JP6574449B2 - 予測緊急派遣リスク評価を用いた個人緊急応答システム - Google Patents

Description

本願は、一般に医療分野に関し、より詳細には、医療監視分野及び医療緊急応答分野等に関する。

高齢者、又は何らかの慢性的な医学的問題若しくはリスクファクタ（例えば、重症の肥満）等がある人は、転倒（特に骨折若しくは他の重症の怪我をもたらす転倒）、心臓発作、急性の喘息発作、又は呼吸に関する緊急事態等、特定のタイプの動けなくなるような医学的緊急事態のリスクがより高い。そのような人は、急に動けなくなる危険があり、それにより医療支援を求めることができない。訪問看護婦又は家庭介護者は、この問題に一部対応することができるが、費用がかかり、通常は、リスクを抱える人の傍に常にいることはできない。リスクを抱える人は、すぐに支援を求めることができるセル式電話（携帯電話）を携帯していることがある。しかし、携帯電話は比較的嵩張り、動けなくなるような事象の際、リスクを抱える人の傍にないことがあり、又はその事象中に失われることがある（例えば、激しい転倒時に携帯電話が落ちることがある）。また、携帯電話は通常、オペレーションにかなりの認知能力を必要とし、激しい転倒後に痛みがある又は心臓発作若しくは喘息発作を起こしている人は、携帯電話を使用して支援を要請することはできないことがある。別のオプションは、リスクを抱える人を老人ホームや他の訓練介護施設に入居させることであるが、このオプションもコストがかかり、しばしば、独立したいという人の望みに反する。

個人緊急応答サービス（ＰＥＲＳ：Personal Emergency Response Service）は、リスクを抱える人が引き続き自立していられるように、リスクを抱える人に、即座にアクセス可能な緊急支援を提供するように設計された専用システムである。これらのシステムは、リスクを抱える人が、必要とする時と場合に緊急支援に直ぐにアクセスできることを知っていることにより心の安らぎを得ることによって、自立して生活できるようにする。典型的なＰＥＲＳサービスでは、リスクを抱える人が、ネックレスで着用されるペンダント又はブレスレットの形態でのコールボタンを設けられる。コールボタンを押すことによって、住居でのスピーカフォンコンソールが作動され、それにより、リスクを抱える人が、ＰＥＲＳ組織又は提供業者によって保守されるコールセンタにいるオペレータとの電話連絡をできる。住居の電話番号に基づいて、コールセンタは、リスクを抱える人のアドレス及び識別を自動的に決定し、この情報は、応答側のコールセンタオペレータに対して、ＰＥＲＳデータベースから検索されたリスクを抱える人のプロファイルと共にコンピュータディスプレイ上に自動的に表示される。この個人プロファイルは、例として、名前、位置、人口統計学的情報、人の既知の慢性状態のリスト、人の投薬のリスト、最も近い病院の識別、緊急連絡先（同伴者、親戚、友人）のリスト、及び医師情報等を含み得る。この情報によって、コールセンタオペレータは、リスクを抱える人と会話してその人の状態を評価するための態勢をよく整えられている。適切であれば、オペレータは、人のＰＥＲＳプロファイルにリストされた隣人への通知、又は救急車をリスクを抱える人の住居に召喚するための緊急派遣（ＥＤ：emergency dispatch）の要請等、適切な支援を要請することがある。追加として又は代替として、コールセンタオペレータは、発作を起こした人と話すことがあり、例えば喘息発作から回復させるために呼吸運動を人にコーチングする。他方、応答側のコールセンタオペレータがコールを開始したリスクを抱える人と通信できない場合、これは、人が既に動けない状態であり、従ってオペレータがすぐにＥＤを要請することを示唆することがある。

上述の問題等に対処する新規の改良されたシステム及び方法を以下に開示する。

１つの開示される態様において、個人緊急応答システム（ＰＥＲＳ）が開示される。ＰＥＲＳデータベースが、少なくとも人口統計学的情報及びＰＥＲＳコールセンタへの過去のコールに関する情報を含めたＰＥＲＳクライアントに関するプロファイルを記憶する。過去のコールに関する情報は、ＰＥＲＳコールセンタによって開始された過去の緊急派遣事象に関する情報を含む。ＰＥＲＳサーバシステムが、（ｉ）ＰＥＲＳデータベースからＰＥＲＳクライアントのプロファイルを検索するオペレーションと、（ｉｉ）少なくとも１つの緊急派遣事象最新性特徴量を含む検索されたプロファイルからＰＥＲＳクライアントに関する特徴量のセットの値を生成するオペレーションと、（ｉｉｉ）ＰＥＲＳデータベースに記憶されているＰＥＲＳクライアントプロファイルで訓練された緊急派遣リスクモデルを使用して、将来の対象期間にわたるＰＥＲＳクライアントに関する緊急派遣リスク予測を計算し、オペレーション（ｉｉ）でＰＥＲＳクライアントに関して生成された特徴量のセットの値を、計算のための入力として受信するオペレーションとを含むオペレーションとを行うようにプログラムされたＰＥＲＳサーバコンピュータを備える。

別の開示される態様では、個人緊急応答システム（ＰＥＲＳ）が開示される。ＰＥＲＳサーバシステムが、ＰＥＲＳサーバコンピュータと、少なくとも人口統計学的情報及びＰＥＲＳコールセンタへの過去のコールに関する情報を含めたＰＥＲＳクライアントに関するプロファイルを記憶するＰＥＲＳデータベースとを含む。過去のコールに関する情報は、ＰＥＲＳコールセンタによって開始された過去の緊急派遣事象に関する情報を含む。ＰＥＲＳコールセンタコンピュータは、ＰＥＲＳコールセンタに配設され、表示構成要素を含む。ウェアラブルコールデバイスが、スピーカフォンコンソールと共に提供され、スピーカフォンコンソールは、ＰＥＲＳコールセンタと接続するためにウェアラブルコールデバイスによってワイヤレスで作動されて、発呼側ＰＥＲＳクライアントがＰＥＲＳコールセンタにいるオペレータと会話できるようにすると共に、発呼側ＰＥＲＳクライアントのプロファイルがＰＥＲＳサーバコンピュータによってＰＥＲＳデータベースから検索され、ＰＥＲＳコールセンタコンピュータの表示構成要素に表示される。ＰＥＲＳクライアントに対してＰＥＲＳコールセンタによって開始された少なくとも１つの緊急派遣事象に関する情報を受信及び表示するようにモバイルデバイスをプログラムするモバイルデバイスアプリケーションがロードされたモバイルデバイスが提供される。

開示される別の態様では、個人緊急応答システム（ＰＥＲＳ）サービスと共に行われる方法であって、ＰＥＲＳクライアントによるウェアラブルコールデバイスの作動により、スピーカフォンコンソールがＰＥＲＳコールセンタと接続して、ＰＥＲＳクライアントがＰＥＲＳコールセンタにいるオペレータと会話できるようにすると共に、ＰＥＲＳクライアントのプロファイルがＰＥＲＳデータベースから検索され、プロファイルに含まれる情報がＰＥＲＳコールセンタにある表示構成要素に表示される、方法が提供される。この方法は、（ｉ）プロファイルから、コンピュータを使用して、ＰＥＲＳクライアントに関する特徴量のセットの値を生成するステップと、（ｉｉ）コンピュータを使用して、生成されたＰＥＲＳクライアントに関する特徴量のセットの値に基づいて、将来の対象期間にわたるＰＥＲＳクライアントに関するリスク予測を計算するステップと、（ｉｉｉ）プロファイルに含まれる表示された情報と共に、ＰＥＲＳクライアントに関する計算されたリスク予測を表示構成要素に表示するステップとを含む。

１つの利点は、例えば、ＰＥＲＳクライアントに関して将来の時間間隔にわたる緊急派遣を必要とするリスクを評価するため、又はＰＥＲＳクライアントに関して将来の時間間隔にわたるフルタイム介護施設への入居を必要とするリスクを評価するために、予測リスク評価を含むＰＥＲＳサービスを提供することにある。

別の利点は、コンピュータのディスプレイが発呼側ＰＥＲＳクライアントの状態のより効率的で迅速な評価を提供する、ＰＥＲＳサービスのコールセンタオペレータコンピュータを提供することにある。

別の利点は、親戚、友人、隣人、訪問看護婦等の「非公式介護者」に、モバイルデバイスを介して、ＰＥＲＳクライアントのＰＥＲＳプロファイルに関する情報を提供することにある。任意選択的に、モバイルデバイスを介して予測リスク評価も提供される。

別の利点は、緊急派遣（又は何らかの他のリスク）に関する最高リスクを有するＰＥＲＳクライアントに関する情報を提供することにある。

別の利点は、将来の時間間隔にわたる予想される緊急派遣の回数の推定を提供することにある。

所与の実施形態は、上記の利点を０、１つ、２つ、それ以上、若しくは全て提供するか、及び／又は本開示を読んで理解すれば当業者には明らかになる他の利点も提供することがある。

本発明は、様々な構成要素及び構成要素の構成、並びに様々なステップ及びステップの構成での形態を取り得る。図面は、好ましい実施形態を例示する目的のものにすぎず、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。

