JP5508282B2 - 時間的依存性関係に基づきデータの関係を識別する方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、データの時間的依存性関係の識別及び提示に関する。本発明は、特に医薬の意思決定支援システムに適用されうるが、種々の対象を含むデータの関係を示す上方を抽出することが望ましい他の状況にも関連する。

臨床環境に意思決定支援システムを導入する試みは、ユーザの抵抗に遭っている。これらのシステムが臨床業務に受け入れられるためには、該システムは医療介護提供者に未だ利用可能でない情報を提示すること、及び有意義な枠組みの環境で該情報を提示する必要がある。

最近は、病院情報システム（ＨＩＳ）、臨床情報システム（ＣＩＳ）等のような患者医療データベースの採用が増えてきている。種々の患者の状態を示す情報は上述の及び同様のシステムに日常的に格納されるので、このようなシステムは、通常、事例に基づく臨床情報バンクを有する。しかしながら、残念なことに、臨床的に有用な方法で情報を抽出し提示することが困難である。

事例に基づく推論（ＣＢＲ）の理論的枠組みは、現在の問題に類似する過去の事例を検索するために用いられ、場合によって適応した後に、再び呼び出された情報が再利用されている。更に、時間的要因を考慮する事例提示及び検索のための手法が提案されている。Montani及びPortinaleによる「Accounting for the Temporal Dimension in Case-Based Retrieval: A Framework for Medical Applications」、Computational Intelligence、Volume ２２、Number ３/４ (２００６)を参照のこと。しかしながら、依然として改良の余地がある。

本願の態様は、上述の事柄及び他の事柄を解決する。

本アプリケーションの一態様によると、対象が経験した事象を示す事象データ、対象が経験した結果を示す結果データ、及び対象に適用された介入を示す介入データを有する対象データの中の関係を識別する装置が適用される。装置は、対象結果データを時間的にフィルタリングするフィルタ、及び事象、結果及び介入の間の関連を事象データ、時間的にフィルタリングされた結果データ及び介入データに応じて識別する関連付け部、を有する。関連付け部は、識別された関係を示す出力を生成する。

別の態様によると、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータにより実行されると該コンピュータに方法を実行させる命令を有する。当該方法は、事象を経験した対象を示す対象情報の中で対象結果を識別する段階、及び前記識別された結果が結果時間間隔中に生じたかを決定する段階、を有する。 当該方法は、識別された結果及び対象に適用された介入を、結果時間間隔の決定結果に基づき関連付ける段階、及び該関連を示すデータを提示する段階、を更に有する。

別の態様によると、方法は、複数の患者について患者情報を有する過去の患者記録データベースから患者情報を抽出する段階、該患者情報を処理して、患者が経験した事象、患者が経験した事象固有の結果、及び該経験した結果に貢献しそうな適用された事象固有の治療の間の時間的依存性臨床関係を識別する段階、を有する。

方法は、複数の患者のそれぞれについて、符号化患者記録データベースに、患者が経験した事象、患者が経験した事象固有の結果、及び該経験した結果に貢献しそうな適用された事象固有の治療の間の識別された関係を示す出力を格納する段階、を更に有する。

別の態様によると、患者事象データ、適用された介入データ、及び患者結果データを有する患者情報を複数の患者について格納する患者記録データベースからの患者情報を処理し、患者が経験した事象、該事象に対する治療に応じて決定される結果時間間隔中に患者が経験した結果、及び該患者に適用された治療を識別する時間的依存性関係識別手段、を有する装置が提供される。装置は、複数の患者のそれぞれについて前記識別された事象、前記識別された結果、及び前記適用された治療を格納する符号化対象記録データベースを更に有する 別の態様によると、コンピュータ可読記憶媒体はデ―タ構造を有し、該データ構造は、複数の対象について、対象が経験した事象を示す事象データ、事象に対する介入に応じて決定される結果間隔中に対象が経験した結果を示す結果データ、及び対象に適用された介入を示す介入データを有する。対象が経験した結果は、事象の結果を記述する結果セットから選択され、対象に適用された介入は介入セットから選択される。

本発明の更に別の態様及び利益は、当業者に明らかであり、以下の好適な実施例の詳細な説明を読むことにより理解されるだろう。

本発明は、種々の構成要素及び構成要素の配置、並びに種々の段階及び段階の配置の形式を取ってよい。図は、好適な実施例の説明のみを目的とし、従って、本発明を限定するものと見なされるべきではない。

意思決定支援システムを示す。 事象、結果及び介入の間の関連を示す。 時間的関係を示す。 時間的関係を示す。 時間的関係を示す。 時間的依存性関係識別部を示す。 方法を示す。 方法を示す。 方法を示す。

