JP6709166B2 - 大量医学分析を用いたコンピュータ医療計画方法及びシステム - Google Patents
大量医学分析を用いたコンピュータ医療計画方法及びシステム Download PDFInfo
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Description
本出願は、2014年10月3日に出願された「インテリジェンス大量医学分析のための方法及びシステム(Method and System for Intelligence Mass Medical Analysis)」という名称の米国仮特許出願第62/059,588号、2014年4月9日に出願された「インテリジェンス大量医学分析の方法及びシステム(Method and System for Intelligence Mass Medical Analysis)」という名称の米国仮特許出願第61/977,512号、2014年2月28日に出願された「インテリジェンス大量医学分析の方法及びシステムMethod and System for Intelligence Mass Medical Analysis)」という名称の米国仮特許出願第61/946,339号、2013年12月4日に出願された「大量医学分析の方法及びシステムインテリジェンス(Method and System Intelligence For Mass Medical Analysis)」という名称の米国仮特許出願第61/911,618号、2014年12月2日に出願された「大量医学分析を用いたコンピュータ医療計画方法及びシステム(Computational Medical Treatment Plan Method and System with Mass Medical Analysis)」という名称の米国本特許出願第14/558,706号に対する優先権を主張するものであり、これらの特許出願の開示はその全体が引用により本明細書に組み入れられる。
・LDL−LDLコレステロール値は、130mg/dL(3.4mmol/L)を下回ることが理想的であり、100mg/dL(2.6mmol/L)未満であることが好ましい。
・HDL−HDLコレステロール値は、60mg/dL(1.6mmol/L)以上であること。
・トリグリセリド−アメリカ心臓協会(AHA)は、中性脂肪値が100mg/dL(1.1mmol/L)であることを推奨している。
・C−反応性蛋白質−高リスク(3.0mg/L超)、平均リスク(1.0〜3.0mg/L)。
また、属性は、患者パラメータの比率、又は積、差、平均、和などの他の関数的組み合わせを含むこともできる。
乳癌の場合、第1レベルのパラメータは、(1)侵襲性又は原位置、(2)侵襲性の場合には腫瘍が転移しているかどうか、(3)管又は小葉、(4)ステージ、及び(5)悪性度、などの腫瘍特徴を含むことができる。
肺癌の場合、第1レベルのパラメータは、(1)タイプ、(2)ステージ、及び(3)悪性度を含むことができる。
12:医療メインサーバ
14:知的医療エンジン
18:ネットワーク(有線/無線)
16:中央データベース
20:第1の病院
22:第2の病院
24:診療所
26:ソース
28:医用コンピュータ装置
30:第1の病院データベース
32:機密個人データベース
34:医用コンピュータ装置
36:第2の病院データベース
38:機密個人データベース
40:医用コンピュータ装置
42:診療所データベース
44:機密個人データベース
46:ソースデータベース
48:機密個人データベース
50:医療記録(患者コード及び客観的医療データ)
52:医療記録(患者コード及び客観的医療データ)
54:医療記録(患者コード及び客観的医療データ)
56:医療記録(患者コード及び客観的医療データ)
58:医用コンピュータ装置
Claims (59)
- 観測され、算出され、かつ抽出されたパラメータに基づいて電子医療記録を処理するためのコンピュータ実装方法であって、
