JP6704076B2 - 医療施設の複数のソースからのデータに基づく患者リスク評価 - Google Patents

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本出願は、米国特許法第１１９条（ｅ）により、２０１８年４月１０日に出願された米国仮特許出願第６２／６５５，３８５号の優先権の利益を主張するものであり、その内容全体を本明細書に援用する。

本開示は、医療施設における患者のリスクを評価することに関し、特に、医療機器から得られるデータに基づいて患者のリスクを評価することに関する。より具体的には、本開示は、医療施設における患者の複数のリスクを評価することならびに患者の複数のリスクを介護者に通知することに関する。

医療施設の患者は、そこにいる間に複数の危険にさらされやすい。たとえば、敗血症を発症するリスク、褥瘡（ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｓｏｒｅ）または褥瘡性潰瘍などの褥瘡（ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｉｎｊｕｒｙ）が生じるリスク、ベッドを出るときまたはベッドを出た後に転倒するリスクがある。患者のリスク評価が散発的に行われ、評価と評価との間に時間がかかることも多い。たとえば、バイタルサインはシフトごとに１回または２回、患者の電子カルテ（ＥＭＲ）に記録されるため、あるバイタルチャートの記録から次の記録まで４〜８時間以上かかる場合がある。さらに、リスク評価の結果は、ＥＭＲコンピューターまたはマスターナースステーションのコンピューターなど、医療施設内の限られた数の場所でしか得られない場合がある。したがって、ヘルスケア分野では、患者のリスク評価に関する情報を一層適切なタイミングで得ることが求められ、介護者がリスク評価情報を一層容易に利用できることが求められている。

装置、システムまたは方法に、添付の特許請求の範囲に記載の特徴および／または単独または任意の組み合わせで特許性のある主題を含み得る以下の特徴のうちの１つ以上を含むことができる。

本開示の第１の態様によれば、医療施設において用いられるシステムを提供することができる。このシステムには、アナリティクスエンジンと、アナリティクスエンジンにデータを提供してもよい複数の機器とを含むことができる。このデータは、医療施設における患者に関するものであってもよい。複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位システムの測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも１つが含まれていてもよい。アナリティクスエンジンは、患者が敗血症を発症するリスクに関する第１のスコア、患者が転倒するリスクに関する第２のスコアおよび患者に褥瘡が生じるリスクに関する第３のスコアのうちの少なくとも１つを実質的にリアルタイムに決定するために、複数の機器からのデータを分析することができる。システムにはさらに、アナリティクスエンジンに接続されてもよく、かつ、患者に割り当てられた少なくとも一人の介護者が患者の様子をみる必要があり得る介護者巡回間隔を調整してもよいコンピューターを含むことができる。コンピューターは、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つが第１の値から第２の値に大きくなったことに応答して、介護者巡回間隔を自動的に短縮することができ、コンピューターは、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つが第２の値から第１の値に小さくなったことに応答して、介護者巡回間隔を自動的に延長することができる。

いくつかの実施形態では、第１の態様のシステムに、アナリティクスエンジンと通信可能に接続されていてもよい複数のディスプレイであって、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも２つを表示するように動作可能であってもよい複数のディスプレイをさらに含んでもよい。たとえば、複数のディスプレイには、マスターナースステーションに配置されていてもよいステータスボードディスプレイ、ナースコールシステムのルームステーションによって提供されてもよい室内用ディスプレイ、ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび患者に割り当てられていてもよい介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイのうちの少なくとも２つが含まれていてもよい。

必要であれば、第１の態様の複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも３つが含まれていてもよい。あるいは、第１の態様の複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも４つが含まれていてもよい。さらに、第１の態様の複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも５つが含まれていてもよい。さらに、第１の態様の複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位コンピューターおよび失禁検出パッドの６つすべてが含まれていてもよい。

任意に、第１の態様の第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアは各々、他の第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアの各々に共通であってもよい最小値と最大値を持つようにアナリティクスエンジンによって正規化されていてもよい。たとえば、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコア各々の最小値は０であってもよい。あるいは、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコア各々の最小値は１であってもよい。また、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコア各々の最大値は５であってもよい。０未満の他の最小値（たとえば、負の数）および５を超える数を、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアに関連して使用することも、本開示の範囲内である。

第１の態様のいくつかの実施形態では、アナリティクスエンジンが、国際圧迫性潰瘍罹患率（ＩＰＵＰ）サーベイから患者についての追加のデータも受信してもよく、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、追加のデータを分析してもよい。アナリティクスエンジンが、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも２つを、複数の機器のうちの少なくとも１つの機器に伝達してもよい。任意に、複数の機器のうちの少なくとも１つの機器に、デバイスディスプレイが含まれていてもよく、必要であれば、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つを小さくする工程がデバイスディスプレイに表示されてもよい。

第１の態様のシステムによれば、患者支持装置からのデータに、患者支持装置と一体化されていてもよい少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知されてもよい、少なくとも１つの患者バイタルサインを含んでもよい。たとえば、少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知されてもよい、少なくとも１つの患者バイタルサインに、心拍数または呼吸数を含んでもよい。患者支持装置からのデータに、さらに、患者の体重を含んでもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、患者支持装置からのデータに、患者の体重と患者支持装置上での患者の位置を含んでもよい。さらに上記に代えてまたは上記に加えて、患者支持装置からのデータに、患者支持装置に支持されている間の患者の運動量を示すデータを含んでもよい。

第１の態様のいくつかの実施形態では、生理モニターからのデータに、心拍数データ、心電計（ＥＫＧ）データ、呼吸数データ、患者体温データ、パルスオキシメトリーデータおよび血圧データのうちの１つ以上を含んでもよい。第１の態様のシステムは、ｉ）患者の体温が摂氏約３８．３度（℃）（華氏約１０１度）を超えるまたは約３５．６℃（華氏約９６度）未満である、ｉｉ）患者の心拍数が９０回／分を超える、ｉｉｉ）患者の呼吸数が２０回／分を超える基準が存在する場合に、第１のスコアが最大値またはその前後にあってもよいように構成されていてもよい。

必要であれば、第１のスコア、第２のスコアまたは第３のスコアが前の値よりも大きくなった場合に、第１の態様のアナリティクスエンジンが、患者に割り当てられた少なくとも一人の介護者のモバイル端末へのメッセージを開始してもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、第１のスコア、第２のスコアまたは第３のスコアが閾値に達した場合に、第１の態様のアナリティクスエンジンが、患者に割り当てられた少なくとも一人の介護者のモバイル端末へのメッセージを開始してもよい。任意に、アナリティクスエンジンが、患者の少なくとも１つの創傷に関する追加のデータも受信してもよく、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、追加のデータを分析してもよい。たとえば、少なくとも１つの創傷に関する追加のデータに、少なくとも１つの創傷の画像を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、第１の態様の患者支持装置には、患者用ベッドまたはストレッチャーが含まれていてもよい。アナリティクスエンジンが、体液入出力、心拍出量、併存症および血液検査のうちの少なくとも１つに関する追加のデータも受信してもよく、アナリティクスエンジンが、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、追加のデータを分析してもよい。第１の態様の生理モニターには、患者に取り付けられていてもよい無線式パッチセンサー、自由行動下心臓モニター、ＥＫＧ、呼吸数モニター、血圧モニター、パルスオキシメーターおよび体温計のうちの少なくとも１つが含まれていてもよい。第１の態様の複数の機器にはさらに、患者が椅子に座っている間の患者の動きをモニターするための椅子モニターが含まれていてもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、第１の態様の複数の機器にはさらに、患者が便座に座っている間の患者の動きをモニターするためのトイレモニターが含まれていてもよい。

本開示の第２の態様によれば、患者の医学的リスクを評価するための装置に、アナリティクスエンジンと、アナリティクスエンジンにデータを提供してもよい複数の機器とを含むことができる。複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位システムの測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも２つが含まれていてもよい。アナリティクスエンジンは、患者が敗血症を発症するリスクに関するものであってもよい第１のスコア、患者が転倒するリスクに関するものであってもよい第２のスコアおよび患者に褥瘡が生じるリスクに関するものであってもよい第３のスコアのうちの少なくとも２つを決定するために、複数の機器からのデータを分析することができる。この装置には、さらに、アナリティクスエンジンと通信可能に接続されてもよい複数のディスプレイであって、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも２つを表示するように動作可能であってもよい複数のディスプレイを含むことができる。複数のディスプレイには、マスターナースステーションに配置されていてもよいステータスボードディスプレイ、ナースコールシステムのルームステーションによって提供されてもよい室内用ディスプレイ、ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび患者に割り当てられていてもよい介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイのうちの少なくとも２つを含むことができる。

いくつかの実施形態では、複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも３つが含まれていてもよい。別の実施形態では、複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも４つが含まれていてもよい。さらに別の実施形態では、複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも５つが含まれていてもよい。さらに他の実施形態では、複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位コンピューターおよび失禁検出パッドの６つすべてが含まれていてもよい。

任意に、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアは各々、他の第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアの各々に共通であってもよい最小値と最大値を持つように正規化されていてもよい。たとえば、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコア各々の最小値は０であってもよい。あるいは、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコア各々の最小値は１であってもよい。同様に、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコア各々の最大値は５であってもよい。０未満の他の最小値（たとえば、負の数）および５を超える数を、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアに関連して使用することも、本開示の範囲内である。

本開示では、介護者による巡回に関する巡回プロトコールは、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つに基づいて調整されてもよいと考えられる。たとえば、調整されてもよい巡回プロトコールは、介護者がいつ患者の様子をみる必要があり得るかに関する巡回間隔を含んでもよい。

必要であれば、アナリティクスエンジンが、国際圧迫性潰瘍罹患率（ＩＰＵＰ）サーベイから患者についての追加のデータも受信してもよく、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、追加のデータを分析することができる。

いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジンが、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも２つを、複数の機器に伝達してもよい。複数の機器のうちの少なくとも１つの機器に、デバイスディスプレイが含まれていてもよく、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つを小さくする工程がデバイスディスプレイに表示されてもよい。

患者支持装置からのデータに、患者支持装置と一体化されていてもよい少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知されてもよい、少なくとも１つの患者バイタルサインを含んでもよい。たとえば、少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知されてもよい、少なくとも１つの患者バイタルサインに、心拍数または呼吸数を含んでもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、患者支持装置からのデータに、患者の体重を含んでもよい。さらに上記に代えてまたは上記に加えて、患者支持装置からのデータに、患者の体重と患者支持装置上での患者の位置を含んでもよい。任意に、患者支持装置からのデータに、患者支持装置に支持されている間の患者の運動量を示すデータを含んでもよい。

アナリティクスエンジンが、複数の機器からのデータを実質的にリアルタイムに分析してもよく、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも２つを、実質的にリアルタイムに更新してもよい。また、本開示では、生理モニターからのデータに、心拍数データ、心電計（ＥＫＧ）データ、呼吸数データ、患者体温データ、パルスオキシメトリーデータおよび血圧データのうちの１つ以上を含んでもよいと考えられる。

いくつかの実施形態では、ｉ）患者の体温が摂氏約３８．３度（℃）（華氏約１０１度）を超えるまたは約３５．６℃（華氏約９６度）未満である、ｉｉ）患者の心拍数が９０回／分を超える、ｉｉｉ）患者の呼吸数が２０回／分を超える基準が存在する場合に、第１のスコアが最大値またはその前後にあってもよい。

任意に、第１のスコア、第２のスコアまたは第３のスコアが前の値よりも大きくなった場合に、アナリティクスエンジンが、患者に割り当てられた介護者のモバイル端末へのメッセージを開始してもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、第１のスコア、第２のスコアまたは第３のスコアが閾値に達した場合に、アナリティクスエンジンが、患者に割り当てられた介護者のモバイル端末へのメッセージを開始してもよい。

いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジンが、患者の少なくとも１つの創傷に関する追加のデータも受信してもよく、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、追加のデータを分析してもよい。少なくとも１つの創傷に関する追加のデータに、たとえば、少なくとも１つの創傷の画像を含んでもよい。

患者支持装置には、たとえば、患者用ベッドまたはストレッチャーが含まれていてもよい。必要であれば、アナリティクスエンジンが、体液入出力、心拍出量、併存症および血液検査のうちの少なくとも１つに関する追加のデータも受信してもよい。アナリティクスエンジンが、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、追加のデータを分析してもよい。

いくつかの実施形態では、生理モニターには、患者に取り付けられていてもよい無線式パッチセンサー、自由行動下心臓モニター、ＥＫＧ、呼吸数モニター、血圧モニター、パルスオキシメーターおよび体温計のうちの少なくとも１つが含まれていてもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、複数の機器には、患者が椅子に座っている間の患者の動きをモニターするための椅子モニターが含まれていてもよい。さらに上記に代えてまたは上記に加えて、複数の機器には、患者が便座に座っている間の患者の動きをモニターするためのトイレモニターが含まれていてもよい。

本開示の第３の態様によれば、患者の医学的リスクを評価するための装置に、アナリティクスエンジンと、アナリティクスエンジンにデータを提供してもよい複数の機器とを含むことができる。複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位システムの測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも２つが含まれていてもよい。アナリティクスエンジンは、患者が敗血症を発症するリスクに関するものであってもよい第１のスコア、患者が転倒するリスクに関するものであってもよい第２のスコアおよび患者に褥瘡が生じるリスクに関するものであってもよい第３のスコアの各々を決定するために、複数の機器からのデータを分析することができる。この装置には、さらに、アナリティクスエンジンと通信可能に接続されてもよい複数のディスプレイも含むことができる。複数のディスプレイのうちの少なくとも１つのディスプレイを、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアを表示するように動作可能にすることができる。

いくつかの実施形態では、少なくとも１つのディスプレイには、マスターナースステーションに配置されていてもよいステータスボードディスプレイ、ナースコールシステムのルームステーションによって提供されてもよい室内用ディスプレイ、ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイのうちの少なくとも１つが含まれていてもよい。さらに別の実施形態では、少なくとも１つのディスプレイには、マスターナースステーションに配置されていてもよいステータスボードディスプレイ、ナースコールシステムのルームステーションによって提供されてもよい室内用ディスプレイ、ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイのうちの少なくとも２つが含まれていてもよい。別の実施形態では、少なくとも１つのディスプレイには、マスターナースステーションに配置されていてもよいステータスボードディスプレイ、ナースコールシステムのルームステーションによって提供されてもよい室内用ディスプレイ、ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイのうちの少なくとも３つが含まれていてもよい。さらに他の実施形態では、少なくとも１つのディスプレイには、マスターナースステーションに配置されていてもよいステータスボードディスプレイ、ナースコールシステムのルームステーションによって提供されてもよい室内用ディスプレイ、ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイの４つすべてが含まれていてもよい。

いくつかの実施形態では、段落［００２７］において上述した第３の態様の装置を、段落［００１５］から［００２６］の様々な文において上述したいずれかの特徴１つ以上との組み合わせで提供してもよい。

本開示の第４の態様によれば、患者の医学的リスクを評価するための方法に、複数の機器からのデータをアナリティクスエンジンで受信することを含むことができる。複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位システムの測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも２つが含まれていてもよい。この方法にはさらに、患者が敗血症を発症するリスクに関するものであってもよい第１のスコア、患者が転倒するリスクに関するものであってもよい第２のスコアおよび患者に褥瘡が生じるリスクに関するものであってもよい第３のスコアのうちの少なくとも２つを決定するために、複数の機器からのデータを、アナリティクスエンジンで分析することを含むことができる。また、この方法には、アナリティクスエンジンと通信可能に接続されていてもよい複数のディスプレイで、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも２つを表示することも含むことができる。複数のディスプレイには、マスターナースステーションに配置されていてもよいステータスボードディスプレイ、ナースコールシステムのルームステーションによって提供されてもよい室内用ディスプレイ、ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイのうちの少なくとも２つが含まれていてもよい。

いくつかの実施形態では、複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも３つが含まれていてもよい。別の実施形態では、複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも４つが含まれていてもよい。さらに別の実施形態では、複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも５つが含まれていてもよい。さらに他の実施形態では、複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位コンピューターおよび失禁検出パッドの６つすべてが含まれていてもよい。

任意に、この方法は、アナリティクスエンジンで、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアの各々を、他の第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアの各々に共通であってもよい最小値と最大値を持つように正規化することを含んでもよい。たとえば、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコア各々の最小値は０であってもよい。あるいは、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコア各々の最小値は１であってもよい。必要であれば、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコア各々の最大値は５であってもよい。０未満の他の最小値（たとえば、負の数）および５を超える数を、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアに関連して使用することも、本開示の範囲内である。

いくつかの実施形態では、この方法はさらに、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、介護者による巡回に関するものであってもよい巡回プロトコールを調整することを含んでもよい。たとえば、調整されてもよい巡回プロトコールは、介護者がいつ患者の様子をみる必要があるかに関する巡回間隔を含んでもよい。

必要であれば、この方法はさらに、アナリティクスエンジンで、国際圧迫性潰瘍罹患率（ＩＰＵＰ）サーベイから患者についての追加のデータを受信し、アナリティクスエンジンで、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、追加のデータを分析することを含んでもよい。また、この方法は、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも２つを、アナリティクスエンジンから複数の機器に伝達することを含んでもよい。複数の機器のうちの少なくとも１つの機器に、デバイスディスプレイが含まれていてもよく、この方法はさらに、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つを小さくする工程をデバイスディスプレイに表示することを含んでもよい。

本方法のいくつかの実施形態では、患者支持装置からのデータに、患者支持装置と一体化されていてもよい少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知されてもよい、少なくとも１つの患者バイタルサインを含んでもよい。たとえば、少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知されてもよい、少なくとも１つの患者バイタルサインに、心拍数または呼吸数を含んでもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、患者支持装置からのデータに、さらに、患者の体重を含んでもよい。さらに上記に代えてまたは上記に加えて、患者支持装置からのデータに、患者の体重と患者支持装置上での患者の位置を含んでもよい。さらに上記に代えてまたは上記に加えて、患者支持装置からのデータに、患者支持装置に支持されている間の患者の運動量を示すデータを含んでもよい。

いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジンでデータを分析することは、データを実質的にリアルタイムに分析することを含んでもよく、この方法はさらに、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも２つを実質的にリアルタイムに更新することを含んでもよい。生理モニターからのデータに、心拍数データ、心電計（ＥＫＧ）データ、呼吸数データ、患者体温データ、パルスオキシメトリーデータおよび血圧データのうちの１つ以上を含んでもよい。本開示では、ｉ）患者の体温が摂氏約３８．３度（℃）（華氏約１０１度）を超えるまたは約３５．６℃（華氏約９６度）未満である、ｉｉ）患者の心拍数が９０回／分を超える、ｉｉｉ）患者の呼吸数が２０回／分を超える基準が存在する場合に、第１のスコアが最大値またはその前後にあってもよいと考えられる。

任意に、本方法はさらに、第１のスコア、第２のスコアまたは第３のスコアが前の値よりも大きくなった場合に、アナリティクスエンジンで、患者に割り当てられた介護者のモバイル端末へのメッセージを開始することを含んでもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、この方法はさらに、第１のスコア、第２のスコアまたは第３のスコアが閾値に達した場合に、アナリティクスエンジンで、患者に割り当てられた介護者のモバイル端末へのメッセージを開始することを含んでもよい。

必要であれば、この方法はさらに、患者の少なくとも１つの創傷に関するものであってもよい追加のデータをアナリティクスエンジンで受信し、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、アナリティクスエンジンで追加のデータを分析することを含んでもよい。たとえば、少なくとも１つの創傷に関するものであってもよい追加のデータに、少なくとも１つの創傷の画像を含んでもよい。

患者支持装置には、患者用ベッドまたはストレッチャーを含んでもよい。任意に、この方法はさらに、体液入出力、心拍出量、併存症および血液検査のうちの少なくとも１つに関する追加のデータをアナリティクスエンジンで受信し、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、アナリティクスエンジンで追加のデータを分析することを含んでもよい。

本方法のいくつかの実施形態では、生理モニターには、患者に取り付けられていてもよい無線式パッチセンサー、自由行動下心臓モニター、ＥＫＧ、呼吸数モニター、血圧モニター、パルスオキシメーターおよび体温計のうちの少なくとも１つが含まれていてもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、この方法の複数の機器には、患者が椅子に座っている間の患者の動きをモニターするための椅子モニターが含まれていてもよい。さらに上記に代えてまたは上記に加えて、この方法の複数の機器には、患者が便座に座っている間の患者の動きをモニターするためのトイレモニターが含まれていてもよい。

本開示の第５の態様によれば、患者の医学的リスクを評価するための方法に、複数の機器からのデータをアナリティクスエンジンで受信することを含むことができる。複数の機器には、患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位システムの測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも２つが含まれていてもよい。この方法にはさらに、患者が敗血症を発症するリスクに関するものであってもよい第１のスコア、患者が転倒するリスクに関するものであってもよい第２のスコアおよび患者に褥瘡が生じるリスクに関するものであってもよい第３のスコアの各々を決定するために、複数の機器からのデータを、アナリティクスエンジンで分析することを含むことができる。また、この方法には、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアを、アナリティクスエンジンと通信可能に接続された複数のディスプレイのうちの少なくとも１つのディスプレイに表示することを含むことができる。

本方法のいくつかの実施形態では、少なくとも１つのディスプレイには、マスターナースステーションに配置されていてもよいステータスボードディスプレイ、ナースコールシステムのルームステーションによって提供されてもよい室内用ディスプレイ、ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイのうちの少なくとも１つが含まれていてもよい。本方法の別の実施形態では、少なくとも１つのディスプレイには、マスターナースステーションに配置されていてもよいステータスボードディスプレイ、ナースコールシステムのルームステーションによって提供されてもよい室内用ディスプレイ、ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイのうちの少なくとも２つが含まれていてもよい。本方法のさらに別の実施形態では、少なくとも１つのディスプレイには、マスターナースステーションに配置されていてもよいステータスボードディスプレイ、ナースコールシステムのルームステーションによって提供されてもよい室内用ディスプレイ、ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイのうちの少なくとも３つが含まれていてもよい。本方法のさらに他の実施形態では、少なくとも１つのディスプレイには、マスターナースステーションに配置されていてもよいステータスボードディスプレイ、ナースコールシステムのルームステーションによって提供されてもよい室内用ディスプレイ、ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイの４つすべてが含まれていてもよい。

いくつかの実施形態では、段落［００４１］において上述した第５の態様による方法を、段落［００３１］から［００４０］の様々な文において上述したいずれかの特徴１つ以上との組み合わせで提供してもよい。

本開示の第６の態様によれば、患者の医学的リスクを評価する方法には、アナリティクスエンジンで、年齢、人種および体重のうちの少なくとも１つを含む患者の患者デモグラフィックデータを受信することを含むことができる。また、第６の態様の方法には、アナリティクスエンジンで、後天性免疫不全症候群（ＡＩＤＳ）、貧血、慢性鬱血性心不全、喘息、がん、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、冠動脈疾患、嚢胞性線維症、痴呆、気腫、アルコールまたは薬物の乱用、脳卒中、肺塞栓、敗血症の既往歴、１型糖尿病、病的肥満、神経筋疾患、事前挿管、脊柱側湾症、喫煙者、譫妄、無脾臓、骨髄移植、肝硬変、透析、憩室症、心臓弁膜症、炎症性腸疾患、関節置換、白血球減少症、悪性腫瘍、新生物、臓器移植、末梢血管疾患、腎臓病、褥瘡、最近の中絶、最近の出産、発作、鎌状赤血球貧血および末期症状のうちの少なくとも１つの病状が患者にあることを示すデータを含む患者の併存症データを受信することを含むことができる。第６の態様の方法には、さらに、アナリティクスエンジンで、患者に接続されているか患者と通信する少なくとも１つのセンサーを有していてもよい生理モニターによって測定されてもよい生理学的データを受信することを含むことができる。生理学的データは、動的で、患者が生理モニターによってモニターされている間に時間の経過とともに変化するものであってもよい。さらに、第６の態様の方法には、患者デモグラフィックデータ、併存症データおよび生理学的データに基づいて、患者のリスクスコアを実質的にリアルタイムに計算するために、アナリティクスエンジンを使用することを含むことができる。

いくつかの実施形態では、第６の態様の方法には、アナリティクスエンジンで、患者の検査室データを受信し、リスクスコアの計算に関連して検査室データを使用することをさらに含んでもよい。任意に、検査室データに、アルブミン、動脈血酸素分圧（動脈血ＰａＯ２）、動脈血二酸化炭素分圧（ＰＣＯ２）、動脈血ｐＨ、アシドーシス、脳性ナトリウム利尿ペプチド、血清尿素窒素、心臓駆出率、クレアチニン、ヘモグロビン、ヘマトクリット、ラクテート、肺機能検査、トロポニン、ビリルビン、Ｃ反応性蛋白、Ｄダイマー、グルコース、重炭酸塩（ＨＣＯ３）、高乳酸血症、血液凝固の国際標準比（ＩＮＲ）、好中球が１０％を超える正常白血球数（ＷＢＣ）、動脈血二酸化炭素分圧（ＰａＣＯ２）、過剰輸液、Ｐｈ、血小板、プロカルシトニン、尿中タンパク質、部分トロンボプラスチン時間（ＰＰＴ）および白血球数のうちの１つ以上に関するものであってもよいデータを含んでもよい。

