JP7044113B2 - 提示方法、提示システム、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ターゲット対象者へのリソースの割り当てを提示するための方法及びシステム等に、広く、しかし排他的ではなく、関する。

異なる健康状態に対する回復の成果は、ターゲット対象者（あるいはターゲット患者）の心理的な要因、年齢、及び性別を含む多くの複雑な要因に依存する。しかし、ターゲット患者の見込みうる健康上の成果を予測することは、例えば病院などの施設の限られたリソースを計画するためには重要である。一般的に、特に、医療従事者の数、集中治療室の病床の数、心理的セッションの数、リハビリテーションセッションの数を含むリソースの数を、ターゲット患者の健康状態を提供するために増加させるためには、時間を要する。

効果的な医療ケアには、より多くの時間やリソースの集中である、医療ケアリソースの過剰な使用を避けながら、限られたリソースが対象者のニーズに適切にマッチすることが要求される。好都合なことに、効果的なリソースの割り当ては、高額なリソースの使用を最小化することにより対象者のためのコストを減らし、しかも対象者のための最大の見込みうる回復の成果を達成しながら、限られたリソースへの対象者のアクセスの改善がもたらされうる。

これまで、施設は、患者の見込みうる回復の成果を予測するために、医療従事者の経験に依存している。このアプローチの不都合の１つは、それが正確ではないことである。さらに重要なことに、それが、患者の最大の見込みうる回復の成果を達成するように、施設において限られたリソースを効果的に割り当てるために、役立たないことである。

従って、上述の問題に対処するために、ターゲット患者に１つ以上のリソースを提示するための方法、システム等を提供することが求められている。

本発明の第１の態様によると、ターゲット対象者へのリソースの割り当てを提示するための、コンピュータに実装された方法は、前記ターゲット対象者が所定期間の終わりに到達し得る、予測される回復の状態にマッチする、前記所定期間の終わりにおける回復の状態をそれぞれ有する、１人以上の対象者を特定し、特定された前記対象者に使用されたリソースに関連する、対象者履歴データを取り出し、取り出された前記対象者履歴データに基づいて、前記ターゲット対象者へのリソースの割り当てを１つ以上提示する。

本発明の第２の態様によると、ターゲット対象者へのリソースの割り当てを提示するための計算システムは、前記ターゲット対象者が所定期間の終わりに到達し得る、予測される回復の状態にマッチする、前記所定期間の終わりにおける回復の状態をそれぞれ有する、１人以上の対象者を特定する対象者特定手段と、特定された前記対象者に使用されたリソースに関連する、対象者履歴データを取り出す取り出し手段と、取り出された前記対象者履歴データに基づいて、前記ターゲット対象者へのリソースの割り当てを１つ以上提示する提示手段と、を備える。

本発明の第３の態様によると、コンピュータ読み取り可能な媒体は、ターゲット対象者へのリソースの割り当てを提示するためのコンピュータプログラムコードを記憶する。前記コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサと共に、コンピュータに、前記ターゲット対象者が所定期間の終わりに到達し得る、予測される回復の状態にマッチする、前記所定期間の終わりにおける回復の状態をそれぞれ有する、１人以上の対象者を特定させ、特定された前記対象者に使用されたリソースに関連する、対象者履歴データを取り出させ、取り出された前記対象者履歴データに基づいて、前記ターゲット対象者へのリソースの割り当てを１つ以上提示させるように構成されている。

本発明は、対象者へのリソースの割り当ての効果を改善することができる。

本発明の実施形態は、以下の図面と共に、事例を提供するだけではあるが以下の説明から、より良く理解され、当業者にはすぐに明白であろう。
図１は、本発明の第１の実施形態に係る、対象者へのリソースの割り当てを提示するための方法を表すフローチャートを示す。 図２Ａは、本発明の第１の実施形態に係る、対象者へのリソースの割り当てを提示するためのシステムの構成を表すブロック図を示す。 図２Ｂは、本発明の第１の実施形態に係る、対象者へのリソースの割り当てを提示するためのシステムの別の構成、及び、本発明の第２の実施形態に係る、対象者へのリソースの割り当てを提示するためのシステムの構成を表すブロック図を示す。 図３は、本発明に係る、１人以上の対象者を特定すること、及びとの１人以上の対象者の履歴データを取り出すことを表すフローチャートを示す。 図４は、本発明の第１の実施形態に係る、ターゲット患者のための、最も類似する患者のクラスターの模範的な検出を示す。 図５は、本発明の第１の実施形態に係る、時間に対する機能的状態、病院退院後の機能的回復の見込み、在院日数、及び、医療処置のリソースのの必要性、のグラフ表示を示す。 図６は、本発明の第１の実施形態に係る、患者事例の様々なシナリオのランキングに基づく、効果に対する効率のグラフ表示を示す。 図７は、本発明の第１の実施形態に係る、リソースの制約を満たす、ターゲット患者のための事例を提示する、効率・効果提示エンジンの模範的な処理を示す。 図８は、本発明の第１の実施形態に係る、対象者へのリソースの割り当てを提示するためのシステムの概略を示す。 図９は、実施形態に係る対象者へのリソースの割り当てを提示するための方法を実行するのに適した模範的な計算装置を示す。

以下の用語は、文脈から異なって規定されない限り、ここで提供された意味を与えられる。
「医療機関」、「医療施設」及び同様の用語は、病院、診療所、及び、医療サービスが提供されるその他あらゆる施設を含む。
「患者情報」という用語は、少なくとも患者又は患者の状態に関するデータを含み、特に、少なくとも病気、怪我、又は、他の状態を含んでもよい。一つの例では、患者の状態の過去の診療記録が患者情報であってよく、それは、新しい患者の診断結果又は新しい患者の状態であってもよい。
「治療」、「医療処置」、「入院」及び同様の用語は、患者の回復を促進することを目的とする、医療リソース（例えば人間又は機械）によるいずれかの活動を指す。患者のためのカウンセリングと患者のための薬の処方も、この定義に含まれていてよい。
「医療機関リソース」及び同様の用語は、特に、医療の人的リソース、医療機器、患者のための病床等の様々なタイプのリソースを含むと理解される。看護職員と医師とは、「医療の人的リソース」の意図する意味に含まれる。
「予測」という用語は、病院への入院から所定の期間後、例えば６ヶ月後の、患者の機能的状態を推定するためにとられる行為を指す。
「機能的状態」、「回復の状態」、「健康状態」、「回復度」及び同様の用語は、事故や心臓発作等の健康問題が生じる前の対応する状態と比較した、体の一部の動作の能力等の、患者の、医療に関連する状態を指す。
「１つ以上のデータベース」という用語は、病院のコンピュータ又はクラウドサーバーなどの、計算システム又はリモートサーバーの内部に配置された、いずれかのデータベース又は複数のデータベースを指す。データベース及び複数のデータベースの各々は、クラウドコンピューティングプラットフォーム上で動作するクラウドデータベースであってもよい。

本発明の実施形態は、単に事例としての目的で、図面を参照して説明される。図面中の同一の参照数字及び文字は、同一の要素又は同等のものを指す。

以下の記述のいくつかの部分は、コンピュータメモリの中のデータに対する操作の、アルゴリズムと機能的な又は記号的な表現とに関して、明示的に又は暗に表される。これらのアルゴリズム的な記述、及び、機能的な又は記号的な表現は、データ処理の分野の当業者によって、彼らの製作物の実体を他の当業者へ最も効果的に伝えるために用いられる手段である。アルゴリズムは、ここでは、そして一般的に、望ましい結果に導く自己矛盾のない一連のステップであると考えられる。これらのステップは、保存、伝達、結合、比較、そして別の操作がなされ得る、電気的、磁気的又は光学的な信号などの物理量の、物理的な操作を必要とする。