少なくとも1つのプロセッサ、少なくとも1つのランダムアクセスメモリ(RAM)、ストレージシステム及びクラウドベースデータベースを備えたクラウドシステムを動作させるステップであって、前記ストレージシステムが第1のデータベース及び第2のデーアベースを備え、前記RAMは、クラウドオペレーティングシステム及びエンジンによって制御され、前記エンジンが前記クラウドオペレーティングシステム上で起動し、前記エンジンがストレージモジュール、グループ分割モジュール、及びコンピュータインタフェースを生成するモジュールを備え、クラウドコンピューティング環境が複数のクラウドクライアント及び前記エンジンに接続されたネットワークを備え、前記ネットワークが前記クラウドシステム及び前記クラウドクライアントを接続し、前記クラウドシステムが前記クラウドコンピューティング環境の外部にある少なくとも1つのクライアントと通信する、ステップを含み、
方法は、前記動作の間、
前記プロセッサが、複数の患者に関連する患者パラメータを含む複数の医療データを前記クラウドベースデータベースに記憶するステップであって、前記患者パラメータが、1又は2以上の疾患又は病状、1又は2以上の治療プロトコル、1又は2以上の臨床パラメータ、1又は2以上の研究所パラメータ、医療装置によって得られる1又は2以上のパラメータ、及び/又は医療機器によって得られる1又は2以上のパラメータの1又は2以上を含む、ステップと、
前記プロセッサが、前記クラウドベースデータベースに記憶するためのパラメータを含む前記患者のデータの類似点によって、前記患者に関連する前記患者パラメータを含む前記複数の医療データを均質なサブグループにグループ分割するステップであって、少なくとも1つのメインパラメータ又は少なくとも1つの非重要パラメータの時間間隔の間の疾患又は病状の同じ値又は実質的に同じ値によって各均質なサブグループを決定し、これにより、少なくとも1つのメインパラメータ又は少なくとも1つの非重要パラメータのパラメータの動特性を反映し、前記パラメータの動特性を組み合わせて、患者間の類似点の比較を確立する根拠を形成し、そして、最も似ているものをあるサブグループにグループ分割し、前記グループ分割の結果を前記クラウドベースデータベースに記憶する、ステップと、
前記プロセッサが、前記患者の疾患又は病状についての前記少なくとも1つのメインパラメータ又は前記少なくとも1つの非重要パラメータの動特性を1又は2以上のサブグループに相関付けを行う少なくとも1つの相関パラメータを識別するステップとを含み、
方法は、さらに、
前記プロセッサが、動特性を含む新規患者のパラメータ値を、前記クラウドベースデータベースからの前記データベースの前記サブグループにおける前記患者の疾患についての対応する前記少なくとも1つの相関パラメータの値及び動特性と比較するステップであって、前記新規患者のための推奨する1又は2以上のプロトコルを決定するために、前記新規患者を関連する1又は2以上のサブグループに前記データベースにおいて分類する、ステップと、
前記比較の後、前記プロセッサが、前記新規患者の疾患又は病状に関連する推奨される少なくとも1つの治療を含む出力を受けるステップとを含む、方法。 - 前記複数の患者の医療データをサブグループにグループ分割する前記ステップ、及び前記新規患者の疾患テンプレートを照合する前記分類ステップは、第1のパラメータセット(メインパラメータ)から開始した後に第2のパラメータセット(2次パラメータ)に移り、前記疾患の一又は二以上の治療結果が一貫している前記パラメータの前記グループ分割の全てにおける小さな類似グループ及び前記パラメータの動特性が識別され、前記新規患者の医療データに対してフィルタ処理されるまでこの反復処理を継続する複数レベルの分類を含み、前記ステップは、特定の疾患又は病状に関連するパラメータの第1のセットにおける1又は2以上のパラメータの動特性の連続的な変動を決定し、治療の効果及びパラメータの第2のセットの相関性を決定することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記グループ分割は、前記システムの前記ストレージに新規患者又は既存の患者に対応する複数の医療データが追加された結果、いずれかのサブグループのエントロピーに有意な変化が生じた時に繰り返され、前記変化は、3パーセント(3%)よりも大きい場合に有意と見なされる、
