KR20220082815A - 치료에 관련되는 임시 노드 어드레스 및 예후 관련 예상 결과 및 위험 평가에 관련되는 개선된 노드 어드레스를 활용하는 임상 결과 추적 및 분석 시스템 및 방법 - Google Patents

치료에 관련되는 임시 노드 어드레스 및 예후 관련 예상 결과 및 위험 평가에 관련되는 개선된 노드 어드레스를 활용하는 임상 결과 추적 및 분석 시스템 및 방법 Download PDF

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KR1020227011007A
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앤드류 엘. 페코라
앤드류 노든
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코타 인코포레이티드
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Abstract

치료 결정을 안내함에 있어서 건강 관리 제공자를 지원하기 위해 그리고 질환으로 진단되는 환자에 대한 예상 결과를 제공하기 위해, 임시 노드 어드레스 및 개선된 노드 어드레스를 활용하는 시스템, 방법, 및 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체가 본 명세서에서 설명된다.

Description

치료에 관련되는 임시 노드 어드레스 및 진단 관련 예상 결과 및 위험 평가에 관련되는 개선된 노드 어드레스를 활용하는 임상 결과 추적 및 분석 시스템 및 방법
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 미국 가출원 제62/900,135호(2019년 9월 13일 출원)에 대한 우선권의 이익을 주장하며, 이 기초출원은 그 전문이 참조에 의해 본 명세서에 원용된다.
분야
본 개시내용은 질환 또는 장애를 갖는 환자의 조기 치료 지원 및 예후 관련 예상 결과(prognosis-related expected outcome)의 차후 결정을 용이하게 하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적인 인구가 장수함에 따라, 노령 인구와 관련되는 의료 비용이 증가하고 있다. 암과 같은 질환과 관련되는 비용은 통상적으로 엄청나다.
몇몇 공중 건강 관리 지불인(public health care payer)(예를 들면, Medicare(메디케어)) 및 몇몇 민간 건강 관리 지불인(private health care payer)(예를 들면, 보험사)은, 지불을 임상 품질의 객관적인 척도와 정렬하고 불필요한 케어 및 관련된 불필요한 비용을 방지하는 목적을 가지고, 주로 서비스별 요금 기반의 배상 모델(fee-for-service based reimbursement model)로부터, 적어도 부분적으로 가치 기반인 모델로, 적어도 부분적으로 이행하고 있다. 예를 들면, 몇몇 가치 기반의 모델은, 예상된 환자 결과보다 더 나쁜 것에 대해 감소된 배상을 가지면서 배상을 예상된 환자 결과에 결부시키고, 그에 의해, 환자에 대한 예상된 환자 결과를 충족하는 또는 초과하는 건강 관리 제공자(health care provider)에게 재정적 인센티브를 제공하는 성과별 지불 모델(pay for performance model)을 포함한다. 다른 예로서, 몇몇 가치 기반의 모델은, 특정한 처치(procedure) 또는 병태와 관련되는 총 치료 비용에 대해 단일의 포괄 수가제(single bundled payment)을 제공하고, 그에 의해, 효율성을 향상시키고, 케어(care)를 조정하고 불필요한 케어 및 관련된 불필요한 비용을 방지하는 건강 관리 제공자에게 재정적 인센티브를 제공하는 포괄 수가제/케어의 에피소드 모델(bundled payment/episode of care mode)을 포함한다. 몇몇 가치 기반의 모델은 성과별 지불 양태 및 포괄 수가제/케어의 에피소드 양태 둘 모두를 포함한다.
그러나, 가치 기반의 모델은 추가적인 도전 과제를 제시한다. 예를 들면, 환자에 대해 예상된 임상 결과가 어떠해야 하는지를 결정하는 많은 현재의 방법은, 특정한 환자에 대한 임상 결과에 영향을 끼칠 수 있는 많은 변수를 효율적이고 정확하게 고려하지 않아, 환자의 예상된 임상 결과에 대한 부정확한 추정을 초래한다. 다른 예로서, 특정한 처치 또는 병태의 치료에 대해 단일의 포괄 수가제를 제공하는 많은 현재의 방법은 특정한 환자에 대한 치료의 코스에 영향을 끼칠 수 있는 많은 변수를 고려하지 않아, 포괄 수가제가, 특정한 환자의 치료에 필요할 서비스에 미스매치되는 것으로 귀결된다.
몇몇 건강 관리 지불인은 위험 조정을 활용하는 모델을 사용하는데, 위험 조정은, 가입자의 건강 관리 결과 또는 건강 관리 비용을 검토할 때 보험 플랜의 가입자(enrollee)의 기저의 건강 상태 및 건강 지출을 고려하는 통계적 프로세스이다. 그러나, 위험 조정의 많은 현재의 방법은, 치료, 결과 및 비용과 관련하여 유사한 환자가 유사한 환자에게 비교되도록 통계적 프로세스에서 환자가 그룹화되어야 하는 방법을 효율적이고 효과적으로 식별하지 못한다.
실시형태는, 조기 치료 결정을 안내하고 질환, 예를 들면, 암 병태(cancer condition)로 진단되는 관심 환자(patient of interest)에 대한 추정된 예후 관련 결과를 제공하기 위해 임시 노드 어드레스(provisional nodal address) 및 개선된 노드 어드레스(refined nodal address)를 활용하는 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다.
하나의 양태에 따르면, 설명된 발명은 조기 치료 결정을 용이하게 하고 질환으로 진단되는 관심 환자에 대한 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 예후 관련 예상 결과를 결정하기 위한 방법을 제공하는데, 그 방법은 다음의 것을 포함한다: 제1 시간에 또는 시간의 제1 기간에 걸쳐 관심 환자와 관련되는 개인 건강 정보로서, 개인 건강 정보는 표현형 특성(phenotypic characteristic)에 관한 정보를 포함하는, 개인 건강 정보를 포함하는 제1 데이터 세트에 액세스하거나 또는 그 제1 데이터 세트를 수신하는 것; 수신된 또는 액세스된 데이터의 제1 세트에 기초하여, 사전 선택된 변수의 세트로서, 사전 선택된 변수의 세트는 치료 관련 변수의 세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 세트를 포함하는, 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 속성을 할당하고, 속성이 치료 관련 변수의 세트의 적어도 최소 서브세트에 대해 할당되는 경우, 치료 관련 변수의 세트에 대한 할당된 속성에 기초하여, 임시 노드 어드레스로서, 임시 노드 어드레스는 치료 결정의 용이화를 위한 사전 결정된 치료 계획 정보와 관련되고, 사전 결정된 치료 계획 정보는 임시 노드 어드레스에서 구체화되는 속성의 특정한 조합에 맞춰지는(tailored), 임시 노드 어드레스를 관심 환자에게 할당하는 것; 관심 환자에 대한 치료 결정을 용이하게 하기 위해 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 사전 결정된 치료 계획 정보를 제공하는 것; 제1 시간 또는 시간의 제1 기간보다 더 나중인 제2 시간에 또는 시간의 제2 기간에 걸쳐 관심 환자와 관련되는 업데이트된 및/또는 추가적인 개인 건강 정보를 포함하는 데이터의 제2 세트에 액세스하거나 또는 이 세트를 수신하는 것; 액세스된 또는 수신된 데이터의 제2 세트에 기초하여, 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 업데이트된 속성 및/또는 할당된 속성을 이전에 가지지 않았던 사전 선택된 변수에 대한 새로운 속성을 할당하는 것; 속성이 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 대해 할당되는 경우: 치료 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성 및 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성에 기초하여 관심 환자에게 개선된 노드 어드레스를 할당하는 것; 및 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스에 기초하여 환자에 대한 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 예후 관련 예상 결과를 결정하는 것.
방법의 하나의 실시형태에서, 치료 관련 변수의 최소 서브세트는, 치료 결정을 안내하기 위해 환자의 치료 관련 속성의 특정한 조합에 맞춰지는 사전 선택된 치료 관련 정보를 제공하는 데 필요한 사전 선택된 변수의 세트 내의 치료 관련 변수이다. 몇몇 실시형태에서, 관심 환자에 대한 치료 관련 변수의 최소 서브세트는, 관심 환자에 대한 암 유형 및 치료 의도(treatment intent)에 적어도 부분적으로 의존한다. 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수의 최소 서브세트는 암 유형 및 치료 의도를 포함하고, 치료 관련 변수 중 어떤 다른 것이 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 포함되는지는 관심 환자에 대한 암 유형 및 치료 의도에 적어도 부분적으로 의존한다. 몇몇 실시형태에서, 제1 시간에 또는 시간의 제1 기간에 걸쳐 관심 환자와 관련되는 개인 건강 정보를 포함하는 제1 데이터 세트에 액세스하거나 또는 이 세트를 수신하는 단계는, 관심 환자에 대한 암 유형 및 치료 의도에 관한 정보에 액세스하거나 또는 이 정보를 수신하는 것을 포함하고; 그리고 방법은, 관심 환자에 대한 암 유형 및 치료 의도에 관한 액세스된 또는 수신된 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 치료 관련 변수의 최소 서브세트를 결정하는 것을 더 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 방법은 제1 데이터 세트에서의 데이터의 입력을 위한 사용자 인터페이스를 환자 및/또는 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 제시하는 것을 더 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 사용자 인터페이스는 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트의 입력에서 사용자를 안내한다. 몇몇 실시형태에서, 방법은, 환자 및/또는 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 제1 데이터 세트에서의 데이터의 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제시하는 것; 및 관심 환자의 암 유형 및 관심 환자에 대한 치료 의도에 관한 정보를 수신하는 것; 및 관심 환자의 암 유형 및 관심 환자에 대한 치료 의도에 관한 수신된 정보에 기초한 치료 관련 변수의 최소 서브세트의 결정 이후, 사용자 인터페이스를 통해 치료 관련 변수의 최소 서브세트의 나머지의 입력을 안내하는 것을 더 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 서브세트는 이전 결과의 통계적 분석에 필요한 사전 선택된 변수의 세트 내의 모든 예후 또는 결과 관련 변수이다. 몇몇 실시형태에서, 데이터의 제2 세트는 관심 환자의 건강 레코드로부터 획득되는 데이터를 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 액세스된 데이터의 제2 세트에 기초하여, 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 업데이트된 속성 및/또는 할당된 속성을 이전에 가지지 않았던 사전 선택된 변수에 대한 새로운 속성을 할당하는 단계는, 업데이트된 또는 새로운 속성을 결정하기 위해 데이터의 제2 세트에서의 검출된 이슈를 검증 및/또는 정정하는 것을 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 데이터의 제1 세트는 관심 환자의 건강 레코드로부터 획득되는 데이터를 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 속성을 할당하기 이전에 데이터의 제1 세트가 정확한지를 결정하기 위해 데이터의 제1 세트를 평가하는 것을 더 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 관심 환자에 대한 예후 관련 예상 결과는, 치료 및 질환 진행에서 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자의 진단 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 이전 예후 관련 결과의 통계적 분석으로부터 결정된다. 몇몇 실시형태에서, 방법은, 관심 환자에 대한 현재 예상된 예후 관련 결과를 결정하기 위해 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 이전 결과를 통계적으로 분석하는 것을 더 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 현재 예상된 예후 관련 결과는 2차 요법(second line therapy)의 시작으로부터 3차 요법(third line therapy)의 시작까지의 진행에 대한 시간인데, 여기서 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자는, 2차 요법의 시작에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 2차 요법의 시작시 각각 할당받았던 환자이다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 업데이트된 현재 예상된 예후 관련 결과를 결정하기 위해 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 이전 결과의 업데이트된 통계적 분석을 행하는 것, 및 업데이트된 현재 예상된 예후 관련 결과에 관한 정보를 저장하는 것을 더 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 업데이트된 통계적 분석은 주기적으로 행해진다.
몇몇 실시형태에서, 관심 환자에 대한 예후 관련 예상 결과는, 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자 - 그들 중 일부는 적어도 일부가 치료 및 질환 진행에서 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받음 - 에 대한 이전 예후 관련 결과의 통계적 분석으로부터 결정된다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 예후 관련 예상 결과에 관한 정보를, 환자의 건강 관리 제공자 또는 관심 환자의 건강 관리에 대한 지불인과 관련되는 클라이언트 디바이스로 송신하는 것을 더 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 관심 환자에 대한 결과에 관한 정보에 액세스하는 것; 관심 환자에 대한 결과를 관심 환자에 대한 결정된 예후 관련 예상 결과에 비교하는 것; 및 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 또는 관심 환자에 대한 건강 관리 지불인에게 비교에 관한 정보를 송신하는 것을 더 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 치료 및 질환 진행에서 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자의 진단 또는 결과 기반의 그룹 내의 모든 환자에 대한 치료의 비용에 기초하여, 임상적으로 관련된 기간에 걸친 질환에 대한 관심 환자의 치료의 예상 비용을 결정하는 것을 더 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스는 진단으로부터 사망 또는 치유까지 질환에 대한 치료의 관련된 예상 비용을 가지되, 치료의 관련된 예상 비용은, 진단시 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 진단으로부터 사망 또는 치유까지의 치료의 이전 비용을 통계적으로 분석하는 것에 의해 결정된다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 관심 환자의 치료에 대한 청구된 비용에 관한 정보에 액세스하고 임상적으로 관련된 기간에 걸친 관심 환자의 치료에 대한 총 비용을 결정하는 것; 및 임상적으로 관련된 기간에 걸친 관심 환자의 치료에 대한 예상 비용을, 임상적으로 관련된 기간에 걸친 관심 환자의 치료에 대한 총 비용과 비교하는 것을 더 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 임상적으로 관련된 기간은 진단으로부터 사망 또는 치유까지이다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과가 진단 또는 결과 기반의 그룹에 대한 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는지를 결정하기 위해, 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과를, 진단시 또는 진행시 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 하나 이상의 이력 결과에 비교하는 것을 더 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과가 진단 또는 결과 기반의 그룹에 대한 표준으로부터 멀어지는 경향이 있다는 것이 결정되는 경우, 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는 하나 이상의 결과에 관한 정보를 포함하는 경고를 관심 환자의 건강 관리 제공자 또는 건강 지불인(health payer)에게 전송하는 것을 더 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 임상적으로 관련된 기간에 걸친 환자의 치료의 총 비용이 임상적으로 관련된 기간에 걸친 관심 환자의 치료에 대한 예상 비용을 임계량을 넘어서 초과하는 경우, 관심 환자의 건강 관리 제공자 또는 건강 지불인에게 경고를 전송하는 것을 더 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 데이터의 제2 세트에 액세스하거나 또는 이 세트를 수신한 이후, 환자와 관련되는 개인 건강 정보를 포함하는 업데이트된 또는 새로운 데이터 세트에 반복적으로 액세스하는 것; 및 각각의 업데이트된 또는 새로운 데이터 세트에 액세스하거나 또는 이 세트를 수신한 이후: 액세스된 또는 새로운 데이터 세트에 기초하여, 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 업데이트된 속성 및/또는 할당된 속성을 이전에 가지지 않았던 사전 선택된 변수에 대한 속성을 할당하는 것; 및 속성이 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 대해 할당되는 경우, 치료 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성 및 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성에 기초하여 개선된 노드 어드레스 또는 업데이트된 개선된 노드 어드레스를 관심 환자에게 할당하는 것을 더 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 치료 관련 변수의 세트 및/또는 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 하나 이상의 변수의 추가를 비롯한 사전 선택된 변수의 세트에서의 변경에 관한 정보를 수신하거나 또는 이 정보에 액세스하는 것; 관심 환자와 관련되는 현재 개인 건강 정보에 기초하여, 치료 관련 변수의 세트 및/또는 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 추가되는 하나 이상의 변수 중 적어도 하나에 대한 속성을 할당하는 것; 및 치료 관련 변수 및 예후 또는 결과 관련 변수에 대한 할당된 속성에 기초하여 관심 환자에게 상이한 개선된 노드 어드레스를 할당하는 것을 더 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 제2 데이터 세트는 제1 시점(point in time) 이후 또는 시간의 제1 기간 이후 질환의 진행을 나타내는 데이터를 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 제1 데이터 세트는 제1 진단에 관한 정보를 포함하고, 제2 데이터 세트는 제1 진단 이후 업데이트된 진단에 관한 정보를 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 제2 데이터 세트는, 제1 데이터 세트에서 정보가 제공되지 않았던 또는 불완전한 정보가 제공되었던 속성에 관한 정보를 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 예후 관련 예상 결과는, 전체 생존율(overall survival), 무진행 생존율(progression free survival), 또는 무질환 생존율(disease free survival) 중 하나 이상을 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 사전 결정된 치료 계획 정보는 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음(bundle)에 관한 정보를 포함하는데, 여기서 사전 결정된 치료 계획 정보를 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 제공하는 것은, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보를 제공하는 것을 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 관심 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보가 치료 결정이 이루어지기 이전에 또는 개선된 노드 어드레스가 관심 환자에게 할당되기 이전에 변경되는 경우, 방법은 현재의 사전 결정된 치료 계획 정보를 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 제공하는 것을 더 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 관심 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보가 변경되었다는 경고를 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 제공하는 것을 더 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 임시 노드 어드레스를 관심 환자에게 할당하기 이전에 치료 관련 변수의 세트에 대한 할당된 속성에 기초하여 임시 노드 어드레스를 생성하는 것을 더 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 관심 환자에게 개선된 노드 어드레스를 할당하기 이전에, 할당된 치료 관련 변수 및 할당된 예후 또는 결과 관련 변수에 기초하여 개선된 노드 어드레스를 생성하는 것을 더 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 방법은 다음의 것을 더 포함한다: 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스에 기초하여 예후 또는 결과 기반의 그룹에 관심 환자를 할당하는 것; 예후 또는 결과 기반의 그룹에 할당되는 복수의 환자에 대한 복수의 의료 케어 제공자(medical care provider) 각각에 대한 거동 변동(behavioral variance)을 측정하는 것; 및 의료 케어 제공자 중 적어도 한 명에 대한 측정된 거동 변동에 기여하는 제공되고 있는 불필요한 케어 및/또는 필요한 케어 부재를 식별하는 것.
다른 양태에 따르면, 설명되는 발명은 조기 치료 결정을 용이하게 하고 질환으로 진단되는 관심 환자에 대한 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 예후 관련 예상 결과를 결정하기 위한 시스템을 제공하는데, 그 시스템은, 애플리케이션을 호스팅하며 데이터베이스 및 애플리케이션을 실행하는 하나 이상의 제3자 시스템과 통신하는 컴퓨팅 시스템을 포함하되, 컴퓨팅 시스템은, 제1 시간에 또는 시간의 제1 기간에 걸쳐 관심 환자와 관련되는 개인 건강 정보로서, 개인 건강 정보는 표현형 특성에 관한 정보를 포함하는, 개인 건강 정보를 포함하는 제1 데이터 세트에 액세스하도록 또는 그 제1 데이터 세트를 수신하도록; 액세스된 또는 수신된 데이터의 제1 세트에 기초하여, 사전 선택된 변수의 세트로서, 사전 선택된 변수의 세트는 치료 관련 변수의 세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 세트를 포함하는, 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 속성을 할당하도록; 속성이 치료 관련 변수의 세트의 적어도 최소 서브세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 미만 서브세트에 대해 할당되는 경우, 치료 관련 변수의 세트에 대한 할당된 속성에 기초하여, 임시 노드 어드레스로서, 임시 노드 어드레스는 치료 결정의 용이화를 위한 사전 결정된 치료 계획 정보와 관련되고, 사전 결정된 치료 계획 정보는 임시 노드 어드레스에서 구체화되는 속성의 특정한 조합에 맞춰지는, 임시 노드 어드레스를 관심 환자에게 할당하도록; 환자의 건강 관리 제공자의 하나 이상의 제3자 시스템 중 적어도 하나의 제3자 시스템에 사전 결정된 치료 계획 정보를 제공하도록; 제1 시간 또는 시간의 제1 기간보다 더 나중인 제2 시간에 또는 시간의 제2 기간에 걸쳐 관심 환자와 관련되는 업데이트된 및/또는 추가적인 개인 건강 정보를 포함하는 데이터의 제2 세트에 액세스하도록 또는 그 데이터의 제2 세트를 수신하도록; 액세스된 또는 수신된 데이터의 제2 세트에 기초하여, 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 업데이트된 속성 및/또는 할당된 속성을 이전에 가지지 않았던 사전 선택된 변수에 대한 새로운 속성을 할당하도록; 속성이 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 대해 할당되는 경우; 치료 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성 및 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성에 기초하여 관심 환자에게 개선된 노드 어드레스를 할당하도록; 그리고 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스에 기초하여 관심 환자에 대한 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 예후 관련 예상 결과를 결정하도록 구성된다.
하나의 실시형태에서, 치료 관련 변수의 최소 서브세트는, 치료 결정을 안내하기 위해 환자의 치료 관련 속성의 특정한 조합에 맞춰지는 사전 선택된 치료 관련 정보를 제공하는 데 필요한 사전 선택된 변수의 세트 내의 치료 관련 변수이다. 몇몇 실시형태에서, 관심 환자에 대한 치료 관련 변수의 최소 서브세트는, 관심 환자에 대한 암 유형 및 치료 의도에 적어도 부분적으로 의존한다. 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수의 최소 서브세트는 암 유형, 암 병기(cancer stage), 및 치료 의도를 포함하되, 치료 관련 변수 중 어떤 다른 것이 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 포함되는지는 관심 환자에 대한 암 유형 및 치료 의도에 적어도 부분적으로 의존한다. 몇몇 실시형태에서, 제1 시간에 또는 시간의 제1 기간에 걸쳐 관심 환자와 관련되는 개인 건강 정보를 포함하는 제1 데이터 세트에 액세스하거나 또는 이 세트를 수신하는 것은, 관심 환자에 대한 암 유형 및 치료 의도에 관한 정보에 액세스하거나 또는 이 정보를 수신하는 것을 포함하되; 컴퓨팅 시스템은 또한, 관심 환자에 대한 암 유형 및 치료 의도에 관한 수신된 정보에 기초하여 치료 관련 변수의 최소 서브세트를 결정하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 제1 데이터 세트에서의 데이터의 입력을 위한 사용자 인터페이스를 환자 및/또는 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 제시하도록 구성된다. 몇몇 실시형태에서, 사용자 인터페이스는 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트의 입력에서 사용자를 안내한다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 환자 및/또는 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 제1 데이터 세트에서의 데이터의 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제시하도록; 그리고 관심 환자의 암 유형 및 관심 환자에 대한 치료 의도에 관한 정보를 수신하도록; 그리고 관심 환자의 암 유형 및 관심 환자에 대한 치료 의도에 관한 수신된 정보에 기초한 치료 관련 변수의 최소 서브세트의 결정 이후, 사용자 인터페이스를 통해 치료 관련 변수의 최소 서브세트의 나머지의 입력을 안내하도록 구성된다. 몇몇 실시형태에서, 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 서브세트는 이전 결과의 통계적 분석에 필요한 사전 선택된 변수의 세트 내의 모든 예후 또는 결과 관련 변수이다. 몇몇 실시형태에서, 데이터의 제2 세트는 관심 환자의 건강 레코드로부터 획득되는 데이터를 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 액세스된 데이터의 제2 세트에 기초하여, 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 업데이트된 속성 및/또는 할당된 속성을 이전에 가지지 않았던 사전 선택된 변수에 대한 새로운 속성을 할당하는 것은, 업데이트된 또는 새로운 속성을 결정하기 위해 데이터의 제2 세트에서의 검출된 이슈를 검증 및/또는 정정하는 것을 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 데이터의 제1 세트는 관심 환자의 건강 레코드로부터 획득되는 데이터를 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 속성을 할당하도록 구성된다. 몇몇 실시형태에서, 관심 환자에 대한 예후 관련 예상 결과는, 치료 및 질환 진행에서 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자의 진단 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 이전 예후 관련 결과의 통계적 분석으로부터 결정된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 관심 환자에 대한 현재 예상된 예후 관련 결과를 결정하기 위해 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 이전 결과를 통계적으로 분석하도록 구성된다. 몇몇 실시형태에서, 현재 예상된 예후 관련 결과는 2차 요법의 시작으로부터 3차 요법의 시작까지의 진행에 대한 시간인데, 여기서 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자는, 2차 요법의 시작에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자이다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 업데이트된 현재 예상된 예후 관련 결과를 결정하기 위해 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 이전 결과의 업데이트된 통계적 분석을 행하도록 그리고 업데이트된 현재 예상된 예후 관련 결과에 관한 정보를 저장하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 업데이트된 통계적 분석을 주기적으로 행하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 관심 환자에 대한 예후 관련 예상 결과는, 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자 - 그들 중 일부는 적어도 일부가 치료 및 질환 진행에서 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받음 - 에 대한 이전 예후 관련 결과의 통계적 분석으로부터 결정된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 예후 관련 예상 결과에 관한 정보를, 환자의 건강 관리 제공자 또는 관심 환자의 건강 관리에 대한 지불인과 관련되는 클라이언트 디바이스로 송신하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 관심 환자에 대한 결과에 관한 정보에 액세스하도록; 관심 환자에 대한 결과를 관심 환자에 대한 결정된 예후 관련 예상 결과에 비교하도록; 그리고 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 또는 관심 환자에 대한 건강 관리 지불인에게 비교에 관한 정보를 송신하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 치료 및 질환 진행에서 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자의 진단 또는 결과 기반의 그룹에 할당되는 모든 환자에 대한 치료의 비용에 기초하여, 임상적으로 관련된 기간에 걸친 질환에 대한 관심 환자의 치료의 예상 비용을 결정하도록 구성된다. 몇몇 실시형태에서, 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스는 진단으로부터 사망 또는 치유까지 질환에 대한 치료의 관련된 예상 비용을 가지되, 치료의 관련된 예상 비용은, 진단시 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 진단으로부터 사망 또는 치유까지의 치료의 이전 비용을 통계적으로 분석하는 것에 의해 결정된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 관심 환자의 치료에 대한 청구된 비용에 관한 정보에 액세스하고 임상적으로 관련된 기간에 걸친 관심 환자의 치료에 대한 총 비용을 결정하도록; 그리고 임상적으로 관련된 기간에 걸친 관심 환자의 치료에 대한 예상 비용을, 임상적으로 관련된 기간에 걸친 관심 환자의 치료에 대한 총 비용과 비교하도록 구성된다. 몇몇 실시형태에서, 임상적으로 관련된 기간은 진단으로부터 사망 또는 치유까지이다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과가 진단 또는 결과 기반의 그룹에 대한 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는지를 결정하기 위해, 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과를, 진단시 또는 진행시 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받은 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 하나 이상의 이력 결과에 비교하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과가 진단 또는 결과 기반의 그룹에 대한 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는지의 여부를 결정하도록, 그리고, 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과가 표준으로부터 멀어지는 경향이 있다는 것이 결정되는 경우, 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는 하나 이상의 결과에 관한 정보를 포함하는 경고를 관심 환자의 건강 관리 제공자 또는 건강 지불인에게 전송하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 임상적으로 관련된 기간에 걸친 환자의 치료의 총 비용이 임상적으로 관련된 기간에 걸친 환자의 치료에 대한 예상 비용을 임계량을 넘어서 초과하는지의 여부를 결정하도록, 그리고 치료의 총 비용이 치료의 예상 비용을 초과하는 경우, 관심 환자의 건강 관리 제공자 또는 건강 지불인에게 경고를 전송하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 데이터의 제2 세트에 액세스하거나 또는 이 세트를 수신한 이후, 환자와 관련되는 개인 건강 정보를 포함하는 업데이트된 또는 새로운 데이터 세트에 반복적으로 액세스하도록 또는 그 업데이트된 또는 새로운 데이터 세트를 반복적으로 수신하도록; 그리고 각각의 업데이트된 또는 새로운 데이터 세트에 액세스하거나 또는 이 세트를 수신한 이후: 액세스된 또는 새로운 데이터 세트에 기초하여, 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 업데이트된 속성 및/또는 할당된 속성을 이전에 가지지 않았던 사전 선택된 변수에 대한 속성을 할당하도록; 그리고 속성이 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 대해 할당되는 경우, 치료 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성 및 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성에 기초하여 개선된 노드 어드레스 또는 업데이트된 개선된 노드 어드레스를 관심 환자에게 할당하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 치료 관련 변수의 세트 및/또는 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 하나 이상의 변수의 추가를 비롯한 사전 선택된 변수의 세트에서의 변경에 관한 정보를 수신하거나 또는 이 정보에 액세스하도록; 관심 환자와 관련되는 현재 개인 건강 정보에 기초하여, 치료 관련 변수의 세트 및/또는 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 추가되는 하나 이상의 변수 중 적어도 하나에 대한 속성을 할당하도록; 그리고 치료 관련 변수 및 예후 또는 결과 관련 변수에 대한 할당된 속성에 기초하여 관심 환자에게 상이한 개선된 노드 어드레스를 할당하도록 구성된다. 몇몇 실시형태에서, 제2 데이터 세트는 제1 시점 이후 또는 시간의 제1 기간 이후 질환의 진행을 나타내는 데이터를 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 제1 데이터 세트는 제1 진단에 관한 정보를 포함하고, 제2 데이터 세트는 제1 진단 이후 업데이트된 진단에 관한 정보를 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 제2 데이터 세트는, 제1 데이터 세트에서 정보가 제공되지 않았던 또는 불완전한 정보가 제공되었던 속성에 관한 정보를 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 예후 관련 예상 결과는, 전체 생존율, 무진행 생존율, 또는 무질환 생존율 중 하나 이상을 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 사전 결정된 치료 계획 정보는 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음(bundle)에 관한 정보를 포함하는데, 여기서 사전 결정된 치료 계획 정보를 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 제공하는 것은, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보를 제공하는 것을 포함한다.
몇몇 실시형태에서, 치료 결정이 이루어지기 이전 또는 개선된 노드 어드레스가 관심 환자에게 할당되기 이전에, 관심 환자의 임시 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보가 변경되는 경우, 컴퓨팅 시스템은 또한 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 현재의 사전 결정된 치료 계획 정보를 제공하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 관심 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보가 변경되었다는 경고를 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 제공하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 임시 노드 어드레스를 관심 환자에게 할당하기 이전에 치료 관련 변수의 세트에 대한 할당된 속성에 기초하여 임시 노드 어드레스를 생성하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 관심 환자에게 개선된 노드 어드레스를 할당하기 이전에, 할당된 치료 관련 변수 및 할당된 예후 또는 결과 관련 변수에 기초하여 개선된 노드 어드레스를 생성하도록 구성된다.
몇몇 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템은 또한, 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스에 기초하여 예후 또는 결과 기반의 그룹에 관심 환자를 할당하도록; 예후 또는 결과 기반의 그룹에 할당되는 복수의 환자에 대한 복수의 의료 케어 제공자 각각에 대한 거동 변동을 측정하도록; 그리고 의료 케어 제공자 중 적어도 한 명에 대한 측정된 거동 변동에 기여하는 제공되고 있는 불필요한 케어 및/또는 필요한 케어 부재를 식별하도록 구성된다.
다른 양태에 따르면, 설명되는 발명은 조기 치료 결정을 용이하게 하고 질환으로 진단되는 관심 환자에 대한 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 예후 관련 예상 결과를 결정하기 위한 프로그램 명령어를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 제공하는데, 하나 이상의 프로세서에 의한 프로그램 명령어의 실행은, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 청구항 제1항 내지 제40항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 한다.
도면은 본 명세서에서 설명되는 교시를 예시하도록 의도되며, 상대적인 사이즈 및 치수를 나타내도록, 또는 예 또는 실시형태의 범위를 제한하도록 의도되는 것은 아니다. 도면에서, 같은 피처 및 같은 기능의 컴포넌트에 대한 참조를 위해 도면 전체에 걸쳐 동일한 번호가 사용된다.
도 1은, 본 개시내용의 몇몇 실시형태에 따른, 사용자 컴퓨팅 디바이스에 임상 결과 추적 및 분석(clinical outcome tracking and analysis: COTA) 모듈을 제공하기 위한 네트워크 다이어그램을 개략적으로 묘사한다.
도 2는, 본 개시내용의 몇몇 실시형태에 따른, COTA 모듈에 의해 제공되는 몇몇 기능을 개략적으로 묘사한다.
도 3a는, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 결장암 환자와 관련되는 데이터를 정렬하기(sorting) 위한 COTA 모듈의 사용을 예시하는 블록도이다.
도 3b는, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 노드 어드레스에 대응하는 속성의 고유의 조합을 활용하는 것에 의해 데이터를 정렬하는 COTA 모듈의 양태를 개략적으로 묘사한다.
도 3c는, 본 개시내용의 몇몇 실시형태에 따른, 노드 주소 지정(nodal addressing)을 위한 표현형 특성을 나타내는 숫자 문자열(string of digits)를 결정하기 위한 방향성 그래프(directed graph)를 예시하는 블록도이다.
도 4a는, 몇몇 실시형태에 따른, 임시 노드 어드레스 및/또는 개선된 노드 어드레스를 관심 환자에게 할당하고 할당된 임시 또는 개선된 노드 어드레스에 기초하여 사전 결정된 치료 계획 정보를 제공하는 방법을 개략적으로 예시하는 플로우차트이다.
도 4b는, 몇몇 실시형태에 따른, 관심 환자에 대한 업데이트된 또는 추가적인 데이터에 액세스하거나 또는 이 데이터를 수신하고 개선된 노드 어드레스를 관심 환자에게 할당하거나 또는 관심 환자에 대한 할당된 개선된 노드 어드레스를 업데이트하는 것, 개선된 노드 어드레스에 기초하여 예후 관련 예상 결과를 결정하는 것, 및 관심 환자에 대한 결정된 예후 관련 결과 정보를 제공하는 것을 포함하는 방법을 개략적으로 예시하는 플로우차트이다.
도 4c는, 몇몇 실시형태에 따른, 각각의 환자에 대한 각각의 의료 케어 제공자에 대한 거동 변동을 측정하는 것 및 제공되는 불필요한 케어 및/또는 필요한 케어 부재를 식별하는 것을 포함하는 방법을 예시하는 플로우차트이다.
도 4d는, 몇몇 실시형태에 따른, 임시 노드 어드레스에 포함되는 사전 선택된 변수에서의 변경을 결정하는 것 및 사전 선택된 변수에서의 변경에 기초하여 관심 환자에게 수정된 임시 노드 어드레스를 할당하는 것을 포함하는 방법을 예시하는 플로우차트이다.
도 4e는, 몇몇 실시형태에 따른, 개선된 노드 어드레스에 포함되는 사전 선택된 변수에서의 변경을 결정하는 것 및 사전 선택된 변수에서의 변경에 기초하여 관심 환자에게 수정된 개선된 노드 어드레스를 할당하는 것을 포함하는 방법을 예시하는 플로우차트이다.
도 5는, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 트리거에 응답하여 경고를 송신하는 COTA 모듈의 흐름도를 묘사한다.
도 6은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 수신된 경고를 편제하는(organizing) 모바일 디바이스를 개략적으로 묘사한다.
도 7은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, COTA 모듈에 의해 제공되는 암 하위 유형(cancer subtype)에 의한 질환의 발병률의 그래프 표현을 묘사한다.
도 8은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, COTA 모듈에 입력되는 변수에 의해 개선되는 검색의 그래픽 표현이다.
도 9는, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 특정한 질환에 적절한 복수의 변수의 목록을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 10은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 췌장암에 대한 신뢰 구간을 갖는 실시간 카플란 마이어 곡선(Kaplan Meier curve)을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 11은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 질환 진행에 의한 카플란 마이어 곡선을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 12는, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 두 당사자 사이의 결과의 실시간 벤치마킹의 그래픽 표현을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 13은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 비용에 기초한 치료 의사의 함수로서 결과의 플롯을 도시하는 비용 보고서의 그래픽 표현을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 14a 및 도 14b는, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 치료에 영향을 끼치는 환자 결정에 기초한 결과를 도시하는 치료 인터페이스의 그래픽 표현을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 15는, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 결과 화면의 그래픽 표현을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 16은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 폐암에 대한, 치료 비용과 결과, 구체적으로 생존율 사이의 관계를 도시하는 치료 세부 사항 보고서 화면의 그래픽 표현을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 17은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 독성 및 비용을 비교하는 분석 화면의 그래픽 표현을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 18은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 치료 및 삶의 질을 비교하는 분석 화면의 그래픽 표현을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 19는, 본 개시내용의 몇몇 실시형태에 따른, 의료 전문가에게 제공되는 피드백 지원의 흐름도이다.