本明細書で開示する予測緊急派遣（ＥＤ）評価モジュールを含む個人緊急応答システム（ＰＥＲＳ）を模式的に示す図である。 図１の予測ＥＤ評価モジュールの適切な実施形態を模式的に示す図である。 図１及び２の予測ＥＤ評価モジュールによって適切に行われるＥＤリスクモデル訓練プロセスを模式的に示す図である。 加入者コールの取扱いと共に、図１及び２の予測ＥＤ評価モジュールの動作を含む図１のＰＥＲＳコールセンタへの加入者コールの処理を模式的に示す図である。 図１及び２の予測ＥＤ評価モジュールによって適切に行われるＰＥＲＳ母集団分析プロセスを模式的に示す図である。 本明細書で述べる例示的なＥＤリスクモデルを使用して生成された、３０日の将来の対象期間にわたる病院搬送に関する真のアウトカムと予測ＥＤリスクとの較正プロットを示す図である。 例示的なＥＤリスクモデルの検証中に生成される、検証コーホートに関する受信者オペレーション曲線（ＲＯＣ：Receiver Operating Curve）をプロットする図である。 図１及び図２のＥＤ評価モジュールによって生成され得る、高いＥＤリスクを有する加入者（即ち「患者」）を強調するレポートを示す図である。

本明細書では、ＰＥＲＳサービスによってサービス提供されるリスクを抱える人が緊急派遣（ＥＤ）を必要とする（何らかの対象期間にわたる）尤度の予測推定値を提供する個人緊急応答システム（ＰＥＲＳ）サービス（及び／又はサポート機器及び／又はインフラストラクチャ）が開示される。このＥＤリスク予測は、ＰＥＲＳサービスによってサービス提供される人に関する定量的ＥＤリスク評価を提供し、この定量的ＥＤリスク評価は、様々な形で使用され得る。例えば、コールセンタへの発呼者に関するＥＤリスク予測が計算され、コールに応対しながらコールセンタオペレータが閲覧するディスプレイ上に表示され得る。この情報は、コールセンタオペレータが、ＥＤを要請するかどうかの重要な決定を下すのを支援し、着信したコールへの優先順位付け等の他の目的にも使用され得る。別の用途では、ＥＤリスク予測は、ＰＥＲＳサービスへの全ての加入者に関して計算され、それらの結果は、対象期間にわたって生じる可能性があるＥＤ事象の数を推定するために統計的に分析され、及び／又はそれらの結果は、リスク値によってランク付けされて、ＥＤを必要とする最高リスクでの加入者を識別し、それにより、それらの高リスク加入者に対して事前介入が考慮され得る。幾つかの実施形態では、ＥＤリスク評価は、様々なタイプの緊急事態に関して行われ、例えば、定量的ＥＤリスク予測が以下のそれぞれに関して計算され得る：転倒に応答するＥＤ；心臓発作に応答するＥＤ；又は呼吸困難に応答するＥＤ等。このより詳細なＥＤ予測情報は、例えば、発呼者がこの情報をコールセンタオペレータに通信することが可能でない場合に、生じている可能性が最も高い緊急事態タイプをＥＭＳ人員に警告するために使用され得る。

本明細書で使用される用語「緊急派遣」又は「ＥＤ」は、緊急支援を必要とする人の住居に救急車又は他の緊急医療サービス（ＥＭＳ：Emergency Medical Service）車両が派遣される医学的緊急事態への応答であって、ＥＭＳ車両で移動するＥＭＳ人員が、医学的緊急事態に陥っている人の医学的状態を評価する、医学的緊急事態への応答を表す。ＥＤ事象は、派遣されたＥＭＳ車両を使用して、医療的に適切な場合には現地の病院に人を送ることを更に含むことがある。本明細書での例示的実施形態では、ＥＤ事象は、実際に人が病院に運ばれるかどうかに関わらず、救急車又は他の緊急車両が住居に派遣される場合に計数される。

代替実施形態では、ＥＤ事象は、実際に人が病院に運ばれる場合にのみ計数され得る（即ち、そのような代替実施形態では、ＥＤ事象は、救急車が派遣される場合には計数されず、救急車によって到着したＥＭＳ人員が、人が病院に運ばれる必要があると判断した場合に計数される）。更に他の代替実施形態では、両方のインスタンスのカウント、即ち、緊急車両が住居に派遣されるＥＤ事象のカウントと、それらのＥＤ事象のうち、実際に人が病院に運ばれる部分集合の（より低い）カウントとが保持される。

ＥＤサービスは、現地の行政（例えば市や国等）によって、又はＥＭＳサービスを提供するために市によって契約された民間救急車サービス等の民間事業体によって提供され得る。典型的なシーケンスでは、ＥＤ事象は、指定の緊急電話番号をダイヤルすることによって、例えば、北アメリカでは「９１１」をダイヤルすることによって、又は欧州では「１１２」をダイヤルすることによって開始される。ＰＥＲＳコールセンタによって開始されるＥＤの場合、コールセンタオペレータは、従来の「９１１」若しくは「１１２」を使用してよく、又はＥＭＳサービスへの異なる通信リンクを使用してよい。コールセンタオペレータは、緊急支援を必要とするリスクを抱える人の識別及び住所をＥＭＳ人員に教える必要があってもよく、及び／又は緊急事態の性質若しくは既知の慢性状態等の更なる情報を提供してもよい。

便宜上、本明細書における例示の実施例では、ＰＥＲＳサービスによってサービス提供されるリスクを抱える人は、「ＰＥＲＳ加入者」又は単に「加入者」と称される。これは、ＰＥＲＳサービスへの継続中のアクセスを維持するために加入者（又は加入者の友人若しくは親戚）が定期支払いの（例えば毎月の）加入料を支払うＰＥＲＳ加入サービスとしての一般的な実装形態を反映する。また、加入料は、スピーカフォンコンソール及びウェアラブルコールデバイス等の機器のための定期支払いのレンタル料をセットとして含んでいてもよい。便宜上この専門用語が使用されるが、「加入者」は、ＰＥＲＳサービスとの他の取り決め又は関係を有していてもよいことを理解されたい。例えば、加入者は、加入者にとって無料でＰＥＲＳサービスを提供され得る（例えば、ＰＥＲＳサービスが、ローカルのＥＭＳサービスの構成要素としてリスクを抱える居住者に無料で提供される場合）；又は、ＰＥＲＳサービスは、医療保険会社若しくは他の民間事業体によって提供されるか、若しくはリスクを抱える軍人若しくは退役軍人の場合には軍によって提供されることがある。より一般的な用語は、「ＰＥＲＳクライアント」又は単に「クライアント」であり、これは、例示的なＰＥＲＳ加入者を包含し、更に、現地の行政、保険会社、雇用者、若しくは他の民間事業体、又は退役軍人組織等によって支援されるもの等、他の取り決めの下でのＰＥＲＳサービスによってサービス提供されるリスクを抱える人を包含する。

図１を参照すると、例示的なＰＥＲＳサービスインフラストラクチャは、以下の構成要素を含む：各ＰＥＲＳ加入者毎のウェアラブルコールデバイス１０；加入者の各住居１４毎のコミュニケータ又はスピーカフォンコンソール１２；ＰＥＲＳサーバシステム１６；及びコールセンタ１８。例示的な図１は、単一のコミュニケータ１２を備える単一の住居１４と、例示目的で加入者（図示せず）によって適切に着用された単一のウェアラブルコールデバイス１０とを示す。しかし、ＰＥＲＳシステムが、ＰＥＲＳによってサービス提供される地理的領域にわたって分布された住居に住む加入者の集団にサービス提供し、各加入者が自分のウェアラブルコールデバイス１０及び関連のコミュニケータ１２を有することを理解されよう。住居１４が十分に大きい場合、加入者によってアクセスされる全ての領域を完全に網羅するために住居に２つ以上のコミュニケータユニットが存在してもよい。例示的なウェアラブルコールデバイス１０は、ネックレス２４（一部示される）によって首の周りに着用された大きくて押しやすいコールボタン２２を有するペンダント２０である。より一般的には、ウェアラブルコールデバイスは、例示的なネックレスで着用されるペンダント又はブレスレット等、任意の適切なウェアラブルフォームファクタを有することができ、ＰＥＲＳコールセンタ１８へのコールをトリガするための例示的なプッシュボタン２２等、単純で効果的なメカニズムを含む。コールデバイス１０は、完全な可搬性を実現にするために適切にバッテリ駆動式にされる。例示的な（好ましくは大きい）プッシュボタンが、便利なコールトリガメカニズムであるが、音声作動式のトリガメカニズム等他のコールトリガメカニズムが企図される。また、特定の入力に基づくコールを自動的にトリガするウェアラブルコールデバイスを提供することも企図される。例えば、ウェアラブルコールデバイス１０は、加速度計を含むことがあり、コールデバイス１０は、コールデバイス１０を着用する加入者の高速の下向きの加速度（即ち突然の転倒）を加速度計が検出したときにコールをトリガする。ウェアラブルコールデバイス１０は、任意選択的に他の属性を有し、例えば任意選択的に耐水性であり、従って浴室内で又はシャワー時に着用され得る。コールボタン２２を押すこと、又は他のやり方でコールデバイス１０を作動させることで、コールデバイス１０がワイヤレス信号２６（例えば短距離無線周波数信号）を放出し、ワイヤレス信号２６は、コミュニケータ１２によって受信されて、ＰＥＲＳコールセンタ１８へのコールを開始する。ウェアラブルコールデバイス１０は、任意選択的に、バッテリパワーレベル等の情報を提供するＬＥＤインジケータライト又はＬＣＤディスプレイ等、他のボタン又はユーザ入力部を有していてよい；しかし、コールデバイス１０は、好ましくは、オペレーションが非常に単純であるように設計され（例えば、幾つかの実施形態では、単に、例示されるコールボタン２２）、それにより、加入者は、大きな医学的苦痛があるときでさえ又は認知障害（例えば、医療関連のもの又は痛みによって引き起こされるもの）があるときでさえ、コールデバイス１０をオペレーションすることができる。