請求項1に記載の方法。 - 前記グループ分割によって生じたサブグループは、結果としての治療に対する前記患者の反応に統計的に有意な相違がない場合にはより大きなグループに統合され、有意性は、p<.05の水準の両側t検定によって判定される、
請求項1に記載の方法。 - 前記治療に対する患者の反応は、単一の値ではなく経時的軌跡に対応する反応のベクトルである、
請求項1に記載の方法。 - 前記グループ分割するステップは、ランダム変数Rに対する患者グループGのエントロピー(H)の算出を含み、治療tを受ける患者qiが結果Rとなる確率をp(t(qi)=R)、患者グループGのエントロピーをH(G)とする方程式:
から計算される、
請求項1に記載の方法。 - 前記新規患者の前記パラメータと、前記グループ分割されたサブグループの前記パラメータとの照合は、前記新規患者のそれぞれのパラメータと前記サブグループのそれぞれのパラメータとの間の差分を計算した後に該差分を合計し、各パラメータの動特性を含む前記新規患者のパラメータに対する前記差分の合計が最小になるサブグループを選択することによって計算される、
請求項1に記載の方法。 - 前記新規患者の前記パラメータと、前記グループ分割されたサブグループの前記パラメータとの照合は、前記新規患者のそれぞれのパラメータと前記サブグループのそれぞれのパラメータとの間の差分の数をカウントし、前記新規患者のパラメータに対して異なるパラメータが最も少ないサブグループを選択することによって計算される、
請求項1に記載の方法。 - 前記新規患者の前記パラメータと、前記グループ分割されたサブグループの前記パラメータとの照合は、前記新規患者のそれぞれのパラメータと前記サブグループのそれぞれのパラメータとの間の差分を計算した後に該差分の2乗を合計し、前記新規患者のパラメータに対する前記2乗した差分の合計が最小になるサブグループを選択することによって計算される、
請求項1に記載の方法。 - 患者QのパラメータyiとサブグループGのパラメータg(xi)との間の差分の和は、デフォルトで1に設定される数学的ノルムをpとする
によって計算される、
請求項7に記載の方法。 - 前記新規患者のテンプレートを受け取る前に、前記複数の患者の客観的医療データをグループ分割して、前記複数の客観的医療データをサブグループに分類するステップをさらに含み、該分類するステップは、各患者のパラメータ、疾患、該疾患について各患者が受けた治療、及び前記治療の結果に基づく少なくとも1つのレベルの分類と、より小さなサブグループの組が識別されるまで、各サブグループについて前記処理を反復的に繰り返すステップとを含み、前記より小さなサブグループ内の患者は、実質的に同様のパラメータ及び実質的に同様の結果を有する、
請求項1に記載の方法。 - 前記患者の前記パラメータは、自動変換処理、正規化及び元々の患者パラメータの組み合わせにより、前記元々のパラメータから導出された属性によって増強される、
請求項1に記載の方法。 - 前記患者パラメータは、全体としての患者人口の正規化範囲に変換され、属性a及びパラメータpの正規化計算は、
に対応する、
請求項12に記載の方法。 - 前記患者の前記パラメータがベクトルであり、各ベクトルの各要素が特定の時点で記録された値であり、前記ベクトルの長さが、前記パラメータの値が記録されている間の所望の時点の数である、
請求項1に記載の方法。 - グループ分割についての患者データの前記比較がベクトルに基づいており、各ベクトルが各患者の疾患、治療、及び、前記治療に対する患者の応答についての進行における時点を表す、請求項3に記載の方法。
- 前記パラメータの第1のセットは、前記患者の1次疾患及び一般的病態に関するパラメータと、2次疾患に関する第2のパラメータセットとを含む、
請求項2に記載の方法。 - 前記患者の前記一般的病態は、Karnofskyの尺度によって測定される、請求項16に記載の方法。
- 前記パラメータの値が前記データベースにおいて反復的に更新され、新しい情報が既存の患者に利用可能となる、又は、新規な患者が前記データベースに追加される、請求項1に記載の方法。
- 前記医療データは、客観的医療データを含む、請求項1に記載の方法。
