JP6466422B2 - 医療支援システム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、患者に対する医療（看護、介護）を決定するための医療支援システムに関するもので、プロセッサとコンピュータ読取可能な記憶媒体とを有し、該コンピュータ読取可能な記憶媒体は該プロセッサにより実行するための命令を格納する。更に、本発明は対応する医療支援方法、コンピュータ読取可能な非一時的記憶媒体及びコンピュータプログラムにも関する。

臨床判断支援（ＣＤＳ）システムは、基準に基づいた医療（看護、介護）提供の促進に関する増大する要求に対する主要な対応策となっている。ＣＤＳツールは、臨床情報技術（ＩＴ）システムの重要な要素であり、患者の医療アウトカム及び医療組織の業績を直接改善することができる。

慢性症状を持つ患者は、通常、複数の医療環境にまたがって管理される。患者は医療過程を病棟から開始し、自宅へと退院させられ、自宅において外来診療所又は一般開業医の監視の下で医療を継続する。

米国特許出願公開第2010/0082369号公報は、相互接続された個人化デジタル医療サービスのためのシステム及び方法を開示している。これらデジタルサービスの一部として、米国特許出願公開第2010/0082369号公報は患者のための個人化された医療計画をデータベースからの医療情報に基づいて発生することが望ましいことを更に開示している。該医療計画は何らかの形態のツールを適用することにより発生されるべきである。しかしながら、この課題に対する解決策は詳細に示されていない。

解決策として、米国特許出願公開第2007/0244724号公報は、治療される患者に密接に対応する患者記録を識別するために過去の基準データベースを使用することを開示している。医師には、現患者に対するありそうなアウトカム及び提案される治療過程に関する指示情報として役立ち得る過去の患者のアウトカム履歴及び治療履歴が提示される。

しかしながら、患者に対する医療を決定する方法は更に改善され得るものである。米国特許出願公開第2007/0244724号公報に開示された解決策は、過去の患者集団に適用された推奨に限定されるものである。このようなシステムは、過去の推奨を繰り返すことに限定されるものであり、新たな治療の進歩又は既存の治療の新たな前後状況での使用を促進するものではない。

本発明の目的は、患者に提供されるべき正しいサービスを決定することを一層良好に補助する医療支援システム及び医療支援方法を提供することである。本発明の他の目的は異なる医療環境にわたる医療（看護、介護）を改善することである。

本開示の一態様においては、患者に対する医療（看護、介護）を決定する医療支援システムであって、プロセッサとコンピュータ読取可能な記憶媒体とを有するシステムが提供され、上記コンピュータ読取可能な記憶媒体は上記プロセッサにより実行するための命令を格納し、これら命令は上記プロセッサに、
− 患者データを取得するステップ、
− 当該患者の臨床的必要性を評価するステップ、
− 臨床アウトカムを提案するステップ、
− 上記臨床的必要性及び上記の提案された臨床アウトカムのために上記患者に提供されるべきサービスをサービス／アウトカム／必要性モデルに基づいて決定するステップ、
を実行させる。

本開示の他の態様においては、対応する医療支援方法が提供される。

本開示の更に他の態様においては、コンピュータプログラムであって、該コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行された場合に該コンピュータに上記医療支援方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム、及びプロセッサにより実行するための命令を格納するコンピュータ読取可能な非一時的記憶媒体であって、これら命令が上記プロセッサに請求項に記載の医療支援方法のステップを実行させる非一時的記憶媒体が提供される。

本開示の好ましい実施態様は、従属請求項に記載されている。請求項に記載された方法、コンピュータプログラム及びコンピュータ読取可能な非一時的記憶媒体は、請求項に記載されたシステム及び従属請求項に記載されたものと同様及び／又は同一の好ましい実施態様を有するものと理解されたい。

既知のシステム及び方法と比較して、本発明によるシステム及び方法は患者に提供されるべきサービスの決定を改善する。看護を最適化すると共に臨床アウトカムを改善するために、発明者は、適切なサービスは病院において提供されるべきであるのみならず、早期の段階で悪化を検出し及び／又は患者の自己管理能力を強めるために例えば患者の自宅で又は中間看護施設において行う必要があることを見出した。

今日、このようなサービスは、患者にその場当たりに割り当てられ、専ら１つの医療環境のものとされ、又は患者の病状は時間にわたり変化するので適応化させることができない。例えば、在宅医療機関は患者に特定のサービスを割り当てる。しかしながら、これらのサービスは、例えば病院における治療担当医師による等の主医療環境により必ずしも推奨又は支持されるものとは言えない。

既知のシステム及び方法と比較して、本開示は、患者の目下の必要性に対処するのみならず、提案された臨床アウトカムも考慮に入れたサービスを提供する。これにより、決定されたサービスは、特定の患者のための最良の看護を保証するために医療環境にまたがると共に患者の症状及び共存症の自然進展にわたって校正され得る。

一態様において、本発明は医療支援システムを提供する。本明細書で使用される医療支援システムとは、臨床的必要性及び提案された臨床アウトカムのために患者に対して提供されるべきサービスを決定するための自動化システムを含む。該医療支援システムは、プロセッサ及びコンピュータ読取可能な記憶媒体を有する。

ここで使用される“コンピュータ読取可能な記憶媒体”とは、計算装置のプロセッサにより実行可能な命令を記憶することができる任意の記憶媒体をも含む。該コンピュータ読取可能な記憶媒体は、コンピュータ読取可能な非一時的記憶媒体と称することができる。上記コンピュータ読取可能な記憶媒体は、有形のコンピュータ読取可能な媒体と称することもできる。幾つかの実施態様において、コンピュータ読取可能な記憶媒体は、計算装置のプロセッサによりアクセスすることができるデータを記憶することもできる。コンピュータ読取可能な記憶媒体の例は、これらに限定されるものではないが、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ハードディスクドライブ、固体ハードディスク、フラッシュメモリ、ＵＳＢメモリ（USB thumb drive）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、光ディスク、光磁気ディスク及びプロセッサのレジスタファイルを含む。光ディスクの例は、コンパクトディスク（ＣＤ）及びデジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＷ又はＤＶＤ−Ｒディスク並びにブルーレイディスク（ＢＤ）を含む。コンピュータ読取可能な記憶媒体なる用語は、ネットワーク又は通信リンクを介して当該計算装置によりアクセスすることが可能な種々のタイプの記録媒体も指す。例えば、データはモデムを介して、インターネットを介して又はローカルエリアネットワークを介して取り出すことができる。

ここで使用される“プロセッサ”とは、プログラム又はマシン実行可能な命令を実行することができる電子部品を含む。“プロセッサ”を有する計算装置を参照する場合、２以上のプロセッサを可能性として含むと解釈されるべきである。計算装置なる用語は、各々がプロセッサを有する計算装置の集合又はネットワークを可能性として指すとも解釈されるべきである。多くのプログラムは自身の命令を、同一の計算装置内にあり得るか、又は複数の計算装置の間に分散さえもされ得る複数のプロセッサにより実行させる。

ここで使用される“臨床的必要性”なる用語は、当該患者の現在及び／又は将来の健康等に影響を与える疾病、症状及び／又は精神的若しくは身体的状態から生じる必要性を含む。“アウトカム”又は“臨床アウトカム”なる用語は、当該患者に対するサービスの提供等の介入の後の該患者の予測される精神的及び／又は身体的状態に関するものである。何もしない又は現在の治療を変えないとの判断は、対応するアウトカムを伴う介入と見ることもできる。これにより、当該アウトカムは、当該患者が医療施設を必要とするか又は在宅看護を行うことができるかもカバーする。このように、臨床アウトカムは再入院又は自己管理なるアウトカムも含む。“サービス”とは、特には臨床的必要性に対処すべく病状の治療のために患者に提供される如何なる対策も含む。

好ましい実施態様において、前記サービス／アウトカム／必要性モデルは、当該患者に提供されるサービス、臨床アウトカム及び該患者の臨床的必要性の間の関係を提供する。このように、当該患者に提供されるべきサービスの決定又は推奨は、現在の患者の状態及び患者の現在の臨床的必要性に依存するのみならず、提案される臨床アウトカムも考慮に入れる。これにより、供給されるべきサービスを決定する際に、例えば病院等の現在の医療環境の周囲状況が考慮に入れられるのみならず、例えば外来診療所による看護又は自宅での自己管理等の目標医療環境の周囲状況も考慮に入れられる。このことは、１つの医療環境に限定されたサービスだけが提供されるのではないことを保証する。これにより、当該患者に関連がある異なる医療環境により推奨又は少なくとも保証されるサービスを推奨することができる。このことは、通常は複数の医療環境にまたがって管理される慢性症状を持つ患者にとり特に重要である。例えば、提供されるサービスに対しては幾つかのオプションが存在するが、これらオプションのうちの１つが病棟、監視下の在宅看護によりサポートされるだけである。従って、このサポートされるサービスが当該患者に割り当てられる。言い換えると、本発明の一態様は、慢性症状を持つ患者に対する看護を決定すると共に異なる医療環境にまたがって看護を調整又は校正するシステムに関するものである。

一実施態様において、前記サービス／アウトカム／必要性モデルは、臨床ドメイン又は疾病に対する臨床的必要性の関係を示すオントロジを更に有する。オントロジは、コンピュータが当該知識に関して推理することを可能にする構造化された知識の源である。例えば、（専用の医学的）オントロジから、特定のサービスと（臨床）アウトカムとの間に関係が存在することを導き出すことができ、このことは、コンピュータシステムが、上記アウトカムが患者にとり重要なものであるならば、上記サービスの適用を提案することを可能にする。他の例として、オントロジは、臨床的必要性の間の関係を提供し、例えば何の臨床的必要性が互いに依存するかについての構造化された情報を数学的グラフの形で提供する。例えば、ICD-10システムに基づくオントロジは、“心不全”は“心臓の状態”である等の自動化された結論を描くことを可能にする。更なる例として、SNOMEDは医学的状態及びそれらの関係が定義された規格化された知識源である。このような知識源の拡張（例えば、ローカルな必要性、条件又は状況に適合する拡張）は容易に行うことができる。例えば、心エコーが当該患者の左心室駆出率の洞察を与え得るということを導き出すために使用することができる。

