JP2015519941A - 血行動態不安定性インデックス指標情報を評価する方法 - Google Patents

Abstract

患者をモニタするための医療システムおよび方法。前記患者についての患者データが受信される。前記患者データは、バイタルサイン測定および実験結果を有する。前記患者の生理状態についてのバイタルサイン不安定性インデックス（ＶＩＸ）を、前記受信されたバイタルサイン測定から計算する。前記生理状態についての実験不安定性インデックス（ＬＩＸ）を、前記受信された実験結果から計算する。前記ＶＩＸおよびＬＩＸを、患者の悪化の指標に統合する。

Description

本願は、臨床決定支援に関する。生理状態変化および臨床状態変化の予測に関連した特定の用途があり、特にそれらを参照して記載されるであろう。しかしながら、他の使用シナリオにおける用途もあり、上述の用途に必ずしも限定されないことが理解されなければならない。

患者をケアする際に、より早く臨床医が患者の悪化に気付くほど、前記臨床医はより早く是正行動を取ることができる。これは、今度は、特に血行動態の悪化の場合には、末端器官損傷の可能性を減少させ、一般的には、患者の転帰を改善する。悪化の検出には、典型的には、臨床医が、例えば、最大血圧などの複数の生理学的パラメータについての生理学的データ、および／または実験データを手動で見直すことを要する。しかしながら、臨床医は、数多くの患者をケアし、臨床医に対する患者の比は、増加することが予期されるのみである。さらに、前記生理学的データが生成する頻度は高い。そのような場合には、しばしば臨床医による悪化の検出が遅れる。

これを緩和するために、患者の自動モニタリングがますます普及してきている。しかしながら、自動モニタリングの主な課題は、警告疲れ（alert fatigue）である。警告疲れは、警告が実際の臨床的に重要ではないという高い可能性のために、臨床警告に鈍感になる状態である。単純な解決策は、警告閾値を上昇させることである。しかしながら、これにより、感度が減少し、患者の悪化を検出しない可能性が増加する。

別の解決策は、警告が出された後に阻害期間（inhibition period）を設定することであり、そのため、再構成条件（rearming condition）に合致するまで、類似の警告は出されない。かかるアプローチにおいて、前記再構成条件は、前記警告を減少させるのに決定的である。前記典型的な再構成条件は、前記阻害期間を開始させる前記警告から所定時間が経過することであり、次いで、この期間が経過した後、前記生理学的データを再評価することである。これは、第１警告後のあらゆる警告が、類似の生理学的データに基づく可能性がある概念に基づくものであり、よって、前記臨床医には、いかなる追加情報も提供しない。前記臨床医が、前記警告に同意するか、または前記警告の有効性を疑う場合には、前記臨床医は、既に前記患者を処置するための行動を取ることを計画し、いずれにしても別の警告を不要とするであろう。よって、さらなる警告を阻害することは合理的である。

この警告の解決策の１つの欠点は、前記阻害期間内で患者の状態が悪化した場合に、追加の警告が生じないことである。別の欠点は、所定時間が、典型的には固定されていることである。そのような場合には、前記所定時間を、いかなる特定の患者にも合わせない。さらに、前記所定時間を、個体の生理学的動態または介入に適合させない。

予測モデルからの自動モニタリングステム（stem）での他の課題を、典型的には、自動モニタリングシステムにより用いた。かかる予測モデルを、典型的には、母集団データの大規模データベースで学習させ、これにより、かかる予測モデルを使用する決定は、大規模母集団の一般的特徴に基づく。さらに、個体および前記一般的学習母集団間の違いは、典型的には、考慮されない。このような学習は、不必要な警告をもたらし得、および／または前記一般的学習母集団のものとは異なる生理学的基準を有する特定の患者について、警告を生成することができない。

これを軽減するために、出された警告の有効性についての臨床医からの直接的フィードバックを、ラーニング（learning）に用いることができる。しかしながら、かかるアプローチは、この直接的フィードバックラーニングの恩恵を有しないシステムについては可能でない。さらに、予測した事象への応答において何時間も前に警告が出される場合には、前記警告の有効性について臨床医からの即時のフィードバックは無意味である。

本願は、上記の問題などを克服する、新規で改善された方法およびシステムを提供する。

一側面に従い、患者をモニタリングするための医療システムが提供される。前記医療システムは、前記患者についての患者データを受信するためにプログラムされた、少なくとも１つのプロセッサを有する。前記患者データは、バイタルサイン測定および実験結果を有する。前記少なくとも１つのプロセッサはまた、前記受信したバイタルサイン測定から前記患者の生理状態についてバイタルサイン不安定性インデックス（ＶＩＸ）を計算するためにプログラムされている。さらに、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記受信した実験結果から前記生理状態について実験不安定性インデックス（ＬＩＸ）を計算するためにプログラムされている。なおさらには、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記ＶＩＸおよび前記ＬＩＸを、患者の悪化の指標に統合するためにプログラムされている。

別の側面に従い、患者をモニタリングするための医療方法が提供される。前記患者についての患者データが受信された。前記患者データは、バイタルサイン測定および実験結果を有する。前記患者の生理状態についてのバイタルサイン不安定性インデックス（ＶＩＸ）を、前記受信したバイタルサイン測定からから計算する。前記生理状態についての実験不安定性インデックス（ＬＩＸ）を、前記受信した実験結果から計算する。前記ＶＩＸおよび前記ＬＩＸは、患者の悪化の指標に統合される。

別の側面に従い、患者をモニタリングするためのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）が提供される。前記ＧＵＩは、前記患者についての悪化指標の表示を有する。前記悪化指標は、バイタルサイン不安定性インデックス（ＶＩＸ）および実験不安定性インデックス（ＬＩＸ）を統合する。前記ＶＩＸおよび前記ＬＩＸは、前記患者の生理状態の不安定性を示す。前記ＶＩＸを、バイタルサイン測定から計算し、前記ＬＩＸを、実験結果から計算する。

１つの利点は、複数の生理学的パラメータを考慮する不安定性インデックスにある。

別の利点は、警告を減らすことにある。

別の利点は、臨床医の注意を、患者が必要とする特別の警戒に集中させることにある。

別の利点は、高潜伏性（high−latency）から切り離された低潜伏性（low−latency）をプロセシングすることにある。

別の利点は、異常な患者の状態に対する改善された感度にある。

別の利点は、利用可能なデータの適合性にある。

別の利点は、警告の開始となる範囲外の値の可能性を減少させることにある。

別の利点は、患者が前記平均母集団には典型的でない状態を有する場合に適応することにある。

本発明のなおさらなる利点は、以下の詳細な説明を読んで理解するに際し、当業者には十分に理解されるであろう。

本発明は、種々のコンポネントおよびコンポネントの配置の、ならびに種々のステップおよびステップの配置の形態を取ってもよい。図面は、前記好ましい態様を例示する目的のためのみのものであり、本発明を限定するものと解釈されてはならない。

図１は、患者ケア環境の情報技術（ＩＴ）インフラのブロック図である。 図２は、臨床決定支援システムのブロック図である。 図３は、血行動態安定性および対応する入力についてのバイタルサイン不安定性インデックス（ＶＩＸ）のグラフ表示である。 図４は、ベースラインＶＩＸおよびバイタルサイン不安定性インデックスのグラフ表示である。 図５は、血行動態安定性および対応する入力についてのＶＩＸのグラフ表示である。 図６は、臨床決定支援システムのフローチャートである。 図７は、バイタルサイン不安定性インデックスおよび実験不安定性インデックスを使用した、有病率値（prevalence value）の前記検索をグラフで示す。 図８は、複数のベッドについての悪化指標値を表示するグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）である。 図９は、悪化指標値についての詳細な情報を表示する、ＧＵＩである。 図１０は、図１の前記ＣＤＳＳ代替的態様の操作を例示するフローチャートである。

図１および２を参照して、例えば、１人または２人以上の患者をケアする、集中治療室（ＩＣＵ）などの患者モニタリング環境の情報技術（ＩＴ）インフラ１０が提供される。前記ＩＴインフラ１０は、１つまたは２つ以上の患者データプロデューサ（producer）１２、任意に、患者情報システム１４、臨床決定支援システム（ＣＤＳＳ）１６、１つまたは２つ以上の患者データコンシューマ１８などを有する。好適には、前記ＩＴインフラ１０の前記コンポネントは、例えば、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、ワイヤレスネットワーク、バーチャルプライベートネットワークなどのコミュニケーションネットワーク２０を介して相互接続されている。