- 各患者の前記少なくとも1つの1又は2以上のパラメータは、患者の疾患、患者が受けている1又は2以上の治療、及び、各治療の結果を含む、請求項1に記載の方法。
- 方法は、提供ステップの後、さらに、所定の治療に対する以前治療した個人の複数の応答への既知の応答に基づく前記所定の治療に対して予測される臨床的応答を含む個人のグループのプロパティを電気的に算出することを含み、前記個人が共通の人口動態パラメータ、遺伝的パラメータ、病歴パラメータ及び診断パラメータを共有する、請求項1に記載の方法。
- 前記グループ分割によって生じたサブグループは、適用可能なサブグループに患者間の疾患についての前記メインパラメータの動特性に統計的に有意な相違がない場合にはより大きなグループに統合され、有意性は、p<0.05の水準の両側t検定によって判定される、
請求項1に記載の方法。 - 前記相関パラメータは、治療プロトコルを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記グループ分割によって生じたサブグループは、複数のサブグループ間の前記メインパラメータの少なくとも1つにおける動特性に統計的に有意な相違pを有する、相違pは、p<0.05である、
請求項1に記載の方法。 - 前記グループ分割の処理は、新規な患者に対応するデータが前記クラウドベースデータベースのシステムに追加されたとき、及び、患者の疾患又は病状の動特性に対応する既存の患者についての新しいパラメータが前記クラウドベースデータベースのシステムに追加されたときに実行される、請求項1に記載の方法。
- 新規な患者が1次疾患及び1又は2以上の2次疾患で診断され、患者のメインパラメータセットの第1のセットが、前記1次疾患に関連するパラメータ、又は、患者の状況を含み、及び、メインパラメータセットの第2のセットが、1又は2以上の2次疾患、又は、状況に関連する、請求項1に記載の方法。
- 方法は、前記識別するステップの後に、さらに、所定の治療に対する以前治療した個人の複数の応答への既知の応答に基づく前記所定の治療に対して予測される臨床的応答を含む個人のグループのプロパティを電気的に算出することを含み、前記個人が共通の人口動態パラメータ、遺伝的パラメータ、病歴パラメータ及び診断パラメータを含む共通のパラメータを共有する、請求項1に記載の方法。
- 前記患者のパラメータ及び前記動特性がガウス分布に正規化される、請求項1に記載の方法。
- 少なくとも1つのコンピュータプロセッサによって実行される医療分析のためのコンピュータ実装方法であって、
複数の患者に関連する患者パラメータを含む複数の医療データを記憶するステップであって、前記患者パラメータが、1又は2以上の疾患又は病状、1又は2以上の治療プロトコル、1又は2以上の臨床パラメータ、1又は2以上の研究所パラメータ、医療装置によって得られる1又は2以上のパラメータ、及び/又は医療機器によって得られる1又は2以上のパラメータの1又は2以上を含む、ステップと、
前記患者に関連する前記患者パラメータを含む前記複数の医療データを、データベースに記憶するための均質なサブグループにグループ分割するステップであって、ある特定のサブグループにおける患者間の疾患の少なくとも1つのメインパラメータの動特性の同一性又は実質的な類似性によって各均質なサブグループを決定する、ステップと、
前記患者の各疾患についての前記少なくとも1つのメインパラメータの動特性を1又は2以上のサブグループに相関付けを行う少なくとも1つの相関パラメータ及び前記少なくとも1つの相関パラメータの動特性を識別するステップと、
動特性を含む新規患者のパラメータ値を、前記データベースの前記サブグループにおける前記患者の疾患についての前記少なくとも1つの相関パラメータ又は少なくとも1つのメインパラメータと比較するステップであって、前記新規患者を関連する1又は2以上のサブグループに前記データベースにおいて連続的に分類する、ステップと、
