JP7217289B2 - 医療介入制御システム - Google Patents
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Description
a)研究データ;およびb)検出データを含む少なくとも1つのデータソースからのデータを含むデータセットを有するデータベースと;
データソースから波形を識別し、波形を抽出し、波形を分類し、波形を所定のフォーマットに正規化し、波形の波形特性およびパラメータを決定するように動作可能な波形検出器であって、検出データの一部を追加する波形検出器と;
患者から被験者データを得るための測定モジュールと;
少なくとも1つのデータソースからのデータセットに関して被験者データを分析し、1以上のアウトカムの各々について関連する確率を出力するように動作可能な分析器であって、関連する確率は介入によって影響され、分析器は患者から得られた被験者データを取得し、アウトカムおよびアウトカムに影響を及ぼす可能性のある介入について検証する、分析器と;
介入割当モジュールにフィードバックを提供し、それぞれの介入に対して、介入を実行するように介入割当モジュールに直接的な命令を出力する、あるいは介入を実行することをやめるように介入割当モジュールに直接的な命令を出力するように動作可能である行動および警告管理モジュールと;および
現在の患者に対する行動および警告管理モジュールからの直接的な命令に応じて、介入を実行するか介入を実行しない介入割当モジュールと;
を備える。
a)研究データ;およびb)検出データを含む少なくとも1つのデータソースからのデータを含むデータセットを有するデータベースを確立することと;
検出データの一部を波形データで追加することであって、波形はデータソースから抽出され、所定のフォーマットに正規化され;
患者から被験者データを得ることと;
被験者データのアウトカムおよび患者のアウトカムに影響を及ぼす可能性のある介入の検証を行うことと;
少なくとも1つのデータソースからのデータセットに関して被験者データを分析し、それぞれのアウトカムについて関連する確率を出力することであって、関連する確率が介入によって影響を受けることと;
それぞれの介入について、介入を実行するための直接的な命令又は介入を実行することをやめるための直接的な命令を出力することと;および
直接的な命令に応じて介入を行うか又は介入をやめることと;
を含む。
a)研究データ;およびb)検出データを含む少なくとも1つのデータソースからのデータを含むデータセットを有するデータベースと;
データソースから波形を識別し、波形の波形特性およびパラメータを決定するように動作可能な波形検出器と;
患者から被験者データを得るための測定モジュールと;
少なくとも1つのデータソースからのデータセットに関して被験者データを分析し、1つ以上のアウトカムの各々について関連する確率を出力するように動作可能な分析器であって、関連する確率は介入によって影響され、分析器は患者から得られた被験者データを取得し、アウトカムおよび介入について検証する、分析器と;
治療割当モジュールにフィードバックを提供するように動作可能な行動および警告管理モジュールと;および
現在の患者に対する介入または介入の欠如に影響を及ぼす介入割当モジュールと;
を備える。
少なくとも1つのデータソースからのデータを含むデータセットを有するデータベースと;
患者から被験者データを得るための測定モジュールと;
少なくとも1つのデータソースからのデータセットに関して被験者データを分析し、1以上のアウトカムの各々について関連する確率を出力するように動作可能な分析器であって、関連する確率が介入によって影響を受ける分析器と;
を備える。
a)研究データ;およびb)検出データを含む少なくとも1つのデータソースからのデータを含むデータセットを有するデータベースを確立することと;
データソースから波形を識別することと;
波形特性及び波形のパラメータを決定することと;
患者から被験者データを得ることと;
少なくとも1つのデータソースからのデータセットに関する被験者データを分析することと;
1以上のアウトカムの各々について関連する確率を出力することであって、関連する確率が介入によって影響を受けることと;
