KR20200084861A - 사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 시스템, 장치, 및 방법 - Google Patents

사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 시스템, 장치, 및 방법 Download PDF

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KR20200084861A
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라브닛 카우르
서니나 반살
사티쉬 살루자
프로페서. 사미어 케이 브라마차리
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이니큐 메디컬 프라이빗 리미티드
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Abstract

사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 시스템, 장치 및 방법이 개시된다. 사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 방법은 의료 디바이스들의 세트로부터의 상기 사용자의 임상 정보, 및 데이터베이스로부터의 상기 사용자의 비-임상 정보를 취득하는 단계; 누적된 데이터세트를 형성하기 위해, 임상 정보 및 상기 비-임상 정보를 적어도 하나의 메모리 디바이스 상에 누적하는 단계; 예측 모델과 이력 데이터 비교 모델 중 임의의 것 또는 그것들의 조합에 기초하여 상기 누적된 데이터세트를 분석하는 단계 - 누적된 데이터세트의 상기 분석은 상기 사용자의 임상 상태의 평가를 포함하고, 그에 기초하여 상기 사용자의 종적 상태가 정의된 시간 구간에 걸쳐 예측됨 - ; 및 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 분석된 임상 정보 및 분석된 비-임상 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 디스플레이 유닛에 의해 디스플레이하는 단계를 포함한다.

Description

사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 시스템, 장치, 및 방법
본 개시내용은 환자 모니터링 방법들 및 시스템들에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시내용은 사용자의 임상 상태(clinical state)를 모니터링하기 위한 장치들, 시스템들, 및 방법들에 관한 것이다.
집중 치료실(ICU)은 병원에서 가장 멸균되고 민감한 영역이다. ICU는 산소 호흡기, 인큐베이터, 심전도(ECG) 모니터 등과 같이 환자의 바이탈을 지속적으로 기록하고 디스플레이하는 복수의 디바이스를 구비한다. 환자의 의료 파라미터들을 측정하기 위한 센서들과는 별개로, 디바이스들 각각은 추가 디스플레이 유닛을 가지며, 이는 그것들의 설계의 부피가 더 커지게 한다. 의료 장비들의 복수의 디스플레이 유닛은 ICU의 실내 공간을 캡처한다. 추가적으로, 각각의 의료 디바이스는 각각의 환자에 대해 매일 수백만 개의 전용 데이터 포인트를 생성하고, 72시간 동안만 그것들을 저장한다. 따라서, 임상적 의사 결정(clinical decision-making)에 도움이 될 수 있는 많은 중대한 정보가 손실된다. 이러한 고빈도의 방대한 생리학적 데이터 스트림들의 처리는 여전히 큰 과제이지만, 환자들에게 양질의 치료를 제공하기 위한 상당한 통찰력을 만들어낼 수 있다.
이러한 위독한 환자들은 혈액, 소변 등과 같이 환자들의 체액으로부터 획득될 수 있는 다양한 다른 의료 파라미터들에 대해 모니터링될 필요가 있다. X-레이 등과 같은 이미징을 포함하는 상세한 검사는 실험실로 지시될 필요가 있다. 지시된 조사들 및 보고서들은 실험실 정보 관리 시스템(LIMS)에서 유지되며, 대부분 병원 정보 시스템(HIS)/전자 의료 기록(EMR)과 연계된다. 그러나, 간병인들은 병원의 중앙 시스템을 통해 이러한 정보에 빈번하게 액세스할 수 없다. 따라서, 그들은 침대옆에서 환자를 검사하면서, 실험실 테스트 결과들을 수동으로 전달한다.
이러한 환자들은 간호사 및 의사에 의한 반복적인 모니터링을 필요로 한다. 임상의의 한 번의 방문마다의 모든 환자의 상세한 임상 검사가 기록되고 유지되어야 한다. 모든 처방약, 지시된 조사, 및 영양 데이터는 의사들에 의해 종이에 매우 신중하게 기록되어야 한다. 다음으로, 간호사들은 이 지시를 따르고 시간별 기록을 유지한다. 종이에 수동으로 데이터를 입력하는 것은 다수의 오류를 야기하며 간병인의 추가 작업 부하가 된다. 추가적으로, 신생아 집중 치료실(NICU)과 같은 몇몇 전문화된 집중 치료실(ICU)도 신생아의 변화하는 영양, 칼로리 및 나트륨 균형 요건들을 지속적으로 모니터링할 필요가 있다. 이것은 어려운 계산을 필요로 하며, 오류가 발생하기 쉽다.
현재까지, 임상적으로 승인된 표준 프로토콜들은 전국의 모든 ICU에서 구현되지 않고 ICU에서 수동 기록으로서 전달된다. 또한, 이러한 프로토콜들은 병원 시설에 기초하여 달라질 수 있다. 다양한 ICU들의 증거 기반 품질 지표들을 제공하면 프로토콜 준수를 강제할 수 있다. 또한, 이는 양질의 치료를 보장하기 위한 최상의 실무를 구축하는 데 도움이 될 수 있다.
임상적으로 승인된 예측 점수들(predictive scores)은 국제 임상 실무들에서 광범위하게 사용되어 왔으며, 그들의 인구집단에서 통계적으로 검증되었다. 그러나, 이러한 기록 유지관리는 존재하지 않으므로, 이러한 점수들은 전세계적인 코호트들(cohorts)에서 검증되지 않았다.
현재, 인공 지능의 기술 진보 또는 도입은 임상적으로 관련있는 패턴들을 얻기 위해 수백만 개의 실시간 디바이스 데이터 포인트를 채굴하는 것을 가능하게 하였다. 따라서, 실시간 종적 데이터(longitudinal data)를 사용한 딥 러닝 기반 확률 모델들을 사용하는 충분한 문헌 증거가 존재하고, 보고된 결과들은 환자들의 이환율 및 사망률 상태와 밀접한 상관이 있는 것으로 나타났다. 그러나, 하드웨어에서의 이러한 인지 지능은 여전히 환자의 양질의 치료를 위해 건강관리에 이용되지 않는다.
따라서, 다양한 디바이스들로부터의 데이터를 통합하고, ICU 특정 프로토콜들에 의해 유지가능할 수 있는 임상 데이터, 실험실 기록들, 임상 점수들을 연계시키는 통합 플랫폼이 필요하다. 강력한 빅 데이터 기반구조에 의한 ICU 워크플로우의 그러한 자동화는 다양한 기간들에서의 생리학적 및 임상적 표현형(phenotype) 파라미터들의 모니터링 및 저장을 용이하게 할 수 있고, 또한 임상 마커 발견 프로세스를 도울 수 있다.
더욱이, 그러한 자동화를 통해, 출생 이후로의(NICU로부터의) 어린이 건강 또는 ICU에 입원한 임의의 환자의 종적 데이터가 저장되고 퇴원 후에도 환자들에게 쉽게 공유될 수 있다. 이것은 임상의들 및 연구자들이 조기 개입의 장기적 효과를 탐색하고 다양한 동시이환 질병들 간의 인과 관계들을 이해하는 데 도움이 될 것이다. 퇴원 후 예약들, 정기 검진들, 및 실험실 테스트들도 이러한 시스템들에 의해 쉽게 관리될 수 있다. 현재, 이러한 보고서들 및 기록들 전부는 환자들에 의해 수동으로 유지될 필요가 있다. 또한, 긴급한 경우에 전화 상담을 위해 임상의와 연락하는 것은 여전히 어려운 작업이다.
본 발명의 일반적인 목적은 단일 디스플레이 스크린을 갖는 스마트하고 컴팩트한 다목적 침대옆 통합 플랫폼을 제공하여, 복수의 차원(의료 디바이스들, 임상 데이터, LIMS, PACS)으로부터의 데이터를 하나의 인터페이스로 브리징하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 질병의 조기 식별을 위한 패턴 발견 및 실시간 분석에 있어서 임상의들에게 도움을 주는 인지 지능적 애플리케이션을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 이러한 실무들이 전국의 ICU의 품질 파라미터들에 미치는 영향에 대한 증거를 수집함으로써 임상 프로토콜 준수를 강제하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 전문가들에 의한 농촌 지역의 자원 위기 세팅(resource crunch settings)에 존재하는 ICU들의 원격 모니터링을 가능하게 하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 본 개시내용의 시스템을 사용하여 데이터를 캡처, 처리, 분석 및 저장하고, 디스플레이하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 가정에서 환자의 바이탈들(vitals)을 캡처하기 위한 웨어러블 디바이스(예를 들어, HR, RR 등을 캡처하기 위한 센서들을 갖는 양말)를 사용하여 퇴원 후 건강 감시를 제공하는 것이고, 이는 환자의 모든 병력과 함께 실시간 바이탈들을 모니터링하기 위해 그들의 모바일 인터페이스에 링크될 것이다.
