JP6827925B2 - 緻密なタイミング情報を抽出することによる効率の分析 - Google Patents

Description

[0001] 医療機関は様々な医療処置に対応する医療データを生成するように構成された複数の医療データ収集システム（ＭＤＡＳ）を有する。例えば、ＭＤＡＳは体の内部構造を可視化するために使用される撮像デバイスである。例えば、撮像デバイスは磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）デバイスである。この手法を用いることにより収集されたデータは、解剖学的画像が生成される基礎を提供する。具体的には、体の内部構造の軸方向断面画像は２次元画像で表される、又はより複雑な画像は３次元画像として生成される。このようにして、軟組織を撮像するための非侵襲的モダリティが提供される。画像は、画像に撮影された内部構造が健常であるか、損傷しているか等を何らかの異常が存在しているかどうかを判定することにより決定するために、例えば医師や技師等のユーザにより使用される。

[0002] 撮像手順が適切に実行され、その撮像手順から生成された画像が正確に表示されているかどうかを分析するためのシステムが提供されている。ＭＤＡＳを使用して実行された手順の管理的な側面を分析するために別のシステムが提供されている。具体的には、放射線科分析用アプリケーションは、様々な情報システム及びフィードから抽出された臨床、財務及び作業データに基づいて放射線科内の作業の概観を提供する。例えば、コンポーネントには、スコアカード、ダッシュボード、及び、例えば検査量、所要時間、相対価値単位（ＲＶＵ）等のパフォーマンス指標に基づくレポートが含まれる。アプリケーションは、生産性、ワークフロー、資源利用度、患者体験、及び看護の質等の改善に洞察を与え、これらの改善を可能にする。使用事例は、法律や規制要件、看護の質、償還モデル、利益性等の様々な理由により決定される。アプリケーションは手順の開始時間及び終了時間を含むＨＬ７フィードからのイベント情報を含む異なるソースに基づく情報を生成する。しかし、当業者は、手順は複数のサブステップを含み、単に期間全体についての情報では効率情報を生成するために必要な情報を提供するのに不十分であることを理解するだろう。

[0003] 従って、技師によりＭＤＡＳを使用して実行される手順のサブステップを含む手順のタイミング情報を決定し、更に効率情報を生成することが望ましい。

[0004] 例示的な実施形態は、医療データ収集システム（ＭＤＡＳ）を使用して、医療データ収集手順（ＭＤＡＰ）を実行する技師の効率データを判定する方法に関し、当該方法は、ＭＤＡＳによるＭＤＡＰ中に取得された、ＭＤＡＰの複数のステージのそれぞれに関する持続時間情報を含むＤＩＣＯＭ（医療におけるデジタル画像及び通信）メタデータを含むタイミングデータを受信することと、技師の効率データを、タイミングデータ及びＭＤＡＳを使用するＭＤＡＰについて定義された所定の効率データの関数として判定することとを含む。

[0005] 例示的な実施形態は、医療データ収集システム（ＭＤＡＳ）を使用する複数の医療データ収集手順（ＭＤＡＰ）のうちの１つに患者のスケジュールを設定する方法に関し、当該方法は、第１の技師によるＭＤＡＳを使用したＭＤＡＰの少なくとも１つの先の実行中に取得された、ＭＤＡＰの複数のステージのそれぞれに関する持続時間情報を含む第１の医療におけるデジタル画像と通信（ＤＩＣＯＭ）メタデータを含む第１のユーザデータを受信することと、第２の各技師によるＭＤＡＳを使用したＭＤＡＰの少なくとも１つの先の実行中に取得された第２のＤＩＣＯＭメタデータを含む少なくとも１つの第２のユーザデータを受信することと、第１のユーザ及び少なくとも１人の第２のユーザのパフォーマンスデータを、第１のユーザデータ、第２のユーザデータ、ＭＤＡＳのタイプ、及びＭＤＡＰのタイプの関数として判定することと、患者がＭＤＡＳを使用して実行されるＭＤＡＰを受けるスケジュールをパフォーマンスデータに基づいて決定することとを含む。

[0006] 例示的な実施形態は、医療データ収集手順（ＭＤＡＰ）を実行する複数の医療データ収集システム（ＭＤＡＳ）のパフォーマンスデータを判定する方法に関し、当該方法は、第１のＭＤＡＳによるＭＤＡＰ中に取得された、第１のＭＤＡＳを使用することによるＭＤＡＰの複数のステージのそれぞれに関する持続時間情報を含む第１の医療におけるデジタル画像と通信（ＤＩＣＯＭ）メタデータを含む第１のタイミングデータを受信することと、第２のＭＤＡＳによるＭＤＡＰ中に取得された、第２のＭＤＡＳを使用することによるＭＤＡＰの各ステージに関する持続時間情報を含む第２のＤＩＣＯＭメタデータを含む第２のタイミングデータを受信することと、第１及び第２のタイミングデータに基づいて第１及び第２の各ＭＤＡＳについてのパフォーマンスデータを判定することとを含む。

[0007] 図１は、例示的な実施形態によるヘルスケアサービスシステムを示す。 [0008] 図２は、例示的な実施形態による図１の医療データ収集システムを示す。 [0009] 図３は、例示的な実施形態による図１の分析システムを示す。 [0010] 図４Ａは、例示的な実施形態によるタイミング情報を決定する際の基礎として使用される第１の手順のタイムスタンプを示す。 [0011] 図４Ｂは、例示的な実施形態によるタイミング情報を決定する際の基礎として使用される第２の手順のタイムスタンプを示す。 [0012] 図４Ｃは、例示的な実施形態によるタイミング情報を決定する際の基礎として使用される第３の手順のタイムスタンプを示す。 [0013] 図５Ａは、例示的な実施形態による技師効率情報を示す。 [0014] 図５Ｂは、例示的な実施形態による技師についてのタイムライン情報を示す。 [0015] 図６は、例示的な実施形態による技師効率を判定する方法を示す。 [0016] 図７Ａは、例示的な実施形態による手順タイミング情報を示す。 [0017] 図７Ｂは、例示的な実施形態による手順テーブル率タイミング情報を示す。 [0018] 図８は、例示的な実施形態による手順スケジュールを決定する方法を示す。 [0019] 図９は、例示的な実施形態によるデバイス利用度のアクティビティマップを示す。 [0020] 図１０は、例示的な実施形態によるデバイスのパフォーマンス情報を判定する方法を示す。