上記に代えてまたは上記に加えて、第６の態様の方法には、アナリティクスエンジンで、患者の患者症状データを受信し、リスクスコアの計算に関連して患者症状データを使用することをさらに含んでもよい。任意に、患者症状データに、補助筋使用、精神状態の変化、混乱、不安、胸痛、咳、チアノーゼ、多汗症、呼吸困難、喀血、疲労、落ち着きのなさ、痰の発生、頻脈、頻呼吸および嗜眠のうちの１つ以上に関すものであってもよいデータを含んでもよい。

さらに上記に代えてまたは上記に加えて、第６の態様の方法には、アナリティクスエンジンで、臨床検査データを受信し、リスクスコアの計算に関連して臨床検査データを使用することをさらに含んでもよい。任意に、臨床検査データに、腹式呼吸、異常肺音、補助筋使用、毛細血管再充満、胸部圧迫感もしくは胸痛、心電図（ＥＣＧ）異常、咳、チアノーゼ、意識レベル（ＬＯＣ）低下、興奮状態、脳症、斑点、日常生活動作に介助が必要（ＡＤＬＳ）、起坐呼吸、末梢浮腫、痰の発生、譫妄、過剰輸液、心拍出量、初期状態で温かく赤みのある肌であるが後の状態では冷たく斑点があり蒼白である、発熱、頭痛、肩こり、低体温、イレウス、黄疸、髄膜炎、乏尿、末梢性チアノーゼ、点状発疹、正の輸液バランス、発作、昏睡および体液減少のうちの１つ以上に関するデータを含んでもよい。

さらに上記に代えてまたは上記に加えて、第６の態様の方法には、アナリティクスエンジンで、カルテに記載された医師の指示データを受信し、リスクスコアの計算に関連してカルテに記載された医師の指示データを使用することをさらに含んでもよい。任意に、カルテに記載された医師の指示データに、ベンチュリ、リブリーザ−、ノンリブリーザ−、経鼻的持続陽圧呼吸療法（ＣＰＡＰ）用装置および二層性気道陽圧（ｂｉ−ＰＡＰ）装置を使用するデリバリーを含む、カニューレを使用しない呼吸空気のデリバリー、動脈血ガス検査、脳性ナトリウム利尿ペプチド検査、呼吸療法、胸部Ｘ線、ドップラー心エコー検査、高輸液流量または高輸液量（入力および出力（Ｉ＆Ｏ））、呼吸器内科コンサルテーション、肺機能検査、換気血流（ＶＱ）スキャンおよび胸部コンピューター断層撮影（ＣＴ）スキャンのうちの１つ以上に関すものであってもよいデータを含んでもよい。

いくつかの実施形態では、第６の態様の方法には、アナリティクスエンジンで、患者の入院データを受信し、リスクスコアの計算に関連して入院データを使用することをさらに含んでもよい。任意に、入院データに、腹部大動脈瘤手術、急性心筋虚血、急性膵炎、吸引、喘息、気管支拡張症、無気肺、気管支炎、火傷、がん、心臓手術または胸部手術、心臓弁障害または弁機能不全、化学療法、鬱血性心不全、ＣＯＰＤ増悪、深部静脈血栓症、薬物の過剰摂取、安静時呼吸困難、緊急手術、喀血、間質性肺疾患、肺膿瘍、頸部手術、神経外科での手術、上腹部手術、末梢血管手術、肺炎、気胸、肺塞栓、肺高血圧症、肺腎症候群、腎不全、敗血症、ショック、睡眠時無呼吸、煙吸入傷害、手術、胸腔穿刺、外傷、嗜眠、譫妄、膿瘍、腹痛、腹部圧痛、急性肺傷害、虫垂炎、菌血症、蜂巣炎、胆管炎、胆嚢炎、大腸炎、膀胱炎、脱水、憩室炎、脳炎、脳症、心内膜炎、原因不明の発熱、胃腸炎、消化管出血、消化管感染症、低血圧、感染過程、倦怠感、骨髄炎、造瘻、骨盤の痛み、腎臓病、腎盂腎炎、呼吸器感染、敗血症性関節炎、軟部組織感染、手術入院、創傷および急性呼吸窮迫症候群のうちの１つ以上に関すものであってもよいデータを含んでもよい。

上記に代えてまたは上記に加えて、第６の態様の方法には、アナリティクスエンジンで、患者についての医薬品データを受信し、リスクスコアの計算に関連して医薬品データを使用することをさらに含んでもよい。任意に、医薬品データに、静脈（ＩＶ）投与または皮下（ＳＣ）投与することができるヘパリンまたはｌｅｖｅｎｏｘを含む抗凝固剤、気管支拡張薬、副腎皮質ステロイド、利尿剤の使用、高輸液流量または高輸液量または高張液、オピオイド、鎮静剤、催眠剤、筋弛緩剤、過剰輸液、抗生物質および免疫抑制剤のうちの１つ以上に関すものであってもよいデータを含んでもよい。

いくつかの実施形態では、第６の態様の方法には、患者が７０歳以上であり、ＣＯＰＤがある場合に、アナリティクスエンジンを用いて、患者が呼吸窮迫を発症するリスクがあるかもしれないと決定することをさらに含んでもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、第６の態様の方法には、患者にＣＯＰＤがあり、オピオイドを処方されている場合に、アナリティクスエンジンを用いて、患者が呼吸窮迫を発症するリスクがあるかもしれないと決定することをさらに含んでもよい。さらに上記に代えてまたは上記に加えて、第６の態様の方法には、患者が７０歳以上であり、オピオイドを処方されている場合に、アナリティクスエンジンを用いて、患者が呼吸窮迫を発症するリスクがあるかもしれないと決定することをさらに含んでもよい。さらに上記に代えてまたは上記に加えて、第６の態様の方法には、患者が７０歳以上であり、喘息があり、血清尿素窒素（ＢＵＮ）が血液１００ミリリットル（ｍｌ）あたり３０ミリグラム（ｍｇ）以上である場合に、アナリティクスエンジンを用いて、患者が呼吸窮迫を発症するリスクがあるかもしれないと決定することをさらに含んでもよい。

必要であれば、第６の態様の方法には、患者が６５歳以上であり、がんである場合に、アナリティクスエンジンを用いて、患者が敗血症を発症するリスクがあるかもしれないと決定することをさらに含んでもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、第６の態様の方法には、患者に敗血症の発症歴がある場合に、アナリティクスエンジンを用いて、患者が敗血症を発症するリスクがあるかもしれないと決定することをさらに含んでもよい。さらに上記に代えてまたは上記に加えて、第６の方法の生理学的データは、心拍数、呼吸数、体温、平均血圧、収縮期血圧および末梢毛細血管酸素飽和度（ＳｐＯ２）を含むパルスオキシメトリーデータのうちの１つ以上を含んでもよい。

本開示の第７の態様によれば、少なくとも１つのコンピューターで実行される方法に、患者の動的臨床変数およびバイタルサイン情報を受信し、過去のバイタルサインパターンおよび現在のバイタルサインパターンを作成するためにバイタルサイン情報を使用し、過去のバイタルサインパターンを現在のバイタルサインパターンと比較することを含むことができる。第７の態様の方法には、さらに、患者の静的変数、患者の主観的な病訴、患者の過去のヘルスケア利用パターンおよび患者の健康データの社会的決定要因のうちの１つ以上を受信することを含むことができる。第７の態様の方法には、さらに、患者が敗血症であるか敗血症を発症する可能性が高いことを検出または予測するためのアルゴリズムで、動的臨床変数、バイタルサイン情報、過去のバイタルサインパターンと現在のバイタルサインパターンとの比較結果ならびに、静的変数、主観的な病訴、ヘルスケア利用パターンおよび健康データの社会的決定要因のうちの１つ以上を使用することを含むことができる。

第７の態様による方法のいくつかの実施形態では、動的臨床変数は、臨床現場即時検査データを含んでもよい。任意に、静的変数は、併存症を含んでもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、静的変数は、患者のケア設定が、急性期前ケア設定であるか、急性期ケア設定であるか、急性期後ケア設定であるかを含んでもよい。必要であれば、第７の態様による方法は、患者の履歴データを受信することをさらに含んでもよい。

第７の態様による方法に、患者の１人以上の臨床医に１つ以上の推奨される行為を出力することをさらに含んでもよいことも、本開示の範囲内である。たとえば、１つ以上の推奨される行為は、患者を救急部門（ＥＤ）に送ることを含んでもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、１つ以上の推奨される行為は、１人以上の臨床医による患者のモニターを増やすことを含んでもよい。さらに上記に代えてまたは上記に加えて、１つ以上の推奨される行為は、患者のために一連の検査を指示することを含んでもよい。

いくつかの実施形態では、第７の態様の方法に、医療施設の臨床医をランキングすることを含んでもよい。たとえば、医療施設の臨床医をランキングすることは、経験によって臨床医をランク付けすることを含んでもよい。上記に代えてまたは上記に加えて、医療施設の臨床医をランキングすることは、過去に行った行為によって臨床医をランク付けすることを含んでもよい。さらに上記に代えてまたは上記に加えて、医療施設の臨床医をランキングすることは、過去の患者の転帰によって臨床医をランク付けすることを含んでもよい。したがって、必要であれば、医療施設の臨床医をランキングすることは、経験、過去に行った行為および過去の患者の転帰によって臨床医をランク付けすることを含んでもよい。任意に、転帰に最大の影響を与え得る行為を、少なくとも１つのコンピューターによって使用し、経験豊富な臨床医が患者をどのように治療し得るかを新米または経験の浅い臨床医に知らせてもよい。

第１の態様によるシステムのいくつかの実施形態では、以下の表１１に列挙したデータ要素のうちの１つ以上に基づいて、リスク決定を行ってもよく、あるいは、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの１つ以上を計算してもよい。

第２の態様または第３の態様による装置のいくつかの実施形態では、以下の表１１に列挙したデータ要素のうちの１つ以上に基づいて、リスク決定を行ってもよく、あるいは、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの１つ以上を計算してもよい。

第４の態様または第５の態様による方法のいくつかの実施形態では、この方法には、以下の表１１に列挙したデータ要素のうちの１つ以上に基づいて、リスク決定を行うか、第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアのうちの１つ以上を計算することをさらに含んでもよい。

第６の態様による方法のいくつかの実施形態では、この方法には、以下の表１１に列挙したデータ要素のうちの１つ以上に基づいて、リスクスコアを計算するか、リスク決定を行うことをさらに含んでもよい。

第７の態様による方法のいくつかの実施形態では、この方法には、以下の表１１に列挙したデータ要素のうちの１つ以上に基づいて、リスクスコアを計算するか、リスク決定を行うことをさらに含んでもよい。

上記以外の特徴を単独で、あるいは上記に列挙したものおよび／または特許請求の範囲に列挙したものなどの他の任意の特徴と組み合わせたものが、特許性のある主題を含む可能性があり、現在認識されている実施形態を実施する最良の形態を例示する様々な実施形態の以下の詳細な説明を考慮すれば、当業者には明らかであろう。

詳細な説明では、添付の図面を特に参照する。

図１は、アナリティクスエンジンに提供されている、ベッドデータ、失禁検出システムデータ、バイタルサインデータおよび国際圧迫性潰瘍罹患率（ＩＰＵＰ）サーベイからのデータを示し、受信したデータの分析内容に基づいて介護者に対するリアルタイムの臨床通信を開始していることを示す、システムの概略図である。 図２は、図１と同様のシステムの概略図であり、上段の左から右に、患者用ベッドに支持された患者と、アナリティクスエンジン（図２では「ＤＳＮプラットフォーム」と表記）が患者用ベッドからデータを受信し、リスク評価メッセージを患者用ベッドとバイタルサインモニターに送り返す様子を示し、二段目には、右から左に、患者用ベッドで患者の位置をモニターし、介護者が患者の褥瘡の写真を撮る様子を示している。 図３は、図１および図２と同様のシステムの概略図である。図１および図２では、図の中央に位置するルーターが、ルーターの左側に位置する複数のデータソース機器からデータを受信し、ルーターの右側にある複数のデータ受信機器と通信していることを示している。データソース機器には、患者用ベッド、ナースコールシステムのグラフィカルルームステーション、バイタルサインモニター、患者リフト、測位システムおよび失禁検出システムが含まれ、データ受信機器には、ステータスボード、室内用ディスプレイ、アナリティクスエンジン、電子カルテ（ＥＭＲ）または健康情報システム（ＨＩＳ）サーバーおよび一組のモバイル端末が含まれる。 図４Ａは、救急部門（ＥＤ）、集中治療室（ＩＣＵ）およびメドサージ（ＭＥＤ／ＳＵＲＧ）ユニットを経た後、自宅または長期介護（ＬＴＣ）施設までの患者の移動例を示すとともに、患者が敗血症を患っているリスクまたは患者が敗血症を発症するリスクを決定するためにアナリティクスエンジンが動作する患者フロー内の位置を示す、フローチャートの一部である。 図４Ｂは、救急部門（ＥＤ）、集中治療室（ＩＣＵ）およびメドサージ（ＭＥＤ／ＳＵＲＧ）ユニットを経た後、自宅または長期介護（ＬＴＣ）施設までの患者の移動例を示すとともに、患者が敗血症を患っているリスクまたは患者が敗血症を発症するリスクを決定するためにアナリティクスエンジンが動作する患者フロー内の位置を示す、フローチャートの一部である。 図４Ｃは、救急部門（ＥＤ）、集中治療室（ＩＣＵ）およびメドサージ（ＭＥＤ／ＳＵＲＧ）ユニットを経た後、自宅または長期介護（ＬＴＣ）施設までの患者の移動例を示すとともに、患者が敗血症を患っているリスクまたは患者が敗血症を発症するリスクを決定するためにアナリティクスエンジンが動作する患者フロー内の位置を示す、フローチャートの一部である。 図５Ａは、患者を椅子またはトイレに移動させるために病室にある機器を使用することをはじめとする患者の入院および医療施設での滞在の例を示すとともに、患者に対するリスク評価を行うためにアナリティクスエンジンが動作する患者フロー内の位置を示す、フローチャートの一部である。 図５Ｂは、患者を椅子またはトイレに移動させるために病室にある機器を使用することを含む、患者の入院および医療施設での滞在の例を示すとともに、患者に対するリスク評価を行うためにアナリティクスエンジンが動作する患者フロー内の位置を示す、フローチャートの一部である。 図６は、図３と同様の別のシステムの概略図であり、用紙の左側には室内装置、装置ゲートウェイおよびステータスボードを含む病院構内の機器、用紙の中央には、エンタープライズゲートウェイ（ＨＬ７）、臨床データリポジトリ、リスクエンジンおよびアナリティクス人工知能（ＡＩ）プラットフォームを含むクラウドデバイス、用紙の右側には、モバイル端末ならびに、ＥＭＲ、ＡＤＴおよびラボのサーバーを含むサードパーティ製のソリューションを含む、別の構内機器を示している。 図７は、図３および図６のモバイル端末のモバイルアプリケーションの患者スクリーンのスクリーンショットの例であり、モバイル端末を携帯している介護者に割り当てられた患者名の一覧、それぞれの患者名の左側に部屋番号ならびに、該当する場合は、それぞれの患者名の下に全身性炎症反応症候群（ＳＩＲＳ）値および修正早期警告スコア（ＭＥＷＳ）値を含むリスクスコアを含む患者スクリーンを示している。 図８は、患者名の下に、ＭＥＷＳ値に関する追加情報が表示される「ＭＥＷＳ」ウィンドウ、ＳＯＦＡスコアに関する追加情報が表示される「敗血症関連臓器不全評価（ＳＯＦＡ）」ウィンドウおよび「ＭＯＲＳＥ転倒スケール（ＭＦＳ）」値に関する追加情報が表示される「ＭＯＲＳＥ」ウィンドウを含むとともに、患者が呼吸窮迫を経験するリスクに寄与する因子を列挙した呼吸窮迫ウィンドウと患者が敗血症を発症するリスクに寄与する因子を列挙した敗血症ウィンドウとを含む一対の「リスク寄与因子」ウィンドウも含む「リスクの詳細」画面のスクリーンショットの例である。 図９は、該当する場合、総合スコアに寄与するサブスコア情報が表示される、「ＭＥＷＳ」ウィンドウ、「ＳＩＲＳ」ウィンドウおよび「ＳＯＦＡ」ウィンドウを患者名の下に含むとともに、図８と同様の一対の「リスク寄与因子」ウィンドウも含む別の「リスクの詳細」画面のスクリーンショットの例である。 図１０は、どのバイタルサインまたは他の情報が総合ＭＥＷＳ値に寄与するサブスコア値それぞれに対応するかを示すことを含む、ＭＥＷＳ値に関するより詳細を提供する「ＭＥＷＳの詳細」画面のスクリーンショットの例であり、ここでの「ＭＥＷＳの詳細」画面は、図８または図９の「リスクの詳細」画面での「ＭＥＷＳ」ウィンドウの選択に応答して、介護者のモバイル端末に表示されている。

装置またはシステム１０は、図１に概略的に示すように、リアルタイムでの臨床データ集計用に実質的にリアルタイムでアナリティクスエンジン２０と通信する患者データのソース１２を含む。図１に示す例では、患者データのソース１２には、患者用ベッド１４、失禁検出システム１６、バイタルサインモニター１８および国際圧迫性潰瘍罹患率（ＩＰＵＰ）サーベイ２２が含まれる。患者用ベッド１４からのベッドデータには、たとえば、ベッドのサイドレールが上がっているか下がっているかを示すデータ、キャスターのブレーキがセットされているか否かを示すデータ、マットレスサポートデッキのヘッドセクションを起こす角度を示すデータ、患者用ベッド１４の上側フレームがベッドのベースフレームに対して最も低い位置にあるか否かを示すデータおよび当業者には知られているような他のベッドデータが含まれる。ベッドデータの別の例については、特に表１に関して、本明細書に援用する米国特許出願公開第２０１２／０３１６８９２Ａ１号を参照のこと。

患者用ベッド１４のいくつかの実施形態には、患者の体重を検知し、いくつかの実施形態ではベッド１４に支持されている患者の位置もモニターする、体重計システムがある。たとえば、米国特許第７，２５３，３６６号を参照のこと。同特許については、本開示と矛盾しない範囲でその内容全体を本明細書に援用し、矛盾がある場合は、本開示が優先する。また、患者用ベッド１４のいくつかの実施形態には、患者の心拍数または呼吸数を検知するための一体型のバイタルサインセンサーが含まれる。たとえば、米国特許出願公開第２０１８／０１８４９８４号Ａ１を参照のこと。同特許出願公開については、本開示と矛盾しない範囲でその内容全体を本明細書に援用し、矛盾がある場合は、本開示が優先する。したがって、いくつかの実施形態では、ベッドの上にある１つまたは複数のセンサーによって検知された、患者の体重データ、患者の位置データおよびバイタルサインデータも、ベッド１４からアナリティクスエンジン２０に送信されるデータに含まれる。

いくつかの実施形態では、失禁検出システム１６は、Ｈｉｌｌ−Ｒｏｍ Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｉｎｃ．から入手可能なＷＡＴＣＨＣＡＲＥ（商標）失禁検出システムである。適切な失禁検出システム１６のさらに詳細については、米国特許出願公開第２０１７／００６５４６４号Ａ１、同第２０１７／０２４６０６３号Ａ１、同第２０１８／００２１１８４号Ａ１、同第２０１８／０３２５７４４号Ａ１および同第２０１９／００６０１３７号Ａ１に見られる。これらの出願公開については、各々本開示と矛盾しない範囲でその内容全体を本明細書に援用し、矛盾がある場合は、本開示が優先する。失禁検出システム１６は、患者の下に配置されているシステム１６の失禁検出パッドが湿っているか乾いているかを示すデータをアナリティクスエンジン２０に伝達する。

いくつかの実施形態では、システム１６の失禁検出パッドは、患者用ベッド１４のマットレスの下かつ患者用ベッド１４のマットレスサポートデッキの上に位置する１つまたは複数のアンテナから送信されるエネルギーによって作動する受動型ＲＦＩＤタグを有する。受動型ＲＦＩＤタグからの後方散乱データは、これらの同じアンテナのうちの１つ以上で読み取られる。ある時点において複数のアンテナのうちのどのアンテナが送信アンテナになるかを制御するためのリーダーが提供され、残りのアンテナは受信アンテナである。受信アンテナを介してリーダーで受信された後方散乱データは、リーダーから医療施設のイーサネットの無線アクセスポイントへの無線伝送を介するなどの形でリーダーを介するか、あるいは、リーダーが有線接続などを介してベッドの回路に通信可能に接続されている本実施形態ではベッド１４の回路を介して、アナリティクスエンジン２０に伝達される。

バイタルサインモニター１８は、たとえば、心電計（ＥＣＧまたはＥＫＧ）、脳波計（ＥＥＧ）、心拍数モニター、呼吸数モニター、体温モニター、パルスオキシメーター、血圧モニターなどを含む。いくつかの実施形態では、モニター１８は、ベッド１４とは分離されたスタンドアロンの装置である。いくつかの実施形態では、バイタルサインモニター１８の少なくとも１つは、ニューヨーク州スコーネレスフォールズのＷｅｌｃｈ Ａｌｌｙｎ，Ｉｎｃ．から入手可能なＣＯＮＮＥＸ（登録商標）スポットモニターである。上述したように、いくつかの実施形態では、ベッド１４には、それ自体に、一体型のバイタルサインセンサーが含まれる。したがって、バイタルサインモニター１８またはベッド１４からアナリティクスエンジン２０に提供されるバイタルサインデータには、心拍数データ、呼吸数データ、体温データ、パルスオキシメトリーデータ、血圧データなどのうちのいずれか１つ以上が含まれる。

ＩＰＵＰサーベイ２２には、１）患者がいるユニット、２）患者の年齢、３）患者の性別、４）患者が失禁しているか否か、５）患者に失禁関連皮膚炎が認められるか否か、６）システム１６の失禁検出パッドが使用されているか否か、７）患者が医療施設に入院して以来、入院したままでいる期間、８）患者のベッド１４の表面の種類（たとえばマットレス）、９）患者と支持面との間のリネンの層の数（おむつおよびブリーフを含む）、１０）使用されるリネンの種類、１１）患者の可動性状態（たとえば、完全に不動、体重移動が小さいが横向きになれない、自分で横向きになることができるが、立つためには介助が必要である、自力で移動できるなど）、１２）観察位置（たとえば、仰臥位、側臥位、伏臥位、椅子または起立）、１３）患者が入院している間に患者リフトが使用されたか否か、１４）ベッドの中で患者のかかとが高くなっているか否か、１５）患者の身長（または幼児の場合は体長）、１６）患者の体重、１７）新生児の体重（グラム）、１８）救急救命室（ＥＲ）にいた時間、１９）手術室（ＯＲ）にいた時間、２０）入院から２４時間以内に患者の皮膚が評価されたか否か、２１）入院から２４時間以内に褥瘡の評価内容が文書化されたか否か、２２）入院時に使用されたリスク方法、２３）入院中に決定されたリスクスコア、２４）使用された最新または現在のリスク評価方法、２５）最新または現在のリスクスコア、２６）最新のリスク評価の文書化（たとえば、現在のサーベイ前の最新の圧迫性潰瘍／褥瘡リスク評価以降の時間と最新のリスク評価の内容が文書化されているか否か）、２７）患者に褥瘡のリスクがあると判断されたか否か、２８）リスクのある患者に対して過去２４時間に褥瘡防止プロトコールが実施されているか否か、２９）過去２４時間以内に皮膚の評価内容が文書化されたか否か、３０）過去２４時間以内に圧力再分配表面が確実に使用されたか否か、３１）過去２４時間以内に患者の位置替えが規定どおりに行われたか否か、３２）過去２４時間以内に患者が栄養補給を受けたか否か、３３）過去２４時間以内に水分管理がなされたか否か（たとえば、表面でのエアロスの少ない機能または寝床内気候管理機能の使用など）、３４）患者の拘束が使用されているか否か、３５）使用されている拘束の種類、３６）使用されている拘束のカテゴリー、３７）拘束の使用の妥当性、３８）持続的静静脈血液濾過（ＣＶＶＨ）／持続的静静脈血液透析（ＣＶＨＤ）／大腿ラインが患者と共に使用されているか否か、３９）患者に糖尿病が認められるか否か、４０）患者が体外式膜型人工肺（ＥＣＭＯ）を使用しているか否か、４１）患者に敗血症が認められるか否か、４２）患者に血管疾患が認められるか否か、４３）患者が昇圧剤を使用しているか否かまたは患者の平均血圧（ＭＡＰ）が低いか否か、４４）患者が換気されているか否か、４５）患者に褥瘡が認められるか否か、４６）褥瘡の詳細（たとえば、右または左のかかと、仙骨、肩甲骨などの創傷の位置；各創傷の病期；各創傷が入院時に存在したか否か；各創傷がユニット到着時に存在したか否か；創傷の文書化）、４７）いずれかの褥瘡が装置に関連しているか否か、４８）装置の種類（４７の答えが「はい」の場合）および４９）褥瘡が文書化されるまでの日数（圧褥瘡が施設で生じたものである場合）などの情報が含まれる。ＩＰＵＰサーベイからのデータは、アナリティクスエンジン２０に伝達されたデータの中にある。ＩＰＵＰサーベイデータは、ＰＣまたはタブレットコンピュータまたは他の何らかのコンピューター装置を使用して、介護者が入力することを理解されたい。

