KR102331859B1 - 개입 및 태스킹 결정을 사용하여 치료하는 시스템들 및 방법들 - Google Patents

Abstract

약물 또는 치료 조제물들을 이용하는 환자 치료를 관리하는데 사용하기 위한 디바이스들, 시스템들, 및 방법들이 기재된다. 방법들은, 환자, 의사, 및 약물 치료 중 어느 하나에 관한 정보의 하나 이상의 필드들에 액세스하는 단계, 및 하나 이상의 필드들 또는 이들의 조합을 특정한 속성 또는 결과에 관련시키는 단계를 포함한다. 속성 또는 결과에 관한 데이터의 하나 이상의 필드들을 분석함으로써, 시스템은 개입(들)의 적합성을 결정하고, 원하는 속성 또는 결과를 용이하게 하기 위해서 개입(들)을 하나 이상의 엔티티들에 태스킹한다. 특정한 양상들에서, 시스템은, 외견상 관련되지 않은 정보 필드들 간의 복잡한 관련성들 및 동향들의 식별을 용이하게 하고, 개입에서의 사용 또는 사용자에 의해 요구되는 속성 또는 결과에 따른 다양한 다른 목적들에서의 사용을 위한 정보를 출력한다.

Description

개입 및 태스킹 결정을 사용하여 치료하는 시스템들 및 방법들{SYSTEMS AND METHODS OF TREATMENT USING INTERVENTION AND TASKING DETERMINATION}

[0001] 본 출원은 2013년 9월 20일에 출원된 미국 가출원 번호 제61/880,785호의 우선권을 주장하며, 이 가출원의 전체 내용은 인용에 의해 본원에 통합된다.

[0002] 본 발명은 일반적으로 약물 또는 다른 치료 물질들의 투여를 활용하는 치료에 관한 것이다.

[0003] 약물 또는 치료제의 투여를 활용하는 의학적 치료는 널리 보급된 반면에, 특정한 치료의 효과는 환자마다 매우 다를 수 있다. 특정한 치료의 효과가 대부분의 환자들에서 고도의 예측가능성을 가질 때조차, 치료의 성공은 처방된 치료에 대한 환자 수용 상태에 기초할 뿐만 아니라 의사가 특정한 환자에 대해 적절한 치료 요법을 처방하는 능력에 기초하므로 여전히 상당히 변화할 수 있다. 이러한 어려움은 치료 및 연관된 약물 또는 치료법의 효과가 예측하기 어려워서 환자들 마다 상당히 다를 때 훨씬 더 심각한 문제가 될 수 있다.

[0004] 약물 투여를 활용하는 치료들에 대한 종래의 접근법들에 의해 제기되는 복잡성들 및 난제들을 고려할 때, 개선된 환자 결과들 및 환자 수용 상태를 제공하는 치료 방법들에 대한 필요성이 존재한다. 이러한 치료들의 개선된 운영 및 관리를 제공할 필요성이 추가로 존재한다.

[0005] 본 발명은 일반적으로 약물 또는 다른 치료 물질의 투여를 활용하는 치료들에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 개입(intervention)들의 적합성을 식별하고 환자의 수용 상태, 치료 결과 또는 다른 원하는 결과를 개선하기 위하여 이 개입을 사용하여 개인 또는 엔티티에게 임무부여(task)함으로써 이러한 치료들을 관리하는 방법들에 관한 것이다.

[0006] 도 1은 본 발명의 예시적인 실시예의 그래픽 시스템 개요를 예시한다.
[0007] 도 2는 본 발명의 방법들에 따라 예시적인 실시예에서 정보 흐름도를 예시한다.
[0008] 도 3은 본 발명의 방법들에 따라 일 실시예에서 데이터 조작의 정보 흐름도를 예시한다.
[0009] 도 4는 본 발명의 방법들에 따라 예시적인 실시예에서 결정된 예시적인 관련성을 예시한다.
[0010] 도 5는 예시적인 실시예에서 결정된 예시적인 관련성을 예시한다.
[0011] 도 6a는 시스템의 실시예에서 예시적인 사용자 인터페이스 디스플레이를 예시한다.
[0012] 도 6b-도 6c는 실시예의 시스템에 의해 제공되는 예시적인 사용자 보고들을 예시한다.
[0013] 도 7-도 11은 본 발명의 실시예들에 따른 예시적인 방법들을 예시한다.

[0014] 본 발명은 일반적으로 환자 치료, 구체적으로 하나 이상의 약들 또는 치료 화합물들을 활용한 환자 치료들에 사용하기 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다. 특정 양상들에서, 시스템은 환자, 의사 또는 치료에 관련한 정보 필드들을 액세스하고 하나 이상의 필드들과 원하는 속성 또는 결과 사이의 관련성들을 결정 및/또는 식별하기 위하여 정보 필드들을 분석하는 관련 데이터베이스 또는 정보 시스템을 활용하는 치료 방법들을 제공한다. 원하는 속성 또는 결과는: 개선된 환자 준수 사항(compliance) 또는 치료 결과들, 의사 준수 사항, 치료 요법(regimen) 또는 연관된 업데이트들에 대한 고수 또는 요법 또는 연관된 후속 조치(follow up)에 대한 수정 중 임의의 것을 포함할 수 있다. 관련성을 사용하여, 시스템은 개입(intervention) 필요성을 식별하고 원하는 결과를 가능하게 하기 위하여 하나 이상의 엔티티들에게 개입을 임무부여할 수 있다.

[0015] 예시적 실시예에서, 시스템은, 환자, 의사 및 약 치료에 관한 정보의 하나 이상의 필드들이 정보 또는 정보의 결합들의 임의의 필드들과, 원하는 속성 또는 결과, 이를테면, 환자 준수 사항, 개선된 환자 결과 또는 다른 배려(concern) 사이의 관련성에 기초하여 개입의 적합성(suitability)을 결정하도록 액세스 및 분석되는 관련 데이터베이스 시스템을 제공한다. 정보 필드들 및 하나 이상의 알고리즘을 사용하여, 시스템은, 개입이 적절한 시기, 어떤 종류의 개입이 요구되는지를 결정하고, 개입을 수행하기 위하여 적절한 엔티티(예컨대, 의사, 환자 대변인, 약 개발자)에게 임무부여한다. 예컨대, 시스템은 환자 및 의사 데이터로부터, 특정 환자가 계속 치료할 수 없을 것 같거나 차선 치료 결과를 경험할 것 같을 수 있는 것을 결정할 수 있다. 적절한 개입은 환자 준수 사항을 개선하기 위하여 환자에 관한 정보 또는 치료 요법들과 연관된 정보의 표시 또는 통신을 의사 또는 환자에게 제공하도록 약국 또는 약 개발자에 의한 환자 또는 의사에게로의 방문지원(outreach)을 포함할 수 있다. 개입은 다양한 수단, 이를테면 전자 통신 또는 이메일 또는 무선 디바이스를 통한 경고에 의해, 개입을 수행하기에 적절한 하나 이상의 엔티티들에게 임무부여될 수 있다. 따라서, 개입의 적합성을 식별함으로써, 종종 관측할 수 있는 차선 결과들 또는 속성들 개발, 및 개입을 수행하기에 적절한 엔티티에게 임무부여하기 전에, 시스템은 원하는 결과 또는 속성을 가능하게 하여, 환자 결과들을 개선하거나 치료 또는 다른 관련 배려를 가능하게 한다.

[0016] 상기 설명된 이들 양상들은 본 발명에 따른 시스템을 예시하는 도 1을 참조함으로써 추가로 이해될 수 있다. 이 시스템은, 정보 필드들이 서로 관련되는 관련 데이터베이스 시스템을 포함한다. 특정 양상들에서, 관련성 정보는, 정보의 모든 필드들이 단일 데이터베이스 상에 저장되게 요구되지 않도록, 다수의 상이한 엔티티들과 연관된 상이한 데이터베이스들에 저장된 정보 필드들에 액세스할 수 있다. 이것은 액세스된 데이터의 저장 요건들 및 간소화 분석을 감소시킴으로써 시스템의 개선된 동작을 허용한다. 이것은 또한, 상이한 기존 정보 시스템들에 저장된 정보가 다양한 상이한 엔티티들(예컨대, 병원, 의사, 약국, 레귤레이터(regulator))에 의해 유지되기 때문에, 관련 데이터베이스가 동적 데이터를 분석하게 한다. 다른 양상에서, 정보의 임의의 또는 모든 필드들은 관련 데이터베이스를 포함하는 시스템 내의 판독가능 메모리 내에 저장될 수 있다. 정보 필드들은 하나 이상의 데이터베이스들에 저장될 수 있고 통상적으로 하나 이상의 엔티티들, 예컨대 약 개발자에 의해 입력되고 정보는 시스템의 프로세싱 유닛에 저장된 하나 이상의 알고리즘 또는 관련성들에 따라 분석된다. 관련성들 또는 알고리즘은 다수의 방식들로 프로세싱 유닛에 의해 결정될 수 있다. 본원에 설명된 관련 데이터베이스 시스템은 데이터베이스, 사용자에 의한 하나 이상의 입력들 및 개입을 통신하기 위한 하나 이상의 사용자 디스플레이 인터페이스들을 활용하거나 사용자에게 임무부여할 수 있다. 시스템은 하나 이상의 프로세서를 가진 프로세싱 유닛, 서버를 활용할 수 있고 물리적 메모리 컴포넌트들 또는 클라우드 서버를 포함할 수 있는, 정보 및/또는 정보와 연관된 알고리즘을 저장하기 위한 판독가능 메모리를 포함할 수 있다.

[0017] 특정 예들에서, 관련성들 또는 알고리즘들은, 정보의 통계적 분석에 기초하여 시스템에 의해 자동으로 결정될 수 있고, 이들이 알려짐(예컨대, 임상 연구들을 통해 결정됨)에 따라 하나 이상의 엔티티들에 의해 입력될 수 있고, 또는 시스템에 의해 액세스되는 임의의 수의 소스로부터 시스템에 자동으로 업데이트될 수 있다. 이 예에서, 시스템으로의 정보 및 알고리즘들의 입력은, 다양한 여러 데이터베이스들 또는 정보 소스들로부터 자동으로 업로딩되거나 또는 다양한 여러 엔티티들로부터 수신될 수 있다는 것이 인식되지만, 정보 및 알고리즘들은 약 개발자에 의해 관리되는 관련 데이터 베이스 시스템에 입력된다. 일단 시스템이 서로에 대한 정보 필드들 및/또는 원하는 속성 또는 결과(예컨대, 개선된 환자 결과, 환자 수용 상태, 배송 시간 단축 또는 보상 처리 시간들)에 관련되면, 적절한 개입이 식별되고 적당한 엔티티에게 임무된다. 시스템은 원하는 속성/결과에 대한 정보의 관련성에 기초하여 하나 이상의 개입들을 결정할 수 있고, 하나 이상의 엔티티들에 하나 이상의 개입들을 임무부여할 수 있다. 다수의 경우들에서, 적절한 개입은 전체보다는 적은 수의 엔티티들에게 임무부여되거나 또는 하나 이상의 엔티티들에 의해 특정 시퀀스의 개입들을 포함할 수 있다는 것이 인식되지만, 도 1은 엔티티들 각각에 개입을 임무부여하는 시스템을 예시한다.

[0018] 시스템의 중요한 양상은 이러한 데이터베이스 없이는 임의의 한 개인 또는 조직에 의해 액세스될 수 없는 이질적인(disparate) 데이터 세트들의 정보에 있다. 관련성 데이터베이스는 상이한 입력 데이터세트들(약국 데이터, 환자 대변인 데이터, 보험사 정보 등)로부터의 데이터 필드들을 비교하는 능력을 가지며, 데이터가 동일한 사람(individual person)을 나타내는 여부에 관한 평가를 수행한다. 일단 식별되면, 관련성 데이터베이스는 앞으로의 모든 정보가 고유한 개인과 관련되도록 입력 데이터세트들에 있는 모든 고유 식별자를 연결하는 고유한 식별자를 할당할 수 있다. 이를 수행할 수 있는 방법의 예를 제공하기 위해, 본 발명자들은 하기의 것들을 수신할 수 있다; 약국으로부터 환자 이름 및 목적지 우편번호를 제공하는 배송 정보, 환자 대변인 프로그램이 관리하는 데이터베이스로부터의 환자 이름 및 도시, 허브 서비스 기관으로부터의 처방 복용량(prescription dose) 및 환자 이름 및 페이스북 상에 그들의 질병에 관해 코멘트하는 사람의 이름. 이들 데이터 세트들 각각에서, 개인은 상이한 고유 식별자들을 가질 것이다. 이는 단지, 데이터베이스로 하여금, 특정 식별자들(이름, 위치, 처방약 양, 배송 양 등)을 관련시킴으로써 사실은 동일 환자임을 식별하도록 허용할 수 있는, 일정한 비교 데이터이다. 지속적 리프레싱에 기초하여 동작하는 관련성 데이터베이스가 없다면, 정보를 함께 묶는 능력은 어려울 수 있고, 위험을 식별하고 동작가능한 태스크들을 발생시키는 시스템 능력을 방해할 것이다.

[0019] 일단 고유 식별자가 각 환자에 대해 이용가능하면, 모든 데이터는 무슨 일이 발생하고 있는지에 대한 그리고 어떤 개입들이 일어날 필요가 있는지에 대한 완벽한 그림(complete picture)을 제공할 수 있다. 예컨대, 환자가 새로운 처방에 기초한 커버리지에 대한 거부를 갖는 것으로 식별되면, 데이터베이스는 보험을 비교하는 정보를 가질 것이다. 데이터베이스는 (약국으로부터) 동일한 진단 코드들, 처방(약국)에 대한 동일한 양, 동일한 건강 보험 플랜(허브 서비스 제공자)을 갖는 환자들과 이 거부를 비교할 수 있고 결과에 대한 잠재적 원인들을 식별할 수 있다. 비교시, 시스템은 거부에 대한 가장 가능성 있는 원인이 투여 오류임을 식별할 수 있다. 이 경우, 이는 허브 서비스 제공자 또는 지역 분야 사람이 사무실과 연락하게 임무부여할 수 있고, 에러를 바로잡을 수 있는 지원 인력의 연관된 네트워크 또는 실행에 적당한 사람이 상소 문서를 리뷰하게 할 수 있다.