[0021] 例示的な実施形態は、類似の要素には同じ参照番号が付された例示的な実施形態の以下の説明及び関連する添付図面を参照して更に理解される。例示的な実施形態は、技師又は術者の効率情報を生成し、手順が実行されるスケジュールを決定し、手順を実行するデバイスのパフォーマンス情報を判定するシステム及び方法に関する。具体的には、医療におけるデジタル画像と通信（ＤＩＣＯＭ）メタデータが、少なくとも１つの医療データ収集システム（ＭＤＡＳ）を使用して実行された手順のタイミング情報を生成するための基礎として使用される。ＤＩＣＯＭメタデータは、特に実行されている手順のサブステップに関するタイミング情報を提供する。効率情報、スケジュール、パフォーマンス情報、技師、手順、ＭＤＡＳ、ＤＩＣＯＭメタデータ、及び関連する方法は以下で更に詳細に説明される。

[0022] 例示的な実施形態は、本明細書では医療分野に関連する技師及びデバイスに関して説明される。具体的には、技師は対応する医療又は撮像手順を行う際にＭＤＡＳを利用する。しかし、医療分野との関係は例示的なものに過ぎないことに留意すべきである。当業者は、例示的な実施形態及びその効率情報の判定は、技師等のユーザが様々な手順を実行する対応するデバイスを利用する多くの分野に適用できることを理解するだろう。

[0023] 図１は、例示的な実施形態によるヘルスケアサービスシステム１００を示す。ヘルスケアサービスシステム１００のサービスの１つは患者に関連する医療データを収集することである。例えば、患者は体の特定の部分で実行される撮像スキャン等の医療手順を受ける。システム１００は、複数のＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０、通信ネットワーク１５０、及び分析システム１６０を含む。

[0024] ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０は、医療データ収集手順（ＭＤＡＰ）を実行して患者の医療データを生成するために利用される。ＭＤＡＰは、医療データの収集に使用される、例えば磁気共鳴映像法、心エコー法、コンピュータ断層撮影法等のそれぞれ体の異なる部分で行われる多くの異なる手順に及ぶ。当業者が理解するように、ＭＤＡＰ中には他のデータも生成される。システムには多くのＭＤＡＳが含まれること、及び３つのＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０を使用することは例示に過ぎないことに留意すべきである。

[0025] ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０は、病院、機関、科等内の処置領域で具体化される。処置領域は、例えばＭＤＡＰ中に患者が横になる又は配置される患者テーブル、患者テーブルの格納が行われるボアを含むＭＲＩ装置等の対応する処置デバイス、処置デバイスから情報を受信して技師に閲覧される画像を生成する撮像デバイス等の複数のコンポーネントを含む。

[0026] 図２は、例示的な実施形態によるＭＤＡＳ１１０を示す。ＭＤＡＳ１１０はまた、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０の一般的表現を示す。しかし、ＭＤＡＳ１１０は任意のタイプのＭＤＡＰのためのものであることにも留意すべきである。従って、本明細書に記載されるコンポーネントは例示的なものに過ぎず、ＭＤＡＳ１１０は適切にＭＤＡＰを実行するための別のコンポーネントを含む。ＭＤＡＳ１１０は、プロセッサ２１０、メモリ２２０、データ収集コンポーネント２３０、入力デバイス２４０、出力デバイス２５０、受信器２６０、及び送信器２７０を含む。

[0027] データ収集コンポーネント２３０は、患者の医療データを生成するコンポーネントである。データ収集コンポーネント２３０は、例えば磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）装置、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置、超音波装置、Ｘ線装置、核磁気共鳴（ＮＭＲ）装置等を含む。よって、データ収集コンポーネント２３０は、ＭＲＩ装置のコイル、超音波装置の超音波生成プローブ等の対応するサブコンポーネントを含む。

[0028] プロセッサ２１０は、データ収集コンポーネント２３０を使用してＭＤＡＰを実行すると共に、ＭＤＡＳ１１０の他のコンポーネントを利用するアプリケーションを含む。メモリ２２０は、生成された医療データを後続処理で使用される他の情報と共に記憶する。具体的には、例示的な実施形態によれば、メモリ２２０にはタイミング情報も記憶される。

[0029] 入力デバイス２４０は、ユーザからの入力を受信し、キーボード、マウス、タッチスクリーン及び／又は他の入力デバイスを含む。出力デバイス２５０は、モニタ、プリンタ及び／又は他の出力デバイスを介してユーザにデータを伝える。受信器２６０及び送信器２７０は、例えば通信ネットワーク１５０を使用した有線及び／又は無線通信に使用される。例示的な実施形態では、ＭＤＡＳ１１０は、受信器２６０及び送信器２７０の機能性を提供する結合された送受信器を含む。

