JP6495300B2 - 介入およびタスク決定を使用する処置のシステムおよび方法 - Google Patents

Description

（関連出願への相互参照）
本出願は、２０１３年９月２０日に出願された米国仮出願第６１／８８０，７８５号に基づく優先権の利益を主張しており、この仮出願の全体の内容は、参考として本明細書中に援用される。

（発明の背景）
本発明は、概して、医薬品または他の処置用化合物の投与を利用した処置に関する。

医薬品または製剤の投与を利用した医療処置は、広まりつつあるが、所与の処置の有効性は、患者毎に大きく異なり得る。所与の処置の有効性が、殆どの患者において、高度な予測精度を有するときでも、処置の成功は、依然として、処方された処置にともなう患者のコンプライアンスならびに所与の患者のための適切な処置投薬計画を処方するための医師の能力に基づいて、大きく変動し得る。これらの難点は、処置および関連付けられた医薬品または製剤の効果が、予測性が低く、患者間で大きく異なるとき、さらに問題となる可能性がある。

医薬品の投与を利用した処置への従来のアプローチによって呈される複雑性および課題を前提として、改善された患者結果および患者コンプライアンスを提供する、処置方法の必要性が存在する。さらに、そのような処置の改善された管理および投与を提供する必要性も存在する。

（発明の要旨）
本発明は、概して、医薬品または他の処置用化合物の投与を利用した処置に関する。特に、本発明は、介入の好適性を識別し、個人またはエンティティに介入を課し、患者コンプライアンス、処置結果、または他の所望の結果を改善することによって、そのような処置を管理する方法に関する。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
薬物プロトコルを、関係データベースを有し、そして１つ以上の電子デバイスに結合されるシステムとともに用いる処置方法であって、
前記システムによってアクセス可能な複数の異なる情報システムから１つ以上の情報のフィールドにアクセスするステップであって、前記複数の情報のフィールドは、患者識別子、患者特性、処置投薬計画、再調剤履歴、自己負担金情報、医師情報、取引日、保険／医療制度情報、場所情報、地理的情報、症状報告、患者または医師通信、または任意のそれらの組み合わせのいずれかを含む、ステップと、
前記システムを用いて、前記情報のフィールドのうちの１つ以上と所望の結果との間の関係に基づいて介入を決定し、前記介入に対処するための複数のタスクを決定するステップと、
前記１つ以上の電子デバイスを用いて、介入アラートまたは情報通信を１つ以上の異なるエンティティに出力することにより、前記複数のタスクを実施および／または課することによって、前記介入を課し、前記所望の結果を促進するステップと、
を含む、方法。
（項目２）
前記複数のタスクは、前記システムによって、特定のシーケンスおよび／またはタイミングに従って実施されるように決定される、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記介入を課するステップは、前記特定のシーケンスおよび／またはタイミングに従って、前記複数のタスクを異なるエンティティに課することを含む、項目２に記載の方法。
（項目４）
前記介入を課するステップは、複数のタスクのうちの第２のタスクを課する前に、複数のタスクのうちの第１のタスクに関する情報および／または確認を受信することによって、前記タスクの実施を協調させることを含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記介入は、前記複数のタスクの１つ以上のタスクにおいて、前記システムによって受信された情報に基づいて前記システムによって決定される処置の変化に対応する、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記複数の異なる情報システムは、薬局情報システムを含み、前記複数のタスクのうちの第１のタスクは、経過観察の血液検診を含み、前記介入は、前記第１のタスクに関する情報が前記システムによって受信されるまで、通信を前記薬局情報システムに出力することによって、前記システムによって前記処置と関連付けられた薬物の処方を保留することを含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記処方に関する保留は、受信された前記第１のタスクに関する情報に基づいて、前記システムによって除去され、前記情報は、前記患者の経過観察の検査結果に対応する、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記薬物は、グルココルチコイド受容体アンタゴニストを含む、項目６に記載の方法。
（項目９）
前記介入を課するステップは、前記介入を実施するための個人、位置、またはコンピュータデバイスを識別することを含む、項目１に記載の方法。
（項目１０）
前記所望の結果は、患者コンプライアンス、処置有効性、患者結果、規制プロセス、およびビジネスまたは管理プロセス、または任意のそれらの組み合わせのいずれかと関連付けられる、項目１に記載の方法。
（項目１１）
前記介入アラートの出力を受信する前記１つ以上のコンピュータに結合されデバイスは、電話、モバイルパーソナルデバイス、ユーザインターフェース端末、または任意のそれらの組み合わせを含む、項目１に記載の方法。
（項目１２）
前記アラートの出力は、電子通信、インジケータ、またはそれらの組み合わせを含む、項目１に記載の方法。
（項目１３）
前記介入は、前記１つ以上のコンピュータに結合されたデバイスによって実施される自動化されたタスクを含む、項目１に記載の方法。
（項目１４）
前記介入アラートは、前記患者または患者支援者と関連付けられた１つ以上のコンピュータに結合されたデバイスに出力される、項目１に記載の方法。
（項目１５）
前記介入アラートは、主治医、医療施設、医療管理者、保険会社、または任意のそれらの組み合わせと関連付けられた１つ以上のコンピュータに結合されたデバイスに出力される、項目１に記載の方法。
（項目１６）
前記介入アラートを出力するステップは、前記介入アラートの意図される受信者を識別すること、およびタスクを前記意図される受信者に割り当てることを含む、項目１に記載の方法。
（項目１７）
前記意図される受信者は、薬剤師であって、前記割り当てられたタスクは、前記患者の医師と接触することを含み、前記処置投薬計画を評価／管理／アップデートすることを含む、項目９に記載の方法。
（項目１８）
前記意図される受信者は、製造業者の代表者を含み、前記タスクは、前記医師と接触することを含み、前記薬物プロトコルまたは処置投薬計画に関連する情報について議論することを含む、項目９に記載の方法。
（項目１９）
前記意図される受信者は、前記患者特異的プログラムと関連付けられた第三者であって、前記タスクは、前記患者と接触することを含み、前記処置投薬計画を議論／管理するステップを含む、項目９に記載の方法。
（項目２０）
前記意図される受信者は、自動化されたシステムであって、前記タスクは、前記処置投薬計画に関連する前記医師または患者への通信を生成することを含む、項目９に記載の方法。
（項目２１）
前記薬物プロトコルは、ステロイドおよび／またはホルモン処置に関する、項目１に記載の方法。
（項目２２）
前記薬物プロトコルは、ミフェプリストンの投与を含む、項目１に記載の方法。
（項目２３）
患者への薬物の投与を利用して薬物処置を管理するためのシステムであって、
前記システムによってアクセスされる複数の異なる情報システム上に記憶された異なる情報のフィールド間の関係を記憶するデータベース構成であって、１つ以上の情報のフィールドは、患者識別子、患者特性、処置投薬計画、再調剤履歴、自己負担金情報、医師情報、取引日、保険／医療制度情報、場所情報、地理的情報、症状報告、患者または医師通信、または任意のそれらの組み合わせのいずれかを含む、データベース構成と、
その上に前記関係データベースがある１つ以上のサーバと、
を備え、前記システムはさらに、メモリ上に記録された命令を有する処理ユニットを備え、前記命令は、
前記１つ以上の情報のフィールドのいずれか、または任意のそれらの組み合わせにアクセスし、所望の結果に関連させ、
前記情報のフィールドのうちの１つ以上と所望の結果との間の関係に基づいて、介入を決定し、
介入アラートを１つ以上の電子デバイスに出力することによって、前記介入を課し、前記所望の結果を促進するように構成される、システム。
（項目２４）
処理ユニットおよび前記データベース構成と通信可能に結合されるユーザインターフェースをさらに備え、前記ユーザインターフェースは、情報のフィールドの入力および／または前記介入アラートの出力を促進するように構成される、項目１６に記載のシステム。
（項目２５）
処理ユニットが、前記情報のフィールドと受信された結果を関連付けることによって、前記１つ以上の情報のフィールドまたは任意のそれらの組み合わせと前記所望の結果との間の関係を決定するように構成される、項目１６に記載のシステム。
（項目２６）
処理ユニットが、関係アルゴリズム入力を前記システムに適用することによって、前記１つ以上の情報のフィールドまたは任意のそれらの組み合わせと前記所望の結果を関連付けるように構成される、項目１６に記載のシステム。
（項目２７）
前記処理ユニットはさらに、１つ以上のタイプの介入を選択し、決定される介入タイプに基づいて、前記１つ以上の電子デバイスを複数の電子デバイスから選択するように構成される、項目１６に記載のシステム。
（項目２８）
前記１つ以上の電子デバイスは、コンピュータ、パーソナル電子デバイス、スマートフォン、可視または可聴インジケータのいずれかを含む、項目１６に記載のシステム。
（項目２９）
前記介入アラートは、電子メール、テキスト、可聴または可視インジケータ、または任意のそれらの組み合わせのいずれかを含む、項目１６に記載のシステム。
（項目３０）
処理ユニットが、前記１つ以上の情報のフィールドおよび／または前記情報のフィールドに関連する関係データベースを動的にアップデートするように構成される、項目１６に記載のシステム。
（項目３１）
前記薬物は、ステロイドを含む、および／またはルモン処置に関する、項目１６に記載のシステム。
（項目３２）
前記薬物は、ミフェプリストンを含む、項目２４に記載のシステム。
（項目３３）
関係データベースを有する情報システムを使用して薬物処置を管理する方法であって、
その上に複数の情報のフィールドが記憶された複数の異なる情報システムから、患者または処置に関連する複数の情報のフィールドにアクセスするステップと、
前記システムの関係データベースを使用して、前記複数の情報のフィールドを関連付けるステップであって、前記複数の情報のフィールドの関係に基づいて、介入を決定し、所望の結果を促進するステップと、
前記システムを用いて、前記介入と関連付けられた複数のタスクを決定するステップと、
特定のシーケンスおよび／またはタイミングに従って、前記複数のタスクを、複数の異なるエンティティに実施および／または課するステップと、を含む、方法。
（項目３４）
前記薬物処置は、グルココルチコイド受容体を含む、項目３３に記載の方法。

