KR102579786B1 - 임상 결과들을 개선하고 총 케어 비용을 감소시키기 위한 cna-유도 케어 - Google Patents
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Abstract
설명된 본 발명은 프로세서 상에서 실행될 때, 통신가능하게 링크된 임상 결과 추적 및 분석 모듈들로 하여금 특정 환자 레벨에서 임상 결과들을 개선하고 인구 레벨에서 총 케어 비용을 감소시키기 위해 CNA-유도 케어를 사용하는 동작들을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램 명령들을 저장하는 방법, 시스템 및 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 제공한다. 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 프로세서 상에서 실행될 때 컴퓨터 프로그램 명령들은 제1 임상 결과 및 추적 모듈로 하여금 환자 인구에서 환자들을 그룹화함으로써 선행하는 생물학적 변동을 설명하게 하고, 이에 의해 생물학적 변동을 케어 가치의 요소로서 효율적으로 제거하게 하고, 그리고 개인 건강 정보를 수신, 분류 및 구분함으로써 치료 변동을 치료 결과의 주 요소로서 남기게 하고, 남기게 하는 것은 복수의 임상 결과 추적 및 분석 노달 어드레스(CNA)들을 생성 및 할당에 의해 수행되고, 각각의 CNA는 분류 및 구분된 정보를 정보의 임상적으로 관련있는 세트로 분할하는 미리선택된 변수들의 세트를 각각 표현하는 접두사, 중간 및 접미사를 포함하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열을 표현한다. 제1 임상 결과 추적 및 분석(COTA) 모듈은 이들 CNA들의 사용과 연관된 결과들에 대해 치료 선정들 및 리포트들의 결과들을 추적한다. 2 개의 면들을 가진 CNA-유도 케어는 CNA들의 애플리케이션을 통해 동작하고, 그리고 건강 케어 제공자, 지불자 및 질병으로 고통받는 환자의 삼위일체에 의해 형성된다. 제1 면, 즉 인에이블링 툴은 의료 치료 제공자, 제1 임상 결과 추적 및 분석(COTA) 모듈을 포함하는 프로세서를 포함하는 컴퓨터, 네트워크를 통해 제1 COTA에 통신가능하게 링크된 제2 COTA 모듈을 포함하는 제1 클라이언트 디바이스 및 지불자 간의 상호작용들을 포함한다. 지불자는 건강 보험 이익들이 지불자에 의해 선택된 서비스 및 다른 변수들을 커버하는 환자에 대해 고려 중인 건강 케어 서비스를 식별하는 정보를 제2 COTA 모듈을 통해 제1 COTA 모듈을 포함하는 프로세서에 송신한다. 응답으로, 제1 COTA 모듈은 제2 COTA 모듈에, (1) 적합한 CNA에 대한 임상 결과 데이터, (2) 적합한 CNA에서 각각의 의료 제공자에 대한 행동 변동 데이터; (3) 적합한 CNA에 할당된 환자 인구 내의 각각의 환자를 치료하기 위한 실시간 비용 데이터를 포함하는 비용 리포트; 및 (4) 케어 비용을 임상 결과에 상관시키는 하나 이상의 그래픽 분석들을 송신한다. 환자에 대해 잠재적인 이익들 및 해들을 고려하여 의료 서비스가 적절한 전달 또는 서비스 레벨이라는 것; 의료 서비스가 임상 결과들을 개선하고 총 케어 비용을 감소시킴으로써 건강 결과를 개선하는 데 효율적이라는 것; 대안적인 건강 개입들 또는 무개입과 비교하여, 서비스가 치료되는 의료 조건 및 임상 결과에 대해 비용-효율적이라는 것; 및 서비스가 일반적으로 허용된 의료 실습을 따른다는 것을 수립하기에 이 정보가 충분하면, 지불자는 서비스에 대한 의료 케어 제공자에게 지불을 승인할 수 있다. 제1 COTA 모듈을 포함하는 프로세서를 포함하는 컴퓨터, 네트워크를 통해 제1 COTA 모듈에 통신가능하게 링크된 제3 COTA 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스 및 환자 사이의 상호작용들을 포함하는 제2 면은, 제1 COTA 모듈을 포함하는 프로세서와 환자의 완전한 의료 평가에 충분하고 CNA를 환자에게 할당하기 위한 정보를 제공하는 제3 COTA 모듈을 포함하는 통신가능하게 링크된 제3 클라이언트 디바이스 사이의 통신들을 제공한다. 이어서, CNA는 조건을 가진 환자가 지리, 임상 결과, 비용 및 CNA 내의 다른 환자-설정 기준들에 기반한 의료 전문가와 불리한 편차의 감소된 위험으로 최적 케어 계획을 선택하게 할 수 있게 사용된다. 할당된 CNA는 미리결정된 치료 과정, 비용 확실성 또는 둘 모두를 제공할 수 있는 조건의 치료를 위해 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들과 연관될 수 있다. 환자가 지리, 비용 및 환자의 임상 결과 필요들 중 하나 이상을 만족시키는 의료 전문가를 선택하면, 제1 COTA 모듈은 약속의 스케줄링을 가능하게 하기 위해 선택된 의료 전문가의 사무실에 있는 컴퓨팅 디바이스에 통신가능하게 링크될 수 있다.
Description
[0001] 본 출원은 2016년 11월 14일에 출원된 미국 정식 출원 번호 15/351,099호에 대해 우선권을 주장하고, 이 출원의 전체 내용은 인용에 의해 본원에 통합된다.
[0002] 본 개시내용은 특정 환자 레벨에서 임상 결과들을 개선하고 인구(population) 레벨에서 총 케어 비용을 감소시키기 위한 CNA-유도 케어에 관한 것이다.
[0003] 일반 인구가 더 오래 살아감에 따라, 노령 인구와 연관된 대부분의 의료 비용들은 증가하고 있다. 심각한 질병 및 만성 질환, 이를테면 암과 연관된 비용은 지속불가능한 방식으로 증가하고 있다. 예컨대, 암 비용들은 결과들의 상응하는 개선 없이 건강 관리 소비에서 가장 높은 성장 영역인 것으로 예측된다. 미국에서만 2010년에 암 케어에 대해 약 1250억 달러가 소비되었고, 소비의 약 15-30%가 불필요하거나 부적절한 케어의 결과로 분류될 수 있는 것이 추정되고, 여기서 개별 환자에 대한 너무 적거나 너무 많은 케어는 최적의 임상 결과들 및 과도한 비용들(이후 "불리한 편차(Adverse Variance)")로 이어지지 않는다.
[0004] 현재 시스템 하에서, 케어를 받는 심각한 의료 조건을 가진 100 명의 사람들마다, 평균적으로 20% 레이트의 불리한 편차가 있고, 이는 너무 적거나 너무 많은 케어가 개별 환자에게 전달된 것을 의미한다. 따라서, 케어받는 환자들 중 20%에서 최적의 임상 결과가 발생하지 않아서, 인구 레벨 100%의 시간에서 총 케어 비용의 증가를 초래한다.
[0005] 임상 경로들 및 질병 관리와 같은 비용들을 관리하기 위한 종래의 기법들은 통상적으로 비효율적이고, 오늘날 시장에 현재 존재하는 품질 대안들은 없다.
[0006] 의료 서비스가 환자의 건강 보험하에서 커버된 이익인지를 지불자가 결정할 수 있게 하는 현재의 사전 허가 인프라구조는 비싸고 너무 많은 시간이 걸리며, 이는 필요한 케어를 지연시킴으로써 임상 결과에 악영향을 줄 수 있다.
[0007] 기술 및 의료의 진보들이 계속됨에 따라, 질병들(이를테면 암, 심혈관계 질환, 폐 질환 및 행동 건강)을 돌보는 과학 및 임상 실습은 신속하게 진화하고 있다. 종종, 의료 전문가들(예컨대, 종양 전문의)은 이들 진보들에 뒤처지지 않는 데 어려움을 갖는다. 이들 진보들, 이를테면 차세대 유전자 시퀀싱은 통상적으로 복잡하고 건강 보험들 및 의료 전문가들에게 주요한 문제들을 제시할 수 있다. 결과적으로, 건강 보험들은 이들 의료(예컨대, 종양학) 비지니스를 관리하기 위해 더 많은 툴들 및 지원을 필요로 할 가능성이 있을 것이다. 유사하게, 의료 전문가들(예컨대, 의사들)은 최고의 의술을 연습하고 비지니스를 유지하기 위해 더 많은 판정 지원 툴들을 필요로 할 것이다.
[0008] COTA(clinical outcome tracking and analysis) 모듈은 예컨대 의료 전문가들 및/또는 다른 사용자들이 더 나은 의술을 연습하고, 질병 및/또는 환자와 연관된 특정 정보를 더 잘 관리하고 위치를 찾고, 그리고 개선된 비용 제어를 가능하게 할 수 있는 툴이다.
[0009] 임상 결과 추적 및 분석의 파라미터들은 분류, 결과 추적, ECOG(Eastern Cooperative Oncology Group) 수행 상태; 테라피(therapy)에 대한 독성 및 케어 비용을 포함한다. 일 양상에서, 방법 및 시스템은, 사용자에 의해 동작되는 클라이언트 디바이스로부터 복수의 데이터 기록들을 분류하기 위한 하나 이상의 파라미터들을 수신하고, 수신에 대한 응답으로 수신된 파라미터들에 기반하여 데이터 기록들을 분류하는 COTA 모듈을 포함한다. 하나 이상의 변수들을 표시하는 노드 어드레스는 환자 의료 기록들의 임상적으로 관련된 세트를 하나 이상의 변수들을 만족시키는 환자 의료 기록들의 분류된 세트로 결정하기 위해 환자 의료 기록들의 분류된 세트에 적용된다. 이어서, COTA 모듈은 환자 의료 기록들의 임상적으로 관련된 세트를 분석하고 구분되고 분류된 데이터 기록들의 적어도 일부 및 업데이트된 데이터 기록들을 디스플레이를 위해 클라이언트 디바이스에 통신한다.
[00010] 각각의 데이터 기록은 질병과 연관된 데이터 및 현재 질병을 가진 환장들 또는 이미 질병을 가진 환자들과 연관된 데이터를 포함한다. COTA 모듈은 EMR(electronic medical record), 사용자, 의료 전문가, 전문가 또는 임의의 다른 소스로부터 데이터를 수신할 수 있다.
[00011] COTA 모듈은 사용자가 데이터 기록들 중 하나 이상에 대해 다양한 분석들을 수행할 수 있게 할 수 있다. 예컨대, COTA 모듈은 환자들 사이의 추적된 결과들 또는 데이터의 비교를 가능하게 할 수 있고, 특정 환자를 특정 치료(treatment) 또는 약물에 대한 후보로서 식별할 수 있고, 예컨대 구분되고 분류된 데이터 기록들의 분석을 가능하게 하거나 카플란 마이어 곡선(Kaplan Meier curve)의 비교를 가능하게 하는 클라이언트 디바이스에 분석 툴을 통신할 수 있고, 그리고 추적에 기반하여, 환자와 연관된 특정 의사가 다른 (유사한) 환자들을 치료하는 다른 의사들의 치치 기법들을 따라 환자를 치료하는지를 결정할 수 있다.
[00012] COTA 모듈은 또한 트리거의 발생 시 클라이언트 디바이스에 경고를 송신할 수 있다. 트리거는 예컨대, 진단, 진행, 투여량 변경, 약물 변경, 독성, 원하는 결과로부터 변동 경향, 및/또는 특정 시간일 수 있다.
[00013] COTA 모듈은 치료 선정들의 결과들을 추적하고 CNA(COTA Nodal Addresses)들의 사용과 연관된 결과들에 대해 리포트한다. 이것은, 환자 인구에서 환자들을 그룹화함으로써 선행하는 생물학적 변동을 설명하며, 이는 케어 가치의 요소(factor)로서 생물학적 변동을 효과적으로 제거하여, 치료 결과의 주 요소로서 치료 변동을 남긴다. COTA 모듈은 데이터베이스의 환자 인구의 각각의 환자로부터 개인 건강 정보를 수신, 수집 및 기록하고, 개인 건강 정보를 분류한다. 유사한 개인 건강 정보는 구분되고, 환자 인구에서 환자들의 타입들은 COTA 모듈 내에 복수의 노드 어드레스들을 생성 및 할당함으로써 개인 건강 정보에 기반하여 그룹화된다. 각각의 CNA는 분류되고 구분된 정보를 건강 정보의 임상학적으로 관련 세트로 분할하는 미리선택된 변수들의 세트를 표현하는 접두사, 중간 및 접미사를 포함하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열(discrete punctuated string of digits)들로서 표현된다. 복수의 CNA들은 필요한 케어 및 불필요한 케어의 회피에 대한 경고에 필요한 필요 시간 내에서, 제1 행동 및 이어서 최저의 가능한 비용에서의 최상 임상 결과로서 표현된 이상적인 값으로부터 결과적인 임상 및 비용 결과 변동의 분석을 가능하게 하는 각각의 노드 어드레스를 표현하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열에 기반하여 막대한 양의 가능한 순열들을 감소된 수의 임상적으로 의미있는 순열들로 감소시키고, 이에 의해 케어 가치가 증가하고, 이는 최저의 가능한 비용으로 더 나은 임상 결과들을 의미하며; 각각의 노드 어드레스를 표현하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열에 기반하여 그리고 순열들의 감소에 기반하여 의료 제공자 수행의 실시간 모니터링을 효율적으로 하게 하는 프로세싱에 대한 시간 및 프로세싱 요건들을 감소시키고; 그리고 행동 변동이 발생할 가능성이 있는 시간에서 핵심 포인트들의 예측을 가능하게 하고 행동 변동을 방지하기 위해 케어의 과/부족-활용을 회피시키도록 치료 흐름을 중단시키는 것을 가능하게 한다.
[00014] 설명된 본 발명은 CNA-유도 케어를 제공한다. CNA-유도 케어는 2 개의 면들을 가지며, 2 개의 면들은 함께, 건강 관리 제공자, 지불자 및 질병으로 고통받는 환자의 삼위일체를 통해, CNA들의 적용을 통해 미국에서 가치 기반 케어 전달을 가능하게 한다.
[00015] 제1 면, 즉 인에이블링 툴은 의료 케어 제공자, 제1 COTA 모듈을 포함하는 프로세서를 포함하는 컴퓨터, 네트워크를 통해 제1 COTA에 통신가능하게 링크된 제2 COTA 모듈을 포함하는 제1 클라이언트 디바이스 및 지불자 간의 상호작용들을 포함한다. 이는 지불자가, 건강 보험이익들이 서비스를 커버하는 환자에 대한 고려중인 건강 관리 서비스를 식별하고; 서비스가 의료 조건을 진단 또는 치료하는 목적을 위한 것임을 표시하고; 그리고 지불자에 의해 선택된 변수들을 식별하는 프로세서에 네트워크를 통한 통신을, 프로세서의 제1 COTA 모듈에 통신가능하게 링크된 제2 COTA 모듈을 포함하는 제1 클라이언트 디바이스를 통해 송신하게 할 수 있다. 지불자로부터 이런 통신을 수신할 때, 제1 COTA 모듈은 (i) 각각의 CNA에 대한 임상 결과 데이터, (ii) 치료 동안 핵심 시점들에서 각각의 노드 어드레스에 있는 환자들에 대해 의료 케어 제공자의 불리한 편차에 기여하는 부재의 필요한 케어와 불필요한 케어 둘 모두를 포함하여 각각의 CNA에서 각각의 의료 제공자에 대한 불리한 편차 데이터; (ii) CNA에 할당된 환자 인구 내의 각각의 환자를 실시간으로 치료하기 하기 위한 비용 데이터를 포함하는 비용 리포트; 및 (iv) (1) 임상 결과에 대한 케어 비용; (2) 케어 비용 및 케어의 임상 결과에 대한 독성의 발생률 및 심각성; 및 (3) 테라피와 삶의 질 중 하나 이상을 상관시키는 그래픽 분석들을 포함하는 정보를 제2 COTA 모듈에 송신할 수 있다. 이 정보에 기반하여, 지불자가 핵심 시점들에서, (a) 환자에 대해 잠재적인 이익들 및 해들을 고려하여 의료 서비스가 적절한 전달 또는 서비스 레벨이라는 것; (b) 의료 서비스가 임상 결과들을 개선하고 총 케어 비용을 감소시킴으로써 건강 결과를 개선하는 데 효율적이라는 것; 대안적인 건강 개입들 또는 무개입과 비교하여, 서비스가 치료되는 의료 조건 및 임상 결과에 대해 비용-효율적이라는 것; 및 서비스가 일반적으로 허용된 의료 실습을 따른다는 것을 수립할 수 있을 때, 지불자는 환자에 대한 의료 서비스에 대한 의료 건강 제공자에게 지불을 승인할 수 있다.
[00016] 지불자의 유리한 점에서, 이런 인에이블링 툴은 테스팅, 진단들, 및 케어 선정들에 대한 사전인증을 제거하고; 그리고 소개들에 대한 필요를 제거하는 데 효과적일 수 있다. 의료 건강 제공자의 유리한 점에서, 이는 건강관리를 위한 제공자에게 비용지불에 필요한 시간을 감소시킨다. 따라서, 인에이블링 툴은 건강관리가 서비스 기반 비용상환에 대한 요금을 최적화하고 (예컨대 번들링(bundling) 서비스들에 의해) 서비스들에 대한 요금을 위험-기반 케어 비용상환으로 이동시킬 수 있게 한다.
[00017] CNA-유도 건강케어의 제2 면은 제1 COTA 모듈을 포함하는 프로세서를 포함하는 컴퓨터, 네트워크를 통해 제1 COTA 모듈에 통신가능하게 링크된 제3 COTA 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스, 및 환자 사이의 상호작용들을 포함한다. 제1 COTA 모듈과 환자 사이의 일련의 통신들을 통해, CNA-유도 건강관리는 첫째 환자가 자신의 조건의 완전한 의료 평가를 얻고 제1 COTA 모듈이 CNA를 환자에게 할당하게 하기에 충분한 정보를 환자에게 제공하고; 둘째 CNA를 사용하여, 환자가 불리한 편차를 회피하기 위해 최적화된 케어를 선택하게 할 수 있는 지리, 임상 결과, 비용 및 다른 환자-설정 기준들에 기반하여 환자 치료 옵션들을 도시하고; 셋째 허용가능한 케어 비용으로 최상의 결과들을 가진 CNA-유도 케어를 따르는 건강 관리 제공자들을 자신의 영역에 도시한다.
[00018] 설명된 본 발명은 프로세서 상에서 실행될 때, 제1 COTA 모듈이 특정 환자 레벨에서 임상 결과들을 개선하고 인구 레벨에서 총 케어 비용을 감소시키기 위해 CNA-유도 케어를 사용하는 동작들을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램 명령들을 저장하는 방법, 시스템 및 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 제공한다.
[00019] 일 양상에 따라, 설명된 본 발명은 특정 환자 레벨에서 임상 결과들을 개선하고 인구 레벨에서 총 케어 비용을 감소시키기 위한 방법을 제공하고, 방법은, A. 의료 케어 제공자, 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 프로세서를 포함하는 컴퓨터, 네트워크를 통해 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈에 통신가능하게 링크된 제2 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제1 클라이언트 디바이스, 및 지불자 사이의 상호작용들; 및 B. 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 프로세서를 포함하는 컴퓨터, 네트워크를 통해 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈에 통신가능하게 링크된 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스, 및 환자 사이의 상호작용들을 포함하고, 컴퓨터는 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 프로세서 상에서 실행되는 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 프로세서를 포함하고, 방법은: (a) 환자 인구에서 환자들을 그룹화함으로써 선행하는 생물학적 변동을 설명하고, 이에 의해 생물학적 변동을 케어 가치의 요소로서 효율적으로 제거하고, 그리고 치료 변동을 치료 결과의 주 요소로서 남기는 단계 ― 남기는 단계는: (i) 환자 인구 내의 각각의 환자로부터 개인 건강 정보를 수신하고 수집하여 데이터베이스에 기록하고 ― 개인 건강 정보는 환자 인구 내의 각각의 환자를 특성화하는 각각의 파라미터 및 최신 과학 지식 또는 의료 지침들에 기반하여 생존, 예후 또는 치료에 영향을 주는 정보를 포함함 ―; (ii) 인구에 대한 개인 건강 정보의 분류된 세트를 제공하고, 그리고 환자 인구에서 각각의 파라미터를 만족시키는 환자들을 식별하기 위해 분류 필터를 사용하여 환자 인구 내의 각각의 환자에 대한 개인 건강 정보를 분류하고; (iii) 유사한 개인 건강 정보를 구분하고, 그리고 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈 내에서 복수의 임상 결과 추적 및 분석 노달 어드레스(CNA)들을 생성 및 할당함으로써 환자 인구와 연관된 개인 건강 정보에 기반하여 환자 인구에서 환자들의 타입들을 그룹화하고 ― 복수의 노달 어드레스들을 생성 및 할당하는 것은: (1) 분류 및 구분된 정보를 건강 정보의 임상적으로 관련있는 세트로 분할하는 미리선택된 변수들의 세트를 표현하는 접두사, 중간 및 접미사를 포함하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열로 각각의 CNA를 표현하는 것; (2) 필요한 케어에 대한 경고 및 불필요한 케어의 회피에 필요한 필수 시간에서, 제1 행동 및 이어서 최저의 가능한 비용에서의 최상 임상 결과로 표현된 이상적인 값으로부터 결과적인 임상 및 비용 결과 변동의 분석을 가능하게 하는 각각의 CNA를 표현하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열에 기반하여 막대한 양의 가능한 순열들을 감소된 수의 임상적으로 의미있는 순열들로 감소시키고, 이에 의해 케어 가치를 증가시키고 ― 이는 최저의 가능한 비용에서의 더 나은 임상 결과들을 의미함 ―; (3) 각각의 CNA를 표현하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열에 기반하여 그리고 순열들의 감소에 기반하여 의료 제공자 수행의 실시간 모니터링을 효율적이게 하는 프로세싱 요건들 및 프로세싱에 대한 시간을 감소시키는 것; 및 (4) 행동 변동이 발생할 가능성이 있는 핵심 시점들의 예측을 가능하게 하고 행동 변동을 방지하기 위해 케어의 과/부족 활용을 회피하도록 치료 흐름을 중단하는 것을 포함함 ―; (iv) 환자 인구의 서브세트 내의 하나 이상의 환자들에 대해 환자 인구의 서브세트에 대한 개인 건강 정보의 임상적으로 관련있는 세트를 분석함으로써 각각의 CNA에 대한 임상 결과를 측정하고; 그리고 (v) 각각의 CNA에 할당된 환자 인구 내의 각각의 환자에 대한 치료, 테스팅, 사후 관리, 처방된 약물들 준수 및 비용에서 하나의 의료 케어 제공자와 다른 의료 케어 제공자 사이의 차이들을 비교함으로써 각각의 CNA에 할당된 환자 인구 내의 각각의 환자의 각각의 의료 케어 제공자에 대한 행동 변동을 측정함으로써 수행됨 ―; (b) 환자의 건강 보험 이익들이 지불자에 의해 선택된 의료 서비스 및 변수들을 커버하는 환자에 대해 고려 중인 건강 케어 서비스를 식별하는 통신들을 지불자로부터 제2 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제1 클라이언트 서비스를 통해 수신할 때, (1') (iv)에서의 각각의 CNA에 대한 임상 결과 데이터, (2') (v)에서의 각각의 CNA의 각각의 의료 제공자에 대한 행동 변동 데이터, (3') (iii)에서의 CNA에 할당된 환자 인구 내의 각각의 환자를 치료하기 위한 실시간 비용 데이터를 포함하는 비용 리포트, 및 (4') 케어 비용을 임상 결과에 상관시키는 하나 이상의 그래픽 분석들을 포함하는 정보를 제2 임상 결과 추적 및 분석 모듈에 송신하는 단계 ― 정보는 (a') 환자에 대한 잠재적인 이익들 및 해들을 고려하여 의료 서비스가 적절한 전달 또는 서비스 레벨이라는 것; (b') 의료 서비스가 임상 결과들을 개선하고 총 케어 비용을 감소시킴으로써 건강 결과를 개선하는 데 효율적이라는 것; (c') 대안적인 건강 개입들 또는 무개입과 비교하여, 서비스가 치료되는 의료 조건 및 임상 결과에 대해 비용-효율적이라는 것; 및 (d') 서비스가 일반적으로 허용된 의료 실습을 따른다는 것을 지불자가 핵심 시점들에서 수립하고, 그리고 지불자가 의료 서비스에 대해 의료 케어 제공자에게 지불을 승인하기에 충분함 ―; (c) 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스를 통해 일련의 통신들을 환자와 교환할 때, 환자의 완전한 의료 평가 및 CNA를 환자에게 할당하기에 충분한 정보를 제공하는 단계, 및 불리한 편차(adverse variance)의 감소된 위험으로 최적 케어 레벨을 결정하고; 그리고 건강 케어 제공자 및 원하는 레벨의 CNA-유도 케어를 선택하기 위해 CNA를 사용하는 단계를 포함하며, 일련의 통신들은: (i'') 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 컴퓨터 서버의 프로세서로 건강 관심을 리포팅하는 환자로부터의 제1 통신에 응답하여, 응답으로 건강 관심을 의료 조건으로서 진단하는 데 필요한 테스트들의 리스트를 포함하는 제2 통신을 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스에 전송하는 것; (ii'') (i'')에서 건강 관심을 진단하는 데 필요한 테스트들의 결과들을 포함하는 환자로부터의 제3 통신에 응답하여, 응답으로 의료 조건을 추가로 구분하는 데 필요한 부가적인 테스트들의 리스트 및 의료 조건의 진단을 포함하는 제4 통신을 제3 임상 결과 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스에 전송하는 것; (iii'') (i'')에서의 부가적인 테스트들의 결과들을 포함하는 환자로부터의 제5 통신에 응답하여, 테스트들의 결과들, (ii'')에서의 진단, 및 (ii'')에서의 부가적인 테스트들의 리스트에 기반하여, (a'') a(iii)에서 이용가능한 복수의 CNA들로부터 환자에게 CNA를 할당하는 것 ― 할당된 CNA는 환자에 대한 건강 정보의 임상적으로 관련있는 세트를 포함함 ―; 및 (b'') 제6 통신을 제3 임상 결과 추적 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스에 송신하는 것 ― 제6 통신은: (1'') 할당된 CNA; 및 (2'') 할당된 CNA 내에서 환자들을 치료하는 의료 전문가들의 지리적으로 조직된 리스트를 포함하고, 여기서 의료 전문가들의 리스트는 지리, 임상 결과 또는 비용 중 하나 이상에 의해 구분됨 ―; (iv'') 불리한 편차의 감소된 위험 및 환자의 지리적, 비용 및 결과 요구들 중 적어도 하나 이상을 충족시키는 의료 전문가를 포함하는 최적 케어 계획을 선택하는 환자로부터의 제7 통신에 응답하여, 선택된 의료 전문가와 환자의 약속을 스케줄링하는 것을 가능하게 하기 위해 선택된 의료 전문가의 사무실에 있는 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 컴퓨팅 디바이스에 통신가능하게 링크하는 것을 포함한다.