明確に異なるように述べられていない限り、そして以下から明らかなように、当然のことながら本明細書を通じて、「特定する」、「取り出す」、又は、「提示する」等を使う議論は、コンピュータシステム、又は同様の電子機器の、動作と処理とを指していると認識されるであろう。コンピュータシステム、又は同様の電子機器は、コンピュータシステムの中の物理量として表されるデータを、コンピュータシステム、又は、他の、情報記憶装置、伝送装置又は表示装置の中の物理量として同様に表される他のデータに、操作し変換する。

本明細書は、方法の動作を行うための装置も開示している。そのような装置は、必要な目的のために特別に構成されていてよく、コンピュータ、又は、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的に動作する又は再構成される他の装置を含んでいてよい。ここに提示されたアルゴリズム及び表示は、どの特定のコンピュータ又は他の装置にも、本質的に関連付けられない。さまざまな機械が、この中の教示に従って、プログラムと共に用いられてもよい。または、必要な方法のステップを実行する、より特化した装置の構築が適切であるかもしれない。コンピュータの構造の例が、以下に説明される。

加えて、本明細書は、コンピュータプログラムも暗に開示している。そのプログラムでは、ここで説明される方法の個々のステップがコンピュータコードによって具体化されてよいことは、当業者には明らかであろう。コンピュータプログラムが、いずれか特定のプログラミング言語及びその実装に限定されることは、意図されない。さまざまなプログラミング言語及びそのコーディングが、ここに含まれる開示による教示を実装するのに用いられてよいことは認識されるであろう。さらに、コンピュータプログラムがいずれかの特定の制御フローに限定されることは意図されない。コンピュータプログラムには多くの他の変形が存在し、それらは、本発明の精神やスコープから逸脱することなく、異なる制御フローを用いることができる。

さらに、コンピュータプログラムの１つ以上のステップは、逐次的にではなく並列的に実行されてよい。そのようなコンピュータプログラムは、いずれかのコンピュータ読み取り可能な媒体に格納されていてよい。コンピュータ読み取り可能な媒体は、磁気又は光ディスク、メモリチップ、又は、コンピュータとインタフェースにより接続するのに適した他の記憶装置などの、記憶装置のうちのいずれか１つであってよい。コンピュータ読み取り可能な媒体は、インターネットシステムにおいて実現されているような、配線された媒体であってもよく、または、ＧＳＭ携帯電話システムで実現されているような、無線の媒体であってもよい。コンピュータプログラムは、そのようなコンピュータに有効にロードされ実行されるた場合、好ましい方法のステップを実行する装置に帰着する。

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る、対象者（患者）へのリソースの割り当てを提示するための方法１００を表すフローチャートである。本方法は、介護者へのリソースの割り当てを提示するのに適した方法であるとも理解できる。方法１００は、１つ以上のデータベースに連結されたコンピュータによって実行されてよい。さらに、方法１００は、サーバーシステム、携帯機器（例えばスマートフォン又はタブレットコンピュータ）、又はパーソナルコンピュータである、計算装置によって実行されてよい。コンピュータとデータベースについては、図８及び９を参照して、以下でさらに詳述される。

方法１００は、おおまかに以下を含む。
ステップ１０２：予め定められた期間の終わりにおけるそれぞれの回復の状態が、ターゲット対象者の予測される回復の状態と同等である、１人以上の対象者を特定する。
ステップ１０４：特定された対象者のために使用されたリソースに関係する、対象者履歴データを取り出す。
ステップ１０６：取り出された対象者履歴データに基づいて、ターゲット対象者へのリソースの割り当てを１つ以上提示する。

一般性を失うことなく、主に、より一般的な「医療施設」の事例よりも、病院に関する本発明の実施形態の説明に焦点を合わせる。しかし、それが診療所や他の医療施設にも同様に適用されることは理解されるであろう。

ステップ１０２は、予め定められた期間の終わりにおけるそれぞれの回復の状態が、ターゲット対象者の予測される回復の状態と同等である、１人以上の対象者を特定することを伴う。１人以上の対象者は、既に病気又は怪我を患い、病気又は怪我からの回復の様々な段階にいる、１人以上の患者を含む。加えて、又は、代わりに、１人以上の対象者は、いくつかのリハビリテーションセッションなどの、回復に向けたリソースを、病院で受けた後に病院から退院する。従って、１人以上の対象者の、病院入院時と、病院退院時と、例えば病院入院から６ヶ月などの、予め定められた期間の終わりとにおける健康状態は、入手可能である。

一つの例では、ターゲット対象者は、予測される回復の状態を決定するのに用いられるプロファイル特性を有する。ステップ１０２は、ターゲット対象者のプロファイル特性と同等であるプロファイル特性を有する、１人以上の対象者を特定することを含む。プロファイル特性は、特に、デモグラフィック（demographic、人口統計学的属性）情報と、性別情報と、健康状態情報とを含む。

特定された１人以上の対象者は、入院時と入院から予め定められた期間の終わりとにおける機能的状態の観点における、対象者の間の類似度に基づいて、ランク付けされる。もし対象者の入院時における機能的状態がが、ターゲット対象者の機能的状態と同等であれば、その対象者は高くランク付けされる。もし対象者の入院から予め定められた期間の終わりにおける機能的状態が、ターゲット対象者の予測される機能的状態と同等であれば、その対象者は同様に高くランク付けされる。

加えて、又は、代わりに、特定された１人以上の対象者は、効率及び効果のレベルに従ってランク付けされる。効率（Ｅ_ｆ）及び効果（Ｅ_ｓ）のレベルは以下のように計算されてもよい。

ＦＩＭはFunctional Independence Measure（機能的自立度評価法）の略であり、例えば機能的状態の一例である。FIM_dischargeは、対象者が病院から退院したときの機能的状態を意味する。FIM_admissionは、対象者が病院に入院したときの機能的状態を意味する。FIM_endは、予め定められた期間の終わりにおける機能的状態を意味する。LOSはa length of (hospital) stay（（病院）在院日数）の略である。LOS ^{number of rehabilitation session in a day}（１日あたりのリハビリテーションセッション数）は、対象者に割り当てられたリソースに比例する。

１人以上の対象者の各々の効率スコア（Ｅ_ｆ）、すなわち、効率のレベル（Ｅｆ）は、(i)回復度、及び(ii)少なくとも１つのリソースが対象者に対して使用される期間に使用されてきたリソースの数、に基づいて計算される。一つの例では、１人以上の対象者の各々の効率スコアは、少なくとも１つのリソースが対象者に対して使用される期間の回復度に正比例し、少なくとも１つのリソースが対象者に対して使用される期間に使用されたリソースの数に反比例する。言い換えれば、リソースの使用を最小化するのと共に回復度を最大化することが、高い効率スコアに帰着する。少なくとも１つのリソースが対象者に対して使用される期間は、対象者が入院している期間を含んでいてよい。