本開示によれば、アナリティクスエンジン２０は、ソース１２から受信したデータを処理し、紐付けられた患者についてのリスク評価を行う。以下でさらに詳細に論じるように、リスク評価には、患者が敗血症を発症するリスク、患者に褥瘡（ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｉｎｊｕｒｙ）（たとえば、褥瘡（ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｓｏｒｅ）または褥瘡性潰瘍）が生じるリスクおよび患者が転倒するかもしれないリスクを決定することが含まれる。これらの評価を、本明細書では敗血症リスク評価、褥瘡リスク評価および転倒リスク評価と呼ぶ。本開示では、アナリティクスエンジン２０がソース１２から受信したデータに基づいて患者に関する他のリスク評価を行うことができると考えられる。このようなリスク評価は、データを提供するソース１２の種類と、複数のソース１２からのデータと特定の患者のリスクとの間の比較的密接な相関関係の識別に依存している。

依然として図１を参照すると、リスク評価の内容は、臨床的洞察２４に基づいてリスク評価を調整または無効にすることができる介護者または臨床医に提供される。本明細書では、「介護者」および「臨床医」という用語を同義のものとして用いる。臨床的洞察２４に基づくリスク評価内容の調整または無効化は、ワークステーションのパーソナルコンピューター、マスターナースステーションのマスターナースコンピューター、介護者が携帯するスマートフォンやタブレット型コンピューターといったモバイル端末などのコンピューター（図示せず）を使用して実施される。いくつかの実施形態では、リスク評価の内容は各々、上限と下限を含めてその間の値の範囲内での数値スコアになる。したがって、患者に関する介護者の情報および介護者の経験に照らすと調整が正当であるか望ましい場合に、介護者は、アナリティクスエンジン２０から出力されるリスク評価スコアを変更することができる。

アナリティクスエンジン２０によって行われたリスク評価と、臨床的洞察２４により介護者が調整を行ったのであればその調整内容とに基づいて、図１に概略的に示すように、臨床サービスおよび行為２６を決定するのにリスク評価が使用される。アナリティクスエンジン２０によって行われるリスク評価ならびに実施される臨床サービスおよび行為２６の最終目標は、図１の画期的転帰ブロック２８に示すように、患者の転帰を改善することである。たとえば、患者が敗血症であるか、リスク評価で敗血症のリスクが高い場合、臨床医は、患者に高流量酸素療法を施し、ラクテートレベルやヘモグロビンレベルの検査などの臨床検査用に採血し、抗生物質を静脈内投与し、静脈内輸液をし、毎時尿量測定を行うサービスおよび行為２６（敗血症プロトコールとも呼ばれる）のうちの1つまたは２つ以上を実施することができる。

患者が褥瘡であるか、リスク評価で褥瘡のリスクが高い場合、臨床医は、連続的に身体を長軸上に回転させる治療法（ＣＬＲＴ）または交互圧迫療法などの患者支持面療法、患者の圧迫性潰瘍または創傷に真空創傷包帯を巻き、別の創傷評価用に創傷の画像を撮像し、患者の動きをモニターして、患者がベッド１４の中で自ら適切な頻度で体位を変えていることを確認するサービスおよび行為２６（褥瘡プロトコールとも呼ばれる）のうちの１つ以上を実施することができる。

患者に転倒リスクがあるか、リスク評価で転倒のリスクが高い場合、臨床医は、ベッドの回路および／または遠隔コンピューター（たとえば、ベッド状態コンピューターまたはナースコールコンピュータ）がベッド１４上の患者の位置をモニターする、指定されたサイドレールがその上昇位置にあることを確認するためにサイドレールの位置をモニターする、キャスターのブレーキがかかっていることを確認するためにキャスターのブレーキ状態をモニターする、ベッド１４の上側フレームがベッド１４のベースフレームに対して低い位置にあることを確認するためにベッド１４の上側フレームの位置をモニターすることになる転倒リスクプロトコールをベッド１４で有効にする、患者とベッド１４のマットレスとの間に失禁検出システム１６の失禁検出パッドを入れる、ベッドの隣に歩行器をおく、患者の近くに適切な食物および／または水を供給するサービスおよび行為２６（転倒プロトコールとも呼ばれる）のうちの１つ以上を実施することができる。

ここで図２を参照すると、患者用ベッド１４の周囲で発生する様々な活動を概略図で示し、この概略図には、これらの活動に基づくデジタルセーフティネット（ＤＳＮ）プラットフォーム３０の態様も開示する。ＤＳＮプラットフォームには、アナリティクスエンジン２０が含まれる。また、ＤＳＮプラットフォームには、パワーオーバーイーサネット（ＰｏＥ）スイッチ、ベッド１４を含む多数のソース１２からデータを受信してリスク評価情報を複数の出力装置３４に送るルーターまたはゲートウェイ３２（本明細書では、これらの用語を同義のものとして用いる）も含まれる。出力装置３４には、アナリティクスエンジン２０によって実行されるリスク評価に関する視覚的情報を提供するナースコールシステムのグラフィカルディスプレイ３６とインジケータ３８（ドームライトとも呼ばれる）が含まれる。

図２の左上の画像の下にある箇条書きの黒丸は、ベッド１４に入院患者がいること、患者に対する最初の評価が行われたことを示している。最初の評価に関連して、患者の病歴を取得し、患者の初期バイタルサインと体重を測定し、ベースラインの褥瘡リスクを評価し、疑わしい褥瘡の写真をカメラ４０、たとえばオーストラリアのアデレードのＬＢＴ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｓ Ｌｔｄ．から入手可能なＷＯＵＮＤＶＵＥ（商標）４０で撮影して創傷評価用にアナリティクスエンジン２０にアップロードする。図２の左上の画像と上中央の画像との間に位置する矢印４２は、左上の画像の下にある箇条書きに関連するデータが、上中央の画像のＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジンに伝達されることを示している。

図２の上中央の画像の下にある箇条書きの黒丸は、ＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０が、患者が敗血症を発症するリスクの評価に関連して敗血症プロトコールを実施していることを示している。患者の敗血症リスクは、１から５の範囲で階層化または正規化されている。患者の体温、患者の動き、ベッド１４の患者支持面（マットレスとも呼ばれる）の表面の状態をモニターすることを含めて、患者の状態はモニターされている。本開示によれば、ＤＳＮプラットフォーム３０は、患者が転倒するリスクの評価に関連して転倒プロトコールも実施し、患者の褥瘡リスクを評価することに関連して褥瘡プロトコールも実施する。転倒リスクおよび褥瘡リスクも、アナリティクスエンジン２０によって、一例として、１から５のスコアの範囲に階層化または正規化されている。他の実施形態では、敗血症リスク、転倒リスクおよび褥瘡リスクの各々のリスク範囲は、０から５である。したがって、敗血症リスク、転倒リスクおよび褥瘡リスクは各々、最大値（たとえば、一例として、５）が同一であり、最小値（一例として、０または１）も同一である。他の実施形態では、上限が１０、２０、２５、３０など、５を超える異なるリスク範囲が使用される。

また、図２の上中央の画像の下には、ＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０によって決定されたリスクレベルまたはスコアがＤＳＮプラットフォーム３０をあちこちで出力装置３４に（すなわち、医療施設全体の複数箇所で）表示されることを示すとともに、巡回プロトコールが、患者の敗血症、転倒および褥瘡のリスクについて決定されたリスクスコアのうちの１つ以上に基づいて調整されることを示す箇条書きがある。グラフィックディスプレイ３６では、いくつかの実施形態ではスコアの実際の値が表示されるのに対し、ドームライト３８では、リスクスコアに基づいてドームライトの一部が特定の方法で照明される。たとえば、リスクスコアのうちのいずれかが４または５である場合、ドームライト３８で赤色の光を点灯させればよいが、各々のリスクスコアが２または３だけである場合、ドームライト３８で黄色または琥珀色の光を点灯させればよい。リスクスコアがすべて低いレベル（たとえば、場合によって０または１）にある場合、ドームライトの患者のリスクに関する部分は消えたままである。このようなドームライト３８の照明方式は一例としてあげたものであり、敗血症リスク、転倒リスク、褥瘡リスクに対応する３つのリスクライト領域がドームライト３８にあり、それぞれのリスクライト領域が、関連するリスクの異なるリスクレベルスコアに対して赤、黄／琥珀色に照らされるか、消灯状態となるような形でドームライト３８のいずれかの部分または箇所に各リスクスコアを割り当てることを含む他の照明方式も、本開示の範囲内である。ドームライトの他のゾーンには、たとえば、介護者が部屋にいるか否か、部屋にいる患者がナースコールを発信したか否か、部屋の中にある機器のアラームが作動しているか否かが示される。これには、半個室の場合に、２人の患者のうちのどちらがナースコールを発信したか、アラームを発している機器に関連しているのはどちらの患者なのか、ということも含む。白、緑、青、紫など、赤と黄色／琥珀色以外の色で点灯する部分のあるドームライトも、本開示の範囲内である。

巡回プロトコールを調整することに関して、いくつかの実施形態では、１つまたは複数のリスクスコアが高い（たとえば、レベル４または５）場合またはリスクスコアがあるレベルから次のレベルに上がった（たとえば、レベル２からレベル３に増加した）場合に、巡回間隔または介護者による巡回の間の時間（すなわち、割り当てられた介護者が患者の様子をみる必要があるときの間の時間）が短縮される。本開示では、リスクスコアが高いほど、巡回間隔が短くなると考えられる。巡回間隔を決定するために２つまたは３つのリスクスコアを合計することをはじめとして、巡回間隔の時間とリスクスコアのレベルとの相関関係をどのようにするかは、システムプログラマまたは管理者の判断に委ねられる。図２の上中央の画像と右上の画像との間に位置する矢印４４は、上中央の画像の下にある箇条書きに関連する活動がＤＳＮプラットフォーム３０によって行われた後、ベッド１４およびバイタルサイン機器１８（および本明細書に開示する他の機器）が、動的かつリアルタイムでのリスク評価のためにアナリティクスエンジン２０にデータを提供しつづけることを示している。

いくつかの実施形態では、巡回間隔の調整は、リスクスコアの増減に応じて動的に、自動的に、かつ実質的にリアルタイムで行われる。したがって、概念を説明するための任意の１つの例を示すと、リスクスコアがたとえばレベル３からレベル４に上がった場合、巡回間隔は自動的に４時間から２時間に短縮され、リスクスコアがたとえばレベル４からレベル３に下がった場合、巡回間隔は自動的に２時間から４時間に延長される。巡回間隔は、いくつかの実施形態では、ＥＭＲコンピューターもしくはサーバー、あるいはナースコールのコンピューターもしくはサーバーによって追跡および変更される。巡回間隔の調整は、いくつかの実施形態では、巡回間隔を制御するコンピューターまたはサーバーでの人間による入力または関与なしに行われる。他の実施形態では、介護者もしくは臨床医または他の管理者が、巡回コンピューターで入力を行うことで、巡回間隔の変更を承認する。いずれの場合も、いくつかの実施形態では、影響を受ける介護者のモバイル端末に巡回間隔変更通知が送信される。

本明細書で使用する「実質的にリアルタイムに」という表現は、リスクスコアに寄与するデータの測定結果または値が受信され、リスクスコアの再計算のために処理される時間を意味する。ごくわずかであるが例を挙げると、いくつかの機器１２では、毎分１回または毎秒１回だけ読み取りができ、他の機器では毎秒１００回の読み取りができる。本開示では、新たなデータポイントが受信されるたびにアナリティクスエンジン２０でリスクスコアを再計算することが考えられ、これが本開示では「実質的にリアルタイム」であるとみなされる。また、本開示では、受信した測定結果または値が前回の測定結果または値から変化した場合にのみ、アナリティクスエンジン２０でリスクスコアを再計算することが考えられる。したがって、一定の値が何度も何度も送信されると、アナリティクスエンジンでは、寄与する測定結果値または値のうちの１つが変化するまでリスクスコアを再計算せず、これも本開示では「実質的にリアルタイム」であるとみなされる。

図２の右上の画像の下にある箇条書きの黒丸は、アナリティクスエンジン２０による動的な患者のリスク評価に、患者支持面の状態が褥瘡リスクの低下と一致するか否か、あるいは、褥瘡リスクが高まる方向に患者支持面の状態が変化したか否かの継続的なモニターが含まれることを示している。たとえば、ベッド１４のマットレスの袋から空気が漏れて相当量の空気が失われると、患者がマットレスで底づきして、患者が袋で支えられるのではなくその下にあるマットレスサポートデッキの上に支持されるようになってしまうほど袋圧が低下することがある。そのような状況は、患者に褥瘡が生じ得るリスクを高める。本開示によれば、アナリティクスエンジン２０による動的リスク評価には、モニター１８またはベッド上のバイタルサインセンサーによって検知される患者のバイタルサインが一貫して望ましい範囲内にあるか否か、またはバイタルサインが、患者の健康状態が悪化していることを示すような形で変化しているか否かをモニターすることが含まれる。後者の状況が検出されると、患者の敗血症リスクスコアが増加する。さらに本開示によれば、アナリティクスエンジン２０による動的リスク評価には、患者が部屋で眠っているか、あるいは患者が動いている、興奮している、痛みがあるか否かを判断することを含み、前者の場合、患者の転倒リスクスコアが小さくなり、後者の場合は患者の転倒リスクスコアが大きくなる。患者のリスクスコアが増減すると、変化するリスクレベルに合わせて患者の臨床プロトコールが調整される。

図２の右上の画像と右下の画像との間に位置する矢印４６は、ある期間の経過後に、ベッド１４の上にいる患者の他の状態が検出される場合があることを示している。図２の右下の画像の下にある箇条書きに示されるように、長期間にわたって患者の動きがない、患者の動きが閾値を下回るといった患者の変化がベッド１４で検出された場合および／または問題のある表面の変化が検出された場合、アナリティクスエンジン２０によって実行される褥瘡アルゴリズムで褥瘡のリスクが高まったと判断し、患者の褥瘡スコアが増加する。さらに、褥瘡スコアの増加に応答して、アナリティクスエンジン２０は、１人または２人以上の介護者に対して、褥瘡リスクが高まった旨の１または２以上のアラームを開始し、いくつかの実施形態では、巡回時間を自動的に短縮するなどの褥瘡防止プロトコールを自動的に起動および／または患者の体位を変える、ベッド１４の体位変換補助機能を定期的に（たとえば、１時間ごとまたは２時間ごとに）作動させる、ベッド１４のマットレスの交互圧迫治療を施す、あるいは、ベッド１４のマットレスのＣＬＲＴ治療を施すようリマインダメッセージを介護者に送るなどの表面治療プロトコールを実施する。

アナリティクスエンジン２０がベッド１４またはバイタルサインモニター１８からデータを受信し、転倒リスクスコアまたは敗血症リスクスコアが増加すると、ＤＳＮプラットフォーム３０も同様に応答して、介護者にスコアが増加した旨をアラームで通知する。たとえば、患者の心拍数が増えて患者の動きも増えていれば、患者がベッド１４から出ようとしていることを示す場合があるため、それに伴って転倒リスクスコアを増加させることができる。別の例として、患者の心拍数または呼吸は増えたが、患者の動きがないか患者の動きが閾値を下回っていることから患者が昏睡状態にあることが示されると、これは敗血症リスクが増加することを示す場合があるため、それに伴って敗血症リスクスコアを増加させることができる。

リスクスコアが増加するこれらの各場合において、いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０が患者に割り当てられた１人または２人以上の介護者に対するアラートを開始する。そのようなアラートは、１人または２人以上の介護者それぞれが携帯しているモバイル端末（たとえば、ポケットベル、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートフォンまたはタブレット型コンピューター）に送信されてもよい。このようなアラートを、システム１０のグラフィカルディスプレイ３６およびドームライト３８にも表示することができる。褥瘡スコアが増加した場合のように、アナリティクスエンジン２０によって、それぞれ転倒リスクスコアの増加または敗血症リスクスコアの増加に応答して、転倒リスクプロトコールまたは敗血症プロトコールを自動的に開始してもよい。

本開示によれば、アナリティクスエンジン２０は、アナリティクスエンジン２０との双方向通信用に構成された通信回路を装備したベッド１４およびモニター１８などのソース１２に、リスクスコアデータまたはメッセージを提供する。したがって、いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０から１つまたは複数のソース１２で受信されたメッセージによって、ソース１２のリスク低減プロトコールまたは機能が自動的に起動される（たとえば、マットレスの交互圧迫機能が自動的にオンになる、あるいは、ＩＶ抗生物質のデリバリー用静注ポンプが自動的にオンになる、あるいは、ベッドの離床／患者位置モニター機能が自動的にオンになるなど）。いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０からそのようなメッセージを受信する、ベッド１４およびモニター１８などのソース１２のグラフィカルディスプレイは、褥瘡リスクスコア、転倒リスクスコアおよび敗血症リスクスコアのうちの１つ以上が増加していることを示し、適切な場合には、ソース１２のリスク低減プロトコールまたは機能が自動的にオンになったか起動されていることも示すメッセージを表示する。

図２の右下の画像と左下の画像との間に位置する矢印４８は、リスクスコアが増加した患者の病室に介護者が行ったことを示している。したがって、図２の左下の画像の下にある箇条書きに示すように、褥瘡スコア、転倒リスクスコアまたは敗血症リスクスコアが増加したことに応答して、アナリティクスエンジン２０は、割り当てられた１人または２人以上の介護者に対して、直ちに患者の病室に行き、患者に関与するようにとのアラートまたは通知を開始する。介護者が病室に到着すると、その時点で、リスクスコアの増加につながったいくつかのリスク因子に対処することができる。たとえば、転倒リスクスコアの増加に応答して、介護者は患者がトイレに行くのを介助することができ、褥瘡リスクスコアが増加した患者に対して、介護者がマットレス回転補助機能または治療機能をオンにすることができ、あるいは、敗血症リスクスコアが上昇した患者には、介護者がＩＶ抗生物質の投与を開始することができる。

介護者が患者の転倒リスク、褥瘡および／または敗血症に伴う需要に対処した後、アナリティクスエンジン２０に提供されるデータは、場合によっては、それぞれのリスクスコアを自動的に下げることになる。しかしながら、場合によっては、介護者は、アナリティクスエンジン２０に対して臨床的洞察２４を提供し、それによって、介護者が患者の需要に対処した後にリスクスコアが低下する。褥瘡スコアが増加した場合、いくつかの実施形態では、患者の褥瘡スコアの決定に関連して、最新の褥瘡データが使用されるように、病室に行った介護者は、アナリティクスエンジン２０にアップロードするためにカメラ４０を使用して患者の褥瘡の写真を撮る必要が生じる場合がある。

ここで図３を参照すると、ルーターまたはＰｏＥスイッチ３２を介してアナリティクスエンジン２０にデータを提供するシステム１０の追加のソース１２が示されている。図３の追加のソース１２には、グラフィカルルームステーション５０、患者リフト５２および測位システム５４が含まれる。グラフィカルルームステーション５０は、インディアナ州ベイツビルのＨｉｌｌ−Ｒｏｍ Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｉｎｃ．から入手可能なＮＡＶＩＣＡＲＥ（登録商標）ナースコールシステムなどのナースコールシステムの一部として含まれる。ルームステーション５０が含まれる適切なナースコールシステムのさらに詳細については、米国特許第７，７４６，２１８号、同第７，５３８，６５９号、同第７，３１９，３８６号、同第７，２４２，３０８号、同第６，８９７，７８０号、同第６，３６２，７２５号、同第６，１４７，５９２号、同第５，８３８，２２３号、同第５，６９９，０３８号および同第５，５６１，４１２ならびに、米国特許出願公開第２００９／０２１７０８０号Ａ１、同第２００９／０２１４００９号Ａ１、同第２００９／０２１２９５６号Ａ１および同第２００９／０２１２９２５号Ａ１に見いだすことができ、これらの公報については、それぞれの教示内容が本開示と矛盾しない範囲でその内容全体を本明細書に援用し、矛盾がある場合は、本開示が優先する。ルームステーション５０は、介護者がアナリティクスエンジン２０による分析用に臨床的洞察２４をシステム１０に提供するのに使用するソース１２のうちの１つである。

患者リフト５２は、たとえばストレッチャー、椅子または車椅子への移動のために患者をベッド１４から持ち上げるのに使用されたことに応答して、ルーター３２を介してアナリティクスエンジン２０にデータを提供する。患者をベッド１４に移動させたり、ベッド１４から出したりするのに患者リフト５２を使用する必要があるという事実は、患者が自分でベッド１４から出て歩き回ることができない、あるいはベッドに戻ることができないため、患者が転倒リスクであることを示している。したがって、患者を動かすのに患者リフト５２が使用されたことに応答して、アナリティクスエンジン２０によって、転倒リスクスコアが増加する。さらに、患者をベッド１４に移動させたりベッド１４から出したりするのに患者リフト５２を使用することが、その患者に褥瘡が生じるリスクが外来患者よりも高いことを示す場合もある。たとえば、リフト５２は、対麻痺または四肢麻痺の患者の移動に使用されることが多く、そのような患者は、ベッドにいる間、体重を移動させて褥瘡が生じる機会を減らすことがあまりできない。また、患者用リフトで使用されるスリングが原因で、患者の臀部や仙骨部などの患者の一部に高い界面圧が生じる場合があり、これも褥瘡を生じるリスクを高める場合がある。したがって、いくつかの実施形態では、リフト５２の使用は、患者の転倒リスクスコアの増加だけでなく、患者の褥瘡スコアの増加にもつながる。

図３の患者リフト５２の例示的な画像は、病室に設置されたフレームワークに取り付けられているオーバーヘッドリフト５２である。他の種類の患者リフト５２は、使用する際には車輪で病室まで移動される移動式患者リフトを含む。図３には一組の無線通信アイコン５６があり、ネットワーク１０のソース１２のうちのいくつかが、たとえば１箇所以上の無線アクセスポイント（図示せず）を介するなどしてゲートウェイ３２と無線通信することを示す。特に、図３のアイコン５６は、ベッド１４、モニター１８、患者リフト５２、測位システム５６の構成要素および失禁検出システム１６の構成要素がゲートウェイ３２と無線通信することを示している。図３においてソース１２からゲートウェイ３２までのびている線は、無線通信に加えて、またはその代わりに、ソースがゲートウェイ３２と有線接続を介して通信できることを示している。

いくつかの実施形態では、無線通信が可能なソース１２は、この目的のための専用回路を有する。上記に代えてまたは上記に加えて、ベッド１４、モニター１８、患者リフト５２および失禁検出システム１６の構成要素などのソース１２に測位システム５４の位置特定タグが取り付けられる。いくつかの実施形態では、システム５４の位置特定タグは、介護者および／または患者にも取り付けられる。位置特定タグは、医療施設全体の様々な固定位置に設置された送受信機または受信機に無線信号を送信するための送信機を含む。いくつかの実施形態では、タグは、固定された送受信機からの無線信号を受信する受信機または送受信機を有する。たとえば、バッテリ電力を節約するために、位置特定タグは、固定された送受信機のうちの１つから無線信号を受信したことにのみ応答して、タグ識別（ＩＤ）データを含む情報を送信することができる。固定された受信機または送受信機は、位置ＩＤ（または医療施設の位置と互いに関連している固定された受信機／送受信機ＩＤ）を、固定された様々な送受信機とは離れたところにある測位サーバーに通信する。測位サーバーで受信したタグＩＤおよび位置ＩＤに基づいて、ソース１２の様々なタグ付き機器、タグを身につけた介護者およびタグを身につけた患者の位置が、測位サーバーによって決定される。

上記の説明を念頭におき、いくつかの実施形態では、測位システム５４によって移動式患者リフト５２が病室にあると判断されると、アナリティクスエンジンは、患者の褥瘡リスクスコアおよび／または転倒リスクスコアを増加させる。測位システム５４によって何らかの機器が病室にあると判断された場合に、アナリティクスエンジン２０が敗血症リスクスコアも同様に増加させてもよい。たとえば、心拍数モニター、呼吸数モニターおよび血圧モニターがいずれも、ある閾値の時間にわたって病室内にある場合、いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０が敗血症リスクスコアを増加させる。病室内のＩＶ抗生物質のバッグまたはボトルに位置特定タグが付いている場合、いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０が敗血症リスクスコアを増加させる。