住居１４にあるコミュニケータ又はスピーカフォンコンソール１２は、インターコム機能を提供する。コールデバイス１０によってトリガされるとき、コミュニケータ１２は、ＰＥＲＳコールセンタ１８との通信リンク３０を自動的に確立し、ＰＥＲＳコールセンタ１８を介して加入者がコールセンタオペレータと通信することができる。幾つかのＰＥＲＳサービス構成では、通信リンク３０は、陸上電話通信線を介する電話リンクである。この手法は、ＰＥＲＳコールセンタ１８が、コミュニケータ１２に関連付けられる電話番号に基づいて加入者を自動的に識別することができるという利点を有する。他の実施形態では、通信リンク３０は、例えば３Ｇ又は４Ｇワイヤレス携帯電話ネットワークを介するワイヤレスリンクである。様々な組合せも企図され、例えば、住居全体に分布された複数のコミュニケータを有し、各コミュニケータがＷｉＦｉ又は別のワイヤレス通信プロトコルを介して主基地局とワイヤレス接続され、主基地局は、陸上電話通信線を介してコールセンタと電話リンクされる。コミュニケータ１２は拡声器３２を含み、拡声器３２は、コミュニケータ１２によって網羅される居住領域全体にわたって加入者に聞こえるように十分なパワーを有し、同様に、加入者の声を拾うマイクロフォン（図示せず）も有する。既述のように、全域を網羅するために、必要とされる場合には、複数のコミュニケータが住居１４内に配置され得る。幾つかの実施形態では、マイクロフォンは、ウェアラブルコールデバイス１０に配置され、マイクロフォン信号は、ワイヤレス信号２６の適切な変調によってコールデバイスからコミュニケータ１２にワイヤレス伝送される。

ＰＥＲＳコールセンタ１８で、コールセンタオペレータ（図示せず）によって使用される例示的なコンピュータ４０との通信リンク３０が確立される。典型的には、加入者のコールに応対することができるコールセンタオペレータが常にいることを保証するのに十分な人数のオペレータ（それぞれが関連のコンピュータ４０、４１、４２を有する）がコールセンタ１８にいることを模式的に示すために、例示目的で、更なるオペレータコンピュータ４１、４２も図示されている。コールセンタオペレータの所要人数、従ってコンピュータ４０、４１、４２の所要数は、コールセンタ１８に割り当てられたＰＥＲＳ加入者の数、及び加入者コールの統計的頻度及び持続時間に依存する。ＰＥＲＳコールセンタ１８は、コールルーティングシステム（図示せず）を有し、このシステムは、各着信した加入者コールを、電話に出られるコールセンタオペレータのコンピュータにルーティングする。コンピュータ４０は、表示構成要素又はデバイス４４と、コールオペレータの声を拾うためのマイクロフォン（図示せず）と、加入者の声がそこから聞こえる拡声器（図示せず）とを含み、発呼側加入者とコールに応対するコールセンタオペレータとの間での２方向音声会話の実施を可能にする。コールの受信時、発呼者ＩＤユニット又はモジュール（図示せず）は、発呼側コミュニケータユニット１２の電話番号を識別する。通信リンク３０が電話リンクでない場合、使用される通信リンクのタイプに適した別の自動識別システムが好ましくは採用される。自動検出された識別子（例えば、発呼者ＩＤによって獲得された電話番号）は、ＰＥＲＳサーバシステム１６に送信される。

ＰＥＲＳサーバシステム１６は、サーバコンピュータ５０及びＰＥＲＳデータベース５２によって適切に具現化され、ＰＥＲＳデータベース５２は、ＲＡＩＤディスクアレイ又は多重冗長ハードディスクドライブシステム等として実装され得る。計算及びデータ記憶ハードウェア５０、５２は、様々な形で実装され、様々な形で配置してもよく、例えば、ＰＥＲＳコールセンタ１８がある場所に配置された若しくはＰＥＲＳコールセンタ１８から遠隔に配置されたサーバコンピュータの形態であり、又は、ネットワーク化された若しくは他の様式で動作可能に相互接続された複数のコンピュータとして実装されたサーバコンピュータ５０を含む分散又はクラウドコンピューティングアーキテクチャとして実装され得る。サーバコンピュータ５０は、本明細書で述べるＰＥＲＳデータ記憶、検索、及び処理機能を実施するようにプログラムされる。この機能は、初期加入者セットアップ（図１には示されない）を含み、これは、初期加入者プロファイル情報をセットアップすることを含む（例えば、名前、住所、電話番号、連絡先情報、医師情報、人口統計学的情報（例えば年齢や性別等）、初期加入時点での既知の慢性疾患等）。セットアップ情報は、例えば加入者によって（又は加入者の情報への認証されたアクセス権を有する加入者の友人若しくは親戚によって、又は加入者の相談に乗っているＰＥＲＳシステムの加入相談従業員によって記入されたオンラインフォームを使用して）記入された加入申込書等、様々な情報源から取得され得る。幾つかのセットアップ情報は、任意選択的に、利用可能なデータベースから自動的に取得される。例えば、患者医療情報は、任意選択的に、１つ又は複数の電子医療記録（ＥＭＲ：Electronic Medical Record）データベース５４からＰＥＲＳサーバシステム１６によって自動的に獲得される。更なるそのような機能は、加入者プロファイル検索モジュール５６、加入者インシデント入力モジュール５８、及び予測緊急派遣（ＥＤ）リスク評価モジュール６０として図１に模式的に示される。例示的なコールに応答して、発呼者ＩＤによって決定された通信リンク３０の電話番号が加入者プロファイル検索モジュール５６に送信され、加入者プロファイル検索モジュール５６は、ＰＥＲＳデータベース５２にアクセスして、その電話番号に対応する加入者プロファイルを検索し、検索された加入者プロファイルをコンピュータ４０に送信し、コンピュータ４０において、関連の加入者情報が、コールセンタオペレータによる閲覧のために表示デバイス又は構成要素４４に表示される。この情報は、例えば以下のものを含んでいてよい：加入者名（任意の「ニックネーム」を含む）；人口統計学的情報（性別、年齢、人種）；住居住所；住居タイプ（１フロア、数フロア等）；過去のインシデントの履歴；最後のＥＤ（もしあれば）からの時間；過去２年でのＥＤ事象の数等。加入者情報は、予測ＥＤリスク評価モジュール６０にも通信され、予測ＥＤリスク評価モジュール６０は、発呼側加入者に関するＥＤリスク予測を生成し、このＥＤリスク予測も、表示デバイス又は構成要素４４での表示のためにコンピュータ４０に送信される。従って、コールセンタオペレータは、発呼者のＥＤリスク予測を含めたこの情報へのアクセス権を有し、発呼側加入者と会話して、加入者の医学的状態を評価して、適切なコール解決に関する決定を下すための態勢をよく整えられている。

ＥＤが適切なアクションであるとコールセンタオペレータが判断する場合、オペレータは、現地の緊急医療サービス（ＥＭＳ）派遣センタ７０と連絡を取り、このＥＭＳ派遣センタ７０が、救急車又は他のＥＭＳ車両７２を住居１４に派遣する。コールセンタオペレータがＥＭＳ派遣センタ７０と連絡を取る通信リンク７４は、緊急電話番号（例えば北アメリカでは「９１１」又は欧州では「１１２」）でよく、又は専用の単一用途の陸上回線等のＥＭＳ派遣センタ７０への専用の有線及び／又は無線通信リンクでよい。典型的なＰＥＲＳ応答プロトコルでは、コールセンタオペレータがリンク３０を介して発呼側加入者と有効に通信することが可能でない場合、ＥＤが開始される。有効な通信が可能である場合、ＥＤを開始するか否かの決定は、通信に基づいてオペレータによって成される医学的評価に依存する。