前記患者データプロデューサ１２は、前記患者モニタリング環境でケアされている、対応する患者についての患者データを生成する。患者についての前記患者データは、１つまたは２つ以上の生理学的データ、入院、退院および転院（ＡＤＴ）データ、実験データ、臨床データ、成果データ、および警告データを有する。生理学的データは、１つまたは２つ以上の生理学的パラメータ波形、例えば、典型的には、１秒または前記パラメータの変化の際の所定のサンプル速度（sample rate）で生成した生理学的パラメータ、観測された生理学的パラメータ、および計算された生理学的パラメータなどを有する。かかる生理学的パラメータの例は、最大血圧（ＳＢＰ）、心拍数（ＨＲ）、ＳｐＯ２などを有する。ＡＤＴデータは、例えば、年齢、国籍などの人口統計データの値、例えば、蘇生禁止（ＤＮＲ）、緩和優先医療（ＣＭＯ）、自然死容認（ＡＮＤ）、病院または集中治療室への入院理由などのケア優先性（care preference）を有する。ＡＤＴデータは、典型的には、患者が、医療機関へ入院および／または退院および／または医療機関の、例えば、前記ＩＣＵおよび／または一般病棟などの患者ケア環境間を移動する場合に生成する。実験データは、臨床試験結果を有し、典型的には、例えば、臨床医指示臨床試験などの事象の発生に際して、散発的に生成する。臨床データは、前記患者の健康および例えば、意識レベル、介入策、透析、投与薬剤、前記患者の社会的履歴および病歴、現在の疾病（current illness）の履歴、例えば、ゲノミクスなどの前記患者が有する他の社会的因子またはリスク因子などの他の観測を改善するために取られる行動を示すデータを有する。成果データは、例えば、前記患者の状態が悪化したかまたは改善したかについて、前記患者が死亡したかについてなどの、前記医療機関での患者の医療処置および／または滞在の前記成果を示すデータを有する。典型的には、前記成果データは、医療介入が取られた後の、医療機関での前記患者の滞在中に生成する。警告データは、例えば、患者の悪化などの警告を示すデータであり、典型的には、悪化の検出に応答して発生する。

前記患者データを、典型的には、患者データのタイプに応じて、手動でおよび／または自動で生成することができる。前者については、ユーザ入力２２を用いることができる。任意に、前記患者データプロデューサ１２は、前記患者データを手動で入力するおよび／または患者データを臨床医に表示するためのユーザインターフェースを、ユーザに提供するディスプレイデバイス２４を有する。後者については、例えば、生理学的パラメータおよび／または実験結果を測定する、例えば、ＳｐＯ２センサなどのセンサ２６、ならびに／または例えば、患者データなどのデータをモニタリングするおよび／またはプロセシングするプロセッサ２８を用いることができる。患者データプロデューサの例は、これに限定されないが、生理学的モニタ、モバイルコミュニケーションデバイス、実験システム、ケアシステム拠点（point of care system）、臨床情報システムなどを有する。

前記患者情報システム１４は、前記ＩＴインフラ１０の１つまたは２つ以上のデータベースに、例えば、前記患者データプロデューサ１２および／または前記ＣＤＳＳ１６からなどの、前記ＩＴインフラ１０からの患者データを記憶する。例えば、前記患者情報システム１４は、前記患者データプロデューサ１２の１つから患者についてのＳＢＰを記憶することができる。前記患者情報システム１４は、前記データベース３０におけるユーザ入力デバイス３２からの患者データを記憶するように、および／または記憶された患者データをディスプレイデバイス３４で見られることを可能にするように構成可能である。また前記ディスプレイデバイス３４を使用して、前記ユーザ入力デバイス３２からのデータの受信を促進することができる。好適には、前記患者情報システム１４は、例えば、１年などの所定時間について手動で患者データを記憶して、例えば、前記ＣＤＳＳ１６などの前記ＩＴインフラ１０の他のコンポネントが患者データの履歴（historical patient data）にアクセスすることを可能にする。患者情報システムの例は、これに限定されないが、電子カルテシステム、部門別システムなどを有する。

前記ＣＤＳＳ１６は、例えば、前記患者データプロデューサ１２および／または前記患者情報システム１４からなどの、前記ＩＴインフラ１０からの前記患者についての患者データを受信する。前記ＣＤＳＳを、代替的に構成することができ、これにより、患者データをまた、例えば、任意に、前記患者データを入力するユーザインターフェースをユーザに提供するディスプレイデバイス３８を備えた、例えば、ユーザ入力デバイス３６などの他のソースから、ならびに／または例えば、前記ＩＴインフラ１０の外部の、データベースなどのソースから受信する。前記患者データは、例えば、現在の患者データ（例えば、生理学的パラメータの現在の測定など）および／または患者データの履歴（例えば、生理学的パラメータの先行測定など）などを有する。前記受信された患者データを使用して、前記ＣＤＳＳ１６は、前記患者の安寧（wellbeing）をモニタする。モニタリングは、例えば、患者の状態が悪化する兆候が現れた場合の警告、前記患者の状態を要約したレポート、バイタルサイン不安定性インデックス（ＶＩＸ）値などを生成することなどを有する。

前記ＣＤＳＳ１６はまた、任意に、フィルタ４０を有する。少なくとも前記受信された患者データの一部は、患者データを標準化フォーマットに調整する前記フィルタ４０を通過するか、および／または前記患者の前記安寧をモニタリングするのに適さない患者データをフィルタする。有利には、患者データを調整することは、前記ＣＤＳＳ１６が、種々のホストで利用され、前記ネイティブフォーマットの種々のホストからのデータをコンシュームすることを可能にする。前記フィルタリングは、１つまたは２つ以上の、所定の範囲の正常性と前記患者データとを比較すること、有用性についての時間的基準に前記患者データが合致することを保証すること、および前記患者データを照合することを有し得る。例えば、生理学的データは、典型的には、フィルタされて、例えば、可能性のある値を示す境界などの所定の境界内にない、および／またはそうでなければ全くありそうにない測定が除去される。別の例として、ＡＤＴデータは、典型的には、フィルタされて、標的人口（例えば、年齢、民族性など）に属しない患者についてのＡＤＴが除去される。例えば、成年（例えば、米国では一般に１８歳であるなど）などの所定の年齢に達していない、および／または起こりそうもないもしくは見込みのない年齢などの所定の年齢を超える患者についてのＡＤＴデータである。なお別の例として、実験結果を、典型的には、フィルタして、例えば、可能性のある値を示す境界などの所定の境界内にない、および／または例えば、２４時間などの所定の期間を超える結果を除去する。有利には、これは、陳腐なおよび／または範囲外にありそうなデータを除去し、これにより、偽警告の可能性を減少させる。

前記ＣＤＳＳ１６のＶＩＸモジュール４２は、前記受信された（関係があればフィルタされたとおりの）患者データからＶＩＸ値を計算する。ＶＩＸは、典型的には、複数の生理学的パラメータについて、例えば、現在の生理学的データなどの低潜在性データ、および任意に例えば、人口データなどの統計データを組み合わせて、例えば、患者の血行動態状態、肺安定性、栄養安定性などの前記患者の生理状態の安定性の単一測定反映（single measure reflective）にする。前記ＣＤＳＳ１６を、前記患者についての前記ＶＩＸ値が前記ディスプレイデバイス３８に表示されるように構成することができる。前記ＶＩＸ値を、連続的におよび／または例えば、タイマー事象、ユーザ入力事象、新規データの利用可能性などの事象発生の際に、計算することができる。例えば、臨床医は、手動で患者についてのＶＩＸの計算を開始することができ、これにより、前記患者の前記血行動態安定性を決定することができる。典型的には、前記患者情報システム１４において、前記ＶＩＸ値を、履歴分析に取っておけるように、前記ＣＤＳＳ１６をさらに構成することができる。

生理状態の安定性についてのＶＩＸ値を、予測変数に基づく前記ＶＩＸ値を生成する、選択されたＶＩＸモデルに、前記予測変数についての値を提供することにより計算する。前記予測変数は、１つまたは２つ以上の、生理学的パラメータ、例えば、民族性などの前記統計データから抽出された特徴、および前記生理状態の前記安定性を決定に関連するものなどである。好適には、前記ＶＩＸモデルを、前記生理状態および／または前記データの利用可能性に基づくＶＩＸモデルデータベース４４の複数のＶＩＸモデルから選択する。例えば、第１ＶＩＸモデルを第１生理状態の安定性について選択し、第２ＶＩＸモデルを第２生理状態の安定性について選択する。別の例として、第１ＶＩＸモデルを、ＨＲおよび非侵襲性ＳＢＰについての測定が利用可能である場合に選択し、第２ＶＩＸモデルを、ＨＲおよび侵襲性ＳＢＰが利用可能である場合に選択する。さらに、前記モデルにより作り出された前記ＶＩＸ値は、典型的には、０〜１の間の範囲であり、ここで、前記値が１に近づくほど、前記患者は、不安定である可能性がより高い。例えば、ロジスティック回帰、多項ロジスティック回帰、直線回帰およびサポートベクターマシンラーニングなどのあらゆる予測モデル方法論を使用して、前記ＶＩＸモデルを発展させることができる。