[00020] 방법의 일부 실시예들에서, (a) (a)(ii)에서의 분류의 파라미터들은 성별, 나이, 민족, 합병증, 담배 이용, 보험 소스, 의료 기록 번호, 1차 케어 의사, 추천 의사, 병원, 승인된 서비스 판매사들, 질병-특정 임상 분자 표현형(phenotype), 테라피 의도, 테라피 단계, 생체지표들, 및 케어 비용 중 하나 이상을 포함하거나; 또는 (b) (a)(iii)(1)에서의 미리선택된 변수들의 세트는 질병-특정 임상 분자 표현형을 포함하거나 ― 표현형을 표현하는 자릿수 열은 방향 그래프에 기반하여 결정됨 ―; 또는 (c) 단계(a)(iii)(4) 및 단계(b)(i')(4')에서의 핵심 시점들은 진단시, 진행시, 투여량 변경시; 약물 변경시; 독성에 따라, 및 원하는 결과로부터의 변동 경향 중 하나 이상을 포함하거나; 또는 (d) (b)(1')(4')에서의 임상 결과 단계에 대한 케어 비용의 상관은 독성의 발생률, 독성의 심각성; 테라피; 및 케어 비용 및 케어 결과에 대한 삶의 질 중 하나 이상을 상관시키는 것을 포함하거나; 또는 (e) (b) 또는 (c)에서의 클라이언트 디바이스로부터의 송신의 수신은 인간 사용자 또는 기술적 프로세스를 통하거나; 또는 (f) (c)(iii'')(b'')(1'')에서의 할당된 CNA는 조건의 치료를 위해, 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들과 연관되거나; 또는 (g) (c)(iii'')(b'')(2'')에서의 임상 결과는 수용된 테라피제, 전달된 투여량의 강도, 투여량 간격, 투여량 지속기간, 삶의 질 메트릭들, 테라피에 대한 독성, 무진행 생존율, 전체 생존율, 응답 메트릭들 및 사망률 중 하나 이상을 포함하거나; 또는 (h) 단계(c)(iii'')(b'')(2'')에서의 의료 전문가들의 리스트는 임상 결과에 의해 시각적으로 구분된다.
[00021] 일부 실시예들에서, 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들은 미리결정된 케어 과정, 조건 치료를 위한 비용 확실성 또는 둘 모두를 제공한다.
[00022] 일부 실시예들에서, 방법은 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들에서 임상 결과 및 케어 비용 둘 모두를 랭킹(ranking)함으로써 CNA에서 최저 케어 비용으로 최상의 임상 결과를 식별하는 단계를 더 포함한다.
[00023] 일부 실시예들에서, 임상 결과에 의한 의료 전문가들의 리스트의 시각적 구분은: (a) 평균보다 나은 임상 결과를 나타내는 녹색; (b) 평균 임상 결과를 나타내는 황색; 및 (c) 평균보다 빈약한 임상 결과를 나타내는 적색을 포함한다.
[00024] 일부 실시예들에서, 방법은 환자 및 선택된 의료 전문가로부터의 허가로: 환자의 개인 건강 정보를 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈로부터 선택된 의료 전문가의 사무실에 있는 제4 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 컴퓨팅 디바이스에 송신하는 단계를 더 포함한다.
[00025] 일부 실시예들에서, (c)에서의 각각의 CNA의 각각의 의료 제공자에 대한 행동 변동 데이터는 치료 동안 핵심 시점들에서 각각의 CNA의 환자들에 대한 의료 케어 제공자의 불리한 변동에 기여하는, 부재의 필요한 케어 및 불필요한 케어 둘 모두를 포함한다.
[00026] 일부 실시예들에서, 방법은 단계(d)에 서비스가 의료 조건의 진단 또는 치료의 목적을 위한 것임을 표시하는 단계를 더 포함한다.
[00027] 일부 실시예들에서, 비용 리포트는: 의사와 수익당 평균 비용 비교; 또는 달러들과 퍼센트 비교들에서의 병원 기여 마진; 또는 환자당 병원 평균 수익; 또는 환자당 병원 평균 비용; 또는 각각의 의사에 대한 케이스당 평균 비용, 가중치 피어(weight peer) 평균; 또는 이미징, 연구소 작업, 평가 및 관리의 평균 비용; 또는 각각의 의사에 대한 의약품들, 의료 용품들 및 다른 비용들; 또는 이들의 조합을 포함한다.
[00028] 일부 실시예들에서, 지불자에 의해 선택된 변수들은 개인 건강 정보의 소정의 속성들을 원하는 특성들의 세트로서 식별하는 변수들; 각각의 환자의 개인 건강 정보를 환자 인구 데이터베이스 내의 다른 건강 정보와 동일한 레벨의 중요도인 것으로 식별하도록 지불자에 의해 개인 건강 정보에 부가된 하나 이상의 속성들, 또는 둘 모두를 포함한다.
[00029] 다른 양상에 따라, 설명된 본 발명은 특정 환자 레벨에서 임상 결과들을 개선하고 인구 레벨에서 총 케어 비용을 감소시키기 위한 시스템을 제공하고, 시스템은: (A) 인간 피험자들의 인구에 대한 개인 건강 정보 및 데이터를 포함하는 데이터베이스; 데이터베이스 및 네트워크에 통신가능하게 링크된 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈; 및 컴퓨터 프로그램 명령들을 저장하기 위한 메모리를 포함하는 컴퓨터 서버의 프로세서; (B) 프로세싱 유닛, 메모리 및 컴퓨터 서버의 프로세서의 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈에 통신가능하게 링크된 제2 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제1 클라이언트 디바이스; 및 (C) 프로세싱 유닛, 메모리, 및 컴퓨터 서버의 프로세서의 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈에 통신가능하게 링크된 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스를 포함하고; (A)의 컴퓨터 프로그램 명령들은, 프로세서 상에서 실행될 때 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈로 하여금 하기 동작들을 수행하게 하고, 하기 동작들은: (a) 환자 인구에서 환자들을 그룹화함으로써 선행하는 생물학적 변동을 설명하고, 이에 의해 생물학적 변동을 케어 가치의 요소로서 효율적으로 제거하고, 그리고 치료 변동을 치료 결과의 주 요소로서 남기는 동작 ― 남기는 동작은: (i) 환자 인구 내의 각각의 환자로부터 개인 건강 정보를 수신하고 수집하여 데이터베이스에 기록하고 ― 개인 건강 정보는 환자 인구 내의 각각의 환자를 특성화하는 각각의 파라미터 및 최신 과학 지식 또는 의료 지침들에 기반하여 생존, 예후 또는 치료에 영향을 주는 정보를 포함함 ―; (ii) 인구에 대한 개인 건강 정보의 분류된 세트를 제공하고, 그리고 환자 인구에서 각각의 파라미터를 만족시키는 환자들을 식별하기 위해 분류 필터를 사용하여 환자 인구 내의 각각의 환자에 대한 개인 건강 정보를 분류하고; (iii) 유사한 개인 건강 정보를 구분하고, 그리고 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈 내에서 복수의 임상 결과 추적 및 분석 노달 어드레스(CNA)들을 생성 및 할당함으로써 환자 인구와 연관된 개인 건강 정보에 기반하여 환자 인구에서 환자들의 타입들을 그룹화하고 ― 복수의 CNA들을 생성 및 할당하는 것은: (1) 분류 및 구분된 정보를 건강 정보의 임상적으로 관련있는 세트로 분할하는 미리선택된 변수들의 세트를 표현하는 접두사, 중간 및 접미사를 포함하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열로 각각의 CNA를 표현하는 것; (2) 필요한 케어에 대한 경고 및 불필요한 케어의 회피에 필요한 필수 시간에서, 제1 행동 및 이어서 최저의 가능한 비용에서의 최상 임상 결과로 표현된 이상적인 값으로부터 결과적인 임상 및 비용 결과 변동의 분석을 가능하게 하는 각각의 CNA를 표현하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열에 기반하여 막대한 양의 가능한 순열들을 감소된 수의 임상적으로 의미있는 순열들로 감소시키고, 이에 의해 케어 가치를 증가시키는 것 ― 이는 최저의 가능한 비용에서의 더 나은 임상 결과들을 의미함 ―; (3) 각각의 CNA를 표현하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열에 기반하여 그리고 순열들의 감소에 기반하여 의료 제공자 수행의 실시간 모니터링을 효율적이게 하는 프로세싱 요건들 및 프로세싱에 대한 시간을 감소시키는 것; 및 (4) 행동 변동이 발생할 가능성이 있는 핵심 시점들의 예측을 가능하게 하고 행동 변동을 방지하기 위해 케어의 과/부족 활용을 회피하도록 치료 흐름을 중단하는 것을 포함함 ―; (iv) 환자 인구의 서브세트 내의 하나 이상의 환자들에 대해 환자 인구의 서브세트에 대한 개인 건강 정보의 임상적으로 관련있는 세트를 분석함으로써 각각의 CNA에 대한 임상 결과를 측정하며; 그리고 (v) 각각의 CNA에 할당된 환자 인구 내의 각각의 환자에 대한 치료, 테스팅, 사후 관리, 처방된 약물들 준수 및 비용에서 하나의 의료 케어 제공자와 다른 의료 케어 제공자 사이의 차이들을 비교함으로써 각각의 CNA에 할당된 환자 인구 내의 각각의 환자의 각각의 의료 케어 제공자에 대한 행동 변동을 측정함으로써 수행됨 ―; (b) 환자의 건강 보험 이익들이 지불자에 의해 선택된 의료 서비스 및 변수들을 커버하는 환자에 대해 고려 중인 건강 케어 서비스를 식별하는 통신들을 지불자로부터 제2 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제1 클라이언트 서비스를 통해 수신할 때, (1') (iv)에서의 각각의 CNA에 대한 임상 결과 데이터, (2') (v)에서의 각각의 CNA의 각각의 의료 제공자에 대한 행동 변동 데이터, (3') (iii)에서의 CNA에 할당된 환자 인구 내의 각각의 환자를 치료하기 위한 실시간 비용 데이터를 포함하는 비용 리포트, 및 (4') 케어 비용을 임상 결과에 상관시키는 하나 이상의 그래픽 분석들을 포함하는 정보를 제2 임상 결과 추적 및 분석 모듈에 송신하는 동작 ― 정보는 (a') 환자에 대한 잠재적인 이익들 및 해들을 고려하여 의료 서비스가 적절한 전달 또는 서비스 레벨이라는 것; (b') 의료 서비스가 임상 결과들을 개선하고 총 케어 비용을 감소시킴으로써 건강 결과를 개선하는 데 효율적이라는 것; (c') 대안적인 건강 개입들 또는 무개입과 비교하여, 서비스가 치료되는 의료 조건 및 임상 결과에 대해 비용-효율적이라는 것; 및 (d') 서비스가 일반적으로 허용된 의료 실습을 따른다는 것을 지불자가 핵심 시점들에서 수립하고, 그리고 지불자가 의료 서비스에 대해 의료 케어 제공자에게 지불을 승인하기에 충분함 ―; (c) 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스를 통해 일련의 통신들을 환자와 교환할 때, 환자의 완전한 의료 평가 및 CNA를 환자에게 할당하기에 충분한 정보를 제공하고, 그리고 불리한 편차의 감소된 위험으로 최적 케어 레벨을 결정하고; 그리고 건강 케어 제공자 및 원하는 레벨의 CNA-유도 케어를 선택하기 위해 CNA를 사용하는 동작을 포함하며, 일련의 통신들은: (i'') 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 컴퓨터 서버의 프로세서로 건강 관심을 리포팅하는 환자로부터의 제1 통신에 응답하여, 응답으로 건강 관심을 의료 조건으로서 진단하는 데 필요한 테스트들의 리스트를 포함하는 제2 통신을 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스에 전송하는 것; (ii'') (i'')에서 건강 관심을 진단하는 데 필요한 테스트들의 결과들을 포함하는 환자로부터의 제3 통신에 응답하여, 응답으로 의료 조건을 추가로 구분하는 데 필요한 부가적인 테스트들의 리스트 및 의료 조건의 진단을 포함하는 제4 통신을 제3 임상 결과 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스에 전송하는 것; (iii'') (i'')에서의 부가적인 테스트들의 결과들을 포함하는 환자로부터의 제5 통신에 응답하여, 테스트들의 결과들, (ii'')에서의 진단, 및 (ii'')에서의 부가적인 테스트들의 리스트에 기반하여, (a'') a(iii)에서 이용가능한 복수의 CNA들로부터 환자에게 CNA를 할당하는 것 ― 할당된 CNA는 환자에 대한 건강 정보의 임상적으로 관련있는 세트를 포함함 ―; 및 (b'') 제6 통신을 제3 임상 결과 추적 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스에 송신하는 것 ― 제6 통신은: (1'') 할당된 CNA; 및 (2'') 할당된 CNA 내에서 환자들을 치료하는 의료 전문가들의 지리적으로 조직된 리스트를 포함하고, 여기서 의료 전문가들의 리스트는 지리, 임상 결과 또는 비용 중 하나 이상에 의해 구분됨 ―; (iv'') 불리한 편차의 감소된 위험 및 환자의 지리적, 비용 및 결과 요구들 중 적어도 하나 이상을 충족시키는 의료 전문가를 갖는 최적 케어 계획을 선택하는 환자로부터의 제7 통신에 응답하여, 선택된 의료 전문가와 환자의 약속을 스케줄링하는 것을 가능하게 하기 위해 선택된 의료 전문가의 사무실에 있는 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 컴퓨팅 디바이스에 통신가능하게 링크하는 것을 포함한다.
[00030] 일부 실시예들에서, (a) (a)(ii)에서의 분류의 파라미터들은 성별, 나이, 민족, 합병증, 담배 이용, 보험 소스, 의료 기록 번호, 1차 케어 의사, 추천 의사, 병원, 승인된 서비스 판매사들, 질병-특정 임상 분자 표현형, 테라피 의도, 테라피 단계, 생체지표들, 및 케어 비용 중 하나 이상을 포함하거나; 또는 (b) (a)(iii)(1)에서의 미리선택된 변수들의 세트는 질병-특정 임상 분자 표현형을 포함하거나 ― 표현형을 표현하는 자릿수 열은 방향 그래프에 기반하여 결정됨 ―; 또는 (c) 단계(a)(iii)(4) 및 단계(b)(i')(4')에서의 핵심 시점들은 진단시, 진행시, 투여량 변경시; 약물 변경시; 독성에 따라, 및 원하는 결과로부터의 변동 경향 중 하나 이상을 포함하거나; 또는 (d) (b)(1')(4')에서의 임상 단계에 대한 케어 비용의 상관은 독성의 발생률, 독성의 심각성; 테라피; 및 케어 비용 및 케어 결과에 대한 삶의 질 중 하나 이상을 상관시키는 것을 포함하거나; 또는 (e) (b) 또는 (c)에서의 클라이언트 디바이스로부터의 송신의 수신은 인간 사용자 또는 기술적 프로세스를 통하거나; 또는 (f) (c)(iii'')(b'')(1'')에서의 할당된 CNA는 조건의 치료를 위해, 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들과 연관되거나; 또는 (g) (c)(iii'')(b'')(2'')에서의 임상 결과는 수용된 테라피제, 전달된 투여량의 강도, 투여량 간격, 투여량 지속기간, 삶의 질 메트릭들, 테라피에 대한 독성, 무진행 생존율, 전체 생존율, 응답 메트릭들 및 사망률 중 하나 이상을 포함하거나; 또는 (h) 단계(c)(iii'')(b'')(2'')에서의 의료 전문가들의 리스트는 임상 결과에 의해 시각적으로 구분된다.
[00031] 일부 실시예들에서, 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들은 미리결정된 케어 과정, 조건 치료를 위한 비용 확실성 또는 둘 모두를 제공한다.
[00032] 일부 실시예들에서, 시스템은 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들에서 임상 결과 및 케어 비용 둘 모두를 랭킹함으로써 할당된 CNA에서 최저 케어 비용으로 최상의 임상 결과를 식별하는 것을 더 포함한다.
[00033] 일부 실시예들에서, 임상 결과에 의한 의료 전문가들의 리스트의 시각적 구분은: (a) 평균보다 나은 임상 결과를 나타내는 녹색; (b) 평균 임상 결과를 나타내는 황색; 및 (c) 평균보다 빈약한 임상 결과를 나타내는 적색을 포함한다.
[00034] 일부 실시예들에서, 시스템은 환자 및 선택된 의료 전문가로부터의 허가로, 환자의 개인 건강 정보를 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈로부터 선택된 의료 전문가의 사무실에 있는 제4 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 컴퓨팅 디바이스에 송신하는 것을 더 포함한다.
[00035] 일부 실시예들에서, (c)에서의 각각의 CNA의 각각의 의료 제공자에 대한 행동 변동 데이터는 치료 동안 핵심 시점들에서 각각의 CNA의 환자들에 대한 의료 케어 제공자의 불리한 변동에 기여하는, 부재의 필요한 케어 및 불필요한 케어 둘 모두를 포함한다.
[00036] 일부 실시예들에서, 시스템은 서비스가 의료 조건의 진단 또는 치료의 목적을 위한 것임을 표시하는 것을 더 포함한다.
[00037] 일부 실시예들에서, 비용 리포트는: 의사와 수익당 평균 비용 비교; 또는 달러들과 퍼센트 비교들에서의 병원 기여 마진; 또는 환자당 병원 평균 수익; 또는 환자당 병원 평균 비용; 또는 각각의 의사에 대한 케이스당 평균 비용, 가중치 피처 평균; 또는 이미징, 연구소 작업, 평가 및 관리의 평균 비용; 또는 각각의 의사에 대한 의약품들, 의료 용품들 및 다른 비용들; 또는 이들의 조합을 포함한다.
[00038] 일부 실시예들에서, 지불자에 의해 선택된 변수들은 개인 건강 정보의 소정의 속성들을 원하는 특성들의 세트로서 식별하는 변수들; 각각의 환자의 개인 건강 정보를 환자 인구 데이터베이스 내의 다른 건강 정보와 동일한 레벨의 중요도인 것으로 식별하도록 지불자에 의해 개인 건강 정보에 부가된 하나 이상의 속성들, 또는 둘 모두를 포함한다.