コール解決のタイプに関わらず、コールセンタオペレータは、そのコールに関する加入者インシデントレポートをコンピュータ４０を介して入力し、このレポートは、加入者インシデント入力モジュール５８を介してＰＥＲＳデータベース５２に、より特定的にはＰＥＲＳデータベース５２内の加入者のプロファイル又は記録に記憶される。監査の目的で、そのようなインシデントレポートは、典型的には、コールが過失コール（即ち、自分のコールデバイス１０のコールボタン２０を誤って押すことによって加入者によって誤って行われたコール）、チェックインコール（即ち、ＰＥＲＳ通信リンク３０の動作を検証する目的で、コールセンタオペレータと会話する目的で、若しくは医学的緊急事態に関係付けられない何らかの他の目的で加入者によって意図的に行われるコール）、又はＥＤ若しくは他の重要な治療処置を必要としないコールであると判明した場合でさえ、オペレータによってファイリングされる。典型的には、インシデントレポートは、コールの日付／時間、持続時間、オペレータ識別（これらの情報は典型的には自動的に記録される）、コールタイプ（チェックイン、過失、医療関連）、及びコール解決情報（例えば、ＥＤコール（それが行われた場合）に関する情報、又は、特定の隣人が連絡を取られた（それが、行われたアクションであった場合）という言明等）等の情報を含む。インシデント情報は、加入者プロファイルに追加される。

上述したように、予測ＥＤリスク評価モジュール６０によって生成されたＥＤリスク予測は、有利には、コンピュータ４０を介してコールセンタオペレータに提供されて、加入者コールに応対する際に考慮に入れられる。追加として又は代替として、ＥＤリスク予測は、他の目的で使用され得る。例示的な図１では、予測ＥＤリスク評価モジュール６０は、ＰＥＲＳサービス管理機能７６による使用のために、ＰＥＲＳによってサービス提供される全ての加入者に関するＥＤのリスクのリスクレポートを行い得る。ＥＤリスクレポートは、例えば、ＥＤリスク分散ヒストグラム又は曲線の形態での匿名化されたＥＤリスク予測情報を提供してよく、及び／又はＥＤリスク予測が選択された閾値よりも高い加入者のリストを含んでいてよく、それにより、緊急派遣を必要とする高いリスクがあるそれらの加入者に対して事前アクションが取られ得る。

ＥＤリスク予測の別の用途では、モバイルデバイスアプリケーション（「アプリ」）８２（アプリ８２を示すアイコンによって図１に模式的に示されている）がロードされているモバイルデバイス８０を介して、加入者プロファイルがＥＤリスク予測と共に親戚、介護者、又は友人に提供され得る。モバイルデバイス８０は、例えば、セル式電話又はタブレット若しくはスレートコンピュータ等でよい。モバイルデバイスアプリ８２が第三者に加入者情報を提供する場合、加入者プロファイルの何らかの情報は、任意選択的に、適用可能なプライバシ規制（例えば米国ではＨＩＰＡＡ）に準拠して省かれ得る（同様に、例えば、医療関連の加入者情報を獲得及び記憶する前に、説明を受けた上での書面による同意（informed written consent）を加入者から得ることによって、ＰＥＲＳサービス全体が、全てのＨＩＰＡＡ又は他の適用可能な医療データプライバシ規制に準拠することが期待されることを理解されたい）。

図２を参照して、予測ＥＤリスク評価モジュール６０の例示的な実装形態を述べる。ＥＤリスクモデル訓練モジュール９０は、ＰＥＲＳデータベース５２から抽出された加入者プロファイルを含む訓練データを使用してＥＤリスクモデル９２を訓練する。本明細書における幾つかの例示的実施形態では、ＥＤリスクモデル９２を訓練するために多変量ロジスティック回帰モデルが採用される；しかし、多変量線形回帰モデル、単純ベイズ（Naive Bayesian）モデル、又はニューラルネットワーク等、実質的に任意の他のタイプのモデルも採用され得る。訓練済みのＥＤリスクモデル９２は、ＥＤリスク推定モジュール９４によって使用されて、ＰＥＲＳデータベース５２から検索された加入者の現在のプロファイルに基づいて加入者に関するＥＤリスク予測を提供する。ＥＤリスク統計モジュール９６は、任意選択的に、ＰＥＲＳ管理機能又はＰＥＲＳサービスの提供業者７６が使用できるように、ＰＥＲＳデータベース内の加入者のＥＤリスク予測に対する統計的分析又は他の分析を実施するために提供される。

図３を参照して、ＥＤリスクモデル訓練モジュール９０によって適切に行われる例示的な訓練法を述べる。オペレーション１００で、加入者プロファイル訓練データセット１０２が、ＰＥＲＳデータベース５２から抽出される。オペレーション１００は、任意選択的に、データアノマイゼーション又はフィルタリング（例えば、短すぎる加入者プロファイルを除去するため。例えば、１ヵ月前にＰＥＲＳサービスに加入したばかりの加入者は、訓練に有用な十分な履歴を有さないことがある）等を含んでいてよい。加入者プロファイルは、以下のように注釈付きの訓練データとして使用され得る（ここで、予測対象期間が３０日であると仮定される）：各加入者について、最近３０日にその加入者に関してＥＤが行われた場合には、その加入者は陽性サンプルとしてラベルを付けられる；最近３０日にその加入者に関してＥＤが行われなかった場合には、その加入者は陰性サンプルとしてラベルを付けられる。各加入者について、特徴量セットが生成される。幾つかの例示的な特徴量は、以下のものの幾つか又は全てを含んでいてよい：加入者人口統計学的情報（年齢、性別、人種等）；自己報告された医学的状態；電子医療記録（ＥＭＲ）データベース５４（利用可能であれば）から取得された医学的状態；加入者に関する最後のＥＤからの時間間隔；加入者の最後の入院；過去の対象期間（例えば幾つかの例示的な実施例では２年）にわたる加入者に関するＥＤコールの数；この過去の対象期間での入院の日数；及び住居のタイプ（１フロアの住居に比べて数フロアの住居で、加入者が激しく転倒する可能性がより高いことがある）等。最後のＥＤからの時間間隔、又は最後の入院からの時間間隔等の特徴量は、最後のそのような事象からの時間を定量化し、本明細書では「最新性」特徴量と称される。ＥＤコールの数又は入院日数等の特徴量は、（典型的には、何らかの過去の対象期間にわたる、例えば最近２年にわたる）そのような事象の回数又は頻度を定量化し、本明細書では「頻度」特徴量と呼ぶ。ＥＤ頻度特徴量の値を計算する際により古いＥＤコールを割り引いて考慮に入れることによって等、様々なやり方で特徴量を調節することが企図される。

上記の特徴量に加えて、実験は、ＥＤリスクとの驚くべき相関性を示し、従って訓練データセット１０２での特徴量として適切に使用される幾つかの追加の特徴量を示している。１つのそのような特徴量は、加入者によって行われるチェックインコールの回数に関係する。チェックインコールは、ＰＥＲＳ通信リンク３０の動作を検証する目的で、コールセンタオペレータと会話する目的で、又は医学的緊急事態に関係付けられない何らかの他の目的で、加入者によって意図的に行われたコールである。加入者によるチェックインコールのより高い頻度が、加入者に関する後続のＥＤ事象と正の相関を示すことが判明している。任意の特定の動作理論に限定されることなく、チェックインコールの高い頻度は、加入者の側での高レベルの不安を示し得ると考えられる。幾つかの場合には、この不安は、例えば、加入者によって（まだ）自覚されていないことがある呼吸困難又は初発の心臓の問題等による生理学的な原因に基づくものであり得る。

特定の実装形態では、加入者は、特定の信号を受信した時に、又は所定の定期的なチェックイン時点にチェックインするように要求される。チェックイン中、コールセンタとの音声通信が確立され、又は、全てが問題ないという標示を与えるために加入者によって特定のアクションが行われる。ＥＤリスク評価に関する特徴量は、これらの「チェックイン規則」に対する加入者の遵守を表し得る。問題ない加入者は、これらの規則を遵守する又はチェックインをしないことさえあり、不安のある加入者は、必要な場合に助けを求めることができることを確信するために必要以上にチェックインすることがあると予想される。

ＥＤリスクと相関することが判明している、従って訓練データセットでの特徴量として適切に使用される別の特徴量は、自分のコールデバイス１０のコールボタン２０を誤って押すことによって加入者によって誤って行われる過失コールである。やはり任意の特定の動作理論に限定されることなく、過失コールの高い頻度は、加入者の側での健忘性又は精神衰弱の高まりを示し得る。そのような状態は、ＥＤ事象をもたらす事故（例えば激しい転倒）の尤度の増加をもたらすことがあり、又はＥＤ事象をもたらし得る生理学的な原因（例えば、心臓の問題による血流の減少、又は呼吸の問題による血中酸素濃度の減少）を有することがある。

ウェアラブルコールデバイス１０が、加速度計又は他の「自動転倒検出器」を含む場合、これは、任意選択的に、追加の特徴量を生成するために使用され得る。例えば、自動転倒検出器からの誤認警報が、「転倒しかけた（near fall）」又は危険であり得る状況を表す特徴量として使用され得る。