少なくとも1つのモニタリング機器又はセンサが、前記新規患者の前記少なくとも1つのメインパラメータ又は前記少なくとも1つの相関パラメータの動特性の変化のペースをオンラインで監視するステップであって、前記新規患者の前記少なくとも1つのメインパラメータ又は前記少なくとも1つの相関パラメータの動特性が関係するサブグループに関連する前記少なくとも1つのメインパラメータ又は前記少なくとも1つの相関パラメータの動特性から逸脱するとき、リアルタイムベースで医療ソースに警告を送信する、ステップとを含む、方法。 - 患者のメインパラメータの第1のセットは、前記患者の1次疾患又は状況及び一般的病態に関するパラメータを含み、メインパラメータの第2のセットは、少なくとも2次疾患又は状況に関する、
請求項29に記載の方法。 - 前記一般的病態は、少なくとも1つの機器又はセンサによって測定される少なくとも1つの臨床パラメータを含む、請求項30に記載の方法。
- 前記グループ分割によって生じたサブグループは、適用可能なサブグループに患者間の疾患についての前記メインパラメータの動特性に統計的に有意な相違がない場合にはより大きなグループに統合され、有意性は、p<0.05の水準の両側t検定によって判定される、
請求項29に記載の方法。 - 前記グループ分割によって生じたサブグループは、複数のサブグループ間の前記メインパラメータの少なくとも1つにおける動特性に統計的に有意な相違pを有する、相違pは、p<0.05である、
請求項29に記載の方法。 - 前記グループ分割の処理は、新規な患者に対応するデータが前記クラウドベースデータベースのシステムに追加されたとき、及び、患者の疾患又は病状の動特性に対応する既存の患者についての新しいパラメータが前記クラウドベースデータベースのシステムに追加されたときに実行される、請求項29に記載の方法。
- 前記グループ分割するステップは、患者グループGのエントロピー(H)の使用を含み、治療tを受ける患者qiが結果Rとなる確率をp(t(qi)=R)、患者グループGのエントロピーをH(G)とする方程式:
から計算される、
請求項29に記載の方法。 - 前記新規患者の前記パラメータと、前記グループ分割されたサブグループの前記パラメータとの照合は、前記新規患者のそれぞれのパラメータと前記サブグループのそれぞれのパラメータとの間の差分を計算した後に該差分を合計し、前記新規患者のパラメータに対する前記差分の合計が最小になるサブグループを選択することによって計算される、
請求項29に記載の方法。 - 前記新規患者の前記パラメータと、前記グループ分割されたサブグループの前記パラメータとの照合は、前記新規患者のそれぞれのパラメータと前記サブグループのそれぞれのパラメータとの間の差分の数をカウントし、前記新規患者のパラメータに対して異なるパラメータが最も少ないサブグループを選択することによって計算される、
請求項29に記載の方法。 - 前記新規患者の前記パラメータと、前記グループ分割されたサブグループの前記パラメータとの照合は、前記新規患者のそれぞれのパラメータと前記サブグループのそれぞれのパラメータとの間の差分を計算した後に該差分の2乗を合計し、前記新規患者のパラメータに対する前記2乗した差分の合計が最小になるサブグループを選択することによって計算される、
請求項29に記載の方法。 - 患者Qの前記パラメータとサブグループGのパラメータとの間の差分の和は、
よって計算される、
請求項29に記載の方法。 - 前記新規患者の客観的医療データをグループ分割する前に、前記複数の患者の客観的医療データをグループ分割して、前記複数の客観的医療データをサブグループに分類するステップをさらに含み、該分類するステップは、各患者のパラメータ、疾患、該疾患について各患者が受けた治療、及び前記治療の結果に基づく少なくとも1つのレベルの分類と、より小さなサブグループの組が識別されるまで、各サブグループについて前記処理を反復的に繰り返すステップとを含み、前記より小さなサブグループ内の患者は、実質的に同様のパラメータ及び実質的に同様の結果を有する、
請求項29に記載の方法。 - 前記患者の前記パラメータは、自動変換処理及び元々の患者パラメータの組み合わせにより、前記元々のパラメータから導出された属性によって増強される、
請求項29に記載の方法。 - 前記方法は、前記新規患者のための前記治療コースが前記患者の病態を改善する一定程度の可能性の予測をもたらす、
請求項29に記載の方法。 - 前記方法は、前記新規患者のための複数の潜在的治療コースをもたらす、