パッドに取り付けられた位置特定タグが測位システム５４によって検出されるか、ベッド１４の回路によって失禁検出パッドが検出されるか、あるいは、おそらくはナースコールシステムを介して失禁検出システム１６のリーダーによってアナリティクスエンジン２０にデータが提供されることで、失禁検出システム１６の失禁検出パッドが病室内にあると判断されると、いくつかの実施形態では、患者の転倒リスクスコアおよび／または患者の褥瘡スコアがアナリティクスエンジンによって増加する。失禁検出パッドが患者と一緒に使われることは、患者が自分でベッド１４から出てトイレに行けるほど歩行可能ではないことを示し、したがって、患者は転倒リスク患者である。さらに、失禁検出パッドが患者と一緒に使われることは、患者が自分のベッド１４から出られない場合があることを示しており、これは、褥瘡が生じるリスクを高める。いくつかの実施形態では、患者が失禁検出パッドを汚したが、その後パッドが汚れのないパッドと交換される前に閾値時間のあいだ患者の下にあることを失禁検出システム１６が検出したのに応答して、する。水分や湿気に長時間さらされると、アナリティクスエンジンが褥瘡リスクスコアを増加させる。湿った状態や濡れた状態に長時間おかれると、患者に褥瘡が生じる可能性が高くなるためである。

いくつかの実施形態では、測位システム５４は、タグのある位置から１フィート（３０．４８ｃｍ）以下の範囲内で少なくとも３つの固定された送受信機と通信する各位置特定タグの位置を決定することができる高精度測位システム５４として動作する。本開示によって考えられる高精度測位システム５４の一例が、超広帯域（ＵＷＢ）測位システムである。ＵＷＢ測位システムは、３．１ギガヘルツ（ＧＨｚ）から１０．６ＧＨｚの周波数範囲内で動作する。この点に関して適切な固定された送受信機にはＷＩＳＥＲメッシュアンテナノードが含まれ、この点に関して適切な位置特定タグにはミニトラッカータグが含まれ、これらはいずれもノースカロライナ州ローリーのＷｉｓｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．から入手可能であり、ＷＩＳＥＲ ＬＯＣＡＴＯＲ（商標）システムとして市販されている。他の製造業者から入手可能なＵＷＢ測位システムも同様に使用することができる。いくつかの実施形態では、高精度測位システム５４では、位置特定タグの位置を決定するために、双方向測距、クロック同期および到着時間差（ＴＤＯＡ）技術を使用する。ＵＷＢ測位システムにおけるこれらの技術の使用については、たとえば、国際出願公開第ＷＯ２０１７／０８３３５３ Ａ１（本開示と矛盾しない範囲でその内容全体を本明細書に援用し、矛盾がある場合は、本開示が優先する）を参照のこと。

測位システム５４が高精度測位システム５４である実施形態では、特定のリスクスコアを上げるか下げるかを決定するための一層きめ細かい一組の規則をアナリティクスエンジン２０で実施することができる。たとえば、室内で患者リフト５２を検出または室内で失禁検出パッドを検出したことに応答して転倒リスクスコアおよび／または褥瘡スコアを増加させるのではなく、リフト５２または失禁検出パッドと患者用ベッド１４との相対位置が特定の基準を満たす場合にのみ、特定のリスクスコアがインクリメントされる。たとえば、オーバーヘッドリフト５２の電動リフトハウジングおよび／またはスリングバーが病院用ベッド１４の設置面上にあると決定されるまで、転倒リスクおよび／または褥瘡リスクスコアがインクリメントされることはない。このようにすれば、オーバーヘッドリフト５２が特定の患者で使用されてはおらず、単にベッド１４の横または部屋の隅に格納されているにすぎない場合に、リスクスコアが増加またはインクリメントされることはない。同様に、２、３の例をあげるだけだが、移動式リフト５２がベッド１４または患者の１フィートまたは２フィートなどの閾値の距離内にあると判断されるまで、転倒リスクスコアおよび／または褥瘡リスクスコアがインクリメントされることはない。さらに同様に、失禁検出パッドが病院用ベッド１４の設置面にあると決定されるまで、転倒リスクスコアおよび／または褥瘡リスクスコアがインクリメントされることはない。

さらに図３を参照すると、出力装置３４のグラフィカルディスプレイ３６には、ステータスボード５８、グラフィカルオーディオステーション５０および介護者のモバイル端末６０が含まれる。図３の例示的なモバイル端末６０はスマートフォンであるが、上述のように、モバイル端末６０には、ポケットベル、ＰＤＡ、タブレット型コンピューターなども含まれる。ステータスボード５８は医療施設内のマスターナースステーションに配置されていることが多いが、必要に応じてスタッフの休憩室、廊下などの他の場所に配置しても構わない。いくつかの実施形態では、ステータスボード５８はナースコールシステムの一部として含まれる。この点に関して、たとえば、米国特許第８，７７９，９２４号を参照のこと。同特許については、本開示と矛盾しない範囲でその内容全体を本明細書に援用し、矛盾がある場合は、本開示が優先する。本開示では、ステータスボードが、ステータスボード上に一覧表示されたそれぞれの患者について、転倒リスクスコア、褥瘡リスクスコアおよび敗血症リスクスコアを表示するための別のフィールドを有すると考えられる。

図３から明らかなように、グラフィカルルームステーション５０は、アナリティクスエンジン２０にデータを提供するためのソース１２と、アナリティクスエンジン２０からのデータを表示するための出力装置３４としての両方の役割を果たす。このため、グラフィカルルームステーション５０には、ルームステーション５０のある部屋にいる患者の転倒リスクスコア、褥瘡リスクスコアおよび敗血症リスクスコアを表示するためのフィールドのある表示画面もある。いくつかの実施形態では、ステーション５０は、他の部屋にいる患者のリスクスコアを取得して表示するように動作可能である。したがって、ある部屋でルームステーション５０を使用している介護者が、別の部屋にいる患者について、マスターナースステーションの看護師などの別の介護者と通信している可能性があり、話題にのぼっているその他の患者に関するリスクスコアを含む情報を引き出すことができる。

モバイル端末６０には、患者のリスクスコアを表示するためのフィールドを有する画面もある。いくつかの実施形態では、介護者のモバイル端末６０にモバイルソフトウェアアプリケーションが提供され、他の介護者に割り当てられた患者のリスクスコアではなく、自分に割り当てられた患者のリスクスコアだけを見ることができるなど、介護者がアクセスできる情報を制限するように動作する。さらに、本開示では、介護者に割り当てられた患者のうち誰かのリスクスコアが変化するたびに、その介護者のモバイル端末にポップアップウィンドウを表示してもよいと考えられる。いくつかの実施形態においてモバイル端末６０に表示される画面の例を、図７から図１０を参照して後述する。

図３の例に示すように、電子カルテ（ＥＭＲ）または健康情報システム（ＨＩＳ）サーバー６２も、ＰｏＥスイッチ３２を介してアナリティクスエンジン２０と通信可能に接続されている。サーバー６２は、医療施設の様々な患者のリスクスコアを示すための表示画面を有する、１台以上のＥＭＲまたはＨＩＳコンピューター（図示せず）に接続されている。いくつかの実施形態では、サーバー６２は、アナリティクスエンジン２０が様々な患者のリスクスコアを決定することに関連して使用するデータのソース１２でもある。また、アナリティクスエンジン２０は、図３に示すように、ゲートウェイ３２を介してモノのインターネット（ＩｏＴ）ネットワークまたはプラットフォーム６４と通信可能に接続されている。プラットフォーム６４は、複数の医療施設から情報を受信し、入ってくる情報を分析してリスク低減プロトコールに対するベストプラクティスを特定するように動作する。ベストプラクティスは、そのようなベストプラクティスについての情報の受信を申し込むことができる他の医療施設と共有される場合がある。ベストプラクティス情報には、リスク評価アルゴリズムで使用する関連のある閾値、患者のリスクを最小限に抑えるために標準的なケアで実施される手順、患者のリスクスコアが上がったことに応じて講じる是正措置などを含んでもよい。また、プラットフォーム６４では、たとえば、患者の転帰を予測するための分析を実施し、その予測内容を加入している医療施設に伝達することができる。

図３に示すように、アナリティクスエンジン２０は、ソース１２、出力装置３４、サーバー６２およびプラットフォーム６４のいくつかまたはすべてと双方向での通信を行う。アナリティクスエンジン２０は、上述した様々なアルゴリズムおよび規則に従って構成された分析用ソフトウェアを実装する、１台以上のサーバーまたは他のコンピューターを含む。図１から図３は基本的には概略であって、システムまたは装置１０が実装されるそれぞれの医療施設にある上述したシステム１０の装置がそれぞれ他のネットワークインフラストラクチャによって通信可能に相互接続されることは、理解できよう。ネットワークインフラストラクチャの別の概略的な例については、図６を参照して後述する。

図４Ａから図４Ｃを参照すると、フローチャート７０に、ブロック７２で示す救急部門（ＥＤ）またはブロック７４で示す手術室から始まって、ブロック７６で示す集中治療室（ＩＣＵ）またはメドサージ（ＭＥＤ／ＳＵＲＧ）ユニットに進み、その後、ブロック７８で示す自宅または長期介護（ＬＴＣ）施設もしくは特殊看護施設（ＳＮＦ）に進む患者の移動例を示す。フローチャート７０は、敗血症であるか敗血症を発症する患者のリスクを決定するためにＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０が動作する患者フロー内での位置を示す。フローチャート７０の中で、敗血症の患者リスク評価のためにＤＳＮプラットフォーム３０が呼び出される部分にはすべてＤＳＮプラットフォームブロック８０を示してある。

ここで図４Ａを参照すると、ブロック８２に示すように患者はＥＤ７２で病院に到着し、ブロック８４に示すようにトリアージが行われて敗血症のスクリーニングがなされる。この初期スクリーニングは、ＥＤ７２の上に早期検出クラウド８６として示すように、敗血症の早期検出を目的としている。ブロック８４でのスクリーニングで得られた情報は、関連するブロック８０に示すようにＤＳＮプラットフォーム３０に提供され、その後、ブロック８８に示すように、患者に敗血症が疑われるか否かに関する判断がなされる。ブロック８８の上にある通信クラウド９０で示すように、ブロック８８での判断は、ＤＳＮ３０から通信された情報に基づいてアナリティクスエンジン２０によって行われる。

ブロック８８において、敗血症が疑われると判断された場合、患者は、ブロック９２に示すように、指定の乳酸培養（ＬＡＣ）検査および全血球数（ＣＢＣ）検査を受ける。血中の乳酸（ラクテートとも呼ばれる）が２ミリモル／リットル（ｍｍｏｌ／Ｌ）を上回ることが、患者が敗血症であることを示す指標の１つである。いくつかの敗血症決定プロトコールによれば、この血中ラクテートレベルは、ｉ）収縮期血圧が９０水銀柱ミリメートル（ｍｍＨｇ）未満または平均血圧が６５ｍｍＨｇ未満である、ｉｉ）心拍数が１３０回／分を上回る、ｉｉｉ）呼吸数が２５回／分を上回る、ｉｖ）酸素飽和度（たとえば、ＳｐＯ２）が９１％未満である、ｖ）患者が反応しないまたは声もしくは痛みだけに反応するおよび／またはｖｉ）紫斑状の発疹が認められるうちの１つまたは複数を含む他の敗血症リスク因子と組み合わせて考慮される。他の敗血症決定プロトコールによれば、ｉ）患者の体温が摂氏約３８．３度（℃）（華氏約１０１度）を超えるまたは約３５．６℃（華氏約９６度）未満である、ｉｉ）患者の心拍数が９０回／分を超えるおよびｉｉｉ）患者の呼吸数が２０回／分を超えるという基準が満たされる場合に、敗血症でありそうだと判断される。このように、医療施設が異なれば敗血症決定プロトコールも異なり、そのようなプロトコールはいずれも本開示の範囲内である。

ブロック９２の血液検査の後、ブロック９４に示すように、患者が敗血症であるか否かの判断がなされる。ブロック９４で患者が敗血症であると判断されると、ブロック９６で示すように、３時間（Ｈｒ）バンドルが開始される。３時間バンドルには、たとえば、広域抗生物質の投与および低血圧症に対して１ｋｇあたり３０ミリリットル（ｍＬ／ｋｇ）のクリスタロイドの投与または４ｍｍｏｌ／Ｌ以上の投与が含まれる。また、医療施設によっては、３時間バンドルにラクテートレベルの測定と血液培養物の取得が含まれる場合もあるが、図４Ａでは、これらをブロック９６で３時間バンドルを開始する前にブロック９２で実施した。ブロック９６の上には、正しい請求コードクラウド９７およびバンドル遵守クラウド９８があり、いくつかの実施形態では、これらのクラウドから、ＤＳＮプラットフォーム３０またはＨＩＳサーバー６２によるモニタリングと介護者へのフィードバックを呼び出すことができる。

図４Ａの一番上にあるボックス１００に、フローチャート７０の図４Ａに示す部分に関連して使用される機器とシステムを箇条書きで示す。特に、ボックス１００には、マルチパラメーターバイタル装置、身体評価装置、ベッド、ＥＣＧカートおよび臨床ワークフロー（ナースコール）システムが列挙されている。これらのシステムおよび機器は、いくつかの実施形態では、ＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０に対するソース１２である。また、図４Ａの一番下にあるボックス１０２に、フローチャート７０の図４Ａに示す部分に関連して使用されるＤＳＮプラットフォーム３０の態様を箇条書きで示す。特に、ボックス１０２には、臨床上の意思決定および症状の早期検出を強化する高度なアナリティクス（たとえば、アナリティクスエンジン２０）、スマートセンシングベッドまたはストレッチャー（たとえば、バイタルサインセンサーまたは一体型の失禁検出システム１６を有するベッド１４）、着用式または非接触のパラメーター検知（たとえば、モニター１８のいくつかの実施形態）、複数企業のソース（たとえば、様々な企業のバイタルモニター１８）からのパラメーターの統合、ワークフローを最適化するためのモバイル通信プラットフォーム（たとえば、介護者のモバイル端末６０）が列挙されている。

図４Ａのブロック８８で敗血症が疑われない場合または図４Ａのブロック９４で患者に敗血症がないと判断された場合、図４Ｂ（続き）のブロック７６に示すように、患者は医療施設に入院し、メドサージユニットに送られる。いくつかの実施形態では、患者メドサージユニットに送られることに関連して、ブロック８８で敗血症の疑いがないとされた情報またはブロック９４で敗血症がないとされた判断に関する情報が、ＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０に伝達されてもよい。したがって、図４Ａの右側から出る３本の流れのうちの２つは、図４Ｂのブロック７６（続き）に示すように、患者が入院してメドサージユニットに送られることにつながる。図４Ｂに示すように、救急部門に到着する代わりに、手術室７４内のブロック１０４に示すように患者が手術のために病院の手術室７４に到着することも考えられる。その後、ブロック１０６で示すように患者は手術を受ける。手術中または手術後に、患者のバイタル（すなわちバイタルサイン）を測定し、図４Ｂのブロック１０８に示すように、手術室７４にいる間に患者に敗血症のスクリーニングをする。この点に関して、図４Ｂにも、手術室７４の上に早期検出クラウド８６を示す。

手術後、ブロック１０８からの患者のバイタル情報および敗血症スクリーニング情報は、ＤＳＮプラットフォーム８０のアナリティクスエンジン２０に提供され、その後、図４Ｂ（続き）のブロック７６に示すように、患者は医療施設に入院し、メドサージユニットに送られる。ブロック７６で患者がメドサージユニットに入院した後、ブロック１１０に示すように敗血症に対するＱ４バイタルおよびベストプラクティスアラート（ＢＰＡ）が実施され、ブロック１１０の隣のブロック８０で示すようにＤＳＮプラットフォームのアナリティクスエンジン２０に関連のデータが提供される。Ｑ４バイタルは、午前８時、正午、午後４時、午後８時、深夜０時、午前４時など、４時間間隔で取得されるバイタルである。図４Ｂのブロック１１０の上に、早期検出クラウド８６を示すとともに、データの頻度クラウド１１２も示す。よって、ブロック１１０の上のクラウド１１２は、介護者が、臨床的洞察２４に基づいて、患者のバイタルサインを得る頻度をＱ１、Ｑ２またはＱ８（すなわち、４時間間隔ではなく、それぞれ１時間間隔、２時間間隔または８時間間隔）に変更できることを示す。

ブロック１１４に示すように、ブロック１１０に関連して得られたデータに基づいて、患者に敗血症が疑われるか否かに関する判断がなされる。ブロック１１４において敗血症が疑われないと判断されると、ワークフロー７０はブロック１１０に戻り、ブロック１１０から先に進む。ブロック１１４で敗血症が疑われると判断されると、ブロック１１６に示すように、患者は指定のＬＡＣ検査およびＣＢＣ検査を受ける。ＬＡＣ検査およびＣＢＣ検査については、図４Ａのブロック９２で上述しており、同じ内容が図４Ｂ（続き）のブロック１１６にもあてはまる。ＬＡＣおよびＣＢＣの結果は、図４Ｂ（続き）のブロック１１６の上に位置するブロック８０に示すように、ＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０に伝達される。

ブロック１１６でのＬＡＣ検査およびＣＢＳ検査の結果に基づいて、ブロック１１８に示すように、患者が敗血症であるか否かの判断がなされる。ブロック１１８で患者が敗血症ではないと判断されると、ワークフロー７０はブロック１１０に戻り、ブロック１１０から先に進む。ブロック１１８で患者が敗血症であると判断されると、ブロック１２０に示すように３時間バンドルが開始される。３時間バンドルについては、図４Ａのブロック９６で上述しており、同じ説明が図４Ｂ（続き）のブロック１２０にもあてはまる。ブロック１２０の上には、正しい請求コードクラウド９７とバンドル遵守クラウド９８があり、いくつかの実施形態では、これらのクラウドから、ブロック１２０の右側のブロック８０で示すＤＳＮプラットフォーム３０またはＨＩＳサーバー６２によるモニタリングと介護者へのフィードバックを呼び出すことができる。図４Ｂのブロック１２０で３時間バンドルを開始した後、図４Ｂ（続き）のブロック１２２に示すように、患者が評価される。

図４Ｂの一番上にあるボックス１２４に、フローチャート７０の図４Ｂおよび図４Ｂ（続き）に示す部分に関連して使用される機器とシステムを箇条書きで示す。特に、ボックス１２４には、マルチパラメーターバイタル装置、身体評価装置、ベッド、臨床ワークフロー（ナースコール）システム、リアルタイム測位ソリューション（ＲＴＬＳ）、患者モニターリングソリューション、臨床コンサルティングサービス、ＥＣＧカートおよび患者の可動性ソリューションが列挙されている。ブロック１２４のこれらのシステム（またはソリューション）および機器は、いくつかの実施形態では、ＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０に対するソース１２である。また、図４Ｂ（続き）の一番下にあるボックス１２６に、フローチャート７０の図４Ｂおよび図４Ｂ（続き）に示す部分に関連して使用されるＤＳＮプラットフォーム３０の態様を箇条書きで示す。特に、ボックス１２６には、臨床上の意思決定および患者の悪化の早期検出を強化する高度なアナリティクス（たとえば、アナリティクスエンジン２０）、着用式または非接触のパラメーター検知（たとえば、モニター１８のいくつかの実施形態）、スマートセンシングベッド（たとえば、バイタルサインセンサーまたは一体型の失禁検出システム１６を有するベッド１４）、複数企業のソース（たとえば、心拍出量を含むバイタルサインを出力する、様々な企業のバイタルモニター１８）からのパラメーターの統合およびモバイル通信プラットフォーム（たとえば、介護者のモバイル端末６０）が列挙されている。

図４Ａのブロック９６の３時間バンドルが開始された後、図４Ｂのブロック１２８に示すように患者が評価され、ブロック１２８の左にある図４Ｂのブロック８０に示すように、３時間バンドルに関するデータがＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０に提供される。ブロック１２８で患者の評価中に得られたデータは、ブロック１２８の右にあるブロック８０に示すように、ＤＳＮプラットフォームのアナリティクスエンジン２０に提供される。一例として、ブロック１２８での患者の評価で得られたデータがＤＳＮプラットフォームのアナリティクスエンジン２０によって分析された後、ブロック１３０に示すように６時間バンドルが開始される。いくつかの実施形態では、６時間バンドルには、ＭＡＰを６５ｍｍＨｇ以上に維持するためにバソプレッサを適用すること、中心静脈圧（ＣＶＰ）を測定すること、中心静脈酸素飽和度（Ｓ_ＣＶＯ２）を測定すること、初期のラクテートレベルを評価した場合は、再度ラクテートレベルを測定することが含まれる。６時間バンドルは、医療施設ごとに異なる場合がある。ブロック１３０での６時間バンドルの後、ブロック１３２に示すように患者をもう一度評価し、この評価で得られたデータを、ブロック１３０での６時間バンドル工程に関する情報を含めて、図４Ｂのブロック１３２の右側のブロック８０で示すようにＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０に提供する。

場合によっては、ブロック１２２またはブロック１３２での患者評価が、フローチャート７０での例のように患者に敗血症がないことを示す場合、図４Ｃのブロック７８に示すように、患者は自宅に戻るまたはＬＴＣ施設もしくはＳＮＦに帰るために退院する。在宅で患者の状態を継続的にモニターすることが考えられることを示すために、在宅モニタリング再入院クラウド１３４がブロック７８の上に配置されている。これに関して、図４Ｃの一番上にあるボックス１３６に、フローチャート７０の図４Ｃに示す部分に関連して使用される機器とシステムを箇条書きで示す。特に、ボックス１３６には、在宅健康モニタリング（ＢＰおよび体重計）、自由行動下心臓モニタリング（自由行動下血圧モニター（ＡＢＰＭ）、ホルターモニターおよび／またはＴＡＧｅｃｇデバイスなどのバイタルモニタリング機器１８を含む）および気道クリアランス装置が列挙されている。いくつかの実施形態では、ブロック１３６のこれらの家庭用装置および機器も、ＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０へのソース１２である。したがって、いくつかの実施形態では、そのような在宅ソース１２はインターネットを介してアナリティクスエンジン２０と通信する。

図４Ｃの一番下にあるボックス１３８に、フローチャート７０の図４Ｃに示す部分に関連して使用されるＤＳＮプラットフォーム３０の態様を箇条書きで示す。特に、ボックス１３８には、自宅にいる患者の状態を早期に検出するための高度なアナリティクス（たとえば、アナリティクスエンジン２０）、複数のパラメーターの遠隔患者モニタリングおよび付随する通信プラットフォーム、着用式または非接触のパラメーター検知（たとえば、モニター１８のいくつかの実施形態）、スマートセンシングベッド（たとえば、バイタルサインセンサーまたは一体型の失禁検出システム１６を有するベッド１４）、複数企業のソース（たとえば、バイタルサインを出力する、様々な企業のバイタルモニター１８）からのパラメーターの統合が列挙されている。

ここで図５Ａおよび図５Ｂを参照すると、患者を移動させるために病室内で機器を使用することを含む、患者が入院して医療施設にいる例を示すとともに、患者フローの中で患者のリスク評価をするようにアナリティクスエンジン２０が動作する位置を示すフローチャート１４０が提供される。フローチャート１４０の図５Ａのブロック１４２で、患者はストレッチャーで病室まで運ばれる。その後、ブロック１４４に示すように、患者はストレッチャーから部屋の中の患者用ベッド１４に移される。この時点で、ブロック１４６に示すように、患者は医療施設に入院する。いくつかの実施形態では、患者は病室に運ばれる前に入院する。

部屋に入ると、図５Ａのブロック１４８に示すように、看護師が患者を評価する。ブロック１４８に示すように、リアルタイム測位システム（ＲＴＬＳ）によって介護者が病室にいると判断されると、ディスプレイボード、モバイル端末６０のディスプレイ、ナースコールシステムのディスプレイ５０およびステータスボード５８上の情報が更新され、介護者が部屋にいることを示す。また、ブロック１４８は、看護師がベッドの状態を評価し（たとえば、サイドレールが適切な位置にある、キャスターブレーキがかかっているなど）、患者を評価し、モニター１８の評価を行い、患者の体温を確認し、心拍数の評価に関連して患者の不安レベルを記録し、患者安全アプリケーション（ＰＳＡ）を起動し（たとえば、離床／患者位置モニタリング（ＰＰＭ）システムを有効にするか、いつでも使える状態にする）、ベッドのレールをいつでも使える状態にする（たとえば、離床／ＰＰＭに関連して、どのサイドレールを上げておくべきかを示す）ことも示している。

ブロック１４８の右側のブロック１５０に示すように、医療施設のナースコールシステムが入院／退院／転院（ＡＤＴ）システムからのフィードを受信する。ＡＤＴフィードによって患者が転倒リスクである旨が示されると、ブロック１５２に示すように、ナースコールシステムはその患者のいるベッド１４にメッセージを送信し、ベッド１４上のシステムをいつでも使える状態にする（たとえば、離床／ＰＰＭシステムをいつでも使える状態にして、ベッドのサイドレールの位置、キャスターのブレーキ状態などをモニターする）。図５Ａの例では、ブロック１５２の右側のブロック１５４に示すように、ベッドの圧力センサーを使用して、患者の動きをモニターする。上記に代えてまたは上記に加えて、ベッド１４の体重計システムのロードセルが、患者の動きをモニターする。