図３を引き続き参照すると、例示的な訓練モジュールは、交差検証データセット区画化オペレーション１０４を採用し、このオペレーション１０４は、訓練データを訓練部分集合と検証部分集合に区画化する。訓練オペレーション１０６では、訓練部分集合は、時間依存共変動を伴う多変量ロジスティック回帰モデル（又は、他の実施形態では、線形若しくはロジスティック回帰モデルを採用する訓練オペレーション、決定木、AdaBoost（adaptive boosting）、ランダムフォレスト、若しくは他のタイプのモデル訓練アルゴリズム）を訓練するために使用されて、訓練済みのＥＤリスクモデル１０８を生成する。本明細書における例示的な実施例では、多変量ロジスティック回帰モデルは、差し迫ったＥＤの尤度を計算するために使用された。ロジスティック回帰モデルは、様々なファクタが（この場合にはＥＤ搬送に関する）リスクをどのように増加又は減少させるかを表す。添字ｉによって表される加入者に関する対数回帰式は、以下のように書かれ得る。
ここで、加入者ｉに関するｐ_ｉ（ｘ）は、今後３０日にＥＤを要する確率であり、回帰式での係数βを考慮して計算される。項ｘ_ｉ１、…、ｘ_ｉｋは、特徴量セットのｋ個の特徴量の加入者ｉに関する値を表し、係数β_１、…、β_ｋは、ＥＤリスク予測モデルを生成するために訓練オペレーション１０６によって最適化される特徴量セットのｋ個の特徴量に関する係数である。ここでも、これは、ただ１つの例示的なＥＤリスクモデルであり、線形回帰モデル、決定木、AdaBoostモデル、又はランダムフォレストモデル等、他のモデル設計も採用され得る。

一般に、モデルは、（１）加入者プロファイルから取得される特徴量のセットに関する値を入力として受信し、（２）加入者が事象対象期間に（例えば例示的な実施例では今後３０日に）ＥＤを必要とするリスクを示す値であるＥＤリスク予測を出力するように設計される。ＥＤリスク予測は、様々な形で表され得る。幾つかの実施形態では、ＥＤリスクモデルは、確率、即ち範囲［０，１］内のリスク予測を出力するように設計され、このとき、これはパーセンテージ値として表示されてもよい（例えば、低いパーセンテージ値は、ＥＤが必要とされる低い尤度を示し、１００％に近いパーセンテージ値は、今後３０日にＥＤが必要とされる非常に高い尤度を示す）。他の実施形態では、ＥＤリスクが定量化され、それにより、出力は、例えば、以下の定量化された値の１つである：「低リスク」、「中リスク」、「高リスク」。訓練オペレーション１０６の目標は、モデルによって予測されるＥＤリスクと訓練データの実際のＥＤの注釈との一致を最大にするようにＥＤリスクモデルのパラメータに関する値を選択すると共に、汎化可能な予測の過剰適合及び生成を避けることである。

ＥＤリスクモデル検証オペレーション１１０において、検証データ部分集合が、モデル１０８の検証を行うために使用される。この検証は、検証加入者サンプル（又は、より特定的には、それらそれぞれの特徴量セット）をＥＤリスクモデル１０８に入力し、偽陽性の数及び／又は偽陰性の数を評価する、又は他のやり方でＥＤリスクモデル１０８の性能を評価することを含む。検証が正常である（例えば、偽陽性及び／又は偽陰性の数が十分に低い）場合、ＥＤリスクモデル１０８は、予測ＥＤリスク評価モジュール６０のＥＤリスクモデル９２になる。検証が正常でない（例えば、偽陽性率が高すぎる及び／又は偽陰性率が高すぎる）場合、プロセスフローは、ブロック１００（又は代替としてブロック１０４）に戻って、ＥＤリスクモデルの更なる調整を行う。

今述べた訓練プロセスでは、ＥＤリスクモデル９２が全体的なＥＤリスクに関するものであることが仮定される。幾つかの実施形態では、追加として又は代替として、例えば、激しい転倒に関するＥＤのリスクについて、急性の心臓状態に関するＥＤのリスクについて、又は呼吸困難に関するＥＤのリスクについて等、様々なタイプのＥＤリスクについてＥＤリスクモデルを訓練することが望まれる。ここで、加入者プロファイルは、以下のように適切に注釈を付けられる（ここで、予測対象期間はやはり３０日と仮定される）：各加入者について、及び各リスクタイプについて、最近３０日にその加入者に関してそのリスクタイプに関するＥＤが行われた場合には、加入者は、そのタイプのリスクに応答するＥＤに関する陽性サンプルとラベル付けされる；最近３０日にその加入者に関してそのリスクタイプに関するＥＤが行われなかった場合には、加入者は、そのタイプのリスクに応答するＥＤに関する陰性サンプルとラベル付けされる。次いで、訓練オペレーション１０４、１０６、１０８、１１０が、各リスクタイプについて（そのリスクタイプに関する陽性／陰性サンプルの注釈を使用して）独立して行われて、各リスクタイプに関するＥＤリスクモデルを生成する。この場合、最終的なＥＤリスクモデル９２は、各リスクタイプ毎に１つ、及び場合によっては、見分けられないＥＤリスクについて１つの、複数のＥＤリスクモデルを実際に備える（代替手法では、単一のマルチラベル出力モデルを訓練するための既知の技法を採用してもよく、これは、有利には、異なるリスクタイプ間の相関の利用を可能にし得る）。

ＥＤリスクファクタは、時間と共に急速に変化するとは予想されない。しかし、何らかの変化があり得る。例えば、ＰＥＲＳサービス運用ガイドラインが時として更新されてもよく、そのような更新は、ＥＤを開始するための基準の変更を生じ得る。同様に、ＥＭＳプロトコルが定期的に更新されてもよく、そのような更新は、人を病院に搬送する時を決定するために様々な基準が適用されるようにし得る。ＥＤリスクファクタは、技術発展（例えば新たな監視デバイス）、人口統計学的な変化（例えば、高齢化する人口）、及び医療オプションの改良等によっても影響を及ぼされ得る。そのような経時的な変化を考慮に入れるために、ＥＤリスクモデル更新が、定期的に（例えば毎月又は２週間毎等）開始され得る（１１２）。有利には、既存のＥＤリスクモデル９２のパラメータが、モデル更新に関する初期値として使用されてもよく、ＥＤリスクファクタが時間と共に比較的ゆっくりと変化すると予想されるので、モデル更新は一般に高速のプロセスである。

図４を参照して、加入者コールのコンテキストでＥＤリスク推定モジュール９４によって適切に行われる例示的な方法を述べる。オペレーション１２０で、加入者は、自分のウェアラブルコールデバイス１０を作動させることによって、ＰＥＲＳコールセンタ１８へのコールを開始する。ＰＥＲＳコールセンタ１８の発呼者ＩＤ構成要素又は他の自動発呼者識別サブシステムは、発呼側加入者を識別し、オペレーション１２２で、加入者プロファイルがＰＥＲＳデータベース５２から検索される。オペレーション１２４で、発呼側加入者に関するＥＤリスクを予測するために、ＥＤリスク推定モジュール９４が呼び出される。このために、訓練プロセス（図３）で使用されたのと同じ特徴量のセットに関する値が、オペレーション１２２で検索された発呼側加入者プロファイルから抽出される。オペレーション１２２で検索されたプロファイルから抽出される特徴量セットは、ＥＤリスクモデル９２が訓練された以降に生成された任意の「新規」プロファイルデータを含む。例えば、最後のＥＤ以来の時間の最新性特徴量は、モデル訓練以降に生じた任意のＥＤ事象を反映する（しかし、加入者に関する特徴量セットは、現在のコールによりもたらされる任意の更新を反映しない）。ＥＤリスクモデル９２がどのように設計されるかに応じて、モデル出力は、０（今後３０日にＥＤのリスクが実質的にない）と１（今後３０日にＥＤのリスクが非常に高い）との間にわたるＥＤリスク確率でよい。ＥＤリスクモデル９２が、異なるリスクタイプ（転倒、心臓、呼吸等）に関するモデルを含む場合、オペレーション１２４は、各そのようなタイプに特有のＥＤリスクモデルを適切に適用して、異なるリスクタイプそれぞれに関するＥＤリスク予測を生成する。

オペレーション１２６で、加入者のプロファイルは、ＥＤリスク予測（又は異なるリスクタイプに関する予測の場合には複数のリスク予測）の表示と共に、コールに応対するコールセンタオペレータによって使用されるコンピュータ４０の表示デバイス４４に表示される（図１参照）。ＥＤリスクが高い場合、任意選択的に、例えば赤色フォント又は閃光等を使用して、強調された様式で表示され得る。１つの企図される実施形態では、ＥＤリスク予測が、ゲージの形態で表示される。別の企図される実施形態では、ＥＤリスク予測は、赤＝高リスク、黄色＝中リスク、緑＝低リスクでのトラフィックライトの形態で表示される。任意選択的に、高リスク加入者は、赤色フラグインジケータ又は他のインジケータでフラグされ得る。任意選択的に、加入者のリスク履歴は、（例えば、特定の時点の後に生成されたデータを人工的に除去してその特定の時点でのＥＤリスクを計算し、現在よりも前の幾つかの異なる時点に関して繰り返すことによって）時間の関数として計算してもよく、それらの結果は、線又は棒グラフとして示すことができ、加入者のＥＤリスクが時間と共に増加しているかどうかを示すことができる。