[0020] 다른 양상에서, 시스템은 원하는 속성 또는 결과에 관한 하나 이상의 정보 필드들의 식별 및 분석을 허용한다. 예컨대, 하나 이상의 정보 필드들은 환자, 의사, 약국, 보험, 질병 상태, 약이나 치료요법(therapeutic), 약물 배송, 다양한 투여 프로그램들 또는 프로세스들, 또는 이들의 임의의 조합과 관련될 수 있다. 시스템은, 하나 이상의 정보 필드들, 또는 이들의 조합들이 분석될 수 있고 정보와 원하는 속성 또는 결과 간의 관련성이 식별 및/또는 결정될 수 있도록, 관련성 데이터베이스에 있는 정보 필드들에 액세스한다. 정보 필드들 중 일부 또는 이들 모두는 데이터베이스에 저장될 수 있거나, 또는 상이한 데이터베이스들에 저장된 채 유지될 수 있고, 이들 중 다수는 본 발명의 시스템 이외에(outside), 비교/분석에 대해 호환가능한 정보 타입들 또는 이들 사이에 액세스할 수 없다.

[0021] 사용자가 정보에 기초하여 가능성을 결정하길 원하는 속성 또는 결과는, 치료 결과, 환자 수용 상태, 또는 치료들 또는 다양한 비즈니스 또는 관리 문제들과 연관된 다양한 속성들, 예컨대 약물 또는 치료요법 화합물에 관한 배송, 회계 및 결제 프로세스 중 임의의 것을 포함할 수 있다. 이러한 실시예들에서, 시스템은, 다양한 다른 목적들, 예컨대 예측 작성, 예산, 관리 또는 계획을 위해 사용될 커스텀 리포트(custom report)에 따른 결과 또는 관련성들을 식별하는 정보의 출력을 제공할 수 있다.

[0022] 도 2는 본 발명의 특정 실시예들에 따른, 중앙 데이터베이스에 입력될 수 있는 다양한 상이한 타입들의 정보, 뿐만 아니라, 정보 필드들을 요구되는 속성 또는 결과에 관련시킴으로써 제공될 수 있는 정보의 다양한 상이한 출력들을 예시한다. 이러한 예에서, 정보의 상이한 필드들은 약국 데이터, 환자 데이터, 환자 대변인 프로그램 데이터, 환급 데이터, 의사 상호작용 데이터 및 마켓팅 데이터 중 임의의 것을 포함하는 한편, 정보의 다양한 필드들을 분석하고 관련시키는 것으로부터 출력되는 정보는 예측 생성, 계산들 제공, 어카운트 플래닝 툴들, 환자/의사 복용 통지, 계산들 제공, 의사 상호작용 히스토리, 및 다양한 어카운트 플래닝 툴들 중 임의의 것을 포함한다.

[0023] 도 3은 시스템의 특정 실시예들에서 관련 데이터베이스 내에서의 프로세스 흐름도를 예시한다. 시스템은 정보의 하나 이상의 필드들로서 데이터를 획득하고, 다양한 정의 팩터들, 예컨대, 위치, 이름, 블라인디드 식별자들, 약국 정보, 부담금 데이터, 납부자, 복용에 의해 정보를 수집한다. 시스템은, 정보 필드들이 하나 이상의 데이터 팩터들에 의해 다양한 레벨들로 탐색가능하도록, 정보 필드들을 데이터의 하나 이상의 다른 필드들에 관련시킨다. 예컨대, 정보의 제1 필드, 예컨대 환자 식별자는, 정보의 적어도 제2 필드, 예컨대, 환자 이름, 치료, 약, 의사, 보험회사 등과 관련될 수 있으며, 이에 의해, 정보의 제1 필드가 정보의 하나 이상의 제2 필드들에 의해 탐색가능하도록 허용한다. 정보의 이러한 필드들, 또는 그것의 다양한 조합들은, 요구되는 속성 또는 결과(예컨대, 개선된 환자 수용 상태 또는 처리 결과들)와 관련될 수 있으며, 그에 따라, 시스템의 알고리즘을 이용하여, 하나 이상의 레벨들로 정보를 분석하거나, 또는 정보의 다양한 필드들 또는 필드들의 조합들을 분석하는 것은, 개입의 적합성(또는 대안적으로는, 요구되는 정보 출력)을 식별한다. 알고리즘은, 시스템의 사용자에 의해 생성되어 시스템의 프로세싱 유닛 내로 입력되는 비즈니스 알고리즘들을 포함할 수 있거나, 또는 예컨대 통계 분석과 같은 알고리즘을 적용함으로써 프로세싱 유닛에 의해 결정될 수 있다. 알고리즘들은, 예컨대 다양한 비즈니스 관련사항들과 같은 핵심 트렌드들에 관련될 수 있거나, 또는 치료와 관련하여 의사 또는 환자와 접촉하기 위한 약 개발자에 대한 경고와 같은, 제3자에 의한 개입에 관련될 수 있다. 일단 개입이 식별되면, 개입은 적절한 엔티티에게 임무부여되는데, 이는 이해 당사자에게 관련 정보 및 잠재적인 관련사항을 통지하는 것을 포함할 수 있다.

[0024] 유익하게는, 외견상 관련이 없는 데이터의 다양한 타입들을 관련시킴으로써, 시스템은 다양한 리스크 팩터들의 식별 및 분석을, 이러한 팩터들 간의 상호작용들이 알려지지 않은 경우에도, 허용한다. 예컨대, 요구되는 속성 또는 결과와 관련하여, 정보 필드들 또는 그 다양한 조합들을 분석하게 되면, 다양한 데이터 팩터들 간의 상호작용들이 이해되기 훨씬 전에, 시스템이 정보 필드들 간의 새로운 관련성들 및 연관들을 식별할 수 있게 한다. 따라서, 시스템은, 개입의 적합성 및 바람직하지 않은 결과들을 막기 위한 개입의 임무부여를 식별하기 위해, 이질적 소스들로부터의 현재의 및/또는 실시간 데이터를 분석함으로써, 개선된 치료 방법들을 허용한다. 이러한 접근법은, 치료에 있어서의 바람직하지 않은 트렌드들을 식별하고 회피하는 것을 도울 수 있는데, 이는 만일 그렇지 않은 경우, 그것 모두가 통상의 실행으로 이루어지는 경우 식별되고 어드레싱되는 것보다, 상당히 더 적은 시간에 이루어진다.

Ⅰ. 시스템 개요

[0025] 본 발명의 예시적인 실시예에서, 방법들은 환자, 의사, 제약, 및 약 프로토콜 중 임의의 하나 또는 모두와 관련된 광범위한 데이터를 저장하거나 이러한 데이터에 대한 액세스를 갖는 정보 시스템을 활용하며, 치료 방법들을 관리할 때의 분석에 이용하기 위해 데이터를 통합하는 것을 허용한다(파트 A). 관련된 데이터의 분석 및 이용은, 관련성 데이터베이스 알고리즘, 및 사용자 인터페이스에 대한 뷰잉 기능(viewing function)을 활용한다(파트 B). 관련 알고리즘들을 이용함으로써, 시스템은, 요구되는 결과 또는 속성과 데이터의 정보의 하나 이상의 필드들 간의 관련성에 기초하여 개입의 적합성을 결정한다(파트 C). 관련 알고리즘들은, 그러한 관련성들이 결정되거나 알려지게 될 때에 시스템에 자동으로 업로드되거나 사용자에 의해 입력될 수 있다. 일단 개입에 대한 적합성 및 필요성이 결정되면, 시스템은 개인 또는 엔티티에 개입을 임무부여하는데, 이는 전형적으로, 개입을 수행하기 위해 개인, 엔티티, 또는 컴퓨터를 식별하고 할당하는 것을 포함한다(파트 D). 일부 실시예들에서, 시스템은, 개입이 수행됨을 보장하기 위해, 개입의 상태를 모니터링하고, 트래킹하고 확인한다. 이러한 시스템들은 또한, 개입의 응답 및 결과를 기록할 수 있는데, 이는 그러한 환자 또는 다양한 다른 환자들을 위한 이후의 개입들의 다양한 양상들을 결정하는 것을 돕기 위해 시스템 내로 피드백될 수 있다.

[0026] 상기 설명된 개념들을 추가적으로 예시하기 위해, 각각은 예시적인 실시예와 관련하여 하기에서 더 상세히 설명된다.

II. 파트 A: 데이터 구조 및 통합

[0027] 약물 제조자들은 약국 데이터, 환급 환자 데이터, 환자 특정 상호작용들 및 프로그램들과 연관된 데이터, 의사 또는 간호사 특정 상호작용들 및 프로그램들과 연관된 데이터, 마켓팅 데이터, 웹사이트 상호작용 데이터, 보험 회사들로부터의 데이터, 유통업자들 및 다른 제3자 서비스 제공자들을 포함하지만 이에 제한되지 않는 광범위한 데이터에 액세스할 수 있다. 본 발명의 특정한 실시예들에서, 액세스된 이질적인 소스들로부터의 데이터의 필드들의 정보 및 정보 필드들과 연관된 정보는, 데이터 엘리먼트의 관련성에 관한 있는 그대로의 형태로 데이터베이스에 저장된다. 일 양상에서, 이질적인 소스들은, 시스템 외부에 있고 그리고/또는 별개의 엔티티들에 의해 유지됨으로써, 그에 저장된 정보는 관련 데이터베이스를 사용하는 본 시스템 이외에는 크게 관련이 없다. 약국으로부터 제공된 데이터는, 배송 위치, 배송 경과 시간, 포함된 물품의 정제들, 약병들, 또는 다른 측정단위의 수량, 배송 날짜, 남은 재-조제(refill)들, 및 많은 다른 타입들의 데이터 엘리먼트들에 대한 정보화 함께 블라인디드 환자 식별자를 포함할 수 있다. 일 양상에서, 환자 식별자가 블라인드됨으로써, 임의의 다른 정보가 환자를 연관시키고 환자의 프라이버시에 대한 권리를 포함함이 없이 그들의 치료가 시스템에 의해 분석되고 약국 및/또는 의료 시설 외부의 하나 이상의 엔티티들에 의해 액세스될 수 있다. 특정한 양상들에서, 시스템은 심지어, 임무부여된 개입 내의 통지를 블라인디드 고유 식별자의 사용에 의해 환자 또는 의료 시설에 통신할 수 있다. 시스템에 의해 액세스되거나 저장된 다른 타입들의 데이터는, 웹사이트를 통한 데이터 입력, 증상 보고 데이터, 웹사이트 추적 데이터(IP 어드레스, 웹 트래픽 데이터) 또는 다양한 다른 타입들의 정보를 포함할 수 있다. 이러한 데이터는, 블라인디드 환자 식별 코드에 관해 중앙 데이터베이스에 하우징될 수 있거나, 또는 시스템은, 이질적인 소스들에 저장되었더라도 그 데이터에 자동적으로 액세스하고 정보의 하나 이상의 필드들과 연관된 하나 이상의 식별자들을 사용하여 데이터를 관련시키도록 구성될 수 있다.

[0028] 대안적으로, 데이터는, 데이터가 시스템의 프로세서에 의해 자동적으로 액세스 및 분석될 수 있도록, 다수의 데이터베이스들에 걸쳐 저장될 수 있고 시스템의 프로세서에 대해 액세스가능하게 이루어질 수 있다. 중앙 데이터베이스에 하우징되는 데이터 엘리먼트들 각각은, 위에 언급된 다른 소스들로부터의 데이터와 연관된 식별자들과 크게 관련이 없는 고유 식별자로 저장될 수 있다. 예컨대, 위에 언급된 데이터 중 일부는 종래의 시스템들에서의 다양한 엔티티들(예컨대, 약국, 배송 서비스, 의사)에 의해 획득될 수 있지만, 그러한 데이터는 일반적으로 이질적인 시스템들에 저장되고 특정한 환자 또는 치료와 관련이 없는 다양한 식별자들과 연관된다. 관련 데이터베이스는 일일 단위로 입력 데이터베이스들 각각으로부터 정보를 수신하고, 관련 데이터베이스에 소싱되는 데이터세트들을 실시간으로 변경하는 능력을 제공한다. 따라서, 본 발명은, 각각의 데이터를 환자 및/또는 치료와 연관시킴으로써, 환자, 의사, 약물 제조자 또는 제3자에 의해 입력되거나 또는 다른 수단을 통해 획득되는 이러한 데이터를 이용할 수 있다.

III. 파트 B: 관련 데이터베이스

[0029] 위에 설명된 데이터가 일단 중앙 데이터베이스에 저장되거나 시스템의 프로세싱 유닛에 대해 이용가능해지면, 시스템은, 데이터와 연관된 하나 이상의 식별자들을 사용하여 다양한 목적들(예컨대, 환자 치료, 사업 분석 등)을 위해 데이터 간의 관련성들을 식별 및/또는 결정한다. 상이한 데이터 엘리먼트들 간의 관련성들을 식별하는 특정한 데이터 엘리먼트 요건들 및/또는 알고리즘들을 이용하는 것은, 이전에 관련이 없던 이질적인 소스들로부터의 데이터 및 컨텐츠의 세트를 하나 이상의 엔티티들에 대해 용이하게 액세스가능한 완전히 관련된 데이터 및 컨텐츠의 세트가 되게 변환할 수 있다. 이들 특정한 엘리먼트 요건들(예컨대, 데이터 값들을 범위들, 임계치들, 및 최대 또는 최소 값들) 및 알고리즘들(예컨대, 다수의 데이터 값들 간의 관련성들, 시간에 따른 데이터 동향들, 데이터의 가중치)은, 제3자에 의해 시스템에 입력될 수 있거나, 원하는 결과(예컨대, 환자, 치료, 또는 사업) 및 데이터 관련성들의 연관에 기초하여 시스템에 의해 결정될 수 있다.