[00039] 다른 양상에 따라, 설명된 본 발명은 (A) 의료 케어 제공자, 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 프로세서를 포함하는 컴퓨터, 네트워크를 통해 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈에 통신가능하게 링크된 제2 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제1 클라이언트 디바이스, 및 지불자 사이; 및 (B) 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 프로세서를 포함하는 컴퓨터, 네트워크를 통해 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈에 통신가능하게 링크된 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스, 및 환자 사이의 상호작용들을 가능하게 하기 위한 컴퓨터 프로그램 명령들을 저장하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 제공하고, 컴퓨터 프로그램 명령들은, 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 프로세서 상에서 실행될 때, 제1 임상 결과 및 추적 모듈로 하여금 하기 동작을 포함하는 동작들을 수행하게 하고, 하기 동작들은: (a) 환자 인구에서 환자들을 그룹화함으로써 선행하는 생물학적 변동을 설명하고, 이에 의해 생물학적 변동을 케어 가치의 요소로서 효율적으로 제거하고, 그리고 치료 변동을 치료 결과의 주 요소로서 남기는 동작 ― 남기는 동작은: (i) 환자 인구 내의 각각의 환자로부터 개인 건강 정보를 수신하고 수집하여 데이터베이스에 기록하고 ― 개인 건강 정보는 환자 인구 내의 각각의 환자를 특성화하는 각각의 파라미터 및 최신 과학 지식 또는 의료 지침들에 기반하여 생존, 예후 또는 치료에 영향을 주는 정보를 포함함 ―; (ii) 그 인구에 대한 개인 건강 정보의 분류된 세트를 제공하고, 그리고 환자 인구에서 각각의 파라미터를 만족시키는 환자들을 식별하기 위해 분류 필터를 사용하여 환자 인구 내의 각각의 환자에 대한 개인 건강 정보를 분류하고; (iii) 유사한 개인 건강 정보를 구분하고, 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈 내에서 복수의 임상 결과 추적 및 분석 노달 어드레스(CNA)들을 생성 및 할당함으로써 환자 인구와 연관된 개인 건강 정보에 기반하여 환자 인구에서 환자들의 타입들을 그룹화하고 ― 상기 복수의 노달 어드레스들을 생성 및 할당하는 것은: (1) 분류되고 구분된 정보를 건강 정보의 임상적으로 관련있는 세트로 분할하는 미리선택된 변수들의 세트를 표현하는 접두사, 중간 및 접미사를 포함하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열로 각각의 CNA를 표현하는 것; (2) 필요한 케어에 대한 경고 및 불필요한 케어의 회피에 필요한 필수 시간에서, 제1 행동 및 이어서 최저의 가능한 비용에서의 최상 임상 결과로 표현된 이상적인 값으로부터 결과적인 임상 및 비용 결과 변동의 분석을 가능하게 하는 각각의 CNA를 표현하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열에 기반하여 막대한 양의 가능한 순열들을 감소된 수의 임상적으로 의미있는 순열들로 감소시키고, 이에 의해 케어 가치를 증가시키는 것 ― 이는 최저의 가능한 비용에서의 더 나은 임상 결과들을 의미함 ―; (3) 각각의 CNA를 표현하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열에 기반하여 그리고 순열들의 감소에 기반하여 의료 제공자 수행의 실시간 모니터링을 효율적이게 하는 프로세싱 요건들 및 프로세싱에 대한 시간을 감소시키는 것; 및 (4) 행동 변동이 발생할 가능성이 있는 핵심 시점들의 예측을 가능하게 하고 행동 변동을 방지하기 위해 케어의 과/부족 활용을 회피하도록 치료 흐름을 중단하는 것을 포함함 ―; (iv) 환자 인구의 서브세트 내의 하나 이상의 환자들에 대해 환자 인구의 서브세트에 대한 개인 건강 정보의 임상적으로 관련있는 세트를 분석함으로써 각각의 노달 어드레스에 대한 임상 결과를 측정하며; 그리고 (v) 각각의 CNA에 할당된 환자 인구 내의 각각의 환자에 대한 치료, 테스팅, 사후 관리, 처방된 약물들 준수 및 비용에서 하나의 의료 케어 제공자와 다른 의료 케어 제공자 사이의 차이들을 비교함으로써 각각의 CNA에 할당된 환자 인구 내의 각각의 환자의 각각의 의료 케어 제공자에 대한 행동 변동을 측정함으로써 수행됨 ―; (b) 환자의 건강 보험 이익들이 지불자에 의해 선택된 의료 서비스 및 변수들을 커버하는 환자에 대해 고려 중인 건강 케어 서비스를 식별하는 통신들을 제1 지불자로부터 제2 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제1 클라이언트 서비스를 통해 수신할 때, (1') (iv)에서의 각각의 CNA에 대한 임상 결과 데이터, (2') (v)에서의 각각의 CNA의 각각의 의료 제공자에 대한 행동 변동 데이터, (3') (iii)에서의 CNA에 할당된 환자 인구 내의 각각의 환자를 치료하기 위한 실시간 비용 데이터를 포함하는 비용 리포트, 및 (4') 케어 비용을 임상 결과에 상관시키는 하나 이상의 그래픽 분석들을 포함하는 정보를 제2 임상 결과 추적 및 분석 모듈에 송신하는 동작 ― 정보는 (a') 환자에 대한 잠재적인 이익들 및 해들을 고려하여 의료 서비스가 적절한 전달 또는 서비스 레벨이라는 것; (b') 의료 서비스가 임상 결과들을 개선하고 총 케어 비용을 감소시킴으로써 건강 결과를 개선하는 데 효율적이라는 것; (c') 대안적인 건강 개입들 또는 무개입과 비교하여, 서비스가 치료되는 의료 조건 및 임상 결과에 대해 비용-효율적이라는 것; 및 (d') 서비스가 일반적으로 허용된 의료 실습을 따른다는 것을 지불자가 핵심 시점들에서 수립하고, 그리고 지불자가 의료 서비스에 대해 의료 케어 제공자에게 지불을 승인하기에 충분함 ―; (c) 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스를 통해 일련의 통신들을 환자와 교환할 때, 환자의 완전한 의료 평가 및 CNA를 환자에게 할당하기에 충분한 정보를 제공하고, 그리고 불리한 편차의 감소된 위험으로 최적 케어 레벨을 결정하고; 그리고 건강 케어 제공자 및 원하는 레벨의 CNA-유도 케어를 선택하기 위해 CNA를 사용하는 동작을 포함하며, 일련의 통신들은: (i'') 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 컴퓨터 서버의 프로세서로 건강 관심을 리포팅하는 환자로부터의 제1 통신에 응답하여, 응답으로 건강 관심을 의료 조건으로서 진단하는 데 필요한 테스트들의 리스트를 포함하는 제2 통신을 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스에 전송하는 것; (ii'') (i'')에서 건강 관심을 진단하는 데 필요한 테스트들의 결과들을 포함하는 환자로부터의 제3 통신에 응답하여, 응답으로 의료 조건을 추가로 구분하는 데 필요한 부가적인 테스트들의 리스트 및 의료 조건의 진단을 포함하는 제4 통신을 제3 임상 결과 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스에 전송하는 것; (iii'') (i'')에서의 부가적인 테스트들의 결과들을 포함하는 환자로부터의 제5 통신에 응답하여, 테스트들의 결과들, (ii'')에서의 진단, 및 (ii'')에서의 부가적인 테스트들의 리스트에 기반하여, (a'') a(iii)에서 이용가능한 복수의 CNA들로부터 환자에게 CNA를 할당하는 것 ― 할당된 CNA는 환자에 대한 건강 정보의 임상적으로 관련있는 세트를 포함함 ―; 및 (b'') 제6 통신을 제3 임상 결과 추적 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스에 송신하는 것 ― 제6 통신은: (1'') 할당된 노달 어드레스; 및 (2'') 할당된 CNA 내에서 환자들을 치료하는 의료 전문가들의 지리적으로 조직된 리스트를 포함하고, 여기서 의료 전문가들의 리스트는 지리, 임상 결과 또는 비용 중 하나 이상에 의해 구분됨 ―; (iv'') 불리한 편차의 감소된 위험 및 환자의 지리적, 비용 및 결과 요구들 중 적어도 하나 이상을 충족시키는 의료 전문가를 갖는 최적 케어 계획을 선택하는 환자로부터의 제7 통신에 응답하여, 선택된 의료 전문가와 환자의 약속을 스케줄링하는 것을 가능하게 하기 위해 선택된 의료 전문가의 사무실에 있는 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 컴퓨팅 디바이스에 통신가능하게 링크하는 것을 포함한다.
[00040] 일부 실시예들에서, (a) (a)(ii)에서의 분류의 파라미터들은 성별, 나이, 민족, 합병증, 담배 이용, 보험 소스, 의료 기록 번호, 1차 케어 의사, 추천 의사, 병원, 승인된 서비스 판매사들, 질병-특정 임상 분자 표현형, 테라피 의도, 테라피 단계, 생체지표들, 및 케어 비용 중 하나 이상을 포함하거나; 또는 (b) (a)(iii)(1)에서의 미리선택된 변수들의 세트는 질병-특정 임상 분자 표현형을 포함하거나 ― 표현형을 표현하는 자릿수 열은 방향 그래프에 기반하여 결정됨 ―; 또는 (c) 단계(a)(iii)(4) 및 단계(b)(i')(4')에서의 핵심 시점들은 진단시, 진행시, 투여량 변경시; 약물 변경시; 독성에 따라, 및 원하는 결과로부터의 변동 경향 중 하나 이상을 포함하거나; 또는 (d) (b)(1')(4')에서의 임상 단계에 대한 케어 비용의 상관은 독성의 발생률, 독성의 심각성; 테라피; 및 케어 비용 및 케어 결과에 대한 삶의 질 중 하나 이상을 상관시키는 것을 포함하거나; 또는 (e) (b) 또는 (c)에서의 클라이언트 디바이스로부터의 송신의 수신은 인간 사용자 또는 기술적 프로세스를 통하거나; 또는 (f) (c)(iii'')(b'')(1'')에서의 할당된 CNA는 조건의 치료를 위해, 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들과 연관되거나; 또는 (g) (c)(iii'')(b'')(2'')에서의 임상 결과는 수용된 테라피제, 전달된 투여량의 강도, 투여량 간격, 투여량 지속기간, 삶의 질 메트릭들, 테라피에 대한 독성, 무진행 생존율, 전체 생존율, 응답 메트릭들 및 사망률 중 하나 이상을 포함하거나; 또는 (h) 단계(c)(iii'')(b'')(2'')에서의 의료 전문가들의 리스트는 임상 결과에 의해 시각적으로 구분된다.
[00041] 일부 실시예들에서, 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들은 미리결정된 케어 과정, 조건 치료를 위한 비용 확실성 또는 둘 모두를 제공한다.
[00042] 일부 실시예들에서, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체는 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들에서 임상 결과 및 케어 비용 둘 모두를 랭킹함으로써 할당된 CNA에서 최저 케어 비용으로 최상의 임상 결과를 식별하는 것을 더 포함한다.
[00043] 일부 실시예들에서, 임상 결과에 의한 의료 전문가들의 리스트의 시각적 구분은: (a) 평균보다 나은 임상 결과를 나타내는 녹색; (b) 평균 임상 결과를 나타내는 황색; 및 (c) 평균보다 빈약한 임상 결과를 나타내는 적색을 포함한다.
[00044] 일부 실시예들에서, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체는 환자 및 선택된 의료 전문가로부터의 허가로, 환자의 개인 건강 정보를 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈로부터 선택된 의료 전문가의 사무실에 있는 제4 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 컴퓨팅 디바이스에 송신하는 것을 더 포함한다.
[00045] 일부 실시예들에서, (c)에서의 각각의 CNA의 각각의 의료 제공자에 대한 행동 변동 데이터는 치료 동안 핵심 시점들에서 각각의 CNA의 환자들에 대한 의료 케어 제공자의 불리한 변동에 기여하는, 부재의 필요한 케어 및 불필요한 케어 둘 모두를 포함한다.
[00046] 일부 실시예들에서, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체는 서비스가 의료 조건의 진단 또는 치료의 목적을 위한 것임을 표시하는 것을 더 포함한다.
[00047] 일부 실시예들에서, 비용 리포트는: 의사와 수익당 평균 비용 비교; 또는 달러들과 퍼센트 비교들에서의 병원 기여 마진; 또는 환자당 병원 평균 수익; 또는 환자당 병원 평균 비용; 또는 각각의 의사에 대한 케이스당 평균 비용, 가중치 피처 평균; 또는 이미징, 연구소 작업, 평가 및 관리의 평균 비용; 또는 각각의 의사에 대한 의약품들, 의료 용품들 및 다른 비용들; 또는 이들의 조합을 포함한다.
[00048] 일부 실시예들에서, 지불자에 의해 선택된 변수들은 개인 건강 정보의 소정의 속성들을 원하는 특성들의 세트로서 식별하는 변수들; 각각의 환자의 개인 건강 정보를 환자 인구 데이터베이스 내의 다른 건강 정보와 동일한 레벨의 중요도인 것으로 식별하도록 지불자에 의해 개인 건강 정보에 부가된 하나 이상의 속성들, 또는 둘 모두를 포함한다.
[00049] 이들 및 다른 양상들 및 실시예들은 다음 상세한 설명 및 첨부 도면들을 참조하여 당업자들에게 자명할 것이다.
[00050] 도시된 도면들에서, 도면들은 실척이지 않고, 유사한 참조 번호들은 몇몇 도면들에 걸쳐 유사한 엘리먼트들을 표시한다.
[0010] 도 1은 종양학 시장에서의 압력들 중 일부 및 일부 잠재적인 해결책들의 예의 블록 다이어그램을 예시한다.
[0011] 도 2는 본 개시내용의 실시예에 따라 COTA(clinical outcome tracking and analysis) 모듈을 하나 이상의 사용자 컴퓨터들에 제공하기 위해 네트워크를 통해 하나 이상의 사용자 컴퓨터들과 통신하는 서버 컴퓨터의 블록 다이어그램을 예시한다.
[0012] 도 3은 본 개시내용의 실시예에 따라 COTA 모듈에 의해 제공된 몇몇 기능들을 예시하는 블록 다이어그램이다.
[0013] 도 4a는 본 개시내용에 따라 대장암 환자들과 연관된 데이터를 분류하기 위해 COTA 모듈의 사용을 예시하는 블록 다이어그램이다.
[0014] 도 4b는 본 개시내용의 실시예에 따라 특정 노드 생성을 통해 데이터를 분류하는 COTA 모듈의 흐름도이다.
[0015] 도 4c는 본 개시내용의 실시예에 따른 노달 어드레싱에 대한 표현형 특성을 표현하는 자릿수 열을 결정하기 위한 방향 그래프를 예시하는 블록 다이어그램이다.
[0016] 도 5a는 본 개시내용의 실시예에 따른 COTA 모듈에 의해 수행된 단계들을 예시하는 흐름도이다.
[0017] 도 5b는 본 개시내용의 실시예에 따른 치료 옵션들을 최적화하기 위한 조건으로 환자의 진단을 가능하게 하는 단계들을 예시하는 흐름도이다.
[0018] 도 6은 본 개시내용의 실시예에 따른 트리거들에 대한 응답으로 경고들을 송신하는 COTA 모듈의 흐름도를 예시한다.
[0019] 도 7은 본 개시내용의 실시예에 따라 수신된 경고들을 조직화하는 모바일 디바이스를 예시하는 그래픽 표현이다.
[0020] 도 8은 본 개시내용의 실시예에 따른 암 서브타입에 의한 질병 발생의 그래픽 표현을 도시한다.
[0021] 도 9는 본 개시내용의 실시예에 따라 COTA 모듈에 입력된 변수들에 의해 개선된 검색의 그래픽 표현이다.
[0022] 도 10은 본 개시내용의 실시예에 따라 특정 질병에 적절한 복수의 변수들의 리스팅을 도시한다.
[0023] 도 11은 본 개시내용의 실시예에 따른 췌장암들에 대한 신뢰 구간들을 가진 실시간 카플란 마이어 곡선들을 포함하는 그래픽 표현을 도시한다.
[0024] 도 12는 본 개시내용의 실시예에 따른 질병 진행에 의한 카플란 마이어 곡선들을 도시하는 그래픽 표현이다.
[0025] 도 13은 본 개시내용의 실시예에 따른 2 개의 파티들 사이의 결과들의 실시간 벤치마킹의 그래픽 표현이다.
[0026] 도 14는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 비용 리포트의 그래픽 표현이다.
[0027] 도 15a 및 도 15b는 본 개시내용의 실시예에 따른 치료 인터페이스의 그래픽 표현들이다.
[0028] 도 16은 본 개시내용의 실시예에 따른 결과 스크린의 그래픽 표현이다.
[0029] 도 17은 본 개시내용의 실시예에 따른 치료 세부사항 리포트 스크린의 그래픽 표현이다.
[0030] 도 18은 본 개시내용의 실시예에 따른 독성 및 비용을 비교하는 분석 스크린의 그래픽 표현이다.
[0031] 도 19는 본 개시내용의 실시예에 따른 테라피와 삶의 질을 비교하는 분석 스크린의 그래픽 표현이다.
[0032] 도 20은 본 개시내용의 실시예에 따른 의료 전문가에게 제공된 피드백 지원의 흐름도이다.
[0033] 도 21-도 23은 본 개시내용의 실시예에 따른 상이한 진단 타입들에 대한 그래픽 표현들의 실시예들을 디스플레이한다.
[0034] 도 24는 본 개시내용의 실시예에 따른 침습성 관암종을 갖는 2008년 내지 2013년 조직학에서 유방 종양학 유방암에 대한 COTA 모듈의 데이터 생성 및 분류를 예시하는 그래픽 표현을 도시한다.
[0035] 도 25는 본 개시내용의 실시예에 따른 2008년 내지 2013년 종양 등급 및 단계에서 유방 종양학-유방암에 대한 COTA 모듈의 데이터 생성 및 분류를 예시하는 그래픽 표현을 도시한다.
[0036] 도 26은 본 개시내용의 실시예에 따라 2008년 내지 2013년에서 유방암-단계 IIB에 대한 COTA 모듈의 데이터 생성 및 분류를 예시하는 그래픽 표현을 도시한다.
[0037] 도 27은 본 개시내용의 실시예에 따른 유방암 환자들에 대한 전체 생존율 결과들을 예시하는 그래픽 표현을 도시한다.
[0038] 도 28은 본 개시내용의 실시예에 따른 유방암에 대한 결과들 ― 2 개의 파티들 사이의 비교를 예시하는 그래픽 표현을 도시한다.
[0039] 도 29는 본 개시내용의 실시예에 따른 클라이언트 디바이스를 예시하는 개략도의 일 예를 묘사한다.
[0040] 도 30은 본 개시내용의 실시예에 따른 컴퓨터의 내부 아키텍처를 예시하는 블록 다이어그램이다.
[0041] 도 31은 유방암을 가진 환자에 대한 본 개시내용의 실시예에 따른 CNA-유도 케어의 환자 면을 도시하는 흐름도이다.
[0042] 도 32는 CNA 유도 케어의 2 개의 면들의 장점들을 예시하는 블록 다이어그램이다. 제공자-지불자 면은 테스팅, 진단 및 케어 선정에 대한 사전인증의 제거; 사전 허가 및 서비스 기반 비용상환에 대한 요금을 최적화고 서비스에 대한 요금을 위험-기반 비용상환으로 이동하게 하는 소개들의 필요의 제거를 가능하게 한다. CNA 유도 케어를 사용한 환자에 대한 환자 면은 3 가지를 수행한다: 첫째, 정보를 환자에게 제공하여, CNA가 할당될 수 있도록 환자가 자신의 조건의 완전한 평가(예컨대, 물리적 평가; 실험실 평가; 이미징 등)을 얻도록 하고; 둘째, 케어를 최적화하고 불리한 편차의 위험을 감소시키는 조건에 대한 환자 치료 옵션들을 보여주고; 그리고 셋째, CNA 유도 케어를 따르고 허용가능한 케어 비용으로 최상의 결과들을 갖는 환자 자신의 영역 내의 의사를 환자에게 보여준다.
[0010] 도 1은 종양학 시장에서의 압력들 중 일부 및 일부 잠재적인 해결책들의 예의 블록 다이어그램을 예시한다.
[0011] 도 2는 본 개시내용의 실시예에 따라 COTA(clinical outcome tracking and analysis) 모듈을 하나 이상의 사용자 컴퓨터들에 제공하기 위해 네트워크를 통해 하나 이상의 사용자 컴퓨터들과 통신하는 서버 컴퓨터의 블록 다이어그램을 예시한다.
[0012] 도 3은 본 개시내용의 실시예에 따라 COTA 모듈에 의해 제공된 몇몇 기능들을 예시하는 블록 다이어그램이다.
[0013] 도 4a는 본 개시내용에 따라 대장암 환자들과 연관된 데이터를 분류하기 위해 COTA 모듈의 사용을 예시하는 블록 다이어그램이다.
[0014] 도 4b는 본 개시내용의 실시예에 따라 특정 노드 생성을 통해 데이터를 분류하는 COTA 모듈의 흐름도이다.
[0015] 도 4c는 본 개시내용의 실시예에 따른 노달 어드레싱에 대한 표현형 특성을 표현하는 자릿수 열을 결정하기 위한 방향 그래프를 예시하는 블록 다이어그램이다.
[0016] 도 5a는 본 개시내용의 실시예에 따른 COTA 모듈에 의해 수행된 단계들을 예시하는 흐름도이다.
[0017] 도 5b는 본 개시내용의 실시예에 따른 치료 옵션들을 최적화하기 위한 조건으로 환자의 진단을 가능하게 하는 단계들을 예시하는 흐름도이다.
[0018] 도 6은 본 개시내용의 실시예에 따른 트리거들에 대한 응답으로 경고들을 송신하는 COTA 모듈의 흐름도를 예시한다.
[0019] 도 7은 본 개시내용의 실시예에 따라 수신된 경고들을 조직화하는 모바일 디바이스를 예시하는 그래픽 표현이다.
[0020] 도 8은 본 개시내용의 실시예에 따른 암 서브타입에 의한 질병 발생의 그래픽 표현을 도시한다.
[0021] 도 9는 본 개시내용의 실시예에 따라 COTA 모듈에 입력된 변수들에 의해 개선된 검색의 그래픽 표현이다.
[0022] 도 10은 본 개시내용의 실시예에 따라 특정 질병에 적절한 복수의 변수들의 리스팅을 도시한다.
[0023] 도 11은 본 개시내용의 실시예에 따른 췌장암들에 대한 신뢰 구간들을 가진 실시간 카플란 마이어 곡선들을 포함하는 그래픽 표현을 도시한다.
[0024] 도 12는 본 개시내용의 실시예에 따른 질병 진행에 의한 카플란 마이어 곡선들을 도시하는 그래픽 표현이다.
[0025] 도 13은 본 개시내용의 실시예에 따른 2 개의 파티들 사이의 결과들의 실시간 벤치마킹의 그래픽 표현이다.
[0026] 도 14는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 비용 리포트의 그래픽 표현이다.
[0027] 도 15a 및 도 15b는 본 개시내용의 실시예에 따른 치료 인터페이스의 그래픽 표현들이다.
[0028] 도 16은 본 개시내용의 실시예에 따른 결과 스크린의 그래픽 표현이다.
[0029] 도 17은 본 개시내용의 실시예에 따른 치료 세부사항 리포트 스크린의 그래픽 표현이다.
[0030] 도 18은 본 개시내용의 실시예에 따른 독성 및 비용을 비교하는 분석 스크린의 그래픽 표현이다.
[0031] 도 19는 본 개시내용의 실시예에 따른 테라피와 삶의 질을 비교하는 분석 스크린의 그래픽 표현이다.
[0032] 도 20은 본 개시내용의 실시예에 따른 의료 전문가에게 제공된 피드백 지원의 흐름도이다.
[0033] 도 21-도 23은 본 개시내용의 실시예에 따른 상이한 진단 타입들에 대한 그래픽 표현들의 실시예들을 디스플레이한다.
[0034] 도 24는 본 개시내용의 실시예에 따른 침습성 관암종을 갖는 2008년 내지 2013년 조직학에서 유방 종양학 유방암에 대한 COTA 모듈의 데이터 생성 및 분류를 예시하는 그래픽 표현을 도시한다.
[0035] 도 25는 본 개시내용의 실시예에 따른 2008년 내지 2013년 종양 등급 및 단계에서 유방 종양학-유방암에 대한 COTA 모듈의 데이터 생성 및 분류를 예시하는 그래픽 표현을 도시한다.
[0036] 도 26은 본 개시내용의 실시예에 따라 2008년 내지 2013년에서 유방암-단계 IIB에 대한 COTA 모듈의 데이터 생성 및 분류를 예시하는 그래픽 표현을 도시한다.
[0037] 도 27은 본 개시내용의 실시예에 따른 유방암 환자들에 대한 전체 생존율 결과들을 예시하는 그래픽 표현을 도시한다.
[0038] 도 28은 본 개시내용의 실시예에 따른 유방암에 대한 결과들 ― 2 개의 파티들 사이의 비교를 예시하는 그래픽 표현을 도시한다.
[0039] 도 29는 본 개시내용의 실시예에 따른 클라이언트 디바이스를 예시하는 개략도의 일 예를 묘사한다.
[0040] 도 30은 본 개시내용의 실시예에 따른 컴퓨터의 내부 아키텍처를 예시하는 블록 다이어그램이다.
[0041] 도 31은 유방암을 가진 환자에 대한 본 개시내용의 실시예에 따른 CNA-유도 케어의 환자 면을 도시하는 흐름도이다.
[0042] 도 32는 CNA 유도 케어의 2 개의 면들의 장점들을 예시하는 블록 다이어그램이다. 제공자-지불자 면은 테스팅, 진단 및 케어 선정에 대한 사전인증의 제거; 사전 허가 및 서비스 기반 비용상환에 대한 요금을 최적화고 서비스에 대한 요금을 위험-기반 비용상환으로 이동하게 하는 소개들의 필요의 제거를 가능하게 한다. CNA 유도 케어를 사용한 환자에 대한 환자 면은 3 가지를 수행한다: 첫째, 정보를 환자에게 제공하여, CNA가 할당될 수 있도록 환자가 자신의 조건의 완전한 평가(예컨대, 물리적 평가; 실험실 평가; 이미징 등)을 얻도록 하고; 둘째, 케어를 최적화하고 불리한 편차의 위험을 감소시키는 조건에 대한 환자 치료 옵션들을 보여주고; 그리고 셋째, CNA 유도 케어를 따르고 허용가능한 케어 비용으로 최상의 결과들을 갖는 환자 자신의 영역 내의 의사를 환자에게 보여준다.
[0043] 실시예들은 이제 본 출원에 첨부된 도면들을 참조하여 더 상세히 논의된다. 첨부 도면들에서, 유사 및/또는 대응 엘리먼트들은 유사한 참조 번호들에 의해 지칭된다.
[0044] 다양한 실시예들이 본원에 개시되지만; 그러나, 개시된 실시예들 및 도시된 사용자 인터페이스들이 다양한 형태들로 구현될 수 있는 본 개시내용의 단순 예시인 것이 이해되어야 한다. 게다가, 다양한 실시예들과 관련되어 주어진 예들의 각각은 제한이 아닌 예시인 것으로 의도된다. 게다가, 도면들은 필수적으로 실척이지 않고, 일부 피처(feature)들은 특정 컴포넌트들의 세부사항들을 도시하기 위해 과장될 수 있다(그리고 도면들에 도시된 임의의 크기, 재료 및 유사한 세부사항들은 제한이 아닌 예시인 것으로 의도됨). 그러므로, 본원에 개시된 특정 구조적 및 기능적 세부사항들은 제한으로 해석되는 것이 아니라, 단순히 개시된 실시예들을 다양하게 이용하도록 당업자들을 교시하기 위한 대표 기반으로 해석되어야 한다.