図１は、本発明の例示的実施形態の図式的システム概要を図示する。 図２は、本発明の方法による、例示的実施形態における情報流れ図を図示する。 図３は、本発明の方法による、ある実施形態におけるデータ操作の情報流れ図を図示する。 図４は、本発明の方法による、例示的実施形態において決定される例示的関係を図示する。 図５は、例示的実施形態において決定される例示的関係を図示する。 図６Ａは、本システムのある実施形態における、例示的ユーザインターフェースディスプレイを図示する。 図６Ｂ−６Ｃは、ある実施形態のシステムによって提供される例示的ユーザ報告を図示する。 図６Ｂ−６Ｃは、ある実施形態のシステムによって提供される例示的ユーザ報告を図示する。 図７−１１は、本発明の実施形態による、例示的方法を図示する。 図７−１１は、本発明の実施形態による、例示的方法を図示する。 図７−１１は、本発明の実施形態による、例示的方法を図示する。 図７−１１は、本発明の実施形態による、例示的方法を図示する。 図７−１１は、本発明の実施形態による、例示的方法を図示する。

（発明の詳細な説明）
本発明は、概して、患者処置、特に、１つ以上の薬物または処置用化合物を利用した患者処置において使用するための方法およびシステムを提供する。ある側面では、システムは、患者、医師、または処置に関連する情報のフィールドにアクセスする関係データベースまたは情報システムを利用し、情報のフィールドを分析し、１つ以上のフィールドと所望の属性または結果との間の関係を決定および／または識別する、処置方法を提供する。所望の属性または結果は、改善された患者コンプライアンスまたは処置結果、医師コンプライアンス、処置投薬計画または投薬計画もしくは関連付けられた経過観察への関連付けられたアップデートまたは改変の順守のうちのいずれかを含んでもよい。関係を使用することによって、システムは、介入の必要性を識別し、介入を１つ以上のエンティティに課し、所望の結果を促進してもよい。

例示的実施形態では、システムは、患者、医師、および薬物処置に関連する１つ以上の情報のフィールドが、アクセスおよび分析され、情報のフィールドのいずれかまたはそれらの組み合わせと、患者コンプライアンス、改善された患者結果または他の関心事等の所望の属性もしくは結果との間の関係に基づいて、介入の好適性を決定する、関係データベースシステムを提供する。情報のフィールドおよび１つ以上のアルゴリズムを使用して、システムは、介入が好適であるとき、必要とされる介入のタイプを決定し、適切なエンティティ（例えば、医師、患者支援者、薬物開発者）に、介入を実施するようにタスクを課する。例えば、システムは、患者および医師データから、特定の患者が、処置を継続する可能性が低いか、または準最適処置結果を経験する可能性が高くあり得ることを決定してもよい。好適な介入は、患者コンプライアンスを改善するように、医師または患者に、処置投薬計画と関連付けられた情報または患者に関連する情報の指示（ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）または通信を提供するための薬局または薬物開発者によって患者もしくは医師への支援活動（ｏｕｔｒｅａｃｈ）を含んでもよい。介入は、電子メールまたはワイヤレスデバイスを通した電子通信またはアラート等の種々の手段によって、介入を実施するために好適な１つ以上のエンティティに課されてもよい。したがって、多くの場合、観察可能な準最適結果または属性が発生する前に、介入の好適性を識別し、適切なエンティティに、介入を実施するように課することによって、システムは、所望の結果または属性を促進し、それによって、患者結果を改善するか、または処置もしくは他の関連関心事を促進する。

前述のこれらの側面はさらに、本発明によるシステムを図示する、図１を参照することによって理解され得る。本システムは、情報のフィールドが相互に関連する、関係データベースシステムを含む。ある側面では、関係情報は、情報のすべてのフィールドが単一データベース上に記憶されることが要求されないように、複数の異なるエンティティと関連付けられた異なるデータベース内に記憶された情報のフィールドにアクセスしてもよい。これは、記憶要件を低減させ、アクセスされるデータの分析をストリームライン化することによって、システムの改善された動作を可能にする。これはまた、情報が、種々の異なるエンティティ（例えば、病院、医師、薬局、規制当局）によって維持される異なる既存の情報システム内に記憶されるため、関係データベースが、動的データを分析することを可能にする。別の側面では、情報のフィールドの一部または全部が、関係データベースを含むシステム内の可読メモリ内に記憶されてもよい。情報のフィールドは、１つ以上のデータベース上に記憶されてもよく、典型的には、１つ以上のエンティティによって、例えば、薬物開発者によって入力され、情報は、システムの処理ユニット内に記憶された１つ以上のアルゴリズムまたは関係に従って分析される。この関係またはアルゴリズムは、いくつかの方法において、処理ユニットによって決定されてもよい。本明細書に説明される関係データベースシステムは、データベース、ユーザによる１つ以上の入力、および介入またはタスクをユーザに通信するための１つ以上のユーザディスプレイインターフェースを利用してもよい。システムは、１つ以上のプロセッサ、サーバを有する、処理ユニットを利用してもよく、物理的メモリ構成要素またはクラウドサーバを含み得る、それと関連付けられた情報および／またはアルゴリズムを記憶するための可読メモリを含んでもよい。

ある実施例では、関係またはアルゴリズムは、情報の統計分析に基づいて、システムによって、自動的に決定されてもよく、臨床研究を通して決定されるように、既知となっているとき、１つ以上のエンティティによって入力されてもよく、またはシステムによってアクセスされる任意の数の供給源からシステムに自動的にアップデートされてもよい。この例では、情報およびアルゴリズムは、薬物開発者によって維持される関係データベースシステム上に入力されるが、システムに入力される情報およびアルゴリズムは、種々の異なるエンティティから受信されるか、または種々の異なるデータベースもしくは情報源から自動的にアップロードされることが認識される。一旦システムが、情報のフィールドを、相互および／または所望の属性もしくは結果（例えば、改善された患者結果、患者コンプライアンス、短縮された出荷時間または償還処理時間）と関連付けると、好適な介入が識別され、適切なエンティティにタスクが課される。システムは、所望の属性／結果に対する情報の関係に基づいて、１つ以上の介入を決定してもよく、この１つ以上の介入を１つ以上のエンティティに課してもよい。図１は、システムが、介入をエンティティのそれぞれに課するステップを図示するが、多くの場合、好適な介入は、全エンティティより少ないエンティティに課されてもよいか、または１つ以上のエンティティによる特定のシーケンスの介入を含んでもよいことが認識される。

このシステムの重要な側面は、そのようなデータベースを伴わない任意の単独個人または組織によってアクセス可能でない情報の異種データセット内に存在している。関係データベースは、異なる着信データセット（薬局データ、患者支援者データ、保険会社情報等）からのデータフィールドを比較し、データが同一個人を表すかどうかについて評価を行う能力を有する。一旦識別されると、関係データベースは、全将来的情報が特有の個人に関連付けられるように、着信データセット内の全特有の識別子を接続する、特有の識別子を割り当てることができる。これが行われ得る方法の例を提供するために、薬局からの宛先郵便番号および患者名を提供する出荷情報、患者支援者プログラムが管理するデータベースからの患者名および都市、Ｆａｃｅｂｏｏｋ上で彼らの疾患についてコメントしている人の名前、ならびにハブサービス組織からの患者名および処方用量を受信し得る。これらのデータセットのそれぞれにおいて、個人は、異なる特有の識別子を有し得る。これは、データベースが、特異的識別子（名前、場所、処方量、出荷量等）に関連付けることによって、彼らが事実上同一患者であることを識別することを可能にし得る唯一のデータの一定比較である。常にリフレッシュされることで動作する関係データベースを伴わない場合、情報をともに結び付ける能力は、困難であり得、システムがリスクを識別し、作用可能なタスクを生成する能力を阻止し得る。

一旦特有の識別子が、患者毎に利用可能となると、全データは、発生事項および行われる必要があり得る介入の全体像を提供することができる。例えば、患者が、新しい処方に基づく保険適用（ｃｏｖｅｒａｇｅ）が拒否されたことが識別される場合、データベースは、保険を比較するための情報を有し得る。データベースは、この拒否と、同一診断コード（薬局から）、同一処方量（薬局）、同一健康保険プラン（ハブサービスプロバイダ）を有する患者を比較し、結果の潜在的理由を識別し得る。比較の際に、システムは、拒否の最も可能性が高い理由が、管理上の過誤であることを識別し得る。その場合、ハブサービスプロバイダまたは地方担当者に、当局に連絡をとり、現場における適切な人物または支援要員の関連付けられたネットワークと上告状を精査させ、過誤を是正することを課し得る。

別の側面では、システムは、所望の属性または結果との関連する１つ以上の情報のフィールドの分析および識別を可能にする。例えば、このような１つ以上の情報のフィールドは、患者、医師、薬局、保険、疾患状態、薬物または製剤、薬物出荷、種々の管理プログラムまたはプロセス、もしくは任意のそれらの組み合わせに関連させてもよい。システムは、１つ以上の情報のフィールドもしくはそれらの組み合わせが、分析されることができ、そして情報と所望の属性または結果との間の関係が、識別および／または決定されることができるように、関係データベース内の情報のフィールドにアクセスする。情報のフィールドの一部または全部は、データベース上に記憶されてもよいか、または異なるデータベース上に記憶されたままであってもよく、その多くは、本発明のシステムの外側では、比較／分析のために互換性がある情報のタイプ間においてアクセス可能ではない。

ユーザが、情報に基づいて可能性を決定することを所望し得る属性または結果は、処置結果、患者コンプライアンス、または薬剤もしくは処置用化合物に関連する出荷、会計、および支払プロセス等の処置または種々のビジネスもしくは管理関心事と関連付けられた種々の属性のいずれかを含み得る。そのような実施形態では、システムは、種々の他の目的、例えば、予測作成、予算化、管理、または計画のために使用されるカスタム報告に従って、関係または出力を識別する、情報の出力を提供してもよい。

図２は、本発明のある実施形態による、中央データベースに入力され得る、種々の異なるタイプの情報、ならびに情報のフィールドを所望の属性または結果に関連付けることによって提供され得る、情報の種々の異なる出力を図示する。この例では、異なる情報のフィールドは、薬局データ、患者データ、患者支援者プログラムデータ、償還データ、医師相互作用データ、および市場データのいずれかを含む一方、種々の情報のフィールドの分析および関連化から出力される情報は、予測作成、調合計算、会計計画ツール、患者／医師投薬通知、調合計算、医師相互作用履歴、および種々の会計計画ツールのいずれかを含む。