[0030] 通信ネットワーク１５０は、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０及び分析システム１６０間の通信を支援するために使用される。例示的な実施形態によれば、通信ネットワーク１５０は、プロセッサを有する１つ以上のリモートコンピュータとの論理的な接続を使用するネットワーク環境である。論理的な接続は、限定的ではなく本明細書に例として示されるローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）及び広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む。斯かるネットワーク環境は、オフィス規模又は企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット、及びインターネットでは一般的であり、多種多様の異なる通信プロトコルを使用する。当業者は、斯かるネットワークコンピュータ環境は、典型的にはパーソナルコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサに基づく又はプログラム可能な家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等を含む多くの種類のコンピュータシステム構成を包含することを理解するだろう。本発明の例示的な実施形態は、タスクの実行が通信ネットワークを介して（配線で接続されたリンク若しくは無線リンクにより、又は配線で接続されたリンク若しくは無線リンクの組み合わせにより）接続されたローカル処理デバイス及びリモート処理デバイスにより行われる分散コンピュータ環境でも実施される。分散コンピュータ環境では、プログラムモジュールは、ローカルメモリストレージデバイス及びリモートメモリストレージデバイスの両方に配置される。

[0031] 分析システム１６０は、技師に関する効率データ、患者のスケジュール、及びＭＤＡＳのパフォーマンスデータを生成するために利用される。以下に更に詳細に説明されるように、分析システム１６０は、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０からの情報を通信ネットワーク１５０を介して受信し、これらのタイプのデータを判定する。続いて、得られたデータは適切な行動を取るために使用される。図３は、例示的な実施形態による図１の分析システム１６０を示す。分析システム１６０は、送受信器３１０、メモリ３２０、プロセッサ３３０、及び出力デバイス３４０を含む。上記のように、分析システム１６０は、通信ネットワーク１５０を介してＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０と通信するように構成される。

[0032] プロセッサ３３０は、送受信器３１０を利用してＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０と通信する。メモリ３２０は、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０から受信したデータ並びに分析システム１６０を動作させるのに必要な他のデータ及びプログラムを記憶する。以下に更に詳細に説明されるように、プロセッサ３３０は、全てがメモリ３２０に格納された技師効率アプリケーション、スケジューリングアプリケーション、及びＭＤＡＳ実行アプリケーションのうちの少なくとも１つを実行する。メモリ３２０は、複数の第三者から受信したデータも記憶する。例示的な実施形態の別の特徴では、プロセッサ３３０は、ＭＤＡＰを決定し、ＭＤＡＰに基づいてＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０に勧告を与える及び／又は制御機能を提供する。出力デバイス３４０は、モニタ、プリンタ及び／又は他の出力デバイスに各種のアプリケーションを実行した結果を出力する。

[0033] 図３に示された分析システム１６０についての描写は例示的なものに過ぎないことに留意すべきである。具体的には、分析システム１６０は、例えば単一のデバイス（例えばネットワーク内のサーバ）内に、複数の相互接続されたデバイスとして、分散されたデバイスセットとして等、様々な異なる構成で具体化され、構成はクラウドベースの機能又はコンポーネントの仮想フォームも含む。例えば、プロセッサ３３０は、本明細書で説明される機能性を実行するクラウドベースの処理エンジンである。別の実施例では、メモリ３２０は、ヘルスケアサービスシステム１００全体に分布し、例えば各ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０に関連付けられた１つ以上のデータレポジトリを表す。別の実施例では、分析システム１６０は上記の動作を実行する仮想サーバとして具体化される。当業者は、分析システム１６０は、例えばプロセッサがデータの抽出及び転送を行うデータセンター、マルチノードデータセンター、データセンターのデータと対話するバックエンド及びウェブユーザインターフェースを提供するフロントエンドを含む分析アプリケーション等の様々な他のコンポーネント及び機構を含むことを理解するだろう。

[0034] 例示的な実施形態は、全時間情報等のイベントに関する情報を含む様々な情報システム及びフィードにアクセスできる放射線学環境にある分析アプリケーションに関する。つまり、全時間情報はＭＤＡＰの開始及び終了時間を示す。例示的な実施形態は更に、ＤＩＣＯＭメタデータをＨＬ７フィードからのデータと結合することにより、ＭＤＡＰ中のイベントに関連付けられたより緻密なタイミング情報を抽出することを利用する。ＤＩＣＯＭメタデータ中の緻密なタイミング情報は、ＭＤＡＰワークフローに対して改善された洞察を提供し、技師効率、スケジューリング、及びＭＤＡＳパフォーマンスを評価するために使用される。例示的な実施形態はまた、インタラクティブなデータ可視化機能及びフィルタリング機能を提供して技師効率に注目するように構成される。

[0035] ＤＩＣＯＭメタデータは、臨床データレポジトリ情報と組み合わされてＭＤＡＰ中のイベントに関する、特にタイミング情報に関するより緻密な情報を提供する。例えば各収集に関する情報は、ＤＩＣＯＭメタデータに基づいて決定される。例示的な実施形態は、ＤＩＣＯＭメタデータを抽出し、これをＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０により生成された固有の検査識別子に基づいて臨床データレポジトリ内の情報と結合する。例示的な実施形態は、結合されたデータセットから、ＭＤＡＰの特定のフェーズを記述する情報を取得する。具体的には、例示的な実施形態は、ＭＤＡＰを準備時間、実行時間、検証時間、造影剤時間、及び再構成時間を含む複数の間隔に分割する。

[0036] 準備時間間隔は、ＭＤＡＰの開始から最初の収集までの時間に関する。実行時間間隔は、例えば画像取得を含む最初の収集から最後の収集までの時間に関する。検証時間間隔は、最後の収集からＭＤＡＰの終了までの時間に関する。造影剤時間間隔は、造影剤が投与される２つの収集の間の時間に関する。再構成時間間隔は、収集された画像データに対して実行される全ての再構成にかかる合計時間に関する。よって、緻密な時間間隔は、ＭＤＡＰワークフロー、技師効率、ＭＤＡＳパフォーマンスにより良い洞察を提供し、スケジュール決定等の後続処理の実行を可能にする。