[0045] 본 발명은 특정 주제에 관련된 매체들을 선택 및 제시하기 위한 방법들 및 디바이스들의 블록 다이어그램들 및 동작 예시들을 참조하여 아래에 설명된다. 블록 다이어그램들 또는 동작 예시들의 각각의 블록, 및 블록 다이어그램들 또는 동작 예시들의 블록들의 조합들이 아날로그 또는 디지털 하드웨어 및 컴퓨터 프로그램 명령들에 의해 구현될 수 있다는 것이 이해된다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령들은 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, ASIC 또는 다른 프로그램가능 데이터 프로세싱 장치의 프로세서에 제공될 수 있어서, 컴퓨터의 프로세서 또는 다른 프로그램가능 데이터 프로세싱 장치를 통하여 실행되는 명령들은 블록 다이어그램들 또는 동작 블록 또는 블록들에 특정된 기능들/동작들을 구현한다.
[0046] 일부 대안적인 구현들에서, 블록들에서 주목되는 기능들/동작들은 동작 예시들에서 주목되는 순서를 벗어나 발생할 수 있다. 예컨대, 포함된 기능성/동작들에 의존하여, 연속으로 도시된 2 개의 블록들은 실제로 실질적으로 동시에 실행될 수 있거나 또는 블록들은 때때로 역 순서로 실행될 수 있다. 게다가, 본 개시내용에서 흐름도들로 제시되고 설명된 방법들의 실시예들은 기술의 더 완전한 이해를 제공하기 위해 예로써 제공된다. 개시된 방법들은 본원에 제시된 동작들 및 로직 흐름으로 제한되지 않는다. 다양한 동작들의 순서가 변경되고 더 큰 동작의 일부인 것으로 설명된 서브-동작들이 독립적으로 수행되는 대안적인 실시예들이 고려된다.
[0047] 비록 암 조건들에 대해 설명되지만, 설명된 임상 결과 케어 분석은 임의의 임상 조건(예컨대, 심혈관계 질환, 대사성 질환(당뇨병), 면역 매개 질환(예컨대, 루프스, 루마티스 관절염), 장기 이식; 신형 퇴행성 장애; 폐 질환, 전염성 질환, 간장 장애; 행동 건강)에 사용될 수 있다. 의사는 각각의 그런 조건의 파라미터들을 알 것이다.
[0048] 명세서 및 청구항들 전반에 걸쳐, 용어들은 명시적으로 언급된 의미를 넘어 맥락에서 제안되거나 암시된 뉘앙스의 의미들을 가질 수 있다. 마찬가지로, 본원에 사용된 "일 실시예에서"라는 어구는 반드시 동일한 실시예를 지칭하지 않고 본원에 사용된 "다른 실시예에서"라는 어구는 반드시 상이한 실시예를 지칭하지 않는다. 예컨대, 청구된 청구 대상이 전체 또는 일부의 예시적인 실시예들의 조합들을 포함하는 것이 의도된다.
[0049] 일반적으로, 전문 용어는 적어도 부분적으로 맥락에서의 사용으로부터 이해될 수 있다. 예컨대, 본원에 사용된 "및", "또는" 또는 "및/또는" 같은 용어들은, 그런 용어들이 사용되는 맥락에 적어도 부분적으로 의존할 수 있는 다양한 의미들을 포함할 수 있다. 통상적으로, 리스트, 이를테면 A, B 또는 C를 연관시키는 데 사용되는 경우 "또는"은 본원에서 포괄적인 의미로 사용된 A, B 및 C뿐 아니라, 본원에서 배타적 의미로 사용된 A, B 또는 C를 의미하는 것으로 의도된다. 게다가, 적어도 부분적으로 맥락에 의존하는 본원에 사용된 "하나 이상"이라는 용어는 단수 의미에서 임의의 피처, 구조 또는 특징을 설명하는 데 사용될 수 있거나 복수 의미에서 피처들, 구조들 또는 특징들의 조합들을 설명하는 데 사용될 수 있다. 유사하게, 이를테면 "단수" 또는 "다시"라는 용어들은 적어도 부분적으로 문맥에 의존하여 단수 용도를 전달하거나 복수 용도를 전달하는 것으로 이해될 수 있다. 게다가, "기반으로 하는"이라는 용어는 반드시 배타적 요소들의 세트를 전달하기 위해 의도되는 것이 아닌 것으로 이해될 수 있으며, 대신 적어도 부분적으로 맥락에 의존하여 반드시 명시적으로 다시 설명되지 않은 부가적인 요소들의 존재를 허용할 수 있다.
[0050] 의약 산업은 선도 카테고리로 종양학 전문 화합물들에 자신의 연구 및 개발(R&D) 투자들의 대부분을 배치하였다. 예컨대, 3 상 파이프라인의 약 30-35%는 종약학이다. 이들 화합물들은 최신 과학 진보에 기반한 고도로 타겟화되고 특수화된 테라피들이고 오늘날 존재하는 것과 상이한 상업 및 개발 모델을 요구할 것이다. 제약 산업들의 현재 구조들은 통상적으로 비효율적이고 이들의 미래 제품들에 의해 지원될 가능성이 없을 수 있다.
[0051] 차세대 테라피들을 위한 새로운 동반 진단 테스트들을 개발하는 진단 회사들은 의사들 및 효율적인 판매들 및 유동 채널들을 교육하기 위한 새로운 방식들을 필요로 할 것이다.
[0052] 미국에서 비용상환 모델은 유료 서비스 모델로부터 가치-기반 지불 모델로 변화할 가능성이 있을 것이다. 건강 보험 개혁법(Affordable Care Act)은 이것(예컨대, 1차 케어를 위한 ACO(accountable care organization)들 & PCMH(patient centered medical home) 모델들)의 소정의 엘리먼트들을 가속화하였고 전문 분야(예컨대, 정형 외과들) 내에서 지불자 활동이 번들링 지불들을 향한다. 현재 유료 서비스 지불 모델은 정부, 고용주들, 다른 지불자들 및/또는 의사에게 지속가능성이 없다. 많은 의사들은 또한 유료 서비스 모델의 경제성이 지속불가능한 것을 발견하였다. 위에서 표시된 바와 같이, 정부는 가치-기반 지불 모델들로 이동할 가능성이 있다.
[0053] 도 1은 예컨대, 종약학 시장 및 일부 잠재적인 해결책들에서의 압력들 중 일부의 예의 블록 다이어그램을 예시한다. 종양 전문의들(105)은 재정적 압력에 직면하고, 많은 이들은 그들의 현재 모델들로 비지니스를 계속할 수 없고, 많은 이들은 새로운 레버리지 방식들을 찾고 있다. 잠재적인 종양 전문의 솔루션들(110)은 번들들 같은 새로운 지불 모델들 및 총액을 포함한다. 제약 회사들("Pharma"로 도시됨)(115)은 통상적으로 그들의 종양학 파이프라인의 대부분 또는 모두를 고도로 타겟화된 테라피들로서 가진다. 부가적으로, 블록버스터 의약품들의 시대는 끝날 것 같다. 게다가, "구-세대" 비지니스 모델은 더 이상 적합하지 않을 수 있고 너무 비쌀 수 있다. 가능한 의약품 솔루션들(120)은 환자 식별 및 변화하는 자신의 비지니스 모델을 포함한다. 건강 보험들(125)은 통상적으로 종양학을 "관리"해야 할 필요성이 증가하고 있다. 또한, 이런 관리를 수행하기 위해 내부적으로 신뢰가능한 툴들 또는 능력들이 없다. 부가적으로, 의료 전문가들, 이를테면 의사들은 건강 보험들에 가입할 수 없다. 잠재적인 건강 보험 솔루션들(130)은 새로운 지불 모델들(예컨대, 번들들) 및 비용들 제어를 포함한다.
[0054] 도 2는 일 실시예에 따라 COTA(clinical outcome tracking and analysis) 모듈(220)을 사용자 컴퓨터(또한 본원에서 클라이언트 디바이스로 지칭됨)(210) 및/또는 사용자 컴퓨터(또한 본원에서 컴퓨팅 디바이스로 지칭됨)(230)에 제공하기 위해 네트워크(215)를 통해 사용자 컴퓨터(210) 및 사용자 컴퓨터(230)와 통신하는 서버 컴퓨터(205)(또한 아래에서 서버(205)로 지칭됨)의 블록 다이어그램을 예시한다. 서버(205)는 네트워크(215) 이를테면 인터넷을 통해 사용자 컴퓨터(210) 및/또는 사용자 컴퓨터(230)의 예컨대 브라우저(도시되지 않음)에 의해 디스플레이될 웹 페이지들을 생성 및/또는 서빙할 수 있다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 웹 페이지이고(또는 웹 페이지의 부분임) 그러므로 웹 브라우저를 통해 사용자 컴퓨터(210) 및/또는 사용자 컴퓨터(230)의 사용자에 의해 액세스된다. 다른 실시예에서, COTA 모듈(220)은, 서버 컴퓨터(205)로부터 사용자 컴퓨터(210) 및/또는 사용자 컴퓨터(230)에 다운로드될 수 있는 소프트웨어 애플리케이션, 이를테면 모바일 "앱"이다. 추가 실시예에서, COTA 모듈(220)은 본원에 설명된 기능성을 가능하게 하는 사용자 인터페이스를 제공한다.
[0055] 컴퓨팅 디바이스, 이를테면 서버 컴퓨터(205), 사용자 컴퓨터(210) 및 사용자 컴퓨터(230)는 이를테면 유선 또는 무선 네트워크를 통해 신호들을 전송 또는 수신할 수 있을 수 있거나, 또는 이를테면 메모리에 물리적 메모리 상태들로서 신호들을 프로세싱 또는 저장할 수 있을 수 있다. 서버로서 동작할 수 있는 디바이스들은 예들로서, 전용 랙-장착 서버들, 데스크톱 컴퓨터들, 랩톱 컴퓨터들, 셋톱 박스들, 다양한 피처들, 이를테면 전술한 디바이스들 중 2 이상의 피처들과 조합하는 통합 디바이스들 등을 포함할 수 있다. 서버들은 구성 또는 성능들이 매우 다양할 수 있지만, 일반적으로 서버는 하나 이상의 중앙 프로세싱 유닛들 및 메모리를 포함할 수 있다. 서버는 또한 하나 이상의 대량 저장 디바이스들, 하나 이상의 전원들, 하나 이상의 유선 또는 무선 네트워크 인터페이스들, 하나 이상의 입력/출력 인터페이스들 또는 하나 이상의 오퍼레이팅 시스템들, 이를테면 Windows® Server, Mac® OS X®, Unix®, Linux®, FreeBSD® 등을 포함할 수 있다.
[0056] 서버(205)는 콘텐츠를 네트워크를 통해 다른 디바이스에 제공하기 위한 구성을 포함하는 디바이스를 포함할 수 있다. 서버(205)는 예컨대 사이트, 이를테면 소셜 네트워킹 사이트를 호스팅할 수 있고, 소셜 네트워킹 사이트의 예들은 제한 없이, Flickr®, Twitter®, Facebook®, LinkedIn®, 또는 개인 사용자 사이트(이를테면 블로그, 브이로그(vlog) 등)를 포함할 수 있다. 서버(205)는 또한 비지니스 사이트들, 교육 사이트들, 사전 사이트들, 백과사전 사이트들, 위키스, 금융 사이트들, 정부 사이트들 등을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)하는 다양한 다른 사이트들을 호스팅할 수 있다.
[0057] 서버(205)는 추가로 웹 서비스들, 제3자 서비스들, 오디오 서비스들, 비디오 서비스들, 이메일 서비스들, IM(instant messaging) 서비스들, SMS 서비스들, MMS 서비스들, FTP 서비스들, VOIP(voice over IP) 서비스들, 일정 서비스들, 사진 서비스들 등을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)하는 다양한 서비스들을 제공할 수 있다. 콘텐츠의 예들은 물리적 신호들, 예컨대 이를테면 전기 신호들 형태로 프로세싱될 수 있거나, 또는 예컨대 물리적 상태들로 메모리에 저장될 수 있는 텍스트, 이미지들, 오디오, 비디오 등을 포함할 수 있다. 서버로서 동작할 수 있는 디바이스들의 예들은 데스크톱 컴퓨터들, 멀티프로세서 시스템들, 마이크로프로세서-타입 또는 프로그램가능 소비자 전자장치 등을 포함한다.
[0058] 일 실시예에서, 서버(205)는 데이터베이스(240)를 호스팅하거나 통신한다. 데이터베이스(240)는 서버(205)에 국부적으로 또는 원격으로 저장될 수 있다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 데이터베이스(240)에 저장된 데이터를 액세스 또는 검색 또는 분류한다. COTA 모듈(220)은 또한 네트워크(215)를 통해(예컨대, 인터넷으로부터) 정보를 리트리빙할 수 있다. 데이터베이스(240)는 환자 데이터 또는 다른 적절한 의료 정보를 저장할 수 있다. 예컨대, 데이터베이스 또는 COTA 모듈(220)에 입력되는 데이터는 그 개별 필드들의 전문가들(예컨대, 5, 10, 15, 20, 30년 초과 등의 경험을 가진 종양 전문의들)로부터 올 수 있다. 데이터는 수동으로 또는 자동으로 데이터베이스(240) 및/또는 COTA 모듈(220)에 입력될 수 있다.
[0059] 예컨대, 네트워크는, 통신들이 이를테면, 무선 네트워크를 통해 커플링된 무선 디바이스들 사이를 포함하여, 서버와 클라이언트 디바이스 또는 다른 타입들의 디바이스들 사이에서 교환될 수 있도록 디바이스들을 커플링할 수 있다. 네트워크는 또한 대량 저장부, 이를테면 예컨대, NAS(network attached storage), SAN(storage area network), 또는 다른 형태들의 컴퓨터 또는 기계 판독가능 매체들을 포함할 수 있다. 네트워크는 인터넷, 하나 이상의 LAN(local area networks)들, 하나 이상의 WAN(wide area network)들, 유선-라인 타입 연결들, 무선 타입 연결들 또는 임의의 이들의 조합을 포함할 수 있다. 마찬가지로, 이를테면 서브-네트워크들은 상이한 아키텍처들을 이용할 수 있거나 상이한 프로토콜들에 순응하거나 호환가능할 수 있고, 더 큰 네트워크 내에 통합될 수 있다. 다양한 타입들의 디바이스들은 예컨대 상이한 아키텍처들 또는 프로토콜들에 대한 상호동작가능 능력을 제공하기 위해 이용가능하게 될 수 있다. 일 예시적인 예로서, 라우터는 그렇지 않으면 분리되고 독립적인 LAN들 사이의 링크를 제공할 수 있다.
[0060] 통신 링크 또는 채널은 예컨대 아날로그 전화 라인들, 이를테면 연선, 동축 케이블, T1, T2, T3 또는 T4 타입 라인들을 포함하는 전체 또는 부분 디지털 라인들, ISDN(Integrated Services Digital Network)들, DSL(Digital Subscriber Line)들, 위성 링크들을 포함하는 무선 링크들, 또는 이를테면 당업자들에게 알려질 수 있는 다른 통신 링크들 또는 채널들을 포함할 수 있다. 게다가, 컴퓨팅 디바이스 또는 다른 관련 전자 디바이스들은 예컨대 이를테면 전화 라인 또는 링크를 통해 네트워크에 원격으로 커플링될 수 있다.
[0061] 무선 네트워크는 클라이언트 디바이스들을 네트워크와 커플링할 수 있다. 무선 네트워크는 독립형 애드-혹(ad-hoc) 네트워크들, 메쉬 네트워크들, WLAN(Wireless LAN) 네트워크들, 셀룰러 네트워크들 등을 이용할 수 있다. 무선 네트워크는 추가로 단말들의 시스템, 게이트웨이들, 라우터들 또는 무선 라디오 링크들에 의해 커플링된 것들, 또는 자유롭고, 랜덤하게 이동할 수 있거나 그 자체들이 임의로 조직될 수 있는 것들을 포함할 수 있어서, 네트워크 토폴로지는 때때로 심지어 신속하게 변화할 수 있다. 무선 네트워크는 LTE(Long Term Evolution), WLAN, WR(Wireless Router) 메쉬, 또는 2세대, 3세대, 4세대(2G, 3G, 또는 4G) 셀룰러 기술 등을 포함하는 복수의 네트워크 액세스 기술들을 추가로 이용할 수 있다. 네트워크 액세스 기술들은 예컨대 다양한 정도의 이동성으로 디바이스들, 이를테면 클라이언트 디바이스들에 대한 광역 커버리지를 가능하게 할 수 있다.
[0062] 예컨대, 네트워크는 하나 이상의 네트워크 액세스 기술들, 이를테면 GSM(Global System for Mobile communication), UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), GPRS(General Packet Radio Services), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), 3GPP LTE(Long Term Evolution), LTE Advanced, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), 블루투스, 802.11b/g/n 등을 통해 RF 또는 무선 타입 통신을 가능하게 할 수 있다. 무선 네트워크는 신호들이 디바이스들, 이를테면 클라이언트 디바이스 또는 컴퓨팅 디바이스 사이, 네트워크 사이 또는 네트워크 내 등에서 통신될 수 있는 사실상 임의의 타입의 무선 통신 메커니즘을 포함할 수 있다.
[0063] 일 실시예에서 그리고 본원에 설명된 바와 같이, 사용자 컴퓨터(210) 및/또는 사용자 컴퓨터(230)는 스마트폰들이다. 다른 실시예에서, 사용자 컴퓨터(210) 및/또는 사용자 컴퓨터(230)는 태블릿들이다. 사용자 컴퓨터(210) 및/또는 사용자 컴퓨터(230)는 또한 컴퓨터, 뮤직 플레이어, 셋톱 박스, 스마트 TV 또는 정보를 송신할 수 있는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스일 수 있다.
[0064] COTA 모듈(220)은 환자들을 관리하기 위한 효율적인 방식을 수립할 수 있고, 이는 제어된 비용들로 더 나은 결과들을 초래한다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 제3자들과 의료 전문가들(예컨대, 종양 전문의) 사이의 연결기 또는 인터페이스이다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 암들을 가장 높은 레벨의 임상 및 분자 충실도로 분류하는 분석 툴이다. 이어서, COTA 모듈(220)은 실시간으로 결과들, 이를테면 전체 생존율(OS), 무진행 생존율(PFS), 및 비용을 추적한다.
[0065] 전체 생존율은 시험 종료점일 수 있고, 이는 일반적으로 시간 기간(생존율 지속기간), 예컨대 개월로 표현된다. 종종, 중앙 값은, 피험자들의 50%가 종료점에 도달하면 시험 종료점이 계산될 수 있도록 사용된다. 일 예는 수술 또는 수술 및 보조 테라피 같은, 환자에게 명백하게 질병이 없게 하는 국소화된 질병에 대한 치료의 결과들을 분석하는 데 보통 사용되는 무질병 생존율이다. 무질병 생존율에서, 이벤트는 죽음보다 재발이다. 재발하는 사람들은 여전히 생존하고 있지만 더 이상 무질병으로 고려되지 않는다.
[0066] 무진행 생존율은, 치료된 질병(예컨대, 암)이 악화되지 않는 약물 케어 또는 치료 동안 및 이후 시간 길이이다. 때때로, 이는 새로운 치료가 얼마나 잘 작동하는지를 결정하려고 하기 위해 질병을 가진 사람의 건강을 연구하기 위한 메트릭으로 사용된다.
[0067] 본원에 사용된 바와 같이, "실-시간" 또는 "실시간"이라는 용어는 수집 또는 프로세싱 직후 전달되는 지각가능한 지연 또는 정보가 없음을 의미한다. 이들 용어들은 또한 자동화된 프로세싱(예컨대, 근 실-시간)에 의해 도입된 시간 지연을 포함한다.
[0068] 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 관련 정보를 제공하기 위한 핵심 순간들에서 사용자 컴퓨터(210) 및/또는 사용자 컴퓨터(230)의 사용자(예컨대, 의료 전문가)에게 경고할 수 있다. COTA 모듈(220)은 또한 의료 전문가들과 (예컨대 의료 전문가들에 의한) 콘텐츠 발행 사이의 통신 및 협업을 가능하게 할 수 있다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 의료 전문가들이 위험에 처한 계약들(예컨대, 번들링된 지불들)을 지불자들과 함께 실행하게 할 수 있다.
[0069] COTA 모듈(220)이 암에 관해 본원에 설명되지만, COTA 모듈(220)은 임의의 질병 또는 조건을 관리하기 위해 유리하게 활용될 수 있다.
[0070] 일 실시예에서, COTA의 설명 엘리먼트들은 분류, 결과 추적, 수행 상태/삶의 질 메트릭들, 테라피에 대한 독성 및 케어 비용을 포함한다.
[0071] 도 3은 일 실시예에 따라 COTA 모듈(220)에 의해 제공된 기능들(300)을 예시하는 블록 다이어그램이다.
[0072] 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 하나 이상의 파라미터들을 만족시키는 환자들을 식별하는 COTA 분류(310)를 수행한다. 파라미터들은 예컨대 인구학 파라미터들, 예컨대 성별, 나이, 민족, 합병증들, 담배 이용, 의료 기록 번호, 보험 소스, 1차 케어 의료 전문가, 추천 의료 전문가, 병원, 승인된 서비스 판매자들(예컨대, 약국), 질병 특정 임상 및 분자 표현형, 테라피 의도, 질병 진행에 대해 테라피 단계, 및 생체지표를 포함할 수 있다. 파라미터들은 간단한 표시자(예컨대, 양, 음, 액세스되지 않음), 수치 기반 파라미터(예컨대, 종양 크기), 표준 기반 파라미터(예컨대, 종양 등급) 등일 수 있다. 파라미터들은 COTA 모듈(220)에 의해 사용자 선택 입력으로 수신될 수 있다. 각각의 환자가 상이한 사망률, 질병률, 치료들 및 비용들을 가지기 때문에, 환자들은 진단 시점에 가장 높은 레벨의 임상 및/또는 분자 충실도로 분류될 수 있다(310). "가장 높은 레벨의 임상 및/또는 분자 충실도"라는 용어는 적절한 필드에서 허용되는 바와 같은 최신 과학 및/또는 의료 지침들에 따라 이용가능한 가장 높은 레벨의 환자 정보를 지칭한다. 예컨대, 폐암에 이용가능한 예컨대 10 개의 테스트들이 있는 경우, 10 개의 테스트들의 결과들은 폐암에 대해 가장 높은 레벨의 충실도를 나타낸다. COTA 모듈(220)은 이들 10 개의 결과들의 임의의 조합으로 폐암을 가진 환자들을 분류할 수 있다. COTA 모듈(220)은 부가적인 과학 및/또는 의료 지침들을 포함할 수 있는 데, 그 이유는 이들이 자신의 적절한 필드에서 수용되기 때문이다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 최신 광학 및/또는 의료 지침들에 기반하여 환자의 생존율 및/또는 예후 및/또는 치료에 영향을 주는 모든 정보를 수집한다.
[0073] 게다가, COTA 모듈(220)은 결과 추적 및 분석을 수행한다(320). COTA 모듈(220)은 실시간으로 결과들을 추적한다. 일 실시예에서, 엘리먼트 결과 추적은 파라미터들 무진행 생존율, 전체 생존율, 수행 상태/삶의 질 메트릭들, 독성의 발생률/심각성(예컨대, 물질 도는 약이 개인에게 손상을 줄 수 있는 정도), 죽음, 및 약 활용(예컨대, 전달된 투여량 강도, 투여량 간격 및 테라피의 지속기간)을 포함한다. 다른 타입들의 결과들은 또한 고려된다.
[0074] 엘리먼트 ECOG 수행 상태/삶의 질 메트릭들은, 시간에 따른 환자의 삶의 질이 추적될 수 있는 방법을 지칭한다. 이는 인구학 파라미터인 질병 특정 임상 분자 표현형, 즉 테라피의 시작에서 환자 건강의 단계의 부분이고, 분류 내에 있다. 예컨대, 테라피의 시작(예컨대, 3의 ECOG)에서 ECOG와 테라피 이후(예컨대, 2의 ECOG) ECOG의 비교는 테라피의 효과를 반영한다.
[0075] 일 실시예에서, 엘리먼트 테라피에 대한 독성의 예시적인 파라미터들은 발생률 및 심각성이다. 일 실시예에서, COTA는 지불자들과 제공자들 사이의 위험한 재정 계약을 가능하게 하여, 환자들은 가변성, 낭비 및 비효율성을 감소시킬 수 있지만 그래도 의도된 결과를 전달할 수 있다.