도 20 내지 도 22는, 본 개시내용의 몇몇 실시형태에 따른, 상이한 진단 유형에 대한 치료 관련 변수 및 예후 또는 결과 관련 변수를 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 23은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 유방 종양학 - 2008년부터 2013년까지의 유방암, 침습성 유관 암종을 갖는 조직학(histology) - 에 대한 COTA 모듈의 데이터 생성 및 정렬을 예시하는 그래픽 표현을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사하고 Her2neu 상태를 결과(즉, 전체 생존율/생존)와 상관시킨다.
도 24는, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 유방 종양학 - 유방암, 2008년 내지 2013년, 종양 등급 및 병기 - 에 대한 COTA 모듈의 데이터 생성 및 정렬을 예시하는 그래픽 표현을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 25는, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 2008년에서부터 2013년까지의 유방암 IIB기에 대한 COTA 모듈의 데이터 생성 및 정렬을 예시하는 그래픽 표현을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 26은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 유방암 환자에 대한 전체 생존율 결과를 예시하는 그래픽 표현을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 27은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 유방암에 대한 결과, 구체적으로 두 당사자 사이의 비교를 예시하는 그래픽 표현을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스를 묘사한다.
도 28은, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 클라이언트 디바이스를 개략적으로 묘사한다.
도 29는, 본 개시내용의 실시형태에 따른, 컴퓨터의 내부 아키텍쳐를 개략적으로 묘사하는 블록도이다.
이제, 본 출원에 수반되는 도면을 참조하여 실시형태가 더욱 상세하게 논의된다. 첨부의 도면에서, 같은 및/또는 대응하는 엘리먼트는 같은 참조 번호에 의해 참조된다.
관심 환자에 대한 치료 결정을 안내하기 위해 치료 계획 정보를 제공함에 있어서 건강 관리 제공자를 지원하기 위해 관심 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스를 활용하는, 그리고 관심 환자에 대한 예상 결과를 결정함에 있어서 각각이 사용될 수 있는 하나 이상의 개선된 노드 어드레스를 활용하는 시스템, 방법, 및 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체가 본 명세서에서 설명된다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스는, 위험에 대해 조정되는 예상 결과에 기초하여 지불 결정을 내림에 있어서 지불인을 지원하기 위해 사용될 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 시스템, 방법 및 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 임시 노드 어드레스를 생성 및 할당하고, 환자에 대한 개선된 노드 어드레스를 생성, 할당 및 업데이트한다. 몇몇 실시형태에서, 방법 및 시스템은 건강 관리 제공자가 관심 환자와 관련되는 초기 임시 노드 어드레스에 기초하여 조기 치료 결정을 내리는 데 필요한 정보를 통합한다. 몇몇 실시형태에서, 시스템 및 방법은 치료 결정을 내리는 데 필요한 정보 및 개선된 노드 어드레스에서 환자의 예상된 예후 관련 결과에 관련되는 정보를 통합하고 환자에 대한 예상된 예후 관련 결과를 결정한다. 몇몇 실시형태에서, 시스템 및 방법은 환자의 모집단에 대한 과거의 비용에 관한 정보를 통합하고 보험 제공자에 대한 지불 결정에 관한 위험 조정 예상 결과(risk adjusted expected outcome)에 대한 비용을 결정한다. 추가적으로, 몇몇 실시형태에서, 시스템 및 방법은 시스템이 이용 가능한 가장 현재 정보에 기초하여 개선된 노드 어드레스를 업데이트한다(예를 들면, 자동적으로 업데이트하거나, 또는 주기적으로 업데이트한다). 이와 관련하여, 시스템 및 방법은 종래의 시스템과 비교하여 동작 효율성을 증가시키고, 종래의 시스템과는 달리, 치료 및 지불 결정을 결정하기 위해 여러 가지 상이한 시스템으로부터의 반복적인 조회 및 정보 검색에 대한 필요성을 감소시킨다.
본 명세서에서 설명되는 실시형태는, 유익하게도, 하나의 통합된 방법 또는 시스템에서 적어도 두 개의 상이한 유형의 기능성(functionality)을 제공한다. 본 명세서에서 설명되는 방법 및 시스템에서 활용되는 임시 노드 어드레스는 환자에 대한 조기 치료 결정을 용이하게 한다. 예를 들면, 몇몇 실시형태에서, 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스는, 임시 노드 어드레스에 의해 표현되는 치료 관련 속성 또는 파라미터의 조합에 특정한 사전 결정된 치료 계획 정보와 관련된다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "속성"은 사전 결정된 변수의 값을 지칭하는데, 이들의 조합은 개선된 노드 어드레스 및/또는 임시 노드 어드레스를 결정하기 위해 사용된다. 치료 계획 정보는, 하기에서 설명되는 바와 같이, 환자의 치료 관련 변수 또는 속성 모두에 특정한 치료 계획 및/또는 치료 전략에 관한 정보를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 계획 정보는 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보를 포함한다. 예를 들면, 몇몇 실시형태에서, 사전 결정된 치료 계획 정보는 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보일 수도 있다. 사전 결정된 환자 케어 서비스의 묶음은 치료 관련 변수 또는 파라미터에 대한 환자의 특정한 속성에 맞춰지는 치료의 권장된 코스를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보는 환자의 건강 관리 제공자 또는 환자의 건강 관리 지불인에게 제공된다. 게다가, 몇몇 실시형태에서, 환자의 치료에 관련되는 추가적인 또는 업데이트된 정보가 환자에게 개선된 노드 어드레스를 할당하기 이전에 그리고 환자에 대해 치료 결정이 이루어지기 이전에 수신되기 때문에, 임시 노드 어드레스는 치료에 관련되는 추가적인 또는 업데이트된 정보에 기초하여 필요시 업데이트되거나 또는 변경된다. 업데이트된 또는 변경된 노드 어드레스가 상이한 치료 관련 정보, 예컨대 사전 결정된 환자 케어 서비스의 상이한 묶음과 관련되는 경우, 상이한 치료 관련 정보에 관한 정보, 예컨대 사전 결정된 환자 케어 서비스의 상이한 묶음에 관한 정보가 환자의 건강 관리 제공자에게 또는 환자의 건강 관리에 대한 지불인에게 제공된다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스는, 오로지, 개선된 노드 어드레스가 아직 할당되지 않은 경우 조기 또는 초기 치료 결정을 안내하기 위해서만 (예를 들면, 진단 이후 시간의 짧은 기간 내에) 활용되고, 환자에게 나중에 할당되는 개선된 노드 어드레스는 개선된 노드 어드레스의 할당 이후 치료 결정을 안내하기 위해 사용된다.
몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스는 진단의 2일 이내에, 진단의 3일 이내에, 진단의 4일 이내에, 진단의 5일 이내에, 진단의 6일 이내에, 진단의 7일 이내에, 진단의 8일 이내에, 진단의 9일 이내에, 진단의 10일 이내에, 진단의 11일 이내에, 진단의 12일 이내에, 또는 진단의 13일 이내에 할당된다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스는 진단의 14일 이내에, 진단의 18일 이내에, 진단의 22일 이내에, 진단의 26일 이내에, 진단의 30일 이내에, 진단의 34일 이내에, 진단의 38일 또는 그 이상 이내에 할당된다.
몇몇 실시형태에서, 환자에 관한 초기 데이터는, 환자 진단시 또는 환자의 진단 조금 이후(예를 들면, 진단의 2일 이내에, 진단의 3일 이내에, 진단의 4일 이내에, 진단의 5일 이내에, 진단의 6일 이내에, 진단의 7일 이내에, 진단의 8일 이내에, 진단의 9일 이내에, 진단의 10일 이내에, 진단의 11일 이내에, 진단의 12일 이내에, 또는 진단의 13일 이내에) 시스템에 의해 액세스될 것이거나, 시스템에 의해 수신될 것이거나, 또는 시스템으로 제공될 것이거나 또는 방법에 의해 액세스될 것이거나, 방법에 의해 수신될 것이거나, 또는 방법을 위해 제공될 것이다. 임시 노드 어드레스가 할당되는 시간에, 제공, 수신, 또는 액세스되는 환자 데이터는 환자에 대한 치료의 권장된 코스를 결정하기에 또는 치료의 권장된 코스의 결정을 안내하기에 충분한 정보, 그러나 환자에 대한 정의된 종료 지점 이벤트(예를 들면, 전체 생존율, 무진행 생존율, 또는 무질환 생존율)의 발생과 관련한 예후 관련 예상 결과를 제공하기에 불충분한 정보를 포함할 수도 있다. 예후 관련 예상 결과와 관련되지만, 그러나 조기 치료 권장 사항에 관련되지 않는 정보의 수신을 대기하는 대신, 치료의 권장된 코스를 결정하기 위한 노드 어드레스를 환자에게 할당하기 이전에, 치료 관련 정보만을 통합하는 임시 노드 어드레스를 환자에게 할당하는 것은, 시스템 또는 방법이, 특히 진단 이후 질환 과정의 초기에, 환자에 대한 치료 결정을 안내함에 있어서 건강 관리 제공자 또는 건강 관리 지불인을 지원하는 것을 가능하게 한다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스를 할당하기 위해 사용되는 환자에 관한 개인 건강 정보를 포함하는 데이터의 제1 세트가 환자로부터, 환자에 대한 건강 관리 제공자로부터, 또는 둘 모두로부터 사용자 인터페이스를 통해 획득된다. 사용자 인터페이스는 임시 노드 어드레스의 할당을 위한 치료 관련 변수의 적어도 최소 세트에 관한 정보를 제공함에 있어서 환자 또는 건강 관리 제공자를 안내하도록 구성될 수도 있다. 이것은, 임시 노드 어드레스의 신속한 또는 요청에 따른(on demand) 할당 및 임시 노드 어드레스와 관련되는 치료 정보에 대한 신속한 액세스를 가능하게 할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스의 할당을 위한 치료 관련 변수의 최소 세트에 포함되는 변수 중 적어도 일부는 환자에 대한 치료 관련 변수 중 일부의 값(예를 들면, 암 유형 및 치료 의도)에 의존할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 데이터의 제1 세트는 환자의 건강 레코드로부터 획득되는 데이터를 포함한다.
개선된 노드 어드레스의 사용을 통해 시스템 또는 방법에 의해 추가적인 기능성이 제공된다. 몇몇 실시형태에서, 예후 관련 예상 결과에 관련되는 최소량의 정보를 적어도 포함하는 환자에 관한 추가적인 정보가 액세스된 이후 또는 수신된 이후, 환자는, 환자에 대한 예후 관련 예상 결과를 결정하기 위해 사용되는 개선된 노드 어드레스를 할당받는다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스는 환자에 대한 위험 조정 예상 결과를 결정하기 위해 사용된다. 몇몇 실시형태에서, 시스템 또는 방법이 개선된 노드 어드레스를 할당하기에 충분한 초기 정보를 수신하거나 또는 이 초기 정보에 액세스하더라도 임시 노드 어드레스가 진단시 또는 진단 조금 이후 환자에게 할당되고, 임시 노드 어드레스는 치료 결정을 안내하기 위해 사용된다. 다른 실시형태에서, 제공되는 초기 정보가 개선된 노드 어드레스를 환자에게 할당하기에 충분한 경우, 개선된 노드 어드레스가 환자에게 할당되고, 치료 관련 변수를 포함하는 개선된 노드 어드레스의 부분만이 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보)를 환자의 건강 관리 제공자에게 또는 환자의 건강 관리에 대한 지불인에게 제공하기 위해 사용된다.
몇몇 실시형태에서, 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스는 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹과 관련된다. 몇몇 실시형태에서, 관심 환자에 대한 예후 관련 예상 결과는, 결과 기반의 또는 예후 기반의 그룹 내의 환자에 대한 사전 예후 관련 결과를 통계적으로 분석하는 것에 의해 결정된다. 몇몇 실시형태에서, 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹은, 각각의 환자의 질환 진행(예를 들면, 암을 통한 진행)에서의 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받았던 또는 할당받는 환자를 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 단지 하나의 개선된 노드 어드레스만이 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹과 관련된다. 예를 들면, 몇몇 실시형태에서, 관심 환자에 대한 예후 관련 예상 결과를 결정하기 위한 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 각각의 환자는, 치료 및 질환 진행에서 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 관심 환자의 것과 동일한 특정한 개선된 노드 어드레스를 할당받거나 또는 할당받았다. 다른 실시형태에서, 관심 환자에 대한 예후 관련 예상 결과를 결정하기 위해 하나보다 더 많은 개선된 노드 어드레스가 동일한 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹과 관련된다. 예를 들면, 개선된 노드 어드레스를 할당받는 이전 환자의 수가 상대적으로 적고, 적은 수의 환자가 특정한 개선된 노드 어드레스를 할당받는 이전 환자에만 기초한 통계적 분석의 신뢰성에 유의미하게 영향을 끼치는 경우, 예후 또는 결과에 덜 관련되는 변수에서 차이를 갖는 다수의 개선된 노드 어드레스에 할당되었던 환자는 분석을 위해 환자의 하나의 예후 또는 결과 기반의 그룹으로 결합될 수도 있다.
몇몇 실시형태에서, 치료의 기간에 걸친 환자의 치료에 대한 예상 비용을 결정하기 위해, 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스와 관련되는 결과 기반의 또는 예후 기반의 그룹 내의 환자에 대한 과거의 비용의 통계적 분석이 사용된다. 몇몇 실시형태에서, 단일의 개선된 노드 어드레스를 할당받는 환자의 치료 기반의 통계적 분석을 행하기 위해, 불충분한 수의 이전 환자가 단일의 개선된 노드 어드레스를 할당받았을 수도 있다. 그러한 실시형태에서, 상이한 개선된 노드 어드레스를 할당받는 환자가 공통 치료 관련 변수 및 속성을 가질 수도 있고 그리고/또는 동일한 임시 노드 어드레스를 할당받았을 수도 있기 때문에, 임시 노드 어드레스에서 사용되는 변수에 대해 동일한 속성을 갖는, 또는 동일한 임시 노드 어드레스를 할당받았던 이전 환자의 치료 기반의 통계적 분석은 통계적 분석이 행해지는 것을 가능하게 할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 기반의 통계적 분석은 다수의 개선된 노드 어드레스와 관련되는 치료 기반의 그룹에 기초하여 행해질 수 있는데, 여기서 속성이 다수의 개선된 노드 어드레스에서 상이한 변수는 치료에 관련되지 않거나 또는 치료에 덜 관련된다.
본 출원은, 관심 환자와 관련되는 개인 건강 정보로부터 사전 선택된 변수에 할당되는 속성에 기초하여 관심 환자에게 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스를 할당하는 것을 설명한다. 이것은 환자를 임시 노드 어드레스에 또는 개선된 노드 어드레스에 할당하는 것으로 또한 설명될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 이것은 관심 환자와 관련되는 개인 건강 정보에 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스를 할당하는 것으로 또한 설명될 수도 있다.
다양한 실시형태가 본 명세서에서 개시된다; 그러나, 개시된 실시형태 및 도시되는 사용자 인터페이스는 다양한 형태로 구체화될 수 있는 본 개시를 예시하는 것에 불과하다는 것이 이해되어야 한다. 또한, 다양한 실시형태와 관련하여 주어지는 예 각각은, 제한적인 것이 아니라, 예시적인 것으로 의도된다. 게다가, 도면은 반드시 일정한 비율은 아니며, 몇몇 피처는 특정한 컴포넌트의 세부 사항을 나타내기 위해 과장될 수도 있다(그리고 도면에서 도시되는 임의의 사이즈, 재료 및 유사한 세부 사항은 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 의도된다). 따라서, 본 명세서에서 개시되는 특정한 구조적 및 기능적 세부 사항은 제한적인 것이 아니라, 단지, 개시된 실시형태를 다양하게 활용하도록 기술 분야에서 숙련된 자를 교시하기 위한 대표적인 기초로 해석되어야 한다.
실시형태는 블록도 및 방법 및 시스템의 동작 예시를 참조하여 하기에서 설명된다. 블록도 또는 동작 예시의 각각의 블록, 및 블록도 또는 동작 예시에서의 블록의 조합은, 아날로그 또는 디지털 하드웨어 및 컴퓨터 프로그램 명령어에 의해 구현될 수 있다는 것이 이해된다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령어는, 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, ASIC, 또는 다른 프로그래밍 가능한 데이터 프로세싱 장치 또는 다수의 프로그래밍 가능한 데이터 프로세싱 장치의 하나 이상의 프로세서로 제공될 수 있고, 그 결과, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍 가능한 데이터 프로세싱 장치(들)의 하나 이상의 프로세서를 통해 실행되는 명령어는 블록도 또는 동작 블록 또는 블록들에서 명시되는 기능/액트(act)를 구현한다.
몇몇 대안적인 구현예에서, 블록에서 언급되는 기능/액트는 동작 예시에서 언급되는 순서를 벗어나 발생할 수 있다. 예를 들면, 연속적으로 도시되는 두 개의 블록은, 수반되는 기능성/액트에 따라, 실제로, 실질적으로 동시에 실행될 수 있거나 또는 블록은 때때로 역순으로 실행될 수 있다. 더구나, 본 개시에서 플로우차트로서 제시되고 설명되는 방법의 실시형태는 기술의 더욱 완전한 이해를 제공하기 위해 예로서 제공된다. 개시된 방법은 본 명세서에서 제시되는 동작 및 논리적 흐름으로 제한되지는 않는다. 다양한 동작의 순서가 변경되고 더 큰 동작의 일부인 것으로 설명되는 하위 동작이 독립적으로 수행되는 대안적인 실시형태가 고려된다.
암 병태와 관련하여 설명되지만, 설명되는 임상 결과 치료 분석은 임의의 임상 병태, 예를 들면, 심혈관계 질환, 대사 질환(당뇨병), 면역 매개 질환(예를 들면, 루푸스, 류머티스 관절염), 장기 이식; 신경퇴행성 장애; 폐질환, 전염병, 간질환에 대해 사용될 수 있다. 실무자(practitioner)는 각각의 그러한 병태의 파라미터를 알고 있을 것이다. 몇몇 실시형태에서, 방법 및 시스템은 암 병태에 고유하다.
명세서 및 청구범위 전반에 걸쳐, 용어는, 명시적으로 언급되는 의미를 넘어 문맥에서 시사되거나 또는 암시되는 미묘한 의미를 가질 수도 있다. 마찬가지로, 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 어구 "하나의 실시형태에서"는 반드시 동일한 실시형태를 지칭하는 것은 아니며, 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 어구 "다른 실시형태에서"는 반드시 상이한 실시형태를 지칭하는 것은 아니다. 예를 들면, 청구된 주제(subject matter)는 예시적인 실시형태의 조합을 전체적으로 또는 부분적으로 포함해야 한다는 것이 의도된다.
일반적으로, 전문 용어(terminology)는 문맥에서의 용법으로부터 적어도 부분적으로 이해될 수도 있다. 예를 들면, 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 "및", "또는", 또는 "및/또는"과 같은 용어는, 그러한 용어가 사용되는 문맥에 적어도 부분적으로 의존할 수도 있는 다양한 의미를 포함할 수도 있다. 통상적으로, "또는"은, A, B, 또는 C와 같은 목록을 관련시키기 위해 사용되는 경우, A, B, 및 C를 의미하도록 - 여기서는 포괄적인 의미로서 사용됨 - , 뿐만 아니라 A, B, 또는 C를 의미하도록 - 여기서는 배타적인 의미로 사용됨 - 의도된다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 용어 "하나 이상"은, 적어도 부분적으로 문맥에 따라, 단수의 의미의 임의의 피처, 구조물 또는 특성을 설명하기 위해 사용될 수도 있거나 또는 복수의 의미의 피처, 구조물 또는 특성의 조합을 설명하기 위해 사용될 수도 있다. 유사하게, 단수 표현의 용어는, 적어도 부분적으로 문맥에 따라, 단수 용법을 전달하는 것으로 또는 복수 용법을 전달하는 것으로 이해될 수도 있다. 또한, 용어 "에 기초하여"는, 적어도 부분적으로 문맥에 따라, 요인의 배타적 세트를 전달하도록 반드시 의도되는 것은 아닌 것으로 이해될 수도 있고, 대신, 반드시 명시적으로 설명되지는 않는 추가적인 요인의 존재를 허용할 수도 있다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 관심 환자는, 자신의 개인 건강 정보가 액세스되거나 또는 수신되고, 임시의 및/또는 개선된 노드 어드레스를 할당받는 또는 임시의 및/또는 개선된 노드 어드레스에 할당되는 환자를 지칭한다. 어구 "주목하는"은, 단지, 이 환자를 (예를 들면, 관심 환자에 대한 예후 관련 예상 결과를 결정하기 위해) 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹에 포함될 수도 있는 다른 환자로부터 구별하기 위해 사용된다.
도 1은 본 명세서에서 설명되는 실시형태와 관련하여 활용될 수 있는 컴퓨팅 시스템, 디바이스, 네트워크 및 데이터베이스의 네트워크 다이어그램을 개략적으로 묘사한다. 묘사된 네트워크 다이어그램은, 하나의 실시형태에 따른, 임상 결과 추적 및 분석(COTA) 모듈(220)을 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)로 제공하기 위해 네트워크(215)를 통해 사용자 컴퓨팅 디바이스(본 명세서에서 클라이언트 디바이스로 또한 지칭됨)(210)와 통신하는 컴퓨팅 시스템(205)(이하 서버(205)로 또한 지칭됨)을 도시한다. 컴퓨팅 시스템(205)은, 예를 들면, 인터넷과 같은 네트워크(215)를 통해 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)의 브라우저(도시되지 않음)에 의해 디스플레이될 웹페이지와 같은 콘텐츠를 생성 및/또는 서빙할 수도 있다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 웹페이지이고(또는 웹페이지의 일부이고) 웹 브라우저를 통해 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)의 사용자에 의해 액세스된다. 다른 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 컴퓨팅 시스템(205)으로부터 또는 제3자 컴퓨팅 시스템으로부터 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)로 다운로드될 수 있는 소프트웨어 애플리케이션, 예를 들면, 사용자 컴퓨팅 디바이스 상에 설치되는 소프트웨어 또는 모바일 "앱"이다. 또 다른 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 사용자 컴퓨팅 디바이스(210) 상에서 실행될 때, 본 명세서에서 설명되는 기능성을 가능하게 하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공한다. 한 예로서, 컴퓨팅 시스템(205)은 COTA 모듈(220)을 호스팅할 수 있고 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)는 COTA 모듈의 인스턴스를 실행할 수 있다. COTA 모듈(220)은 웹 기반의 애플리케이션 또는 비 웹 기반의(non-web-based) 애플리케이션일 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 사용자 컴퓨팅 디바이스는 건강 관리 제공자의, 건강 관리 시스템의, 건강 관리 지불 시스템의, 또는 환자의 컴퓨팅 디바이스이다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)의 상이한 양태는, 모두가 하나의 엔티티와, 예컨대 건강 관리 제공자와 관련될 수도 있는, 또는 환자와 관련되는 클라이언트 디바이스 및 건강 관리 제공자와 관련되는 다른 클라이언트 디바이스와 같은 상이한 엔티티와 관련될 수도 있는 다수의 상이한 사용자 컴퓨팅 디바이스 상에서 실행될 수도 있다.
컴퓨팅 시스템(205) 및/또는 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)로서 완전히 또는 부분적으로 구체화되는 컴퓨팅 디바이스는, 예컨대 유선 또는 무선 네트워크를 통해, 신호를 전송 또는 수신할 수 있을 수도 있거나, 또는 예컨대 메모리에서 물리적 메모리 상태로서 신호를 저장 또는 프로세싱할 수 있을 수도 있다. 컴퓨팅 시스템(205)으로서 동작할 수 있는 디바이스 및 시스템은, 예로서, 전용 랙 장착형 서버, 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 셋탑 박스, 전술한 디바이스의 두 개 이상의 피처와 같은 다양한 피처를 결합하는 통합 디바이스, 또는 등을 포함하지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다. 컴퓨팅 시스템(205)의 실시형태는 구성 또는 능력이 광범위하게 변할 수도 있지만, 그러나 일반적으로 하나 이상의 중앙 프로세싱 유닛 및 메모리를 포함할 수도 있다. 컴퓨팅 시스템(205)은, 하나 이상의 대용량 스토리지 디바이스, 하나 이상의 전력 공급부, 하나 이상의 유선 또는 무선 네트워크 인터페이스, 하나 이상의 입력/출력 인터페이스, 또는 Windows® Server, Mac® OS X®, Unix®, Linux®, FreeBSD®, 또는 등과 같은 하나 이상의 오퍼레이팅 시스템을 또한 포함할 수도 있다. 컴퓨팅 시스템(205)은 다수의 상이한 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수도 있다. 컴퓨팅 시스템(205)은 서로 네트워크화되는 다수의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수도 있다. 컴퓨팅 시스템(205)은 프로세서의 네트워크를 포함할 수도 있거나 또는 프로세싱을 위해 원격 프로세서의 네트워크(예를 들면, 클라우드 컴퓨팅)를 활용할 수도 있다.
컴퓨팅 시스템(205)은, 네트워크를 통해 다른 디바이스로 콘텐츠를 제공하기 위한 구성을 포함하는 디바이스를 포함할 수도 있다. 컴퓨팅 시스템(205)은, 웹 서비스, 제3자 서비스, 오디오 서비스, 비디오 서비스, 전자 메일 서비스, 인스턴트 메시징(instant messaging: IM) 서비스, SMS 서비스, MMS 서비스, FTP 서비스, 인터넷 전화(voice over IP: VOIP) 서비스, 캘린더링 서비스, 사진 서비스, 또는 등을 포함하는, 그러나 이들로 제한되지는 않는 다양한 서비스를 또한 제공할 수도 있다. 콘텐츠의 예는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 또는 등을 포함할 수도 있는데, 이들은, 예를 들면, 전기적 신호와 같은 물리적 신호의 형태로 프로세싱될 수도 있거나, 또는, 예를 들면, 물리적 상태로서 메모리에 저장될 수도 있다. 컴퓨팅 시스템(205)으로서 동작할 수도 있는 또는 컴퓨팅 시스템에 포함될 수도 있는 디바이스의 예는 데스크탑 컴퓨터, 다중 프로세서 시스템, 마이크로프로세서 유형 또는 프로그래밍 가능한 소비자 전자기기, 등을 포함한다.
하나의 실시형태에서, 컴퓨팅 시스템(205)은 하나 이상의 데이터베이스(240a, 240b)를 호스팅하거나 또는 이들과 통신한다. 데이터베이스(들)(240a, 240b)는 컴퓨팅 시스템(205)으로부터 원격으로 또는 로컬로 저장될 수도 있다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 데이터베이스(들)(240a, 240b) 중 하나 이상에 저장되는 데이터에 액세스하거나 또는 이 데이터를 검색하거나 또는 정렬한다. COTA 모듈(220)은 또한 (예를 들면, 인터넷으로부터) 네트워크(215)를 통해 정보를 검색할 수도 있다. 데이터베이스(240a, 240b)는 환자 데이터 또는 다른 적절한 의료 정보를 개별적으로 또는 집합적으로 저장할 수도 있다. 예를 들면, 데이터베이스에 저장되는 또는 COTA 모듈에 의해 검색되는 다른 적절한 의료 정보는, 질환 또는 장애의 치료 또는 예후에 관련되는 사전 선택된 변수의 정의 또는 식별 정보(identification)에 관련되는 정보를 포함할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 질환 또는 장애의 치료 또는 예후에 관련되는 사전 선택된 변수의 식별에 관련되는 정보는 그들 각각의 분야의 전문가(예를 들면, 5, 10, 15, 20, 30 년, 등보다 더 많은 경험을 갖는 종양학자)로부터의 정보에 기초할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 데이터는 데이터베이스(들)(240a, 240b) 및/또는 COTA 모듈(220)에 수동으로, 자동적으로, 또는 둘 모두의 방식으로 입력된다. 데이터베이스(들)(240a, 240b)는, 개별적으로 또는 집합적으로, 환자의 그룹 내의 각각의 환자와 관련되는 개인 건강 정보(personal health information: PHI), 사전 선택된 변수, 사전 선택된 변수에 대한 속성, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 묶음, 진단 정보, 임시 노드 어드레스, 개선된 노드 어드레스, 및 예후 또는 결과 기반의 그룹 정보 중 하나 이상을 저장하도록 구성될 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 하나 이상의 데이터베이스(240a, 240b)는 다수의 상이한 데이터베이스를 포함할 수 있다. 다수의 상이한 데이터베이스는 정보의 상이한 서브세트, 상이한 유형의 정보, 상이한 건강 제공자로부터의 정보, 상이한 유형의 시스템으로부터의 정보, 또는 임의의 다른 부문(division)의 정보를 저장할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 데이터베이스(들)(240a, 240b)는 다수의 상이한 스토리지에 걸쳐 저장된다. 몇몇 실시형태에서, 데이터베이스(240a, 240b)는 서로 떨어져 있는 하나 이상의 스토리지에 저장된다. 다수의 상이한 데이터베이스 또는 스토리지는 각각, 직접적으로 또는 간접적으로, COTA 모듈(220)에 의해 액세스될 수 있고 그리고/또는 이 모듈에 정보를 제공할 수 있다.
네트워크는, 예를 들면, 무선 네트워크를 통해 커플링되는 무선 디바이스 사이를 비롯하여, 예컨대 서버와 클라이언트 디바이스 또는 다른 유형의 디바이스 사이에서 통신이 교환될 수도 있도록 디바이스를 커플링할 수도 있다. 네트워크는, 예를 들면, 네트워크 결합 스토리지(network attached storage: NAS), 스토리지 영역 네트워크(storage area network: SAN), 또는 다른 형태의 컴퓨터 또는 머신 판독 가능 매체와 같은 대용량 스토리지를 또한 포함할 수도 있다. 네트워크는 인터넷, 하나 이상의 근거리 통신망(local area network: LAN), 하나 이상의 광역 네트워크(wide area network: WAN), 유선 유형 연결, 무선 유형 연결, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수도 있다. 마찬가지로, 상이한 아키텍쳐를 활용할 수도 있는 또는 상이한 프로토콜을 준수할 수도 있거나 또는 상이한 프로토콜과 호환될 수도 있는 하위 네트워크(sub-network)는 더 큰 네트워크 내에서 상호 운용될 수도 있다. 예를 들면, 상이한 아키텍쳐 또는 프로토콜에 대한 상호 운용 가능한 성능을 제공하기 위해, 다양한 유형의 디바이스가 이용 가능하게 만들어질 수도 있다. 하나의 예시적인 예로서, 라우터는 그 외 별개의 그리고 독립적인 LAN 사이에서 링크를 제공할 수도 있다.
통신 링크 또는 채널은, 예를 들면, 아날로그 전화 회선, 예컨대 연선 쌍(twisted wire pair), 동축 케이블, T1, T2, T3 또는 T4 유형 회선을 포함하는 전체 또는 부분 디지털 회선, 통합 서비스 디지털 네트워크(Integrated Services Digital Network: ISDN), 디지털 가입자 회선(Digital Subscriber Line: DSL), 위성 링크를 포함하는 무선 링크, 또는, 기술 분야의 숙련된 자에게 공지되어 있을 수도 있는 다른 통신 링크 또는 채널을 포함할 수도 있다. 더구나, 예를 들면, 컴퓨팅 디바이스 또는 다른 관련된 전자 디바이스는, 예컨대 전화 회선 또는 링크를 통해 네트워크에 원격으로 커플링될 수도 있다.
무선 네트워크는 클라이언트 디바이스를 네트워크(215)와 커플링할 수도 있다. 무선 네트워크(215)는 독립형 애드혹 네트워크, 메쉬 네트워크, 무선 LAN(Wireless LAN: WLAN) 네트워크, 셀룰러 네트워크, 또는 등을 활용할 수도 있다. 무선 네트워크(215)는, 자유롭게, 랜덤하게 움직일 수도 있는 또는 그들 스스로를 임의적으로 편제할 수도 있는, 무선 라디오 링크, 또는 등에 의해 커플링되는 단자, 게이트웨이, 라우터, 또는 등의 시스템을 더 포함할 수도 있고, 그 결과, 네트워크 토폴로지(network topology)가, 때로는 심지어 급속하게 변경될 수도 있다. 무선 네트워크(215)는 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), WLAN, 무선 라우터(Wireless Router: WR) 메쉬, 또는 2 세대, 3 세대, 또는 4 세대(2G, 3G, 또는 4G) 셀룰러 기술, 또는 등을 비롯한 복수의 네트워크 액세스 기술을 추가로 활용할 수도 있다. 네트워크 액세스 기술은, 예를 들면, 디바이스, 예컨대 다양한 정도의 이동성을 갖는 클라이언트 디바이스에 대한 광역 커버리지를 가능하게 할 수도 있다.
예를 들면, 네트워크(215)는, 이동 통신용 글로벌 시스템(Global System for Mobile Communication: GSM), 범용 이동 통신 시스템(Universal Mobile Telecommunications System: UMTS), 일반 패킷 무선 서비스(General Packet Radio Service: GPRS), 향상된 데이터 GSM 환경(Enhanced Data GSM Environment: EDGE), 3GPP 롱 텀 에볼루션(LTE), LTE 어드밴스트(Advanced), 광대역 코드 분할 다중 액세스(Wideband Code Division Multiple Access: WCDMA), 블루투스(Bluetooth), 802.11b/g/n, 또는 등과 같은 하나 이상의 네트워크 액세스 기술을 통해 RF 또는 무선 유형 통신을 가능하게 할 수도 있다. 무선 네트워크는, 디바이스, 예컨대 클라이언트 디바이스 또는 컴퓨팅 디바이스 사이에서, 네트워크 사이에서 또는 네트워크 내에서, 또는 등에서 신호가 전달될 수도 있게 하는 실질적으로 임의의 유형의 무선 통신 메커니즘을 포함할 수도 있다.
하나의 실시형태에서, 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)는 컴퓨터이다. 하나의 실시형태에서, 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)는 컴퓨터 시스템에 대한 단말이다. 하나의 실시형태에서, 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)는 태블릿이다. 하나의 실시형태에서, 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)는 스마트폰이다. 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)는 임의의 다른 적절한 컴퓨팅 디바이스 또는 컴퓨팅 시스템일 수 있다.
하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)의 일부 또는 모두는 "클라우드 컴퓨팅" 환경에서 또는 "서비스로서의 소프트웨어(software as a service)"(SaaS)로서 구현될 수도 있다. 예를 들면, 동작의 적어도 일부는 (프로세서를 포함하는 머신의 예로서의) 컴퓨터의 그룹에 의해 수행될 수도 있는데, 이들 동작은 네트워크(예를 들면, 인터넷)를 통해 그리고 하나 이상의 적절한 인터페이스(예를 들면, API)를 통해 액세스 가능하다. 예시적인 실시형태는 디지털 전자 회로부(circuitry)에서, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어에서, 또는 이들의 조합에서 구현될 수도 있다. 예시적인 실시형태는 적어도 하나의 컴퓨터 프로그램 제품, 예를 들면, 정보 캐리어에서, 예를 들면, 데이터 프로세싱 장치, 예를 들면, 프로그래밍 가능한 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 컴퓨터에 의한 실행을 위해, 또는 그들의 동작을 제어하기 위해 머신 판독 가능 매체에서 유형적으로 구체화되는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 구현될 수도 있다.
몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 환자 케어의 효과적인 관리를 가능하게 하여, 통제된 비용에서 더 나은 임상 결과를 초래한다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 제3자와 의료 제공자를 포함하는 의료 전문가(예를 들면, 종양학자) 사이의 커넥터 또는 인터페이스이다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 치료 결정에 관련되며 예후 관련 예측 결과에 관련되는 최고 레벨의 임상 및 분자 충실도(molecular fidelity)로 암 및 암 환자를 정렬하도록 구성되는 분석 도구이다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 전체 생존율(overall survival: OS)(암과 같은 질환에 대한 진단의 날짜 또는 치료의 시작 중 어느 하나로부터, 질환을 진단받은 환자가 여전히 살아 있는 시간의 길이를 의미함, 종료 지점 이벤트는 임의의 원인으로 인한 사망임), 무진행 생존율(Progression free survival: PFS)(암과 같은 질환의 치료 동안 및 치료 이후, 환자가 질환을 가지고 살고 있지만 그러나 질환이 더 악화되지 않는 시간의 길이를 의미함, 종료 지점으로서 질환의 진행, 예를 들면, 종양 성장 또는 확산을 사용함), 무질환 생존율(암에서, 암에 대한 1차 치료가 종료된 이후 그 암의 어떠한 징후 또는 증상도 없이 환자가 생존하는 시간의 길이를 의미함, 종료 지점 이벤트는 재발임) 및 비용과 같은 결과를 실시간으로 추적한다. 몇몇 실시형태에서, 방법 및 시스템은 임시 노드 어드레스를 생성 및 할당하고, 진단 직후의 조기 치료 결정을 비롯한 치료 결정을 행함에 있어서 건강 관리 제공자를 지원하기 위해, 그리고 환자에게 특정한 예상된 예후 관련 결과에 관한 정보를 제공하는 것에 의해 건강 관리 제공자 및/또는 건강 관리 지불인을 지원하기 위해 개선된 노드 어드레스를 생성, 할당, 및 업데이트한다. 몇몇 실시형태에서, 예상된 예후 관련 결과는 치료에 대한 지불에 관한 결정을 행함에 있어서 결과 조정 위험 분석을 위해 사용될 수 있다.
상기에서 언급되는 바와 같이, 사용자 컴퓨팅 디바이스(210) 또는 다수의 컴퓨팅 디바이스(210) 중 하나는 다양한 실시형태에서 환자, 건강 관리 제공자 시스템, 지불인(예를 들면, 보험 회사), 및 의료 전문가 중 임의의 것에 의해 동작될 수 있다. 환자, 건강 관리 제공자 시스템, 의료 전문가, 또는 보험 회사는 컴퓨팅 시스템(205)과 인터페이싱하기 위해 사용자 컴퓨팅 디바이스(210) 상에서 COTA 모듈(220)의 인스턴스를 실행할 수 있다. COTA 모듈(220)은 디스플레이(245) 상에서 GUI(250)를 렌더링할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, GUI(250)는 각각의 유형의 사용자에 대해 상이할 수 있다는 것이 인식될 수 있다. 예를 들면, 몇몇 실시형태에서, 환자, 건강 관리 제공자 시스템, 의료 전문가, 또는 보험 회사 각각은 상이한 GUI(250)를 제시받을 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 시스템 또는 방법의 몇몇 양태는 건강 관리 제공자와 관련되는 사용자 컴퓨팅 디바이스(210) 상에서 실행될 수도 있고, 시스템 또는 방법의 다른 양태는 환자와 또는 건강 관리 지불인과 관련되는 사용자 컴퓨팅 디바이스(210) 상에서 실행될 수도 있다.
하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 중요한 순간에 관련 정보를 제공하기 위해 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)(예를 들면, 의료 전문가, 건강 관리 제공자, 건강 관리 시스템, 건강 관리 지불인)의 사용자에게 경고를 발할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 의료 전문가, 건강 관리 시스템, 건강 관리 지불인 시스템뿐만 아니라, (예를 들면, 의료 전문가 또는 건강 관리 시스템에 의한) 콘텐츠 퍼블리싱 사이의 통신 및 협업을 또한 가능하게 할 수 있다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 의료 전문가가 지불인과 함께 위험성이 있는 계약(at-risk contract)(예를 들면, 포괄 수가제)을 실행하는 것을 가능하게 할 수 있다.
COTA 모듈(220), 시스템 및 방법이 암과 관련하여 본 명세서에서 설명되지만, COTA 모듈(220), 시스템 및 방법은, 상기에서 설명되는 바와 같이 임의의 질환 또는 병태를 관리하기 위해 유리하게 활용될 수 있다.
도 2는, 하나의 실시형태에 따른, COTA 모듈(220)에 의해 제공되는 몇몇 기능(300)을 예시하는 블록도이다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 하나 이상의 파라미터를 충족하는 환자를 정렬, 그룹화, 및/또는 식별하는 정렬/그룹화(310)를 수행한다. 파라미터는 환자에 대한 치료의 코스를 결정하는 것에 관련되는 파라미터, 환자에 대한 예상된 또는 실제 결과에 관련되는 파라미터, 환자에게 제공되는 치료에 관련이 있는 파라미터, 환자에 대한 건강 관리 제공자 또는 건강 관리 지불인에 관련되는 파라미터, 또는 다른 잠재적으로 관련되는 파라미터일 수도 있다. 파라미터는, 예를 들면, 인구 통계학적 파라미터, 예를 들면, 성별, 연령, 민족성, 공존 질환(comorbidity), 담배 사용, 의료 레코드 번호(medical record number), 보험의 출처, 1차 케어 의료 전문가(primary care medical professional), 위탁 의료 전문가(referring medical professional), 병원, 승인된 서비스 공급 업자(예를 들면, 약국), 질환 고유의 임상 및 분자 표현형(disease specific clinical and molecular phenotype), 치료 의도, 질환의 진행과 관련한 치료의 단계, 및 바이오마커를 포함할 수도 있다. 파라미터는 단순 지표(예를 들면, 양성, 음성, 액세스되지 않음), 수치 기반의 파라미터(예를 들면, 종양 사이즈), 표준 기반의 파라미터(예를 들면, 종양 등급), 등일 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 파라미터는 사용자 선택 입력으로서 COTA 모듈(220)에 의해 수신될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 사용자는 환자 또는 환자들에 대한 건강 관리 제공자, 환자 또는 환자들을 치료하는 의료 전문가, 환자 또는 환자들에 대한 건강 관리 제공자 시스템, 환자 또는 환자들에 대한 건강 관리 서비스에 대한 지불인, 또는 환자일 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 그룹화 또는 정렬을 위한 파라미터는, 사용자 선택 입력 이외의 방식으로(예를 들면, 다른 시스템으로부터의 쿼리에 기초하여, 또는 데이터베이스에 저장되는 정보에 기초하여 주기적으로 또는 자동적으로) COTA 모듈(220)에 의해 수신 또는 액세스될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 사용자 선택 입력은 환자를 식별할 수도 있고, 정렬, 그룹화, 또는 식별은, 식별된 환자와 동일한 치료 관련 파라미터를 갖는 환자의 그룹(예를 들면, 환자의 치료 기반의 그룹)을 식별한다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 그룹 내의 환자에 관한 어떠한 개인 식별 가능 정보도 제공하지 않으면서, 식별된 환자와 동일한 치료 관련 파라미터를 갖는 환자의 그룹 내의 환자에 관한 개개의 및/또는 집합적 정보를 제공할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 사용자 선택 입력은 환자(예를 들면, 관심 환자)를 식별할 수도 있고 정렬, 그룹화, 또는 식별은 식별된 환자와 동일한 예후 또는 결과 관련 파라미터를 갖는 환자의 그룹(예를 들면, 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹)을 식별한다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 그룹 내의 환자에 관한 어떠한 개인 식별 가능 정보도 제공하지 않으면서, 식별된 환자와 동일한 예후 또는 결과 파라미터를 갖는 환자의 그룹 내의 환자에 관한 개개의 및/또는 집합적 정보를 제공할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 정렬 또는 그룹화는, 하기에서 추가로 상세하게 설명되는 바와 같이, 식별된 환자 또는 관심 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스에 적어도 부분적으로 기초한다. 몇몇 실시형태에서, 정렬 또는 그룹화는, 하기에서 추가로 상세하게 설명되는 바와 같이, 질환 진행의 어떤 시점에서 식별된 환자 또는 관심 환자에게 할당되는 또는 할당되었던 개선된 노드 어드레스에 적어도 부분적으로 기초한다. 몇몇 실시형태에서, 정렬 또는 그룹화는, 질환 진행의 어떤 시점에서 식별된 환자 또는 관심 환자에게 할당되는 또는 할당되었던 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다.
몇몇 실시형태에서, 방법 및 시스템은 COTA 모듈(220)의 정렬 또는 그룹화 기능성(310)을 사용하여 최고 레벨의 임상 및/또는 분자 충실도로 환자를 정렬할 수도 있는데, 그 이유는, 각각의 환자가 예상 결과와 관련되는 상이한 사망률, 이환율(morbidity), 치료 및 비용을 가지기 때문이다. 용어 "최고 레벨의 임상 및/또는 분자 충실도"는, 최신 과학 및/또는 의료 가이드라인에 따라 이용 가능한 그것의 관련 분야에서 허용되는 바와 같은 최고 레벨의 환자 정보를 지칭한다. 예를 들면, 폐암에 대해, 예를 들면, 10 개의 테스트가 이용 가능한 경우, 10 개의 테스트의 결과는 폐암에 대한 최고 레벨의 임상 및/또는 분자 충실도를 나타낸다. COTA 모듈(220)은 그들 10 개의 결과의 임의의 조합을 사용하여 폐암을 갖는 환자를 정렬할 수도 있다. COTA 모듈(220)은 추가적인 과학 및/또는 의료 가이드라인을, 그들이 관련 분야에서 허용될 때, 포함할 수도 있다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 최신 과학 및/또는 의료 가이드라인에 기초하여 환자의 생존 및/또는 예후 및/또는 치료에 영향을 끼치는 모든 정보를 수집한다. 몇몇 실시형태에서, 정렬은 하기에서 설명되는 바와 같이 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스를 사용하여 행해진다. 몇몇 실시형태에서, 진단시, 예후 또는 결과에 관련되는 몇몇 정보는 공지되어 있지 않을 수도 있지만, 그러나 환자는, COTA 모듈(220)의 정렬 또는 그룹화 기능성(310)을 사용하여 임시 노드 어드레스를 사용하는 조기 치료 결정에 관련되는 파라미터 또는 변수에 대한 최고 레벨의 임상 및/또는 분자 충실도로 여전히 정렬될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 진단시 또는 진단 조금 이후, 더 긴 시간 스케일 상에서의 치료에 관련되며 예후 또는 결과에 관련되는 몇몇 정보는 이용 가능하지 않을 수도 있다. 이 정보가 몇몇 치료 결정에 관련될 수도 있지만, 조기 치료 결정에 대한 안내는 이 정보가 이용 가능하게 되기를 대기하면서 보류되어서는 안된다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스는, 정렬 또는 그룹화 기능성(310)을 사용하여 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 관한 정보에 기초하여 추천된 치료에 대한 안내로 환자가 정렬되거나 또는 매치되는 것을 가능하게 한다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스는 환자가 정렬 또는 그룹화 기능성(310)을 사용하여 정렬되는 것, 및 예후 및 결과 관련 변수의 최소 서브세트를 포함하는 정보와 관련하여 COTA 모듈의 예상 결과 기능성(160)을 사용하여 분석되는 것을 가능하게 한다. 몇몇 실시형태에서, 변수는 치료 관련 변수 및 예후 및 결과 관련 변수 둘 모두일 수도 있다.
몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스는, 진단시 또는 진단 조금 이후, 환자에게 할당되고, 개선된 노드 어드레스는 진단 이후 그리고, 적어도, 각각의 후속하는 식별된 질환 진행시, 환자에게 할당된다. 따라서, 상이한 개선된 노드 어드레스가 시간이 지남에 따라(예를 들면, 질환이 진행됨에 따라, 치료 의도가 변경됨에 따라, 등에 따라) 환자에게 할당될 수도 있다. 분석 동안, 관심 환자에 대한 관련 노드 어드레스는 분석의 특정한 목표에 의존한다. 예를 들면, 관심 환자가 2차 요법의 시작으로부터 3차 요법의 시작까지 진행하는 예상된 시간에 관심이 있는 경우, 관련되는 개선된 노드 어드레스는 2차 요법의 시작에서의 관심 환자의 개선된 노드 어드레스일 것이다. 유사하게, 이 질문을 해결하기 위해 과거의 데이터가 분석될 환자의 결과 또는 예후 기반의 그룹의 경우, 몇몇 실시형태에서, 환자의 결과 또는 예후 기반의 그룹 내의 각각의 환자는, 그 환자의 2차 요법의 시작에서 관심 환자의 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 가질 것이다.
몇몇 실시형태에서, COTA 모듈은 환자의 모든 치료 관련 속성 또는 변수에 특정한 환자 케어 계획 정보(314)를 제공한다. 몇몇 실시형태에서, 환자 케어 계획 정보는, 임시 노드 어드레스에 의해 표현되는 치료 관련 속성 또는 파라미터의 조합에 특정한 사전 결정된 치료 계획 정보이다. 사전 결정된 치료 계획 정보는, 하기에서 설명되는 바와 같이, 환자의 치료 관련 변수 또는 속성 모두, 또는 치료 관련 속성의 적어도 최소 서브세트에 특정한 치료 계획 및/또는 치료 전략에 관한 정보를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 계획 정보는 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보를 포함한다. 사전 결정된 환자 케어 서비스의 묶음은 치료 관련 변수 또는 파라미터에 대한 환자의 특정한 속성에 맞춰지는 치료의 권장된 코스를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 관심 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보는 환자의 건강 관리 제공자 또는 환자의 건강 관리 지불인에게 제공된다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "치료 관련 변수"는 조기 치료 결정을 안내하는 것에 관련되는 변수를 지칭한다. 치료 관련 변수의 최소 서브세트는 한 시점에 이용 가능한 환자의 정보에 대해 그리고 치료 의도에 대해 맞춰지는 치료의 권장된 코스를 제공하는 데 필요한 치료 관련 변수의 서브세트이다. 치료에 관련될 수도 있고 예후 또는 치료에 관련되는, 그러나 치료의 정확한 권장된 코스를 제공하는 데 필요하지 않으며 진단 조금 이후 이용 가능할 수도 있는 또는 이용 가능하지 않을 수도 있는 변수는, 치료에 필요한 최소 서브세트 내에 있지 않은 치료 관련 변수 및 예후 또는 결과 기반의 변수로서 간주될 수도 있거나, 또는 단지 예후 또는 결과 기반의 변수로서 간주될 수도 있다. COTA 모듈은, 하기에서 추가로 설명되는 바와 같이, 환자와 관련되는 개인 건강 정보를 포함하는 수신된 또는 액세스된 데이터에 기초하여 임시 노드 어드레스 및 개선된 노드 어드레스를 환자에게 할당한다.
몇몇 실시형태에서, 각각의 임시 노드 어드레스는 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음)와 관련된다. 몇몇 실시형태에서, 단지 하나의 임시 노드 어드레스가 특정한 사전 결정된 치료 계획 정보와 관련된다. 몇몇 실시형태에서, 하나 이상의 임시 노드 어드레스는 동일한 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 환자 케어 서비스의 특정한 하나 이상의 묶음에 관한 정보)와 관련된다. 몇몇 실시형태에서, 각각의 개선된 노드 어드레스는 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보)와 관련된다. 몇몇 실시형태에서, 하나보다 더 많은 개선된 노드 어드레스는 동일한 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 동일한 정보)와 관련된다. 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보는, 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스에 대응하는 치료 관련 속성의 특정한 조합을 갖는 환자의 치료를 위한 현재의 표준 및 가이드라인을 반영하기 위해 시간이 지남에 따라 필요시 업데이트될 것이다.
몇몇 실시형태에서, 환자의 식별에 액세스하거나 또는 이 식별을 수신하면, COTA 모듈(220)은 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스를 결정하거나 또는 식별하고, 임시 노드 어드레스(환자 케어 계획 기능성(314))와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보)를 제공한다. 몇몇 실시형태에서, 특정한 분석의 특정한 시작 날짜에 개선된 노드 어드레스를 할당하기에 충분한 초기 정보가 시스템에 의해 제공 또는 액세스되는 경우, COTA 모듈(220)은 그 시간에 개선된 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보)를 제공한다. 상기에서 언급되는 바와 같이, 치료 계획 정보는, 하기에서 설명되는 바와 같이, 환자의 치료 관련 변수 또는 속성 모두에 특정한 치료 계획 및/또는 치료 전략에 관한 정보를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 계획 정보는 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보를 포함한다.
몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 COTA 모듈(220)의 예상 결과 기능성(316)을 통해 특정한 환자의 예후 및 결과 관련 변수 및 속성에 특정한 예후 관련 예상 결과 정보를 제공한다. 예후 관련 예상 결과 정보는 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스에 기초하여 관심 환자에 대해 결정될 수도 있다. 예후 관련 예상 결과의 경우, 결과는 정의된 종료 지점의 발생에 대한 것이다. 예를 들면, 예후 관련 예상 결과가 전체 생존율인 경우, 정의된 종료 지점은 임의의 원인으로 인한 사망이다. 다른 예로서, 예후 관련 예상 결과가 무진행 생존율인 경우, 종료 지점은 질환의 진행, 예를 들면, 종양 성장 또는 확산이다. 다른 예로서, 예후 관련 예상 결과가 무질환 생존율인 경우, 종료 지점은 재발이다.
게다가, 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 결과 추적 및 분석(320)을 수행한다. 몇몇 실시형태에서, 예후 관련 예상 결과 정보(316)를 제공하는 것은 결과 추적 및 분석(320)의 일부이다. 다른 실시형태에서, 예후 관련 예상 결과 정보(316)를 제공하는 것은 결과 추적 및 분석(320)과는 별개일 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 결과를 실시간으로 추적한다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 결과를 주기적으로 추적한다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 결과를 요청에 따라 또는 필요에 따라 추적한다. 하나의 실시형태에서, 결과 추적은 파라미터 무진행 생존율, 전체 생존율, 수행 상태/삶의 질 메트릭(metric), 독성(예를 들면, 물질 또는 약물이 개인을 손상시킬 수 있는 정도)의 중증도/발병률, 사망 및 약물 활용(예를 들면, 투여된 투약량(dose) 강도, 투약량 간격 및 치료의 지속 기간) 중 임의의 것 또는 모두를 포함한다. 다른 유형의 결과도 또한 고려된다.
전체 생존율은, 예를 들면, 월 단위의 시간의 기간(생존 지속 기간)으로 일반적으로 표현되는 시험(trial) 종료 지점일 수도 있다. 종종, 중앙값은, 일단 피검자의 50 %가 종료 지점에 도달하면 시험 종료 지점이 계산될 수 있도록 사용된다. 한 예는 무질환 생존율인데, 이것은, 수술 또는 수술 및 보조 요법과 같은, 환자를 명백하게 무질환으로 만드는 국소화된 질환(localized disease)에 대한 치료의 결과를 분석하기 위해 일반적으로 사용된다. 무질환 생존율에서, 이벤트는 사망이 아닌 재발이다. 재발한 사람들은 여전히 생존하고 있지만, 그러나 그들은 질환이 없는 것으로 더 이상 간주되지 않는다.
무진행 생존 기간은, 치료되고 있는 질환(예를 들면, 암)이 더 악화되지 않는 약물 치료 또는 치료 동안의 그리고 그 이후의 시간의 길이이다. 그것은, 때때로, 새로운 치료가 얼마나 잘 작동하는지를 결정하려고 시도하기 위해 질환에 걸린 사람의 건강을 연구하기 위한 메트릭으로서 사용된다.
엘리먼트 ECOG 수행 상태/삶의 질 메트릭은, 시간 경과에 따른 환자의 삶의 질이 추적될 수 있는 방법을 지칭한다. 그것은 인구 통계학적 파라미터 질환 고유의 임상 분자 표현형이고, 즉, 치료의 시작에서의 환자의 건강의 단계의 일부이며, 정렬을 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, ECOG 수행 상태는, 환자의 질환이 얼마나 진행되고 있는지를 평가하기 위해, 질환이 환자의 일상 생활 능력에 어떻게 영향을 끼치는지를 평가하기 위해, 그리고 적절한 치료 및 예후를 결정하기 위해 의사 또는 연구자에 의해 사용되는 척도 및 기준을 가리킨다. 문헌[Oken, MM, et al, "Toxicity and response criteria of the eastern cooperative oncology group," Am. J. Clin. Oncol. (1982) 5: 649-55]을 참조한다. ECOG는 0 내지 5의 값을 가지는데, 여기서 0은 환자가 완전히 활동적이며, 제한 없이 모든 질환 이전의 수행을 계속할 수 있다는 것을 의미하고; 1은 육체적으로 격렬한 활동에서 제한되지만 그러나 걸을 수 있으며, 가벼운 또는 앉아서 일하는 성격의 작업, 예를 들면 가벼운 집안 일, 사무(office work)를 실행할 수 있다는 것을 의미하고; 2는 걸을 수 있고 모든 자가 관리(self-care)가 가능하지만, 그러나 깨어 있는 시간의 약 50 % 이상, 어떠한 작업 활동도 실행할 수 없고, 일어나 움직일 수 없다는 것을 의미하고; 3은 제한된 자가 관리만이 가능하고, 깨어 있는 시간의 50 % 이상을 침대 또는 의자에 제한된다는 것을 의미하고; 4는 완전히 불능이며, 어떠한 자가 관리도 계속할 수 없고, 완전히 침대 또는 의자에 제한된다는 것을 의미하고; 그리고 5는 죽음을 의미한다. 치료의 시작에서의 ECOG 및 치료 이후의 ECOG의 비교는, 치료의 효과의 몇몇 양태를 반영한다.
하나의 실시형태에서, 치료에 대한 결과 독성의 예시적인 파라미터는 발병률 및 중증도이다.
하나의 실시형태에서, 시스템 및 방법은 지불인과 제공자 사이의 위험성이 있는 금융 계약에서 증가된 정확성을 가능하게 하고 따라서 당사자는, 의도된 결과를 계속 이행하면서 치료 변동성, 낭비 및 비효율성을 감소시킬 수 있다.
몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 경고(330)와 같은 통신을, 예를 들면, 진단, 진행, 투약량 변경/약물 변경/독성, 및/또는 목적하는 또는 예상 결과로부터 변동을 향하는 경향과 같은, 중요 지점에서, 의료 전문가(예를 들면, 의사)에게(또는, 다른 실시형태에서는, 환자의 보험 회사 또는 임의의 다른 지불인 엔티티에게) 실시간으로 또한 송신할 수 있다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 의료 전문가가 찾고 있는 특정한 환자를 식별하는 경고를 의료 전문가에게 제공한다. 예를 들면, COTA 모듈(220)은 특정한(예를 들면, 신규) 약물 또는 약물 후보를 투여할 특정한 환자를 찾고 있는 제약 회사에게 경고를 실시간으로 제공할 수도 있다. 경고는 특정한 약물에 대한 양호한 후보인 특정한 환자를 식별할 수도 있다. 다른 예로서, 환자의 결과가 유사한 치료 및 예후 관련 파라미터를 갖는 환자에 대한 예상 결과로부터 벗어난다는 것을 케어 제공자에게 통지하기 위해 경고가 제공될 수도 있고, 그 결과, 환자의 치료 및 환자 치료의 가능한 수정의 재검토가 착수될 수도 있다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "실시간(real-time)" 또는 "실시간(real time)"은, 수집 또는 프로세싱 직후 전달되는 인지 가능한 지연 또는 정보가 없다는 것을 의미한다. 이들 용어는 자동화된 프로세싱(예를 들면, 거의 실시간)에 의해 도입되는 시간 지연을 또한 포함한다.
도 3a는, 하나의 실시형태에 따른, 결장암 환자와 관련되는 데이터를 정렬하는 것을 예시하는 블록도이다. 결장암과 관련하여 설명되지만, 설명 및 도면은 임의의 유형의 암, 또는, 다른 실시형태에서는, 환자와 관련되는 데이터가 있는 임의의 유형의 질환에 적용될 수 있다.
암 환자와 관련되는 데이터(410)는 모든 암에 대해(또는, 다른 실시형태에서는, 하나보다 더 많은 유형의 암에 대해, 또는 다른 실시형태에서는, 모든 심혈관계 질환, 또는 폐 질환, 또는 위장관 질환, 또는 신경계 질환, 등에 대해) 수집되고, 이 데이터(410)는, 예를 들면, 결장암을 갖는 환자에 관련이 있는 서브세트(420)로 좁혀진다. 하나의 실시형태에서, 결장암에 관련이 있는 데이터의 서브세트(420)는, 그 다음, COTA 모듈(220)에 의해 분석 및 정렬되어, 정렬된 결장암 데이터 세트(430)를 생성한다. 정렬된 결장암 데이터 세트(430)는 하나 이상의 그룹화를 포함할 수 있는데, 여기서 각각의 그룹화는 동일한 유형의 특정한 결장암을 갖는 환자와 관련되는 데이터를 포함한다. 따라서, COTA 모듈(220)은, 유사한 암을 갖는 환자, 및 유사한 암을 갖는 환자로부터의 데이터를, 진단, 치료, 및 예후에 관련되는 최고 레벨의 충실도로 정렬하는 것을 가능하게 한다.
COTA 모듈(220)은, 노드 어드레스에서 구체화되는 사전 선택된 변수의 값 또는 그 사전 선택된 변수에 할당되는 속성의 조합에 기초하여 환자의 유형을 분류하고, 정렬하고, 그 환자의 유형의 그룹화를 용이하게 한다. 사전 선택된 변수는 치료 관련 변수 및 예후 또는 결과 관련 변수를 포함할 수 있다. COTA 모듈(220)은, 사전 선택된 변수의 값의 고유의 조합을 구체화하는 고유의 임시 노드 어드레스 및 개선된 노드 어드레스를 생성 및 할당할 수 있다. 환자에게 할당되는, 또는 환자가 할당되는 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스는, 사전 선택된 변수에 대한 값의 특정한 조합을 구체화한다. 임시 노드 어드레스의 경우, 임시 노드 어드레스는, 오로지 사전 선택된 분류 변수의 서브세트에 대한, 예를 들면, 오로지, 케어의 지점에서 의료 전문가가 조기 치료 결정을 내리는 데 유용한 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 대한 값을 포함할 수도 있다.
각각의 환자에 대한 개인 건강 정보는, 환자에 대한 임시 노드 어드레스 및 개선된 노드 어드레스를 할당하기 위해 사용되는 본 명세서에서 속성으로 지칭되는 사전 선택된 변수의 값을 결정하기 위해 사용된다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스의 할당을 위한 초기 치료 관련된 정보와 같은 개인 건강 정보의 적어도 일부는, 구조화된 형태로, 의료 서비스 제공자에 의해 입력 또는 제공될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 개인 건강 정보의 적어도 일부는 환자의 건강 레코드로부터의 데이터로부터 액세스될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스에 대한 속성을 결정하기 위해 사용되는 개인 건강 정보의 적어도 일부는 환자의 건강 레코드로부터 액세스되거나 또는 그로부터 획득된다.
통상적으로, 환자 정보는 전자 의료 레코드(electronic medical record: EMR)에 저장된다. 그러나, EMR은, 종종, 너무 많은 정보를 포함하며, 따라서, 의료 전문가가 EMR에 저장되는 많은 양의 정보로부터 주목하는 특정한 정보를 찾는 것은 어렵다. 게다가, EMR 내의 정보의 대부분은 의료 전문가가 검색하고 있는 정보에 관련이 없다. 의사의 진료실에 오는 환자 및 의사의 진료실을 떠나는 환자와 관련되는 데이터의 모두 또는 대부분을 캡처하는 것이 그 목표인 EMR과는 달리, COTA 모듈(220)은, 사용자가, 특정한 환자와 관련되는 진단 및 예후에 관련되는 특정한 데이터를 찾는 것을 가능하게 하기 때문에, 그 모듈(220)이 목표로 된다.
몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스의 결정을 위한 치료 관련 변수를 위해 액세스되는 또는 수신되는 정보는 (예를 들면, 클라이언트 디바이스 상에서 실행되는 소프트웨어인 웹 브라우저를 통한, 또는 앱을 통한) 사용자 선택에 의해 수신될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)이 수신하는 데이터의 적어도 일부는 웹페이지를 통하며, 이산적이다(예를 들면, 하나 이상의 체크 박스 또는 버튼, 등을 통해 메뉴의 하나 이상의 선택지를 사용자가 선택하는 것에 의해 통상적으로 제공됨). 몇몇 실시형태에서, 환자 데이터의 적어도 일부는 구조화된 필드의 데이터로서 수신된다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스의 결정을 위한 변수에 관련하여 액세스되는 또는 수신되는 정보는 환자에 대한 의료 레코드로부터 데이터로서 부분적으로 제공될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 구조화되지 않은 개인 건강 정보에 액세스하고 진단 및 예후에 관련되는 데이터를 식별하고 선택적으로 추출한다. 예를 들면, 전문이 참조에 의해 본 명세서에 원용되는, 미국 특허 출원 공개 번호 US 2018/0121618 A1(공개일: 2018년 5월 3일, 발명의 명칭: "SYSTEM AND METHOD FOR EXTRACTING ONCOLOGICAL INFORMATION OF PROGNOSTIC SIGNIFICANT FROM NATURAL LANGUAGE")를 참조한다. 몇몇 실시형태에서, 진단 이후 초기 데이터를 획득하기 위한 방법은, 예후 또는 결과에 관련되는 데이터를 나중에 획득하기 위한 방법과는, 적어도 부분적으로, 상이할 수도 있다.
하나의 실시형태에서, 데이터는 인간 사용자 또는 기술 프로세스, 예를 들면, API를 통해 시스템 안으로 수집될 수 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)의 계층은 데이터가 수집될 때 데이터를 파싱하여 평가할 수 있다. 예를 들면, COTA 모듈(220)은, 데이터의 무결성을 검증하기 위해, 데이터가 정확한지, 손상되었는지의 여부, 데이터의 완전성, 데이터의 포맷, 철자법뿐만 아니라, 다른 요인을 검사할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 데이터에 대해 검출된 문제를 정정할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 데이터를 평가하고, 예를 들면, 데이터가 정확한지의 여부, 데이터가 손상되었는지의 여부, 어떤 정보가 그곳에 있는지, 어떤 정보가 누락되었는지/정보에 구멍이 있는지, 그거이 어떻게 포맷되었는지, 철자법, 등을 평가하고, 현재까지 검출한 정보에 관한 임의의 문제를 정정한다. 몇몇 실시형태에서, 데이터에서의 검출된 문제의 검사, 검증, 및/또는 정정은 데이터의 수집 동안 적어도 부분적으로 발생한다. 몇몇 실시형태에서, 데이터에서의 검출된 문제의 검사, 검증, 및/또는 정정은 데이터의 수집 이후에 적어도 부분적으로 발생한다. COTA 모듈(220)은 수집된 데이터를 데이터베이스(들)(240a, 240b)에 저장할 수 있다. 입력 데이터를 검사하고 검증하기 위한 몇몇 방법은, 전문이 참조에 의해 본 명세서에 원용되는 US 2018/0121618 A1에서 설명된다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스의 결정을 위한 변수와 관련하여 액세스되는 또는 수신되는 데이터는, 의료 레코드로부터 데이터의 수집 이전에 그리고/또는 이후에, 데이터에서의 검출된 문제의 검사, 검증, 및/또는 정정을 거칠 수도 있다.
데이터에서의 검출된 문제의 검사, 검증, 및/또는 정정의 레벨은, 임시 노드 어드레스의 초기 결정을 위해 제공되는 또는 액세스되는 데이터의 경우, 개선된 노드 어드레스의 결정을 위한 것과는 상이할 수도 있다. 이것은, 몇몇 실시형태에서, 두 개의 상이한 유형의 노드 어드레스에 대한 데이터를 입력 또는 획득하기 위한 상이한 포맷, 방법 또는 메커니즘에 부분적으로 기인할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 상기에서 언급되는 바와 같이, 치료 관련 변수에 대한 정보를 초기에 획득하기 위해 더욱 구조화된 포맷이 활용될 수도 있다. 이것은, 임시 노드 어드레스의 효율적인 할당 및 치료 결정을 조기에(예를 들면, 진단시, 진단 조금 이후, 진단 이후 최초 진료 동안) 안내하기 위해 임시 노드 어드레스와 관련될 수도 있는 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 서비스의 하나 이상의 묶음)에 대한 신속한 또는 즉각적인 요청에 따른 액세스를 용이하게 할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 구조화된 포맷은, 사용자가 몇몇 예후 또는 결과 관련 변수에 대한 정보를 입력하기 위해 또한 활용될 수도 있다. 다른 실시형태에서, 예후 또는 결과 관련 변수에 대한 데이터의 적어도 일부는, 구조화되지 않은 포맷의 데이터를 포함할 수도 있는 의료 레코드 데이터로서 제공될 수도 있다. 이러한 유형의 데이터는 데이터에서의 검출된 문제의 더 많은 검사, 검증 및/또는 정정을 필요로 할 수도 있다. 게다가, 개선된 노드 어드레스의 초기 할당은, 조기 치료 결정을 안내하기 위해 사용되지 않기 때문에, 시간에 덜 민감할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 수신되는 또는 액세스되는 초기 정보가 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 서브세트에 대한 속성을 할당하기에 충분한 정보를 포함하는 경우, 임시 노드 어드레스가 환자에게 할당되지 않은 상태에서, 개선된 노드 어드레스가 환자에게 할당될 수도 있다.
COTA 모듈(220)은, 임시 노드 어드레스에 또는 개선된 노드 어드레스에 포함되는 사전 선택된 변수의, 속성으로 지칭되는 값에 기초하여 환자에 관한 개인 건강 정보의 세트에 임시 노드 어드레스 및/또는 개선된 노드 어드레스를 할당한다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스가 할당된 이후, 임시 노드 어드레스는 더 이상 사용되지 않는다, 예를 들면, 임시 노드 어드레스는 진단 조금 이후 케어의 지점에서 치료 결정을 내릴 것을 건강 관리 전문가에게 안내하기 위해서만 사용된다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스가 할당된 이후, 개선된 노드 어드레스는, 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보에 액세스하기 위해 사용될 수 있다.
상기에서 언급되는 바와 같이, 사전 선택된 변수는 치료 관련 변수 및 예후 또는 결과 관련 변수를 포함할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 적어도 몇몇 치료 관련 변수는 또한 예후 또는 결과 관련 변수이다. 임시 노드 어드레스는, 치료 관련 사전 선택된 변수의 적어도 최소 서브세트에 대응하는 속성을 포함한다. 임시 노드 어드레스가 환자에게 또는 환자와 관련되는 데이터 레코드(data record)에 할당되기 위해서는, 시스템 또는 방법에 제공되는 또는 시스템 또는 방법에 의해 액세스되는 환자와 관련되는 개인 건강 정보는 속성을 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 할당하기에 충분한 정보를 포함해야만 한다. 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 어떤 변수가 포함되는지는, 하기에서 더욱 상세하게 설명되는 바와 같이, 암 유형 및 암 병기 및 치료 의도 중 하나 이상에 의존한다. 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수의 최소 서브세트는 치료 관련 변수 모두보다는 더 작고, 심지어 치료 관련 변수 모두가 할당되지 않더라도 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트가 할당되는 경우, 임시 노드 어드레스가 할당된다. 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수의 최소 서브세트는 모든 치료 관련 변수이고, 속성은 할당될 임시 노드 어드레스에 대한 모든 치료 관련 변수에 할당되어야만 한다. 상기에서 설명되는 바와 같이, 치료에 관련되지만(예를 들면, 치료의 나중 단계에 관련됨), 그러나 그 값이 진단시 또는 진단 조금 이후에(예를 들면, 진단의 수일 이내에) 이용 가능하지 않을 수도 있고 정확한 조기 치료 권장 사항을 결정하는 데 필요로 되지 않는 변수는, 몇몇 실시형태에서, 최소 서브세트에 포함되지 않는 치료 관련 변수로서 간주될 수도 있다. 변수가 예후 및 결과에도 또한 관련되는 경우, 치료 관련 변수의 최소 서브세트가 모든 치료 관련 변수를 포함하는 몇몇 실시형태에서, 이 변수는, 비록 치료에 약간의 관련성을 가지더라도, 예후 및 결과 관련 변수로서만 그리고 치료 관련 변수가 아닌 것으로 간주될 수도 있다. 따라서, 변수가 사전 선택된 변수의 세트 내의 치료 관련 변수로서 그리고/또는 치료 관련 변수의 최소 서브세트의 일부로서 간주되는지의 여부의 결정은, 치료의 코스에 대한 정확한 권장 사항을 제공하는 데 그 변수가 얼마나 관련되는지, 그리고 조기 치료 결정을 안내하기 위해 대부분의 환자에 대해 변수에 관한 정보가 제시간에 이용 가능할 가능성에 의존하고, 예컨대 몇몇 암, 암 유형 및 치료 의도에 대한 하나 이상의 다른 변수의 값에 또한 의존할 수도 있다. 조기 치료 결정은 진단의 3일 이내에, 진단의 5일 이내에, 진단의 7일 이내에, 진단의 10일 이내에, 진단의 한 주 이내에, 진단의 2 주 이내에, 진단의 3 주 이내에, 또는 진단의 한 달 이내에 이루어지는 치료 결정일 수도 있다.
몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수, 예후 또는 결과 관련 변수 또는 둘 모두는, 주기적으로(예를 들면, 매월) 만나는 전국 전문가의 그룹(예를 들면, 하위 전문가의 전국 패널)에 의해 선택된다. 이들 전문가는 질환의 모든 주요 문헌 및 모든 주요 바이오마커를 알고 있으며, 출판된 문헌 및 그들 자신의 전문 지식에 기초하여 결정되는 사전 선택된 변수 목록을 유지한다. 몇몇 실시형태에서, 전문가는 사전 선택된 변수를 치료, 또는 예후 또는 결과, 또는 둘 모두에 관련되는 것으로 카테고리화한다. 변수가 치료에 관련되고 예후 또는 결과에 관련되는 경우, 그것은, 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트가 할당되는지의 여부를 결정하는 목적을 위한, 그리고 임시 노드 어드레스를 할당하는 목적을 위한 치료 관련 변수로서 간주된다.
환자와 관련되는 업데이트된 및/또는 추가적인 개인 건강 정보가 시스템에 제공되거나, 시스템에 의해 수신되거나, 또는 초기 노드 어드레스가 할당된 이후 나중의 시간에 또는 시간의 나중의 기간에 걸쳐 시스템에 의해 액세스된다. 몇몇 실시형태에서, 초기 노드 어드레스는, 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트, 단지 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 미만 서브세트가 할당되는 경우, 임시 노드 어드레스일 수도 있거나, 또는, 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 서브세트가 할당되는 경우, 개선된 노드 어드레스일 수도 있다. 할당된 초기 노드 어드레스가 임시 노드 어드레스였고 업데이트된 및/또는 추가적인 개인 정보가 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 그리고 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 속성을 할당하기에 충분한 정보를 포함하는 경우, 환자, 또는 환자와 관련되는 개인 건강 정보는 개선된 노드 어드레스를 할당받는다.
몇몇 실시형태에서, 새로운 또는 업데이트된 속성이 새로운 또는 업데이트된 개인 건강 정보에 기초하여 치료 관련 변수 중 적어도 일부에 대해 할당되지만, 그러나 초기 개인 건강 정보와 조합한 업데이트된 및/또는 추가적인 개인 건강 정보가, 예후 또는 결과 관련 속성의 적어도 최소 서브세트에 대해 속성이 할당되는 것을 가능하게 하지 않는 경우, 환자는 업데이트된 임시 노드 어드레스를 할당받을 것이다. 다른 실시형태에서, 새로운 또는 업데이트된 속성이 새로운 또는 업데이트된 개인 건강 정보에 기초하여 변수 중 적어도 일부에 대해 할당되지만, 그러나 업데이트된 및/또는 추가적인 개인 건강 정보가, 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 대해 속성이 할당되는 것을 가능하게 하지 않는 경우, 시스템 또는 방법은 업데이트된 임시 노드 어드레스를 할당하지 않지만, 그러나 대신, 이전에 수신된 또는 액세스된 정보와 조합하여, 개선된 노드 어드레스를 할당하기에 충분할 추가적인 정보를 대기한다. 할당된 초기 노드 어드레스가 개선된 노드 어드레스였고 새로운 또는 업데이트된 개인 건강 정보가 치료 관련 변수 또는 예후 또는 결과 관련 변수 중 하나 이상에 대한 새로운 또는 업데이트된 값을 포함하는 경우, 환자는 새로운 또는 업데이트된 값에 기초하여 업데이트된 개선된 노드 어드레스를 할당받을 수도 있다.
시간이 지남에 따른 추가적인 후속하는 개인 건강 정보의 수신시, 개선된 노드 어드레스가 환자에게 할당될 수도 있거나(환자가 개선된 노드 어드레스를 이전에 할당받지 않은 경우), 또는 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스가 업데이트될 수도 있다.
예를 들면, 하나의 실시형태에서, 관심 환자에 관한 개인 건강 정보는 환자의 진단시 또는 진단 조금 이후에 방법 또는 시스템에 제공되거나 또는 방법 또는 시스템에 의해 액세스되며, 제공되는 개인 건강 정보는 치료 관련 사전 선택된 변수의 적어도 최소 서브세트에 대한 속성에 관한 정보를 포함하지만, 그러나 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 미만 서브세트에 관한 정보를 포함한다. 임시 노드 어드레스는 치료 관련 변수에 대한 속성에 기초하여 관심 환자에게 할당된다. 나중의 시간에, 관심 환자에 관한 추가적인 개인 건강 정보(예를 들면, 추가적인 테스트 결과)는 방법 또는 시스템에 제공되거나 또는 방법 또는 시스템에 의해 액세스되고, 추가적인 개인 건강 정보는 치료 관련 변수에 대한 속성 및 예후 또는 결과 관련 변수에 대한 속성에 기초하여 개선된 노드 어드레스를 할당받을 관심 환자에 대한 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 대한 속성에 관한 충분한 정보를 포함하고, 관심 환자는 추가적인 개인 건강 정보에 단독으로 기초하여 또는 초기 개인 건강 정보와 조합하여 개선된 노드 어드레스를 할당받는다.
하나의 실시형태에서, 임시 노드 어드레스 및 개선된 노드 어드레스는 유사 데이터 또는 유사 환자를 분류하기 위해 사용된다. 예를 들면, 동일한 임시 노드 어드레스를 할당받는 환자 모두가 치료 관련 변수에 대해 동일한 속성을 가지기 때문에, 동일한 임시 노드 어드레스를 할당받는 모든 환자에 대한 이전 또는 현재 치료의 분석은 치료와 관련하여 유사한 환자의 비교를 가능하게 한다. 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 그룹과 관련하여 분석이 수행될 수도 있는데, 여기서 치료 관련 그룹 내의 각각의 환자는, 환자에게 할당되는 또는 할당되었던 임시 노드 어드레스에 기초하여 치료 관련 그룹에 포함된다. 몇몇 실시형태에서, 진단시 또는 진단 조금 이후, 또는 분석에 관련되는 질환 진행의 몇몇 다른 지점에서 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스의 치료 관련 변수에 기초하여 치료 관련 그룹에 환자가 대안적으로 할당될 수도 있다. 하기에서 추가로 상세하게 설명되는 바와 같이, 치료 관련 그룹 또는 예후 또는 결과 관련 그룹에 포함되는 환자는, 치료 관련 그룹 또는 예후 또는 결과 관련 그룹에 대한 분석의 목표에 기초하여 결정되는, 환자의 질환 진행에서의 특정한 지점 또는 병기에서 환자에게 할당되는 노드 어드레스(예를 들면, 개선된 노드 어드레스)에 기초하여 할당된다.
다른 예로서, 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받는 환자 모두가 치료 관련 변수에 대해 그리고 예후 또는 결과 관련 변수에 대해 동일한 속성을 가지기 때문에, 질환 진행에서의 특정한 지점에서 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받는 또는 할당받았던 모든 환자에 대한 이전 또는 현재 결과의 분석은 결과에 대한 생물학적 변동성의 영향을 감소시키거나 또는 제거하여, 건강 관리 제공자 수행을 결과에서의 변동성의 주요 소스로서 남기게 된다. 게다가, 관심 환자에 대한 예상된 예후 관련 결과의 결정은, 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹에 대한 이전 결과에 기초할 수도 있는데, 여기서 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 각각의 환자는, 질환 진행에서 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 관심 환자의 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받았다. 몇몇 실시형태에서, 하나보다 더 많은 개선된 노드 어드레스는 이전 또는 현재 결과의 분석을 위해 그룹에 포함될 수도 있다. 예를 들면, 치료 관련 파라미터가 결과에 관련이 없는 경우, 치료 관련 파라미터의 상이한 값을 갖는 상이한 개선된 노드 어드레스가 분석을 위해 함께 그룹화될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹은, 질환 진행에서의 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당된 것과는 상이한 개선된 노드 어드레스를 할당받았던 몇몇 환자를 포함할 수도 있는데, 여기서 상이한 개선된 노드 어드레스는, 예후 또는 결과에 또는 특정한 유형의 예후 또는 결과에 관련되지 않는 또는 덜 관련되는 상이한 값의 변수 또는 변수들을 갖는다.
예를 들면, 진단 테스트를 지시하고 결과를 대기하는 본질 때문에, 치료에 관련될 수도 있지만, 그러나 예후 또는 결과에 더 많이 관련될 수도 있는 테스트 결과 중 일부는, 진단시 또는 진단 조금 이후에(예를 들면, 진단의 수 일 이내에 또는 진단의 한 주 이내에) 이용 가능하지 않을 수 있다. 그럼에도 불구하고, 임시 노드 어드레스는 치료 속성의 제한된 서브세트에 기초하여 환자에게 할당될 수 있고 그 다음 정보가 제공된다는 것을 가정하여 이용 가능할 수 있거나 또는 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 대한 속성에 관해 액세스될 수 있다. 진단의 시간에 또는 진단의 시간 조금 이후에 일반적으로 이용 가능하지 않은 테스트 결과는, 몇몇 실시형태에서, 예후 또는 결과 관련 변수로서 특성 묘사될 수도 있다. 나중의 시간에, 추가적인 테스트 결과가 이용 가능한 경우, 추가적인 테스트 결과로부터의 정보에 기초하여 개선된 노드 어드레스가 관심 환자에게 할당될 수 있다. 시간이 지남에 따라, 치료, 예후(질환이 얼마나 많이 진행되었는지를 결정할 수 있고 그것을 생존율과 상관시킬 수 있음) 및 케어의 과거의 비용에 상관되는 추가적인 환자 정보가 이용 가능하게 될 수도 있다. 따라서, 각각의 임시 노드 어드레스 및 개선된 노드 어드레스는, 특정한 시점에서의 또는 시간의 특정한 기간에서의 환자의 스냅샷과 같이, 특정한 시점에서의 또는 시간의 특정한 기간에서의 환자의 식별자이다. 임시 노드 어드레스의 할당 이후, 환자는 추가적인 정보에 기초하여 개선된 노드 어드레스를 할당받는데, 그 추가적인 정보는 환자에 대한 새로운 또는 변경된 개인 건강 정보에 기초하여 시간이 지남에 따라 업데이트된다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스 및 개선된 노드 어드레스는, 사용자가, 분석 동안 치료 및/또는 예후 또는 결과에 관련되는 변수와 관련하여 유사한 환자를 유사 환자에게 쉽게 그리고 효율적으로 비교하는 것을 가능하게 한다. 비교의 이러한 특이성은, 분석 동안 결과의 생물학적 가변성을 최소화하는 것을 가능하게 하고, 결과적으로, 결과에 대한 치료제, 치료 또는 중재의 효과에 관해 더 큰 정밀도를 제공할 수도 있다.
개선된 노드 어드레스 및 임시 노드 어드레스는 하나 이상의 데이터베이스(240a, 240b)에 저장될 수 있다. 특정한 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스 및 또는 특정한 환자에게 할당되며 환자의 질환 진행에서의 한 지점 또는 기간에 대응하는 개선된 노드 어드레스에 관한 정보가 하나 이상의 데이터베이스(240a, 240b)에 저장될 수 있다. 과거의 비용 정보를 포함할 수도 있는 다른 환자에 관한 정보가 하나 이상의 데이터베이스(240a, 240b)에 또한 저장될 수 있다. COTA 모듈(220)은, 각각의 임시 노드 어드레스를, 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 내의 각각의 치료 관련 변수에 대한 속성의 명시된 조합과 관련시키고, 각각의 개선된 노드 어드레스를, 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 내의 각각의 치료 관련 변수에 대한 그리고 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 내의 각각의 예후 또는 결과 관련 변수에 대한 속성의 명시된 조합과 관련시킨다.
임시 노드 어드레스는, 정의에 의해, 치료 관련 변수에 대한 속성에만 기초한다. 상기에서 언급되는 바와 같이, 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수는 치료 결정에 영향을 끼치는 전문가의 패널 및 출판된 문헌의 전문성에 기초하여 선택된다. 일반적으로, 임시 노드 어드레스를 할당하는 데 필요한 치료 관련 변수의 최소 세트는, 치료 결정에 관련되는 진단의 시간에 또는 진단의 시간 조금 이후에 그 값이 공지되는 변수를 포함한다. 상기에서 언급되는 바와 같이, 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 어떤 변수가 포함되는지는 하나 이상의 치료 관련 변수의 값에 의존할 수도 있는데, 예를 들면, 암의 경우, 치료 관련 변수의 최소 서브세트는 암 유형, 암 병기, 및/또는 치료 의도에 의존할 수도 있다. 예후 또는 결과 관련 변수 중 적어도 일부에 대한 값은 진단의 시간에 공지되지 않을 수도 있다. 상기에서 언급되는 바와 같이, 몇몇 변수는 치료 관련 변수 및 예후 또는 결과 관련 변수 둘 모두일 수도 있다.
시간이 지남에 따라 치료 결정에 영향을 끼치는 환자에 대한 추가적인 개인 건강 정보의 획득, 수신, 또는 그것에 대한 액세스에 기초하여, 몇몇 실시형태에서, 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스는 치료 관련 변수에 대한 새로운 또는 변경된 값에 기초하여 업데이트된다. 몇몇 실시형태에서, 추가적인 개인 건강 정보의 획득, 수신, 또는 그것에 대한 액세스에 기초하여, 개선된 노드 어드레스 또는 업데이트된 개선된 노드 어드레스가, 치료 관련 변수에 대한 값/속성 및 예후 또는 결과 관련 변수에 대한 속성/값에 기초하여 환자에게 할당된다. 예상 결과는, 질환 진행에서의 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받았던 또는 할당받는 환자에 대한 이전 결과 데이터를 사용하여 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스에 기초하여 결정될 수 있다. 게다가, 관심 환자에 대한 치료의 예상 비용은, 질환 진행에서 관심 환자의 것과 동일한 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받았던 다른 환자에 대한 과거의 비용 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 비교는, 질환 진행 및 치료에서 관심 환자의 것과 동일한 지점에서 관심 환자의 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받았던 환자와의 것이다. 몇몇 실시형태에서, 케어의 예상된 총 비용이 결정되는데, 여기서 "총 비용"은 진단으로부터 사망 또는 치유까지의 케어의 비용이다. 질환 진행에서 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받는 환자에 대한 과거의 비용 정보를 사용하여 케어의 예상된 총 비용을 결정하는 것에 의해, 케어의 결정된 예상된 총 비용은, 관심 환자의 치료 관련 속성 및 예후 및 결과 관련 속성의 특정한 조합과 관련되는 위험성을 고려한다.
상기에서 설명되는 바와 같이, 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 각각의 노드 어드레스(예를 들면, 임시 노드 어드레스 및/또는 개선된 노드 어드레스)를, 사전 선택된 변수 중 적어도 일부에 대한 명시된 속성의 조합과 관련시킨다. 상기에서 설명되는 바와 같이, 임시 노드 어드레스는 오로지 치료 관련 변수에 대한 속성을 포함하지만, 그러나 개선된 노드 어드레스는 치료 관련 변수 및 예후 또는 결과 관련 변수에 대한 속성을 포함한다. 사전 선택된 변수는 환자 및 환자와 관련되는 암과 같은 질환에 관련되는 요인일 수 있다. 사전 선택된 변수는, 특정한 질환 또는 장애의, 유사한 질환 또는 장애의 그룹화의, 또는 질환 또는 장애의 카테고리의 진단, 치료 및 예후에 관련되는 변수를 포함할 수 있다. 한 예로서, 몇몇 실시형태에서, 사전 선택된 변수는 진단, 인구 통계학, 결과, 표현형, 등을 포함할 수 있다.
몇몇 실시형태에서, 사전 선택된 변수는 관련 분야(들)의 전문가의 그룹(예를 들면, 5, 10, 15, 20, 30년 등보다 더 많은 경험을 가진 종양학자)에 의해 정의되거나 또는 식별된다. 몇몇 실시형태에서, 사전 선택된 변수는, 현재 의학적 지식 및 치료에 관한 정보 및/또는 관련 분야의 전문가로부터의 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 정의되거나 또는 식별된다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스 및 개선된 노드 어드레스에 포함될 사전 선택된 변수의 정의 또는 식별 정보는 현재 의학적 지식 및 치료에 관한 새로운 정보 및/또는 그 분야의 전문가로부터의 업데이트된 정보에 기초하여 업데이트된다. 몇몇 실시형태에서, 사전 선택된 변수의 정의 또는 식별 정보는 주기적 스케줄에 따라 업데이트된다. 몇몇 실시형태에서, 정의 또는 식별 정보는 새롭게 이용 가능한 정보에 기초하여 필요에 따라 업데이트된다.
COTA 모듈(220)은 사전 선택된 변수의 정의 또는 식별 정보를 하나 이상의 데이터베이스(240a, 240b)에 저장할 수 있다. 사전 선택된 변수의 정의는 임의의 주어진 질환에 대해 시간이 지남에 따라 변할 수 있다는 것이 인식될 수 있다. 사전 선택된 변수는, 상기에서 설명되고 하기에서 더욱 상세하게 설명되는 바와 같이, 치료 관련 변수 및 예후 또는 결과 관련 변수를 포함한다.
사전 선택된 변수의 정의 또는 식별 정보는 질환 또는 장애에 고유할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수 및 예후 또는 결과 관련 변수는 암의 유형(예를 들면, 유방암, 결장암, 전립선암, 직장암, 폐암, 등)에 고유할 수도 있다. 예를 들면, 유방암의 경우, 치료 관련 변수는 에스트로겐 수용체(estrogen receptor: ER) 상태, 인간 표피 성장 인자 2(human epidermal growth factor 2: HER2) 상태, 병기, 및 ECOG를 포함할 수도 있다. 예후 또는 결과 관련 변수는 Ocotype(온코유형) DX 점수와 같은 유전자 테스트 결과에 관한 정보, 또는 공존 질환에 관한 정보를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 진단 조금 이후 이용 가능하지 않을 가능성이 있을 온코유형 DX 점수와 같은 유전자 테스트 결과는 예후 또는 결과 관련 변수로서 간주될 수도 있지만, 그러나 치료 관련 변수로서 간주되지 않을 수도 있다.
상기에서 언급되는 바와 같이, 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 어떤 변수가 포함되는지는, 예컨대 암, 암 유형, 병기, 및/또는 치료 의도에 대한 몇몇 치료 관련 변수에 의존할 수도 있다. 심지어 유방암과 같은 단일의 특정한 질환 또는 장애의 경우에 대해서도, 치료 관련 변수의 최소 세트의 식별 정보는 병기 및/또는 치료 의도에 고유할 수도 있다.
예를 들면, 유방암의 경우, 치료 관련 변수의 최소 세트는, 치료 의도가, 보조 요법(암이 재발할 위험을 낮추기 위해 1차 치료 이후에 주어지는 추가적인 암 치료를 의미함; 보조 요법은 화학 요법(chemotherapy), 방사선 요법, 호르몬 요법, 타겟 요법(targeted therapy), 또는 생물학적 요법을 포함할 수도 있음)인지, 신보조(neoadjuvant) 요법(일반적으로 수술인 주요 치료가 주어지기 이전에 종양을 축소하기 위한 제1 단계로서 주어지는 치료를 의미함; 신보조 요법의 예는 화학요법, 방사선 요법, 및 호르몬 요법을 포함함)인지, 또는 전이성 암에 대한 요법인지의 여부에 의존할 수도 있다. 예를 들면, 치료 의도가 보조 요법인 유방암에 대한 치료 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: 치료 유형, 성별, 종양 노드 전이(tumor node metastasis: TNM) 병기, ECOG 상태, 치료 관련 공존 질환 유형(co-morbidity type)(치료의 결과에 영향을 끼치는 주 진단 이외의 질환을 의미함), 조직학적 등급(histologic grade), 조직학, 인간 표피 성장 인자 수용체 2(Her 2) 상태, 에스트로겐 수용체(ER) 상태, 프로게스테론 수용체(progesterone receptor: PR) 상태, 광범위한 림프혈관 침범이 있는지의 여부, 및 폐경 상태. 치료 관련 공존 질환 유형과 관련하여, 예를 들면, 심각한 기저의 COPD를 갖는 환자는 폐 악성 종양의 절제를 위한 양호한 후보가 아니며, 따라서, 그들의 치유의 가능성은 감소된다. 유사하게, 울혈성 심부전(congestive heart failure)의 진단은 몇몇 암 치료를 배제한다. 예를 들면, Charlson Index, Adult Comorbidity Evaluation 27(ACE-27)인 간략한 공존 질환 척도(summary comorbidity measure)는, 상이한 질환의 결합된 영향을 평가하려고 시도한다. 전문이 참조에 의해 본 명세서에 원용되는 문헌[Geraci, JM et al, J. Clin. Oncol. (2005) 23(30): 7399-7404]을 참조한다. 추가적인 예후 또는 결과 관련 변수는 다음의 것을 포함할 수도 있다: 치료에 대한 환자 선호도, BRCA 1 돌연변이 상태, BRCA 2 돌연변이 상태, BRCA2의 파트너 및 로컬라이저(Partner and Localizer of BRCA2: PALB 2) 돌연변이 상태와 같은 게놈 테스트 결과, 온코유형 DX 재발 점수(침습성 유방암의 경우), 온코유형 DX DCIS(유관 상피내암(ductal carcinoma in situ: DCIS)의 경우에만), 및 유방암 지수 테스트와 같은 유전자 테스트 결과, 환자가 아프리카계 미국인인지의 여부, 및 연령. 몇몇 실시형태에서, BRCA 1 돌연변이 상태, BRCA 2 돌연변이 상태, 및 PALB 2 돌연변이 상태 중 하나 이상과 같은 전술한 변수의 일부, 및 온코유형 DX 재발 점수(침습성 유방암의 경우), 온코유형 DX DCIS(유관 상피내암(DCIS)의 경우에만), 및 유방암 지수 테스트와 같은 유전자 테스트 결과는, 예후 또는 결과 관련 변수인 것 외에 치료 관련 변수의 필수 최소 서브세트에 포함되지 않는 치료 관련 변수로서 간주될 수도 있고, 그 결과, 심지어 이들 변수에 속성이 할당되지 않는 경우에도 임시 노드 어드레스가 할당될 수도 있다. 다른 실시형태에서, BRCA 1 돌연변이 상태, BRCA 2 돌연변이 상태, 및 PALB 2 돌연변이 상태 중 하나 이상, 및 온코유형 DX 재발 점수(침습성 유방암의 경우), 온코유형 DX DCIS(유관 상피내암(DCIS)의 경우에만), 및 유방암 지수 테스트와 같은 유전자 테스트 결과는 오로지 예후 및 결과 관련 변수로서 간주될 수도 있으며 치료 관련 변수로서 간주되지 않을 수도 있다.
다른 예로서, 치료 의도가 신보조 요법인 유방암에 대한 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: 치료 유형, 성별, TNM 병기(환자의 신체에서 암의 양 및 확산을 설명하기 위한 시스템을 의미함, T는 종양의 사이즈 및 주변 조직 안으로의 암의 임의의 확산을 설명함; N은 주변 림프절로의 암 확산을 설명함; 그리고 M은 신체의 다른 부분으로의 전이 또는 확산을 설명함), ECOG 상태, 치료 관련 공존 질환 유형, Her 2 상태, ER 상태, PR 상태, 및 폐경 상태. 추가적인 예후 또는 결과 관련 변수는 다음의 것을 포함할 수도 있다: 치료에 대한 환자 선호도, BRCA 1 돌연변이 상태, BRCA 2 돌연변이 상태, PALB 2 돌연변이 상태와 같은 게놈 테스트 결과, 유방암 지수 테스트와 같은 유전자 테스트 결과, 환자가 아프리카계 미국인인지의 여부, 및 연령, 조직학적 등급, 조직학, 및 광범위한 림프혈관 침범이 있는지의 여부.
다른 예로서, 치료 의도가 전이성 암에 대한 치료인 유방암에 대한 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: 성별, ECOG 상태, 치료 관련 공존 질환 유형, Her 2 상태, ER 상태, PR 상태, 및 폐경 상태. 예후 또는 결과 관련 변수는 다음의 것을 포함할 수도 있다: 치료에 대한 환자 선호도, BRCA 1 돌연변이 상태, BRCA 2 돌연변이 상태, PALB 2 돌연변이 상태와 같은 게놈 테스트 결과, 환자가 아프리카계 미국인인지의 여부, 연령, 및 전이 부위.
다른 예로서, I-IIIC기 전립선암의 보조 요법의 경우, 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: ECOG 상태, TNM 병기, 1-5 범위에 이르며 생검으로부터의 암이 얼마나 많이 건전한 조직처럼 보이는지(더 낮은 점수) 또는 비정상 조직처럼 보이는지(더 높은 점수)를 설명하는 Gleason(글리슨) 점수, 및 전립선 특이 항원(prostate-specific antigen: PSA) 테스트 결과. 전이성 전립선암에 대한 치료의 경우, 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: ECOG 상태, TNM 병기, 및 진행 경로(progression track).
다른 예로서, II기 이외의 결장암의 보조 요법의 경우, 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: ECOG 상태, TNM 병기, 및 공존 질환 유형. II기 결장암의 보조 요법의 경우, 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: ECOG 상태, TNM 병기, 공존 질환 유형, 미소부수체 불안정(microsatellite instability: MSI) 상태(DNA 미스매치 복구 활동의 손실에 의해 야기되는 초돌연변이 표현형(hypermutable phenotype)을 의미함; 문헌[Boland, CR and Goel, A., Gastroenterology (2010) 138(6): 2073-87; doi: 10.1053/j.gastro.2009.12.064)] 참조), 12개보다 더 적은 노드가 샘플링되었는지의 여부, 폐색, 천공, 및 T 병기. T0(상피내암 또는 점막내 암종(intramucsosal carcinoma: Tis))은, 암이 결장 또는 직장의 내층(점막)을 넘어 성장하지 않았다는 것을 의미한다. T1은 암이 점막근층(muscularis mucosa)을 통해 점막하층(submucosa)(T1) 안으로 성장하였다는 것을 의미한다. T2는 암이 점막고유층(muscularis propria) 안으로 또한 성장하였다는 것을 의미한다. N0은 암이 주변 림프절까지 확산되지 않았다는 것을 의미한다. M0은 암이 먼 부위까지 전이되지 않았다는 것을 의미한다. T3은 암이 결장 또는 직장의 가장 바깥 층까지 성장하였지만 그러나 그들을 관통하지 않았고, 주변 장기에 도달하지 않았으며, 주변 림프절까지 확산되지 않았으며(N0), 먼 부위까지 확산되지 않았다는(M0) 것을 의미한다. T4a는 암이 결장 또는 직장의 벽을 관통하여 성장하였지만 그러나 다른 주변 조직 또는 장기 안으로 성장하지 않았으며(T4a), 아직 주변 림프절(N0)까지 또는 먼 부위까지 확산되지 않았다는(M0) 것을 의미한다. T4(b)는 암이 결장 또는 직장의 벽을 관통하여 성장하였고 다른 주변 조직 또는 장기에 부착되거나 또는 그 안으로 성장하였으며(T4b), 아직 주변 림프절까지 확산되지 않았거나(N0) 또는 먼 부위까지 확산되지 않았다는(M0) 것을 의미한다. (https://www.cancer.org/cancer/colon-rectal-cancer/detection-diagnosis-staging/staged.html). 전이성 결장암에 대한 치료의 경우, 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: ECOG 상태, TNM 병기, 진행 경로, MSI 상태, KRAS 돌연변이 상태, NRAS 돌연변이 상태, BRAF 돌연변이 상태, 및 종양 편측성(tumor sidedness).
다른 예로서, 직장암의 신보조 및 보조 요법의 경우, 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: ECOG 상태, TNM 병기, 및 위치. 전이성 직장암에 대한 치료의 경우, 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: ECOG 상태, TNM 병기, 진행 경로, MSI 상태, KRAS 돌연변이, NRAS 돌연변이, 및 BRAF 돌연변이.
다른 예로서, 비소세포 폐암(non-small cell lung cancer: NSCLC)의 보조 또는 신보조 치료의 경우, 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: TNM 병기, 조직학, ECOG 상태, 및 공존 질환. 증상이 있고 즉각적인 치료를 필요로 하는 전이성 NSCLC의 치료의 경우, 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: 조직학, 공존 질환, 및 ECOG 상태. 증상이 없고 그리고/또는 즉각적인 치료를 필요로 하지 않는 NSCLC의 치료의 경우, 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: 조직학, 공존 질환, ECOG 상태, 프로그래밍된 사멸 리간드 1(programmed death-ligand 1: PD-L1) 발현, EGFR 돌연변이 상태, 및 역형성 림프종 키나아제(anaplastic lymphoma kinase: ALK) 돌연변이 상태. 소세포 폐암(small cell lung cancer: SCLC) 치료의 경우, 치료 관련 변수의 최소 세트는 다음의 것을 포함할 수도 있다: ECOG 상태, 공존 질환, 및 TNM 병기.
도 3b는 몇몇 실시형태에 따른 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스를 할당하는 흐름도이다. 하나의 실시형태에서, 상기에서 설명되는 바와 같이, COTA 모듈(220)은, 개선된 노드 어드레스의 할당 이전에, 데이터를 수집할 수 있고, 데이터의 무결성을 확인할 수 있고, 데이터를 유효성 확인할 수 있고, 그리고/또는 정정할 수 있으며, 데이터를 데이터베이스(240a, 240b)에 저장할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈은 사용자 선택을 통해 데이터 입력을 수신할 수도 있거나 또는 그 데이터 입력에 액세스할 수도 있고, 임시 노드 어드레스의 할당 이전에 데이터의 더 제한된 확인 및 유효성 확인을 수행할 수도 있다.
COTA 모듈에 의해 수집 또는 액세스되는 데이터는 환자와 관련되는 개인 건강 정보(PHI)를 포함한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, PHI는, 개개의 환자를 식별하기 위해 사용될 수 있는 그리고 진단 또는 치료와 같은 건강 관리 서비스를 제공하는 코스에서 생성, 사용, 또는 개시되었던 의료 레코드 또는 지정된 레코드 세트의 임의의 정보를 가리킨다. PHI에서의 개인 식별자의 예는, 이름, 거리 주소, 도시, 군(county), 관구(precinct), 우편번호를 포함하는 주(state)보다 더 작은 모든 지리학적 구분; 생년월일, 입원 날짜(admission date), 퇴원 날짜(discharge date), 사망일, 및 연령을 포함하는, 개인에게 직접적으로 관련되는 날짜에 대한 날짜(연도 제외)의 모든 엘리먼트, 및 연령 및 그러한 연령을 나타내는 날짜(연도를 포함함)의 모든 엘리먼트; 전화 번호; 팩스 번호; 전자 메일 어드레스; 사회 보장 번호(social security numbers), 의료 레코드 번호; 건강 보험 수혜자 번호(health plan beneficiary numbers); 계좌 번호; 인증서/라이센스 번호; 차량 번호판 번호를 포함하는 차량 식별자 및 일련 번호; 디바이스 식별자 및 일련 번호; 웹 범용 리소스 로케이터(Universal Resource Locator: URL); 인터넷 프로토콜(Internet Protocol: IP) 어드레스 번호; 지문 및 성문(voice print)을 포함하는 생체 인식 식별자; 전체 얼굴 사진 이미지 및 임의의 비교 가능한 이미지; 및 임의의 다른 고유의 식별 번호, 특성, 또는 코드(그러나 데이터를 코딩하기 위해 조사자에 의해 할당되는 고유의 코드는 아님)를, 제한 없이, 포함한다. PHI는 환자의 표현형 특성을 포함할 수 있다. 표현형은 형태, 사람의 관찰 가능한 특성 또는 특색, 예컨대 그 형태(morphology), 발달(development), 생화학적 또는 생리학적 성질(property), 생물 계절학(phenology), 거동 및 거동의 산물의 복합물이다. 표현형은 사람의 유전자 발현뿐만 아니라, 환경 요인의 영향 및 둘 사이의 상호 작용으로부터 유래한다.
몇몇 실시형태에서, 건강 관리 제공자, 환자, 또는 지불인/보험 회사와 같은 사용자는 COTA 모듈(220)에 의해 렌더링되는 GUI(250)에 환자의 PHI를 입력할 수 있다. 한 예로서, PHI는 명시된 파일 포맷을 사용하여 업로드될 수 있다. 몇몇 실시형태에서, PHI의 적어도 일부는, 예를 들면, 웹 브라우저, 애플리케이션, 또는 모바일 앱의 그래픽 사용자 인터페이스의 옵션으로부터의 선택을 통해, 적어도 몇몇 변수에 대한 값의 사용자 선택에 기초하여 수신 또는 액세스될 수 있다. 컴퓨팅 시스템(205)은 COTA 모듈(220)을 통해 PHI를 수신할 수 있고 데이터베이스에 PHI를 저장할 수 있다. 다른 실시형태에서, COTA 모듈은 하나 이상의 환자에 관한 PHI의 사본을 포함하는 스토리지에 액세스할 수도 있고 이러한 방식으로 하나 이상의 환자에 관한 PHI를 획득할 수도 있다. COTA 모듈(220)은 환자에 대한 초기 PHI 세트를 수신 또는 액세스할 수 있고, 후속하여, 업데이트된 PHI 세트를 수신할 수 있다.
예를 들면, 환자의 PHI는, 적어도 부분적으로, 브라우저에 입력될 수 있다. 다른 실시형태에서, PHI의 적어도 일부는 저장된 환자 데이터를 포함하는 데이터베이스로부터 검색된다. 몇몇 실시형태에서, PHI는, PHI에 기초하여 사전 결정된 변수 중 적어도 일부에 대한 속성을 결정하는 분류 계층(classification layer)으로 전송된다. 몇몇 실시형태에서, 분류 계층은, 속성의 결정 이전에 또는 그 결정 동안, 데이터의 적어도 일부의 검사, 검증 및 정정을 또한 수행한다. 사전 결정된 변수 중 적어도 일부의 속성에 기초하여, 환자 데이터에 대해 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스가 결정되고, 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스는 환자에게 할당된다. 몇몇 실시형태에서, 일단 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스가 할당되면, 사용자가 COTA 모듈에 액세스할 때마다, COTA 모듈은 환자에 관한 개인 건강 정보 및 PHI에 기초하여(예를 들면, 그래픽 사용자 인터페이스를 통해) 환자에게 할당되는 노드 어드레스에 대한 관련성에 관한 정보 또는 노드 어드레스 그 자체에 관한 정보에 대한 액세스를 제공한다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈은, 진행에서 특정한 환자의 것과 대응하는 지점에서 노드 어드레스에 인코딩되는 사전 결정된 변수의 일부 또는 모두에 대한 속성을 갖는 또는 그 속성을 가졌던 다른 환자에 관한 정보에 대한, 특정한 환자에 관한 PHI의 효율적인 비교를 가능하게 한다. 몇몇 실시형태에서, 비교는, 질환 진행 및 치료 둘 모두의 대응하는 지점에서 특정한 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받았던 다른 환자와의 것이다.