アウトカムおよび介入に関する被験者データの検証を行うことと;
フィードバックを提供し、患者に対する介入または介入の欠如に影響することと;
を含む。
少なくとも1つのデータソースからのデータを含むデータセットを確立することと;
患者から被験者データを得ることと;
少なくとも1つのデータソースからのデータセットに関する被験者データを分析することと;
1以上のアウトカムの各々について関連する確率を出力することであって、関連する確率が介入によって影響を受けることと;
を含む。
データソースから波形を識別することと;
波形特性および波形のパラメータを決定することと、
患者から被験者データを得ることと;
a)研究データ、およびb)検出データを含む少なくとも1つのデータソースからのデータに関して被験者データを分析することと;
1以上のアウトカムの各々について関連する確率を出力することであって、関連する確率が介入によって影響を受けることと;
アウトカムおよび介入について被験者データの検証を行うことと;
フィードバックを提供し、患者に対する介入または介入の欠如に影響すること。
患者から被験者データを得ることと;
a)研究データ、およびb)検出データを含む少なくとも1つのデータソースからのデータに関して被験者データを分析することと;
1以上のアウトカムの各々について関連する確率を出力することであって、関連する確率が介入によって影響を受けること。
圧力センサーガイドワイヤ(例えば、ボルケーノ・ヴェラタ(登録商標)プレッシャ・ワイヤ、アボット・プレッシャ・ワイヤ(登録商標)、オープンズ・オプト・ワイヤ(登録商標)、ACIST・メディカル・システムズ・ナーヴァス(登録商標)、マイクロカテーテル、またはフィリップス・CMETテクノロジーなど)、流体充填カテーテル、インピーダンスフローセンサー、熱浸透流センサー(アボット・プレッシャ・ワイヤ(登録商標))、ドップラー・フロー・ワイヤ(ボルケーノ・コンボワイヤ(登録商標))、超音波フロー・センサー(例えば、トランソニック(登録商標)など)
非侵襲的超音波測定(フィリップス心エコー図装置);社会的メディア入力およびフィード;保険プロファイル;グーグル・トレンド・データ;蛍光透視X線画像;CTX線画像;MRI画像;および/または非侵襲的圧力ベース・データ(例えば、PulseCor(登録商標)、またはMobiloGraph(登録商標))。
1.大動脈圧波形
a.充血状態または非安静状態下
b.安静時
2.プレッシャ・ワイヤ波形
a.充血状態または非安静状態下で
b.安静時
3.血管造影、CTまたはMRI画像
4.患者の危険因子
a.喫煙歴
b.脂質
c.IHDの家族歴
d.以前のIHD
e.糖尿病
f.遺伝子プロファイリング
5.患者の人口統計
a.年齢
b.性別
c.人種・民族
d.身長
e.体重
f.ゲノム
1)虚血予測に基づく動脈狭窄の治療/非治療
2)死亡率/罹病率予測に基づく動脈狭窄の治療/非治療
1)虚血予測に基づく動脈狭窄の治療/非治療;および/または
2)死亡率/罹病率予測に基づく動脈狭窄の治療/非治療。
治療の必要性に対する大動脈圧波形:n1、n2など。
治療の必要性に対するプレッシャ・ワイヤ波形信号:n1、n2など。
治療の必要性に対する血管造影またはCT画像診断: n1、n2など。
治療の必要性に対する患者の危険因子: n1、n2など。
治療の必要性に対する患者の人口統計: n1、n2など。
治療する=PCI(経皮的冠動脈介入)、CABG(冠動脈バイパス術)のいずれかによる冠血行再建術。
治療しない=血行再建なし、および内科的(すなわち、薬物)療法による治療の継続。
治療しない=血行再建なし、および内科的(すなわち、薬物)療法による治療の継続。
限局性疾患=治療する - 中等度から重度の疾患のセグメント
びまん性疾患=治療しない - 血管の全長にわたる軽度~中等度の疾患の長いセグメント
1)生理学的または圧力波形検出器 - これらは大動脈圧およびプレッシャ・ワイヤ圧の記録を提供する;
2)心電図 - 心臓を横切る複数のベクトルから、1回以上の心周期にわたって電気的活動を記録する
3) フルオロスコピー/血管造影 - この検査では、例えば動脈、静脈、体腔、心腔を特定するため、体内の構造を評価するための画像(X線)を提供する。