[0076] COTA 모듈(220)은 또한 통신들, 이를테면 경고들(330)을 핵심 포인트들, 이를테면 예컨대, 진단시, 진행시, 투여량 변화/약물 변화/독성, 및/또는 원하는 결과로부터 변동 경향에서 실시간으로 의료 전문가들에(예컨대, 의사들)(또는, 다른 실시예에서, 환자의 보험 회사 또는 임의의 다른 엔티티에) 송신할 수 있다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은, 의료 전문가가 검색하고 있는 특정 환자를 식별하는 의료 전문가들에게 경고들을 제공한다. 예컨대, COTA 모듈(220)은 특정 환자들을 특정(예컨대, 새로운) 약물 또는 약물 후보를 투여하기 위해 찾고 있는 제약 회사에게 실시간으로 경고를 제공할 수 있다. 경고는 특정 약물에 대한 우수한 후보인 특정 환자를 식별할 수 있다.
[0077] 도 4a는 일 실시예에 따른 대장암 환자들과 연관된 데이터를 분류하는 것을 예시하는 블록 다이어그램이다. 비록 암, 예컨대 대장암에 대해 설명되지만, 설명 및 도면은 임의의 타입의 암 또는 다른 실시예에서 환자들과 연관된 데이터가 있는 임의의 타입의 질병에 적용할 수 있다.
[0078] 데이터(410)는 모든 암들(또는, 다른 실시예에서, 1 개 초과의 타입의 암, 또는 다른 실시예들에서 모든 심혈관계 질환들, 폐 질환들, 위장 질환들, 신경 질환들 등)에 대해 수집되고, 그리고 이 데이터(410)는 예컨대 대장암에 관련된 서브세트(420)로 좁혀진다. 이어서, 일 실시예에서, 대장암에 관련된 데이터의 서브세트(420)는 분류된 대장암 데이터 세트(430)를 생성하기 위해 COTA 모듈(220)에 의해 분석 및 분류된다. 분류된 대장암 데이터 세트(430)는 하나 이상의 그룹들을 포함할 수 있고, 각각의 그룹은 동일한 타입의 특정 대장암을 가진 환자들과 연관된 데이터를 포함한다. 따라서, COTA 모듈(220)은 가장 높은 레벨의 충실도로 암들의 분류를 가능하게 한다.
[0079] 통상적으로, 환자 정보는 EMR(electronic medical record)들에 저장된다. 그러나, EMR들은 종종 너무 많은 정보를 포함하고, 그러므로 의료 전문가가 EMR들에 저장된 많은 양의 정보로부터 관심있는 특정 정보를 찾는 것이 어렵다. 게다가, EMR들의 대부분의 정보는, 의료 전문가가 검색하고 있는 정보에 관련되지 않는다. 의사의 사무실로 오는 환자 및 의사의 사무실을 떠나는 환자와 연관된 모든 또는 대부분의 데이터를 캡처하는 것이 목표인 EMR들과 달리, COTA 모듈(220)은 사용자가 특정 환자들과 연관된 특정 데이터를 찾을 수 있게 하기 때문에 COTA 모듈(220)이 타겟화된다. 따라서, COTA 모듈(220)은 특정의 특수화된 정보를 찾기 위해 데이터를 분류할 수 있다. COTA 모듈(220)이 수신하는 데이터는 통상적으로 웹 페이지를 통해서이고, 이산적(예컨대, 통상적으로 드롭 다운 메뉴에서 하나 이상의 선정들을 선택하는 사용자에 의해 또는 하나 이상의 체크 박스들을 통해 제공됨)이다.
[0080] COTA 모듈은 이들 변수들에 기반하여 환자들의 타입들의 그룹을 구분, 분류 및 가능하게 하고, 이는 이들 구분 변수들을 구현하는 고유 COTA 노달 어드레스(CNA)의 지정을 초래한다. 일 실시예에서, 데이터는 인간 사용자 또는 기술적인 프로세스, 예컨대 API를 통해 시스템에 입수되고, 애플리케이션에서 계층(특정 기능을 수행하는 애플리케이션의 일부를 의미함)은 정보, 예컨대 정보가 올바른지 여부, 정보가 변질되었는지 여부, 어떤 정보가 거기에 있는지, 어떤 정보가 정보에서 누락/공백인지, 어떻게 포맷화되었는지, 스펠링 등을 찾고 평가하며, 현재까지 발견된 정보의 임의의 문제들을 수정하고, 그리고 CNA를 그 정보의 세트에 할당한다. 일 실시예에서, CNA는 유사한 데이터를 구분하기 위한 어드레스이다. 일 실시예에서, COTA 모듈은 그룹에서 상이한 특징들 사이의 관계를 식별하고, 이는 COTA가 그룹의 임의의 환자에 대한 정보를 구분하게 한다. 일 실시예에서, 데이터베이스에 있는 정보의 세트는 CNA에 사전할당된다. 일 실시예에서, COTA 모듈은 많은 상이한 속성들을 포함하는 많은 양의 정보를 취하고, 사용자가 소정의 속성들을 특징들의 세트로서 식별하게 하고, 그리고 속성(들)을 정보에 부가하여 정보가 데이터베이스의 정보의 다른 피스들과 유사하다고 말하고, 즉 이 정보는 다른 정보와 동일한 종류/값이다. 따라서, 노달 어드레스는 사용자가 유사한 환자들을 유사한 환자들과 구체적으로 비교하게 할 수 있는 번호이다. 이런 특이성은 결과의 생물학적 가변성을 최소화하고 결과로서 결과에 대한 테라피제들의 효과에 관한 더 큰 정확성을 제공하게 한다.
[0081] 일 실시예에서, 사용자는 환자로부터 PHI(personal health information)를 검증하고, 모든 방식에서 올바른지를 확인하고, 이어서 적합한 CNA를 할당하기를 원한다. 본원에 사용된 바와 같이, PHI(personal health information)는 개인 환자를 식별하는 데 사용될 수 있고 건강 케어 서비스, 이를테면 진단 또는 치료를 제공하는 중에 생성, 사용 또는 개시된 의료 기록 또는 지정된 기록 세트의 임의의 정보를 지칭한다. PHI에서 개인 식별자들의 예들은 제한 없이, 이름, 거리 어드레스, 도시, 군, 구역, 우편 번호를 포함하는 주보다 더 작은 모든 지리적 하위구획들; 생년월일, 입국일, 퇴원일, 사망 날짜 및 89세 초과의 모든 나이들을 포함하여 개인에 직접 관련된 날짜들에 대한 모든 날짜들의 엘리먼트들(연도 제외) 및 그런 나이를 표시하는 날짜(연도 포함)의 모든 엘리먼트들; 전화 번호들; 팩스 번호들; 전자 메일 어드레스들; 사회 보장 번호들, 의료 기록 번호들; 건강 보험 수혜 번호들; 계좌 번호들; 인증서/면허 번호들; 면허판 번호들을 포함하는 차량 번호들 및 일련 번호들; 디바이스 식별자들 및 일련 번호들; 웹 URL(Universal Resource Locator)들; IP(Internet Protocol) 어드레스 번호들; 손가락 및 음성 지문들을 포함하는 생체 인식 식별자들; 전체 얼굴 사진 이미지들 및 임의의 비교가능한 이미지들; 및 임의의 다른 고유 식별 번호, 특징, 또는 코드(그러나 데이터를 코드화하기 위해 연구자가 할당된 고유 코드가 아님)를 포함한다. 이런 PHI는 환자(A)를 위해 브라우저에 입력된다. PHI는 구분 층으로 전송되고 CNA가 할당되고, CNA는 환자(A)의 기록의 속성들을 정의한다. 이어서 데이터베이스에, 즉 이런 타입의 CNA에 속하는 환자 속성들의 세트가 CNA에 결합된다. 일단 이것이 완료되면, 다음에 사용자가 애플리케이션 로그하고 데이터베이스 액세스할 때, 데이터베이스는 환자(A)의 모든 정보 및 할당된 CNA를 리턴할 것이다. 따라서, 사용자는, 이 환자의 증상/속성들이 어떻게 핸들링되어야 하는지를 즉각 이해하고, 즉 사용자는, 환자의 타입이 정보가 데이터베이스에 있는 다른 환자들과 어떻게 관련되는지의 스냅샷을 얻는다.
[0082] 도 4b는 일 실시예에 따른 특정 노드 생성을 통한 위에서 설명된 바와 같은 COTA 구분 및 분류의 흐름도이다. 도 4b에 도시된 바와 같이, 전문가는 변수들 성별 또는 성(440)(변수 A), 인종(445)(변수 B), ..., 및 KRAS(450)(변수 G)를 선택한다. K-Ras는 인체에서 KRAS 유전자에 의해 인코딩되는 단백질이다. 정상적인 KRAS 유전자의 단백질 생성물은 정상 조직 시그널링에서 필수 기능을 수행하고, KRAS 유전의 변이는 많은 암들의 발병 단계에서 중요한 단계이다.
[0083] COTA 모듈(220)은 고유 COTA 노드(455)를 생성하기 위해 이들 변수들(예컨대, 변수들(440, 445, 450))에 대해 구분 및 분류된 데이터(430)를 분석한다. COTA 모듈(220)은 더 많은 임상적으로 관련된 결과들을 제공하기 위해 구분 및 분류된 데이터에 대해 이들 노드들을 적용할 수 있다. 노드들은 구분 및 분류된 데이터를 추가로 필터링하기 위해 적용된 미리선택된 변수들의 세트로서 생성된다. 노드들은 미리선택된 변수들을 표시하는 노달 어드레스들로서 표현된다. 변수들은 예컨대 진단, 인구학, 결과들, 표현형 등을 포함할 수 있다. 표현형은 사람의 관찰가능한 특징 또는 특성들, 이를테면 이의 형태학, 발달, 생화학적 또는 생리학적 특성들, 생물 계절학, 행동, 및 행동 산물들의 복합체이다. 표현형들은 사람의 유전자의 발현뿐 아니라 환경 요소들의 영향 및 이 둘 사이의 상호작용들로부터 발생한다. 일 실시예에서, 노드의 변수들은 데이터를 임상적으로 관련 결과들로 분할하기 위해 적절한 필드의 전문가들에 의해 선택된다.
[0084] COTA 노드(455)는 COTA 모듈(220) 내의 노달 어드레스로 표현된다. 일 실시예에서,노달 어드레스는 (변수를 표현하는 문자 및 변수 내에서 선택을 표현하는 숫자의 함수로서) 선택된 변수들의 리스트로 표현된다. 예컨대, 도 4b에 도시된 바와 같이, 노드(455)는 성별 변수(A)의 여성 및 남성 변수들 둘 모두의 둘레에 블록으로 도시된 A1-2(A는 성별 또는 성 변수를 표현하고 1-2는 여성 및 남성 환자들을 표현함)를 포함한다. 노드(455)는 하위-변수들 모두가 선택된 인종 변수(모든 인종 변수들 둘레에 박스로 도시됨)를 포함하기 때문에, 노드(455)는 또한 B1-4를 포함한다. 노드(455)는 또한, KRAS 변수에 관하여 G1을 포함하며, 오직 Mut+만이 선택된다(박스화됨). 따라서, 노드(455)는 A1-2, B1-4,...,G1의 노드 어드레스를 가진다.
[0085] 다른 실시예에서, 노드 어드레스는 기간들에 의해 분리된 복수의 자릿수 열들로 표현되고, 각각의 자릿수 열은 하나 이상의 변수들(예컨대, 질병, 표현형, 테라피 타입, 진행/추적, 성, 등)을 표시한다. 예컨대, 제1 자릿수 열은 특정 질병을 표현할 수 있고, 제2 자릿수 열은 질병의 타입을 표현할 수 있고, 제3 자릿수 열은 질병의 서브타입을 표시할 수 있고, 제4 자릿수 열은 표현형을 표시할 수 있다. 따라서, 이 예에서, 제1 자릿수의 열은 암을 표시하는 01일 수 있고, 제2 자리숫 열은 유방 종양학을 표시하는 02일 수 있고, 제3 자리숫 열은 유방 암을 표시하는 01일 수 있고, 제4 자리숫 열은 표현형의 특정 특징을 표현하는 1201일 수 있어서, 노달 어드레스는 01.02.01.1201이다. 노달 어드레스가 임의의 수의 자릿수 열을 포함할 수 있고 4 개의 열들로 제한되지 않는 것이 이해되어야 한다.
[0086] 일 실시예에서, 표현형을 표현하는 자릿수 열은 표현형의 특징을 방향 그래프로서 표현함으로써 제공될 수 있다. 도 4c는 일 실시예에 따라 표현형을 표시하는 자릿수 열을 제공하기 위해 표현형의 특징을 도시하는 방향 그래프(460)를 예시적으로 묘사한다. 방향 그래프(460)는 표현형들을 표현하는 노드들 및 노드들 사이의 관계를 표현하는 에지들을 포함한다. 그래프는 루트 "시작" 노드로부터 시작하여 선택된 표현형에 대한 노드들까지 추적된다. 각각의 에지는 하나의 번호와 연관된다. 노드 어드레스에 대한 표현형을 표현하는 자릿수 열은 번호들의 조합으로 제공된다. 예컨대, 남성 및 백인의 선택된 표현형 특징에 대한 자릿수 열은 11로 표현될 것이다. 다른 타입들의 조합들은 또한 이용될 수 있다. 유리하게, 표현형의 특징을 방향 그래프로 표현하는 것은 전체 구조를 변화시키지 않고 다른 노드들의 부가를 허용한다. 스크린의 모양은 CNA의 결과이고, 이 모양은 변화될 수 있지만, 정보를 제시하는 것이 원해진다.
[0087] 노드(455)는 관련된 경우 각각의 표현형에 특정한 리소스들 및 경고들을 매칭시키기 위한 능력을 COTA 모듈(220)에게 제공한다. 리소스들은 정보, 콘텐츠, 생존 지원 링크 등일 수 있다. 각각의 환자는 하나 이상의 노달 어드레스들로 구분된다. 하나 이상의 노드들은 또한 각각의 질병과 연관될 수 있다. 일 실시예에서, 리소스는 적합한 관련 노드들이 "태그"된다. 일 실시예에서, 노드들은 과학/의학 진보들과 함께 현재 상태를 유지하기 위해 시간에 따라 대체가능하다.
[0088] 각각의 노달 어드레스는 미리결정된 환자 케어 서비스들(예컨대, 치료 계획들)의 하나 이상의 번들들과 연관될 수 있다. 각각의 번들은 또한 하나 이상의 노드들과 연관될 수 있다. 각각의 번들에 포함된 서비스들은 환자 케어 및/또는 비용을 최적화하기 위해 하나 이상의 의료 전문가들, 병원, 그룹, 보험 회사 등에 의해 결정될 수 있다. 일 예에서, 번들은 다수의 이미징 스캔들, 약물 또는 약물들의 선정, 약물들을 투여할 시기의 스케줄, 수술 또는 절차, 다음 방문들의 수 및 빈도 등을 표시할 수 있다. 환자 케어 서비스들의 번들링은 특히 위험 계약에 유용할 수 있다. 예컨대, 노달 어드레스(특정 질병과 연관됨)에 대응하는 각각의 번들은 사용자(예컨대, 의사, 환자 등)가 적합한 번들을 선정하게 하는 미리결정된 비용을 가질 수 있다. 비용은 그 특정 질병 또는 노달 어드레스와 연관된 이력 데이터에 기반하여 결정 또는 협상될 수 있다. 유리하게, 서비스들의 번들링은 특정 질병에 대해 비용 확실성을 보험 회사 및/또는 병원에 제공한다. 이것은 또한 기록들을 프로세싱 및 유지시키는 비용을 감소시킨다. 부가적으로, 의료 전문가들은 최저 비용들로 더 나은 결과들을 획득하기 위해 의사들에게 인센티브들을 제공하는 미리결정된 치료 과정을 미리 알 것이다.
[0089] ICD-10(International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems 10th Revision)은 WHO(World Health Organization)에 의해 구분된 질병들, 징후들 및 증상들, 이상 소견들, 불만 사항들, 사회적 환경들 및 부상 또는 질병들의 외부 요인들의 코딩이다. 고려된 구분 코드 세트들인 이들 코드 세트들은 임상 건강 정보의 전자 교환을 위해 연방 정부 시스템들에 의해 사용된 SNOMED(Systematized Nomenclature of Medicine) 같은 일부 다른 의료 코드 세트들보다 더 높은 레벨의 정보이다. 하나의 유리한 실시예에서, 노달 어드레스들은 질병들을 식별 및 치료하기 위해 ICD-10(International Classification of Diseases, 10th Revision) 코드들을 사용하는 대신 치료 과정을 식별하는 데 사용된다. 예컨대, 이것은, 특히 예컨대 환자가 오진단되는 경우 치료를 계획하기 위해 종래의 ICD-10 코드들보다 더 효율적인 치료 과정을 허용한다.
[0090] 도 5a는 일 실시예에 따른 COTA 모듈(220)에 의해 수행된 단계들을 예시하는 흐름도이다. 단계(505)에서, COTA 모듈(220)은 데이터 기록들을 수집한다. 데이터 기록들 각각은 질병(예컨대, 암)과 연관된 데이터를 포함한다. 데이터 기록들은 질병이 있거나 이전에 질병이 있었던 환자들에 대한 환자 데이터를 포함할 수 있다. 예컨대, 데이터 기록들은 진단, 인구학, 결과들, 비용들 또는 다른 적합한 정보를 포함할 수 있다. 데이터 기록들은 사용자(예컨대, 의료 전문가, 전문가, 스페셜리스트 등)에 의해 제공된 전자 데이터베이스(예컨대, 전자 의료 기록), 또는 임의의 다른 소스로부터 수집될 수 있다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 데이터베이스(240)에 데이터 기록들을 저장한다.
[0091] 단계(510)에서, COTA 모듈(220)은 데이터 기록들을 분류하기 위해 하나 이상의 파라미터들을 수신한다. 하나 이상의 파라미터들은 사용자 컴퓨터(210)로부터 사용자 선택 입력으로 수신될 수 있다. 하나 이상의 파라미터들은 예컨대 진단들, 인구학들, 결과들, 비용들 또는 임의의 다른 파라미터를 포함할 수 있다.
[0092] 단계(515)에서, COTA 모듈(220)은 하나 이상의 파라미터들에 기반하여 데이터 기록들을 분류한다. 분류는 하나 이상의 파라미터들을 만족시키는 환자들을 식별한다. 환자들은 적절한 필드에서 수용되는 최신 과학 및/또는 의료 지침들에 기반하여 가장 높은 레벨의 임상 및/또는 분자 충실도로 분류된다. 일 실시예에서, 분류는 실시간으로 수행된다.
[0093] 단계(520)에서, 구분 및 분류된 데이터는 노달 어드레스에 따라 필터링된다. 노달 어드레스는 임상적으로 관련된 환자들의 세트를 제공하기 위해 사용자들에 의해 미리선택된 변수들을 표현한다. 일 실시예에서, 노달 어드레스의 변수들은 필드의 전문가들에 의해 선택된다. 노달 어드레스는 각각 기간에 의해 분리되는 복수의 자릿수 열들로 표현될 수 있다. 각각의 자릿수 열은 하나 이상의 변수들(예컨대, 질병, 질병 타입, 질병의 서브타입, 표현형들, 또는 임의의 다른 관련 변수)을 표현할 수 있다. 노달 어드레스의 다른 표현들은 또한 고려된다.
[0094] 단계(525)에서, 임상적으로 관련된 환자들에 대한 데이터 기록들이 분석된다. 데이터 기록들을 분석하는 것은 질병과 연관된 환자들의 임상 결과들을 (예컨대, 실시간으로) 추적하는 것을 포함할 수 있다. 결과들은 예컨대, 전달된 투여량 강도, 수신된 테라피제들, 투여량, 투여량 간격 및 투여량 지속기간, 독성의 발생률 및 심각성, 비용, PFS(progression free survival), OS(overall survival), 응답 속도들 등을 포함할 수 있다. COTA 모듈(220)은 환자들 사이의 추적된 결과들을 비교할 수 있다. COTA 모듈(220)은 또한 추적에 기반하여, 추적된 환자와 연관된 특정 의사가 다른 (유사한) 환자들을 치료한 다른 의사들의 치료 기법들에 따라 환자를 치료하는지를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 많은 환자들의 결과들에 기반하여 이를 결정한다.
[0095] 다른 실시예에서, 데이터 기록들을 분석하는 것은 추적된 결과들에 기반하여 데이터 기록들 중 적어도 일부를 (예컨대, 실시간으로) 업데이트하는 것을 포함할 수 있다. 예컨대, COTA 모듈(220)은, 환자 ABC가 대장암이고, 처방되었고 2 년 동안 약물 XYZ를 취했고, 그리고 이제 과거 3 년 동안 완화되고 있는지를 결정할 수 있다. COTA 모듈(220)이 환자 ABC의 추적으로부터 이 정보를 결정하면, 모듈(220)은 환자 ABC와 연관된 데이터 기록을 이 정보로 업데이트할 수 있다.
[0096] 다른 실시예들에서, 데이터 기록들을 분석하는 것은 이를테면 예컨대 카플란 마이어 곡선을 생성함으로써 환자 생존율을 결정하기 위해 분석을 수행하는 것을 포함한다. 카플란 마이어 곡선은 예컨대 단일 의사(또는 의료 전문가) 또는 의사들의 그룹(또는 의료 전문가들)을 위해 개발될 수 있는 5 년 생존율을 도시하는 곡선이다. 카플란 마이어 곡선은 전체 생존율 및/또는 무진행 생존율에 대해 생성될 수 있다. 다른 타입들의 분석들은 또한 고려된다.
[0097] 분석을 가능하게 하기 위해, COTA 모듈(220)은 또한 사용자 컴퓨터(210) 및/또는 사용자 컴퓨터(230)에 대한 분석 툴을 포함할 수 있다. 이런 분석 툴은 웹 페이지, 기존 웹 페이지 상의 탭, 소프트웨어 애플리케이션, 앱 등을 통해 액세스가능한 사용자 인터페이스일 수 있다. 본원의 도면들에 묘사된 사용자 인터페이스들은 예시이다. 이 분석 툴은 사용자가 데이터 기록들을 비교, 분석, 또는 추가 분류하게 할 수 있다.
[0098] 단계(530)에서, COTA 모듈(220)은 분석에 기반하여 통신을 제공한다. 통신은 사용자에 대한 경고의 형태일 수 있다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 구분 및 분류된 데이터 기록들 및/또는 업데이트된 데이터 기록들을 사용자 컴퓨터(210) 및/또는 사용자 컴퓨터(230)에게 통신할 수 있다. 예컨대, COTA 모듈(220)은 사용자가 분류 또는 업데이트된 데이터 기록들에 액세스하게 할 수 있는 테이블, 차트, 리스트, 링크 등을 통신한다. 다른 실시예에서, COTA 모듈(220)은 데이터 기록들과 함께(예컨대, 이에 관련된) 광고들을 사용자 컴퓨터(210) 및/또는 사용자 컴퓨터(230)에게 송신할 수 있다. 다른 실시예들에서, COTA 모듈(220)은 특정 환자를 특정 치료 도는 약물에 대한 후보로서 식별할 수 있다. 이 정보는 예컨대 제약 회사, 건강 보험, 관리된 케어 컨소시엄, 보험업자 등에게 가치있을 수 있다. COTA 모듈(220)은 통신을 사용자 컴퓨터(210), 사용자 컴퓨터(230) 또는 임의의 다른 엔티티에 (예컨대, 네트워크(215)를 통해) 송신할 수 있다.
[0099] COTA 모듈(220)은 많은 사람들, 전문가들 및/또는 회사들에 의해 사용될 수 있고 이점이 있을 수 있다. 예컨대 그리고 위에서 설명된 바와 같이, 제약 회사들의 고도로 전문화된 파이프라인은 많은 양상들(예컨대, 4 단계 시험들/시판 후 감시, 마케팅, 판매들, 가격결정 및 계약을 포함하는 개발)에 대해 새로운 비지니스 모델을 요구할 것이다. 일 실시예에서, 제약 회사들의 전문가들은 이런 새로운 비지니스 모델을 가능하게 하기 위해 COTA 모듈(220)을 사용할 수 있다. 예컨대, COTA 모듈(220)은 올바른 환자를 올바른 약물에 매칭시킬 수 있다. COTA 모듈(220)은 자신의 분류 및 노달 어드레싱 능력들을 통해 정확한 환자 식별을 가능하게 할 수 있다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은, 제약 회사가 발표했거나 개발 중인 특정 약물에 대한 우수한 후보이거나 후보일 하나 이상의 환자들을 사용자(예컨대, 제약 회사)가 (예컨대, 실시간으로) 찾을 수 있게 하는 매칭 기능을 제공한다.