[0037] 例示的な実施形態は、ＭＤＡＰ中に生成されたタイムスタンプ情報を利用して上記の異なる検査フェーズを定義する。タイムスタンプ情報は、ＨＬ７フィードとＤＩＣＯＭメタデータの両方から得られ、２つのデータソースはＭＤＡＳにより生成された固有の検査識別子に基づいて結合される。以下は、分析システム１６０がＭＤＡＰの様々なサブステップに対応する異なる間隔を決定することができるやり方を提供する。具体的には、下記のグラフは１つの検査に対するもので、ｘ軸は時間を表し、ｙ軸はタイムスタンプのタイプを表す。「ｃｌｉｎｉｃａｌ」（臨床）はＨＬ７フィードからのタイムスタンプを指し、ＭＤＡＰの開始及び終了も示すことに留意されたい。他のタイムスタンプは、ＤＩＣＯＭメタデータから抽出されており、「ｓｔｕｄｙ」（検査）、「ｓｅｒｉｅｓ」（シリーズ）、「ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ」（収集）、「ｉｎｓｔａｎｃｅ ｃｒｅａｔｉｏｎ」（インスタンス作成）、及び「ｃｏｎｔｅｎｔ」（内容）と表示され、ＭＤＡＰ中に発生するイベントを示す。検査タイムスタンプは検査が開始された時間に関連し、シリーズタイムスタンプはシリーズが開始された時間に関連し、収集タイムスタンプは、収集持続時間がその持続時間に関連するデータ収集が開始された時間に関連し、インスタンス作成タイムスタンプはサービスオブジェクトペア（ＳＯＰ）（例えばＤＩＣＯＭ ＳＯＰ）インスタンスが作成された時間に関連し、内容タイムスタンプは、再構成時間の決定に関与する、画像ピクセルデータ作成が開始された時間に関連する。

[0038] 図４Ａは、例示的な実施形態によるタイミング情報を決定する際の基礎として使用される第１の手順のタイムスタンプ４００を示す。図示されるように、ＤＩＣＯＭメタデータ及びＨＬ７フィードは、ＭＤＡＰ中の様々な間隔を決定する基礎として使用される。タイムスタンプ４００によって、分析システム１６０は、準備間隔４０５、実行間隔４１０、及び検証間隔４１５を決定する。上記のように、準備間隔４０５は、技師がこのフェーズにおいて準備活動（例えば患者を配置すること又はプロトコルを選択すること）を行うという前提に基づいて名付けられ、ＭＤＡＰの開始（例えば、０９：４５：００頃）から最初の収集（例えば、０９：４７：００頃）までの時間として定義される。実行間隔４１０は、画像収集が技師によりこのフェーズにおいて行われるという前提に基づいて名付けられ、最初の収集（例えば、０９：４７：００頃）から最後の収集（例えば、０９：５３：００頃）までの時間として定義される。検証間隔４１５は、技師がこのフェーズにおいて検証活動（例えば画像のアーチファクトを検査すること）を行うという前提に基づいて名付けられ、最後の収集（例えば、０９：５３：００頃）からＭＤＡＰの終了（例えば、０９：５７：００頃）までの時間として定義される。前提は同様にして臨床専門家との話し合いに基づくことに留意されたい。

[0039] 図４Ｂは、例示的な実施形態によるタイミング情報を決定する際の基礎として使用される第２の手順のタイムスタンプ４２５を示す。タイムスタンプ４２５によって、分析システム１６０は、造影剤間隔４３０を決定する。説明を簡単にするために、準備間隔、実行間隔、検証間隔、及び再構成間隔はタイムスタンプ４２５と共に示されないが、同様に決定される。上記のように、造影剤間隔４３０は、「ＰＲＥ」という語を含む先の収集のための、及び「ＰＯＳＴ」という語を含む後の収集のためのシリーズ記述等の収集タイムスタンプに関連付けられたシリーズ記述及びプロトコル名に基づいて推測される、造影剤が投与された２つの収集の間の時間（例えば１１：５２：００〜１２：００：００頃）として定義される。造影剤が投与されたことを推測する上記の手法は例示的なものに過ぎないことに留意されたい。当業者は、使用されている様々なタイプの情報、及びいつ造影剤が投与されたかを決定するのに使用されている種々の推測又は決定によりこの動作を実行する多くの異なる手法が存在することを理解するだろう。

[0040] 図４Ｃは、例示的な実施形態によるタイミング情報を決定する際の基礎として使用される第３の手順のタイムスタンプ４５０を示す。タイムスタンプ４５０によって、分析システム１６０は、再構成間隔４５５を決定する。上記のように、再構成間隔４５５は、画像タイプ「ＤＥＲＩＶＥＤ」を含む最初の収集タイムスタンプ（例えば００：４６：００頃）及び同一の画像タイプを含む最後のインスタンス作成タイムスタンプ（例えば００：５２：００頃）の間の時間として定義される。再構成時間を推測する上記の手法は例示的なものに過ぎないことに留意されたい。当業者は、使用されている様々なタイプの情報、並びに再構成間隔を推測するのに使用されている種々の推測及び決定によりこの動作を実行する多くの異なる手法が存在することを理解するだろう。この定義により、再構成間隔４５５は実行されている全ての再構成を包含する。

[0041] ＤＩＣＯＭメタデータを利用してタイミングデータを抽出する上記の手法は例示的なものに過ぎないことに留意すべきである。つまり、タイムスタンプ及び時間軸は例示的なものに過ぎない。以下に更に詳細に説明されるように、タイミングデータは様々な異なるやり方で使用され、グラフもまた異なるやり方で生成される。