[0030] 이러한 경우에서 이용될 수 있는 데이터 엘리먼트들 간의 관련성의 일 예는, 환자가 배송을 수신한 때 사이의 일수, 복지활동을 실시한 사람이 환자에게 연락이 닿을 수 없었던(예컨대, 폰을 통해 대화를 하는 것이 아니라 음성메일을 남김) 환자와의 접촉을 위한 복지활동 시도 횟수, 환자의 복용량, 및 처방 상에 얼마나 많은 재-조제들이 남아있는지의 결합일 것이다. 이러한 타입의 환자는, 성공적인 임상 결과를 달성할 가능성이 있는 환자들의 집단으로부터 스스로 벗어나는 동향이 있을 수 있어서, 그에 따라, 비-순응적이게 될 가능성이 있다. 이러한 것이 식별되는 경우, 시스템은, 이러한 환자를 고 위험군으로 강조하고, 더 정기적으로 환자와 접촉하고 활동들을 사전-스케줄링하도록 환자 대변인 프로그램에게 임무부여할 수 있거나, 또는, 적절한 임상 결과를 보장하도록 환자들을 관리하는 최적의 방법에 관해 필드 대표가 의사와 대화를 나누는 것이 권고될 수 있다. 그러나, 시스템은, 그 동일한 데이터 엘리먼트들을 취하고 정보의 2개 초과의 단편들(처방을 내린 의사 및 진단 코드들)의 정보를 적용할 수 있어서, 환자가 더 가벼운 질환을 겪고 있어 의사가 투약 처방을 내린 모든 다른 환자들에 대해 유사한 방식으로 처리되고 있다는 것을 식별하는 것이 가능할 수 있다. 이러한 예시에서, 질환의 심각성 및 의사 거동에 관한 그러한 데이터에 대해 더 무겁게 가중치를 둘 수 있으며, 환자의 특정한 정보를 단독으로 검토하는 경우에는 더 가능성이 적을 수 있는 불량한 효험 또는 불연속의 위험성과 같은 다른 상담을 약사가 제공하고 복지활동을 행하는 것만을 제안할 수 있다.

[0031] 이러한 기술들을 적용하는 것은 데이터 엘리먼트들에 액세스하기 위한 시스템이 엘리먼트들을 서로 관련시키고 엘리먼트들 간의 관련성들 또는 분석을 사용자에게 출력할 수 있게 하거나 결정 관련성에 응답하여 다양한 기능들을 자동으로 수행할 수 있게 한다. 이 시스템에 대한 액세스에 의해, 사용자가 시스템에 의해 출력되는 데이터 및 고유 보고들을 볼 기회를 가짐으로써, 환자 치료또는 연관된 투여 프로세스의 애드-혹 분석을 가능하게 한다. 일례로, 처방전 재-조제에 대한 발송일을 식별함으로써, 시스템은 관련성들의 많은 다른 가능한 결합들 중에서도 (부담금 트랜잭션 날짜와 관련된) 부담금액, (환자 위치 또는 다른 환급 서비스 제공자들과 관련된) 의사 이름, (부담금 트랜잭션 날짜와 관련된) 납부자 이름 및 보험 정보, 그리고 회사와 (의사 정보와 관련된) 의사 간의 가장 최근 상호작용을 식별할 수 있다. 한 예시적인 고객 보고가 도 6c에 도시된다.

IV. 파트 C: 데이터 분석/알고리즘들

[0032] 특정 실시예들에서, 시스템은 시스템에 의해 저장되거나 액세스되는 데이터 정보에 데이터 요건들 및/또는 관련 알고리즘들을 적용하여 개입의 필요성 또는 적합성을 식별한다. 이러한 데이터 요건 및/또는 관련 알고리즘들은 본원에서 설명되는 엔티티들 중 임의의 엔티티에 의해 시스템에 입력될 수도 있고 또는 동일한 또는 비슷한 데이터와 관련된 과거 개입들의 결과들 및 성과들과 연관된 데이터를 기초로 시스템 자체에 의해 결정될 수도 있다. 일례로, 시스템은 의사 레벨에서 복용, 특히 특정 의사에 의해 그들의 환자들에게 처방된 복용과 관련된 데이터를 분석한다. 이러한 양상들에 관련된 데이터가 도 6b에 도시된 샘플 사용자 보고로 예시된다. 치료는 흔히 치료를 관리하는 의사에 따라 달라서, 환자 및 치료를 이들의 의사와 연관시키는 것은 의사가 치료를 처방하고 있거나 관리하고 있는 방식을 평가하거나 수정하도록 환자보다는 의사와의 개입에 대한 필요성을 확인할 수 있음을 연구들이 보여주었다. 환자 복용이 효능을 지원하는 수용할 수 있는 주어진 임상 데이터로 여겨지는 의사에 대한 이전 복용 또는 최소 이전 의사 데이터가 있을 때 우리의 임상 데이터에 뒤떨어지는 복용 중 어느 것으로도 진행하지 않는다면, 시스템은 이러한 의사들을 적절한 치료에 위험한 것으로 식별한다. 환자의 치료가 유리한 결과들을 야기하는지 여부는 흔히 의사가 그들의 환자들을 적절히 적정하고, 즉 환자 내에 치료 레벨들의 약물을 유지하는 환자 약물 요법을 처방하고 불리한 부작용들을 피하도록 복용량 또는 요법을 일반적으로 조정하거나 제한하는지에 의존한다. 유리하게는, 한 양상에서 시스템은 테스트 결과들을 요구하지 않으면서, 액세스가능한 정보의 다양한 결합들을 통해 간접적으로 약물들의 적당한 치료 레벨들을 결정한다. 적절한 복용량 및 요법이 환자들 간에 서로 다를 수도 있지만, 어떤 경우들에 의사는 환자들을 적절히 적정하지 못할 수도 있고 처방된 약물 요법이 차선일 수도 있어, 처방된 약물의 치료 효과가 차선이거나 완전히 제거된다. 의사는 주어진 약물/치료 또는 주어진 환자 인구와 연관된 가장 최근 임상 데이터에 관한 지식의 부족, 처방된 약물의 공급 부족, 및 치료되는 환자 또는 연관된 건강 관리 서비스 플랜 또는 보험사와 관련된 행정적 또는 비용 문제들을 포함하여, 많은 수의 이유들로 환자의 복용(복용 적정)을 적절히 변경하는 데 실패할 수도 있다.

[0033] 적절히 적정하고 있지 않았던 환자들을 식별하기 위한 시스템의 사용에 의해, 적당한 개입들이 결정되고 실행되어, 임상 연구들에 접근하는 증가된 복용률 및 감소된 미등록들 및 치료들의 불연속성을 야기한다. 따라서 필드 연구들은, 시스템이 달리 조기에 차선의 치료를 할 수도 있는 환자들을 식별할 수 있고 이러한 경우들에 환자 결과들을 개선하며 필요에 따라 치료를 중단할 수 있음을 나타낸다. 다른 예에서는, 필드 연구들에서, 시스템이 환자와 연관된 속성들의 결합을 기초로 예상되는 부작용들로 인해 치료를 조기에 중단할 가능성이 있었던 환자들을 식별하였다. 일례로, 예상되는 부작용들 때문에 치료가 저하될 환자와 관련될 수 있는 이러한 속성들은, 매우 높은 시작 복용량 및 1회 초과의 재-조제로 작성된 처방전, 약사 또는 환자 대변인에게 그들이 스케줄링된 예약들이나 당면한 실험 요청들이 없다는 정보를 제공하는 환자, 노령자인 환자를 포함할 수 있다. 이러한 예들 각각에서 그리고 구체적으로는 결합에서, 우리는 임상 연구들에서 보고된 더 높은 가능성의 공통적인 부작용들을 지원하는 데이터를 가지며 따라서 예방 개입을 제공할 수 있다. 이러한 경우들에 개입의 적합성을 결정하고 예상되는 부작용들에 관해 환자 및/또는 의사에게 직접 응답하여 정보를 출력하는 것으로 하나 이상의 당사자들에게 임무부여함으로써, 환자 수용 상태가 개선된 것으로 보여졌다.

[0034] 특정 양상들에서, 시스템이 개입들에 대한 일관된 필요성을 식별한 경우에, 특히 필요성은 특정 정보 필드 또는 특정 환자 집단과 연관된 경우에, 시스템은 환자 수용 상태 또는 환자 대변인 프로그램들과 같은 개입 프로그램의 적합성을 평가하고, 참가자들을 자동적으로 등록하거나, 그러한 환자들에 대한 적격성 정보를 하나 이상의 당사자들에 출력할 수 있다. 필드 연구들은, 시스템이 그러한 프로그램들의 적합성을 드러냈을 때, 이들 프로그램들을 제정하는 것이 예측 가능한 부작용들로 인한 불연속의 통계적으로 상당한 감소를 발생시킨다는 것을 표시한다. 예로서, 환자 대변인 프로그램들은 환자들의 질병, 정확한 전문가들을 찾는 방법, 치료의 난제들을 처리하고 환자의 성공적인 치료를 지원하는데 필요할 수 있는 자원들(재정 또는 다른 것)을 식별하는 방법을 환자들이 더 양호하게 이해하는 것을 돕도록 도입되었다. 환자 대변인 프로그램들은 환자들이 자신들의 질병의 생물학 및 치료들이 그 생물학의 코스를 명확하게 변경할 수 있는 방법을 이해하는 것을 도움으로써 종종 환자들을 지원한다. 그렇게 하면서, 이들 프로그램들은 질병 상태에 대한 환자 교육 레벨, 치료 과정 동안에 환자들에게 중요한 것들(비용, 직업 안정성 등) 및 그들의 의사와 작업하기 위한 그들의 계획에 관한 다량의 정보를 수집한다. 이들 데이터 포인트들 중 많은 것과 다른 데이터세트들로부터의 데이터의 결합은 다른 정보가 얻어지는 방식들에서 잠재적인 위험들을 식별하는 것을 도울 수 있다.

[0035] 위의 것이 환자 치료 및 환자 수용 상태를 개선하기 위해 시스템에 의해 사용되는 정보 필드들의 예들을 예시하지만, 시스템은 직관적으로 특정 약제 프로토콜을 사용하는 치료로부터의 환자 결과들에 관련되지 않은 것처럼 보일 수 있는 다양한 다른 정보 필드들을 더 포함할 수 있다. 예컨대, 그 정보 필드들은 보험사의 식별 또는 건강 관리 서비스 계획 또는 부담금 정보를 포함할 수 있다. 그러한 정보는 또한 관리 및 비즈니스 절차들을 비롯하여 치료에 관련된 다양한 다른 양상들에서 개입들의 적합성을 결정하는데 유용할 수 있다. 상이하고 및/또는 이질적인 정보 소스들로부터의 외견상으로 관련되지 않은 정보 필드를 관련시킴으로써, 시스템은 그렇지 않은 경우 식별될 수 없는 개입에 대한 필요성을 결정할 수 있다. 예컨대, 지리적 위치, 환자 서브-집단들 또는 부담금 양들과 같은 다양한 정보 필드들은 환자가 치료할 형편이 아닐 수 있다는 특정 의사들의 지각에 대응하여, 의사가 환자 금전 절약을 기대하고 더 낮은 복용량을 환자들에 제공하게 한다는 것을 필드 연구들이 나타내었다. 이것의 예는 자유 프로그램을 통해 약물들을 수용하는 환자들 대 그들의 보험에 의해 지불되는 약물을 수용하는 환자들에 대한 복용량 및 장기간 약물 집착을 비교하는 것이다. 이들 데이터는, 자유 약물 프로그램들에 대한 환자들이 적어도 2 개의 환자 집단들에서 약물에 더 오래 집착하고 더 높은 복용량을 유지한다는 것을 보여준다. 이들 경우들 둘 모두에서, 자유 약물 프로그램들에 대한 환자들은, 동일한 의사에 의해 치료될 때조차, 보험에 대해 그들의 상대방들보다 더 높은 복용량의 약물을 수용한다. 이러한 상황들은 비적정 환자들 및 차선책 환자 결과들의 증가된 경우들을 유도한다. 이러한 관련성이 특히 복잡하고 의사에 의해 변동할 수 있기 때문에, 시스템은 개입에 대한 필요성뿐만 아니라 가장 적절한 타입의 개입 및 개입이 임무부여되어야 하는 레벨을 식별하는데 이롭다. 시스템은 이들 특정 의사들에 대한 개입을 결정하고 제3자, 즉, 약물 개발자에 의사와 재정 프로그램들의 이용 가능성을 통신하도록 작업을 맡길 수 있어서, 그러한 환자들이 감소된 비용들로 적절한 복용량들을 액세스하도록 허용한다. 시스템에 의한 개입들의 적시적인 결정 및 임무부여는 자유 약물 프로그램에 등록된 무보험 환자들에서 부정적인 선택 바이어스를 입증하였다. 이러한 경우들에서 환자 수용 상태 및 환자 결과들의 분석은, 자유 약물 프로그램에 대한 무보험 환자들이 임상 실험과 매우 닮은 훨씬 더 빠른 레이트로 적정하고, 더 일관된 기반으로 그들의 배송들을 재-조제하고 보험 환자보다 상당히 더 높은 복용량들로 테라피에 대해 비교적 더 긴 듀레이션들을 갖는다는 것을 입증하고(표 1 참조), 이로써 그렇지 않은 경우 차선책 결과들 또는 불연속 치료를 경험할 것 같은 피실험자들에서 개선된 환자 결과들을 발생시킨다. 이들 무보험 환자들은, 많은 경우들에서, 최상의 결과들을 입증하였다. 환자들이 환자 결과들을 개선한 메커니즘들이 항상 이해될 수는 없지만, 시스템은, 우연의 효과가 알려지지 않은 상태에 있다는 결정을 요구하지 않고, 무보험 및 보험 환자들 둘 모두에서 결과들의 식별 및 결정이 결과들을 개선하도록 허용한다. 본 발명의 시스템 및 방법들의 이러한 양상은, 특히, 건강 관리 시스템이 환자들, 의사 및 보험사들 사이에서 널리 변동하는 다수의 팩터들 사이에서 복잡하고 예측 불가한 상호작용들을 수반하기 때문에, 특히 유용하다. 그러한 복잡한 상호작용들은 가까운 미래에 계속해서 개발될 것 가능성이 있을 것이다.