前記市販のＶＩＸモデルは、例えば、以下：

の形態の血行動態不安定性についてのロジスティック回帰モデルを有し、ここで、
ｚ＝γ＋β１*ＳＢＰ＋β２＊ＳＩ＋・・・ （２）
である。

特定のＶＩＸモデルは、異なる患者サブ母集団（心臓性ショック、出血性ショック、敗血性ショックなど）に由来し、異なるソースパラメータ（侵襲性ＳＢＰ、非侵襲性ＳＢＰなど）に基づく。前記モデルは、ＳＢＰおよびショックインデックス（ＳＩ）を考慮し、これらは、血行動態安定性の決定における極めて重要な予測変数であり、ゼロ〜１の間のＶＩＸを返す。ＳＩは、心拍数をＳＢＰで割った比である。前記ＶＩＸが高くなるほど、前記患者はより安定でない。例によっては、ＳＰＢについての係数β１は、負である。ＳＢＰが低くなるにつれ、ＶＩＸは、増加する傾向にあり、前記患者が安定状態でなくなることに近づくことを反映する。さらに、ＳＩについての係数β２は、正である。ＳＩが高くなるにつれ、ＶＩＸはまた、増加する傾向にあり、再び安定性の減少を反映する。前記係数を決定するためのアプローチについて、これ以降で検討する。

図３を参照して、時間の関数としての、血行動態安定性についての典型的ＶＩＸ出力値および対応する入力値を例示する。前記入力値は、実際の患者データから引き出された。前記プロットの第１パネル４６および第２パネル４８は、それぞれ患者の前記ＨＲおよびＳＢＰを示す。上述のとおり、ＨＲおよびＳＢＰは、血行動態安定性の決定において、極めて重要な予測変数である。第３パネル５０において、前記計算されたＶＩＸ値が表示されている。時刻１１.７５付近で、前記患者のＶＩＸはむしろ高く（およそ０．８）、前記患者の血行動態が安定ではないことを示すことを、読み取ることができる。例示されていないが、時刻１４で、前記患者に昇圧剤が投与され、前記血行動態不安定性が前記臨床医により認識されたことを示す。

図１および２に戻って参照すると、前記ＶＩＸモジュール４２をさらに構成して、患者データの履歴からの前記ＶＩＸモデルを、生成するおよび／またはアップデートすることができる。前記患者データの履歴は、複数の患者についての記録を有し、ここで、各記録は、前記予測変数を有する複数の変数の値についての値、ならびにアップデートされたおよび／または生成した前記予測モデルの前記生理状態について前記患者が安定であるかを示す、対応する成果データを有する。前記記録を使用して、具体的には、前記変数および前記成果間の関連性ならびに例えば、ロジスティック回帰、多項ロジスティック回帰、直線回帰およびサポートベクターマシンラーニングなどの予測モデル方法論を使用して、前記予測変数および／または１つまたは２つ以上の、成果を予測するための規則を同定する。例えば、多変数のロジスティック回帰を用いて、上記のロジスティック回帰モデルの前記予測変数および前記係数を同定することができる。前記ＶＩＸモジュール４２を用いて前記ＶＩＸモデルをアップデートする場合には、前記ＶＩＸモデルを、例えば、周期タイマー事象、ユーザ入力事象、新規な患者データの履歴の利用可能性などの事象に応答してアップデートする。

前記ＣＤＳＳ１６の規則モジュール５２は、前記患者についての不安定性を示すＶＩＸ閾値を決定する。患者についてのＶＩＸ閾値を、前記対応する生理状態、および任意に例えば、実験データおよび／または人口データなどの文脈データに基づいて決定する。文脈データは、患者がケアプロセスにある場合の、１つまたは２つ以上の、前記患者の問題リスト、介入、人口、臨床試験などを説明するデータである。文脈データは、直接前記ＶＩＸに関係しないが、前記閾値が特定の患者について設定されるべきところについての指標を提供する。例えば、０．９ｍｇ／ｄＬのクレアチニン値を有する患者は、０．５のＶＩＸ値により安定であると考えられ得る一方で、３．２ｍｇ／ｄＬのクレアチニンを有する患者は、そうでないと考えられ得る。患者について文脈データが全く利用可能でない場合には、前記患者について一般的閾値を用いる。そうでない場合には、前記提供された文脈データに基づく閾値を、典型的には用いる。例えば、低ヘマトクリットまたはアルブミンレベルを示す血液実験結果などの文脈データが生成する場合には、前記ＶＩＸ閾値をより低い値に調節する。

前記ＶＩＸ閾値を、ＶＩＸ分類子データベース５４の１つまたは２つ以上のＶＩＸ分類子の規則から好適に決定し、これは、ＶＩＸおよび任意に例えば、臨床試験などの１つまたは２つ以上の文脈データの変数を有する、複数の変数についての所定の値を、安定性および不安定性について判別する。前記規則モジュール５２は、任意に、入力変数の各可能なセットについてのＶＩＸ分類子を有し得る。例えば、前記規則モジュール５２は、ＶＩＸ値のみからなる入力のためのＶＩＸ分類子、ならびにＶＩＸ値および例えば、特定の臨床試験についての実験結果などの第１文脈値からなる入力のためのＶＩＸ分類子を有し得る。前記ＶＩＸ分類子を、例えば、決定木アルゴリズムなどのあらゆるマシンラーニング方法論を使用して、生成するおよび／またはアップデートすることができる。有利には、決定木分析を使用する、安定患者および不安定患者を判別するためのあらゆる規則のセットは、いかなる文脈データも存在しない場合のＶＩＸについての閾値を示す、バックグラウンド規則を有するであろう。例えば、ＶＩＸが０．６より大きい場合には、前記患者は不安定である。このバックグラウンド規則に加えて、前記規則のセットは、例えば、実験のものなどの文脈データを組み入れる規則、および前記文脈に応じて前記ＶＩＸ閾値を増加させるかまたは減少させる規則を有する。例えば、ＶＩＸが０．３３より大きく、クレアチニンが１．６より大きい場合には、前記患者は不安定である。

いくつかの例において、実験結果に基づく個体状態による規則の代わりに、前記規則で使用される前記種々の実験結果を、単一実験不安定性インデックス（ＬＩＸ）に統合し得る。ＬＩＸの値を、次いで使用して、ＶＩＸ閾値を設定することができる。ＬＩＸのさらなる検討を以下に続ける。

前記規則５２はまた、患者データの履歴から前記ＶＩＸ分類子を生成してもおよび／またはアップデートしてもよい。前記患者データの履歴は、複数の患者についての記録を有し、ここで、各記録は、ＶＩＸを有する入力変数、ならびに任意に、例えば、臨床試験などの、前記患者についての感度の前記モニタリングと関係のある文脈データの変数、および前記患者が不安定であるかを示す成果データについての値を有する。前記記録を使用して、具体的には、前記入力変数および前記成果間の関連性ならびに例えば、決定木アルゴリズムなどのマシンラーニングアルゴリズムを使用して、前記成果を決定するための、１つまたは２つ以上の規則を決定する。前記規則モジュール５２を用いて前記分類子をアップデートする場合には、前記ＶＩＸ分類子を、典型的には、周期タイマー事象、ユーザ入力事象、新規な患者データの履歴の利用可能性などの事象に応答してアップデートする。

規則スーパーバイザセレクタモジュール（rule supervisor and selector module）５６は、１つまたは２つ以上のモニタリング規則および／または１つまたは２つ以上のＶＩＸモデルのセットを決定して、モニタされるべき各患者について用いる。モニタリング規則を、例えば、生理学的パラメータなどの、１つまたは２つ以上の変数についての入力値と見なし、患者が悪化しているかについての指標を提供する。１つまたは２つ以上のモニタリング規則および／または１つまたは２つ以上のＶＩＸモデルのセットを決定するために、選択規則データベース５８の１つまたは２つ以上の選択規則を用いる。前記選択規則は、規則モニタリングデータベース６０の複数のモニタリング規則から、１つまたは２つ以上のモニタリング規則を選択し、および／または前記ＶＩＸデータベース４４から１つまたは２つ以上のＶＩＸモデルを選択する。前記モニタリング規則を、好適には、手動で臨床専門家により、および／または自動でマシンラーニングアルゴリズムを使用して、生成する。

前記選択規則は、１つまたは２つ以上の、利用可能な患者データ、患者文脈（patient context）、および／または前記患者データの前記ソースに基づくものであり得る。しかしながら、典型的には、前記選択規則は、例えば、実験データおよび／または人口データなどの文脈データに基づく。文脈データが利用可能である場合には、前記選択規則は、前記利用可能な文脈データに合わせたモニタリング規則および／またはＶＩＸモデルのセットを決定する。文脈データが利用不可能である場合には、前記選択規則は、モニタリング規則および／または一般的ＶＩＸモデル選択の一般的なセットを返す。このようにして、前記規則スーパーバイザセレクタモジュール５６は、利用可能な患者データに適合可能である。文脈データに基づく選択規則が典型的である一方で、他の選択スキームを熟慮する。例えば、前記規則スーパーバイザモジュール５６が、文脈データの利用可能性にかかわらず、各患者についてモニタリング規則のセットを単純に返すことを熟慮する。モニタリング規則と同様に、前記選択規則を、好適には、手動で臨床専門家により、および／または自動でマシンラーニングアルゴリズムを使用して、生成する。