[0042] 第１の例示的な実施形態によれば、分析システム１６０は技師効率を判定する。具体的には、例示的な実施形態は、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０を利用する各技師についてのＭＤＡＰボリューム及び緻密なＭＤＡＰ時間間隔を示すユーザインターフェースを提供する。ユーザインターフェースは、データとのリアルタイムの多変量的インタラクションを可能にする。

[0043] 図５Ａは、例示的な実施形態による技師効率情報５００を示す。具体的には、技師効率情報５００は、関連情報についての例示的なユーザインターフェースを示す。示されているように、チャート５０５、５１０、５１５は、技師、曜日、及び時間ごとのＭＤＡＰカウントを示す。チャート５２０、５２５、５３０は、選択された技師、曜日、及び一日の時間についての準備時間、実行時間、及び検証時間を示す。チャート５２０、５２５、５３０内の各ボックス内の線は中央値を表す。チャート５０５、５１０、５１５で行われる何れの選択も他の全てのチャートを更新する。斯かるユーザインターフェースを提供することにより、結果の校閲者は、典型的な労働時間を見るだけでなく、検査ボリューム及び実行時間の観点から技師効率を比較する。

[0044] ユーザインターフェースは個別のＭＤＡＰタイムラインのビューも示す。図５Ｂは、例示的な実施形態による技師のタイムライン情報５５０を示す。タイムラインにマウスポインタを合わせることにより、技師及び使用されたＭＤＡＳのＩＤを含む詳細なＭＤＡＰ情報が示される。このビューは、ＭＤＡＰワークフローに更なる洞察を提供し、外れ値を調査する際、又はトラブルシューティングの際に個別のＭＤＡＰを検査することを可能にする。

[0045] 図６は、例示的な実施形態による技師効率を判定する方法６００を示す。方法６００は、ＨＬ７フィードと結合された時にタイミング情報を含む上記ＤＩＣＯＭメタデータを取り込み、技師がＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０を使用して如何にしてＭＤＡＰを実行するかを判定する。

[0046] ステップ６１０では、分析システム１６０は、ＭＤＡＳからＭＤＡＰに関連したデータを受信する。上記のように、分析システム１６０はＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０に通信可能に接続される。従って、ＭＤＡＰが技師により実行されると、これに応じて情報が送信される。具体的には、実行されているＭＤＡＰのタイプ及びＭＤＡＳのＩＤが送信される。ステップ６２０では、分析システム１６０は、ステップ６１０の特定されたＭＤＡＳを使用して技師により実行されたＭＤＡＰについての以前のＤＩＣＯＭメタデータを受信する。上記のように、タイミング情報がＤＩＣＯＭメタデータから抽出され、特に比較のための基準として使用される。ステップ６３０では、分析システム１６０は、ＭＤＡＳを使用してＭＤＡＰを実行した技師の効率データを判定する。ステップ６４０では、分析システム１６０は、特定されたＭＤＡＳを使用してＭＤＡＰを実行している現在の技師についてのタイミングデータを受信する。このようにしてステップ６５０では、分析システム１６０がタイミングデータ及び所定の効率データに基づいて技師の効率データを判定する場合に比較が行われる。

[0047] 所定の効率に対する特定のユーザの効率が（具体的にはＭＤＡＳを使用して）ＭＤＡＰを実行する１又は複数のユーザに関連する、特定の例示的な実施形態に関する方法６００は例示的なものに過ぎないことに留意されたい。当業者は、効率判定は他の様々な順列で行われ、より緻密なアプローチを用いて行われることを理解するだろう。例えば、第１のユーザの効率データが判定され、第２のユーザの効率データが判定され、これらの効率比較が行われる。別の実施例では、効率データは複数のユーザについて判定され、各ユーザ間の効率比較が行われる。

[0048] 斯かる情報を閲覧できることにより、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０を有する病院の管理者等である校閲者はその後の行動を取ることができる。具体的には、管理者は個人のパフォーマンスレートを知り、比較は選択された技師が他の技師と比べてどのように実行したかを示す。例えば、手順の実行の仕方を記述する最良の実行ルーチンがパフォーマンスが高い技師により採用された手順に基づいて確立される。別の実施例では、パフォーマンスが低い技師と話し合うことにより体系的な問題が特定される。

[0049] 例示的な実施形態の別の特徴では更に、分析システム１６０は、取るべき行動を自動的に決定するように構成される。第１の技師が準最適に実行し、第２の技師が最適に実行している特定の実施例では、ＭＤＡＰを実行するために第２の技師により用いられるプロセスが記録される。従って、分析システム１６０は、第１の技師がＭＤＡＰを実行していると特定される場合は、第２の技師により用いられたプロセスを提供して第１の技師のパフォーマンスを向上させる。分析システム１６０は、より受動的なアプローチを提供し、第２の技師により用いられたプロセスを第１の技師に提案する。分析システム１６０は、方法６００の結果として生成された上記の情報を利用する別の自動プロセスを提供する。

[0050] 第２の例示的な実施形態によれば、分析システム１６０は、患者が選択されたＭＤＡＳを使用して実行される各ＭＤＡＰを受けるスケジュールを決定する。具体的には、例示的な実施形態は、異なるＭＤＡＳを使用することにより異なるタイプのＭＤＡＰを実行する技師の評価を行い、手順が予定された患者のグループに対して技師によるＭＤＡＳの最も効率的な利用法を決定する。つまり、観測されたＭＤＡＰ時間はスケジューリングの際の時間割当てを最適化するのに使用される。

[0051] 図７Ａは、例示的な実施形態による手順タイミング情報７００を示す。示されるように、手順タイミング情報７００は、ＭＤＡＰ（ｙ軸）対時間（ｘ軸）に関連する情報を含む。より具体的には、ＭＤＡＰの各ボックスは、ＭＤＡＰを完了する（即ち検査開始から検査終了まで）のに必要な時間を表す。各ボックス内のバーはここでも中央値を表す。線に沿った点は、関連情報を決定するために無視された外れ値を表す。

