KR102549261B1 - 분산형 데이터베이스를 갖는 의료 디바이스 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
의료 디바이스 시스템(10)은 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f); 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)와 동작하는 복수의 의료 디바이스들(12); 및 각각의 의료 디바이스(12)와 연관된 로직 구현기(20) ― 각각의 로직 구현기(20)는 상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)에 액세스하도록 프로그래밍되어, 시스템(10)의 각각의 의료 디바이스(12)는 주기적으로 (i) 처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터 중 적어도 하나를 상기 다른 의료 디바이스들(12) 각각으로 전달하고, 그리고 (ii) 상기 다른 의료 디바이스들(12) 각각으로부터 처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터 중 적어도 하나를 리트리브 ― 를 포함한다.
Description
본 개시물은 일반적으로 컴퓨터 네트워크들에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 개시물은 유체들을 펌핑하는 의료 디바이스들을 위한 컴퓨터 네트워크들에 관한 것이다.
혈액투석(hemodialysis)("HD")은 일반적으로, 환자의 혈액으로부터 노폐물들을 제거하기 위하여 확산을 이용한다. 혈액과, 투석액(dialysate)으로 칭해진 전해질 용액 사이의 반-투과성 투석기(semi-permeable dialyzer)에 걸쳐 발생하는 확산적 경도(diffusive gradient)는 확산을 야기시킨다.
혈액여과(hemofiltration)("HF")는 환자의 혈액으로부터의 독소들의 대류적 수송(convective transport)에 의존하는 대안적인 신장 대체 요법(renal replacement therapy)이다. 이 요법은 치료 동안에 치환 또는 대체 유체를 체외 회로에 추가함으로써(전형적으로 이러한 유체의 10 내지 90 리터(liter)) 달성된다. 치환 유체 및 치료들 사이에 환자에 의해 누적된 유체는 HF 치료의 과정 동안에 초미세여과(ultrafilter)되어, 중간 및 대형 분자들을 제거함에 있어서 특히 유익한 대류성 수송 메커니즘을 제공한다(혈액투석에서는, 투석 세션들 사이에서 얻어진 유체와 함께 제거된 작은 양의 노폐물이 있지만, 그러나, 그 초미세여과액(ultrafiltrate)의 제거로부터의 용질 항력(solute drag)은 전형적으로 대류적 클리어런스(convective clearance)를 제공하기 위하여 충분하지 않음).
혈액투석여과(hemodiafiltration)("HDF")는 대류적 및 확산적 클리어런스들을 조합하는 치료 양상이다. HDF는 표준적인 혈액투석과 유사하게, 투석기를 통해 투석액을 유동시켜서, 확산적 클리어런스를 제공한다. 게다가, 치환 용액은 체외 회로에 직접적으로 제공되어, 대류적 클리어런스를 제공한다.
상기 양상들은 투석 머신(dialysis machine)에 의해 제공된다. 머신들은 센터에서 또는 환자의 집에서 제공될 수 있다. 센터에서 제공된 투석 머신들은 다수의 환자들을 위하여 하루에 다수 회 이용된다. 처방 입력 데이터는 치료 전에 투석 머신들로 입력되는 한편, 치료 출력 데이터는 치료 동안 그리고 치료 후에 투석 머신들로부터 수집된다. 데이터는 환자의 치료가 시간 경과에 따라 어떻게 진행되고 있는지를 추적하기 위하여 병원에 유용하여, 치료는 필요할 경우에 수정될 수 있다. 데이터는 또한, 특정 머신이 어떻게 수행하고 있는지를 보기 위하여 유용하다. 예를 들어, 데이터가 특정 머신이 상이한 환자들과의 다수의 치료들 동안에 동일한 이유에 대하여 경보하고 있다는 것을 표시할 경우, 병원은 문제가 환자들이 아니라 머신에 있는 것으로 결정할 수도 있다. 데이터는 또한, 청구 및 상환의 목적들을 위한 근거로서 유용하다. 데이터는 얼마나 많은 상이한 약물들 또는 용액들(예컨대, 헤파린(heparin) 또는 염분(saline)) 및 일회용품들이 치료 동안에 소비되는지를 추적할 수 있어서, 병원은 그 다음으로, 소비된 재료들에 대한 적당한 양에 대하여 청구할 수 있고 상환될 수 있다.
다수의 치료들 동안에 다수의 투석 머신들로부터 치료 데이터를 수집하는 중앙집중식 서버들을 설치하는 것이 알려져 있다. 중앙 서버들이 제공하는 단점들은 많다. 첫째, 중앙 서버들은 상당한 하드웨어 및 설치 비용들로 귀착된다. 둘째, 중앙 서버들은 설치하고 유지하기 위하여 다량의 컴퓨터 경험을 요구한다. 많은 병원들은 중앙집중화된 데이터 시스템들에 대한 정보 기술(information technology)("IT") 지원을 간단하게 가지지 않는다. 많은 경우들에 있어서의 이 단점들은, 병원들이 자동화된 데이터 수집 시스템들을 이용하는 것이 아니라, 데이터를 수동으로 수집하는 것으로 귀착되고, 이것은 시간 소모적이고 에러가 용이하다. 예를 들어, 많은 백엔드(backend) 소프트웨어 시스템들은 투석 머신들로부터 접속해제되어, 수동으로, 그리고 공간 및 시간 양자의 점에서 주의를 하지 않고 투석 관련된 정보를 핸들링하고, 이것은 시간 소비적이고 고장이 용이하다. 그것은 이러한 그리고 다른 타입들의 데이터 수집이 머신 및 치료에 더 근접하게 수행될 수 경우에 유리할 것이다.
따라서, 의료 디바이스들을 위한 개선된 데이터 네트워크에 대한 필요성이 존재한다.
본 개시물은 혈액투석("HD"), 혈액여과("HF"), 혈액투석여과("HDF"), 복막투석(peritoneal dialysis)("PD"), 격리된 UF("UF") 및 지속적 신장 대체 요법(continuous renal replacement therapy)("CRRT"), 저속의 지속적 초미세여과(slow continuous ultrafiltration)("SCUF"), 지속적 정맥-정맥 혈액투석(continuous veno-venous hemodialysis)("CVVHD"), 지속적 정맥-정맥 혈액여과(continuous veno-venous hemofiltration)("CVVH"), 및 지속적 정맥-정맥 혈액투석여과(continuous veno-venous hemodiafiltration)("CVVHDF")를 수행하는 신부전 요법(renal failure therapy) 시스템 및 방법과 같은 의료 디바이스들을 위한 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법을 제공한다. 따라서, 본원에서 이용된 바와 같은 "신부전 요법"은 HD, HF, HDF, PD, UF, 및 CRRT(CRRT의 SCUF, CVVHD, CVVH, 및 CVVHDF 버전들을 포함함) 중의 임의의 하나, 또는 그보다 더 많은 것, 또는 전부를 포함하도록 의도된다. 본 개시물은 신부전 요법 시스템들에 주로 초점을 맞추지만, 그것들로 제한되지는 않는다. 본원에서 설명된 네트워크 시스템 및 방법은 약물 전달 펌프들(예를 들어, 정맥주입(intravenous)("IV") 펌프들, 주사기 펌프들, 대용량 펌프(large volume pump)("LVP")들, 셔틀 펌프(shuttle pump)들, 연동(peristaltic) IV 펌프들, 및 그 임의의 조합을 포함함) 및 성분채집(apheresis) 머신들과 같은 다른 의료 디바이스들에 적용된다.
하나의 주요 실시형태에서, 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템은 병원 또는 다른 그룹 세팅 또는 클러스터(cluster)에서 위치된 다수의 신부전 요법 머신들 사이에 형성된 로컬 영역 네트워크(local area network)("LAN")를 포함하고, 여기서, 분산형 데이터베이스 시스템은 병원의 중앙집중식 서버, 데이터베이스, 백본(backbone) 네트워크, 또는 광역 네트워크(wide area network)("WAN")와 인터페이싱할 필요가 없다. 실제로, 분산형 데이터베이스 시스템의 네트워크는 병원의 백본 네트워크일 수 있다. 분산형 데이터베이스 시스템은 단독형(stand-alone)이고, 시스템을 호스팅하기 위한 기능성의 전부는 각각의 투석 머신 내에서 제공될 수 있다. 각각의 신부전 요법 머신은, 궁극적으로, 케이블을 통해 또는 무선으로 분산형 데이터베이스 시스템과 통신하는, 메모리 디바이스와 함께 동작하는 제어 프로세스를 가진다.
분산형 데이터베이스 시스템의 하나의 주요 실시형태는 네트워크 라우터(network router)를 가지는 LAN을 이용하지만, LAN이 이러한 라우터를 이용하는 것이 필요하지는 않다는 것이 인식되어야 한다. 그 대신에, LAN은 대안적으로, 애드-혹(ad-hoc) 네트워크 또는 전력선 네트워크와 같은 상이한 타입의 네트워크일 수 있다. 본원에서 이용된 바와 같이, LAN은 네트워크 라우터 타입들, 이더넷(Ethernet) 타입들, 무선 타입들, 애드-혹 타입들, 전력선 타입들, 당업자들에게 알려진 다른 것들, 미래에 개발된 다른 것들, 및 그 조합들을 포함한다.
분산형 데이터베이스 시스템의 머신들은 하나의 실시형태에서 동일한 의료적으로 관련된 데이터에 각각 액세스할 수 있고, 여기서, 의료적으로 관련된 데이터는 (i) 처방 입력 파라미터들 또는 데이터(예컨대, 머신 동작 파라미터들), (ii) 치료 출력 데이터(예컨대, 제거된 UF, 이동된 총 혈액량, 소비된 총 투석 유체 용량, 소비된 헤파린 용량, 경보들, 및 치료 유효성 측정들 KtV 등), (iii) 기술적 입력 데이터(예컨대, 교정들, 경보 한계들 등), (iv) 기술적 출력 데이터(예컨대, 실제적인 컴포넌트 사용량, 센서 측정들 등), 및 (v) 관리 데이터(예컨대, 물품목록 데이터 및 인력관리 데이터)를 포함하지만, 이것으로 제한되지는 않는다. 일반적으로, 데이터 (i) 및 (ii)는 시간 경과에 따른 환자의 치료를 평가하기 위하여 도움이 되는 반면, 데이터 (iii) 및 (iv)는 특정 머신이 어떻게 수행하고 있는지를 평가하기 위하여 도움이 된다. 데이터 (v)는 병원이 원활하게 그리고 효율적으로 작동하는 것을 돕는다.
처방 입력 파라미터들은 또한, 분산형 데이터베이스 시스템의 임의의 머신 상에서 수행된 하나 이상의 치료들 동안에 이용된 임의의 그리그 모든 유체 유량(flowrate), 압력 경보 한계들, 용량, 온도, 전도율, 도즈(dose), 치료 시간 등의 세팅들을 포함할 수 있다. 처방 입력 파라미터들은 환자가 취하는 것으로 추정되는 임의의 약물들, 및 환자가 치료와 관련하여 이용하는 것으로 추정되는 임의의 공급품들, 예컨대, 임의의 의료 전달 약물, 헤파린과 같은 항응고제(anticoagulant), 염분, Epogen™과 같은 적혈구조혈 자극제(Erythropoietin stimulating agent)("ESA"), 철분 보충물(iron supplement)들, 칼륨 보충물들, 이용된 중탄산염(bicarbonate), 이용된 산 농축물(acid concentrate), 이용된 투석기 등을 더 포함할 수 있다.
치료 출력 데이터는 또한, 임의의 그리고 모든 감지되거나 레코딩된 데이터, 예컨대, 분산형 데이터베이스 시스템의 머신 상에서 수행된 치료 동안에 실제적으로 달성된, 실제적인 유체 유량, 압력, 치료 유체 용량, 온도 전도율, 투석 또는 약물 전달 도즈, 치료 시간, UF 용량 등일 수 있다. 치료 출력 데이터는 치료 동안에 생성된 임의의 경보들 또는 경고들을 더 포함할 수 있다. 또한, 치료 출력 데이터는 혈압, 환자 온도, 환자 체중, 환자 포도당 레벨과 같은 임의의 생리적 데이터뿐만 아니라, 치료 동안에 레코딩된 메스꺼움(nauseousness), 두부 경중감(Iight-headedness), 졸음 등과 같은 주관적인 느낌들도 포함할 수 있다(머신(예컨대, 투석 또는 약물 전달 머신)에 의해, 또는 하나 이상의 원격 감지 장비에서 감지된 임의의 생릭적 데이터를 포함함).
각각의 머신은 의료적으로 관련된 데이터를 분산형 데이터베이스 시스템 상의 다른 머신들로 브로드캐스팅할 수 있다. 그리고 이하에서 논의된 바와 같이, 조작자는 병원의 임의의 환자 및 임의의 다른 머신의 스테이터스(status)에 관한 정보를 획득하기 위하여 분산형 데이터베이스 시스템의 임의의 머신을 이용할 수 있다. 그러나, 분산형 데이터베이스 시스템의 각각의 머신은 시스템의 모든 데이터, 또는 각각의 다른 머신과 동일한 데이터에 액세스해야 하는 것은 아니어서, 머신들 또는 머신들의 그룹들이 시스템의 전부보다 더 적은 의료적으로 관련된 데이터에 그 대신에 액세스하는 것을 허용한다는 것이 인식되어야 한다.
분산형 데이터베이스 시스템은 심지어 매우 다량의 메모리 스토리지(storage)가 상대적으로 덜 비싸다는 사실을 이용한다. 따라서, 분산형 데이터베이스 시스템은 일부 주기적인 것에 기초하여, 또는 실시간으로 머신들의 데이터의 적어도 일부를 복사하여, 각각의 머신이 그 메모리 디바이스에서 저장된 동일하거나, 가상적으로 동일한 데이터를 가진다. 실시간일 경우, 분산형 데이터베이스 시스템은 진행 중인 치료들이 중단되지 않도록, 오직 어떤 타입들의 데이터를 분산시키는 것으로 제한될 수도 있다. 예를 들어, 머신들은 제 1 머신에서 환자에게 주의를 기울이는 간호사가 경보가 제 2 머신에서 발생하고 있다는 것을 제 1 머신에서 볼 수 있도록, 경보 정보를 오직 분산시키는 것으로 제한될 수도 있다. 예에서, 머신들은 치료들이 완료된 후에, 그 벌크 치료 출력 데이터를 나중에 교환할 수 있다.
실시간 데이터 공유는 대안적으로 더 비싸서, 제 1 머신에서의 간호사 또는 임상의(clinician)는 분산형 데이터베이스 시스템의 다른 머신들에 관한 치료 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 임상의가 모든 진행 중인 치료들의 스테이터스를 신속하게 관측하는 것을 허용하는 임상의의 요약 화면을 제공하는 것이 고려된다. 예를 들어, 의료 디바이스의 주 치료 스크린은, 눌러질 때, 임상의를 임상의의 요약 화면으로 데리고 가는 "병원 개요" 버튼을 제공할 수 있다. 일단 그 스크린에 있으면, 임상의는 머신의 현재의 상태(예컨대, 작동중, 일시정지, 경보 상태 하에 있음, 또는 이용 중이지 않음), 경과된 치료 시간, 남아 있는 치료의 시간, 수집된 UF의 양, 및 경보 이력 등과 같은, 분산형 데이터베이스 시스템의 각각의 다른 머신에 대한 실시간 또는 현재 일자의 정보를 신속하게 볼 수 있다.
시스템은 다수의 요약 화면들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 의료 디바이스의 주 치료 스크린은, 눌러질 때, 사용자를 예를 들어, "병원 개요" 버튼, "환자 개요" 버튼, "재고품 유지 개요" 버튼, "인력관리 개요" 버튼과 같은 다수의 개요 버튼들을 가지는 스크린으로 안내하는 "개요" 버튼을 제공할 수 있다. "환자 개요" 버튼은, 눌러질 때, (병원의 전부, 또는 치료를 현재 받고 있는 사람들만에 대한) 환자들의 리스트로 안내하고, 여기서, 리스트 상의 임의의 환자 이름을 누르는 것은 그 환자에 전용된 스크린으로 안내한다. 이에 따라, 간호사 또는 임상의는 분산형 데이터베이스 시스템에서의 임의의 머신으로부터 전용 환자 스크린에 도달할 수 있다. "재고품 유지 개요" 버튼은, 눌러질 때, 공급 명칭들, 각각의 공급의 얼마나 많은 것이 재고품인지, 그리고 각각의 공급의 얼마나 많은 것이 이월 주문 중인지를 열거하는 재고품 요약 화면으로 안내할 수 있다. "인력관리 개요" 버튼은, 눌러질 때, 병원과 연관된 모든 임상의들, 간호사들, 및 의사들, 및 어느 사람들이 현재 병원에 있는지, 그 교대(shift) 시간들, 그 기술적 전공들 등을 열거하는 "인력관리 개요" 스크린으로 안내한다.
"재고품 개요" 및 "인력관리 개요" 스크린들은 분산형 데이터베이스 시스템에 접속된 상이한 머신들 또는 다른 장비가 어떻게 동일한 데이터를 모두 공유해야 하는 것은 아닌지의 양호한 예들이다. 여기서, 하나 이상의 백엔드 컴퓨터는 예컨대, 각각의 일자의 종료 시에 재고품 개요 및/또는 인력관리 개요 정보를 업데이트하기 위하여 이용될 수도 있다. 하나 이상의 백엔드 컴퓨터는 분산형 데이터베이스 시스템의 각각의 머신과 그 업데이트된 재고품 개요 및/또는 인력관리 개요 정보를 공유할 수 있지만, 그러나, 하나 이상의 백엔드 컴퓨터는, 머신들에 제공되고 머신들로부터 수신되는, 위에서 열거된 다른 타입들의 의료적으로 관련된 데이터에 액세스할 필요가 없다.
개요 정보는 실시간 정보일 수도 있거나 실시간 정보가 아닐 수도 있다. 예를 들어, 임상의 요약 화면은 분산형 데이터베이스 시스템을 채용하는 머신들 상에서 치료되고 있는 상이한 환자들에 대한 예컨대, 치료 출력 데이터의 실시간 데이터 전송을 수반할 수도 있다. 재고품 개요 정보는 다른 한편으로, 현재일 수 있지만, 반드시 분(minute)에 이르는 것은 아닌 정보일 수 있다. 예를 들어, 정보는 하나의 실시형태에서, 투석기가 물품목록으로부터 빼내어질 때에 즉시 업데이트되는 것이 아니라, 그 대신에 일자의 종료 시에 업데이트되고, 여기서, 그 일자 동안에 이용된 투석기들의 총 수는 물품목록으로부터 감산된다.
하나의 실시형태에서, 간호사 또는 임상의와 같은 사용자는 인증되어야 할 식별정보를 입력해야 하고, 방금 설명된 개요 정보를 포함하는, 본 개시물의 분산형 데이터베이스들의 임의의 정보를 검토하기 위한 허가를 수신해야 한다. 예를 들어, 위에서 논의된 요약 화면들은, 선택될 때, 사용자 식별정보 및 패스워드(password) 입력 박스들을 먼저 제시한다. 허가된 사용자명 및 패스워드의 입력 후에만, 요청하는 간호사 또는 임상의가 환자 식별가능한 데이터를 볼 수 있다.
하나의 실시형태에서, 신부전 요법 머신들은 플러그-앤-플레이(plug-and-play) 타입이어서, 머신들은 분산형 데이터베이스 시스템에 자동으로 접속할 수 있고, 임의의(또는 매우 적은) 사용자 설정 또는 구성 없이 시스템 상에서 데이터를 공유할 수 있다. 치료 데이터를 공유하는 것 외에, 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템은 또한, 각각의 머신이 최신 소프트웨어를 가지며 최신 소프트웨어와 함께 동작한다는 것을 공유하거나 확인한다. 소프트웨어 업데이트가 머신들 중의 하나 상에서 제공될 경우, 머신은 병원에 의해 허용될 경우, 소프트웨어 업데이트를 분산형 데이터베이스 시스템의 모든 머신들로 전파할 수 있을 것이다. 실시형태에서, 소프트웨어 업데이트들은 머신들이 치료를 수행하고 있지 않은 동안에 일자의 종료 시에 수행된다. 많은 경우들에는, 일자의 종료 시의 머신들은 휴면, 슬립, 동면, 또는 오프라인 모드 또는 상태("동면 상태")로 간다. 소프트웨어 업데이트를 갖는 머신은 동면 상태에서의 임의의 머신들을 기상(awake)시킬 것이므로, 분산형 데이터베이스 시스템 또는 클러스터의 모든 머신들은 소프트웨어 업데이트들을 수신할 수 있다.
어떤 사례들에서, 분산형 데이터베이스 시스템의 신부전 요법 머신은 예컨대, 의료적 서비스 또는 업데이팅, 청소 등을 위하여 시스템으로부터 접속해제될 수도 있다. 이러한 경우에는, 접속해제된 머신이 분산형 데이터베이스 시스템과 다시 온라인으로 설정될 때, 머신은 임의의 누락된 운영 소프트웨어 및 치료 데이터를 저장하기 위하여 업데이트되어, 머신은 분산형 데이터베이스 시스템 또는 클러스터의 다른 머신들로 완전히 최신 상태이다.
분산형 데이터베이스 시스템은 오직 단일 타입 또는 제조자의 머신들을 포함할 수도 있다. 대안적으로, 분산형 데이터베이스 시스템 또는 클러스터는 상이한 타입들 및/또는 제조자들의 의료 디바이스들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 분산형 데이터베이스 시스템 또는 클러스터는 제조자들 X, Y, 및 Z에 의해 제공된 신부전 요법 머신들을 포함할 수 있다. 어댑터들, 중간 컴퓨터들, 또는 인터페이스들은 제조자들 Y 및 Z에 의해 제공된 머신들이 (i) 서로 통신할 수 있고 (ii) 제조자 X의 머신과 통신할 수 있도록 제공된다는 것이 고려된다. 어댑터들, 중간 컴퓨터들, 또는 인터페이스들은 또한, 제조자들 X, Y, 및 Z의 각각의 제조자의 머신들이 본원에서 논의된 데이터 업데이팅을 수신하기 위하여 적합한 프로세싱 및 메모리를 가진다는 것을 보장한다.
분산형 데이터베이스 시스템의 머신들이 데이터를 공유하기 위하여 고려된 다양한 기본 모드들이 있다. 제 1 기본 모드에서, 머신들은 그 새롭게 취득된 데이터를 다른 머신들로 "푸시(push)"한다. 여기서, 머신들은 그 데이터를 분산형 데이터베이스 시스템의 다른 머신들로 전송하는 것을 교대할 수 있다. 특히, 하나의 "푸시" 실시형태에서의 머신들은 매 초, 분, 시간, 시프트, 또는 치료 일자의 종료 시와 같은 지정된 시간 주기의 종료 시에 그 환자 또는 치료 데이터를 전송하는 것을 교대한다. 예들 들어, 분산형 데이터베이스 시스템에서 10 개의 머신들이 있다는 것을 가정하면, 분산형 데이터베이스 시스템의 각각의 머신은 큐 번호(queue number), 예컨대, 1/10, 2/10, 3/10...10/10을 부여받을 수도 있다. 머신들이 데이터를 공유하기 위한 시간이 될 때, 머신 1/10은 그 데이터를 머신들 2/10 내지 10/10로 전송한다. 머신 1/10이 완료될 때, 머신 10/10이 그 데이터를 머신들 1/10 내지 9/10로 전송할 때까지, 머신 2/10은 그 데이터를 머신들 1/10, 및 3/10 내지 10/10로 전송하는 등과 같다. 결국, 모든 10 개의 머신들은 클러스터의 하나 걸러의 머신으로부터의 데이터를 가진다.
또 다른 "푸시" 실시형태에서, 머신들 중의 하나는 허브 머신으로서 작동하는 반면, 분산형 데이터베이스 시스템의 다른 머신들은 스포크(spoke)들로서 작동한다. 여기서, 클러스터의 하나 이상의 머신, 예컨대, 머신 1/10은 모든 다른 머신들 2/10 내지 10/10으로부터 데이터를 수신한다. 머신들 2/10 내지 10/10은 허브 머신 1/10에 의해 요청된 시퀀스에 따라 그 개개의 데이터를 각각 전송할 수 있다. 그 다음으로, 허브 머신 1/10은 머신들 2/10 내지 10/10으로부터의 데이터를, 데이터가 허브 머신 1/10으로 전송되는 순서로 저장할 것이다. 일단 허브 머신 1/10이 분산형 데이터베이스 시스템 또는 클러스터의 모든 다른 머신들로부터의 데이터로 완전히 업데이트되면, 머신 1/10은 머신 1/10의 데이터를 포함하는 총 합산된 데이터를 분산형 데이터베이스 시스템 또는 클러스터에서의 모든 다른 머신들 2/10 내지 10/10으로 전송하고, 이것은 다시 허브 머신 1/10에 의해 요청된 시퀀스에 따를 수 있다. 다시, 결국에는, 모든 10 개의 머신들이 분산형 데이터베이스 시스템의 하나 걸러의 머신으로부터 데이터를 가져야 한다.
분산형 데이터베이스 시스템의 머신들이 데이터를 공유하는 또 다른 기본 모드는 각각의 머신이 시스템의 모든 다른 머신들로부터 임의의 새로운 데이터를 "풀(pull)"하기 위한 것이다. 여기서, 데이터를 푸시하는 것과 반대로, 분산형 데이터베이스 시스템의 각각의 머신은 그것이 전달하기 위한 임의의 새로운 데이터를 가지는지 여부를 시스템의 각각의 다른 머신에 문의한다. 그렇게 행하기 위하여, 요청하는 머신은 각각의 다른 머신이 어느 데이터를 전송하였는지의 기록(record)을 유지할 수 있다. 요청하는 머신은 전달하는 머신의 데이터의 어느 것이 이미 전달되었는지를 전달하는 머신에 말한다. 그 다음으로, 전달하는 머신은 임의의 추가적인 데이터가 있는지를 살펴보고, 그러할 경우, 전달하는 머신은 새로운 데이터를 요청하는 머신으로 전달한다. 분산형 데이터베이스 시스템의 각각의 머신은 요청하는 머신이 되는 것을 교대하여, 교환 세션의 종료 시에, 각각의 머신이 완전히 업데이트된다.