図３は、システムのある実施形態における、関係データベース内のプロセスフロー図を図示する。システムは、データを１つ以上の情報のフィールドとして取得して、種々の定義要因、例えば、場所、名前、隠された（ｂｌｉｎｄｅｄ）識別子、薬局情報、自己負担金データ、支払者、および投薬によって、情報を集約する。システムは、情報のフィールドが、１つ以上のデータ要因によって、種々のレベルで検索可能であり得るように、情報のフィールドを１つ以上の他のデータフィールドに関連付ける。例えば、患者識別子等の第１の情報のフィールドは、患者名、処置、薬物、医師、保険会社等の少なくとも第２の情報のフィールドと関連付けられ、それによって、第１の情報のフィールドが、１つ以上の第２の情報のフィールドによって検索可能にすることを可能にしてもよい。これらの情報のフィールドまたは種々のそれらの組み合わせは、所望の属性または結果（例えば、改善された患者コンプライアンスまたは治療処置転帰結果）と関連付けられてもよく、システムのアルゴリズムを使用して、情報を１つ以上のレベルで分析すること、またはシステムのアルゴリズムを使用して、種々の情報のフィールドもしくはフィールドの組み合わせを分析することが、介入の好適性（または、代替として、所望の情報出力）を識別する。アルゴリズムは、システムのユーザによって作成され、システムの処理ユニットに入力されるビジネスアルゴリズムを含んでもよく、または統計分析等のアルゴリズムを適用することによって、処理ユニットによって決定されてもよい。アルゴリズムは、種々のビジネス関心事等の鍵となる傾向に関連付けてもよく、または薬物開発者へのアラート等の第三者による介入に関連付け、処置に関して医師もしくは患者と接触してもよい。一旦介入が識別されると、介入は、関連情報および潜在的関心事の利害関係者への通知を含み得る適切なエンティティにタスクが課される。

有利には、種々のタイプの一見関連しないデータを関連付けることによって、システムは、これらの要因間の相互作用が未知であり得るときでも、種々のリスク要因の識別および分析を可能にする。例えば、所望の属性または結果に関する情報のフィールドまたは種々のそれらの組み合わせを分析することは、可変データ要因間の相互作用が理解されるより十分前に、システムが、情報のフィールド間の新しい関係および関連付けを識別することを可能にする。したがって、システムは、異種源からの現在および／またはリアルタイムデータを分析し、介入の好適性を識別し、介入を課し、望ましくない結果を防止することによって、改善された処置方法を可能にする。このアプローチは、従来の実践において、そうでなければ、全てではないにしても、識別されるおよび対処されるであろうより実質的に少ない時間で、処置における望ましくない傾向を識別および回避するのに役立ち得る。

Ｉ．システム概要
本発明の例示的実施形態では、方法は、患者、医師、医薬品、および薬物プロトコルのいずれか、または全部と関連付けられた広範囲のデータを記憶するか、またはそこへのアクセスを有する、情報システムを利用し、処置方法を管理する際の分析において使用するためのデータの統合を可能にする（パートＡ）。関連付けられたデータの分析および使用は、ユーザインターフェース上の関係データベースアルゴリズムおよび閲覧機能を利用する（パートＢ）。関係アルゴリズムの使用によって、システムは、データおよび所望の結果または属性の１つまたは複数の情報のフィールド間の関係に基づいて、介入の好適性を決定する（パートＣ）。関係アルゴリズムは、ユーザによって入力されるか、またはそのような関係が決定されるか、もしくは既知となるとき、システムに自動的にアップロードされてもよい。一旦好適性および介入の必要性が決定されると、システムは、本発明を用いて、個人またはエンティティに、典型的には、介入を実行するために、個人、エンティティ、またはコンピュータを識別すること、および割当ることを含む、タスクを課す（パートＤ）。いくつかの実施形態では、システムは、介入のステータスを監視、追跡、および確認し、介入が実行されていることを確実にする。そのようなシステムはまた、介入の応答および結果を記録してもよく、これは、システムにフィードバックされ、その患者または種々の他の患者のための引き続く介入の種々の側面の決定を補助し得る。

前述の概念をさらに例証するために、それぞれ、例示的実施形態に関して以下にさらに詳細に説明される。

ＩＩ．パートＡ：データ構造および統合
医薬品製造業者は、限定ではないが、薬局データ、償還患者データ、患者特異的相互作用およびプログラムと関連付けられたデータ、医師または看護士特異的相互作用およびプログラムと関連付けられたデータ、市場データ、ウェブサイト相互作用データ、保険会社、販売者、および他の第三者サービスプロバイダからのデータを含む、様々なデータへのアクセスを有する。本発明のある実施形態では、アクセスされる異種源からのフィールド情報および情報のフィールドと関連付けられた情報は、データ要素の関係に関する未加工形態でデータベース内に記憶される。一側面では、異種源は、システムの外部にあって、そして／またはその上に記憶された情報が、関係データベースを使用して、本発明のシステム外部では大きく関連していないように、別個のエンティティによって維持される。薬局から提供されるデータは、配達場所、配達運送時間、錠剤数、バイアル、または含まれる製品の他の測定値、配達日、残りの再調剤数、および多くの他のタイプのデータ要素についての情報とともに、隠された患者識別子を含んでいてもよい。一側面では、患者識別子は、任意の他の情報が、患者と関連付けられ得、彼／彼女の処置が、システムによって分析され得、プライバシーに対する患者の権利を含むことなく、薬局および／または医療施設外部の１つ以上のエンティティによってアクセスされ得るように隠される。ある側面では、システムはさらに、課された介入内の通知を、隠される特有の識別子の使用によって、患者または医療施設に通信さえしてもよい。システムによって記憶またはアクセスされる他のタイプのデータとして、ウェブサイトを通したデータ入力、症状報告データ、ウェブサイト追跡データ（ＩＰアドレス、ウェブトラフィックデータ）、または種々の他のタイプの情報が挙げられ得る。このデータは、隠された患者識別コードに関連する中央データベース内に格納されてもよく、またはシステムは、異種源上に記憶される間、データに自動的にアクセスし、１つ以上の情報のフィールドと関連付けられた１つ以上の識別子を使用して、データに関連付けるように構成されてもよい。

代替として、データは、複数のデータベースにわたって記憶され、そして、データが、システムのプロセッサによって自動的にアクセスおよび分析され得るように、システムのプロセッサにアクセス可能にされてもよい。中央データベース内に格納されるデータ要素はそれぞれ、前述の他の源からのデータと関連付けられた識別子とほぼ関連しない特有の識別子とともに記憶されてもよい。例えば、前述のデータのいくつかは、従来のシステムでは、種々のエンティティ（例えば、薬局、配達サービス、医師）によって取得され得るが、そのようなデータは、概して、異種システム上に記憶され、特定の患者または処置に関連しない種々の識別子と関連付けられる。関係データベースは、入力データベースのそれぞれから情報を毎日受信し、関係データベース内の供給源となるデータセットをリアルタイムで改変する能力を提供する。したがって、本発明は、患者、医師、医薬品製造業者、または第三者によって入力されるか、または各データと患者および／または処置を関連付けることによって、他の手段を通して取得されるかのいずれかである、このデータを利用してもよい。

ＩＩＩ．パートＢ：関係データベース
一旦前述のデータが、中央データベース上に記憶されるか、またはシステムの処理ユニットに利用可能となると、システムは、データと関連付けられた１つ以上の識別子を使用して、種々の目的（例えば、患者処置、ビジネス分析等）のために、データ間の関係を識別および／または決定する。異なるデータ要素間の関係を識別する、特異的データ要素要件および／またはアルゴリズムの利用することは、１つ以上のエンティティに容易にアクセス可能な完全に関連したデータおよびコンテンツのセットとなるように、異種源からの以前は関連しないデータおよびコンテンツのセットを変換することができる。これらの特異的要素要件（例えば、データ値の範囲、閾値、および最大値または最小値）およびアルゴリズム（例えば、複数のデータ値間の関係、経時的データ傾向、データの重み付け）は、第三者によって、システムに入力されてもよく、またはデータ関係および所望の結果（例えば、患者、処置、またはビジネス）の関連付けに基づいて、システムによって決定されてもよい。

この場合に利用され得るデータ要素間の関係の例は、患者が出荷品を受領するときの間の日数、支援活動を実行した人物が患者に到達できなかったことにおいて患者に接触することを試みた支援活動試行の回数（例えば、電話で話すのではなく、音声メールを残した）、患者の用量および処方についていくつの再調剤が残っているかの組み合わせとなり得る。このタイプの患者は、彼ら自身を、首尾良い臨床結果を達成する可能性が高い患者の集団から外す傾向にあり得、したがって、不従順となる可能性が高い。これが識別されると、システムは、この患者を高リスクとしてハイライトし、患者支援者プログラムに、患者により定期的に連絡をとり、活動を事前にスケジューリングするように課し得るか、またはフィールド代表者が、適切な臨床結果を確実にするための患者を管理する最適方法について、医師と話すように推奨してもよい。しかしながら、システムは、それらの同一データ要素を取り上げ、２つまたはそれを上回る情報（処方医師および診断コード）を適用し、患者が、より温和な疾患を有し、医師が薬剤を処方した全ての他の患者と同様に処置されていることを識別可能であってもよい。この事例では、疾患重症度および医師挙動に関するこれらのデータにより重く重み付けし、中断または乏しい有効性のリスクが、患者特異的情報だけを参照すると可能性が低くなり得るので、薬剤師が連絡をとり、再度コンサルティングを行うことのみを提案し得る。

これらの技法の適用することは、システムが、データ要素にアクセスし、要素を相互に関連付け、要素間の関係または分析をユーザに出力するか、または決定された関係に応答して、種々の機能を自動的に実施することを可能にする。このシステムへのアクセスを用いて、ユーザは、システムによって出力されるデータおよび特有の報告を閲覧する機会を有し、それによって、患者処置または関連付けられた管理プロセスのアドホック（ａｄ−ｈｏｃ）分析を可能にする。例として、処方再調剤のための出荷日を識別することによって、システムは、関係の多くの他の可能性として考えられる組み合わせの中でも、自己負担金の額（自己負担金取引日に関連する）、医師名（患者場所または他の償還サービスプロバイダに関連する）、支払者名および保険情報（自己負担金取引情報に関連する）、および企業と医師との間の最近の相互作用（医師情報に関連する）を識別することができる。例示的カスタム報告は、図６Ｃに示される。