따라서, 본 개시내용은 단일의 컴팩트한 터치 감지 디스플레이 스크린, 및 실내 공간을 차지하지 않고서 환자 침대 위에 장착될 수 있는 음성 지원 사용자 인터페이스를 제공한다. 표준화된 포트들을 사용하여 다양한 의료 디바이스들이 연결될 수 있다. 의료 디바이스들 각각과의 연결을 설정하기 위해, 특정한 HL7(Health Level 7)/ASTM(American Society for Testing and Materials) 적응들이 사용된다. 각각의 환자에 대해, 처리된 데이터와 함께 모든 파형 데이터가 디스플레이될 것이다. 이것은 각각의 디바이스마다 개별 디스플레이 유닛들이 필요하지 않게 한다.
본 시스템은 LIMS, HIS/ENIR 및 PACS(Picture Archiving and Communication System)와 매끄럽게(seamlessly) 연계된다. 따라서, 한 번의 클릭으로 실험실 보고서들로부터의 원시 데이터는 물론, 이미지 데이터가 보여질 수 있다. 관련 실험실 테스트들, 바이탈들, 및 개입들과 함께, 별개의 임상 평가 모듈들이 설계되었다. 의사는 이벤트/진단을 선택할 수 있고, 실험실 측에 연계되며 동일한 디스플레이를 사용하는 간호사들이 따르는 평가를 지시할 수 있다. 또한, 의사의 입력을 사용하여 한 번의 클릭으로 영양이 계산될 수 있으며, 수신된 칼로리도 매일 보여질 수 있다. 임상의의 지시에 기초하여, 우리의 통합 플랫폼에 부착된 주입 펌프들이 조절될 수 있다.
임상적으로 승인된 프로토콜들은 이러한 스크린을 사용하여 보여지고 따라질 수 있다. 이러한 자동화는 지속적인 알림들 및 경고들에 의해 임상적으로 승인된 치료 프로토콜의 구현을 강화할 것이다. 병원 관리자에 의해 ICU들의 품질을 모니터링하기 위해 품질 지표 파라미터들이 보여질 수 있고, 추가 개선들이 이루어질 수 있다.
이러한 빅 데이터 허브는 각각의 환자에 대해 종적으로(longitudinally) 저장된 임상, 실험실, 생리학적 스트림들로부터 오는 모든 비구조적(unstructured) 및 구조적(structured) 데이터를 갖는다. 따라서, 실시간 종적 기록들을 이용하는 임상적으로 시험된 점수들 및 딥 러닝 기반 분석 모델은 인지 지능 모듈의 일부이다. 임상 데이터의 이러한 누적은 패턴 인식에서의 임상의의 어려움을 감소시키기 위한 인지 보조를 제공할 것이며, 이는 환자들의 치료를 위한 더 체계적인 접근을 제공하기 위해 의사들에 대해 임상 의사 결정을 도울 수 있다.
또한, 전체 병력(ICU부터)은 환자의 모바일 애플리케이션에서 언제든지 액세스가능할 것이다. 이러한 인터페이스는 예방접종 및 후속 알림과 같은 통지/알림/경고를 제공할 것이다. 이것은 또한 투명한 의사-환자 참여 플랫폼의 역할을 한다. 이러한 애플리케이션은 가정에서 임상의들 및 환자들이 쉽게 볼 수 있는 웨어러블 디바이스, 예를 들어 실시간 바이탈[심박수(Heart Rate)(HR), 호흡수(Respiratory Rate)(RR) 등]을 캡처하는 센서들을 갖는 양말에 연결된다. 그러한 발명은 심지에 가정에 있는 환자에 대해서도 쉽게 모니터링하고 요구되는 치료를 제공하는 데에 도움을 줄뿐만 아니라, 어떠한 지연도 없이 신속한 개입을 보장할 것이다.
본 개시내용의 양태는 사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 장치로서, 의료 디바이스들의 세트로부터의 사용자의 임상 정보, 및 사용자의 이력 바이탈 정보를 포함하는 데이터베이스로부터의 사용자의 비-임상 정보를 취득하도록 구성된 정보 취득 유닛; 사용자의 임상 및 비-임상 정보의 누적된 데이터세트를 형성하기 위해, 의료 디바이스들의 세트 및 데이터베이스로부터 취득된 상기 임상 및 비-임상 정보를 수집하고 저장하기 위한 적어도 하나의 메모리 디바이스; 예측 모델과 이력 데이터 비교 모델 중 임의의 것 또는 그것들의 조합에 기초하여 상기 누적된 데이터세트를 분석하도록 구성된 정보 처리 유닛 - 누적된 데이터세트의 상기 분석은 사용자의 임상 상태의 평가를 포함하고, 그에 기초하여, 정의된 시간 구간에 걸쳐 사용자의 종적 상태(longitudinal state)가 예측됨 - ; 및 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 분석된 임상 정보 및 분석된 비-임상 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 디스플레이하도록 적응된 디스플레이 유닛을 포함하는 장치에 관한 것이다.
일 실시예에서, 장치는 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 중요 정보 및 비-중요 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 서버/데이터베이스에 송신하도록 구성된 정보 송신 유닛을 더 포함한다.
일 실시예에서, 정보 취득 유닛은 사용자로부터 입력들을 수신하도록 구성된 통신 인터페이스를 포함한다. 일 실시예에서, 통신 인터페이스는 이미지 캡처 디바이스 및 사용자 인터페이스로 이루어진 그룹으로부터 선택된다. 일 실시예에서, 사용자 인터페이스는 터치 가능 스크린 및 음성 가능 사용자 인터페이스 중 임의의 것 또는 그것들의 조합이다.
본 개시내용의 다른 양태는 사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 방법으로서, (ⅰ) 의료 디바이스들의 세트로부터의 사용자의 임상 정보, 및 사용자의 이력 바이탈 정보를 포함하는 데이터베이스로부터의 사용자의 비-임상 정보를 취득하는 단계; (ⅱ) 사용자의 임상 및 비-임상 정보의 누적된 데이터세트를 형성하기 위해, 의료 디바이스들의 세트 및 데이터베이스로부터 취득된 상기 임상 및 비-임상 정보를 적어도 하나의 메모리 디바이스 상에 누적하는 단계; (ⅲ) 예측 모델과 이력 데이터 비교 모델 중 임의의 것 또는 그것들의 조합에 기초하여 누적된 데이터세트를 분석하는 단계 - 누적된 데이터세트의 상기 분석은 사용자의 임상 상태의 평가를 포함하고, 그에 기초하여, 정의된 시간 구간에 걸쳐 사용자의 종적 상태가 예측됨 - ; 및 (ⅳ) 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 분석된 임상 정보 및 분석된 비-임상 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 디스플레이 유닛에 의해 디스플레이하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 방법은 하나 이상의 임상 파라미터의 제어에 연관된 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써, 상기 예측에 기초하여, 사용자의 하나 이상의 임상 파라미터의 상기 제어를 하는 단계를 더 포함한다.
본 개시내용의 다른 양태는 사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 사용자의 임상 상태를 모니터링하도록 동작가능한 하나 이상의 루틴을 내부에 구현한 비-일시적 저장 디바이스; 및 비-일시적 저장 디바이스에 결합되고 하나 이상의 루틴을 실행하도록 동작가능한 하나 이상의 프로세서 - 하나 이상의 루틴은 애플리케이션 개발 및 테스트 서버에 저장된 제2 루틴 세트와 관련하여 실행됨 - 를 포함하고, 하나 이상의 루틴은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 의료 디바이스들의 세트로부터의 사용자의 임상 정보, 및 사용자의 이력 바이탈 정보를 포함하는 데이터베이스로부터의 사용자의 비-임상 정보를 취득하는 정보 취득 모듈; 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 사용자의 임상 및 비-임상 정보의 누적된 데이터세트를 형성하기 위해, 의료 디바이스들의 세트 및 데이터베이스로부터 취득된 상기 임상 및 비-임상 정보를 수집하고 저장하는 정보 저장 모듈; 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 예측 모델과 이력 데이터 비교 모델 중 임의의 것 또는 그것들의 조합에 기초하여 상기 누적된 데이터세트를 분석하는 정보 처리 모듈 - 누적된 데이터세트의 상기 분석은 사용자의 임상 상태의 평가를 포함하고, 그에 기초하여, 사용자의 종적 상태가 정의된 시간 구간에 걸쳐 예측됨 - ; 및 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 분석된 임상 정보 및 분석된 비-임상 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 디스플레이하는 디스플레이 모듈을 포함한다.
일 실시예에서, 시스템은 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 중요 정보 및 비-중요 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 서버/데이터베이스에 송신하도록 구성된 정보 송신 모듈을 더 포함한다.
일 실시예에서, 의료 디바이스들의 세트는 심장 호흡 모니터들(cardio-respiratory monitors), 맥박 산소 측정기들(pulse oximeters), 혈액 가스 기계(blood gas machine), 및 산소 호흡기들(ventilators) 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 포함한다. 일 실시예에서, 의료 디바이스들은 LIMS(Laboratory Information Management System), PACS(Picture Archiving and Communication System), HIS(Hospital Information System), 및 EMR(Electronic Medical Record) 중 임의의 것 또는 그것들의 조합과 인터페이스된다.
일 실시예에서, 정의된 시간 구간에 걸친 사용자의 종적 상태의 상기 예측에 기초하여, 정보 처리 유닛은 하나 이상의 임상 파라미터의 제어에 연관된 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써 사용자의 하나 이상의 임상 파라미터의 상기 제어를 가능하게 한다.