추가의 기본 모드에서, 머신들은 그것들이 동일한 데이터를 공유한다는 것을 보장하기 위하여 "푸시-풀(push-pull)" 루틴을 수행할 수 있다. 예를 들어, "푸시" 루틴은 새로운 데이터를 머신들의 각각으로부터 분산형 데이터베이스 시스템의 다른 머신들의 각각으로 푸시하기 위하여 수행될 수도 있다. 푸시는 예를 들어, 새로운 데이터가 생성될 때, 또는 지정된 간격으로, 예컨대, 하루 또는 시프트에 한번 수행될 수 있다. "풀" 루틴은 그것들이 일치하는 것을 확인하기 위하여 임의의 2 개의 머신들의 저장된 데이터를 비교하기 위하여 이용될 수 있다. 예를 들어, 머신이 분산형 데이터베이스 시스템으로 다시 온라인으로 될 때, 그것은 시스템들의 다른 머신들에 의한 오프라인 동안에 생성된 임의의 새로운 데이터를 캡처(capture)하기 위하여 "풀" 루틴을 수행할 수 있다. "풀" 루틴들은 또한, 주기적으로, 예컨대, 매일 또는 시프트마다 수행될 수 있다. "풀" 루틴에서, 2 개의 머신들은 서로로부터의 데이터의 비교하고 풀하고, 2 개의 머신들이 결국에 동일한 가장 최근 데이터를 가진다는 것을 확인하기 위하여 가장 최근 데이터를 선택한다. 이 "풀" 루틴은 분산형 데이터베이스 시스템의 머신들의 모든 쌍들 사이에서 일부 주기적인 것에 기초하여 발생한다. 여기에서의 전제는, 분산형 데이터베이스의 머신들의 모든 쌍들이 동일한 데이터를 가질 경우, 분산형 데이터베이스의 모든 머신들이 동일한 데이터를 가진다는 것이다.
"푸시" 및 "푸시-풀" 루틴들은 많은 상이한 방법들로 구현될 수 있다. 예를 들어, "푸시"는 누적된 푸시일 수 있다. 예를 들어, 분산형 데이터베이스 시스템은 12 개의 머신들, 1/12 내지 12/12를 포함한다고 하자. 각각의 머신이 그 자신의 개별적인 새로운 데이터 푸시를 행할 경우, 12 개의 머신들과 승산된 머신 당 11 개의 푸시들, 총 합산하여 132 개의 푸시들이 있을 것이다. 또 다른 실시형태에서, 각각의 머신은 파트너를 가지고, 머신들 1/12 + 2/12, 3/12 + 4/12, 5/12 + 6/12, 7/12 + 8/12, 9/12 + 10/12, 및 11/12 +12/12은 6 개의 머신 커플(couple)들을 생성한다고 하자. 각각의 커플은 12 개의 새로운 데이터 푸시들, 서로에 대한 12 개의 개별적인 푸시들, 플러스(plus) 커플 외부의 다른 머신들의 각각에 대한 10 개의 더 집합적인 데이터 푸시들을 요구한다. 여기서, 6 개의 커플들과 승산된 커플 당 12 개의 데이터 푸시들은 오직 72 개의 총 데이터 푸시들과 동일하다. 추가의 실시형태에서, 각각의 머신은 트리오(trio)로 작동하고, 머신들 1/12 + 2/12 + 3/12, 4/12 + 512 + 6/12, 7/12 + 8/12 + 9/12, 및 10/12 + 11/12 +12/12은 4 개의 총 트리오들을 생성한다고 하자. 각각의 트리오는 15 개의 새로운 데이터 푸시들, 서로에 대한 6 개의 개별적인 푸시들, 플러스 트리오 외부의 각각의 머신에 대한 9 개의 더 집합적인 데이터 푸시들을 요구한다. 여기서, 4 개의 트리오들과 승산된 트리오 당 15 개의 데이터 푸시들은 오직 60 개의 총 데이터 푸시들과 동일하다. 이 동일한 방식으로, 동일한 12 개의 머신들을 3 개의 쿼터(quarter)들로 그룹화하는 것은 다시 총 60 개의 새로운 데이터 푸시들(3 개의 쿼터들과 승산된 쿼터 당 12 개의 새로운 데이터 푸시들)을 다시 산출한다. 흥미롭게도, 동일한 12 개의 머신들을 2 개의 하프(half)들로 그룹화하는 것은 총 72 개의 새로운 데이터 푸시들(2 개의 하프들과 승산된 하프 당 36 개의 새로운 데이터 푸시들)로 귀착된다. 이에 따라, 임의의 총 수의 분산형 데이터베이스에서의 머신들에 대한 (더 적은 데이터 푸시들이 더 양호하다는 측면에서의) 최적의 하나 이상의 그룹화가 있을 수도 있다.
어느 데이터가 전달되었는지를 추적하기 위하여, 태그 데이터(tag data) 또는 메타데이터(metadata)로 데이터 또는 데이터의 패킷을 배정하는 것이 고려된다. 실시형태에서, 태그 데이터 또는 메타데이터는 고유 식별자("id"), 해시 합(hash sum), 및 타임 스탬프(time stamp)를 포함한다. 고유 id는 새로운 데이터(통상적으로 데이터의 어레이)의 특정한 피스(piece)가 생성되는 특정 머신 및 머신에서의 시퀀스를 식별한다. 해시 합은 새로운 데이터(예컨대, 어레이)의 실제적인 내용을 식별하거나 나타낸다. 타임 스탬프는 새로운 데이터가 생성되었던 시간을 표기한다. 2 개의 머신들이 동기화될 때, 머신들은 먼저 그것들이 서로의 고유 id들의 각각을 가지는지를 알아본다. 머신 X의 고유 식별자가 머신 Y에서 누락되고 있을 경우, 대응하는 새로운 데이터 및 모든 메타데이터는 머신 Y로 복사되고, 그 반대도 마찬가지다. 임의의 2 개이 고유 id들이 일치하지만, 대응하는 해시 합들이 상이할 경우, 가장 최근의 타임 스탬프를 갖는 해시 합은 각각의 머신 X 및 Y에서의 저장을 위하여 선택된다. 이 방식으로, 머신 Y가 오프라인으로 택해지거나 다수의 일자들에 대하여 영구적으로 동면하였을 경우, 복귀 시의 머신 Y는 머신 Y가 오프라인이었던 시간 동안에 생성된 임의의 누락된 새로운 데이터를 리트리브(retrieve)하기 위하여 분산형 데이터베이스 시스템의 각각의 다른 머신과의 동기화 절차를 거칠 수 있다.
분산형 데이터베이스 시스템의 머신들이 그 공유된 데이터의 무결성을 주기적으로 체크하고 그것이 훼손될 경우에 데이터를 정정하기 위한 방법들이 본원에서 논의된다. 유사하게, 방법들은 데이터가 하나의 머신으로부터 또 다른 것으로 올바르게 전송되었는지 여부를 체크하기 위하여 본원에서 논의된다. 양자의 경우들에는, 체크하는 것이 데이터의 하나 이상의 피스들에 대하여 계산된 해시 합들의 비교를 통해 행해질 수 있다.
본원에서 논의된 실시형태들 중의 임의의 것에서, 분산형 데이터베이스 시스템의 신부전 요법 머신들 또는 다른 타입들의 의료용 머신들은 병원, 머신 제조자, 또는 다른 희망된 엔티티의 원격 컴퓨터 또는 네트워크에서의 저장을 위하여, LAN의 내부 또는 외부에서 데이터 및 스테이터스 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 데이터는 LAN 또는 분산형 데이터베이스의 다른 부분이 손상될 경우에 백업(backup)의 목적들을 위하여 원격으로 저장될 수 있다. 데이터는 분석을 위하여, 예컨대, 평균화, 추세화(trending), 공급 체인 분석, 또는 공급 순서화 분석을 위하여 아카이빙(archive)될 수 있다. 데이터는 또한, 분산형 데이터베이스 시스템으로의 데이터 저장 부담을 줄이거나 완화하기 위하여 원격으로 아카티이빙될 수 있다. 즉, 어떤 연령을 초과하는 데이터는 분산형 데이터베이스 시스템 상에서 각각의 환자에 대하여 유지된 진행 중인 추세(trend)들로 편입되어야 하고, LAN 내부 또는 외부의 컴퓨터 또는 네트워크 상에서 원격으로 아카이빙되고, 새로운 환자 데이터를 위한 저장 공간을 자유롭게 하기 위하여 분산형 데이터베이스 시스템의 머신들로부터 궁극적으로 퍼징(purge)되는 것이 고려된다.
분산형 데이터베이스 시스템은 또한, 센서들, 모니터들, 분석기들, 다른 의료용 도구들, 및 실험실 장비와 같은 감지 장비로의 접속성을 지원한다. 예를 들어, 병원에서 제공된 체중계는 치료 이전 및 치료 후에 각각의 환자의 체중을 재기 위하여 이용될 수 있다. 각각의 머신이 체중을 재는 환자의 기록을 유지하므로, 환자 체중은 예컨대, 유선 또는 무선으로 분산형 데이터베이스 시스템의 각각의 머신으로 전송될 수 있다. 대안적으로, 환자 체중은 예컨대, 무선으로, 환자가 그 일자에 치료되고 있는 머신으로 전송될 수 있고, 그 다음으로, 치료 후에 특정 머신으로부터 분산형 데이터베이스 시스템의 각각의 머신으로 나중에 전송될 수 있다. 또는, 환자 체중은 환자가 그 일자에 치료되고 있는 머신으로 택해진, 데이터 저장 디바이스 예컨대, 플래시 드라이브 상에서 저장될 수 있고, 그 다음으로, 치료 후에 특정 머신으로부터 분산형 데이터베이스 시스템의 각각의 머신으로 나중에 전송될 수 있다. 혈압 측정 디바이스들 및 포도당 센서들과 같은 다른 센서들로부터의 데이터는 동일한 방법으로 레코딩될 수 있고 분산될 수 있다.
분산형 데이터베이스 시스템은 또한, 센서들, 모니터들, 분석기들, 다른 의료용 도구들, 및 실험실 장비의 성능을 모니터링할 수 있고, 이것들 중의 임의의 것이 거짓 판독치들을 제공하는 것으로 나타나는 것으로 보이는지를 보고할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 각각의 센서, 모니터, 분석기, 또는 다른 의료용 도구로부터의 데이터를 분석하는 알고리즘을 작동시키는 백엔드 컴퓨터를 가질 수 있다. 알고리즘은 예를 들어, 환자들을 정상보다 더 높거나 더 낮은 것으로 판독하는 경향이 있는 감지 장비를 찾기(look for)위하여 센서, 모니터 등으로부터의 판독치들에서의 추세들을 찾을 수 있다. 감지 장비의 이러한 피스가 식별될 경우, 백엔드 컴퓨터는 플래그를 분산형 데이터베이스 시스템의 각각의 머신으로 전송하여, 이러한 감지 장비로부터의 판독치들을 받아들이지 않는 것, 및/또는 장비를 재교정되거나 교체되게 하기 위하여 임상의에게 표시하는 것은 머신들에 통지한다. 그러므로, 특정한 병원이 2 개 이상의 저울들(또는 다른 센서들)을 이용할 경우, 각각의 저울 또는 센서로부터 전송된 데이터는 감지 장비의 그 피스를 식별하는 식별자를 가질 수 있다는 것이 인식되어야 한다. 또한, 시스템이 감지 장비, 예컨대, 체중계 또는 혈압 모듈의 부적당하게 작동하는 피스를 발견할 경우, 시스템은 장비의 특정한 피스로부터 과거에 유사한 훼손 데이터가 있었는지를 알기 위하여 되돌아보도록 프로그래밍될 수 있다는 것이 고려된다. 어떤 경우에도, 의료용 유체 펌핑 전달들과 함께 데이터를 공유하기 위하여, 임의의 감지 장비를 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템에 접속하는 것이 고려된다.
백엔드 컴퓨터는 이제까지 다수 회 언급되었다. 임의의 하나 이상의 백엔드 컴퓨터가 제거되고, 그 기능은 분산형 데이터베이스 시스템의 의료용 머신들 중의 하나 이상에서 그 대신에 수행된다는 것이 고려된다. 예를 들어, 위에서 논의된 재고품 개요 및/또는 인력관리 개요 정보를 업데이트하기 위하여 이용된 하나 이상의 백엔드 컴퓨터, 또는 감지 장비를 위한 백엔드 컴퓨터에 의해 수행된 기능성은 분산형 데이터베이스 시스템의 하나 이상의(또는 모든) 의료용 머신들의 프로세싱 및 메모리에 의해 제공될 수도 있다. 이러한 방법으로, 제한된 백엔드 컴퓨팅을 갖거나 백엔드 컴퓨팅을 갖지 않는 병원들은 이 백엔드 컴퓨터들과 관련하여 설명된 장점들을 향유할 수 있다. 그러나, 이러한 백엔드 컴퓨팅을 가지는 병원들은 본 개시물의 분산형 데이터베이스로의 이러한 컴퓨팅을 활용할 수 있다. 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템은 (i) 임의의 백엔드 컴퓨팅 능력 없이, (ii) 컴플리먼트(compliment) 현조하는 백엔드 컴퓨팅 능력과 함께, 또는 (iii) 현존하는 백엔드 컴퓨팅 능력으로부터 독립적으로 동작할 수 있다는 것이 고려된다.
분산형 데이터베이스 시스템은 또한, 그 신부전 요법 또는 다른 의료용 머신들로부터, 임상의, 의사, 간호사, 또는 다른 허가된 사람의 이동 디바이스 또는 개인용 컴퓨터로의 데이터 송신을 지원한다. 실시형태에서는, 외부 이동 디바이스 또는 개인용 컴퓨터로의 임의의 송신의 기록이 유지된다. 하나의 실시형태에서, 분산형 데이터베이스 시스템에서 저장된 데이터는 이동 디바이스 또는 원격 개인용 컴퓨터 상에서 액세스(판독)될 수 있지만, 이동 디바이스 또는 원격 개인용 컴퓨터 상에서 저장되거나 그 디바이스들로부터 전송되지 않을 수 있다.
본원에서 기재된 기술적 특징들을 고려하여, 그리고 제한 없이, 제 1 양태에서, 의료 디바이스는 분산형 데이터베이스; 분산형 데이터베이스와 함께 동작하는 복수의 의료 디바이스들; 및 각각의 의료 디바이스와 연관된 로직 구현기를 포함하고, 여기서, 각각의 로직 구현기는 분산형 데이터베이스에 액세스하도록 프로그래밍되어, 시스템의 각각의 의료 디바이스는 주기적으로 (i) 처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터 중 적어도 하나를 다른 의료 디바이스들의 각각으로 전달하고, (ii) 다른 의료 디바이스들의 각각으로부터 처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터 중 적어도 하나를 리트리브한다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 2 양태에서, 의료 디바이스들은 분산형 데이터베이스와 관련하여 이용된 로컬 영역 네트워크("LAN")를 통해 서로 데이터 통신한다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 3 양태에서, 의료 디바이스들의 각각은 복수의 환자들 각각에 대한 처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터 중의 동일한 적어도 하나를 저장하기 위하여 업데이트된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 4 양태에서, 의료 디바이스들 및 분산형 데이터베이스는 중앙집중식 서버와 상호작용하지 않는다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 5 양태에서, 의료 디바이스들은 제 1 및 제 2 제조자들에 의해 제공되고, 제 1 및 제 2 제조자들의 의료 디바이스들이 서로 통신하는 것을 가능하게 하는 인터페이스를 포함한다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 6 양태에서, (i) 처방 입력 파라미터들 또는 (ii) 치료 출력 데이터 중 적어도 하나는 (iii) 기술적 입력 데이터, (iv) 기술적 출력 데이터, 또는 (v) 관리 데이터 중 적어도 하나의 다른 것과 함께 분산형 데이터베이스를 통해 공유된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 7 양태에서, 분산형 데이터베이스는 또한, 체중계, 혈압 측정 디바이스, 포도당 센서, 생리적 센서, 심전도(electrocardiogram) 디바이스, 수치료(water treatment) 장비, 베드 스케일, 액세스 접속해제 디바이스, 생체임피던스(bioimpedance) 측정 디바이스, pH 센서, 실험실 테스팅 장비, 혈액 샘플 분석기, 또는 액세스 흐름 측정 디바이스로 구성되는 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 의료 장비로부터의 정보를 공유한다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 8 양태에서, 분산형 데이터베이스는 제 1 분산형 데이터베이스이고, 체중계, 혈압 커프(blood pressure cuff), 포도당 센서, 생리적 센서, 심전도 디바이스, 수치료 장비, 베드 스케일, 액세스 접속해제 디바이스, 생체임피던스 측정 디바이스, pH 센서, 실험실 테스팅 장비, 혈액 샘플 분석기, 또는 액세스 흐름 측정 디바이스로 구성되는 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 의료 장비로부터의 정보를 공유하는 제 2 분산형 데이터베이스를 포함한다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 9 양태에서, 처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터를 주기적으로 전달하고 리트리브하는 것은 실시간, 대략 몇 초, 대략 몇 분, 매 시간, 매일, 매주, 매월, 치료의 종료 시, 치료 일자의 종료 시, 또는 치료 시프트의 종료 시 중 적어도 하나에서 그렇게 행하는 것을 포함한다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 10 양태에서, 로직 구현기들 중 적어도 하나는 처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터 중 적어도 하나를 시스템의 다른 의료 디바이스들의 각각으로 주기적으로 푸시하도록 구성된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 11 양태에서, 로직 구현기들 중 적어도 하나는 시스템의 다른 의료 디바이스들의 각각으로부터 처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터 중 적어도 하나를 주기적으로 풀하도록 구성된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 12 양태에서, 시스템은 분산형 데이터베이스를 통해 의료 디바이스들 사이에서 운영 소프트웨어를 공유하도록 추가로 구성된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 13 양태에서, 분산형 데이터베이스는 제 1 분산형 데이터베이스이고, 제 2 분산형 데이터베이스를 포함하고, 복수의 머신들 중 적어도 하나의 로직 구현기에서는 제 2 분산형 데이터베이스에 액세스하도록 프로그래밍된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 13 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 14 양태에서, 여기서, 분산형 데이터베이스들 중의 하나는 실시간 데이터 데이터베이스이다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 13 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 15 양태에서, 분산형 데이터베이스들 중의 하나는 관리 데이터 데이터베이스이다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 16 양태에서, 시스템의 각각의 의료 디바이스는 그 적어도 하나의 처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터를 주기적으로 검증하도록 프로그래밍된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 16 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 17 양태에서, 여기서, 검증은 해시 합들의 비교를 통해 수행된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 18 양태에서, 시스템의 복수의 의료 디바이스들은 그 적어도 하나의 처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터를 주기적으로 동기화하도록 프로그래밍된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 18 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 19 양태에서, 동기화는 기록 식별정보들, 해시 합들, 또는 타임 스탬프들의 비교를 통해 수행된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 20 양태에서, 시스템의 의료 디바이스들 중 적어도 하나는 시스템의 상이한 의료 디바이스들에 대한 처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터 중 적어도 하나를 나타내는 적어도 하나의 요약 화면을 디스플레이하도록 프로그래밍된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 21 양태에서, 의료 디바이스 시스템은 복수의 의료 디바이스들; 복수의 의료 디바이스들 사이에서 복수의 의료 디바이스들에 의해 생성되거나 이용된 제 1 데이터를 공유하는 제 1 분산형 데이터베이스; 및 복수의 의료 디바이스들 사이에서 복수의 의료 디바이스들에 의해 생성되거나 이용된 제 2 데이터, (ii) 제 2 복수의 의료 디바이스들 사이에서 제 2 복수의 의료 디바이스들에 의해 생성되거나 이용된 제 2 데이터, 또는 (iii) 의료 장비에 의해 생성되거나 이용된 제 2 데이터를 공유하는 제 2 분산형 데이터베이스를 포함한다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 21 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 22 양태에서, 제 1 의료 디바이스들 중의 하나 및 제 2 의료 디바이스들 중의 하나는 동일한 환자에게 치료를 제공하도록 구성된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 21 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 23 양태에서, 제 1 의료 디바이스들 중의 하나 및 의료 장비 중의 하나는 동일한 환자에게 치료를 제공하도록 구성된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 21 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 24 양태에서, 제 1 의료 디바이스들은 치료를 제 1 그룹의 환자들에 제공하기 위한 것이고, 제 2 의료 디바이스들은 치료를 제 2 그룹의 환자들에 제공하기 위한 것이다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 25 양태에서, 의료 디바이스는 적어도 하나의 의료 유체 펌프; 및 펌프 입력 파라미터를 받아들이고 펌프 출력 데이터를 생성하기 위하여 적어도 하나의 의료 유체 펌프를 동작시키는 로직 구현기를 포함하고, 로직 구현기는 (i) 분산형 데이터베이스를 통해 복수의 다른 의료 디바이스들과 펌프 입력 파라미터 또는 펌프 출력 데이터 중 적어도 하나를 주기적으로 공유하고, 그리고 (ii) 분산형 데이터베이스를 통해 복수의 다른 의료 디바이스들로부터 펌프 입력 파라미터 또는 펌프 출력 데이터 중 적어도 하나를 주기적으로 수신하도록 프로그래밍된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 25 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 26 양태에서, 로직 구현기는 분산형 데이터베이스를 통해 다른 의료 디바이스들과 펌프 입력 파라미터 또는 펌프 출력 데이터 중 적어도 하나를 동기화하도록 프로그래밍된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 26 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 27 양태에서, 로직 구현기는 그 다른 의료 디바이스와 펌프 입력 파라미터 또는 펌프 출력 데이터 중 적어도 하나를 동기화하기 위하여 그 자신의 해시 합을 다른 의료 디바이스들 중의 하나의 대응하는 해시 합과 비교하도록 프로그래밍된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 25 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 28 양태에서, 로직 구현기는 다른 의료 디바이스의 대응하는 해시 합과의 다른 의료 디바이스에서의 비교를 위하여, 펌프 입력 파라미터 또는 펌프 출력 데이터 중 적어도 하나에 대한 해시 합을 다른 의료 디바이스들 중의 하나로 전송하도록 프로그래밍된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 25 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 29 양태에서, 로직 구현기는 그 펌프 입력 파라미터 또는 펌프 출력 데이터 중 적어도 하나를 검증하도록 프로그래밍된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 29 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 30 양태에서, 검증은 새롭게 계산된 해시 합을 펌프 입력 파라미터 또는 펌프 출력 데이터 중 적어도 하나에 대한 이전에 확립된 해시 합과 비교하는 것을 포함한다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 2 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 31 양태에서, LAN 은 네트워크 라우터를 포함한다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 2 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 32 양태에서, LAN 은 유선 또는 무선이다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 33 양태에서, 디바이스의 시스템은 의료적으로 관련된 데이터로부터 적어도 하나의 치료 기록 추세를 생성하도록 구성된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 34 양태에서, 시스템 또는 디바이스는 어떤 연령에서 또는 그 이후에, 또는 규제적 이유를 위하여 데이터를 제거하도록 구성된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 35 양태에서, 시스템 또는 디바이스는 의료 디바이스들의 각각이 치료를 완료한 후에 의료적으로 관련된 데이터를 전달하도록 구성된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 36 양태에서, 시스템 또는 디바이스는 치료 동안에 의료적으로 관련된 데이터를 전달하도록 구성된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 37 양태에서, 시스템 또는 디바이스는 의료적으로 관련된 데이터 전달을 위하여 동면 모드로부터 의료 디바이스들 중 적어도 하나를 기상시키도록 구성된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 38 양태에서, 시스템 또는 디바이스는 다른 의료 디바이스들과의 데이터 통신으로의 그 복귀 시에, 의료적으로 관련된 데이터의 다수의 일자들을 의료 디바이스들 중의 하나로 전달하도록 구성된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 39 양태에서, 시스템 또는 디바이스는 새로운 소프트웨어로 각각의 의료 디바이스를 자동으로 업데이트하도록 구성된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 40 양태에서, 시스템 의료 디바이스 시스템은 서로 데이터 통신하는 복수의 의료 디바이스들; 및 각각의 의료 디바이스와 연관된 로직 구현기를 포함하고, 여기서, 각각의 로직 구현기는 복수의 의료 디바이스들을 통해 치료된 복수의 환자들 각각에 대한 의료적으로 관련된 데이터를 주기적으로 저장하도록 프로그래밍된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 41 양태에서, 의료 디바이스 분산형 데이터베이스 시스템은 로컬 영역 네트워크("LAN"); 및 LAN과 데이터 통신하는 복수의 의료 디바이스들을 포함하고, 여기서, 복수의 의료 디바이스들의 각각은 의료적으로 관련된 데이터를 LAN을 통해 다른 의료 디바이스들의 각각으로 전송하는 것을 주기적으로 교대한다.
본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 41 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 42 양태에서, 복수의 의료 디바이스들의 각각은 복수의 의료 디바이스들이 의료적으로 관련된 데이터를 전송하는 것을 교대하는 순서를 기술하는 큐에서의 장소를 포함한다.
본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 42 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 43 양태에서, 큐에서의 제 1 의료 디바이스는 데이터의 주기적인 전송을 개시한다.
본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 41 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 44 양태에서, 데이터의 전송은 의료 디바이스들에 의한 치료의 각각의 일자 후에 발생한다.
본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 41 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 45 양태에서, 데이터의 전송은 의료 디바이스들에 의한 치료 동안에 발생한다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 46 양태에서, 의료 디바이스 분산형 데이터베이스 시스템은 로컬 영역 네트워크("LAN"); 및 LAN과 데이터 통신하는 복수의 의료 디바이스들을 포함하고, 여기서, 복수의 의료 디바이스들의 제 1 의료 디바이스는 의료 디바이스들의 다른 것의 각각으로부터 LAN을 통해 의료적으로 관련된 데이터를 주기적으로 수신하고, 집합적인 의료적으로 관련된 데이터를 LAN을 통해 다른 의료 디바이스들의 각각으로 전송하도록 프로그래밍된다.
본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 46 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 47 양태에서, 다른 의료 디바이스들의 각각은 제 1 의료 디바이스로부터 공지(notice)를 수신할 시에 그 데이터를 전송한다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 25 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 48 양태에서, 로직 구현기는 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)를 통해, 개인용 통신 디바이스(personal communication device)("PCD", 175), 개인용 컴퓨터(170), 서버 컴퓨터(180), 또는 의료 장비(185) 중 적어도 하나와 펌프 입력 파라미터 또는 펌프 출력 데이터 중 적어도 하나를 공유하도록 추가로 프로그래밍된다.
이와 다르게 특정되지 않으면, 본원에서 설명된 임의의 다른 양태와 조합하여 제 25 양태와 함께 이용될 수도 있는 제 49 양태에서, 로직 구현기는 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)를 통해, 개인용 통신 디바이스("PCD", 175), 개인용 컴퓨터(170), 서버 컴퓨터(180), 또는 의료 장비(185) 중 적어도 하나로부터 데이터를 수신하도록 추가로 프로그래밍된다.
제 50 양태에서, 도 1a 내지 도 11의 임의의 하나 이상과 조합하여 설명된 특징들, 기능성, 및 대안들 중의 임의의 것은 도 1a 내지 도 11의 다른 하나 이상 중의 임의의 것과 조합하여 설명된 특징들, 기능성, 및 대안들 중의 임의의 것과 조합될 수도 있다.
그러므로, 중앙집중식 서버를 요구하지 않는, 의료 디바이스들을 위한 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법을 제공하는 것은 본 개시물의 장점이다.
임의의 환자가 시스템의 임의의 머신 - 각각의 머신은 환자의 기록을 가질 것임 - 을 이용하는 것을 가능하게 하는, 의료 디바이스들을 위한 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법을 제공하는 것은 본 개시물의 또 다른 장점이다.