前記モニタリング規則は、ＶＩＸ値に基づくものであってもよい。しかしながら、ＶＩＸを用いる１つの課題は、高いＶＩＸ値は、例えば、見当違いのモニタリング誘導（lead）または患者の腕の位置の突然の変化、あるいはうつむきから座位または立位への動きなどによる、範囲外の生理学的データの結果であり得る。特に、自動患者モニタリングを用いる場合には、かかるデータは、偽警告をもたらし得る。これらの偽警告の可能性を減少させるため、前記ＶＩＸがどのように挙動したかを示すベースラインＶＩＸ（ｂＶＩＸ）を、前記ＣＤＳＳ１６のｂＶＩＸモジュール６２により計算する。前記ｂＶＩＸモジュール６２は、患者データの履歴からｂＶＩＸ値を計算する。多くの方法を使用して、一連のＶＩＸ値のトレンドを見積もることができる。他のものより高性能な（sophisticated）ものもある。一例において、前記ｂＶＩＸ値は、例えば、３時間などの経過所定時間内の最大ＶＩＸ値または９０パーセンタイル（percentile）の値である。

ｂＶＩＸを用いる場合には、開始閾値を超える警告を、ｂＶＩＸがＶＩＸにおいて上昇傾向を示す場合のみに示す。次いで、前記現在の高いＶＩＸ値は、前記生理状態の真の状態を反映する可能性がより高い。そうでなければ、偽警告の可能性がより高い。一例において、前記現在のＶＩＸ値が、所定の閾値より大きく、ｂＶＸＩが、少なくとも前記閾値のある分数（例えば、３／４または２／３など）である場合には、上昇トレンドを検出する。これは、前記現在のＶＩＸが、警告を生じるのに十分に高く、前のＶＩＸ値が既に極めて高いことを意味する。次いで、および次いでのみ、警告を発する。ｂＶＩＸが低すぎる場合には、前記現在のＶＩＸは、高いが、異常である可能性がより高く、警告を発しない。この特定の実行は、単純で効率的であるという利点を有し、データ異常値による警告を減少させるのに効果的であることが証明された。

図４を参照して、入院から患者ケア環境での前記患者の滞在の一部の間に、時間の関数として前記患者について計算された、ＶＩＸ値６４および前記対応するｂＶＩＸ値６６の例を提供する。時刻３０８辺りを参照すると、前記患者のＶＩＸ値は、警告を開始させるのに十分に高い値に達している。しかしながら、この時点での前記ｂＶＩＸ値（〜０．２２）は低すぎるため、ＶＩＸでのこのスパイクの結果として警告を開始させない。このようにして、ｂＶＩＸの前記実行は、この極めて可能性の高い異常データにより、警告の開始を不可能にした。前記患者の滞在の後で、時刻３１４．５の辺りで、前記患者のＶＩＸ値は再び、不安定性についての閾値を越えるのに十分に高いものとなる。しかしながら、このときは、前記ｂＶＩＸはまた、警告の開始となることを可能にするのに十分に高い（〜０．４）。本質的に、ｂＶＩＸは、データのトレンドに敏感であり；ＶＩＸ値の漸増から得られる高いＶＩＸは、突然増加するＶＩＸより、実際の重要な生理学的変化の結果である可能性がもっとより高い。

図１および２に戻って参照すると、警告スーパーバイザモジュール６８は、前記患者についての前記患者データをモニタし、悪化が検出される場合に警告を生成する。いつ患者が悪化しているかを決定するために、前記警告スーパーバイザモジュール６８は、前記規則スーパーバイザセレクタモジュール５６により決定された前記患者についてのモニタリング規則の前記セットを用いる。上述のとおり、前記モニタリング規則を、例えば、典型的には、前記ＩＴインフラ１０から受信された生理学的パラメータなどの、１つまたは２つ以上の変数についての入力値と見なす。さらに、前記入力変数は、ＶＩＸを有し得る。前記ＶＩＸ値は、例えば、前記ＶＩＸモジュール４２などから受信され、例えば、前記規則スーパーバイザセレクタモジュール５６によりなされた前記ＶＩＸモデル選択により、生成する。さらに、前記ＶＩＸ値についての前記モニタリング規則のための前記閾値を、前記規則モジュール５２から受信する。

患者が悪化していることが決定された場合には、その影響への警告を生成する。前記警告を、好適に生成し、警告規則データベース７０の１つまたは２つ以上の規則により、臨床医に伝える。前記規則は、１つまたは２つ以上の、病院ポリシー（hospital policy）、臨床医ワークリスト、臨床医の当直状態（on−call status）、臨床医優先性などを考慮することができる。例えば、想定される病院ポリシーは、特定のタイプの警告に応答して、前記医師を監督する前記当直医師に警告することを明示することである。さらに、想定される当直医師は、例えば、テキストメッセージなどの特定の方法で連絡されることを希望する。前記規則を用いて、これらの要件に合致する警告を生成し、送信することができる。警告の高まりもまた実行される。警告の高まりとは、例えば、確認を受信せずに所定時間が経過することなどの条件に応じて、同一のまたは異なる臨床医にそれを再送信することにより警告を高めるという概念である。

前記警告を送信することに加えて、再構成条件が合致するまで、同一の悪化についての警告を構成解除にする（disarmed）（すなわち、開始することを禁止する）。前記再構成条件は、例えば、所定時間が経過することなどを有し得る。さらに、前記再構成条件を、例えば、適応再構成方法により決定することができる。前記適応方法は、前記構成解除された警戒に対応する前記生理状態の悪化に応答して、臨床医により取られる前記典型的介入手段への熟知、および臨床医により取られる臨床データ指示介入の利用可能性を前提とする。さらに、前記適応方法は、前記生理状態に関して、患者の安定性を反映するインデックスまたはパラメータを前提とする。例えば、前記生理状態が、血行動態安定性である場合には、前記インデックスまたはパラメータは、ＶＩＸであり得、典型的介入手段は、液体、昇圧剤、または濃厚赤血球の投与を有する。

前記適応方法によれば、生理状態の悪化についての警告が出される場合には、例えば、３時間などの所定時間について、同一の悪化についての警告が出されることを禁止する。前記所定時間は、悪化が生じ、典型的には前記生理状態に応じて変化する、予測のリードタイムに対応する。前記所定時間の経過後、前記悪化介入手法が取られ、典型的には前記ＩＴインフラ１０から受信された臨床データおよび前記生理状態についての典型的介入手段の知識に基づいて、前記悪化に対処することについて決定がなされる。

介入が全く実施されなかったか、または実施されていない場合には、同一の悪化についての警告を、前記インデックスまたはパラメータが、前記初回警告の時刻での前記インデックスまたはパラメータと比較して、閾値により悪化しない限り、および／または悪化するまで、構成解除する。前記閾値を、例えば、前のインデックスまたはパラメータ値の半分の間隔などに、固定するかまたは変化させることができる。このように再構成することにより、かなりの時間が経過した後での臨床医による介入の欠如を、前記第１警告の時刻での前記患者の状態が、その特定の患者について許容可能であるという指示として解釈する。したがって、前記インデックスまたはパラメータが異常または不安定である場合であっても、母集団標準により、前記適応方法は、それが正常であるとわかる。介入が実施される場合には、これは、臨床医により確認として認識され、さらなる警告は不要である。前記介入が終了した後、前記生理状態の悪化についての警告を、所定時間が経過した後に再構成する。

図５を参照して、数時間にわたる、患者についての前記ＶＩＸおよび対応する入力であるＳＢＰ７２およびＨＲ７４のプロットを例示する。警告は、時刻２１４．５で、前記警告閾値を越える前記患者の前記ＶＩＸ値として生成する。前記第１警告に続く前記３時間の間、介入は取られない。これは、前記第１時刻での前記患者の動態が、その特定の患者について許容可能であることを意味すると解釈される。したがって、３時間が経過した後、前記患者のＶＩＸは、前記第１警告の時点でのものよりさほど高くないので、警告は生成しない。しかしながら、時刻２２２．５に到達するまでに、ＶＩＸは、有意に増加し、したがって、別の警告が前記患者について出される。時刻２２６で、血行動態不安定性の臨床的に顕著な事件を経験した前記患者を実際に示すことにより、前記臨床医は昇圧剤を投与したことに留意すべきである。

図１および２に戻って参照すると、前記患者データコンシューマ１８は、例えば、前記患者データプロデューサ１２、前記ＣＤＳＳ１６、前記患者情報システム１４からなどの、前記ＩＴインフラ１０からの患者データを、前記患者についてコンシュームする。例えば、前記患者データコンシューマ１８は、前記ＣＤＳＳ１６からＶＩＸ値を受信することができる。別の例として、前記患者データコンシューマ１８は、前記患者データプロデューサ１２から、呼吸数および心拍数を受信することができる。なお別の例として、前記患者データコンシューマ１８は、前記ＣＤＳＳ１６から警告を受信することができる。任意に、前記患者データコンシューマ１８はまた、任意に、前記患者データを入力するためのユーザインターフェースをユーザに提供するディスプレイデバイス７８により、ユーザ入力デバイス７６から患者データを受信することができる。患者データコンシューマの例は、これに限定されないが、患者モニタ、スポットチェック患者モニタ、モバイルコミュニケーションデバイス、患者情報システム、臨床決定支援システムなどを有する。