일 실시예에서, 정보 취득 모듈은 사용자로부터 입력들을 수신하도록 구성된 통신 인터페이스를 포함한다. 일 실시예에서, 통신 인터페이스는 이미지 캡처 디바이스 및 사용자 인터페이스로 이루어진 그룹으로부터 선택된다.
첨부 도면들은 본 설명의 일부를 구성하며, 본 개시내용의 추가 이해를 제공하기 위해 사용된다.
도 1은 본 개시내용의 실시예에 따른, 사용자의 임상 상태를 모니터링하는 장치의 다양한 기능 유닛들/컴포넌트들의 예시적인 표현을 도시한다.
도 2a 및 도 2b는 본 개시내용의 실시예에 따른, 사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 제안된 시스템의 네트워크 아키텍처의 예시적인 표현을 도시한다.
도 3은 본 개시내용의 실시예에 따른, 제안된 시스템의 다양한 기능 모듈들의 예시적인 표현을 도시한다.
도 4는 본 개시내용의 실시예에 따른, 사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 제안된 방법의 예시적인 흐름도 표현을 도시한다.
도 5는 본 개시내용의 실시예에 따른 시스템 및 사용자 인터페이스를 사용하는 환자 모니터링 방법에 수반되는 다양한 단계들의 예시적인 흐름도 표현을 도시한다.
도 6a는 본 개시내용의 실시예에 따른 복수의 모듈의 동시 기능을 위한 복수의 탭을 디스플레이하는 정면 패널의 도면을 도시한다.
도 6b는 본 개시내용의 실시예에 따른 디바이스들 및 전력 공급부와의 연결을 확립하기 위한 복수의 포트를 디스플레이하는 후면 패널을 도시한다.
본 개시내용의 하나 이상의 실시예의 예시적인 구현들이 아래에 제공되지만, 개시된 시스템들 및/또는 방법들은 현재 알려져 있거나 존재하는지에 관계없이 임의의 수의 기술들을 사용하여 구현될 수 있다는 것을 처음부터 이해해야 한다. 본 개시내용은 어떠한 방식으로도, 여기에 도시되고 설명된 예시적인 설계들 및 구현들을 포함하여 아래에 예시된 예시적인 구현들, 도면들 및 기술들로 제한되어서는 안 되며, 첨부된 청구항들의 범위 내에서 그들의 등가물들의 전체 범위와 함께 수정될 수 있다.
본 발명은 사용자(이하 "환자"라고도 지칭됨)의 임상 상태를 모니터링하기 위한 장치, 시스템 및 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 다양한 디바이스들로부터의 데이터를 통합하고, 집중 치료실(Intense Care Unit)(ICU) 특정 프로토콜들에 의해 유지가능할 수 있는 임상 데이터, 실험실 기록들, 임상 점수들을 연계시키는 통합 플랫폼을 제공하는 것을 고려한다. 강력한 빅 데이터 기반구조에 의한 ICU 워크플로우의 그러한 자동화는 다양한 기간들에서의 생리학적 및 임상적 표현형 파라미터들의 모니터링 및 저장을 용이하게 할 수 있고, 또한 임상 마커 발견 프로세스를 도울 수 있다.
도 1은 본 개시내용의 실시예에 따른, 사용자의 임상 상태를 모니터링하는 장치의 다양한 기능 유닛들/컴포넌트들의 예시적인 표현을 도시한다. 제안된 장치(이하 "NEO 박스"라고도 함)(100)는 의료 디바이스들의 세트로부터의 사용자의 임상 정보, 및 사용자의 이력 바이탈 정보를 포함하는 데이터베이스로부터의 사용자의 비-임상 정보를 취득하도록 적응된/구성된 정보 취득 유닛(102)을 포함한다.
장치(100)는 사용자의 임상 및 비-임상 정보의 누적된 데이터세트를 형성하기 위해, 의료 디바이스들의 세트 및 데이터베이스로부터 취득된 상기 임상 및 비-임상 정보를 수집 및 저장하기 위한 적어도 하나의 메모리 디바이스(104)를 더 포함한다. 일 실시예에서, 장치(100)는 필수 정보를 검색하기 위해 데이터베이스와 통신하는 시스템과 인터페이스/구성될 수 있다.
일 실시예에서, 의료 디바이스들은 RJ45/RS232/USB 커넥터들을 통해 제안된 장치(100)에 연결된다. 2개의 RS232 포트가 메인 PCB 상에 제공되는 반면, 4개의 RJ45 포트는 RJ-45 PCB라고 명명된 다른 작은 PCB 상에 설계된다. TP 링크 모뎀을 사용하여 WiFi에 연결하도록 USB 허브를 사용하여 2개의 USB 포트가 이용가능하다.
장치(100)는 예측 모델과 이력 데이터 비교 모델 중 임의의 것 또는 그것들의 조합에 기초하여 상기 누적된 데이터세트를 분석하도록 구성된 정보 처리 유닛(106)을 더 포함한다.
일 양태에서, 누적된 데이터세트의 분석은 사용자의 임상 상태의 평가를 포함하며, 그에 기초하여, 정의된 시간 구간에 걸쳐 사용자의 종적 상태가 예측된다.
장치(100)는 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 분석된 임상 정보 및 분석된 비-임상 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 디스플레이하도록 적응된 디스플레이 유닛(108)을 더 포함한다. 일 실시예에서, 디스플레이 유닛(108)은 장치(100)와 인터페이스된 시스템으로의, 및 그러한 시스템으로부터의 실시간 데이터의 송신에 임의의 불일치가 있는 경우 사용자에게 통지 및/또는 경고할 수 있다.
일 실시예에서, 장치는 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 중요 정보 및 중요하지 않은 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 서버/데이터베이스에 송신하도록 구성된 정보 송신 유닛(110)을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 정보 취득 유닛(102)은 사용자로부터 입력들을 수신하기 위한 통신 인터페이스를 포함한다. 통신 인터페이스는 이미지 캡처 디바이스 및 대화식 터치 인터페이스로 이루어진 그룹으로부터 선택된다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 메인 PCB에 부착되고 2개의 BeagleBone을 프로그래밍하기 위해 사용되는 2개의 USB 포트를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 전력 공급 유닛(112)은 장치(100)의 다양한 컴포넌트들/유닛들에 전력을 공급하기 위해 니켈-카드뮴(Ni-Cd) 배터리들, 리튬 이온 배터리들, 및 울트라 커패시터들 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 갖는 에너지 축적기를 포함할 수 있다. 전력 공급 유닛(112)은 AC/DC 전력 공급부가 이용가능하지 않은 경우에, 예를 들어 환자의 침대를 한 장소로부터, 장치가 결합되거나 구성된 다른 장소로 운송하는 동안, 장치(100)의 대기 전력 공급부로서 작용한다.
일 실시예에서, 장치(100)는 전력 공급 유닛(112)과 이더넷 및 인터넷 연결을 위한 포트들을 더 포함한다. 일 실시예에서, 제안된 시스템의 전력 공급 유닛(112)은 제안된 장치 내부의 BeagleBone이 Linux에서 실행되고, 사용 중이지 않을 때 적절히 셧다운되는 것을 허용한다. 전력 스위치 PCB는 소프트 셧다운을 시작하는 BBB의 셧다운 핀을 풀다운함으로써 이를 달성하도록 그에 대해 구성된다.
의료 디바이스들과는 별도로, IP 카메라는 또한 NEO 박스(100)와 인터페이스되고, IP 카메라는 임상의에 의해 재량으로 제거될 수 있는 가요성 금속 커넥터를 사용하여 침대옆에서 환자 위에 위치된다. 이러한 카메라는 플랫폼 내에서의 라이브 피드들을 사용자들/의료 전문가들에게 제공하기 위해 로컬 네트워크 상에서 RTSP를 사용하여 NEO 박스(100)와 통합된다.
일 실시예에서, NEO 박스(100)는 다양한 침대옆 머신들과 링크되어 그들에 의해 제공되는 실시간 데이터를 취득 및 저장하는 신생아 침대옆 안전 감시 디바이스이다. NEO 박스(100)는 또한 전자 의료 기록들 및 실험실 정보 관리 시스템과 링크된 클라우드 기반 임상적 의사 결정 지원 시스템[이하, 통합 신생아 케어 유닛(Integrated Neonatal Care Unit) 또는 iNICU로서 상호 교환가능하게 지칭됨]에 데이터를 보낸다. 이러한 통합은 임상적 지시들과 장비 파라미터들의 임의의 불일치의 경우에서 경보들/통지들을 보냄으로써 임상 실무에서 따라지는 권고에 따라 심장 호흡 모니터들, 맥박 산소 측정기들, 혈액 가스 기계들, 및 산소 호흡기들 등과 같은 의료 디바이스들의 사용을 보장한다. 따라서, 생체 의료 디바이스들과 임상 관리 워크플로우 사이의 효과적이고 끊김없는 통신을 용이하게 함으로써 안전망의 역할을 한다. 추가적으로, 다른 임상적 및 실험실 기반 관찰들과 함께 생리학적 시계열 데이터 스트림들을 이용할 수 있는 것으로 인해, 우리가 인지 지능 모듈에서 이러한 데이터를 이용하는 것이 가능해지며, 이는 임상의들이 적시에 임상 개입하는 데에 도움이 된다. 이러한 데이터는 퇴원 후 플랫폼(post discharge platform)에도 연계된다. 이에 의해, 신생아 건강에 대한 NICU 개입의 장기적 영향을 연구하기 위한 고위험 신생아들에 대한 종적 연구가 더 가능해진다.