１人以上の対象者の各々の効果スコア（Ｅ_ｓ）、すなわち、効果のレベル（Ｅｓ）は、リソースが対象者に対して使用されていない間における回復度、及び、予め定められた期間における対象者の回復度に基づいて計算される。一つの例では、１人以上の対象者それぞれの効果スコアは、リソースが対象者に対して使用されていない間における回復度に正比例し、予め定められた期間における対象者の回復度に反比例する。言い換えれば、予め定められた期間、例えば、入院期間と病院からの退院の後の期間との合計、の間における回復度に対する、病院からの退院の後の回復度の比率を最大化することが、高い効果スコアに帰結する。ランキングの詳細は、図６を参照して説明される。

ステップ１０４は、特定された対象者に使用されたリソースに関係する、対象者履歴データを取り出すことを含んでもよい。リソースは、薬剤の種類と投与と、１日あたりのリハビリテーションセッション数と、入院から退院までの期間と、を含む。ステップ１０２においてターゲット対象者と類似する対象者を特定した後、特定された対象者に使用されたリソースが１つ以上のデータベースから取り出される。

好ましい実施形態においては、最も高い効率スコア及び最も高い効果スコアを有する対象者に使用されたリソースが、ターゲット対象者に使用されるべきである。しかし、医療施設のリソースの不足のために、そのような高いスコアの対象者に使用されたリソースが、常に利用できるとは限らない。そのため、方法１００は、ある時点で利用できるリソースを決定すること、すなわち、その時点で医療施設において利用できるリソース（利用可能医療施設リソースとも表記する）を決定することを更に含んでもよい。更に、ステップ１０２は、決定された、その時点で利用できるリソースに基づいて、１人以上の対象者をランク付けすることを含んでもよい。従うべき過去の患者の事例は、利用できるリソースを、特定された対象者の事例に従うために必要なリソースと比較することによって決定される。その比較は図７と共に説明される。

ステップ１０６は、取り出された対象者履歴データに基づいて、ターゲット対象者への１つ以上のリソースの割り当てを提示することを含んでもよい。一つの例では、提示された、対象者への１つ以上のリソース割り当てが表示装置に表示される。提示されるリソースは、集中治療室の病床と、医療ケアシステムと、一般病棟の病床とを含んでもよい。提示されるリソースは、１日当たりのリハビリテーションセッションの数を含んでもよい。対象者への１つ以上の提示されたリソースの割り当ては、提示されるリハビリテーションセッションが、追加のステップ無しで予約できるように、利用できるリハビリテーション設備の情報と共に表示されてもよい。

図２Ａは、本実施形態に係る、ターゲット対象者へのリソースの割り当てを提示するためのシステム（すなわちシステム２００）の構成を表すブロック図を示す。システム２００は、臨床経過から入力を受け取る受信部２０２、患者の機能的回復の見込み（回復の状態）を予測する機能的回復見込みエンジン２０８、ターゲット患者を、類似したプロファイル特性を有する患者と照合する患者類似性エンジン２１０、医療リソースとスケジュール制約との点から、効率と効果とに基づいてリソースの割り当てを提示する提示エンジン２１２、医療職員が使用するための視覚化出力を生成する表示装置２０６、及び、医療リソース・スケジュール管理エンジン２１４を含む。システム２００は、コンピュータシステム２０４を含んでもよい。機能的回復見込みエンジン２０８、患者類似性エンジン２１０、提示エンジン２１２、及び医療リソース・スケジュール管理エンジン２１４は、コンピュータシステム２０４に組み込まれていてよい。

受信部２０２は、ターゲット対象者の臨床経過を受け取る。臨床経過は、病気又は怪我の種類と、病気になった又は怪我をした１つの又は複数の部位と、ターゲット対象者の診断結果とを含んでいてよい。臨床経過は、コンピュータシステムの１つ以上のデータベース、例えば、医療機関の健康医療電子記録又は１台以上のサーバーに記憶される。受信部２０２は、１つ以上のデータベースに記憶された臨床経過を受け取る。

機能的回復見込みエンジン２０８は、受信部２０２から臨床経過を取得する。取得した臨床経過に基づいて、機能的回復見込みエンジン２０８は、ターゲット対象者の最大の機能的回復の見込みを予測する。より具体的には、機能的回復見込みエンジン２０８は、ターゲット対象者の現状の機能的状態、及び、年齢と、性別と、病気又は怪我の種類と、病気になった又は怪我をした体の部位とを考慮する。これらは、ターゲット対象者のプロファイル特性であってもよい。加えて、機能的回復見込みエンジン２０８は、目的患者のデモグラフィック情報及び心理学的情報を含む、ターゲット対象者のプロファイル特性を考慮してもよい。

目的患者の臨床経過を１つ以上のデータベースに記憶された過去のデータと比較することにより、機能的回復見込みエンジン２０８は、ターゲット対象者の機能的回復の見込みを予測する。

患者類似性エンジン２１０も、受信部２０２から臨床経過を取得する。患者類似性エンジン２１０の一例は、対象者特定部である。患者類似性エンジン２１０は、機能的回復見込みエンジン２０８によって予測された機能的回復の見込みも取得する。ターゲット対象者の、臨床経過と機能的回復の見込みとに基づいて、患者類似性エンジン２１０は、現在の機能的状態と予測された機能的回復の見込みとに照らして、ターゲット対象者に類似する患者のグループを特定する。すなわち、特定された患者のグループは、ターゲット対象者のプロファイル特性（例えば、予測された機能的回復の見込み）と類似するプロファイル特性を有する。患者類似性エンジン２１０の機能の詳細は、図４を参照して説明される。

提示エンジン２１２は、ターゲット対象者の、予測された機能的回復の見込みを、機能的回復見込みエンジン２０８から取得する。提示エンジン２１２の一例は、提示モジュールである。提示エンジン２１２は、更に、類似する患者のグループの情報を、患者類似性エンジン２１０から取得する。類似した患者のグループの情報を患者類似性エンジン２１０から取得する提示エンジン２１２のモジュールの一例は、取り出しモジュールである。類似する患者のグループの患者の各々は、効率と効果とに基づいてランク付けされてもよい。効率は、ターゲット患者に割り当てられたリソース当たりの回復の量として評価される。他方、効果は、ターゲット対象者の、入院から退院後の特定の時点までの回復の量の合計当たりの、退院後の回復の量として評価される。

提示エンジン２１２は、利用できる医療リソースとスケジュールとに照らして、提示エンジン２１２が提示を提供できるように、医療リソース・スケジュール管理エンジン２１４からデータを更に受け取る。一つの例では、提示エンジン２１２は、効率と効果に基づいて高くランク付けされた過去の患者に割り当てられたリソースをチェックする。割り当てられたリソースを、医療リソース・スケジュール管理エンジン２１４から通知された利用できるリソースと比較することにより、提示エンジン２１２は、高くランク付けされた過去の患者に割り当てられたリソースがターゲット対象者に適用可能であるか否かを決定する。もし病院が、高くランク付けされた過去の患者のリソース割り当てに従うのに十分な医療リソースを有していれば、提示エンジン２１２は、例えば、１日当たりのリハビリテーションセッションと、リハビリテーションの利用できる設備及びタイミングと、ターゲット対象者の利用できる部屋と、等の提示情報を、表示装置２０６に送る。もし病院が十分なリソースを有していなければ、提示エンジン２１２は、次の過去の患者のリソース割り当て情報をチェックする。詳細な手順は、図７を参照して説明される。