図１を参照すると、意思決定支援システム１００は、対象記録データベース１０２、時間的依存性関係識別部１０４、符号化事象記録データベース１０６、意思決定支援システム・プロセッサ１０８、及びユーザ・インタフェース１１０を有する。図示されるように、システム１００の種々の構成要素は、互いに遠隔に配置され、インターネット、イントラネット又は他のインタフェースのような適切な１又は複数の通信ネットワーク１１２を介して通信する。更に理解されるべき点は、１又は複数の構成要素が共通の場所、例えば同一のコンピュータの一部として又は同一のネットワークに配置されてもよいことである。対象記録データベース１０２は、通常、適切なコンピュータ可読記憶媒体に格納され、人間の患者、無生物、システム又はネットワーク（又はこれらの部分）等のような複数の対象のそれぞれの過去の対象情報１４１_１−Ｎを有する。対象情報１１４は、適切な１又は複数の情報源に格納され又は該情報源から得られてもよい。また、対象記録が保持されるフォーマット及びデータ構造は、通常、システム固有である。医療用途では、例えば対象情報１１４は、病院情報システム（ＨＩＳ）、臨床情報システム（ＣＩＳ）、放射線医学情報システム（ＲＩＳ）、画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）、実験又は試験結果、医師又は看護師の覚え書き、退院要約、画像データ、患者監視システムからのデータ等を有してもよい。図示されるように、対象情報１１４は、対象統計情報１１６、対象事象データ１１８、対象仲介データ１２０、対象結果データ１２２、時間的関係データ１２４、及び測定データ１２６を有する。

対象統計データ１１６は、対象に関する統計情報を有する。再び医療用途では、統計データ１１６は、患者の年齢、性別、病歴又は病状、行動要因又は危険要因情報等を有してもよい。

対象事象データ１１８は、対象による１又は複数の不利な若しくは他の病状の発現を示すデータを有する。医療の例では、病状の発現は、臨床士による治療又は他の診療を必要とする１又は複数の事象を有してもよい。対象の介入データ１２０は、該対象に適用された１若しくは複数の介入は１若しくは複数の治療を記述する。

対象結果データ１２２は、対象の履歴中の１又は複数の時における対象の状態を記述する。

対象の時間的関係データ１２４は、１又は複数の介入１２０及び結果１２２の間の１又は複数の時間的な関係を記述する。説明を明確にするために別個に図示されたが、時間的関係データ１２４は、事象データ１１８、介入データ１２０及び結果データ１２２に含まれるか又はこれらから得られてもよい。例えば、データ１１８、１２０、１２２のうちの１又は複数は、時間情報を有する。

測定データ１２６は、対象の性質又は定量的測定からの情報を有する。再び、医療の例では、測定は、血圧測定、患者状態についての臨床士の所感等を有してもよい。

理解されるように、対象記録データベース１０２は、多くの場合、多数の対象に関わる日常の介入又は他の業務の過程で獲得された事象、結果及び介入に関する有意な量の過去の事例に基づくデータを有しうる。しかしながら、所与の対象に関わる該事象、介入及び結果の一部又は全ては、基本的に関係がない。従って、所与の介入は、必ずしも特定の結果を達成する助けにはならない。言い方を変えれば、対象が特定の結果を経験したという事実は、該対象による事象の経験又は施された治療に僅かな関係しかないか又は全く関係ない。

種々の対象、臨床士、技師又は他の意思決定者が経験した事象、介入及び結果を理解することが有用であると同時に、これらの事項の間に関係がある場合には、該関係は評価又は意思決定過程の重要な要素である。例えば、（潜在的に）関係のない又は関連のない結果、事象及び介入に関する情報を単に提示することは、多くの場合、大部分が誤ったデータであり、臨床士又は他のユーザに負担をかけ過ぎる。従って、医療分野では、次のような叙述的質問が話されうる。患者の経験した事象、患者に施された診療、及び患者の結果の間には臨床的関連又は関係があるという適度な見込みがありうるだろうか。

従って、同じ対象並びに彼らの介入及び結果に関する情報だけでなく、事象に続く介入が所望の結果を達成するのに役立ったか又はその他所望の結果に関連しうるか否かにも関する情報も識別及び／又は提示することが有用である。意思決定支援システムの環境で意思決定者に提示された場合、例えば意思決定者は、関係データを用い、対象となっている対象の将来の治療に関して可能な行動の過程を評価することができる。引き続き図１を参照すると、時間的依存性関係識別部１０４は、知られている臨床又は他の関係に基づく又は他の場合にはこれらから得られる時間依存性領域情報１９０を用い、対象情報１１４の演繹的処理を実行して、対象情報１１４のデータの妥当な関連性を識別する。言い方を変えると、時間的依存性関係識別部１０４は、時間依存領域情報１９０を参照して、事象、結果及び介入のような対象情報１１４の中の関連を識別する。留意すべき点は、情報１９０がキャプチャされ、時間的依存性関係識別部１０４の一部としてローカルにあるデータベース１０２のコンピュータ可読記憶媒体等に格納されてもよいことである。