ブロック１５４の下の図５Ａのブロック１５６に示すように、ブロック１４８の看護師による評価で得られた情報の一部または全部が、上述の出力装置３４などの１つ以上の表示装置に表示される。さらに、ブロック１５６の左下にあるブロック１５８に示すように、ベッド１４は、ベッドのフットエンドにあるディスプレイ、ディスプレイボード（たとえば、ステータスボード５８）、１つ以上の患者モニタリング装置１８およびモバイル端末６０のディスプレイなどのディスプレイ用に患者安全ステータス情報を送信する（ブロック１５８の一覧にある「Ｃｌａｒｉｏｎアプリケーション」は、介護者間通信およびアラート（アラームとも呼ばれる）および装置データの通信用にモバイル端末６０で使用されるソフトウェアである）。いくつかの実施形態では、「Ｃｌａｒｉｏｎアプリケーション」は、Ｈｉｌｌ−Ｒｏｍ Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｉｎｃ．から入手可能なＬＩＮＱ（商標）モバイルアプリケーションである。

ブロック１５８の左側にあるブロック１６０に示すように、ブロック１４８、１５０、１５２、１５４、１５６、１５８に関連するデータも、ＤＳＮプラットフォームのアナリティクスエンジン２０による予測分析用に取得される。この点に関して、アナリティクスエンジン２０は、ブロック１６０の左側にあるブロック１６２に示すように、ベッド１４のロードセルによってモニターされる患者の動きデータを受信した後、ブロック１６４に示すように、患者がベッドから出る可能性を示すメッセージを通信し、１人以上の臨床医にその可能性を通知する。図５Ａのブロック１６４の下にあるブロック１６６に示すように、臨床医が病室に入ると、ＰＳＡは、ＰＳＡでモニターしている機能に関連するアラームを無効にする。

図５Ａのフローチャート１４０の例では、ブロック１６８に示すように、臨床医は患者リフトを使用して患者をベッド１４から車椅子に移動させる。その後、ブロック１７０に示すように、臨床医は、たとえば病室の一部である洗面所のトイレまでなど、患者をトイレに移動させる。また、ブロック１７０では、便座に患者がいる（たとえば、便座に座っている）ことを識別し、その結果、出力装置３４の１つ以上のディスプレイの状態が患者のトイレの状態に変化することを示すとともに、介護者が部屋にいることをディスプレイ上に示す。

患者がトイレを使い終わった後、臨床医は、図５Ｂのブロック１７２に示すように、車椅子を使用して患者を室内の椅子に移動させる。また、ブロック１７２では、患者が椅子にいる（たとえば、椅子に座っている）ことを識別し、その結果、出力装置３４の１つ以上のディスプレイ上の状態が、患者が椅子にいる状態に変化することを示すとともに、これらのディスプレイのうちの１つ以上が、介護者が部屋にいることを示し続けることも示している。ブロック１７２はさらに、椅子が患者の動きを検知したことも示している。したがって、本開示では、椅子にいる患者の位置を検知し、椅子にいる患者の位置をアナリティクスエンジン２０に伝達するために、椅子にロードセル、圧力センサー、感圧抵抗器（ＦＳＲ）などとこれに付随する回路が設けられると考えられる。ブロック１７２の左側にあるブロック１７４に示すように、フローチャート１４０の例では、臨床医は、患者が椅子に座っている間に介護者が病室を離れた後で介助が必要な場合に患者がナースコールを発するのに使用できるナースコール通信装置（たとえば、ピロースピーカーユニット）を患者に渡す。

患者が椅子に座っている間、ＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０は、図５Ｂのブロック１７４の左側にあるブロック１７６に示すように、椅子を離れることの予測分析用に椅子からデータを取得する。ここでの例では、ブロック１７６の左側にあるブロック１７８に示すように、椅子のパッド圧力セルによって、患者の動きをモニターする。例としてのフローチャート１４０のブロック１７６、１７８の下にあるブロック１８０に示すように、臨床医が部屋を離れると、ベッド１４のディスプレイ、モニター１８、出力装置３４のディスプレイボード５０、５８およびモバイル端末６０のディスプレイで、介護者がもう部屋にいない状態が更新されるが、患者が椅子にいるという患者の状態はディスプレイに表示されたままである。

図５Ｂのブロック１８０の右側かつブロック１７４の下に位置するブロック１８２に示すように、システム１０は、患者が自分で椅子から離れる可能性を示し、その可能性を１人以上の臨床医に通知する。その後、ブロック１８４に示すように、看護師が部屋に入る。介護者が部屋に入ったのに応答して、ＰＳＡは、介護者が部屋にいる旨の情報を測位システムから受信し、ベッド１４のアラームを消音し、メッセージを送信する。この結果、ベッド１４のディスプレイ、モニター１８、出力装置３４のディスプレイボード５０、５８およびモバイル端末６０のディスプレイのうちの１つ以上が、介護者が部屋にいることを示すように更新される。

フローチャート１４０の例では、ブロック１８４で介護者が部屋に入った後、ブロック１８６に示すように介護者が患者をベッド１４に戻す。その後、ブロック１８８に示すように、ベッドのサイドレールを上げ、介護者が部屋を出る。ブロック１８８に示すように、ＰＳＡは、介護人が部屋を出た旨の情報を測位システムから受信し、メッセージを送信する。この結果、ベッド１４のディスプレイ、モニター１８、出力装置３４のディスプレイボード５０、５８およびモバイル端末６０のディスプレイのうちの１つ以上が、介護者が部屋の外にいること、患者がベッドにいることを示すように更新される。その後、図５Ｂのブロック１９０に示すように、患者の動きに関するデータがベッド１４から取得され、ＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０で離床の予測分析が再開される。

上記に基づけば、上述したようないくつかの装置１４、１６、１８および他のソース１２によってデータが生成され、ＤＳＮプラットフォーム３０のアナリティクスエンジン２０に送信されることは明らかである。アナリティクスエンジンのアルゴリズムによって、ある医療施設で確立されたプロトコールに基づく各患者のリスクプロファイル（たとえば、リスクスコア）が確立される。装置１４、１６、１８および他のソース１２のいくつかまたはすべてが、リスクプロファイル情報で更新される。いくつかの実施形態では、ソース１２は、リスクプロファイルを低減または軽減するために、介護の際に介護者がとることのできる工程の流れを順に介護者に示すディスプレイを有する。患者ごとのリスクプロファイルは、送信されてくるデータが変化するにつれて、アナリティクスエンジンによって実質的にリアルタイムに更新される。いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０は、データをさらに分析できるよう、ＩｏＴプラットフォーム６４などの他のシステムにデータを送信する。

ここで図６を参照すると、図３と同様の別のシステム１０の概略図であり、用紙の左側に、室内装置１２、デバイスゲートウェイ３２、ステータスボード５８をはじめとする病院構内の機器を示す。図６に一例として示す室内装置１２には、病院用ベッド１４、失禁検出システム１６、バイタルサインモニター１８および病室ステーション５０が含まれる。しかしながら、図６のシステム１０の装置１２には、本明細書で説明する他のどのような種類の装置１２が含まれていてもよい。図６のシステム１０には、さらに、用紙の中央にクラウドデバイス２００があり、そこには、エンタープライズゲートウェイ（ＨＬ７）２０２、臨床データリポジトリ２０４、リスクエンジン２０６ならびに、いくつかの実施形態でデータを処理するための人工知能（ＡＩ）を実装するアナリティクスプラットフォーム２０が含まれる。図６のシステム１０における他の構内機器を、用紙の右側に示す。これには、ＥＭＲサーバー６２、ＡＤＴサーバー２１０およびラボのサーバー２１２をはじめとして、１つ以上のモバイル端末６０およびサードパーティのソリューション２０８が含まれる。

図６に示すように、装置１２からゲートウェイ３２を介してサードパーティのソリューション２０８に送信されたメッセージおよび／またはデータ、臨床データリポジトリ２０４、リスクエンジン２０６およびアナリティクスプラットフォーム２０からサードパーティのソリューション２０８に送信されたメッセージおよび／またはデータは、エンタープライズゲートウェイ（ＨＬ７）２０２を通る。よって、ゲートウェイ２０２は、ＥＭＲサーバー６２、ＡＤＴサーバー２１０、ラボのサーバー２１２などのサードパーティのデバイス２０８に後に配信するために、様々なメッセージおよびデータを健康レベル７（ＨＬ７）フォーマットに変換する。図６に示すシステム１０の実施形態では、リスクエンジン２０６は、装置１２から入力されるデータに基づいて、褥瘡リスクスコア、転倒リスクスコアおよび敗血症リスクスコアのリスクレベルを管理し、アナリティクスプラットフォーム（アナリティクスエンジンとも呼ばれる）２０は、様々な患者リスクスコアとの相関関係を決定するために、装置１２から入力されるデータを分析する。

本開示によれば、多数の装置１２が多種多様なデータ（たとえば、患者データ、バイタルサインデータ、生理学的データ、装置データなど）をアナリティクスエンジン２０に提供し、アナリティクスエンジン２０は、これらのデータを処理するとともに、そのデータに基づいて、１つ以上のリスクスコアを決定する。新たなデータがアナリティクスエンジン２０で受信されると、リスクスコアが実質的にリアルタイムに調整される。上述の説明では、リスクスコアの例として、褥瘡、転倒および敗血症に関するリスクスコアを示した。しかしながら、本開示では、システム１０の設計者またはプログラマーの裁量で、他の患者のリスクに関する他のリスクスコアを確立してもよいと考えられる。この点に関して、以下の表に、データ（褥瘡、転倒および敗血症に関するリスクスコアへの寄与を含めて、本開示によるリスクスコアに寄与する場合がある「リスク因子」と称する）の種類を一覧で示す。

表１に示すリスク因子の中には、２箇所に記載されているが、一方がリスク因子識別（ｒｆｉｄ）タイプ（ｒｆｉｄ＿ｔｙｐｅ）１またはｒｆｉｄ＿ｔｙｐｅ ２のいずれか、他方がｒｆｉｄ＿ｔｙｐｅ ０として別の列に示されているものがあることに注意されたい。２種類のリスク因子は、たとえば、リスク因子を得ることができるソースが複数あること、あるいは場合によってはリスク因子が性（たとえば、男性または女性）に基づくことを意味する。システム１０のアナリティクスエンジン２０によって実行されるリスクルールを設定するために、表１の１つ以上のリスク因子をスプレッドシートで選択可能である。確立することのできるそのようなリスクルールの例として、（１）患者が７０歳以上であり、ＣＯＰＤがある、（２）患者にＣＯＰＤがあり、オピオイドを処方されている、（３）患者が７０歳以上であり、オピオイドを処方されている、（４）患者が７０歳以上であり、喘息があり、血清尿素窒素（ＢＵＮ）が血液１００ミリリットル（ｍｌ）あたり３０ミリグラム（ｍｇ）以上であるまたは（５）表１に列挙した患者の状態のうちの４つが認められるという条件のうちのいずれかが満たされる場合に、アナリティクスエンジン２０を用いて患者が呼吸窮迫を発症するリスクがあり得ると決定することがあげられる。また、確立することのできるそのようなリスクルールの別の例として、（１）患者が６５歳以上であり、がんであるまたは（２）患者に敗血症の発症歴があるという条件のうちのいずれかが満たされる場合に、アナリティクスエンジン２０を用いて患者が敗血症を発症するリスクがあり得ると決定することを含む。

表１に記載された任意の数のリスク因子に基づいてリスクルールを確立することについては本開示の範囲内であり、患者の生理学的パラメーターなどの動的に測定可能なパラメーター（たとえば、表１のタイプ欄のバイタルに示されているもの）に関連するリスク因子については、リスクルールが閾値の基準を上回るまたは下回る特定の測定可能なパラメーターに基づくものであってもよい。したがって、本開示では、たとえば表１に示すような年齢、人種および体重のうちの少なくとも１つを含む患者の患者デモグラフィックデータをアナリティクスエンジン２０で受信することが、患者の医学的リスクの評価に含まれると考えられる。また、いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０は、後天性免疫不全症候群（ＡＩＤＳ）、貧血、慢性鬱血性心不全、喘息、がん、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、冠動脈疾患、嚢胞性線維症、痴呆、気腫、アルコールまたは薬物の乱用、脳卒中、肺塞栓、敗血症の既往歴、１型糖尿病、病的肥満、神経筋疾患、事前挿管、脊柱側湾症、喫煙者、譫妄、無脾臓、骨髄移植、肝硬変、透析、憩室症、心臓弁膜症、炎症性腸疾患、関節置換、白血球減少症、悪性腫瘍、新生物、臓器移植、末梢血管疾患、腎臓病、褥瘡、最近の中絶、最近の出産、発作、鎌状赤血球貧血および末期症状の病状または特徴のうちの少なくとも１つが患者にあることを示すデータを含む患者の併存症データも受信する。

いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０は、患者に接続されているか患者と通信する少なくとも１つのセンサーを有してもよい生理モニターによって測定されてもよい生理学的データを受信する。生理学的データには、動的であって患者が生理モニターによってモニターされている間に時間の経過とともに変化するデータが含まれる。たとえば、生理学的データには、心拍数、呼吸数、体温、平均血圧、収縮期血圧および末梢毛細血管酸素飽和度（ＳｐＯ２）を含むパルスオキシメトリーデータのうちの１つ以上が含まれる。いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０は、患者デモグラフィックデータ、併存症データおよび生理学的データのうちの１つ以上に基づいて、実質的にリアルタイムにリスクスコアを計算または患者のリスク評価を実行する。

また、いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０は、患者の検査室データを受信し、リスクスコアの計算に関連して検査室データを使用する。表１に示すように、検査室データの例として、アルブミン、動脈血酸素分圧（動脈血ＰａＯ２）、動脈血二酸化炭素分圧（ＰＣＯ２）、動脈血ｐＨ、アシドーシス、脳性ナトリウム利尿ペプチド、血清尿素窒素、心臓駆出率、クレアチニン、ヘモグロビン、ヘマトクリット、ラクテート、肺機能検査、トロポニン、ビリルビン、Ｃ反応性蛋白、Ｄダイマー、グルコース、重炭酸塩（ＨＣＯ３）、高乳酸血症、血液凝固の国際標準比（ＩＮＲ）、好中球が１０％を超える正常白血球数（ＷＢＣ）、動脈血二酸化炭素分圧（ＰａＣＯ２）、過剰輸液、Ｐｈ、血小板、プロカルシトニン、尿中タンパク質、部分トロンボプラスチン時間（ＰＰＴ）および白血球数のうちの１つ以上に関するデータがあげられる。上記に代えてまたは上記に加えて、アナリティクスエンジン２０は、患者の患者症状データを受信し、リスクスコアの計算に関連して患者症状データを使用する。表１に示すように、患者症状データの例として、補助筋使用、精神状態の変化、混乱、不安、胸痛、咳、チアノーゼ、多汗症、呼吸困難、喀血、疲労、落ち着きのなさ、痰の発生、頻脈、頻呼吸および嗜眠のうちの１つ以上に関するデータがあげられる。

さらに上記に代えてまたは上記に加えて、アナリティクスエンジン２０は臨床検査データを受信し、リスクスコアの計算に関連して臨床検査データを使用する。表１に示すように、臨床検査データの例として、腹式呼吸、異常肺音、補助筋使用、毛細血管再充満、胸部圧迫感もしくは胸痛、心電図（ＥＣＧまたはＥＫＧ）異常、咳、チアノーゼ、意識レベル（ＬＯＣ）低下、興奮状態、脳症、斑点、日常生活動作に介助が必要（ＡＤＬＳ）、起坐呼吸、末梢浮腫、痰の発生、譫妄、過剰輸液、心拍出量、初期状態で温かく赤みのある肌であるが後の状態では冷たく斑点があり蒼白である、発熱、頭痛、肩こり、低体温、イレウス、黄疸、髄膜炎、乏尿、末梢性チアノーゼ、点状発疹、正の輸液バランス、発作、昏睡および体液減少のうちの１つ以上に関するデータがあげられる。

さらに上記に代えてまたは上記に加えて、アナリティクスエンジン２０は、カルテに記載された医師の指示データを受信し、リスクスコアの計算に関連してカルテに記載された医師の指示データを使用する。表１に示すように、カルテに記載された医師の指示データの例として、ベンチュリ、リブリーザ−、ノンリブリーザ−、経鼻的持続陽圧呼吸療法（ＣＰＡＰ）用装置および二層性気道陽圧（ｂｉ−ＰＡＰ）装置を使用するデリバリーを含む、カニューレを使用しない呼吸空気のデリバリー、動脈血ガス検査、脳性ナトリウム利尿ペプチド検査、呼吸療法、胸部Ｘ線、ドップラー心エコー検査、高輸液流量または高輸液量（入力および出力（Ｉ＆Ｏ））、呼吸器内科コンサルテーション、肺機能検査、換気血流（ＶＱ）スキャンおよび胸部コンピューター断層撮影（ＣＴ）スキャンのうちの１つ以上に関するデータがあげられる。

いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０は、患者についての入院データも受信し、リスクスコアを計算することに関連して入院データを使用する。表１に示すように、入院データの例として、腹部大動脈瘤手術、急性心筋虚血、急性膵炎、吸引、喘息、気管支拡張症、無気肺、気管支炎、火傷、がん、心臓手術または胸部手術、心臓弁障害または弁機能不全、化学療法、鬱血性心不全、ＣＯＰＤ増悪、深部静脈血栓症、薬物の過剰摂取、安静時呼吸困難、緊急手術、喀血、間質性肺疾患、肺膿瘍、頸部手術、神経外科での手術、上腹部手術、末梢血管手術、肺炎、気胸、肺塞栓、肺高血圧症、肺腎症候群、腎不全、敗血症、ショック、睡眠時無呼吸、煙吸入傷害、手術、胸腔穿刺、外傷、嗜眠、譫妄、膿瘍、腹痛、腹部圧痛、急性肺傷害、虫垂炎、菌血症、蜂巣炎、胆管炎、胆嚢炎、大腸炎、膀胱炎、脱水、憩室炎、脳炎、脳症、心内膜炎、原因不明の発熱、胃腸炎、消化管出血、消化管感染症、低血圧、感染過程、倦怠感、骨髄炎、造瘻、骨盤の痛み、腎臓病、腎盂腎炎、呼吸器感染、敗血症性関節炎、軟部組織感染、手術入院、創傷および急性呼吸窮迫症候群の１つ以上に関するデータがあげられる。

上記に代えてまたは上記に加えて、アナリティクスエンジン２０は、患者についての医薬品データも受信し、リスクスコアの計算に関連して医薬品データを使用する。表１に示すように、医薬品データの例として、静脈（ＩＶ）投与または皮下（ＳＣ）投与することができるヘパリンまたはｌｅｖｅｎｏｘを含む抗凝固剤、気管支拡張薬、副腎皮質ステロイド、利尿剤の使用、高輸液流量または高輸液量または高張液、オピオイド、鎮静剤、催眠剤、筋弛緩剤、過剰輸液、抗生物質および免疫抑制剤のうちの１つ以上に関するデータがあげられる。

上記に基づいて、本開示では、アナリティクスエンジン２０およびサーバー６２、２１０、２１２、２０６などの他のサーバーなどのうちの１つ以上などのコンピューターに実装される方法が考えられることを理解されたい。したがって、以下の説明では、アナリティクスエンジン２０が様々なアルゴリズムおよび機能を実装すると仮定する。この方法によれば、アナリティクスエンジン２０は、患者の動的臨床変数およびバイタルサイン情報を受信する。アナリティクスエンジン２０は、過去のバイタルサインパターンと現在のバイタルサインパターンを作成するためにバイタルサイン情報を使用し、その後、過去のバイタルサインパターンを現在のバイタルサインパターンと比較する。また、アナリティクスエンジン２０は、患者の静的変数、患者の主観的な病訴、患者の過去のヘルスケア利用パターンおよび患者の健康データの社会的決定要因のうちの１つ以上も受信する。アナリティクスエンジン２０は、患者が敗血症であるか敗血症を発症する可能性が高いことを検出または予測するためのアルゴリズムで、動的臨床変数、バイタルサイン情報、過去のバイタルサインパターンと現在のバイタルサインパターンとの比較結果ならびに、静的変数、主観的な病訴、ヘルスケア利用パターンおよび健康データの社会的決定要因のうちの１つ以上を使用する。

いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０によって受信される動的臨床変数は、臨床現場即時検査データを含む。任意に、アナリティクスエンジン２０によって受信される静的変数は、併存症を含む。上記に代えてまたは上記に加えて、アナリティクスエンジン２０によって受信される静的変数は、患者のケア設定が、急性期前ケア設定であるか、急性期ケア設定であるか、急性期後ケア設定であるかを含む。必要に応じて、アナリティクスエンジン２０は患者の履歴データも受信する。

アナリティクスエンジン２０が、モニターされている患者それぞれの１人以上の臨床医に１つ以上の推奨される行為を出力することは、本開示の範囲内である。１つ以上の推奨される行為の例として、たとえば、患者を救急部門（ＥＤ）に送る、１人以上の臨床医による患者のモニターの強化または患者のために一連の検査を指示することを含む。

いくつかの実施形態では、アナリティクスエンジン２０は、医療施設の臨床医をランク付けする。たとえば、アナリティクスエンジン２０は、一以上の経験、過去に行った行為および過去の患者の転帰のうちの１つによって、医療施設の臨床医をランク付けする。任意に、転帰に最大の影響を与える行為をアナリティクスエンジン２０で使用して、経験豊富な臨床医が患者をどのように治療するかを新米または経験の浅い臨床医に知らせるようにしてもよい。

本開示では、表１に列挙したタイプのリスク因子データを分析し、１つ以上のリスク因子と、褥瘡、転倒、敗血症などの特定のリスクならびに患者に対するその他のリスクとの相関を決定するために、アナリティクスエンジン２０によって、人工知能（ＡＩ）および機械学習を使用することが考えられる。その後、特定のリスクと高度に相関しているリスク因子を使用して、相関性の高い２つ以上のリスク因子に基づいてリスクルールを確立する。

図３および図６に関連して上述したように、介護者のモバイル端末６０は、リスクスコアおよびリスクデータが表示される出力機器３４のひとつである。介護者のモバイル端末６０に表示されるタイプの情報のスクリーンショットの例を図７から図１０に示す。いくつかの実施形態では、図７から図１０は、Ｈｉｌｌ−Ｒｏｍ Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｉｎｃ．から入手可能なＬＩＮＱ（商標）モバイルアプリケーションの追加のソフトウェア機能によって提供されると考えられる。ＬＩＮＱ（商標）モバイルアプリケーションのさらに詳細については、２０１８年９月２７日に米国特許出願１６／１４３，９７１号で出願され、米国特許出願公開第２０１９／０１０８９０８号Ａ１として公開された、発明の名称「Ｃａｒｅｇｉｖｅｒ ａｎｄ Ｓｔａｆｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（介護者およびスタッフ情報システム）」の公報に見ることができ、その内容を本明細書に援用する。

ここで図７を参照すると、図３および図６のモバイル端末６０のタッチスクリーンディスプレイに表示されたモバイルアプリケーションの「患者」画面２２０の一例には、画面２２０の一番上あたりに、「担当患者」ボタンまたはアイコン２２２と、「担当ユニット」２２４ボタンまたはアイコンとが含まれる。図示の例では、「担当患者」アイコン２２２が選択され、結果として、画面２２０が表示されるモバイル端末６０の介護者に割り当てられた患者の一覧２２６が画面２２０に含まれる。介護者に割り当てられた患者は各々、一覧２２６の別の行に表示され、患者の名前と、患者が割り当てられた医療施設内の部屋とを含む。該当する場合は、各患者の部屋番号と名前の下に、１つ以上のリスクスコアと関連情報が表示される。「担当ユニット」ボタン２２４が選択されると、そのユニットの他の介護者に割り当てられた患者を含む、介護者が割り当てられた医療施設のユニットにいる患者全員について、同様の情報がモバイル端末６０の表示画面に表示される。