[00100] 게다가, COTA 모듈(220)은 건강 계획들에 유용할 수 있다. 위에서 표시된 바와 같이, 암 케어는 더 복잡하게 될 가능성이 있을 것이고, 이는 건강 계획들이 직접 관리를 계속하기에 효율적이지 않을 가능성이 있을 것이다. 일 실시예에서, 건강 보험들은 암 케어를 COTA 모듈(220)에 아웃소싱한다(이전에 약국 혜택들로 행한 건강 계획들과 유사함). 이것은 이를테면 총 케어 비용을 감소시키고 이들에 대해 비용 상쇄들을 제공함으로써, 이를테면 경로들을 대체하고, 비싼 이전 인증 인프라구조를 감소시키고, "암을 관리하는" 다른 인원을 감소시킴으로써 그들의 비용들을 감소시킬 수 있다. 부가적으로, 미국 건강보험개혁법의 조항들은, 보험료의 85%가 관리 비용들 대비 임상 케어 관련 활동들에 적용되어야 하는 것을 언급한다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 그의 종양 전문의들을 관리하는 건강 계획들을 지원하기 위해 청구 데이터에 관련되어 분석 인터페이스를 제공한다.
[00101] 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 진단 방법들 또는 툴들에 관여된 조직들에 이익을 줄 수 있다. 진단 방법들 또는 툴들, 이를테면 차세대 유전자 시퀀싱에 관련된 것들에 관여된 조직들은 효율적인 교육, 마케팅 및 판매들/유동 채널을 필요로 할 것이다. COTA 모듈(220)이 환자들을 정확히 분류 및 식별할 수 있고 의사들(또는 다른 의료 전문가들)에게 시간 기반 경고들을 전송할 수 있기 때문에, 이의 용도는 그런 조직들에 유용할 수 있다.
[00102] 도 5b는 실시예에 따라, 환자가 환자의 치료 옵션들을 최적화하기 위한 조건으로 진단될 수 있게 하는 단계들을 예시하는 흐름도이다. 도 5b의 단계들은 서버 컴퓨터(205) 상에서 실행되는 COTA 모듈(220)에 의해 수행될 수 있다. 서버 컴퓨터(205) 상에서 실행되는 COTA 모듈(220)은 사용자 컴퓨터(210) 상에서 실행되는 COTA 모듈(220)을 통해 사용자(예컨대, 환자)와 상호작용할 수 있고 그리고/또는 네트워크(215)를 통해 사용자 컴퓨터(230) 상에서 실행되는 COTA 모듈(220)을 통해 사용자(예컨대, 의료 전문가)와 상호작용할 수 있다. COTA 모듈(220)은 서버 컴퓨터(205), 사용자 컴퓨터(210) 및 사용자 컴퓨터(230) 상에서 실행하기 위한 COTA 모듈(220)의 다수의 예들을 포함할 수 있다.
[00103] 단계(550)에서, 서버 컴퓨터(205)에서 실행중인 COTA 모듈(220)은 환자의 사용자 컴퓨터(210)로부터 통신을 수신한다. 예컨대, 통신은 환자가 치료 옵션들, 의료 전문가를 구하고 있다는 표시, 또는 임의의 기타 표시를 포함할 수 있다. 서버 컴퓨터(205)에서 실행중인 COTA 모듈(220)은 환자들의 인구에 대한 개인 건강 정보를 포함하는 데이터베이스(240)에 통신가능하게 연결되며, 데이터베이스(240)는 환자의 건강 정보를 포함하거나 또는 포함하지 않을 수 있다. 서버 컴퓨터(205)에서 실행중인 COTA 모듈(220)은 데이터베이스(240)에 저장된 개인 건강 정보를 분석하도록 구성된다. 이러한 분석은 환자로부터 통신을 수신하기에 앞서, 사전-프로세싱 단계로서 수행될 수 있다. 예컨대, 서버 컴퓨터(205)에서 실행중인 COTA 모듈(220)은 개인 건강 정보를 정렬 및 구분하고 환자들의 인구내 각각의 환자에 다수의 노달 어드레스들을 할당하며, 각각의 노달 어드레스에 대한 임상 결과들을 측정하고, 각각의 노달 어드레스에 할당된 각각의 의료 케어 제공자에 대한 행동 변동을 측정함으로써 본 명세서에 설명된 바와 같이 개인 건강 정보를 분석할 수 있다.
[00104] 단계(555)에서, 환자의 건강 정보가 수신된다. 건강 정보는 사용자 컴퓨터(210)에서 실행중인 COTA 모듈(220)로부터 수신될 수 있다. 환자의 건강정보는 환자가 진단되는 조건을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 조건은 컴퓨터 서버(205)의 데이터베이스(240)내 이용가능한 조건들의 리스트들과 서브리스트들로부터 사용자 컴퓨터(210)에서 실행중인 COTA 모듈(220)을 통해 환자별 특이성에 의해 선택된다. 서버 컴퓨터(205)에서 실행중인 COTA 모듈(220)은 환자의 수신된 건강 정보에 기초하여 조건을 추가로 구분하기 위해 테스트들의 리스트를 결정한다.
[00105] 단계(560)에서, 조건을 추가로 구분하기 위해 서버 컴퓨터(205)에서 실행중인 COTA 모듈(220)에 의해 필요로 되는 테스트들의 리스트는 사용자 컴퓨터(210)에서 실행중인 COTA 모듈(220)로 보내진다.
[00106] 단계(565)에서, 테스트들의 결과들은 사용자 컴퓨터(210)에서 실행중인 COTA 모듈(220)로부터 수신된다. 테스트들의 결과들은 초기 치료를 완료한 후 환자의 허가하에 환자로부터 의료 전문가에게 전송되어 서버 컴퓨터(205)에서 실행중인 COTA 모듈(220)로 테스트들의 결과들을 제공할 수 있다.
[00107] 단계(570)에서, 노달 어드레스가 테스트들의 결과들에 기초하여 환자에게 할당된다. 할당된 노달 어드레스는 환자들의 인구에 대해 서버 컴퓨터(205)에서 실행중인 COTA 모듈(220)에 의한 사전-프로세싱 단계 동안 생성되는 복수의 노달 어드레스들로부터 할당될 수 있다. 할당된 노달 어드레스는 분류 및 구분된 개인 건강 정보를 임상적으로 관련있는 건강 정보의 세트로 분할하는데 효과적인 사전선택된 변수들의 세트를 포함한다. 일 실시예에서, 할당된 노달 어드레스는 조건의 치료를 위한 사전 결정된 환자 케어 서비스들(예컨대, 치료 계획들)의 하나 이상의 번들들과 연관된다. 사전결정된 환자 케어 서비스들은 의료 전문가, 병원, 의료 그룹, 또는 보험 회사 중 하나 이상에 의해 결정될 수 있다. 사전결정된 환자 케어 서비스들의 번들들은 사전결정된 코스의 치료를 제공할 수 있다. 사전결정된 환자 케어 서비스들의 번들들은 조건을 위해 비용 확실성을 제공할 수 있다.
[00108] 단계(575)에서, 서버 컴퓨터(205)에서 실행중인 COTA 모듈(220)은 할당된 노달 어드레스와 할당된 노달 어드레스내의 환자들을 치료하는 의료 전문가들의 지리적으로 조직화된 리스트를 사용자 컴퓨터(210에서 실행중인 COTA 모듈(220)로 전송한다. 의료 전문가들의 지리적으로 조직화된 리스트는 임상 결과에 의해 시각적으로 구분될 수 있다. 일 실시예에서, 의료 전문가들의 지리적으로 조직화된 리스트는 색깔에 따른 임상 결과로 시각적으로 구분될 수 있다. 예컨대, 의료 전문가들의 지리적으로 조직화된 리스트는 녹색은 평균보다 나은 임상 결과, 황색은 평균 임상 결과, 그리고 적색은 평균보다 빈약한 임상 결과를 의미하는 것과 같이 시각적으로 구분될 수 있다.
[00109] 단계(580)에서, 후보 의료 전문가의 선택이 수신된다. 선택된 후보 의료 전문가는 지리적 제한들, 임상 결과 기준, 그리고 환자별 비용 기준 세트 중 하나 이상을 충족시키기 위해 환자에 의해 선택될 수 있다. 일 실시예에서, 환자의 옵션에서, 후보 의료 전문가의 선택을 수신한 후, 각각의 의료 전문가는 케어의 비용에 기초하여 후보 의료 전문가들의 그룹내에 더 구분된다. 예컨대, 각각의 의료 전문가는 선택된 후보 의료 전문가보다 더 많거나, 적거나, 또는 실질적으로 동일한 것으로 더 구분될 수 있다.
[00110] 일 실시예에서, 환자의 사용자 컴퓨터(210)는 선택된 후보 의료 전문가와 약속의 스케줄링을 용이하게 하기 위해 (예컨대, 선택된 후보 의료 전문가의 사무실에서) 의료 전문가의 사용자 컴퓨터(230)에 통신가능하게 링크된다. 다른 실시예에서, 서버 컴퓨터(205)에서 실행중인 COTA 모듈(220)은 환자의 개인 건강 정보를 의료 전문가의 사용자 컴퓨터(230)에서 실행중인 COTA 모듈(220)로 전송한다.
[00111] 바람직하게는, 도 5b의 단계들은 조건에 의해 진단된 환자들이 지리적 제한들, 임상 결과, 그리고 환자의 비용 기준에 기초하여 치료 옵션들을 최적화할 수 있게 한다.
[00112] 도 6은 실시예에 따라서 COTA 모듈(220)에 의해 제공된 경고들의 흐름도(600)를 예시한다. 일 실시예에서, 의사들 또는 기타 의료 전문가들은 그들의 선호들에 기초하여 경고를 수신할 수 있다. 이들 선호들은 의료 전문가/의사에 의해 설정될 수 있으며, 예컨대, 경고들을 위한 트리거들(610) 및/또는 경고를 제공하기 위해 사용된 기법을 포함할 수 있다. 경고를 위한 트리거는, 예컨대, 새로운 환자 진단(615)시, 진단에 대한 업데이트, 실시간 스케줄된 이벤트, 그룹 멤버십에 대한 변화들(예컨대, 그룹핑을 변화시킬 수 있고/있거나 그룹을 떠나는 누군가를 식별하는 새로운 유전자), 독성 및/또는 선량 강도 변화(620)를 포함하고, 질병 진행시(625), 특별한 약물의 관리, 원하는 결과로부터 변동에 대한 추세(630), 및/또는 예상 시간 또는 사이클 종속 경고들(635)(예컨대, 부작용 경고들 및/또는 진단 테스트 리마인더들)을 포함할 수 있다. 경고는 사용자 컴퓨터(210)로 보내진 문자 메시지(640) 또는 이메일(645)을 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자 컴퓨터(210)로의 전화 통화, 웹페이지 업데이트, 소셜미디어 업데이트, 예컨대, 트위터
, 페이스북, 또는 기타 소셜 미디어 사이트를 이용하고, 소프트웨어 라이브러리 또는 웹 페이지에 콘텐츠를 추가하여 전송된 메시지, 및/또는 사용자 컴퓨터(210)로 보내지거나 사용자 컴퓨터(210)에 의해 액세스된 임의의 기타 메시지 또는 통신과 같은 다른 타입들의 경고들이 또한 고려된다. 비록 경고들을 제공하는 것으로서 상기 설명되었지만, 트리거는 COTA 모듈(220)이 임의의 다른 동작을 수행하는 것을 초래하는 임의의 동작일 수 있다.
[00113] 도 7은 일 실시예에 따라서 디바이스(705)에 의해 수신된 경고들을 조직화하는 모바일 디바이스(705)(예컨대, 사용자 컴퓨터(210))를 예시하는 그래픽 표현이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 수신된 COTA 경고들은, New Colon CA 710, New Renal Cell CA 715, Dose Adjustment 720, Drug Discontinuation 725, New Progression 730, New Breast CA 735, CHOP 3rd cycle alert 740, Neutropenia risk alert 745, 그리고 Clinical trial available 750과 같은 제목 또는 주제로 리스트된다. CHOP는 화학요법에서 사용된 약물들의 조합의 약어이며, 사이클로포스포마이드(Cytoxan/Neosar), 독소루비신(또는 아드리아마이신), 빈크리스틴(온코빈), 그리고 프레드니솔론을 포함하며, 그리고, 예컨대, 비호지킨림프종을 치료하기 위해 사용된다.
[00114] COTA 모듈(220)은, 예컨대, 질병의 발생(예컨대, COTA 분류), 진행 상태별 무진행 생존, 및/또는 종합적인 생존을 포함하는 (예컨대, 주문시 실시간으로)특정 질병 데이터 세트를 제공할 수 있다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은, 전체 또는 부분 테라피, 독성, 및/또는 테라피내 변화와 관계된 데이터와 같은, 약물 사용 데이터 세트를 제공할 수 있다.
[00115] 도 8은 일 실시예에 따라서 COTA 모듈(220)에 의해 제공될 수 있는 암 서브타입에 의한 질병의 발생의 그래픽 표현(800)을 도시한다. 여기서, COTA 그래프(800)는 2010년에서 2013년까지 림프종에 대한 것이다. 사용자는 그래프화된 정보를 줄이기 위해 그래프 검색 입력부(810)를 활용할 수 있다. 예컨대, 그래프 검색 입력부(810)는 (예컨대, 최소 진단, 완전한 진단, 및/또는 감사대상 환자, 진단 타입, 암 사이트/서브타입, ICD9(International Classification of Diseases, Ninth Revision) 코드, 동방질병, 질병 진행, 성별, 나이, 날짜 범위, 인종, 당뇨병, 흡연 이력, 이전의 화학요법 또는 방사선 이력, 등에 대해 무엇을 리포트할 것인지의 선택을 포함할 수 있다.
[00116] 도 9는 일 실시예에 따라서 COTA 모듈(220)에 의해 제공될 수 있는 COTA 모듈(220)에 입력된 변수들에 기초한 분류의 그래픽 표현(900)을 도시한다. 그래픽 표현(900)은 남성 대 여성으로 구분된 2010년에서 2013년까지의 호지킨 림프종에 대한 COTA 그래프를 도시한다. 그래픽 표현(900)은 표현(900)에서 그래프되었던 이러한 질병을 가졌던 상이한 환자들의 통계자료들(910)을 도시한다. 도 10은 일 실시예에 따라서 특별한 질병에 관련있는 복수의 변수들(1005)(여기서, 도시된 변수들은 림프종에 대한 것이다)의 예시적인 리스트를 도시한다.
[00117] 도 11은 일 실시예에 따라서 COTA 모듈(220)에 의해 제공될 수 있는 췌장암들에 대해 신뢰 구간을 갖는 실시간 카플란 마이어 곡선들을 포함하는 그래픽 표현(1100)을 도시한다. 전술한 바와 같이, 카플란 마이어 곡선은, 예컨대, 단일 의사(또는 의료 전문가) 또는 의사 그룹(또는 의료 전문가들)을 위해 향상될 수 있는 5년 생존율을 도시하는 곡선이다. 카플란 마이어 곡선은 종합적인 생존 및/또는 무진행 생존에 대해 생성될 수 있다. 사용자는 그래프 검색 입력부(1110)내에 자신의 그래프 검색을 위한 변수들을 표시한다.
[00118] 도 12는 일 실시예에 따라서 COTA 모듈(220)에 의해 제공될 수 있는 질병 진행에 대한 카플란 마이어 곡선들을 도시하는 그래픽 표현(1200)이다. 선(1205)은 모든 췌장암에 대한 것이고, 굵은선(1210)은 첫번째 진행을 갖는 췌장암들에 대한 것이다.
[00119] 도 13은 일 실시예에 따라서 COTA 모듈(220)에 의해 제공될 수 있는 두 당사자들간 결과들의 실시간 벤치마킹의 그래픽 표현(1300)이다. 그래프(1300)는 췌장암을 치료하는 의사인 John Doe 박사의 결과들에 대한 곡선(1305), 그리고 췌장암을 치료하는 나머지 의사들의 결과들에 대한 곡선(1310)을 포함한다. 도 13은 또한 John Doe 박사의 결과들이 긍정적으로 추적되는지 또는 부정적으로 추적되는지를 측정하는 계측기(1320)를 포함한다.
[00120] 도 14는 일 실시예에 따라서 COTA 모듈(220)과 연관된(예컨대, COTA 모듈(220)에 의해 제공된) 비용 리포트(1400)의 그래픽 표현이다. 스크린의 모양은 CNA들의 결과이며 스크린의 모양은 변경될 수 있지만 정보를 제공하는 것이 바람직하다. 비용 리포트(1400)는 도 12의 비용 탭(1220)과 연관될 수 있다. 비용 리포트(1400)는, 예컨대, 치료 비용(들)의 추정, 지식 캡처링, 및/또는 지식을 특정 구현들로 전환할 때 사용될 수 있다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 다양한 치료들의 비용들, 의사들, 병원들 등을 실시간으로 추적한다. 도 14에 도시된 바와 같이, 비용 리포트(1400)는 수익당 의사와 평균 비용간의 비교를 예시한다. 비용 리포트(1400)는 또한 달러 및 퍼센트 단위의 병원 기여 이익, 병원 평균 이익 및 비용(예컨대, 환자 당 평균 수익, 환자 당 평균 비용), 케이스 당 의사 평균 비용(예컨대, 각각의 의사에 대한 케이스 당 평균 비용, 가중 피어 평균), 수익 당 의사 평균 비용(예컨대, 각각의 의사에 대한 이미징, 연구소 작업, 평가 및 관리, 의약품들, 의료 용품들, 및 다른 비용들), 등과 같은 다른 비교들을 포함할 수 있다.
[00121] 도 15a 및 도 15b는 일 실시예에 따라서 결과들과 치료들 간의 연결을 용이하게 하기 위한 COTA 모듈(220)과 연관된 (예컨대, COTA 모듈(220)에 의해 제공된) 치료 인터페이스(1500)의 그래픽 표현이다. 도 15a에 도시된 바와 같이, 치료 인터페이스(1500)는, 예컨대 수술, 항암제, 세포 테라피, 방사선 테라피, 등과 같은 유방암 환자에게 투여되는 (또는 거부되는) 상이한 타입들의 치료 리스트를 포함할 수 있다. 치료는 질병 진행에 따라서 정렬될 수 있다. 예컨대, 종양학에서 약물들은 보통 주기적으로 투여되고, 임의의 한 사이클에서, 임의의 수의 약물들이 투여될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는, (예컨대, 진행 0과 진행 4로 표시된) 최초 진단 후 진행 0과 함께, 진행 사이클을 선택할 수 있으며 다중 카테고리들내 또는 다중 카테고리들로부터 약물들을 선택할 수 있다.
[00122] 도 15b에서, 또 다른 실시예에서, 치료 인터페이스(1510)는, 탭(1515)으로서 치료 인터페이스(1510)상에 그래픽적으로 표시된, 하나 이상의 테라피들을 위한 치료 요법들을 포함할 수 있다. 치료 인터페이스(1510)는 요법을 위한 시작과 종료 데이터, 선량 강도, 치료의 처방, 약물들의 특정 브랜드들 등을 표시하기 위한 필드들을 포함할 수 있다. 치료 요법들은 테이블(1520)내에 치료들의 리스트로서 그래픽적으로 요약되거나 표현될 수 있다. 테이블(1520)은 각각의 치료를 위한 동작 아이콘들(1505)을 포함할 수 있다. 동작 아이콘들(1505)은, 예컨대, 편집, 닫음, 뷰잉(viewing) 컴포넌트들 등과 같은 동작들을 용이하게 할 수 있다. 일 실시예에서, 동작 아이콘들(1505)은 단일 선택으로 (예컨대, 다중 클릭들 또는 선택들을 요구하는) 복잡한 작업들을 수행하기 위한 지름길일 수 있다. 예컨대, 진단 라인상의 아이콘은 사용자를 진단 스크린으로 안내할 수 있다.
[00123] 도 16은 일 실시예에 따라서 결과 추적을 용이하게 하기 위한 결과 스크린(1600)의 그래픽 표현이다. 결과 스크린(1600)은, 예컨대, 진단(즉, 진행 0), 제1 진, 제2 진행에서 제4 진행으로부터 결과 추적을 용이하게 할 수 있으며, 각각의 진행은 상이한 질병으로 간주된다. 결과 스크린 탭은 (예컨대, 하나 이상의 드롭 다운 메뉴들 또는 기타 필드들에서) 진단 일자, 치료 시작 및 종료 일자, 치료에 대한 반응(예컨대, 완료, 부분, 안정적) 및 반응의 일자, 반응에 대한 주석들을 위한 입력 필드들(예컨대, 부분 필드, CR_RA_Pet 네거티브 필드, CR 필드, 등), 그리고 추적 종료 일자를 포함할 수 있으며, 최종 접촉 및 죽음을 위한 필드를 포함할 수 있다. 결과 스크린(1600)은, 예컨대, 약물 치료의 독성, 무슨일이 일어났는지(예컨대, 중단, 계속, 약물 투여량 변화, 그리고 횟수)의 입력을 가능하게 하는 입력 영역, 지연들의 횟수, 약물들의 수 변화, 및/또는 감소된 수와 같은 기타 필드들을 또한 포함할 수 있다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)의 사용자는 환자를 플래그(flag)할 수 있다.
[00124] 도 17은 일 실시예에 따라서 비용과 결과 사이의 비교를 예시하는 치료 상세 리포트 스크린(1700)의 그래픽 표현이다. 치료 상세 리포트 스크린(1700)은 케어의 가치를 최적화하기 위해 케어의 비용을 임상 결과와 상관시킨다. 비용 및 재무 데이터는 주어진 기간(예컨대, 5년)에 걸쳐서 병원, 의사 등에 의해 수집되거나 분석될 수 있다. 비용 및 재무 데이터는 하나 이상의 비용의 범위들로 표시될 수 있다. 일 실시예에서, 비용의 범위들은 $25,000 보다 큰 비용을 위한 범위(1705), $10,000에서 $25,000 까지의 비용을 위한 범위(1710), 그리고 $10,000 보다 적은 비용을 위한 범위(1715)를 포함한다. 비용 및 재무 데이터가 임상 데이터와 조합될 때, COTA 모듈(220)은 상이한 임상 분류들에 기초하여 주어진 기간동안 상이한 치료들을 위한 비용 데이터를 제공할 수 있다.
[00125] 도 18은 일 실시예에 따라서 독성과 비용 간의 비교를 예시하는 COTA 모듈(220)에 의해 제공된 분석 스크린(1800)의 그래픽 표현이다. 스크린의 모양은 CNA들의 결과이며 스크린의 모양은 변경될 수 있지만 정보를 제공하는 것이 바람직하다. 분석 스크린(1800)은 케어의 비용과 케어의 결과에 독성의 발생 및 심각성을 상관시킨다. 독성은 수치적으로(예컨대, 범위로), 표준들(예컨대, 등급들), 등으로 표시될 수 있다. 예컨대, 도 18에 도시된 바와 같이, 독성은 Common Terminology Criteria for Adverse Events(CTCAE) 분류에 기초한 독성 등급들(1-4)로서 표시된다. 독성의 등급은 비용과 그래픽적으로 비교된다. 분석 스크린(1800)은 케어의 가치 및 효능을 최적화하기 위해 사용될 수 있으며, 여기서 가치는 효능/비용이다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 높은 효능과 저비용을 획득하려 시도한다.
[00126] 도 19는 일 실시예에 따라서 테라피와 삶의 질 간의 비교를 예시하는 COTA 모듈(220)에 의해 제공된 분석 스크린(1900)의 그래픽 표현이다. 테라피는 분석 스크린(1900)내 치료 약물들로 표시될 수 있다. 그러나, 예컨대, 수술, 절차들 등과 같은 다른 형태의 테라피들이 또한 고려된다. 일 실시예에서, 테라피는 테라피의 발생률, 심각성, 그리고 독성을 포함한다. 삶의 질은 등급 0(즉, 완전히 활성)에서 등급 5(즉, 죽음) 범위인 평균 ECOG(Eastern Cooperative Oncology Group) 스케일에 기초하여 측정될 수 있다. 삶의 질은 또한 임의의 적절한 측정기준을 이용해 측정될 수 있다. 분석 스크린(1900)은 환자의 질병이 어떻게 진행되고 있는지, 질병이 환자의 일상 생활 능력들에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 적절한 치료들과 예후들의 평가를 용이하게 할 수 있다.