[0052] 図７Ｂは、例示的な実施形態による手順テーブル率タイミング情報７５０を示す。示されるように、手順テーブル率タイミング情報７５０は、ＭＤＡＰ（ｙ軸）対時間（ｘ軸）に関連する情報を含む。より具体的には、ＭＤＡＰの各ボックスは、患者が実行されたＭＤＡＰを受けた時間、即ち「オンテーブル」率を表す。各ボックス内のバーはこの場合も中央値を表すのに対し、線に沿った点は外れ値を表す。当業者が理解するように、「オンテーブル」率は、技師がＭＤＡＰを実行するためのＭＤＡＳの全体的な使用効率を改善するために最大化されるべきパラメータである。つまり、「オンテーブル」率は、ＭＤＡＳが十分に利用されている実行時間を表す。しかし、図７Ａに示された全体的なＭＤＡＰ時間もまた、特に将来の患者のスケジュールを決定する際の重要なパラメータである。

[0053] 図８は、例示的な実施形態による手順スケジュールを決定する方法８００を示す。方法８００は、ＨＬ７フィードと結合された時にタイミング情報を含む上記ＤＩＣＯＭメタデータを取り込み、各ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０を使用して技師により実行される各ＭＤＡＰを受ける患者のスケジューリングを行う最も効率的なやり方を決定する。

[0054] ステップ８１０では、分析システム１６０は、異なるＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０を使用した様々なＭＤＡＰの先の実行に基づいて第１の技師についての第１のユーザデータを受信する。ステップ８２０では、分析システム１６０は、異なるＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０を使用した様々なＭＤＡＰの先の実行に基づいて各第２の技師についての少なくとも１つの第２のユーザデータを受信する。ステップ８３０では、分析システム１６０は、技師及びＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０についてのパフォーマンスデータを判定する。例えば、図７Ａ〜図７Ｂに示されるチャートが生成され、患者のＭＤＡＰのスケジューリングを担当する管理者に示される。このようにしてステップ８４０では、分析システム１６０は、患者に対して技師が利用可能なＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０を使用して異なるＭＤＡＰを実行するスケジュールを決定する。

[0055] 方法８００は、上記では第１及び第２の技師及び各個人のパフォーマンスデータに基づいたスケジューリングについて説明されていることに留意すべきである。しかし、これは例示的なものに過ぎない。方法８００はまた、様々に修正して利用される。例えば、分析システム１６０は、先の実行に基づく複数の技師についてのユーザデータを受信し、全体的なパフォーマンスパラメータ（例えばＭＤＡＰの実行に費やす全体の時間）を決定する。分析システム１６０は、このパフォーマンスパラメータに基づいて、技師がＭＤＡＳを使用して患者に対してＭＤＡＰを実行するスケジュールを決定する。別の実施例では、分析システム１６０は、各技師の情報を全体的なパフォーマンスパラメータに盛り込んで全体的なパフォーマンスパラメータを精緻化する。その結果、技師のスケジューリングは、全体的なパフォーマンスパラメータに基づいているが技師ごとに調整される。

[0056] 斯かる情報を閲覧できることにより、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０を有する病院の管理者等である校閲者は、技師により各ＭＤＡＰが実行される予想持続時間に基づいて、ＭＤＡＳの使用によりＭＤＡＰを実行するように計画されたスケジュールを決定することができる。例えば、図７Ａ〜図７Ｂのチャートに示されるように、脳のＭＲＩはＭＤＡＰの中で最も大きい平均時間を要する一方、造影剤を使用しない頭部のＣＴはＭＤＡＰの中で最も小さい平均時間を要する。タイミングデータはまた、ＭＤＡＰを実行した技師に関連付けられる。斯かる知識及び与えられた日又は期間に実行されるべきスケジュールされたＭＤＡＰのセットが与えられれば、分析システム１６０は、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０を使用して様々な異なるＭＤＡＰを実行するために技師を最も効果的に利用するスケジュールを生成する。つまり、分析システム１６０は更に、将来のＭＤＡＰのための入力を受信し、これに応じてスケジュールを自動的に生成する。

[0057] 第３の例示的な実施形態によれば、分析システム１６０はＭＤＡＳの利用度及びパフォーマンスを判定する。具体的には、例示的な実施形態は、ＤＩＣＯＭメタデータから抽出された緻密なＭＤＡＰ時間を、一般的なＭＤＡＰタイプの異なるＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０間の比較の基準として利用する。これは、技師ではなくＭＤＡＳに起因する効率の大きな変化を示す。具体的には、特に再構成時間がＭＤＡＳに直接適用される。

[0058] 図９は、例示的な実施形態によるデバイス利用度についてのアクティビティマップ９００を示す。分析システム１６０は、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０の利用度の概要の詳細を明らかにするアクティビティマップ９００を生成する。例えば、アクティビティマップ９００は、一週間にわたる１つのＭＤＡＳのアクティビティを示す。時刻がｙ軸上に表されるのに対し、曜日がｘ軸上に表される。各ボックスは、ボックスの色が濃い領域は実行時間であり、ボックスの色が薄い領域は準備時間の前及び検証時間の後である１つの検査を表す。色分けスキーム又は陰影付けを用いることにより、ＭＤＡＰのタイプも表される。アクティビティマップ９００は、白い部分（即ち空きスペース）が時間の関数として抽出及び閲覧され、又は例えばＭＤＡＳ、場所、モダリティタイプ等の間で比較され、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０に存在する非効率性又は問題を特定する遊休時間を表すため、ＭＤＡＳのアクティビティの簡単な概観を提供する。