임상의가 임의의 머신에 접근할 수도 있고 분산형 데이터베이스 시스템 내에서 임의의 환자에 대한 데이터를 획득할 수도 있는, 의료 디바이스들을 위한 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법을 제공하는 것은 본 개시물의 추가의 장점이다.
또한, 상이한 타입들 및 제조자들의 의료 디바이스들을 핸들링할 수 있는, 의료 디바이스들을 위한 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법을 제공하는 것은 본 개시물의 장점이다.
본 발명의 추가적인 특징들 및 장점들은 발명의 다음의 상세한 설명 및 도면들에서 설명되고, 발명의 다음의 상세한 설명 및 도면들로부터 명백할 것이다.
도 1a는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 하나의 실시형태의 개략도이다.
도 1b 내지 도 1d는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템들 및 방법들과의 이용을 위하여 적당한 상이한 예의 타입들의 로컬 영역 네트워크들을 예시한다.
도 2는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 또 다른 실시형태의 개략도이다.
도 3은 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 추가의 실시형태의 개략도이다.
도 4a는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법을 통해 전송된 데이터에 대한 메타데이터를 생성하기 위한 서브루틴의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 4b는 데이터를 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템의 다른 머신들 또는 감지 장비들로 전송하기 위한 서브루틴의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 5a는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법을 이용하여 상이한 머신들을 동기화하기 위한 서브루틴의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 5b는 2 개의 머신들 사이의 데이터를 비교하기 위한 서브루틴으로서, 도 5a의 로직 흐름도와 함께 이용된 서브루틴의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 5c는 그 데이터를 검증하기 위한 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템의 머신 또는 감지 장비에 대한 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 6a는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 각각의 머신이 데이터를 공유하는 것을 가능하게 하기 위하여 도 4a, 도 4b, 및 도 5a(도 5b를 포함함)의 서브루틴들을 채용하는 "푸시-풀" 방법의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 6b는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 각각의 머신이 데이터를 공유하는 것을 가능하게 하기 위하여 도 4a 및 도 5a(도 5b를 포함함)의 서브루틴들을 채용하는 "풀" 방법의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 7a는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 상이한 머신들 상에서 운영 소프트웨어를 업데이트하기 위한 "푸시" 모드의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 7b는 사용자가 새로운 소프트웨어 업데이트의 설치를 확인하기 위한 서브루틴으로서, 도 7a의 로직 흐름도와 함께 이용된 서브루틴의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 7c는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 상이한 머신들 상에서 운영 소프트웨어를 업데이트하기 위한 "풀" 모드의 또 다른 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 8a는 눌러질 때, 사용자를 병원 요약 화면으로 데려가는 "병원 개요" 버튼의 하나의 실시형태를 예시하는, 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템의 머신으로부터의 스크린샷(screenshot)이다.
도 8b는 병원 요약 화면의 하나의 실시형태를 예시하는, 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템의 머신으로부터의 스크린샷이다.
도 9는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 상에서 저장된 데이터에 대한 라이프 사이클(life cycle)에 대한 하나의 실시형태의 개략적인 표현이다.
도 10은 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법과 함께 동작가능한 신부전 요법 머신의 투석액 회로의 하나의 실시형태의 흐름 개략도이다.
도 11은 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법과 함께 동작가능한 신부전 요법 머신의 혈액 회로의 하나의 실시형태의 흐름 개략도이다.
도 1b 내지 도 1d는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템들 및 방법들과의 이용을 위하여 적당한 상이한 예의 타입들의 로컬 영역 네트워크들을 예시한다.
도 2는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 또 다른 실시형태의 개략도이다.
도 3은 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 추가의 실시형태의 개략도이다.
도 4a는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법을 통해 전송된 데이터에 대한 메타데이터를 생성하기 위한 서브루틴의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 4b는 데이터를 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템의 다른 머신들 또는 감지 장비들로 전송하기 위한 서브루틴의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 5a는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법을 이용하여 상이한 머신들을 동기화하기 위한 서브루틴의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 5b는 2 개의 머신들 사이의 데이터를 비교하기 위한 서브루틴으로서, 도 5a의 로직 흐름도와 함께 이용된 서브루틴의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 5c는 그 데이터를 검증하기 위한 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템의 머신 또는 감지 장비에 대한 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 6a는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 각각의 머신이 데이터를 공유하는 것을 가능하게 하기 위하여 도 4a, 도 4b, 및 도 5a(도 5b를 포함함)의 서브루틴들을 채용하는 "푸시-풀" 방법의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 6b는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 각각의 머신이 데이터를 공유하는 것을 가능하게 하기 위하여 도 4a 및 도 5a(도 5b를 포함함)의 서브루틴들을 채용하는 "풀" 방법의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 7a는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 상이한 머신들 상에서 운영 소프트웨어를 업데이트하기 위한 "푸시" 모드의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 7b는 사용자가 새로운 소프트웨어 업데이트의 설치를 확인하기 위한 서브루틴으로서, 도 7a의 로직 흐름도와 함께 이용된 서브루틴의 하나의 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 7c는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법의 상이한 머신들 상에서 운영 소프트웨어를 업데이트하기 위한 "풀" 모드의 또 다른 실시형태를 예시하는 로직 흐름도이다.
도 8a는 눌러질 때, 사용자를 병원 요약 화면으로 데려가는 "병원 개요" 버튼의 하나의 실시형태를 예시하는, 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템의 머신으로부터의 스크린샷(screenshot)이다.
도 8b는 병원 요약 화면의 하나의 실시형태를 예시하는, 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템의 머신으로부터의 스크린샷이다.
도 9는 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 상에서 저장된 데이터에 대한 라이프 사이클(life cycle)에 대한 하나의 실시형태의 개략적인 표현이다.
도 10은 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법과 함께 동작가능한 신부전 요법 머신의 투석액 회로의 하나의 실시형태의 흐름 개략도이다.
도 11은 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템 및 방법과 함께 동작가능한 신부전 요법 머신의 혈액 회로의 하나의 실시형태의 흐름 개략도이다.
도면들, 특히, 도 1을 지금부터 참조하면, 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 실시형태가 예시되어 있다. 분산형 데이터베이스 시스템(10)은 복수의 의료 디바이스들(12a 내지 12j)(본원에서 집합적으로 의료 디바이스들(12)로서, 또는 일반적으로 개별적으로 의료 디바이스(12)로서 지칭됨)을 포함한다. 의료 디바이스들(12)은 예컨대, 병원, 종합병원, 또는 다른 의료 디바이스 세팅에서 클러스터로 그룹화될 수 있는 임의의 타입의 의료 디바이스들일 수 있다. 의료 디바이스들(12)은 예를 들어, 약물 전달 또는 투입 펌프들일 수 있다. 분산형 데이터베이스 시스템(10)을 위한 적당한 투입 펌프들은 예를 들어, 공동 계류 중인 미국 특허 공개들 제2013/0336814호(대용량 연동 펌프) 및 제2013/0281965호(주사기 펌프)에서 설명된다. 또 다른 실시형태에서, 의료 디바이스들(12)은 혈액투석("HD"), 혈액여과("HF"), 혈액투석여과("HDF"), 지속적 신장 대체 요법(continuous renal replacement therapy)("CRRT"), 저속의 지속적 초미세여과("SCUF"), 지속적 정맥-정맥 혈액투석("CVVHD"), 지속적 정맥-정맥 혈액여과("CVVH"), 지속적 정맥-정맥 혈액투석여과("CVVHDF"), 및/또는 복막 투석("PD")과 같은 임의의 타입의 신부전 요법 머신이다. 이하의 도 10 및 도 11은 신부전 요법 머신이 어떻게 작동하는지, 그리고 특히, 어떤 타입의 데이터가 머신을 프로그래밍하기 위하여 필요한지(머신 처방 파라미터들), 및 어떤 타입의 데이터를 머신이 생성하는지(치료 출력 데이터)에 대한 일부 맥락을 제공한다.
분산형 데이터베이스 시스템(10)은 의료 디바이스들(12a 내지 12j)과 함께 도 1에서 도시되어 있지만, 머신들(12a 내지 12j) 또는 위치들(12a 내지 12j) 중의 임의의 하나 이상은 그 대신에, (이하에서 예시된 컴퓨터(170)와 같은) 개인용 컴퓨터, (이하에서 예시된 서버 컴퓨터(180)와 같은) 서버 컴퓨터, 또는 (이하에서 예시된 감지 장비(185)와 같은) 임의의 타입의 감지 또는 다른 의료 장비일 수 있다는 것이 인식되어야 한다. 이에 따라, 의료용 유체 머신들(12)은 분산형 데이터베이스 시스템(10) 상에서 데이터를 공유하는 지배적인 타입의 디바이스이지만, 의료용 유체 머신들(12a 내지 12j) 또는 간단하게 의료용 유체 머신들(12)이 본원에서 참조되든지 간에, 그 참조들은 또한, 개인용 컴퓨터들(170), 서버 컴퓨터들(180), 및 감지 또는 다른 의료 장비(185)에 적용되도록 의도된다.
하나의 실시형태에서의 분산형 데이터베이스 시스템(10)은 로컬 영역 네트워크("LAN")(150)를 이용하여 동작한다. 시스템(10)의 LAN(150)은 머신들(12a 내지 12j)의 클러스터를 함께 연결한다. 분산형 데이터베이스 시스템(10)은 예시된 10 개보다 더 많거나 더 적은 머신들을 포함할 수 있다. 분산형 데이터베이스 시스템(10)은 서버 컴퓨터, 외부 네트워크, 또는 인트라넷 또는 인터넷을 요구하지 않는다. 분산형 데이터베이스 시스템(10)은 완전히 자립형일 수 있고, 인터넷 능력을 거의 또는 전혀 갖지 않는 영역들에서, 그리고 컴퓨터 기반구조를 거의 또는 전혀 갖지 않는 설비들에서 위치될 수 있다. 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 LAN(150)은 유선 또는 무선 방식으로 머신들에 접속된다. 도 1은 양자의 시나리오들을 예시한다. 유선 시나리오에서, LAN(150)은 각각의 머신에서 유선 접속(152)을 통해 머신들(12a 내지 12j)에 접속된다. 유선 접속은 이더넷 네트워크, 예컨대, 표준 IEEE 802.3 네트워크의 그것과 같은, 다양한 또는 또 다른 타입의 유니버셜 직렬 버스(Universal Serial Bus)("USB")일 수 있다.
대안적인 실시형태에서, LAN(150)은 무선이다. 여기서, 각각의 머신(12a 내지 12j)에는, (i) 정보를 LAN(150)을 따라 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 다른 머신들에 무선으로 브로드캐스팅하고, (ii) LAN(150)을 따라 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 다른 머신들로부터 무선으로 정보를 수신하는 무선 트랜시버(154)가 제공된다. 무선 네트워크는 예컨대, 표준 IEEE 802.11에서 기재된 바와 같이, Wi-Fi 네트워크로서 구현될 수 있다. 다양한 상이한 Wi-Fi 프로토콜들 중의 임의의 하나, 예컨대, 타입 "a", "b", "g", "n", "ac" 및 "af"와 같은 다른 도래하는 프로토콜들이 이용될 수 있다. 대안적으로, 블루투스(Bluetooth) 또는 지그비(ZigBee)와 같은 Wi-Fi와는 상이한 프로토콜들이 이용될 수도 있다.
도 1의 예에서, 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 머신들(12a 내지 12d, 및 12f 내지 12j)은 모두 동일한 타입 또는 제조자이거나, 그렇지 않을 경우에는 서로 직접적으로 통신할 수 있다. 머신들(12a 내지 12d, 및 12f 내지 12j)은 이에 따라, 서로 직접적으로 유선 또는 무선으로 통신하는 것으로 예시되어 있다. 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 머신(12e)은 다른 한편으로, 동일한 제조자, 동일한 모델이 아니거나, 또는 어떠한 이유로, 머신들(12a 내지 12d, 및 12f 내지 12j)와 직접적으로 통신할 수 없다. 예를 들어, 상이한 투석 머신 제조자들은, 치료를 작동시키기 위하여 동일한 데이터 입력을 일반적으로 요구하고 동일한 치료 출력 데이터를 일반적으로 생성하지만, 데이터가 어떻게 구체적으로 입력되고 생성되는지의 측면에서 변동될 가능성이 있을 것이다. 예를 들어, 각각의 투석 머신은 치료 시간, 제거되어야 할 초미세여과("UF") 용량 또는 UF 목표, 및 UF 유량을 알 필요가 있을 것이지만, 3 개의 파라미터들은 관련되고, 3 개 중의 오직 2 개가 특정될 필요가 있다. 하나의 제조자는 치료 시간 및 UF 목표를 입력하고 UF 유량을 계산하도록 판단할 수도 있는 반면, 또 다른 제조자는 UF 목표 및 UF 유량을 설정할 수도 있고 치료 시간을 계산할 수도 있다. 다른 예들에서, 상이한 제조자들은 파라미터들을 입력할 수도 있고, 상이한 유닛들, 예컨대, 영어 표준 대 메트릭 유닛들에서 치료 데이터를 생성할 수도 있다. 또한, 상이한 제조자들은 상이하거나 추가적인 파라미터들, 예컨대, UF에 대한 치료 동안의 유체 및 음식 섭취 및 투입된 유체들의 용량을 참작할 수도 있다.
상이한 머신(12e)은 상기 설명된 제조자 또는 머신 타입 오정합(mismatch)에 대한 하나의 해결책을 예시한다. 어댑터, 중간 컴퓨터, 또는 인터페이스(160)에는 상이한 머신(12e)이 제공된다. 여기서, LAN(150)은 유선 접속(152) 또는 무선 트랜시버(154)를 통해 중간 인터페이스(160)에 접속된다. 별도의 데이터 라인(156) 및 유선 접속(158)은 중간 인터페이스(160)와 머신(12e) 사이에서 행해질 수 있다. 또는, 머신(12e)의 트랜시버들(154)과 중간 인터페이스(160) 사이의 별도의 무선 접속은 머신(12e)이 LAN(150)을 통해 간접적으로 다른 머신들과 데이터 통신하는 것을 가능하게 하도록 행해질 수 있다.
중간 인터페이스(160)에는, 그 자신의 비디오 스크린(162), 예컨대, 터치 스크린 또는 온스크린 터치 키패드가 제공될 수도 있고, 및/또는 중간 인터페이스(160)는 그 자신의 전기기계적 키보드(예시되지 않음)를 가질 수도 있다. 대안적으로, 중간 인터페이스(160)는 간단하게 데이터 변환기일 수도 있고, 여기서, 사용자는 상이한 머신(12e), 예컨대, 상이한 제조자의 사용자 제어들 및 비디오 스크린을 통해 중간 인터페이스(160)와 상호작용한다. 중간 인터페이스(160)는 그것이 동작하는 머신과 함께 위치된 별도의 유닛으로서 예시되어 있지만, 중간 인터페이스(160)는 대안적으로, (i) 상이한 머신(12e) 내에 위치된 하나 이상의 인쇄 회로 기판, (ii) 머신들(12a 내지 12d, 또는 12f 내지 12j) 중의 임의의 것 내에 위치된 하나 이상의 인쇄 회로 기판, 또는 (iii) 도 2와 관련하여 이하에서 예시된 별도의 서버(180) 또는 컴퓨터(170) 상에 로딩된 소프트웨어이다.
중간 인터페이스(160)에 대한 구성들 중의 임의의 것에서, 인터페이스는 그 자신의 데이터 저장 능력들을 가져서, 인터페이스가 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 머신들 사이에서 분산된 정보의 일부 또는 전부를 저장할 수 있다는 것이 고려된다. 실시형태에서, 백엔드 소프트웨어를 호스팅하는 백엔드 컴퓨터(170)(도 2)는 중간 인터페이스(160)로서 동작할 수 있다. 컴퓨터(170)/인터페이스(160)는 상이한 머신(12e)으로부터 나오는 데이터를 스크러빙(scrub)할 수 있고, 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 다른 머신들(12)로의 링크로서 작동할 수 있다. 컴퓨터(170)/인터페이스(160)는 게다가, 상이한 머신(12e)을 포함하는 머신들(12)의 각각에 대하여, 센서 출력들 및 실험실 결과들 또는 다른 제 3 당사자 의료적 정보와 같은 다른 데이터를 스크러빙할 수 있다.
중간 인터페이스(160)는 상이한 머신(12e)이 그것이 머신들(12a 내지 12d, 및 12f 내지 12j)과 동일한 타입(예컨대, 동일한 제조자 또는 동일한 모델)이었으므로, 보통 그러나 시스템(10)의 눈들에서 동작하는 것을 가능하게 한다. 중간 인터페이스(160)는 상이한 머신(12e)에 대하여 분산형 데이터베이스 시스템(10)으로부터 전송된 데이터가 시스템(10)으로부터 머신들(12a 내지 12d, 및 12f 내지 12j)로 전송된 데이터와 동일한 것과, 상이한 머신(12e)으로부터 전송된 데이터가 머신들(12a 내지 12d, 및 12f 내지 12j)로부터 전송된 데이터와 동일한 포맷으로 LAN(150) 내에서 제공되는 것을 가능하게 한다.
위에서 논의된 바와 같이, 시스템(10)의 LAN(150)은 머신들(12a 내지 12j)의 클러스터를 함께 연결한다. 도 1b 내지 도 1d는 LAN(150)에 대한 상이한 예의 타입들을 예시한다. 도 1a, 도 2, 및 도 3의 LAN(150)(이하에서 논의된 LAN들(150a 내지 150d)을 포함함)은 도 1b 내지 도 1d에서 예시된 임의의 타입, 그리고 현재 또는 미레에 개발된 당해 분야의 당업자들에게 알려진 임의의 다른 타입일 수 있다.
도 1b는 동적 호스트 구성 프로토콜(dynamic host configuration protocol)("DHCP") 서버(예시되지 않음)와 함께 동작하는 네트워크 관리기 라우터(140) 및/또는 무선 액세스 포인트(142)를 이용하는 타입의 형태로 제공될 수도 있다. 도 1b의 LAN(150)은 동적 어드레싱에 추가하여 고정된 어드레싱을 이용하도록 대안적으로 구성될 수 있다. DHCP 기능성은 라우터(140)에 의해 제공될 수 있다. 도 1b는 LAN(150)이 유선(머신들(12a 및 12b)), 무선(머신들(12c 내지 12e)), 또는 유선 및 무선(데이터 통신 링크(144)를 통해 무선 액세스 포인트(142)에 접속된 네트워크 관리기 라우터(140))일 수도 있다는 것을 예시한다. 도 1b의 LAN(150)에 대한 네트워크 동작의 이 모드는 "기반구조 모드(infrastructure mode)"로 칭해질 수 있다.
도 1c는 대안적인 애드-혹 네트워크 LAN(150)을 예시한다. 애드-혹 LAN(150)은 도 1b와 함께 위에서 논의된 네트워크 관리기 라우터(140) 또는 무선 액세스 포인트(142)와 같은 네트워크 기반구조에 의존하지 않는 비중앙집중화된 네트워크(decentralized network)이다. 애드-혹 LAN(150)의 각각의 머신(12a 내지 12e)은 중개자 또는 중앙 허브 없이 직접적으로, 정보를 각각의 다른 머신(12a 내지 12e)으로 전송하고 이로부터 정보를 수신한다. 도 1c에서 예시된 바와 같이, 애드-혹 LAN(150)의 머신들(12a 내지 12e)은 전형적으로 무선으로 접속된다(그러나, 그렇게 되어야 하는 것은 아님).
도 1d는 대안적인 전력선 LAN(150)을 예시한다. 전력선 네트워크는 네트워크 트래픽(점신)을 머신들로 추가적으로 반송(carry)하기 위하여 전력을 머신들(12a 내지 12d)에 가져가는 AC 전력선(146)을 이용한다. 전력선(146)으로의 머신들(12a 내지 12d)의 분기된 관계로 인해, 전력선 LAN(150)은 머신들(12a 내지 12d) 내에서 그리고 그 외부로 네트워크 트래픽(점선)을 지향시키기 위하여 네트워크 관리기(148)를 보통 채용한다(그러나, 그렇게 해야 하는 것은 아님).
도 2를 지금부터 참조하면, 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 또 다른 실시형태는 다수의 병원들 또는 투석 센터들(130a, 130c ...130n)에서 각각 위치된 다수의 분산형 데이터베이스들(10a, 10b, 10c...10n)을 포함한다(큰 원들은 일반적으로 병원 또는 투석 센터의 물리적인 구조를 나타냄). 병원들(130a 내지 130c)(집합적으로 병원들(130)로서, 또는 일반적으로 개별적으로 병원(130)으로서 지칭됨)은 공통 의료적 그룹 또는 네트워크의 일부일 수 있거나, 별도이고 개별적일 수 있다. 머신들(12)(위에서 머신들(12a 내지 12j...12n)을 지칭함)은 상이한 병원들 또는 투석 센터들에 대하여 상이할 수 있다. 예를 들어, 병원(130a)에 대한 머신들(12)은 투입 펌프들일 수 있다. 병원(130b)에 대한 머신들(12)은 LAN(150a)을 통해 통신하는 혈액투석 머신들, 및 LAN(150b)을 통해 통신하는 복막 투석 머신들일 수 있다. 병원(130c)에 대한 머신들(12)은 혈액투석 머신들일 수 있다. 3 개의 병원들(130a 내지 130c)은 단지 예이고; 분산형 데이터베이스 시스템(10)과 동작하는 3 개보다 더 많거나 더 적은 병원들이 있을 수 있다.
병원(130a)은 본원에서 논의된 대안들 중의 임의의 것을 포함하는 방식으로 다수의 머신들(12)을 조정하기 위하여 단일 LAN(150)과 동작하는 분산형 데이터베이스(10a)를 갖추고 있다. 분산형 데이터베이스(10a)의 LAN(150)은 또한, LAN 내에 위치된 다수의 개인용 컴퓨터들(170)에 접속된다. 개인용 컴퓨터들(170)은 의사들, 임상의들, 간호사들, 서비스 인력 등이 (i) 분산형 데이터베이스(10a) 상의 정보를 관측하고, (ii) 치료 전, 치료 동안, 그리고 치료 후에 정보를 데이터베이스에 입력하고, 및/또는 (iii) 치료 전, 치료 동안, 그리고 치료 후에 정보를 데이터베이스에 저장하는 것을 가능하게 한다.
병원(130a)의 분산형 데이터베이스(10a)의 LAN(150)은 또한, 하나 이상의 서버 컴퓨터(180)에 접속된다. 실시형태에서의 서버 컴퓨터(180)는 머신들(12) 상에서 저장된 정보에 대한 백업(backup)으로서 작용한다. 이하에서 더 상세하게 논의된 바와 같이, 분산형 데이터베이스(10a)의 머신들(12)은 그것들이 하나의 사고방식(mind) 또는 동일한 사고방식을 가지도록 주기적으로 업데이트되고, 이것은 각각의 머신(12)이 모든 머신들(12)이 동일한 데이터를 저장하도록 업데이트된다는 것을 의미한다. 이에 따라, 각각의 머신(12a 내지 12j)은 다른 머신들(12)의 각각에 대한 백업으로서 작용한다. 그럼에도 불구하고, 서버(180)는 분산형 데이터베이스(10a)의 각각의 머신(12a 내지 12j)이 아무튼 손상될 경우에 추가적인 보호로서 제공될 수 있다. 서버(180)는 또한, 분산형 데이터베이스(10a)의 LAN(150)을 통해 통신하는 머신들(12)로부터 제거될 수도 있는 더 과거의 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 분산형 데이터베이스(10a)는 각각의 머신(12a 내지 12j)이 병원(130a)과 연관된 환자들의 6 개월 또는 1 년 가치의 데이터를 저장하도록 프로그래밍될 수도 있다. 시간 한계보다 더 과거의 데이터는 머신들(12a 내지 12j)의 메모리들로부터 퍼징(purge)된다. 그러나, 서버(180)는 그것이 일부 이유로 필요한 경우에 더 과거의 데이터를 유지할 수 있다. 시스템(10)의 서버(180)는 대안적으로 또는 추가적으로, 머신들(12a 내지 12j) 사이에서 공유된 데이터의 일부가 아닌 정보를 관리할 수 있다. 서버(180)는 또한, 병원(130c) 외부의 인터페이스들을 담당할 수 있다.
도 9와 관련하여 이하에서 논의된 바와 같이, 데이터를 진행 중인 또는 이동하는 추세들에 추가하는 것이 고려된다. 각각의 머신(12a 내지 12j)은 진행 중인 또는 이동하는 추세들의 각각을 저장한다. 이에 따라, 더 과거의 데이터의 실제적인 값들이 머신들(12)로부터 제거될 수도 있더라도, 제거된 데이터는 추세들의 일부로서 머신들 내에서 여전히 유지될 수 있다.
서버(180)는 유선 접속(182), 예컨대, 이더넷 접속을 통해, 또는 무선 접속(182), 예컨대, UMTS, CDMA, HSPA, 또는 LTE와 같은 이동 인터넷 접속을 통해 광역 네트워크("WAN") 또는 인터넷에 접속될 수 있다. 어느 하나의 경우에 있어서, 서버(180)에서 저장된 데이터는 (i) 다른 투석 센터들(130b, 130c), 예컨대, 동일한 네트워크 또는 그룹의 투석 센터들의 서버들(180), (ii) 외부 개인용 컴퓨터들(170), 예컨대, 컴퓨터들(170a 내지 170e), (iii) 스마트폰들, 태블릿 컴퓨터들, 페이저(pager)들 등과 같은 개인용 통신 디바이스(personal communication device)("PCD")들(175), 및 (iv) 중앙 허브(190), 예컨대, 투석 센터들(130a 내지 130c)의 그룹 또는 네트워크에 대한 중앙 제어 센터와 공유될 수 있다. 시스템(10)의 외부 서버들(180), 개인용 컴퓨터들(170a 내지 170e), PCD들(175), 및 중앙 허브(190)의 각각은 예시된 실시형태에서 무선 또는 유선 인터넷 접속(182)을 통해 WAN 또는 인터넷에 접속된다. 서버(180)를 우회하거나 제공하지 않고, 시스템(10)의 머신들(12)이 스마트폰들 및 태블릿들과 같은 개인용 통신 디바이스("PCD")들(175)뿐만 아니라, 개인용 컴퓨터들, 페이저들, 프린터들, 팩시밀리 머신들, 스캐너들, 그 조합들 등과 같은 다른 데이터 공유 장비와 직접적으로 통신하는 것을 허용하는 것이 또한 고려된다.
병원들(130a 내지 130c) 내부의 개인용 컴퓨터들(170)은 하나의 실시형태에서 그 개개의 병원에 특유한 정보에 액세스하는 것으로 제한된다. 외부 컴퓨터들(170a 내지 170e)은 다수의 병원들(130a 내지 130c)로부터의 데이터에 액세스할 수 있을 수도 있거나, 단일 병원 또는 병원들의 그룹에 전용될 수도 있다. 외부 컴퓨터들(170a 내지 170e)은 병원들(130a 내지 130c)과 연관된 데이터를 오직 판독할 수도 있고, 이를 저장 및/또는 수정할 수 없을 수도 있다.