以下に更に詳細に説明する。時間的依存性関係識別部１０４は、時間関係から得られた情報を用い、臨床、医療又は種々の対象により経験された事象間、対応する結果及び該結果に貢献しそうな又は関係を有する仲介の間の他の関連を示す情報を生成する。種々の対象に対して識別された関連を示す対象関連データ１５０_１―Ｚは、更なる処理及び／又は提示のための符号化事象記録データベース１０６に提示される。

符号化事象記録データベース１０６は、通常、適切なコンピュータ可読媒体に格納され、時間的依存性関係識別部１０４から関連データを受信する。関連データは、複数の対象について事象−結果−仲介の関係を示す情報を有する。図１に示されたように、例えば、符号化事象記録データベース１０６は、対象記録データベース内の種々の対象について事象１５２、結果１５４及び仲介１５６の間の関連を記述する複数の対象関連データ１５０_１―Ｚを有する。更に示されるように、対象関連データ１５０は、対象統計データ１１６、時間的測定データ１２４及び測定データ１２６の一部又は全部のような他のデータ１６０を有する。留意すべき点は、関連データは、対象データ１１４に添付され、対象記録データベース１０２に格納されることである。

事象予測部１３０は、状況に応じて、事象に先行する及び／又は続く共通のデータ・パターンを識別するために、種々の対象について対象関連データ１５０を分析する又は調べるために用いられる。分析は主要素分析（ＰＣＡ）、人工神経ネットワーク、問題領域の知識又は経験等のようなデータ発見技術を通じて実行されてもよく、分析の結果は、将来の事象及び／又は可能な介入の有効性の予測１５８を生成するために用いられる。事象予測部１３０は、同一の又は類似の事象−介入−結果の削除コメント関係を有する符号化事象記録データベース１０６内の対象について予測１５８を決定する。理解されるように、従って、予測１５８は、良好な（又は反対に好ましくない）結果をもたらすと期待されるこれらの介入に関連付けられてよい。

一実施形態では、事象予測部１３０は、関係識別部１０４により生成された関連を用いて演繹を行う。或いは、事象予測部は、意思決定支援の要求と連動して動作する。

意思決定支援システム１０８は、符号化事象記録データベース１０６からのデータを分析し、コンピュータ、ワークステーション、パーソナル・デジタル・アシスタント等のような適切なユーザ・インタフェース１１０を介して臨床士又は他のユーザに関連情報を提示する。

図２を参照して、時間依存領域情報１９０、より具体的にはそれに含まれる事象、結果及び介入の間の時間的依存性関係の例を以下に更に詳細に説明する。

図示されるように、事象セット２００は、１又は複数の事象２０２_１−Ｑを有する。

介入セット２０４_１−Ｑは、事象セット２００の対応する事象２０２_１−Ｑをアドレスするために用いられる介入又は治療２０６_１−Ｍのセットを記述する。所与の介入セット２０４内の介入２０６_１−Ｍの数及び特性は、通常、事象固有であり、一般に領域固有の診療及び経験、専門知識等のような因子に基づき演繹的に確立される。対象に臨床的な又は他の影響を及ぼす介入２０６のために必要な時間を記述する効果が出るまでの時間２０８は、各介入２０６に関連付けられる。再び、効果が出るまでの時間２０８_１−Ｍは、通常、それらの対応する介入２０６_１−Ｍに固有であり、領域固有の診療又は経験、薬理学的又は他のデータ、専門知識等に基づき演繹的に決定される。

臨床的介入期間（ＣＩＰ）２０９_１−Ｑは、介入２０６が患者に不利な結果をもたらすのを防ぐために必要とされる事象２０２_１−Ｑに続く時間枠を記述する。再び、医療の例では、ＣＩＰ２０９は、例えば負傷亜又は死亡を防ぐために介入２０６が患者に施されなければならない時間を記述する。

結果セット２１０_１−Ｑは、結果２１２_１−Ｐのセット又は事象２０２に続く１又は複数の時刻の対象の状態を記述する。結果セット２１０内の結果２１２_１−Ｐの数及び特性は、通常、事象固有であり、領域固有の知識に基づき演繹的に決定される。