有利な実施態様において、当該医療支援システムはサービスデータベースを更に有し、該データベースにおいては各サービスに関して前記サービス／アウトカム／必要性モデルの事例が存在する。

好ましくは、前記命令は、前記プロセッサに上記サービスデータベースを患者データに基づいて作成するステップを更に実行させる。患者データは、病院情報システムの一部であり得る電子健康記録（ＥＨＲ）等の種々の情報源から得ることができる。大きな患者集団（母集団）の患者データが入力として機能することができる。好ましくは、電子患者サマリ（ＳＵＥＰ）が提供され、該電子患者サマリは１以上の入院患者の状態の入念に調整された概要を提供する。

有利な実施態様において、前記サービスデータベースを作成するステップは、臨床研究及び／又は臨床専門家からデータを得るステップを更に有する。臨床研究からのデータは、臨床研究の典型的に良好に制御された境界条件故に、特に関連があり得る。かくして、サービスデータベースは有利には更なる情報源により増強される。オプションとして、このことは、医学雑誌のマイニングを含む。このように、本発明によるシステム及び方法は、オントロジ又は医学雑誌からマイニングされた知識等の追加の知識源を用いることができるという意味で従来の解決策より広範囲である。このことは、当該サービスが以前に全く又は希にしか適用されなかった特定の患者又は患者群に対するサービスの推奨を可能にする。これにより、提案される方法及びシステムは、病院における伝統的な実務方法とは異なる推奨を提供する。

他の実施態様において、前記命令は、前記プロセッサに前記サービスデータベースを上記の得られたデータに基づいて更新するステップを更に実行させる。これは、特定の患者に対する提案されたサービスの有効性に関する入力を提供するフィードバックメカニズムと見ることができる。これにより、提案されたサービスは、受信されるフィードバックに基づいて変化し得る。

有利な実施態様において、当該医療支援システムは自己適応型システムである。このように、当該システムは当該患者に提供されるべき最も適切なサービスを継続的に決定して、この特定の患者の固有の臨床的必要性を改善することができる。これらの調整は、例えば、これらサービスを用いる在宅監視の間に又は入院若しくは外来診療所の訪問の後に患者の健康状態が変化する毎に計算することができる。これに対応して、電子患者サマリ（ＳＵＥＰ）も、在宅医療サービスを用いて、即ち在宅状況で収集されるデータに基づいて更新することができる。特に、収集されるデータが時間にわたり変化する、又はパラメータが範囲外の値を示す場合、これらの側面をＳＵＥＰに供給することができる。このように、院内患者の看護及び院外患者の監視の間の統合は、例えば慢性患者を一連の医療又は医療サイクルを通して支援するために、一層効果的な看護協調を提供することができる。このことは、より長い期間にわたり及び／又は複数の医療環境にまたがって行うことができる。

他の実施態様において、患者に提供されるべきサービスは、新たな患者データが得られた場合、サービス／アウトカム／必要性モデルが更新された場合に決定される。例えば、異なる患者又は異なるグループの患者からのフィードバックは、提案されたサービスの有効性に関する入力を提供する。これに応答して、特定のグループの患者に対して提案されたサービスは変更され得る。

他の実施態様において、前記サービス／アウトカム／必要性モデルは患者の部類を有する。他の実施態様において、上記患者部類に関連付けられる患者部類データは過去の患者集団からの患者データに基づくものである。１つの部類は、過去の患者データに基づくものとすることができると共に、例えば機械学習技術のみを用いて、又は臨床専門家による入力及び／又は確認により作成することができる。利点として、患者部類の使用はデータ処理を簡素にする。

他の実施態様において、前記患者データは電子患者サマリ（ＳＵＥＰ）に関して選択されたエレメント（要素）に基づいて得られる。電子患者サマリは、関連性があると考えられる情報に入念に調整することができる。電子患者サマリの設定は、当該患者の状態、及び／又は当該病院若しくは看護提供者により広められる看護提供規格に反映し得る。有利には、上記エレメントの選択は、処理されるべきデータの量を制限する。患者サマリによれば、臨床医は、当該患者に関する該臨床医の見解を特別に懸念する側面に基づいて調整するメカニズムを提供されることができる。従って、一実施態様では、臨床医の患者サマリを組み入れることができる。他の改善例において、電子患者サマリは患者の状態に固有の品質ガイドされた医療及び情報側面の選択を提供する。ここで使用される“エレメント”は、検査室アウトカム又はバイタルサイン測定値等の当該患者に関して得られる如何なる情報も指し得る。

他の実施態様において、前記患者に提供されるべきサービスの決定は、患者サマリに関して選択されたエレメントに更に基づくものである。例えば、在宅監視のための患者モニタ等のサービスを、当該患者に、患者サマリに関して選択されたエレメントに基づいて割り当てることができる。この実施態様の利点は、当該患者に提供されるべきサービスが患者サマリに関して関連があると考えられる側面に焦点が合わされるということである。他の例として、当該患者に提供されるべきサービスを決定する際に、患者サマリに関して選択されたエレメントに、他の患者データに比べて一層大きな重みを与えることができる。

更に、一例において、当該患者が自宅にいる場合においても患者サマリに関する関連のあるデータを継続的に取得するためのサービスを決定することができる。従って、患者サマリに関する関連データは、当該患者が再び入院させられる場合に即座に利用可能となり、病院における治療医師は該患者を一層迅速に診断するよう補助される。

他の実施態様において、前記患者データは心理社会的データを有し、前記患者に提供されるべきサービスを決定するステップは、該サービスがどの様に提供されるべきかを該心理社会的データに基づいて決定するステップを更に有する。この実施態様の利点は、当該患者に対するサービスの影響を向上させることができ、当該特定の患者の臨床アウトカム及び／又は経済的（金銭的）アウトカムが最適化され得るということである。当該患者に提供されるべき特定のタイプのサービスの影響は、該サービスが該患者の個人的状況及び好みに適合するような態様で提供することにより改善され得る、即ち該サービスの提供が最適化され得ることが分かった。当該サービスがどの様に提供されるべきかは、該サービスの属性と見ることができる。例えば、当該サービスは追加の臨床的訪問である。これらの追加の臨床的訪問は、追加の対面訪問や、ビデオ連絡を介しての追加の訪問であり得る。最初のオプションは可能性として余分な出張を必要とする一方、第２のオプションは特定の技術的専門知識及び／又はビデオ連絡に加わる意欲を必要とする。前記心理社会的データに基づいて、好ましいオプションを、必ずしも大幅な追加の費用を掛けることなく決定することができる。更に、限定するものでない例は、自動的警報に関する調整された設定、訓練された家族による動機的支援と比較した職業的医療指導者による動機的支援を含む。特定のサービスの程度（強度）の変化を勘案することにより、該サービスが当該患者にどの様に提供されるべきかに依存して、高価な医療（看護）の程度を該患者の必要性に密に適合させて、最も費用効果的な態様で提供することができる。従って、患者の治療の遵守及び臨床アウトカムに影響を与えるものは、サービス自体であるのみならず、タイプ及び程度の点での該サービスの提供でもある。特定のサービス内で、広い範囲の可能な強度レベル及び提供形態が存在する。例えば、在宅看護訪問の場合、タイミング頻度、訪問の性質、人の訪問及びコミュニケーション形式は全て変化され得る。特定のサービスの提供及び強度の斯かる違いは、遵守及びアウトカムに対して大きな影響を有し得る。オプションとして、提供法、即ち当該サービスが患者に提供される方法は、適応することができる。従って、当該システムは、特定の患者に対して当該サービスがどの様に提供されるべきかを更新するように構成される。

本開示の他の態様においては、患者に対する医療を決定する医療支援システムが提供され、該システムはプロセッサ及びコンピュータ読取可能な記憶媒体を有し、該コンピュータ読取可能な記憶媒体は前記プロセッサによる実行のための命令を格納し、該命令は前記プロセッサに、心理社会的データを有する患者データを取得するステップ、前記患者の臨床的必要性を評価するステップ、及び前記臨床的必要性のために前記患者に提供されるべきサービスを決定すると共に該サービスが前記患者にどの様に提供されるべきかを前記心理社会的データに基づいて決定するステップを実行させる。言い換えると、当該システムは、当該患者に何のサービスが提供されるべきかを決定するのみならず、該サービスが該患者にどの様に提供されるべきかをも決定する。従って、当該サービスは、患者の必要性に対してのみならず、例えば該サービスが提供されるコミュニケーション形式にも入念に合わせることができる。これにより、当該サービスの有効性を改善することができ、該サービスの遵守が増加される。

例えば、現在の医療環境においては、しばしば、最良事例の医療計画が複数の患者に対して、患者の病歴、自己管理の傾向又は実際の必要性に無関係に同じレベルの程度（強度）及び提供方法で提供される。例えば、実際の患者の必要性とは無関係に、徹底した医療が病院により定められた１つの提供モデルの一部として提供され、結果として、高い経費が生じると共に、医療提供程度を実際の患者の必要性に対して最適化することがない。現在のシステムの他の問題は、しばしば、臨床的に高いリスクの患者のみが一層高程度の医療を受け、例えば前述したような投薬を用いない傾向がある安定した患者は斯様な評価を免れ、結局は再入院させられ、従って高いリスクとなることとなり得る。これと対応して、従順な患者の場合、低いレベルの程度及び自己管理が、関連する一層少ない費用と共に、最適なアウトカムにとって良く適している。前述したように、サービスの有効性は、サービスの提供方法の性質及び患者の心理社会的データに基づく最適なアウトカムをもたらすようなサービスの所要のレベルの程度（強度）によって改善することができる。ここでも、最適な提供方法は、継続した改訂を必要とし得る。