図７に示す画面２２０の例では、一覧２２６の１行目の文字「２１６０ ＨＩＬＬ，ＬＡＲＲＹ」の下にある、第１リスクスコアボックス２２８に全身性炎症反応症候群（ＳＩＲＳ）のスコア値として４が示され、第２のリスクスコアボックス２３０に修正早期警告スコア（ＭＥＷＳ）のスコア値として５が示されている。また、図示の例では、ボックス２２８、２３０各々の左側に一覧２２６の１行目で上向き矢印アイコン２３２が表示され、ＳＩＲＳスコアとＭＥＷＳスコアがいずれも各々の前回の値より大きくなっていることを示している。図示の例では、一覧の１行目の文字「ＭＥＷＳ」の右側に「＠９：２０」が表示され、ＭＥＷＳスコアが最後に更新された時刻を示している。一覧２２６の図示の例での２行目から４行目には、各患者のＭＥＷＳスコアと一緒に、ボックス２３０だけが表示されている。一覧２２６の５行目には「２１５９ 患者なし」という文字があり、その時点で部屋２１５９に割り当てられている患者がいないことを示しているが、部屋２１５９に割り当てられた患者がいる場合、画面２２０が表示されるモバイル端末６０の介護者に割り当てられた患者の中に、その患者も含まれることになろう。また、画面２２０では、一覧２２６の下に、「ホーム」アイコン２３６、「連絡先」アイコン２３８、「メッセージ」アイコン２４０、「患者」アイコン２４２および「電話」アイコンを含むアイコンまたはボタンのメニュー２３４（本明細書では、アイコンとボタンという用語を同義のものとして用いる）がある。アイコン２３６、２３８、２４０、２４２、２４４に関連する画面および機能のさらに詳細については、すでに明細書に援用した、２０１８年９月２７日に米国特許出願１６／１４３，９７１号で出願されて米国特許出願公開第２０１９／０１０８９０８号Ａ１として公開された公報に見ることができる。

ここで図８を参照すると、一覧２２６のそれぞれの行の右側で画面２２０の右向き矢印アイコン２５２のうちの１つが選択されたことに応答して介護者のモバイル端末６０のタッチスクリーンディスプレイに表示される、図８に示す例では、画面２５０には、画面２５０の一番上からわかるように、患者であるＬａｒｒｙ Ｈｉｌｌのリスクの詳細が表示されている。画面２５０の一番上には、「患者２１６０ Ｈｉｌｌ，Ｌ」という文字の左側に左向き矢印アイコン２５４があり、介護者が画面２２０に戻るのに選択することができる。画面２５０の例では、電話アイコン２４４がメニュー２３４に表示されず、代わりに画面２５０の右上に表示される。他のアイコン２３６、２３８、２４０、２４２は、画面２５０の一番下のメニュー２３４に残ったままである。

画面２５０の一番上のほうには、フィールド２５６に患者のカルテ番号（ＭＲＮ）が表示され、フィールド２５８に患者の年齢が表示されている。図示の例では、患者のＭＲＮは１７６２９０であり、患者は７６歳である。画面２５０のフィールド２５６の下には、３つのステータスアイコンが表示されている。特に、転倒リスクアイコン２６０、肺リスクアイコン２６２、褥瘡アイコン２６４が表示されている。患者に転倒のリスクがあると判断されると、アイコン２６０が強調表示される。患者に呼吸窮迫のリスクがあると判断されると、アイコン２６２が強調表示される。患者に褥瘡が生じるリスクがあると判断されると、アイコン２６４が強調表示される。対応する患者に関連するリスクがないと判断されると、アイコン２６０、２６２、２６４はグレー表示されるか非表示となる。

引き続き図８を参照すると、アイコン２６０、２６２、２６４の下に「ＭＥＷＳ」ウィンドウ２６６が表示され、ボックス２３０に表示されるＭＥＷＳスコアに関する追加の情報が示されている。ウィンドウ２６６の左側には、ボックス２３０と上向き矢印アイコン２３２が表示される。ウィンドウ２６６のボックス２３０およびアイコン２３２の右側には、ＭＥＷＳスコアに関するかＭＥＷＳスコアに寄与する様々なバイタルサイン情報が示されている。画面２５０の例では、患者であるＬａｒｒｙ Ｈｉｌｌは体温が華氏１００．６度（Ｆ）、ＳＰＯ２が９２％、非侵襲性血圧（ＮＩＢＰ）２００／９６ｍｍＨｇ、心拍数（ＨＲ）１１８回／分、呼吸数（ＲＲ）２６回／分（ＢＰＭ）である。前回の値が取得されて以降に値が大きくなったバイタルサインの右側のウィンドウ２６６に、上向き矢印アイコン２６７が表示される。

本開示によれば、ＭＥＷＳの計算に必要なデータは、患者用ベッド１４およびバイタルサインモニター１８などの医療機器１２の一部として含まれるセンサーから取得および／または介護者の臨床的洞察２４に基づいてユーザによる手作業での入力として受信および／またはＥＭＲサーバー６２の個人のＥＭＲから取得される。ＭＥＷＳは、以下の表に基づいて計算される既知のスコアである。

表２において、列の見出しにあるいくつかの整数は、表の行に対応するデータの各個人の読み値に基づいて合算される。スコアが５以上であると、死の可能性を示す。ＭＥＷＳの収縮期血圧、心拍数、呼吸数および体温に関して、これらの情報は、患者用ベッド１４のセンサーを使用および／または上述したように個人の生理学的データを取得する他の方法を使用して取得される。ＭＥＷＳのＡＶＰＵ部分は、警戒している（Ａ）、声に反応する（Ｖ）、痛みに反応する（Ｐ）または反応しない（Ｕ）か否かを示す。介護者は、患者ごとに適切なＡＶＰＵの文字を選択し、それをルームステーション５０、介護者らのモバイル端末６０などのコンピューター、あるいは、ナースコールのコンピューター、ＥＭＲコンピューター、ＡＤＴコンピューターなどのシステム１０の別のコンピューターに入力する。

さらに図８の画面２５０を参照すると、ウィンドウ２６６の下に「敗血症関連臓器不全評価（ＳＯＦＡ）」ウィンドウ２６８が表示され、ＳＯＦＡスコアに関する情報を有している。ウィンドウ２６８の左側にあるリスクスコアボックス２７０に、図示の例では２であるＳＯＦＡスコア値が表示され、上向き矢印アイコン２７２は、ＳＯＦＡスコアが前回のスコアと比較して増えていることを示す。ウィンドウ２６８のボックス２７０およびアイコン２７２の右側には、ＳＯＦＡスコアに寄与または関連する患者の生理学的パラメーターが表示されている。図示の例では、患者は血小板数が１マイクロリットル（μＬ）あたり１４５、出力／入力が１日あたり８００ミリリットル、心血管（ＣＶ）は平均血圧（ＭＡＰ）５８である。

図８の画面２５０において、ウィンドウ２６８の下には、「ＭＯＲＳＥ転倒スケール（ＭＦＳ）」スコアまたは値に関する情報を有する「ＭＯＲＳＥ」ウィンドウ２７４が表示されている。ウィンドウ２７４の左側にあるリスクスコアボックス２７６に、図示の例では３であるＭＯＲＳＥまたはＭＦＳスコア値が表示されている。ボックス２７６の隣には、上向き矢印アイコンも下向き矢印アイコンも表示されていないことから、前回の読み取り以降にＭＯＲＳＥスコアが変化していないことがわかる。ボックス２７６の右側には、ＭＯＲＳＥスコアに寄与または関連するリスク因子がある。図示の例では、患者の可動性リスク因子には、患者に視力障害があり股関節置換手術を受けていることを含み、患者の医薬品リスク因子には、患者が鎮静剤を処方されていることを含む。ウィンドウ２６６、２６８、２７４にはそれぞれ、各リスクスコアボックス２３０、２７０、２７６のスコアが最後に更新された時刻がボックス２３０、２７０、２７６の下に表示されている。

図８に示すように、画面２５０には、患者が呼吸窮迫を経験するリスクに寄与または関連する因子が列挙される呼吸窮迫ウィンドウ２７８と、患者が敗血症を発症するリスクに寄与または関連する因子が列挙される敗血症ウィンドウ２８０とを含む一対の「リスク寄与因子」ウィンドウが含まれる。図示の例では、呼吸窮迫ウィンドウ２７８のリスク因子には、患者に慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）がある、患者が６５歳を超えている、患者が喫煙者であることが含まれ、敗血症ウィンドウ２８０のリスク因子には、患者に尿路感染（ＵＴＩ）がある、患者が６５歳を超えていることが含まれる。図８の例は、患者のリスク因子を、複数のリスクスコアまたはリスクスコアもしくはリスクの決定に対するリスク寄与因子と関連して使用できることを示している。

ウィンドウ２６６、２６８、２７４に関して、いくつかの実施形態では、これらのうちのいくつかまたはすべてが、特定のリスクスコアの重症度レベルまたはリスクスコアもしくは決定に関する特定のリスク因子を示すように異なる色で表示さる。たとえば、ボックス２３０のリスク値が５以上である場合、ウィンドウ２６６のボックス２３０の周囲の領域およびウィンドウ２６６の境界線が赤になり、患者が大きなリスクにさらされていることを示す。同様に、ウィンドウ２６８、２７４のボックス２７０、２７６の周囲の領域は、図示の例での場合のようにボックス２７０、２７６のリスク値が中程度のリスクを示す場合、黄色で表示される。場合によっては、いくつかの実施形態において、矢印２３２、２６７、２７２も、一般により濃い赤または黄色の色調で表示される。特定のリスク因子についてリスクスコアが低レベルのリスクを示す場合、画面２５０の関連するウィンドウは緑色あるいは、青色または黒などの他の色で表示される。「リスク寄与因子」ウィンドウ２７８、２８０についても、特定の患者に存在するリスク因子の数または重症度に応じて、いくつかの実施形態では同様に色分け表示される（たとえば、赤、黄、緑）。いくつかの実施形態では、ウィンドウ２６６、２６８、２７４の個々の数値データまたはリスク因子も色分け表示される。

ここで図９を参照すると、図７の一覧２２６のそれぞれの行の右側で画面２２０の右向き矢印アイコン２５２のうちの１つが選択されたことに応答して介護者のモバイル端末６０のタッチスクリーンディスプレイに表示される別の「リスクの詳細」画面２５０’の一例が示されている。画面２５０’のうち、画面２５０の同様の部分と実質的に同一である部分には同様の参照符号を付し、画面２５０のこれらの部分についての上述の説明が、画面２５０’にも等しく適用される。図９の例では、画面２５０’の一番上に示されるように、画面２５０’に患者であるＬａｒｒｙ Ｈｉｌｌのリスクの詳細が表示されている。画面２５０’のＭＲＮデータ２５６および年齢データ２５８の下には、「ＭＥＷＳ」ウィンドウ２８２がある。ウィンドウ２８２の右側には、ＭＥＷＳスコアボックス２３０および上向き矢印アイコン２３２が表示されている。

図９に示すように、ウィンドウ２８２には、体温スコアボックス２８４、呼吸数（ＲＲ）スコアボックス２８６、意識レベル（ＬＯＣ）スコアボックス２８８、第１のカスタムスコアボックス２９０および第２のカスタムスコアボックス２９２が含まれる。図示の例では、ボックス２８４、２８６各々のスコアが２であり、ボックス２８８には、上記の表２で示したＡＶＰＵスコアの文字Ｐが表示されている。図９の画面２５０’の例で図示のＭＥＷＳボックス２３０のスコアは５であるが、表２に示すように、ボックス２８８のＰはスコア２に相当するため、実際にはスコアは６と表示されるべきである。画面２５０’の例において、ボックス２８４、２８８の下に上向き矢印アイコン２９４が表示され、ＭＥＷＳの体温部分とＬＯＣ部分が各々、前回のＭＥＷＳの計算に用いた前回の値よりも増えていることを示している。ウィンドウ２８２には、ボックス２８６の下にダッシュアイコン２９６が表示され、ＭＥＷＳの患者のＲＲ部分が前回のＭＥＷＳの計算以降、変化していないことを示している。

ウィンドウ２８２のカスタムスコアボックス２９０、２９２は、改訂されたＭＥＷＳまたは修正されたＭＥＷＳが本開示の範囲内であることを示す。したがって、どの医療施設用のシステム１０の設計者またはプログラマーであっても、そのような改訂または修正されたＭＥＷＳに寄与する、上記の表１に示したリスク因子などの他のリスク因子を選択することができる。一例を挙げると、年齢は、ボックス２９０、２９２のうちの１つに対応するものとして選択されるリスク因子であり得る。年齢の範囲に基づくスコア値も、システム設計者またはプログラマーの裁量である。したがって、単なる一例を示すだけであるが、０から３までの整数を異なる年齢の範囲に割り当てることができる（たとえば、２０歳以下＝０、２１〜４０歳＝１、４１〜６０歳＝２、６１歳以上＝３など）。任意に、特定の年齢の範囲に負の数を使用しても構わない。たとえば、ウィンドウ２８２に付随する患者が２０歳以下であると仮定すると、２０歳以下に年齢スコア−１を割り当てることができ、その結果、修正されたＭＥＷＳスコアでは、ウィンドウ２８２に付随する患者が２０歳以下であるとすれば、一例としてスコアが５になる（すなわち、ボックス２８４、２８６、２８８は最大で６になり、そこから年齢スコアが−１になると、修正されたＭＥＷＳ全体では５になる）。繰り返すが、これは単なる例にすぎず、改訂または修正されたＭＥＷＳを作成するためにウィンドウ２８２のカスタムボックス２９０、２９２に関連して選択可能な表１のリスク因子と数値スコアについては、事実上無限の可能性があることを理解されたい。

さらに図９の画面２５０’を参照すると、ウィンドウ２８２の下に全身性炎症反応症候群（ＳＩＲＳ）ウィンドウ２９８が表示されている。ウィンドウ２９８の右側にはＳＩＲＳスコアボックス３００が表示され、ボックス３００にチェックマーク３０２がついていることから、患者がＳＩＲＳ陽性であることがわかる。患者がＳＩＲＳ陰性である場合、ボックス３００は空白である。ウィンドウ２９８の左側には、患者がＳＩＲＳ陽性であるとの決定に寄与しているか関連しているリスク因子と、これに付随するデータが示されている。画面２５０’の例では、ウィンドウ２９８には、心拍数（ＨＲ）データ１１８回／分および白血球数（ＷＢＣ）４，０００未満が含まれる。いくつかの実施形態において、患者がＳＩＲＳ陽性であるか否かの決定は、以下の表に基づいてなされる。

典型的な実施形態では、表３の行に示すいずれか２つ以上の条件を充足する場合、患者はＳＩＲＳ陽性であるとされる。他の実施形態では、システム設計者またはプログラマーの判断で、患者がＳＩＲＳ陽性であるとするには、表３に示す条件のうちの２つ、３つ、または４つすべてを充足する必要がある。また、本開示では、ＳＩＲＳについて患者を評価することに関連して、上記の表１に列挙したリスク因子など追加で患者のリスク因子を使用することが考えられる。表３に別の行を追加することまたは表３の現在の行を１つ以上置き換えて改訂または修正されたＳＩＲＳ評価の基準を作成することに関連して選択可能な表１のリスク因子と数値スコアについては、事実上無限の可能性があることを理解されたい。

ＳＩＲＳの決定に関連して一般的に使用されるいくつかの他の因子として、単なる一例であるが、疑わしいまたは現在の感染源（ＳＩＲＳ＋感染源）、乳酸アシドーシスまたはＳＢＰ＜９０もしくはＳＢＰが正常値よりも４０ｍｍＨｇ以上低下することによって示される重症敗血症基準（臓器機能不全、低血圧または低灌流）および２以上の臓器が機能不全であるエビデンス（多臓器機能障害症候群の基準）があげられる。いずれにせよ、ＳＩＲＳ値がＳＩＲＳリスク因子の充足数を示す数値スコアとしてモバイル端末６０に表示されることもあれば、患者がＳＩＲＳ陽性であるとされることを示すチェックマークで表示されることもある。

図９の画面２５０’を続けて参照すると、ウィンドウ２９８の下に、「敗血症関連臓器不全評価（ＳＯＦＡ）」ウィンドウ３０４が表示されている。ウィンドウ３０４の右側には、ＳＯＦＡスコアボックス２７０および上向き矢印アイコン２７２が表示されている。これらは基本的に図８のウィンドウ２６８に示されているものと同一であるため、同一の参照符号を付してある。しかしながら、ＳＯＦＡスコアに寄与するリスク因子についての数値データを示す画面２５０のウィンドウ２６８とは異なり、画面２５０’のウィンドウ３０４には、寄与するリスク因子の各々についてのリスクスコアボックスがある。図示の例では、ウィンドウ３０４に血小板リスクスコアボックス３０６および心血管リスクスコアボックス３０８が表示され、各ボックス３０６、３０８はスコアが１であり、これらを合計すると、ウィンドウ３０４のボックス２７０に表示される全体のＳＯＦＡリスクスコアは２になる。

システム１０のいくつかの実施形態では、クイックＳＯＦＡ（ｑＳＯＦＡ）スコアも決定され、介護者のモバイル端末６０に表示される。ｑＳＯＦＡスコアは、ＳＯＦＡスコアに代えて表示されてもよいし、ＳＯＦＡスコアに加えて表示されてもよい。いくつかの実施形態におけるｑＳＯＦＡスコアの計算に関連して、以下の表４を使用する。

いくつかの実施形態では、ＳＯＦＡスコアの計算に関連して、以下の表のうち１つ以上を使用する。

全体のｑＳＯＦＡスコアを計算するにあたって、表４の右欄のスコア値、あるいはＳＯＦＡスコアに関しては、ＳＯＦＡスコアに関連して使用される表５〜１０のうちのいずれかの右欄の値が合算される。ウィンドウ３０４の例では、ボックス３０６の下に上向き矢印アイコン３１０が表示され、前回の血小板数の読み値よりも患者の血小板数が増えたことを示し、ボックス３０８の下にはダッシュアイコン３１２が表示されて、心血管の前回の読み値から患者の心血管の読み値が変化していないことを示している。

図９のスクリーン２５０’には、呼吸窮迫ウィンドウ２７８および敗血症ウィンドウ２８０もあり、いずれも図８の画面２５０のウィンドウ２７８、２８０と基本的に同一であるため、同一の参照符号を付してある。しかしながら、患者にＣＯＰＤがあり、６５歳以上であって喫煙者であることを示す文字に加えて、図９のウィンドウ２７８は、患者の呼吸数が１５回／分未満であることも示している。また、患者にＵＴＩがあり、６５歳以上であることを示す文字に加えて、図９のウィンドウ２８０は、患者のＷＢＣが４，０００未満であることも示している。図８の画面２５０のウィンドウ２６６、２６８、２７４、２７８、２８０およびその中の情報に関連して上述した色分けと同様に、図９の画面２５０’のウィンドウ２７８、２８０、２８２、２９８、３０４も、いくつかの実施形態では、同様に色分けすることができる。

ここで図１０を参照すると、図８および図９の画面２５０、２５０’のＭＥＷＳに関してさらに詳細を提供する「ＭＥＷＳの詳細」画面３２０の一例が示されている。したがって、介護者が画面２５０の「ＭＥＷＳ」ウィンドウ２３０または画面２５０’の「ＭＥＷＳ」ウィンドウ２８２にタッチ、タップまたはスワイプすると、介護者のモバイル端末６０のタッチスクリーンディスプレイに画面３２０が表示される。画面３２０のうち、図７から図９の画面２２０、２５０、２５０’の同様の部分と実質的に同一である部分については同様の参照符号を付し、上述の説明を、同様の部分に関して画面３２０にも同じように適用できる。

画面３２０には、ＭＲＮデータ２５６および年齢データ２５８の下に展開されたＭＥＷＳデータウィンドウ３２２がある。図示の例では、図９の画面２５０’のＳＩＲＳウィンドウ２９８およびＳＯＦＡウィンドウ３０４は各々、展開されたＭＥＷＳデータウィンドウ３２２の下に、小さなウィンドウ２９８’、３０４’として最小化される。ウィンドウ２９８’、３０４’では、たとえばウィンドウ２９８、３０４には表示されているリスク因子データが省略されている。しかしながら、ウィンドウ２９８’、３０４’には、ボックス２７２、３００がそれぞれのＳＯＦＡスコアおよびＳＩＲＳチェックマークアイコン３０２と一緒に表示されたままである。ウィンドウ３０４’には、上向き矢印アイコン２７２も表示されたままである。展開されたＭＥＷＳデータウィンドウ３２２には、ウィンドウ２８２に表示されたボックス２３０、２８４、２８６、２８８が含まれるが、これらのボックスは位置が変わっており、他のいくつかのボックスも数値データと共にウィンドウ３２２に表示されている。ウィンドウ３２２には、ボックス２３０、２８４の右側に、それぞれ上向き矢印アイコン２３２、２９４も表示されている。画面３２０の例では、ウィンドウ３２２のボックス２８６の右側に上向き矢印アイコン３２４が表示され、ボックス２８８の右側にはダッシュアイコン３２６が表示されている。

また、ウィンドウ３２２には、非侵襲性血圧（ＮＩＢＰ）−収縮期リスクスコアボックス３２８、ＳＰＯ２リスクスコアボックス３３０、ＮＩＢＰ−拡張期リスクスコアボックス３３２および脈拍数リスクボックス３３４も含まれる。図示の例では、ボックス３２８、３３０、３３２には各々「Ｘ」が表示され、関連する患者の生理学的パラメーターの数値が、その患者の全体的なＭＥＷＳに寄与しないことを示している。他の実施形態では、関連するリスク因子が患者のＭＥＷＳに寄与しない場合、それぞれのボックスに「０」が表示される。図示の例では、ボックス３３４にリスクスコア値２が表示されている。ボックス３２８、３３９、３３２、３３４それぞれの右側にダッシュアイコン３２６が表示され、それぞれの読み値が前回の読み値から変化していないことを示している。ウィンドウ３２２のボックス２８４、２８６、２８８、３２８、３３０、３３２、３３４内の値はサブスコアであり、これらを合算すると、その患者の全体のＭＥＷＳスコアになる。上述したように、表１のリスク因子を使用して、改訂または修正されたＭＥＷＳ（カスタマイズＭＥＷＳとも呼ばれる）を作成することができ、そのような場合、ウィンドウ３２２には表１から選択されたリスク因子に関連するリスクスコアボックスとリスクデータが含まれる。同様に、画面２５０のウィンドウ２６６または画面２５０’のウィンドウ２８２ではなく、図８の画面２５０のウィンドウ２６８、２６４または図９の画面２５０’のウィンドウ２９８、３０４が介護者のモバイル端末６０で選択されている場合、関連するリスクスコアボックスとデータも表示される。

本開示によれば、いくつかの実施形態では、ソフトウェアモジュールの形態のＥＭＲプラグインがシステム１０に提供される。ＥＭＲプラグインは、病院の管理者と介護者が患者の悪化（たとえば、敗血症の発症、呼吸窮迫、褥瘡など）および転倒リスクを見るのに使用され、ユーザに動的なリスクモニタリングを提供して患者リスクの早期かつより一貫した識別を可能にする。このプラグインでは、従来の早期警告スコア（ＥＷＳ）を超えた追加のコンテキストでリスクスコアを表示し、リスクスコアリングの背後にある基準とその理由を示すことで、介護者の信頼を築く。また、ＥＭＲプラグインは、患者の悪化リスクスコアに失踪パラメーターがあるか否かを継続的に示すため、介護者はどのリスクパラメーターを評価して入力する必要があるか知らされることになる。

いくつかの実施形態では、ＥＭＲプラグインは、ＥＭＲサーバー６２と通信しているＥＭＲコンピューターのナビゲーションを介してアクセスされる。ＥＭＲコンピューターは、ＥＭＲプラグインによって提供されるウェブページを起動する。ＥＭＲプラグインは、エスカレーションイベントまたはハンドオフの際に介護職員／チーム間の遅延および通信上の欠点を軽減／排除するのを助けるように構成されている。ＥＭＲプラグインには、「状況」、「背景」、「評価」、「推奨」（ＳＢＡＲ）機能が用意され、患者の悪化リスクについての知識を効率的に伝えやすくするためにハンドオフまたはエスカレーションイベントの際に患者の悪化リスクが確実かつすみやかに適切な介護者に伝達される。

本開示による転倒リスクスコアの計算に関しては、さらに詳細な説明を、２０１９年３月１５日に出願された、発明の名称「Ｐａｔｉｅｎｔ Ｆａｌｌ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ（患者転倒の尤度）」の米国仮特許出願第６２／８１８，８２８号ならびに、同じく２０１９年３月１５日に出願された、発明の名称「Ｐａｔｉｅｎｔ Ｆａｌｌ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ａｎｄ Ｓｅｖｅｒｉｔｙ（患者転倒の尤度および重症度）」の米国仮特許出願第６２／８１８，８３６号に見いだすことができ、本開示と矛盾しない範囲でこれらの出願の内容全体を本明細書に援用し、矛盾がある場合は、本開示が優先する。これら２件の仮特許出願によれば、転倒リスクスコア（または単に転倒スコア）は、以下の式に基づいて決定される。

転倒スコア＝即時リスクモデルスコア＋属性リスクモデルスコア

即時リスクモデルスコアは、以下の式に基づいている。

即時リスクモデルスコア＝データ１×体重１＋データ２×体重２＋・・・データＮ×体重Ｎ

ここで、データには、ある期間における行動（たとえば、睡眠時間中のトイレ）、医薬品の変更、患者で検出された急な動きなどを含めることができる。したがって、即時リスクモデルスコアは、即時の転倒の尤度を、スコアを作成するために重み付けして追加されたデータの関連する部分とともに数値で定量化したものである。たとえば、患者の急な動きには、医薬品の変更よりも高く重み付けすることができる。