・大動脈弁の位置決め-冠動脈および左心室に対する弁の位置決めが高すぎるか低すぎるかによって良好なアウトカムを予測する;
・ペーシングワイヤの配置-ペーシングリード変位のリスク分析-良好な位置または不良な位置;および/または
・正しいサイズの弁の識別および選択、ならびに動脈血行再建術の場合の経皮弁移植またはステントのための弁の作製。
・データ収集(波形、心電図、人口統計学的数値および危険因子プロファイリング)
・アウトカム収集(びまん性、限局性、生死)
・データ抽出
・データ前処理
*スケーリング
*ピクセル正規化-画像寸法はすべて同じである。定義済みパラメータでない場合は画像を黒で囲む
*ゼロ入力(すべてのピクセルに0と1の間のスケールがある)、単一チャンネル
*227×227ピクセルへのダウンサンプリング
・トレーニングセットとバリデーションセットに分割する。
・ニューラルネットワークへの入力
・既知の治療/非治療の意思決定に対するニューラルネットワークのトレーニング
・バリデーションセットに対するバリデーション
・出力ノード値
・データ収集(波形、心電図、人口統計学的数値および危険因子プロファイリング)
・アウトカム収集(びまん性、限局性、生死)
・データ抽出
・データ前処理
*スケーリング
*ピクセル正規化-画像寸法はすべて同じである。定義済みパラメータでない場合は画像を黒で囲む
*ゼロ入力(すべてのピクセルに0と1の間のスケールがある)、単一チャンネル
*227×227ピクセルへのダウンサンプリング
・トレーニングセットとバリデーションセットに分割する。
・ニューラルネットワークへの入力
・既知のCV事象に対するニューラルネットワークのトレーニング
・バリデーションセットに対するバリデーション
・出力ノード値
・データ収集(波形、心電図、人口統計学的数値および危険因子プロファイリング)
・アウトカム収集(びまん性、限局性、生死)
・データ抽出
・データ前処理
*スケーリング
*ピクセル正規化-画像寸法はすべて同じである。定義済みパラメータでない場合は画像を黒で囲む
*ゼロ入力(すべてのピクセルに0と1の間のスケールがある)、単一チャンネル
*227×227ピクセルへのダウンサンプリング
・トレーニングセットとバリデーションセットに分割する。
・ニューラルネットワークへの入力
・既知の限局性およびびまん性カテゴリ出力に対するニューラルネットワークのトレーニング
・バリデーションセットに対するバリデーション
・出力ノード値
Claims (15)
- リスク分析を提供し且つ患者に対する介入行動に影響を及ぼすための医療介入制御システムであって、当該システムは:
検出データを含む少なくとも1つのデータソースからのデータを含むデータセットを有するデータベースと;
少なくとも1つのデータソースから波形を識別し、波形を抽出し、波形を分類し、波形を所定のフォーマットに正規化し、波形の波形特性およびパラメータを決定するように動作可能な波形検出器であって、波形データでセットされるデータを追加する波形検出器と;
患者から被験者データを得るための測定モジュールと;
前記検出データと前記波形データを含むデータセットに関して被験者データを分析し、1以上のアウトカムの各々について関連する確率を出力するように動作可能な分析器であって、関連する確率は介入によって影響され、分析器は患者から得られた前記被験者データを取得し、アウトカムおよびアウトカムに影響を及ぼす可能性のある介入について検証する、分析器と;
介入割当モジュールにフィードバックを提供し、それぞれの介入に対して、介入を実行するように介入割当モジュールに直接的な命令を出力する、あるいは介入を実行することをやめるように介入割当モジュールに直接的な命令を出力するように動作可能である行動および警告管理モジュールと;および
現在の患者に対する行動および警告管理モジュールからの直接的な命令に応じて、介入を実行するか介入を実行しない介入割当モジュールと;
を備えるシステム。 - 前記波形は、画像を含むデータソースの1つから識別される、請求項1に記載のシステム。
- 分析器がトレーニングされたデータに基づいた様々な「治療する」/「治療しない」オプションのリスク分析を行うようにトレーニングされた確率行列を構築し、システムは患者がオプションで治療される場合にはどのようなリスクであり、患者が治療オプションで治療されない場合にはどのようなリスクであるかのリスク分析を行う、請求項1又は2に記載のシステム。