表示装置２０６は、提示エンジン２１２から提示情報を受け取る。表示装置２０６は、ターゲット対象者にどのようにリソースを割り当てるかに関する提示情報を、表示装置２０６に（例えば、表示装置２０６のスクリーンに）示す。一つの例では、病院の職員は、表示装置２０６の提示情報を見て、ターゲット対象者へのリソースの割り当てを決定し、リハビリテーションセッションのスケジュールを決定する。表示装置２０６は、提示情報を示すためのいずれかの他の種類のユーザインタフェースも含んでよい。例えば、表示装置２０６は、音声合成による音響を介して提示情報を提供するためのスピーカーであってもよい。一つの例では、表示装置２０６は、定時されたリソースの割り当てを示すショートメッセージ又は電子メールのサービスを提供するシステムを含んでいてよい。

図２Ａにおいて言及されるハードウェア構成要素は、様々な異なる配置で配置されてもよいことが理解されるべきである。例えば、機能的回復見込みエンジン２０８は、動作上、患者類似性エンジン２１０無しで、提示エンジン２１２と連結されるように構成されてもよい。加えて又は代わりに、同一の出力を生成するために全てのハードウェア構成要素が必ずしも必要である訳ではない。より詳細は、図２Ｂに提供される。

図２Ｂは、本実施形態に従って、ターゲット対象者へのリソースの割り当てを提示するためのシステムの別の構成（すなわちシステム２５０）を表すブロック図を示す。システム２５０は、対象者特定器２５２、取り出しモジュール２５４、及び、提示モジュール２５６を含む。図２Ｂのシステム２５０は、第２の実施形態として後に説明される。

図３は、本実施形態による、１人以上の対象者を特定し、１人以上の対象者履歴データを取り出す方法３００を表すフローチャートを示す。方法３００は大まかに以下を含む：
ステップ３０２：ターゲット患者と入力患者との病院入院時の機能的状態とを評価し、
ステップ３０４：機能的回復見込みエンジン２０８を用いて、最大の機能的回復の見込みを予測し、
ステップ３０６：病院入院時の機能的状態と、最大の機能的回復の見込みとを採用し、
ステップ３０８：ターゲット患者に最も類似した患者を特定し、最も類似した患者のデータを出力する。

ステップ３０２は、ターゲット患者と入力された患者との病院入院時の機能的状態を評価することを含んでいてよい。病院入院時に、ターゲット患者の機能的状態が評価され、ターゲット患者の評価された機能的状態が、過去の患者の診療記録における入院時の機能的状態と比較される。機能的状態は、患者の完全に機能する状態と比較した、患者の機能性のパーセンテージとして定義されていてよい。

ステップ３０４は、機能的回復見込みエンジン２０８を用いて、最大の機能的回復の見込みを予測することを含んでいてよい。ステップ３０２の機能的状態と過去の診療記録とに基づいて、年齢と、性別と、病気又は怪我の種類とに照らして、最大の機能的回復の見込みが予測される。

ステップ３０６は、病院入院時の機能的状態と、最大の機能的回復の見込みとを採用することを含んでいてよい。このステップでは、ステップ３０８において、ターゲット患者と類似した過去の患者が、機能的状態と最大の機能的回復の見込みとを用いて特定されるように、ターゲット対象者に対して、病院入院時の機能的状態と、最大の機能的回復の見込みとが決定される。

ステップ３０８は、ターゲット対象者に最も類似した患者を特定することと、最も類似した患者のデータを出力することとを含んでいてよい。ステップ３０６において採用された、病院入院時の機能的状態と、最大の機能的回復の見込みと、に基づいて、ターゲット対象者に最も類似する患者のグループが特定される。患者のグループの各患者に使用された医療リソース割り当てデータは、病院の１つ以上のデータベースに記憶されていてよい。ターゲット対象者に最も類似する患者のグループの各患者に使用された医療リソース割り当てデータは、出力されターゲット対象者への提示に用いられる。

図４は、本実施形態に係る、ターゲット患者に対する、最も類似する患者のクラスタの典型的な検出４００を示す。患者１（４０２）と、患者２（４０４）と、患者３（４０６）とが、ターゲット患者４０８と類似していると見なされうる候補である。一つの例では、ターゲット患者と最も類似した患者クラスターを特定するために、コミュニティー検出アルゴリズムを用いたグラフベーストアプローチが用いられる。コミュニティー検出アルゴリズムにおいて、患者４０２、４０４、４０６及び４０８の各々は、各２人の患者の間の類似性に基づいて結び付けられる。一つの例では、２人の患者の間の線の太さは、入院時の機能的状態と、最大の機能的回復の見込みと、他の患者情報とを用いた、類似性の指数を示す。例えば、患者２と患者３との間の線４１０は、患者１と患者３との間の線４１２より太く示されており、これは、患者２と患者３との間の類似性の指数が、患者１と患者３との間の類似性の指数よりも高いことを意味する。他の２人の患者の間の類似性をチェックした後、最も類似する患者クラスター（グループ）４１４が検出される。最も類似する患者グループを決定するために、他のアルゴリズムが用いられてもよい。

図５は、本実施形態に係る、時間に対する機能的状態と、病院退院時の機能的回復の見込みと、在院日数と、治療行為のリソースの必要性（すなわち、（機能的状態情報５００））、のグラフ表示を示す。縦軸には、機能的状態が、任意の単位、例えば機能的自立度評価法（Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ Ｍｅａｓｕｒｅ、ＦＩＭ）で示されている。この例では、最高スコアは１２６と定義されている。横軸には、脳卒中による病院への入院からの時間（例えば日）が示されている。この事例において、脳卒中による入院からの最大時間は６ヶ月と定義されている。また、この事例では３人の患者（患者１、患者２、患者３）が示されている。３人の患者のそれぞれについて、対象者履歴データ、例えば、病院への入院時と、退院時と、病院への入院から予め定められた期間、例えば６ヶ月、の終わりにおける機能的状態と、が示されている。

患者１の対象者履歴データが、対象者履歴データ５０２として示されている。患者１の病院入院時における機能的状態は、機能的状態５０８として示されているターゲット患者の病院入院時における機能的状態よりも高い。また、予め定められた期間の終わりにおける患者１の機能的状態は、機能的状態５１０として示されているターゲット患者の最大の機能的回復の見込みよりもわずかに高い。

患者２の対象者履歴データは、対象者履歴データ５０４として示されている。患者２の病院入院時の機能的状態は、機能的状態５０８として示されているターゲット患者の病院入院時の機能的状態よりもわずかに低い。また、患者２の予め定められた期間の終わりの機能的状態は、機能的状態５１０として示されているターゲット患者の最大の機能的回復の見込みよりもわずかに低い。加えて、患者２は患者１よりも早く退院した。言い換えると、患者２へ割り当てられた医療リソースは、患者１へ割り当てられた医療リソースよりも少なかった。

患者３の対象者履歴データは、対象者履歴データ５０６として示されている。患者３の病院入院時の機能的状態は、機能的状態５０８として示されているターゲット患者の病院入院時の機能的状態よりもわずかに高い。また、患者３の予め定められた期間の終わりの機能的状態は、機能的状態５１０として示されているターゲット患者の最大の機能的回復の見込みよりも低い。加えて、患者３は患者１よりも後に退院した。言い換えると、患者３へ割り当てられた医療リソースは、患者１へ割り当てられた医療リソースよりも多かった。