하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 환자에 대한 PHI의 초기 세트에 액세스할 수 있거나 또는 그 초기 세트를 수신할 수 있다. COTA 모듈(220)은 사전 선택된 변수에 대한 PHI의 값에 기초하여 사전 선택된 변수의 세트 중 적어도 일부에 대한 속성을 할당할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 속성은 사전 선택된 변수에 대해 할당되는 지정된 입력일 수 있다. 예를 들면, 속성은 명시된 목록 또는 메뉴로부터의 하나 이상의 선택일 수 있다. 대안적으로, 속성은 영숫자 입력일 수 있다. 상기에서 언급되는 바와 같이, 몇몇 실시형태에서, 속성은, 적어도 부분적으로는, 자연 언어의 하나 이상의 구조화되지 않은 문서에 포함되는 PHI로부터 결정된다.
도 3b는, 하나의 실시형태에 따른, 속성의 상이한 고유의 조합을 구체화하는 노드 어드레스의 생성을 통한 상기에서 설명되는 바와 같은 COTA 분류 및 정렬의 흐름도이다. 도 3b에서 도시되는 바와 같이, 한 예로서, 도 3b를 참조하면, 사전 선택된 변수의 세트는 성별(sex) 또는 성별(gender)(440)(변수 A), 인종(445)(변수 B), 식별되지 않는 변수 C, D, E 및 F, 및 KRAS(450)(변수 G)를 포함할 수 있다. K-Ras는, 인간에게서, KRAS 유전자에 의해 암호화되는 단백질이다. 정상 KRAS 유전자의 단백질 산물은 정상 조직 시그널링에서 필수적인 기능을 수행하며, KRAS 유전자의 돌연변이는 많은 암의 발병에서 중요한 단계이다.
몇몇 실시형태에서, COTA 모듈은, 분류된 및 정렬된 데이터에서 속성의 각각의 고유의 조합을 식별하기 위해, 분류된 및 정렬된 데이터(430)를, 사전 선택된 변수의 세트(예를 들면, 변수(440, 445, 450))에 대한 속성의 조합과 관련하여 분석한다. 속성의 각각의 고유의 조합(455)은 고유의 노드 어드레스에서 구체화되거나 또는 그 고유의 노드 어드레스에 의해 표현된다. 몇몇 실시형태에서, 노드 어드레스의 포맷은 고유의 조합에 대한 사전 선택된 변수에서의 각각의 속성의 값을 나타낸다. 특정한 시점 또는 시간의 특정한 기간에 대응하는 특정한 환자에 대한 데이터는 고유의 노드 어드레스 중 하나, 즉 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스 중 어느 하나를 할당받는다. 다수의 상이한 환자는, 동일한 임시 노드 어드레스 또는 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받을 수 있다. 상기에서 설명되는 바와 같이, 노드 어드레스는 데이터를 필터링하고 정렬하기 위해 사용될 수 있다. 변수는, 예를 들면, 진단, 인구 통계학, 결과, 표현형, 등을 포함할 수도 있다. 표현형은 형태, 사람의 관찰 가능한 특성 또는 특색, 예컨대 그 형태, 발달, 생화학적 또는 생리학적 성질, 생물 계절학, 거동 및 거동의 산물의 복합물이다. 표현형은 사람의 유전자 발현뿐만 아니라, 환경 요인의 영향 및 둘 사이의 상호 작용으로부터 유래한다. 몇몇 실시형태에서, 노드 어드레스는 임상적으로 관련된 그룹으로의 데이터의 효율적인 구획화를 가능하게 한다.
상기에서 언급되는 바와 같이, 사전 선택된 변수에 대한 속성의 고유의 조합(455)은 COTA 모듈(220) 내에서 노드 어드레스로서 표현된다. 하나의 실시형태에서, 노드 어드레스는 (변수를 나타내는 문자 및 그 변수에 대한 속성의 선택을 나타내는 숫자의 함수로서의) 사전 결정된 변수에 대한 속성의 목록으로서 표현된다. 예를 들면, 도 3b에서 도시되는 바와 같이, 노드 어드레스로서 표현되는 속성(455)의 고유의 조합은, 성별 변수 A의 여성 및 남성 변수 둘 모두 주위에서 블록으로 나타내어지는 A1-2(A는 성별(sex) 또는 성별(gender) 변수를 나타내고, 1-2는 여성 및 남성 환자를 나타냄)를 포함한다. 속성(455)의 고유의 조합은, 인종(Race) 변수를 나타내는 B 및 인종 변수에 대한 상이한 옵션을 나타내는 1-4를 갖는 B1-4를 또한 포함한다. 속성(455)의 고유의 조합은, KRAS 변수를 나타내는 G 및 KRAS 변수에 대한 상이한 옵션을 나타내는 숫자 1-3을 또한 포함한다. 따라서, 몇몇 실시형태에서, 변수(455)의 고유의 조합은, A1-2, B1-4, ..., G1-G3의 노드 어드레스(예를 들면, A1, B2, ..., G1)를 가질 수 있다.
다른 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스 또는 임시 노드 어드레스는 마침표에 의해 구분되는 복수의 숫자 문자열로서 표현되는데, 여기서 각각의 숫자 문자열은 변수(예를 들면, 질환, 표현형, 치료 유형, 진행/추적, 성별, 등)에 할당되는 하나 이상의 사전 선택된 변수 및 속성을 나타낸다. 예를 들면, 제1 숫자 문자열은 특정한 질환을 나타낼 수도 있고, 제2 숫자 문자열은 질환의 유형을 나타낼 수도 있으며, 제3 숫자 문자열은 질환의 하위 유형을 나타낼 수도 있으며, 제4 숫자 문자열은 표현형을 나타낼 수도 있다. 따라서, 이 예에서, 제1 숫자 문자열은 암을 나타내는 01일 수도 있고, 제2 숫자 문자열은 유방 종양학을 나타내는 02일 수도 있고, 제3 숫자 문자열은 유방암을 나타내는 01일 수도 있으며, 제4 숫자 문자열은 표현형의 특정한 특성을 나타내는 1201일 수도 있고, 그 결과, 노드 어드레스는 01.02.01.1201이다. 개선된 노드 어드레스 또는 임시 노드 어드레스는 임의의 수의 숫자 문자열을 포함할 수도 있으며 4 개의 문자열로 제한되지는 않는다는 것이 이해되어야 한다. 게다가, 개선된 노드 어드레스 및 임시 노드 어드레스는 숫자 문자열에 의해 표현되는 것으로 제한되지는 않는다. 임시 노드 어드레스와 개선된 노드 어드레스는, 노드 어드레스에 의해 표현되는 사전 선택된 변수의 속성의 조합을 특성 묘사하고 식별하는 정보를 포맷이 전달하는 한, 임의의 포맷으로 표현될 수 있다.
하나의 실시형태에서, 표현형을 나타내는 숫자 문자열은 표현형의 특성을 방향성 그래프로서 표현하는 것에 의해 제공될 수도 있다. 도 3c는, 하나의 실시형태에 따른, 표현형을 나타내는 숫자 문자열을 제공하기 위해 표현형의 특성을 나타내는 방향성 그래프(460)를 개략적으로 묘사한다. 방향성 그래프(460)는 표현형을 나타내는 타원으로서 묘사되는 노드 및 노드 사이의 관계를 나타내는 에지를 포함한다. 그래프는 루트 "시작" 노드로부터 시작하여 선택된 표현형에 대한 노드까지 추적된다. 각각의 에지는 숫자와 관련된다. 노드 어드레스에 대한 표현형을 나타내는 숫자 문자열은 숫자의 조합으로서 제공된다. 예를 들면, 남성 및 백인의 선택된 표현형 특성에 대한 숫자 문자열은 11로서 표현될 것이다. 다른 유형의 조합이 또한 활용될 수도 있다. 유익하게는, 표현형의 특성을 방향성 그래프로서 나타내는 것은, 전체 구조물을 변경하지 않으면서 다른 표현형에 대응하는 다른 노드의 추가를 허용한다. 도 3c는 방향성 그래프를 그래픽적으로 묘사하는 한 가지 방식을 포함한다. 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 방향성 그래프가 상이한 방식으로 그래픽적으로 묘사될 수도 있다는 것을 이해할 것이다.
속성(455)의 고유의 조합을 나타내는 노드 어드레스는, 관련되는 경우, 각각의 표현형에 고유한 리소스 및 경고를 매치시키는 능력을 COTA 모듈(220)에게 제공한다. 리소스는 정보, 콘텐츠, 실시간 지원에 대한 링크, 등일 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 환자를 카테고리화하기에 충분한 PHI가 제공된다는 것을 가정하여, 각각의 환자는 하나 이상의 개선된 노드 어드레스로 그리고/또는 임시 노드 어드레스로 카테고리화된다. 하나의 실시형태에서, 리소스는, 적절한 관련 노드 어드레스로 "태깅"된다. 몇몇 실시형태에서, 노드 어드레스는 과학적/의학적 발전에 따라 추세(current)를 유지하기 위해 시간이 지남에 따라 대체 가능하다.
상기에서 설명되는 바와 같이, 개인 건강 정보(PHI)가 관심 환자에 대해 또는 관심 환자에 의해 초기에 제공될 때, PHI는 개선된 노드 어드레스에서 사전 결정된 변수 모두에 대한 속성을 결정하기에 충분한 정보를 포함하지 않을 수도 있지만; 그러나, PHI는 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 대한 속성을 결정하기에 충분한 정보를 포함할 수도 있다. 임시 노드 어드레스는 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 대한 속성에 기초하여 관심 환자에게 할당될 수 있다. 이 임시 노드 어드레스는, 개선된 노드 어드레스와 관련되는 모든 사전 결정된 변수에 대해 값이 공지되어 있지 않더라도, 관심 환자에 대한 관련 치료 정보를 제공하기 위해 그리고 관심 환자의 치료를 유사한 환자의 치료와 비교하기 위해 사용될 수 있다. 임시 노드 어드레스는, 치료 관련 변수의 최소 서브세트 내에 있지 않은 치료 관련 변수 중 하나 이상에 대한 불완전한 또는 결여된 속성을 포함할 수 있다. 치료 관련 변수의 최소 서브세트는, 할당된 속성을 갖는 치료 관련 변수의 명시된 서브세트일 수도 있다. 상기에서 설명되는 바와 같이, 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 어떤 치료 관련 변수가 포함되는지는, 치료 관련 변수, 예를 들면, 암 유형, 암 병기, 및/또는 치료 의도 중 적어도 일부에 의존할 수도 있다.
상기에서 설명되는 바와 같이, 개선된 노드 어드레스는, 할당된 속성을 갖는 치료 관련 변수의 적어도 최소 개수의 서브세트 및 적어도 할당된 속성을 갖는 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 최소 서브세트를 구체화할 수 있다. 치료 관련 변수의 최소 서브세트는 할당된 속성을 갖는 치료 관련 변수의 명시된 서브세트일 수도 있고 할당된 속성을 가진 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 서브세트는 예후 또는 결과 관련 변수의 명시된 서브세트일 수도 있다.
상기에서 설명되는 바와 같이, COTA 모듈(220)은 환자에 대해 수신되는 초기 PHI에 기초하여 사전 선택된 변수의 일부 또는 모두에 대한 속성을 할당할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 속성이 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 대해 할당되었다는 것, 그러나 속성이 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 미만 서브세트에 대해 할당되었다는 것을 결정할 수 있다. 속성이 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 대해 할당되었지만 그러나 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 미만 서브세트에 대해 할당되었다는 것을 결정하는 것에 응답하여, COTA 모듈(220)은, 데이터베이스(240)로부터 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 할당되는 속성에 기초하여, 임시 노드 어드레스를 환자에게 할당할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스는 할당되지 않은 속성을 갖는 하나 이상의 치료 관련 사전 선택된 변수를 포함할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스는 다른 환자로부터의 개인 건강 정보에 기초하여 미리 생성되었다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스는 환자에 대한 할당된 속성에 기초하여 새로 생성되고, 그 다음, 새로 생성된 임시 노드 어드레스가 환자에게 할당된다.
각각의 임시 노드 어드레스 및/또는 개선된 노드 어드레스는 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음)와 관련될 수도 있다. 상기에서 설명되는 바와 같이, 몇몇 실시형태에서, 단지 하나의 임시 노드 어드레스 및/또는 단지 하나의 개선된 노드 어드레스가 특정한 사전 결정된 치료 계획 정보와 관련된다. 다른 실시형태에서, 하나보다 더 많은 개선된 노드 어드레스가 특정한 사전 결정된 치료 계획 정보와 관련된다. 사전 결정된 치료 계획 정보가 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음을 포함하는 경우, 각각의 묶음은 하나 이상의 임시 노드 어드레스 또는 하나 이상의 개선된 노드 어드레스와 또한 관련될 수도 있다. 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 각각의 묶음의 서비스)는 환자 케어 및/또는 비용을 최적화하기 위해, 하나 이상의 의료 전문가, 병원, 그룹, 지불인(예를 들면, 보험 회사, 등)에 의해 결정될 수도 있다. 하나의 예에서, 묶음은 이미징 스캔의 횟수, 약물 또는 약물의 선택, 약물 투여의 스케줄, 수술 또는 처치, 후속 방문의 횟수 및 빈도, 등을 나타낼 수도 있다. 환자 케어 서비스의 묶음화(bundling)는 위험성 있는 계약에 대해 특히 유용할 수도 있다. 예를 들면, (특정한 질환과 관련되는) 임시 또는 개선된 노드 어드레스에 대응하는 각각의 묶음은, 사용자(예를 들면, 의사, 환자, 등)가 적절한 묶음을 선택하는 것을 허용하는 사전 결정된 비용을 가질 수도 있다. 그 비용은 개선된 또는 임시 노드 어드레스 또는 특정한 질환과 관련되는 과거 데이터에 기초하여 결정 또는 협상될 수도 있다.
상기에서 설명되는 바와 같이, 건강 서비스에 대한 지불에 대한 가치 기반의 모델에서의 도전 과제는, 특정한 환자에 대한 임상 결과에 영향을 끼칠 수 있는 비 케어 관련 변수(non-care related variable)를 고려하는 환자에 대한 정확한 예상 결과를 결정함에 있어서의 어려움, 및 환자에 대한 치료의 예상 비용의 정확한 추정치를 결정함에 있어서의 어려움을 포함한다. 치료 및 예후에 관련되는 모든 변수에 관한 정보를 통합하거나 또는 구체화하는 것에 의해, 개선된 노드 어드레스는 환자에 대한 예후 관련 결과를 신뢰성 있게 추정하기 위해 사용될 수 있다. COTA 모듈은, 질환 진행에서의 특정한 지점에서 그룹 내의 환자에게 할당되는 하나 이상의 개선된 노드 어드레스에 기초하여 그룹화되는 예후 기반의 또는 결과 기반의 코호트(그룹으로 취급되는 사람들의 그룹)에 관한 이전에 획득된 정보를 사용하여 개선된 노드 어드레스에 대한 신뢰 가능한 예후 관련 결과 정보 및 추정된 비용 정보를 생성한다. 이 코호트로부터의 이전 데이터의 분석은, 개선된 노드 어드레스와 관련되는 치료에서의 상이한 지점에서의 추정된 비용 및 개선된 노드 어드레스와 관련되는 추정된 결과를 제공한다. 몇몇 실시형태에서, 그룹에 대한 이전 결과의 통계적 분석은, 필요시, 동적으로 행해진다. 몇몇 실시형태에서, 통계적 분석은, 그룹 내의 환자에 관한 새로운 관련 정보가 획득되는 경우 또는 새로운 환자가 그룹에 추가되는 경우 수행될 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 그룹에 대한 이전 결과의 통계적 분석은 주기적으로 행해져서 저장되거나, 또는 요청시 행해진다. 통계적 분석이 언제 행해지는지 또는 얼마나 자주 행해지는지는 상이한 결과에 대해 상이할 수도 있다.
유리하게는, 몇몇 실시형태에서, 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 서비스의 묶음화)는 특정한 질환에 대해 보험 회사 및/또는 병원에게 비용 확실성을 제공한다. 이것은 레코드를 프로세싱하고 유지하는 비용을 또한 감소시킬 수도 있다. 추가적으로, 의료 전문가는 치료의 사전 결정된 코스를 미리 알 것인데, 이것은 의사가 더 낮은 비용에서 더 나은 결과를 획득할 유인(incentive)을 제공한다.
하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 데이터베이스(240)로부터 각각의 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보를 검색할 수 있다. COTA 모듈(220)은 사전 결정된 치료 계획(예를 들면, 사전 결정된 케어 서비스의 묶음에 관한 정보)을 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 송신할 수 있다. 한 예로서, 건강 관리 제공자는 사용자 컴퓨팅 디바이스(210) 상에서 COTA 모듈(220)의 인스턴스를 실행할 수 있다. COTA 모듈(220)은 건강 관리 제공자에 대한 사용자 컴퓨팅 디바이스(210) 상에서 GUI(250)를 렌더링할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(205)은 COTA 모듈(220)을 사용하여 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 케어 서비스 묶음에 관한 정보)를 건강 관리 제공자에게 송신할 수 있다. 사전 결정된 치료 계획 정보는 건강 관리 제공자에 대한 사용자 컴퓨팅 디바이스(210) 상의 GUI(250) 상에서 렌더링될 수 있다. 대안적으로, 또는 추가적으로, 사전 결정된 치료 계획 정보는 하나 이상의 송신된 문서로서, 다운로드를 위한 하나 이상의 문서로서, 전자 통신에 대한 첨부물로서 제공되는 하나 이상의 문서로서, 또는 임의의 다른 적절한 포맷으로 또는 임의의 다른 적절한 방법에 의해 제공될 수 있다.
몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 시간이 지남에 따라 환자에 대한 업데이트된 및/또는 새로운 PHI를 수신할 수 있다. COTA 모듈(220)은 환자에 대한 업데이트된 및/또는 새로운 PHI에 기초하여 사전 선택된 변수에 할당되는 속성을 업데이트할 수 있다. 사전 선택된 변수에 할당되는 업데이트된 속성에 기초하여, COTA 모듈(220)은 새로운 또는 상이한 임시 노드 어드레스 또는 새로운 또는 상이한 개선된 노드 어드레스를 환자에게 할당할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 새로운 또는 상이한 임시 노드 어드레스 또는 새로운 또는 상이한 개선된 노드 어드레스는 미리 생성되었다. 몇몇 실시형태에서, 새로운 또는 상이한 임시 노드 어드레스 또는 새로운 또는 상이한 개선된 노드 어드레스는 사전 선택된 변수에 할당되는 업데이트된 속성에 기초하여 새로 생성된다. 하나의 실시형태에서, 임시 노드 어드레스와 또는 개선된 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음)가 업데이트 또는 변경될 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스 또는 임시 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보)가 업데이트되거나 또는 변경될 때마다, COTA 모듈(220)은, 업데이트된 또는 변경된 사전 결정된 치료 계획 정보에 관한 정보를, 하나 이상의 사전 결정된 환자 케어 서비스의 업데이트된 또는 변경된 묶음과 관련되는 개선된 또는 임시 노드 어드레스를 현재 할당받는 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 자동적으로 송신할 수 있다.
몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스에 또는 개선된 노드 어드레스에 포함될 사전 결정된 변수는, 예를 들면, 질환에 관련되는 변수에 관한 이해에서의 변화에 기인하여, 변경된다. 예를 들면, 전문가의 그룹은, 그들 자신의 경험 및/또는 논문 또는 출판물에서 보고되는 발전에 기초하여, 새로운 또는 상이한 변수가 치료 관련 변수에 또는 예후 또는 결과 관련 변수에 포함되어야 한다는 것을 결정할 수도 있다. 그러한 경우에, 환자는, 사전 결정된 변수의 새로운 세트에 기초하여, 새로운 현재 수정된 개선된 노드 어드레스 또는 새로운 현재 수정된 임시 노드 어드레스를 재할당받을 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 수정된 개선된 노드 어드레스 또는 수정된 임시 노드 어드레스는, 순방향 진행 기반으로만 활용되며, 수정된 노드 어드레스는 환자에 대한 과거 시점에 대해서는 할당되지 않는다. 몇몇 실시형태에서, 시스템 또는 방법은, 이전 노드 어드레스를 포함했던 과거의 환자 데이터에 기초한 분석을 가능하게 하기 위해, 이전 노드 어드레스가 수정된 노드 어드레스에 어떻게 관련되는지의 매핑을 유지한다. 다른 실시형태에서, 시스템은 과거의 환자 데이터를 재평가할 수도 있고 환자 또는 환자들에 대한 과거 또는 오래된(outdated) 의료 정보에 대응하는 수정된 노드 어드레스를 할당할 수도 있다.
도 4a는, 예시적인 실시형태에 따른, COTA 모듈(220)에 의해 실행되는 예시적인 프로세스를 예시하는 플로우차트이다. 동작(500)에서, COTA 모듈(220)은, 관심 환자에 대한 PHI를 포함하는, 제1 데이터 세트로서 설명될 수도 있는 초기 데이터 세트에 액세스하거나 또는 이 세트를 수신한다. 초기 데이터 세트는, 제1 시간에 또는 시간의 제1 기간에 걸쳐 관심 환자와 관련되는 PHI를 포함한다. PHI는 환자의 표현형 특성과 관련되는 정보를 포함할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 데이터베이스(240a, 240b)에 저장되는 초기 데이터 세트에 액세스하거나 또는 이 세트를 수신한다. 몇몇 실시형태에서, 초기 데이터 세트의 적어도 일부는, 환자, 건강 관리/의료 케어 제공자, 또는 보험 회사에 의해 동작되고 있는 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)로부터 송신된다. 동작(502)에서, COTA 모듈(220)은 관심 환자에 대한 초기 데이터 세트의 PHI를 사용하여 사전 선택된 변수의 세트 중 적어도 일부에 대한 속성을 할당한다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 데이터베이스(240) 또는 상이한 데이터베이스로부터 명시된 질환 또는 질환의 그룹에 대한 사전 선택된 변수를 검색할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 초기 데이터 세트의 적어도 몇몇 데이터의 입력을 안내하는 그래픽 사용자 인터페이스를 활용한다. 몇몇 실시형태에서, 사전 선택된 변수의 세트는 치료 관련 변수의 세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 세트를 포함할 수 있다. 동작(504)에서, COTA 모듈(220)은, 속성이 치료 관련 변수의 세트의 적어도 최소 서브세트에 할당되었는지의 여부를 결정할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 대한 적어도 일부 데이터의 입력을 안내하는 그래픽 사용자 인터페이스를 활용한다. 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수(예를 들면, 암 유형, 암 병기, 및/또는 치료 의도)의 최소 세트 중 하나 이상에 대한 데이터의 입력은, 상기 및 하기에서 설명되는 바와 같이, 치료 관련 변수의 최소 세트의 다른 것에 어떤 변수가 포함되는지를 결정할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 방법은 동작(505)을 포함하는데, 여기서 COTA 모듈(220)은 예후 또는 결과 관련 변수의 세트의 적어도 최소 서브세트에 속성이 할당되었는지의 여부를 결정한다. 몇몇 실시형태에서, 동작(504) 및 동작(505)은 하나의 동작에서 결합될 수도 있다.
치료 관련 변수의 최소 서브세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 서브세트의 식별 정보 또는 정의가 사전 정의될 수 있고, 데이터베이스에 저장될 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 어떤 변수가 포함되는지는 치료 관련 변수 중 하나 이상의 값에 의존할 수도 있다. 예를 들면, 암에서, 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 어떤 변수가 포함되는지는, 적어도 부분적으로, 암 유형, 암 병기, 및/또는 치료 의도에 의존할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 시스템 또는 방법은, 상이한 암 유형, 암 병기, 치료 의도 또는 전술한 것의 조합에 대한 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 포함되는 상이한 변수의 저장된 식별 정보에 의존할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수의 최소 세트의 식별 정보 또는 정의는, 적어도 부분적으로, 현재 의학적 지식에 기초하여 결정될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수의 최소 세트의 식별 정보 또는 정의는, 적어도 부분적으로, 한 명 이상의 의료 전문가에 의해 결정될 수도 있다.
몇몇 실시형태에서, 속성이 동작(504)에서 치료 결정을 내리는 데 필요한 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 할당되지 않았다는 것이 결정되면, 방법은 동작(506)으로 진행하고, COTA 모듈(220)은, 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 대한 추가적인 속성을 할당하기 위해 관심 환자에 대한 PHI를 포함하는 추가적인 데이터의 수신, 액세스, 또는 획득을 대기한다. 몇몇 실시형태에서, 동작(506)에서, COTA 모듈(220)은 환자의 PHI와 관련되는 임의의 새로운 또는 업데이트된 정보가 존재하는지를 확인하기 위해 검사할 수 있다. 몇몇 실시형태에서 COTA 모듈(220)은 환자의 PHI와 관련되는 새로운 또는 업데이트된 정보를 수신한다. 몇몇 실시형태에서, 새로운 또는 업데이트된 정보는 COTA 모듈에 푸시된다. 몇몇 실시형태에서, 환자의 PHI와 관련되는 새로운 또는 업데이트된 정보는 COTA 모듈에 의해 풀링된다(pulled). 몇몇 실시형태에서, 동작(504)에서, 속성이 치료 관련 변수의 최소 미만 서브세트에 할당된 경우, 시스템 또는 방법은 시스템의 사용자(예를 들면, 건강 관리 제공자 또는 지불인)에게, 임시 노드 어드레스를 할당하기에 불충분한 정보가 제공되었다는 통지 또는 정보를 제공할 수도 있다.
몇몇 실시형태에서, 동작(504)에서, 속성이 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 할당되었다는 것이 결정되는 경우, 방법은, 임시 노드 어드레스가 관심 환자에게 할당되는 동작(508)으로 곧바로 진행한다. 다른 실시형태에서, 동작(504)에서, 속성이 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 할당되었다는 것이 결정되는 경우, 방법은, 동작(505)에서, 속성이 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 미만 서브세트에 할당되었는지의 여부를 추가로 결정한다. 동작(504)에서, 속성이 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 할당되었고 동작(504)에서 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 미만 서브세트에 할당된 경우, 방법은, 치료 관련 변수에 기초하여 임시 노드 어드레스가 관심 환자에게 할당되는 동작(508)으로 진행한다.
몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스는 다른 환자에 대한 사전 선택된 변수에 할당되는 특정한 속성에 기초하여 미리 생성되었다. 미리 생성된 임시 노드 어드레스는 데이터베이스(240)에 저장될 수 있다. COTA 모듈(220)은, 임시 노드 어드레스를 검색하기 위해 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 할당되는 속성을 사용하여 데이터베이스(240)에게 질의할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스는 사전 선택된 변수에 할당되는 특정한 속성에 기초하여 새로 생성된다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스는 치료 관련 사전 선택된 변수 중 하나 이상이 아직 할당되지 않았다는 그리고/또는 누락되었다는 지시(indication)를 포함한다. 환자에 관한 초기 정보가 진단시 또는 진단 조금 이후 COTA 모듈에 제공되는 경우, 제공되는 초기 정보는 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 속성을 할당하기에 충분한 정보를 종종 포함할 것이지만, 그러나 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 속성을 할당하기에 충분한 정보를 포함하지 않을 것이고, 그 결과, 동작(508)에서 임시 노드 어드레스가 초기 정보에 기초하여 환자에게 할당될 것이다.
임시 노드 어드레스는 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보)와 관련될 수 있다. COTA 모듈(220)은 할당된 임시 노드 어드레스에 기초하여 데이터베이스(240)로부터 사전 결정된 치료 계획 정보에 관한 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보)를 검색할 수 있다. 동작(510)에서, COTA 모듈(220)은 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음과 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보를 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 송신 및/또는 제공할 수 있다. 한 예로서, COTA 모듈(220)은, 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보)를, COTA 모듈(220)의 인스턴스를 실행하는 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)를 조작하는 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 송신할 수 있다.
몇몇 실시형태에 따르면, 초기 데이터 세트가 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 속성을 할당하기에 그리고 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 속성을 할당하기에 충분한 정보를 포함하는 경우, 개선된 노드 어드레스가 동작(509)에서 관심 환자에게 할당된다. 구체적으로, 동작(504)에서 속성이 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트에 할당되었고 속성이 동작(505)에서 예후 또는 결과 기반의 변수의 적어도 최소 서브세트에 할당된 경우, 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스가 할당되지 않고도, 개선된 노드 어드레스가 관심 환자에게 할당될 수도 있다(509). 개선된 노드 어드레스는 - 임시 노드 어드레스와 같이 - 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보)와 관련될 수 있다. 개선된 노드 어드레스(509)의 할당 이후, COTA 모듈(220)은, 동작(510)에서 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스와 관련되는 사전 정의된 치료 계획 정보(예를 들면, 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보)를 제공 및/또는 송신할 수 있다. 그러한 실시형태에서, 사전 결정된 치료 계획 정보(510)는 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스에 기초하여 제공될 수 있다.
동작(510)에서 사전 결정된 치료 계획 정보가 제공된 이후, 방법은 도 4b에서 묘사되는 플로우차트로 계속된다(512). 동작(514)에서, 개선된 노드 어드레스가 관심 환자에게 할당된 경우, 방법은, 동작(516)에서, 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스에 기초하여 관심 환자에 대한 예후 관련 예상 결과를 결정하는 것으로 진행한다. 몇몇 실시형태에서, 결정된 예후 관련 예상 결과 정보는, 동작(526)에서, 관심 환자의 건강 관리 제공자에게, 관심 환자의 건강 관리 지불인에게, 그리고/또는 관심 환자에게 제공될 수도 있다.
동작(518)에서, COTA 모듈(220)은 관심 환자의 PHI와 관련되는 새로운 또는 업데이트된 정보에 액세스하거나 또는 이 정보를 수신한다. 예를 들면, 시스템은, 초기 데이터에 대응하는 제1 시간 또는 시간의 제1 기간보다 더 나중의 제2 시간에 또는 시간의 제2 기간에 걸쳐 관심 환자와 관련되는 업데이트된 및/또는 추가적인 개인 건강 정보를 포함하는 데이터의 제2 세트에 액세스할 수도 있거나 또는 그 데이터의 제2 세트를 수신할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서 COTA 모듈(220)은 환자의 PHI와 관련되는 새로운 또는 업데이트된 정보를 수신한다. 몇몇 실시형태에서, 새로운 또는 업데이트된 정보는 COTA 모듈에 푸시된다. 몇몇 실시형태에서, 환자의 PHI와 관련되는 새로운 또는 업데이트된 정보는 COTA 모듈에 의해 풀링된다. 동작(518)에서 관심 환자에 대한 PHI와 관련되는 새로운 또는 업데이트된 정보에 응답하여 그리고/또는 그 새로운 또는 업데이트된 정보를 수신한 이후, 프로세스는, COTA 모듈(220)이 새로운 또는 업데이트된 PHI에 기초하여 사전 선택된 변수에 대한 속성을 할당하는 동작(520)으로 진행할 수 있다. COTA 모듈(220)은 사전 선택된 변수에 이미 할당된 속성을 변경할 수 있고 및/또는 도 4a의 동작(502)에서 이전에 할당되지 않은 사전 선택된 변수에 속성을 할당할 수 있다는 것이 인식될 수 있다. 동작(522)에서 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 서브세트에 속성이 할당되지 않은 경우, 방법은, 동작(518)에서, 다시, 관심 환자에 대한 업데이트된 또는 추가적인 데이터에 액세스하거나 또는 이 데이터를 수신하는 것으로 진행한다.
속성이, 동작(522)에서 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 서브세트에 할당된 경우, 방법은, 동작(524)에서, 관심 환자에게 개선된 노드 어드레스를 할당하는 것, 및 동작(526)에서, 개선된 노드 어드레스에 기초하여 관심 환자에 대한 예후 관련 예상 결과를 결정하는 것으로 진행한다. 몇몇 실시형태에서, 예후 관련 예상 결과에 관한 정보는, 동작(526)에서, 관심 환자의 건강 관리 제공자 또는 관심 환자에 대한 건강 관리 지불인에게 제공되거나 또는 그들을 위해 디스플레이된다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 동작(518)에서 COTA 모듈(220)이 관심 환자에 대한 새로운 또는 업데이트된 개인 건강 정보에 액세스하거나 또는 그 새로운 또는 업데이트된 개인 건강 정보를 수신하는 것으로 계속된다. COTA 모듈(220)이 환자의 PHI와 관련되는 업데이트된 또는 새로운 데이터에 액세스하거나, 그 업데이트된 또는 새로운 데이터를 검색 또는 수신할 때마다, COTA 모듈(220)은 사전 선택된 변수에 대한 업데이트된 또는 새로운 속성을 할당할 수 있고, 새로운 또는 업데이트된 개선된 노드 어드레스는, 사전 선택된 변수에 할당되는 업데이트된 또는 새로운 속성에 기초하여, 동작(524)에서, 관심 환자에게 할당될 수 있다는 것이 인식될 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 업데이트된 예후 관련 예상 결과는, 동작(516)에서, 새로운 또는 업데이트된 개선된 노드 어드레스에 기초하여 결정될 것이다. 몇몇 실시형태에서, 결정된 업데이트된 예후 관련 출력 정보는 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 제공될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스 및 속성의 이러한 업데이트는, 환자의 치료 전반에 걸쳐 또는 환자의 수명 전반에 걸쳐 계속된다. 몇몇 실시형태에서, 환자에 대한 임의의 새로운 또는 업데이트된 PHI 데이터에 액세스하거나, 이 데이터를 수신 또는 검색하는 데 실패하는 것에 응답하여, COTA 모듈(220)은 프로세스를 종료할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈은 주기적으로 또는 스케줄에 따라 임의의 이용 가능한 추가적인 데이터를 검사하거나, 그 추가적인 데이터에 액세스하거나, 또는 추가적인 데이터를 제공받는다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈은, 주기적으로, 스케줄에 따라, 또는 관심 환자에 대해 추가적인 데이터가 액세스되거나 또는 수신될 때 마다, 업데이트된 또는 추가된 데이터에 기초하여 개선된 노드 어드레스를 업데이트하는 추가적인 반복을 행한다.
하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)에 의해 수신, 액세스, 또는 검색되는, 환자에 대한 PHI와 관련되는 초기 정보는, 제1 시점에서 환자에 대한 PHI일 수 있고, 환자에 대한 PHI와 관련되는 후속하여 수신된, 액세스된, 또는 검색된 새로운 또는 업데이트된 정보는 제1 시점보다 더 나중의 제2 시점에서의 환자에 대한 PHI일 수 있다. 환자에 대한 PHI와 관련되는 후속하여 수신된, 액세스된, 또는 검색된 새로운 또는 업데이트된 정보는, 관심 환자가 진단받은 암과 같은 질환의 진행일 수 있다.
하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)에 의해 수신, 액세스 또는 검색되는, 환자에 대한 PHI와 관련되는 초기 정보는 환자에 대한 초기 진단과 관련될 수 있고, 환자에 대한 PHI와 관련되는 후속하여 수신된, 액세스된, 또는 검색된 새로운 또는 업데이트된 정보는 후속하는 진단 정보와 관련될 수 있다.
COTA 모듈(220)이 환자의 PHI와 관련되는 업데이트된 또는 새로운 정보에 액세스하거나, 그 업데이트된 또는 새로운 정보를 검색 또는 수신할 때마다, COTA 모듈(220)은 사전 선택된 변수에 대한 업데이트된 또는 새로운 속성을 할당할 수 있고, 업데이트된 임시 노드 어드레스는 (케어의 지점에서의 치료 결정이 이루어지지 않은 경우 그리고 개선된 노드 어드레스가 환자에게 할당되지 않은 경우) 관심 환자에게 할당될 수 있거나 또는 사전 선택된 변수에 할당되는 업데이트된 또는 새로운 속성에 기초한 개선된 노드 어드레스 또는 업데이트된 개선된 노드 어드레스가 관심 환자에게 할당될 수 있다는 것이 인식될 수 있다. 게다가, 새로운 사전 결정된 치료 계획 정보 또는 새로운 예후 관련 예상 결과는, 관심 환자에게 할당되는 업데이트된 임시 노드 어드레스 또는 새로운 또는 업데이트된 개선된 노드 어드레스에 기초하여 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 또는 관심 환자에 대한 건강 관리 지불인에게 제공될 수 있다. 환자에게 할당되는 각각의 새로운 또는 업데이트된 개선된 또는 임시 어드레스는, 치료 관련 변수 및/또는 예후 또는 결과 변수에 할당되는 특정한 속성에 대해 미리 생성될 수 있다는 것이 인식될 수 있다.