当該サービスが患者にどの様に提供されるべきかの決定、即ち前記心理社会的データに基づくサービスの提供形式、提供レベル及び／又は強度の決定は、患者のコミュニケーションプロファイル、患者の生理的プロファイル及び患者の社会的プロファイルの１以上の評価を含む。何のサービス（即ち、サービスのタイプ）が提供されるかの決定は、臨床的リスクプロファイル及び予測される費用プロファイルの評価を含むことができる。

一実施態様において、データマイニング法を、医療提供者からのデータ、患者から得られる自己報告データ（特には、自宅におけるセンサを用いた）、及び／又は医療提供者におけるセンサからのデータに対して適用することができる。一実施態様において、データ記憶部には、例えばコミュニケーションプロファイル、生理的プロファイル及び／又は社会的プロファイルを有する心理社会的モデル、並びに臨床的リスクプロファイル及び／又は費用プロファイルを有する費用／リスクプロファイル、を有する全体的患者モデルを設けることができる。サービスのタイプを決定するために、リスク照合及び／又は費用／リスク照合を実施することができる。当該サービスが患者に対してどの様に供給されるべきかを決定するために、心理社会的照合を実行することもできる。有利には、当該サービス及び該サービスが特定の患者に対してどの様に提供されるべきかを決定及び／又は更新するために、知識ベースの方法及びデータマイニング的方法の組み合わせに基づいて推奨が行われる。

結論として、患者に提供されるサービスの決定は、改善され、特に、アウトカム及び異なる医療環境を考慮に入れている。

本発明の上記及び他の態様は、後述する実施態様から明らかとなり、斯かる実施態様を参照して解説されるであろう。

図１は、異なる看護環境を経る患者の移動を示す。 図２は、提案された医療支援システムの第１実施態様の概要図を示す。 図３は、提案された医療支援方法の第１実施態様のフローチャートを示す。 図４Ａは、サービス／アウトカム／必要性モデルの表現を示す。 図４Ｂは、サービス／アウトカム／必要性モデルの第１事例を示す。 図４Ｃは、サービス／アウトカム／必要性モデルの第２事例を示す。 図５は、サービスデータベースの生成を示す。 図６は、臨床的必要性オントロジの生成を示す。 図７は、臨床的必要性オントロジの一例を示す。 図８は、患者に提供されるべきサービスを決定する処理の一例のフローチャートを示す。 図９は、患者に提供されるべきサービスの例を示す。 図１０は、患者に提供されるべきサービスを決定する処理の他の例のフローチャートを示す。 図１１は、他の実施態様のフローチャートを示す。 図１２は、電子患者サマリの例示的表現を示す。 図１３は、本発明の他の態様による処理のフローチャートを示す。 図１４は、心理社会的データを用いた他の態様のフローチャートを示す。

患者、特に慢性症状を持つ患者は、通常、複数の医療（看護）環境にまたがって管理される。図１は、異なる医療環境を介しての患者の例示的な移動を図示している。この例において、患者は病院において医療過程を開始し、次いでリハビリの看護を行う外来診療所の監視の下で自宅に退院させられる。リハビリの後、患者は自宅で自己管理を行う。遠隔健康監視等のオプションとしての追加のサービスを自宅において提供することができる。患者の症状が悪化した場合、該患者は一般開業医に相談し、該開業医は当該患者を再び病院に送致することを決定することができる。このことは費用の掛かる再入院を招来するが、これは、このようなサイクル全体を介しての患者の看護を最適化することにより低減することができる。例えば薬物治療の調整等の、サービスの早期の調整が、斯かる再入院を完全に防止したであろう。

医療（看護）を最適化すると共に臨床アウトカムを改善するためには、適切なサービスを患者の自宅を含む医療サイクルの全ての段階で行う必要があるという増大する一連の証拠が存在する。例えば、教育サービスは、教育ポータルを介して患者の教育を増やすことにより患者が自身の自己管理能力を改善することを助けることができる。転倒検出器は、突発的事象が生じた場合を検出することを助けることができる。

更なるサービスは、臨床医が、例えば体重計、血圧計又は液体貯留ベストを用いた患者監視を介して患者の症状の悪化を早期の段階で検出することを補助する。液体貯留ベストは胸部液体貯留を早期の段階で識別することを助けることができ、適切な対策を採用することができる。ここで使用される“サービス”とは、全て関連するハードウェア及びソフトウェア要素を備える手段及び装置を含む。

今日、これらのサービスは、患者に対して場当たり的に割り当てられ、１つの医療環境に対して排他的であり得る。例えば、患者には自宅では在宅看護機関によりサービスが割り当てられ、斯かるサービスは、例えば病院における治療担当医師等の主医療環境により必ずしも推奨又は保証されるものではない。

更に、サービスは所望のアウトカムのために患者の必要性に対して合わせ（入念に調整され）なければならない。例えば、患者には、全ての高血圧及び心不全患者に対して付与される一般的勧告の一部として血圧計が割り当てられなければならない。患者は血圧を毎日測定するように指示され、この要求は、該患者の血圧が安定し、これによる健康悪化の危険性が大幅に減少された場合にさえ不必要に継続する。このように、サービスの提供は患者の現在の健康状態及び必要性に対して入念に調整されることはない。

他の例として、フィリップス・モチバ（Motiva）教育ビデオを数ヶ月使用した後、患者の知識レベルは十分なレベルにまで上昇した。しかしながら、身体活動を行う患者自身の能力の自信は減少し得た。この場合、一層積極的で指導的要素も提供する教育的サービスが、患者の健康を維持及び改善するには一層良い可能性がある。このことは、自己適応型システムを必要とする。

図２は、本発明の一態様による医療支援システム１０の第１実施態様の概略図を示す。該システム１０はプロセッサ１１及びコンピュータ読取可能な記憶媒体１２を有する。コンピュータ読取可能な記憶媒体１２はプロセッサ１１により実行するための命令を格納する。これらの命令はプロセッサ１１に、図３に示されたフローチャートで説明されるように医療支援方法１００のステップを実行させる。

第１ステップＳ１０において、患者データが取得される。第２ステップＳ１１において、当該患者の臨床的必要性が評価される。第３ステップＳ１２において、臨床アウトカムが提案される。この提案される臨床アウトカムは、当該患者に対する目標看護環境を含むことができる。例えば、患者が自宅へ退院される、又は看護施設へと退院されることである。第４ステップＳ１３では、上記臨床的必要性及び上記の提案された臨床アウトカムのために当該患者に提供されるべきサービスが、サービス／アウトカム／必要性モデルに基づいて決定される。提案される該医療支援システムは、適切なサービスの決定に際して、当該患者の臨床的必要性を考慮するのみならず、提案された臨床アウトカムも含める。

例えば、自己管理のために自宅に退院させられる患者と比較して、看護ホームへと退院させられる患者に対しては一層多様なサービスが利用可能となり得る。これにより、サービスは看護環境にまたがって最適化され得る。患者が自宅へ退院させられることが分かれば、患者自身が自宅でサービスに依存する前に、このサービスを、当該患者が該サービスに慣れることができるように病院内で前もって導入することができる。提案される該システム及び方法は、看護者に複数のサービスを患者の固有の必要性に基づいて識別するための支援を提供することにより該看護者が慢性患者の看護を改善することを助けると共に、更に、特定の患者に対する最良の看護を保証するために、これらのサービスを看護環境にまたがって且つ患者の症状の自然な進行及び共存症（併存症）を通して校正することを助ける。

提案される該医療支援システムの有利な実施態様は、３つの主要な要素を有している。サービス／アウトカム／必要性モデル、サービスデータベース及び臨床的必要性オントロジである。

上記サービス／アウトカム／必要性モデルは、特定のサービス（例えば、液体貯留ベスト又は教育）、臨床アウトカム（例えば、再入院又は自己管理）、及び対処する臨床的必要性（例えば、胸部液体貯留又は知識）の間の関係を提供する。

上記サービスデータベースは、各サービスに関して上記サービス／アウトカム／必要性モデルの事例を有する。各サービスに関するモデルは、過去の患者集団のデータ分析を介して得ることができる。更に、患者の部類（種類）が各サービスに関連付けられる。例えば、サービス／アウトカム／必要性モデルの事例が、サービス“液体貯留ベスト”に関して設定される。該サービス／アウトカム／必要性モデルは、特定の部類の患者に対して、サービス“液体貯留ベスト”が胸腔容積に関する情報を供給することにより再入院に肯定的に影響することを記述する。

臨床的必要性オントロジは、特定の臨床ドメイン又は疾病に関する臨床的必要性の関係を示す。臨床的オントロジは、例えば、体重変化が血圧にも悪く影響し得ることを示す。

以下は、当該医療支援システムに関する基礎を提供する２つのステップを説明する。第１ステップは、前記サービスの各々に関するデータを患者集団レベルで分析するステップを有する。第２ステップは、前記臨床的必要性に関し関連するオントロジを得るためにドメインモデルを分析するステップを有する。ドメインモデルの一例は、スノメド（SNOMED）に表されているような標準化された医療知識と、ローカルな状況に対して定義された同一又は同様のフォーマットでの情報との組み合わせである。これらの関係は、ローカルな看護システム／病院の看護提供及び品質規格に対して特別のものであり得る。このように、ドメインモデルは１以上のローカルな看護環境への適応化に作用し得る。