図４に示すように、患者２及び患者３は、ターゲット患者に類似していると見なされる。図５は、患者１とターゲット患者とが、機能的状態の履歴データにおいて異なっていることを更に明確化している。また、患者２の機能的状態の回復は、患者３の機能的状態の回復よりも高い。加えて、患者２に割り当てられたリソースは、患者３に割り当てられたリソースよりも少ない。患者２と患者３との間の比較の詳細は、図６を参照して説明される。

図６は、本実施形態に係る、患者事例の様々なシナリオのランキングに基づく、効率及び効果のグラフ表示６００を示す。図６において、縦軸は、対数目盛にて効率を示す。横軸は、効果を示す。効率及び効果は、図１のステップ１０２の記述の中で説明されたように、以下の数式において定義される。

効率は、割り当てられたリソースに照らした、回復の量であると見なされうる。入院中に、患者２の機能的状態は著しく回復した。他方、患者３の機能的状態は徐々に回復した。他方、効果は、退院後の回復の量と、期間全体、例えば病院入院から６ヶ月間、の回復の量との比であると見なされうる。それにより、患者２の効率と効果とが、位置６０２にプロットされ、患者３の効率と効果とが、位置６０４にプロットされる。

効率と効果とのランキングは、曲線下面積（Ａｒｅａ Ｕｎｄｅｒ Ｃｕｒｖｅ、ＡＵＣ）に基づく。患者２のＡＵＣは、領域６０６として表されている。患者２のＡＵＣは、患者３のＡＵＣより大きい。従って、患者２は、効率と効果とに照らして、患者３よりも高くランク付けされる。患者をランク付けするための他の方法も、適用可能であろう。

図７は、本実施形態に係る、ターゲット患者にとって参照すべき最適な事例をリソース・スケジュール管理エンジン７０２に基づいて提示するための、効率・効果提示エンジン７０４の典型的な処理７００を示す。過去の患者のそれぞれをランク付けした後、効率・効果提示エンジン７０４は、リソース利用可能性に照らして、過去の患者に使用されたリソースの割り当てがターゲット患者に適用可能であるか否かをチェックしてもよい。

例えば、ステップ７０６において、ランク１の事例が選択され、ランク１の事例に使用されたリソースの割り当てが検討される。利用できるリソースの情報が、リソース・スケジュール管理エンジン７０２から取得される。ステップ７０８において、利用できるリソースの情報に照らして、ランク１の割り当てられたリソースが、リソース制約の範囲内であるか否かが決定される。もし、ランク１の割り当てられたリソースがリソース制約の範囲内であれば、ステップ７１０において、ランク１の事例が提示される。もし、ランク１の割り当てられたリソースがリソース制約を超えていれば、ステップ７１２において、ランク２の事例が検討される。

ランク１と同様に、ステップ７１２において、ランク２が選択され、ランク２の事例に使用されたリソースの割り当てが検討される。利用できるリソースの情報が、リソース・スケジュール管理エンジン７０２から取得される。ステップ７１４において、利用できるリソースの情報に照らして、ランク２の割り当てられたリソースがリソース制約の範囲内であるか否かが決定される。もし、ランク２の割り当てられたリソースがリソース制約の範囲内であれば、ステップ７１６において、ランク２の事例が提示される。もし、ランク２の割り当てられたリソースがリソース制約を超えていれば、別の事例が検討されるか、リソース利用可能性が再定義される。

本実施形態によれば、ターゲット患者へのリソースの割り当てを提示することができる。そのような提示は、ターゲット患者のために、過去の臨床情報と現在のリソース利用可能性とに照らして適切なアドバイスを提供するのに有利である。過去の臨床情報から類似の事例を選択すること、及び、選択された類似の事例を効率と効果とに基づいてランク付けすることによって、効率的で効果的なリソースの割り当てを提示が提供される。従って、患者は、効果的かつ効率的に、医療処置を受けることができる。また、医療機関は、提示によって、医療リソースの無駄を減少させることができる。

＜第２の実施形態＞
図２Ｂは、本発明の第２の実施形態による、ターゲット対象者へのリソースの割り当てを提示するためのシステム（すなわちシステム２５０）の構成を表すブロック図を示す。システム２５０は、対象者特定部２５２、取り出しモジュール２５４、及び提示モジュール２５６を含む。対象者特定部２５２は、機能的回復見込みエンジン２０８に相当し、機能的回復見込みエンジン２０８と同様に動作する。対象者特定部２５２は、１人以上の対象者を特定する。１人以上の対象者のそれぞれは、予め定められた期間の終わりにおける回復の状態を有する。ターゲット対象者は、予め定められた期間の終わりにおける、予測された回復の状態を有する。１人以上の対象者の回復の状態は、ターゲット対象者の予測された回復の状態にマッチする。取り出しモジュール２５４及び提示モジュール２５６は、提示エンジン２１２に相当し、提示エンジン２１２と同様に動作する。取り出しモジュール２５４は、対象者履歴データを取り出す。対象者履歴データは、特定された対象者に使用されたリソースに関連する。提示モジュール２５６は、取り出された対象者履歴データに基づいて、ターゲット対象者への１つ以上のリソースの割り当てを提示する。

本実施形態のシステム２５０は、対象者へのリソースの割り当ての効果を改善することが可能である。その理由は、提示モジュール２５６が、取り出された対象者履歴データに基づいて、ターゲット対象者への１つ以上のリソースの割り当てを提示するからである。

図８は、本発明の第２の実施形態による、ターゲット対象者へのリソースの割り当てを提示するための、ネットワークベースシステム８００の概略を示す。システム８００は、コンピュータ８０２、１つ以上のデータベース８０４_１．．．８０４_ｎ、ユーザー入力モジュール８０６、及びユーザー出力モジュール８０８を含む。１つ以上のデータベース８０４_１．．．８０４_ｎの各々は、コンピュータ８０２と通信可能に接続されている。ユーザー入力モジュール８０６及びユーザー出力モジュール８０８は、コンピュータ８０２と通信可能に接続された、分離された別のモジュールであってよい。または、ユーザー入力モジュール８０６及びユーザー出力モジュール８０８は、１台の可搬電子機器（例えば携帯電話やタブレットコンピュータ等）に統合されていてよい。可搬電子機器は、既存の通信プロトコルによる、コンピュータ８０２との無線通信のための、適切な通信モジュールを有していてよい。

コンピュータ８０２は、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを記憶する少なくとも１つのメモリを含んでいてよく、その少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードは、その少なくとも１つのプロセッサと共に、コンピュータに、少なくとも、（Ａ）それぞれ、予め定められた期間の終わりにおける回復の状態を有し、その回復の状態が、ターゲット対象者の予測される回復の状態にマッチする、１人以上の対象者を特定させ、（Ｂ）特定された対象者に使用されたリソースに関連する、対象者履歴データを取り出させ、（Ｃ）取り出された対象者履歴データに基づいて、ターゲット対象者への１つ以上のリソースの割り当てを提示させるように構成される。

例えば、対象者履歴データや、医療期間のリソース利用可能性や、患者の機能的状態等の、様々な種類のデータは、１つのデータベース（例えば８０４_１）に記憶されてもよく、又は、複数のデータベースに記憶されてもよい（例えば、医療機関のリソース使用可能性はデータベース８０４_１に記憶され、対象者履歴データ、患者の機能的状態はデータベース８０４_ｎに記憶される、等）。データベース８０４_１．．．８０４_ｎは、クラウドコンピューティング記憶モジュール、及び／又は、コンピュータ８０２と通信可能に接続されている専用のサーバーを用いて実現されていてよい。