상기에서 언급되는 바와 같이, 개선된 노드 어드레스는, 동작(516)에서, 질환으로 진단된 환자에 대한 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 예후 관련 예상 결과를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 도 4b의 동작(516)에서, 관심 환자에 대한 결정된 예후 관련 예상 결과는, 관련 분석을 위한 관심 환자의 것과, 질환 진행의 대응하는 지점에서, 또는 치료 및 질환 진행 둘 모두에서 대응하는 지점에서, 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받았던 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 사전 예후 관련 결과의 통계적 분석으로부터 획득될 수도 있다. 예를 들면, 시스템 또는 방법은 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹에 대한 과거의 환자 데이터에 액세스할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 각각의 환자는, 질환 진행에서 관련 분석을 위한 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받거나 또는 할당받았다. 다른 실시형태에서, 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자의, 모두는 아닌, 적어도 일부는, 질환 진행에서 관련 분석을 위한 것과 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받거나 또는 할당받았다.
질환 진행 또는 질환 및 치료 진행에서 환자가 결과 기반의 분석을 위해 개선된 노드 어드레스를 할당받는 또는 할당받았던 관련 지점은 분석의 특정한 목표 또는 유형에 의존한다. 예를 들면, 상기에서 언급되는 바와 같이, 관심 환자가 2차 요법의 시작으로부터 3차 요법의 시작까지 진행하는 예상된 시간에 관심이 있는 경우, 관련되는 개선된 노드 어드레스는 2차 요법의 시작에서의 관심 환자의 개선된 노드 어드레스일 것이다. 유사하게, 이 질문을 해결하기 위해 과거의 데이터가 분석될 환자의 결과 또는 예후 기반의 그룹의 경우, 몇몇 실시형태에서, 환자의 결과 또는 예후 기반의 그룹 내의 각각의 환자는, 그 각각의 환자의 2차 요법의 시작에서 관심 환자의 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 가질 것이다.
몇몇 실시형태에서, 위험 조정을 결정할 때, 방법 또는 시스템은, 질환 진행에서, 또는 치료 및 질환 진행 둘 모두에서 관심 환자와 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 모두 할당받았던 또는 할당받는 환자의 그룹을 사용할 것이다. 몇몇 실시형태에서, 환자의 그룹은 개선된 노드 어드레스에서의 차이가 위험 조정 분석에 유의미하게 영향을 끼치지 않을 하나보다 더 많은 개선된 노드 어드레스를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 질환 진행의 특정한 지점에서 관심 환자의 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받았던 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹에 대한 과거의 예후 관련 결과의 통계적 분석은, 질환 진행의 특정한 지점에서 개선된 노드 어드레스를 할당받은 관심 환자에 대한 예상된 예후 관련 결과를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 유사하게, 치료 및 질환 진행의 특정한 지점에서 개선된 노드 어드레스를 할당받았던 환자의 예후 또는 결과 기반의 그룹에 대한 치료의 특정한 지점에서의 과거의 비용 데이터의 통계적 분석은, 치료 및 질환 진행의 대응하는 특정한 지점에서 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받는 관심 환자에 대한 치료의 대응하는 특정한 지점에서의 예상 비용에 관한 정보를 제공할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 이전 결과에 대한 통계적 분석은 필요시 동적으로 수행된다. 몇몇 실시형태에서, 특정한 개선된 노드 어드레스를 할당받았던 환자와 관련되는 이전 결과에 대한 통계적 분석은 저장될 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 통계적 분석은 주기적으로, 상이한 간격에서, 또는 요구시 수행될 수 있다.
상기에서 설명되는 바와 같이, 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)에 의해 수신, 액세스, 또는 검색되는 환자에 대한 PHI와 관련되는 초기 정보는 제1 시점에서의 또는 시간의 제1 기간 동안의 환자에 대한 PHI일 수 있고, 환자에 대한 PHI와 관련되는 후속하여 수신된, 액세스된, 또는 검색된 새로운 또는 업데이트된 정보는 제1 시점 또는 시간의 제1 기간보다 더 나중의 제2 시점 또는 시간의 제2 기간에서의 환자에 대한 PHI일 수 있다. 환자에 대한 PHI와 관련되는 후속하여 수신된, 액세스된, 또는 검색된 새로운 또는 업데이트된 정보는 환자가 진단받는 암과 같은 질환의 진행에 관한 정보를 포함할 수 있다.
하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)에 의해 수신, 액세스 또는 검색되는, 환자에 대한 PHI와 관련되는 초기 정보는 환자에 대한 초기 진단과 관련될 수 있고, 환자에 대한 PHI와 관련되는 후속하여 수신된, 액세스된, 또는 검색된 새로운 또는 업데이트된 정보는 후속하는 진단 정보를 포함할 수 있다.
몇몇 실시형태에서, 방법은, 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과가 진단 또는 결과 기반의 그룹에 대한 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는지를 결정하기 위해, 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과를, 진단시 또는 진행시 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받았던 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 하나 이상의 이력 결과에 비교하는 것을 더 포함한다. 몇몇 실시형태에서, 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과가 진단 또는 결과 기반의 그룹에 대한 표준으로부터 멀어지는 경향이 있다는 것이 결정되는 경우, 방법은 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는 하나 이상의 결과에 관한 정보를 포함하는 경고를 관심 환자의 건강 관리 제공자 또는 건강 지불인에게 전송하는 것을 또한 포함한다.
몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 몇몇 실시형태에 따른, 개선된 노드 어드레스를 할당받은 환자 모집단 내의 각각의 환자에 대한 치료, 테스트, 후속 조치, 처방된 의약품의 준수, 및/또는 비용에서, 한 명의 의료 케어 제공자와 다른 의료 케어 제공자(들) 사이의 차이를 비교하는 것에 의해 예후 또는 결과 기반의 그룹에 대한 각각의 환자에 대한 각각의 의료 케어 제공자에 대한 거동 변동을 측정할 수 있다. 질환 진행의 동일한 지점에서 동일한 개선된 노드 어드레스를 할당받았던 임의의 두 환자가 정의에 의해 동일한 관련 생물학적 속성을 가졌기 때문에, 환자 사이의 생물학적 변동은 제거된다. 따라서, 주어진 시점에서 이들 환자의 결과에서의 임의의 차이는 그들이 치료받고 있는 방식에 기인할 수 있다. 개선된 노드 어드레스 A를 할당받았던 또는 할당받는 환자를 치료하고 있는 의사 Y와 노드 어드레스 A를 할당받았던 또는 할당받는 환자를 또한 치료하고 있는 의사 Z를 비교하기 위해 시스템 또는 방법이 사용되는 경우, 의사 Y에 의해 치료되는 환자는, 공통의 개선된 노드 어드레스에 기인하여 그룹 둘 모두에 대한 동일한 예상된 예후에도 불구하고, 의사 Z에 의해 치료되는 환자와는 통계적으로 상이한 임상 결과를 가질 수도 있다. (치료, 테스트, 후속 조치, 처방 의약품의 준수에서) 한 명의 의료 케어 제공자와 다른 의료 케어 제공자 사이의 결과에서의 차이는, 건강 관리 제공자 사이의 차이에 기여하는 불필요한 케어의 존재 및 존재하지 않는 필요한 케어를 식별하기 위해 사용된다. 불필요한 케어를 감소시키는 것에 의해 그리고/또는 이전에 존재하지 않았던 필요한 케어를 제공하는 것에 의해 의료 제공자가 자체 정정하여 표준에 도달하는 것을 가능하게 하기 위해, 표준으로부터 벗어나고 있는 의료 제공자에게 경고가 제공될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 의료 케어 제공자 중 적어도 한 명에 대한 측정된 거동 변동에 기여하는 제공되고 있는 불필요한 케어 및/또는 필수 케어 부재를 식별할 수 있다. 몇몇 실시형태에 따르면, 동일한 개선된 노드 어드레스에 있는 환자가 그룹화되기 때문에, 치료, 결과 및 비용과 관련하여 유사한 환자가 유사한 환자에게 비교될 수 있다. 예를 들면, 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자에 걸친 비용 및 결과 둘 모두를 비교하는 것에 의해, 시스템은 치료 비용이 그룹보다 훨씬 더 많은, 그러나 결과가 그룹보다 더 좋지 않은 특정한 환자를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 시스템은, 치료 비용이 높은 특정한 환자의 의료 케어의 지불인에게, 더 낮은 비용으로 동일한 결과에 달성하는 것이 가능할 수도 있다는 경고를 전송할 수 있다.
도 4c는, 몇몇 실시형태에 따른, 의료 케어 제공자에 의해 제공되는 불필요한 케어 및/또는 필요한 케어 부재를 식별하기 위한 방법의 플로우차트이다. 관심 환자는, 상기에서 설명되는 바와 같이, 동작(536)에서, 노드 어드레스에 할당된다. 그 다음, 관심 환자는, 상기에서 설명되는 바와 같이, 동작(538)에서, 관심 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스에 기초하여 예후 또는 결과 기반의 그룹에 할당된다. 예후 또는 결과 기반의 그룹에 할당되는 복수의 환자에 대한 복수의 의료 케어 제공자 각각에 대한 거동 변동이, 동작(542)에서, 측정된다. 거동 변동에 기초하여, 의료 케어 제공자 중 적어도 한 명에 대한 측정된 거동 변동에 기여하는 제공되고 있는 불필요한 케어 및/또는 필요한 케어 부재가 동작(544)에서 식별된다.
도 4d는, 예시적인 실시형태에 따른, COTA 모듈(220)에 의해 수행되는 프로세스를 예시하는 플로우차트이다. 상기에서 설명되는 바와 같이, 임시 노드 어드레스는 치료 관련 사전 선택된 변수의 값 또는 속성을 구체화할 수 있다. 상기에서 언급되는 바와 같이, 몇몇 실시형태에서, 사전 선택된 변수는 관련 분야(들)의 전문가의 그룹(예를 들면, 5, 10, 15, 20, 30년 등보다 더 많은 경험을 가진 종양학자)에 의해 정의되거나 또는 식별된다. 몇몇 실시형태에서, 사전 선택된 변수는, 현재 의학적 지식 및 치료에 관한 정보 및/또는 관련 분야의 전문가로부터의 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 정의되거나 또는 식별된다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스 및 개선된 노드 어드레스에 포함될 사전 선택된 변수의 정의 또는 식별 정보는 현재 의학적 지식 및 치료에 관한 새로운 정보 및/또는 그 분야의 전문가로부터의 업데이트된 정보에 기초하여 순방향 진행 기반으로 업데이트된다. 몇몇 실시형태에서, 사전 선택된 변수의 정의 또는 식별 정보는 주기적 스케줄에 따라 업데이트된다. 몇몇 실시형태에서, 정의 또는 식별 정보는 새롭게 이용 가능한 정보에 기초하여 필요에 따라 업데이트된다. 몇몇 실시형태에서, 사전 선택된 변수는, 치료 및 지불 결정을 내림에 있어서 도움을 제공하는 데 속성이 필요한 치료 및 예후 또는 결과 관련 변수를 포함할 수 있다.
동작(550)에서, COTA 모듈(220)은 환자에 대한 PHI를 포함하는 초기 데이터 세트에 액세스할 수 있다. 동작(552)에서, COTA 모듈(220)은 환자에 대한 PHI를 사용하여 사전 선택된 변수의 세트 중 적어도 일부에 대한 속성을 할당할 수 있다. COTA 모듈(220)은 데이터베이스(240)로부터 명시된 질환에 대한 사전 선택된 변수를 검색할 수 있다. 사전 선택된 변수의 세트는 치료 관련 변수의 세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 세트를 포함할 수 있다.
동작(554)에서, COTA 모듈(220)이 치료 관련 변수의 세트의 최소 서브세트에 그리고 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 미만 서브세트에 속성을 할당할 수 있는 것에 응답하여, COTA 모듈(220)은, 치료 관련 변수의 세트에 대한 할당된 속성에 기초하여, 임시 노드 어드레스를 환자에게 할당할 수 있다. 동작(556)에서, COTA 모듈(220)은, 케어의 지점에서 치료 결정이 이루어지기 이전에, 또는 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스가 할당되기 이전에, 환자의 특정한 질환(즉, 암)에 대한 사전 선택된 변수에서의 변경이 발생하였다는 것을 결정하거나, 또는 사전 선택된 변수에서의 변경이 발생하였다는 정보에 액세스하거나 또는 그 정보를 수신한다. 변경은 임시 노드 어드레스에 대한 치료 관련 변수의 세트 또는 치료 관련 변수의 최소 세트에 대한 추가일 수 있거나 또는 그 치료 관련 변수의 세트 또는 치료 관련 변수의 최소 세트에서의 변경일 수 있다. 예를 들면, 사전 선택된 변수는, 새로운 데이터, 새로운 과학적 발견 또는 치료에서의 새로운 발전에 기초하여 순방향 진행 기반으로 업데이트될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 사전 선택된 변수에 대한 업데이트는 사용자 컴퓨팅 디바이스(210) 상에서 실행되는 COTA 모듈(220)의 인스턴스를 통해 입력될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 사전 선택된 변수에 대한 업데이트는 다른 방법을 사용하여 사전 선택된 변수를 포함하는 데이터베이스에 대해 이루어질 수도 있고 업데이트에 관한 정보는 COTA 모듈에 공급된다. 대안적으로 또는 추가적으로, 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 사전 선택된 변수를 업데이트하는 다양한 소스로부터 입력을 수신할 수 있다.
동작(558)에서, COTA 모듈(220)은, COTA 모듈(220)이 이용 가능한 환자에 대한 PHI와 관련되는 가장 최신 정보에 기초하여, 사전 선택된 변수에 추가되는 치료 관련 변수 중 하나 이상에 대한 속성을 할당할 수 있다. 사전 선택된 변수에 추가되는 하나 이상의 치료 관련 변수에 대한 속성을 할당하는 것에 응답하여, 프로세스는 동작(559)으로 진행할 수 있는데, 그 지점에서, COTA 모듈(220)은, 치료 결정이 아직 이루어지지 않은 경우, 또는 몇몇 실시형태에서는, 개선된 노드 어드레스가 아직 할당되지 않은 경우, 새로 추가된 치료 관련 변수에 할당되는 속성에 기초하여 수정된 임시 노드 어드레스를 환자에게 할당할 수 있다. COTA 모듈(220)은, 치료 결정이 아직 이루어지지 않은 경우, 또는 몇몇 실시형태에서는, 개선된 노드 어드레스가 할당되기 이전에, 임시 노드 어드레스에 대한 사전 선택된 치료 관련 변수가 변경될 때마다, 수정된 임시 노드 어드레스를 환자에게 할당할 수 있다는 것이 인식될 수 있다. COTA 모듈(220)은, 필요로 되는 경우, 수정된 임시 노드 어드레스를 환자에게 할당하기 이전에 수정된 임시 노드 어드레스를 생성할 수 있다는 것이 인식될 수 있다. 예를 들면, 몇몇 실시형태에서, 수정된 임시 노드 어드레스는 치료 관련 변수에 대한 동일한 값을 갖는 몇몇 다른 환자에 대해 이미 생성되었을 수도 있고 미리 생성된 수정된 임시 노드 어드레스는 관심 환자에게 할당된다.
도 4e는, 예시적인 실시형태에 따른, COTA 모듈(220)에 의해 수행되는 프로세스를 예시하는 플로우차트이다. 상기에서 설명되는 바와 같이, 개선된 노드 어드레스는 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 및 사전 선택된 변수의 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 최소 서브세트를 구체화할 수 있다. 사전 선택된 변수는 상기에서 설명되는 바와 같이 정의될 수 있거나 또는 선택될 수 있다. 사전 선택된 변수는, 치료 및 지불 결정을 내림에 있어서 도움을 제공하는 데 속성이 필요한 치료 및 예후 또는 결과 관련 변수를 포함할 수 있다.
동작(570)에서, COTA 모듈(220)은, 상기에서 설명되는 바와 같이, 치료 관련 변수의 적어도 최소 서브세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 서브세트에 대한 할당된 속성에 기초하여 관심 환자에게 개선된 노드 어드레스를 할당한다. 동작(572)에서, COTA 모듈(220)은 환자의 특정한 질환(즉, 암)에 대한 사전 선택된 변수에서의 변경이 발생하였는지의 여부를 결정할 수 있거나 또는 개선된 노드 어드레스에 포함되는 사전 선택된 변수에서의 변경에 관한 정보를 수신할 수 있거나 또는 그 정보에 액세스할 수 있다. 변경은 치료 관련 변수의 세트 및/또는 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 추가일 수 있다. 사전 결정된 변수는, 상기에서 설명되는 바와 같이, 순방향 진행 기반으로 업데이트될 수 있다. 동작(574)에서, COTA 모듈(220)은, COTA 모듈(220)이 이용 가능한 환자에 대한 PHI와 관련되는 가장 최신 정보에 기초하여 사전 선택된 변수에 추가되는 치료 관련 변수 또는 예후 또는 결과 관련 변수 중 하나 이상에 대한 속성을 할당할 수 있다. 사전 선택된 변수에 추가되는 하나 이상의 치료 및/또는 예후 또는 결과 관련 변수에 대한 속성을 할당하는 것에 응답하여, 프로세스는 동작(570)으로 복귀할 수 있는데, 그 지점에서, COTA 모듈(220)은, 사전 선택된 변수에 대한 새로 추가된 치료 및/또는 예후 또는 결과 관련 변수에 할당되는 속성에 기초하여 수정된 개선된 노드 어드레스를 관심 환자에게 순방향 진행 기반으로 할당할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 특정한 분석의 시작 날짜 및 사전 결정된 변수의 속성이 변경된 방법에 의존하여, 진단시 그리고 각각의 후속하는 진행에서, 수정된 개선된 노드 어드레스를 환자에게 순방향 진행 기반으로 할당할 수 있다는 것이 인식될 수 있다.
환자에 대한 몇몇 개인 건강 정보는 변경되지 않는다. 환자에 대한 다른 개인 건강 정보는 시간이 지남에 따라 변경된다. 몇몇 실시형태에서, COTA 모듈은 개인 건강 정보를 관련 시점 또는 시간의 관련 기간별로 그룹화하고, 관련 시점 또는 시간의 관련 기간에 관한 그룹화된 정보에 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스를 할당한다. 몇몇 실시형태에서, 임시 노드 어드레스는 개선된 노드 어드레스가 할당될 때까지만 활용된다. 개선된 노드 어드레스의 할당 이후, 임시 노드 어드레스는 더 이상 활용되지 않으며 질환 진행과 관련한 모든 더 나중의 시점 또는 시간의 더 나중의 기간은 적절한 개선된 노드 어드레스를 할당받을 것이다.
몇몇 실시형태에서, 상이한 시점 또는 시간의 기간에 관련되는 그룹화된 개인 건강 정보는, 특정한 분석의 시작 날짜 및 사전 결정된 변수의 속성이 변경된 방법에 의존하여, 동일한 개선된 노드 어드레스 또는 상이한 개선된 노드 어드레스를 할당받을 수도 있다. 따라서, 몇몇 실시형태에서, 할당된 임시 또는 개선된 노드 어드레스는 한 시점 또는 시간의 한 기간에 환자와 관련되는 또는 환자에게 할당되는 노드 어드레스로서, 또는 한 시점 또는 시간의 한 기간에 환자의 개인 건강 정보와 관련되는 또는 그 환자의 개인 건강 정보에 할당되는 노드 어드레스로서 설명될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스는, 적어도, 진단시 또는 진단 조금 이후에 그리고 각각의 후속하여 식별되는 질환 진행시에, 환자에게 할당된다. 관련 시점 또는 시간의 기간별 개인 건강 정보의 이러한 그룹화 및 그 시간에서의 관련 건강 정보에 기초한 노드 어드레스의 할당은, 상이한 개선된 노드 어드레스가 시간이 지남에 따라 변하는 환자에 대한 변수의 값에 기초하여 환자에게 나중에 할당되거나 또는 할당되었더라도, 각각의 환자의 질환 진행의 관련 대응하는 지점에서의 관련 변수의 동일한 값을 각각 갖는 또는 가졌던 유사한 환자 사이의 비교를 용이하게 한다. 질환 진행의 관련 대응하는 지점은 활용되고 있는 분석의 유형에 의존한다.
몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스는 환자의 임상적으로 관련된 그룹이 분석을 위해 식별되는 것을 가능하게 한다. 데이터 레코드를 분석하는 것은, 질환에 걸린 환자의 임상 결과를 (예를 들면, 실시간으로) 추적하는 것을 포함할 수도 있다. 결과는, 예를 들면, 투여된 투약량 강도, 받은 치료제, 투약량, 투약량 간격, 및 투약량 지속 기간, 독성의 발병률 및 중증도, 비용, 무진행 생존율(PFS), 전체 생존율(OS), 반응률, 등을 포함할 수도 있다. COTA 모듈(220)은 환자 사이의 추적된 결과를 비교할 수도 있다. COTA 모듈(220)은, 추적에 기초하여, 추적된 환자와 관련되는 특정한 의사가 다른 (유사한) 환자를 치료하는 다른 의사의 치료 기술에 따라 환자를 치료하고 있는지의 여부를 또한 결정할 수도 있다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 환자에게 할당되는 임시 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스에 기초하여 그 유사도가 결정되는 많은 환자의 결과에 기초하여 이것을 결정한다.
다른 예에서, 개선된 노드 어드레스에 기초한 분석은, 상기에서 설명되는 바와 같이, 개선된 노드 어드레스와 관련되는 예상된 예후 관련 결과를 제공할 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 개선된 노드 어드레스에 대한 이러한 예상된 예후 관련 결과는, 개선된 노드 어드레스를 할당받는 환자가, 표준 예후 관련 결과보다 더 나은 또는 더 나쁜(예를 들면, 불량, 양호, 평균, 또는 평균 이상) 예후 관련 결과를 가질 가능성이 있는지의 여부를 결정하기 위해 여러 가지 상이한 관련 생물학적 요인을 갖는 모집단에 대한 평균, 중앙값, 또는 다른 통계적으로 결정된 값 또는 범위인 표준 예후 관련 예상 결과와 비교될 수 있다.
결과 기반의 지불 모델에서, 지불인은 유리한 결과의 장려를 꾀하고 있다. 그러나, 예상 결과가 모든 관련된 생물학적 요인에 기초하는 것이 아니라, 대신, 여러 가지 상이한 관련 생물학적 요인을 갖는 모집단의 평균에만 기초하는 경우, 그러면, 환자가 평균 예상 결과를 달성하지 못하는 것의 원인이, 환자의 치료 및 케어가 아니라, 생물학적 요인에 기인하는 경우, 환자가 평균 예상 결과를 달성하지 못하는 것에 대해 제공자는 처벌을 받을 수 있다. 유사하게, 환자가 예상보다 더 나은 결과를 갖는 것의 원인이, 환자 치료 및 케어가 아니라, 생물학적 요인에 기인하는 경우, 제공자는 예상보다 더 나은 결과에 대해 보너스를 받을 수 있다. 모든 이용 가능한 관련 치료 관련 변수 및 모든 이용 가능한 예후 또는 결과 관련 변수에 관한 정보를 포함하는, 개선된 노드 어드레스에 기초한 분석을 활용하는 경우, 생물학적으로 관련된 변수의 환자의 조합에 고유한 합리적이고 정확한 예상 결과를 결정하기 위해 환자는 그룹화되고 분석되며, 그 결과, 지불인은 환자에게 맞춤되는 합리적이고 정확한 예상 결과를 달성하는 것 또는 달성하지 못하는 것에 기초하여 지불을 증가시키거나 또는 감소시킬 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 생물학적으로 관련된 변수에 대해 상이한 값을 갖는 환자에 기초한 표준 결과가 활용될 수도 있고, 개선된 노드 어드레스는, 개선된 노드 어드레스를 할당받는 환자에 대한 예상 결과가 표준 결과와 거의 동일할, 표준 결과보다 나쁠, 또는 표준 결과보다 더 우수할 가능성을 결정하기 위해 사용될 수도 있다.
상기에서 설명되는 바와 같이, 개선된 노드 어드레스에 기초한 분석은, 개선된 노드 어드레스와 관련되는 치료의 다양한 지점에서 치료의 예상 비용을 또한 제공할 수 있다. 이것은, 시스템/방법이, 합리적인 포괄 수가제/케어의 에피소드 모델을 구현하기 위해 지불인에 의해 사용될 수 있는 생물학적으로 관련된 변수의 환자의 특정한 조합에 고유한 비용 추정치를 제공하는 것을 가능하게 한다.
상기에서 언급되는 바와 같이, 건강 관리에 대한 배상을 위한 일부 가치 기반의 모델은 임상적으로 관련된 기간에 걸친 환자에 대한 치료의 예상 비용 및/또는 환자의 예후 관련 결과의 결정을 필요로 한다. 불행히도, 몇몇 종래의 시스템은 예상 결과를 청구 코드에만 전적으로 기초하지만 - 이것은 특정한 질환을 갖는 환자에 대한 평균 예상 결과를 제공하는 데 유용할 수도 있음 - , 그러나 환자 사이의 생물학적 차이에 기초한 예후에서 비 케어 및 치료 관련 차이를 고려하지 않는다. 그러한 시스템은 유방암과 같은 특정한 질환을 갖는 개개의 환자에 대해 정확한 예후를 제공하는 능력을 갖지 않는다. 예를 들면, 유방암을 갖는 환자의 모집단과 같은 하나의 모집단은, 생존에 대한 상이한 기대치를 갖는 다수의 하위 그룹으로 구성될 수 있다. 생존에 대한 그들 기대치는, 불량, 양호, 평균, 또는 평균 이상 예후와 상관될 수 있다. 지불이 개개의 환자의 결과와 모든 유방암 환자에 대한 평균 결과의 비교에 기초하는 경우, 이것은, 초기에 불량한 예후를 가졌던 자들이라도, 그 결과가 평균보다 더 나쁜 모든 환자의 경우 과소 보상으로 귀결될 것이고, 양호한 예후를 가졌던 자들이라도, 그 결과가 평균보다 더 양호한 모든 환자의 경우 과대 보상으로 귀결될 것이다. 유사하게, 그러한 시스템은 그러한 예후를 획득하는 데 필요한 치료 비용에 대한 정확한 추정치를 제공하는 능력을 갖지 않는다.
개선된 노드 어드레스는 개선된 노드 어드레스를 할당받는 환자의 치료 및 예후에 관련되는 모든 생물학적 변수를 구체화하고 요약한다. 개선된 노드 어드레스는, 치료 및 진단에 관련되는 변수별 환자의 그룹화, 및 모두 동일한 위험/예후를 갖는 환자의 대응하는 그룹화를 가능하게 한다. 환자의 적절한 그룹화를 위해 과거 데이터를 분석하는 것에 의해, 환자의 치료 및 예후 관련 속성에 고유한 예상 결과가 획득될 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 유사한 예후를 갖는 질환의 코스 동안 다수의 상이한 개선된 노드 어드레스를 할당받는 환자는, 단일의 예후 또는 결과 기반의 그룹, 예컨대 불량 위험, 평균 위험, 또는 양호한 위험 그룹화로 결합될 수도 있다. 게다가, 환자의 그룹에 관한 과거 데이터가 과거의 비용 정보를 포함하는 경우, 임상적으로 관련된 기간에 걸친 케어에 대한 비용 추정치가 결정될 수 있다.
치료 및 예후 관련 속성에 기초하여 환자를 그룹화하는 것에 의해, 개선된 노드 어드레스는, 예후 및 비용의 정확하고 합리적인 기대치의 결정을 가능하게 하고, 그 결과, 지불인은, 환자 자신의 기저의 생물학적 요인에 관련되는 대신, 환자 케어에 관련되는 달성된 결과에 기초하여 지불을 증가시킬 수 있거나 또는 감소시킬 수 있다.
다른 실시형태에서, 데이터 레코드를 분석하는 것은 추적된 결과에 기초하여 데이터 레코드의 적어도 일부를 (예를 들면, 실시간으로) 업데이트하는 것을 포함할 수도 있다. 예를 들면, COTA 모듈(220)은, 환자 ABC가 결장암을 가지며, 처방을 받았고 2년 동안 약물 XYZ를 복용하였으며, 현재 지난 3년 동안 관해(remission) 상태에 있다는 것을 결정할 수도 있다. COTA 모듈(220)이 환자 ABC의 추적으로부터 이 정보를 결정하는 경우, 모듈(220)은 이 정보를 사용하여 환자 ABC와 관련되는 데이터 레코드를 업데이트할 수 있다. 게다가, COTA 모듈(220)은 환자 ABC의 치료에 관련되는 비용에 관한 정보를 수신할 수 있고, 시간 경과에 따른 환자 ABC에 대한 치료 비용에 관한 레코드를 업데이트할 수 있다.
다른 실시형태에서, 데이터 레코드를 분석하는 것은, 예컨대, 예를 들면, 카플란 마이어 곡선을 생성하는 것에 의해, 환자 생존율을 결정하기 위한 분석을 수행하는 것을 포함한다. 카플란 마이어 곡선은, 예를 들면, 단일의 의사(또는 의료 전문가)에 대해 또는 의사의 그룹(또는 의료 전문가들)에 대해 개발될 수 있는 5년 생존율을 나타내는 곡선이다. 전체 생존율 및/또는 무진행 생존율에 대해 카플란 마이어 곡선이 생성될 수 있다. 다른 유형의 분석도 또한 고려된다. 몇몇 실시형태에서, 비교될 데이터 레코드는, 각각의 환자에 대한 데이터 레코드에 할당되는 또는 질환의 코스 동안 주어진 시점에서 각각의 환자에게 할당되는 개선된 노드 어드레스에 기초하여 선택될 수도 있어서, 비교를, 질환 진행 또는 치료의 동일한 지점에서 특정한 질환 또는 장애에 대한 치료 또는 예후에 관련되는 유사한 속성을 갖는 환자로 제한할 수도 있다.
분석을 용이하게 하기 위해, COTA 모듈(220)은 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)에 의해 실행될 수도 있는 또는 사용자 컴퓨팅 디바이스를 통해 액세스될 수도 있는 분석 도구를 또한 포함할 수도 있다. 이 분석 도구는 웹페이지, 현존하는 웹페이지 상의 탭(tab), 소프트웨어 애플리케이션, 앱, 등을 통해 액세스 가능한 사용자 인터페이스일 수도 있다. 본원의 도면에서 묘사되는 바와 같은 사용자 인터페이스는 예시적이다. 이 분석 도구는, 사용자가, 데이터 레코드를 비교, 분석, 또는 추가로 정렬하는 것을 가능하게 할 수도 있다.
몇몇 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 분석에 기초하여 통신을 제공한다. 통신은 사용자에 대한 경고의 형태일 수도 있다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 분류된 및 정렬된 데이터 레코드 및/또는 업데이트된 데이터 레코드를 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)로 전달할 수도 있다. 예를 들면, COTA 모듈(220)은, 사용자가, 정렬된 또는 업데이트된 데이터 레코드에 액세스하는 것을 가능하게 하는 테이블, 차트, 목록, 링크, 등을 전달한다. 다른 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 데이터 레코드와 함께(예를 들면, 데이터 레코드에 관련되는) 광고를 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)로 송신할 수도 있다. 다른 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 특정한 환자를 특정한 치료 또는 약물에 대한 후보로서 식별할 수도 있다. 이 정보는, 예를 들면, 제약 회사, 건강 계획(health plan), 관리된 케어 컨소시엄(managed care consortium), 보험사, 등에게 유용할 수도 있다. COTA 모듈(220)은 (예를 들면, 네트워크(215)를 통해) 사용자 컴퓨팅 디바이스(210) 또는 임의의 다른 엔티티에 통신을 송신할 수도 있다.
도 5는, 한 실시형태에 따른, COTA 모듈(220)에 의해 제공되는 경고의 흐름도(600)를 예시한다. 하나의 실시형태에서, 의사 또는 다른 의료 전문가는 그들의 선호도에 기초하여 경고를 받는다. 이들 선호도는 의료 전문가/의사에 의해 설정될 수 있고, 예를 들면, 경고에 대한 트리거(610) 및/또는 경고를 제공하기 위해 사용되는 기술을 포함할 수 있다. 한 예로서, 의사 또는 다른 의료 전문가는 그들 각각의 사용자 컴퓨팅 디바이스(210) 상에서 실행되는 COTA 모듈(220)을 사용하여 선호도를 설정할 수 있다. 경고에 대한 트리거는, 예를 들면, 새로운 환자 진단에서(615), 진단에 대한 업데이트, 실시간 스케줄링된 이벤트, 그룹 멤버에 대한 변경(예를 들면, 그룹화를 변경할 수도 있는 식별되는 새로운 유전자, 및/또는 누군가가 그룹을 떠나는 것), 독성 및/또는 투약량 강도 변경(620)을, 질환 진행에서(625), 특정한 약물의 투여, 목적하는 결과로부터 변동을 향하는 경향(630), 및/또는 예상 시간 또는 사이클 의존 경고(635)(예를 들면, 부작용 경고 및/또는 진단 테스트 미리 알림(reminder))를 포함할 수 있다. 경고는 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)로 전송되는 문자 메시지(640) 또는 전자 메일(645)을 포함할 수도 있다. 예를 들면, 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)에 대한 전화 통화, 웹페이지에 대한 업데이트, 소셜 미디어 업데이트, 예를 들면, Twitter®, Facebook®, 또는 다른 소셜 미디어 사이트를 사용하여 전송되는 메시지, 소프트웨어 라이브러리 또는 웹페이지에 대한 콘텐츠의 추가, 및/또는 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)로 전송되는 또는 사용자 컴퓨팅 디바이스에 의해 액세스되는 임의의 다른 메시지 또는 통신과 같은 다른 유형의 경고도 또한 고려된다. 경고를 제공하는 것으로 상기에서 설명되었지만, 트리거는 COTA 모듈(220)이 임의의 다른 액션을 수행하는 것을 초래하는 임의의 액션일 수 있다.
하나의 실시형태에서, 경고는 또한, 예를 들면, 진행에서 환자에게 할당되고 있는 새로운 개선된 노드 어드레스에 관한 정보를 포함할 수 있고, 그리고/또는 그 새로운 개선된 노드 어드레스에 의해 트리거될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 경고는, 새로운 또는 업데이트된 임시 또는 개선된 노드 어드레스에서의 변경 또는 임시 또는 개선된 노드 어드레스와 관련되는 사전 결정된 치료 계획 정보(예를 들면, 하나 이상의 환자 케어 서비스의 묶음에 관한 정보)에서의 변경 중 어느 하나에 기초하여 환자에 대한 새로운 사전 결정된 치료 계획 정보에 관한 정보를 포함할 수 있고, 그리고/또는 그 새로운 사전 결정된 치료 계획 정보에 의해 트리거될 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 경고는 특정한 질환에 대해 사전 선택된 변수에서의 변경에 의해 트리거될 수 있다.