중앙 허브(190)는 병원들(130a 내지 130c)의 각각에서 예시된 바와 같이, 병원 내의 임의의 하나 이상의 서버 컴퓨터(180)(180a, 180b)와 유선 또는 무선으로 통신할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 중앙 허브(190)는 병원(130a)에서 예시된 바와 같이, 병원 내의 임의의 하나 이상의 LAN(150)과 직접적으로 유선 또는 무선으로 통신할 수 있다. 예시된 실시형태에서의 중앙 허브(190)는, 무선 또는 유선 인터넷 접속(182)을 통해 WAN 또는 인터넷에 접속되는 그 자신의 서버 컴퓨터(180)를 가진다. 중앙 허브(190)는 투석 센터들(130a 내지 130c)의 서버들(180)에 대한 추가적인 데이터 백업일 수 있다. 중앙 허브(190)는 대안적으로 또는 추가적으로, 다수의 투석 센터들 또는 의료용 병원들(130a 내지 130c)에 걸쳐 데이터 추세들 및 평균들을 추적할 수 있다. 중앙 허브(190)는 또한, 물품목록 추적 및 주문처리와 같은 다른 의무들을 수행할 수 있다. 따라서, 중앙 허브(190)는 머신들(12) 및 그 관련된 공급품들의 제조자와 연관된 공장의 일부일 수 있거나, 이러한 공장과 협력하여 작업하는 것이 고려된다. 서버(180)를 우회하고, 시스템(10)의 머신들(12)이 재고품 균형 정보(예컨대, 투석기들, 초미세여과기들, 농축물들, 살균 유체들, 혈액 세트들 등), 청구 또는 경제적 거래 정보, 및/또는 상이한 환자들에 관한 실험실 데이터(예컨대, 중탄산염, 칼륨 레벨들 등)에 대하여 허브(190)와 직접적으로 통신하는 것을 허용하는 것이 추가로 고려된다.
병원 또는 투석 센터(130b)는 동일한 병원 또는 투석 센터 내에 위치된 2 개 이상의 LAN들(150a 및 150b)과 각각 동작하는 2 개 이상의 분산형 데이터베이스들(10b 및 10c)을 갖추고 있다. 위에서 주어진 예에서, 병원(130b) 내에 위치된 머신들(12)은 분산형 데이터베이스(10b)의 LAN(150a)을 통해 통신하는 혈액투석 머신들, 및 분산형 데이터베이스(10c)의 LAN(150b)을 통해 통신하는 복막투석 머신들일 수 있다. 또 다른 예에서, 병원(130b) 내에 위치된 머신들(12)은 분산형 데이터베이스(10b)의 LAN(150a)을 통해 통신하는 제 1 제조자의 혈액투석 머신들, 및 분산형 데이터베이스(10c)의 LAN(150b)을 통해 통신하는 제 2 제조자의 혈액투석 머신들일 수 있다. 추가의 예에서, 병원(130b) 내에 위치된 머신들(12)은 분산형 데이터베이스(10b)의 LAN(150a)을 통해 통신하는 제 1 의료용 전달 펌프들, 및 분산형 데이터베이스(10c)의 LAN(150b)을 통해 통신하는 제 2 의료용 전달 펌프들일 수 있다. 분산형 데이터베이스들(10b 및 10c)의 별도의 LAN들(150a 및 150b)은 일반적으로 공통 입력 파라미터들 및 출력 데이터를 가지는 머신들을 그룹화한다. 분산형 데이터베이스들(10b 및 10c)의 LAN들(150a 및 150b)은 또한, 지리적 로케이션에 기초하여 분리될 수도 있고, 예를 들어, LAN들(150a 및 150b)은 동일한 타입들의 머신들(12)과 각각 동작할 수도 있지만, 그것들이 병원(130b)의 상이한 룸들 또는 영역들에서 위치되므로 분리될 수도 있다.
PCD들(175)은 당해 분야의 당업자들에게 알려져 있는 바와 같은 (UMTS, CDMA, HSPA, 또는 LTE와 같은) 이동 인터넷 접속들 또는 위성 프로토콜들을 이용하여 WAN 또는 인터넷 상에서 서버들(180)(180a, 180b), 중앙 허브(190), 개인용 컴퓨터들(170), 다른 PCD들과, 그리고 아마도 머신들(12)과 직접적으로 통신한다. PCD들(175)은 (예컨대, 병원들 또는 투석 센터들(130a 내지 130c)의 내부 또는 외부에 대하여) 의사들, 임상의들, 간호사들에 의해 휴대될 수 있다.
환자들은 또한, (i) 그 현재의 치료 또는 이력에 관한 피드백을 제공하기 위하여, (ii) 자체-평가, 및/또는 (iii) 현재의 치료 동안 또는 추후의 치료에 대한 것의 어느 하나에 대하여 답변하기 위한 간호사 또는 임상의에게 질문을 문의하기 위하여, 예컨대, 치료 동안에 PDC들(175)을 이용할 수도 있다.
PCD들(175) 및 개인용 컴퓨터들(170)을 통한 분산형 데이터베이스들(10b 및 10c)의 머신들(12)에서 저장된 데이터에 대한 액세스는 패스워드(password) 보호될 수 있다. 분산형 데이터베이스들(10b 및 10c)의 머신들(12)에서 저장된 데이터를 환자-식별된 데이터 및 환자 비-식별된 데이터로 분리하고 임의의 환자-식별된 데이터에 대한 액세스를 한정하는 것이 또한 고려된다. 예를 들어, 환자-식별된 데이터는 병원(130a 내지 130c) 내에 위치되고 분산형 데이터베이스(10a 내지 10d)의 특정한 LAN(150)과 연관되는 의사들, 간호사들, 또는 임상의들로 한정될 수도 있다. 비-식별된 데이터는 다른 한편으로, 병원들(130a 내지 130c) 외부에 위치된 사람, 예컨대, 병원들과, 또는 머신들(12) 및 그 공급품들의 제조와 연관된 마케팅 인력, 기술적 서비스들을 담당하는 직원, 머신들이 예방적 업데이트들을 어떻게 수행 및/또는 구현하고 있는지를 모니터링하기 위한 머신들(12)의 제조자들에 의해 이용가능할 수도 있다. 상기 언급된 직원 및 제조자와 연관된 피고용인들은 예를 들어, 중앙 허브(190)에서 위치될 수도 있다.
심지어 환자-식별된 데이터 및 환자 비-식별된 데이터의 카테고리들 사이에서도, 분산형 데이터베이스 시스템(10)이 카테고리들 내에서 데이터 액세스 레벨들을 한정하는 것이 고려된다. 예를 들어, 환자-식별된 데이터의 카테고리 하에서, 높은, 중간, 그리고 낮은 액세스 레벨들이 있을 수도 있고, 여기서, 의사는 높은 액세스를 가지고, 임상의들 및 간호사들은 중간 액세스를 가지는 반면, 환자들은 낮은 액세스(예컨대, 그 자신의 데이터로 제한됨)를 가진다. 관리자는 액세스 레벨들을 필요한 바와 같이 유지하고 수정하도록 배정될 수 있다. 액세스 레벨들은 하나의 실시형태에서 의사, 임상의, 간호사, 및 환자의 패스워드들과 연결되어, 적절한 액세스 레벨은 로그인(login) 시에 자동으로 확립된다. 액세스 레벨들은 또한, 머신들(12)에 적용될 수 있어서, 의사, 임상의, 간호사, 및/또는 환자는 머신들 중의 임의의 것으로 로그할 수 있고, 액세스의 적절한 레벨로 한정될 수 있다.
예시된 실시형태에서의 병원 또는 투석 센터(130b)의 분산형 데이터베이스(10b 및 10c)의 각각의 LAN(150a 및 150b)은 WAN 또는 인터넷 접속(182)을 가지는 그 자신의 서버 컴퓨터(180)(180a, 180b)에 접속된다. 분산형 데이터베이스(10b 및 10c)의 각각의 LAN(150a 및 150b)은 또한, 개인용 컴퓨터들(170)과의 통신을 가능하게 한다. 병원(130b)에 대하여 예시된 적어도 하나의 개인용 컴퓨터(170)는 양자의 LAN들(150a 및 150b)을 통해 분산형 데이터베이스들(10b 및 10c)과 통신할 수 있다. 병원 또는 투석 센터(130b)는 또한, 오직 분산형 데이터베이스(10b)와 통신하는 서버 컴퓨터(180a), 및 양자의 LAN들(150a 및 150b)을 통해 양자의 분산형 데이터베이스들(10b 및 10c)과 통신하는 제 2 서버 컴퓨터(180b)를 포함한다. 서버 컴퓨터들(180a 및 180b)은 WAN 또는 인터넷 접속(182)을 가질 수도 있거나 가지지 않을 수도 있다.
병원 또는 투석 센터(130b)는 또한, 머신(12k)과 같은 하나 이상의 머신이 다수의 분산형 데이터베이스들(10b 및 10c)과 동작할 수 있다는 것을 예시한다. 상이한 분산형 데이터베이스들(10b 및 10c)에서 동기화된 데이터는 상이할 수 있고, 그것은 또한, 상이한 타입의 데이터일 수도 있다. 예를 들어, 분산형 데이터베이스(10b)는 의료적 치료 정보를 공유하기 위하여 이용될 수 있는 반면, 분산형 데이터베이스(10c)는 머신 세팅 정보, 예컨대, 머신의 언어, 또는 머신의 사용자 인터페이스 외관과 같은 백엔드 정보를 공유하기 위하여 이용된다. 도 3 과 함께 상세하게 논의된 바와 같이, (데이터베이스(10b)와 같은) 주요 치료 정보 분산형 데이터베이스의 각각의 머신은 또한, (데이터베이스(10c)와 같은) 또 다른 분산형 데이터베이스의 멤버(member)일 수 있다.
병원 또는 투석 센터(130c)는 다수의 의료적 머신들(12)을 지원하는 단일 LAN(150)을 가지는 분산형 데이터베이스(10d)를 갖추고 있다. 병원(130c) 내에 위치된 개인용 컴퓨터들(170)은 LAN(150)을 통해 서로 데이터 통신 상태로 설정된다. 위에서 설명된 기능성 중의 임의의 것을 가지는 서버 컴퓨터들(180a 및 180b)은 LAN(150)을 통해 분산형 데이터베이스(10d)와 데이터 통신하도록 마찬가지로 설정된다. 이에 따라, 본원에서 논의된 임의의 분산형 데이터베이스 또는 LAN은 2 개 이상의 서버 컴퓨터들(180)에 접속될 수 있다.
병원(130c)은 또한, 감지 디바이스 또는 다른 의료 장비(185)가 이더넷, Wi-Fi, 또는 블루투스 접속과 같은 유선 또는 무선 접속(182)을 통해, LAN(150)을 경유하여 분산형 데이터베이스(10d)와 또한 통신할 수도 있다는 것을 예시한다. 감지 디바이스 또는 의료 장비(185)는 예를 들어, 병원(130c)의 LAN(150)의 머신들(12)의 환자들에 의해 이용된 체중계일 수 있다. 각각의 환자는 치료 전 및/또는 치료 후에 스스로 체중을 잰다. 그 다음으로, 그 체중들은 환자가 치료를 위하여 그 일자에 이용하는 머신(12)으로, 예를 들어, 환자가 치료를 위하여 그 일자에 이용하는 것으로 판단하거나 요청하는 머신(12)으로, LAN(150)을 통해 유선 또는 무선으로 송신된다. 환자는 예를 들어, 취해진 체중 측정 및 특정 머신(12)이 정합(match)될 수 있도록, 양자의 체중계 및 머신(12)에서 그 또는 그녀의 식별 카드를 스캔할 수 있거나 ID 번호를 입력할 수 있다. 대안적으로, 센서 판독치는 감지 장비(185)(예컨대, 저울 또는 혈압 측정 디바이스)에서 저장되고, 그 후에, 환자가 그 일자에 이용하는 머신(12)은 하나 이상의 센서로부터의 판독치를 요청한다.
또한 대안적으로, 감지 장비(185)는 판독치를 분산형 데이터베이스(10d)의 모든 머신들(12)로 전송한다. 여기서, 체중 값은 예를 들어, 하나의 실시형태에서 특정한 환자에 대한 기록 또는 파일로 머신들에서 저장된다.
상기 설명된 방법론들 중의 임의의 것은 혈압 측정 디바이스(185)로부터의 판독치를 특정 머신(12)에 정합하기 위하여 이용될 수 있다. 상기 설명된 방법론들 중의 임의의 것은 또한, 포도당 모니터로부터의 포도당 측정을 특정 머신(12)에 정합하기 위하여 이용될 수 있다. 병원들(130a 내지 130c) 중의 임의의 것은 이러한 장비(185)를 이용하거나 채용할 수 있다. 장비(185)는 또한, 응급실 또는 투석 센터와 연관된 임의의 생리적 감지 장비, 예를 들어, 심전도(electrocardiogram)("ECG"), 수치료 장비, 베드 스케일들, 액세스 접속해제 디바이스들, 생체임피던스 측정 디바이스들, pH 센서들, 실험실 테스팅 장비, 혈액 샘플 분석기들, 및/또는 PCD(175) 상에서 저장된 생리적 스테이터스 애플리케이션를 포함할 수 있다.
감지 장비(185)는 비전용 감지 장비이어야 하는 것이 아니라, 그 대신에, 예컨대, USB 접속, 전기적 접속, 공압식(pneumatic) 접속(예컨대, 공압식 압력 측정 디바이스), 케이블 또는 무선(예컨대, 블루투스, Wi-Fi, 또는 지그비를 이용함)을 통해 머신(12)에 전용된 감지 장비의 하나 이상의 피스들일 수 있다는 것이 인식되어야 한다. 여기에서의 감지 장비 데이터(185)는 머신(12) 상에서 치료되는 환자와 연관되고, 본원에서 설명된 바와 같이, 분산형 데이터베이스 시스템(10)을 통해 다른 머신들에 의해 액세스가능하게 된다.
도 2의 분산형 데이터베이스 시스템(10)은 다수의 서버 컴퓨터들(180), 개인용 컴퓨터들(170), PCD들(175), 및 중앙 허브(190)를 예시하지만, 그 디바이스들의 어느 것도 시스템(10)을 유지할 필요가 없다는 것이 인식되어야 한다. 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 분산형 데이터베이스들(10a 내지 10d)의 머신들(12)의 각각은 LAN의 다른 머신들(12)의 각각과 동일한 데이터를 저장하기 위하여 주기적으로 업데이트된다. 서버 컴퓨터들(180), 개인용 컴퓨터들(170), PCD들(175), 및 중앙 허브(190)는 업데이팅을 수행하도록 요구되지 않는다. 그 대신에, 예를 들어, 개인용 컴퓨터들 및 PCD들(175)은 분산형 데이터베이스 시스템(10) 머신들(12) 상에서 저장된 데이터를 관측하기 위하여 이용될 수 있는 반면, 개인용 컴퓨터들(170), 서버 컴퓨터들(180), 및 중앙 허브(190)는 데이터 백업, 추세화, 및/또는 분석을 위하여 이용될 수 있다.
병원(130c)은 또한, LAN(150)을 따라 존재하지 않고 이에 따라, 분산형 데이터베이스(10d)의 일부가 아닌 머신(121)을 예시한다. 머신(121)은 본 개시물의 전체적인 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 여전히 일부이지만, 그러나, 머신(121)은 언제든지 분산형 데이터베이스(10d)의 일부가 될 수도 있으므로, 이 때, 분산형 데이터베이스(10d)의 모든 머신들(12)의 집합적인 데이터가 업데이트된다. 한편, 치료는 로컬 방식으로 저장된 처방 파라미터들 등, 및 현재가 아닐 수도 있는 운영 소프트웨어를 이용하여 접속해제된 머신(121)에서 수행된다. 시스템(10)은 머신(121)의 사용자가 그 스테이터스를 인지하게 할 수 있다.
도 3을 지금부터 참조하면, 분산 데이터베이스 시스템(10)이 추가로 예시되어 있다. 도 2에서의 병원(130b)의 머신(12k)과 관련하여 위에서 논의된 바와 같이, 각각의 머신(12)은 다수의 분산형 데이터베이스들의 일부일 수 있다. 도 3에서, 머신들(12a 및 12b)은 각각 LAN들(150a 및 150b)과 동작하는 분산형 데이터베이스들(10a 및 10b)에 속한다.
머신들(12c 및 12d)은 각각 LAN들(150a 및 150c)과 동작하는 분산형 데이터베이스들(10a 및 10c)에 속한다. 머신(12e)은 각각 LAN들(150b 및 150d)과 동작하는 분산형 데이터베이스들(10b 및 10d)에 속한다. 머신(12f)은 각각 LAN들(150c 및 150d)과 동작하는 분산형 데이터베이스들(10c 및 10d)에 속한다. 대안적인 실시형태들에서, 머신들(12) 중의 임의의 하나 이상은 3 개 이상의 분산형 데이터베이스들에 속할 수도 있다.
분산형 데이터베이스들(10a 내지 10d)은 마찬가지로 머신 또는 디바이스 타입에 의해 그룹화될 수 있다. 예를 들어, 머신들(12a 내지 12d)은 약물 전달 펌프들 또는 IV 펌프들일 수도 있는 반면, 머신들(12e 및 12f)은 산소공급기(oxygenator)들, 또는 포도당 모니터링과 같은 감지 장비와 같은, 다른 타입들의 디바이스들이다. 분산형 데이터베이스(10b)는 2 개의 IV 펌프들(12a 및 12b) 및 산호공급기(12e)에 접속된 제 1 환자에 전용될 수 있다. 분산형 데이터베이스(10c)는 2 개의 IV 펌프들(12c 및 12d) 및 포도당 모니터(12f)에 접속된 제 2 환자에 전용될 수 있다. 환자 데이터베이스들(10b 및 10c)은 예컨대, 펌프들(12a, 12b)을 동작시키고 제 1 환자를 위하여 산호공급기(12e)를 편입시키기 위한, 그리고 펌프들(12c, 12d)을 동작시키고 제 2 환자를 위하여 포도당 모니터(12f)를 편입시키기 위한 공통 처방을 각각 가질 수 있다. 분산형 데이터베이스(10a)는 다수의 환자들에 걸쳐 IV 펌프 데이터를 공유하는 반면, 분산형 데이터베이스(10d)는 다수의 환자들에 걸쳐 산소공급기(12e) 및 포도당 모니터(12f) 데이터를 공유한다. 그러므로, 데이터베이스들(10a 및 10d)과 같은 분산형 데이터베이스들은 환자, 유사한 머신들의 그룹, 또는 유사한 기능성의 그룹, 예컨대, 생리적 감지에 전용될 수도 있다.
다수의 분산형 데이터베이스들(10a 내지 10d)에 속하는 머신들(12)은 전체 시스템(10)이 예를 들어, 또 다른 분산형 데이터베이스(10a 내지 10d)에서 의료적 데이터, 예컨대, 처방 입력 데이터 및 치료 출력 데이터를 공유하면서, 하나의 분산형 데이터베이스(10a 내지 10d)에서 의료적으로 관련된 데이터, 예컨대, 소프트웨어 업데이트들 및 소프트웨어 구성들을 공유하는 것을 허용한다. 그렇게 행하는 것은 상이한 분산형 데이터베이스들이 상이하게 관리되는 것을 허용하고, 예를 들어, 하나의 분산형 데이터베이스는 실시간 데이터베이스일 수도 있는 반면, 또 다른 분산형 데이터베이스는 설정된 간격들로, 예컨대, 시프트 또는 작업일자의 종료 시에 업데이트될 수도 있다.
상이한 분산형 데이터베이스들(10a 내지 10d)은 상이한 태스크(task)들을 수행할 수 있고, 이것은 매우 신축적인 전체 시스템(10)으로 귀착될 수 있다. 도 3에서는, 예를 들어, 머신들(12a 내지 12d)은 혈액투석여과("HDF")를 수행하고 있는 반면, 머신들(12e 및 12f)은 혈액투석("HD")을 수행하고 있는 것으로 가정한다. 따라서, 분산형 데이터베이스(10a)는 처방 파라미터들을 제공하고 HDF를 위한 치료 출력 데이터를 수집하는 반면, 분산형 데이터베이스(10d)는 HD를 위한 동일한 것을 행한다. 그 다음으로, 분산형 데이터베이스들(10b 및 10c)은 각각 머신 그룹(12a, 12b, 12e) 및 그룹(12c, 12d, 12f) 사이의 일부 공통성에 기초하여 데이터를 공유하기 위하여 이용된다. 예를 들어, 머신 그룹(12a, 12b, 12e)은 머신 그룹(12c, 12d, 12f)과는 상이한 언어 또는 사용자 인터페이스 외관을 가질 수 있다. 분산형 데이터베이스들(10b 및 10c)은 이러한 상이한 언어들 또는 사용자 인터페이스 외관들을 제공하고 추적한다.
또는, 머신 그룹(12a, 12b, 12e) 및 그룹(12c, 12d, 12f)은 상이한 실시간 데이터가 모니터링될 것을 요구할 수도 있다. 예를 들어, 머신 그룹(12a, 12b, 12e)은 환자의 어떤 카테고리, 예컨대, 유아들에 전용될 수 있고, 여기서, 동작 압력 한계들은 매우 근접하게 모니터링되어야 한다.
도 3의 시스템(10)은 데이터베이스들(10b 및 10c)이 주 치료 분산형 데이터베이스들(10a 및 10d)로부터 별도이고 이에 따라, 주 치료 분산형 데이터베이스들(10a 및 10d)을 중단시킬 수 없는 실시간 경보 분산형 데이터베이스들인 것을 허용한다. 분산형 데이터베이스(10b)는 또한, 머신 그룹(12c, 12d, 12f)(예컨대, 정상적인 성인 머신 그룹)에 대한 분산형 데이터베이스(10c)의 공유된 실시간 경보들로부터, 특화된 공유된 실시간 경보 목적들을 위한 예컨대, 소아의 머신 그룹(12a, 12b, 12e)을 분리시킬 수 있다.
(다수의 분산형 데이터베이스 시나리오들로 제한되지 않고, 이 출력의 어느 곳에서나 설명되는) 실시간 경보 데이터는 간호사들 및 임상의들이 상이한 룸에서, 벽의 다른 측 상에서, 또는 병원의 다른 단부에서 발생하는 경보를 보는 것을 허용한다. 경보의 표시는 어느 머신(12)이 경보하고 있는지의 표시와 함께, 사용자 인터페이스(14)(도 8a, 도 8b, 도 10 참조)의 코너에서의 작은 깜빡이는 아이콘과 같이 간단할 수 있다. 간호사 또는 임상의는 어느 타입의 경보가 발생하고 있는지에 대한 더 많은 정보를 습득하기 위하여 아이콘을 누를 수 있다. 아이콘은 (i) 더 많은 요구하는 경보들 대 (ii) 더 많은 주목 경고하는 경보들에 대한 2 개 이상의 타입들일 수 있다. 대안적으로, 복수의 아이콘들에는, 예를 들어, 경보의 타입을 표시하기 위하여 번호가 제공되고, 예컨대, 번호 1을 갖는 아이콘 = 혈액 누설 경보, 번호 2를 갖는 아이콘 = UF 레이트 경보, 번호 3을 갖는 아이콘 = 정맥 압력 경보 등이다.
도 3의 머신들(12a 내지 12f) 내부에 예시된 원들의 각각은 머신들 내의 상이한 메모리(18)(도 10 참조), 또는 머신들 내의 동일한 메모리(18)의 별도의 영역들을 나타낼 수도 있다. 분산형 데이터베이스들(10a 및 10d)은 동일하거나 상이한 시간들에서, 도 4a 내지 도 7c와 관련하여 이하에서 논의된 동일하거나 상이한 방법들 중의 임의의 것에 따라 업데이트될 수도 있고 동기화될 수도 있다. 실시간 데이터는 또한, 도 4a 내지 도 6b와 관련하여 이하에서 논의된 방법들에 따라 공유될 수 있고, 주요 차이는 (예컨대, 일자의 종료 시에) 정상적인 치료에 대하여 수행되는, 흐름도들을 통해 "시작"부터 "종료"까지 오직 단일 시간에 작동하는 대신에, 실시간 데이터에 대한 루프가 새로운 적절한 실시간, 예컨대, 경보 데이터를 찾기 위하여 희망하는 빈도로 도 4a 내지 도 6b의 방법들 중 적어도 하나에서 "종료"로부터 "시작"까지 사이클이 정해진다는 것이다.
시스템(10)이 실시간 데이터 공유를 허용하는 것이 고려되지만, 시스템이 이러한 공유에 관한 보호수단들을 구현하는 것이 또한 고려된다. 예를 들어, 실시형태에서, 새로운 소프트웨어를 다운로드하는 것 및 머신들(12)에 서비스하는 것과 같은 어떤 기능들은 머신들(12)이 치료를 수행하고 있지 않을 때, 예컨대, 서비스 모드에 있거나, 동면 모드에 있거나, 또는 그렇지 않을 경우에 디스에이블될 때, 치료 후에 오직 발생할 수 있다. 머신이 작동하고 있지만, 환자가 접속되어 있지 않을 때, 살균 모드 동안에 어떤 추가적인 데이터를 전송하는 것이 가능할 수도 있다. 그러나, 환자가 접속될 때, 시스템(10)은 치료를 중단시킬 수도 있거나 환자를 괴롭힐 수도 있는 임의의 데이터를 전송하지 않기 위하여 유의하도록 동작될 수 있다.
실시형태에서, 실시간 치료 데이터는 임의의 머신(12)에서 영구적으로 저장되지는 않는다. 예를 들어, 실시간 데이터는 치료가 진행 중인 한, 저장될 수 있어서, 그것은 이하에서 상세하게 설명된 바와 같은 요약 화면에서, 또는 주, 여러 주, 또는 몇 개월들과 같은 더 긴 주기들에 대하여 검토될 수 있다. 임의의 머신(12a 내지 12j)의 치료가 완료되거나, 실시간 데이터 자장 주기가 만료될 때, 그 실시간 데이터는 퍼징될 수 있다. 모든 실시간 치료 데이터를 영구적으로 저장하는 것은 메모리를 너무 빠르게 채울 수도 있다. 일반적으로, 영구적으로 저장될 값들은 총 값들, 에버리지(average) 값들, 평균 값들, 또는 다른 조합되거나 통계적으로 관련된 값들일 것이다.
상이한 분산형 데이터베이스들(10a 내지 10d)은 예를 들어, 그것들이 어느 타입의 의료적으로 관련된 데이터를 전달하고 액세스를 위하여 허용하는지에 기초하여 상이한 업데이팅 속력들을 가질 수 있다. 실시간 데이터베이스들(10)은 높은 빈도의 업데이트 속력(예컨대, 마이크로초, 초, 분)을 가질 수도 있는 반면, 물품목록 및/또는 인력관리 데이터베이스들(10)과 같은 관리 타입의 데이터베이스들은 매 시간, 매일, 또는 매 시프트에 한 번과 같은 더 느린 속력으로 업데이트될 수 있다.