請求項29に記載の方法。 - 識別された治療コースをヘルスケア提供者に送信するステップをさらに含む、
請求項29に記載の方法。 - 前記オンラインでの監視が、インターネット又は医療ネットワークのコンピュータシステムに接続された少なくとも1つの監視機器で実行される、
請求項29に記載の方法。 - 少なくとも1つのコンピュータプロセッサによって実行される医療分析のためのコンピュータ実装方法であって、
複数の患者に関連する患者パラメータを含む複数の医療データを記憶するステップであって、前記患者パラメータが、1又は2以上の疾患又は病状、1又は2以上の治療プロトコル、1又は2以上の臨床パラメータ、1又は2以上の研究所パラメータ、医療装置によって得られる1又は2以上のパラメータ、及び/又は医療機器によって得られる1又は2以上のパラメータの1又は2以上を含む、ステップと、
前記患者に関連する前記患者パラメータを含む前記複数の医療データを、データベースに記憶するための均質なサブグループにグループ分割するステップであって、ある特定のサブグループにおける患者間の疾患の少なくとも1つのメインパラメータの動特性の同一性又は実質的な類似性によって各均質なサブグループを決定する、ステップと、
前記患者の各疾患についての電子健康記録(EHRs)データベースの利用可能な異なる時間間隔に少なくとも1つのメインパラメータの動特性を1又は2以上のサブグループに相関付けを行う少なくとも1つの相関パラメータを識別するステップと、
対応する新規患者のパラメータ値を、前記データベースの前記サブグループにおける前記患者の疾患についての前記少なくとも1つの相関パラメータ又は少なくとも1つのメインパラメータと比較するステップであって、前記新規患者を関連する1又は2以上のサブグループに前記データベースにおいて連続的に分類する、ステップと、を含み、
前記患者に関連する前記患者パラメータを含む前記複数の医療データを1又は2以上の新しい種類のパラメータで更新し、疾患又は状態の少なくとも1つのメインパラメータの動特性で統計的に有意な効果を有する既知のパラメータ及び個別の動特性の値を含む患者の医療データを拡張する、方法。 - 少なくとも1つのコンピュータプロセッサによって実行される医療分析のためのコンピュータ実装方法であって、
複数の患者に関連する患者パラメータを含む複数の医療データを記憶するステップであって、前記患者パラメータが、1又は2以上の疾患又は病状、1又は2以上の治療プロトコル、1又は2以上の臨床パラメータ、1又は2以上の研究所パラメータ、医療装置によって得られる1又は2以上のパラメータ、及び/又は医療機器によって得られる1又は2以上のパラメータの1又は2以上を含む、ステップと、
前記患者に関連する前記患者パラメータを含む前記複数の医療データを、データベースに記憶するための均質なサブグループにグループ分割するステップであって、ある特定のサブグループにおける患者間の疾患の少なくとも1つのメインパラメータの動特性の同一性又は実質的な類似性によって各均質なサブグループを決定する、ステップと、
前記患者の各疾患についての電子健康記録(EHRs)データベースの利用可能な異なる時間間隔に少なくとも1つのメインパラメータの動特性を1又は2以上のサブグループに相関付けを行う少なくとも1つの相関パラメータを識別するステップと、を含む、方法。 - 前記複数の医療データをサブグループの第1のセットにグループ分割する前記グループ分割のステップは、少なくとも1つのメインパラメータ又は少なくとも1つの2次パラメータに基づく、請求項47に記載の方法。
- 前記複数の客観的医療データを、サブグループの前記第1のセット、サブグループの第2のセット、及びサブグループの第3のセットにグループ分割する前記グループ分割のステップは、少なくとも1つのパラメータ又は少なくとも1つの非重要パラメータに基づく、請求項48に記載の方法。
- 前記複数の客観的医療データを、サブグループの第4のセットにグループ分割する前記グループ分割のステップは、少なくとも1つのライフスタイルパラメータに基づく、請求項49に記載の方法。