一例では、結果セットは、対象の状態の改善を記述する少なくとも１つの第１の結果、現状の維持を記述する第２の結果、及び対象の状態の悪化を記述する第３の状態を有してもよい。結果は、ふたたび通常は事象及び／又は領域固有である分類で、望ましい結果及び望ましくない結果に分類されてもよい。上述のように、第１の結果は望ましい結果として分類され、第２及び第３の結果は望ましくないとして分類されてもよい。

上述の関係は、事象２０２が人間の患者における急性低血圧の発現を有する例として説明される。介入セット２０４の構成要素は、静脈内（ＩＶ）輸液、強心薬、βアドレナリン作用薬、ｃＡＭＰ依存ホスホジエステラーゼ抑制剤、及びαアドレナリン作用薬の管理のような介入２０６を有してもよい。ＩＶ輸液は効果が出るまでに３０分の時間を要し、強心薬は効果が出るまでに１０分の時間を要しうる等である。急性高血圧のＣＩＰ２０９は１５分であり、さもなければ患者は回復不可能な損傷を受け又は死亡するかもしれない。結果セット２１０の構成要素は、患者の血圧のベースライン値への回復、血圧に如何なる重大な変化もない、又は継続的な血圧降下のような結果２１２を有してもよい。留意すべき点は、上述の介入並びに効果が出るまでの時間及び回数は、単に説明を目的として提示されたものであり、必ずしも臨床的に正確なものではない。

時間関係識別部１０４により考慮されるような時間関係の例は、図３Ａ、３Ｂ及び３Ｃを参照して以下に記載される。先ず図３Ａを参照すると、事象２０２の発生に続くＣＩＰ２０９が示される。再び急性高血圧の発現の例で、ＣＩＰ２０９は１５分であってよい。

図３Ｂ及び３Ｃを参照すると、結果時間間隔３０２は、事象２０２又は介入３２０の発生に続く時間を記述し、その間に対象の反応が適正に評価されうる。言い方を変えると、結果間隔３０２は、施された介入に起因するか、さもなければ施された介入に（臨床的に）関連しそうであるとして、所与の結果が見られる時間又は時間期間と考えられる。

結果間隔３０２の決定の第１の例は、図３Ｂと関連して以下に説明される。第１の例では、全体の結果間隔３０２は、介入セット２０４の中の種々の介入２０６に応じて設定される。結果間隔３０２は、事象２０２の時間から測定され、特定の介入２０６が実際に施された時間とは独立である。

結果間隔３０２は、ＣＩＰ２０９並びに介入セット２０４の中の介入２０６の効果の出るまでの時間２０８の最小値３０４及び最大値３０６の関数である。結果間隔３０２の始め３０８は、介入セット２０４の中の介入２０６の効果の出るまでの時間２０８の最小値（つまり最短値）３０４により区切られる。結果間隔３０２の終わり３１０は、介入セット２０４の中の介入２０６の効果の出るまでの時間２０８の最大値（つまり最長値）３０６及びＣＩＰ２０９により区切られる。

結果間隔３０２の期間は次のように表される。
OI=max(T_E１,２...M)-min(T_{E,１,２,...M})+CIP （式１）
ここで、ＯＩは結果間隔の期間であり、Ｔ_{Ｅ１，２...M}は介入セット２０４の中の介入２０６の効果の出るまでの時間２０８_１−Ｍの時間である。

再び急性高血圧の例では、介入セット２０４の中の介入の臨床的効果の出るまでの時間２０８は１０分であり、介入２０６の臨床的効果の出るまでの時間２０８の最大時間は３０分であり、ＣＩＰ２０９は１５分である。従って、結果間隔３０２は、事象２０２の発生の１０分後に開始し、事象２０２の発生の４５分後に終了する時間で区切られ、３５分の期間を有する。

第２の例の結果間隔の決定では、結果間隔３０２は、介入セット２０４の中の種々の介入２０６に対して設定される。また、本例の目的のため、１又は複数の関連する介入２０６が施された時間は、患者記録データベース１０２から定められるか、さもなければ知られていると仮定する。本例では、結果間隔３０２は、特定の介入２０６が施された時間から測定される。

図３Ｃを参照して、介入セット２０４の例である介入２０６_ｎについて、以下に第２の例を説明する。図示されたように、結果間隔３０２は、特定の介入２０６_ｎの効果の出るまでの時間２０８の最小値３１２及び最大値３１４の関数である。結果間隔３０２の始め３０８は、介入２０６_ｎの効果の出るまでの時間の最小値３１２により区切られる。結果間隔３０２の終わり３１０は、介入２０６_ｎの効果の出るまでの時間の最大値３１４により区切られる。