図９は、典型的な、コンピュータ／計算装置９００、以下ではコンピュータシステム９００と置き換えて表記されうる、の一構成例を示す。１台以上のそのような計算装置９００は、対象者へのリソースの割り当てを提示するための上述の方法の実行を容易にするために用いられてよい。加えて、コンピュータシステム９００の１つ以上の構成要素が、コンピュータ８０２を実現するために用いられてよい。計算装置９００の以下の説明は、例としてのみ提供され、限定することは意図されない。

図９に示すように、例である計算装置９００は、ソフトウェアルーティンを実行するためのプロセッサ９０４を含む。明確さのために１つのプロセッサが示されているが、計算装置９００は、マルチプロセッサシステムを含んでいてもよい。プロセッサ９０４は、計算装置９００の他の構成要素との通信のための通信基盤９０６に接続されている。通信基盤９０６は、例えば、通信バス、クロスバー、又は、ネットワークを含んでいてよい。

計算装置９００は、更に、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメインメモリ９０８と、二次メモリ９１０とを含む。二次メモリ１０１０は、例えば、ストレージドライブ９１２、又は／及び、リムーバブルストレージドライブ９１４等を含んでいてよい。ストレージドライブ９１２は、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ又はハイブリッドドライブであってよい。リムーバブルストレージドライブ９１４は、磁気テープドライブ、光ディスクドライブ、ソリッドステートストレージドライブ（例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）フラッシュドライブ、フラッシュメモリデバイス、ソリッドステートドライブ、又は、メモリカード等）であってよい。リムーバブルストレージドライブ９１４は、リムーバブル記憶媒体９４４からの読み出し、及び／又は、リムーバブル記憶媒体９４４への書き込みを、周知の方法で行う。リムーバブル記憶媒体９４４は、磁気テープ、光ディスク、又は、不揮発性メモリ記憶媒体等を含んでいてよい。これらは、リムーバブル記憶ドライブ９１４によって読み出し及び書き込みがされる。関連する分野の当業者には理解されるであろうように、リムーバブル記憶媒体９４４は、コンピュータ実行可能なプログラムコード命令、及び／又は、データを記憶する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含む。

別の実装において、二次メモリ９１０は、付加的に又は代わりに、コンピュータプログラム又は他の命令が計算装置９００にロードされるのを可能にする他の同様の手段を含んでもよい。そのような手段は、例えば、リムーバブル記憶ユニット９２２及びインタフェース９４０を含み得る。リムーバブル記憶ユニット９２２及びインタフェース９４０の例は、プログラムカートリッジ及びカートリッジインタフェース（例えばビデオゲームコンソール機器において見つかるものなど）と、リムーバブルメモリチップ（例えばＥＰＲＯＭ又はＰＲＯＭ等）及び対応するソケットと、リムーバブルソリッドステートストレージドライブ（例えばＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリデバイス、ソリッドステートドライブ、又は、メモリカード等）と、ソフトウェア及びデータがリムーバブル記憶ユニット９２２からコンピュータシステム９００に伝送されるのを可能にする、他のリムーバブル記憶ユニット９２２及びインタフェース９４０と、を含む。

計算装置９００は、少なくとも１つの通信インタフェース９２４も含む。通信インタフェース９２４は、計算装置９００と外部機器との間で、通信経路９２６を介して、ソフトウェア及びデータが伝送されるのを可能にする。本発明の様々な実施形態において、通信インタフェース９２４は、計算装置９００と、例えば公共のデータ通信ネットワーク又は私的なデータ通信ネットワークなどの、データ通信ネットワークとの間で、データが伝送されるのを可能にする。通信インタフェース９２４は、相互接続されたコンピュータネットワークの一部をそのようなコンピュータ９００が形成する、異なる計算装置９００の間でデータを交換するために用いてもよい。そのようなコンピュータ９００が、相互接続された計算機コンピュータネットワークの一部を形成する。通信インタフェース９２４の例は、モデムと、ネットワークインタフェース（例えばネットワークカードなど）と、通信ポート（例えばシリアルポート、パラレルポート、プリンタポート、ＧＰＩＢ（Ｇｅｎｅｒａｌ Ｐｕｒｐｏｓｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ）１３９４ポート、ＲＪ３５（Ｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄ Ｊａｃｋ ３５）ポート、ＵＳＢポートなど）と、アンテナ及び関連する回路と、などを含んでいてよい。通信インタフェース９２４は、有線であってもよく、無線であってもよい。通信インタフェース９２４を介して伝送されるソフトウェア及びデータは、信号の形式であってよい。信号は、電子的、電磁気的、光学的、又は、通信インタフェース９２４によって受信可能な他の信号であってよい。これらの信号は、通信経路９２６を介して通信インタフェースに与えられる。

図９に示すように、計算装置９００は、関連する表示装置９３０に画像を描画する処理を実行する表示インタフェース９０２、及び、関連するスピーカー９３４を介してオーディオコンテンツを再生するための処理を実行する音声インタフェース９３２を更に含む。

ここに用いられるように、「コンピュータプログラムプロダクト」という用語は、リムーバブル記憶媒体９４４、リムーバブル記憶ユニット９２２、ストレージドライブ９１２に組み込まれたハードディスク、又は、通信経路９２６（無線リンク又はケーブル）によってソフトウェアを通信インタフェース９２４に搬送する搬送波、を、部分的に指してよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、記録された命令及び／又はデータを、実行及び／又は処理のために計算装置９００に提供する、いずれかの非一時的で不揮発性の有形な記憶媒体を指す。そのような記憶媒体の例は、磁気テープ、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ－Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ハードディスクドライブ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）又は集積回路、ソリッドステートストレージドライブ（例えばＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリデバイス、ソリッドステートドライブ、又は、メモリカード等）、ハイブリッドドライブ、光磁気ディスク、又は、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）カードなどのコンピュータ読み取り可能なカードを、そのようなデバイスが計算装置９００の内蔵であるか外付けかによらず、含む。ソフトウェア、アプリケーションプログラム、命令、及び／又は、データの、計算装置９００への提供にもまた関係しうる、一時的又は無形のコンピュータ読み取り可能な伝送媒体の例は、他のコンピュータ又はネットワーク機器へのネットワーク接続だけでなく無線又は赤外線の伝送チャネル、及び、電子メールの送信とウェブサイト等に記録された情報とを含む、インターネット又はイントラネット、を含む。

コンピュータプログラム（コンピュータプログラムコードとも呼ばれる）は、メインメモリ９０８及び／又は二次メモリに記憶される。コンピュータプログラムは、通信インタフェース９２４を介して受け取られることもありうる。そのようなコンピュータプログラムは、実行されると、計算装置９００が、ここで議論された実施形態の１つ以上の機能を果たすのを可能にする。様々な実施形態において、コンピュータプログラムは、実行されると、プロセッサ９０４が、上述の実施形態の機能を果たすのを可能にする。従って、そのようなコンピュータプログラムは、計算装置９００のコントローラを表す。