- 前記グループ分割によって生じたサブグループは、適用可能なサブグループに患者間の疾患についての前記メインパラメータの動特性に統計的に有意な相違がない場合にはより大きなグループに統合され、有意性は、p<0.05の水準の両側t検定によって判定される、
請求項47に記載の方法。 - 前記相関パラメータは、治療プロトコルを含む、請求項47に記載の方法。
- 前記グループ分割によって生じたサブグループは、複数のサブグループ間の前記メインパラメータの少なくとも1つにおける動特性に統計的に有意な相違pを有する、相違pは、p<0.05である、
請求項47に記載の方法。 - 少なくとも1つのコンピュータプロセッサによって実行される医療分析のためのコンピュータ実装方法であって、
複数の患者に関連する患者パラメータを含む複数の医療データを記憶するステップであって、前記患者パラメータが、1又は2以上の疾患又は病状、1又は2以上の治療プロトコル、1又は2以上の臨床パラメータ、1又は2以上の研究所パラメータ、医療装置によって得られる1又は2以上のパラメータ、及び/又は医療機器によって得られる1又は2以上のパラメータの1又は2以上を含む、ステップと、
前記患者の各疾患についての電子健康記録(EHRs)データベースの利用可能な異なる時間間隔に少なくとも1つのメインパラメータの動特性を1又は2以上のサブグループに相関付けを行う少なくとも1つの相関パラメータを識別するステップと、
異なる値の少なくとも1つの相関パラメータが同じ疾患又は状況で患者グループに分割されるとき、前記患者に関連する前記患者パラメータを含む前記複数の医療データを2又は3以上のサブグループにグループ分割するステップであって、サブグループのそれぞれは、各サブグループ間の前記少なくとも1つの少なくとも1つのメインパラメータの動特性で統計的に有意な相違を有するステップと、を含む方法。 - システムであって、
複数の患者に関連する患者パラメータを含む複数の医療データを記憶する記憶モジュールであって、前記患者パラメータが、1又は2以上の疾患又は病状、1又は2以上の治療プロトコル、1又は2以上の臨床パラメータ、1又は2以上の研究所パラメータ、医療装置によって得られる1又は2以上のパラメータ、及び/又は医療機器によって得られる1又は2以上のパラメータの1又は2以上を含む、記憶モジュールと、
前記患者に関連する前記患者パラメータを含む前記複数の医療データを、データベースに記憶するための均質なサブグループにグループ分割し、前記記憶モジュールに通信するように接続されたグループ分割モジュールであって、ある特定のサブグループにおける患者間の疾患の少なくとも1つのメインパラメータの動特性の同一性又は実質的な類似性によって各均質なサブグループを決定する、グループ分割モジュールと、
前記患者の各疾患についての電子健康記録(EHRs)データベースの利用可能な異なる時間間隔に少なくとも1つのメインパラメータの動特性を1又は2以上のサブグループに相関付けを行う少なくとも1つの相関パラメータを識別する識別モジュールと、
新規患者のパラメータを、前記データベースの前記サブグループにおける前記患者の疾患についての前記少なくとも1つの相関パラメータ又は少なくとも1つのメインパラメータと比較する比較モジュールであって、新規患者のデータからの各新しいデータの間、前記新規患者を関連する1又は2以上のサブグループに前記データベースにおいて連続的に分類する、比較モジュールと、を備えたシステム。 - 前記グループ分割によって生じたサブグループは、適用可能なサブグループに患者間の疾患についての前記メインパラメータの動特性に統計的に有意な相違がない場合にはより大きなグループに統合され、有意性は、p<0.05の水準の両側t検定によって判定される、
請求項55に記載のシステム。 - 前記グループ分割によって生じたサブグループは、複数のサブグループ間の前記メインパラメータの少なくとも1つにおける動特性に統計的に有意な相違pを有する、相違pは、p<0.05である、
請求項55に記載のシステム。 - コンピュータによって実行されると、前記コンピュータにトランザクションをリターンさせるように処理するコンピュータ読み取り可能なプログラム命令を有する非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体を備えたコンピュータプログラムプロダクトであって、前記コンピュータ読み取り可能なプログラム命令が、