コンシュームは、前記受信された患者データをプロセシングして、付加的患者データを生成することおよび／または前記患者データをまとめてレポートにすることを有することができる。レポートは、ＰＤＦ、ＤＯＣＸ、ＤＯＣなどの形式のコンピュータファイルである。任意に、新規に生成した患者データおよび／または新規に生成したレポートを、例えば、前記患者情報システム１４などの前記ＩＴインフラ１０に保存する。さらに、任意に、新規に生成したレポートを、例えば、電子メールおよび／または例えば、レーザープリンタ、インクジェットプリンタなどを使用してプリントされたものを使用して、臨床医に電子メッセージを送信する。コンシュームはまた、前記ディスプレイデバイス７８を介して臨床医に提示されたユーザインターフェースで、少なくとも１人の患者について、例えば、警告またはＶＩＸ値などの前記受信された患者データを表示することを有することができる。前記ユーザインターフェースは、患者データを受信すると、典型的には、連続的にアップデートされる。有利には、これにより、臨床医は、ほぼリアルタイムで患者をモニタすることができる。

患者データを表示する場合におよび／またはレポートを生成する場合に、前記レポートおよび／または表示は、好適には、少なくとも１人の患者について、少なくとも患者名およびＶＩＸ値を有する。前記受信された患者データが、複数の患者についての患者データを有する場合には、前記受信された患者データを、好適には、前記患者に対応する複数の列を有する表構造でフォーマットする。前記列を、任意に分類することができ、および／またはＶＩＸの重症度により分類することができる。例えば、臨床医は、前記ユーザ入力デバイス７６を用いて、ＶＩＸに基づく患者データの表を分類することができる。さらに、臨床医は、ＶＩＸの詳細を、任意に、選択的に、見ることができる。例えば、臨床医は、前記ユーザ入力デバイス７６を用いて、患者についてのＶＩＸを選択して、任意に寄与に基づいてランクされた前記ＶＩＸを得る、前記変数および個別の値を見ることができる。なおさらに、前記患者データを、任意に、類似のＶＩＸに基づいてグループ化することができる。グループは、１つまたは２つ以上の、極めて低リスク、低リスク、中間リスク（moderate risk）、高リスクなどを有する。

ＶＩＸを、ユーザインターフェースおよび／またはレポートに、１つまたは２つ以上の、テキスト値（例えば、スコア、確率など）、アイコン（例えば、重症度に応じて、１つまたは２つ以上の形状、色、バックグラウンドなど）、前述の組み合わせなどとして表すことができる。例えば、ＶＩＸを、例えば、高リスクについて赤色、中リスクについて黄色および低リスクについて緑色などの、重症度に応じたバックグラウンド色を有する円として表すことができる。アイコンは、任意に重症度に応じた、その上に重なったテキスト値を、さらに有することができる。例えば、アイコンは、前記重症度が中である場合には、その上に重なった確率を有することができる。ＶＩＸをまた、個々のメッセージ（例えば、警告、テキストページ、電子メール、ＳＭＳなど）として、または前記患者が、予備構成されたもしくは連続的計画対象期間（continuous time horizons）での不安定事象を有するであろう絶対確率に基づくパラメータとして、またはＶＩＸもしくは前記患者について走っている他のＣＤＳＳアルゴリズムに基づく不安定性の予測全体が正規化されたスケールとして、前記使用に表すことができる。

前記ＩＴインフラ１０の前記コンポネントは、前述の機能性を具体化するコンピュータ実行可能命令を実行する、プロセッサ２８、８０、８２、８４を有し、ここで、前記コンピュータ実行可能命令を、前記プロセッサ２８、８０、８２、８４に関連するメモリ８６、８８、９０、９２に記憶する。前記ＣＤＳＳ１６の前記プロセッサ８４は、例えば、１つまたは２つ以上の、前記フィルタ４０、前記ＶＩＸモジュール４２、警告モジュール６８、前記規則モジュール５２、前記規則スーパーバイザセレクタモジュール５６およびｂＶＩＸモジュール６２の前記機能性を具体化する、前記ＣＤＳＳ１６の１つまたは２つ以上のメモリ９２上のコンピュータ命令を、実行する。しかしながら、前述の機能性の少なくともいくつかを、プロセッサを使用せずに、ハードウエア中で実行することが熟慮される。例えば、アナログ回路を用いることができる。さらに、前記ＩＴインフラ１０の前記コンポネントは、前記プロセッサ２８、８０、８２、８４を、前記コミュニケーションネットワーク２０を通じて通信するためのインターフェースを提供する、コミュニケーションユニット９４、９６、９８、１００を有する。なおさらに、前記ＩＴインフラ１０の前記コンポネントを個々に記載したが、前記コンポネントを組み合わせることができることが十分に理解されなければならない。例えば、前記患者データコンシューマ１２および前記患者データプロデューサ１８は、同一であることができ、および／または重複することができる。別の例として、前記ＣＤＳＳ１６を、前記患者データコンシューマ１８および／または前記患者データプロデューサ１２と統合することができる。なお別の例として、前記ＣＤＳＳ１６、前記患者データコンシューマ１８および前記患者データプロデューサ１２を組み合わせて、前記コミュニケーションネットワーク２０とは独立した、単独型デバイスにすることができる。

図６を参照すると、フローチャートは、その一態様による前記ＣＤＳＳ１６の操作を例示する。前記ＣＤＳＳ１６は、生理学的データフィード１０２、ＡＤＴデータフィード１０４、実験データフィード１０６、および臨床データフィード１０８からの患者データを受信する。例示するとおり、前記生理学的フィード１０２は、ＨＲ、ＳＢＰ（侵襲性および／または非侵襲性）、平均血圧（ＭＢＰ）（侵襲性および／または非侵襲性）、および心拍リズム状態についての測定を提供し；前記ＡＤＴデータフィード１０４は、患者の年齢、患者が蘇生禁止を希望するか、患者が緩和優先医療を希望するか、および患者が自然死容認を希望するか、を提供し；前記実験データフィード１０６は、クレアチニン（Ｃｒ）、血中尿素窒素（ＢＵＮ）、アルブミン（Ａｌｂ）、ヘマトクリット（ＨＣＴ）、ヘモグロビン（ＨＢ）、白血球（ＷＢＣ）数、重炭酸ナトリウム（ＨＣＯ３）およびプロトロンビン時間（ＰＴ）についての試験を有する、血液検査についての実験結果を提供し；および、前記臨床データフィード１０８は、患者に提供される薬剤（Ｍｅｄｓ）、前記患者が透析を受けているか、患者が大動脈内バルーンポンプ（ＩＡＢＰ）を有するか、患者に投与されるあらゆる他の薬物などおよび患者から引き出されたあらゆるサンプルを記載する。典型的には、前記データフィード１０２、１０４、１０６、１０８は、前記患者データプロデューサ１２である。

生理学的データ、ＡＤＴデータおよび実験データを有する、前記患者データの少なくとも一部は、前記フィルタ４０を通過する。前記フィルタ４０は、前記データの前記フォーマットを標準化し、および／または、例えば、非侵襲性ＭＢＰが、非侵襲性ＳＢＰより小さく、前記非侵襲性ＭＢＰが、前記関連する非侵襲性ＳＢＰ低下（drop）の５０％に低下することなどの、前記ＨＲおよびＳＢＰが、可能性のある範囲内にあることを保証する。さらに、前記フィルタ４０は、前記患者の年齢が合理的であり、例えば、成年（例えば、米国では一般に１８歳であるなど）などの所定の年齢を越えていることを保証する。なおさらに、前記フィルタ４０は、Ｃｒ、ＢＵＮ、Ａｌｂ、ＨＣＴ、ＨＢ、ＷＢＣ、ＨＣＯ３およびＰＴが可能性のある範囲内にあること、および前記試験が２４時間以内に行われた（すなわち、臨床試験の有効期限は、２４時間のみである）ことを保証する。

前記フィルタされた患者データは、前記規則スーパーバイザセレクタモジュール５６を通過し、ここで、前記規則スーパーバイザセレクタモジュール５６を使用して、１つまたは２つ以上のモニタリング規則および／または１つまたは２つ以上のＶＩＸモデルのセットを決定し、モニタされるべき各患者について用いる。例示するとおり、前記利用可能なＶＩＸモデルは、非侵襲性モデルおよび侵襲性モデルを有する。前記患者データを使用して、前記患者についての文脈を提供し、この文脈に基づいて、前記適切なモニタリング規則およびＶＩＸモデルを選択する。ＶＩＸモデルの前記決定は、前記ＶＩＸモジュール４２へ移動し、これは、前記選択されたＶＩＸモデルを使用して、前記フィルタされた患者データからＶＩＸ値を計算する。前記ＶＩＸモジュール４２により計算された前記ＶＩＸ値は、前記ｂＶＩＸモジュール６２へ移動し、これは、３時間移動ウィンドーを使用して、前記ＶＩＸ値からｂＶＩＸ値を計算する。モニタリング規則の前記決定されたセットは、前記規則モジュール５２へ移動し、これは、前記ＶＩＸ値についての閾値を決定する。