도 4a를 지금부터 참조하면, 방법(200)은 태그 데이터(tag data) 또는 메타데이터(metadata)를 본 개시물의 분산형 데이터베이스 시스템(10)에 의해 공유된 새로운 데이터에 배정하기 위한 하나의 실시형태를 예시한다. 방법(200)은 서브루틴으로서 이용될 수 있고, 타원(202)에서, 방법(200)이 시작된다. 블록(204)에서, 데이터 또는 데이터 기록의 새로운 피스가 생성된다. 새로운 데이터는 (i) 처방 입력 파라미터들 또는 데이터(예컨대, 머신 동작 파라미터들), (ii) 치료 출력 데이터(예컨대, 제거된 UF, 이동된 총 혈액량, 소비된 총 투석 유체 용량, 소비된 헤파린 용량, 경보들, 및 치료 유효성 측정들 KtV 등), (iii) 기술적 입력 데이터(예컨대, 교정들, 경보 한계들 등), (iv) 기술적 출력 데이터(예컨대, 실제적인 컴포넌트 사용량, 센서 측정들 등), 및 (v) 분산형 데이터베이스(10)의 임의의 머신(12)에 의해 생성되거나 분산형 데이터베이스(10)의 임의의 머신(12)으로 입력된 관리 데이터(예컨대, 물품목록 데이터 및 인력관리 데이터) 중의 임의의 것일 수 있다. 새로운 데이터는 데이터의 어레이, 예를 들어, 특정한 시간에서 생성된 치료 출력 데이터의 스냅샷(snapshot), 예컨대, 주어진 시간에 동작하는 머신(12)의 모든 압력 센서들로부터의 압력 판독치들일 수 있다. 이러한 방식으로, 태그 데이터 또는 메타데이터는 데이터의 더 큰 집합을 나타낼 수 있어서, 데이터의 각각의 새로운 개별적인 피스에 대한 태그 데이터 또는 메타데이터가 있어야 할 필요는 없다. 그러므로, 새로운 데이터는 새로운 데이터의 단일 피스 또는 새로운 데이터의 어레이의 어느 하나를 나타낸다.
블록(206)에서, 새로운 데이터(예컨대, 데이터의 어레이)가 생성되는 머신(12)은 (i) 고유 기록 식별정보("id"), (ii) 타임 스탬프, 및 (iii) 새로운 데이터에 대한 해시 합 또는 체크섬(checksum)을 생성한다. 고유 기록 id는 새로운 데이터를 생성하였던 머신(12) 및 그 머신에 대한 시퀀스 번호의 양자를 식별한다. 따라서, 도 1a에서, 시퀀스 번호 0000000444에서의 머신(12c)이 새로운 데이터를 생성할 경우, 고유 id는 12c:0000000444일 수 있다. 본질적으로, 고유 id는 새로운 데이터를 홈(home)(분산형 데이터베이스 시스템(10)을 공유하는 특정 머신 또는 컴퓨터) 및 홈 내의 로케이션, 즉, 시퀀스 번호에 부여한다.
해시 합은 새로운 데이터(예컨대, 데이터의 어레이)의 실제적인 내용을 식별한다. 예를 들어, 데이터의 새로운 어레이는 6 개의 압력 판독치들 [a, b, c, x, y, z]을 포함하는 것으로 추정한다. 해시 합 hs002500은 그 판독치들에 대하여 생성될 수 있어서, hs002500 = [a, b, c, x, y, z]이다. hs002500는 이제 6 개의 압력 판독치들을 나타낸다. 그러므로, 시스템(10)의 머신들(12)은 특정 압력 판독치들을 찾을 필요가 없고; 오히려, 머신들은 hs002500가 존재하는지를 알아본다. 이하에서 더 상세하게 설명된 바와 같이, 해시 합은 전송자 머신(transferor machine)으로부터의 전송 후에 분산형 데이터베이스의 피전송자 머신(transferee machine)에 의해 재계산될 수 있다. 그 다음으로, 피전송자 머신은 데이터가 전송 동안에 훼손되지 않은 것을 확인하기 위하여, 또는 데이터 훼손이 검출될 경우에 시스템 에러를 상승시키기 위하여, 전송되고 계산된 해시 합들을 비교할 수 있다. 피전송자 머신은 미리 정의된 횟수로 데이터를 재송신할 것인지를 전송자 머신에 문의할 수 있고, 각각의 전송 후에 데이터 훼손에 대하여 체크할 수 있고, 미리 정의된 수의 데이터 전송들의 각각 이후에 데이터가 훼손된 것으로 발견된 후에만 시스템 에러를 상승시킬 수 있다.
타임 스탬프는 새로운 데이터(예컨대, 데이터의 어레이)가 생성되는 시간을 식별한다. 타임 스탬프는 예를 들어, 2015년 5월 30일의 오전 8:15에 생성된 데이터에 대하여 30/05/15/8:15a일 수 있다. 타임 스탬프는 어느 데이터를 순방향으로 이동시킬 것인지와, 동일한 고유 id에 대한 2 개의 해시 합들이 언제 정합하지 않는지를 결정하도록 작용한다. 실시형태에서, 더 이후의 타임 스탬프에 대응하는 해시 합은 도 5b와 관련하여 이하에서 예시된 바와 같이 선택된다. 데이터 어레이 [a, b, c, x, y, z]에 대한 태그 데이터 또는 메타데이터의 완전한 기록 세트는 그러므로, (i) 고유 id 12c:0000000444, (ii) 타임 스탬프 30/05/15/8:15a, 및 (iii) 해시 합 hs002500, 또는 12c:0000000444; 30/05/15/8:15a; hs002500일 수 있다.
방법(200)의 블록들(208, 210, 및 212)은 다수의 증가하는 시간 주기들에 대한 해시 합들을 계산하고 업데이트하는 것을 각각 수반한다. 예시된 실시형태에서, 시간 주기들은 일, 월, 및 다수-월을 ?l마한다. 대안적으로, 시간 주기들은 시프트, 일, 주, 및 월일 수 있다. 희망하는 예컨대, 3 개 내지 6 개의 시간 주기들만큼 많은 상이한 시간 주기들이 있을 수 있다. 시간 주기들은 임의의 희망하는 기간, 예컨대, 분들, 시간들, 시프트들, 일들, 주들, 월들, 년들 등일 수 있다. 설명의 용이함을 위하여, 도 4a의 예의 나머지는 일, 월, 및 다수-월 시간 주기들을 이용한다.
블록(208)에서, 새로운 데이터(예컨대, 데이터의 어레이)가 생성되는 머신(12)은 동일한 월 동안에 동일한 일자 또는 24 시간 주기에 대해 그 머신에서 생성된 모든 해시 합들에 대한 "일 해시(day hash)"를 계산하거나 업데이트하고, "일 해시 30/5/15"는 예를 들어, 특정 머신(12)에 대하여 hs002500 내지 hs010000과 동일할 수 있거나 이를 포함할 수 있다. "일 해시" 계산은 예를 들어, 각각의 일자의 종료 시에 수행될 수 있다.
블록(210)에서, 새로운 데이터(예컨대, 데이터의 어레이)가 생성되는 머신(12)은 현재의 월에 대하여 그 머신에서 생성된 모든 해시 합들에 대한 "월 해시(month hash")를 계산하거나 업데이트하고, "월 해시 5월"은 예를 들어, 일 해시 1/5/15 내지 일 해시 31/5/15와 동일할 수 있거나 이를 포함할 수 있다. "월 해시" 계산은 또한, 예를 들어, 각각의 일, 또는 주와 같은 일자들의 세트의 종료 시에 수행될 수 있다.
블록(212)에서, 새로운 데이터(예컨대, 데이터의 어레이)가 생성되는 머신(12)은 현재의 년도에 대하여 그 머신에서 생성된 모든 해시 합들에 대한 "총 해시(total hash")를 계산하거나 업데이트하고, 예를 들어, "총 해시 2015"는 "월 해시 1월" 내지 "월 해시 5월"과 동일할 수 있거나 이를 포함할 수 있다. "총 해시" 계산은 예를 들어, 각각 주 또는 월의 종료 시에 머신(12)에서 수행될 수 있다.
타원(214)에서, 방법(200)이 종료된다.
도 4b를 지금부터 참조하면, 방법(220)은 데이터를 하나의 머신(12)으로부터 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 모든 다른 머신들(12)로 전송하기 위한 하나의 실시형태를 예시한다. 방법(220)은 서브루틴으로서 이용될 수 있고, 타원(222)에서, 방법(220)이 시작된다. 위에서 논의된 바와 같이, 단일 머신(12) 또는 머신들(12)의 집합체 중의 어느 하나는 시스템(10)의 모든 다른 머신들(12b 내지 12j)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 1에서, 단일 머신(12a)은 그 새로운 데이터를 시스템(10)의 모든 다른 (온라인) 머신들(12b 내지 12j)로 전송할 수 있다. 또한, 머신들(12a, 12b, 및 12c)로부터의 집합된 새로운 데이터는 시스템(10)의 모든 다른 (온라인) 머신들(12d 내지 12j)로 전송될 수 있다. 데이터를 집합시키는 것은 새로운 데이터 푸시들의 수를 최적화(최소화)할 수 있음으로써, 에러에 대한 잠재성을 감소시킬 수 있다. 그러므로, 방법(220)은 그 새로운 데이터를 전송하는 단일 머신(12)의 관점으로부터, 또는 그 집합적인 새로운 데이터를 전송하는 머신들(예컨대, 12a, 12b, 12c)의 집합체로서 검토될 수 있다는 것이 인식되어야 한다.
블록(224)에서, 머신(12)(또는 머신들(12)의 집합체)은 현재 온라인인, 시스템(10)의 (집합체가 이용될 경우에 집합체 외부의) 새로운 머신(12)을 택한다. 블록(226)에서, 새로운 데이터는 도 4a에서 설명된 데이터 태깅 또는 메타데이터와 함께, 최근에 선택된 머신으로 전송된다. 블록(228)에서, 수신 머신(12)은 수신된 새로운 데이터 입력에 대한 그 자신의 해시 합을 계산한다. 다이아몬드(230)에서, 수신 머신(12)은 수신된 해시 합이 최근예 계산된 해시 합과 상이한지 여부를 결정한다. 다이아몬드(230)에서, 수신된 해시 합이 최근에 계산된 해시 합과 상이할 경우, 새롭게 선택된 머신(12)은 전송 머신(12)(새로운 데이터를 선택된 머신(12)으로 전송하였던 단일 머신(12) 또는 집합체의 대표적인 머신(12))에 해시 합 오정합을 통지한다. 해시 합 오정합을 수신할 시에, 전송 머신(12)은 블록(226)의 전송 단계를 반복시키고, 블록(226)과 다이아몬드(228) 사이의 루프는 다이아몬드(230)에서, 수신된 해시 합이 최근에 계산된 해시 합과 동일할 때까지 반복되고, 이것은 궁극적으로 전송 및 수신 머신들(12)이 훼손되지 않는다는 것을 보장한다.
다이아몬드(230)에서, 수신된 해시 합이 최근에 계산된 해시 합과 동일한 것으로 결정될 때, 전송 머신(12)(단일 머신(12) 또는 집합체의 대표적인 머신(12))은 새로운 데이터를 전송하기 위한 (집합체가 이용될 경우에 집합체 외부의) 또 다른 머신(12)이 있는지 여부를 결정한다. 그러할 경우, 방법(220) 단계들(224 내지 232)은 다이아몬드(232)에서 결정된 바와 같이, 새로운 머신들이 없을 때까지 반복되고, 이 때, 방법(220)은 타원(234)에서 예시된 바와 같이 종료된다.
도 5a 및 도 5b를 지금부터 참조하면, 방법(300)은 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 2 개의 머신들(12), 예컨대, 도 1a의 머신들(12a 내지 12j)의 임의의 2 개가 어떻게 서로 동기화할 수 있는지, 즉, 그것들이 동일한 데이터를 공유하는지를 알고, 그것들이 동일한 데이터를 공유하지 않을 경우, 2 개의 머신들이 동일한 데이터를 공유하도록 필요한 바와 같이 서로를 업데이트하기 위하여 어떻게 체크할 수 있는지의 하나의 예를 예시한다. 타원(302)에서, 방법(300)이 시작된다. 이하로부터 알 수 있는 바와 같이, 방법(300)은 도 4a와 관련하여 예시된 데이터 태깅 또는 메타데이터를 편입시킨다.
다이아몬드(304)에서, 방법(300)은 분산형 데이터베이스 시스템910)의 제 1 머신(12), 예컨대, 머신(12a)에 대하여 도 4a와 관련하여 수행된 총 해시 계산이 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 제 2 머신(12), 예컨대, 머신(12b)에 대하여 도 4a와 관련하여 수행된 총 해시 계산과 동일하지 않은지 여부를 결정한다. 머신(12a)에 대한 총 해시(총 해시 A)를 머신(12b)의 그것(총 해시 B)과 비교하는 것은 하나의 실시형태에서 머신들 중의 하나에서 수행된다. 프로토콜은 더 낮거나 더 이전의 식별 번호를 갖는 머신이 비교를 수행하도록, 예컨대, 머신(12a)이 나머지 머신들(12b 내지 12j)과 비교될 때에 비교를 수행하도록 설정될 수 있다. 머신(12b)은 나머지 머신들(12c 내지 12j)과 비교될 때에 비교를 수행하는 등과 같다. 대안적인 프로토콜에서, 양자의 머신들은 결과에 대한 체크를 생성하기 위하여 비교를 수행한다. 여기서, 더 낮거나 더 이전의 번호를 갖는 머신은 비교를 먼저 수행하도록 설정될 수 있다. 결과가 총 해시 비교를 수행하는 머신(12b)에 비해, 총 해시 비교를 수행하는 머신(12a)에 대하여 동일하지 않을 경우, 방법(300)은 시스템 에러로 종료되어, 시스템(10)으로 하여금, 보조를 위하여 관리자에게 촉구하게 한다. 상기 2 개의 프로토콜들 및/또는 그 대안들은 도 5a의 다이아몬드들(304, 308, 312, 318, 및 320)에서 수행된 질의들의 각각에 대하여 이용될 수 있다.
다이아몬드(304)에서의 질의에 대한 답변이 부정이어서, 머신(12a)에 대한 총 해시가 머신(12b)에 대한 총 해시와 동일하다는 것을 의미할 경우, 2 개의 머신들(12a 및 12b)은 완전히 동기화된다. 방법(300)은 타원(322)에서 종료하도록 진행된다.
다이아몬드(304)에서의 질의에 대한 답변이 긍정이어서, 머신(12a)에 대한 총 해시가 머신(12b)에 대한 총 해시와 동일하지 않다는 것을 의미할 경우, 방법(300)은 문제가 있는 곳을 보기 위하여 해시 합들을 자세히 들여다 본다. 블록(306)에서, 비교 머신(12a 또는 12b)(또는 양자의 머신들이 비교할 경우에, 비교를 먼저 수행하는 머신)은 다음 월을 선택한다. 실시형태에서, 선택된 제 1 월은 선행하는 월들이 이미 동기화되었을 수도 있으므로 현재의 월이고, 이것은 오정합이 현재의 월에서 아마도 존재할 가능성으로 이어진다.
다이아몬드(308)에서, 비교 머신(12a 또는 12b)(또는 대안적으로, 위에서 논의된 바와 같은 양자의 머신들(12a 또는 12b))은 블록(306)에서 선택된 월에 대하여, 머신 A에 대한 월 해시(월 해시 A)가 머신 B에 대한 월 해시(월 해시 B)와 동일하지 않은지 여부를 결정한다. 다이아몬드(306)의 질의에 대한 답변이 부정이어서, 월 해시 A가 월 해시 B와 동일하다는 것을 의미할 경우, 방법(300)은 다이아몬드(320)로 진행하고, 이것은 분석하기 위한 또 다른 월이 있는지 여부를 질의한다. 질의(320)에 대한 답변이 부정이고, 분석하기 위한 다른 월이 없을 경우, 방법(300)은 타원(322)에서 예시된 바와 같이 종료된다. 질의(320)에 대한 답변이 긍정이고, 분석하기 위한 또 다른 월이 있을 경우, 방법(300)은 블록(306)에서 또 다른 월을 선택하기 위하여 복귀하고(예컨대, 제 1 선행하는 월, 그 다음으로, 제 2 선행하는 월 등), 그 후에, 블록(306), 다이아몬드(308), 및 다이아몬드(320) 사이에서 방금 설명된 루프는 월 해시 B와의 월 해시 A 오정합이 다이아몬드(308)에서 발생하거나, 다이아몬드(320)에서 결정된 바와 같이, 더 많은 월들이 남아 있지 않을 때까지 반복된다.
다이아몬드(304)에서의 총 해시 질의가 오정합이 존재하는 것으로 결론내리지만, 블록(306), 다이아몬드(308), 및 다이아몬드(320) 사이의 월의 루프가 오정합을 나타내지 않을 경우, 방법(300)은 시스템 에러로 종료되어, 시스템(10)으로 하여금, 보조를 위하여 관리자에게 촉구하게 한다.
방법(300)이 오정합이 다이아몬드(308)에서 발생하였던 월을 발견할 때, 방법(300)은 다음으로, 오정합이 발생하였던 월의 하나 이상의 일자를 찾아낸다. 블록(310)에서, 비교 머신(12a 또는 12b)(또는 양자의 머신들이 비교할 경우에, 비교를 먼저 수행하는 머신)은 다음 일자를 선택한다. 실시형태에서, 선택된 제 1 일은 선행하는 일자들이 이미 동기화되었을 수도 있으므로 현재의 일자이고, 이것은 오정합이 현재의 일자에서 아마도 존재할 가능성으로 이어진다.
다이아몬드(312)에서, 비교 머신(12a 또는 12b)(또는 대안적으로, 위에서 논의된 바와 같은 양자의 머신들(12a 또는 12b))은 블록(310)에서 선택된 일자에 대하여, 머신 A에 대한 일 해시(일 해시 A)가 머신 B에 대한 일 해시(일 해시 B)와 동일하지 않은지 여부를 결정한다. 다이아몬드(306)의 질의에 대한 답변이 부정이어서, 일 해시 A가 일 해시 B와 동일하다는 것을 의미할 경우, 방법(300)은 다이아몬드(318)로 진행하고, 이것은 분석하기 위한 또 다른 일자가 있는지 여부를 질의한다. 질의(318)에 대한 답변이 부정이고, 분석하기 위한 현재의 월의 다른 일자가 없을 경우, 방법(300)은 다이아몬드(320)를 포함하는 루프와 관련하여 위에서 논의된 바와 같이, 분석하기 위한 또 다른 월(예컨대, 또 다른 선행하는 월)이 있는지 여부를 질의한다.
질의(318)에 대한 답변이 긍정이고, 분석하기 위한 또 다른 일자가 있을 경우, 방법(300)은 블록(310)에서 또 다른 일자를 선택하기 위하여 복귀하고(예컨대, 제 1 선행하는 일자, 그 다음으로, 제 2 선행하는 일자 등), 그 후에, 블록(310), 다이아몬드(312), 및 다이아몬드(318) 사이에서 방금 설명된 루프는 일 해시 B와의 일 해시 A 오정합이 다이아몬드(308)에서 발생하거나, 다이아몬드(318)에서 결정된 바와 같이, 더 많은 일자들이 남아 있지 않을 때까지 반복된다.
다이아몬드(308)에서의 월의 질의가 월 내의 오정합이 존재하는 것으로 결론내리지만, 블록(310), 다이아몬드(312), 및 다이아몬드(318) 사이의 루프가 월에 대한 일 해시 오정합을 나타내지 않을 경우, 방법(300)은 시스템 에러로 종료되어, 시스템(10)으로 하여금, 보조를 위하여 관리자에게 촉구하게 한다.
방법(300)이 오정합이 다이아몬드(308)에서 발생한 일자를 발견할 때, 방법(300)은 블록들(314 및 316)에서 예시된 해시 A 및 해시 B 동기화 단계들로 진행한다. 블록(314)에서, 일 해시 A는 데이터 오정합 날짜에 대하여 머신(12b)에 동기화된다. 블록(316)에서, 일 해시 B는 데이터 오정합 날짜에 대하여 머신(12a)에 동기화된다. 블록들(314 및 316)에 대한 서브루틴은 도 5b와 관련하여 다음으로 논의된다. 그러나, 일단 총 해시 A가 다이아몬드(304)에서 총 해시 B와 상이한 것으로 결정되면, 오정합되는 해시 합들 내에 다수의 일자들 및 다수의 월들이 있을 수도 있다는 것이 먼저 인식되어야 한다. 이에 따라, 월 내의 주어진 일자에 대하여 블록들(314 및 316)에서 동기화를 수행한 후에도, 블록들(314 및 316)의 동기화를 필요로 하는 동일한 월 내의 하나 이상의 다른 일자가 있을 수도 있다. 마찬가지로, 블록들(314 및 316)의 동기화를 통해 제 1 월의 하나 이상의 일자들을 동기화한 후에도, 블록들(314 및 316)의 동기화를 필요로 하는, 블록(306) 내지 다이아몬드(320)에 의해 정의된 루프 내에서 결정된 바와 같이, 총 해시 A 및 총 해시 B의 하나 이상의 추가적인 월의 하나 이상의 일자들이 있을 수도 있다.
일단 블록(306) 내지 다이아몬드(320)에 의해 정의된 루프에 의해 결정된 바와 같이, 머신들(12a 및 12b)에 대한 더 많은 월들이 동기화를 필요로 하지 않으면, 방법(300)은 타원(322)에서 예시된 바와 같이 종료된다.
도 5b를 지금부터 참조하면, 방법(350)은 도 5a의 방법(500)의 양자의 블록들(314 및 316)에서 이용된 서브루틴에 대한 하나의 실시형태를 예시한다. 도 5b에서, X는 블록들(314 및 316)에서의 개시 또는 "출발(from)" 머신이다. 이에 따라, X는 블록(314)에서의 머신(12a) 및 블록(316)에서의 머신(12b)이다. 마찬가지로, Y는 블록(314)에서의 머신(12b) 및 블록(316)에서의 머신(12a)이다. 타원(352)에서, 방법(350)이 시작된다.
블록(354)에서, 머신 X는 분석되어야 할 데이터의 새롭게 생성된 피스 또는 어레이를 선택한다. 하나의 실시형태에서, 머신 X는 분석되어야 할 최후의 고유 id를 알고 있고, 블록(354)에서 분석되어야 할 시퀀스에서의 다음의 고유 id를 선택한다.
다이아몬드(356)에서, 방법(350)은 Y 머신이 대응하는 고유 id를 현재 저장하는지 여부를 질의한다. 답변이 부정이고, 머신 Y가 분석되고 있는 고유 id를 이미 포함하고 있지 않을 경우, 머신 X는 고유 id 기록을 (그 타임 스탬프, 해시 합, 및 대응하는 실제적인 데이터와 함께) 머신 Y로 복사하고 이를 대체한다.
다이아몬드(356)에서의 답변이 긍정이고, 머신 Y가 분석되고 있는 고유 id 기록을 이미 포함할 경우, 방법(350)은 다이아몬드(358)에서 결정된 바와 같이, 머신 X에 대한 현재의 기록 해시가 머신 Y에 대한 현재의 기록 해시와 동일하지 않은지 여부를 결정한다. 답변이 부정이고, 기록 해시 X가 기록 해시 Y와 동일할 경우, 이 고유 id에 대하여 추가의 액션이 필요하지 않고, 방법(350)은 다음의 고유 id가 존재하는지를 알아보기 위하여 다이아몬드(366)로 진행한다.
다이아몬드(358)에서의 답변이 긍정이고, 기록 해시 X가 기록 해시 Y와 동일하지 않을 경우, 방법(350)은 다이아몬드(360)에서, 어느 머신의 타임 스탬프가 더 이후인지를 결정한다. 머신 X에 대한 타임 스탬프가 머신 Y에 대한 타임 스탬프보다 더 이후일 경우, 머신 X는 블록(362)에서, 고유 id 기록을 (그 타임 스탬프, 해시 합, 및 대응하는 실제적인 데이터와 함께) 머신 Y로 복사하고 이를 대체한다. 다음으로, 다이아몬드(363)에서, 머신 Y는 고유 id 기록이 (그 타임 스탬프, 해시 합, 및 대응하는 실제적인 데이터와 함께) 머신 Y로 올바르게 전송되었는지 여부를 알기 위하여 체크한다. 하나의 실시형태에서, 머신 Y는 그 자신의 해시 합을 계산하고, 기록이 올바르게 전송되었는지를 결정하기 위하여 (도 4b의 방법(220)과 관련하여 논의된 바와 같이) 그것을 머신 X로부터 수신된 해시 합과 비교한다. 그렇지 않고, 예컨대, 계산된 해시 합이 수신된 해시 합과 동일하지 않을 경우, 머신 Y는 대응하는 메시지를 머신 X로 전송하고, 머신 X는 블록(362)에서의 단계를 반복시킨다. 블록(362) 및 다이아몬드(363)에서의 루프는 기록이 올바르게 전송될 때까지, 예컨대, 계산된 해시 합이 수신된 해시 합과 동일할 때까지 반복된다.
그 대신에, 머신 Y에 대한 타임 스탬프가 머신 X에 대한 타임 스탬프보다 더 이후일 경우, 머신 Y는 블록(364)에서, 고유 id 기록을 (그 타임 스탬프, 해시 합, 및 대응하는 실제적인 데이터와 함께) 머신 X로 복사하고 이를 대체한다. 다음으로, 다이아몬드(365)에서, 머신 X는 기록이 (그 타임 스탬프, 해시 합, 및 대응하는 실제적인 데이터와 함께) 머신 X로 올바르게 전송되었는지 여부를 알기 위하여 체크한다. 하나의 실시형태에서, 머신 X는 그 자신의 해시 합을 계산하고, 기록이 올바르게 전송되었는지를 결정하기 위하여 (도 4b의 방법(220)과 관련하여 논의된 바와 같이) 그것을 머신 Y로부터 수신된 해시 합과 비교한다. 그렇지 않고, 예컨대, 계산된 해시 합이 수신된 해시 합과 동일하지 않을 경우, 머신 X는 대응하는 메시지를 머신 Y로 전송하고, 머신 Y는 블록(364)에서의 단계를 반복시킨다. 블록(364) 및 다이아몬드(365)에서의 루프는 기록이 올바르게 전송될 때까지, 예컨대, 계산된 해시 합이 수신된 해시 합과 동일할 때까지 반복된다.
다이아몬드들(363 또는 365)에서의 검증 단계 후에, 방법(350)은 다이아몬드(366)에서의 머신 X로 하여금, 시퀀스에서의 다음의 고유 id를 찾게 한다. 시퀀스에서의 다음의 고유 id가 존재할 경우, 방법(350)은 시퀀스를 블록(354)으로부터 다이아몬드(366)까지 반복시킨다.