ＩＶ．パートＣ：データ分析／アルゴリズム
ある実施形態では、システムは、データ要件および／または関係アルゴリズムを、システムによって記憶またはアクセスされるデータ情報に適用し、介入の必要性または好適性を識別する。これらのデータ要件および／または関係アルゴリズムは、本明細書に説明されるエンティティのいずれかによってシステムに入力されてもよく、または同一もしくは類似データに関連する過去の介入の結果および成果と関連付けられたデータに基づいて、システム自体によって決定されてもよい。一つの例では、システムは、医師レベルで、投薬、特に、特定の医師によってそれらの患者に処方された投薬に関連するデータを分析する。これらの側面に関連するデータは、図６Ｂに示されるサンプルユーザ報告に図示されている。研究は、処置が、しばしば、患者および処置を彼らの医師と関連付けることが、患者よりはむしろ医師との介入の必要性を識別し得、医師が処置を処方しているか、または投与している様式を評価または改変し得るように、処置を投与する医師に従ってしばしば変動することを示している。患者投薬が、その医師にとって以前の投薬が、有効性を支持する臨床データを前提として容認可能と見なされるものであるか、または投薬が、最小限の以前の医師データしか存在しないときに本発明者らの臨床データから脱落したものであるかのいずれかに伴って進歩していない場合、システムは、これらの医師を適切な処置に対してリスクがあると識別する。患者の処置が、好ましい結果をもたらすかどうかは、多くの場合、医師が、患者内の薬物の治療レベルを維持する薬物投薬計画を処方し、典型的には、投薬量または投薬計画を調節または制限し、好ましくない副作用を回避するように、その患者を適切に用量微増しているかどうかに依拠する。有利には、一側面では、システムは、試験結果を要求せずに、アクセス可能な情報の種々の組み合わせを通して、薬物の可能性の高い治療レベルを間接的に決定する。適切な投薬量および投薬計画は、患者間で異なり得るが、ある場合には、医師は、患者を適切に用量微増しない場合があり、処方された薬物投薬計画は、処方された薬物の治療効果が、最適でないか、または完全になくされるように最適でない可能性がある。医師は、所与の薬物／処置または所与の患者集団と関連付けられた最新臨床データに関する知識の欠如、処方された薬物の供給不足、および処置される患者または関連付けられたヘルスケアサービス計画、もしくは保険会社に関連する管理またはコスト問題を含む、任意の数の理由から、患者の投薬（用量微増）を適切に変更できない場合がある。

適切に用量微増されなかった患者を識別するシステムの使用によって、好適な介入が、決定および実行され、臨床研究のものに近い投薬率の増加ならびに登録解除および処置の中断の減少をもたらす。したがって、フィールド研究は、システムが、そうでなければ、初期には最適でない処置を受けていたであろう患者を識別し、そのような症例において、患者結果を改善するか、または必要に応じて、処置を中断することができることを示す。別の例では、フィールド研究において、システムは、患者と関連付けられた属性の組み合わせに基づいて予期される副作用に起因して、早期に処置を中断する可能性が高い患者を識別した。例として、予期される副作用のために療法から脱落する患者に相関し得るような属性として、補充再調剤も１回を上回る処方箋に記載された非常に高い開始用量、患者が予定された予約または近々検査用の採取がないことの情報を薬剤師または患者支援者に提供する患者、患者が高齢であることが挙げられ得る。これらの例のそれぞれにおいて、そして具体的には組み合わせて、本発明者らは、臨床研究で報告された共通副作用事象のより高い可能性を支持するデータを有しており、したがって、予防介入を提供することができる。そのような症例において介入の好適性を決定し、１人またはそれを上回る当事者に、直接、患者および／または医師に応答して、予期される副作用に関する情報を出力することをタスクとして課することによって、患者コンプライアンスが改善されることが示された。

ある側面では、システムが、特に、必要性が特定の情報のフィールドまたは特定の患者集団と関連付けられる介入の一貫した必要性を識別する場合、システムは、患者コンプライアンスまたは患者支援者プログラム等の介入プログラムの好適性を評価し、自動的に、参加者を登録するか、またはそれらの患者に関する有効情報を１人またはそれを上回る当事者に出力することができる。フィールド研究は、システムがそのようなプログラムの好適性を示したとき、これらのプログラムを制定することが、予測可能副作用に起因して、統計的に有意な中断の減少をもたらすことを示す。例として、患者支援者プログラムが、患者が、彼らの疾患、正しい専門家を見つける方法、処置の困難性に対処する方法をより理解し、そして患者の首尾良い治療を支援するために必要とされ得るリソース（財務的または別様に）を識別するのに役立てるために設置されている。患者支援者プログラムは、多くの場合、患者が、彼らの疾患の生物学および処置がその生物学の過程を具体的にどのように改変するかの理解することを助けることによって彼らを補助する。そうすることによって、これらのプログラムは、疾患状態に関する患者教育レベル、処置プロセスの間に患者の関心事とされる事項（コスト、仕事の安定性等）、および彼らの医師とのやりとりに関するその計画に関する大量の情報を収集する。これらのデータ点の多くと他のデータセットからのデータの組み合わせは、他の情報が供給するような潜在的リスクを識別するのに役立ち得る。

前述は、患者処置および患者コンプライアンスを改善するためにシステムによって使用される情報のフィールドの例を示すが、システムはさらに、直感的に、特定の薬物プロトコルを使用した処置からの患者結果に関連しないと見え得る、種々の他の情報のフィールドを含んでもよい。例えば、情報のフィールドは、保険会社もしくはヘルスケアサービス計画の識別、または自己負担金情報を含んでもよい。そのような情報はまた、管理およびビジネスプロセスを含む、処置に関連する種々の他の側面における介入の好適性を決定する際に有用であり得る。異なるか、そして／または異種情報源からの一見関連しない情報のフィールドを関連付けることによって、システムは、そうでなければ識別され得ない、介入の必要性を決定し得る。例えば、フィールド研究は、地理的場所、患者亜母集団、または自己負担金額等の種々の情報のフィールドが、患者が処置を受ける余裕がないと、医師が、患者のお金を節約することを望み、患者に、低用量を提供する結果になるという特定の医師による認識に対応することを示した。この例は、フリープログラムを通して薬物を受ける患者に対し、患者の保険によって支払われる薬物を受ける患者についての用量および長期服薬遵守を比較することである。これらのデータは、フリー薬物プログラムにおける患者が、少なくとも２つの患者集団において、より長くかつより高い用量において、服薬順守したままであることを示す。これらの事例の両方において、フリー薬物プログラムにおける患者は、同一医師によって処置されるときでも、保険上のその対応物より高い薬の用量を受けた。これらの状況は、患者非用量微増および最適でない患者結果の事例増加につながる。この関係は、特に複雑であって、医師によって異なり得るため、システムは、介入の必要性ならびに最も好適なタイプの介入、および介入課されるべきレベルを識別する際に有利である。システムは、これらの特定の医師に対する介入を決定し、第三者、すなわち、薬物開発者に、医師と財政的プログラムの利用可能性について通信し、低コストで適切な用量へのそのような患者アクセスを可能にするようにタスクを課することが可能であった。システムによる介入の適時決定およびタスク付与は、フリー薬物プログラムに登録された無保険患者における有害な選択バイアスを実証した。これらの症例における患者コンプライアンスおよび患者結果の分析は、フリー薬物プログラムにおける無保険患者が、臨床試験と非常に類似するはるかに速い率で用量微増され、より一貫したベースでその出荷量を補充し、保険加入患者より大幅に高い用量で、比較的より長い療法持続時間を有し（表１参照）、それによって、そうでなければ、最適でない結果または処置中断を経験する可能性が高いであろう対象において、改善された患者結果をもたらすことを実証する。これらの無保険患者は、多くの場合、最良結果を実証した。患者が改善された患者結果を有する機構は、常時、理解されない場合があるが、システムは、未知のままの因果効果の決定を要求せずに、無保険および保険加入患者の両方において、結果を改善するための結果の識別および決定を可能にする。本発明のシステムおよび方法のこの側面は、特に、ヘルスケアシステムが、患者、医師、および保険会社間で大きく異なる、複数の要因間に複雑かつ予測不能相互作用を伴うため、特に、有用である。そのような複雑な相互作用は、近い将来において発生し続ける可能性が高いであろう。

システムの例示的実施形態によって識別されるそのような関係の１つは、図４に図示される。種々の患者の平均用量を関連させ、かつ患者を無保険患者が薬物を無償で受ける患者補助プログラム（ＰＡＰ）に関連付けることによって、システムは、ＰＡＰにおける患者が、ＰＡＰ患者の処置結果が臨床研究とより一致するほど、一貫して、より高い薬物用量を服用することを明らかにする。対照的に、保険が薬物コストの一部を支払う、すなわち、自己負担金が要求される、標準的処置プログラムにおける患者は、処置結果が、ＰＡＰ患者より高い頻度において、臨床研究において見られる結果に達しない傾向があるほど、そのような患者が、一貫して、より低い薬物用量を服用することを示す。この側面は、本発明によるシステムの使用によって識別される、予期されない関係および傾向の例にすぎない。認識され得るように、これらの情報のフィールドを種々の他の情報のフィールド（例えば、患者亜集団、医師、地理的場所、薬局、年齢）に関連付けることは、そうでなければ、従来の方法を使用して決して決定され得ない、種々の他の関連付けおよび介入の好適性を識別し得る。

ある実施形態では、システムは、複数の患者処置属性を受信し、１つ以上の処置属性を、処置を監視する際と、処置および患者結果の改善ならびに最適化の際とに使用され得る、患者の処置のある側面と関連付ける。患者処置属性として、限定ではないが、患者情報、処置情報、地理的情報、およびヘルスケアサービス／管理情報を含む、患者および／または処置に関連する１つ以上の要因が挙げられる。患者情報は、情報、人口統計、地理的情報、健康関連情報、家族および／または医療履歴を識別することを含んでもよい。処置情報は、特定の処置に関連する情報、薬物投薬計画、医薬品情報、ならびに薬物投与、吸収、および薬物相互作用に関連する情報を含んでもよい。ヘルスケアサービス／管理情報は、医師情報、医師処置履歴、コスト情報（例えば、自己負担金、薬物コスト）、および患者のヘルスケアサービス計画または保険に関連する任意の情報を含んでもよい。システムは、これらの患者処置属性のうちの１つ以上のものと特定のタイプの処置を関連付け、１つ以上の患者処置属性と処置の過程との患者コンプライアンス低下および／または最適でない患者結果の関連付けに基づいて、介入の好適性を識別する。介入は、患者コンプライアンス低下または最適でない結果を処置の早期に防止し、それによって、そうでなければ、処置に好適ではないと見なされるか、または悪化もしくは有害な結果を被り得る患者における患者結果を改善するような、患者の処方された処置の改変、患者、医師、または第三者へのその処置もしくは投与に関連する付加的ガイダンスの提供を含んでもよい。