도 6은, 하나의 실시형태에 따른, 디바이스(705)에 의해 수신되는 경고를 편제하는 모바일 디바이스(705)(예를 들면, 사용자 컴퓨팅 디바이스(210))를 예시하는 그래픽 표현이다. 도 7에서 도시되는 바와 같이, 수신되는 COTA 경고는, 신규 결장암(New Colon CA)(710), 신규 신장세포암(New Renal Cell CA)(715), 투약량 조정(Dose Adjustment)(720), 약물 중단(Drug Discontinuation)(725), 신규 진행(New Progression)(730), 신규 유방암(New Breast CA)(735), CHOP 제3 사이클 경고(740), 호중구 감소증 위험 경고(Neutropenia risk alert)(745) 및 이용 가능한 임상 시험(Clinical trial available)(750)과 같은 제목 또는 주제별로 나열된다. CHOP는, 사이클로포스파마이드(cyclophosphamide)(사이톡산(Cytoxan)/네오사르(Neosar)), 독소루비신(doxorubicin)(또는 아드리아마이신(Adriamycin)), 빈크리스틴(vincristine)(온코빈(Oncovin)), 및 프레드니솔론(prednisolone)을 포함하는, 화학요법에서 사용되는 약물의 조합의 약칭이며, 예를 들면, 비호지킨 림프종을 치료하기 위해 사용된다.
COTA 모듈(220)은, 예를 들면, 질환의 발병률(예를 들면, COTA 정렬에 의한), 진행 상태별 무진행 생존율, 및/또는 전체 생존율을 포함하는 특정한 질환 데이터 세트를 (예를 들면, 요구시 및 실시간으로) 제공할 수 있다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은, 전체적 또는 부분적 치료, 독성, 및/또는 치료에서의 변경과 관련되는 데이터와 같은, 약물 활용 데이터 세트를 제공할 수 있다.
도 7은, 하나의 실시형태에 따른, COTA 모듈(220)에 의해 제공될 수 있는 암 하위 유형별 질환의 발병률의 그래픽 표현(800)을 도시한다. 여기에서, COTA 그래프(800)는 2010년에서부터 2013년까지의 림프종에 대한 것이다. 사용자는, 그래프로 표현되는 정보의 범위를 좁히기 위해, 그래프 검색 입력 섹션(810)을 활용할 수 있다. 그래프 검색 입력 섹션(810)은, 예를 들면, 보고하고자 하는 것(예를 들면, 최소 진단, 완전한 진단, 및/또는 검사받는 환자, 진단 유형, 암 부위/하위 유형, ICD9(International Classification of Diseases, Ninth: 국제 질환 분류, 제9차 개정판) 코드, 공존 질환, 질환 진행, 성별, 연령, 날짜 범위, 인종, 당뇨병, 담배 사용의 이력, 이전 화학 요법 또는 방사선의 이력, 등)의 선택을 포함할 수 있다.
도 8은, 하나의 실시형태에 따른, COTA 모듈(220)에 의해 제공될 수 있는 COTA 모듈(220)에 입력되는 변수에 기초한 정렬의 그래픽 표현(900)을 도시한다. 그래픽 표현(900)은 2010년부터 2013년까지의 호지킨 림프종에 대한 COTA 그래프를 남성 대 여성으로 나누어 도시한다. 그래픽 표현(900)은 표현(900)에서 그래프로 표현되는 이 질환에 걸린 상이한 환자의 통계(910)를 도시한다. 도 9는, 하나의 실시형태에 따른, 특정한 질환(여기서, 도시되는 변수는 림프종에 대한 것임)에 적절한 복수의 임상 및 분자 변수(1005)의 예시적인 목록을 도시한다.
도 10은, 하나의 실시형태에 따른, COTA 모듈(220)에 의해 제공될 수 있는 췌장암에 대한 신뢰 구간을 갖는 실시간 카플란 마이어 곡선을 포함하는 그래픽 표현(1100)을 도시한다. 상기에서 설명되는 바와 같이, 카플란 마이어 곡선은, 예를 들면, 단일의 의사(또는 의료 전문가)에 대해 또는 의사의 그룹(또는 의료 전문가들)에 대해 개발될 수 있는 5년 생존율을 나타내는 곡선이다. 전체 생존율 및/또는 무진행 생존율에 대해 카플란 마이어 곡선이 생성될 수 있다. 사용자는 그래프 검색 입력 섹션(1110)에서 그의 그래프 검색을 위한 변수를 나타낸다.
도 11은, 하나의 실시형태에 따른, COTA 모듈(220)에 의해 제공될 수 있는 질환 진행에 대한 카플란 마이어 곡선을 도시하는 그래픽 표현(1200)이다. 라인(1205)은 모든 췌장암에 대한 것이고, 굵은 라인(1210)은 제1 진행을 갖는 자들에 대한 것이다.
도 12는, 하나의 실시형태에 따른, COTA 모듈(220)에 의해 제공될 수 있는 두 당사자 사이의 결과의 실시간 벤치마킹의 그래픽 표현(1300)이다. 그래프(1300)는 췌장암을 치료하는 의사인 John Doe(존 도우) 박사의 결과에 대한 곡선(1305), 췌장암을 치료하는 나머지 의사의 결과에 대한 곡선(1310), 및 존 도우 박사의 결과가 긍정적으로 추적하고 있는지 또는 부정적으로 추적하고 있는지의 여부를 측정하는 미터기(meter: 1320)를 포함한다.
도 13 내지 도 18은 결과의 측정에 관련이 있다. 도 13은, 하나의 실시형태에 따른, COTA 모듈(220)과 관련되는(예를 들면, 이 모듈에 의해 제공되는) 비용 보고서(1400)의 그래픽 표현이다. 비용 보고서(1400)는 도 12의 비용 탭(1220)과 관련될 수도 있다. 비용 보고서(1400)는, 예를 들면, 치료의 비용(들)을 추정하고, 지식을 캡처하고, 그리고/또는 지식을 특정한 구현예로 변환함에 있어서 사용될 수 있다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 다양한 치료, 의사, 병원, 등의 비용을 실시간으로 추적한다. 도 14에서 도시되는 바와 같이, 비용 보고서(1400)는 의사와 수익 센터(예를 들면, 병원)당 평균 비용 사이의 비교를 포함하는 결과의 그래프를 예시한다. 비용 보고서(1400)는, 예를 들면, 달러 및 퍼센트 단위의 병원 공헌 이익금(contribution margin), 병원 평균 수익 및 비용(예를 들면, 환자당 평균 수익, 환자당 평균 비용), 사례당 의사 평균 비용(예를 들면, 각각의 의사에 대한 사례당 평균 비용, 가중된 평균), 수익당 의사 평균 비용(예를 들면, 이미징, 실험실 작업, 평가 및 관리, 의약품, 의료 용품, 및 각각의 의사에 대한 다른 비용의 평균 비용), 등과 같은 다른 비교를 또한 포함할 수도 있다. 결과 기반의 지불 모델에서, 지불인은 유리한 결과의 장려를 꾀하고 있다. 개선된 노드 어드레스를 사용하여 환자를 정렬하는 것에 의해, 모든 이용 가능한 치료 엘리먼트 및 모든 이용 가능한 진행 엘리먼트는, 진행 기대치가 합리적인 환자의 그룹을 생성한다. 몇몇 실시형태에서, 이것은, 예후 및 결과에 영향을 끼치는 환자의 생물학적 속성에 기초하여 지불을 증가 또는 감소시키는 것과는 대조적으로, 치료 및 케어에 관련되는 실제로 달성된 결과에 기초하여 지불인으로부터의 지불의 증가 또는 감소를 가능하게 한다.
도 14a 및 도 14b는, 하나의 실시형태에 따른, 결과와 치료 사이의 연결을 용이하게 하게 하기 위한 COTA 모듈(220)과 관련되는(예를 들면, 이 모듈에 의해 제공되는) 치료 인터페이스(1500)의 그래픽 표현이다. 도 14a 및 도 14b는 치료에 영향을 끼치는 환자 결정에 기초한 결과를 도시한다. 도 14a에서 도시되는 바와 같이, 치료 인터페이스(1500)는, 예를 들면, 수술, 항종양 약물, 세포 요법, 방사선 요법, 등과 같은, 유방암을 갖는 환자에게 투여되는(또는 유방암을 갖는 환자에 의해 거부되는) 상이한 유형의 치료의 목록을 포함할 수도 있다. 치료는, 질환 진행에 따라 조정될 수도 있다. 예를 들면, 종양학에서의 약물은 통상적으로 사이클 단위로 주어지며, 임의의 하나의 사이클에서, 임의의 수의 약물이 주어질 수 있다. 하나의 실시형태에서, 사용자는 진행(예를 들면, 진행 0 내지 진행 4로서 표현됨)을 선택할 수 있는데, 진행 0은 최초 진단의 사이클 이후이고, 다수의 카테고리에서 또는 다수의 카테고리로부터 약물을 선택할 수 있다.
도 14b에서, 다른 실시형태에서, 치료 인터페이스(1510)는, 탭(1515)으로서 치료 인터페이스(1510) 상에 그래픽적으로 표현되는, 하나 이상의 요법을 위한 치료 계획(treatment regimen)을 포함할 수도 있다. 치료 인터페이스(1510)는, 계획에 대한 시작 및 종료 데이터, 투약량 강도, 치료의 설명, 약물의 특정 브랜드, 등을 나타내기 위한 필드를 포함할 수도 있다. 치료 계획은 테이블(1520)에서 치료의 목록으로서 그래픽적으로 요약되거나 또는 표현될 수도 있다. 테이블(1520)은 각각의 치료에 대한 액션 아이콘(1505)을 포함할 수도 있다. 액션 아이콘(1505)은, 예를 들면, 편집, 닫기, 컴포넌트 보기, 등과 같은 액션을 용이하게 할 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 액션 아이콘(1505)은 단일의 선택으로 복잡한 태스크(예를 들면, 다수의 클릭 또는 선택을 필요로 함)를 수행하기 위한 바로가기(shortcut)일 수도 있다. 예를 들면, 진단 라인 상의 아이콘은 사용자를 진단 화면으로 데려갈 수 있다.
도 15는, 하나의 실시형태에 따른, 결과 추적을 용이하게 하기 위한 결과 화면(1600)의 그래픽 표현이다. 결과 화면(1600)은, 예를 들면, 진단(즉, 진행 0)으로부터, 제1 진행, 제2 진행 내지 제4 진행까지의 결과 추적을 용이하게 할 수도 있는데, 각각의 진행은 상이한 질환으로서 간주된다. 결과 화면 탭은 (예를 들면, 하나 이상의 드랍다운 메뉴 또는 다른 필드에서) 진단 날짜, 치료 시작 및 종료 날짜, 치료에 대한 응답(예를 들면, 완료, 부분적, 안정적) 및 응답의 날짜, 응답에 대한 메모를 위한 입력 필드(예를 들면, 부분 필드, CR-RA-Pet Negative 필드, CR 필드, 등), 및 마지막 접촉 및 사망에 대한 필드를 포함할 수도 있는 추적 종료 데이터를 포함할 수 있다. 결과 화면(1600)은, 예를 들면, 약물 치료의 독성, 발생한 일(예를 들면, 중단됨, 계속됨, 변경 없음, 약물 투약량 변경, 및 횟수)의 입력을 가능하게 하는 입력 영역, 지연의 횟수, 약물 변경 횟수, 및/또는 감소되는 횟수와 같은 다른 필드를 또한 포함할 수도 있다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)의 사용자는 환자를 플래그로 표시할(flag) 수 있다.
도 16은, 하나의 실시형태에 따른, 비용과 결과 사이의 비교를 예시하는 치료 세부 사항 보고서 화면(1700)의 그래픽 표현이다. 구체적으로, 보고서의 그래프는 폐암에 대한 치료의 비용 대 결과를 도시한다. 그래프의 곡선(1705, 1710, 1715)은, 상이한 범위의 비용이 지출되는 폐암에 대한 카플란 마이어 생존 곡선이다. 치료 세부 사항 보고서 화면(1700)은 케어의 가치를 최적화하기 위해 케어의 비용을 임상 결과에 상관시킨다. 비용 및 재무 데이터는, 주어진 시간 기간(예를 들면, 5년)에 걸쳐, 병원에 의해, 의사에 의해, 등에 의해 수집 및 분석될 수도 있다. 비용 및 재무 데이터는 비용의 하나 이상의 범위에서 표현될 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 비용의 범위는 $25,000을 초과하는 비용에 대한 범위(1705), $10,000에서부터 $25,000까지의 비용에 대한 범위(1710), 및 $10,000 미만 비용에 대한 범위(1715)를 포함한다. 더 높은 비용은, 플롯의 상이한 비용 범위에 대한 곡선(1702, 1710, 1715)에 의해 도시되는 바와 같이, 시간이 지남에 따라 향상된 생존율과 관련된다. 임상 데이터와 결합되는 경우, COTA 모듈(220)은 상이한 임상적 정렬(clinical sort)에 기초하여 주어진 시간 기간 동안 상이한 치료에 대한 비용 데이터를 제공할 수도 있다.
도 17은, 하나의 실시형태에 따른, 독성과 비용 사이의 비교를 예시하는 COTA 모듈(220)에 의해 제공되는 분석 화면(1800)의 그래픽 표현이다. 분석 화면(1800)은 독성의 발병률 및 중증도를, 케어의 비용 및 케어의 결과에 상관시킨다. 분석 화면(1800)은, 유방암을 갖는 환자에 대한 보조 요법의 독성의 등급 대 치료의 비용을 나타내는 막대 그래프를 포함한다. 독성은 수치적으로(예를 들면, 범위에서), 표준(예를 들면, 등급)에 의해, 등으로 표현될 수도 있다. 예를 들면, 도 17에서 도시되는 바와 같이, 독성은 유해 사례에 대한 공통 용어 기준(Common Terminology Criteria for Adverse Events: CTCAE) 분류에 기초하여 독성 등급 1-4로서 표현된다. 독성의 등급은 비용과 그래픽적으로 비교된다. 도시되는 바와 같이, 더 높은 치료 비용은 증가된 독성 및 대응하는 감소된 시간 품질과 관련될 수 있다. 분석 화면(1800)은, 케어의 가치 및 효능(efficacy)을 최적화하기 위해 사용될 수도 있는데, 여기서 가치는 효능/비용이다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 높은 효능 및 낮은 비용을 획득하려고 시도한다.
도 18은, 유방암에 대한 다양한 보조 요법에 대한 삶의 질을 비교하는 그래프를 포함하는 COTA 모듈(220)에 의해 제공되는 분석 화면(1900)의 그래픽 표현이다. 치료는 분석 화면(1900)에서 치료 약물에 의해 표현될 수도 있다. 그러나, 예를 들면, 수술, 처치, 등과 같은 다른 형태의 치료도 또한 고려된다. 하나의 실시형태에서, 치료는 치료의 발병률, 중증도, 및 독성을 포함한다. 삶의 질은 등급 0(즉, 완전 활성)에부터 등급 5(즉, 사망)까지의 범위에 이르는 평균 ECOG(Eastern Cooperative Oncology Group: 동부 협력 종양학 그룹) 스케일에 기초하여 측정될 수도 있다. 삶의 질은 임의의 적절한 메트릭을 사용하여 또한 측정될 수도 있다. 분석 화면(1900)은, 환자의 질환이 어떻게 진행되고 있는지, 질환이 환자의 일상 생활 능력에 어떻게 영향을 끼치는지, 그리고 적절한 치료 및 예후의 평가를 용이하게 할 수도 있다. 묘사되는 그래프에서 도시되는 바와 같이, ECOG는 Herceptin에 대해 가장 높았고, 그 다음, Arimidex, AC Taxol, AC taxotere 및 TAC가 후속되었다.
도 19는, 몇몇 실시형태에 따른, 의료 전문가, 의료 제공자의 시스템, 또는 지불인, 또는 지불인의 시스템에 경고를 제공하는 COTA 모듈의 경고 시스템을 예시하는 흐름도(2000)이다. 하나의 실시형태에서, 경고의 정보는 미래의 액션에 관한 결정을 내리는 데 있어서 사용자에게 도움이 된다. 하나의 실시형태에서, 경고의 정보는 일부 과거 액션, 과거 결과 또는 상태에서의 변경에 관한 것이다. 하나의 실시형태에서, 제공되는 정보는, 사용자의 결정에 사전 조치적으로(proactively) 영향을 끼치고, 뿐만 아니라, 반응적으로, 의료진이 지난 주, 지난 달, 지난 분기, 등에 어떻게 했는지의 요약 보고서를 제공한다. 하나의 실시형태에서, 상이한 사용자에 대한 상이한 경고가 존재하는데, 경고 각각은 사용자가 내리는 결정에 영향을 끼칠 수 있다. 경고는, 예컨대, 예를 들면, 투여된 요법이 목적하는 결과로부터 벗어나는 경우, 최상의 가치를 유도하기 위한 실시간 코스 정정을 위해 활용될 수도 있다. 블록(2005)에서, 정의는 임상 데이터에 기초하여 트리거된다. 정의는, 예를 들면, 새로운 질환 진단, 질환 진행, 환자 반응, 환자 특성에서의 변화, 투약량 변화/약물 독성 변화, 목적하는 결과로부터 변동을 향하는 경향, 등과 같은, 임의의 기준을 사용하여 트리거될 수도 있다. 기준은 질환 및 그것의 파라미터에 기초하여 조정될 수도 있다. 트리거된 정의에 기초하여, 경고(2010-A, 2010-B, 2010-C)(통칭하여 경고(2010)로 지칭됨)가 송신된다. 경고(2010)는 임의의 수의 경고를 포함할 수도 있다는 것이 이해되어야 한다. 경고(2010)는 콘텐츠 또는 콘텐츠에 대한 링크를 포함할 수도 있다. 경고(2010)는 담당 의사, 다른 의료 전문가, 병원, 제약 회사, 의료 서비스에 대한 지불인, 또는 임의의 다른 개인 또는 엔티티로 송신될 수도 있다.
콘텐츠(2015-A, 2015-B, 2015-C)(통칭하여 콘텐츠(2015)로서 지칭됨)는, 예를 들면, 경고를 제공하기 위해 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)를 사용하여 디스플레이된다. 콘텐츠(2015)는 경고(2010), 비교, 또는 임의의 다른 관련 콘텐츠와 관련되는 환자 데이터를 포함할 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 비교는, 예를 들면, 의사 사이의, 한 명의 의사의 환자와 전체 환자 모집단 사이의, 한 명의 의사와 특정한 위치에 있는 모든 의사 사이의, 등의 것일 수도 있다. 비교는, 치료가 향하고 있는 곳 및 그것이 코스를 벗어나고 있는지(즉, 결과가 표준만큼 좋지 않은지)를 나타내는 경향 분석에 기초할 수도 있다. 비교는 그래프 상에서 하나 이상의 곡선으로서 그래픽적으로 디스플레이될 수도 있다. 하나의 실시형태에서, COTA 모듈(220)은 클라우드 기반의 컴퓨팅과 함께 활용된다. COTA 모듈(220)은 또한 병원 레코드에 대한 연결성을 가능하게 할 수 있거나 또는 그 연결성을 활용할 수 있다.
하나의 실시형태에서, 콘텐츠(2015)는 의료 전문가에 대한 피드백 지원을 포함할 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 피드백은 그래픽 심볼 또는 지표(indicator)일 수도 있다. 예를 들면, 피드백은 디스플레이 상에서 신호등 피드백 지표(traffic light feedback indicator)(도시되지 않음)를 포함할 수도 있다. 예를 들면, 청색은 매우 우수한 성능(즉, 표준보다 더 양호함)을 의미할 수도 있고, 녹색은 표준 성능을 의미할 수도 있고, 노란색은 충분한 성능이지만 그러나 주의를 기울일 필요가 있을 수도 있다는 것을 의미할 수도 있으며, 적색은 사용자가 이 질환에 대한 의료 전문가의 접근법에 관한 어떤 것에 주의를 기울일 필요가 있을 수도 있다는 것을 의미할 수도 있다. 피드백 지표의 다른 구현예도 또한 활용될 수도 있다.
도 20 내지 도 22는, 하나 이상의 실시형태에 따른, 상이한 진단 유형에 대한 그래픽 표현을 도시한다. 도 20은 위장관 종양학(예를 들면, 결장암)에 대한 진단 화면(2100)을 도시한다. 보조 치료 의도를 갖는 결장암의 경우, ECOG 상태, 병기 및 공존 질환은, 임시 노드 어드레스 할당에 대한 속성을 가져야만 하는 치료 관련 변수의 최소 서브세트일 것이다. 공존 질환 및 암 부위에 대한 정보는 이용 가능한 유일한 정보이다. 따라서, 치료 관련 변수의 최소 미만 서브세트는 속성을 가지며 환자에게 할당될 임시 노드 어드레스에 대해 더 많은 정보가 제공되어야만 한다. 도 21은 유방 종양학(예를 들면, 유방암)에 대한 진단 화면(2200)을 도시한다. 유방암에 대한 보조 치료 의도의 경우, 치료 관련 변수의 최소 서브세트는, 치료 유형, 성별, TNM, ECOG 상태, 치료 관련 공존 질환, 조직학적 등급, 조직학, Her2 상태, ER 상태, PR 상태, 림프혈관 침범; 및 폐경 상태를 포함한다. 공존 질환 및 암 부위에 대한 정보는 나타내어지는 바와 같이 이용 가능한 유일한 정보이다. 따라서, 치료 관련 변수의 최소 미만 서브세트는 이 환자에 대한 값을 가지며, 환자에게 임시 노드 어드레스를 할당하기 위해서는 더 많은 정보가 제공되어야만 한다. 도 22는, 흉부 종양학(예를 들면, 폐암)에 대한 진단 화면(2300)을 도시한다. 보조/신보조 치료 의도를 갖는 비소세포 폐암(NSCLC)의 경우, 병기, 조직학, ECOG 및 공존 질환이 치료 관련 변수의 최소 서브세트일 것이다. 공존 질환 및 암 부위에 대한 정보는 이용 가능한 유일한 정보이다. 따라서, 치료 관련 변수의 최소 미만 서브세트는 이 환자에 대한 값을 가지며, 환자에게 임시 노드 어드레스를 할당하기 위해서는 더 많은 정보가 제공되어야만 한다. 진단 화면(2100, 2200, 2300)은 질환의 테스트 또는 양태와 같은 다수의 상이한 파라미터를 포함한다. 파라미터는 단순 지표, 수치 기반의 파라미터, 표준 기반의 파라미터, 등으로서 표현될 수도 있다.
몇몇 실시형태에서, 진단 화면은 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 어떤 다른 값이 포함되는지를 결정하는 제1 사전 결정된 변수에 대한 값을 선택 또는 입력하기 위한 가이드, 영역, 또는 메뉴를 포함할 수도 있고, 사전 결정된 변수의 최소 서브세트에서 다른 변수에 대한 값을 선택 또는 입력하기 위한 가이드, 영역, 윈도우 또는 메뉴는 제1 사전 결정된 변수에 대해 선택되는 값에 기초하여 제시될 수도 있다. 예를 들면, 몇몇 실시형태에서, 초기 화면 또는 화면의 섹션은 암 부위/하위 유형 및 치료 의도에 대한 값을 입력하기 위한 활성 가이드, 윈도우, 메뉴 또는 영역을 포함할 수도 있고, 사전 결정된 치료 관련 변수의 최소 서브세트의 다른 것에 대한 값을 입력하기 위한 가이드, 윈도우, 메뉴 또는 영역은, 암 부위/하위 유형 및 치료 의도에 대해 입력되는 값에 응답하여 또는 그에 기초하여 디스플레이될 수도 있거나 또는 활성으로 될 수도 있다. 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 대한 값을 입력하기 위한 가이드, 윈도우, 메뉴 또는 영역은, 치료 관련 변수의 최소 서브세트의 일부가 아닌 사전 결정된 변수에 대한 값을 입력하기 위한 가이드, 윈도우, 메뉴 또는 영역과는 분리될 수도 있거나 또는 시각적으로 구별 가능할 수도 있다. 이러한 방식으로, 사용자 인터페이스는, 몇몇 실시형태에서, 치료 관련 변수의 최소 서브세트에 대한 정보의 입력을 안내할 수도 있다.
도 23은 유방 종양학에 대한 COTA 모듈(220)의 데이터 생성 및 정렬을 예시하는 보고 화면(2400)의 그래픽 표현을 도시한다. 보고 화면(2400)은, 하나의 실시형태에 따른, 조직학에 의한, 즉, 침습성 유관 암종을 갖는, 2008년부터 2013년까지의 유방암을 도시한다. 조직학은 보조 치료 의도에 대한 유방암에 대한 치료 관련 변수의 한 예이며, 신보조 치료 의도에 대한 결과 엘리먼트이다. 그래프는, 침습성 유관 암종을 갖는 환자의 Her2neu 상태를 나타내며, 테이블은 Her2neu 상태를 결과(즉, 전체 생존율/생존)와 상관시킨다: Her2neu에 대해 음성인 환자의 72 %는 살아 있었고, 한편 Her2neu에 대해 양성인 모든 환자의 16.8 %가 살아 있었다. 따라서, 조직학 유형(침습성 유관 암종)과 종양의 Her2neu 상태는 합쳐져서 예후 지표이다. 보고 화면(2400)은, 각각의 환자의 개선된 노드 어드레스를 사용하여 병기, 연령, 진행, 또는 임의의 다른 파라미터에 기초한 유방암 환자의 선택을 실시간으로 허용한다. 유리하게는, 보고 화면(2400)은 임상적으로 관련된 방식으로 카테고리화를 허용한다.
도 24는 유방 종양학에 대한 COTA 모듈의 데이터 생성 및 정렬을 예시하는 보고 화면(2500)의 그래픽 표현을 도시한다. 보고 화면(2500)은, 하나의 실시형태에 따른, 2008년부터 2013년까지의 모든 종양 등급 2 유방암을 병기별로 도시한다. 유방암 병기는, 또한 예후 또는 결과 관련 변수인 유방암에 대한 치료 관련 변수의 한 예이다(열 표제 - living 참조). 유방암 병기는 또한 예후 변수 또는 속성이다.
도 25는 유방암에 대한 COTA 모듈(220)의 데이터 생성 및 정렬을 예시하는 보고 화면(2600)의 그래픽 표현을 도시한다. 보고 화면(2600)은, 하나의 실시형태에 따른, 2008년부터 2013년까지의 모든 IIB기 유방암을 도시한다. 보고 화면(2600) 상의 그래프(2605)는 프로게스테론 수용체 상태별 모든 IIB기 유방암을 도시한다. 프로게스테론 수용체 상태는, 또한 예후 또는 결과 관련 변수인 유방암에 대한 치료 관련 변수의 한 예이다(열 표제 - living 참조).
도 26은, 하나의 실시형태에 따른, 유방암 환자에 대한 전체 생존율 결과를 예시하는 분석 화면(2700)의 그래픽 표현을 도시한다. 이것은, 개선된 노드 어드레스 또는 개선된 노드 어드레스와 관련되는 예후 또는 결과 기반의 그룹에 고유하지 않은 유방암에 대한 표준 예상 결과의 한 예이다.
도 27은, 하나의 실시형태에 따른, 존 도우 박사(굵은 라인)와 집성 당사자(굵지 않은 라인) 사이의 비교로서 유방암에 대한 생존 결과를 예시하는 그래픽 표현(2800)을 도시한다. 이 화면은, 제공자 사이의 치료에서의 차이와 같은 비생물학적 요인의, 환자 결과에 대한 영향을 분석하는 것을 예시하는데, 이것은, 그 결과가 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는 제공자를 식별하기 위해 사용될 수 있다.
하나의 실시형태에서, 상기에서 설명되는 "노드" 데이터 엘리먼트 또는 노드 어드레스는, 그래픽 표현 중 하나 이상에서(예를 들면, 도 20 내지 도 26 중 하나 이상에서) 도시되는 변수의 모든 순열(permutation)을 나타낼 수 있다. 몇몇 실시형태에서, 상기에서 설명되는 노드 데이터 엘리먼트 또는 노드 어드레스는 COTA 모듈에 의해 액세스되는 또는 COTA 모듈이 이용 가능한 환자 데이터에서 나타나는 변수의 모든 순열을 나타낼 수 있다.
도 28의 예에서 도시되는 바와 같이, 클라이언트 디바이스(2905)는 적어도 하나의 컴퓨터 버스(2925)와 인터페이싱하는 하나 이상의 프로세싱 유닛(본 명세서에서 CPU로서 또한 지칭됨)(2922)을 포함할 수도 있다. 클라이언트 디바이스(2905)는, 예를 들면, 사용자 컴퓨팅 디바이스(210) 또는 컴퓨팅 시스템(205)의 일부일 수도 있다. 메모리(2930)는 영구적 스토리지일 수 있으며 컴퓨터 버스(2925)와 인터페이싱할 수 있다. 메모리(2930)는 RAM(2932) 및 ROM(2934)을 포함한다. ROM(2934)은 BIOS(2940)를 포함한다. 메모리(2930)는, 오퍼레이팅 시스템(2941), 애플리케이션 프로그램(2942), 디바이스 드라이버, 및 프로그램 코드, 및/또는 본 명세서에서 설명되는 기능성을 통합하는 컴퓨터 실행 가능 프로세스 단계, 예를 들면, 본 명세서에서 설명되는 프로세스 플로우 중 하나 이상을 포함하는 소프트웨어 모듈(2943, 2945)과 같은 소프트웨어 프로그램의 실행 동안 메모리(2930)에 저장되는 정보를 CPU(2922)에 제공하기 위해 컴퓨터 버스(2925)와 인터페이싱한다. CPU(2922)는, 먼저, 스토리지, 예를 들면, 메모리(2932), 데이터 저장 매체/미디어(2944), 착탈식 미디어 드라이브, 및/또는 다른 스토리지 디바이스로부터 컴퓨터 실행 가능 프로세스 단계를 로딩한다. CPU(2922)는, 그 다음, 로딩된 컴퓨터 실행 가능 프로세스 단계를 실행하기 위해, 저장된 프로세스 단계를 실행할 수 있다. 저장된 데이터, 예를 들면, 스토리지 디바이스에 의해 저장되는 데이터는, 컴퓨터 실행 가능 프로세스 단계의 실행 동안 CPU(2922)에 의해 액세스될 수 있다.
영구적 저장 매체/미디어(2944)는, 소프트웨어 및 데이터, 예를 들면, 오퍼레이팅 시스템 및 하나 이상의 애플리케이션 프로그램을 저장하기 위해 사용될 수 있는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(들)이다. 영구적 저장 매체/미디어(2944)는, 디바이스 드라이버, 예컨대 디지털 카메라 드라이버, 모니터 드라이버, 프린터 드라이버, 스캐너 드라이버, 또는 다른 디바이스 드라이버 중 하나 이상, 웹페이지, 콘텐츠 파일, 재생 목록 및 다른 파일을 저장하기 위해 또한 사용될 수 있다. 영구적 저장 매체/미디어(2206)는 본 개시내용의 하나 이상의 실시형태를 구현하기 위해 사용되는 프로그램 모듈 및 데이터 파일을 더 포함할 수 있다.
본 개시내용의 목적을 위해, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 데이터를 저장하는데, 그 데이터는 컴퓨터에 의해 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 코드를 머신 판독 가능한 형태로 포함할 수 있다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독 가능 매체는 데이터의 유형의 또는 고정된 저장을 위한 컴퓨터 판독 가능 저장 매체, 또는 코드 포함 신호의 일시적인 해석을 위한 통신 매체를 포함할 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, (신호와는 대조적으로) 물리적 또는 유형의 스토리지를 지칭하며, 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 다른 데이터와 같은 정보의 유형의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 불휘발성, 착탈식 및 비착탈식 매체를 제한 없이 포함한다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체는, RAM, ROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 솔리드 스테이트 메모리 기술, CD-ROM, DVD, 또는 다른 광학 스토리지, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 디바이스, 또는 목적하는 정보 또는 데이터 또는 명령어를 유형적으로 저장하기 위해 사용될 수 있으며 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 물리적 또는 물질적 매체를 포함하지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다.
클라이언트 디바이스(2905)는, 전력 공급부(2926), 네트워크 인터페이스(2950), 오디오 인터페이스(2952), 디스플레이(2954)(예를 들면, 도 2에서 도시되는 바와 같은 디스플레이(245)), 키패드(2956), 조명기(2958), I/O 인터페이스(2960), 햅틱 인터페이스(2962), GPS(2964), 마이크(2966), 비디오 카메라, TV/라디오 튜너, 오디오/비디오 캡처 카드, 사운드 카드, A/D 컨버터를 갖는 아날로그 오디오 입력부, 모뎀, 디지털 미디어 입력부(HDMI, 광학적 링크), 디지털 I/O 포트(RS232, USB, 파이어와이어(FireWire), 썬더볼트(Thunderbolt)), 확장 슬롯(PCMCIA, ExpressCard(익스프레스카드), PCI, PCIe) 중 하나 이상을 또한 포함할 수 있다.
본 개시내용의 목적을 위해, 모듈은, (인간 상호 작용 또는 증강을 갖는 또는 갖지 않는) 본 명세서에서 설명되는 프로세스, 피처, 및/또는 기능을 수행하는 또는 용이하게 하는 소프트웨어, 하드웨어 또는 펌웨어(또는 이들의 조합) 시스템, 프로세스 또는 기능성, 또는 이들의 컴포넌트이다. 모듈은 하위 모듈을 포함할 수 있다. 모듈의 소프트웨어 컴포넌트는 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 저장될 수도 있다. 모듈은 하나 이상의 서버에 일체 성형될 수도 있거나, 또는 하나 이상의 서버에 의해 로딩 및 실행될 수도 있다. 하나 이상의 모듈은 엔진 또는 애플리케이션으로 그룹화될 수도 있다.
도 28은, 본 개시내용의 하나 이상의 실시형태에 따른, 컴퓨팅 시스템(205) 및/또는 사용자 컴퓨팅 디바이스(210)와 같은 컴퓨터의 한 예의 내부 아키텍쳐를 예시하는 블록도이다. 본 명세서에서 언급되는 바와 같은 컴퓨터는 로직 또는 코딩된 명령어를 실행할 수 있는 하나 이상의 프로세서를 갖는 임의의 디바이스를 지칭하며, 몇몇 그러한 디바이스의 이름을 거론하자면, 서버, 퍼스널 컴퓨터, 셋탑 박스, 태블릿, 스마트폰, 패드 컴퓨터 또는 미디어 디바이스일 수 있다. 도 29의 예에서 도시되는 바와 같이, 내부 아키텍쳐(3000)는, 적어도 하나의 컴퓨터 버스(3002)와 인터페이싱하는 하나 이상의 프로세싱 유닛(본 명세서에서 CPU로서 또한 지칭됨)(3012)을 포함한다. 또한, 영구적 저장 매체/미디어(3006), 네트워크 인터페이스(3014), 메모리(3004), 예를 들면, 랜덤 액세스 메모리(random access memory: RAM), 런타임 임시 메모리(run-time transient memory), 리드 온리 메모리(read only memory: ROM), 등, 플로피, CD-ROM, DVD, 등의 매체와 같은 착탈식 매체를 포함하는 매체를 판독 및/또는 기록할 수 있는 드라이브에 대한 인터페이스로서의 미디어 디스크 드라이브 인터페이스(2308), 모니터 또는 다른 디스플레이 디바이스에 대한 인터페이스로서의 디스플레이 인터페이스(3010), 키보드에 대한 인터페이스로서의 키보드 인터페이스(3016), 마우스 또는 다른 포인팅 디바이스에 대한 인터페이스로서의 포인팅 디바이스 인터페이스(3018), 및 개별적으로 도시되지 않는 기타 다른 인터페이스, 예컨대 병렬 및 직렬 포트 인터페이스, 범용 직렬 버스(universal serial bus: USB) 인터페이스, 및 등이 컴퓨터 버스(3002)와 인터페이싱된다.
메모리(3004)는, 오퍼레이팅 시스템, 애플리케이션 프로그램, 디바이스 드라이버, 및 프로그램 코드, 및/또는 본 명세서에서 설명되는 기능성을 통합하는 컴퓨터 실행 가능 프로세스 단계, 예를 들면, 본 명세서에서 설명되는 프로세스 플로우 중 하나 이상을 포함하는 소프트웨어 모듈과 같은 소프트웨어 프로그램의 실행 동안 메모리(3004)에 저장되는 정보를 CPU(3012)에 제공하기 위해 컴퓨터 버스(3002)와 인터페이싱한다. CPU(3012)는, 먼저, 스토리지, 예를 들면, 메모리(3004), 데이터 저장 매체/미디어(3006), 착탈식 미디어 드라이브, 및/또는 다른 스토리지 디바이스로부터 컴퓨터 실행 가능 프로세스 단계를 로딩한다. CPU(3012)는, 그 다음, 로딩된 컴퓨터 실행 가능 프로세스 단계를 실행하기 위해, 저장된 프로세스 단계를 실행할 수 있다. 저장된 데이터, 예를 들면, 스토리지 디바이스에 의해 저장되는 데이터는, 컴퓨터 실행 가능 프로세스 단계의 실행 동안 CPU(3012)에 의해 액세스될 수 있다.