일 실시예에서, NICU 내에 NEO 박스(100)를 셋업하는 것은 USB 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 BBB를 프로그래밍하는 것을 필요로 한다. BBB의 완전한 "처음부터의" 셋업은 Java 1.8, RXTX 라이브러리의 설치, 및 시리얼-RS-232 통신을 위한 ttyO1 포트의 활성화를 수반한다. 이더넷 네트워크 및 WiFi(TPLink) 셋업은 Debian 운영 체제에서 이용가능한 connman 디바이스 드라이버를 사용하여 달성된다. Bulldog API는 LED를 점등하도록 beaglebone 상의 GPIO 핀들을 프로그래밍하기 위해 사용된다. 시스템 시작 시에, 2개의 crontab이 스케줄링되는데: 첫번째 것은 그것이 올바른 네트워크 세팅들로 디바이스에 연결될 수 있도록 BeagleBone의 네트워크 상태를 확립하고, 두번째 crontab은 쉘 파일로부터 소프트웨어 프로그램을 인보크하기 위해 Java 프로그램, 즉 jar를 호출한다.
도 2a 및 도 2b는 본 개시내용의 실시예에 따른, 사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 제안된 시스템의 네트워크 아키텍처의 예시적인 표현을 도시한다.
일 양태에서, 제안된 시스템(200)은 사물 인터넷(IoT) 디바이스들/기기들과 인터페이스된 컴퓨팅 디바이스(206)로 구성될 수 있다. 시스템(200)은 또한 사용자의 임상 정보는 물론, 비-임상 정보의 분석을 용이하게 하기 위해, 다양한 분석 및 통계 도구들, 예를 들어 Apache Cassandra 데이터베이스를 통합하는 서버/서버(208)와 통신할 수 있다. 시스템(200)은 사용자의 임상 상태를 모니터링하는 의도된 작업을 수행하기 위해, 네트워크(204)를 통해, 심장 호흡 모니터들, 맥박 산소 측정기들, 혈액 가스 기계, 및 산소 호흡기들과 같은, 그러나 그에 한정되지 않는 복수의 의료 디바이스/시스템(202-1, 202-2, 202-3, ... 202-N)[이하에서, 개별적으로 "의료 디바이스(202)"로도 지칭되고, 집합적으로 "의료 디바이스들(202)"로도 지칭됨]과 통신할 수 있다. 일 실시예에서, 제안된 시스템(200)은 컴퓨팅 디바이스(206) 또는 서버(208) 중 임의의 것에 상주할 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 디바이스(206)는 전용 장치(도 1에 도시된 것과 같음), 모바일 디바이스, 랩탑, 개인용 컴퓨터, 개인용 휴대 정보 단말기(PDA), 네트워크 디바이스 및 그와 유사한 것 중 임의의 것일 수 있다. 일 실시예에서, 제안된 시스템(200)은 제안된 장치(100)로 구현된다.
일 실시예에서, 의료 디바이스들은 실험실 정보 관리 시스템(Laboratory Information Management System)(LIMS), 사진 보관 및 통신 시스템(Picture Archiving and Communication System)(PACS), 병원 정보 시스템(Hospital Information System)(HIS), 및 전자 의료 기록(Electronic Medical Record)(EMR) 중 임의의 것 또는 그것들의 조합과 인터페이스된다.
네트워크(204)는 시스템(200)이 예를 들어 로컬 인트라넷, 개인 영역 네트워크(Personal Area Network)(PAN), 로컬 영역 네트워크(Local Area Network)(LAN), 광역 네트워크(Wide Area Network)(WAN), 가상 사설 네트워크(Virtual Private Network)(VPN), 고급 지능 네트워크(Advanced Intelligent Network)(AIN) 연결, 동기 광학 네트워크(Synchronous Optical Network)(SONET) 연결, 디지털 회선 연결, 디지탈 데이터 서비스(Digital Data Service)(DDS) 연결, 디지탈 가입자 회선(Digital Subscriber Line)(DSL) 연결, 이더넷 연결, 통합 서비스 디지털 네트워크(Integrated Services Digital Network)(ISDN) 회선, 및 다이얼-업 포트 케이블 모뎀 중 임의의 하나 이상을 통해 서버(208) 또는 다른 주변기기들과 통신하는 것을 허용할 수 있다. 또한, 통신들은 무선 애플리케이션 프로토콜(Wireless Application Protocol)(WAP), 일반 패킷 라디오 서비스(General Packet Radio Service)(GPRS), 글로벌 이동 통신 시스템(Global System for Mobile Communication)(GSM), 코드 분할 다중 접속(Code Division Multiple Access)(CDMA) 또는 시간 분할 다중 접속(Time Division Multiple Access)(TDMA), 셀룰러 전화 네트워크, 블루투스 라디오, 또는 IEEE 802.11 기반 무선 주파수 네트워크를 포함하는 다양한 무선 네트워크들 중 임의의 것에 대한 링크들을 또한 포함할 수 있다. 네트워크(204)는 RS-232 시리얼 연결, IEEE-1394 연결, 파이버 채널 연결, IrDA(적외선) 포트, SCSI(Small Computer Systems Interface) 연결, USB(Universal Serial Bus) 연결, 또는 다른 유선 또는 무선의 디지털 또는 아날로그 인터페이스 또는 연결, 메시 또는 다른 네트워킹 중 임의의 하나 이상을 더 포함하거나 그것과 인터페이스할 수 있다. 일 실시예에서, 네트워크는 제안된 시스템(200)의 워크플로우를 관리하고, 시스템(200)으로 및 시스템으로부터 실시간 데이터를 전송하는 빅 데이터 인터페이스이다.
일 양태에서, 시스템(200)은 의료 디바이스들의 세트로부터의 사용자의 임상 정보, 및 사용자의 이력 바이탈 정보를 포함하는 데이터베이스로부터의 사용자의 비-임상 정보를 취득할 수 있다. 시스템(200)은 사용자의 임상 및 비-임상 정보의 누적된 데이터세트를 형성하기 위해 의료 디바이스들의 세트 및 데이터베이스로부터 취득된 상기 임상 및 비-임상 정보를 수집 및 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 의료 디바이스들(200)은 네트워크(204)를 통해 제안된 시스템(200)에 연결될 수 있다.
이제 도 2b를 참조하면, 의료 디바이스들(202)은 컴퓨팅 디바이스(206)의 RJ45/RS232/USB 커넥터들을 통해 제안된 시스템(200)에 연결될 수 있으며, 여기서 컴퓨팅 디바이스(206)는 도 1에 도시된 바와 같은 전용 장치(NEO 박스)(100)이다. 2개의 RS232 포트가 컴퓨팅 디바이스(206)의 메인 PCB 상에 제공되는 반면, 4개의 RJ45 포트는 RJ-45 PCB로 명명된 컴퓨팅 디바이스(206)의 다른 작은 PCB 상에 설계된다. TP 링크 모뎀을 사용하여 WiFi에 연결하기 위해 USB 허브를 사용하여 2개의 USB 포트가 이용가능하다.
일 실시예에서, 데이터 취득 동안, 데이터를 취득하기 위한 스레드 내에서 다양한 if 조건들이 구현되며, 이는 매 분마다 실행된다. 정보 취득 모듈(302)은 먼저 의료 디바이스로부터 데이터를 수신하고 파싱한 다음, 그것을 dataSend(키/값 쌍)로 보낸다. 이를 위해, 데이터를 보내는 매 분마다 실행하는 별개의 스레드가 존재한다. 다음으로, dataSend로부터 데이터가 선택되고 JSON 포맷으로 변환된다. 이제, 이러한 JSON은 TPLink를 통해 Wi-Fi를 사용하여 클라우드(iNICU)에 보내진다. 각각의 취득은 데몬(daemon)(독립 스레드이고, 각각의 송신은 독립 스레드임)이다. 마지막으로, 정보 취득 모듈(302)은 서버로부터 확인응답을 수신하고, 하나의 데이터 취득 스레드를 종료한다. 다음으로, 이 루프는 매 분마다 반복된다.