[0036] 시스템의 예시적인 실시예에 의해 식별된 하나의 이러한 관련성은 도 4에서 예시된다. 무보험 환자들이 무료로 약들을 받는 PAP(Patient Assistance Program)에 다양한 환자의 평균 복용량을 관련시키고 환자들을 관련시킴으로써, 시스템은, PAP의 환자가 꾸준히 더 높은 약의 복용량을 섭취하여 PAP 환자들의 치료 결과들이 임상연구들과 더 비슷하게 된다는 것을 밝혀냈다. 대조적으로, 보험이 약 비용들 중 일부를 지불하거나 또는 부담금이 요구되는 표준 처리 프로그램들 상의 환자들은, 이러한 환자들이 꾸준히 더 낮은 약의 복용량을 섭취하여서, 치료 결과는 PAP 환자들보다 더 자주 임상연구에서 확인한 결과들과 어긋나게 되는 경향이 있다는 것을 나타낸다. 이러한 양상은 본 발명에 따른 시스템의 이용에 의해 식별된 예상되지 않는 관련성들 및 동향들의 단지 예일 뿐이다. 인지될 바와 같이, 이러한 정보 필드들을 다양한 다른 정보 필드들(예를 들어, 환자 서브-집단, 의사, 지리적 위치, 약학, 연령)에 관련시키는 것은, 보통은 종래의 방법들을 이용하여 결코 결정될 수 없었을 개입의 다양한 다른 연관성 및 적합성을 식별할 수 있다.

무료 약 치료 프로그램(PAP) 대 표준 치료 프로그램

	10월	11월	12월	1월
Rx를 조제한 PAP 환자들	83%	67%	89%	100%
매일 섭취하지 않는 PAP 환자들	0%	0%	0%	0%
Rx를 조제한 표준 환자들	83%	82%	68%	65%
매일 섭취하지 않은 표준 환자들	17%	10%	14%	17%
표준 조제율(매일이 아닌 이용에 대해 조정됨)	100%	92%	82%	82%

[0037] 특정한 실시예들에서, 시스템은 다수의 환자 치료 속성들을 수신하고 하나 이상의 치료 속성들을, 치료를 모니터링하고, 치료 및 환자 결과들을 개선 및 최적화하는데 있어 이용될 수 있는 환자의 치료의 특정한 양상들에 연관시킨다. 환자 치료 속성들은 환자 및/또는 치료에 관한 하나 이상의 팩터들을 포함하며, 이들은 환자 정보, 치료 정보, 지리적인 정보 및 건강 관리 서비스들/관리 정보를 포함(그러나 이것으로 제한되지 않음)한다. 환자 정보는 식별 정보, 인구 통계, 지리적 정보, 건강 관련 정보, 가족 및/또는 의료 이력을 포함할 수 있다. 치료 정보는 특정한 치료에 관한 정보, 약 요법, 약제 정보, 및 약 투여, 흡수 및 약 상호작용들에 관한 정보를 포함할 수 있다. 건강 관리 서비스들/행정 정보는 의사 정보, 의사 치료 이력, 비용 정보(예를 들어, 부담금, 약 비용들) 및 환자의 건강 관리 서비스 계획 또는 보험에 관한 임의의 정보를 포함할 수 있다. 시스템은 이들 환자 치료 속성들 중 하나 이상을 특정 타입의 치료에 연관시키고, 차선의 환자 결과들 및/또는 치료의 과정에서 감소된 환자 수용 상태를 갖는 하나 이상의 환자 치료 속성들의 연관성에 기초하여 개입의 적합성을 식별한다. 개입은 환자의 처방된 치료를 수정하는 것을 포함할 수 있어서, 치료 초기에 감소된 환자 수용 상태 또는 차선 결과들을 방지하도록 그의 치료 또는 행정에 관하여 환자, 의사 또는 제3자에 부가적인 안내를 제공하고, 그에 의해 보통은 치료에 대해 적합하지 않은 것으로 간주되거나 또는 쇠약하게 하거나 불리한 결과에 시달렸을 환자들의 환자 결과를 개선한다.

[0038] 다양한 실시예들에서, 시스템은 복수의 환자 치료 속성들을 획득하고, 감소된 환자 수용 상태 및/또는 환자 결과를 갖는 속성들에 관련된 알고리즘에 기초하여 특정한 속성들 또는 속성들의 다양한 결합들을 감소된 환자 수용 상태 또는 차선 환자 결과에 연관시킨다. 이들 연관성들은 시스템에 입력된 미리-결정된 알고리즘에 따라 시스템에 의해 결정될 수 있는데, 예컨대, 시간에 걸쳐 획득된 치료들의 환자 연구로부터 결정될 수 있거나, 또는 시스템은 시스템에 직접 입력된 환자 수용 상태 정보 및/또는 환자 결과 정보를 활용하여 통계적 분석을 수행하도록 구성될 수 있다. 전자의 접근법에서, 적합성을 식별하는데 있어 시스템의 정확도는 예를 들어, 다양한 연관성들이 의학 연구들을 통해 알려지게 될 때 미리-결정된 알고리즘을 주기적으로 업데이트함으로써 시간에 걸쳐 개선될 수 있는 반면에, 후자의 접근법에서, 시스템은 연관 공식적인 의학 연구들에서 발견될 가능성이 적거나 알려지지 않았을지라도 연관성들을 계속 식별할 수 있다. 다양한 팩터들 및 팩터들의 결합들은 환자가 처방된 치료를 수용할 가능성 또는 의사가 치료를 적절히 처방하거나 운영하는지 여부에 영향을 주는 복잡한 상호작용들을 가질 수 있다. 예를 들어, 의사의 지리적인 위치는 가장 최신의 치료 요법을 처방하는데 대한 의사의 주저함을 표시할 수 있는 반면에, 약 공급자에 대한 환자의 지리적인 위치는 치료 동안 수용 상태에 있어서 저하의 가능성을 증가시킬 수 있다. 이러한 정보가 약 개발자, 건강 관리 행정가 또는 의사에게 알려진 경우조차도, 이들 연관성들은, 특히 연관성이 다수의 팩터들 간의 복잡한 상호작용에 의존할 때 쉽게 자명하게 되지 않을 수 있다. 또한, 속성들의 특정한 결합들은 환자의 치료에 불리하게 영향을 줄 수 있는 특정한 다른 알려지지 않거나 깨닫지 못한 팩터들에 대응할 수 있어서, 이들 팩터들은 시스템에 의해 참작되게 될 수 있다. 이러한 양상은 치료 관리의 종래의 의학 정보 시스템들 및 방법들보다 특히 유리하다. 이 접근법은, 비교적 오랜 시간의 기간에 걸쳐 투여되는 약 요법들을 활용하는 치료들, 특히 약의 효력 및 내성이 환자들 사이에서 상당히 변동하는 약 요법들(이는 매우 가변 가능한 환자 결과들 및/또는 감소된 환자 수용 상태를 발생시킬 수 있음)을 이용한 치료들에 특히 유용하다. 보다 취약한 환자 집단들에서 현저할 수 있는 이러한 어려움들은, 보통은 치료가 불연속적이거나 차선 결과들을 경험했을 수 있는 환자에서 개선된 환자 결과들을 제공하도록 본 발명의 시스템 및 방법들을 이용하여 상당히 감소되거나 제거될 수 있다.

[0039] 덜 예측가능한 환자 응답으로 인해 관리하기 곤란할 수 있는 치료의 예는, 미페프리스톤과 같은 합성 스테로이드의 투여이다. 미페프리스톤은, 프로게스테론 및 글루코코티코이드 수용기들을 결속하고, 뇌수막종, 자궁 근종, 부신피질기능항진증, 및 특정 정신 질환들을 포함하는 다수의 상황들을 치료하기 위해 이용되어 왔다. 놀랍게도, 미페프리스톤의 동일한 복용량의 투약이 여러 환자들에서 광범위하게 다른 플라즈마 약물 농도를 생성할 수 있는 것이 발견되었다. 동일한 복용량의 미페프리스톤의 경우, 플라즈마 약물 농도는 환자마다 800%만큼 많이 상이할 수 있다. 다른 플라즈마 약물 농도는, 일부 환자들이 효과적인 복용량의 미페프리스톤을 수용하지 못하는 것을 초래할 수 있다. 특히, 이러한 환자들의 경우, 투약 시에 미페프리스톤의 약물동력학을 개선시킬 필요가 있다. 미페프리스톤에 의한 치료는, 2012년 11월 15일에 출원되고 발명의 명칭이 "Optimizing Mifepristone Absorption"이며 본원과 출원인이 동일한 출원인 미국 출원 제13/677,465호를 참조하여 추가로 이해될 수 있고, 상기 미국 출원의 개시내용은 그 전체가 인용에 의해 통합된다. 본 발명의 방법들 및 시스템들은 다양한 치료들에서 이용될 수 있고, 특히, 관리하기에 복잡하고 곤란한 치료들, 예컨대, 시간에 걸쳐 복용량 적정을 요구하는 임의의 치료법에 이용될 때 이점이 있는 것으로 이해된다. 이러한 치료법들의 길이는 주, 달, 년 또는 수년의 기간에 걸쳐 연장될 수 있다.

[0040] 이러한 곤란성의 예는, 수용기 레벨에서 특정 타입 또는 타입들의 호르몬의 활성을 차단하는 것을 수반하는 글루코코티코이드 수용기 길항제들에서 나타날 수 있다. 이를 행하는 결과는, 신체 내의 시스템들에서 불균형을 초래한다. 환자들은, 자신들의 신체가 만성적으로 높은 복용량의 스테로이드들에 익숙해질 때 피곤해지고, 피로해지고, 메스꺼워질 것이다. 이러한 스테로이드들의 활성을 차단하는 것은, 환자들이 중독된 기분전환 약물의 복용을 중단하려 시도할 때 환자들이 느끼는 효과들과 유사한 금단현상 느낌을 초래한다. 이러한 효과들에 추가로, 신체에서 호르몬의 농도는 매우 높게 유지되는데, 이는 호르몬 생산의 활성이 변경되지 않기 때문이다. 이것은, 모니터링되고 제어될 필요가 있는 다른 시스템들에 대해 추가적인 효과들을 초래할 수 있다. 글루코코티코이드 길항제들에 의해 주목되는 특정 영향은, 차단되는 호르몬이 신체 내의 다른 시스템들로 흘러서, (차단되지 않은) 무기질코르티코이드 수용기 상에서 과도한 활성을 생성할 수 있다는 점이다. 이러한 활성은, 환자들이, 잠재적으로는 위험한 레벨까지 칼륨 레벨의 상당한 팽창 및 수축을 갖게 할 수 있다. 글루코코티코이드 길항제와 결합된 무기질코르티코이드 길항제의 적절한 이용 및 각각의 적정에 의한 새로운 균형을 발견하지 않으면, 환자들은 더 이상 이 치료법으로부터 이익을 얻지 못할 수 있다. 치료법을 관리하기에 곤란한 다른 예는 화학요법이고, 이는 종종, 석달 이상에 걸친 치료 식이요법에서 화학요법제들의 투약을 수반하고 적절한 개입으로부터 이익이 될 수 있는 엄격한 준수를 요구한다. 종래의 치료 방법들에 의해 적절히 처리되지 않고, 본 발명의 실시예들에 따른 치료 시스템 및 방법들의 적용으로부터 이익이 될 수 있는, 치료 양상들을 관리하기 곤란한 오직 몇몇 예들이 존재한다.

[0041] 특정 실시예들에서, 시스템은 사용자에 의해 입력된 하나 이상의 알고리즘들을 이용하여 정보 필드들을 분석한다. 이러한 알고리즘들은, 임상 연구들을 통해 획득된 관련성 또는 정보를 통합할 수 있거나, 다양한 다른 관심사들, 예컨대, 비즈니스 또는 운영 프로세스들과 관련될 수 있다. 특정 알고리즘의 예는, 하기와 같이 설명된다: 약국에 의한 입력 시에, 12번의 재-조제에 의한 낮은 복용량으로 기록된 처방전이 환자의 의사 또는 의료 시설에 의해 유지되는 환자의 의료 정보에 입력되고, 시스템은, 후속 조치에 대한 더 많은 정보를 획득하기 위해 환자 및/또는 의사와의 접촉, 예컨대, 실험 작업을 위한 칼륨 및 혈액 채취를 개시하기 위한 표시자의 환자 대변인에 대한 개입의 임무부여 및 개입 결정을 트리거링하는 의사의 후속 조치를, 환자가 갖지 않음을 식별한다. 시스템은, 위험-필수적 개입의 환자 대변인에 의한 확인을 수신하고, 다른 태스크(예를 들어, 후속 조치 실험 혈액 작업에 관해 의사와 대화하도록 환자에게 지시함)로 환자 대변인에게 임무부여한다. 그 다음, 시스템은, 후속 조치 실험 작업에 관한 정보를 의사에게 제공하도록 현장 대표자에게 임무부여한다. 일부 실시예들에서, 시스템은, 특히 후속 처방이 복용량의 변경을 수반하는 경우, 후속 처방을 채우기 전에, 후속 조치 실험 결과들을 논의하고 임의의 부작용들을 논의하기 위해 약사가 의사와 접촉하도록 요구되도록 약국에서의 홀드를 생성한다.