ソフトウェアは、コンピュータプログラムプロダクトに記憶され、リムーバブルストレージドライブ９１４、ストレージドライブ９１２、又はインタフェース９４０を用いて計算装置９００にロードされてよい。または、コンピュータプログラムプロダクトは、通信経路９２６を介してコンピュータシステム９００にダウンロードされてよい。ソフトウェアは、プロセッサ９０４によって実行されると、計算装置９００に、ここで説明された実施形態の機能を果たさせる。

図９の実施形態は、例としてのみ提示されていることを理解されるべきである。従って、ある実施形態では、計算装置９００の１つ以上の機能が省略されていてよい。また、ある実施形態では、計算装置９００の１つ以上の機能が結合されていてよい。加えて、ある実施形態では、計算装置９００の１つ以上の機能が、１つ以上の構成部分に分割されていてよい。

具体的な実施形態として示された本発明は、広く説明されたような本発明の精神やスコープから外れることなく、多数の変形及び／又は変更が行なわれ得ることは、当業者にとっては明らかであろう。従って、実施形態は、全ての点において、例示であり限定ではないと見なされるべきである。

上で開示された実施形態の全て又は一部は、以下の付記として、ただしそれらに限定されることなく、記述することができる。

（付記１）
ターゲット対象者へのリソースの割り当てを提示するための、コンピュータに実装された方法であって、
前記ターゲット対象者が所定期間の終わりに到達し得る、予測される回復の状態にマッチする、前記所定期間の終わりにおける回復の状態をそれぞれ有する、１人以上の対象者を特定し、
特定された前記対象者に使用されたリソースに関連する、対象者履歴データを取り出し、
取り出された前記対象者履歴データに基づいて、前記ターゲット対象者へのリソースの割り当てを１つ以上提示する
コンピュータに実装された方法。
（付記２）
１つの時点で利用できるリソースを決定し、
前記１人以上の対象者を特定することは、前記時点で利用できる、決定された前記リソースに基づいて、前記１人以上の対象者のランキングを行うことを含む、
付記１に記載のコンピュータに実装された方法。
（付記３）
前記１人以上の対象者の前記ランキングに更に基づいて、前記ターゲット対象者への１つ以上のリソースの割り当てを提示する
付記２に記載のコンピュータに実装された方法。
（付記４）
前記ターゲット対象者は、前記予測される回復の状態を決定するために用いられるプロファイル特性を有し、
前記１人以上の対象者を特定することは、前記ターゲット対象者の前記プロファイル特性にマッチするプロファイル特性を有する、前記１人以上の対象者を特定することを含む、
付記１から３のいずれか１項に記載のコンピュータに実施された方法。
（付記５）
特定することは、グラフベーストアプローチを用いて対象者の間の類似性を計算することを含む、
付記１から４のいずれか１項に記載のコンピュータに実装された方法。
（付記６）
前記所定の期間は、前記１人以上の対象者に対して、少なくとも１つのリソースが使用される期間と、前記１人以上の対象者に対して、リソースが使用されない期間と、を含み、
前記１人以上の対象者の前記ランキングを行うことは、前記対象者に対して少なくとも１つのリソースが使用された前記期間における回復度、及び、前記対象者に対して少なくとも１つのリソースが使用された前記期間において使用されたリソースの数に基づいて、前記１人以上の対象者のそれぞれの効率スコアを計算することを含む、
付記２に記載のコンピュータに実装された方法。
（付記７）
前記１人以上の対象者それぞれの前記効率スコアは、少なくとも１つのリソースが前記対象者に対して使用された前記期間における前記回復度に正比例し、少なくとも１つのリソースが前記対象者に対して使用された前記期間に使用された前記リソースの数に反比例する、
付記６に記載のコンピュータに実装された方法。
（付記８）
前記１人以上の対象者に前記ランキングを行うことは、リソースが前記対象者に対して使用されない間における回復度と、前記所定期間における前記対象者の回復度とに基づいて、前記１人以上の対象者のそれぞれの効果スコアを計算することを更に含む、
付記６又は７に記載のコンピュータに実装された方法。
（付記９）
前記１人以上の対象者それぞれの前記効率スコアは、リソースが前記対象者に対して使用されない間の前記回復度に正比例し、前記予め定められた期間の前記対象者の前記回復度に反比例する、
付記６から８のいずれか１項に記載のコンピュータに実装された方法。
（付記１０）
集中治療室の病床、医療ケアシステム、及び一般病棟の病床を含む、前記提示された１つ以上のリソースの割り当てを表示装置に表示する、
付記１から９のいずれか１項に記載のコンピュータに実装された方法。
（付記１１）
前記期間の初めにおける、前記ターゲット患者のデモグラフィック情報及び心理学的情報を含む、前記ターゲット患者の前記プロファイル特性を特定する、
付記４から１０のいずれか１項に記載のコンピュータに実装された方法。
（付記１２）
ターゲット対象者へのリソースの割り当てを提示するための計算システムであって、
前記ターゲット対象者が所定期間の終わりに到達し得る、予測される回復の状態にマッチする、前記所定期間の終わりにおける回復の状態をそれぞれ有する、１人以上の対象者を特定する対象者特定手段と、
特定された前記対象者に使用されたリソースに関連する、対象者履歴データを取り出す取り出し手段と、
取り出された前記対象者履歴データに基づいて、前記ターゲット対象者へのリソースの割り当てを１つ以上提示する提示手段と、
を備える計算システム。
（付記１３）
１つの時点で利用できるリソースを決定する決定手段を備え、
前記対象者特定手段は、前記時点で利用できる、決定された前記リソースに基づいて、前記１人以上の対象者のランキングを行うランキング手段を含む、
付記１２に記載の計算システム。
（付記１４）
前記提示手段は、前記１人以上の対象者の前記ランキングに更に基づいて、前記ターゲット対象者への１つ以上のリソースの割り当てを提示する
付記１３に記載の計算システム。
（付記１５）
前記ターゲット対象者は、前記予測される回復の状態を決定するために用いられるプロファイル特性を有し、
前記対象者特定手段は、前記ターゲット対象者の前記プロファイル特性にマッチするプロファイル特性を有する、前記１人以上の対象者を特定する、
付記１２から１４のいずれか１項に記載の計算システム。
（付記１６）
前記対象者特定手段は、グラフベーストアプローチを用いて対象者の間の類似性を計算する、
付記１２から１５のいずれか１項に記載の計算システム。
（付記１７）
前記所定の期間は、前記１人以上の対象者に対して、少なくとも１つのリソースが使用される期間と、前記１人以上の対象者に対して、リソースが使用されない期間と、を含み、
前記１人以上の対象者の前記ランキングを行うことは、前記対象者に対して少なくとも１つのリソースが使用された前記期間における回復度、及び、前記対象者に対して少なくとも１つのリソースが使用された前記期間において使用されたリソースの数に基づいて、前記１人以上の対象者のそれぞれの効率スコアを計算することを含む、
付記１３に記載の計算システム。
（付記１８）
前記１人以上の対象者それぞれの前記効率スコアは、少なくとも１つのリソースが前記対象者に対して使用された前記期間における前記回復度に正比例し、少なくとも１つのリソースが前記対象者に対して使用された前記期間に使用された前記リソースの数に反比例する、
付記１７に記載の計算システム。
（付記１９）
前記１人以上の対象者に前記ランキングを行うことは、リソースが前記対象者に対して使用されない間における回復度と、前記所定期間における前記対象者の回復度とに基づいて、前記１人以上の対象者のそれぞれの効果スコアを計算することを更に含む、
付記１７又は１８に記載の計算システム。
（付記２０）
前記１人以上の対象者それぞれの前記効率スコアは、リソースが前記対象者に対して使用されない間の前記回復度に正比例し、前記予め定められた期間の前記対象者の前記回復度に反比例する、
付記１７から１９のいずれか１項に記載の計算システム。
（付記２１）
集中治療室の病床、医療ケアシステム、及び一般病棟の病床を含む、前記提示された１つ以上のリソースの割り当てを表示装置に表示する表示手段、
をさらに備える付記１２から２０のいずれか１項に記載の計算システム。
（付記２２）
前記対象者特定手段は、前記期間の初めにおける、前記ターゲット患者のデモグラフィック情報及び心理学的情報を含む、前記ターゲット患者の前記プロファイル特性を特定する、
付記１５から２１のいずれか１項に記載の計算システム。
（付記２３）
ターゲット対象者へのリソースの割り当てを提示するためのコンピュータプログラムコードを記憶するコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサと共に、コンピュータに、
前記ターゲット対象者が所定期間の終わりに到達し得る、予測される回復の状態にマッチする、前記所定期間の終わりにおける回復の状態をそれぞれ有する、１人以上の対象者を特定させ、
特定された前記対象者に使用されたリソースに関連する、対象者履歴データを取り出させ、
取り出された前記対象者履歴データに基づいて、前記ターゲット対象者へのリソースの割り当てを１つ以上提示させる
ように構成されているコンピュータ読み取り可能な媒体。