[0059] 図１０は、例示的な実施形態によるデバイスのパフォーマンス情報を判定する方法１０００を示す。方法１０００は、ＨＬ７フィードと結合される時にタイミング情報を含む上記のＤＩＣＯＭメタデータを取り込み、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０に存在する効率性又は潜在的な問題を決定する。

[0060] ステップ１０１０では、分析システム１６０は、与えられたＭＤＡＰを実行する第１のＭＤＡＳについての第１のタイミングデータを受信する。ステップ１０２０では、分析システム１６０は、同じＭＤＡＰを実行する第２のＭＤＡＳについての第２のタイミングデータを受信する。ステップ１０３０では、分析システム１６０は、第１及び第２のタイミングデータに基づいて第１のＭＤＡＳのパフォーマンスデータを判定する。ステップ１０４０では、分析システム１６０は、第１及び第２のタイミングデータに基づいて第２のＭＤＡＳのパフォーマンスデータを判定する。具体的には、第１及び第２のＭＤＡＳのパフォーマンスデータは両ＭＤＡＳに基づく全体的効率の比較である。従って、一定のＭＤＡＰが（より具体的には、同じやり方でＭＤＡＰを実行するとされる一般的な技師により）実行されて、ＭＤＡＳのパフォーマンス間の比較が評価される。

[0061] 斯かる情報を閲覧できることにより、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０を有する病院の管理者である校閲者は、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０の効率を判定することができる。この情報によって校閲者はＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０の非効率的な利用に対処可能となる。例えば、１つのＭＤＡＳがかなりの時間遊休状態であるのに対し、もう１つのＭＤＡＳが常にフルで利用されている場合は、校閲者は負荷を再分散する、又はより多くの患者を引き受けることを選択する。別の実施例では、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０の全てがフルで利用されている場合は、校閲者は追加のＭＤＡＳの取得を検討するように動機付けられる。別の実施例では、校閲者はこの情報を使用して、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０に保守問題や人間工学に関連するワークフロー問題等の問題があるかどうかを判定する。

[0062] 更に上記のように、取り入れられている特徴は、分析システム１６０がワークフローに組み込まれていることである。つまり、分析システム１６０は、取られるべき行動を自動的に決定するように構成される。分析システム１６０をワークフローに組み込むことは例示的なことに過ぎず、分析システム１６０はワークフローの外側に留まり、直接介入することなくデータ又は勧告を提供してもよいことに留意すべきである。特定の実施例では、上記の生成された情報の結果は、ＭＤＡＳ１１０、１２０、１３０のうちの１つが所定の閾値より低いレベルで動作している時間を示す。所定の閾値はＭＤＡＳに問題があること（例えば、コンポーネントの故障、更新が必要である等）を示す。技師が問題となっているＭＤＡＳの使用を試みる場合は、分析システム１６０は、管理者に通知すべきとの警告を提供することや、ＭＤＡＳに問題があるとの警告を提供すること等の様々な行動を自動的に取る。分析システム１６０は、方法６００の結果として生成された上記の情報を使用する別の自動的なプロセスを提供する。

[0063] アクティビティマップ９００は複数の異なるＭＤＡＰを示すことに留意すべきである。分析はＭＤＡＳの分析をフィルタリングする単一のＭＤＡＰに関連する。しかし、当業者は、異なるＭＤＡＰが一般的な手順サブステップを利用することを理解するだろう。アクティビティマップ９００に提供された情報はまた、これらの一般的なサブステップに関する情報を提供して、ＭＤＡＳに存在する問題のタイプを狭める。

[0064] アクティビティマップ９００はＭＤＡＳに基づいていることにも留意すべきである。しかし、これは例示的なものに過ぎない。別の実施例では、アクティビティマップ９００はまた、技師が上記のＭＤＡＳ効率性評価と類似のやり方でそのアクティビティを概観するために生成される。例えば、技師が分析される場合、技師がＭＤＡＰを直接進めるのではなく、一日の終わりにＲＩＳでＭＤＡＰを系統的に完了したかどうかはアクティビティマップから自明である。

[0065] 例示的な実施形態によれば、例示的な実施形態のシステム及び方法は、技師効率を判定し、技師及びＭＤＡＳを最も効果的に利用するスケジュールを決定し、ＭＤＡＳのパフォーマンスデータを判定する分析機構を提供する。具体的には、ＤＩＣＯＭメタデータは、ＨＬ７フィードの情報と組み合わされ、特にＭＤＡＰのサブステップのタイミング情報はまたＭＤＡＰの全体的なタイミング情報のみに頼ることなく決定されるため、改善された洞察をＭＤＡＰワークフローに与える緻密なタイミング情報が抽出される。

[0066] 当業者は、上記の例示的な実施形態が、任意の適切なソフトウェア若しくはハードウェア構成又はこれらの組み合わせで実施されることを理解するだろう。例示的な実施形態を実施する例示的なハードウェアプラットフォームは、例えば、互換性オペレーティングシステムを有するインテルｘ８６ベースプラットフォーム、ＭＡＣプラットフォーム及びＭＡＣ ＯＳ、ｉＯＳやアンドロイド等のオペレーティングシステムを有するモバイルハードウェアデバイス等を含む。他の実施例では、上記方法の例示的な実施形態は、コンパイルされる場合にプロセッサ又はマイクロプロセッサ上で実行される非一時的コンピュータ可読記憶媒体に記憶されたコードの行を含むプログラムとして実施される。

[0067] 様々な修正が、本発明の精神又は範囲から逸脱することなしに、本発明においてなされることは当業者に明らかである。従って、本発明が、添付の請求項及びその等価物の範囲に入るという条件で本発明の修正例及び変形例をカバーすることが意図される。

Claims (14)