[0042] 상기 예에서 알 수 있는 바와 같이, 특정 개입은, 결정된 개입과 연관된 리스크를 적절히 해결하기 위해서, 특정 타이밍 및/또는 시퀀스에 따라 수행된 다수의 양상들을 포함할 수 있다. 이 예에서, 개입의 제1 태스크는 후속 조치 혈액 검사가 계획되었었는지 여부를 결정하기 위한 것이었고, 제2 태스크는 후속 조치에 관해 의사 또는 의료인에게 연락할 것을 환자에게 통지하는 것이었고, 제3 태스크는 후속 조치에 관한 추가 정보를 필드 담당자에게 전송된 표시자에 의해 의사에게 제공하는 것이었고, 제4 태스크는, 처방전 재-조제(refill)의 보류와 동시에 영향을 받았던 약사에 의한 후속 실험실 업무에 관한 추가 정보를 의사로부터 획득하는 것이었다. 일 양상에서, 이러한 상이한 태스크들은 특정 타이밍, 이를 테면, 1주 내지 2주 이내에 따라서 특정 시퀀스에서 영향을 받게 되므로, 주어진 치료를 위한 적절한 시간 프레임 내에서 (예를 들어, 단일 처방전의 윈도우 내에서) 개입을 트리거링하는 위험을 적절히 해결한다. 유익하게도, 이러한 구성은 치료가 적절히 적정하게(titrated) 되게 하는 한편 처방전들 또는 투여량에 있어서 바람직하지 않은 변화들 사이에서 약물에 관한 과실들을 방지한다. 다수의 상이한 엔티티들, 상이한 정보 시스템(예를 들어, 약국, 의료 시설)과 연관된 각각의 것으로 출력된 다수의 태스크들을 조정함으로써, 시스템은 치료들을 관리하기 곤란한 것에 대한 개선된 효험을 가능하게 한다. 많은 약국들, 의사들 및 의료 시설들은 정보의 관리에 대해 과부하가 걸리고 있기 때문에, 이러한 시스템은, 글루코코르티코이드 수용체 길항제들에 의한 치료와 같은 치료를 관리하는 곤란함에 대해 매우 소중하다.

[0043] 그러한 시스템들 내에서 사용될 수 있는 정보의 예들은 관심 약물 치료에 관한 약물 정보를 포함한다. 예를 들어, 연구들은, 미페프리스톤의 투여 시 환자 내의 플라즈마 레벨들이 약물 반응을 일으킨다는 것을 나타낸다. 이 관련성이 도 5에 도시된다. 이러한 관련성을 시스템의 알고리즘 내에 포함시킴으로써, 시스템은, 불충분한 플라즈마 수준들에 대응하는 정보 필드, 또는 이들의 조합들을 식별할 수 있다. 이러한 팩터들은, 미결정 상태일 수 있는, 다양한 상호작용들을 통해, 불충분한 적정, 낮은 복용량, 환자 속성들, 연령, 식이요법과 관련될 수 있다. 그러나, 이러한 인자들을 저장하고 관련시키고 분석하기 위한 시스템을 이용하는 것은, 시스템으로 하여금, 적절한 플라즈마 수준들이 유지되는 것을 보장하기 위해서 필요한 다양한 인자들 및 개입을 모니터링하게 하고 최적화된 치료 결과들을 촉진하게 한다. 유리하게도, 시스템은, 심지어 플라즈마 수준들에 대한 관련성 또는 플라즈마 수준이 문제의 요인이었다는 것을 식별하지 않고도 이러한 이점을 제공할 수 있다. 이 관련성은, 이러한 치료들, 특히, 취약 환자 하위-집단들을 추가적으로 개선하기 위해 본 발명이 다루는 약물의 투여를 이용한 치료와 연관된 복잡성들 및 어려움들의 일부를 보여준다.

[0044] 의학적 질환을 치료하기 위해 미페프리스톤을 사용하는 환자들은 최적의 관리 및 증상들의 해결을 달성하기 위해 집중적인 후속 조치를 요구하며, 이는 가변적인 환자 결과들로 이어질 수 있다. 　 환자에 의해 또는 의사에 의해 치료가 중단되기 전에, 최적의 치료를 보장하기 위해서 본 발명을 필요로 하는 환자들을 식별하기 곤란할 수 있다. 이 곤란함은, 약제학적 데이터, 의료 정보 및 환자 정보가 얻어지고 유지되는 방식으로 인해 부분적으로 기인한다. 종래의 시스템에서, 이러한 정보는 다양한 별개의 엔티티들에 의해 유지되고, 이러한 정보가 공통 저장소에 존재하는 경우에도, 데이터는 크게 관련되지 않는 상태로 남아있게 된다. 예를 들어, 특정 약에 관한 상당량의 데이터를 제약 기술자들이 제공하지만, 심지어, 의사나 의료 제공자에 의해 환자에게 제공되거나 또는 시스템에서 보유되더라도 서로 관련되지 않으며 비연관 상태로 남아있다. 이것은, 제공되는 대부분의 제약 기술자 데이터의 고도의 비관련 특성에 부분적으로 기인할 수 있다.

[0045] 유사하게, 다앙한 다른 팩터들 또는 관련성이 없어 보이는 정보의 상이한 필드들과 연관된 팩터들의 조합들은 예측하기 어려울 수 있는 치료에 상당한 효과가 있을 수 있다. 상이한 약국들이 상이한 방식들로 동작하기 때문에, 연관된 조제에 관한 정보 필드들에 관한 것은 특히, GR-II 길항제를 나타내는 치료에서의 환자 수용 상태 또는 치료 효험에 영향을 미칠 수 있다. 일부 경우들에서 직접 또는 간접적으로 영향을 일으킬 수 있는 정보의 다른 필드는 전달의 위치이다. 예를 들어, 시스템은, 처방 의사의 위치로 전달 위치를 맵핑함으로써 이러한 정보를 이용할 수 있다. 일부 환자 집단들의 경우, 이는 진단들 및 실험실 업무를 위해 그들의 의사를 자주 방문할 환자의 가능도를 결정하는데 사용될 수 있다. 일부 의사들은 30마일 이내에서 거의 독점적으로 환자들을 끌어들이는 반면, 다른 의사들, 특히, 교육 기관에 있는 의사들은 500 마일 이내에도 환자가 없을 수 있다. 　그러한 정보를 분석함으로써, 시스템은 의사 수준 또는 환자 수준에 대한 적합성 및 개입의 유형을 결정할 수 있다. 예를 들어, 하나의 이러한 개입은 영향을 받는 환자에 대해서 봉사활동을 실시하게 하고, 현지 의사가 환자의 징후들, 증상들 및 핵심적인(key) 혈중 농도들을 모니터링하고 환자 지원을 제공하는 데에 이용가능할 것을 보장하게 하는 것일 수 있다. 일부 실시예에서, 이 시스템은 이러한 환자들에 대한 자동 개입을 제공하고 그 환자들의 주된(primary) 처방자에 대한 기본적인 중간 방문들을 모니터링할, 그 환자들에게 지리적으로 더 가까이 있을 수 있는 의사들을 추천하거나 또는 적절한 복지 프로그램을 추천할 수 있다.

[0046] 다양한 실시예들에서, 시스템은, 결과에 대한 하나 이상의 필드들 또는 필드들의 결합들의 통계 적절성을 결정하기 위해 임의의 수의 알고리즘들을 이용할 수 있으며, 결과는, 환자 수용 상태, 환자 결과들, 치료 또는 다양한 비즈니스 관련 양상들 중 하나 이상과 연관된다. 통계 분석을 적용함으로써, 시스템은, 정보 필드 또는 필드들의 결합이 원하는 결과에 대해 통계적으로 현저한지를 결정하기 위하여 단지 랜덤한 기회 이외의 것들에 의해 결과 또는 관련성이 야기되는 우도를 결정할 수 있다. 분석은, 랜덤 기회가 결과를 설명할 수 있는 확률을 표현하는 "p-값"을 제공한다. 일반적으로, 5% 또는 그 미만의 p-값은 통계적으로 현저하다고 고려되지만, 현저함 및 원하는 신뢰도 레벨의 임계치는, 원하는 결과를 용이하게 달성하게 하거나 원하는 속성 또는 비즈니스 관련사항에 관련된 정보 또는 관련성을 식별하기 위해 원하는 바와 같이 선택 또는 변경될 수 있다.

[0047] 특정한 실시예들에서, 시스템은, 하나 이상의 필드들과 사용자에 의해 입력되거나 시스템 업데이트에 포함된 결과 간의 알려진 또는 예측된 연관성을 적용하는 알고리즘을 이용할 수 있다. 그러한 알고리즘들은, 연관성들이 임상 연구들 또는 그 외의 것을 통해 식별되는 경우 주기적으로 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 시스템은, 다양한 다른 연관성들이 시간에 걸쳐 식별되므로 정보의 다양한 필드들의 통계 분석이 재평가될 수 있도록 시스템으로 알고리즘 입력을 적용하는 것에 부가하여 하나 이상의 필드들과 결과 간의 연관성들을 결정하기 위해 통계 분석을 적용할 수 있다. 이들 특성들은, 정보 필드들 간의 훨씬 더 복잡한 상호작용들이 식별될 수 있고 그러한 상호작용들과 연관된 부작용들을 억제 또는 감소시키도록 개입들이 임무부여될 수 있으므로 추가적인 개선점들을 제공한다.

V. 파트 D: 사람 또는 컴퓨터 개입의 식별 및 할당

[0048] 일단 개입의 필요성 또는 적합성이 시스템에 의해 식별되면, 시스템은, 본 명세서에 설명된 속성들 또는 데이터 팩터들 중 임의의 속성 또는 팩터를 포함할 수 있는 환자 및/또는 치료에 관련된 데이터에 기초하여 특정한 타입의 개입을 선택할 수 있다. 시스템에 의해 저장 및/또는 액세스되는 데이터 정보는, 주어진 조건에 대한 가장 효율적인 형태의 개입을 선택 또는 결정하기 위해 사용된다. 개입 타입의 이러한 선택은, 사용자에 의한 데이터 요건 또는 알고리즘 입력에 기초할 수 있거나, 데이터 팩터들 중 하나 이상과 동일하거나 유사한 데이터 팩터들과 연관된 이전의 개입들의 성공 간의 관련성에 기초하여 시스템에 의해 결정될 수 있다. 부가적으로, 개입 타입의 이러한 선택/결정은, 다수의 데이터 팩터들 간의 복잡한 관련성에 기초하여 가장 적절한 타입 또는 형태의 개입을 결정하기 위해 알고리즘을 이용할 수 있다.

[0049] 개입에 대한 필요성을 식별하고 적시에 개입을 제공함으로써, 환자 수용 상태는 개선될 수 있고 그리고/또는 치료가 환자 결과들을 개선시키기 위해 최적화될 수 있다. 데이터 및/또는 데이터 관련성들에 기초하여 개입의 적합성을 결정하는 것에 부가하여, 시스템은, 개입을 수행하기 위한 적절한 당사자를 식별하고, 식별된 당사자에게 개입을 수행하도록 임무부여한다. 개입은, 치료 및/또는 환자와 연관된 임의의 엔티티(예컨대, 의사, 보건 관리사, 약국, 환자 또는 간호인, 또는 제3자)로의 전화, 이-메일, 또는 임의의 적절한 수단에 의한 통신을 포함할 수 있다. 개입은, 상기 엔티티들 중 임의의 엔티티에 의해 또는 시스템의 자동화된 유닛(예컨대, 자동화된 텍스트, 음성메일, 또는 이-메일 리마인더 또는 경고들)에 의해 수행될 수 있다. 부가적으로, 시스템은, 개입의 상태를 추적하고, 개입의 결과를 모니터링하며 그리고/또는 개입이 적시에 수행되었다는 것을 보장하기 위해 개입의 상태에 대해 후속 조치를 취할 수 있다. 이들 데이터에 기초한 적시의 개입은 환자 간호를 개선시키는 것에 도움을 줄 것이다. 본 발명의 방법들 및 시스템은, 의약의 속성으로 인해 강한 의사 및 환자 후속 조치를 요구하는 미페프리스톤과 같은 약물 양생을 이용한 치료를 경험하는 환자들에 대한 최적의 간호를 제공하는데 특히 유용하다.

[0050] 다양한 타입들의 개입들이 다양한 필요성들을 서빙하기 위해 식별된다. 예컨대, 개입은 의료 설비 또는 환자로의 약물의 배송들을 프로세싱하거나 전달할 시의 지연들과 관련될 수 있어서, 적시의 약물 배송들을 보장하기 위해여 약물 공급자/배송 설비에 대한 개입을 시작하도록 약물 제조자 또는 개발자에게 임무부여될 수도 있다. 이러한 양상은, 이들 엔티티들 간의 비즈니스 거래들을 최적화시킬 뿐만 아니라 적시의 그리고 지속적인 약물 배송을 통해 환자 수용 상태를 개선시킬 수 있다. 다양한 실시예들에서, 개입의 필요성은, 정보 필드들이 시스템 상에 실제로 저장되기를 요구하지 않으면서 관련 데이터베이스 시스템을 사용하여 시스템에 의해 결정된다. 관련 데이터베이스 시스템 및 데이터 요건들 및/또는 특정한 엔티티와 연관된 알고리즘과의 결합을 이용하여, 개입에 대한 필요성이 적시에 식별될 수 있고, 특정한 개입들이 생성되고 임무부여되거나 적절한 엔티티에 할당되고 완료로 후속될 수 있다. 임무부여된 개입이 적시에 완료되지 않거나 개입이 개입 실패를 표시한 이후 데이터가 획득되면, 이것은, 본래의 개입 조건 또는 임무부여 및 개입 프로세스 그 자체에 관련될 수 있는 다른 개입을 트리거링할 수 있다. 예컨대, 개입이 성공적이지 않은 것으로 입증되거나 개입이 임무부여된 제1 당사자에 의해 적시에 수행되지 않으면, 시스템은, 본래의 개입 조건을 해결하기 위해 대안적인 개입을 표시할 수 있거나, 개입을 수행하고 그리고/또는 이전에 임무부여된 개입의 실패를 구제하기 위해 제2 당사자에게 개입을 임무부여할 수 있다. 따라서, 일부 실시예들에서, 시스템은, 결정된 개입과 연관된 위험성이 적절히 해결된다는 것을 보장하기 위해 특정한 시퀀스 및 타이밍에 따른 상이한 다수의 엔티티들로의 다수의 태스크들을 결정한다.