上記第１ステップの第１態様において、サービスデータベースは患者集団データに基づいて作成することができる。各サービスに対して、サービス／アウトカム／必要性モデルの事例が作成される。サービス／アウトカム／必要性モデルがどの様に表され得るかの一例が、図４Ａに示されている。サービス２は第１の臨床的必要性３に対処するものである。更に、サービス２は第１アウトカム４及び第２アウトカム５に影響を与える。図示した例において、第１アウトカム４は項目７により与えられる確実性尺度で項目６を減少させる。これに対応して、第２アウトカム５は項目９により与えられる確実性尺度で項目８を改善する。

図４Ｂは、例示的なサービス“液体貯留ベスト”に関するサービス／アウトカム／必要性モデルの一事例を示す。例えば、当該患者は胸部液体貯留３’の問題を有するとする。液体貯留ベスト２’は、この臨床的必要性に直接対処する。胸部液体貯留３’は、患者の体重１３’に影響を与える。体重１３’は、８０％の確度１５’で約１〜２キロ増加する。患者に対し提供されるサービスとしての液体貯留ベスト２’は、第１のアウトカムとして再入院４’に対して影響を有する一方、第２のアウトカムとして症状の安定５’に更に影響する。この例における再入院４’は、７５％の確実性尺度７’で１０％減少する（６’）。第２のアウトカムとしての症状の安定５’は、６０％の確実性尺度９’で５０％改善する（８’）。

図４Ｃは、図４Ａのサービス／アウトカム／必要性モデルの他の事例を示す。この例は、サービス２としての技術＆タッチ教育２”に関係するものである。技術＆タッチ教育２”は患者の臨床的必要性“知識レベル”３”に直接対処し、該必要性は認識１４”を４０％の確実性尺度１５”で増加させることにより症状１３”に影響を与える。技術＆タッチ教育２”は、図４Ｂに示す例を参照して説明したように“再入院”４”なるアウトカムに影響する。更に、第２のアウトカム“知識”５”は、９０％の確実性尺度９”で５０％改善する（８”）。患者の知識は、例えば、質問により評価することができる。

サービスデータベースに戻ると、サービス／アウトカム／必要性モデルに関する事例は以下のように作成することができる。
ｉ．臨床研究に使用されるデータ源及び／又は測定データを患者監視から又は複数の患者の電子健康記録を含むデータベースから収集する。
ii．データ分析技術を用いて、上記データをデータマイニングして当該サービスが影響を与えることができる重要なアウトカム（キーアウトカム）を得る。これにより、各サービス及びアウトカムに関して、図４Ａ〜４Ｃに示されるようにサービスがアウトカムを増加又は減少させるパーセンテージ及びアウトカムの確度の指示情報が存在するサービス／アウトカムモデルを移植することができる。
iii．上記サービス／アウトカムモデルは当該サービスにより対処される臨床的必要性により拡充され、これにより、サービス／アウトカム／必要性モデルを作成する。本発明の一態様によれば、上記サービス／アウトカムモデルの当該サービスにより対処される臨床的必要性による該拡充は、既存の患者集団のデータ分析に基づくのみならず、更に臨床的知識、特に専門家からの臨床的知識及び医学雑誌から収集される臨床的知識にも基づくものである。

前記第１ステップの第２の側面は、特定のサービスに対応する患者部類を作成することに関するものである。患者部類は、例えば、データ分析を介して作成することができる。この目的のために、過去の患者データを使用することができる。各患者に関する患者データは、臨床的特徴（例えば、血圧、体重、液体状態）、社会的及び人口学的パラメータ（例えば、社会的特徴、入院明細、医療履歴、病院での滞在期間）、並びにサービス利用を記述するパラメータ（例えば、サービスへの登録後の利用日数、サービス利用の間における看護者との対話回数及び保険明細等の他の管理データ）のうちの少なくとも１つを含む。しかしながら、患者データは、この点で限定されるものではない。

上記患者部類の作成は、患者を部類と称するグループへ分割することも更に含み得るもので、その場合、１つの部類内では患者はサービス又は一連のサービスに対して同様に反応する。代わりに又は加えて、サービス又は一連のサービスに対する異なる部類の患者の反応には違いが存在する。部類の作成はマシン学習技術により実行することができる。例えば、クラスタ化はマシン学習技術により完全に監視無しに実行することができる。代わりに、本発明の一態様によれば、当該分類は臨床専門家による入力及び／又は検証により少なくとも補助される。当該出力は、患者のグループ化、即ち分類である。各部類の患者は、例えばグループ内の全ての患者からの平均又は中央値をとることにより、当該患者を記述するために使用されるパラメータ、即ち臨床的パラメータ、社会的条件、管理データ等に関して特徴付けることができる。更に、当該分類の不確実さは、標準偏差等の統計的パラメータにより表すことができる。

患者の部類への分割に加えて、患者部類毎のサービスの複合成功率を計算することもできる。患者部類に対する各サービスはアウトカムに関連付けることができる。オプションとして、アウトカムが達成される期間、及び／又は当該サービスの利用に対する患者が感じた満足度及び従順度も決定される。この患者部類における全ての患者のサービス利用データは、この部類の患者に対する当該サービスに関する成功の単一尺度に結合することができる。

更に、上記患者部類の複合患者特徴は一般目標値と比較することができ、該一般目標値は所与のサービスの臨床的アウトカムと比較することができる。例えば、最高血圧は１２０mmHg周辺に適切値を有することが知られており、当該部類の平均が１５０mmHgであり得ると共に、身体活動に関する指導サービスは、この値を２０％低下させることができる。この情報から、この特定のサービスが、基本的に、この患者部類に属する患者を健康な血圧値へと成功裏に導くことができると結論することができる。

他の例として、これらの２つの異なるタイプの成功尺度を、例えば、加重平均をとることにより、単一尺度に結合することができ、このことは、成功率に基づいた患者部類毎のサービスの順序付けリストの作成を可能にする。

図５は、サービス／アウトカム／必要性モデル及び患者部類の単一のサービスデータベース２０への収集を示す。各サービス２１、２２、２３に関して、サービス／アウトカム／必要性モデル２４の上述した事例が作成される。更に、患者集団データベース２５からの患者集団が複数の患者部類２７を作成するために分析される（２６）。これらの処理は、他のサービス２２、２３に対しても実行される。そのアウトカムは、サービスデータベース２０に収集される。臨床的必要性及び提案された臨床アウトカムのために当該患者に対し提供されるべきサービスを決定するステップ（図３におけるＳ１３）において、このデータベース２０にアクセスすることができる。

次に、当該医療支援システムを提供するための基礎を提供する第２ステップを参照すると、本開示の更なる態様は臨床的必要性のドメインモデルの作成に関するものである。当該疾病に基づいて、臨床的必要性を関係付けるオントロジを構築することができる。有利には、当該オントロジは臨床専門家及び医学雑誌からのデータの少なくとも一方の入力を用いて構築される。糖尿病及び心不全等の共存症に関しても、臨床的必要性をモデル化するためにオントロジを用いることができる。ドメインモデルは、例えば自宅又は病院等の、患者の疾病及び看護環境が与えられたとして当該患者にとり重要な複数のオントロジ若しくはオントロジの部分又は正しいオントロジの選択を含むことができる。

図６は、臨床的必要性のオントロジ３０の作成を示す。ガイドライン及び特には医学雑誌のような構造化された情報源等の他の情報源３１、並びに専門家の知識３２に基づいて、臨床的必要性オントロジ３０が確立され、該オントロジが臨床的必要性を互いに関係付ける。代わりに、要素３１及び３２の順番が変更され、又はこれら要素が並列に用いられる。

図７は、心不全患者に関する臨床的必要性の関係を示す臨床的必要性オントロジ３０の一例を図示している。この例において、臨床的必要性の体重３３は臨床的必要性の肥満度指数（ＢＭＩ）３４に直接的に影響し、該肥満度指数は臨床的必要性の血圧３５に対して影響を有する。更に、体重３３は、胸部液体貯留３６及び他の症状に直接影響する。臨床的必要性オントロジ３０は、この点に関して限定されるものではなく、複数の依存性を伴う網状構造とすることもできる。

既存の患者集団データに単に依存することに加えてオントロジを使用することは、アウトカムとサービスとの間の関係を明らかにするようなデータが利用可能でない場合に特に有利である。例えば、或るサービスは当世にとり新たなものであるか又は当該病院にとり新たなものであり得る。このような場合、アウトカムとサービスとの間の繋がりを提供する又は少なくとも導出することを助けるオントロジ等の付加的な知識源を用いることが有益である。

有利には、所与のサービスに対して期待されるアウトカムを推測するために、これら戦略の組み合わせが使用される。第１に、患者集団データを、データマイニング技術を適用して分析することができる。当該患者集団は、ローカルなもの、地域的なもの、全国的なもの又は全世界的なものとさえすることができる。第２に、患者の特徴、サービス介入及びアウトカムを記述した、オントロジ等の構造化された情報源からの情報を用いることができる。第３に、医学雑誌から抽出された証拠を使用することができ、その場合、患者の特徴、サービス介入及びアウトカムは自然言語処理技術を用いて抽出される。これらの情報源の何れかの間に矛盾する証拠が存在する場合、階層構造を確立することができる。ローカルな証拠、即ち患者集団（特には、ローカルな患者集団）からの証拠は、構造化された情報源を用いる一層広域な証拠に優先する。更に、患者集団データを用いて取得される証拠は、構造化された情報源からの証拠に優先し、後者の証拠は医学雑誌から抽出される証拠に優先する。

図８は、本開示の他の実施態様を示す。当該患者が最初に入院され及び／又は診断される場合、該患者に対する初期サービスの決定又は整合は、フローチャート２００に示される下記のステップを有し得る。

第１ステップＳ２１において、看護者は当該患者を伝統的方法で評価し、これにより、該患者の臨床的必要性を識別する。このステップは当該医療支援システムにより更に補助することができ、該医療支援システムは現患者の患者データを取得すると共に、該患者の臨床的必要性を患者データ及び看護者又は患者自身からの入力に基づいて評価する。