種々の実施形態では、システムは、複数の患者処置属性を取得して、属性と患者コンプライアンス低下および／または患者結果を関連付けるアルゴリズムに基づいて、ある属性または属性の可変組み合わせと患者コンプライアンス低下または最適でない患者結果を関連付ける。これらの関連付けは、経時的に取得された処置の患者研究から決定され得るような、システムに入力される所定のアルゴリズムに従って、システムによって決定されてもよく、またはシステムは、システムに直接入力された患者コンプライアンス情報および／または患者結果情報を利用して、統計分析を実施するように構成されてもよい。前者のアプローチでは、好適性を識別する際のシステムの正確度は、例えば、種々の関連付けが医療研究を通して既知となるにつれて、所定のアルゴリズムを周期的にアップデートすることによって、経時的に改善されることができる一方、後者のアプローチでは、システムは、公式医療研究では未知である、または発見される可能性が低いものさえ、関連付けを継続して識別し得る。種々の要因および要因の組み合わせは、患者が処方された処置に準拠すること、または医師が処置を適切に処方もしくは投与するかどうかの可能性に影響を及ぼす、複雑な相互作用を有し得る。例えば、医師の地理的場所は、医師が、最新の処置投薬計画の処方を渋ることを示し得る一方、薬物供給者に対する患者の地理的場所は、処置の間のコンプライアンス逸脱の可能性を増加させ得る。そのような情報が、薬物開発者、ヘルスケア管理者、または医師に既知である場合でも、これらの関連付けは、特に、関連付けが複数の要因間の複雑な相互作用に依拠するとき、容易に明らかにならないかも知れない。加えて、属性のある組み合わせは、患者の処置に悪影響を及ぼし得る、ある他の未知または未解明要因に対応し得、これらの要因も、システムによって考慮され得る。この側面は、特に、従来の医療情報システムおよび処置方法投与より有利である。このアプローチは、特に、比較的に長期間にわたって投与される薬物投薬計画を利用する処置、特に、高度に可変の患者結果および／または患者コンプライアンス低下をもたらし得る、薬物の有効性および耐性が患者間で大きく変動する薬物投薬計画を使用する処置に有用である。より脆弱な患者集団において顕著であり得る、これらの難点は、そうでなければ、処置を中断させるか、または最適でない結果を経験し得る患者に改善された患者結果を提供するように、本発明のシステムおよび方法を使用して、大幅に低減または排除されることができる。

予測可能性が低い患者応答に起因して困難であり得る処置の例は、ミフェプリストン等の合成ステロイドの投与である。ミフェプリストンは、プロゲステロンおよびグルココルチコイド受容体を結合する合成ステロイドであって、髄膜腫、子宮筋腫、副腎皮質機能亢進症、およびある精神病を含む、いくつかの状態を処置するために採用されている。驚くことに、同一用量のミフェプリストンの投与は、異なる患者において、大きく異なる血漿薬物濃度を生成し得ることが発見されている。同一用量のミフェプリストンに関して、血漿薬物濃度は、患者毎に８００％程度も異なり得る。可変血漿薬物濃度は、一部の患者が有効用量のミフェプリストンを受容しない結果をもたらし得る。これらの患者に関して、特に、投与時のミフェプリストンの薬物動態を改善する必要がある。ミフェプリストンを用いた処置はさらに、以下の共同所有出願：２０１２年１１月１５日出願の米国特許出願第１３／６７７，４６５号「Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ Ｍｉｆｅｐｒｉｓｔｏｎｅ Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ」を参照することによって理解され得、その開示は、参照することによって、全体として組み込まれる。本発明の方法およびシステムは、種々の処置において使用されてもよく、特に、経時的用量微増を要求する任意の療法等、複雑かつ管理が困難な処置と併用されるとき、有利であることを理解されたい。そのような療法の長さは、数週間、数ヶ月、１年、または数年に及び得る。

この難点の例は、受容体レベルにおいて、あるタイプまたは複数のタイプのホルモンの活動の遮断を伴う、グルココルチコイド受容体アンタゴニストを用いて示され得る。これを行う結果、身体内のシステムに不均衡を生じさせる。患者は、その身体が慢性ベースで高用量のステロイドに慣れるにつれて、疲労、疲弊、かつ吐き気をもよおすようになり得る。これらのステロイドの活性の遮断は、中毒となった娯楽用薬物の服用の停止を試みるときに感じる影響と同様に、離脱症状につながる。これらの影響に加え、身体中のホルモンの濃度は、ホルモン生産活動が改変されないため、非常に高いままである。これは、監視および制御される必要がある他のシステムに付加的影響を及ぼし得る。グルココルチコイドアンタゴニストによって着目される特異的影響は、遮断されるホルモンが、身体内の他のシステムに流れ、ミネラルコルチコイド受容体（遮断されない）に過剰活動をもたらし得ることである。この活動は、患者に、潜在的に、危険なレベルまで、有意な膨隆およびカリウムレベルの低下を生じさせ得る。グルココルチコイドアンタゴニストとの組み合わせにおけるミネラルコルチコイドアンタゴニストの適切な使用、および各用量微増との新しい平衡を見つけることなくして、患者は、療法から利益を決して享受し得ない。療法の管理が困難な別の例は、多くの場合、３ヶ月またはそれを上回る期間にわたる、処置投薬計画における化学療法剤の投与を伴い、適時介入から利益を享受し得る、厳密な順守を要求する、化学療法である。これらは、従来の処置方法によって適正に対処されず、本発明の実施形態による処置システムおよび方法の適用から利益を享受し得る、処置の側面の管理が困難である数例である。

ある実施形態では、システムは、ユーザによって入力された１つ以上のアルゴリズムを使用して、情報のフィールドを分析する。そのようなアルゴリズムは、臨床研究を通して取得された関係または情報を組み込んでもよく、またはビジネスもしくは管理プロセス等の種々の他の関心事に関連してもよい。特異的アルゴリズムの実施例は、以下のように説明される。１２回の再調剤を伴う、低用量で記載された処方箋は、薬局によって入力されると、患者の医師または医療施設によって維持される患者の医療情報に埋め込まれ、システムは、患者が医師による経過観察を受けていないことを識別し、介入決定と、患者および／または医師との連絡を開始し、検査作業のためのカリウムおよび血液採取等の経過観察についてのさらなる情報を取得することのインジケータである、患者支援者への介入のタスク付与とをトリガする。システムは、介入を必要とするリスクの患者支援者による確認を受信し、患者支援者に、別のタスクを課する（例えば、患者に、経過観察検査血液検診に関して医師と話すように命令する）。システムは、次いで、フィールド代表者に、経過観察検査作業に関する情報を医師に提供するようにタスクを課する。いくつかの実施形態では、システムは、薬剤師が、医師と接触し、経過観察検査結果について議論し、特に、引き続く処方箋が投薬量の変化を伴うとき、引き続く処方箋を処方する前に、任意の副作用事象について議論することが必要であるように、薬局に保留（ｈｏｌｄ）を生成する。

前述の実施例において理解され得るように、特定の介入は、決定される介入と関連付けられたリスクを適正に対処するために、特定のタイミングおよび／またはシーケンスに従って実施される複数の側面を含んでもよい。この実施例では、介入の第１のタスクは、経過観察血液検診が計画されたかどうかを決定することであって、第２のタスクは、経過観察に関して医師または医療従事者と接触するように患者に通知することであって、第３のタスクは、フィールド代表者に送信されるインジケータによって、経過観察に関する付加的情報を医師に提供することであって、第４のタスクは、薬剤師によって、経過観察検査作業に関する付加的情報を医師から取得することであった（これは、処方再調剤上に配置される保留と同時に行われた）。一側面では、これらの異なるタスクは、所与の処置のための好適な時間フレーム内において（例えば、単一処方窓内において）、介入をトリガするリスクを適正に対処するように、１−２週間以内等、特定のタイミングに従って、特定のシーケンスにおいて行われる。有利には、そのような構成は、処方間の薬剤処方の経過または投薬量の望ましくない変化を回避しながら、処置が適切に用量微増されることを可能にする。それぞれ、異なる情報システム（例えば、薬局、医療施設）と関連付けられる、複数の異なるエンティティに出力される複数のタスクを協調させることによって、システムは、管理が困難な処置の改善された有効性を可能にする。多くの薬局、医師、および医療施設が、情報の管理が負担となっているため、そのようなシステムは、グルココルチコイド受容体アンタゴニストを用いた処置等、管理が困難な処置に非常に貴重となり得る。

そのようなシステム内で利用され得る例示的情報として、関心の薬物処置に関連する薬物情報が挙げられる。例えば、研究は、ミフェプリストンの投与では、患者内の血漿レベルが薬物応答を促すことを示す。この関係は、図５に図示される。システムのアルゴリズム内にこの関係を示すことによって、システムは、不十分な血漿レベルに対応する、情報のフィールドまたはそれらの組み合わせを識別し得る。そのような要因は、未確定であり得る種々の相互作用を通して、不十分な用量微増、低投薬量、患者属性、年齢、食事に関連させてもよい。しかしながら、システムを利用して、そのような要因を記憶し、関連させ、分析することは、システムが、種々の要因を監視し、必要に応じて、適切な血漿レベルが維持されることを確実にするように介入し、最適化された処置結果を促進することを可能にする。有利なことに、システムは、血漿レベルとの関係または血漿レベルが問題の要因であったものを識別さえせず、これらの利点を提供し得る。この関係は、本発明が対処し、特に、脆弱患者亜集団において、そのような処置をさらに改善する、薬物の投与を利用した処置と関連付けられた複雑性および課題のうちのいくつかを実証する。

病状を処置するためにミフェプリストンを利用する患者は、変動する患者結果につながり得る、最適ケアおよび症状の寛解を達成するために、集中的経過観察を要求する。介入が最適処置を確実にするために必要とされ得る患者は、処置が患者または医師のいずれかによって中断される前に、識別することが困難であり得る。この難点は、部分的に、医薬品データ、医療情報、および患者情報が、取得および維持される様式に起因する。従来のシステムでは、そのような情報は、種々の別個のエンティティによって維持され、そのような情報が共通リポジトリ内に常駐するときでも、データは、ほぼ非関連のままである。例えば、医薬品製造業者は、特定の医薬品に関する実質的量のデータを提供するが、患者に提供されるか、または医師もしくは医療提供者によってシステム内に維持される場合でも、関連および関連付けされないままである。これは、部分的に、提供される殆どの医薬品製造業者データの高度に非関連性の性質に起因し得る。