前記警告スーパーバイザモジュール６８は、前記規則および閾値ならびに前記ＶＩＸおよびｂＶＩＸ値を受信し、前記規則セットの適用を通じて患者の悪化をモニタする。悪化の決定に際して、前記警告スーパーバイザ６８は、患者の悪化をユーザに知らせ、同一の悪化について警告を構成解除する。例示するとおり、１２時間経過後またはＶＩＸが悪化した場合には３時間後に、警告を再構成する。さらに、前記モニタリング規則は、前記患者がＤＮＲ、ＣＭＯまたはＡＮＤである場合には警告せず、および／または患者が透析中である場合には、ＣＲおよびＢＵＮが抑制される。前記警告スーパーバイザモジュール６８はまた、前記ユーザが所望する警告挙動について、前記ＣＤＳＳ１６を介した前記ユーザからのフィードバックを受信する能力を有する。前記場合において、前記ＣＤＳＳ１６を配備し、ここで、前記患者情報システム１４でチャート化された（charted）介入への接続はなく、前記ユーザは、介入が計画されることを指示する能力を有し、これにより、前記ユーザが、前記介入が完了するまで、または前記状態が、前記第１警告および前記ユーザにより指示された介入のタイプに基づく、新規の閾値に悪化するまで、新規の警告を抑制する。

警告の前記生成を扱う上記は、ＶＩＸに基づく患者の悪化を示す。しかしながら、警告への１つの課題は、警告は必ずしもユーザフレンドリーではないことである。警告は、患者をケアする臨床医にとって不快であることが判明し得、臨床医に過多な情報を提供し得る。警告へのこれらの課題を緩和するために、患者の悪化を示す指標を、警告の代わりに使用することができる。

前記悪化指標を、２つのバージョンのＶＩＸ、ｎＶＩＸおよびｉＶＩＸの１つにより駆動する。ＶＩＸの前記特定のバージョンは、非侵襲的にまたは侵襲的に計算されたかに依存する。例えば、ＶＩＸを血行動態安定性について使用する場合には、ｎＶＩＸは、非侵襲性ＢＰを使用して決定されるＶＩＸであり得、ｉＶＩＸは、侵襲性ＢＰを使用して決定されるＶＩＸであり得る。ＶＩＸを、図２の前記ＶＩＸモジュール４２に関連して上述したとおりに決定することができる。前記悪化指標への１つの課題は、実験値を、悪化の警告とともにそのまま使用して、警告のためのＶＩＸ閾値をセットできないことである。その代わりに、実験値を使用して、これ以降、実験不安定性インデックス（ＬＩＸ）と称する、実験値のみに基づく生理状態の不安定性インデックスを作り出す。かかる生理状態は、前記患者の血行動態状態、肺安定性、栄養安定性などを有し得る。

ＬＩＸ値を、好適には、ＬＩＸ値が実験データのみから計算されていることを除いて、ＶＩＸ値と同一のやり方で決定する。すなわち、ＬＩＸ値を、予測変数についての値を、前記予測変数に基づく前記ＬＩＸ値を生成する、選択されたＬＩＸモデルに提供することにより計算する。前記予測変数は、実験データから抽出された、１つまたは２つ以上の特徴であり、これらは、前記生理状態の不安定性を予測するものである。ＬＩＸは、典型的には、ロジスティック回帰（例えば、方程式１の前記モデルと同一の形式のモデルなど）に基づくが、他のモデルも熟慮される。

ＶＩＸのように、ＬＩＸは、ｎＬＩＸおよびｉＬＩＸを有する。前記悪化指標を決定するのに使用されるＬＩＸの前記バージョンは、前記悪化指標を決定するのに使用されるＶＩＸの前記バージョンに依存する。ｎＶＩＸが使用される場合には、ｎＬＩＸを使用し、ｉＶＩＸが使用される場合には、ｉＬＩＸを使用する。例えば、ＬＩＸが、血行動態不安定性を表す場合には、ｎＬＩＸは、非侵襲性ＢＰを有する患者についてのものであり、ｉＬＩＸは、侵襲性ＢＰを有する患者についてのものである。ＬＩＸの両方のバージョンは、実験値のみを使用するが、前記実験値および最も良く働く前記モデルパラメータ（例えば、ロジスティック回帰係数など）は、ＬＩＸのどのバージョンが使用されているかに依存して、患者の症状の発現によって幾分異なる。例えば、ＬＩＸが、血行動態不安定性を表し、ロジスティック回帰モデルと使用される場合には、前記実験値および最も良く働くことの前記重みは、ＢＰを侵襲的にまたは非侵襲的に測定するかに応じて変化する。このサンプルで継続すると、ＬＩＸは、典型的には、非侵襲的にモニタされる患者については、アルブミン、ＢＵＮ、および白血球数に依存し、ＬＩＸは、典型的には、侵襲的にモニタされる患者については、ＨＣＯ３を添加する実験の同一セットに依存する。

実験パラメータについての値が、前記ＬＩＸ計算に入る（go into）ことを欠如している場合には、前記患者が、その実験パラメータについての平均値を有することが推測され、前記平均値は、前記患者が属する患者母集団により共有される。実験パラメータについての値は、まだ測定されていないために、欠如していることがあり得る。さらに、サンプルホールド（sample−and−hold）スキームを、典型的には、前記ＬＩＸ計算により使用される実験パラメータについて、時間制限なく使用する。サンプルホールドスキームにおいて、実験パラメータについての値を、典型的には、より新規な値で置き換えられるまで使用することができる。いくつかの例において、前記実験パラメータに応じて、変化するスキームを使用することができる。最新の値が、例えば、３時間などの所定時間と同じである限り、例えば、サンプルホールドスキームを、ＨＣＯ３について使用することができるのみである。そうでなければ、前記患者が属する患者母集団により共有された平均値を使用することができる。ほとんどの実験パラメータについて、前記現在の値が１２〜３６時間の時間と同じである限り、サンプルホールドスキームをパラメータについて使用することができる。よって、患者については、常にｎＬＩＸ値およびｉＬＩＸ値がある。

ｎＬＩＸおよびｉＬＩＸの両方を、複数の、典型的には、３つのバンドに分割する：低リスクバンド；中リスクバンド；および高リスクバンド、である。時間のあらゆる点において、患者の悪化指標は、前記患者のＶＩＸ値および対応するＬＩＸ値が分類される前記ＬＩＸバンドに基づく。前記悪化指標を、有病率に対するＶＩＸの表（VIX−to−prevalence table）を使用することにより決定し、前記表は、ＶＩＸ値に対応する列およびｎＬＩＸおよびｉＬＩＸの両方についての前記複数のバンドに対応するカラムを有する。例えば、前記有病率に対するＶＩＸの表は、０．０１インクリメントでの１００個の可能なＶＩＸ値に対応する１００列、および６個のＬＩＸバンドに対応する６カラムを有することができ、ｎＬＩＸおよびｉＬＩＸのそれぞれについて低、中および高リスクバンドを有する。

有病率値を検索するために、前記有病率に対するＶＩＸの表における列を、前記有病率に対するＶＩＸの表の対応する列にＶＩＸ値を合わせることにより決定する。例えば、上記例から引き出すことにより、これを、前記有病率に対するＶＩＸの表の列を同定するインデックスを決定することにより行うことができる。前記インデックスを、以下の方程式により決定することができる：四捨五入（round）（１００*ＶＩＸ＋０．５）であり、ここで、前記四捨五入関数は、切り上げまたは切り捨ての四捨五入をする。十分に理解されるべきであるように、ＶＩＸ値は、０〜１の範囲である。図７を参照して、前記検索を図示し、ここで、縦軸は、有病率に対応し、横軸は、ＶＩＸに対応し、各線は、ＬＩＸバンドに対応する。例示するとおり、０．４のＶＩＸ値および中リスク範囲にあるｎＬＩＸ値を有する非侵襲的にモニタされる患者は、約０．５４の有病率を有することが示される。

前記有病率に対するＶＩＸの表を、前記安定性に影響を与える薬物を受信する１時間前に、安定性ＶＩＸセグメントおよび不安定性ＶＩＸセグメントの母集団を使用して決定することができる。例えば、ＶＩＸが、血行動態安定性に対応する場合には、前記薬物は、昇圧薬および／または変力薬に対応し得る。前記安定性および不安定性セグメントは、典型的には３時間の、所定時間にわたるＶＩＸトレンドに対応する。前記母集団を、前記ＬＩＸバンドに対応するサブ母集団に分割することができる。前記サブ母集団（例えば、上記例による６個のサブ母集団など）のそれぞれについて、全セグメント（すなわち、有病率）に対する不安定性セグメントの前記画分を、異なるＶＩＸ範囲（例えば、０．０１インクリメントでなど）について計算する。ある程度のスムージング後、これらの有病率値を、前記有病率に対するＶＩＸの表に追加することができる。