궁극적으로, 머신 X는 다이아몬드(366)에 대한 부정적인 응답에 의해 표시된 바와 같이, 머신 Y와의 동기화에 대하여 체크하기 위하여 새로운 데이터를 고갈시키고, 이 때, 방법(350)은 타원(368)에서 종료된다. 다시, 도 5a에서, 예를 들어, 임의의 2 개의 머신들(12a 및 12b)은 예를 들어, 양자 모두 도 5b의 X 머신 및 Y 머신일 기회를 얻는다.
도 5c를 지금부터 참조하면, 머신들(12) 중의 임의의 것에서 저장된 데이터가 정확하고 훼손되지 않는다는 것을 검증하기 위한 하나의 실시형태를 예시한다. 실시형태에서, 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 각각의 머신(12)은 일부 주기적인 것에 기초하여, 예컨대, 각각의 기동 시에, 슬립 모드로부터 기상될 시에, 매 시간, 매일, 각각의 시프트의 시작 또는 종료 시에, 각각의 치료의 시작 또는 종료 시에, 매 주, 매 월, 또는 일부 다른 희망하는 주기로 방법(370)을 일사적으로 수행하도록 프로그래밍된다.
타원(372)에서, 방법(370)이 시작된다. 블록(374)에서, 특정 머신(12a 내지 12j)은 검증하기 위한 다음 월의 가치의 데이터를 선택한다. 블록(376)에서, 특정 머신(12a 내지 12j)은 검증하기 위한 선택된 월 내에서 다음 일자의 가치의 데이터를 선택한다. 블록(378)에서, 특정 머신(12a 내지 12j)은 선택된 월의 선택된 일자에 대하여 검증하기 위한 다음 데이터(또는 데이터의 어레이)를 선택한다. 블록(380)에서, 특정 머신(12a 내지 12j)은 선택된 데이터(또는 데이터의 어레이)에 대한 새로운 해시 합을 계산한다. 다이아몬드(382)에서, 특정 머신(12a 내지 12j)은 데이터(또는 데이터의 어레이)에 대한 현재의(이전에 계산된) 해시 합을 데이터(또는 데이터의 어레이)에 대한 새롭게 계산된 해시 합과 비교한다.
다이아몬드(382)에 대한 답변이 긍정이고, 데이터(또는 데이터의 어레이)에 대한 현재의(이전에 계산된) 해시 합이 데이터(또는 데이터의 어레이)에 대한 새롭게 계산된 해시 합과 동일하지 않을 경우, 특정 머신(12a 내지 12j)은 특정한 데이터(또는 데이터의 어레이)가 훼손된 것으로 결정하는 것에 응답하여, 블록(384)에서 표시된 바와 같이 정정 액션을 취한다. 실시형태에서, 블록(384)에서의 정정 액션은 현재의(이전에 계산된) 해시 합과 연관된 훼손된 데이터(또는 데이터 어레이)를 삭제하는 것을 포함한다. 삭제된 데이터는 (도 4a, 도 5a, 및 도 5b의 서브루틴들을 이용하는) 도 6a 및 도 6b와 관련하여 다음으로 논의된 동기화 절차들을 통해 자동으로 대체될 것이다. 대안적인 실시형태에서, 블록(384)에서의 정정 액션은 다이아몬드(386)에서의 훼손된 데이터의 습득 시에, 도 6a 및 도 6b와 관련하여 다음으로 논의된 동기화 절차를 자동으로 호출하는 것을 포함한다. 머신(12)은 예를 들어, 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 다음의 하류(downstream)의 머신(12)과 동기화하도록 프로그래밍될 수 있고, 예컨대, 훼손된 데이터를 가지는 머신(12a)은 머신(12b)과 동기화하고, 머신(12b)은 머신(12c)과 동기화하고, 머신(12j)은 머신(12a)과 동기화하는 등과 같다.
정정 액션 블록(384) 후에, 또는 다이아몬드(382)에 대한 답변이 부정이고, 데이터(또는 데이터의 어레이)에 대한 현재의(이전에 계산된) 해시 합이 데이터(또는 데이터의 어레이)에 대한 새롭게 계산된 해시 합과 동일할 경우, 다이아몬드(386)에서의 특정 머신(12a 내지 12j)은 검증하기 위한 특정한 일자에 대한 또 다른 데이터 기록이 있는지 여부를 질의한다. 그러할 경우, 블록(378)과 다이아몬드(386) 사이의 루프는 검증하기 위한 특정한 일자에 대한 새로운 데이터 기록이 없을 때까지 반복되고, 이 때, 특정 머신(12a 내지 12j)은 블록(388)에서, 선택된 일자에 대한 새로운 해시 합을 계산한다(도 4a의 블록(208)에 대응함).
블록(388) 후에, 특정 머신(12a 내지 12j)은 다이아몬드(390)에서, 검증하기 위한 데이터를 가지는 선택된 월에서 또 다른 일자가 있는지 여부를 질의한다. 그러할 경우, 블록(376)과 다이아몬드(390) 사이의 루프는 검증하기 위한 데이터 기록을 가지는 선택된 월 내에서 새로운 일자가 없을 때까지 반복되고, 이 때, 특정 머신(12a 내지 12j)은 블록(392)에서, 선택된 월에 대한 새로운 월 해시 합을 계산한다(도 4a의 블록(210)에 대응함).
블록(392) 후에, 특정 머신(12a 내지 12j)은 다이아몬드(394)에서, 검증하기 위한 데이터를 가지는 총 해시에서 또 다른 월이 있는지 여부를 질의한다. 그러할 경우, 블록(374)과 다이아몬드(394) 사이의 루프는 검증하기 위한 데이터 기록을 가지는 총 해시 합 계산 내에서 새로운 월이 없을 때까지 반복되고, 이 때, 특정 머신(12a 내지 12j)은 블록(396)에서, 새로운 총 해시 합을 계산한다(도 4a의 블록(212)에 대응함).
블록(396) 후에, 방법(370)은 타원(398)에서 종료된다. 예시된 바와 같은 도 5c의 방법(370)은 머신 대 머신에 기초하여, 그 머신에 대한 총 해시 합의 모든 월들, 일자들, 및 기록들에 대하여 데이터를 검증한다. 머신(12)에 대한 모든 데이터가 검증될 뿐만 아니라, 새로운 총 해시 합들, 예컨대, 총 일 해시 합, 총 월 해시 합, 및 총 해시 합도 검증된다. 이러한 방식으로, 훼손된 데이터가 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 임의의 다른 머신(12)으로 전송되었을 경우, 그것은 다음으로 논의된 동기화 절차들을 통해 시스템(10)의 다른 머신(12)에서 정정될 것이다.
도 4a, 도 5a, 및 도 5b의 방법들은 도 6a의 "푸시-풀" 방법(400) 및 도 6b의 "풀" 방법에 대하여 이용된 구성 블록들이다. 도 6a를 지금부터 참조하면, 방법(400)은 머신들(12)을 업데이트하기 위하여 분산형 데이터베이스 시스템(10) 상에서 구현될 수 있는 하나의 방법론을 예시하여, 각각의 머신(12)은 특정한 타입의 치료를 받는 병원(130) 내의 각각의 환자에 대한 모든 데이터를 포함한다. 방법(400)은, 머신들(12)이 다이아몬드(404)와 블록(408) 사이에서 새로운 데이터를 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 다른 머신들(12)로 "푸시"하고, 블록(410)과 다이아몬드(414) 사이에서 서로로부터 데이터를 "풀"하는 데이터 동기화 모드의 예이다. 방법(400)은 각각의 머신(12)이 데이터를 시스템(10)의 다른 머신들(12)로, 또는 머신들(12)의 집합체로 푸시하는 것을 교대하는 것을 허용할 수 있다. 방법(400)은 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 하나의 머신을 위한 것이다. 그러므로, 방법(400)은 시스템(10)의 각각의 머신(12) 또는 머신들(12)의 집합체에 대하여 반복될 것이다.
타원(402)에서, 방법(400)이 시작된다. 머신들(12)이 치료들을 전달하는 것을 완료하였을 때에 데이터 업데이팅을 시작하는 것이 가능하다. 예를 들어, 병원 또는 투석 센터(130)가 8:00 AM과 7:00 PM 사이에 치료를 제공할 경우, 방법(400)은 머신들(12)이 모두 청소되고 다음 치료 시프트 또는 다음 일자를 위하여 준비되는 동안에 또는 그 후에, 저녁에 더 이후에, 예컨대, 11 :00 PM에 자동으로 시작할 수 있다. 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 머신들(12)은 11 :00 PM에는 모두 동면하거나 슬립 모드에 있을 수도 있다. 필요한 경우, 방법(400)은 방법(400)을 수행하기 위하여 슬립 모드로부터 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 각각의 머신(12)을 기상시킨다.
주어진 머신(12)(또는 머신들(12)의 집합체)에 대한 다이아몬드(404) 및 블록들(406 및 408)은 그 머신을 위한 임의의 새로운 데이터를 생성하고, 그 머신을 위한 임의의 새로운 데이터를 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 모든 다른 머신들로 전송한다. 다이아몬드(404)에서, 머신(12)은 그것이 전송하기 위한 임의의 새로운 데이터를 가지는지 여부를 결정한다. 답변이 긍정일 경우, 전송하기 위한 새로운 데이터가 있고, 머신(12)은 블록(406)에서, 도 4a의 방법(200)의 태그 데이터 또는 메타데이터를 수행한다. 그 다음으로, 머신(12)은 블록(408)에서, (고유 id 기록, 타임 스탬프, 해시 합, 및 대응하는 실제적인 데이터를 포함하는) 태그된 새로운 데이터를, 현재 온라인이고 하나의 실시형태에서 도 4b의 방법(220)에 따라 태그된 새로운 데이터를 수신할 수 있는 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 각각의 다른 머신(12)으로 푸시한다.
단계들(404 내지 408)은 (i) 그것이 생성될 때에 각각의 태그된 새로운 데이터를 다른 머신들로 푸시하기 위하여, 또는 대안적으로 (ii) 그 일자 또는 시간 주기에 대한 모든 새로운 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 하나의 패킷으로서, 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 모든 다른 온라인 머신들(12)로 전송하기 위하여 수행될 수 있다. 다이아몬드(404)에서 결정된 바와 같이, 머신(12)을 위한 다른 새로운 데이터가 없을 때, 방법(400)은 오프라인이었을 수도 있는 임의의 다른 머신(12)과 동기화하기 위하여 동기화("풀") 부분으로 이동한다.
방법(400)의 동기화 부분은 블록들(410, 412) 및 다이아몬드(414)에서 수행된다. 단계들(404 내지 408)에서의 동일한 머신(12)(또는 머신들(12)의 집합체)은 지금은 블록(410)에서, 임의의 데이터가 동기화될 필요가 있는지를 알아 보기 위하여 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 또 다른 머신(12)을 택한다. 실시형태에서, 머신(12)은 다음 어드레싱된 머신, 그리고 그 다음으로, 뒤따르는 머신 등을 택한다. 예를 들어, 머신(12a)은 먼저 머신(12b), 그 다음으로 머신(12c) 등을 택한다. 최후에 어드레싱된 머신은 최초로 어드레싱된 머신을 택하고, 그 다음으로, 순서대로 진행되고, 예컨대, 머신(12j)은 머신(12a), 그 다음으로 머신(12b) 등을 택한다.
블록(412)에서, 주어진 머신(12) 및 그 선택된 머신(12)은 도 5a 및 도 5b에서 예시된 동기화 시퀀스를 수행한다. 동기화 시퀀스는 예를 들어, 머신들의 하나 또는 양자가 다른 머신이 새로운 데이터를 생성하였을 때에 시스템(10)으로부터 오프라인이었던 것으로 인해, 주어진 머신(12)과 그 선택된 머신(12) 사이에서 임의의 누락된 데이터를 공급한다. 다이아몬드(414)에서, 선택된 머신(12)은 동기화하기 위한 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 또 다른 머신(12)이 있는지를 알아보기 위하여 체크한다. 그러할 경우, 방법(400)이 타원(416)에서 예시된 바와 같이 종료된 후에, 선택된 머신(12)이 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 각각의 다른 온라인 머신과 동기화되었을 때까지, 단계들(410 내지 414)이 다시 수행되는 등과 같다.
그 다음으로, 방법(400)은 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 각각의 머신(12)(또는 머신들(12)의 집합체)에 대하여 수행된다. 이러한 방식으로, 각각의 머신(12)은 (i) 그 새로운 데이터를 시스템(10)의 다른 머신들(12)의 각각으로 전송하고, (ii) 시스템(10)의 각각의 다른 머신과 동기화된다. 이에 따라, 환자가 예컨대, 다음 일자에 병원 또는 투석 센터(130)에 도착할 때, 환자는 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 임의의 머신(12a 내지 12j)으로 가게 될 수 있다. 그 머신은 그 환자의 전체 치료 이력을 가질 것이다. 머신은 또한, 환자의 선호된 치료 세팅들, 또는 아마도 환자를 위한 선호된 세팅들의 다수의 세트들 또는 범위들, 간호사 또는 임상의를 위한 간소화된 치료 설정, 및 환자에 대한 최적화 치료 결과들을 가질 것이다.
대안적인 "푸시" 실시형태(예시되지 않음)는 허브 및 스포크 타입의 푸시이다. 머신들 중의 하나는 허브 머신으로서 작동하는 반면, 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 다른 머신들은 스포크들로서 작동한다. 여기서, 클러스터의 하나 이상의 머신, 예컨대, 머신(12a)은 모든 다른 머신들(12b 내지 12j)로부터 데이터를 수신한다. 머신들(12b 내지 12j)은 허브 머신(12a)에 의해 요청된 시퀀스에 따라 그 개개의 데이터를 각각 전송할 수 있다. 그 다음으로, 허브 머신(12a)은 머신들(12b 내지 12j)로부터의 데이터를, 데이터가 허브 머신(12a)으로 전송되는 순서로 저장할 것이다. 일단 허브 머신(12a)이 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 모든 다른 머신들로부터의 데이터로 완전히 업데이트되면, 허브 머신(12a)은 머신(12a)의 데이터를 포함하는 총 합산된 데이터를 분산형 데이터베이스 시스템(10)에서의 모든 다른 머신들(12b 내지 12j)로 전송하고, 이것은 다시 허브 머신(12a)에 의해 요청된 시퀀스에 따를 수 있다. 다시, 결국에는, 예컨대, 10 개의 머신들의 각각이 분산형 데이터베이스 시스템의 하나 걸러의 머신으로부터의 동일한 데이터를 가져야 한다.
도 6b를 지금부터 참조하면, 방법(430)은 머신들(12)을 업데이트하기 위하여 분산형 데이터베이스 시스템(10) 상에서 구현될 수 있는 또 다른 방법론을 예시하여, 각각의 머신(12)은 병원(130) 내의 각각의 환자에 대한, 또는 병원(130) 내에서 특정한 타입의 치료를 받는 각각의 환자에 대한 모든 데이터를 포함한다. 방법(430)은, 머신들(12)이 본원에서 설명된 바와 같은 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 다른 머신들(12) 또는 머신들의 집합체로부터 새로운 데이터를 "풀"하는 데이터 동기화 모드의 예이다.
방법(430)은 본원에서 설명된 바와 같은 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 하나의 머신 또는 머신들(12)의 집합체를 위한 것이다. 그러므로, 방법(400)은 시스템의 각각의 머신(12) 또는 머신들(12)의 집합체에 대하여 반복될 것이다.
타원(432)에서, 방법(430)이 시작된다. 단계들(434 및 436)은 도 6a의 방법(400)의 단계들(404) 및 단계들(406)과 매우 유사하다. 단계(436)는 도 4a의 방법(200)에 따라 수행된다. 그러나, 여기서, 머신(12)은 단계들(434 및 436)에서 즉시 그 새로운 데이터의 전부를 데이터 태깅하지만, 그것을 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 다른 머신들(12)로 전송하지 않는다. 방법(400)의 단계(408)는 방법(430)에서 누락되어 있다. 새로운 데이터는 그 대신에, 도 6a의 방법(400)에 대하여 위에서 설명된 단계들(410 내지 414)과 동일하게 수행되는 단계들(438 내지 442)의 동기화 프로세스를 통해 머신(12)으로부터 풀된다.
단계들(434 및 436)에서의 동일한 머신(12) 또는 머신들(12)의 집합체는 지금은 블록(438)에서, 임의의 데이터가 동기화될 필요가 있는지를 알아 보기 위하여 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 또 다른 머신(12)을 택한다. 실시형태에서, 머신(12)은 위에서 설명된 바와 같이, 다음 어드레싱된 머신, 그리고 그 다음으로, 뒤따르는 머신 등을 택한다. 블록(440)에서, 주어진 머신(12) 및 그 선택된 머신(12)은 도 5a 및 도 5b에서 예시된 동기화 시퀀스를 수행한다. 동기화 시퀀스는 예를 들어, 머신들의 하나 또는 양자가 다른 머신이 새로운 데이터를 생성하였을 때에 시스템(10)으로부터 오프라인이었던 것으로 인해, 주어진 머신(12)과 그 선택된 머신(12) 사이에서 임의의 누락된 데이터를 공급한다. 다이아몬드(442)에서, 주어진 머신(12)은 동기화하기 위한 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 또 다른 머신(12)이 있는지를 알아보기 위하여 체크한다. 그러할 경우, 방법(430)이 타원(444)에서 예시된 바와 같이 종료된 후에, 주어진 머신(12)이 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 각각의 다른 온라인 머신과 동기화되었을 때까지, 단계들(438 내지 442)이 다시 수행되는 등과 같다.
그 다음으로, 방법(430)은 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 각각의 머신(12) 또는 머신들(12)의 집합체에 대하여 수행된다. 이에 따라, 각각의 머신(12)은 (i) 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 각각의 다른 머신(12)으로부터 데이터를 풀하고, (ii) 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 각각의 다른 머신(12)과 동기화된다. 나중에, 환자가 예컨대, 다음 일자에 병원 또는 투석 센터(130)에 도착할 때, 환자는 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 임의의 머신(12a 내지 12j)으로 가게 될 수 있다. 그 머신은 그 환자의 전체 치료 이력 및 선호된 세팅들을 가질 것이다.
도 7a를 지금부터 참조하면, 방법(500)은 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 머신들에 대한 소프트웨어 업데이트들을 제공하기 위한 하나의 실시형태를 예시한다. 실시형태에서의 소프트웨어 업데이트들은, 주 제어 소프트웨어, 사용자 인터페이스 소프트웨어, 안전 소프트웨어, (물 시스템 또는 원격 센서들과 같은) 주변 항목들을 위한 소프트웨어, 소프트웨어 구성들(머신들(12)이 어떻게 그 특정한 세팅들에서 작동해야 하는지에 대한 사용자/병원 선호도들), 및 그 임의의 조합일 수 있는 운영 소프트웨어 업데이트들이다. 타원(502)에서, 방법(500)이 시작된다. 블록(504)에서, 새로운 소프트웨어는 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 머신들(12) 중의 하나로 다운로드된다. 소프트웨어는 USB 드라이브를 통해 머신에서, 또는 위에서 설명된 LAN 실시형태 중의 임의의 것을 통해 LAN(150) 상에서 다운로드될 수 있다. 소프트웨어는 하나의 실시형태에서 서버 컴퓨터(180)로부터 제공될 수 있다.
실시형태에서, 새로운 소프트웨어는 온라인인 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 최저 번호지정된 또는 가장 이전의 글자의 어드레싱된 머신(12)으로 자동으로 다운로드된다. 예를 들어, 서버 컴퓨터(180)는 LAN(150)을 통해, 그것이 온라인일 경우에 소프트웨어를 머신(12a)으로, 그것이 온라인이고 머신(12a)이 오프라인일 경우에 머신(12b)으로 다운로드할 것이다. 대안적으로, 설치자는 초기 설치를 위하여 USB 드라이브를 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 임의의 머신(12a 내지 12j)으로 수동으로 가져갈 수 있다. 그 다음으로, 그 머신은 예컨대, 설치자가 USB 드라이브를 머신(12g)으로 가져갈 경우에 다음 어드레싱된 온라인 머신을 선택할 것이고, 머신(12g)은 그 후에 새로운 소프트웨어를 머신(12h)으로 전달하는 등과 같을 것이다.
다이아몬드(506)에서, 사용자(간호사 또는 임상의)는 초기 머신(12)에서, 새로운 운영 소프트웨어의 설치를 확인할 것인지 아닌지의 여부를 판단한다. 사용자는 예를 들어, 사용자가 현재의 소프트웨어를 좋아하는 어떠한 이유로, 새로운 소프트웨어를 받아들여야 하는 것은 아니다. 사용자가 블록(508)에서 새로운 소프트웨어를 받아들이지 않는 것으로 판단할 경우, 새로운 소프트웨어는 초기 머신(12)에서 설치되지 않는다. 그럼에도 불구하고, 새로운 소프트웨어는 그것이 거절되었다는 플래그 및 거절된 날짜와 함께, 초기 머신(12)의 메모리 내에 상주한다. 시스템 관리자는 초기 머신(12)이 소프트웨어를 거절하였다는 것을 통지받을 수 있다. 거절된 소프트웨어는 더 이후에 시간에 받아들여질 수 있고, 그것들이 소프트웨어 업데이트를 위하여 준비되어 있는지를 알아볼 것을 사용자에게 주기적으로 촉구하도록 구성될 수도 있다.
사용자가 다이아몬드(506)에서 새로운 소프트웨어를 받아들이는 것으로 판단할 경우, 새로운 소프트웨어 또는 소프트웨어의 구성은 블록(510)에서, 초기 머신(12)에서 설치된다. 어느 하나의 경우, 블록(508)(다운로드하지만 설치하지 않음) 또는 블록(510)(다운로드하고 설치함) 후에, 초기 머신은 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 새로운 머신(12)을 택하고, 다이아몬드(514)에서 표시된 바와 같이, 새로운 머신이 새로운 소프트웨어를 필요로 하는지 여부를 LAN(150)을 이용하여 새로운 머신에 문의한다. 다시, 새로운 머신은 다음 어드레싱된 머신일 수 있고, 예컨대, 머신(12a)은 머신(12c)을 선택하는 머신(12b)을 선택하는 등과 같다. (도 1a의) 머신(12j)은 제 1 머신(12a)을 선택할 것이다.
다이아몬드(514)의 질문에 대한 답변이 부정, 예컨대, 새로운 머신(12)이 이미 새로운 운영 소프트웨어를 가질 경우, 초기 머신(12)은 다이아몬드(518)에서, 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 또 다른 머신이 있는지를 알아본다. 다이아몬드(5140의 질문에 대한 답변이 긍정, 예컨대, 새로운 머신(12)이 새로운 운영 소프트웨어를 필요로 할 경우, 설치 서브루틴이 블록(516)에서 수행된다. 설치 서브루틴은 도 7b와 관련하여 이하에서 상세하게 논의된다.
설치 서브루틴이 블록(516)에서 완료될 때, 또는 새로운 머신들이 다이아몬드(514)에서 결정된 바와 같이 새로운 운영 소프트웨어를 필요로 하지 않을 경우, 방법(500)은 다이아몬드(518)에서, 질의하기 위한 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 또 다른 머신이 있는지 여부를 결정한다. 그러할 경우, 블록(512) 내지 다이아몬드(518) 사이에서 생성된 루프는 질의하기 위한 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 다른 머신이 없을 때까지 반복된다. 그 다음으로, 방법(500)은 타원(520)에서 종료된다.
도 7b를 지금부터 참조하면, 방법(530)은 도 7a의 방법(500)의 설치 서브루틴(516)에 대한 하나의 실시형태를 예시한다. 타원(532)에서, 방법(530)은 새로운 운영 소프트웨어를 새로운 머신으로(예컨대, 초기 머신으로부터 제 1 새로운 머신으로, 제 1 새로운 머신으로부터 제 2 새로운 머신으로, 제 2 새로운 머신으로부터 제 3 새로운 머신으로 등) 다운로드함으로써 시작된다. 다이아몬드(534)에서, 사용자(간호사 또는 임상의)는 새로운 머신(12)에서, 새로운 운영 소프트웨어의 설치를 확인할 것인지 아닌지의 여부를 판단한다. 사용자는 다시, 사용자가 현재의 소프트웨어를 좋아하는 어떠한 이유로, 새로운 소프트웨어를 받아들여야 하는 것은 아니다. 사용자가 블록(536)에서 새로운 소프트웨어를 받아들이지 않는 것으로 판단할 경우, 새로운 소프트웨어는 새로운 머신(12)에서 설치되지 않는다. 그럼에도 불구하고, 새로운 소프트웨어는 그것이 거절되었다는 플래그 및 거절된 날짜와 함께, 새로운 머신(12)의 메모리 내에 상주한다. 시스템 관리자는 새로운 머신(12)이 새로운 운영 소프트웨어를 거절하였다는 것을 통지받을 수 있다. 거절된 소프트웨어는 더 이후에 시간에 새로운 머신에서 받아들여질 수 있고, 그것들이 소프트웨어 업데이트를 위하여 준비되어 있는지를 알아볼 것을 사용자에게 주기적으로 촉구하도록 구성될 수도 있다.
사용자가 새로운 머신에서, 다이아몬드(534)에서 새로운 소프트웨어를 받아들이는 것으로 판단할 경우, 새로운 소프트웨어 또는 소프트웨어의 구성은 블록(538)에서, 새로운 머신(12)에서 설치된다. 어느 하나의 경우, 블록(536)(다운로드하지만 설치하지 않음) 또는 블록(538)(다운로드하고 설치함) 후에, 방법(530)의 설치 서브루틴은 타원(540)에서 표시된 바와 같이 종료된다. 블록(512)과 다이아몬드(518) 사이에서 생성된 블록으로 복귀할 시에, 새로운 머신은, 블록(512)에서 제 2 새로운 머신을 택하는 제 1 새로운 머신이 된다. 제 2 새로운 머신이 다이아몬드(514)에서 결정된 바와 같이, 새로운 운영 소프트웨어를 필요로 할 경우, 서브루틴(516)에서, 제 1 새로운 머신은 새로운 소프트웨어를 제 2 새로운 머신으로 다운로드한다. 제 2 새로운 머신이 다이아몬드(514)에서 결정된 바와 같이, 새로운 운영 소프트웨어를 필요로 하지 않을 경우, 제 3 새로운 머신은 블록(512)에서 택해질 수 있다. 제 3 새로운 머신이 다이아몬드(514)에서 결정된 바와 같이, 새로운 운영 소프트웨어를 필요로 할 경우, 서브루틴(516)의 하나의 실시형태에서, 제 1 새로운 머신은 새로운 소프트웨어를 제 3 새로운 머신으로 다운로드한다. 대안적인 실시형태에서, 제 2 새로운 머신은 다이아몬드(514)에서 결정된 바와 같이, 새로운 운영 소프트웨어를 이미지 가졌으므로, 제 2 새로운 머신은 새로운 소프트웨어를 제 3 새로운 머신으로 다운로드할 수 있다.