[00127] 도 20은 일 실시예에 따라서 의료 전문가에게 제공된 경고 시스템을 예시하는 흐름도(2000)이다. 스크린의 모양은 CNA들의 결과이며 스크린의 모양은 변경될 수 있지만 정보를 제공하는 것이 바람직하다. 일 실시예에서, 경고내 정보는 사용자가 장차 결정을 내리는데 도움을 준다. 일 실시예에서, 경고내 정보는 지난 기간에 발생한 속성들의 세트를 제공한다. 일 실시예에서, 정보는 사용자의 결정들에 선행적으로 영향을 미치고 의료인/의사가 지난주, 지난달, 지난 분기, 등에 어떻게 하였는지에 대한 간이 리포트를 반응적으로 제공한다. 일 실시예에서, 상이한 사용자들을 위한 상이한 경고들이 존재하며, 이들의 각각은 사용자 결정에 영향을 미칠 수 있다. 경고는, 예컨대, 투여된 테라피가 원하는 결과로부터 벗어나는 경우와 같은, 최상의 값을 끌어내도록 실시간 코스 정정을 위해 활용될 수 있다. 블록(2005)에서, 정의들은 임상 데이터에 기초하여 트리거된다. 정의들은, 예컨대, 새로운 질병 진단, 질병 진행, 환자 응답, 환자 특성들의 변화, 용량 변화/약물 독성 변화, 원하는 결과들로부터 변동에 대한 추세, 등과 같은 임의의 기준을 이용해 트리거될 수 있다. 기준은 질병 및 질병의 파라미터들에 기초하여 조정될 수 있다. 트리거된 정의에 기초하여, (집합적으로 경고들(2010)로서 지칭된) 경고들(2010-A, 2010-B, 2010-C)이 전송된다. 경고들(2010)은 임의의 수의 경고들을 포함할 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 경고들(2010)은 콘텐츠 또는 콘텐츠에 대한 링크를 포함할 수 있다. 경고들(2010)은 책임있는 의사, 기타 의료 전문가들, 병원, 제약 회사, 또는 임의의 다른 사람 또는 단체로 전송될 수 있다.
[00128] (집합적으로 콘텐츠들(2015)로서 지칭된) 콘텐츠들(2015-A, 2015-B, 2015-C)은, 예컨대, 경고를 제공하기 위해 사용자 컴퓨터(210)를 사용하여 표시된다. 콘텐츠(2015)는 경고(2010)와 연관된 환자 데이터, 비교, 또는 임의의 기타 관련 콘텐츠를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 비교는, 예컨대, 의사들 사이, 한명의 의사의 환자들과 전체 환자 인구 사이, 특정 위치의 한명의 의사와 모든 의사들 사이 등일 수 있다. 비교는 치료 추세가 어떠한지 그리고 치료가 코스를 벗어났는지(즉, 결과가 표준만큼 좋지 않음)를 도시하기 위해 추세 분석에 기초할 수 있다. 비교는 그래프상에 하나 이상의 곡선들로서 그래픽적으로 표시될 수 있다. 일 실시예에서, COTA 모듈(220)은 클라우드-기반 컴퓨팅으로 활용된다. COTA 모듈(220)은 또한 병원 기록들에 대한 접속을 가능하게 하거나 활용할 수 있다.
[00129] 일 실시예에서, 콘텐츠(2015)는 디스플레이상에 (도시되지 않은)교통 신호 피드백 표시기들을 갖는 의료 전문가에 대한 피드백 지원을 포함할 수 있다. 예컨대, 청색은 매우 좋은 수행(즉, 표준보다 좋음)을 의미할 수 있고, 녹색은 표준 수행을 의미할 수 있고, 황색은 충분한 수행이지만 주의를 기울여야 할 필요가 있다는 것을 의미할 수 있으며, 적색은 이러한 질병에 대한 의료 전문가의 접근법에 관한 무엇인가에 대해 주의를 기울일 필요가 있을 수 있다는 것을 의미한다. 피드백 표시기들의 기타 구현들이 또한 활용될 수 있다.
[00130] 도 21 내지 도 24는 하나 이상의 실시예들에 따라서 상이한 진단 타입들에 대한 그래픽 표현들을 도시한다. 도 21은 위장 종양학(예컨대, 결장암)을 위한 진단 스크린(2100)을 도시한다. 도 22는 유방 종양학(예컨대, 유방암)을 위한 진단 스크린(2200)을 도시한다. 도 23은 흉부 종양학(예컨대, 폐암)을 위한 진단 스크린(2300)을 도시한다. 진단 스크린들(2100, 2200, 2300)은, 질병의 테스트들 또는 양상들과 같은, 다수의 상이한 파라미터들을 포함한다. 파라미터들은 단순 표시기들, 수치 기반 파라미터들, 표준 기반 파라미터들 등으로서 표시될 수 있다.
[00131] 도 24는 유방 종양학을 위한 COTA 모듈(220)의 데이터 발생 및 분류를 예시하는 리포팅 스크린(2400)의 그래픽 표현을 도시한다. 일 실시예에 따라서, 리포팅 스크린(2400)은 조직학, 즉, 침습성 관암종에 의한 2008년에서 2013년까지의 유방암을 도시한다. 리포팅 스크린(2400)은 단계, 나이, 진행, 또는 임의의 파라미터에 기초하여 실시간으로 유방암 환자들의 선택을 허용한다. 바람직하게는, 리포팅 스크린(2400)은 임상적으로 적절한 방식으로 카테고리화를 허용한다.
[00132] 도 25는 유방 종양학을 위한 COTA 모듈(220)의 데이터 발생과 분류를 예시하는 리포팅 스크린(2500)의 그래픽 표현을 도시한다. 일 실시예에 따라서, 리포팅 스크린(2500)은 2008년에서 2013년까지의 단계별 종양내 모든 등급 2 유방암을 도시한다.
[00133] 도 26은 유방암을 위한 COTA 모듈(220)의 데이터 발생과 분류를 예시하는 리포팅 스크린(2600)의 그래픽 표현을 도시한다. 일 실시예에 따라서, 리포팅 스크린(2600)은 2008년에서 2013년까지 모든 단계의 IIB 유방암들을 도시한다. 리포팅 스크린(2600)상의 그래프(2605)는 프로게스테론 수용체 상태별 모든 단계의 IIB 유방암들을 도시한다.
[00134] 도 27은 일 실시예에 따라서 유방암 환자들을 위한 종합적인 생존 결과들을 예시하는 분석 스크린(2700)의 그래픽 표현을 도시한다. 일 실시예에 따라서, 도 28은 John Doe 박사(굵은 선)와 전체(굵지 않은 선) 당사자들 간의 비교로서 유방암에 대한 생존 결과들을 예시하는 그래픽 표현(2800)을 도시한다.
[00135] 일 실시예에서, 전술한 "노드"는 하나 이상의 그래픽 표현들내(예컨대, 하나 이상의 도 21 내지 도 27내)에 도시된 변수들의 모든 가능한 치환을 나타낸다.
[00136] 도 29의 예에 도시된 바와 같이, 클라이언트 디바이스(2905)는 (CPU들로서 본 명세서에 또한 지칭된) 하나 이상의 프로세싱 유닛들(2922)을 포함할 수 있으며, 적어도 하나의 컴퓨터 버스(2925)와 인터페이스한다. 클라이언트 디바이스(2905)는, 예컨대, 사용자 컴퓨터(210)일 수 있다. 메모리(2930)는 영구 저장일 수 있으며 컴퓨터 버스(2925)와 인터페이스한다. 메모리(2930)는 RAM(2932)과 ROM(2934)을 포함한다. ROM(2934)은 BIOS(2940)를 포함한다. 메모리(2930)는 프로그램 코드, 및/또는 컴퓨터 실행가능한 프로세스 단계들, 본 명세서에 설명된 통합 기능, 예컨대, 본 명세서에 설명된 하나 이상의 프로세스 흐름들을 포함하는 운영 시스템(2941), 애플리케이션 프로그램들(2942), 디바이스 드라이버들, 그리고 소프트웨어 모듈들(2943, 2945)과 같은 소프트웨어 프로그램들의 실행동안 CPU(2922)로 메모리(2930)에 저장된 정보를 제공하기 위해 컴퓨터 버스(2925)와 인터페이스한다. CPU(2922)는 첫번째로 저장, 예컨대, 메모리(2932), 데이터 저장 매체/매체들(2944), 제거가능한 매체 드라이브, 및/또는 기타 저장 디바이스로부터 컴퓨터 실행가능한 프로세스 단계들을 로드한다. 그 다음 CPU(2922)는 로드된 컴퓨터-실행가능한 프로세스 단계들을 실행하기 위해 저장된 프로세스 단계들을 실행할 수 있다. 저장된 데이터, 예컨대, 저장 디바이스에 의해 저장된 데이터는 컴퓨터-실행가능한 프로세스 단계들의 실행동안 CPU(2922)에 의해 액세스될 수 있다.
[00137] 영구 저장 매체/매체들(2944)은 소프트웨어 및 데이터, 예컨대, 운영 시스템 및 하나 이상의 애플리케이션 프로그램들을 저장하기 위해 사용될 수 있는 컴퓨터 판독가능 저장 매체(들)이다. 영구 저장 매체/매체들(2944)은 또한 디지털 카메라 드라이버, 모니터 드라이버, 프린터 드라이버, 스캐너 드라이버, 또는 기타 디바이스 드라이버들, 웹 페이지들, 콘텐츠 파일들, 플레이리스트들과 기타 파일들 중 하나 이상과 같은 디바이스 드라이버들을 저장하기 위해 사용될 수 있다. 영구 저장 매체/매체들(2206)은 본 명세서에 개시된 하나 이상의 실시예들을 구현하기 위해 사용된 프로그램 모듈들과 데이터 파일들을 더 포함할 수 있다.
[00138] 본 개시내용의 목적들을 위해 컴퓨터 판독가능 매체들은 컴퓨터 데이터를 포함하며, 컴퓨터 데이터는, 기계 판독가능 형태로, 컴퓨터에 의해 실행가능한 컴퓨터 프로그램 코드를 포함할 수 있다. 예로서, 제한없이, 컴퓨터 판독가능 매체들은, 데이터의 유형적 또는 고정 저장을 위한, 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 또는 코드-포함 신호들의 일시적 해석을 위한 통신 매체를 포함할 수 있다. 본 명세서상에 사용된 바와 같이, 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 (신호와는 대조적으로) 물리적 또는 유형적 저장을 지칭하며 제한없이 컴퓨터-판독가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들 또는 기타 데이터와 같은 정보의 유형적 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 제거가능 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 RAM, ROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 고체 상태 메모리 기술, CD-ROM, DVD, 또는 기타 광 저장, 자기 카세트들, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 또는 기타 자기 저장 디바이스들, 또는 원하는 정보 또는 데이터 또는 명령들을 유형적으로 저장하기 위해 사용될 수 있으며 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 액세스될 수 있는 임의의 기타 물리적 또는 물질적 매체를 포함하지만, 이에 제한되지 않는다.
[00139] 클라이언트 디바이스(2905)는 또한 전원(2926), 네트워크 인터페이스(2950), 오디오 인터페이스(2952), 디스플레이(2954)(예컨대, 모니터 또는 스크린), 키패드(2956), 일루미네이터(2958), I/O 인터페이스(2960), 햅틱 인터페이스(2962), GPS(2964), 마이크로폰(2966), 비디오 카메라, TV/라디오 튜너, 오디오/비디오 캡처 카드, 사운드 카드, A/D 컨버터를 갖는 아날로그 오디오 입력, 모뎀, 디지털 매체 입력(HDMI, 광학 링크), 디지털 I/O 포트들(RS232, USB, 파이어와이어, 썬더볼트), 확장 슬롯들(PCMCIA, ExpressCard, PCI, PCIe) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
[00140] 본 개시내용의 목적들을 위해 모듈은 (인간 상호작용 또는 증강과 함께 또는 없이) 본 명세서에 설명된 프로세스들, 특징들, 및/또는 기능들을 수행하거나 용이하게 하는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 펌웨어(또는 이들의 조합들) 시스템, 프로세스 또는 기능, 또는 이들의 컴포넌트이다. 모듈은 서브-모듈들을 포함할 수 있다. 모듈의 소프트웨어 컴포넌트들은 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 모듈은 하나 이상의 서버들로 통합되거나, 하나 이상의 서버들에 의해 로드되고 실행될 수 있다. 하나 이상의 모듈은 엔진 또는 애플리케이션으로 그룹화될 수 있다.
[00141] 도 30은, 본 개시내용의 하나 이상의 실시예들에 따라서, 컴퓨터(205), 사용자 컴퓨터(210), 및/또는 사용자 컴퓨터(230)와 같은 컴퓨터의 일례의 내적 구조를 예시하는 블록도이다. 본 명세서에 지칭된 바와 같이 컴퓨터는 로직 또는 코딩된 명령들을 실행할 수 있는 프로세서를 갖는 임의의 디바이스를 지칭하며, 그러한 디바이스들의 몇몇 예를 들자면, 서버, 퍼스널 컴퓨터, 셋톱 박스, 태블릿, 스마트 폰, 패드 컴퓨터 또는 미디어 디바이스일 수 있다. 도 30에 예로서 도시된 바와 같이, 내적 구조(3000)는 (또한 CPU들로서 본 명세서에서 지칭된) 하나 이상의 프로세싱 유닛들(3012)을 포함하며, 프로세싱 유닛들은 적어도 하나의 컴퓨터 버스(3002)와 인터페이스한다. 또한 컴퓨터 버스(3002)와 인터페이싱은 영구 저장 매체/매체들(3006), 네트워크 인터페이스(3014), 메모리(3004), 예컨대, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 런-타임 과도 메모리, 판독 전용 메모리(ROM), 등, 플로피, CD ROM, DVD, 등과 같은 제거가능 매체를 포함하는 매체를 판독 및/또는 매체에 기록할 수 있는 드라이브를 위한 인터페이스로서 매체 디스크 드라이브 인터페이스(2308), 매체, 모니터 또는 기타 디스플레이 디바이스를 위한 인터페이스로서 디스플레이 인터페이스(3010), 키보드를 위한 인터페이스로서 키보드 인터페이스(3016), 마우스 또는 기타 포인팅 디바이스를 위한 인터페이스로서 포인팅 디바이스 인터페이스(3018), 그리고 병렬 및 직렬 포트 인터페이스들, 범용 직렬 버스(USB) 인터페이스 등과 같은 개별적으로 도시되지 않은 여러 다양한 다른 인터페이스들이다.
[00142] 메모리(3004)는 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램들, 디바이스 드라이버들, 그리고 프로그램 코드, 및/또는 컴퓨터 실행가능 프로세스 단계들, 본 명세서에 설명된 통합 기능, 예컨대, 본 명세서에 설명된 하나 이상의 프로세스 흐름들을 포함하는 소프트웨어 모듈들과 같은 소프트웨어 프로그램들의 실행동안 메모리(3004)에 저장된 정보를 CPU(3012)로 제공하기 위해 컴퓨터 버스(3002)와 인터페이스한다. CPU(3012)는 첫번째로 저장, 예컨대, 메모리(3004), 저장 매체/매체들(3006), 제거가능 매체 드라이브, 및/또는 기타 저장 디바이스로부터 컴퓨터 실행가능한 프로세스 단계들을 로드한다. 그 다음 CPU(3012)는 로드된 컴퓨터-실행가능한 프로세스 단계들을 실행하기 위해 저장된 프로세스 단계들을 실행할 수 있다. 저장된 데이터, 예컨대, 저장 디바이스에 의해 저장된 데이터는 컴퓨터-판독가능 프로세스 단계들의 실행동안 CPU(3012)에 의해 액세스될 수 있다.
[00143] 전술한 바와 같이, 영구 저장 매체/매체들(3006)은 소프트웨어 및 데이터, 예컨대, 운영 시스템과 하나 이상의 애플리케이션 프로그램들을 저장하기 위해 사용될 수 있는 컴퓨터 판독가능 저장 매체(들)이다. 영구 저장 매체/매체들(3006)은 또한 디지털 카메라 드라이버, 모니터 드라이버, 프린터 드라이버, 스캐너 드라이버, 또는 기타 디바이스 드라이버, 웹 페이지들, 콘텐츠 파일들, 플레이리스트들 및 기타 파일들 중 하나 이상과 같은 디바이스 드라이버들을 저장하기 위해 사용될 수 있다. 영구 저장 매체/매체들(3006)은 프로그램 모듈들과 본 개시내용의 하나 이상의 실시예들을 구현하기 위해 사용된 데이터 파일들을 더 포함할 수 있다.
[00144] 컴퓨터의 내부 구조(3000)는 (전술한 바와 같이) 마이크로폰, 비디오 카메라, TV/라디오 튜너, 오디오/비디오 캡처 카드, 사운드 카드, A/D 컨버터를 갖는 아날로그 오디오 입력, 모뎀, 디지털 매체 입력(HDMI, 광학 링크), 디지털 I/O 포트들(RS232, USB, 파이어와이어, 썬더볼트), 확장 슬롯들(PCMCIA, ExpressCard, PCI, PCIe)을 포함할 수 있다.
[00145] CNA-유도 케어는 양면을 가지고 있으며, 이것은 함께 헬스 케어 제공자, 지불자, 그리고 질병으로 고통받는 환자의 삼위일체를 통해 CNA들의 응용을 통한 미국내 가치 기반 케어 전달을 가능하게 한다.
[00146] 첫번째 면, 가능한 툴은 의료 케어 제공자, 제1 COTA 모듈을 포함하는 프로세서를 포함하는 컴퓨터, 네트워크를 통해 제1 COTA 모듈과 통신가능하게 링크되는 제2 COTA 모듈을 포함하는 제1 클라이언트 디바이스, 그리고 지불자 간의 상호작용들을 포함한다. 이것은 지불자로 하여금 프로세서의 제1 COTA 모듈에 통신가능하게 링크된 제2 COTA 모듈, 건강 계획 혜택들이 서비스를 커버하는 환자를 위해 고려중인 헬스 케어 서비스를 식별하고; 서비스가 질병의 진단 또는 치료의 목적을 위한 것이라는 것을 표시하며; 그리고 지불자에 의해 선택된 변수들을 식별하는 프로세서에 대한 네트워크를 통한 통신을 포함하는 제1 클라이언트 디바이스를 통해 전송하는 것을 가능하게 한다. 지불자로부터 이러한 통신을 수신할 때, 제1 COTA 모듈은 (i) 각각의 CNA를 위한 임상 결과 데이터, (ii) 필요한 케어와 치료 동안 중요한 시점에서 각각의 노달 어드레스에서 환자들을 위한 의료 케어 제공자의 부정적 변동에 기여하는 불필요한 케어 둘 다를 포함하는 각각의 CNA에서 각각의 의료 제공자를 위한 부정적 변동; (iii) CNA에 할당된 환자 인구내 각각의 환자를 치료하기 위해 실시간으로 비용 데이터를 포함하는 비용 리포트; 그리고 (iv) (1) 임상 결과에 대한 케어의 비용; (2) 케어의 비용과 케어의 임상 결과에 대한 독성의 발생률 및 심각성; 그리고 (3) 테라피 및 삶의 질 중 하나 이상을 상관시키는 그래픽 분석을 포함하는 정보를 제2 COTA 모듈로 전송할 수 있다. 이러한 정보에 기초하여, 지불자는 (a) 환자에 대한 잠재적인 혜택과 손해를 고려하여 의료 서비스가 적합한 전달인지 또는 적합한 서비스의 수준인; (b) 의료 서비스가 임상 결과들을 개선하거나 케어의 전체 비용을 감소시킴으로써 건강 결과를 개선하는데 효과적인지; 대안적인 건강 개입들 또는 비 개입과 비교하여 치료 중인 질병 및 임상 결과에 대해 비용-효과적인; 그리고 서비스가 일반적으로 수용된 의료 행위를 따르는지, 지불자가 환자를 위한 의료 서비스를 위해 의료 케어 제공자에게 지불을 승인할 수 있는 중요 시점을 설정할 수 있다.
[00147] 도 31에 예로서 도시된 바와 같이, 유방암 환자를 위한 본 개시내용의 실시예에 따라서 CNA-유도 건강케어의 제2 면은 제1 COTA 모듈을 포함하는 프로세서, 네트워크를 통해 제1 COTA 모듈에 통신가능하게 링크되는 제3 COTA 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스를 포함하는 컴퓨터와 환자 간의 상호작용들을 포함한다. 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 제2 클라이언트 디바이스를 통해 환자와 일련의 통신들을 교환할 때, 제1 COTA 모듈은 3 개의 것들을 행한다: 환자에게 정보를 제공하여 환자가 자신의 조건의 완전한 의료 평가(예컨대, 물리적 평가; 실험실 평가; 이미징 등)를 얻어서, CNA가 할당될 수 있고; 할당된 CNA를 사용하여 케어를 최적화하고 불리한 변동의 위험을 감소시키는 조건에 대한 환자 치료 옵션들을 도시하고; 그리고 환자가 건강 케어 제공자 및 CNA-안내 케어의 원하는 레벨을 선택할 수 있도록 허용가능한 케어 비용으로 최상의 결과들을 가지며 CNA-유도 케어를 따르는 환자의 지리적 영역 내의 환자 의사들을 도시한다.
[00148] 도 32에 묘사된 바와 같이, 지불자의 시점에서, 인에이블링 툴은 테스팅, 진단 및 테라피 선정들에 대한 사전인증을 제거하고; 소개들에 대한 필요를 제거하기에 효율적일 수 있다. 의료 케어 제공자의 시점에서, 이는 건강케어에 대한 제공자에게 지불하는 데 필요한 시간을 감소시킨다. 따라서, 인에이블링 툴은 건강케어가 위험-기반 비용상환에 대한 요금을 최적화하고 서비스들에 대한 요금을 위험-기반 케어 비용상환(예컨대 번들링 서비스들에 의해)으로 이동하게 할 수 있다. 환자의 시점에서, CNA-유도 케어는 3개의 것들을 수행한다: 첫째, 환자가 자신의 완전한 의료 평가를 얻고 CNA를 환자에게 할당하기에 충분한 정보를 환자에게 제공한다; 둘째, CNA를 사용하여 환자가 불리한 변동을 회피하기 위해 최적화된 케어를 선택하게 할 수 있는 지리, 임상 결과, 비용 및 다른 환자-세팅 기준들에 기반하여 환자 치료 옵션들을 도시한다; 셋째 허용가능한 케어 비용으로 최상의 결과들을 가진 CNA 유도 케어를 따르는 환자의 영역 내의 환자 건강 케어 제공자들을 도시한다.
[00149] 당업자들은, 본 개시내용의 방법들 및 시스템들이 많은 방식들로 구현될 수 있고 이를테면 전술한 예시적인 실시예들 및 예들에 의해 제한되지 않는 것을 인식할 것이다. 다른 말로, 하드웨어 및 소프트웨어 또는 펌웨어의 다양한 조합들에서의 단일 또는 다수의 컴포넌트들에 의해 수행되는 기능 엘리먼트들, 및 개별 기능들은 사용자 컴퓨팅 디바이스 또는 서버 또는 둘 모두에서의 소프트웨어 애플리케이션들 사이에 분포될 수 있다. 이에 관해, 본원에 설명된 상이한 실시예들의 임의의 수의 피처들은 단일 또는 다수의 실시예들로 결합될 수 있고, 본원에 설명된 피처들보다 적거나, 많거나 모든 대안적인 실시예들은 가능하다. 기능성은 또한 전체적으로 또는 부분적으로 이제 알려진 또는 알려지게 되는 방식들로, 다수의 컴포넌트들 사이에 분포될 수 있다. 따라서, 무수한 소프트웨어/하드웨어/펌웨어 조합들은 본원에 설명된 기능들, 피처들, 인터페이스들 및 선호도들을 달성하는 데 가능하다. 게다가, 본 개시내용의 범위는 편리하게 설명된 피처들 및 기능들 및 인터페이스들뿐 아니라, 현재 및 이후의 당업자들에 의해 이해될 본원에 설명된 하드웨어 또는 소프트웨어 또는 펌웨어에 대해 이루어질 수 있는 이들 변형들 및 수정들을 수행하기 위해 알려진 방식들을 커버한다.