表示されるＥＤリスク予測は、コールセンタオペレータが、発呼者を支援する際にＥＤリスクを考慮に入れることができるようにする。例えば、オペレータは、高リスク加入者に対してより多くの時間を費やし、根底にあるリスクファクタに関係付けられるより多くの情報をそれらの加入者から引き出し得る。コールセンタオペレータは、（可能であれば）加入者と会話し、コール解決１２８を進め、コール解決１２８は、適切であればＥＤの開始を含むことがあり、又は隣人への発呼、若しくは適切であれば発作を起こした加入者との会話でもよい。コールがチェックインコールである場合、コール解決１２８は、コールをチェックインコールとしてログを取ることである。コールが過失コールである場合、コール解決１２８は、コールを過失コールとしてログを取ることであり、場合によっては、コールの任意の注目に値する態様（加入者の認知状態等）の注記を伴う。オペレーション１３０で、コールセンタオペレータは、加入者プロファイルを最後のコールで更新し、これは、日付／時間スタンプ（典型的には自動的に記録される）、任意の自己報告された医学的状態の記録、並びにコール解決１２８及び任意の補助情報（ＥＤの場合、利用可能であれば、派遣されたＥＭＳ車両の番号等）の入力を含む。このコール情報は、その後、発呼側加入者のプロファイルの一部となり、推移する加入者のＥＤリスクを計算するために使用される特徴量のセットに含まれ得る。従って、加入者によって開始されるコールにより、又は（他の実施例では）加入者に関する更新されたＥＭＲデータにより、加入者のＥＤリスク予測が時間と共に推移し得ることが見られる。幾つかの実施形態では、現在のコールに応対した後のＥＤリスクの変化を計測するために、更新オペレーション１３０の完了直後にＥＤリスク推定モジュール９４を呼び出すことによって、コールが完了した直後にＥＤリスク予測を更新することが企図される。

図５を参照して、ＥＤリスク推定モジュール９４及び統計モジュール９６によって適切に行われる例示的な方法を述べる。オペレーション１４０で、ＰＥＲＳデータベース５２から（第１の）加入者プロファイルが検索され、このプロファイルから、特徴量のセットの値が生成される。オペレーション１４２で、オペレーション１４０でプロファイルが検索された加入者のＥＤリスクを予測するためにＥＤリスク推定モジュール９４が呼び出される。ループオペレーション１４４で、ＰＥＲＳサービスによってサービス提供される加入者のプール内の各加入者について（又は、例えば目標が、特定の領域に関するデータを提供することである場合には、このプールの何らかの部分集合に関して）オペレーション１４０、１４２が繰り返される。ＥＤリスクモデル９２が、様々なリスクタイプに関する構成部分を含む場合、これらの構成部分は、オペレーション１４０、１４２、１４４で各加入者についてそれぞれ計算される。オペレーション１４０、１４２、１４４の結果は、各加入者に関するＥＤリスク（異なるリスクタイプに関して計算される異なるＥＤリスクが存在する場合には複数のリスク）のテーブル１５０である。このテーブル１５０は、様々な形で使用され得る。例えば、オペレーション１５２で、（任意選択的に所与のＥＤリスクタイプに関する）ＥＤリスクがある閾値リスクを超える全ての加入者のリストが生成される。即ち、オペレーション１５２は、最高ＥＤリスク加入者のリストを生成する。追加として又は代替として、オペレーション１５４で、テーブル１５０に含まれるデータが統計的に分析されて、例えば、対象期間（例えば今後３０日）にわたって１回又は数回のＥＤ事象を生じる加入者の予想人数の推定を生成する。例えば、加入者が今後３０日に１回又は数回のＥＤ事象を生じるリスクが確率Ｐとして定量化される場合、１回又は数回のＥＤ事象を生じる加入者の予想人数は、Σ_{ｉ∈ｐｏｐ}Ｐ_ｉとして推定することができ、ここで、和は、ＰＥＲＳサービスによってサービス提供される母集団（ｐｏｐ）にわたるものである。計算は、全てのＰＥＲＳ加入者について行われてよく、又は例えば地理的領域、医学的状態、特定の健康プログラム若しくは健康保険のメンバーシップによって定義されるＰＥＲＳ加入者の部分集団について行われてよい。別の企図される分析は、患者について時間の関数としてＥＤリスクを計算することである。時間と共に急速に上昇するＥＤリスクは、重大な医学的状態の発生を示し得る。オペレーション１６０で、ＰＥＲＳコールセンタ１８でのスタッフ数の計画、緊急派遣に関する最高リスクの加入者のための事前介入の提供（事前介入は通常、緊急救急車コールよりも安価である）、又はＥＭＳ派遣センタ７０との調整の改善等の管理オペレーションにおいてＰＥＲＳサービス管理機能が使用できるように、適切なレポートが分析１５２、１５４から生成される。ＥＭＳ派遣センタ７０との調整の改善に関しては、レポートを準備する際にオンラインマッピングサービスにアクセスすることが企図されて、地理的マップ上に高リスク加入者の位置（即ち住居）をプロットし、救急車の展開の計画を補助する。また、同様のレポート構成部分が、病院への入院の予防を対象とするコミュニティ健康プログラムでも共有され得る。

図６〜図９を参照して、予測ＥＤリスク評価モジュール６０の更なる例示的な実施例を述べる。ＥＤリスクモデル訓練モジュール９０は、ここでも前述した多変量ロジスティック回帰モデルを採用する。例示的な実施例は、例として、以下のものを含む特徴量のセットを使用する：領域特徴量；２進値として表される、複数の自己報告された状態それぞれに関する特徴量（例えば、加入者が状態を報告している場合は「１」、そうでなければ「０」）；加入者のサポートネットワークを示す特徴量；並びに様々なリスクタイプのコール及びＥＤ事象を特徴付ける最新性及び頻度特徴量。図６は、３０日の将来の対象期間にわたる病院搬送に関する、真のアウトカムと予測緊急派遣（ＥＤ）リスクとの較正プロットを示す。リスクの十分位数での集約平均が示されている。線形回帰から、調節されたＲ^２＝０．９９９でｙ＝１．０３ｘ−０．０００２が得られた。図７は、ＥＤリスクモデル検証オペレーション１１０（図３）によって生成される検証コーホートに関する受信者オペレーション曲線（ＲＯＣ）をプロットする。ＲＯＣ曲線の曲線下の面積（ＡＵＣ：area-under-curve）は、ＡＵＣ＝０．７６０２である。図８は、図５のオペレーション１５２によって生成され得るタイプの典型的なレポートを示す。この例示的な実施例では、生成されるレポートは対話式オンライン又はコンピュータベースのレポートである（ただし、レポートのハードコピー版を印刷するためのオプションを含むことが企図される）ことを理解されたい。図８のレポートの左側のウィンドウペインは、最高のＥＤリスクを有するＰＥＲＳ加入者（図８のレポートでは「患者」と称される）のランク付けリストを示し、「搬送のリスクのある患者」という表題を付されている。１．００のＥＤリスク値が、母集団に関する平均ＥＤリスクに対応するように、ＥＤリスクは正規化される。左側のパネルは、ＥＤリスクが閾値１．５よりも大きい患者をリストする。更に見られるように、更なる検討のために、（例えば、マウス、トラックボール、トラックパッド、又は他のポインティングユーザ入力デバイスによって制御される画面上のポインタを使用して）１人の加入者（「John Smith」）が選択されている。右側のパネルは、ＥＤリスクのヒストグラムプロットで強調されたJohn Smithに関するＥＤリスク（ＥＤリスク１．７０）を示す。ヒストグラムは、対数正規分布であり、１．００が母集団に関する平均ＥＤリスクに対応するようにＥＤリスク値が正規化されるので、１に近いＥＤリスクでピークを示す。事前アクションに関する閾値１．５も示される。従って、図８の対話式のレポートは、ＰＥＲＳ管理機能が、今後３０日に緊急派遣を必要とする予測リスクが最高である加入者を迅速に識別できるようにする。この情報に基づいて、ＰＥＲＳ人員は、事前アクションを実施し得て、例えば、これらのＰＥＲＳ加入者又は介護者若しくは代表者等（例えば、加入者のＰＥＲＳプロファイルに示される親戚、友人、又は他の連絡先）と連絡を取って、ＰＥＲＳ人員が医師の訪問を直ぐに予定していることを示唆する。

例示的な実施例では、例示的な予測リスク評価モジュール６０は、将来の対象期間にわたる緊急派遣（ＥＤ）のリスクを予測し、ここで、ＥＤは、救急車コールのリスク（実際に人が病院に搬送されるかどうかに関わらず計数される）として、又はより特定的な、実際に救急車で病院に搬送されるリスク（実際に人が病院に搬送される場合にのみ計数される）として、特定の実装形態で様々な形で定義され得る。しかし、他のタイプのリスクを予測するためにＰＥＲＳサービスと共に動作する予測リスク評価モジュールを構成する目的にも、開示される技法が容易に適用され得ることを理解されたい。例えば、予測リスク評価モジュールは、加入者が老人ホーム、高齢者介護施設、又は他のフルタイム介護施設に入居させられるリスクを予測するように設計され得る。この情報は、加入者が自宅に留まることができるようにし得る事前アクションをトリガするのに有用であり得る。