상기에서 설명되는 바와 같이, 영구적 저장 매체/미디어(3006)는, 소프트웨어 및 데이터, 예를 들면, 오퍼레이팅 시스템 및 하나 이상의 애플리케이션 프로그램을 저장하기 위해 사용될 수 있는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(들)이다. 영구적 저장 매체/미디어(3006)는, 디바이스 드라이버, 예컨대 디지털 카메라 드라이버, 모니터 드라이버, 프린터 드라이버, 스캐너 드라이버, 또는 다른 디바이스 드라이버 중 하나 이상, 웹페이지, 콘텐츠 파일, 재생 목록 및 다른 파일을 저장하기 위해 또한 사용될 수 있다. 영구적 저장 매체/미디어(3006)는 본 개시내용의 하나 이상의 실시형태를 구현하기 위해 사용되는 프로그램 모듈 및 데이터 파일을 더 포함할 수 있다.
컴퓨터의 내부 아키텍쳐(3000)는 (위에 언급되는 바와 같이), 마이크, 비디오 카메라, TV/라디오 튜너, 오디오/비디오 캡처 카드, 사운드 카드, A/D 컨버터를 갖는 아날로그 오디오 입력부, 모뎀, 디지털 미디어 입력부(HDMI, 광학적 링크), 디지털 I/O 포트(RS232, USB, 파이어와이어, 썬더볼트), 및/또는 확장 슬롯(PCMCIA, ExpressCard, PCI, PCIe)을 포함할 수 있다.
기술 분야의 숙련된 자는, 본 개시내용의 방법 및 시스템이 많은 방식으로 구현될 수도 있고 그 자체가 전술한 예시적인 실시형태 및 예에 의해 제한되지 않아야 한다는 것을 인식할 것이다. 다시 말하면, 하드웨어 및 소프트웨어 또는 펌웨어의 다양한 조합에서, 그리고 개개의 기능에서, 단일의 또는 다수의 컴포넌트에 의해 수행되는 기능성 엘리먼트는 사용자 컴퓨팅 디바이스 또는 서버 중 어느 하나 또는 둘 모두에서 소프트웨어 애플리케이션 사이에서 분산될 수도 있다. 이와 관련하여, 본 명세서에서 설명되는 상이한 실시형태의 임의의 수의 피처는 단일의 또는 다수의 실시형태로 결합될 수도 있고, 본 명세서에서 설명되는 모든 피처보다 더 적은, 또는 더 많은 피처를 구비하는 대안적인 실시형태도 가능하다. 기능성은 또한, 현재 알려져 있는 또는 알려지게 될 방식으로, 전체적으로 또는 부분적으로, 다수의 컴포넌트 사이에서 분산될 수도 있다. 따라서, 본 명세서에서 설명되는 기능, 피처, 인터페이스 및 선호도를 달성함에 있어서, 무수한 소프트웨어/하드웨어/펌웨어 조합이 가능하다. 또한, 본 개시내용의 범위는, 설명된 피처와 기능 및 인터페이스를 실행하기 위한 종래에 공지되어 있는 방식뿐만 아니라, 현재 그리고 이후 기술 분야의 숙련된 자에 의해 이해될 바와 같이, 본 명세서에서 설명되는 하드웨어 또는 소프트웨어 또는 펌웨어 컴포넌트에 대해 이루어질 수도 있는 변형 및 수정을 포괄한다. 시스템 및 방법이 하나 이상의 실시형태의 관점에서 설명되었지만, 본 개시내용은 개시된 실시형태로 제한될 필요가 없다는 것이 이해되어야 한다. 본 개시내용은 청구범위의 취지 및 범위 내에 포함되는 다양한 수정 및 유사한 배열체를 포괄하도록 의도되며, 그 범위는 모든 그러한 수정 및 유사한 구조를 포괄하기 위해 최광의의 해석을 부여받아야 한다. 본 개시내용은 하기 청구범위의 임의의 및 모든 실시형태를 포함한다.

Claims (31)

  1. 조기 치료 결정을 용이하게 하고 질환으로 진단되는 관심 환자에 대한 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 예후 관련 예상 결과를 결정하기 위한 방법으로서,
    제1 시간에 또는 시간의 제1 기간에 걸쳐 상기 관심 환자와 관련되는 개인 건강 정보로서, 상기 개인 건강 정보는 표현형 특성(phenotypic characteristic)에 관한 정보를 포함하는, 상기 개인 건강 정보를 포함하는 제1 데이터 세트에 액세스하거나 또는 상기 데이터 세트를 수신하는 단계;
    상기 수신된 또는 액세스된 데이터의 제1 세트에 기초하여, 사전 선택된 변수의 세트로서, 상기 사전 선택된 변수의 세트는 치료 관련 변수의 세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 세트를 포함하는, 상기 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 속성을 할당하고,
    속성이 상기 치료 관련 변수의 세트의 적어도 최소 서브세트에 대해 할당되는 경우, 상기 치료 관련 변수의 세트에 대한 상기 할당된 속성에 기초하여, 임시 노드 어드레스(provisional nodal address)로서, 상기 임시 노드 어드레스는 치료 결정의 용이화를 위한 사전 결정된 치료 계획 정보와 관련되고, 상기 사전 결정된 치료 계획 정보는 상기 임시 노드 어드레스에서 구체화되는 속성의 특정한 조합에 맞춰지는(tailored), 상기 임시 노드 어드레스를 상기 관심 환자에게 할당하는 단계;
    상기 관심 환자에 대한 치료 결정을 용이하게 하기 위해 상기 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 상기 사전 결정된 치료 계획 정보를 제공하는 단계;
    상기 제1 시간 또는 상기 시간의 제1 기간보다 더 나중인 제2 시간에 또는 시간의 제2 기간에 걸쳐 상기 관심 환자와 관련되는 업데이트된 및/또는 추가적인 개인 건강 정보를 포함하는 데이터의 제2 세트에 액세스하거나 또는 상기 세트를 수신하는 단계;
    상기 액세스된 또는 수신된 데이터의 제2 세트에 기초하여, 상기 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 업데이트된 속성 및/또는 할당된 속성을 이전에 가지지 않았던 사전 선택된 변수에 대한 새로운 속성을 할당하는 단계; 및
    속성이 상기 치료 관련 변수의 적어도 상기 최소 서브세트 및 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 상기 최소 서브세트에 대해 할당되는 경우:
    상기 치료 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성 및 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성에 기초하여 상기 관심 환자에게 개선된 노드 어드레스(refined nodal address)를 할당하는 단계; 및
    상기 관심 환자에게 할당되는 상기 개선된 노드 어드레스에 기초하여 상기 환자에 대한 상기 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 상기 예후 관련 예상 결과를 결정하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    (a) 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트는, 치료 결정을 안내하기 위해 환자의 치료 관련 속성의 특정한 조합에 맞춰지는 사전 선택된 치료 관련 정보를 제공하는 데 필요한 상기 사전 선택된 변수의 세트 내의 치료 관련 변수이거나; 또는
    (b) 상기 관심 환자에 대한 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트는, 상기 관심 환자에 대한 암 유형 및 치료 의도(treatment intent)에 적어도 부분적으로 의존하거나; 또는
    (c) 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트는 암 유형 및 치료 의도를 포함하고, 상기 치료 관련 변수 중 어떤 다른 것이 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트에 포함되는지는 상기 관심 환자에 대한 상기 암 유형 및 상기 치료 의도에 적어도 부분적으로 의존하거나; 또는
    (d) 제1 시간에 또는 시간의 제1 기간에 걸쳐 상기 관심 환자와 관련되는 개인 건강 정보를 포함하는 제1 데이터 세트에 액세스하거나 또는 상기 세트를 수신하는 단계는, 상기 관심 환자에 대한 암 유형 및 치료 의도에 관한 정보에 액세스하거나 또는 상기 정보를 수신하는 단계를 포함하고; 그리고 상기 방법은, 상기 관심 환자에 대한 상기 암 유형 및 상기 치료 의도에 관한 상기 액세스된 또는 수신된 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트를 결정하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (e) 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 상기 최소 서브세트는 이전 결과의 통계적 분석에 필요한 상기 사전 선택된 변수의 세트 내의 모든 상기 예후 또는 결과 관련 변수이거나; 또는
    (f) 상기 데이터의 제2 세트는 상기 관심 환자의 건강 레코드로부터 획득되는 데이터를 포함하거나; 또는
    (g) 상기 데이터의 제1 세트는 상기 관심 환자의 건강 레코드로부터 획득되는 데이터를 포함하거나; 또는
    (h) 상기 방법은, 상기 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 상기 속성을 할당하기 이전에 상기 데이터의 제1 세트가 정확한지를 결정하기 위해 상기 데이터의 제1 세트를 평가하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (i) 상기 사전 결정된 치료 계획 정보는 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음(bundle)에 관한 정보를 포함하고, 상기 관심 환자의 상기 건강 관리 제공자에게 상기 사전 결정된 치료 계획 정보를 제공하는 단계는, 상기 사전 결정된 환자 케어 서비스의 상기 하나 이상의 묶음에 관한 정보를 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    (a) 상기 환자 및/또는 상기 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 상기 제1 데이터 세트에서의 데이터의 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제시하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (b) 상기 데이터의 제2 세트에 액세스하거나 또는 상기 세트를 수신하는 단계 이후, 상기 환자와 관련되는 개인 건강 정보를 포함하는 업데이트된 또는 새로운 데이터 세트에 반복적으로 액세스하는 단계; 및 각각의 업데이트된 또는 새로운 데이터 세트에 액세스하거나 또는 상기 데이터 세트를 수신한 이후:
    상기 액세스된 또는 새로운 데이터 세트에 기초하여, 상기 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 업데이트된 속성 및/또는 할당된 속성을 이전에 가지지 않았던 사전 선택된 변수에 대한 속성을 할당하는 단계; 및
    속성이 상기 치료 관련 변수의 적어도 상기 최소 서브세트 및 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 상기 최소 서브세트에 대해 할당되는 경우, 상기 치료 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성 및 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성에 기초하여 개선된 노드 어드레스 또는 업데이트된 개선된 노드 어드레스를 상기 관심 환자에게 할당하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (c) 다음의 단계:
    상기 치료 관련 변수의 세트 및/또는 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 하나 이상의 변수의 추가를 비롯한 상기 사전 선택된 변수의 세트에서의 변경에 관한 정보를 수신하거나 또는 상기 정보에 액세스하는 단계;
    상기 관심 환자와 관련되는 현재 개인 건강 정보에 기초하여, 상기 치료 관련 변수의 세트 및/또는 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 추가되는 상기 하나 이상의 변수 중 적어도 하나에 대한 속성을 할당하는 단계; 및
    상기 치료 관련 변수 및 상기 예후 또는 결과 관련 변수에 대한 상기 할당된 속성에 기초하여 상기 관심 환자에게 상이한 개선된 노드 어드레스를 할당하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (d) 상기 관심 환자에게 할당되는 상기 임시 노드 어드레스와 관련되는 상기 사전 결정된 치료 계획 정보가 치료 결정이 이루어지기 이전에 또는 개선된 노드 어드레스가 상기 관심 환자에게 할당되기 이전에 변경되는 경우, 상기 방법은 상기 관심 환자의 상기 건강 관리 제공자에게 현재의 사전 결정된 치료 계획 정보를 제공하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (e) 상기 관심 환자에게 할당되는 상기 임시 노드 어드레스와 관련되는 상기 사전 결정된 치료 계획 정보가 변경되었다는 경고를 상기 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 제공하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (f) 상기 임시 노드 어드레스를 상기 관심 환자에게 할당하기 이전에 상기 치료 관련 변수의 세트에 대한 상기 할당된 속성에 기초하여 상기 임시 노드 어드레스를 생성하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (g) 상기 관심 환자에게 상기 개선된 노드 어드레스를 할당하기 이전에, 상기 할당된 치료 관련 변수 및 상기 할당된 예후 또는 결과 관련 변수에 기초하여 상기 개선된 노드 어드레스를 생성하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (h) 다음의 단계:
    상기 관심 환자에게 할당되는 상기 개선된 노드 어드레스에 기초하여 예후 또는 결과 기반의 그룹에 상기 관심 환자를 할당하는 단계;
    상기 예후 또는 결과 기반의 그룹에 할당되는 복수의 환자에 대한 복수의 의료 케어 제공자(medical care provider) 각각에 대한 거동 변동(behavioral variance)을 측정하는 단계; 및
    상기 의료 케어 제공자 중 적어도 한 명에 대한 상기 측정된 거동 변동에 기여하는 제공되고 있는 불필요한 케어 및/또는 필요한 케어 부재를 식별하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는 치료 관련 변수의 적어도 상기 최소 서브세트의 입력에서 상기 사용자를 안내하는, 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 환자 및/또는 상기 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 상기 제1 데이터 세트에서의 데이터의 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제시하는 단계; 및
    상기 관심 환자의 상기 암 유형 및 상기 관심 환자에 대한 상기 치료 의도에 관한 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 관심 환자의 상기 암 유형 및 상기 관심 환자에 대한 상기 치료 의도에 관한 상기 수신된 정보에 기초한 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트의 상기 결정 이후, 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트의 나머지의 입력을 안내하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 관심 환자에 대한 상기 예후 관련 예상 결과는, 치료 및 질환 진행에서 상기 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 상기 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자의 진단 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 이전 예후 관련 결과의 통계적 분석으로부터 결정되는, 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    (a) 상기 관심 환자에 대한 현재 예상된 예후 관련 결과를 결정하기 위해 환자의 상기 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 상기 이전 결과를 통계적으로 분석하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (b) 업데이트된 현재 예상된 예후 관련 결과를 결정하기 위해 환자의 상기 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 상기 이전 결과의 업데이트된 통계적 분석을 행하고, 상기 업데이트된 현재 예상된 예후 관련 결과에 관한 정보를 저장하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (c) 상기 예후 관련 예상 결과에 관한 정보를, 상기 환자의 건강 관리 제공자 또는 상기 관심 환자의 건강 관리에 대한 지불인과 관련되는 클라이언트 디바이스로 송신하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (d) 상기 관심 환자의 치료에 대한 청구된 비용에 관한 정보에 액세스하고 임상적으로 관련된 기간에 걸친 상기 관심 환자의 치료에 대한 총 비용을 결정하는 단계; 및 임상적으로 관련된 기간에 걸친 상기 관심 환자의 치료에 대한 예상 비용을, 상기 임상적으로 관련된 기간에 걸친 상기 관심 환자의 치료에 대한 상기 총 비용과 비교하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (e) 상기 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과가 상기 진단 또는 결과 기반의 그룹에 대한 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는지를 결정하기 위해, 상기 관심 환자에 대한 상기 하나 이상의 결과를, 진단시 또는 진행시 상기 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자의 상기 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 상기 환자에 대한 하나 이상의 이력 결과에 비교하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 현재 예상된 예후 관련 결과는 2차 요법(second line therapy)의 시작으로부터 3차 요법(third line therapy)의 시작까지의 진행에 대한 시간이고, 환자의 상기 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 상기 환자는, 2차 요법의 상기 시작에서 상기 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 상기 2차 요법의 시작시 각각 할당받았던 환자인, 방법.
  9. 제7항에 있어서, 상기 업데이트된 통계적 분석은 주기적으로 행해지는, 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    (a) 상기 관심 환자에 대한 결과에 관한 정보에 액세스하는 단계;
    상기 관심 환자에 대한 상기 결과를 상기 관심 환자에 대한 상기 결정된 예후 관련 예상 결과에 비교하는 단계; 및
    상기 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 또는 상기 관심 환자에 대한 건강 관리 지불인에게 상기 비교에 관한 정보를 송신하는 단계; 또는
    (b) 치료 및 질환 진행에서 상기 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 상기 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자의 상기 진단 또는 결과 기반의 그룹 내의 모든 환자에 대한 치료의 비용에 기초하여, 임상적으로 관련된 기간에 걸친 상기 질환에 대한 상기 관심 환자의 치료의 예상 비용을 결정하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 관심 환자에게 할당되는 상기 개선된 노드 어드레스는 진단으로부터 사망 또는 치유까지 상기 질환에 대한 치료의 관련된 예상 비용을 가지되, 치료의 상기 관련된 예상 비용은, 진단시 상기 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자의 상기 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 상기 환자에 대한 진단으로부터 사망 또는 치유까지의 치료의 이전 비용을 통계적으로 분석하는 것에 의해 결정되는, 방법.
  12. 제7항에 있어서, 상기 임상적으로 관련된 기간은 진단으로부터 사망 또는 치유까지인, 방법.
  13. 제7항에 있어서,
    상기 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과가 상기 진단 또는 결과 기반의 그룹에 대한 상기 표준으로부터 멀어지는 경향이 있다는 것이 결정되는 경우, 상기 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는 상기 하나 이상의 결과에 관한 정보를 포함하는 경고를 상기 관심 환자의 건강 관리 제공자 또는 건강 지불인(health payer)에게 전송하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  14. 제7항에 있어서, 상기 임상적으로 관련된 기간에 걸친 상기 관심 환자의 치료의 상기 총 비용이 상기 임상적으로 관련된 기간에 걸친 상기 관심 환자의 치료에 대한 상기 예상 비용을 임계량을 넘어서 초과하는 경우, 상기 관심 환자의 건강 관리 제공자 또는 건강 지불인에게 경고를 전송하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    (a) 상기 제2 데이터 세트는 제1 시점(point in time) 이후 또는 상기 시간의 제1 기간 이후 상기 질환의 진행을 나타내는 데이터를 포함하거나; 또는
    (b) 상기 제1 데이터 세트는 제1 진단에 관한 정보를 포함하고, 상기 제2 데이터 세트는 상기 제1 진단 이후 업데이트된 진단에 관한 정보를 포함하거나; 또는
    (c) 상기 제2 데이터 세트는, 상기 제1 데이터 세트에서 정보가 제공되지 않았던 또는 불완전한 정보가 제공되었던 속성에 관한 정보를 포함하거나; 또는
    (d) 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 상기 예후 관련 예상 결과는, 전체 생존율(overall survival), 무진행 생존율(progression free survival), 또는 무질환 생존율(disease free survival) 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
  16. 조기 치료 결정을 용이하게 하고 질환으로 진단되는 관심 환자에 대한 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 예후 관련 예상 결과를 결정하기 위한 시스템으로서,
    애플리케이션을 호스팅하며 데이터베이스 및 애플리케이션을 실행하는 하나 이상의 제3자 시스템과 통신하는 컴퓨팅 시스템을 포함하되, 상기 컴퓨팅 시스템은,
    제1 시간에 또는 시간의 제1 기간에 걸쳐 상기 관심 환자와 관련되는 개인 건강 정보로서, 상기 개인 건강 정보는 표현형 특성에 관한 정보를 포함하는, 상기 개인 건강 정보를 포함하는 제1 데이터 세트에 액세스하도록 또는 상기 데이터 세트를 수신하도록;
    상기 액세스된 또는 수신된 데이터의 제1 세트에 기초하여, 사전 선택된 변수의 세트로서, 상기 사전 선택된 변수의 세트는 치료 관련 변수의 세트 및 예후 또는 결과 관련 변수의 세트를 포함하는, 상기 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 속성을 할당하도록;
    속성이 상기 치료 관련 변수의 세트의 적어도 최소 서브세트 및 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 최소 미만 서브세트에 대해 할당되는 경우, 상기 치료 관련 변수의 세트에 대한 상기 할당된 속성에 기초하여, 임시 노드 어드레스로서, 상기 임시 노드 어드레스는 치료 결정의 용이화를 위한 사전 결정된 치료 계획 정보와 관련되고, 상기 사전 결정된 치료 계획 정보는 상기 임시 노드 어드레스에서 구체화되는 속성의 특정한 조합에 맞춰지는, 상기 임시 노드 어드레스를 상기 관심 환자에게 할당하도록;
    상기 관심 환자의 건강 관리 제공자의 상기 하나 이상의 제3자 시스템 중 적어도 하나의 제3자 시스템에 상기 사전 결정된 치료 계획 정보를 제공하도록;
    상기 제1 시간 또는 상기 시간의 제1 기간보다 더 나중인 제2 시간에 또는 시간의 제2 기간에 걸쳐 상기 관심 환자와 관련되는 업데이트된 및/또는 추가적인 개인 건강 정보를 포함하는 데이터의 제2 세트에 액세스하도록 또는 상기 세트를 수신하도록;
    상기 액세스된 또는 수신된 데이터의 제2 세트에 기초하여, 상기 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 업데이트된 속성 및/또는 할당된 속성을 이전에 가지지 않았던 사전 선택된 변수에 대한 새로운 속성을 할당하도록;
    속성이 상기 치료 관련 변수의 적어도 상기 최소 서브세트 및 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 상기 최소 서브세트에 대해 할당되는 경우:
    상기 치료 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성 및 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성에 기초하여 상기 관심 환자에게 개선된 노드 어드레스를 할당하도록; 그리고
    상기 관심 환자에게 할당되는 상기 개선된 노드 어드레스에 기초하여 상기 관심 환자에 대한 상기 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 상기 예후 관련 예상 결과를 결정하도록
    구성되는, 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    (a) 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트는, 치료 결정을 안내하기 위해 환자의 치료 관련 속성의 특정한 조합에 맞춰지는 사전 선택된 치료 관련 정보를 제공하는 데 필요한 상기 사전 선택된 변수의 세트 내의 치료 관련 변수이거나; 또는
    (b) 상기 관심 환자에 대한 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트는, 상기 관심 환자에 대한 암 유형 및 치료 의도에 적어도 부분적으로 의존하거나; 또는
    (c) 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트는 암 유형 및 치료 의도를 포함하고, 상기 치료 관련 변수 중 어떤 다른 것이 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트에 포함되는지는 상기 관심 환자에 대한 상기 암 유형 및 상기 치료 의도에 적어도 부분적으로 의존하거나; 또는
    (d) 제1 시간에 또는 시간의 제1 기간에 걸쳐 상기 관심 환자와 관련되는 개인 건강 정보를 포함하는 제1 데이터 세트에 액세스하거나 또는 상기 데이터 세트를 수신하는 단계는, 상기 관심 환자에 대한 암 유형 및 치료 의도에 관한 정보에 액세스하거나 또는 상기 정보를 수신하는 단계를 포함하고; 그리고 상기 방법은, 상기 관심 환자에 대한 상기 암 유형 및 상기 치료 의도에 관한 상기 액세스된 또는 수신된 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트를 결정하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (e) 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 상기 최소 서브세트는 이전 결과의 통계적 분석에 필요한 상기 사전 선택된 변수의 세트 내의 모든 상기 예후 또는 결과 관련 변수이거나; 또는
    (f) 상기 데이터의 제2 세트는 상기 관심 환자의 건강 레코드로부터 획득되는 데이터를 포함하거나; 또는
    (g) 상기 데이터의 제1 세트는 상기 관심 환자의 건강 레코드로부터 획득되는 데이터를 포함하거나; 또는
    (h) 상기 방법은, 상기 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 상기 속성을 할당하기 이전에 상기 데이터의 제1 세트가 정확한지를 결정하기 위해 상기 데이터의 제1 세트를 평가하는 단계를 더 포함하거나; 또는
    (i) 상기 사전 결정된 치료 계획 정보는 사전 결정된 환자 케어 서비스의 하나 이상의 묶음에 관한 정보를 포함하고, 상기 관심 환자의 상기 건강 관리 제공자에게 상기 사전 결정된 치료 계획 정보를 제공하는 것은, 상기 사전 결정된 환자 케어 서비스의 상기 하나 이상의 묶음에 관한 정보를 제공하는 것을 포함하는, 시스템.
  18. 제16항에 있어서,
    (a) 상기 컴퓨팅 시스템은 상기 제1 데이터 세트에서의 데이터의 입력을 위한 사용자 인터페이스를 상기 환자 및/또는 상기 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 제시하도록 더 구성되거나; 또는
    (b) 상기 컴퓨팅 시스템은, 상기 데이터의 제2 세트에 액세스하거나 또는 상기 세트를 수신한 이후, 상기 환자와 관련되는 개인 건강 정보를 포함하는 업데이트된 또는 새로운 데이터 세트에 반복적으로 액세스하거나 또는 상기 데이터 세트를 반복적으로 수신하도록; 그리고
    각각의 업데이트된 또는 새로운 데이터 세트에 액세스하거나 또는 상기 데이터 세트를 수신한 이후:
    상기 액세스된 또는 새로운 데이터 세트에 기초하여, 상기 사전 선택된 변수의 세트의 적어도 일부에 대한 업데이트된 속성 및/또는 할당된 속성을 이전에 가지지 않았던 사전 선택된 변수에 대한 속성을 할당하도록; 그리고
    속성이 상기 치료 관련 변수의 적어도 상기 최소 서브세트 및 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 적어도 상기 최소 서브세트에 대해 할당되는 경우, 상기 치료 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성 및 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 현재 할당된 속성에 기초하여 개선된 노드 어드레스 또는 업데이트된 개선된 노드 어드레스를 상기 관심 환자에게 할당하도록
    더 구성되거나; 또는
    (c) 상기 컴퓨팅 시스템은,
    상기 치료 관련 변수의 세트 및/또는 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 대한 하나 이상의 변수의 추가를 비롯한 상기 사전 선택된 변수의 세트에서의 변경에 관한 정보를 수신하도록 또는 상기 정보에 액세스하도록;
    상기 관심 환자와 관련되는 현재 개인 건강 정보에 기초하여, 상기 치료 관련 변수의 세트 및/또는 상기 예후 또는 결과 관련 변수의 세트에 추가되는 상기 하나 이상의 변수 중 적어도 하나에 대한 속성을 할당하도록; 그리고
    상기 치료 관련 변수 및 상기 예후 또는 결과 관련 변수에 대한 상기 할당된 속성에 기초하여 상기 관심 환자에게 상이한 개선된 노드 어드레스를 할당하도록
    더 구성되거나; 또는
    (d) 치료 결정이 이루어지기 이전 또는 개선된 노드 어드레스가 상기 관심 환자에게 할당되기 이전에, 상기 관심 환자의 상기 임시 노드 어드레스와 관련되는 상기 사전 결정된 치료 계획 정보가 변경되는 경우, 상기 컴퓨팅 시스템은 또한, 상기 관심 환자의 상기 건강 관리 제공자에게 현재의 사전 결정된 치료 계획 정보를 제공하도록 더 구성되거나; 또는
    (e) 상기 컴퓨팅 시스템은 상기 관심 환자에게 할당되는 상기 임시 노드 어드레스와 관련되는 상기 사전 결정된 치료 계획 정보가 변경되었다는 경고를 상기 관심 환자의 건강 관리 제공자에게 제공하도록 더 구성되거나; 또는
    (f) 상기 컴퓨팅 시스템은 상기 임시 노드 어드레스를 상기 관심 환자에게 할당하기 이전에 상기 치료 관련 변수의 세트에 대한 상기 할당된 속성에 기초하여 상기 임시 노드 어드레스를 생성하도록 더 구성되거나; 또는
    (g) 상기 컴퓨팅 시스템은 상기 관심 환자에게 상기 개선된 노드 어드레스를 할당하기 이전에, 상기 할당된 치료 관련 변수 및 상기 할당된 예후 또는 결과 관련 변수에 기초하여 상기 개선된 노드 어드레스를 생성하도록 더 구성되거나; 또는
    (h) 상기 컴퓨팅 시스템은,
    상기 관심 환자에게 할당되는 상기 개선된 노드 어드레스에 기초하여 예후 또는 결과 기반의 그룹에 상기 관심 환자를 할당하도록;
    상기 예후 또는 결과 기반의 그룹에 할당되는 복수의 환자에 대한 복수의 의료 케어 제공자 각각에 대한 거동 변동을 측정하도록; 그리고
    상기 의료 케어 제공자 중 적어도 한 명에 대한 상기 측정된 거동 변동에 기여하는 제공되고 있는 불필요한 케어 및/또는 필요한 케어 부재를 식별하도록
    더 구성되는, 시스템.
  19. 제18항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는 치료 관련 변수의 적어도 상기 최소 서브세트의 입력에서 상기 사용자를 안내하는, 시스템.
  20. 제17항에 있어서, 상기 컴퓨팅 시스템은,
    상기 환자 및/또는 상기 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 상기 제1 데이터 세트에서의 데이터의 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제시하도록;
    상기 관심 환자의 상기 암 유형 및 상기 관심 환자에 대한 상기 치료 의도에 관한 정보를 수신하도록; 그리고
    상기 관심 환자의 상기 암 유형 및 상기 관심 환자에 대한 상기 치료 의도에 관한 상기 수신된 정보에 기초한 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트의 상기 결정 이후, 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 치료 관련 변수의 상기 최소 서브세트의 나머지의 입력을 안내하도록
    더 구성되는, 시스템.
  21. 제16항에 있어서, 상기 관심 환자에 대한 상기 예후 관련 예상 결과는, 치료 및 질환 진행에서 상기 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스에 각각 할당되었던 환자의 진단 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 이전 예후 관련 결과의 통계적 분석으로부터 결정되는, 시스템.
  22. 제21항에 있어서,
    (a) 상기 컴퓨팅 시스템은 상기 관심 환자에 대한 현재 예상된 예후 관련 결과를 결정하기 위해 환자의 상기 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 상기 이전 결과를 통계적으로 분석하도록 더 구성되거나; 또는
    (b) 상기 컴퓨팅 시스템은 업데이트된 현재 예상된 예후 관련 결과를 결정하기 위해 환자의 상기 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 상기 이전 결과의 업데이트된 통계적 분석을 행하고, 상기 업데이트된 현재 예상된 예후 관련 결과에 관한 정보를 저장하도록 더 구성되거나; 또는
    (c) 상기 컴퓨팅 시스템은,
    상기 예후 관련 예상 결과에 관한 정보를, 상기 환자의 건강 관리 제공자 또는 상기 관심 환자의 건강 관리에 대한 지불인과 관련되는 클라이언트 디바이스로 송신하도록 더 구성되거나; 또는
    (d) 상기 컴퓨팅 시스템은 상기 관심 환자의 치료에 대한 청구된 비용에 관한 정보에 액세스하도록 그리고 임상적으로 관련된 기간에 걸친 상기 관심 환자의 치료에 대한 총 비용을 결정하도록; 그리고
    임상적으로 관련된 기간에 걸친 상기 관심 환자의 치료에 대한 예상 비용을, 상기 임상적으로 관련된 기간에 걸친 상기 관심 환자의 치료에 대한 상기 총 비용과 비교하도록
    더 구성되거나; 또는
    (e) 상기 컴퓨팅 시스템은
    상기 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과가 상기 진단 또는 결과 기반의 그룹에 대한 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는지를 결정하기 위해, 상기 관심 환자에 대한 상기 하나 이상의 결과를, 진단시 또는 진행시 상기 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 상기 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 환자에 대한 하나 이상의 이력 결과에 비교하도록 더 구성되는, 시스템.
  23. 제22항에 있어서, 상기 현재 예상된 예후 관련 결과는 2차 요법의 시작으로부터 3차 요법의 시작까지의 진행에 대한 시간이고, 환자의 상기 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 상기 환자는, 2차 요법의 상기 시작에서 상기 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스에 상기 2차 요법의 시작시 각각 할당되었던 환자인, 시스템.
  24. 제22항에 있어서, 상기 컴퓨팅 시스템은 상기 업데이트된 통계적 분석을 주기적으로 행하도록 구성되는, 시스템.
  25. 제21항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 시스템은,
    (a) 상기 관심 환자에 대한 결과에 관한 정보에 액세스하도록;
    상기 관심 환자에 대한 상기 결과를 상기 관심 환자에 대한 상기 결정된 예후 관련 예상 결과에 비교하도록; 그리고
    상기 환자에 대한 건강 관리 제공자에게 또는 상기 관심 환자에 대한 건강 관리 지불인에게 상기 비교에 관한 정보를 송신하도록 구성되거나; 또는
    (b) 치료 및 질환 진행에서 상기 관심 환자의 것과 대응하는 지점에서 상기 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스에 각각 할당되었던 환자의 진단 또는 결과 기반의 그룹에 할당되는 모든 환자에 대한 치료의 비용에 기초하여, 임상적으로 관련된 기간에 걸친 상기 질환에 대한 상기 관심 환자의 치료의 예상 비용을 결정하도록
    더 구성되는, 시스템.
  26. 제25항에 있어서, 상기 관심 환자에게 할당되는 상기 개선된 노드 어드레스는 진단으로부터 사망 또는 치유까지 상기 질환에 대한 치료의 관련된 예상 비용을 가지되, 치료의 상기 관련된 예상 비용은, 진단시 상기 관심 환자에게 할당되는 것과 동일한 개선된 노드 어드레스를 각각 할당받았던 환자의 상기 예후 또는 결과 기반의 그룹 내의 상기 환자에 대한 진단으로부터 사망 또는 치유까지의 치료의 이전 비용을 통계적으로 분석하는 것에 의해 결정되는, 시스템.
  27. 제22항에 있어서, 상기 임상적으로 관련된 기간은 진단으로부터 사망 또는 치유까지인, 시스템.
  28. 제22항에 있어서, 상기 컴퓨팅 시스템은,
    상기 관심 환자에 대한 하나 이상의 결과가 상기 진단 또는 결과 기반의 그룹에 대한 상기 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는지의 여부를 결정하도록, 그리고, 상기 관심 환자에 대한 상기 하나 이상의 결과가 상기 표준으로부터 멀어지는 경향이 있다는 것이 결정되는 경우, 상기 표준으로부터 멀어지는 경향이 있는 상기 하나 이상의 결과에 관한 정보를 포함하는 경고를 상기 관심 환자의 건강 관리 제공자 또는 건강 지불인에게 전송하도록 더 구성되는, 시스템.
  29. 제22항에 있어서, 상기 컴퓨팅 시스템은 상기 임상적으로 관련된 기간에 걸친 상기 관심 환자의 치료의 상기 총 비용이 상기 임상적으로 관련된 기간에 걸친 상기 관심 환자의 치료에 대한 상기 예상 비용을 임계량을 넘어서 초과하는지의 여부를 결정하도록, 그리고 치료의 상기 총 비용이 치료의 상기 예상 비용을 초과하는 경우, 상기 관심 환자의 건강 관리 제공자 또는 건강 지불인에게 경고를 전송하도록 더 구성되는, 시스템.
  30. 제16항에 있어서,
    (a) 상기 제2 데이터 세트는 제1 시점 이후 또는 상기 시간의 제1 기간 이후 상기 질환의 진행을 나타내는 데이터를 포함하거나; 또는
    (b) 상기 제1 데이터 세트는 제1 진단에 관한 정보를 포함하고, 상기 제2 데이터 세트는 상기 제1 진단 이후 업데이트된 진단에 관한 정보를 포함하거나; 또는
    (c) 상기 제2 데이터 세트는, 상기 제1 데이터 세트에서 정보가 제공되지 않았던 또는 불완전한 정보가 제공되었던 속성에 관한 정보를 포함하거나; 또는
    (d) 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 상기 예후 관련 예상 결과는, 전체 생존율, 무진행 생존율, 또는 무질환 생존율 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
  31. 조기 치료 결정을 용이하게 하고 질환으로 진단되는 관심 환자에 대한 정의된 종료 지점 이벤트의 발생과 관련한 예후 관련 예상 결과를 결정하기 위한 프로그램 명령어를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 하나 이상의 프로세서에 의한 상기 프로그램 명령어의 실행은, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금, 제1항의 방법을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
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