- 前記行動および警告管理モジュールの前記出力は、前記介入割当モジュールのためのそれぞれの介入に関する命令のセットを含む、請求項1から3のいずれかに記載のシステム。
- 前記介入割当モジュールは、前記介入を実行するように動作可能な医療ロボットを含み、前記ロボットによって行われる前記介入の少なくとも1つのステップは、人間のユーザからの権限委譲を必要とする、請求項1から4のいずれかに記載のシステム。
- 介入の後に被験者データを検出して、患者の状態を再評価する、請求項1から5のいずれかに記載のシステム。
- 前記データセットが、研究データを含む少なくとも1つのデータソースからのデータを含む、請求項1から6のいずれかに記載のシステム。
- 前記研究データが、患者の危険因子、患者の人口統計、関連する臨床アウトカムおよび結果、履歴検出データおよび医療保険プロファイルまたはソーシャルメディアフィード、登録データ、数理リスクテーブル、臨床試験データおよび/または監査データを含む、請求項7に記載のシステム。
- 検出データは、心電図、冠状動脈プレッシャ・ワイヤおよびトランスデューサ、血管造影図、超音波トランスデューサ、冠状動脈ガイドワイヤ取り付けセンサなどの検出機器から取得された捕捉または検出データポイント、波形または画像を含み、血流予備量比-FFR、iFR(FFRの瞬時血流予備量比(iFR)バージョン)、冠血流予備能-CFR、静止遠位冠状動脈圧対大動脈圧比(Pd/Pa)間の関係、医療保険プロファイルおよび/またはソーシャルメディアフィードに関するデータを提供し、および/または前記データは、前記分析器における予測モデルのための入力を含む、請求項1から8のいずれかに記載のシステム。
- システムが、データセット内のデータを正規化するための正規化器を更に含み、前記正規化器が、前記データを標準テンプレートに適合させる、請求項1から9のいずれかに記載のシステム。
- 前記分析器は複数の分析器を含み、前記分析器のうちの1以上は少なくとも1つのデータソースからのデータを分析し、それぞれの介入に対する有望なアウトカムの確率モデルを添付する、請求項1から10のいずれかに記載のシステム。
- リスク分析評価モジュールが、分析器の出力に基づいてリスク分析を提供するように動作可能である、請求項1から11のいずれかに記載のシステム。
- 前記波形検出器は、前記分析器をトレーニングするために使用され得る標準出力を提供するための波形の画像データを変換するように動作可能である、請求項1から12のいずれかに記載のシステム。
- 各入力からの確率値はマトリックスに保存され、各値はフィールドからのさらなる入力によって反復されて、個々に使用されるとき、または他の入力と一緒に使用されるとき、各入力についての一連の確率ノード値を決定し、一連のノード値は治療の必要性、有意な死亡率および罹患率の確率、リスク分析、ならびに限局性疾患とびまん性疾患とを区別する能力を決定し、確率が各アウトカムまたは潜在的介入に割り当てられて、次いで、潜在的に医療専門家と協議して決定を行い、またはどのようなアウトカムまたは介入を考慮すべきかについて実施医療専門家に通知する、請求項1から13のいずれかに記載のシステム。
- 以下に対する命令のセットでプログラムされたコンピュータ動作可能媒体:
検出データを含む少なくとも1つのデータソースからのデータを含むデータセットにおけるデータソースから波形を識別することと;
前記波形を抽出し、前記波形を分類し、所定のフォーマットに波形を正規化し、波形特性および波形のパラメータを決定し、波形データでセットされるデータセットを追加することと、
患者から被験者データを得ることと;
検出データと波形データを含むデータに関して被験者データを分析することと;
1以上のアウトカムの各々について関連する確率を出力することであって、関連する確率が介入によって影響を受け、分析器が患者に由来する被験者データを取得し、アウトカムと、前記アウトカムに影響を及ぼす可能性のある介入を検証することと;
フィードバックを提供し、患者に対する介入または介入の欠如に影響すること。
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