同様に、一見関連しない情報の異なるフィールドと関連付けられた種々の他の要因または要因の組み合わせは、予測が困難であろう処置に大きな影響を及ぼし得る。関連付けられた薬局に関連する情報のフィールドに関しては、異なる薬局が異なる様式で動作するため、特に、ＧＲ−ＩＩアンタゴニストを示す処置では、患者コンプライアンスまたは処置有効性に影響を及ぼし得る。直接的または間接的のいずれかにおいて、ある場合に影響を及ぼし得る、別の情報のフィールドは、配達の場所である。例えば、システムは、配達の場所を処方医師の場所にマップすることによって、この情報を利用してもよい。いくつかの患者集団のために、これは、患者が、検診および検査作業のために、彼らの医師を頻繁に訪問する可能性を決定するために使用されてもよい。一部の医師は、ほぼ例外なく、３０マイル以内の患者を診るが、他の医師、特に、教育施設にいる者は、５００マイル以内に患者を有していない場合がある。そのような情報を分析することによって、システムは、医師レベルまたは患者レベルにおいて、介入の好適性およびタイプを決定することができる。例えば、そのような介入の１つは、罹患患者に支援活動を実行し、地方医師が、患者の兆候、症状、および重要血液レベルを監視し、患者支援を提案するために利用可能であることを確実にすることであり得る。いくつかの実施形態では、システムは、自動化された介入をそのような患者に提供し、彼らの一次処方者への訪問の間の基本事項を監視するための地理的により近くあり得る医師を推奨するか、または適切な支援活動プログラムを推奨してもよい。

種々の実施形態では、システムは、任意の数のアルゴリズムを利用して、結果に対する１つ以上のフィールドまたはフィールドの組み合わせの統計的関連性を決定してもよく、この結果は、患者コンプライアンス、患者結果、処置または種々のビジネス関連側面のうちの１つ以上のものと関連付けられる。統計分析を適用することによって、システムは、情報のフィールドまたはフィールドの組み合わせが、所望の結果に統計的に有意であるかどうかを決定するように、結果または関係が、単なる偶然以外のものによって生じる可能性を決定することができる。この分析は、偶然が結果を説明し得る確率を表す「ｐ−値」を提供する。一般に、５％またはそれを下回るｐ−値は、統計的に有意であると見なされるが、有意性および所望の信頼性レベルの閾値は、所望に応じて、所望の結果を促進するか、または所望の属性もしくはビジネス関心事に関連する情報または関係を識別するために選択または変動されてもよい。

ある実施形態では、システムは、１つ以上のフィールドと、ユーザによって入力されるか、またはシステムアップデートに含まれる結果との間で既知または予測された関連付けを適用するアルゴリズムを利用してもよい。そのようなアルゴリズムは、関連付けが臨床研究またはその他を通して識別されるにつれて、周期的に決定されてもよい。いくつかの実施形態では、システムは、種々の他の関連付けが経時的に識別されるにつれて、種々の情報のフィールドの統計分析が再評価され得るように、システムに入力されるアルゴリズムの適用に加え、統計分析を適用し、１つ以上のフィールドと結果との間の関連付けを決定してもよい。これらの特徴は、情報のフィールド間のさらに複雑な相互作用が識別されることができ、そして、介入が、そのような相互作用と関連付けられた副作用を阻止または低減させるようにタスク付与され得るため、さらなる改善を提供する。

Ｖ．パートＤ：ヒトまたはコンピュータ介入の識別および割り当て
一旦、必要性または介入の好適性が、システムによって識別されると、システムは、本明細書に説明される属性またはデータ要因のいずれかを含み得る、患者および／または処置に関連するデータに基づいて、介入の特定のタイプを選択してもよい。システムによって記憶および／またはアクセスされるデータ情報は、所与の状態のための最も効果的な形態の介入を選択または決定するために使用される。介入タイプのこの選択は、ユーザによって入力されるデータ要件またはアルゴリズムに基づいてもよく、またはデータ要因のうちの１つ以上のものと、同一もしくは類似データ要因と関連付けられた過去の介入成功との間の関係に基づいて、システムによって決定されてもよい。加えて、介入タイプのこの選択／決定は、複数のデータ要因間の複雑な関係に基づいて、最も好適な介入のタイプまたは形態を決定するように、アルゴリズムを利用してもよい。

介入の必要性を識別し、適時介入を提供することによって、患者コンプライアンスは、改善されることができ、そして／または処置は、患者結果を改善するように最適化されることができる。データおよび／またはデータ関係に基づいて、介入の好適性を決定することに加え、システムは、介入を実施するために適切な当事者を識別し、識別された当事者に、本発明を実施するようにタスクを課する。介入は、電話、電子メール、または任意の好適な手段による、処置および／または患者と関連付けられた任意のエンティティ（例えば、医師、ヘルスケア管理者、薬局、患者もしくは介護者、または第三者）への通信を含んでもよい。介入は、前述のエンティティのいずれかによって、またはシステムの自動化されたユニット（例えば、自動化されたテキスト、音声メール、または電子メールリマインダもしくはアラート）によって、実施されてもよい。加えて、システムは、介入のステータスを追跡し、介入のステータスに及ぼす介入および／または経過観察の結果を監視し、適時に実施されたことを確実にしてもよい。これらのデータに基づく適時介入は、患者ケアを改善するのに役立ち得る。本発明の方法およびシステムは、特に、薬の性質に起因して、集中的医師および患者経過観察を要求する、ミフェプリストン等の薬物投薬計画を利用して処置を受ける患者のための最適ケアを提供する際に有用である。

種々のタイプの介入が、種々の必要性を果たすために識別されている。例えば、介入は、薬物製造業者または開発者が、薬物供給者／配達施設への介入を開始し、適時薬物出荷を確実にするようタスク付与され得るように、医療施設または患者への薬物の出荷の処理または配達における遅延に関連し得る。この側面は、これらのエンティティ間のビジネス取引のみを最適化するのではなく、適時および一貫した薬物配達を通して、患者コンプライアンスおよび処置も改善し得る。種々の実施形態では、介入の必要性は、システム上に実際に記憶された情報のフィールドを要求せずに、関係データベースシステムを使用して、システムによって決定される。関係データベースシステムおよびデータ要件および／または特定のエンティティと関連付けられたアルゴリズムの組み合わせを用いて、介入の必要性が、適時に識別されることができ、特異的介入が作成され、適切なエンティティにタスクが課されるか、または割り当てられ、その後、完了することができる。課された介入が適時に完了されないか、または介入後に取得されたデータが、介入失敗を示す場合、これは、元の介入状態、またはタスクを課すことおよび介入プロセス自体に関連し得る、別の介入をトリガし得る。例えば、介入が、不成功であることが証明されるか、または介入がタスクが課された第１の当事者によって適時に実施されない場合、システムは、元の介入状態に対処するための代替介入を示してもよく、または第２の当事者への介入を課し、介入を実施するか、そして／または以前のタスク付与された介入の失敗を是正してもよい。したがって、いくつかの実施形態では、システムは、決定された介入と関連付けられたリスクが、適正に対処されることを確実にするように、特定のシーケンスおよびタイミングに従って、異なる複数のエンティティへの複数のタスクを決定する。

ある側面では、タスクを課すことは、電子メールを通して実施されるが、所望に応じて、種々の方法で改変および自動化されることができる。タスクを課すことは、タスクの任意の識別子（例えば、インジケータ光、電子メール、テキスト）を含んでもよい。例えば、システムが、医師が患者を定期的に用量微増していないことを決定する場合、システムは、医師レベルで介入（単数または複数）の必要性を識別し、問題に対処するための介入を課する。そのようなタスクを課すことは、医師が適切な用量微増とともに医師の課題をハイライトする報告をチェックするために最初の接触を電子メールすること、および／または販売員に、投薬および用量微増について議論するために、医師と予約をとるように命令するための販売員への報告を伴う電子メールの送信等、システムによって実施される自動化されたタスクを含んでもよい。前述のように、投与された薬物の血漿レベル応答は、投薬することと相関し、これは、薬物間で大きく変動し得る。投薬することに応答する血漿レベル応答は、患者および種々の要因間で異なり得るが、適正に投薬すること、および用量微増の改善は、概して、臨床結果とより一致した改善された患者結果をもたらす。したがって、投薬すること、および用量微増に関連する、医師レベルでの介入の必要性を決定し、タスクを課することによって、システムは、処置される患者における血漿レベル応答を改善し、順に、患者結果を改善することを可能にする。システムはさらに、血漿レベル応答の変動に関連し得る、付加的要因（例えば、患者の亜集団、処置状態）が識別され、介入が適宜適応され得るにつれて、前述の相関を改善する。これらのタスクの完了は、別の情報のフィールドとして、システム内の医師情報と関連付けられて、システムに記録または入力されてもよい。

いくつかの実施形態では、システムは、処置開発者によって提供されるオンラインアンケートまたは患者支援者プログラム等の種々のリソースを通して、特定の処置に好適な患者を識別し、その患者の医師が、処置に関する情報を以前に受信しているかどうかを決定するように構成される。システムは、そのような患者が、介入が必要とされる状況時において、近々予約を有するときを識別し、現場人員に、医師支援活動を実行し、患者訪問に先立って、処置に関して医師を教育するように課してもよい。このように使用されるとき、結果は、識別される患者が、介入が生じなかった患者におけるより、その医師による処置に登録される可能性が高いことを示した。

前述の側面はさらに、以下の本発明の例示的実施形態によって図示される。一実施例によると、医師が、患者研究またはシステムによって受信された患者監視データから決定され得るような処置用効果を生成する可能性が高いレベルまで、患者の薬剤用量を増加させていない場合、システムは、処置を調節するために介入が必要とされることを識別する。システムは、次いで、適切な介入を選択／決定することに進み、決定された介入を適切な当事者または複数の当事者に課する。種々のデータ要因間の関係の複雑性によって理解され得るように、所与の介入は、１つ以上の当事者またはエンティティによる複数のタスクを含んでもよい。これらのタスクの実施例として、第三者薬剤師に、医師および患者と連絡をとり、その処方に対する潜在的変化を議論するように課すること、製造業者代表者に、医師に連絡をとり、教育情報を提示するように課すること、患者特異的プログラムに、患者に電話をかけ、薬物（例えば、ミフェプリストン）について議論するように課すること、システムに、電子メールまたはファックスをオフィスまたは処方者に送り、アップデートされた処方を要求するように課すること、または種々の他のタスクが挙げられ得る。本明細書に説明される方法に従うシステムの使用によって、情報は、処置、特に、ミフェプリストン等の慎重な監視および投与を要求する薬物投薬計画を伴う処置を受けている患者の最適ケアを確実にするために利用される。

