた適切な細分化された患者群を選択することと、
    該システムユーザによって治療される患者に対して、前記相関ルールに基づいて、パラメータ選択肢を提案することと
    をさらに含む、請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
11. 相関分析を行った後、かつ、パラメータ選択肢を提案する前に、１つ以上の事後処理作業を行うことをさらに含み、
    該事後処理作業は、
    ドメイン知識ベースに対する相関分析の際に導出された相互参照相関ルール、
    相関分析の際に導出された相関ルールを使用して、ドメイン知識ベースを更新すること、ならびに
    ユーザ入力およびドメイン知識ベースからのデータのうちの少なくとも１つに基づいて、相関分析の際に導出された相関ルールの部分集合を選択すること
    のうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜１０のいずれかに記載の方法。
12. 医療システムであって、
    プロセッサと、メモリモジュールとを含むサーバであって、該サーバは、複数の埋込式医療デバイスからの以前にプログラミングされたパラメータ値を表すデータ集合について相関分析を行い、相関ルールの集合を導出するように構成される、サーバと、
    埋込式医療デバイスをプログラミングするためのデバイスであって、該デバイスは、ユーザインターフェースを含み、該デバイスは、該導出された相関ルールの集合に基づいて、特定の患者に関してシステムユーザにパラメータ選択肢を提案するように構成される、デバイスと
    を含む、システム。
13. プログラミングするための前記デバイスは、システムユーザから、前記ユーザインターフェースを通して、少なくとも１つのパラメータ選択肢を受信するように構成され、該システムユーザに提案されたパラメータ選択肢は、先行条件として、該システムユーザからの少なくとも１つのパラメータ選択肢を含んでいる相関ルールに基づく、請求項１２に記載の医療システム。
14. 前記システムは、前記サーバが、相関分析を行った後、かつ、埋込式医療デバイスをプログラミングするための前記デバイスが、パラメータ選択肢を提案する前に、１つ以上の事後処理作業を行うようにさらに構成され、該１つ以上の事後処理作業は、ドメイン知識ベースに対する相関分析の際に導出された相互参照相関ルールを含む、請求項１２または１３に記載の医療システム。