[0051] 특정 양상들에서, 임무부여는 이메일을 통해 수행되지만, 원해진다면 다양한 방식들로 수정 및 자동화될 수 있다. 임무부여는 태스크의 임의의 식별자(예컨대, 표시자 광, 이-메일, 텍스트)를 포함할 수 있다. 예컨대, 시스템이 의사가 정기적으로 환자들을 적정하지 않는다고 결정한다면, 시스템은 의사 레벨에서의 개입(들)에 대한 필요를 식별하고, 그리고 문제점을 다루기 위해 이 개입을 임무부여한다. 이러한 임무부여는 시스템에 의해 수행되는 자동화된 태스크를 포함할 수 있는데, 예컨대, 적절한 적정에 대한 의사의 도전들을 강조하는 보고서를 의사가 체크하도록 하는 일차 접촉을 이-메일링하고, 그리고/또는 외판원으로 하여금 복용 및 적정을 의논하기 위해 의사와 약속을 잡도록 지시하는, 이 보고서를 갖는 이-메일을 외판원에게 전송하는 것을 포함할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 투여되는 약의 플라즈마 레벨 응답은 복용과 상관되고, 이 복용은 약들 사이에서 상당히 변할 수 있다. 비록 복용에 대한 응답으로의 플라즈마 레벨 응답이 환자들과 다양한 팩터들 사이에서 변할 수 있지만, 적절한 복용 및 적정을 개선시키는 것은 일반적으로, 임상 결과들과 더욱 일치하는 개선된 환자 결과들을 야기한다. 따라서, 복용 및 적정에 관련되는 의사 레벨에서의 개입들에 대한 필요를 결정하고 이 개입들을 임무부여함으로써, 시스템은 치료되는 환자들에서의 플라즈마 레벨 응답을 개선시키도록 허용하고, 이는 이번에는, 환자 결과들을 개선시킨다. 시스템은 추가로, 위에서 주목된 상관들을 개선시키는데, 그 이유는 플라즈마 레벨 응답의 변동들에 관련될 수 있는 추가 팩터들(예컨대, 환자들의 소집단들, 치료 조건)이 식별되고 이에 따라 개입들이 적응될 수 있기 때문이다. 이들 태스크들의 완료는 정보의 다른 필드로서 시스템에 의해 레코딩되거나 또는 시스템에 입력될 수 있고, 그리고 시스템 내의 의사 정보와 연관될 수 있다.

[0052] 일부 실시예들에서, 시스템은, 다양한 자원들, 예컨대, 치료의 개발자에 의해 제공되는 환자 대변인 프로그램들 또는 온라인 설문지를 통해 특정 치료에 적절한 환자들을 식별하고, 그리고 환자의 의사가 치료에 관한 정보를 이전에 수신했었는지의 여부를 결정하도록 구성된다. 시스템은, 이러한 환자가 다가오는 약속을 가질 때를 개입을 필요로 하는 상황으로서 식별하고, 그리고 환자 방문 이전에 치료에 관해 의사를 교육하는 의사 아웃리치를 필드 인력이 수행하도록 임무부여할 수 있다. 이러한 방식으로 사용될 때, 결과들은, 어떠한 개입도 발생하지 않았던 환자들에서보다, 식별된 환자들이 그들의 의사에 의해 치료에 등록될 가능성이 더 높았음을 표시했다.

[0053] 위의 양상들은 추가로, 본 발명의 하기의 예시적 실시예들에 의해 예시된다. 일 예에 따라, 의사가 예컨대, 환자 연구들로부터 또는 시스템에 의해 수신되는 환자 모니터링 데이터로부터 결정될 수 있는 치료 효과를 발생시킬 것 같은 레벨로 환자의 약물의 복용량을 증가시키지 않았다면, 시스템은 치료를 조정하기 위해 개입이 필요함을 식별한다. 이후, 시스템은, 적절한 개입(들)을 선택/결정하고, 결정된 개입(들)을 적절한 당사자 또는 당사자들에게 임무부여하도록 진행한다. 다양한 데이터 팩터들 간의 관련성들의 복잡성들에 의해 이해될 수 있는 바와 같이, 제공되는 개입은 하나 이상의 당사자들 또는 엔티티들에 의한 다수의 태스크들을 포함할 수 있다. 이들 태스크들의 예들은, 제3자 약사가 그들의 처방들에 대한 잠재적 변화들을 의논하기 위해 의사 및 환자에 접근하도록 임무부여하는 것, 교육 정보를 셋업하기 위해 제조업자 대표가 의사에 접촉하도록 임무부여하는 것, 약(예컨대, 미페프리스톤)을 의논하기 위해 환자 특정 프로그램이 환자를 호출하도록 임무부여하는 것, 업데이트된 처방을 요청하는, 오피스 또는 처방자로의 이메일 또는 팩스를 시스템이 생성하도록 임무부여하는 것, 또는 다양한 다른 태스크들을 포함할 수 있다. 본원에 설명되는 방법들에 따른 이러한 시스템의 사용에 의해, 환자가 경험하는 치료의 최적 케어를 보장하는데 정보가 활용되고, 특정 치료는 주의 깊은 모니터링 및 투여를 요구하는 약물 요법, 예컨대, 미페프리스톤을 수반한다.

VI. 응용

[0054] 다양한 소스들로부터의 정보의 하나 이상의 필드들에 액세스하고 이 하나 이상의 필드들을 환자 준수 및/또는 치료 효험에서의 성공 또는 실패의 표시자들에 관련시킴으로써, 시스템은 정보의 외관상 관련되지 않은 필드들로부터 개입에 대한 필요의 식별을 허용한다. 또한, 데이터의 이들 필드들은 다양하고 상이한 레벨들에서 분석될 수 있고, 이번에는, 결과적 개입 경고들이 다양한 상이한 레벨들에서 출력될 수 있다. 예컨대, 정보의 하나 이상의 필드들은 정보의 하나 이상의 다른 필드들에 관련될 때 분석되고, 그리고 환자 준수 및/또는 치료 효험 면에서 평가될 수 있다. 예컨대, 환자 복용량 필드는 의사 성씨 필드에 관련될 수 있고, 이들 결합들은 환자 준수 및/또는 치료 효험과 연관될 수 있다. 이들 데이터 관련성들을 연관시키는 것은, 특정 의사가 적절하게 적정하지 않음(예컨대, 각각의 환자에 따른 복용량들을 충분히 모니터링하고 조정하지 않음)을 드러낼 수 있다. 이들 관련성들을 의사 레벨에서 분석함으로써, 시스템은, 의사가 비-적정 환자에서 중요한 팩터가 되지 않게 다루고 바로잡기 위해 의사 레벨에서(예컨대, 의사 또는 의사와 통신하는 제3자에 대한 경고) 개입에 대한 필요를 결정할 수 있고, 이는 정보의 다양한 다른 팩터들 또는 필드들을 표시할 수 있고, 개입이 적절한지의 여부를 결정하기 위한 분석을 요구할 수 있다. 예컨대, 원격 지리적 위치에 있는 환자들 또는 더 높은 부담금들을 갖는 환자들이 처방된 복용량을 적절하게 고수하지 못할 수 있어, 시스템은 환자 레벨에서 또는 보험사 레벨에서 개입에 대한 필요를 결정할 수 있다. 대안적으로, 하나 이상의 레벨들에서 감소된 환자 준수 또는 치료 효험의 결정은, 동일한 또는 상이한 레벨들 중 하나 이상에서 개입을 트리거링할 수 있다. 특정 양상들에서, 개입 경고의 결과가 정보의 또 다른 필드로서 수신되어, 개입의 결정과 결정된 개입의 타입 및 레벨이 분석되고, 그리고 추가로, 과거의 개입들의 성공 또는 실패에 기초하여 최적화될 수 있다.

[0055] 이 개념들을 추가로 예시하기 위해, 시스템의 사용이 의사 수준에서 분석되는 복용량과 배송 데이터 사이의 결정된 관련성에 관해 설명된다. 약물이 약 개발자 또는 제조자에 의해 직접적으로 환자에게 공급되는 경우, 환자에 의해 수용되는 실제 복용량이 처방된 복용량과 다를 때에도, 시스템은 배송 데이터를 활용하여 환자에 의해 수용되는 실제 복용량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 배송이 300 mg/일로 30-일 약물 공급량을 포함하면, 배송 데이터는 환자의 치료 복용량뿐만 아니라 시간이 경과함에 따른 복용량의 변화들을 결정하기 위해 분석될 수 있다. 전형적으로, 하나의 배송은 매일 1개 내지 4개의 정제들(300 mg - 1200 mg)을 복용하는 대부분의 환자들에 대한 20-일 공급량을 포함한다. 복용량 데이터를 환자의 의사와 연관시킴으로써, 분석 및 개입이 도 6b에 도시된 바와 같이, 의사 수준에서 수행되어서, 시스템이 의사들 ― 이들의 투약량은 임상 데이터에 의해 결정되는 바와 같은 치료요법 레벨들 미만임 ― 을 식별하게 허용한다. 그 다음, 시스템은 이 정보를 사용하여, 개입이 필요한 곳을 식별하고, 적절한 개입(들)을 선택 또는 결정하며, 적절한 당사자 또는 엔티티에게 임무부여하여 개입을 수행한다. 의사 수준에서의 개입의 적합성의 결정 시, 시스템은 의사에 관한 다양한 다른 인자들, 이를테면, 의사의 경험 수준, 의사 이력 및 지리적 정보를 더 포함할 수 있다. 이 인자들은, 개입이 필요한지 여부뿐만 아니라 어떤 타입 또는 형태가 가장 적절한지를 결정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 각각의 의사는, 특정 약물 치료를 이용한 그들의 이전 경험에 그리고 의사가 약물을 이용하여 환자들을 성공적으로 치료한 이력을 갖는지 여부에 기초하여 "경험한" 것으로 또는 "경험하지 않은" 것으로 여겨지거나, 단계적으로 랭킹될 수 있다. 의사가 특정 약물 치료를 경험하였으면, 시스템은 개입 조건을 표시하기 위한 더 높은 트리거링 임계치들을 적용시킬 수 있다. 의사가 경험이 적다면, 의사는 환자들에게 적절하게 적정할 가능성이 적을 수 있고, 이는 더 낮은 효험, 요법에 대한 더 짧은 지속기간 및 감소된 환자 준수 사항을 초래할 수 있다. 의사가 경험이 적다면, 시스템은 개입 조건을 표시하기 위해 트리거링할 더 낮은 임계치를 사용할 수 있으며, 경험 의사에 의해 표시될 것과 상이한 타입들 및 형태들의 개입들을 결정할 수 있다. 의사가 경험이 적은 경우 또는 불충분한 의사 정보가 존재하는 경우, 시스템은 개입 조건이 존재하는지 여부를 결정할 때 추가 인자들을 분석할 수 있다. 예를 들어, 이를테면, 처방 데이터 정보(예를 들어, 비적정 복용들에서의 재-조제들의 수)의 모니터링. 결정되는 개입들의 수 및 타입은 또한 의사의 경험에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 의사가 경험이 많은 경우, 전자 통신(예를 들어, 이메일, 텍스트)은 충분할 수 있는 반면, 의사가 경험이 적은 경우, 시스템은 치료 및 가능한 부작용들을 의논하기 위해 직접(in person) 또는 전화로 의사 및/또는 환자와의 긴밀한 연락을 개시하기 위해 분야의 인원들에 경고를 출력할 수 있다. 이러한 개입들은 이 환경들에서 필요할 수 있는데, 그 이유는 이러한 의사들이 환자가 경험하는 임의의 유해 사례들 또는 부작용들에 대해 과잉 반응하고, 효험이 실현될 수 있기 전에 요법을 잠재적으로 중단할 가능성이 높을 수 있기 때문이다. 또한, 개입은 환자에게 교육하거나 잠재적 우려들을 처리하여서 그에 의해 환자 준수 사항 및 치료의 성공적 결과들의 확률을 개선하도록 제공되는 환자 대변인, 간호사, 약사, 관리사 및 보상 서비스 중 임의의 것에 의한 환자와의 직접적인 연락 또는 통신을 포함할 수 있다.