도 7a 및 도 7b는 새로운 운영 소프트웨어가 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 각각의 온라인 머신(12)으로 순차적으로, 머신 대 머신으로 푸시되는 예를 예시한다. 대안적인 실시형태에서, 시스템(10)은 그 대신에, 새로운 운영 소프트웨어를 즉시, 병렬로 각각의 온라인 머신(12)으로 푸시한다. 그 다음으로, 사용자(간호사 또는 임상의)는 각각의 머신에서, 위에서 설명된 방식으로 단계들(506 및 508, 또는 510)(또는 단계들(534 및 536, 또는 538))을 통해 진행한다.
도 7c의 방법(550)은 다른 한편으로, 오프라이었던 머신(12)이 온라인으로 돌아올 때에 하나의 실시형태에서 수행된다. 여기서, 새롭게 온라인인 머신(12)은 "풀"하기 위한 임의의 새로운 운영 소프트웨어가 있는지를 알아보기 위하여 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 다른 머신들(12)을 찾아본다. 그러한 경우, 새롭게 온라인인 머신은 이러한 소프트웨어를 설치하도록 선택하는 옵션을 부여받는다. 방법(550)은 타원(552)에서 시작된다. 블록(554)에서, 새롭게 온라인인 머신(12)은 질의하기 위한 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 머신을 택한다. 이전과 같이, 머신(12)은 다음 어드레싱된 머신을 택할 수 있고, 예컨대, 머신(12d)은 먼저 머신(12e), 그 다음으로 머신(12f), 그 다음으로 머신(12g) 등을 택한다.
다이아몬드(556)에서, 새롭게 온라인인 머신(12)은 선택된 머신이 더 높은 버전(들)을 가지는지를 알아보기 위하여 그 운영 소프트웨어 버전(들)을 선택된 머신의 것과 비교한다. 그렇지 않을 경우, 새롭게 온라인인 머신(12)은 다이아몬드(560)에서 질의하기 위한 또 다른 머신이 있는지를 체크한다. 긍정일 경우, 새롭게 온라인인 머신(12)은 블록(558)에서 표시된 바와 같이, 선택된 머신으로부터 더 새로운 소프트웨어를 리트리브(retrieve)한다(그러나 설치하지 않음). 블록(558) 후에, 또는 다이아몬드(556)에 대한 답변이 부정일 경우, 새롭게 온라인인 머신은 다이아몬드(560)에서 질의하기 위한 또 다른 머신이 있는지를 알아보기 위하여 체크한다. 질의하기 위한 또 다른 머신(12)이 있을 경우, 새롭게 온라인인 머신(12)은 다이아몬드(556)에서, 제 2 선택된 머신(12)이 훨씬 더 이후의 버전을 가지는지를 알아보기 위하여 그 최신 소프트웨어 버전(그 원래의 소프트웨어 버전 또는 블록(558)에서 리트리브된 더 새로운 버전)을 제 2 선택된 머신의 것과 비교한다. 그러할 경우, 새롭게 온라인인 머신은 훨씬 더 이후의 버전을 리트리브하고 더 이전의 버전을 퍼징한다. 블록(554)에서 다이아몬드(560)까지의 루프는 다이아몬드(560)에서 결정된 바와 같이, 새롭게 온라인인 머신(12)이 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 모든 다른 온라인 머신들(12)에 질의할 때까지 반복된다.
다이아몬드(562)에서, 새롭게 온라인인 머신(12)이 새로운 소프트웨어를 리트리브하지 않았을 경우, 방법(550)은 타원(570)에서 종료된다. 다이아몬드(562)에서, 새롭게 온라인인 머신(12)이 새로운 소프트웨어를 리트리브하였을 경우, 사용자(예컨대, 간호사 또는 임상의)는 다이아몬드(564)에서, 새롭게 리트리브된 소프트웨어의 설치를 확인하거나 거부하는 것의 어느 하나를 촉구받는다. 사용자는 다시, 사용자가 현재의 소프트웨어를 좋아하는 어떠한 이유로, 새로운 소프트웨어를 받아들여야 하는 것은 아니다. 사용자가 블록(566)에서 새로운 소프트웨어를 받아들이지 않는 것으로 판단할 경우, 새로운 소프트웨어는 새로운 머신(12)에서 설치되지 않는다. 그럼에도 불구하고, 새로운 소프트웨어는 그것이 거절되었다는 플래그 및 거절된 날짜와 함께, 새로운 머신(12)의 메모리 내에 상주한다. 시스템 관리자는 새로운 머신(12)이 소프트웨어를 거절하였다는 것을 통지받을 수 있다. 거절된 소프트웨어는 더 이후에 시간에 새롭게 온라인인 머신(12)에서 받아들여질 수 있고, 그것들이 소프트웨어 업데이트를 위하여 준비되어 있을 경우에 사용자에게 주기적으로 촉구하도록 구성될 수도 있다.
사용자가 새롭게 온라인인 머신에서, 다이아몬드(564)에서 새로운 소프트웨어를 받아들이는 것으로 판단할 경우, 새로운 소프트웨어 또는 소프트웨어의 구성은 블록(568)에서, 새로운 머신(12)에서 설치된다. 그 다음으로, 방법(550)은 타원(570)에서 종료된다. 방법(550)의 소프트웨어 수신 머신(12)은 새롭게 온라인인 머신일 필요가 없고, 그 대신에, 승인을 위하여 다운로드하기 위한 임의의 더 새로운 운영 소프트웨어가 있는지를 알아보기 위하여 주기적으로 자신에게 촉구하는 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 각각의 머신(12)일 수 있다는 것이 인식되어야 한다. 또한, 본원에서 논의된 임의의 소프트웨어 업데이트 시나리오에서는, 예컨대, 상기 다이아몬드(564)에서 사용자 수락 또는 확인을 요구하는 것이 규제적 제어 하에서 유리하거나 필요할 수도 있지만, 대안적인 실시형태에서의 이러한 수락 또는 확인은 요구되지 않는다.
도 8a 및 도 8b를 지금부터 참조하면, 실시간 데이터는 경보들로 제한되지 않고, 간호사 또는 임상의에게 속하는 다른 정보를 포함할 수 있다. 도 8a는 머신(12)의 사용자 인터페이스(14)(상기 도 10 참조) 상에서 디스플레이될 수 있는 사용자 인터페이스(14)(도 10을 추가적으로 참조)의 일 예의 홈 스크린(242)을 예시한다. 예시된 실시형태에서, 홈 스크린(242)은 혈액투석("HD") 머신 또는 혈액투석여과("HDF") 머신을 위한 것이고, HD 또는 HDF에 속하는 처방 파라미터들 및 치료 출력 데이터를 디스플레이한다. 홈 스크린(242)은 또한, 눌러질 때, 간호사 또는 임상의를 도 8b에서 예시된 사용자 인터페이스(14)의 병원 요약 화면(246)으로 데려가는 "병원 개요" 버튼(244)을 디스플레이한다. 병원 요약 화면(246)은, 눌러질 때, 간호사 또는 임상의를 다시 홈 스크린(242)으로 데려가는 "홈" 버튼(248)을 포함한다. 그러므로, 간호사 또는 임상의는 버튼의 2 번의 누름들을 통해 매우 신속하게, 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 임의의 머신(12)으로부터, 분산형 데이터베이스의 모든 머신들(12)의 실시간 진행의 개요를 볼 수 있고, 그 다음으로, 간호사 또는 임상의가 주의를 기울이고 있는 머신(12)의 사용자 인터페이스 디스플레이로 복귀할 수 있다.
도 8b의 임상의의 요약 화면(246)은 임의의 희망하는 정보를 디스플레이할 수 있다. 예시된 실시형태에서, 임상의의 요약 화면(246)은 각각의 머신(12a 내지 12j)에 대하여, 머신의 현재의 상태(예컨대, 작동중, 일시정지, 경보 상태 하에 있음, 또는 이용 중이지 않음), 경과된 치료 시간, 남아 있는 치료의 시간, 수집된 UF의 양, 환자 혈압, 및 경보 이력에 관한 정보를 디스플레이한다. 다른 치료 출력 데이터가 또한 디스플레이될 수 있다. 또한, 디스플레이된 데이터 중의 하나 이상은 또한, 간호사 또는 임상의가 선택된 데이터에 관한 더 많은 정보를 모으기 위하여 누를 수 있는 버튼일 수 있다.
도 3과 함께 위에서 논의된 바와 같이, 임상의의 요약 화면(246)의 실시간 데이터는 정상적인 치료를 위하여 공유된 처방 파라미터들 및 치료 출력 데이터와는 상이한 분산형 데이터베이스 상에서 공유될 수 있는 것이 고려된다. 그렇게 행하기 위하여, 타이머 및 센서 출력들은 상이한 메모리들(이하의 도 10 참조) 또는 동일한 메모리(18)의 영역들로 전송될 수 있다. 예를 들어, 환자의 혈압 판독치는 제 1 분산형 데이터베이스 상에서의 정상적인 치료 공유를 위하여 제 1 메모리(18) 또는 메모리(18)의 영역으로, 그리고 제 2 분산형 데이터베이스 상에서의 실시간 스트리밍을 위하여 제 2 메모리 (18) 또는 메모리(18)의 영역으로 전송될 수 있다. 이러한 방법으로, 제 2 실시간 스트리밍 분산형 데이터베이스의 데이터의 고장 또는 훼손은 머신들(12)의 정상적인 동작, 또는 정상적인 처방 파라미터들 또는 치료 출력 데이터의 공유에 영향을 주지 않는다.
임상의의 요약 화면 외에도, 치료 요약 화면, 환자 요약 화면, 계획 요약 화면, 물품목록 또는 재고품 유지 요약 화면, 및 인력관리 요약 화면과 같은 하나 이상의 추가적인 요약 화면들을 제공하는 것이 고려된다. 스크린들의 각각은 도 8a에서 위에서 예시된 바와 같이 홈 스크린 버튼을 통해 불러내어질 수 있다. 다수의 요약 화면들이 고려되지만, 홈 스크린(242)은, 눌러질 때, 일련의 개요 버튼들, "병원 개요", "치료 개요", "환자 개요", "계획 개요", "재고품 유지 개요", 및 "인력관리 개요"에 대하여 각각 하나를 불러오는 "개요" 버튼을 제공할 수 있다. 개요 버튼들 중의 임의의 것을 누르는 것은 복귀 "홈" 버튼(248)을 갖추고 있는 적절한 스크린으로 사용자를 데려간다.
일반적으로, "치료 개요" 버튼은, 눌러질 때, 단일 환자 및 단일 치료에 대한 정보를 제공하는 스크린으로 안내한다. "환자 개요" 버튼은, 눌러질 때, 다수의 치료들 도중인 단일 환자에 대한 정보를 제공하는 스크린으로 안내한다. "계획 개요" 버튼은, 눌러질 때, 하나 이상의 환자의 치료들에 대한 계획된 날짜들을 도시하는 일간, 주간, 및/또는 월간 달력일 수 있는 스크린으로 안내한다. "재고품 유지 개요" 버튼은, 눌러질 때, 공급 명칭들, 각각의 공급의 얼마나 많은 것이 재고품인지, 그리고 각각의 공급의 얼마나 많은 것이 이월 주문 중인지를 열거하는 재고품 요약 화면으로 안내할 수 있다. "인력관리 개요" 버튼은, 눌러질 때, 병원과 연관된 모든 임상의들, 간호사들, 및 의사들, 및 어느 사람들이 현재 병원에 있는지, 그 시프트 시간들, 그 기술적 전공들 등을 열거하는 "인력관리 개요" 스크린으로 안내할 수 있다. 이에 따라, 간호사 또는 임상의는 분산형 데이터베이스(10)의 임의의 머신(12)에서, 신속하게 그리고 용이하게 정보의 상기 개요들 중의 임의의 것에 도달할 수 있다.
하나의 실시형태에서, 간호사 또는 임상의와 같은 사용자는 식별정보를 입력해야 하고, 방금 설명된 개요 정보를 포함하는, 본 개시물의 분산형 데이터베이스들의 임의의 정보를 검토하기 위한 허가를 수신해야 한다. 예를 들어, 홈 스크린(242)과 임상의 요약 화면(246) 사이의 머신(12)은 사용자의 사용자 식별번호 및 패스워드를 요청하는 인증 스크린(예시되지 않음)을 제시할 수 있다. 머신(12)은 허가된 사용자명 및 패스워드의 입력 후에만, 요청하는 간호사 또는 임상의가 임상의 요약 화면을 볼 수 있도록 프로그래밍된다. 임의의 그리고 모든 분산형 데이터베이스 데이터, 예컨대, 위에서 설명된 바와 같은 임의의 의료적으로 관련된 데이터의 리트리브이 사용자명 및 패스워드 보호되는 것이 마찬가지로 고려된다. 원격 컴퓨터들(170) 및 PCD들(175)은 원격 컴퓨터들(170) 및 PCD들(175)에서 생성된 Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart(컴퓨터와 사람을 식별하는 완전 자동화된 튜링 테스트)(CAPTCHA") 코드를 수동으로 입력하도록 요구되는 것과 같은 훨씬 더 엄중한 인증을 받을 수도 있다. 강력한 인증은 또한, 머신(12) 및/또는 원격 컴퓨터들(170) 및 PCD들(175)에서, 예컨대, 요청하는 사람이 알고 있는 것(예컨대, 패스워드) 및 요청하는 사람이 소유하고 있는 것(예컨대, 인증 카드)에 기초한 인증(예컨대, 로그인)의 형태로 요구될 수 있다. 또한, 시스템(10)은 예컨대, 머신(12), 서버(180), 및/또는 개인용 컴퓨터(170) 중의 어느 하나에서, 예컨대, 병원(130a 내지 130c)의 어느 사람이 분산형 데이터베이스 시스템(10) 상에서 어느 데이터에 액세스하였는지의 로그를 추적하는 것이 고려된다. 이러한 방식으로, 개인들이 시스템(10)의 임의의 특정한 데이터에 액세스하였던 리스트가 생성될 수 있다.
도 9를 지금부터 참조하면, 방법(250)은 도 4a 내지 도 6b와 관련하여 위에서 논의된 방법들 중의 하나를 통해 분산형 데이터베이스 시스템(10)에 의해 취득된 머신 처방 파라미터 또는 치료 출력 데이터("데이터")에 대한 하나의 가능한 라이프 사이클을 예시한다. 타원(252)에서, 방법(250)이 시작된다. 블록(254)에서, 새로운 데이터는 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 머신들(12a 내지 12j) 중의 하나에서 취득된다. 블록(256)에서, 새롭게 취득된 데이터는 이동 평균 추세로 입력된다. 예를 들어, 데이터는 환자로부터 제거된 초미세여과("UF")의 양일 수 있고, 이것은 진행 중이거나 이동하는 UF 추세에서 가장 최신 또는 가장 최근의 UF 엔트리로서 입력된다. 추세는 실제적인 데이터 추세, 3-일 이동 평균 추세, 7-일 이동 평균 추세 등과 같은 다수의 추세들을 포함할 수 있다. 본 개시물의 시스템(10)은 다수의 환자들 및 다수의 치료들에 대한 데이터의 컴파일링을 활용하고, 여기서, 평균들의 추세화 및 계산은 2 개의 예들이다.
블록(258)에서, 새로운 데이터 및 업데이트된 추세는 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 다른 머신들(12)로 동기화된다. 동기화는 도 4a 내지 도 6b와 관련하여 위에서 논의된 방법들 중의 임의의 것에 따라 수행될 수 있다. 그 다음으로, 간호사 또는 임상의는 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 머신들(12a 내지 12j)의 각각에서 도표화되고 추세화된 형태로 데이터를 볼 수 있다.
임의적인 단계는 블록(260)(가상의 라인으로 도시됨)에서 제공된다. 여기에서의 데이터는 하나 이상의 서버 컴퓨터(180) 또는 개인용 컴퓨터(170)로 백업된다. 본원에서 논의된 바와 같이, 분산형 데이터베이스 시스템(10)은 임의의 서버 컴퓨터들 없이 동작할 수 있다. 예를 들어, 블록(260)에서의 백업은 그 대신에 외부 메모리 저장 디바이스, 예컨대, USB 또는 플래시 드라이브에 대한 것일 수 있다. 그러나, 병원(130)이 서버 컴퓨터(180) 또는 개인용 컴퓨터들(170)을 LAN(150)에 접속하는 것을 원할 경우, 분산형 데이터베이스 시스템(10)은 예컨대, 백업 메모리 디바이스들로서의 이용을 위하여 그렇게 행하기 위한 기회를 제공한다.
블록(262)에서, 데이터는 희망하는 바와 같이, 그리고 분산형 데이터베이스 시스템(10)의 머신들(12a 내지 12j)의 메모리 용량에 의해 기술된 바와 같이, 시간 주기, 예컨대, 6 개월 또는 1 년 후에 분산형 데이터베이스 시스템(10)으로부터 퍼징된다. 이러한 방식으로, 머신들(12a 내지 12j)의 메모리 용량은 지나치게 클 필요가 없다. 그러나, 개별적인 데이터 포인트들이 퍼징되더라도, 데이터는 하나 이상의 추세의 일부로서 LAN(150)의 머신들(12) 상에서 여전히 유지될 수 있다. 또한, 데이터는 백업될 수 있고, 필요한 경우에 더 이후의 시간에 메모리 스토리지로부터 리트리브될 수 있다.
대부분의 머신들(12)에 대하여 필요한 메모리 또는 하드 디스크는 이 출원의 출원 시에, 약 32 로부터 64 기가바이트까지의 전형적인 용량을 가질 것이라는 것이 주목되어야 한다. 많은 경우들에는, 머신들(12)에 대한 메모리의 크기는 비용에 기초하여 선택되고, 여기서, 더 큰 메모리가 더 큰 공급이고 및/또는 더 용이하게 입수가능하므로, 더 큰 메모리는 실제적으로 더 작은 메모리보다 덜 비쌀 수 있다. 전형적인 치료가 데이터의 약 2 내지 4 킬로바이트를 요구할 경우, 머신들(12)은 대략 100만 개의 치료들을 저장할 수 있다. 주어진 머신(12)은 머신(12)이 200 개의 머신들에 대한 치료 데이터를 저장할 수 있는, 예를 들어, 10 년의 그 수명 동안에 5,000 개의 치료들을 수행하는 것으로 가정한다.
그럼에도 불구하고, 데이터는 저장 용량 외의 이유로 시스템(10)으로부터 퍼징될 필요가 있을 수도 있다. 예를 들어, 어떤 관할권들의 의료적 규정들은, 환자가 더 이상 병원과 관계를 가지지 않을 때에 환자에 대한 정보가 제거될 것을 요구할 수 있다. 이에 따라, 블록(262)에서, 지정된 시간 주기는 메모리 저장 쟁점이 아니라, 규제적 요건으로 인한 것일 수도 있다.
데이터를 삭제하거나 제거하기 위하여, 시스템(10)은 하나의 실시형태에서 데이터를 삭제하지만, 메타데이터를 데이터에 첨부된 상태로 둔다. 시스템(10)은 삭제 시에 분산형 데이터베이스로부터 접속해제되었던 머신(12)이 더 이후에 재접속될 때에, 삭제된 데이터가 복원되지 않는다는 것을 확인하기 위하여 좌측-후방 메타데이터를 이용한다. 시스템(10)은 모든 삭제된 데이터가 분산형 데이터베이스에서의 모든 머신들(12)로부터 삭제되는 것을 보장하기 위하여 핸드 쉐이킹(hand shaking) 프로세스를 제공한다. 여기서, 삭제된 데이터에는 새로운 헤더 또는 식별자와, 데이터가 어떻게 그리고 언제 삭제되었는지에 대한 트레일(trail)이 부여된다. 헤더 및 트레일은 도 4a 내지 도 6b와 관련하여 논의된 방법들 중의 임의의 것에 따라 다른 머신들(12)로 전파되어, 다른 머신들은 새로운 "삭제된" 데이터가 있다는 것을 볼 수 있고, 동일한 위치에서의 그 데이터를 삭제된 데이터로 업데이트할 수 있다. 모든 머신들(12)이 데이터를 삭제하였는지 아닌지의 여부를 추적하기 위하여 헤더에서 어레이를 제공하는 것이 추가로 고려된다. 추가적인 헤더들은 모든 머신들(12)이 삭제된 데이터 메시지를 수신한 후에, 데이터가 실제적으로 삭제되어, 메모리(18)(도 10)에서의 셀들을 새로운 데이터를 위하여 이용되도록 비우는 것을 보장하도록 구축될 수 있다.
타원(264)에서, 방법(250)이 종료된다.
도 10 및 도 11은 머신(12)의 혈액투석, 열액투석여과, 및 혈액여과 버전들에 대한 세부사항을 제공한다. 신부정 요법 머신들(12)의 구조, 예컨대, 사용자 인터페이스, 프로세싱, 메모리, 펌프들의 많은 것은 다른 타입들의 머신들 상에서 마찬가지로 제공된다. 그러나, 다음으로 논의된 신부전 요법 머신들(12)과 연관된 입력 파라미터들 및 치료 출력 데이터 중의 임의의 것이 방금 설명된 업데이트 데이터 내에 포함된다는 것이 고려된다.
도 10은 신부전 요법 머신(12)이 간호사 또는 다른 조작자가 신부전 요법 머신(12)과 상호작용하는 것을 허용하는 사용자 인터페이스(14)를 포함한다는 것을 예시한다. 사용자 인터페이스(14)는 터치 스크린 오버레이로 동작가능한 모니터 스크린, 전기기계적 버튼들, 예컨대, 멤브레인 스위치들, 또는 양자의 조합을 가질 수 있다. 사용자 인터페이스(14)는 적어도 하나의 프로세서(16) 및 적어도 하나의 메모리(18)와 전기적 통신한다. 위에서 논의된 바와 같이, 적어도 하나의 메모리(18)는 32 내지 64 기가바이트의 용량을 가질 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(16)는 출원 시에 당업자들에게 알려진 표준 프로세싱 속력, 예컨대, 2 기가헤르쯔를 가질 수 있다. 프로세서(16) 및 메모리(18)는 또한, 전자적으로 상호작용하고, 적절한 경우, 본원에서 설명된 펌프들, 밸브들, 및 센서들, 예컨대, 투석 회로(30)의 그것들을 제어한다. 적어도 하나의 프로세서(16) 및 적어도 하나의 메모리(18)는 로직 구현기(20)로서 본원에서 집합적으로 지칭된다.
투석 회로(30)는 정제수 유입구 라인(32), 산("A") 농축물 라인(34), 및 중탄산염(bicarbonate)("B") 농축물 라인(36)을 포함한다. 정제수 유입구 라인(32)은 정제수 디바이스 또는 소스(22)로부터 정제수를 받아들인다. 물은 역삼투(reverse osmosis), 탄소 여과(carbon filtering), 자외선 방사(ultraviolet radiation), 전기이온화(electrodeionization)("EDI"), 및/또는 초미세여과와 같은 임의의 하나 이상의 프로세스를 이용하여 정제될 수도 있다.
연동 또는 피스톤 펌프와 같은 A 농축물 펌프(38)는 A 농축물을 A 농축물 소스(24)로부터 A 농축물 라인(34)을 통해 정제수 유입구 라인(32)으로 펌핑한다. 전도율 셀(40)은 정제수 상에서의 A 농축물의 전도 효과를 측정하고, A 농축물 펌프(38)를 제어함으로써 A 농축물을 적절하게 비율조정하기 위하여 신호를 이용하는 로직 구현기(20)로 신호를 전송한다. A 전도율 신호는 온도 센서(42)로부터의 판독치를 통해 온도 보상된다.
연동 또는 피스톤 펌프와 같은 B 농축물 펌프(44)는 B 농축물을 B 농축물 소스(26)로부터 B 농축물 라인(36)을 통해 정제수 유입구 라인(32)으로 펌핑한다. 전도율 셀(46)은 정제수 상에서의 B 농축물의 전도 효과를 측정하고, B 농축물 펌프(44)를 제어함으로써 B 농축물을 적절하게 비율조정하기 위하여 신호를 이용하는 로직 구현기(20)로 신호를 전송한다. B 전도율 신호는 또한, 온도 센서(48)로부터의 판독치를 통해 온도 보상된다.
가열 탱크(50)는 치료를 위한 정제수를 신체 온도, 예컨대, 37℃로 가열하기 위하여 로직 구현기(20)에 의해 제어된 히터(52)와 함께 동작한다. 탱크(50)에서의 물을 가열하는 것은 또한, 물을 배기(degas)시킬 것이다. 예시의 용이함을 위하여, 별도의 배기 챔버 및 펌프가 예시되어 있지 않지만, 정제수로부터 공기를 제거함에 있어서 팽창 탱크(50)를 보조하기 위하여 제공될 수도 있다. 그러므로, 유체 유출 전도율 셀(46)은 적당하게 배기되고 가열되었으며, 치료를 위하여 투석기(102)로 전송하기 위하여 적당한 신선하게 준비된 투석물이다. 기어 펌프(gear pump)와 같은 신선한 투석물 펌프(54)는 신선한 투석물을 투석기(102)로 전달한다. 로직 구현기(20)는 이하에서 더 상세하게 설명된 바와 같은 특정된 유량으로 투석물을 투석기(102)로 전달하기 위하여 신선한 투석물 펌프(54)를 제어한다.
드레인 라인(56)은 이용된 투석물 펌프(58)를 통해, 이용된 투석물을 투석기로부터 드레인(60)으로 복귀시킨다. 로직 구현기(20)는 특정된 유량으로 투석기(102)로부터 이용된 투석물을 끌어당기기 위하여 이용된 투석물 펌프(58)를 제어한다. 공기 분리기(62)는 드레인 라인(56)에서 이용된 투석물로부터 공기를 분리시킨다. 압력 센서(64)는 드레인 라인(56) 내에서 이용된 투석물의 압력을 감지하고, 대응하는 압력 신호를 로직 구현기(20)로 전송한다.
전도율 셀(66)은 드레인 라인(56)을 통해 유동하는 이용된 유체의 전도율을 측정하고, 신호를 로직 구현기(20)로 전송한다. 셀(66)의 전도율 신호는 또한, 온도 센서(68)로부터의 판독치를 통해 온도 보상된다. 광학적 검출기와 같은 혈액 누설 검출기(70)는 예컨대, 투석기 멤브레인이 틈 또는 누설을 가지는지를 검출하기 위하여, 드레인 라인에서 혈액의 존재를 찾는다. 열 교환기(72)는 열을 이용된 누설묵 유출 투석물 회로(30)로부터 드레인(60)으로 회수시켜서, 에너지를 보존하기 위하여 히터(52)를 향해 이동하는 정제수를 예열한다.