일 양태에서, 시스템(200)은 예측 모델 및 이력 데이터 비교 모델 중 임의의 것 또는 그것들의 조합에 기초하여 상기 누적된 데이터세트를 분석하고 - 여기서 누적된 데이터세트의 상기 분석은 사용자의 임상 상태의 평가를 포함하며, 그에 기초하여, 사용자의 종적 상태가 정의된 시간 구간에 걸쳐 예측됨 - , 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 분석된 임상 정보 및 분석된 비-임상 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 디스플레이할 수 있다. 일 실시예에서, 디스플레이 유닛은 시스템(200)의 상이한 상태들을 나타내기 위해 4개의 LED를 포함할 수 있다. 하나의 LED는 그것에 구성/연결된 BBB(BeagleBone Black Device)가 기능하고, 거기에 통합된 Java 프로그램이 실행 중인지 여부를 디스플레이한다. 장치(100)가 의료 디바이스들로부터 데이터를 수신하고 있을 때 제2 LED가 켜진다. TPLink가 데이터베이스에 데이터를 송신하고 있으면 제3 LED가 점등되고, 장치(100)가 데이터베이스로부터 확인응답을 수신할 때 제4 LED가 점멸한다.
제안된 시스템(200)은 다양한 질병 조건들을 상관시키기 위해, 그들의 생리학적, 임상적 데이터는 물론, 실험실 데이터를 시간에 걸쳐 연계시키는 것을 허용하도록, 상이한 의료 디바이스들의 상이한 파라미터들을 집계한다. 질병 조건들과 연계된 이러한 생리학적 시계열 데이터는 주어진 질병 상태에서의 디바이스의 적절한 사용, 또는 ICU에서 환자가 머무는 동안 관찰된 나중의 에피소드와의 상관을 가능하게 한다.
일 실시예에서, 시스템(200)은 저장 또는 추가 처리를 위해, 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 중요 정보 및 비-중요 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 서버/데이터베이스에 송신할 수 있다.
시스템(200)에 기인한 본 명세서에 설명된 기능들은 또한 컴퓨팅 디바이스(206) 내에서 실행될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 즉, 컴퓨팅 디바이스(206)는 본 명세서에 설명된 기능들을 실행하도록 프로그래밍될 수 있다. 다른 경우들에서, 시스템(200) 및 컴퓨팅 디바이스(206)는 본 명세서에 설명된 기능들을 제공하도록 협동할 수 있고, 그에 의해 컴퓨팅 디바이스(206)는 시스템(200) 및 컴퓨팅 디바이스(206)가 클라이언트/서버 관계로 동작하도록 시스템(200)과 상호작용하는 클라이언트측 애플리케이션을 구비하게 된다.
신생아 집중 치료실(NICU)은 그것의 도메인 특정 온톨로지에 구축된 그러한 EHR 시스템을 채택함으로써 엄청난 혜택을 받을 수 있는 아픈 및 조산 신생아를 돌보는 데 전문화된 하나의 그러한 ICU이다. NICU는 과중한 작업량, 빈약한 직원 역량, 팀원들 간의 빈약한 소통, 및 부적절한 지식 및 훈련과 같이 의료적 오류들의 본질적인 위험에 영향을 미치는 다수의 인자들이 발견된 복합 시스템이다.
일 실시예에서, 제안된 시스템(200)은 신생아 치료를 표준화하기 위해 NICU와 인터페이스되고, 그에 의해 공통 도메인 온톨로지를 통해 유닛들에 걸친 품질 파라미터들의 비교 측정을 가능하게 한다. 이는 상이한 NICU들로부터 일관된 방식으로 임상 데이터의 수집하고 비교하는 것을 가능하게 할 수 있다.
제안된 시스템(200)은 또한 표현형적, 분자 및 임상 마커 발견 프로세스(molecular and clinical markers discovery process)를 위해 12세까지의 종적 데이터를 캡처하기 위해 iCHR(Integrated Child Health Record)을 이용할 수 있다.
도 3은 제안된 시스템의 기능 모듈들의 예시적인 블록도를 도시하고, 주요 기능 모듈들 및 기능 모듈 상호접속들을 보여준다. 전형적인 하드웨어 및 전자 컴포넌트들은 사용자의 임상 상태를 모니터링하는 상기 의도된 작업을 수행하도록 배열된다.
도 2a 및 도 2b에 도시된 바와 같은 시스템(200)은 일반적으로 하나 이상의 프로세서, 네트워크 인터페이스, 및 메모리를 포함한다. 메모리는 본 명세서에 더 상세하게 설명되는 다양한 방법들을 수행하기 위해 프로세서에 의해 실행될 수 있는 로직(예를 들어, 명령어들)을 포함한다. 메모리는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능한 다양한 기능 모듈들을 저장할 수 있고, 기능 모듈들은 정보 취득 모듈(302), 정보 저장 모듈(304), 정보 처리 모듈(306), 디스플레이 모듈(308), 및 사용자/환자의 임상 상태를 모니터링하는 의도된 기능을 수행하기 위해 필요한 다른 모듈(들)(310)을 포함한다.
일 양태에서, 정보 취득 모듈(302)은 의료 디바이스들의 세트로부터의 사용자의 임상 정보, 및 사용자의 이력 바이탈 정보를 포함하는 데이터베이스로부터의 사용자의 비-임상 정보를 취득한다.
일 실시예에서, 정보 취득 모듈(302)은 Debian 운영 체제에서 Java 1.8을 실행하는 2개의 프로그래밍가능한 BeagleBone 블랙 마이크로프로세서로 이루어진다. 각각의 BeagleBone(BBB)은 디바이스들 및 카메라로부터 오는 데이터를 각각 취득하기 위해 1개의 USB, 1개의 RJ45 및 RS232 인터페이스 시리얼 핀을 갖는다. 하나의 USB 포트는 컴퓨팅 디바이스로부터 비글 본을 프로그래밍하도록 구성된다.
일 실시예에서, 의료 디바이스들(200)은 네트워크(204)를 통해 제안된 시스템(200)에 연결될 수 있다. 다른 실시예에서, 의료 디바이스들(202)은 컴퓨팅 디바이스(206)의 RJ45/RS232/USB 커넥터들을 통해 제안된 시스템(200)에 연결될 수 있고, 여기서 컴퓨팅 디바이스(206)는 도 1에 도시된 바와 같은 전용 장치(NEO 박스)(100)이다. 2개의 RS232 포트가 컴퓨팅 디바이스(206)의 메인 PCB 상에 제공되는 반면, 4개의 RJ45 포트는 RJ-45 PCB로 명명된 컴퓨팅 디바이스(206)의 다른 작은 PCB 상에 설계된다. TP 링크 모뎀을 사용하여 WiFi에 연결하기 위해, USB 허브를 사용하여 2개의 USB 포트가 이용가능하다.
일 양태에서, 정보 저장 모듈(304)은 사용자의 임상 및 비-임상 정보의 누적된 데이터세트를 형성하기 위해, 의료 디바이스들의 세트 및 데이터베이스로부터 취득된 상기 임상 및 비-임상 정보를 수집 및 저장한다.
일 양태에서, 정보 처리 모듈(306)은 예측 모델 및 이력 데이터 비교 모델 중 임의의 것 또는 그것들의 조합에 기초하여 상기 누적된 데이터세트를 분석한다. 일 실시예에서, 누적된 데이터세트의 분석은 사용자의 임상 상태의 평가를 포함하고, 그에 기초하여, 정의된 시간 구간에 걸쳐 사용자의 종적 상태가 예측된다.
일 실시예에서, 정의된 시간 구간에 걸친 사용자의 종적 상태의 상기 예측에 기초하여, 정보 처리 유닛은 하나 이상의 임상 파라미터의 제어에 연관된 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써 사용자의 하나 이상의 임상 파라미터의 상기 제어를 가능하게 한다.
일 양태에서, 디스플레이 모듈(308)은 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 분석된 임상 정보 및 분석된 비-임상 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 디스플레이한다. 일 실시예에서, 디스플레이 모듈(308)은 시스템(200)에의 및 시스템으로부터의 실시간 데이터의 송신에 임의의 불일치가 있는 경우 사용자에게 통지 및/또는 경고할 수 있다.
일 실시예에서, 디스플레이 모듈(308)은 시스템(200)의 상이한 상태들을 나타내기 위해 4개의 LED를 포함할 수 있다. 하나의 LED는 그것에 구성/연결된 BBB가 기능하고 있는지, 및 그에 통합된 Java 프로그램이 실행 중인지 여부를 디스플레이한다. 제2 LED는 시스템(200)이 의료 디바이스들로부터 데이터를 수신하고 있을 때 켜진다. 제3 LED는 모뎀, 예를 들어 TPLink가 데이터베이스에 데이터를 송신하고 있을 때 점등되고, 제4 LED는 시스템(200)이 데이터베이스로부터 확인응답을 수신할 때 점멸한다.
일 실시예에서, 다른 모듈(들)(310)은 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 중요 정보 및 중요하지 않은 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 서버에 송신하도록 구성된 정보 송신 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 송신 모듈은 BeagleBone으로부터 취득된 데이터를 서버/클라우드/데이터베이스에 보내기 위한 TPLink WiFi USB 동글로 이루어진다. TP 링크는 내부적으로 연결된 USB 허브 PCB를 사용하여 BBB의 USB 포트에 연결될 수 있다.