前記表に表された前記有病率値が、それらを計算するために使用される、前記特定の母集団に基づくものであり、前記標的母集団の前記有病率値を表す必要がないことに留意すべきである。むしろ、前記母集団の目的は、異なる状況（すなわち、非侵襲性ＬＩＸ対侵襲性ＬＩＸおよび異なるＬＩＸ値範囲）下の種々のＶＩＸ値を統一されたインデックスにマップする（map）ことである。

有病率値を、典型的には０〜１００の間の最終指標値に、方程式：

を介してマップすることができ、
ここで、βは、前記有病率に対するＶＩＸの表における最大有病率値であり、αは、前記有病率に対するＶＩＸの表における最小有病率値である。図７に使用される前記有病率に対するＶＩＸの表によれば、βは、０．８５００であり、αは、０．０４２２である。よって、前記値を線形的に調節することにより、それらが前記所望範囲にわたってスケールして（scale）、有病率値を、最終指標にマップすることができる。

前記最終指標を決定した後、前記最終指標を、臨床医に表示することができる。前記最終指標は、患者の悪化のより高いリスクを示すより高い値で、患者の悪化の前記リスクを示す。前記最終指標を、直接または間接的に、臨床医に表示することができる。前者については、例えば、前記最終指標を、テキスト、バーチャートなどを使用して、臨床医に表示することができる。後者については、例えば、指標値の前記範囲を患者の悪化の前記リスクに対応するバンドに分割することができる。例えば、指標値の前記範囲を、患者の悪化の低、中および高リスクに対応する３分の１に分割することができる。前記最終指標を、次いで、これらのバンドの１つにマップすることができ、前記バンドは、臨床医に同定されることができる。前記バンドは、典型的には、色を使用して臨床医に同定される。例えば、上記の例を利用して、赤色は、前記患者の悪化の高リスクを示すことができ、黄色は、前記患者の悪化の中リスクを示すことができ、緑色は、前記患者の悪化の低リスクを示すことができる。

前記悪化指標に関する２つの複雑化要因は、ベースラインフィルタおよび再構成に関係する。悪化警告は、前期にわたって最大ＶＩＸ値のベースラインを使用して、ＶＩＸ範囲外をフィルタした。これらを、前記ＶＩＸ値を設定する規則に組み入れた。しかしながら、悪化指標を、各ＶＩＸ値について計算するため、このフィルタは、全ての前記ＶＩＸ値についてなされなければならない。言い換えると、前記有病率に対するＶＩＸの表で使用される前記ＶＩＸ値を、前記ベースラインによりフィルタする。

前記ベースラインフィルタは、ｎＶＩＸおよびｉＶＩＸの両方について、前記ベースラインＶＩＸ、ｂＶＩＸを計算することによりなされ、ｎｂＶＩＸおよびｉｂＶＩＸを生成することができる。前記ｂＶＩＸは、前の時間（a previous period of time）（例えば、前記先の３時間（the three preceding hours）など）にわたって、前記最大ＶＩＸ値または例えば、９０パーセンタイルなどのパーセンタイルであり得る。前記ｂＶＩＸ値を計算した後、各ＶＩＸ値をその対応するｂＶＩＸと比較し、それが前記ｂＶＩＸの特定された割合を超える場合には、それを抑制する。しかしながら、前記抑制されたＶＩＸ値は、ＶＩＸの次の値について前記ｂＶＩＸの計算に入る。例えば、以下の方程式：ｂＶＩＸ≦０．７＊ＶＩＸ（すなわち、ＶＩＸ≧（１０／７）＊ｂＶＩＸ）、に合致する場合には、ＶＩＸ値を抑制することができる。ＶＩＸ値を抑制しない場合には、前記ＶＩＸ値を使用して、悪化指標を決定する。

ＶＩＸを悪化警告のためだけに使用する場合には、前記範囲の下側（low end）での範囲外は、関心事ではない。しかしながら、ＶＩＸを悪化指標に使用する場合には、かかる範囲外は、関心事である。これらの範囲外に対処するために、第２ベースラインＶＩＸである、ｌｏ＿ｂＶＩＸを計算する。前記ｌｏ＿ｂＶＩＸは、前の時間（例えば、前記先の３時間など）にわたって、前記最小ＶＩＸ値または例えば、１０パーセンタイルなどのパーセンタイルであり得る。各新規のＶＩＸ値を、その対応するｌｏ＿ｂＶＩＸと比較し、それが前記ｌｏ＿ｂＶＩＸの特定された割合をより小さい場合には、抑制する。前記抑制されたＶＩＸ値は、ＶＩＸの次の値について前記ｌｏ＿ｂＶＩＸの計算に入る。例えば、以下の方程式：ＶＩＸ≦０．８＊ｌｏ＿ｂＶＩＸ、に合致する場合には、ＶＩＸ値を抑制することができる。前述の観点から、上と下の２つのベースラインがあり、これらを使用して、可能性のあるＶＩＸ範囲外をフィルタする。全てのＶＩＸ値は、これ以降、フィルタされたＶＩＸ値と称される。

再構成は警告に関心があるので、再構成については、これは、厳密に言えば問題点ではない。しかしながら、前記悪化指標が、臨床設定で試験されようとする場合には、例えば、陽性予測値（ＰＰＶ）などの性能統計および悪化指標値が陽性としてカウントされる場合には判定基準が必要である。悪化指標が陽性であるかを決定するための１つの方法は、警告を生成することである。警告を生成する１つの方法は、悪化指標値が警告閾値を超える場合に、警告を生成することである。しかしながら、悪化警告と同様に、警告は、このアプローチのために、患者によっては連続的に鳴動するであろう。これは、前記患者が安定である場合には、臨床医にとって不快であろう。さらに、いったん前記臨床医が警告を受けた場合には、その後の警告は不快と受け取られる可能性があるので、前記患者が不安定である場合には不快であろう。

前記悪化警告は、動的再構成機構を使用し、これにより、前記患者の状態が深刻に悪化するまで警告は再度出されなかった。前記悪化指標とともに使用するために、前記悪化警告に使用される前記再構成スキームを適合させることができる。臨床研究における性能を測定するのみならず、また前記患者の状態が悪化している場合に前記悪化指標を強調するのに有用であろうことが期待される。例えば、前記患者の悪化指標が極めて低下した場合には、前記悪化指標を表すアイコンを、（例えば、コントラスト境界線または枠などで）強調し得る。以下の方法は、警告の再構成に焦点を当てるが、強調することに適用し得る。

前記再構成方法の設計において、前記再構成方法を、ＶＩＸに、または前記決定指標に適用すべきかについて、決定がなされた。最初に、前記悪化指標（例えば、ＶＩＸなど）に入る、あるコンポネントよりむしろ、前記悪化指標に前記再構成方法を適用することが当然であると考えられ得た。しかしながら、血行動態不安定性に関係する以下のシナリオを検討する。臨床医は、非侵襲性ＢＰから侵襲性ＢＰに前記患者を切り替える。ＢＰを侵襲的に測定された患者はより不安定になる傾向があるので、前記悪化指標は、ほぼ確実に悪化するであろう。しかしながら、この患者への関心および所望される、より集中的なモニタリングのために、前記臨床医は、前記患者の動脈経路（Ａライン）に置いた可能性が高い。よって、悪化指標を低下させることに基づく警告は、前記臨床医に何も新しいことを伝えていない。より一般的には、（前記有病率に対するＶＩＸの表の前記６カラムにより表されるとおり）前記悪化指標に入る前記エレメントの多くがゆっくりと変化するため、前記悪化指標に基づくあらゆる警告は、前記下層の（underlying）ＶＩＸ値の急速な変化に注意を向けることが重要である。もう１つのシナリオを提示するために、以前より良好であった新規の実験値が来たばかりであるために、前記患者をより低リスクのＬＩＸバンド中に移動させて患者の悪化指標を改善してもよいが、同時に前記ＶＩＸスコアは低下し得る。ＶＩＸに基づいて前記警告を判断することにより、この悪化の状況を、前記臨床医の注意が向くようにするであろう。

前期悪化指標により使用される前記再構成方法は、前記悪化警告により使用されるものと類似する。すなわち、統計的再構成は同一である。介入情報が利用可能である場合には、再構成を、前記介入および追跡阻害期間の間に抑制することができ、次いでリセットすることができる。動的再構成もまた類似である。

悪化警告により、その後の警告は、典型的には前記患者のＶＩＸが最後の警告からかなり悪化した場合にのみ出される。警告がないため、前記悪化指標により、最大ＶＩＸ値（すなわち、ｍａｘ＿ｖｉｘ）が記憶される。これは、ｎＶＩＸおよびｉＶＩＸについて別々になされる。最初に、前記ｍａｘ＿ｖｉｘは、前記初期ＶＩＸ値である。ＶＩＸが、２つの閾値のどちらかを抑制する場合には、ｍａｘ＿ｖｉｘを前記現在のＶＩＸ値に設定して、ＶＩＸを潜在的悪化指標警告値としてマークする。これらの２つの閾値は：（１）ｍａｘ＿ｖｉｘ＋ｖｉｘ＿ｔｈｒ；および（２）（ｍａｘ＿ｖｉｘ＋１．０）／２、を有し、ここで、ｖｉｘ＿ｔｈｒは、典型的には０．２である定数であり、潜在的悪化を示す前記ｍａｘ＿ｖｉｘより多い量を表す。前記第２閾値は、ＶＩＸが、ｍａｘ＿ｖｉｘおよび１．０である前記最大可能ＶＩＸの間の半分より大きいということ（saying VIX is greater than half way between max_vix and the maximum possible VIX of 1.0）と等しい。前記第２条件は、いったん１.０−ｍａｘ＿ｖｉｘが、２＊ｖｉｘ＿ｔｈｒより小さくなる（1.0−max_vix is less than 2*vix_thr）場合に、操作可能になるであろう。