유체 우회 라인(74)은 신선한 투석물이 투석기(102)와 접촉하지 않으면서, 신선한 투석물 라인으로부터 드레인 라인(56)으로 유동하는 것을 허용한다. 신선한 투석물 튜브(78)는 신부전 요법 머신(12)으로부터 연장되고, 신선한 투석물을 신선한 투석물 라인(76)으로부터 투석기(102)로 반송한다. 이용된 투석물 튜브(80)는 또한, 신부전 요법 머신(12)으로부터 연장되고, 이용된 투석물을 투석기(1020로부터 드레인 라인(56)으로 반송한다.
신선한 투석물 라인은 또한, UF 시스템 제어 유닛(90)을 떠나는 신선한 투석물의 전도율을 감지하고 대응하는 신호를 로직 구현기(20)로 전송하는 전도율 센서 또는 셀(82)을 포함한다. 셀(82)의 전도율 신호는 마찬가지로, 온도 센서(84)로부터의 판독치를 통해 온도 보상된다.
초미세여과기(86)는 투석물 라인(76) 및 신선한 투석물 튜브(78)를 통해 투석기(102)로 전달되기 전에 신선한 투석물을 추가로 정제한다. 이하에서 더 상세하게 논의된 바와 같이, 하나 이상의 초미세여과기(88)는 신선한 투석물을, 그것이 사전-희석(pre-dilution) 또는 사후-희석(post-dilution) 혈액여과 또는 혈액투석여과를 수행하기 위한 치환 유체로서 이용될 수 있는 포인트까지 정제하기 위하여 이용될 수 있다.
UF 시스템(90)은 투석기(102)로 유동하는 신선한 투석물(및/또는 혈액 세트(도 11)로 직접적으로 유동하는 치환 유체로서의) 및 투석기로부터 유동하는 이용된 유체의 유량을 모니터링한다. UF 시스템(90)은, 신선한 그리고 이용된 투석물 유량을 각각 표시하는 신호들을 로직 구현기(20)로 전송하는 신선한 및 이용된 흐름 센서들(Q1c 및 Q2c)을 각각 포함한다. 로직 구현기(20)는 치료의 과정 동안에 환자로부터 초미세여과("UF")의 미리 규정된 양을 제거하기 위한 미리 결정된 양만큼, 신선한 투석물 펌프(54)보다 더 신속하게 펌핑하도록 이용된 투석물 펌프(58)를 설정하기 위하여 신호들을 이용한다. 신선한 및 이용된 흐름 센서들(Q1p 및 Q2p)은 UF 시스템(90)이 적당하게 기능하고 있다는 것을 보장하는 중복 센서들이다.
신부전 요법 머신(12)은 미리 규정된 치료를 선택적으로 제어하기 위하여 로직 구현기(20)의 제어 하에서 복수의 밸브들(92)(집합적으로 밸브들(92a 내지 92l)로 지칭함)을 이용한다. 특히, 밸브(92a)는 예컨대, 살균 유체가 신선한 투석물 라인(76)으로부터 드레인 라인(56)으로 유동하는 것을 허용하기 위하여, 우회 라인(68)을 선택적으로 개방하고 폐쇄한다. 밸브(92b)는 신선한 투석물 라인(76)을 선택적으로 개방하고 폐쇄한다. 밸브(92c)는 이용된 투석물 또는 드레인 라인(56)을 선택적으로 개방하고 폐쇄한다. 밸브(92d)는 드레인(60)으로의 드레인 라인(56)을 선택적으로 개방하고 폐쇄한다. 밸브(92e)는 정제수 소스(22)로의 정제수 라인(32)을 선택적으로 개방하고 폐쇄한다. 밸브들(92f 및 92g)은 A 및 B 농축물 유동을 각각 제어한다. 밸브들(92h 내지 92k)은 UF 시스템(90)과 함께 동작한다.
도 10은 신선한 투석물 라인(76)으로부터 연장되는 (머신의 하우징 내부에 위치된) 치환 라인(96)을 추가로 예시한다. 치환 라인(96)은 이하에서 논의된 혈액 세트(100)의 치환 튜브(98)에 유체적으로 결합된다. 밸브(92l)는 로직 구현기(20)의 제어 하에서, 치환 라인(96)을 선택적으로 개방하고 폐쇄한다. 치환 펌프(94)는 로직 구현기(20)의 제어 하에서, (머신 하우징 내의) 치환 라인(96) 및 (머신 하우징 외부의) 치환 튜브(98)를 통해, 라인(76)을 통한 신선한 투석물(혈액여과("HF")) 대신에, 또는 (혈액투석여과("HDF")를 위하여) 라인(76)을 통한 신선한 투석물에 추가하여, 동맥 혈액 라인(106)으로 전달되는 대체 또는 치환 유체를 생성하기 위하여 제 2 초미세여과기(88)를 통해 초미세여과기(86)로부터의 신선한 투석물을 선택적으로 펌핑한다.
도 11은 신부전 요법 머신(12)과 함께 이용될 수 있는 혈액 세트(100)의 하나의 실시형태를 예시한다. 혈액 회로 또는 세트(100)는, 투석기(102)를 혈액 격실(blood compartment) 및 투석물 격실로 분리하는 다공 섬유 반-투과성 멤브레인들(104)을 가지는 투석기(102)를 포함한다. 치료 동안의 투석물 격실은 신선한 투석물 튜브(78)의 원위 단부 및 이용된 투석물 튜브(80)의 원위 단부와 유체 연통하도록 배치된다. HF 및 HDF를 위하여, 별도의 치환 튜브는 신선한 투석물 튜브(78)에 추가하여, 동맥 라인(106) 및 정맥 라인(108) 중의 하나 또는 양자와 유체 연통하여 치료 동안에 배치된다. HDF에서, 투석물은 또한, 투석물 튜브(78)를 통해 투석기(102)로 유동하는 반면, HF를 위하여, 튜브(78)를 통한 투석물 유동은 차단된다.
동맥 라인(106)은 압력 포드(pressure pod)(110)를 포함하는 한편, 정맥 라인(108)은 압력 포드(112)를 포함한다. 압력 포드들(110 및 112)은, 동맥 및 정맥 압력 신호들을 로직 구현기(20)(도 10)로 각각 전송하는, 머신 하우징 상에 장착된 열압 센서들(예시되지 않음)과 함께 동작한다. 정맥 라인(108)은, 혈액이 환자(116)에게 복귀되기 전에 환자의 혈액으로부터 공기를 제거하는 공기 분리 챔버 또는 정맥 드립 챔버(venous drip chamber)(114)를 포함한다.
혈액 회로 또는 세트(100)의 정맥 라인(106)은, 희망하는 유량으로 혈액을 펌핑하기 위하여 로직 구현기(20)의 제어 하에 있는 혈액 펌프(120)에 의해 동작된다. 신부전 요법 머신(12)은 또한, 신호들을 로직 구현기(20)로 전송하고 및/또는 로직 구현기(20)로부터 커맨드들을 수신하는 다수의 혈액측 전자 디바이스들을 제공한다. 예를 들어, 로직 구현기(20)는 동맥 라인(106) 및 정맥 라인(108)을 각각 선택적으로 개방하거나 폐쇄하기 위하여 핀치 클램프(pinch clamp)들(122a 및 122b)에 명령한다. 혈액량 센서(124)는 환자의 적혈구용적(hematocrit)이 치료 과정 동안에 어떻게 변화하는지를 모니터링한다. 혈액량 센서(124)는 하나의 실시형태에서, 혈액 펌프의 상류(upstream)의 동맥 라인(106)에서 배치된다. 공기 검출기(126)는 정맥 혈액 라인에서 공기를 찾는다. 예시된 바와 같은 치환 튜브(98)는 사전-희석 HF 또는 HDF를 위하여 동맥 라인(106)에, 및/또는 사후-희석 HF 또는 HDF를 위하여 정맥 라인(106)에 결합될 수 있다.
본원에서 설명된 현재 바람직한 실시형태들에 대한 다양한 변경들 및 수정들은 당해 분야의 당업자들에게 분명할 것이라는 것이 이해되어야 한다. 이러한 변경들 및 수정들은 본 발명의 사상 및 범위로부터 이탈하지 않으면서, 그리고 그 의도된 장점들을 약화시키지 않으면서 행해질 수 있다. 그러므로, 이러한 변경들 및 수정들이 첨부된 청구항들에 의해 커버되는 것이 의도된다.
Claims (32)
- 의료 디바이스 시스템(10)에 있어서,
복수의 의료 디바이스들(12) ― 상기 복수의 의료 디바이스들 각각은 메모리를 포함하고, 상기 복수의 의료 디바이스들(12)은, 상기 메모리들이 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)를 집합적으로 형성하도록 통신 가능하게 결합됨 ― ; 및
각각의 의료 디바이스(12)와 연관된 로직 구현기(logic implementer)(20) ― 각각의 로직 구현기(20)는, 상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)에 액세스하여, 상기 시스템(10)의 각각의 의료 디바이스(12)가 (i) 처방 입력 파라미터들 및 치료 출력 데이터로 구성되는 그룹으로부터 선택된 적어도 하나를 다른 의료 디바이스들(12) 중 적어도 하나에 주기적으로 전달하고, (ii) 처방 입력 파라미터들 및 치료 출력 데이터로 구성되는 그룹으로부터 선택된 적어도 하나를 다른 의료 디바이스들(12) 중 적어도 하나로부터 주기적으로 리트리브(retrieve)하도록 프로그래밍됨 ―
를 포함하며,
상기 의료 디바이스들(12)은 상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)를 통해 다른 의료 디바이스들(12) 중 적어도 하나와 직접 통신하도록 구성되고,
상기 로직 구현기들(20) 중 적어도 하나는 처방 입력 파라미터들 및 치료 출력 데이터 중 적어도 하나를 중앙집중식 서버로부터의 명령 없이 다른 의료 디바이스들(12) 중 적어도 하나에 주기적으로 푸시(push)하도록 구성되고,
상기 로직 구현기들(20) 중 적어도 하나는 :
상기 의료 디바이스들(12) 중 선택된 하나의 의료 디바이스의 로직 구현기(20)에서 환자에 대한 신부전 치료를 수행하기 위한 요청을 수신한 후에, 상기 로직 구현기(20)를 통해서 상기 선택된 의료 디바이스(12)에서 상기 환자와 관련된 처방 입력 파라미터들의 가장 최근 타임 스탬프를 다른 의료 디바이스들(12)에서 동일한 환자와 관련된 처방 입력 파라미터들의 타임 스탬프들과 비교하고,
다른 의료 디바이스들(12) 중 하나에서 가장 최근 타임 스탬프를 결정하고,
다른 의료 디바이스들(12)로부터 상기 가장 최근 타임 스탬프에 대응하는 처방 입력 파라미터들을 선택하고,
상기 환자에 대한 상기 신부전 치료를 수행하기 위한 상기 가장 최근 타임 스탬프에 대응하는 처방 입력 파라미터들을 상기 선택된 의료 디바이스(12)에 로컬 방식으로 저장함으로써,
중앙집중식 서버로부터의 명령 없이 다른 의료 디바이스들(12) 중 적어도 하나로부터 처방 입력 파라미터들 및 치료 출력 데이터 중 적어도 하나를 풀(pull)하도록 구성되고,
상기 의료 디바이스들(12)은 신부전 치료 머신(renal failure therapy machine)들인 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 의료 디바이스들(12)은 상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)와 관련하여 이용된 로컬 영역 네트워크(local area network)("LAN")(150)를 통해 서로 데이터 통신하는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 의료 디바이스들(12) 각각은 복수의 환자들 각각에 대한 처방 입력 파라미터들 및 치료 출력 데이터, 중의 동일한 적어도 하나를 저장하도록 업데이트되는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 의료 디바이스들(12) 및 상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)는 중앙집중식 서버와 상호작용하지 않는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 의료 디바이스들(12)은 제 1 및 제 2 제조자들에 의해 제공되고, 상기 제 1 및 제 2 제조자들의 상기 의료 디바이스들이 서로 통신하는 것을 가능하게 하는 인터페이스(160)를 포함하는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
(i) 상기 처방 입력 파라미터들 또는 (ii) 상기 치료 출력 데이터, 중 적어도 하나는, 상기 분산형 데이터베이스를 통해 (iii) 기술적 입력 데이터, (iv) 기술적 출력 데이터, 및 (v) 관리 데이터로 구성되는 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 다른 것과 함께 공유되는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)는 또한, 체중계, 혈압 측정 디바이스, 포도당 센서, 생리적 센서, 심전도(electrocardiogram) 디바이스, 수치료(water treatment) 장비, 베드 스케일(bed scale), 액세스 접속해제 디바이스, 생체임피던스(bioimpedance) 측정 디바이스, pH 센서, 실험실 테스팅 장비, 혈액 샘플 분석기, 및 액세스 흐름 측정 디바이스로 구성되는 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 의료 장비(185)로부터의 정보를 공유하는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)는 제 1 분산형 데이터베이스이고, 체중계, 혈압 측정 디바이스, 포도당 센서, 생리적 센서, 심전도 디바이스, 수치료 장비, 베드 스케일, 액세스 접속해제 디바이스, 생체임피던스 측정 디바이스, pH 센서, 실험실 테스팅 장비, 혈액 샘플 분석기, 및 액세스 흐름 측정 디바이스로 구성되는 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 의료 장비(185)로부터의 정보를 공유하는 제 2 분산형 데이터베이스를 포함하는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터를 주기적으로 전달하고 리트리브하는 것은, 실시간으로, 초 단위로, 분 단위로, 매 시간마다, 매일마다, 매주마다, 매월마다, 치료의 종료 시, 치료일의 종료 시, 및 치료 전환(shift)의 종료 시로 구성되는 그룹으로부터 선택된 적어도 하나로 처방 입력 파라미터들 또는 치료 출력 데이터를 주기적으로 전달하고 리트리브하는 것을 포함하는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)를 통해 상기 의료 디바이스들(12) 사이에서 운영 소프트웨어를 공유하도록 구성되는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)는 제 1 분산형 데이터베이스이고, 제 2 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)를 포함하며, 복수의 의료 디바이스들(12) 중 적어도 하나의 상기 로직 구현기(20)에서, 상기 제 2 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)에 액세스하도록 프로그래밍되는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 11 항에 있어서,
상기 분산형 데이터베이스들(10a 내지 10f) 중의 하나는 실시간 데이터 데이터베이스인 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 12 항에 있어서,
상기 분산형 데이터베이스들(10a 내지 10f) 중의 하나는 관리 데이터 데이터베이스인 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
각각의 의료 디바이스(12)는, 상기 적어도 하나의 처방 입력 파라미터들 또는 상기 치료 출력 데이터를 주기적으로 검증하도록 프로그래밍되는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 14 항에 있어서,
검증은 해시 합(hash sum)들의 비교를 통해 수행되는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 복수의 의료 디바이스들(12)은, 상기 적어도 하나의 처방 입력 파라미터들 또는 상기 치료 출력 데이터를 주기적으로 동기화하도록 프로그래밍되는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 16 항에 있어서,
동기화는, 기록 식별정보(identification)들, 해시 합들, 및 타임 스탬프들로 구성되는 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 비교를 통해 수행되는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 의료 디바이스들(12) 중 적어도 하나는, 상기 시스템(10)의 상이한 의료 디바이스들(12)에 대한 처방 입력 파라미터들 및 치료 출력 데이터, 중 적어도 하나를 보여주는 적어도 하나의 요약 화면을 디스플레이하도록 프로그래밍되는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 의료 디바이스 분산형 데이터베이스 시스템(10)에 있어서,
복수의 의료 디바이스들(12) ― 상기 복수의 의료 디바이스들(12) 각각은 메모리를 포함하고, 상기 의료 디바이스들은 신부전 치료를 수행하기 위한 신부전 치료 머신들을 포함함 ―;
상기 복수의 의료 디바이스들(12) 중 복수의 제 1 의료 디바이스들(12)에 의해 생성되거나 이용된 제 1 데이터를 자동으로 공유하는 제 1 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f) ― 상기 복수의 제 1 의료 디바이스들의 메모리들은 상기 제 1 분산형 데이터베이스를 집합적으로 형성함 ―; 및
(i) 상기 복수의 의료 디바이스들(12) 중 상기 복수의 제 1 의료 디바이스들(12)에 의해 생성되거나 이용된 제 2 데이터, (ii) 복수의 의료 디바이스들(12) 중 복수의 제 2 의료 디바이스들(12)에 의해 생성되거나 이용된 제 2 데이터, 또는 (iii) 의료 장비(185)에 의해 생성되거나 이용된 제 2 데이터를 자동으로 공유하는 제 2 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f) ― (a) 상기 복수의 제 1 의료 디바이스들의 메모리들 및 (b) 상기 복수의 제 2 의료 디바이스들의 메모리들, 중 적어도 하나는 상기 제 2 분산형 데이터베이스를 집합적으로 형성함 ―
를 포함하는,
상기 복수의 제 1 의료 디바이스들 중 적어도 하나의 의료 디바이스는 처방 입력 파라미터들 및 치료 출력 데이터, 중 적어도 하나를 포함하는 상기 제 1 데이터를 중앙집중식 서버로부터의 명령 없이 상기 복수의 제 1 의료 디바이스들 중의 다른 의료 디바이스들 중 적어도 하나에 주기적으로 푸시(push)하도록 구성되고,
상기 복수의 제 1 의료 디바이스들 중 적어도 하나의 의료 디바이스는,
상기 적어도 하나의 의료 디바이스에서 환자에 대한 신부전 치료를 수행하기 위한 요청을 수신한 후에, 상기 적어도 하나의 의료 디바이스에서 상기 환자와 관련된 처방 입력 파라미터들의 가장 최근 타임 스탬프를 상기 복수의 제 1 의료 디바이스들에서 동일한 환자와 관련된 처방 입력 파라미터들의 타임 스탬프들과 비교하고,
상기 복수의 제 1 의료 디바이스들 중 하나에서 가장 최근 타임 스탬프를 결정하고,
상기 결정된 제 1 의료 디바이스로부터 상기 가장 최근 타임 스탬프에 대응하는 처방 입력 파라미터들을 선택하고,
상기 환자에 대한 신부전 치료를 수행하기 위한 상기 가장 최근 타임 스탬프에 대응하는 처방 입력 파라미터들을 상기 적어도 하나의 의료 디바이스에 로컬 방식으로 저장함으로써,
중앙집중식 서버로부터의 명령 없이 상기 복수의 제 1 의료 디바이스들 중의 다른 의료 디바이스들 중 적어도 하나로부터 처방 입력 파라미터들 및 치료 출력 데이터, 중 적어도 하나를 포함하는 상기 제 1 데이터를 주기적으로 풀(pull)하도록 구성되는 것인, 의료 디바이스 분산형 데이터베이스 시스템. - 제 19 항에 있어서,
상기 복수의 제 1 의료 디바이스들(12) 중의 하나 및 상기 제 2 의료 디바이스들(12) 중의 하나는 동일한 환자에게 치료를 제공하도록 구성되는 것인, 의료 디바이스 분산형 데이터베이스 시스템. - 제 19 항에 있어서,
상기 제 1 의료 디바이스들(12) 중의 하나 및 상기 의료 장비(185) 중의 하나는 동일한 환자에게 치료를 제공하도록 구성되는 것인, 의료 디바이스 분산형 데이터베이스 시스템. - 제 19 항에 있어서,
상기 제 1 의료 디바이스들(12)은 제 1 그룹의 환자들에 치료를 제공하기 위한 것이고, 상기 제 2 의료 디바이스들(12)은 제 2 그룹의 환자들에 치료를 제공하기 위한 것인, 의료 디바이스 분산형 데이터베이스 시스템. - 의료 디바이스(12)에 있어서,
적어도 하나의 의료 유체 펌프(54, 58, 94, 120);
분산형 데이터베이스를 형성하는 개별적인 메모리들을 포함하는 복수의 다른 의료 디바이스들 ― 상기 복수의 다른 의료 디바이스들 각각은 신부전 치료 머신을 포함함 ―; 및
메모리를 포함하고, 펌프 입력 파라미터를 받아들이고 펌프 출력 데이터를 생성하도록 상기 적어도 하나의 의료 유체 펌프(54, 58, 94, 120)를 동작시키는 로직 구현기(20) ― 상기 로직 구현기는, (i) 상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)를 통해 상기 복수의 다른 의료 디바이스들(12)과 펌프 입력 파라미터 및 펌프 출력 데이터로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나를 자동으로 공유하도록, 그리고 (ii) 상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)를 통해 상기 복수의 다른 의료 디바이스들(12)로부터 펌프 입력 파라미터 및 펌프 출력 데이터로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나를 자동으로 수신하도록 프로그래밍됨 ―
를 포함하고,
상기 로직 구현기의 상기 메모리는, 상기 로직 구현기가 상기 분산형 데이터베이스를 통해 다른 의료 디바이스들 중 적어도 하나와 직접 통신할 수 있도록, 상기 분산형 데이터베이스를 형성하기 위해 다른 의료 디바이스들의 메모리들과 통신 가능하게 결합되도록 구성되고,
상기 로직 구현기는 펌프 입력 파라미터 및 펌프 출력 데이터, 중 적어도 하나를 중앙집중식 서버로부터의 명령 없이 다른 의료 디바이스들, 중 적어도 하나에 주기적으로 푸시(push)하도록 구성되고,
상기 로직 구현기는,
상기 적어도 하나의 의료 유체 펌프의 로직 구현기에서 환자에 대한 신부전 치료를 수행하기 위한 요청을 수신한 후에, 상기 적어도 하나의 의료 유체 펌프에서 상기 환자와 관련된 펌프 입력 파라미터의 가장 최근 타임 스탬프를 상기 복수의 다른 의료 디바이스들에서 동일한 환자와 관련된 펌프 입력 파라미터들의 타임 스탬프들과, 상기 로직 구현기를 통해 비교하고,
다른 의료 디바이스들 중 하나에서 가장 최근 타임 스탬프를 결정하고,
다른 의료 디바이스로부터 상기 가장 최근 타임 스탬프에 대응하는 펌프 입력 파라미터들을 선택하고,
상기 환자에 대한 신부전 치료를 수행하기 위한 상기 가장 최근 타임 스탬프에 대응하는 펌프 입력 파라미터들을 상기 적어도 하나의 의료 유체 펌프에 로컬 방식으로 저장함으로써,
중앙집중식 서버로부터의 명령 없이 다른 의료 디바이스들 중 적어도 하나로부터 펌프 입력 파라미터 및 펌프 출력 데이터, 중 적어도 하나를 주기적으로 풀(pull)하도록 구성되는 것인, 의료 디바이스. - 제 23 항에 있어서,
상기 로직 구현기(20)는, 상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)를 통해 다른 의료 디바이스들(12)과 펌프 입력 파라미터 및 펌프 출력 데이터, 중 적어도 하나를 동기화하도록 프로그래밍되는 것인, 의료 디바이스. - 제 24 항에 있어서,
상기 로직 구현기(20)는, 상기 로직 구현기의 제 1 대응 해시 합을 다른 의료 디바이스들(12) 중의 하나의 제 2 대응 해시 합과 비교하여, 해당하는 다른 의료 디바이스와 펌프 입력 파라미터 및 펌프 출력 데이터, 중 적어도 하나를 동기화하도록 프로그래밍되는 것인, 의료 디바이스. - 제 23 항 내지 제 25 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 로직 구현기(20)는, 다른 의료 디바이스(12)의 대응 해시 합과의 다른 의료 디바이스에서의 비교를 위하여, 펌프 입력 파라미터 및 펌프 출력 데이터, 중 적어도 하나에 대한 해시 합을 다른 의료 디바이스들(12) 중의 하나로 전송하도록 프로그래밍되는 것인, 의료 디바이스. - 제 23 항 내지 제 25 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 로직 구현기(20)는, 그 펌프 입력 파라미터 및 펌프 출력 데이터, 중 적어도 하나를 검증하도록 프로그래밍되는 것인, 의료 디바이스. - 제 27 항에 있어서,
상기 검증은, 새롭게 계산된 해시 합을 펌프 입력 파라미터 및 펌프 출력 데이터, 중 적어도 하나에 대한 이전에 확립된 해시 합과 비교하는 것을 포함하는 것인, 의료 디바이스. - 제 23 항 내지 제 25 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 로직 구현기는, 상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)를 통해, 개인용 통신 디바이스(personal communication device)("PCD", 175), 개인용 컴퓨터(170), 서버 컴퓨터(180), 및 의료 장비(185)로 구성된 그룹으로부터 선택된 적어도 하나와 상기 펌프 입력 파라미터 및 상기 펌프 출력 데이터, 중 적어도 하나를 공유하도록 프로그래밍되는 것인, 의료 디바이스. - 제 23 항 내지 제 25 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 로직 구현기는, 상기 분산형 데이터베이스(10a 내지 10f)를 통해, 개인용 통신 디바이스("PCD", 175), 개인용 컴퓨터(170), 서버 컴퓨터(180), 및 의료 장비(185), 중 적어도 하나로부터 데이터를 수신하도록 프로그래밍되는 것인, 의료 디바이스. - 제 1 항에 있어서,
상기 의료 디바이스들 각각은,
이전의(previous) 처방 입력 파라미터들 및 이전의 치료 출력 데이터, 중 적어도 하나에 기초하여 제 1 해시 합을 저장하고,
상기 처방 입력 파라미터들 및 상기 치료 출력 데이터, 중 적어도 하나에 기초하여 제 2 해시 합을 계산하고,
상기 제 1 해시 합이 상기 제 2 해시 합과 상이한 경우 훼손된 데이터를 나타내는 에러를 생성하고,
상기 처방 입력 파라미터들 및 상기 치료 출력 데이터, 중 상기 적어도 하나를 제 2 처방 입력 파라미터들 및 제 2 치료 출력 데이터, 중 적어도 하나로 대체하기 위해 상기 분산형 데이터베이스의 적어도 하나의 다른 의료 디바이스와의 동기화 절차를 수행하도록 구성되는 것인, 의료 디바이스 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 복수의 의료 디바이스들 중 하나에 의한 치료 전 그리고 치료 후에 각각의 환자의 체중을 측정하도록 구성된 체중계를 더 포함하고,
상기 분산형 데이터베이스는 상기 체중계에 대한 연결을 지원하도록 구성되고,
상기 분산형 데이터베이스는 :
각각의 신부전 치료 머신이 환자 체중의 기록을 유지하도록 구성되는 경우 상기 시스템의 신부전 치료 머신 각각에 환자 체중을 전송하거나; 또는
해당일에 환자가 치료를 받고 있는 상기 신부전 치료 머신에 상기 환자 체중을 전송한 다음, 치료 이후 상기 신부전 치료 머신으로부터 상기 시스템의 각각의 신부전 치료 머신으로 상기 환자 체중을 추후에 전송하거나; 또는
해당일에 환자가 치료를 받고 있는 상기 신부전 치료 머신으로 가져온 데이터 저장 디바이스에 상기 환자 체중을 저장한 다음, 치료 이후 상기 신부전 치료 머신으로부터 상기 시스템의 각각의 신부전 치료 머신으로 상기 환자 체중을 추후에 전송하도록 구성되는 것인, 의료 디바이스 시스템.
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