일 실시예에서, 정보 취득 모듈(302)은 사용자로부터 입력들을 수신하도록 구성된 통신 인터페이스를 포함한다. 일 실시예에서, 통신 인터페이스는 이미지 캡처 디바이스 및 대화식 터치 인터페이스로 이루어진 그룹으로부터 선택된다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 메인 PCB에 부착되고 2개의 BeagleBone을 프로그래밍하기 위해 사용되는 2개의 USB 포트를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 시스템(200)은 전력 공급부와 이더넷 및 인터넷 연결을 위한 포트들을 더 포함한다. 일 실시예에서, 제안된 시스템의 전력 공급부는 제안된 장치 내부의 BeagleBone이 Linux에서 실행되고, 사용되지 않을 때 적절히 셧다운되는 것을 허용한다. 전력 스위치 PCB는 소프트 셧다운을 개시하는 BBB의 셧다운 핀을 풀다운함으로써 이를 달성하도록 그에 대해 구성된다.
일 실시예에서, 다양한 의료 디바이스로부터의 디바이스 데이터는 정보 취득 모듈(302)에 의해 페치될 수 있다. 디바이스 판매자들은 그들의 디바이스로부터의 데이터 검색을 위해 HL7(Health Level Protocol)을 지원할 수 있다. 시스템(200)은 ICU 세팅들 내의 다양한 의료 디바이스들로부터 데이터를 페치하기 위해, 오픈 소스 HAPI(I-1L7 API)를 사용하고 HL7 2.X 버전을 지원한다. 동시 라이브 데이터 피드들을 취득하기 위해, 각각의 지원 디바이스에 대해 별개의 스레드가 개시된다. 각각의 의료 디바이스와의 연결을 확립하기 위해, 다양한 디바이스 특정 HL7 적응들이 사용된다.
의료 디바이스 데이터 통합(medical device data integration)(MDDI) 계층은 2개의 블록, 즉 클라이언트와 서버로 분할된다. 클라이언트 코드는 BBB에서 실행되고 있으며, 이는 다양한 디바이스들로부터의 데이터 취득을 허용하는 HL7 및 RS 232에 대한 래퍼(wrapper)를 제공한다. 클라이언트 측 코드는 NICU 세팅들 내의 다양한 디바이스들로부터 데이터를 페치하기 위해, HL7 2.X 및 3.X 버전을 지원하는 오픈 소스 HAPI(HL7 API)를 사용한다. RS232 인터페이스에 대해, BBB 상에서 RXTX Java 기반 통신 API가 사용된다. 각각의 지원되는 의료 디바이스에 대해, 동시 라이브 데이터 피드를 취득하기 위해 별개의 스레드가 개시된다. BBB에서 실행되는 Java 코드들은 디바이스로부터 데이터를 취득하고, 그것을 JSON 포맷으로 파싱한다. 다음으로, 파싱된 데이터는 필요한 파라미터들, 환자 id(또는 UHID), 장치 식별자, 장치의 mac ID, 및 의료 디바이스 이름과 함께 서버 계층에 송신된다. 장치 이름은 NICU 시설에 제공될 iNICU 의료 디바이스/장치의 이름이다. 서버 계층은 오픈 소스 Spring-Boot 및 Apache Cassandra를 사용하여 구현된다. 서버는 다양한 클라이언트 구현들로부터 오는 비구조적 데이터의 실시간 스트림들을 구독하고, 그것을 NoSQL Cassandra 데이터베이스에 저장한다. 수신된 데이터가 활성 UHID와의 유효한 매핑을 갖는 경우에만 데이터가 Cassandra 데이터베이스에 저장된다. 또한, 서버 소프트웨어 플랫폼은 ASTM 프로토콜(JAVA ASTM API)을 통해 LIMS와 통합된다. 이미지 캡처 디바이스는 OpenCV Python 라이브러리를 사용하여 구축된다. 실시간 스트리밍 프로토콜(Real-Time Streaming Protocol)(RTSP)이 환자 침대옆에 배치된 이미지 캡처 디바이스와의 연결을 확립하기 위해 사용된다. .jpg 포맷의 환자들의 실시간 이미지 프레임들은 암호화되어 JSON 포맷으로 파싱되고, 장치 이름과 함께 MDDI 서버 계층에 보내진다.
RS 232 USB 인터페이스에 대해, RXTX Java 기반 통신 API(Application Program Interface)가 사용된다. 이러한 디바이스들로부터의 데이터 집계는 사물 인터넷(Internet of Things)(IoT) 게이트웨이를 사용하여 수행된다.
머신 데이터 통합(Machine Data Integration)(MDI) 서버 계층은 오픈 소스 Apache Kafka를 사용하여 구현된다. MDI 서버는 다양한 MDI 클라이언트 구현들로부터 오는 실시간 데이터 스트림들을 구독한다. 그것은 Apache Cassandra를 사용하여 비구조적 데이터를 저장한다. MDI 서버 부분은 또한 ASTM 프로토콜(JAVA ASTM API)을 통해 LIMS와 통합된다.
일 실시예에서, 대화식 사용자 인터페이스는 서비스 지향 아키텍처를 사용하여 구축된다. 사용자 인터페이스는 터치 가능 스크린 또는 인공 지능(AI) 음성 지원/안내 시스템, 예를 들어 Amazon Alexa™, Microsoft Cortana™, 및 유사한 음성 지원 시스템들 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 포함할 수 있다. 서버 부분은 Spring Boot 프레임워크를 활용하는 Java 1.8 언어를 사용하여 구현된다. 사용자 인터페이스 계층은 응답형 AngularJS(JavaScript Framework) 및 HTML5를 사용하여 구축된다. 이는 사용자 인터페이스 계층이 응답형인 것을 허용하며, 그것은 태블릿, 랩톱 및 모바일 디바이스들 상에서 매끄럽게(seamlessly) 실행될 수 있다. JSON 기반 REST API 통합은 AngularJS와 Spring 계층들을 연결한다. 환자 데이터는 HL7 통합을 통해 ADT(Admission Discharge Transfer) 이벤트들로서 병원 정보 시스템으로부터 액세스되거나, 병원 관리부서에 의해 수동으로 입력된다. 임상 데이터는 PostgreSQL에 자동으로 빈번하게 저장되고, Hibernate는 Java 비즈니스 계층으로부터 데이터베이스에 액세스하는 것을 허용한다. 다양한 신생아 계산기들(Neonatal calculators)은 Drools 규칙 엔진을 사용하여 코딩되고, 메타데이터로서 저장된다. 솔루션은 IBM Softlayer 기반 클라우드 기반구조에서 호스팅된다. 성장 차트들은 하이 차트들(high charts)과 JavaScript를 사용하여 구현된다. 클라우드 컴포넌트는 웹 인터페이스를 사용하여 256 비트 암호화로 보호되는 HTTPS 기반 통신만을 허용한다.
예시적인 구현예에서, 다양한 의료 디바이스들로부터의 연속적인 데이터 스트림은 예를 들어 iNICU 데이터 사전에 존재하는 39개의 필드를 제공한다. Cassandra 데이터베이스는 심장 호흡 모니터들로부터의 11개의 그러한 필드, 산소 호흡기들로부터의 14개의 필드, 혈액 가스로부터의 14개의 필드를 저장한다. 원시 데이터는 키 공간 'inicu', 및 'inicu.patient_continuous'로 명명된 테이블로 Cassandra 데이터베이스 내에 지속된다. 사용된 압축 전략은 시간 창에 기초한다. 따라서, 시계열 데이터는 기본 키로서 시간을 사용하여 다양한 클러스터들 상에서 분리된다. 클러스터 키들은 UHID, 분, 시간, 및 날짜이다. 보충 Excel 1은 40명의 비-식별(de-identified) 신생아의 부분집합에 대한 모니터들 및 산소 호흡기들로부터 오는 연속 데이터를 포함한다. 다음으로, Cassandra 데이터베이스로부터의 원시 데이터 포인트들이 처리되어 iNICU 인터페이스에서 최종 사용자가 이용할 수 있는 PostgreSQL에 매 분 값(every minute value)이 저장된다.
일 실시예에서, 정보 취득 모듈(302)에 의해 취득된 임상 정보 및 비-임상 정보는 PostgreSQL에 저장되고, 파형/머신 데이터는 Apache Cassandra에 저장된다. 정규화된 데이터는 비-구조적 데이터 저장소와 구조적 데이터 저장소 둘 다로부터 페치된다. 질병 기반 신생아 점수는 유아를 상이한 질병들로 분류하는 데 도움이 된다. 아동의 인입 사실들(incoming facts)[요 배설량, RR, HR, 말초 모세혈관 산소 포화도(Sp02) 등]은 임상 규칙들에 대한 입력으로 작용하고, 일치하는 규칙 추론들이 실행된다. 이러한 추론들은 SMS/Google 클라우드 메시징 및 Apple 푸시 통지 서비스를 통해 의사, 간호사들 및 환자들(특정인)에게 보내지는 경고 및 통지를 생성한다.
도 4는 본 개시내용의 실시예에 따른, 사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 제안된 방법의 예시적인 흐름도 표현을 도시한다. 일 양태에서, 제안된 방법(400)은 단계(402)에서 의료 디바이스들의 세트로부터의 사용자의 임상 정보, 및 사용자의 이력 바이탈 정보를 포함하는 데이터베이스로부터의 사용자의 비-임상 정보를 취득하는 단계를 포함할 수 있다.