ＶＩ．用途
種々の供給源からの１つ以上の情報のフィールドにアクセスし、１つ以上のフィールドを患者コンプライアンスおよび／または処置有効性における成功または失敗のインジケータに関連付けることによって、システムは、一見関連しない情報のフィールドから介入の必要性の識別を可能にする。さらに、これらのデータフィールドは、種々の異なるレベルで分析されることができ、順に、結果として生じる介入アラートは、種々の異なるレベルで出力されてもよい。例えば、１つ以上の情報のフィールドは、１つ以上の他の情報のフィールドに関連付ける際に分析され、患者コンプライアンスおよび／または処置有効性の観点から評価されてもよい。例えば、患者投薬量フィールドは、医師の姓フィールドに関連され、これらの組み合わせは、患者コンプライアンスおよび／または処置有効性と関連付けられてもよい。これらのデータ関係の関連付けは、特定の医師が適切に用量微増していない（例えば、各患者に従って、投薬量を十分に監視および調節していない）ことを明らかにし得る。医師レベルでこれらの関係を分析することによって、システムは、医師レベルで介入の必要性を決定（例えば、医師または医師と通信する第三者にアラート）し、非用量微増患者における有意な要因ではない、医師を対処および是正することができ、これは、種々の他の要因または情報のフィールドが、介入が好適であるかどうかを決定するための分析を要求し得ることを示し得る。例えば、遠隔地理的場所にいる患者またはより高い自己負担金を有する患者は、処方された投薬量を適切に順守しない場合があり、システムは、患者レベルまたは保険会社レベルで介入の必要性を決定してもよい。代替として、１つ以上のレベルにおける患者コンプライアンスまたは処置有効性低下の決定は、同一または異なるレベルの１つ以上における介入をトリガしてもよい。ある側面では、介入アラートの結果は、介入の決定ならびに決定される介入のタイプおよびレベルが、過去の介入の成功または失敗に基づいて、分析され、さらに、最適化され得るように、さらに別の情報のフィールドとして受信される。

これらの概念をさらに例証するために、システムの使用は、医師レベルで分析される投薬量と出荷データとの間の決定された関係に関して説明される。薬物が、薬物開発者または製造業者によって患者に直接供給されると、システムは、患者によって受容された実際の用量が、処方された投薬量と異なるときでも、出荷データを利用して、患者によって受領された実際の用量を決定することができる。例えば、出荷が、３００ｍｇ／日の３０日分の薬物供給量を含む場合、出荷データは、患者の処置投薬量ならびに投薬量の経時的変化を決定するために分析されることができる。典型的には、１回の出荷量は、２０日分の供給量を含み、殆どの患者は、１日１〜４錠（３００ｍｇ−１２００ｍｇ）を服用する。投薬量データと患者の医師を関連付けることによって、分析および介入が、図６Ｂに示されるように、医師レベルで実施され、システムが、臨床データによって決定されるように、投薬が処置用レベルを下回る医師を識別することを可能にする。システムは、次いで、この情報を使用して、介入が必要とされるかどうかを識別し、適切な介入を選択または決定し、適切な当事者またはエンティティに、介入を実施するようにタスクを課する。医師レベルで介入の好適性を決定する際、システムはさらに、医師の経験レベル、医師履歴、および地理的情報等、医師に関連する種々の他の要因を含んでもよい。これらの要因は、介入が必要とされるかどうかと、最も適切な介入のタイプまたは形態とを決定するために使用されることができる。例えば、各医師は、「経験あり」もしくは「未経験」として評価される、または特定の薬物処置に関するその以前の経験と、医師がその薬物を用いた患者の処置成功の履歴を有するかどうかとに基づいて、ある尺度でランク付けされてもよい。医師が、特定の薬物処置に関して経験がある場合、システムは、介入条件を示すために、より高いトリガ閾値を適用してもよい。医師の経験が少ない場合、医師は、患者を適切に用量微増する可能性が低くあり得、これは、より低い有効性、療法のより短い持続時間、および患者コンプライアンス低下につながり得る。医師の経験が少ないとき、システムは、介入条件を示すためのより低いトリガ閾値を使用してもよく、経験医師によって示されるであろうものと異なる介入のタイプおよび形態を決定してもよい。医師の経験が少ないとき、または不十分な医師情報が存在するとき、システムは、介入条件が存在するかどうかを決定するとき、付加的要因を分析してもよい。例えば、処方データ情報の監視等である（例えば、非微増用量における再調剤の回数）。決定される介入の数およびタイプはまた、医師の経験に従って異なり得る。例えば、医師がより経験があるとき、電子通信（例えば、電子メール、テキスト）が、適正であり得る一方、医師の経験が少ないとき、システムは、アラートを現場担当者に出力し、電話によって、または直接対面して、医師および／または患者とより密接な接触を開始し、処置および可能性として考えられる副作用を議論してもよい。そのような介入は、そのような医師が、患者によって経験される任意の副作用事象または副作用に過剰に反応し、潜在的に、有効性が認識され得る前に、療法を中断する可能性が高くあり得るため、これらの状況では、必要であり得る。加えて、介入は、患者を教育し、または潜在的関心事に対処し、それによって、患者コンプライアンスおよび処置結果成功の可能性を改善するように、患者支援者、看護士、薬剤師、管理者、および提供される償還サービスのいずれかによる、患者との連絡および直接通信を含んでもよい。

前述の実施例によって理解され得るように、介入条件の決定をトリガする、データ要件およびアルゴリズムは、非常に単純または非常に複雑であり得る。例えば、低用量の複数の出荷または超低用量における単一出荷は、処方医師と接触し、処置に関するさらなる情報を要求する、または医師に推奨される投薬量に関して教育するための介入をトリガすることができる。システムはまた、種々の患者への出荷の経時的追跡等の要因のかなり複雑な分析を実施し、患者毎の可能性の高い用量を決定し、臨床研究からの結果および／または特異的医師の曲線に基づいて、一般的母集団の用量微増曲線を上回るまたは下回る患者を分析するように構成されてもよい。そのような分析は、システムが、処置の初期に外れ値となり得る患者を識別し、前述の介入およびタスク付与プロセスを通して、そうでなければ、最適でない結果を被り得る、それらの患者に付加的監視および注意を提供することを可能にする。別の側面では、システムは、システムが、患者結果を改善するために、介入を要求する潜在的亜集団を識別することができるように、人口統計情報、健康情報、および疾患状態または重症度を含む、患者情報の種々の他のフィールドを関連付けしてもよい。

ある側面では、システムは、ユーザによって入力された要求または検索に応答して、１つ以上の情報のフィールドの情報出力を表示するユーザインターフェースとともに構成される。そのような実施例の１つは、クッシング症候群を処置中の患者に関する指示データの週間報告および詳細と、中断／非登録患者の週間報告とをリスト化する、図６Ａに図示される。そのような報告は、自動化されてもよく、または所望に応じて、ユーザによってカスタマイズされてもよい。これらの情報出力は、介入を識別する、好適なタイプの介入を決定する、または介入を課する際に、システムによって使用されてもよく、予算化、予測、および計画等、種々の他の目的またはビジネス関心事に関して、ユーザを補助してもよい。

図６Ｂに図示される実施例では、医師Ｓｍｉｔｈの患者は、不適切に処方された推奨される用量の５０％を受けている一方、ＪｏｈｎｓｏｎおよびＷｉｌｌｉａｍｓは、わずか２ヶ月後に処置を中断したと考えられる。介入に好適な条件として、準最適処置を投与するリスクにある医師の識別に応じて、システムは、適切な介入を決定し、適切な当事者／エンティティに課する。例えば、システムは、医師Ｓｍｉｔｈと通信し、推奨される投薬量に関する情報または助言を医師Ｓｍｉｔｈに提供するためのアラートを薬物開発者／製造業者に出力してもよく、または介入は、システムが、医師Ｓｍｉｔｈまたは関連付けられたスタッフ人員に、処方された用量が処置用レベルを下回る可能性が高いこと、または患者が、再調剤の注文を遅延し、処方された用量において、薬物を服用しない可能性があることの電子通信（例えば、テキストまたは電子メール）を自動的に送信するように、自動化されてもよい。システムは、同一または類似介入を利用して、２ヶ月が、薬物処置の好適性もしくは有効性または患者毎のコンプライアンス欠如を評価するために不十分な持続時間であることを医師ＪｏｈｎｓｏｎおよびＷｉｌｌｉａｍｓと通信してもよい。応答して、システムは、介入が要求されるかどうかを決定し、処置に悪影響を及ぼし得る、薬剤の望ましくない消滅または投薬量の変化を回避することによって、処置有効性および患者コンプライアンスを改善するように、特定のシーケンスおよびタイミングに従って、１つ以上の異なるエンティティにタスク付与される１つ以上のタスクを通して介入を課する。

システムによって提供される例示的情報出力報告は、図６Ｃに示される。そのような情報は、ユーザによる要求または検索に応答して返されてもよく、またはタスク付与された介入内で自動的に提供され、タスク付与されるエンティティに、関連情報を提供し、タスク付与される介入を理解および実施してもよい。例えば、処置の有効性を評価するために、患者が処置用レベルの薬物を受けることを確実にするため、３００ｍｇ／日の投薬量が、少なくとも４ヶ月の持続時間の間、必要とされることを示す、受信されたデータに応答して、システムは、医師レベルで記憶および関連された情報のフィールドを分析し、介入の必要性を識別し、その患者を適切に用量微増していない医師に関して、タスク付与される介入内に関連情報を出力してもよい。代替として、情報のフィールドの分析が、患者コンプライアンス低下を示し得る、再調剤発注の逸脱または遅延を示す場合、タスク付与される介入は、患者と連絡をとること、患者支援者プログラムに登録すること、または保険会社に連絡し、管理またはコスト関心事に対処することを含んでもよい。