図１を再び参照すると、幾つかの実施形態では、加入者プロファイル及び／又はＥＤリスク予測は、セル式電話又はタブレット若しくはスレートコンピュータ等の例示的なモバイルデバイス８０で実行されるモバイルデバイスアプリ８２によって親戚、介護者、又は友人に提供され得る。この態様は、幾つかのＰＥＲＳサービスの大きな欠点、即ち、それらのサービスが、加入者の親戚、訪問看護婦、又は友人等の第三者を組み込むことができない加入関係で構築されているという欠点に対処する。そのような「非公式」の介護者は、加入者の医学的状態に関して知ることに関心があり、また、高いＥＤリスクについて警告を受ける利益も有する。

開示されるモバイルデバイスアプリ８２は、複数のモバイルデバイス上で実行してもよく（図１での例では単一のデバイス／アプリインスタンスのみが示されている）、セル式電話ネットワーク、ＷｉＦｉネットワーク、又は他のワイヤレスネットワークを介してモバイルデバイス間で同期する。１人のＰＥＲＳ加入者が、同時に複数人の非公式の介護者（例えば配偶者、１人又は複数の子供、訪問看護婦、隣人等）を持つこともでき、各介護者が、アプリ８２のインスタンスを実行する携帯電話又は他のモバイルデバイスを所持する。インシデント取扱い、情報、及び応答機アクションの通信及び同期は、モバイルデバイスアプリ８２を介するデータ共有によって向上される。例えば、ＰＥＲＳコールセンタオペレータが、転倒を隣人に通知して、ＰＥＲＳシステムでこれをログするとき、これは、アプリ８２を介して加入者の全ての非公式の介護者間で適切に共有され、それにより、全ての非公式の介護者が、転倒インシデントを認識し、また隣人によって対応されていることを認識する。これは、非公式の介護者同士のチームワークを高める。

以下、アプリ８２の幾つかの更なる企図される機能を述べる。

幾つかの実施形態では、アプリ８２は、非公式の介護者が、様々なＰＥＲＳ加入者の短期（例えば９０日）のＥＤリスクを比較できるようにする。リスクは、ＰＥＲＳサービスから利用可能なインシデントデータ及び健康データを使用してＥＤリスクモデル９２によって計算される。この態様は、複数の異なるＰＥＲＳ加入者を介護しており、加入者の相対的な医学的状態を比較することを望むことがある訪問看護婦等の介護者に特に価値がある可能性が高い。

幾つかの実施形態では、より長期（例えば１年）にわたって計算されたＥＤリスクが提供され、これは、全体の母集団（ＰＥＲＳ母集団、又は地域若しくは国の母集団）のＥＤリスクと比較され得る。

アプリ８２は、入力部を備える「リスクダッシュボード」を提供してよく、入力部を介して、非公式の介護者は、ＰＥＲＳ加入者が現在有していない健康状態、人口統計学的情報、又は聴力及び視力状態等に関係付けられるパラメータ等のパラメータを入力することができる。これらの入力から、予測ＥＤリスク評価モジュール６０は、そのような状態が生じた場合にはより長期のＥＤリスクを計算して、ＰＥＲＳ加入者がそれらの状態を生じた場合には、ＰＥＲＳ加入者に関するより長期のＥＤリスクを予想する。

別の企図される変形形態では、アプリ８２は、外部聴覚及び／又は視覚アラームをオペレーションしてよく、例えば、Lights over IPインターフェースをオペレーションして、ルームライトを点灯させて、ＰＥＲＳサービスが加入者の住居へのＥＤを開始していることを介護者に通知する。

例示的な実施形態では、アプリ８２は、予測ＥＤリスク評価モジュール６０を含む図１の例示的ＰＥＲＳサービスと共に動作し、それに従って、加入者プロファイル情報（場合によっては、ＨＩＰＡＡ又は他のプライバシ規制に従って、及び／又は加入者の命令に従って編集される）と、加入者に関するＥＤリスク予測との両方を含む情報を提供する。しかし、代替として、本明細書で開示されるアプリ８２が、開示される予測ＥＤリスク評価モジュール６０を含まないＰＥＲＳサービスと共に有用に提供され得ることを理解されたい。そのような実施形態では、アプリ８２は、ＰＥＲＳコールセンタへの最近の医療関連の加入者コール及びそれらの解決の要約等の情報を非公式の介護者に有用に提供するが、ＥＤリスク予測は提供しない。

また、ＰＥＲＳサーバコンピュータ５０及び／又はコールセンタコンピュータ４０によって実施される開示される手法は、開示されるデータ処理オペレーションを実施するためにそのようなコンピュータ４０、５０によって可読であり実行可能な命令を記憶する非一時的な記憶媒体として具現化されてもよいことを理解されたい。そのような非一時的な記憶媒体は、例として以下のものを含んでいてよい：ハードディスクドライブ又は他の磁気記憶媒体；光ディスク若しくは他の光記憶媒体；読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的にプログラム可能な読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、又は他の電子記憶媒体；及びそれらの様々な組合せ等。同様に、冗長を提供するＲＡＩＤアレイ又は他の非一時的な記憶媒体として有利には具現化される幾つかの実施形態では、ＰＥＲＳデータベース５２は、そのような記憶媒体に記憶され得る。

本発明を、好ましい実施形態を参照して説明してきた。上記の詳細な説明を読んで理解すれば、修正形態及び変形形態が想到されよう。本発明は、添付の特許請求の範囲又はそれらの均等形態の範囲内にある限り、全てのそのような修正形態及び変形形態を含むものと解釈されることが意図される。

Claims (18)