[00150] 시스템 및 방법이 하나 이상의 실시예들의 측면에서 설명되었지만, 본 개시내용이 개시된 실시예들로 제한될 필요가 없다는 것이 이해되어야 한다. 청구항들의 사상 및 범위 내에 포함된 다양한 수정들 및 유사한 배열들을 커버하는 것이 의도되고, 청구항들의 범위는 모든 그런 수정들 및 유사한 구조들을 포함하기 위해 더 넓은 해석에 따라야 한다. 본 개시내용은 다음 청구항들의 임의의 그리고 모든 실시예들을 포함한다.
Claims (30)
- 특정 환자 레벨에서 임상 결과들을 개선하기 위한 방법으로서,
(a) 하나 이상의 프로세서들을 포함하여 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하는 컴퓨팅 시스템에 의해 생물학적 변동을 설명하는 단계 ─ 상기 생물학적 변동을 설명하는 단계는, 환자 모집단(population) 내의 환자들을 미리 선택된 분류 변수들에 대해 동일한 값들을 갖는 임상적으로 관련된 그룹들로 그룹화하는 단계 ─ 상기 미리 선택된 분류 변수들은 하나 이상의 질병들의 치료, 예후, 또는 생존과 관련하여 미리 선택됨 ─,
이에 의해 각각의 환자들 그룹 내에서의 치료 결과의 요소로서 생물학적 변동을 실질적으로 제거하는 단계, 및 치료 변동을 각각의 환자들 그룹 내에서의 치료 결과의 주 요소로서 남기는 단계를 포함하고, 상기 (a) 단계는:
(i) 상기 환자 모집단 내의 각각의 환자와 관련된 개인 건강 정보를 수신하거나 액세스하고 상기 개인 건강 정보에서 상기 환자 모집단 내의 각각의 환자에 대해 상기 미리 선택된 분류 변수들에 대한 값들을 식별하는 단계;
(ii) 유사한 개인 건강 정보를 구분(classify)하고, 그리고 각 환자에 대해, 복수의 임상 결과 추적 및 분석 노달(Nodal) 어드레스(CNA)들의 임상 결과 추적 및 분석 노달 어드레스(CNA)를 상기 환자의 상기 개인 건강 정보에 할당함으로써 상기 환자 모집단과 연관된 개인 건강 정보에 기반하여 상기 환자 모집단에서 환자들의 타입들을 그룹화하는 단계 ─ 상기 각각의 CNA는, 상기 미리 선택된 분류 변수들의 값들의 서로 다른 조합을 나타내고, 상기 미리 선택된 분류 변수들은, 환자들에 대한 개인 건강 정보를 임상적으로 관련된 그룹들로 분할하기 위해 상기 하나 이상의 질병들에 대한 관련 분야의 전문가들에 의해 선택됨 ─;
(iii) 각각의 CNA에 대해, 개인 건강 정보가 상기 CNA에 할당된 상기 환자 모집단 내의 환자들에 대한 개인 건강 정보의 임상 결과를 분석함으로써 상기 CNA에 대한 임상 결과를 측정하는 단계; 그리고
(iv) 각각의 CNA에 대해, 그리고 상기 CNA에 할당된 상기 환자 모집단 내의 환자들에 대한 모든 의료 케어 제공자들에 대해, 상기 CNA에 할당된 환자 모집단 내의 환자들의 의료 기록들 내의 치료, 테스팅, 사후 관리, 및 처방된 약물들 준수에서 상기 CNA에 할당된 상기 환자 모집단 내의 환자들에 대한 상기 의료 케어 제공자와 하나 이상의 다른 의료 케어 제공자들 사이의 차이들을 비교함으로써 상기 의료 케어 제공자에 대한 행동 변동을 측정하는 단계
에 의함 ─;
(b) 상기 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하는 상기 컴퓨팅 시스템에 의해, 복수의 환자들에 포함되지 않은 새로운 환자의 완전한 의료 평가를 위해 충분한 그리고 CNA를 상기 새로운 환자에게 할당하기에 충분한 정보를 획득하고, 불리한 편차(adverse variance)의 위험이 감소된 최적 케어 레벨을 결정하기 위해 상기 새로운 환자에 할당된 상기 CNA를 이용하고, 그리고 의료 전문가 및 CNA-유도 케어의 원하는 레벨의 선택을 위한 대응하는 옵션들을 제공하는 단계
를 포함하고,
상기 (b) 단계는:
(i") 제2 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하는 제1 클라이언트 디바이스를 통해 그리고 상기 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 컴퓨터 서버의 프로세서로, 상기 새로운 환자 또는 상기 새로운 환자의 건강 케어 제공자로부터 상기 새로운 환자와 관련된 건강 관심(health concern)을 보고하는 제1 통신을 수신하고, 상기 제1 통신에 응답하여, 상기 제1 클라이언트 디바이스로, 상기 건강 관심을 의료 조건으로서 진단하는데 필요한 테스트들의 리스트를 포함하는 제2 통신을 전송하는 단계;
(ii") 상기 새로운 환자 또는 상기 새로운 환자에 대한 상기 건강 케어 제공자로부터 상기 제1 클라이언트 디바이스를 통해 상기 건강 관심을 진단하는 데 필요한 테스트들의 결과들을 포함하는 제3 통신을 수신하고, 그리고 상기 제3 통신에 응답하여, 의료 조건의 진단 및 상기 의료 조건을 추가로 구분하는 데 필요한 부가적인 테스트들의 리스트를 포함하는 제4 통신을 상기 제1 클라이언트 디바이스에 전송하는 단계;
(iii") 상기 새로운 환자 또는 상기 새로운 환자에 대한 상기 건강 케어 제공자로부터 상기 제1 클라이언트 디바이스를 통해 상기 부가적인 테스트들의 결과들을 포함하는 제5 통신을 수신하고, 그리고 통신에 응답하여, 상기 테스트들의 결과들, 상기 진단들, 및 상기 부가적인 테스트들의 결과들 리스트에 기반하여:
(a") 상기 복수의 CNA들로부터 상기 새로운 환자에게 CNA를 할당하고 ─ 상기 할당된 CNA는 상기 새로운 환자에 대한 상기 미리 선택된 분류 변수들의 값들의 조합에 대응함 ─; 그리고
(b") 제6 통신을 상기 제1 클라이언트 디바이스에 송신하는 단계 ─ 상기 제6 통신은:
(1") 상기 새로운 환자에 할당된 CNA; 및
(2") 상기 새로운 환자에 할당된 CNA 내의 환자들을 치료하는 의료 전문가들의 조직된 리스트를 포함하고, 상기 의료 전문가들의 리스트는 지리, 임상 결과 또는 상기 지리 및 임상 결과 둘 다에 의해 구분되고, 상기 의료 전문가들 각각은 상기 새로운 환자의 상기 CNA에 할당된 상기 환자 모집단 내의 하나 이상의 환자들에 대한 의료 케어 전문가이었거나 의료 케어 전문가이고, 상기 의료 전문가들 각각에 대한 상기 임상 결과는 단계 (a)(iv)의 상기 의료 전문가에 대한 상기 측정된 행동 변동을 기반으로 함 ─;
(iv") 상기 새로운 환자 또는 상기 새로운 환자에 대한 건강 케어 제공자로부터, 의료 전문가들의 리스트로부터 환자의 지리적 요구들 및 결과 요구들 중 적어도 하나 이상을 충족시키는 의료 전문가를 포함하고 불리한 편차의 위험이 감소된 최적 케어 계획을 선택하는 제7 통신을 수신하는 단계;
(v") 상기 제7 통신에 응답하여, 상기 선택된 의료 전문가와 상기 새로운 환자의 약속을 스케줄링하는 것을 가능하게 하기 위해 상기 선택된 의료 전문가의 사무실에 있는 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하는 제2 클라이언트 디바이스에 링크하는 단계
에 의해 수행되는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 미리 선택된 분류 변수들은 질병-특정 임상 분자 표현형을 포함하거나; 또는
각각의 CAN는 건강 정보를 임상적으로 관련된 건강 정보의 세트로 분할하는 상기 미리 선택된 분류 변수들의 집합을 나타내는 접두사, 중간 및 접미사를 포함하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열(discrete punctuated string of digits)로 표현되거나; 또는
상기 새로운 환자에 대한 상기 할당된 CNA는 상기 의료 조건의 치료를 위해, 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들(bundle)들과 연관되거나; 또는
상기 임상 결과는 수용된 테라피제, 전달된 투여량의 강도, 투여량 간격, 투여량 지속기간, 삶의 질 메트릭들, 테라피에 대한 독성, 무진행 생존율, 전체 생존율, 응답 메트릭들 및 사망률 중 하나 이상을 포함하거나; 또는
상기 의료 전문가들의 리스트는 임상 결과에 의해 시각적으로 구분되는,
방법. - 제2항에 있어서,
미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들은 미리결정된 치료 과정, 상기 조건의 치료에 대한 비용 확실성 또는 둘 모두를 제공하거나; 또는
상기 임상 결과에 의한 상기 의료 전문가들의 리스트의 시각적 구분은:
녹색을 사용하여 평균적인 임상 결과보다 나은 임상 결과를 나타내고;
황색을 사용하여 평균 임상 결과를 나타내고; 그리고
적색을 사용하여 평균 임상 결과보다 빈약한 임상 결과를 나타내는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 새로운 환자에 할당된 상기 CNA에 대한 각각의 의료 제공자에 대한 행동 변동 데이터는, 치료 동안 주요 시점들에서 상기 CNA의 환자들에 대한 의료 케어 제공자의 불리한 편차에 기여하는 불필요한 케어 및 존재하지 않은 필요한 케어 둘 모두를 포함하는,
방법. - 특정 환자 레벨에서 임상 결과들을 개선하기 위한 시스템으로서,
(A) 컴퓨팅 시스템 ─ 상기 컴퓨팅 시스템은,
제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하는 하나 이상의 프로세서들;
환자들의 모집단에 대한 개인 건강 정보 및 데이터를 포함하는 데이터베이스 ─ 상기 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈은, 상기 데이터베이스 및 네트워크에 통신가능하게 링크됨 ─; 및
상기 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하도록 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령들을 저장하기 위한 메모리를 포함함 ─;
(B) 프로세싱 유닛 및 메모리를 포함하고, 상기 컴퓨팅 시스템의 상기 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈에 통신가능하게 링크된 제2 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하도록 구성된 제1 클라이언트 디바이스;
를 포함하고,
상기 컴퓨터 프로그램 명령들은, 상기 컴퓨팅 시스템의 상기 하나 이상의 프로세서 상에서 실행될 때 상기 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈로 하여금 동작들을 수행하게 하며,
상기 동작들은:
(a) 환자 모집단에서 환자들을 미리 선택된 분류 변수들에 대한 동일한 값들을 갖는 임상적으로 관련된 그룹들로 그룹화함으로써 상기 환자 모집단 내의 생물학적 변동을 설명하여, 각각의 환자들 그룹 내에서의 치료 결과의 요소로서 상기 생물학적 변동을 실질적으로 제거하고, 그리고 치료 변동을 각각의 환자들 그룹 내에서의 치료 결과의 주 요소로서 남기는 동작 ─ 상기 미리 선택된 분류 변수들은 하나 이상의 질병들의 치료, 예후, 또는 생존과 관련하여 미리 선택되고, 상기 (a) 동작은:
(i) 상기 데이터베이스 내 상기 개인 건강 정보에서 상기 환자 모집단 내의 각각의 환자에 대해 상기 미리 선택된 분류 변수들에 대한 값들을 식별하고,
(ii) 유사한 개인 건강 정보를 구분하고, 그리고 각 환자에 대해 복수의 임상 결과 추적 및 분석 노달 어드레스(CNA)들의 임상 결과 추적 및 분석 노달 어드레스(CNA)를 상기 환자의 상기 개인 건강 정보에 할당함으로써 상기 환자 모집단과 연관된 개인 건강 정보에 기반하여 상기 환자 모집단에서 환자들의 타입들을 그룹화하고 ─ 상기 각각의 CNA는, 상기 미리 선택된 분류 변수들의 값들의 서로 다른 조합을 나타내고, 상기 미리 선택된 분류 변수들은, 환자들에 대한 개인 건강 정보를 임상적으로 관련된 그룹들로 분할하기 위해 상기 하나 이상의 질병들에 대한 관련 분야의 전문가들에 의해 선택됨 ─,
(iii) 각각의 CNA에 대해, 개인 건강 정보가 상기 CNA에 할당된 상기 환자 모집단 내의 환자들에 대한 개인 건강 정보의 임상 결과를 분석함으로써 각각의 CNA에 대한 임상 결과를 측정하고; 그리고
(iv) 각각의 CNA에 대해, 그리고 상기 CNA에 할당된 상기 환자 모집단 내의 환자들에 대한 모든 의료 케어 제공자들에 대해, 상기 CNA에 할당된 환자 모집단 내의 환자들의 의료 기록들 내의 치료, 테스팅, 사후 관리, 및 처방된 약물들 준수에서 상기 CNA에 할당된 상기 환자 모집단 내의 환자들에 대한 상기 의료 케어 제공자와 하나 이상의 다른 의료 케어 제공자들 사이의 차이들을 비교함으로써 상기 의료 케어 제공자에 대한 행동 변동을 측정함으로써 수행됨 ─;
(b) 복수의 환자들에 포함되지 않은 새로운 환자의 완전한 의료 평가를 위해 충분한 그리고 CNA를 상기 환자에게 할당하기에 충분한 정보를 획득하고, 불리한 편차의 위험이 감소된 최적 케어 레벨을 결정하기 위해 상기 새로운 환자에게 할당된 상기 CNA를 이용하고, 그리고 상기 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하는 상기 컴퓨팅 시스템에 의해 건강 케어 제공자 및 원하는 레벨의 CNA-유도 케어를 선택하기 위해 대응하는 옵션들을 제공하는 동작을 포함하며,
상기 (b) 동작은:
(i") 상기 새로운 환자 또는 상기 새로운 환자에 대한 건강 케어 제공자로부터 상기 제1 클라이언트 디바이스를 통해 상기 새로운 환자와 관련된 건강 관심(health concern)을 보고하는 제1 통신을 수신하는 것에 응답하여, 그리고, 상기 제1 통신에 응답하여, 상기 건강 관심을 의료 조건으로서 진단하는 데 필요한 테스트들의 리스트를 포함하는 제2 통신을, 상기 제2 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 포함하는 상기 제1 클라이언트 디바이스에 전송하는 것;
(ii") 상기 새로운 환자 또는 상기 새로운 환자에 대한 상기 건강 케어 제공자로부터 상기 제1 클라이언트 디바이스를 통해 상기 건강 관심을 진단하는 데 필요한 테스트들의 결과들을 포함하는 제3 통신을 수신하고, 그리고, 상기 제3 통신에 응답하여, 상기 의료 조건을 추가로 구분하는 데 필요한 부가적인 테스트들의 리스트 및 상기 의료 조건의 진단을 포함하는 제4 통신을 상기 제1 클라이언트 디바이스에 전송하는 것;
(iii") 상기 새로운 환자 또는 상기 새로운 환자에 대한 상기 건강 케어 제공자로부터 상기 제1 클라이언트 디바이스를 통해 부가적인 테스트들의 결과들을 포함하는 제5 통신을 수신하고, 그리고, 상기 제5 통신에 응답하여, 상기 테스트들의 결과들, 상기 진단, 및 상기 부가적인 테스트들의 결과들에 기반하여:
(a") 상기 복수의 CNA들로부터 상기 새로운 환자에게 CNA를 할당하는 것 ─ 상기 할당된 CNA는 상기 새로운 환자에 대한 상기 미리 선택된 분류 변수들의 값들의 조합에 대응함 ─; 및
(b") 제6 통신을 상기 제1 클라이언트 디바이스에 송신하는 것 ─ 상기 제6 통신은:
(1") 상기 새로운 환자에게 할당된 CNA; 및
(2") 상기 새로운 환자에게 할당된 CNA 내의 환자들을 치료하는 의료 전문가들의 조직된 리스트를 포함하고, 상기 의료 전문가들의 리스트는 지리, 임상 결과 또는 상기 지리 및 임상 결과 둘 다에 의해 구분되고, 상기 의료 전문가들 각각은 상기 새로운 환자의 상기 CNA에 할당된 상기 환자 모집단 내의 하나 이상의 환자들에 대한 의료 케어 전문가이었거나 의료 케어 전문가이고, 상기 의료 전문가들 각각에 대한 상기 임상 결과는 단계 (a)(iv)의 상기 의료 전문가에 대한 상기 측정된 행동 변동을 기반으로 함 ─;
(iv") 상기 새로운 환자 또는 상기 새로운 환자에 대한 건강 케어 제공자로부터, 의료 전문가 리스트에서 상기 환자의 지리적 요구들 및 결과 요구들 중 적어도 하나 이상을 충족시키는 의료 전문가를 갖는 그리고 불리한 편차의 위험이 감소된 최적 케어 계획을 선택하는 제7 통신을 수신하고, 그리고 상기 제7 통신에 응답하여, 상기 선택된 의료 전문가와 상기 새로운 환자의 약속을 스케줄링하는 것을 가능하게 하기 위해 상기 선택된 의료 전문가의 사무실에 있는 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하는 제2 클라이언트 디바이스에 통신가능하게 링크하는 것을 포함하는,
시스템. - 제5항에 있어서,
상기 미리 선택된 분류 변수들의 세트는 질병-특정 임상 분자 표현형을 포함하거나; 또는
각각의 CNA는 건강 정보를 임상적으로 관련된 건강 정보의 세트로 분할하는 상기 미리 선택된 분류 변수들의 집합을 나타내는 접두사, 중간 및 접미사를 포함하는 구두점이 찍힌 이산 자릿수 열(discrete punctuated string of digits)로 표현되거나; 또는
상기 새로운 환자에 대한 할당된 CNA는 상기 의료 조건의 치료를 위해, 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들과 연관되거나; 또는
상기 임상 결과는 수용된 테라피제, 전달된 투여량의 강도, 투여량 간격, 투여량 지속기간, 삶의 질 메트릭들, 테라피에 대한 독성, 무진행 생존율, 전체 생존율, 응답 메트릭들 및 사망률 중 하나 이상을 포함하거나; 또는
상기 의료 전문가들의 리스트는 임상 결과에 의해 시각적으로 구분되는,
시스템. - 제6항에 있어서,
상기 미리결정된 환자 케어 서비스들의 하나 이상의 번들들은 미리결정된 치료 과정을 제공하거나; 또는
상기 임상 결과에 의한 상기 의료 전문가들의 리스트의 시각적 구분은:
녹색을 사용하여 평균 임상 결과보다 나은 임상 결과를 나타내고;
황색을 사용하여 평균 임상 결과를 나타내고; 및
적색을 사용하여 평균 임상 결과보다 빈약한 임상 결과를 나타내는,
시스템. - 제5항에 있어서,
상기 새로운 환자에 할당된 상기 CNA에 대한 각각의 의료 제공자에 대한 행동 변동 데이터는, 치료 동안 핵심 시점들에서 각각의 CNA의 환자들에 대한 의료 케어 제공자의 불리한 편차에 기여하는 불필요한 케어 및 존재하지 않는 필요한 케어 둘 모두를 포함하는
시스템. - 제1항에 있어서,
(c) 상기 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하는 상기 컴퓨팅 시스템에 의해,
제4 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하는 제3 클라이언트 디바이스를 통해 승인자로부터 하나 이상의 통신들을 수신하는 단계 ─ 상기 하나 이상의 통신들은, 상기 새로운 환자, 의료 서비스를 보장하는 건강 플랜 혜택들을 갖는 새로운 환자에 대해 고려 중인 의료 서비스, 및 상기 승인자에 의해 선택된 변수들을 식별함 ─; 및
상기 승인자로부터의 상기 하나 이상의 통신들에 응답하여, 상기 제3 클라이언트 디바이스로 정보를 송신하는 단계를 더 포함하고,
상기 정보는,
(1') 상기 새로운 환자에 할당된 상기 CNA에 대한 상기 임상 결과 데이터; 및
(2') 상기 새로운 환자에 할당된 상기 CNA에 대한 각각의 의료 제공자에 대한 행동 변동 데이터를
포함하고,
상기 정보는, 상기 승인자가 주요 시점에서:
(a')상기 새로운 환자에 대한 잠재적인 이익들 및 위해들을 고려하여, 상기 의료 서비스가, 상기 새로운 환자와 동일한 CNA를 가지는 환자들을 치료한 다른 의료 제공자들에 의해 제공되는 서비스의 레벨 또는 전달에 대응하는지 여부를;
(b')대체 건강 개입들(alternative health intervention)이 존재하는 것 또는 존재하지 않는 것과 비교하여, 상기 의료 서비스가 임상 결과들을 개선하여 건강 결과를 개선하는데 효과적인지 여부를; 그리고
(c')상기 승인자가 상기 새로운 환자에 대한 상기 의료 서비스를 승인하기 위해 상기 서비스가 일반적으로 허용되는 의료 관례를 따르는지 여부를,
확립하기에 충분한,
방법. - 제9항에 있어서,
상기 주요 시점은:
진단시; 진행시; 용량 변경시; 약물 변경시; 독성이 있을 때; 그리고, 원하는 결과로부터 변동하는 경향이 있을 때
중 하나 이상을 포함하는,
방법. - 제5항에 있어서,
(c) 프로세싱 유닛 및 메모리를 포함하고, 상기 컴퓨팅 시스템의 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈에 통신가능하게 연결된 제4 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하도록 구성된 제3 클라이언트 디바이스를 더 포함하고,
상기 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈에 의해 수행되는 동작들은 또한:
상기 제4 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하는 상기 제3 클라이언트 디바이스를 통해 승인자로부터 하나 이상의 통신을 수신하는 것 ─ 상기 하나 이상의 통신들은, 상기 새로운 환자, 의료 서비스를 보장하는 건강 플랜 혜택들을 갖는 새로운 환자에 대해 고려 중인 의료 서비스, 및 상기 승인자에 의해 선택된 변수들을 식별함 ─, 및
상기 승인자로부터의 상기 하나 이상의 통신들에 응답하여, 상기 제3 클라이언트 디바이스로 정보를 송신하는 것을 포함하고,
상기 정보는,
(1') 상기 새로운 환자에 할당된 상기 CNA에 대한 상기 임상 결과 데이터; 및
(2') 상기 새로운 환자에 할당된 상기 CNA에 대한 각각의 의료 제공자에 대한 행동 변동 데이터
를 포함하고,
상기 정보는, 상기 승인자가 주요 시점에서:
(a')상기 새로운 환자에 대한 잠재적인 이익들 및 위해들을 고려하여, 상기 의료 서비스가, 상기 새로운 환자와 동일한 CNA를 가지는 환자들을 치료한 다른 의료 제공자들에 의해 제공되는 서비스의 레벨 또는 전달에 대응하는지 여부를;
(b')대체 건강 개입들(alternative health intervention)이 존재하는 것 또는 존재하지 않는 것과 비교하여, 상기 의료 서비스가 임상 결과들을 개선하여 건강 결과를 개선하는데 효과적인지 여부를; 그리고
(c')상기 승인자가 상기 새로운 환자에 대한 상기 의료 서비스를 승인하기 위해 상기 서비스가 일반적으로 허용되는 의료 관례를 따르는지 여부를,
결정하기에 충분한,
시스템. - 제11항에 있어서,
상기 주요 시점은:
진단시, 진행시, 용량 변경시, 약물 변경시, 독성이 있을 때, 그리고, 원하는 결과로부터 변동하는 경향이 있을 때
중 하나 이상을 포함하는,
시스템. - 제9항에 있어서,
환자 및 상기 선택된 의료 전문가로부터의 허가로,
상기 환자의 상기 개인 건강 정보를 상기 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈로부터 상기 선택된 의료 전문가의 사무실에 있는 상기 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하는 상기 제2 클라이언트 디바이스에 송신하는 단계를 더 포함하는,
방법. - 제11항에 있어서,
상기 동작들은,
상기 새로운 환자 및 상기 선택된 의료 전문가로부터의 허가로:
상기 새로운 환자의 개인 건강 정보를 상기 제1 임상 결과 추적 및 분석 모듈로부터 상기 선택된 의료 전문가의 사무실에 있는 제3 임상 결과 추적 및 분석 모듈을 구현하는 제2 클라이언트 디바이스에 송신하는 동작을 더 포함하는,
시스템.
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