例示的実施形態では、システムは、医師への特定の薬物の出荷数を経時的に監視および追跡し、本出荷情報をその医師によって薬物を用いて処置される患者の数と関連付け、医師から１度も処方情報を直接受信せずに、医師がその患者を適切に用量微増しているかどうかを決定してもよい。別の側面では、出荷が、患者に直接出荷される場合、システムは、経時的出荷数に基づいて、患者の投薬量を決定し、本データをその医師と関連付けることによって、介入を要求する医師を決定することができる。現在の研究は、投薬が臨床試験応答において有意な相関を有することと、投薬が、種々の状態、特に、心因性鬱病の処置に関する血漿レベル応答と相関することとを示す。現在の研究はさらに、４回の出荷を受ける患者が、処置の間、実質的により高い患者コンプライアンスを呈し、より高い用量を服用し、臨床研究と一致した結果を呈し、かつ主観的第三者議論に基づいて、改善された結果を示すことを示す。

別の側面では、システムは、フィールドが、１つ以上のフィールドまたはフィールドの組み合わせもしくは１つ以上のレベル（例えば、医師、患者、保険会社、処置のタイプ）に従って、閲覧および記憶され得るように、情報のフィールドへのアクセスを提供する。この特徴は、ユーザが、種々の目的のために、情報にアクセスし、それを編成および分析することを可能にする。そのような特徴は、特に、薬物製造および出荷物の計画、ならびに出荷に対するフリー薬物プログラムおよび患者支援者プログラムの展開等、管理およびビジネス目的のために、有用であり得る。システムは、ユーザが、種々の目的のために使用され得るカスタム報告を作成することを可能にする、ユーザインターフェースとともに構成されてもよい。例えば、カスタム報告は、さらなる臨床研究において使用され得る、またはシステムを利用する種々のエンティティに着目され得る、最適データ要件または関係アルゴリズムを識別するために使用されてもよい。加えて、カスタム報告は、取引、管理、およびビジネスプロセスを含む、処置に関連する任意の要因の分析または種々の他の要因の分析のために、有用であり得る。

本発明による例示的方法は、図７−８に図示される。図７の例示的実施形態では、方法は、限定ではないが、患者、医師、薬物、薬物処置、保険会社、または種々の出荷もしくは管理プロセスに関連する情報を含む、複数の情報のフィールドをユーザがシステムに入力するステップを含む。複数の情報のフィールドは、次いで、情報のフィールドが、中央に記憶される、または別様に中央でアクセス可能であるように、システムによって記憶され、情報のフィールドが、システムの処理ユニットを使用して、好適な介入を識別するために分析され得るように、フィールドを相互に関連付ける。ユーザは、次いで、システムのプロセッサおよびシステムの１つ以上のアルゴリズムを使用して、第１のフィールドと関連付けられた少なくとも第２のフィールド（例えば、医師および／または薬物）と特定の属性または結果（例えば、処置結果）との間の関係に基づいて、第１のフィールド（例えば、患者情報）を決定する。ユーザは、次いで、タスク付与される介入、予測、通知、報告、または履歴の形態にあり得る、１つ以上の情報のフィールドとともに、システムから出力された情報を受信する。本方法は、本明細書に説明される実施形態のいずれかに説明される変形例および特徴のいずれかを含んでもよいことを理解されたい。

図８の例示的実施形態では、システムは、患者、医師、薬局、保険またはヘルスケア投与に関連する１つ以上の情報のフィールドを受信する。システムは、次いで、１つ以上の情報のフィールドを関連させ、１つ以上のレベルの分析を可能にする。システムは、次いで、１つ以上の情報のフィールドと患者コンプライアンス、処置結果、またはビジネスもしくは管理側面と関連付けられた所望の属性または結果との間の関係に基づいて、介入を決定する。システムは、次いで、システムによって決定される適切なエンティティに介入を課し、所望の属性または所望の属性に関連する出力情報を促進する。随意に、システムは、タスク付与される介入および／またはタスク付与される介入の結果を追跡し、介入が実施されていることを確実にするように構成されてもよく、随意に、介入の結果は、処置を通知および改善するように、付加的情報のフィールドとして、関係データベースにフィードバックされてもよい。

図９の例示的実施形態では、システムは、複数の異なる情報システム（例えば、薬局、医療施設、保険会社情報システム）からの患者または処置に関連する複数の情報のフィールドにアクセスするステップと、システムの関係データベースを使用して、情報のフィールドに関連させ、介入に基づいて、情報のフィールドの関係に基づいて、介入を決定するステップと、システムを用いて、介入と関連付けられた複数のタスクを決定し、複数のタスクを実施する、および／または特定のシーケンスおよび／またはタイミングに従って、複数の異なるエンティティに課するステップと、複数のタスクのうちの第１のタスクに関して受信された情報に基づいて、第２のタスクの実施に関する通信を出力するステップとを含む、方法を実施する。

図１０の例示的実施形態では、システムは、薬局情報システム内に記憶された処置に関連する情報のフィールドにアクセスし、かつ医療施設情報システム内の患者スケジュールに関連する情報のフィールドにアクセスするステップと、処方投薬量（例えば、低投薬量）および／または患者スケジュール（例えば、経過観察の欠如）に基づいて、介入が必要とされることを決定し、決定される介入に応答して、複数のタスクを決定するステップと、特定のシーケンスおよび／またはタイミングに従って、複数のタスクを複数の異なるエンティティに課するステップと、複数のタスクのうちの第１のタスクの実施に関する情報（例えば、経過観察の欠如に関して照会するようにタスク付与される患者支援者からの確認）の受信後、複数のタスクのうちの第２のタスクの実施開始の通信（例えば、医師を教育するためのフィールド代表者への通信）を出力するステップと、処方を保留し、複数のタスクの実施に関する情報／確認を受信するまで維持されるように、薬局情報システムに保留を通信するステップとを含む、方法を実施する。

図１１の例示的実施形態では、システムは、薬局情報システム内に示される投薬量の変化に関する情報のフィールドにアクセスするステップと、介入が必要とされることを決定し、患者毎の関連経過観察検査結果を決定し、および／または副作用事象に関して照会し、介入と関連付けられた第１および第２のタスクを決定するステップと、第１および第２のタスクを実施および／または課するステップであって、第１のタスクは、処方を保留するステップを含み、第２のタスクは、経過観察に関する情報の要求および／または有害事象に関する照会を含む、ステップと、処方を保留に関する通信を薬局情報システムに出力し、経過観察検査結果および／または有害事象に関する照会のための通信を薬剤師に出力するステップと、患者毎の満足のゆく経過観察検査結果および／または有害事象に関する照会を示す情報が受信されるまで、システムによって処方の保留を維持するステップとを含む、方法を実施する。

前述の実施例は、本明細書に説明される基本概念のいくつかの例証であるが、これらの利点は従来の処置方法が認識または対処できず、そうでなければ、一部の患者が最適処置を受けることを妨害し得る、かなり複雑である、リスク要因およびリスク要因間の相互作用まで拡張することを理解されたい。前述の実施形態は、理解を明確にするために、一例として、ある程度詳細に説明されているが、種々の適合、修正、および変更が、当業者に明白となるであろう。故に、本発明の範囲は、添付の請求項によってのみ限定される。

Claims (9)

1. クッシング症候群患者への薬物ミフェプリストンの投与を利用した薬物処置を管理するためのシステムであって、前記システムは、
   前記クッシング症候群患者に情報を関連付けるための特有の識別子を割り当てるための関係データベースと、
   前記システムによってアクセスされる複数の異なる情報システム上に記憶された異なる情報のフィールド間の関係を記憶するデータベース構成であって、１つ以上の情報のフィールドは、患者識別子、患者特性、処置投薬計画、再調剤履歴、自己負担金情報、医師情報、取引日、保険／医療制度情報、場所情報、地理的情報、症状報告、患者または医師通信、または任意のそれらの組み合わせのいずれかを含む、データベース構成と、
   その上に前記関係データベースがある１つ以上のサーバと、
   を備え、前記システムはさらに、メモリ上に記録された命令を有する処理ユニットを備え、前記命令は、
   前記システムを用いて、かつ、試験結果を要求せずに、
   Ａ）複数の再調剤を伴う高い開始用量、近々検査用の採取がないこと、および、患者が高齢であることの組み合わせ、ならびに、
   Ｂ）複数の再調剤を伴う低い開始用量、および、スケジュール予約がないことの組み合わせ
   によって、ミフェプリストン用量における適切な変化を受けていない患者を識別することと、
   前記１つ以上の情報のフィールドのいずれか、または任意のそれらの組み合わせにアクセスし、前記１つ以上の情報のフィールドのいずれか、または任意のそれらの組み合わせを所望の結果に関連付けることと、
   前記情報のフィールドのうちの１つ以上と所望の結果との間の関係に基づいて、介入を決定することと、
   介入アラートを１つ以上の電子デバイスに出力することによって、前記介入を課し、前記所望の結果を促進することと
   を行うように構成され、前記所望の結果は、前記患者のミフェプリストン用量における適切な変化を含む、システム。
2. 処理ユニットおよび前記データベース構成と通信可能に結合されるユーザインターフェースをさらに備え、前記ユーザインターフェースは、情報のフィールドの入力および／または前記介入アラートの出力を促進するように構成される、請求項１に記載のシステム。
3. 前記処理ユニットは、前記情報のフィールドを受信された結果と関連付けることによって、前記１つ以上の情報のフィールドまたは任意のそれらの組み合わせと前記所望の結果との間の関係を決定するように構成される、請求項１に記載のシステム。
4. 前記処理ユニットは、関係アルゴリズム入力を前記システムに適用することによって、前記１つ以上の情報のフィールドまたは任意のそれらの組み合わせを前記所望の結果と関連付けるように構成される、請求項１に記載のシステム。
5. 前記処理ユニットはさらに、１つ以上のタイプの介入を選択し、決定される介入タイプに基づいて、前記１つ以上の電子デバイスを複数の電子デバイスから選択するように構成される、請求項１に記載のシステム。
6. 前記１つ以上の電子デバイスは、コンピュータ、パーソナル電子デバイス、スマートフォン、可視または可聴インジケータのいずれかを含む、請求項１に記載のシステム。
7. 前記介入アラートは、電子メール、テキスト、可聴または可視インジケータ、または任意のそれらの組み合わせのいずれかを含む、請求項１に記載のシステム。
8. 前記処理ユニットは、前記１つ以上の情報のフィールド、および／または、前記情報のフィールドに関連する前記関係データベースを動的にアップデートするように構成される、請求項１に記載のシステム。
9. 前記薬物は、ステロイドを含む、および／またはホルモン処置に関する、請求項１に記載のシステム。