방법(400)은, 단계(404)에서, 적어도 하나의 메모리 디바이스에, 사용자의 임상 및 비-임상 정보의 누적된 데이터세트를 형성하기 위해, 의료 디바이스들의 세트 및 데이터베이스로부터 취득된 상기 임상 및 비-임상 정보를 누적하는 단계를 포함할 수 있다.
방법(400)은, 단계(406)에서, 예측 모델과 이력 데이터 비교 모델 중 임의의 것 또는 그것들의 조합에 기초하여 상기 누적된 데이터세트를 분석하는 단계를 더 포함할 수 있고, 누적된 데이터세트의 상기 분석은 사용자의 임상 상태의 평가를 포함하고, 그에 기초하여, 정의된 시간 구간에 걸쳐 사용자의 종적 상태가 예측된다.
방법(400)은 단계(408)에서 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 분석된 임상 정보 및 분석된 비-임상 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 디스플레이 유닛에 의해 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 방법은 하나 이상의 임상 파라미터의 제어에 연관된 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써, 상기 예측에 기초하여 사용자의 하나 이상의 임상 파라미터의 상기 제어를 하는 단계(410)를 더 포함할 수 있다.
제안된 방법/프로세스는 하드웨어 모듈 및/또는 소프트웨어 모듈로서 구현될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 방법(400)은 메모리에 저장되고 메모리와 통신하는 프로세서에서 실행되는 명령어들을 포함하는 애플리케이션 특정 회로 또는 소프트웨어 모듈로서 구현될 수 있다.
일 실시예에서, 모니터 및 산소 호흡기와 같은 침대옆 디바이스들에 대해서는 환자 id와의 맵핑이 필요하다. NEO 박스가 모니터 및/또는 산소 호흡기에 연결되고 프로브들이 환자에게 부착되고 나면, 사용자는 대시 보드 환자 카드로부터의 iNICU 애플리케이션에서 디바이스 모듈 추가를 클릭하여 올바른 NEO 박스 번호를 연결해야 한다. 또한, 침대 교체, 머신 교체, 스텝다운 시설로의 이송, 및 퇴원의 경우에서 발생할 수 있는 환자와 의료 디바이스의 분리의 경우, 애플리케이션 인터페이스로부터 NEO 박스를 분리하는 것도 동등하게 중요하다.
도 5는 본 개시내용의 실시예에 따른 제안된 시스템 및 장치를 사용하는 환자 모니터링을 위한 방법에 수반되는 다양한 단계들의 예시적인 흐름도 표현을 도시한다. 일 실시예에서, 방법은 도 1에 도시된 바와 같이 제안된 장치/디바이스의 사용자 인터페이스를 개시하는 단계(502)를 포함한다. 그 후, 단계(504)에서, 제안된 시스템과 디바이스의 연결이 검출된다. 디바이스가 검출되지 않으면, 시스템은 디바이스들을 검출하기 위해 디바이스 인터페이스를 다시 개시한다. 디바이스가 검출되면, 단계(506)에서, 데이터가 데이터 취득 유닛에 보내지고, 단계(508)에서 데이터가 필터링된다. 그 후, 시스템은 단계(510)에서 필터링된 데이터가 분석될 필요가 있는지를 결정한다. 그렇지 않다면, 단계(512)에서, 시스템은 데이터가 디스플레이되어야 하는지 여부를 검사한다. 요구되는 경우, 단계(516)에서, 분석없는 데이터가 디스플레이 유닛의 디스플레이 스크린에 디스플레이된다.
단계(510)에서, 시스템이 데이터가 분석될 필요가 있다고 결정하면, 단계(514)에서, 데이터는 데이터 분석 프로세서에 보내지고, 거기에서 데이터가 분석된다. 프로세서에 의한 데이터의 분석 후, 시스템은 데이터가 디스플레이될 필요가 있는지 여부를 다시 검사한다. 요구되는 경우, 분석된 데이터가 사용자 인터페이스 스크린에 디스플레이된다: 다음으로, 시스템은 단계(518)에서 데이터가 저장될 필요가 있는지 여부를 결정한다. 데이터가 저장되도록 요구되는 경우, 단계(520)에서 데이터가 메모리 디바이스에 저장되고, 또는 그렇지 않은 경우, 단계(522)에서 시스템은 데이터가 서버/클라우드에 보내지도록 요구되는지 여부를 검사한다. 그렇다면, 단계(524)에서, 데이터는 인터넷 또는 이더넷 연결을 사용하여 클라우드에 보내진다.
다음으로, 시스템은 단계(526)에서 사용자로부터 임의의 입력들이 요구되는지를 결정한다. 그렇지 않은 경우, 시스템은 단계(528)에서 그에 기초하여 디바이스가 검출되고 프로세스가 다시 시작하는 다른 데이터에 대해 검사한다. 단계(526)에서 사용자 입력들이 요구된다면, 단계(530)에서, 시스템은 사용자 입력들로부터 도출된 새로운 데이터가 분석될 필요가 있는지를 결정한다. 데이터가 분석되어야 하는 경우, 데이터는 데이터 처리 유닛에 보내진다. 단계(530)에서, 데이터가 분석되도록 요구되지 않는다면, 시스템은 단계(532)에서 데이터가 제어를 위해 디바이스에 보내지도록 요구되는지를 검사하고, 그것이 요구된다면, 단계(538)에서 요구되는 데이터를 디바이스에 보내고; 또는 단계(534)에서 데이터가 저장될 필요가 있는지를 검사한다. 데이터가 분석되도록 요구되지는 않지만 저장될 필요가 있는 경우, 또는 데이터가 분석되도록 요구되지 않고 제어를 위해 디바이스에 보내지지 않지만 저장될 필요가 있는 경우, 단계(536)에서 데이터는 메모리에 저장된다. 데이터가 전혀 저장되도록 요구되지 않는 경우, 시스템은 다른 데이터를 검사하고, 디바이스를 검출하며, 프로세스가 계속된다.
도 6a는 본 개시내용의 실시예에 따른, 복수의 모듈의 동시 기능을 위한 복수의 탭을 디스플레이하는 정면 패널의 그림 뷰를 도시한다. 본 발명의 실시예에 따른 대화식 터치 인터페이스가 도시되어 있다. 다양한 의료 디바이스들이 본 개시내용의 모니터링 시스템에 연결될 수 있고, 이러한 디바이스들에 의해 기록된 임상 데이터는 단일 대화식 터치 사용자 인터페이스 상에 디스플레이될 수 있다. 이러한 디바이스들은 본 발명의 대화식 터치 사용자 인터페이스에서의 사용자 정의 입력으로부터 직접 조절될 수 있다. 사용자는 또한 메모리에 저장되고 간호 모듈에 임상의의 지시로서 디스플레이될 필요가 있는 다른 관련 임상 정보에 대해 입력할 수 있다.
일 실시예에서, iNICU 인터페이스는 다양한 디바이스들로부터 오는 생리학적 데이터의 동시 데이터 스트림을 단일 스크린 상에 디스플레이하며, 이것은 임상의들에 의해, 임의의 시점에서 심지어 원격으로, 파라미터들 사이의 임의의 상관 또는 상호상관에 관하여 더 해석될 수 있다. 더욱이, 데이터는 사용자들에 의한 임의의 종류의 시간적 분석을 위해 상이한 샘플링 주파수(시간별 또는 분당 데이터 포인트들)에서 csv 파일들로 시각화될 수 있고 또한 다운로드될 수 있다. 데이터 트렌드와는 별도로, 이러한 변수들의 현재 값들은 웹 애플리케이션의 부식 위치들에서 볼 수 있다. 대시보드 스크린은 NICU 유닛에 입원한 모든 환자의 현재 상태를 한 번에 디스플레이한다. 이 스크린은 NICU 유닛에 입원한 모든 환자의 현재 상태를 실시간 디바이스 파라미터들과 함께 한 눈에 볼 수 있게 해 준다. 따라서, 제안된 NEO 박스는 환자의 전체 데이터를 시스템에 입력하지 않고서도, 즉각적인 개입을 필요로 할 수 있는 환자의 임상적 악화에 대하여 일견으로 임상적 결정을 내리는 것을 용이하게 한다.
도 6b는 본 개시내용의 실시예에 따른, 디바이스들 및 전력 공급부와의 연결을 확립하기 위한 복수의 포트를 표시하는 후면 패널을 도시한다. 다양한 의료 디바이스들이 R.147/RS232/USB 커넥터들을 통해 시스템에 연결될 수 있고, 그에 의해 모니터링 시스템에 연결된 이러한 의료 디바이스들로부터의 임상 데이터 및 비-임상 데이터가 도 6a에 도시된 바와 같은 단일 대화식 터치 사용자 인터페이스에 디스플레이되게 된다.
이러한 실시예들에 대한 다양한 수정들은 본 명세서의 설명 및 도면으로부터 본 기술분야의 통상의 기술자에게 명백해진다. 본 명세서에 정의된 다양한 실시예들에 연관된 원리들은 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 따라서, 상세한 설명은 첨부 도면들과 함께 도시된 실시예들로 제한되는 것이 아니라, 본 명세서에 설명/개시 또는 시사된 원리들 및 신규하고 독창적인 특징들과 일치하는 가장 넓은 범위로 제공되어야 한다. 본 발명의 취지 및 원리 내의 임의의 수정들, 등가적 치환들, 개선들 등은 모두 본 발명의 보호 범위 내에 포함되어야 한다.