結果間隔３０２の期間は次のように表される。
OI=T_E,Max-T_E,Min （式２）
ここで、ＯＩは結果間隔の期間、Ｔ_{Ｅ，Ｍａｘ}は介入２０６_ｎの効果の出るまでの時間の最大値３１４、Ｔ_{Ｅ，Ｍｉｎ}は介入２０６_ｎの効果の出るまでの時間の最小値３１２である。留意すべき点は、本例により決定された結果間隔３０２を適用するとき、ＣＩＰ２０９より遅い時間に施された介入は、通常、特に患者が不利な結果を被った場合、識別され無視されるだろう。再び急性高血圧の例では、ＩＶ輸液の適用は、効果の出るまでの時間の最小値３１２は２０分であり、効果の出るまでの時間の最大値３１４は４０分でると期待されうる。従って、結果間隔３０２は、介入３２０の２０分後に開始し、介入３２０の４０分後に終了する時間で区切られ、２０分の期間を有する。

当業者は、上述の結果間隔３０２の決定の変形も可能であることを理解するだろう。第２の例では、例えば、結果間隔３０２は、介入２０６_ｎの適用までの時間３２２を考慮することにより、事象２０２の時間から測定されてもよい。別の例として、結果間隔３０２は、介入セット２０４の中の介入２０６の１又は複数のサブセットに対して決定されてもよい。

図４を参照して、時間的依存性関係識別部１０４を以下に更に詳細に説明する。図示されるように、関係識別部１０４は、対象記録セレクタ４０２、事象フィルタ４０４、結果間隔決定部４０８、結果時間フィルタ４０５、介入フィルタ４０７、及び事象−介入−結果評価部４０６を有する。上述のように、領域固有事象データ１９０は、１又は複数の事象２０２、それらの関連する介入セット２０４、ＣＩＰ２０９、及び結果セット２１０を記述する。

対象記録セレクタ４０２は、分析のために、対象記録データベース１０２から対象情報１１４を選択する。事象フィルタ４０４は、領域情報１９０を資源として用いる。領域情報１９０を参照して、事象フィルタ４０４は、種々の事象について事象データ１１８をフィルタするか、さもなければ処理し、所与の対象が関心のある事象２０２を経験したかどうかを決定する。

関心のある事象２０２の一例は、急性高血圧である。領域情報１９０は、例えば１５分未満のうちに血圧がベースラインから少なくとも２０％降下したとき、急性高血圧と決定する。この決定は、領域情報１９０で、医学界の意義を広く受け入れることを通じて、事例研究を通じて、又はこれらの如何なる組み合わせを通じて、得られる。領域情報１９０内の急性高血圧の上記決定を参照して、事象フィルタ４０４は、事象データ１１８を処理し、所与の対象が、領域情報１９０内の急性高血圧の決定に適合する事象２０２を経験したかどうかを決定する。

結果間隔決定部４０８は、介入セット２０４、効果の出るまでの時間２０８、及び／又はＣＩＰ２０９の情報を用い、例えば図３に関連して上述したように結果間隔３０２を決定する。急性高血圧の上述の例に戻ると、領域情報１９０は、１又は複数の関連する介入に関する情報、効果の出るまでの時間２０８及びＣＩＰ２０９を有してもよい。上述のように、領域情報１９０内の介入セット２０４の構成要素は、静脈（ＩＶ）内輸液、強心薬、βアドレナリン作用薬、ｃＡＭＰ依存ホスホジエステラーゼ抑制剤、及びαアドレナリン作用薬の管理のような介入２０６を有してもよい。ＩＶ輸液は効果が出るまでに３０分の時間を要し、強心薬は効果が出るまでに１０分の時間を要する等である。急性高血圧のＣＩＰ２０９は１５分であり、さもなければ患者は回復不可能な損傷を受け又は死亡するかもしれない。再び、領域情報１９０は、医学界を通じた、事例研究を通じた、又はこれらの如何なる組み合わせを通じた情報を有する。したがって、領域情報１９０（及びより詳細には、急性高血圧に関連する介入、効果の出るまでの時間、及びＣＩＰ情報）を参照して用い、結果間隔決定部４０８は、時間関係及び図３と関連して上述した技術を通じて、急性高血圧に固有の結果間隔３０２を決定しうる。例えば、図３Ｂと関連して説明したように、臨床的効果の出るまでの時間２０８の最小値が１０分であり、臨床的効果の出るまでの時間２０８の最大値が３０分であり、ＣＩＰが１５分である場合に、結果間隔３０２は、事象の１０分後に開始し事象の４５分後に終了する時間によって区切られた。