属性リスクモデルスコアは、以下の式に基づいている。

属性リスクモデルスコア＝データ１×体重１＋データ２×体重２＋・・・データＮ×体重Ｎ

ここで、データには、転倒の履歴、年齢、排尿の頻度または緊急性、服用した医薬品の種類、患者が受けた施術、歩行分析など、患者に関連するビブリオグラフィック／デモグラフィック情報を含めることができる。属性リスクモデルスコアは、時間をかけて収集された患者の属性に基づいて、転倒の尤度を、スコアを作成するために重み付けして追加されたデータの関連する部分とともに数値で定量化したものである。たとえば、患者の歩行不良には、長時間にわたってベッドにいる患者の動きよりも高く重み付けすることができる。

本開示による敗血症を検出およびモニターするための特定の装置に関して、さらに詳細な説明を、２０１９年３月２９日に出願された、発明の名称「Ｓｅｐｓｉｓ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ（敗血症の検出およびモニタリング）」の米国仮特許出願第６２／８２５，８４４号（「‘８４４出願」）に見出すことができ、本開示と矛盾しない範囲でその内容全体を本明細書に援用し、矛盾がある場合は、本開示が優先する。‘８４４出願に開示された装置は、アナリティクスエンジン２０にデータを提供するタイプのシステム１０の医療装置１４の別例である。たとえば、‘８４４出願では、ＥＣＧまたはフォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）またはレーダー送信機／受信機で患者の心拍数の変動を検出することができると考えられ、敗血症の発症を示す指標である心拍変動性が低下すると、バイタルサインデータを取得する速度は増す。‘８４４出願では、レーダー信号を使用するモニタリング装置の開示について、２０１９年１月２９日に出願された米国仮特許出願第６２／７９８，１２４号を援用している。したがって、２０１９年１月２９日に出願された米国仮特許出願第６２／７９８，１２４号も、同様に本明細書にも援用される。

さらに、‘８４４出願によれば、カメラを含む眼底撮像システムを使用して、全心周期にある患者の眼底（たとえば、網膜、視神経、黄斑、硝子体、脈絡膜および後極）の画像を捕捉する。患者における敗血症の発症または存在を示す別の指標である微小血管調節異常が患者に認められるか否かを判断するために、これらの画像を分析する。この眼底撮像システムを、患者の網膜に点滅光をあて、敗血症患者では神経血管の分断によって低下する網膜血管の反応性を測定することによって、患者のフリッカー応答を測定するように構成することも可能である。さらに、眼底撮像システムを、患者が敗血症であるか否かを判断することに関連して網膜の局所的な酸素化を測定するように構成することもできる。さらに、眼底撮像システムを、患者が敗血症であることを検出するために血流速度変化を測定するように構成することもできる。敗血症患者では、血管壁が「粘着性」になり、血球が硬くなって血流が遅くなるためである。さらに、眼底撮像システムを、敗血症患者における血管運動反応の調節異常に応答して変化する血管直径および管腔対壁厚の比を測定するように構成してもよい。したがって、上記に基づいて、本開示では、いくつかの実施形態において、アナリティクスエンジン２０が眼底撮像システムからの画像データを処理および分析して敗血症だと判断することが考えられる旨を理解されたい。

また、‘８４４出願によれば、患者の敗血症スクリーニングでは、ＰＰＧ測定、生体インピーダンス測定、皮膚灌流測定または患者の皮膚での温度測定を使用する。敗血症の発症初期には内皮細胞レベルで血管拡張が生じ、患者の皮膚に刺激をあたえて測定値を発生させると、敗血症ではない患者よりも敗血症患者のほうが血管拡張の差が小さくなる。‘８４４出願には、患者の皮膚を加熱するペルチェヒーターと患者の皮膚を冷却するクーラーを使用し、これらのヒーターとクーラーを流れる電流の方向（たとえば、印加電圧の極性）に基づいて、ある範囲の温度を患者の皮膚に加える温度誘導装置が開示されている。変動する温度に対する患者の微小血管反応を、ＰＰＧセンサーで測定する。いくつかの実施形態では、ＰＰＧセンサーに、赤外（ＩＲ）赤および緑の発光ダイオード（ＬＥＤ）が含まれる。

また、‘８４４出願には、患者の皮膚表面に装着される電極を含むインピーダンスセンサが開示され、この電極を通して、低電圧（最大１０ボルト）の正弦波信号が患者の皮膚を介して印加される。電極間の患者の皮膚のインピーダンスは、温度誘導装置で皮膚を加熱および冷却した後に決定される。その上で、測定された電気インピーダンスを使用して、微小血管反応を決定する。‘８４４出願の別の態様では、病院用ベッドなどの患者支持装置の一部を動かして患者の手足のうちの１本を上げ、敗血症患者が蘇生輸液治療に応答しているか否かを判断する。いくつかの実施形態では、病院用ベッドのヘッドセクションまたはレッグセクションを上昇させ、患者の大血管反応を判断する。これは、バイタルサインの測定値を使用して、持ち上げた手または足から患者の心臓に向かう体液の移動に対する反応を判断することによって行われる。

上記の表１から表１０にあげたリスク因子またはデータ要素に加えて、本開示では、下記の表１１に示す１つ以上のデータ要素を使用して、本明細書で説明した患者転倒スコア、褥瘡スコアおよび敗血症スコアを計算することをはじめとして、リスクスコアを計算またはリスクを判断することができると考えられる（データ要素のいくつかは、表１に列挙したものと同一のリスク因子を含むリスク因子である）。

表１１において、データ要素の列に太字で表記した項目は、見出しまたはデータ要素のカテゴリーであり、太字で表記した見出し行の下に列挙してあるデータ要素が、太字で表記したカテゴリー内のデータ要素である。

本開示によれば、「ＡおよびＢのうちの少なくとも１つ」「以下のうちの少なくとも１つ：ＡおよびＢ」という形の表現および類似の表現は、「ＡもしくはＢまたはＡとＢの両方」を意味する。「ＡまたはＢのうちの少なくとも１つ」「以下のうちの少なくとも１つ：ＡまたはＢ」という形の表現および類似の表現も、同じく「ＡもしくはＢまたはＡとＢの両方」を意味する。

以上、いくつかの例示的な実施形態を詳細に説明したが、本明細書に記載され、添付の特許請求の範囲に定義される本開示の範囲および意図の範囲に包含される多くの実施形態、変形および改変が可能である。

［請求項１］
医療施設において用いられるシステムであって、
アナリティクスエンジンと、
前記医療施設における患者に関するデータを前記アナリティクスエンジンに提供し、
患者支持装置、
ナースコールのコンピューター、
生理モニター、
患者リフト、
測位システムの測位コンピューターおよび
失禁検出パッド
のうちの少なくとも１つを含む複数の機器と、
前記アナリティクスエンジンに接続され、前記患者に割り当てられた少なくとも一人の介護者が前記患者の様子をみる必要のある介護者巡回間隔を調整するコンピューターと、を備え、
前記アナリティクスエンジンは、
前記患者が敗血症を発症するリスクに関する第１のスコア、
前記患者が転倒するリスクに関する第２のスコアおよび
前記患者に褥瘡が生じるリスクに関する第３のスコア
のうちの少なくとも１つを実質的にリアルタイムに決定するために、前記複数の機器からの前記データを分析し、
前記コンピューターは、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つが第１の値から第２の値に大きくなったことに応答して、前記介護者巡回間隔を自動的に短縮し、前記コンピューターは、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つが前記第２の値から前記第１の値に小さくなったことに応答して、前記介護者巡回間隔を自動的に延長する、システム。
［請求項２］
前記アナリティクスエンジンと通信可能に接続され、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも２つを表示するように動作可能な複数のディスプレイをさらに備え、
前記複数のディスプレイは、
マスターナースステーションに配置されたステータスボードディスプレイ、
ナースコールシステムのルームステーションによって提供される室内用ディスプレイ、
ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび
前記患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイ
のうちの少なくとも２つを含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項３］
前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドのうちの少なくとも３つを含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項４］
前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドのうちの少なくとも４つを含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項５］
前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドのうちの少なくとも５つを含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項６］
前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドの６つすべてを含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項７］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアは各々、他の第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアの各々に共通の最小値と最大値を持つように前記アナリティクスエンジンによって正規化されている、請求項１に記載のシステム。
［請求項８］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコア各々の前記最小値は０である、請求項７に記載のシステム。
［請求項９］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコア各々の前記最小値は１である、請求項７に記載のシステム。
［請求項１０］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコア各々の前記最大値は５である、請求項７に記載のシステム。
［請求項１１］
前記アナリティクスエンジンは、国際圧迫性潰瘍罹患率（ＩＰＵＰ）サーベイから前記患者についての追加のデータも受信し、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、前記追加のデータを分析する、請求項１に記載のシステム。
［請求項１２］
前記アナリティクスエンジンは、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも２つを、前記複数の機器のうちの少なくとも１つの機器に伝達する、請求項１に記載のシステム。
［請求項１３］
前記複数の機器のうちの少なくとも１つの機器は、デバイスディスプレイを含み、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを小さくする工程が前記デバイスディスプレイに表示される、請求項１２に記載のシステム。
［請求項１４］
前記患者支持装置からのデータは、前記患者支持装置と一体化された少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知される、少なくとも１つの患者バイタルサインを含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項１５］
前記少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知される、前記少なくとも１つの患者バイタルサインは、心拍数または呼吸数を含む、請求項１４に記載のシステム。
［請求項１６］
前記患者支持装置からのデータは、患者の体重をさらに含む、請求項１４に記載のシステム。
［請求項１７］
前記患者支持装置からのデータは、患者の体重と前記患者支持装置上での前記患者の位置を含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項１８］
前記患者支持装置からのデータは、前記患者支持装置に支持されている間の前記患者の運動量を示すデータをさらに含む、請求項１７に記載のシステム。
［請求項１９］
前記生理モニターからのデータは、心拍数データ、心電計（ＥＫＧ）データ、呼吸数データ、患者体温データ、パルスオキシメトリーデータおよび血圧データのうちの１つ以上を含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項２０］
ｉ）前記患者の体温が摂氏約３８．３度（℃）（華氏約１０１度）を超えるまたは約３５．６℃（華氏約９６度）未満である、ｉｉ）前記患者の心拍数が９０回／分を超える、ｉｉｉ）前記患者の呼吸数が２０回／分を超える基準が存在する場合に、前記第１のスコアは最大値またはその前後にある、請求項１に記載のシステム。
［請求項２１］
前記第１のスコア、前記第２のスコアまたは前記第３のスコアが前の値よりも大きくなった場合に、前記アナリティクスエンジンは、前記患者に割り当てられた前記少なくとも一人の介護者のモバイル端末へのメッセージを開始する、請求項１に記載のシステム。
［請求項２２］
前記第１のスコア、前記第２のスコアまたは前記第３のスコアが閾値に達した場合に、前記アナリティクスエンジンは、前記患者に割り当てられた前記少なくとも一人の介護者のモバイル端末へのメッセージを開始する、請求項１に記載のシステム。
［請求項２３］
前記アナリティクスエンジンは、前記患者の少なくとも１つの創傷に関する追加のデータも受信し、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、前記追加のデータを分析する、請求項１に記載のシステム。
［請求項２４］
前記少なくとも１つの創傷に関する前記追加のデータは、前記少なくとも１つの創傷の画像を含む、請求項２３に記載のシステム。
［請求項２５］
前記患者支持装置は、患者用ベッドまたはストレッチャーを含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項２６］
前記アナリティクスエンジンは、体液入出力、心拍出量、併存症、血液検査のうちの少なくとも１つに関する追加のデータも受信し、前記アナリティクスエンジンは、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、前記追加のデータを分析する、請求項１に記載のシステム。
［請求項２７］
前記生理モニターは、前記患者に取り付けられた無線式パッチセンサー、自由行動下心臓モニター、ＥＫＧ、呼吸数モニター、血圧モニター、パルスオキシメーターおよび体温計のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項２８］
前記複数の機器は、前記患者が椅子に座っている間の患者の動きをモニターするための椅子モニターをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項２９］
前記複数の機器は、前記患者が便座に座っている間の患者の動きをモニターするためのトイレモニターをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項３０］
患者の医学的リスクを評価するための装置であって、
アナリティクスエンジンと、
前記アナリティクスエンジンにデータを提供し、
患者支持装置、
ナースコールのコンピューター、
生理モニター、
患者リフト、
測位システムの測位コンピューターおよび
失禁検出パッド
のうちの少なくとも２つを含む複数の機器と、
前記アナリティクスエンジンと通信可能に接続され、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも２つを表示するように動作可能な複数のディスプレイと、を備え、
前記アナリティクスエンジンは、
前記患者が敗血症を発症するリスクに関する第１のスコア、
前記患者が転倒するリスクに関する第２のスコアおよび
前記患者に褥瘡が生じるリスクに関する第３のスコア
のうちの少なくとも２つを決定するために、前記複数の機器からの前記データを分析し、
前記複数のディスプレイは、
マスターナースステーションに配置されたステータスボードディスプレイ、
ナースコールシステムのルームステーションによって提供される室内用ディスプレイ、
ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび
前記患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイ
のうちの少なくとも２つを含む、装置。
［請求項３１］
前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドのうちの少なくとも３つを含む、請求項３０に記載の装置。
［請求項３２］
前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドのうちの少なくとも４つを含む、請求項３０に記載の装置。
［請求項３３］
前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドのうちの少なくとも５つを含む、請求項３０に記載の装置。
［請求項３４］
前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドの６つすべてを含む、請求項３０に記載の装置。
［請求項３５］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアは各々、他の第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアの各々に共通の最小値と最大値を持つように正規化されている、請求項３０に記載の装置。
［請求項３６］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコア各々の前記最小値は０である、請求項３５に記載の装置。
［請求項３７］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコア各々の前記最小値は１である、請求項３５に記載の装置。
［請求項３８］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコア各々の前記最大値は５である、請求項３５に記載の装置。
［請求項３９］
介護者による巡回に関する巡回プロトコールは、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つに基づいて調整される、請求項３０に記載の装置。
［請求項４０］
調整される前記巡回プロトコールは、前記介護者がいつ前記患者の様子をみる必要があるかに関する巡回間隔を含む、請求項３９に記載の装置。
［請求項４１］
前記アナリティクスエンジンは、国際圧迫性潰瘍罹患率（ＩＰＵＰ）サーベイから前記患者についての追加のデータも受信し、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、前記追加のデータを分析する、請求項３０に記載の装置。
［請求項４２］
前記アナリティクスエンジンは、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも２つを、前記複数の機器に伝達する、請求項３０に記載の装置。
［請求項４３］
前記複数の機器のうちの少なくとも１つの機器は、デバイスディスプレイを含み、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを小さくする工程が前記デバイスディスプレイに表示される、請求項４２に記載の装置。
［請求項４４］
前記患者支持装置からのデータは、前記患者支持装置と一体化された少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知される、少なくとも１つの患者バイタルサインを含む、請求項３０に記載の装置。
［請求項４５］
前記少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知される、前記少なくとも１つの患者バイタルサインは、心拍数または呼吸数を含む、請求項４４に記載の装置。
［請求項４６］
前記患者支持装置からのデータは、患者の体重をさらに含む、請求項４４に記載の装置。
［請求項４７］
前記患者支持装置からのデータは、患者の体重と前記患者支持装置上での前記患者の位置を含む、請求項３０に記載の装置。
［請求項４８］
前記患者支持装置からのデータは、前記患者支持装置に支持されている間の前記患者の運動量を示すデータをさらに含む、請求項４７に記載の装置。
［請求項４９］
前記アナリティクスエンジンは、前記複数の機器からの前記データを実質的にリアルタイムに分析し、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも２つを実質的にリアルタイムに更新する、請求項３０に記載の装置。
［請求項５０］
前記生理モニターからのデータは、心拍数データ、心電計（ＥＫＧ）データ、呼吸数データ、患者体温データ、パルスオキシメトリーデータおよび血圧データのうちの１つ以上を含む、請求項３０に記載の装置。
［請求項５１］
ｉ）前記患者の体温が摂氏約３８．３度（℃）（華氏約１０１度）を超えるまたは約３５．６℃（華氏約９６度）未満である、ｉｉ）前記患者の心拍数が９０回／分を超える、ｉｉｉ）前記患者の呼吸数が２０回／分を超える基準が存在する場合に、前記第１のスコアは最大値またはその前後にある、請求項３０に記載の装置。
［請求項５２］
前記第１のスコア、前記第２のスコアまたは前記第３のスコアが前の値よりも大きくなった場合に、前記アナリティクスエンジンは、前記患者に割り当てられた前記介護者の前記モバイル端末へのメッセージを開始する、請求項３０に記載の装置。
［請求項５３］
前記第１のスコア、前記第２のスコアまたは前記第３のスコアが閾値に達した場合に、前記アナリティクスエンジンは、前記患者に割り当てられた前記介護者の前記モバイル端末へのメッセージを開始する、請求項３０に記載の装置。
［請求項５４］
前記アナリティクスエンジンは、前記患者の少なくとも１つの創傷に関する追加のデータも受信し、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、前記追加のデータを分析する、請求項３０に記載の装置。
［請求項５５］
前記少なくとも１つの創傷に関する前記追加のデータは、前記少なくとも１つの創傷の画像を含む、請求項５４に記載の装置。
［請求項５６］
前記患者支持装置は、患者用ベッドまたはストレッチャーを含む、請求項３０に記載の装置。
［請求項５７］
前記アナリティクスエンジンは、体液入出力、心拍出量、併存症、血液検査のうちの少なくとも１つに関する追加のデータも受信し、前記アナリティクスエンジンは、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、前記追加のデータを分析する、請求項３０に記載の装置。
［請求項５８］
前記生理モニターは、前記患者に取り付けられた無線式パッチセンサー、自由行動下心臓モニター、ＥＫＧ、呼吸数モニター、血圧モニター、パルスオキシメーターおよび体温計のうちの少なくとも１つを含む、請求項３０に記載の装置。
［請求項５９］
前記複数の機器は、前記患者が椅子に座っている間の患者の動きをモニターするための椅子モニターをさらに含む、請求項３０に記載の装置。
［請求項６０］
前記複数の機器は、前記患者が便座に座っている間の患者の動きをモニターするためのトイレモニターをさらに含む、請求項３０に記載の装置。
［請求項６１］
患者の医学的リスクを評価するための装置であって、
アナリティクスエンジンと、
前記アナリティクスエンジンにデータを提供し、
患者支持装置、
ナースコールのコンピューター、
生理モニター、
患者リフト、
測位システムの測位コンピューターおよび
失禁検出パッド
のうちの少なくとも２つを含む複数の機器と、
前記アナリティクスエンジンと通信可能に接続された複数のディスプレイと、を備え、
前記アナリティクスエンジンは、
前記患者が敗血症を発症するリスクに関する第１のスコア、
前記患者が転倒するリスクに関する第２のスコアおよび
前記患者に褥瘡が生じるリスクに関する第３のスコア
のうちの各々を決定するために、前記複数の機器からの前記データを分析し、
前記複数のディスプレイのうちの少なくとも１つのディスプレイは、前記第１のスコア、前記第２のスコア、前記第３のスコアを表示するように動作可能である、装置。
［請求項６２］
前記少なくとも１つのディスプレイは、
マスターナースステーションに配置されたステータスボードディスプレイ、
ナースコールシステムのルームステーションによって提供される室内用ディスプレイ、
ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび
前記患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイ
のうちの少なくとも１つを含む、請求項６１に記載の装置。
［請求項６３］
前記少なくとも１つのディスプレイは、
マスターナースステーションに配置されたステータスボードディスプレイ、
ナースコールシステムのルームステーションによって提供される室内用ディスプレイ、
ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび
前記患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイ
のうちの少なくとも２つを含む、請求項６１に記載の装置。
［請求項６４］
前記少なくとも１つのディスプレイは、
マスターナースステーションに配置されたステータスボードディスプレイ、
ナースコールシステムのルームステーションによって提供される室内用ディスプレイ、
ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび
前記患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイ
のうちの少なくとも３つを含む、請求項６１に記載の装置。
［請求項６５］
前記少なくとも１つのディスプレイは、
マスターナースステーションに配置されたステータスボードディスプレイ、
ナースコールシステムのルームステーションによって提供される室内用ディスプレイ、
ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび
前記患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイ
の４つすべてを含む、請求項６１に記載の装置。
［請求項６６］
従属請求項３１から６０のいずれか１つ以上と組み合わせた、請求項６１に記載の装置。
［請求項６７］
患者の医学的リスクを評価するための方法であって、
患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位システムの測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも２つを含む複数の機器からのデータをアナリティクスエンジンで受信し、
前記患者が敗血症を発症するリスクに関する第１のスコア、前記患者が転倒するリスクに関する第２のスコアおよび前記患者に褥瘡が生じるリスクに関する第３のスコアのうちの少なくとも２つを決定するために、前記複数の機器からの前記データを、前記アナリティクスエンジンで分析し、
マスターナースステーションに配置されたステータスボードディスプレイ、ナースコールシステムのルームステーションによって提供される室内用ディスプレイ、ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび前記患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイのうちの少なくとも２つを含む、前記アナリティクスエンジンと通信可能に接続された複数のディスプレイで、前記第１のスコア、前記第２のスコア、前記第３のスコアのうちの少なくとも２つを表示することを含む、方法。
［請求項６８］
前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドのうちの少なくとも３つを含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項６９］
前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドのうちの少なくとも４つを含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項７０］
前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドのうちの少なくとも５つを含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項７１］
前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドの６つすべてを含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項７２］
前記アナリティクスエンジンで、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアの各々を、他の第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコア各々に共通の最小値と最大値を持つように正規化することをさらに含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項７３］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコア各々の前記最小値は０である、請求項７２に記載の方法。
［請求項７４］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコア各々の前記最小値は１である、請求項７２に記載の方法。
［請求項７５］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコア各々の前記最大値は５である、請求項７２に記載の方法。
［請求項７６］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つに基づいて、介護者による巡回に関する巡回プロトコールを調整することをさらに含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項７７］
調整される前記巡回プロトコールは、前記介護者がいつ前記患者の様子をみる必要があるかに関する巡回間隔を含む、請求項７６に記載の方法。
［請求項７８］
前記アナリティクスエンジンで、国際圧迫性潰瘍罹患率（ＩＰＵＰ）サーベイから前記患者についての追加のデータを受信し、前記アナリティクスエンジンで、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、前記追加のデータを分析することをさらに含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項７９］
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも２つを、前記アナリティクスエンジンから前記複数の機器に伝達することをさらに含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項８０］
前記複数の機器のうちの少なくとも１つの機器は、デバイスディスプレイを含み、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを小さくする工程を前記デバイスに表示することをさらに含む、請求項７９に記載の方法。
［請求項８１］
前記患者支持装置からのデータは、前記患者支持装置と一体化された少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知される、少なくとも１つの患者バイタルサインを含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項８２］
前記少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知される、前記少なくとも１つの患者バイタルサインは、心拍数または呼吸数を含む、請求項８１に記載の方法。
［請求項８３］
前記患者支持装置からのデータは、患者の体重をさらに含む、請求項８１に記載の方法。
［請求項８４］
前記患者支持装置からのデータは、患者の体重と前記患者支持装置上での前記患者の位置を含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項８５］
前記患者支持装置からのデータは、前記患者支持装置に支持されている間の前記患者の運動量を示すデータをさらに含む、請求項８４に記載の方法。
［請求項８６］
前記アナリティクスエンジンで前記データを分析することは、前記データを実質的にリアルタイムに分析することを含み、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも２つを実質的にリアルタイムに更新することをさらに含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項８７］
前記生理モニターからのデータは、心拍数データ、心電計（ＥＫＧ）データ、呼吸数データ、患者体温データ、パルスオキシメトリーデータおよび血圧データのうちの１つ以上を含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項８８］
ｉ）前記患者の体温が摂氏約３８．３度（℃）（華氏約１０１度）を超えるまたは約３５．６℃（華氏約９６度）未満である、ｉｉ）前記患者の心拍数が９０回／分を超える、ｉｉｉ）前記患者の呼吸数が２０回／分を超える基準が存在する場合に、前記第１のスコアは最大値またはその前後にある、請求項６７に記載の方法。
［請求項８９］
前記第１のスコア、第２のスコアまたは第３のスコアが前の値よりも大きくなった場合に、前記アナリティクスエンジンで、前記患者に割り当てられた前記介護者の前記モバイル端末へのメッセージを開始することをさらに含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項９０］
前記第１のスコア、第２のスコアまたは第３のスコアが閾値に達した場合に、前記アナリティクスエンジンで、前記患者に割り当てられた前記介護者の前記モバイル端末へのメッセージを開始することをさらに含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項９１］
前記患者の少なくとも１つの創傷に関する追加のデータを前記アナリティクスエンジンで受信し、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、前記アナリティクスエンジンで前記追加のデータを分析することをさらに含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項９２］
前記少なくとも１つの創傷に関する前記追加のデータは、前記少なくとも１つの創傷の画像を含む、請求項９１に記載の方法。
［請求項９３］
前記患者支持装置は、患者用ベッドまたはストレッチャーを含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項９４］
体液入出力、心拍出量、併存症および血液検査のうちの少なくとも１つに関する追加のデータを前記アナリティクスエンジンで受信し、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、前記アナリティクスエンジンで前記追加のデータを分析することをさらに含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項９５］
前記生理モニターは、前記患者に取り付けられた無線式パッチセンサー、自由行動下心臓モニター、ＥＫＧ、呼吸数モニター、血圧モニター、パルスオキシメーターおよび体温計のうちの少なくとも１つを含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項９６］
前記複数の機器は、前記患者が椅子に座っている間の患者の動きをモニターするための椅子モニターをさらに含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項９７］
前記複数の機器は、前記患者が便座に座っている間の患者の動きをモニターするためのトイレモニターをさらに含む、請求項６７に記載の方法。
［請求項９８］
患者の医学的リスクを評価するための方法であって、
患者支持装置、ナースコールのコンピューター、生理モニター、患者リフト、測位システムの測位コンピューターおよび失禁検出パッドのうちの少なくとも２つを含む複数の機器からのデータをアナリティクスエンジンで受信し、
前記患者が敗血症を発症するリスクに関する第１のスコア、前記患者が転倒するリスクに関する第２のスコアおよび前記患者に褥瘡が生じるリスクに関する第３のスコアの各々を決定するために、前記複数の機器からの前記データを、前記アナリティクスエンジンで分析し、
前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアを、前記アナリティクスエンジンと通信可能に接続された複数のディスプレイのうちの少なくとも１つのディスプレイに表示することを含む、方法。
［請求項９９］
前記少なくとも１つのディスプレイは、
マスターナースステーションに配置されたステータスボードディスプレイ、
ナースコールシステムのルームステーションによって提供される室内用ディスプレイ、
ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび
前記患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイ
のうちの少なくとも１つを含む、請求項９８に記載の方法。
［請求項１００］
前記少なくとも１つのディスプレイは、
マスターナースステーションに配置されたステータスボードディスプレイ、
ナースコールシステムのルームステーションによって提供される室内用ディスプレイ、
ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび
前記患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイ
のうちの少なくとも２つを含む、請求項９８に記載の方法。
［請求項１０１］
前記少なくとも１つのディスプレイは、
マスターナースステーションに配置されたステータスボードディスプレイ、
ナースコールシステムのルームステーションによって提供される室内用ディスプレイ、
ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび
前記患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイ
のうちの少なくとも３つを含む、請求項９８に記載の方法。
［請求項１０２］
前記少なくとも１つのディスプレイは、
マスターナースステーションに配置されたステータスボードディスプレイ、
ナースコールシステムのルームステーションによって提供される室内用ディスプレイ、
ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび
前記患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイ
の４つすべてを含む、請求項９８に記載の方法。
［請求項１０３］
従属請求項６８から９７のいずれか１つ以上と組み合わせた、請求項９８に記載の方法。
［請求項１０４］
患者の医学的リスクを評価する方法であって、
アナリティクスエンジンで、年齢、人種および体重のうちの少なくとも１つを含む前記患者の患者デモグラフィックデータを受信し、
前記アナリティクスエンジンで、後天性免疫不全症候群（ＡＩＤＳ）、貧血、慢性鬱血性心不全、喘息、がん、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、冠動脈疾患、嚢胞性線維症、痴呆、気腫、アルコールまたは薬物の乱用、脳卒中、肺塞栓、敗血症の既往歴、１型糖尿病、病的肥満、神経筋疾患、事前挿管、脊柱側湾症、喫煙者、譫妄、無脾臓、骨髄移植、肝硬変、透析、憩室症、心臓弁膜症、炎症性腸疾患、関節置換、白血球減少症、悪性腫瘍、新生物、臓器移植、末梢血管疾患、腎臓病、褥瘡、最近の中絶、最近の出産、発作、鎌状赤血球貧血および末期症状のうちの少なくとも１つの病状が前記患者にあることを示すデータを含む前記患者の併存症データを受信し、
前記アナリティクスエンジンで、前記患者に接続されているか患者と通信する少なくとも１つのセンサーを有する生理モニターによって測定される生理学的データを受信し、
前記患者デモグラフィックデータ、前記併存症データおよび前記生理学的データに基づいて、前記患者のリスクスコアを実質的にリアルタイムに計算するために、前記アナリティクスエンジンを使用することを含み、
前記生理学的データは、動的であり、前記患者が前記生理モニターによってモニターされている間に時間の経過とともに変化する、方法。
［請求項１０５］
前記アナリティクスエンジンで、前記患者の検査室データを受信し、前記リスクスコアの計算に関連して前記検査室データを使用することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１０６］
前記検査室データは、アルブミン、動脈血酸素分圧（動脈血ＰａＯ２）、二酸化炭素分圧（ＰＣＯ２）、動脈血ｐＨ、アシドーシス、脳性ナトリウム利尿ペプチド、血清尿素窒素、心臓駆出率、クレアチニン、ヘモグロビン、ヘマトクリット、ラクテート、肺機能検査、トロポニン、ビリルビン、Ｃ反応性蛋白、Ｄダイマー、グルコース、重炭酸塩（ＨＣＯ３）、高乳酸血症、血液凝固の国際標準比（ＩＮＲ）、好中球が１０％を超える正常白血球数（ＷＢＣ）、動脈血二酸化炭素分圧（ＰａＣＯ２）、過剰輸液、Ｐｈ、血小板、プロカルシトニン、尿中タンパク質、部分トロンボプラスチン時間（ＰＰＴ）および白血球数のうちの１つ以上に関するデータを含む、請求項１０５に記載の方法。
［請求項１０７］
前記アナリティクスエンジンで、前記患者の患者症状データを受信し、前記リスクスコアの計算に関連して前記患者症状データを使用することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１０８］
前記患者症状データは、補助筋使用、精神状態の変化、混乱、不安、胸痛、咳、チアノーゼ、多汗症、呼吸困難、喀血、疲労、落ち着きのなさ、痰の発生、頻脈、頻呼吸および嗜眠のうちの１つ以上に関するデータを含む、請求項１０７に記載の方法。
［請求項１０９］
前記アナリティクスエンジンで、臨床検査データを受信し、前記リスクスコアの計算に関連して前記臨床検査データを使用することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１１０］
前記臨床検査データは、腹式呼吸、異常肺音、補助筋使用、毛細血管再充満、胸部圧迫感もしくは胸痛、心電図（ＥＣＧ）異常、咳、チアノーゼ、意識レベル（ＬＯＣ）低下、興奮状態、脳症、斑点、日常生活動作に介助が必要（ＡＤＬＳ）、起坐呼吸、末梢浮腫、痰の発生、譫妄、過剰輸液、心拍出量、初期状態で温かく赤みのある肌であるが後の状態では冷たく斑点があり蒼白である、発熱、頭痛、肩こり、低体温、イレウス、黄疸、髄膜炎、乏尿、末梢性チアノーゼ、点状発疹、正の輸液バランス、発作、昏睡および体液減少のうちの１つ以上に関するデータを含む、請求項１０９に記載の方法。
［請求項１１１］
前記アナリティクスエンジンで、カルテに記載された医師の指示データを受信し、前記リスクスコアの計算に関連して前記カルテに記載された医師の指示データを使用することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１１２］
前記カルテに記載された医師の指示データは、ベンチュリ、リブリーザ−、ノンリブリーザ−、経鼻的持続陽圧呼吸療法（ＣＰＡＰ）用装置および二層性気道陽圧（ｂｉ−ＰＡＰ）装置を使用するデリバリーを含む、カニューレを使用しない呼吸空気のデリバリー、動脈血ガス検査、脳性ナトリウム利尿ペプチド検査、呼吸療法、胸部Ｘ線、ドップラー心エコー検査、高輸液流量または高輸液量（入力および出力（Ｉ＆Ｏ））、呼吸器内科コンサルテーション、肺機能検査、換気血流（ＶＱ）スキャンおよび胸部コンピューター断層撮影（ＣＴ）スキャンのうちの１つ以上に関するデータを含む、請求項１１１に記載の方法。
［請求項１１３］
前記アナリティクスエンジンで、前記患者の入院データを受信し、前記リスクスコアの計算に関連して前記入院データを使用することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１１４］
前記入院データは、腹部大動脈瘤手術、急性心筋虚血、急性膵炎、吸引、喘息、気管支拡張症、無気肺、気管支炎、火傷、がん、心臓手術または胸部手術、心臓弁障害または弁機能不全、化学療法、鬱血性心不全、ＣＯＰＤ増悪、深部静脈血栓症、薬物の過剰摂取、安静時呼吸困難、緊急手術、喀血、間質性肺疾患、肺膿瘍、頸部手術、神経外科での手術、上腹部手術、末梢血管手術、肺炎、気胸、肺塞栓、肺高血圧症、肺腎症候群、腎不全、敗血症、ショック、睡眠時無呼吸、煙吸入傷害、手術、胸腔穿刺、外傷、嗜眠、譫妄、膿瘍、腹痛、腹部圧痛、急性肺傷害、虫垂炎、菌血症、蜂巣炎、胆管炎、胆嚢炎、大腸炎、膀胱炎、脱水、憩室炎、脳炎、脳症、心内膜炎、原因不明の発熱、胃腸炎、消化管出血、消化管感染症、低血圧、感染過程、倦怠感、骨髄炎、造瘻、骨盤の痛み、腎臓病、腎盂腎炎、呼吸器感染、敗血症性関節炎、軟部組織感染、手術入院、創傷および急性呼吸窮迫症候群のうちの１つ以上に関するデータを含む、請求項１１３に記載の方法。
［請求項１１５］
前記アナリティクスエンジンで、前記患者についての医薬品データを受信し、前記リスクスコアの計算に関連して前記医薬品データを使用することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１１６］
前記医薬品データは、静脈（ＩＶ）投与または皮下（ＳＣ）投与されるヘパリンまたはｌｅｖｅｎｏｘを含む抗凝固剤、気管支拡張薬、副腎皮質ステロイド、利尿剤の使用、高輸液流量または高輸液量または高張液、オピオイド、鎮静剤、催眠剤、筋弛緩剤、過剰輸液、抗生物質および免疫抑制剤のうちの１つ以上に関するデータを含む、請求項１１５に記載の方法。
［請求項１１７］
前記患者が７０歳以上であり、ＣＯＰＤがある場合に、前記アナリティクスエンジンを用いて前記患者が呼吸窮迫を発症するリスクがあると決定することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１１８］
前記患者にＣＯＰＤがあり、オピオイドを処方されている場合に、前記アナリティクスエンジンを用いて前記患者が呼吸窮迫を発症するリスクがあると決定することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１１９］
前記患者が７０歳以上であり、オピオイドを処方されている場合に、前記アナリティクスエンジンを用いて前記患者が呼吸窮迫を発症するリスクがあると決定することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１２０］
前記患者が７０歳以上であり、喘息があり、血清尿素窒素（ＢＵＮ）が血液１００ミリリットル（ｍｌ）あたり３０ミリグラム（ｍｇ）以上である場合に、前記アナリティクスエンジンを用いて前記患者が呼吸窮迫を発症するリスクがあると決定することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１２１］
前記患者が６５歳以上であり、がんである場合に、前記アナリティクスエンジンを用いて、前記患者が敗血症を発症するリスクがあると決定することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１２２］
前記患者に敗血症の発症歴がある場合に、前記アナリティクスエンジンを用いて、前記患者が敗血症を発症するリスクがあると決定することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１２３］
前記生理学的データは、心拍数、呼吸数、体温、平均血圧、収縮期血圧および末梢毛細血管酸素飽和度（ＳｐＯ２）を含むパルスオキシメトリーデータのうちの１つ以上を含む、請求項１０４に記載の方法。
［請求項１２４］
少なくとも１つのコンピューターで実行される方法であって、
患者の動的臨床変数およびバイタルサイン情報を受信し、
過去のバイタルサインパターンおよび現在のバイタルサインパターンを作成するために前記バイタルサイン情報を使用し、
前記過去のバイタルサインパターンを前記現在のバイタルサインパターンと比較し、
前記患者の静的変数、前記患者の主観的な病訴、前記患者の過去のヘルスケア利用パターンおよび前記患者の健康データの社会的決定要因のうちの１つ以上を受信し、
前記患者が敗血症であるか敗血症を発症する可能性が高いことを検出または予測するためのアルゴリズムで、前記動的臨床変数、前記バイタルサイン情報、前記過去のバイタルサインパターンと前記現在のバイタルサインパターンとの前記比較結果ならびに、前記静的変数、前記主観的な病訴、前記ヘルスケア利用パターンおよび前記健康データの社会的決定要因のうちの１つ以上を使用する、方法。
［請求項１２５］
前記動的臨床変数は、臨床現場即時検査データを含む、請求項１２４に記載の方法。
［請求項１２６］
前記静的変数は、併存症を含む、請求項１２４に記載の方法。
［請求項１２７］
前記静的変数は、前記患者のケア設定が、急性期前ケア設定であるか、急性期ケア設定であるか、急性期後ケア設定であるかを含む、請求項１２４に記載の方法。
［請求項１２８］
前記患者の履歴データを受信することをさらに含む、請求項１２４に記載の方法。
［請求項１２９］
前記患者の１人以上の臨床医に１つ以上の推奨される行為を出力することをさらに含む、請求項１２４に記載の方法。
［請求項１３０］
前記１つ以上の推奨される行為は、前記患者を救急部門（ＥＤ）に送ることを含む、請求項１２８に記載の方法。
［請求項１３１］
前記１つ以上の推奨される行為は、前記１人以上の臨床医による前記患者のモニターを増やすことを含む、請求項１２８に記載の方法。
［請求項１３２］
前記１つ以上の推奨される行為は、前記患者のために一連の検査を指示することを含む、請求項１２８に記載の方法。
［請求項１３３］
医療施設の臨床医をランク付けすることをさらに含む、請求項１２４に記載の方法。
［請求項１３４］
前記医療施設の前記臨床医をランキングすることは、経験によって前記臨床医をランク付けすることを含む、請求項１３３に記載の方法。
［請求項１３５］
前記医療施設の前記臨床医をランキングすることは、過去に行った行為によって前記臨床医をランク付けすることを含む、請求項１３３に記載の方法。
［請求項１３６］
前記医療施設の前記臨床医をランキングすることは、過去の患者の転帰によって前記臨床医をランク付けすることを含む、請求項１３３に記載の方法。
［請求項１３７］
前記医療施設の前記臨床医をランキングすることは、経験、過去に行った行為および過去の患者の転帰によって前記臨床医をランク付けすることを含む、請求項１３３に記載の方法。
［請求項１３８］
転帰に最大の影響を与える行為を、前記少なくとも１つのコンピューターによって使用し、経験豊富な臨床医が前記患者をどのように治療するかを新米または経験の浅い臨床医に知らせる、請求項１３７に記載の方法。
［請求項１３９］
表１１に列挙したデータ要素のうちの１つ以上に基づいて、リスク決定が行われるか、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの１つ以上が計算される、請求項１から２９のいずれか１項に記載のシステム。
［請求項１４０］
表１１に列挙したデータ要素のうちの１つ以上に基づいて、リスク決定が行われるか、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの１つ以上が計算される、請求項３０から６６のいずれか１項に記載の装置。
［請求項１４１］
表１１に列挙したデータ要素のうちの１つ以上に基づいて、リスク決定を行うか、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの１つ以上を計算することをさらに含む、請求項６７から１０３のいずれか１項に記載の方法。
［請求項１４２］
表１１に列挙したデータ要素のうちの１つ以上に基づいて、前記リスクスコアを計算するか、リスク決定を行うことをさらに含む、請求項１０４から１２３のいずれか１項に記載の方法。
［請求項１４３］
表１１に列挙したデータ要素のうちの１つ以上に基づいて、前記リスクスコアを計算するか、リスク決定を行うことをさらに含む、請求項１２４から１３８のいずれか１項に記載の方法。