本出願は、２０１６年１２月３０日に出願されたシンガポール国特許出願番号１０２０１６１０９８３Ｓを基礎とする優先権を主張し、その開示の全てを参照によりここに取り込む。

１００ 方法
２００ システム
２０２ 受信部
２０４ コンピュータシステム
２０６ 表示装置
２０８ 機能的回復見込みエンジン
２１０ 患者類似性エンジン
２１２ 提示エンジン
２１４ 医療リソース・スケジュール管理エンジン
２５０ システム
２５２ 対象者特定部
２５４ 取り出しモジュール
２５６ 提示モジュール
３００ 方法
４００ 患者
４０２ 患者１
４０４ 患者２
４０６ 患者３
４０８ 患者（ターゲット）
４１０ 線
４１２ 線
４１４ クラスター
５００ 機能的状態情報
５０２ 対象者履歴データ
５０４ 対象者履歴データ
５０６ 対象者履歴データ
５０８ 機能的状態
５１０ 機能的状態
６００ 効率及び効果
６０２ 位置
６０４ 位置
６０６ 領域
７００ 典型的な処理
７０２ リソース・スケジュール管理エンジン
７０４ 効率・効果提示エンジン
７１０ ランク１を提示する
７１６ ランク２を提示する
８００ システム
８０２ コンピュータ
８０４_１ データベース
８０４_ｎ データベース
８０６ ユーザー入力モジュール
８０８ ユーザー出力モジュール
９００ コンピュータ／計算装置
９０２ 表示インタフェース
９０４ プロセッサ
９０６ 通信基盤
９０８ メインメモリ
９１０ 二次メモリ
９１２ ストレージドライブ
９１４ リムーバブルストレージドライブ
９２２ リムーバブル記憶ユニット
９２４ 通信インタフェース
９２６ 通信経路
９３２ 音声インタフェース
９３４ スピーカー
９４０ インタフェース
９４４ リムーバブル記憶媒体

Claims (10)

1. ターゲット対象者が所定期間の終わりに到達し得る、予測される回復の状態にマッチする、前記所定期間の終わりにおける回復の状態をそれぞれ有する、１人以上の対象者を特定し、
   特定された前記対象者に使用された、医療の人的リソース、医療機器、及び、病床の少なくともいずれかを含むリソースに関連する、対象者履歴データを取り出し、
   取り出された前記対象者履歴データに基づいて、前記ターゲット対象者へのリソースの割り当てを１つ以上提示する
   コンピュータに実装された提示方法。
2. ターゲット対象者が所定期間の終わりに到達し得る、予測される回復の状態にマッチする、前記所定期間の終わりにおける回復の状態をそれぞれ有する、１人以上の対象者を特定する対象者特定手段と、
   特定された前記対象者に使用された、医療の人的リソース、医療機器、及び、病床の少なくともいずれかを含むリソースに関連する、対象者履歴データを取り出す取り出し手段と、
   取り出された前記対象者履歴データに基づいて、前記ターゲット対象者へのリソースの割り当てを１つ以上提示する提示手段と、
   を備える提示システム。
3. １つの時点で利用できるリソースを決定する決定手段を備え、
   前記対象者特定手段は、前記時点で利用できる、決定された前記リソースに基づいて、前記１人以上の対象者のランキングを行うランキング手段を含む、
   請求項２に記載の提示システム。
4. 前記提示手段は、前記１人以上の対象者の前記ランキングに更に基づいて、前記ターゲット対象者への１つ以上のリソースの割り当てを提示する
   請求項３に記載の提示システム。
5. 前記ターゲット対象者は、前記予測される回復の状態を決定するために用いられるプロファイル特性を有し、
   前記対象者特定手段は、前記ターゲット対象者の前記プロファイル特性にマッチするプロファイル特性を有する、前記１人以上の対象者を特定する、
   請求項２から４のいずれか１項に記載の提示システム。
6. 前記対象者特定手段は、グラフベーストアプローチを用いて対象者の間の類似性を計算する、
   請求項２から５のいずれか１項に記載の提示システム。
7. 前記所定期間は、前記１人以上の対象者に対して、少なくとも１つのリソースが使用される期間と、前記１人以上の対象者に対して、リソースが使用されない期間と、を含み、
   前記ランキング手段は、前記対象者に対して少なくとも１つのリソースが使用された前記期間における回復度、及び、前記対象者に対して少なくとも１つのリソースが使用された前記期間において使用されたリソースの数に基づいて、前記１人以上の対象者のそれぞれの効率スコアを計算し、当該効率スコアに基づいて前記ランキングを行う、
   請求項３に記載の提示システム。
8. 前記１人以上の対象者それぞれの前記効率スコアは、少なくとも１つのリソースが前記対象者に対して使用された前記期間における前記回復度に正比例し、少なくとも１つのリソースが前記対象者に対して使用された前記期間に使用された前記リソースの数に反比例する、
   請求項７に記載の提示システム。
9. 前記ランキング手段は、リソースが前記対象者に対して使用されない間における回復度と、前記所定期間における前記対象者の回復度とに基づいて、前記１人以上の対象者のそれぞれの効果スコアを計算し、当該効果スコアにさらに基づいて前記ランキングを行う、
   請求項７又は８に記載の提示システム。
10. ターゲット対象者が所定期間の終わりに到達し得る、予測される回復の状態にマッチする、前記所定期間の終わりにおける回復の状態をそれぞれ有する、１人以上の対象者を特定する特定処理と、
    特定された前記対象者に使用された、医療の人的リソース、医療機器、及び、病床の少なくともいずれかを含むリソースに関連する、対象者履歴データを取り出す取り出し処理と、
    取り出された前記対象者履歴データに基づいて、前記ターゲット対象者へのリソースの割り当てを１つ以上提示する提示処理と、
    をコンピュータに実行させるプログラム。

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