関連する結果間隔３０２が決定されるので、結果の時間フィルタ４０５は、種々の対象について結果データ１２２をフィルタするか又は処理し、所与の対象が結果間隔３０２（例えば、事象の１０分後に開始し事象の４５分後に終了する）の間に結果セット２１０からの結果２１２を経験したかどうかを決定する。

フィルタリングは、例えば、所与の対象について情報１１４を検索することにより達成され、結果セット２１０の構成要素であり結果間隔３０２中に生じた結果２１２を識別する。つまり、本例では、結果の時間フィルタ４０５は、結果データ１２２をフィルタリングして、事象の１０分後に開始し事象の４５分後に終了する時間の間の結果２１２を識別する。

介入フィルタ４０７は、種々の対象について介入データ１２０をフィルタリングするか又は処理して、介入セット２０４からの介入２０６（例えば、静脈（ＩＶ）内輸液、強心薬、βアドレナリン作用薬、ｃＡＭＰ依存ホスホジエステラーゼ抑制剤、及びαアドレナリン作用薬の管理）が所与の対象に適用されたかどうかを決定する。留意すべき点は、ＣＩＰ２０９の範囲外で適用された介入は無視されてもよいことである。

事象−介入−結果関連付け部４０６は、種々の対象により経験された事象を対応する結果及び介入と関連付ける。

図示された例についてより詳細には、対象が関心のある事象２０２を経験し、対象が結間隔３０２の間に結果セット２１０からの結果２１２を経験し、及び介入セット２０４からの介入２０６が対象に適用された場合、関連付け部４０６は、所与の対象に対して対象関連データ１５０を生成する。

留意すべき点は、種々のフィルタ４０４、４０５、４０７は並列に動作するとして示されたが、他の場合には１又は複数のフィルタは、所望の順序で連続的に動作してもよい。例えば、事象フィルタ４０４は、記録が関心のある事象を含む対象を識別子、結果の時間フィルタ４０５は識別された対象の情報１１４を検索し、結果間隔３０２の間に経験した関連する結果を識別してもよい。

図５を参照して、以下に動作を説明する。

段階５０２で、関心のある事象に対して結果セットが生成される。結果セットは、例えば適切なメモリ又は他のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよい。

段階５０４で、所望の事象に対する介入セットが生成され、記憶媒体に格納されてもよい。

段階５０６で、所望の事象及び／又は介入に対する１又は複数の結果間隔は、例えば図３と関連して上述されたように生成される。結果間隔情報も同様に記憶媒体に格納されてもよい。

段階５０８で、所与の対象に対する情報１１４の一部又は全部が、対象記録データベース１０２から得られる。

段階５１０で、情報が処理され、対象が関心のある事象を経験したかどうかを決定する。対象情報が同一の事象の複数の例を含む場合（つまり、患者が急性高血圧の１つより多い症状の発現を経験している場合）、処理は、最後の事象について進められてもよい。

段階５１２で、情報が処理され、対象が結果間隔の間に結果セットからの結果を経験したかどうかを決定する。対象が該結果を経験していない場合、段階５０８へ戻り、上述のように別の対象の情報１１４が得られる。対象が該結果を経験している場合、処理は段階５１４へ続く。

段階５１４で、情報が処理され、介入セットからの介入が対象に適用されたかどうかを決定する。留意すべき点は、複数の介入が適用された場合、１又は複数の介入は選択的に単一の介入と考えられてもよいことである。

段階５１６で、事象、結果、及び介入との間の関連を示す対象関連データが生成される。

留意すべき点は、結果間隔３０２が１より多い関連する結果の決定を有する場合、関連に含めるための結果の選択は、分析の目的に依存することである。例えば、目的が複数の適用された介入の効果を明らかにすることである場合、結果間隔の範囲内で時間的に最後の結果の決定が含められてよい。他方で、目的が最速の応答時間を有する介入を識別することである場合には、時間的に最初の結果の決定が含められてもよい。

段階５１８で、対象関連データは、符号化された対象記録データベース１０６に格納するために提示される。

段階５２０で、処理は必要に応じて繰り返され、対象により経験された事象及び／又は事象を経験した他の対象の他の例の一覧を作成する。

段階５２２で、処理は異なる事象に関連して必要に応じて繰り返される。

段階５２４で、予測部１３０は、対象が同一の又は類似の事象−介入−結果関係を有する対象について共通のデータ・パターンを決定し、対応する予測１５８を生成する。

理解されるべき点は、上述の段階は、異なる順序で実行されてもよいこと、及び変形が考案されてもよいことである。例えば、１又は複数の結果セット、介入セット、及び結果間隔生成段階５０２、５０４、５０６は、異なる順序で又は複数の異なる事象に対して同時に実行されてもよい。同様に、段階５０２、５０４、５０６は、処理の後期に、例えば適用された介入の決定段階５１４の後に実行されてもよい。別の例として、対象結果５１２及び適用された介入の決定５１４の順序は、逆でもよい。