Claims (32)

1. 医療施設において用いられるシステムであって、
   アナリティクスエンジンと、
   前記医療施設における患者に関するデータを前記アナリティクスエンジンに提供し、
   患者支持装置、
   ナースコールのコンピューター、
   生理モニター、
   患者リフト、
   測位システムの測位コンピューターおよび
   失禁検出パッド
   のうちの少なくとも１つを含む複数の機器と、
   前記アナリティクスエンジンに接続され、前記患者に割り当てられた少なくとも一人の介護者が前記患者の様子をみる必要のある介護者巡回間隔を調整するコンピューターと、を備え、
   前記アナリティクスエンジンは、
   前記患者が敗血症を発症するリスクに関する第１のスコア、
   前記患者が転倒するリスクに関する第２のスコアおよび
   前記患者に褥瘡が生じるリスクに関する第３のスコア
   のうちの少なくとも１つを実質的にリアルタイムに決定するために、前記複数の機器からの前記データを分析し、
   前記コンピューターは、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つが第１の値から第２の値に大きくなったことに応答して、前記介護者巡回間隔を自動的に短縮し、前記コンピューターは、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つが前記第２の値から前記第１の値に小さくなったことに応答して、前記介護者巡回間隔を自動的に延長する、システム。
2. 前記アナリティクスエンジンと通信可能に接続され、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも２つを表示するように動作可能な複数のディスプレイをさらに備え、
   前記複数のディスプレイは、
   マスターナースステーションに配置されたステータスボードディスプレイ、
   ナースコールシステムのルームステーションによって提供される室内用ディスプレイ、
   ＥＭＲコンピューターの電子カルテ（ＥＭＲ）ディスプレイおよび
   前記患者に割り当てられた介護者のモバイル端末のモバイル端末ディスプレイ
   のうちの少なくとも２つを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドのうちの少なくとも３つを含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドのうちの少なくとも４つを含む、請求項１に記載のシステム。
5. 前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドのうちの少なくとも５つを含む、請求項１に記載のシステム。
6. 前記複数の機器は、前記患者支持装置、前記ナースコールのコンピューター、前記生理モニター、前記患者リフト、前記測位コンピューターおよび前記失禁検出パッドの６つすべてを含む、請求項１に記載のシステム。
7. 前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアは各々、他の第１のスコア、第２のスコアおよび第３のスコアの各々に共通の最小値と最大値を持つように前記アナリティクスエンジンによって正規化されている、請求項１に記載のシステム。
8. 前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコア各々の前記最小値は０である、請求項７に記載のシステム。
9. 前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコア各々の前記最小値は１である、請求項７に記載のシステム。
10. 前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコア各々の前記最大値は５である、請求項７に記載のシステム。
11. 前記アナリティクスエンジンは、国際圧迫性潰瘍罹患率（ＩＰＵＰ）サーベイから前記患者についての追加のデータも受信し、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、前記追加のデータを分析する、請求項１に記載のシステム。
12. 前記アナリティクスエンジンは、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも２つを、前記複数の機器のうちの少なくとも１つの機器に伝達する、請求項１に記載のシステム。
13. 前記複数の機器のうちの少なくとも１つの機器は、デバイスディスプレイを含み、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを小さくする工程が前記デバイスディスプレイに表示される、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記患者支持装置からのデータは、前記患者支持装置と一体化された少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知される、少なくとも１つの患者バイタルサインを含む、請求項１に記載のシステム。
15. 前記少なくとも１つのバイタルサインセンサーによって検知される、前記少なくとも１つの患者バイタルサインは、心拍数または呼吸数を含む、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記患者支持装置からのデータは、患者の体重をさらに含む、請求項１４に記載のシステム。
17. 前記患者支持装置からのデータは、患者の体重と前記患者支持装置上での前記患者の位置を含む、請求項１に記載のシステム。
18. 前記患者支持装置からのデータは、前記患者支持装置に支持されている間の前記患者の運動量を示すデータをさらに含む、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記生理モニターからのデータは、心拍数データ、心電計（ＥＫＧ）データ、呼吸数データ、患者体温データ、パルスオキシメトリーデータおよび血圧データのうちの１つ以上を含む、請求項１に記載のシステム。
20. ｉ）前記患者の体温が摂氏約３８．３度（℃）（華氏約１０１度）を超えるまたは約３５．６℃（華氏約９６度）未満である、ｉｉ）前記患者の心拍数が９０回／分を超える、ｉｉｉ）前記患者の呼吸数が２０回／分を超える基準が存在する場合に、前記第１のスコアは最大値またはその前後にある、請求項１に記載のシステム。
21. 前記第１のスコア、前記第２のスコアまたは前記第３のスコアが前の値よりも大きくなった場合に、前記アナリティクスエンジンは、前記患者に割り当てられた前記少なくとも一人の介護者のモバイル端末へのメッセージを開始する、請求項１に記載のシステム。
22. 前記第１のスコア、前記第２のスコアまたは前記第３のスコアが閾値に達した場合に、前記アナリティクスエンジンは、前記患者に割り当てられた前記少なくとも一人の介護者のモバイル端末へのメッセージを開始する、請求項１に記載のシステム。
23. 前記アナリティクスエンジンは、前記患者の少なくとも１つの創傷に関する追加のデータも受信し、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、前記追加のデータを分析する、請求項１に記載のシステム。
24. 前記少なくとも１つの創傷に関する前記追加のデータは、前記少なくとも１つの創傷の画像を含む、請求項２３に記載のシステム。
25. 前記患者支持装置は、患者用ベッドまたはストレッチャーを含む、請求項１に記載のシステム。
26. 前記アナリティクスエンジンは、体液入出力、心拍出量、併存症、血液検査のうちの少なくとも１つに関する追加のデータも受信し、前記アナリティクスエンジンは、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの少なくとも１つを決定することに関連して、前記追加のデータを分析する、請求項１に記載のシステム。
27. 前記生理モニターは、前記患者に取り付けられた無線式パッチセンサー、自由行動下心臓モニター、ＥＫＧ、呼吸数モニター、血圧モニター、パルスオキシメーターおよび体温計のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
28. 前記複数の機器は、前記患者が椅子に座っている間の患者の動きをモニターするための椅子モニターをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
29. 前記複数の機器は、前記患者が便座に座っている間の患者の動きをモニターするためのトイレモニターをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
30. 前記アナリティクスエンジンは、年齢、人種および体重のうちの少なくとも１つを含む前記患者の患者デモグラフィックデータを受信するように構成され、
    前記アナリティクスエンジンは、後天性免疫不全症候群（ＡＩＤＳ）、貧血、慢性鬱血性心不全、喘息、がん、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、冠動脈疾患、嚢胞性線維症、痴呆、気腫、アルコールまたは薬物の乱用、脳卒中、肺塞栓、敗血症の既往歴、１型糖尿病、病的肥満、神経筋疾患、事前挿管、脊柱側湾症、喫煙者、譫妄、無脾臓、骨髄移植、肝硬変、透析、憩室症、心臓弁膜症、炎症性腸疾患、関節置換、白血球減少症、悪性腫瘍、新生物、臓器移植、末梢血管疾患、腎臓病、褥瘡、最近の中絶、最近の出産、発作、鎌状赤血球貧血および末期症状のうちの少なくとも１つの病状が前記患者にあることを示すデータを含む前記患者の併存症データを受信するように構成され、
    前記アナリティクスエンジンは、前記患者に接続されているか患者と通信する少なくとも１つのセンサーを有する生理モニターによって測定される生理学的データを受信するように構成され、
    前記アナリティクスエンジンは、前記患者デモグラフィックデータ、前記併存症データおよび前記生理学的データに基づいて、前記患者のリスクスコアを実質的にリアルタイムに計算するように構成され、
    前記生理学的データは、動的であり、前記患者が前記生理モニターによってモニターされている間に時間の経過とともに変化する、請求項１に記載のシステム。
31. 前記アナリティクスエンジンは、
    前記患者の動的臨床変数およびバイタルサイン情報を受信し、
    過去のバイタルサインパターンおよび現在のバイタルサインパターンを作成するために前記バイタルサイン情報を使用し、
    前記過去のバイタルサインパターンを前記現在のバイタルサインパターンと比較し、
    前記患者の静的変数、前記患者の主観的な病訴、前記患者の過去のヘルスケア利用パターンおよび前記患者の健康データの社会的決定要因のうちの１つ以上を受信し、
    前記患者が敗血症であるか敗血症を発症する可能性が高いことを検出または予測するためのアルゴリズムで、前記動的臨床変数、前記バイタルサイン情報、前記過去のバイタルサインパターンと前記現在のバイタルサインパターンとの前記比較結果ならびに、前記静的変数、前記主観的な病訴、前記ヘルスケア利用パターンおよび前記健康データの社会的決定要因のうちの１つ以上を使用する
    ように構成されている、請求項１に記載のシステム。
32. 表１１に列挙したデータ要素のうちの１つ以上に基づいて、リスク決定が行われるか、前記第１のスコア、前記第２のスコアおよび前記第３のスコアのうちの１つ以上が計算される、請求項１から３１のいずれか１項に記載のシステム。

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