第２ステップＳ２２において、これらの臨床的必要性はサービス／アウトカム／必要性モデルの上から下までの全事例に対してチェックされ、これにより、何のサービスが該患者の臨床的必要性を満足するか識別する。当該サービス／アウトカム／必要性モデルの事例は前記サービスデータベースにより供給される。

ステップＳ２３においては、患者の特徴を含む上記の取得された患者データが、最も良く合致する患者部類を見付けるために使用される。例えば、この突き合わせは、患者の特徴を患者部類の特徴と比較する距離又は非類似尺度に基づくものであり得る。

ステップＳ２４において、選択された患者部類に対するサービスの順序リストが取り込まれ、ステップＳ２２で識別されたサービスに関してフィルタ処理される。これにより、ステップＳ２４は、この患者に適し得るサービスの順序リストを提供する。例えば、最良のサービスは上のものである。

オプションとしての患者固有のフィルタがステップＳ２５で適用される。この特定の患者により以前に使用されたサービスについての過去の情報が利用可能であるという条件下では、上記の順序リストは、例えば該特定の患者に対して機能しなかった又は所望の影響を有さなかったサービスをフィルタ除去することにより更にフィルタ処理することができる。他の又は代わりの追加のフィルタが、当該患者の経済的状況及び保険を考慮に入れて予算を超えるようなサービス、又は単に異なる看護環境にまたがって利用可能でないサービスをフィルタ除去することができる。例えば、現看護施設に特有なサービスを選択する代わりに、全看護サイクルを通して利用可能な代替サービスが好ましいことがあり得る。

最後のステップＳ２６において、当該患者に対して提供されるべき上記の決定されたサービスが、当該看護者に、該患者に提供されるものとして推奨される。

例えば、当該患者の重要な必要性は、胸部容量過負荷を安定化させると共に該患者の知識を増やすことであるとする。この場合、液体貯留ベスト及び技術＆タッチ教育ＤＶＤを当該看護者に当該患者に提供するよう推奨され得る。この患者が、液体貯留ベストが一般的に一層の効果を有する、即ち容積過負荷の必要性に対処するのに一層高い成功率を有するような患者部類に良く当てはまることが分かった場合、“液体貯留ベスト”なるサービスを、提供されるべき最良に適合するサービスとして決定することができる。別の患者に対しては、技術＆タッチ教育ＤＶＤが好ましい選択であり得る。

当該患者が自宅にいる場合、該患者は上記の決定されたサービスを利用する。図９は、該患者４１に提供される一群のサービス４０の一例を示す。この例において、該一群のサービス４０は、液体貯留ベスト４２、教育及び指導材料４３、体重計４４、血圧計４５、ベッド脇モニタ４６及び現場医療即時バイオマーカ検査装置４７並びに埋込型除細動器（ＩＣＤ）４８を有する。これらの装置の１以上からの測定データは、アルゴリズム４９を備えた自動化プログラムを用いる分析のために利用可能であると共に、更なる臨床判断支援５０に関する基礎を形成することもできる。教育材料の場合、当該患者の知識は該患者の回答の品質により測定することができる。

図１０は、更に、例えば新たに診断された患者等の患者に提供されるべきサービスを決定する処理６０を示す。この例において、患者データは、患者６１からの入力、看護人による検査により、及び電子健康記録（ＥＨＲ）から得られる患者データ６３を用いて取得される。この情報に基づいて、当該医療支援システムは当該患者の実際の臨床的必要性６４を評価する。サービス照合処理６５は、当該患者が自宅における自己管理のために病院から退院され得るように、例えば血圧を低下させる等の臨床アウトカムを提案するステップ、並びに上記臨床的必要性及び該提案された臨床アウトカムのために当該患者に提供されるべき対応するサービスを前記サービス／アウトカム／必要性モデルに基づいて決定するステップを有する。この目的のために、サービス照合処理６５はサービスデータベース６６にアクセスする。この処理の出力は、一群の推奨されるサービスである。当該医療支援システムにより決定された斯かるサービスは、推奨として看護者６２及び患者６１に供給される。

図１１は、本開示の他の態様を示す。強調することができる４つの要素は、患者の概要（サマリ）７２、層別化モジュール７３における当該患者に提供されるべきサービスを決定するための在宅医療サービス供給選択、該サービスを利用した在宅監視７４、並びに患者サマリ７２の調整及び最終的更新である。

先ず、ステップＳ３１において、医師７１は患者サマリ７２を検分し、最も関連のあるデータ項目に電子患者サマリ（ＳＵＥＰ）を構成（設定）する。

ステップＳ３２において、当該患者の状況が改善され、該患者は退院することができると判断された場合、層別化モジュール７３が起動される。従って、この実施態様では、患者に対する看護を決定するための上述した医療支援方法を患者の退院に際して実行することができる。

図１１に示される実施態様において、層別化モジュール７３は患者サマリ構成７２も分析する。従って、患者データは患者サマリ７２に対して選択された要素に基づいて取得される。このように、当該患者に対して提供されるべきサービスの決定は、患者サマリ７２に対して選択された要素に基づくものである。サマリ７２に示すために設定された情報に基づいて、層別化モジュール７３はステップＳ３３において、在宅看護及び監視のために何のサービス（如何なる必要な装置も含む）を当該患者に提供することができるかを推奨する。例えば、患者サマリ７２が血圧を示すように設定されている場合、当該患者の監視において血圧が重要な要素でありそうであり、従って、当該サービスの決定には血圧測定用カフが含まれるべきである。

ステップＳ３４において、自宅における患者７５は、当該看護者により要求されて提供される在宅サービス７４を利用する。

有利には、ステップＳ３５において、在宅監視サービス７４からの測定値が病院のデータベース７６に記憶される。

医師７１が患者サマリ７２を検分する場合、サービス７４としての当該患者の在宅監視装置からの測定値を該検分情報に含めることができる（Ｓ３６）。また、必要なら、患者サマリ７２は、今や関連があり得る更なる情報を含むように適応化される。例えば、監視されるバイタル信号が、１回だけ若しくは複数回又は所定の期間にわたり健康範囲外となる場合である。対応して、以前の情報が今や無関係となる場合もあり、その場合、サマリ７２は、この情報を除外するように構成される。結果として、サービス７４も、それに応じて適応化され得る。

固有のケースにおいて、患者の自宅における測定値は、該患者の健康を評価するために医師７１がデータを検討しなければならない状況を招来し得る。オプションとして、警報サービス７７は到来する自宅測定値を分析し（Ｓ３７）、オプションとして患者サマリ７２の設定と組み合わされる。必要な場合、ステップＳ３８において、警報サービス７７は医師７１に患者サマリ７２を検討するよう警告する。

図１２は、電子患者サマリ（ＳＵＥＰ）の例示的表示を示す。一実施態様において、該ＳＵＥＰは患者を管理するための主頁８０である。該主頁は、当該患者の認識するのが容易な、好ましくは単一頁の総覧を示す。例えば、該ＳＵＥＰは、管理情報８１、患者の診断８２、看護方法８３、進展８４及び該患者に適用可能な品質マトリクスのうちの１以上を有する。

患者サマリ７２は、異なる方法又はこれら方法の組み合わせで構築することができる。第１に、患者固有の設定（configuration）は、当該患者の診断、治療上の関連情報、検査室の値、バイタル信号及び医療履歴に基づくものである。第２に、現場医療に固有の設定は、一般病棟、ＩＣＵ、術後回復等の看護環境に基づくものである。患者サマリのうちの関連する看護環境にとり典型的な要素は表示される。第３に、病院固有の設定は、当該病院の品質指導力及び成績指標に基づくものであり、これらに基づいて患者サマリに要素が含められ又は追加される。これらの要素は、退院命令を付与する、禁煙のためのクラスを提供する、又は褥瘡防止のために患者を管理する等の患者の看護及びアウトカムを改善する測定可能な行動であり得る。第４の例として、臨床固有の設定が存在し得、その場合、当該患者の臨床的評価に基づいて、臨床医は当該患者の電子医療記録から患者サマリに表示されるべき要素を選択し又は選択解除することができる。このメカニズムは、当該患者の現状への更なる入念調整を可能にする。このことは、何の疾病が最も重要で深刻な医療的問題を生じさせているかが不明であり得る多重疾患の患者にとり特に重要である。図１１を再び参照すると、電子患者サマリを構築する第５の方法は、当該患者に提供されるサービス７４から（例えば在宅看護環境において患者モニタから）受信されるデータに基づくものであり得る。

層別化モジュール７３による在宅看護サービス提供の選択は、当該患者に提供されるべきサービスを決定するように構成される。起動された場合、この要素は、患者データを計算及び取得し、当該患者の臨床的必要性を評価し、臨床アウトカムを提案し、上記臨床的必要性及び上記の提案された臨床アウトカムのために該患者に対し提供されるべきサービスを決定する。患者データに関する第１の入力は、全ての選択されたデータフィールドおよびそれらの値を有する当該患者の電子患者サマリ７２であり得る。当該患者に関して複数の臨床医が自身の電子患者サマリを作成していたら、これらサマリの組み合わせ又は一選択をとることができる。当該患者に提供されるべき可能性のあるサービスに関する第２の入力は、可能性のある提供を伴うデータベースである。例えば、該サービスのデータベースは、センサに基づく在宅監視解決策、教育材料、在宅看護訪問、質問及び他のサービス（特に在宅看護サービス）を含む。

一実施態様において、患者に対して提供するサービスの決定は該患者の電子患者サマリ（ＳＵＥＰ）７２又は複数のＳＵＥＰに基づくものである。先ず、当該ＳＵＥＰに存在するパラメータの間の関係又は斯様なパラメータの値を記述する一群の規則を実施することができる。例えば、当該ＳＵＥＰに“グルコース（葡萄糖）”がある場合、グルコース監視が当該患者に提供されるべきサービスとして決定される。代わりに、“グルコース”が正常な範囲外の値を有する場合又はインスリンが投与される場合、グルコース監視が当該患者に提供されるべきサービスとして決定される。