更に別の例として、対象毎又は事象毎以外に、対象記録が得られフィルタリングが実行されてもよい。例えば、事象フィルタが同時に適用され、複数の事象のそれぞれを識別してもよい。更に他の変形は、本願明細書を読み理解することにより当業者に理解されるだろう。予測部１３０は省略されてもよい。

符号化対象記録データ１０６は種々の方法で実現されてもよい。

図６を参照して、事象駆動の意思決定支援システムと関連した符号化記録データベース１０６の適用の第１の例を以下に説明する。

段階６０２で、関心のある対象は事象を経験する。本例では、現在の患者は急性高血圧を経験していてもよい。

段階６０４で、意思決定支援の要求が受信される。例えば、ユーザは、ユーザ・インタフェース１１０を介して、特定の対象及び／又は事象と関連した意思決定支援を要求してもよい。再び、本例では、医師は現在の患者に適用する適切な治療を選択するための支援として意思決定支援を要求してもよい。留意すべき点は、意思決定支援の要求は、明白な要求である必要がないことである。例えば、システムは、時間の経過により又は１又は複数の叙述的事象及び臨床士又は相応して警告された他のユーザにより開始された操作により、予測裏で又はバックグランドで実行してよい。

段階６０６で、符号化対象記録データベース１０６は、事象を経験した対象を識別するために検索される。検索は、例えば、意思決定支援システム・プロセッサ１０８により実行されてもよい。本例では、符号化対象記録データベース１０６は、急性高血圧の事象を経験した患者を識別するために検索されてよい。

段階６０８で、事例照合又はフィルタリング段階が実行され、関心のある対象に特性と相関する特性を有する識別された対象の特性を識別する。ある実施では、事例照合は、識別された対象の格納された統計データ１１６及び関心のある対象の統計データを参照して、意思決定支援システム・プロセッサ１０８により実行される。本例では、事例照合は、現在の患者に相関のある特性を有する識別された患者の特性を識別するために適用される。

段階６１０で、事例照合からのデータは、ユーザ・インタフェース１１０を介して提示される。本例では、該データは医師に提示されてもよい。

段階６１２で、ユーザはデータを利用する。本例では、医師は、適切な介入を選択するための支援として該データを用いてもよい。

再び理解されるべき点は、上述の段階は、異なる順序で実行されてもよいこと、及び変形が考案されてもよいことである。

図７を参照して、予測システムと関連した符号化記録データベース１０６の適用の第２の例を以下に説明する。

段階７０２で、対象記録データベース１０２内のデータは、同一の又は同様の事象−介入−結果を有する対象に共通のデータ・パターンを識別するために評価される。

段階７０４で、該共通のデータ・パターンは、事象予測を生成するために用いられる。より詳細には、予測は、種々の事象−介入−結果の関係に対して生成される。急性高血圧の例である事例では、介入はＩＶ内輸液の適用を含み、結果はベースラインへの回復を含み、予測は２時間の期間に渡る摂氏０．５度の温度変化の発生、４時間の期間に渡る１０％の心拍数の増加、及び３時間の期間に渡る１０％の呼吸数の増加、を含んでよい（再び、介入及び予測は説明を目的として提示された単なる例であることが理解されるべきである）。従って、関心のある対象の予測の存在は、対象の急性高血圧事象の可能性を伝達するために用いられてもよい。更に、上述のように、種々の予測は、良好な（又は反対に好ましくない）結果をもたらすと期待される介入に関連付けられてもよい。

段落７０６で、関心のある対象のデータ・パターンと生成された予測との間の相関は、例えば意思決定支援プロセッサ１０８により識別される。本例の目的のため、患者データは段階７０４で定められた予測に関連すると想定される。

段階７０８で、ユーザは、例えばユーザ・インタフェース１１０を介して対象に関与する将来の事象の可能性を警告される。本例では、ユーザは、患者に関与する急性高血圧の可能性を警告される。

段階７１０で、１又は複数の介入が提示される。これは、例えば図６の段階６０８−６１２に関連して詳述したように達成されてもよい。再び本例では、提示された介入は、ＩＶ内輸液の適用を有してもよい。理解されるように、このような手法は、関心のある対象に類似する一群の患者の中で好ましい結果をもたらした治療に関する情報を提供することが期待されうる。