1. 少なくとも人口統計学的情報及び個人緊急応答システム（ＰＥＲＳ）コールセンタへの過去のコールに関する情報を含めた個人緊急応答システム（ＰＥＲＳ）クライアントに関するプロファイルを記憶する個人緊急応答システム（ＰＥＲＳ）データベースと共に動作する個人緊急応答システムであって、前記過去のコールに関する情報が、前記ＰＥＲＳコールセンタによって開始された過去の緊急派遣事象に関する情報を含み、前記個人緊急応答システムは、
   前記ＰＥＲＳデータベースから所与のＰＥＲＳクライアントのプロファイルを検索するオペレーションと、
   検索された前記所与のＰＥＲＳクライアントの前記プロファイルに基づいて、前記所与のＰＥＲＳクライアントに関する特徴量のセットの値を生成するオペレーションであって、前記特徴量のセットが、少なくとも１つの緊急派遣事象最新性特徴量を含むオペレーションと、
   前記特徴量のセットの値に基づいて、前記ＰＥＲＳデータベースに記憶されている前記ＰＥＲＳクライアントに関するプロファイルで訓練された緊急派遣リスク回帰モデルを使用して、将来の対象期間にわたる前記ＰＥＲＳクライアントに関する緊急派遣リスク予測を計算するオペレーションと、
   前記所与のＰＥＲＳクライアントからのコールを含む１人又は複数のＰＥＲＳクライアントから着信した１つ又は複数のコールを受けるオペレーションと、
   前記緊急派遣リスク予測に基づいて、前記所与のＰＥＲＳクライアントを含む１人又は複数のＰＥＲＳクライアントから着信した前記１つ又は複数のコールをランク付けするオペレーションと、
   前記ランク付けに基づいて、前記所与のＰＥＲＳクライアントを含む１人又は複数のＰＥＲＳクライアントに対する緊急資源の自動割当てを優先順位付けするオペレーションと、
   前記優先順位付けに従って、前記緊急資源を自動割り当てするオペレーションと、
   を含むオペレーションを行うようにプログラムされたＰＥＲＳサーバコンピュータを備えるＰＥＲＳサーバシステムを備える、
   個人緊急応答システム。
2. 表示構成要素を含むＰＥＲＳコールセンタコンピュータを更に備え、
   前記ＰＥＲＳサーバコンピュータが、計算された前記緊急派遣リスク予測と、前記ＰＥＲＳデータベースから前記所与のＰＥＲＳクライアントのプロファイルを検索する前記オペレーションで検索された前記プロファイルの一部又は全てとを前記ＰＥＲＳコールセンタコンピュータに通信する更なるオペレーションを行うようにプログラムされ、
   前記ＰＥＲＳコールセンタコンピュータが、前記ＰＥＲＳコールセンタコンピュータの前記表示構成要素に、前記計算された緊急派遣リスク予測と、通信された前記プロファイルの前記一部又は全てとを表示するようにプログラムされる、
   請求項１に記載の個人緊急応答システム。
3. 複数のウェアラブルコールデバイスと、
   ＰＥＲＳクライアントの住居に配設された複数のスピーカフォンコンソールであって、それぞれ、前記ウェアラブルコールデバイスの対応する１つによってワイヤレスで作動されるスピーカフォンコンソールと
   を更に備え、
   前記スピーカフォンコンソールが、前記ＰＥＲＳコールセンタと電話接続されて、ＰＥＲＳクライアントが、前記ＰＥＲＳコールセンタにいるオペレータと会話できるようにする、
   請求項２に記載の個人緊急応答システム。
4. 前記ＰＥＲＳサーバコンピュータが、
   前記検索するオペレーション、前記生成するオペレーション、及び前記計算するオペレーションを繰り返して、前記ＰＥＲＳデータベースにプロファイルが記憶されているＰＥＲＳクライアントの母集団に関して、将来の対象期間にわたる緊急派遣リスク予測を更に計算するオペレーションと、
   前記ＰＥＲＳクライアントをランク付けして、ＰＥＲＳクライアントの前記母集団のうち最高の計算された緊急派遣リスク予測を有する部分集合を識別するオペレーションと、
   ＰＥＲＳクライアントの前記母集団のうち最高の計算された緊急派遣リスク予測を有する、識別された前記部分集合のハードコピーの表示及び印刷の少なくとも一方を行うオペレーションとを更に行うようにプログラムされる、
   請求項１に記載の個人緊急応答システム。
5. 前記ＰＥＲＳサーバコンピュータが、
   前記検索するオペレーション、前記生成するオペレーション、及び前記計算するオペレーションを繰り返して、前記ＰＥＲＳデータベースにプロファイルが記憶されているＰＥＲＳクライアントの母集団に関して、将来の対象期間にわたる緊急派遣リスク予測を更に計算するオペレーションと、
   ＰＥＲＳクライアントの前記母集団に関する計算された前記緊急派遣リスク予測に基づいて、ＰＥＲＳクライアントの前記母集団又は前記母集団の部分集合に関して、将来の対象期間にわたる１つ又は複数の緊急派遣事象を生じるＰＥＲＳクライアントの予想人数を計算するオペレーションと、
   ＰＥＲＳクライアントの前記母集団に関する、前記将来の対象期間にわたる１つ又は複数の緊急派遣事象を生じる加入者の前記予想人数のハードコピーの表示及び印刷の少なくとも一方を行うオペレーションとを更に行うようにプログラムされる、
   請求項１に記載の個人緊急応答システム。
6. 前記特徴量のセットが、少なくとも１つの緊急派遣事象頻度特徴量を更に含む、請求項１に記載の個人緊急応答システム。
7. 前記特徴量のセットが、複数の異なる緊急派遣事象最新性特徴量を含み、異なる緊急派遣事象最新性特徴量がそれぞれ、異なるタイプの医学的事象に関する緊急派遣の最新性を示す、請求項１に記載の個人緊急応答システム。
8. 前記特徴量のセットが、チェックインコール頻度特徴量を更に含み、前記緊急派遣リスク回帰モデルが、より高いチェックインコール頻度と、より高い緊急派遣リスク予測との正の相関を示すように訓練される、請求項１に記載の個人緊急応答システム。
9. 前記特徴量のセットが、過失コール頻度特徴量を更に含み、前記緊急派遣リスク回帰モデルが、より高い過失コール頻度と、より高い緊急派遣リスク予測との正の相関を示すように訓練される、請求項１に記載の個人緊急応答システム。
10. 個人緊急応答システム（ＰＥＲＳ）サービスと共に行われる方法であって、ＰＥＲＳクライアントによるウェアラブルコールデバイスの作動により、スピーカフォンコンソールがＰＥＲＳコールセンタと接続して、前記ＰＥＲＳクライアントが前記ＰＥＲＳコールセンタにいるオペレータと会話できるようにすると共に、前記ＰＥＲＳクライアントのプロファイルがＰＥＲＳデータベースから検索され、前記プロファイルに含まれる情報が前記ＰＥＲＳコールセンタにある表示構成要素に表示され、前記方法が、
    前記ＰＥＲＳデータベースから所与のＰＥＲＳクライアントのプロファイルを検索するステップと、
    コンピュータを使用して、検索された前記所与のＰＥＲＳクライアントの前記プロファイルに基づいて、前記所与のＰＥＲＳクライアントに関する特徴量のセットの値を生成するステップと、
    前記コンピュータを使用して、前記特徴量のセットの値に基づいて、緊急派遣リスク回帰モデル及び生成された前記所与のＰＥＲＳクライアントに関する前記特徴量のセットの値を使用して、将来の対象期間にわたる前記所与のＰＥＲＳクライアントに関する緊急派遣リスク予測を計算するステップと、
    前記プロファイルに含まれる表示された前記情報と共に、前記所与のＰＥＲＳクライアントに関する計算された前記緊急派遣リスク予測を前記表示構成要素に表示するステップと、
    前記所与のＰＥＲＳクライアントからのコールを含む１人又は複数のＰＥＲＳクライアントから着信した１つ又は複数のコールを受けるステップと、
    前記緊急派遣リスク予測に基づいて、前記所与のＰＥＲＳクライアントを含む１人又は複数のＰＥＲＳクライアントから着信した前記１つ又は複数のコールをランク付けするステップと、
    前記ランク付けに基づいて、前記所与のＰＥＲＳクライアントを含む１人又は複数のＰＥＲＳクライアントに対する緊急資源の自動割当てを優先順位付けするステップと、
    前記緊急資源の自動割当ての前記優先順位付けに基づいて、前記緊急資源を自動割り当てするステップと、
    を含む、方法。
11. 前記計算するステップが、
    将来の対象期間にわたる、緊急医療サービス（ＥＭＳ）車両の緊急派遣を前記ＰＥＲＳクライアントが必要とするリスク予測、
    将来の対象期間にわたる、前記ＰＥＲＳクライアントが病院に搬送される緊急派遣を前記ＰＥＲＳクライアントが必要とするリスク予測、又は
    将来の対象期間にわたる、前記ＰＥＲＳクライアントがフルタイム介護施設に入居させられるリスク予測
    のうちの１つを計算するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記生成するステップが、前記ＰＥＲＳコールセンタによって開始された前記ＰＥＲＳクライアントに関する過去の緊急派遣を定量化する少なくとも１つの特徴量に関する値を生成するステップを更に含み、
    前記計算するステップが、前記ＰＥＲＳコールセンタによって開始された前記ＰＥＲＳクライアントに関する過去の緊急派遣を定量化する前記少なくとも１つの特徴量を含む前記特徴量のセットの値を入力として受信する緊急派遣リスク回帰モデルを使用して、緊急派遣リスク予測を計算するステップを更に含む、
    請求項１０に記載の方法。
13. 前記ＰＥＲＳコールセンタによって開始された前記所与のＰＥＲＳクライアントに関する過去の緊急派遣を定量化する前記少なくとも１つの特徴量が、
    前記ＰＥＲＳコールセンタによって開始された前記所与のＰＥＲＳクライアントに関する最後の緊急派遣事象以降の時間を定量化する緊急派遣事象最新性特徴量と、
    前記ＰＥＲＳコールセンタによって開始された前記所与のＰＥＲＳクライアントに関する緊急派遣事象の回数又は頻度を定量化する緊急派遣事象頻度特徴量とを含む、
    請求項１２に記載の方法。
14. 前記生成するステップが、前記ＰＥＲＳコールセンタに対して前記ＰＥＲＳクライアントによって行われるチェックインコールの回数又は頻度を定量化するチェックインコール頻度特徴量に関する値を生成するステップを更に含み、
    前記計算するステップが、前記チェックインコール頻度特徴量を更に含む前記特徴量のセットの値を入力として受信する前記緊急派遣リスク回帰モデルを使用して前記緊急派遣リスク予測を計算するステップを含み、前記緊急派遣リスク回帰モデルが、チェックインコールのより高い回数又は頻度と、より高い緊急派遣リスク予測との正の相関を示す、
    請求項１３に記載の方法。
15. 前記生成するステップが、前記ＰＥＲＳコールセンタに対して前記ＰＥＲＳクライアントによって行われる過失コールの回数又は頻度を定量化する過失コール頻度特徴量に関する値を生成するステップを更に含み、
    前記計算するステップが、前記過失コール頻度特徴量を更に含む前記特徴量のセットの値を入力として受信する前記緊急派遣リスク回帰モデルを使用して前記緊急派遣リスク予測を計算するステップを更に含み、前記緊急派遣リスク回帰モデルが、過失コールのより高い回数又は頻度と、より高い緊急派遣リスク予測との正の相関を示す、
    請求項１３に記載の方法。
16. 前記ランク付けに基づいて、緊急資源の自動割当てを優先順位付けする前記ステップは、着信した前記ＰＥＲＳコールセンタへのコールを優先順位付けするステップを含む、請求項１０に記載の方法。
17. 前記ランク付けに基づいて、緊急資源の自動割当てを優先順位付けする前記ステップは、着信した緊急派遣へのコールを優先順位付けするステップを含む、請求項１０に記載の方法。
18. 前記ランク付けに基づいて、緊急資源の自動割当てを優先順位付けする前記ステップは、着信した緊急医療サービス車両へのコールを優先順位付けするステップを含む、請求項１０に記載の方法。