[0056] 위의 예들에 의해 이해될 수 있는 바와 같이, 개입 조건의 결정을 트리거링하는 데이터 요건들 및 알고리즘들은 꽤 단순하거나 또는 상당히 복잡할 수 있다. 예를 들어, 낮은 복용들의 다수의 배송들 또는 아주 낮은 복용량들의 단일 배송은, 처방하는 의사에 연락하여 치료에 관한 더 많은 정보를 요청하거나 또는 권고되는 복용량들에 대해 의사에게 교육하기 위해 개입을 트리거링할 수 있다. 시스템은 또한, 인자들에 대한 상당히 더 복잡한 분석, 이를테면, 시간이 경과함에 따라 다양한 환자들로의 배송들을 추적하는 것, 환자에 의한 가능한 복용들을 결정하는 것, 및 임상 연구들 및/또는 특정 의사의 커브(curve)로부터의 결과들에 기초하여 어떤 환자들이 일반 집단들의 적정 커브(titration curve) 위에 또는 아래에 속하는지를 분석하는 것을 수행하도록 구성될 수 있다. 이러한 분석들은, 시스템이, 치료 중 일찍 아웃라이어들(outliers)이 될 수 있는 환자들을 식별하게 하고, 위에서 설명된 개입 및 임무부여 프로세스들을 통해, 다르게 차선의 결과들을 경험할 수 있는 그러한 환자들에게 추가적인 모니터링 및 관심(attention)을 제공하게 허용한다. 또 다른 양상에서, 시스템은 시스템이 환자 결과들을 개선하는데 개입들을 요구하는 잠재적 서브-집단들을 식별할 수 있도록 인구학적 정보, 건강 정보 및 질병 상태 또는 심각성(severity)을 포함하는 다양한 다른 분야들의 환자 정보를 연관시킬 수 있다.

[0057] 특정 양상들에서, 시스템은 사용자에 의하여 입력되는 탐색 또는 요청에 응답하여 정보의 하나 이상의 필드들의 정보 출력을 디스플레이하는 사용자 인터페이스를 갖도록 구성된다. 그러한 일 예는 도 6a에 예시되며, 도 6a는, 표시 데이터의 주간 보고, 및 쿠싱 증후군을 치료하고 있는 환자들에 대한 세부사항, 및 중단된/미등록 환자들에 대한 주간 보고를 리스팅한다. 그러한 보고들은 요구되는 바에 따라 사용자에 의해 커스터마이징될 수 있거나 또는 자동화될 수 있다. 이들 정보 출력들은 시스템에 의하여 개입을 식별하는 것, 적절한 타입의 개입을 결정하는 것, 또는 개입을 임무부여하는 것에 사용될 수 있으며, 다양한 다른 목적들 또는 사업 관심사들, 예컨대, 예산 관리, 예측, 및 계획에 대해 사용자를 도울 수 있다.

[0058] 도 6b에 예시된 예에서, 의사 스미스의 환자는 부적절하게 처방된, 권고 복용량의 50%를 수령하고 있는 한편, 존슨과 윌리엄스는 단 2달 후 치료를 중단한 것으로 나타났다. 개입에 대해 적합한 조건으로서 차선적 치료들을 행할 위험에 있는 의사들을 식별 시, 시스템은 적절한 개입을 결정하고, 적절한 당사자/엔티티에게 임무부여한다. 예를 들어, 시스템은, 의사 스미스와 통신하고 권고 복용량에 관하여 의사 스미스에게 정보 또는 조언을 제공하도록 약 개발자/제조자에게 경보를 출력할 수 있거나, 또는 처방된 복용량이 치료 레벨들에 미치지 않을 가능성이 있거나, 또는 환자가 재-조제의 주문을 지연시키고 있으며 약을 처방된 복용량으로 섭취하지 않을 가능성이 있다는 전자 통신(예를 들어, 텍스트 또는 이메일)을 의사 스미스 또는 관련 직원에게 시스템이 자동적으로 전송하도록, 개입이 자동화될 수 있다. 시스템은 2달이 약물 치료의 효험 또는 적합성에 접근하기에 불충분한 기간임을, 또는 환자에 의한 수용 상태가 부족함을 의사 존슨 및 윌리엄스에게 통신하기 위하여 동일한 또는 유사한 개입들을 이용할 수 있다. 이에 대응하여, 시스템은 개입이 요구되는지 여부를 결정하며, 치료에 악영향을 미칠 수 있는 복용량의 변화 또는 투약의 원치 않는 경과들을 방지함으로써, 치료 효험 및 환자 수용 상태를 향상시키도록 특정 시퀀스 및 타이밍에 따라 하나 이상의 상이한 엔티티들에 임무부여되는 하나 이상의 태스크들을 통해 개입을 임무부여한다.

[0059] 시스템에 의하여 제공되는 예시적인 정보 출력 보고가 도 6c에 도시된다. 그러한 정보는 사용자에 의한 요청 또는 탐색에 응답하여 리턴될 수 있거나, 또는 임무부여된 개입을 이해하고 수행하도록 관련 정보를 임무부여된 엔티티에 제공하기 위하여 임무부여된 개입 내에 자동적으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 치료의 효험에 접근하기 위하여 환자가 치료 레벨들의 약물을 수용하는 것을 보장하기 위해 적어도 4달의 지속기간 동안 300 mg/day의 복용량이 필요함을 표시하는 수신된 데이터에 응답하여, 시스템은 정보의 저장된 및 관련된 필드들을 분석할 수 있고, 의사 레벨 상의 개입의 필요성을 식별할 수 있으며, 어느 의사들이 그들의 환자들을 적절히 적정하는데 실패하고 있는지에 관한 임무부여된 개입 내의 관련 정보를 출력할 수 있다. 대안적으로, 정보 필드들의 분석이, 감소된 환자 수용 상태를 표시할 수 있는 재-조제 주문의 경과들 또는 지연들을 표시하는 경우, 임무부여된 개입은 환자와의 접촉, 환자 대변인 프로그램에의 등록, 또는 행정 또는 비용 문제들을 처리하기 위한 보험사와의 인터페이싱을 포함할 수 있다.

[0060] 예시적인 실시예에서, 시스템은, 의사로부터의 처방 정보를 절대 직접 수신하지 않으면서, 시간에 걸친 의사로의 특정 약물의 수송들의 횟수를 모니터링하고 추적할 수 있고, 의사가 그들의 환자들을 적절히 적정하고 있는지 여부를 결정하기 위하여 의사에 의하여 약물로 치료되는 환자들의 수와 이 수송 정보를 연관시킬 수 있다. 다른 양상에서, 수송물들이 환자들에게 바로 수송되는 경우, 시스템은 시간에 걸친 수송들의 횟수에 기초하여 환자의 복용량을 결정하는 것 및 이 데이터를 그들의 의사와 연관시키는 것에 의하여, 어느 의사가 개입을 요구하는지 결정할 수 있다. 현재의 연구들은, 복용이 임상 실험 응답에서 상당한 연관성을 가짐을, 그리고 복용이 다양한 조건들, 특히 정신병적 우울증의 치료를 위한 플라즈마 레벨 응답과 상호관련됨을 표시한다. 현재의 연구들은 또한, 4번의 수송물들을 수령한 환자들이 치료 동안에 실질적으로 더 높은 환자 수용 상태를 보이고, 더 많은 양을 복용하며, 임상 연구들과 일치하는 결과들을 보이고, 주관적인 제3자 논의들에 기초하여 향상된 결과들을 나타낸다는 것을 표시한다.

[0061] 다른 양상에서, 시스템이 정보 필드(들)에 대한 액세스를 제공하여서, 하나 이상의 필드들 또는 필드들의 결합들에 따라 또는 하나 이상의 레벨들(예컨대, 의사, 환자, 보험사, 치료 타입)로 필드들이 뷰잉 및 소팅될 수 있다. 이러한 특징은 사용자가 다양한 목적들을 위해 정보를 액세스, 구성 및 분석하도록 허용한다. 이러한 특징들은 약물 제조 및 선적의 계획 및 배송에 대한 자유 약물 프로그램들 및 환자 대변인 프로그램들의 개발과 같은 관리 및 비즈니스 목적들을 위해 특히 유용할 수 있다. 시스템은 사용자 인터페이스를 갖게 구성될 수 있으며, 이는 사용자가 다양한 목적들을 위해 사용될 수 있는 커스텀 리포트를 생성하도록 허용한다. 예컨대, 커스텀 리포트들은, 추가의 임상 연구들에서 사용될 수 있거나 또는 시스템을 활용하는 다양한 엔티티들에 관심이 있을 수 있는 최적의 데이터 요건들 또는 관련 알고리즘들을 식별하기 위해 사용될 수 있다. 추가로, 커스텀 리포트들은, 트랜잭션, 관리 및 비즈니스 프로세스들을 포함한, 치료에 관한 임의의 팩터를 분석하기 위해 또는 다양한 다른 팩터들을 분석하기 위해 유용할 수 있다.

[0062] 본 발명에 따른 예시적 방법들이 도 7-8에 예시된다. 도 7의 예시적 실시예에서, 방법은 사용자가, 환자, 의사, 약물, 약물 치료, 보험사 또는 다양한 선적 또는 관리 프로세스에 관한 정보를 포함하는(그러나, 이에 한정되지 않음) 복수의 정보 필드들을 시스템에 입력하는 단계를 포함한다. 그 다음으로, 복수의 정보 필드들은, 정보 필드들이 중앙에 저장되거나 또는 다른 방식으로 중앙 액세스가능하도록, 시스템에 의해 저장되고, 그리고 시스템의 프로세싱 유닛을 사용하여 적절한 개입들을 식별하기 위해 정보 필드들이 분석될 수 있도록 필드들이 서로 관련된다. 그 다음으로, 사용자는 시스템의 프로세서 및 시스템의 하나 이상의 알고리즘들을 사용하여, 제1 필드와 연관된 적어도 제2 필드(예컨대, 의사 및/또는 약물)와 특정 속성 또는 결과(예컨대, 치료 결과) 간의 관련성에 기초하여 제1 필드(예컨대, 환자 정보)를 결정한다. 그 다음으로, 사용자는 임무부여된 개입, 예측, 통지, 보고 또는 히스토리의 형태일 수 있는 하나 이상의 정보 필드들을 가진 정보 출력을 시스템으로부터 수신한다. 이러한 방법이 본원에서 설명된 실시예들 중 임의의 실시예에서 설명되는 변형들 및 특징들 중 임의의 것을 포함할 수 있음이 이해된다.

[0063] 도 8의 예시적 실시예에서, 시스템은 환자, 의사, 약국, 보험 또는 건강 관리 행정에 관한 하나 이상의 정보 필드들을 수신하고; 그 다음으로, 시스템은 하나 이상의 레벨들로 분석을 허용하는 하나 이상의 정보 필드들을 관련시킨다. 그 다음으로, 시스템은 환자 수용 상태, 치료 결과 또는 비즈니스 또는 관리 양상과 연관된 원하는 속성 또는 결과와 하나 이상의 정보 필드들 간의 관련성에 기초하여 개입을 결정한다. 그 다음으로, 시스템은 원하는 속성을 용이하게 하거나 또는 원하는 속성에 관한 정보를 출력하기 위해 시스템에 의해 결정된 바와 같이, 적절한 엔티티에게 개입을 임무부여한다. 선택적으로, 시스템은 개입이 수행되는 것을 보장하기 위해, 그리고 선택적으로는, 치료를 알리고 그리고 치료를 개선하기 위해 추가의 정보 필드로서 관련 데이터베이스에 개입의 결과가 피드백될 수 있는 것을 보장하기 위해, 임무부여된 개입 및/또는 임무부여된 개입의 결과를 추적하도록 구성될 수 있다.

[0064] 도 9의 예시적 실시예에서, 시스템은: 복수의 상이한 정보 시스템들(예컨대, 약국, 의료 시설들, 보험사 정보 시스템들)로부터의 환자 또는 치료에 관한 복수의 정보 필드들을 액세스하는 단계; 시스템의 관련 데이터베이스를 사용하여 정보 필드들을 관련시키고, 정보 필드들의 관련성에 기초하여 개입을 결정하는 단계; 시스템을 통해서 개입과 연관된 복수의 태스크들을 결정하고, 특정 시퀀스 및/또는 타이밍에 따라 다수의 상이한 엔티티들에게 복수의 태스크들을 임무부여하거나 그리고/또는 복수의 태스크들을 수행하는 단계; 및 복수의 태스크들 중 제1 태스크에 관해 수신된 정보에 기초하여 제2 태스크의 성과에 관한 통신을 출력하는 단계를 포함하는 방법을 수행한다.

[0065] 도 10의 예시적인 실시예에서, 시스템은, 약국 정보 시스템에 저장된 치료에 관한 정보 필드를 액세스하고, 의료 시설 정보 시스템에서 환자 스케줄에 관한 정보 필드를 액세스하는 단계; 처방 복용량(예컨대, 낮은 복용량) 및/또는 환자 스케줄(예컨대, 후속 조치의 부족)에 기초하여 개입이 필요하다고 결정하고, 결정된 개입에 응답하여 복수의 태스크들을 결정하는 단계; 특정 시퀀스 및/또는 타이밍에 따라 다수의 상이한 엔티티들에게 복수의 태스크들을 임무부여하는 단계; 복수의 태스크들 중 제1 태스크의 성과에 관한 정보(예컨대, 후속 조치의 부족에 대해 질의하도록 임무부여된 환자 대변인으로부터 확인)를 수신한 이후에 복수의 태스크들 중 제2 태스크의 성과를 개시하는 통신(예컨대, 의사를 교육하기 위해 필드 대표에 통신)을 출력하는 단계; 및 복수의 태스크들 중 일 태스크의 성과에 관한 정보/확인을 수신할 때까지 처방을 기다리고 약국 정보 시스템에 기다릴 것을 통신하는 단계를 포함하는 방법을 수행한다.

[0066] 도 11의 예시적인 실시예에서, 시스템은, 약국 정보 시스템에서 표시되는 복용량의 변경에 관한 정보 필드를 액세스하는 단계; 환자에 의한 부작용들에 대한 질의 및/또는 관련한 후속 조치 실험 결과들을 결정하기 위해 필요한 개입을 결정하고, 그 개입과 연관된 제1 및 제2 태스크를 결정하는 단계; 제1 및 제2 태스크들을 수행하거나 그리고/또는 임무부여하는 단계 ― 제1 태스크는 처방에 대한 기다림을 포함하고, 제2 태스크는 부작용들에 대한 질의 및/또는 후속 조치에 관한 정보에 대한 요청을 포함함 ―; 처방의 기다림에 관해 약국 정보 시스템에 통신을 출력하고, 부작용들 및/또는 후속 조치 실험 결과들에 관해 질의하기 위해 약사에게 통신을 출력하는 단계; 및 환자에 의한 부작용들에 대한 질의 및/또는 만족스런 후속 조치 실험 결과들을 표시하는 정보가 수신될 때까지 시스템에 의한 처방 기다림을 유지시키는 단계를 포함하는 방법을 수행한다.