留意すべき点は、上述の技術は急性高血圧を有する例である事象に関して記載されたが、上述の技術は他の急性又は慢性症状にも適用可能である。上述の技術は医療以外の他の分野にも適用可能である。

当業者に理解されるように、上述の種々の構成要素及び技術は、適切なコンピュータ可読媒体に格納されたコンピュータ可読命令により実施されてもよい。コンピュータにより実行されると、該命令は、該コンピュータに上述の技術を実行させる。

本発明は、本発明の好適な実施例に関連して説明された。以上の詳細な説明を読み理解した者は、修正及び変更をなしうる。本発明は、このような修正及び変更が特許請求の範囲又はその等価物の範囲内に属する場合、それら修正及び変更を包含すると見なされる。

好適な実施例が記載されたので、本発明は特許請求の範囲に記載される。

Claims (14)

1. 対象データの関係を識別する装置であって、
   該対象データは、対象の経験した事象を示す事象データ、該対象の経験した結果を示す結果データ、及び該対象に適用された介入を示す介入データを有し、
   当該装置は：
   前記対象の結果データを時間的にフィルタリングして結果時間間隔の間に生じる結果を示す結果データを識別するフィルタであって、前記結果時間間隔は、前記対象に前記介入が適用された後に効果が出るまでの時間と、前記対象に不利な結果をもたらすのを防ぐために前記介入が必要とされる時間とにより定められる、フィルタ；
   前記事象、前記結果、及び前記介入の間の関連を前記事象データ、前記時間的にフィルタリングされた結果データ、及び前記介入データに応じて識別し、該識別された関係を示す出力を生成する関連付け部；
   を有する装置。
2. 前記対象は人間の患者であり、前記介入は治療であり、前記関連付け部は時間に依存した臨床的関連を識別する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
3. 前記フィルタは、前記対象の結果データをフィルタリングし、結果セットの構成要素であり結果間隔中に生じた結果を識別する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
4. 前記フィルタは、複数の介入を有する介入セットのうちの介入の効果の出るまでの時間の最小値により第１の端で区切られる結果間隔に従い、前記対象の結果データをフィルタリングする、
   ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
5. 前記結果間隔は、臨床的介入期間と前記介入セットの中の介入の効果の出るまでの時間の最大値との和により第２の端で区切られる、
   ことを特徴とする請求項４に記載の装置。
6. 前記フィルタは、前記介入の時間から測定される時間に従い、前記対象の結果データをフィルタリングする、
   ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
7. 複数の対象についての対象データを選択する対象記録セレクタ；及び
   事象を有する事象データをフィルタリングする事象フィルタ；
   を有する請求項１に記載の装置。
8. 過去の患者統計データ、事象データ、介入データ、結果データ、及び複数の患者の時間的関係データを有する患者記録データベース、
   を有する請求項１に記載の装置。
9. 複数の対象について識別された関連の表示を提示する意思決定支援システム手段、
   を有する請求項１に記載の装置。
10. 前記事象の予測を識別する手段、
    を有する請求項１に記載の装置。
11. 患者データの関係を識別する方法であって、
    該患者データは、患者の経験した事象を示す事象データ、該患者の経験した結果を示す結果データ、及び該患者に適用された介入を示す介入データを有し、
    当該方法は：コンピュータが、
    前記患者の結果データを時間的にフィルタリングして結果時間間隔の間に生じる結果を示す結果データを識別する段階であって、前記結果時間間隔は、前記患者に前記介入が適用された後に効果が出るまでの時間と、前記患者に不利な結果をもたらすのを防ぐために前記介入が必要とされる時間とにより定められる、段階；
    前記事象、前記結果、及び前記介入の間の関連を前記事象データ、前記時間的にフィルタリングされた結果データ、及び前記介入データに応じて識別し、該識別された関係を符号化患者記録データベースに格納する段階；
    を有する方法。
12. 前記コンピュータが、
    関心のある患者と前記符号化患者記録データベース内の患者とを事例照合する段階；
    前記符号化患者記録データベース内の患者を示す情報を提示する段階；
    を有する請求項１１に記載の方法。
13. 前記コンピュータが、
    前記符号化患者記録データベースを評価して、事象予測を識別する段階；
    を有する請求項１１に記載の方法。
14. 前記コンピュータが、
    関心のある患者と前記識別された予測との間の相関を識別する段階；
    該識別された相関に応答して、前記患者に適用するための可能な治療を提示する段階；
    を有する請求項１３に記載の方法。
    

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