발명의 이점
본 개시내용은 단일 디스플레이 스크린을 갖는 스마트하고 컴팩트한 다목적 침대옆 통합 플랫폼을 제공하여 복수의 차원(의료 디바이스들, 임상 데이터, LIMS, PACS)으로부터의 데이터를 하나의 인터페이스로 브리징한다.
본 개시내용은 질병의 조기 식별을 위한 패턴 발견 및 실시간 분석에 있어서 임상의들에게 도움을 주는 인지 지능형 애플리케이션을 제공한다.
본 개시내용은 이러한 실무들이 전국의 ICU들의 품질 파라미터들에 미치는 영향에 대한 증거를 수집함으로써 임상 프로토콜 준수를 효과적으로 강제할 것을 예상한다.
본 개시내용은 전문가들에 의한 농촌 지역의 자원 위기 세팅에 존재하는 ICU들의 원격 모니터링을 가능하게 한다.
본 개시내용은 본 개시내용의 시스템을 사용하여 데이터를 캡처, 처리, 분석 및 저장하고 디스플레이하는 방법을 제공한다.
본 개시내용은 환자의 모든 병력과 함께 실시간 바이탈들을 모니터링하기 위해 그들의 모바일 인터페이스에 링크되는, 가정에서 환자의 바이탈들을 캡처하기 위한 웨어러블 디바이스(예를 들어, HR, RR 등을 캡처하기 위한 센서들을 갖는 양말들)를 사용하는 퇴원 후 건강 감시를 제공한다.

Claims (15)

  1. 사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 장치로서,
    의료 디바이스들의 세트로부터의 상기 사용자의 임상 정보, 및 상기 사용자의 이력 바이탈 정보를 포함하는 데이터베이스로부터의 상기 사용자의 비-임상 정보를 취득하도록 구성된 정보 취득 유닛;
    상기 사용자의 상기 임상 정보 및 상기 비-임상 정보의 누적된 데이터세트를 형성하기 위해, 상기 의료 디바이스들의 세트 및 상기 데이터베이스로부터 취득된 상기 임상 정보 및 상기 비-임상 정보를 수집하고 저장하기 위한 적어도 하나의 메모리 디바이스;
    예측 모델과 이력 데이터 비교 모델 중 임의의 것 또는 그것들의 조합에 기초하여 상기 누적된 데이터세트를 분석하도록 구성된 정보 처리 유닛 - 상기 누적된 데이터세트의 상기 분석은 상기 사용자의 임상 상태의 평가를 포함하고, 그 평가에 기초하여, 정의된 시간 구간에 걸쳐 상기 사용자의 종적 상태(longitudinal state)가 예측됨 - ; 및
    상기 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 분석된 임상 정보 및 분석된 비-임상 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 디스플레이하도록 적응된 디스플레이 유닛
    을 포함하는 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 의료 디바이스들의 세트는 심장 호흡 모니터들(cardio-respiratory monitors), 맥박 산소 측정기들(pulse oximeters), 혈액 가스 기계(blood gas machine), 및 산소 호흡기들(ventilators) 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 포함하는, 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 정의된 시간 구간에 걸친 상기 사용자의 종적 상태의 상기 예측에 기초하여, 상기 정보 처리 유닛은 하나 이상의 임상 파라미터의 제어에 연관된 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써 상기 사용자의 상기 하나 이상의 임상 파라미터의 상기 제어를 가능하게 하는, 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 중요 정보 및 비-중요 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 서버/데이터베이스에 송신하도록 구성된 정보 송신 유닛을 더 포함하는, 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 정보 취득 유닛은 사용자로부터 입력들을 수신하도록 구성된 통신 인터페이스를 포함하고, 상기 통신 인터페이스는 이미지 캡처 디바이스 및 사용자 인터페이스로 이루어진 그룹으로부터 선택되는, 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 통신 인터페이스는 터치 가능 디스플레이 스크린 및 음성 지원 안내 시스템 중 임의의 것 또는 그것들의 조합인, 장치.
  7. 사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 방법으로서,
    의료 디바이스들의 세트로부터의 상기 사용자의 임상 정보, 및 상기 사용자의 이력 바이탈 정보를 포함하는 데이터베이스로부터의 상기 사용자의 비-임상 정보를 취득하는 단계;
    상기 사용자의 상기 임상 정보 및 상기 비-임상 정보의 누적된 데이터세트를 형성하기 위해, 상기 의료 디바이스들의 세트 및 상기 데이터베이스로부터 취득된 상기 임상 정보 및 상기 비-임상 정보를 적어도 하나의 메모리 디바이스 상에 누적하는 단계;
    예측 모델과 이력 데이터 비교 모델 중 임의의 것 또는 그것들의 조합에 기초하여 상기 누적된 데이터세트를 분석하는 단계 - 상기 누적된 데이터세트의 상기 분석은 상기 사용자의 임상 상태의 평가를 포함하고, 그 평가에 기초하여, 정의된 시간 구간에 걸쳐 상기 사용자의 종적 상태가 예측됨 - ; 및
    상기 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 분석된 임상 정보 및 분석된 비-임상 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 디스플레이 유닛에 의해 디스플레이하는 단계
    를 포함하는 방법.
  8. 제7항에 있어서, 하나 이상의 임상 파라미터의 제어에 연관된 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써, 상기 분석에 기초하여, 상기 사용자의 상기 하나 이상의 임상 파라미터의 상기 제어를 하는 단계를 더 포함하는 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 하나 이상의 디바이스는 심장 호흡 모니터들, 맥박 산소 측정기들, 혈액 가스 기계, 및 산소 호흡기들 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 포함하는, 방법.
  10. 사용자의 임상 상태를 모니터링하기 위한 시스템으로서,
    상기 사용자의 임상 상태를 모니터링하도록 동작가능한 하나 이상의 루틴을 내부에 구현된 비-일시적 저장 디바이스; 및
    상기 비-일시적 저장 디바이스에 결합되고 상기 하나 이상의 루틴을 실행하도록 동작가능한 하나 이상의 프로세서 - 상기 하나 이상의 루틴은 애플리케이션 개발 및 테스트 서버에 저장된 제2 루틴 세트와 관련하여 실행됨 -
    를 포함하고, 상기 하나 이상의 루틴은:
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 의료 디바이스들의 세트로부터의 상기 사용자의 임상 정보, 및 상기 사용자의 이력 바이탈 정보를 포함하는 데이터베이스로부터의 상기 사용자의 비-임상 정보를 취득하는 정보 취득 모듈;
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 사용자의 상기 임상 정보 및 상기 비-임상 정보의 누적된 데이터세트를 형성하기 위해, 상기 의료 디바이스들의 세트 및 상기 데이터베이스로부터 취득된 상기 임상 정보 및 상기 비-임상 정보를 수집하고 저장하는 정보 저장 모듈;
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 예측 모델과 이력 데이터 비교 모델 중 임의의 것 또는 그것들의 조합에 기초하여 상기 누적된 데이터세트를 분석하는 정보 처리 모듈 - 상기 누적된 데이터세트의 상기 분석은 상기 사용자의 임상 상태의 평가를 포함하고, 그 평가에 기초하여, 정의된 시간 구간에 걸쳐 상기 사용자의 종적 상태가 예측됨 - ; 및
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 분석된 임상 정보 및 분석된 비-임상 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 디스플레이하는 디스플레이 모듈
    을 포함하는, 시스템.
  11. 제10항에 있어서, 상기 의료 디바이스들의 세트는 심장 호흡 모니터들, 맥박 산소 측정기들, 혈액 가스 기계, 및 산소 호흡기들 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 포함하는, 시스템.
  12. 제10항에 있어서, 상기 정의된 시간 구간에 걸친 상기 사용자의 종적 상태의 상기 예측에 기초하여, 상기 정보 처리 모듈은 하나 이상의 임상 파라미터의 제어에 연관된 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써 상기 사용자의 상기 하나 이상의 임상 파라미터의 상기 제어를 가능하게 하는, 시스템.
  13. 제10항에 있어서, 상기 누적된 데이터세트의 부분을 형성하는 중요 정보 및 비-중요 정보 중 임의의 것 또는 그것들의 조합을 서버/데이터베이스에 송신하도록 구성된 정보 송신 모듈을 더 포함하는, 시스템.
  14. 제10항에 있어서, 상기 정보 취득 모듈은 사용자로부터 입력들을 수신하도록 구성된 통신 인터페이스를 포함하고, 상기 통신 인터페이스는 이미지 캡처 디바이스 및 사용자 인터페이스로 구성된 그룹으로부터 선택되는, 시스템.
  15. 제10항에 있어서, 상기 통신 인터페이스는 터치 가능 디스플레이 스크린 및 음성 지원 안내 시스템 중 임의의 것 또는 그것들의 조합인, 시스템.
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