[0067] 본원에 설명된 예들은 본원에 설명된 기본 개념들 중 일부의 예시적인 것이지만, 이러한 이점들은, 종래의 치료 방법들이 인지하거나 해결하는데 실패하였고 그렇지 않았다면 다수의 환자들이 최적의 치료를 받지 못하게 했을 위험 팩터들 및 훨씬 더 복잡한 위험 팩터들 간의 상호작용들까지 확장된다는 것이 인식된다. 위에 설명된 실시예들은 명확한 이해를 위해 그리고 예시로서 다소 상세히 설명되었으며, 다양한 적응들, 변형들, 및 변경들이 당업자들에게 명백할 것이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 오직 첨부된 청구항들에 의해서만 제한된다.

Claims (34)

1. 관련 데이터베이스를 가지며 하나 이상의 전자 디바이스들에 커플링되는 시스템을 통해, 쿠싱 증후군(Cushing's syndrome) 환자에 대한 약물 프로토콜을 관리하는 방법으로서, 상기 약물 프로토콜은 상기 쿠싱 증후군 환자에 대한 미페프리스톤(mifepristone)의 투여를 포함하고, 상기 방법은,
   상기 시스템에 의해 액세스 가능한 복수의 상이한 정보 시스템들로부터의 하나 이상의 정보 필드들을 액세스하는 단계 ― 복수의 정보 필드들은 환자 식별자, 환자 특징, 치료 요법, 재-조제(refill) 히스토리, 부담금 정보, 의사 정보, 트랜잭션 날짜, 보험/의료 보험 정보, 위치 정보, 지리적 정보, 증상 보고, 환자 또는 의사 통신, 또는 이들의 임의의 조합 중 임의의 것을 포함함 ―;
   상기 시스템을 이용하여, 원하는 결과를 달성하기 위해 개입(intervention)의 필요성이 있는 환자들 또는 환자들의 의사들을 식별하는 단계 ― 상기 개입의 필요성은, A) 다수의 재-조제들, 스케줄된 예약이 없음, 다가올 검사 요청이 없음, 및 환자가 노령임과 함께 높은 시작 투여량이 결합된 것을 상기 시스템에 의해 식별하거나, 또는 B) 다수의 재-조제들 및 스케줄된 예약이 없음과 함께 낮은 시작 투여량을 시스템에 의해 식별하는 것에 의해 결정되고, 상기 원하는 결과는 개선된 환자 수용 상태, 개선된 치료 효과, 개선된 환자 결과, 치료 요법에 대한 개선된 준수(adherence), 치료 요법 업데이트에 대한 개선된 준수, 및 치료 요법 수정에 대한 개선된 준수 중 하나 이상을 포함함 ―;
   상기 개입을 처리하기 위한 복수의 태스크들(tasks)을 결정하는 단계; 및
   상기 원하는 결과를 용이하게 달성하게 하기 위해, 상기 하나 이상의 전자 디바이스들을 갖는 하나 이상의 상이한 엔티티들에게 개입 경고 또는 정보 통신을 출력하여 상기 복수의 태스크들을 임무부여(tasking)하거나 그리고/또는 상기 복수의 태스크들을 수행함으로써, 상기 개입을 임무부여하는 단계를 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 태스크들은 특정 시퀀스 및/또는 타이밍에 따라 수행되도록 상기 시스템에 의해서 결정되는, 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 개입을 임무부여하는 단계는, 상기 특정 시퀀스 및/또는 타이밍에 따라 상이한 엔티티들에게 상기 복수의 태스크들을 임무부여하는 단계를 포함하는, 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 개입을 임무부여하는 단계는 상기 복수의 태스크들 중 제2 태스크를 임무부여하기 이전에 상기 복수의 태스크들 중 제1 태스크에 관한 정보 및/또는 확인을 수신함으로써 태스크들의 성과를 조정하는 단계를 포함하는, 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 개입은 상기 복수의 태스크들 중 하나 이상의 태스크들에서 상기 시스템에 의해 수신되는 정보에 기초하여 상기 시스템에 의해 결정되는 치료의 변경에 대응하는, 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 상이한 정보 시스템들은 약국 정보 시스템을 포함하고,
   상기 복수의 태스크들 중 제1 태스크는 후속 조치 혈액 검사를 포함하고,
   상기 개입은 상기 제1 태스크에 관한 정보가 상기 시스템에 의해서 수신될 때까지 상기 약국 정보 시스템에 통신을 출력함으로써 상기 시스템에 의한 치료와 연관되는 약물의 처방을 기다리게 하는 것을 포함하는, 방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 처방을 기다리게 하는 것은 상기 제1 태스크에 관해 수신되는 정보에 기초하여 상기 시스템에 의해 제거되고,
   상기 정보는 상기 환자의 후속 조치 실험 결과에 대응하는, 방법.
8. 제6항에 있어서,
   상기 약물은 글루코코르티코이드 수용체 길항제들을 포함하는, 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 개입을 임무부여하는 단계는 상기 개입을 수행할 개인, 포지션 또는 컴퓨터 디바이스를 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
10. 삭제
11. 제1항에 있어서,
    개입 경고 출력을 수신하는 하나 이상의 컴퓨터화된 디바이스들은 전화기, 모바일 개인용 디바이스, 사용자 인터페이스 단말기 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 방법.
12. 제1항에 있어서,
    경고 출력은 전자 통신, 표시자 또는 이들의 조합을 포함하는, 방법.
13. 제1항에 있어서,
    상기 개입은 하나 이상의 컴퓨터화된 디바이스들에 의해 수행되는 자동화된 태스크를 포함하는, 방법.
14. 제1항에 있어서,
    상기 개입 경고는 환자 또는 환자 대변인과 연관되는 하나 이상의 컴퓨터화된 디바이스들에 출력되는, 방법.
15. 제1항에 있어서,
    상기 개입 경고는 치료 의사, 의료 시설, 의료 관리자, 보험사, 또는 이들의 임의의 조합과 연관되는 하나 이상의 컴퓨터화된 디바이스들에 출력되는, 방법.
16. 제1항에 있어서,
    상기 개입 경고를 출력하는 것은 상기 개입 경고의 예정된 수신측을 식별하는 것 및 상기 예정된 수신측에 태스크를 할당하는 것을 포함하는, 방법.
17. 제16항에 있어서,
    상기 예정된 수신측은 약사이고,
    상기 할당되는 태스크는 상기 치료 요법을 평가/관리/업데이팅하기 위해서 환자의 의사에게 연락하는 것을 포함하는, 방법.
18. 제16항에 있어서,
    상기 예정된 수신측은 제조자 대표를 포함하고,
    상기 태스크는 약물 프로토콜 또는 치료 요법에 관한 정보를 논의하기 위해 의사에게 연락하는 것을 포함하는, 방법.
19. 제16항에 있어서,
    상기 예정된 수신측은 상기 환자에 특정적인 프로그램과 연관된 제3자이고,
    상기 태스크는 상기 치료 요법을 논의/관리하기 위해서 환자에게 연락하는 것을 포함하는, 방법.
20. 제16항에 있어서,
    상기 예정된 수신측은 자동화된 시스템이고,
    상기 태스크는 상기 치료 요법에 관련해 의사 또는 환자로의 통신을 생성하는 것을 포함하는, 방법.
21. 제1항에 있어서,
    상기 약물의 프로토콜은 스테로이드 및/또는 호르몬 치료에 관련되는, 방법.
22. 삭제
23. 쿠싱 증후군 환자에 대한 약물의 투여를 활용하는 약물 치료를 관리하기 위한 시스템으로서, 상기 약물의 투여는 미페프리스톤의 투여를 포함하고, 상기 시스템은,
    상기 시스템에 의해 액세스되는 다수의 상이한 정보 시스템들에 저장된 상이한 정보 필드들 간의 관련성을 저장하는 데이터베이스 구성 ― 하나 이상의 정보 필드들은 환자 식별자, 환자 특징, 치료 요법, 재-조제 히스토리, 부담금 정보, 의사 정보, 트랜잭션 날짜, 보험/의료 보험 정보, 위치 정보, 지리적 정보, 증상 보고, 환자 또는 의사 통신, 또는 이들의 임의의 조합 중 임의의 것을 포함함 ―;
    관련 데이터베이스가 존재하는 하나 이상의 서버들을 포함하고,
    상기 시스템은 메모리에 레코딩된 명령들을 갖는 프로세싱 유닛을 더 포함하고,
    상기 명령들은,
    상기 하나 이상의 정보 필드들 또는 그들의 임의의 조합에 액세스하여 원하는 결과에 관련시키고 ― 상기 원하는 결과는 개선된 환자 수용 상태, 개선된 치료 효과, 개선된 환자 결과, 치료 요법에 대한 개선된 준수(adherence), 치료 요법 업데이트에 대한 개선된 준수, 및 치료 요법 수정에 대한 개선된 준수 중 하나 이상을 포함함 ―;
    원하는 결과를 달성하기 위해 개입의 필요성을 결정하고 ― 상기 개입의 필요성은, A) 다수의 재-조제들, 스케줄된 예약이 없음, 다가올 검사 요청이 없음, 및 환자가 노령임과 함께 높은 시작 투여량이 결합된 것을 상기 시스템에 의해 식별하거나, 또는 B) 다수의 재-조제들 및 스케줄된 예약이 없음과 함께 낮은 시작 투여량을 시스템에 의해 식별하는 것에 의해 결정됨 ―; 그리고
    상기 원하는 결과를 용이하게 달성하게 하기 위해, 하나 이상의 전자 디바이스들에게 개입 경고를 출력함으로써 상기 개입을 임무부여하도록 구성되는, 시스템.
24. 제23항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛 및 상기 데이터베이스 구성과 통신적으로 커플링되는 사용자 인터페이스를 더 포함하고,
    상기 사용자 인터페이스는 정보 필드들의 입력 및/또는 상기 개입 경고의 출력을 용이하게 하도록 구성되는, 시스템.
25. 제23항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 상기 정보 필드들을 수신되는 결과와 관련시킴으로써 상기 하나 이상의 정보 필드들 또는 이들의 임의의 조합과 상기 원하는 결과 간의 관련성을 결정하도록 구성되는, 시스템.
26. 제23항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 관련 알고리즘 입력을 상기 시스템에 인가함으로써 상기 하나 이상의 정보 필드들 또는 이들의 임의의 조합과 상기 원하는 결과를 관련시키도록 구성되는, 시스템.
27. 제23항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 하나 이상의 타입들의 개입들을 선택하고 결정된 개입 타입에 기초하여 복수의 전자 디바이스들로부터 하나 이상의 전자 디바이스들을 선택하도록 추가로 구성되는, 시스템.
28. 제23항에 있어서,
    상기 하나 이상의 전자 디바이스들은 컴퓨터, 개인용 전자 디바이스, 스마트폰, 시각 또는 청각 표시자 중 임의의 것을 포함하는, 시스템.
29. 제23항에 있어서,
    상기 개입 경고는 이메일, 텍스트, 청각 또는 시각 표시자, 또는 이들의 임의의 조합 중 임의의 것을 포함하는, 시스템.
30. 제23항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 상기 하나 이상의 정보 필드들 및/또는 정보 필드들에 관한 관련 데이터베이스를 동적으로 업데이팅하도록 구성되는, 시스템.
31. 제23항에 있어서,
    상기 약물은 스테로이드를 포함하고 및/또는 호르몬 치료에 관련되는, 시스템.
32. 삭제
33. 관련 데이터베이스를 갖는 정보 시스템을 사용하여 쿠싱 증후군 환자에 대한 약물 프로토콜을 관리하는 방법으로서, 상기 약물 프로토콜은 미페프리스톤의 투여를 포함하고, 상기 방법은,
    환자 또는 치료에 관한 복수의 정보 필드들이 저장된 복수의 상이한 정보 시스템들로부터의 상기 복수의 정보 필드들을 액세스하는 단계;
    상기 시스템의 관련 데이터베이스를 사용하여 상기 복수의 정보 필드들을 관련시키고, 원하는 결과를 용이하게 달성하게 하기 위해 상기 복수의 정보 필드들의 관련성에 기초하여 개입의 필요성을 결정하는 단계 ― 상기 개입의 필요성은, A) 다수의 재-조제들, 스케줄된 예약이 없음, 다가올 검사 요청이 없음, 및 환자가 노령임과 함께 높은 시작 투여량이 결합된 것을 상기 시스템에 의해 식별하거나, 또는 B) 다수의 재-조제들 및 스케줄된 예약이 없음과 함께 낮은 시작 투여량을 시스템에 의해 식별하는 것에 의해 결정되고, 상기 원하는 결과는 개선된 환자 수용 상태, 개선된 치료 효과, 개선된 환자 결과, 치료 요법에 대한 개선된 준수(adherence), 치료 요법 업데이트에 대한 개선된 준수, 및 치료 요법 수정에 대한 개선된 준수 중 하나 이상을 포함함 ―;
    상기 시스템을 통해 상기 개입과 연관된 복수의 태스크들을 결정하는 단계; 및
    특정 시퀀스 및/또는 타이밍에 따라 다수의 상이한 엔티티들에게 상기 복수의 태스크들을 임무부여하거나, 그리고/또는 상기 복수의 태스크들을 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
34. 제33항에 있어서,
    상기 약물은 글루코코르티코이드 수용체들을 포함하는, 방법.

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