1. 少なくとも第１の医療データ収集システム（ＭＤＡＳ）を使用して少なくとも第１の技師によって実行される医療データ収集手順（ＭＤＡＰ）についての効率データ及び／又はパフォーマンスデータを判定する分析システムの作動方法であって、
   前記分析システムのプロセッサが、前記医療データ収集システムを使用した前記第１の技師による前記医療データ収集手順の実行中に取得された第１のＤＩＣＯＭメタデータを受信するステップであって、前記ＤＩＣＯＭメタデータは、前記医療データ収集手順中に発生したイベントに関するタイムスタンプ情報を含むステップと、
   前記プロセッサが、前記タイムスタンプ情報に基づいて、前記医療データ収集手順の複数の所定のステージの第１の持続時間を決定するステップであって、各ステージは所定のイベント間の間隔として規定されるステップと、
   前記プロセッサが、前記効率データ及び／又はパフォーマンスデータを、決定された前記持続時間の関数として判定するステップと、
   前記プロセッサが、第２の各技師による前記医療データ収集システムを使用した前記医療データ収集手順の少なくとも１つの先の実行中に取得された別のＤＩＣＯＭメタデータを受信するステップと、
   前記プロセッサが、前記第１のＤＩＣＯＭメタデータ、前記別のＤＩＣＯＭメタデータ、前記医療データ収集システムのタイプ、及び前記医療データ収集手順のタイプの関数として、前記第１の技師及び前記第２の技師についてのパフォーマンスデータを判定するステップと、
   前記プロセッサが、前記パフォーマンスデータに基づいて患者に対して前記第１の医療データ収集システムを使用して前記医療データ収集手順が実行されるスケジュールを決定するステップと、を含む、分析システムの作動方法。
2. 前記プロセッサが、前記第１の技師に係る効率データを、前記決定された持続時間と、前記第１の医療データ収集システムを使用した前記医療データ収集手順について定義された所定の効率データとの関数として判定するステップを更に含む、請求項１に記載の分析システムの作動方法。
3. 前記所定の効率データは、前記第１の技師及び少なくとも１人の別の技師が前記第１の医療データ収集システムを使用して前記医療データ収集手順を実行することに関連して以前に受信されたＤＩＣＯＭメタデータに基づいて生成される、請求項２に記載の分析システムの作動方法。
4. 前記タイムスタンプ情報は、前記ＤＩＣＯＭメタデータから抽出されて、前記医療データ収集手順の各ステージの持続時間を決定する、請求項１に記載の分析システムの作動方法。
5. 前記ステージは、準備時間間隔、実行時間間隔、検証時間間隔、造影剤時間間隔、及び再構成時間間隔を含む、請求項１に記載の分析システムの作動方法。
6. 前記準備時間間隔は前記医療データ収集手順の開始から最初の収集の開始までと定義され、前記実行時間間隔は前記最初の収集の開始から最後の収集の終了までと定義され、前記検証時間間隔は前記最後の収集の終了から前記医療データ収集手順の終了までと定義され、前記造影剤時間間隔は造影剤が投与された２つの収集の間の時間と定義され、前記再構成時間間隔は最初の収集タイムスタンプから最後のインスタンス作成までと定義される、請求項５に記載の分析システムの作動方法。
7. 前記プロセッサが、前記第１の医療データ収集システムにより実行された前記医療データ収集手順のタイプを示す入力を受信するステップと、
   前記プロセッサが、示された前記医療データ収集手順のために前記以前に受信されたＤＩＣＯＭメタデータをフィルタリングするステップと、を更に含む、請求項３に記載の分析システムの作動方法。
8. 前記効率データは、前記第１の技師と前記少なくとも１人の別の技師との間の比較を示す、請求項３に記載の分析システムの作動方法。
9. 前記プロセッサが、前記第１の医療データ収集システム及び少なくとも１つの別の医療データ収集システムについての更なるパフォーマンスデータを、第１のパフォーマンスデータ、前記別のＤＩＣＯＭメタデータ、前記医療データ収集システムのタイプ、前記別の医療データ収集システムのタイプ、及び前記医療データ収集手順のタイプの関数として判定するステップを更に含む、請求項１に記載の分析システムの作動方法。
10. 前記スケジュールは更に、前記更なるパフォーマンスデータに基づいて決定される、請求項９に記載の分析システムの作動方法。
11. 前記更なるパフォーマンスデータは、前記第１の医療データ収集システムが前記医療データ収集手順を実行するために利用されている期間を示すオンテーブル率に関連付けられる、請求項９に記載の分析システムの作動方法。
12. 前記医療データ収集手順を実行する複数の医療データ収集システムのパフォーマンスデータが判定され、
    前記プロセッサが、第２の医療データ収集システムによる前記医療データ収集手順中に取得された第２のＤＩＣＯＭメタデータを受信するステップであって、前記第２のＤＩＣＯＭメタデータは、前記第２の医療データ収集システムを使用した前記医療データ収集手順中に発生したイベントに関するタイムスタンプ情報を含むステップと、
    前記プロセッサが、前記第１のＤＩＣＯＭメタデータ及び第２のＤＩＣＯＭメタデータに基づいて前記第１の医療データ収集システム及び第２の医療データ収集システムの各々についての前記パフォーマンスデータを判定するステップと、を更に含む、請求項１に記載の分析システムの作動方法。
13. 前記第１のＤＩＣＯＭメタデータ及び前記第２のＤＩＣＯＭメタデータは、前記第１の医療データ収集システム及び前記第２の医療データ収集システムを使用して前記医療データ収集手順を実行する一般的な技師に関連付けられる、請求項１２に記載の分析システムの作動方法。
14. 前記プロセッサが、時間間隔に関連して、前記第１の医療データ収集システム及び前記第２の医療データ収集システムにより実行された前記医療データ収集手順を示すアクティビティマップを生成するステップを更に含む、請求項１２に記載の分析システムの作動方法。

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