複数の患者に関連する患者パラメータを含む複数の医療データを記憶するコンピュータ読み取り可能なプログラム命令であって、前記患者パラメータが、1又は2以上の疾患又は病状、1又は2以上の治療プロトコル、1又は2以上の臨床パラメータ、1又は2以上の研究所パラメータ、医療装置によって得られる1又は2以上のパラメータ、及び/又は医療機器によって得られる1又は2以上のパラメータの1又は2以上を含む、コンピュータ読み取り可能なプログラム命令と、
前記患者に関連する前記患者パラメータを含む前記複数の医療データを、データベースに記憶するための均質なサブグループにグループ分割するコンピュータ読み取り可能なプログラム命令であって、ある特定のサブグループにおける患者間の疾患の少なくとも1つのメインパラメータの動特性の同一性又は実質的な類似性によって各均質なサブグループを決定する、コンピュータ読み取り可能なプログラム命令と、
前記患者の各疾患についての電子健康記録(EHRs)データベースの利用可能な異なる時間間隔に少なくとも1つのメインパラメータの動特性を1又は2以上のサブグループに相関付けを行う少なくとも1つの相関パラメータを識別するコンピュータ読み取り可能なプログラム命令と、
新規患者のパラメータを、前記データベースの前記サブグループにおける前記患者の疾患についての前記少なくとも1つの相関パラメータ又は少なくとも1つメインパラメータと比較するコンピュータ読み取り可能なプログラム命令であって、前記新規患者を関連する1又は2以上のサブグループに前記データベースにおいて分類する、コンピュータ読み取り可能なプログラム命令と、を備えたコンピュータプログラムプロダクト。 - 少なくとも1つのコンピュータプロセッサによって実行される、標準化された臨床パラメータの動的分析のためのコンピュータ実装方法であって、
(a)複数の患者に関連する標準化された臨床患者パラメータを含む複数の医療臨床データを記憶するステップであって、前記患者パラメータが、1又は2以上の予め定められた標準化された臨床パラメータ、1又は2以上の標準化された臨床パラメータの値の順序、1又は2以上の標準化された臨床パラメータの分類、1又は2以上の標準化された臨床パラメータの検知、及び/又は、1又は2以上の標準化された臨床パラメータの検知の分類方法の1又は2以上を含む、ステップと、
(b)疾患又は状況の識別データを記憶するステップと、
(c)各患者についての1又は2以上の標準化された臨床パラメータに関連する特定の時間間隔の間、タイミングデータの継続時間を記憶するステップであって、前記タイミングデータが、複数の検知タイミングポイントを含む特定の時間間隔の間の標準化された臨床患者パラメータのそれぞれについての変化の速度を反映し、各検知タイミングポイントが特定の時間における特定の標準化された臨床パラメータの値を含む、ステップと、
(d)データベースに記憶するためのパラメータを含む患者のデータの類似点によって、前記患者に関連する前記標準化された臨床患者パラメータを含む前記複数の医療データを、均質なサブグループにグループ分割するステップであって、ある特定のサブグループにおける患者間の疾患又は状況の前記少なくとも1つの標準化された臨床患者パラメータの動特性の同一性又は実質的な類似性によって各均質なサブグループを決定する、ステップと、
(e)標準化された臨床パラメータの新規患者についての動特性を1又は2以上の均質なグループの標準化された臨床パラメータの動特性と比較するステップであって、前記新規患者の最も近い均質なグループを決定し、これにより、前記新規患者の治療のために最も近い均質なグループから最適な治療プロトコルを選択するステップであって、前記最も近い均質なグループが前記新規患者の動特性の最も近い類似点に基づいて選択される、ステップと、
(f)ゼロの識別により、相関パラメータを含む患者の臨床データに一致する1又は2以上の疾患又は状況を得るステップと、を含む方法。
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