他の例として、サービス又はサービス手配は、患者ＳＵＥＰ及びサービス選択の過去の収集における患者に対する実際の手配に基づいて決定することができる。例えば、当該患者のＳＵＥＰの組み合わせが過去のデータベースと比較されて、類似のケースを識別する。次いで、当該患者に対して推奨されるサービスは、類似した同等者に対して選択されたサービスに基づくものとする。

他の態様によれば、サービス（特には、在宅看護サービス）の使用７４の間において、これらサービスの利用及び手配が追跡される。例えば、このことは、例えば新たな教育モジュール、専門家による看護の新たな契約、オンライン禁煙コースへの参加、異なるバイタル信号又はバイオマーカの監視等の新たな在宅看護サービス又はエレメントの申し込み又は利用を含み得る。これに対応して、前記サービス又は前記サービスのエレメントの中止も追跡することができる。更に、症状、兆候又はバイオマーカ等の測定値の正常範囲の値からの外れも追跡することができる。

他の態様によれば、電子患者サマリ（ＳＵＥＰ）７２は更新することができる。有利には、当該患者のＳＵＥＰ又は複数のＳＵＥＰは、該患者に提供されるサービス又は該サービスから得られるデータの上述した追跡に基づいて自動的に更新される。例えば、正常範囲から（しばしば）外れるパラメータ値は、当該ＳＵＥＰに追加することができる。代わりに又は加えて、正常値に戻るパラメータ値は削除するか又は余り目立たなくされ得る。

一実施態様において、サービス提供の変化に関しては、先に層別化モジュール７３の在宅看護サービス提供の選択を参照したのと逆のアルゴリズムを適用することができる。従って、更新されたサービス提供と組み合わされた既知の患者の状態に関しては、何のＳＵＥＰがデータベースにおける過去の患者に適用されるかを見ることができる。例えば、ネブライザ（噴霧器）を導入する場合、当該患者を治療する際に肺機能値が更に重要となることがわかる。言い換えると、ＳＵＥＰに関しては以前の患者にとり重要と考えられたエレメントを選択することができる。かくして、証拠に基づく選択が行われる。

本開示の他の態様を、図１３及び図１４を参照して更に詳細に説明する。ここでは、命令が図２に示した医療支援システムのプロセッサ１１に、図１３に示されたフローチャートで説明される医療支援方法４００の各ステップを実行させる。

第１ステップＳ４０においては患者データが取得され、該患者データは心理社会的データを有する。第２ステップＳ４１において、当該患者の臨床的必要性が評価される。第３ステップＳ４２においては、上記臨床的必要性のために該患者に提供されるべきサービスが決定されると共に、該サービスが該患者に対してどの様に提供されるべきかが上記心理社会的データに基づいて更に決定される。

本開示の該態様は、図３のフローチャートを参照して説明した方法において有利に適用することができる。これに対応して、患者データを取得する第１ステップＳ１０において、該患者データは心理社会的データを有する。第４ステップＳ１３においては、前記臨床的必要性及び前記の提案された臨床アウトカムのために当該患者に提供されるべきサービス２が前記サービス／アウトカム／必要性モデルに基づいて決定されると共に、該サービスが該患者に対してどの様に提供されるべきかが上記心理社会的データに基づいて更に決定される。

当該患者に対して何のサービスが提供されるべきか、及び該サービスが該患者にどの様に提供されるべきかの上記決定は、図１３を参照して説明した一連のステップＳ４０、Ｓ４１、Ｓ４２と同様の３段階処理に従う。抽象レベルでは、想定されるシステムの態様は患者データを使用して、患者の費用及び／又はリスクプロファイルを計算する。これらのプロファイルは、当該患者の臨床的状態に基づいて何のサービスを提供すべきかを決定するための看護必要性を計算するために使用することができる。有利には、これらの看護必要性は現在の生活環境を考慮に入れる。何のサービスが提供されるべきかを決定するステップには、このサービスが当該患者に対し如何にして有利に提供されるかを決定するための心理社会的プロファイリングが後続し得る。上記両方のステップには、患者データを取得するステップが先行し、該患者データは心理社会的データを有する。

有利には、当該サービスの提供の後の更新手順が存在し得るものとし、その場合、当該患者に提供されるべきサービス、及び／又は当該サービスが患者にどの様に提供されるべきかが更新される。例えば、現在のサービスの提供の改訂が必要とされるか、及び／又はサービス若しくは複数のサービスの新たな手配が提案されるべきかが評価される。

サービス及びサービスの提供を決定するための医療支援システム９０の有利な実施態様を、図１４を参照して更に詳細に説明する。

心理社会的データのための記憶部９１が設けられる。該心理社会的データを得るためにインターフェース９２を設けることができる。心理社会的データを得る別の方法は後に説明される。心理社会的データ９１は、コミュニケーションプロファイル９３ａ、心理的プロファイル９３ｂ及び社会的プロファイル９３ｃの１以上を有することができ、これらを更に詳細に説明する。

コミュニケーションプロファイル９３ａを参照すると、診療所の訪問、教育、在宅看護又は苦痛緩和医療等の何れの医療サービスの提供の成功も、医療専門家等の医療提供者により選択される適切なコミュニケーション形式及び適切なコミュニケーション手段に強く依存する。このようなコミュニケーション形式は、ヘルスリテラシ（健康識能）、教育レベル、自己管理及び疾病に対する姿勢、認知機能、技術を使う能力等の多数の要因に依存する。一実施態様においては、０と１との間の点数が、このような要因の１以上に関して導出される。オプションとして、１以上のコミュニケーションプロファイル要因の評価は、冗長的に（例えば、三重に）実施される。第１態様によれば、関連するコミュニケーションプロファイル要因の例示的評価は、質問により明示的に実施することができる。当該患者には質問が提供され、コミュニケーションプロファイル要因のエレメントが評価される。回答に基づいて、１以上の要因に関して点数を導出することができる。第２の明示的な評価は、臨床医又は看護師等の人により実行することができる。この場合、コミュニケーション形式の要因は、当該患者を治療する専門家（例えば、看護師）により手動的に評価することができる。第３に、コミュニケーションプロファイル要因は挙動を観察することにより黙示的に評価することができる。コミュニケーション形式要因の幾つか又はそれ以上は、当該患者の挙動（例えば、技術を使いこなす能力）を分析することにより導出することができる。特定の要因に関する２以上の点数が分かる場合、加重平均をとることができる。有利には、コミュニケーション形式要因は定期的に更新される。例えば、ヘルスリテラシは長い入院の間に増加し得る。

心理的プロファイル９３ｂを参照すると、姿勢、自己認識、病気に対する立ち向かい、ライフスタイルを変える意思、治療の遵守等の心理的側面は、任意での成功裏の治療のための重要な側面であり得る。特定のサービスを提供する場合、これら及び他の心理的側面の１以上に関する知識は、当該患者にどの様に取り組むかの戦略に至るために必須であり得る。心理的要因は、エレメント９３ａに関連して説明したコミュニケーション形式のプロファイルで実行されたのと同様の方法で評価することができる。同様に、複数の点数が得られる場合、加重平均をとることができる。

社会的プロファイル９３ｃを参照すると、当該患者の社会的状況の理解は、医療の提供を調整するための（即ち、当該患者にサービスがどの様に提供されるべきかの）重要な側面であり得る。例えば、社会的状況は、生活状況並びに配偶者、子供、隣人及び関係する友人等の正式でない看護提供者を含む。看護提供を最適化するために、当該患者がどの様な状況下で生活し、助けるために誰が居るかをプロファイルすることが重要である。後者に関しては、提供される看護の性質並びに当該患者及び病気に立ち向かう看護提供者の姿勢が重要である。ここでも、幾つかの例示的メカニズムを介してプロファイリングを実施することができ、これらの幾つかを以下に説明する。第１に、プロファイリングは当該患者に対する質問により明示的に実施することができる。当該患者に質問を提供することができ、該質問において生活状況、看護の必要性及び正式でない看護提供者等の点が評価される。回答に基づいて、点数を導出することができる。第２に、プロファイリングは、上記正式でない看護者に対する質問により明示的に実施することができる。例えば、当該患者に対して誰が看護を行っているかが分かる場合、これらの個人には、これら個人の関わりの性質、当該患者の必要とされる自己管理行動に関する知識、並びに当該患者及び提供される看護に対する姿勢に関する要因を評価する質問が提供される。第３に、プロファイリングは正式な看護提供者に対する質問により明示的に実施することができる。例えば、同様の質問を斯かる正式な看護提供者にも提供することができ、該看護提供者は当該患者の生計、該患者が受けている看護（特に、自宅における正式でない看護者からの看護）に関する印象を報告することができる。更に、プロファイリングは行動を観察することにより黙示的に実施することができる。例えば、特には当該患者の自宅において１以上のセンサを用いることができる。これにより、誰が洗浄、投薬の実行等の特定の看護必要性を伴う看護を提供しているかを知ることができる。従って、幾つかの側面に関しては、社会的評価要因はセンサに基づく技術を介して測定することができる。ここでも、患者の社会的プロファイルを評価する場合の要因は、前述した患者の社会的プロファイルを評価する例示的メカニズム等のように、１以上の貢献者の加重平均をとることにより計算することができる。

患者データの他の情報源は、当該患者の電子医療記録（ＥＭＲ）９４であり得る。有利には、例えば医療履歴、医療請求データ、現在及び過去の病気に関する情報を含み、当該患者の医療記録データへのアクセスが可能である。更に、例えばバイタル信号、検査室のアウトカム及び／又は撮像データ等の測定されたデータを当該電子医療記録において利用可能にすることができる。このデータは、患者のリスク及び／又は経済的若しくは費用のプロファイルの証拠に基づく決定に使用することができる。

図１４に示された実施態様においては、費用及びリスクプロファイルの組み合わせ９５が使用される。費用プロファイルに関しては、入院、在宅サービス、投薬及び／又は臨床的助言等の異なるカテゴリに分けられた医療費用の見積もりを計算することができる。例えば、これらの見積もられた医療費用は、例えば続く３６５日等の来たる期間に関してデータマイニング技術を用いて決定することができる。このことは、例示的に３つのフェーズで実施することができる。第１フェーズにおいては、患者Ｐのデータを過去の群の患者と比較することができ、その場合において、該データはＥＭＲからのデータのみならず、有利には心理社会的データも有する。心理社会的データ９１の記憶部とエレメント９５との間の対応するリンクを確立することができる。測定の或る時間Ｔにおける患者Ｐと同様の一群の患者を識別することができる。第２に、この一群の同様の患者を用いて、１以上のカテゴリに関して、時間Ｔ後の同等のグループの同様の患者の医療利用を分析することにより、患者Ｐのための将来のサービスの利用を推定することができる。第３に、現在の医療費用を有するルックアップテーブルを、予測された医療利用を金銭的費用にマッピングするために使用することができる。

ここで、前記費用及びリスクプロファイルの組み合わせ９５におけるリスクプロファイルを参照する。該リスクプロファイルの一実施態様においては、当該患者に関して、死亡又は再入院等の早期の不運事象のリスクが、該患者の臨床データに基づいて及びオプションとして非臨床データに基づいて決定される。該患者データはＥＭＲ９４に、及び心理社会的データ９１における要因にも基づくものであり得る。例えば、当該決定は、０〜１の点数を決定するために文献から既知の１以上のリスクモデルを用いて実行することができる。例えば、早期の事象のリスクを表す点数を決定するためのモデルを使用することができる。

代わりに又は加えて、データマイニング方法を用いることもでき、過去の群の患者が患者Ｐの臨床及び／又は心理社会的データと比較される。このデータに基づいて、患者Ｐの見通しを、該患者Ｐに類似した患者の見通しを観察することにより決定することができる。そのアウトカムは、例えば０〜１の点数を用いて表すことができる。ここでも、当該患者Ｐのリスクプロファイルを決定するために種々の方法を重み付けて組み合わせることができる。

図１４を参照して説明する実施態様によれば、サービスの必要性の選択９６ａ（即ち、何のサービスが当該患者に提供されるべきか）及びサービスの提供の選択９６ｂ（即ち、特定の患者に対して当該サービスがどの様に提供されるべきか）が順次実行される。しかしながら、代替例では、組み合わされた決定を実行することができる。有利には、臨床アウトカムが提案されると共に、臨床的必要性及び提案された臨床アウトカムのために当該患者に提供されるべきサービスが前記サービス／アウトカム／必要性モデルに基づいて決定される。

サービス必要性の選択９６ａを再び参照すると、当該患者の費用及び／又はリスクプロファイル並びに臨床的状態を組み合わせて、該患者のための最適化された選択を決定することができる。サービス必要性を選択又は決定するための第１の例示的方法によれば、リスク、経済的プロファイル及び臨床的状態の１以上を１以上のサービスに関する推奨に組み合わせるプロトコルが定義される。各サービスは、これらのカテゴリに関する側面を有する患者プロファイルと関連付けることができる。例えば、０.６より大きな再入院リスクを持つＮＹＨＡ（ニューヨーク心臓協会機能分類）等級IIIの患者は遠隔医療解決策を推奨され得る一方、ＧＯＬＤ（慢性閉塞肺疾患の診断、管理及び防止のための世界戦略）等級II以上及びオプションとして高価な入院の経済的プロファイルを持つ呼吸器疾患患者は酸素治療を受けることができる。代わりに又は加えて、サービス必要性を決定するためのデータマイニングに基づく方法を使用することもできる。前述したのと同様の態様で、過去の患者のプロファイルを用いて、同様の状況の患者に対して何のサービスが推奨されたかを見ることができる。サービス必要性を選択するステップの出力は、推奨されるサービスのリストであり得、該リストはサービスの提供を選択するために次のステップ９６ｂに提供することができる。

サービス提供の選択９６ｂを参照すると、各サービスは複数の異なる提供オプション（即ち、当該患者に対してサービスをどの様に提供するかの異なるオプション）に関連付けることができる。一実施態様において、これは２つの異なるカテゴリ、即ち提供プロファイル及び提供警報の間で区別することができる。提供プロファイルは、サービスの提供の性質、例えば声の調子、細かさのレベル、連絡の頻度又は期間、各個人の特徴、並びに当該患者及び／又は該患者の正式でない看護者とのコミュニケーションに関わる他の側面を反映することができる。一実施態様において、該提供プロファイルは、コミュニケーションの台本、又はコミュニケーション形式若しくは内容に影響を与える人の看護提供者若しくは技術的環境のためのプロトコルであり得る。このようなプロファイルは、例えば考え方、知識又は臨床的状態が変化した場合に更新することができるが、これらプロファイルは有利には長期間にわたって適用される。

提供警報は、提供プロファイル内でのサービスの一態様の即座の提供に対する提案を反映することができる。例えば、在宅看護機関は、投薬治療遵守に対する当該患者の抵抗を勘案しながら、該患者に電話で連絡するよう促され得る。従って、該提供警報は既存のサービスの一部であり得るもので、当該患者の必要度に適した提供プロファイルを考慮に入れることができる。

有利には、提供プロファイルは推奨されるサービス毎に決定される。一連の提供プロファイルが与えられたとして、当該患者に最も適したプロファイルを選択することができる。該決定は、サービスを選択する場合に説明したプロトコルと同様に知識に基づく方法を用いて及び／又はデータマイニング技術を用いて実行することができる。提供プロファイルを決定するために、コミュニケーションプロファイル９３ａ、心理的プロファイル９３ｂ及び／又は社会的プロファイル９３ｃを使用することができる。

有利には、提供警報は、自宅環境で監視される患者データを用いて発生される。患者が悪化している徴候が生じた場合、例えば知識に基づく又はデータマイニング技術を用いる等の、当該分野で既知の技術を用いて提供警報を起動することができる。現在の提供プロファイルに基づいて当該患者との対話のために台本（スクリプト）を設けることができる。

ステップ９６ａにおいて何のサービスが当該患者に提供されるべきか、及びステップ９６ｂにおいて該サービスが当該患者に対してどの様に提供されるべきかが決定された場合、該サービスをステップ９８において提供することができる。有利には、責任専門家によるオプション的見直し９７の後に、該患者に対して１以上のサービスが手配される。医療支援システム９０により決定されるサービス及びサービス提供は、当該専門家に対する推奨又は判断支援と見ることができ、実際の判断は専門家の裁量に委ねられる。該専門家はサービス及び提供環境を見直し及び選択することができる。適用可能なら、技術の提供環境を選択することができる。一例は、正しい声の調子による教育ビデオの選択である。

オプションとして、当該医療支援システムは更新機能９９を実施するように構成することができる。例えば、当該患者は自宅で提供されるサービスを用いて時間にわたり追跡することができる。測定される生理的データは、更新要素９９において当該患者の心理社会的データ９１との組み合わせで使用することができる。この場合、９６ａにおける当該患者のサービス手配及び９６ｂにおける該患者の提供プロファイルの一方又は両方を更新する判断を行うことができる。オプションとして、この更新のきっかけ、例えば当該患者のプロファイル（例えば、該患者の臨床的状態、心理的状態を含む）の変化、リスクの変化、及び／又は費用予想の変化が存在し得る。代わりに又は加えて、例えば在宅監視装置を用いて測定される状態の頻繁な悪化を用いることができ、このことは、現在のサービス又はサービスの提供が準最適なものであることを意味する。有利には、この判断を決定するために、測定され及び／又は報告されたデータを当該患者の心理社会的データ９１と組み合わせることができる。ここでも、該判断は知識に基づく方法を用いて及び／又はデータマイニング技術を介して決定することができる。

再度図１４を参照すると、垂直な点線の右側に描かれた項目は看護提供者において実施することができる一方、該垂直な点線の左側に描かれた項目は、例えば、患者の自宅において実施することができる。他の例として、上記項目の幾つか又は全ては、例えば、看護提供者において、患者の自宅において、クラウドに基づく又はモバイル的解決策で実施することができる。

臨床的実務において、専門医師及び看護師は、しばしば、患者及び対応する治療責任に対して限られた範囲しか有さない。これらの者は自身の専門分野に集中することができる。例えば、上級心臓内科医は患者の心臓症状の薬剤治療に関して主に懸念し、併存疾患の治療は同僚の専門医（例えば、リウマチ専門医、COPD専門医等）に任せる。看護スタッフは、自身の特定の医療専門に固有のサービスの選集に熟練している。開示された医療支援システム及び方法は、斯様な看護師（意図する主要ユーザ）が自身の専門を超えて証拠に基づく看護計画を作成することを助ける。

オプションとして、患者の臨床的必要性及びサービスは、各々、繰り返しで（例えば、毎日）再評価及び再校正することができる。例えば、患者の知識がアウトカムを満足させるほど増加した場合、当該システムは看護提供者に患者の自宅からサービスを削除し又は該サービスを中止することを推奨することができる。これにより、余分なサービスを取り除くことができ、治療費用を低減することができる。

更に、この医療支援システムが、患者の必要性に対処したサービスの成功に関する見識を習得すると共に、当該患者が現在使用しているものとは異なるサービスから一層利益を得ることが分かった場合、該システムは看護者に該患者に対するサービスを変更する推奨を行うことができる。

更に、臨床的必要性のオントロジに基づいて、当該システムは、患者の現在の臨床的必要性と、該現在の必要性の所与の評価を勘案して影響を受け得る潜在的必要性との間の整合を行うことができる。例えば、当該オントロジが体重と他の症状との間の直接的関係を示す場合、該症状は影響を受け得る潜在的必要性であり、当該システムは該情報を用いて上記必要性を当該症状に関する患者データと整合させ、又は看護者に当該症状を次の訪問において再評価して当該サービスを最良のアウトカムを得るように再調整することを提案する。

一般的に、本発明は、患者が複数の医療環境にまたがって辿らねばならない如何なる臨床ドメインにも適用可能である。患者に対するサービスの自動化された割り当ては、特に在宅医療解決策に関係のあるものである。更に、出願人のIntellispace Cardiovascular等の心臓病情報学の院内解決法も、サービスの決定を臨床的モジュール特徴に組み込むことにより本発明の利益を得ることができる。

結論として、本開示の要素は、患者に対する最適なサービスを該患者の健康状態及び所望のアウトカムに基づいて識別すると共に、現在の患者の健康状態に基づいて、サービスデータベースから当該サービスの調整を自動的に提案することを助ける。尚、請求項において、“有する”なる文言は他の構成要素又はステップを排除するものではなく、単数形は複数を排除するものではない。請求項に記載された幾つかの項目の機能は、単一の要素又は他のユニットが満たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これら手段の組み合わせを有利に使用することができないということを示すものではない。

コンピュータプログラムは、光記憶媒体又は他のハードウェアと一緒に若しくは該ハードウェアの一部として供給される固体媒体等の適切な媒体で記憶し／分配することができるのみならず、インターネットを又は他の有線若しくは無線通信システムを介して等のように、他の形態で分配することもできる。

更に、種々の実施態様は、命令を実行するコンピュータ又は何らかの装置若しくはシステムによる（又は関連での）使用のためのプログラムコードを提供するコンピュータ使用可能な若しくはコンピュータ読取可能な媒体からアクセスすることができるコンピュータプログラム製品の形をとることができる。本開示の目的のために、コンピュータ使用可能な又はコンピュータ読取可能な媒体は、一般的に、命令実行装置により（又は、との関連で）使用するためのプログラムを格納、記憶、伝達、伝搬又は移送することができる任意の有形デバイス若しくは装置とすることもできる。

当該開示の実施態様が少なくとも部分的にソフトウェアで制御されるデータ処理装置により実施化されると説明される限りにおいて、光ディスク、磁気ディスク又は半導体メモリ等の斯かるソフトウェアを担持する非一時的なコンピュータ読取可能な媒体も、本開示の一実施態様を表すと考えることができることが分かる。

更に、コンピュータ使用可能な又はコンピュータ読取可能な媒体はコンピュータ読取可能な又は使用可能なプログラムコードを格納又は記憶し、かくして、該コンピュータ読取可能な又は使用可能なプログラムコードがコンピュータ上で実行された場合に、このコンピュータ読取可能な又は使用可能なプログラムコードの実行が該コンピュータに他のコンピュータ読取可能な又は使用可能なプログラムコードを、通信リンクを介して伝送させるようにする。この通信リンクは、例えば、限定無しで物理的な又は無線の媒体を使用することができる。

コンピュータ読取可能な又はコンピュータ使用可能なプログラムコードを記憶及び／又は実行するのに適したデータ処理システム又は装置は、システムバス等の通信構造を介してメモリエレメントに直接的又は間接的に結合された１以上のプロセッサを含む。上記メモリエレメントは、プログラムコードの実際の実行の間に使用されるローカルメモリ、バルク記憶部、及びコードの実行の間にバルク記憶部から該コードが取り出される回数を低減するために少なくとも幾つかのコンピュータ読取可能な又はコンピュータ使用可能なプログラムコードの一時的記憶を提供するキャッシュメモリを含むことができる。

入力／出力（又はＩ／Ｏ）装置は、当該システムに直接又は介在するＩ／Ｏコントローラを介して結合することができる。これらの装置は、例えば、限定されるものではないが、キーボード、タッチスクリーン表示器及びポインティング装置を含むことができる。当該データ処理システムが介在する私的又は公共ネットワークを介して他のデータ処理システム、遠隔プリンタ又は記憶装置に結合されることを可能にするために、該システムに別の通信アダプタを結合することもできる。限定するものでない例は、モデム及びネットワークアダプタであり、現在利用可能なタイプの通信アダプタの幾つかに過ぎない。

異なる例示的実施態様の説明を図示及び解説目的で示したが、これは網羅的であることも開示された実施態様に限定することも意図するものではない。当業者であれば、多数の変更例及び変形例が明らかであろう。更に、別の例示的実施態様は、他の例示的実施態様と比較して異なる利点を提供し得る。選択された実施態様又は複数の実施態様は、斯かる実施態様の原理、実際的な応用例を最も良く説明すると共に、他の当業者が想定される特定の使用に適した種々の変更を伴う種々の実施態様に関して当該開示を理解することができるように選び記載されたものである。開示された実施態様の他の変形例は、当業者によれば、請求項に記載された本発明を実施する際に図面、当該開示内容及び添付請求項から理解し実施することができる。

Claims (12)

1. プロセッサ及びコンピュータ読取可能な記憶媒体を有する、患者に対する医療を決定する医療支援システムであって、該コンピュータ読取可能な記憶媒体は前記プロセッサによる実行のための命令を格納し、該命令が前記プロセッサに、
   患者データを取得するステップ、
   前記患者の臨床的必要性を評価するステップ、
   臨床アウトカムを提案するステップ、及び
   前記臨床的必要性及び前記提案された臨床アウトカムのために前記患者に提供されるべきサービスを、サービス／アウトカム／必要性モデルに基づいて決定するステップ、
   を実行させ、
   前記サービス／アウトカム／必要性モデルが、前記患者に提供されるサービス、臨床アウトカム及び前記患者の臨床的必要性の間の関係を提供し、
   各サービスに関して前記サービス／アウトカム／必要性モデルの事例が患者部類に関連付けられて存在するサービスデータベースを更に有し、
   前記患者に提供されるべきサービスを決定するステップは、前記患者データに含まれる患者の特徴と前記サービスデータベースに含まれる前記患者部類の特徴との類似度分析に基づいて、前記患者に提供されるべきサービスを決定するステップを含む、医療支援システム。
2. 前記サービス／アウトカム／必要性モデルが、臨床ドメイン又は疾病に関する臨床的必要性の関係を示すオントロジを更に有する、請求項１に記載の医療支援システム。
3. 前記命令が前記プロセッサに前記サービスデータベースを患者データに基づいて作成するステップを更に実行させる、請求項１又は２に記載の医療支援システム。
4. 前記サービスデータベースを作成するステップが、臨床的研究及び／又は臨床専門家からのデータを得るステップを更に有する、請求項３に記載の医療支援システム。
5. 前記命令が前記プロセッサに前記サービスデータベースを前記得られたデータに基づいて更新するステップを更に実行させる、請求項１又は２に記載の医療支援システム。
6. 当該医療支援システムが自己適応型システムであり、前記患者に提供されるべき最も適切なサービスを継続的に決定する、請求項１に記載の医療支援システム。
7. 前記患者データが患者サマリに対して選択されたエレメントに基づいて取得される、請求項１に記載の医療支援システム。
8. 前記患者に提供されるべきサービスを決定するステップが、患者サマリに対して選択されたエレメントに更に基づくものである、請求項１に記載の医療支援システム。
9. 前記患者データが心理社会的データを有し、前記患者に提供されるべきサービスを決定するステップが、該サービスがどの様に提供されるべきかを前記心理社会的データに基づいて決定するステップを更に有する、請求項１に記載の医療支援システム。
10. 患者に対する医療を決定する医療支援を行うためのコンピュータの作動方法であって、
    前記コンピュータが、患者データを取得するステップ、
    前記コンピュータが、前記患者の臨床的必要性を評価するステップ、
    前記コンピュータが、臨床アウトカムを提案するステップ、
    前記コンピュータが、前記臨床的必要性及び前記提案された臨床アウトカムのために前記患者に提供されるべきサービスを、サービス／アウトカム／必要性モデルに基づいて決定するステップ、
    を有し、
    前記サービス／アウトカム／必要性モデルが、前記患者に提供されるサービス、臨床アウトカム及び前記患者の臨床的必要性の間の関係を提供し、
    前記コンピュータが、各サービスに関して前記サービス／アウトカム／必要性モデルの事例が患者部類に関連付けられて存在するサービスデータベースを更に有し、
    前記患者に提供されるべきサービスを決定するステップは、前記患者データに含まれる患者の特徴と前記サービスデータベースに含まれる前記患者部類の特徴との類似度分析に基づいて、前記患者に提供されるべきサービスを決定するステップを含む、方法。
11. コンピュータ上で実行された場合に該コンピュータに請求項１０に記載の方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有する、コンピュータプログラム。
12. 患者に対する医療を決定する医療支援システムであって、
    患者データを取得する手段と、
    前記患者の臨床的必要性を評価する手段と、
    臨床アウトカムを提案する手段と、
    前記臨床的必要性及び前記提案された臨床アウトカムのために前記患者に提供されるべきサービスを、サービス／アウトカム／必要性モデルに基づいて決定する手段と、
    を有し、
    前記サービス／アウトカム／必要性モデルが、前記患者に提供されるサービス、臨床アウトカム及び前記患者の臨床的必要性の間の関係を提供し、
    各サービスに関して前記サービス／アウトカム／必要性モデルの事例が患者部類に関連付けられて存在するサービスデータベースを更に有し、
    前記患者に提供されるべきサービスを決定する手段は、前記患者データに含まれる患者の特徴と前記サービスデータベースに含まれる前記患者部類の特徴との類似度分析に基づいて、前記患者に提供されるべきサービスを決定する手段を含む、医療支援システム。