事実上、前述の手法は、典型的には、増加順で（in increasing order）警告になり得る潜在的ＶＩＸ値リストを返す。前記現在のＶＩＸ値が、ｌｏ＿ｖｉｘ＿ｔｈｒが潜在的悪化を示す閾値である、ｌｏ＿ｖｉｘ＿ｔｈｒ＊ｍａｘ＿ｖｉｘより小さい場合には、前記ｍａｘ＿ｖｉｘをまた、前記現在のＶＩＸ値に設定することができる。ｌｏ＿ｖｉｘ＿ｔｈｒを０．０５に設定することにより、例えば、ＶＩＸが、ｍａｘ＿ｖｉｘの５％より低くなる場合には、ｍａｘ＿ｖｉｘを、前記現在のＶＩＸ値にリセットする。ｍａｘ＿ｖｉｘを設定することへの、この付加的アプローチを、介入情報が利用可能でない場合に使用しなければならない。なぜなら、前記患者が介入を有し、次いで再度安定化する場合には、前記悪化指標を再構成しなければならないからである。

互いに近すぎる潜在的ＶＩＸ値の前記リストの前記リスト項目は、除外される。言い換えると、不応期（例えば、３時間など）を前記リスト項目に適用して、互いの前記不応期内で項目を遠くに離す（remote）。近すぎるリスト項目を除外した後に、前記リスト項目を、少なくとも前記不応期により分離する。これらの残った値を、次いで、それらが、警告を生成しなければならない場合を示す特定の閾値を超えることを条件として、（少なくとも評価目的のために）警告に使用することができる。上記のとおり、これらの残った値をまた、それらが特定の閾値を超えることを条件として、例えば、フレーミング（framing）により、表示された悪化指標を強調するのに使用することができる。

以上のように、前記再構成方法を、ｍａｘ＿ｖｉｘにより制御し、（ある閾値の）ｍａｘ＿ｖｉｘより大きなＶＩＸ値をマークし、ｍａｘ＿ｖｉｘをＶＩＸの前記現在の値にリセットする。前記第２機構が使用可能である場合には、前記現在のＶＩＸが、ｍａｘ＿ｖｉｘの特定の画分に低下する場合には、ｍａｘ＿ｖｉｘを前記現在のＶＩＸ値にリセットする。いったん潜在的警告が、前記有病率に対するＶＩＸの表を介して悪化指標値に変換されると、前記再構成方法は、前記潜在的警告としてＶＩＸ値（または強調された悪化指標値）をマークするためのものであることが強く主張されなければならない。

図８を参照すると、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）は、（例えば、ナースステーションなどの）臨床医に、複数のベッドについての前記悪化指標値を表示する。例えば、前記悪化指標を、１つまたは２つ以上の、テキスト値を表す０〜１００の前記テキスト値、低、中、高リスクを示す色、および前記値を表すバーチャート体積により、表示することができる。０〜３３．３３の値を、緑色のバックグラウンド（すなわち、低リスク）で表示することができ、３３．３３〜６６．６６の値を、黄色のバックグラウンド（すなわち、中リスク）で表示することができ、６６．６６より大きい全ての値を、赤色のバックグラウンド（すなわち、高リスク）で表示することができる。前記悪化指標に近接するラベルは、例えば、１つまたは２つ以上の、前記患者の氏名および患者識別コード（ＰＩＤ）により、前記対応する患者を同定する。例えば、性別などの他の情報も表示することができる。例示するとおり、前記悪化指標を、血行動態不安定性について表示するが、前記ＧＵＩは、他の生理状態についての悪化指標に従う。

図９を参照すると、悪化指標を例えば、ユーザ入力デバイスなどで選択する場合には、前記ＧＵＩは、前記選択された悪化指標を示すことができることについて、付加的情報を表示する。この付加的情報は、例えば、３時間または６時間などの所定時間にわたる、前記患者の悪化指標の履歴を有することができる。前記履歴を、例示するとおり、悪化指標値のトレンド線として表示することができる。前記トレンド線を、その時点での前記値の前記リスク領域に基づいて色分けすることができる。上記のとおり、０〜３３．３３の値を、緑色のバックグラウンド（すなわち、低リスク）で表示することができ、３３．３３〜６６．６６の値を、黄色のバックグラウンド（すなわち、中リスク）で表示することができ、６６．６６より大きい全ての値を、赤色のバックグラウンド（すなわち、高リスク）で表示することができる。

臨床医が、（例えば、前記トレンド線にわたってマウスのカーソルをドラッグすることなどにより）悪化指標値を選択するので、この場合７８において、前記選択された悪化指標値についてのツールチップを示す。前記ツールチップは、１つまたは２つ以上の、生理学的パラメータ、実験パラメータ、および前記悪化指標値についての他の関係データを表示する。かかる関係データは、１つまたは２つ以上の、血圧、ＢＵＮ、ヘマトクリットおよび他の重要な実験およびバイタルサイン値を有することができる。さらに、かかる関係データは表示された値が測定された場合を有することができる。範囲の外にあるあらゆる値を、赤色または黄色で強調して、存在し得る重要な病態生理学的問題点についての臨床医の注意を引くことができる。

前記現在の悪化指標値をまた、典型的には図８に示すものと同じやり方で、前記履歴表示の隣に表示することができる。例えば、前記現在の悪化指標値を、リスクの度合いを反映する前記体積および色ならびにバーチャートの上に位置する番号で、この場合には７６で、前記バーチャートとして表すことができる。

上記の前記悪化指標についての前記機能性を、図１の前記ＩＴインフラの前記コンポネント１２、１４、１６、１８内で、典型的には前記ＣＤＳＳ１６内で、実行することができる。図１０を参照して、図１の前記ＣＤＳＳ１６の代替的態様の操作を例示するフローチャートを例示する。図１に関連して記載した前記態様とは対照的に、この態様は、上記の前記悪化指標の前記決定および使用に関連する。図１の前記ＣＤＳＳ１６の前記コンポネントは、前記プロセッサ８４が再プログラムされていることを除き、上記のとおりである。

前記フローチャートによれば、前記ＣＤＳＳ１６は、生理学的データフィード１５２、ＡＤＴデータフィード１５４、実験データフィード１５６、および臨床データフィード１５８から患者データを受信する。例示したとおり、前記生理学的フィード１５２は、ＨＲ、心拍リズム状態、ＢＰ（侵襲性および／または非侵襲性）、およびモード（すなわち、非侵襲的または侵襲的モードが使用されているか）についての測定を提供し；前記ＡＤＴデータフィード１５４は、患者の年齢、患者が蘇生禁止を希望するか、患者が緩和優先医療を希望するか、および患者が自然死容認を希望するか、を提供し；前記実験データフィード１５６は、Ｃｒ、ＢＵＮ、Ａｌｂ、ＨＣＴ、ＨＢ、ＷＢＣ、ＨＣＯ３、およびＰＴについての試験を有する、血液検査についての実験結果を提供し；および、前記臨床データフィード１５８は、患者に提供される薬剤（Ｍｅｄｓ）、前記患者が透析を受けているか、患者がＩＡＢＰを有するか、患者に投与されるあらゆる他の薬物などおよび患者から引き出されたあらゆるサンプルを記載する。典型的には、前記データフィード１５２、１５４、１５６、１５８は、図１に示される、前記患者データプロデューサ１２である。

典型的には、生理学的データ、ＡＤＴデータおよび実験データを有する、前記患者データの少なくとも一部は、前記フィルタ１６０を通過する。前記フィルタ１６０は、前記データの前記フォーマットを標準化し、および／または、フィルタされた前記データの前記パラメータが、妥当な範囲内にあることを保証する。例えば、前記フィルタ１６０は、前記患者の年齢が合理的であり、例えば、成年（例えば、米国では一般に１８歳であるなど）などの所定の年齢を越えていることを保証する。典型的には、前記フィルタ１６０は、図１の前記フィルタ４０と同一であるか、またはそうでなければ、前記フィルタ４０を有する。

ＶＩＸモジュール１６２およびＬＩＸモジュール１６４は、ＶＩＸ（すなわち、ｉＶＩＸおよび／またはｎＶＩＸ）およびＬＩＸ値（すなわち、ｉＬＩＸおよび／またはｎＬＩＸ）を、それぞれ任意にフィルタされた、前記受信された患者データから生成する。前記ＶＩＸおよびＬＩＸ値を、前記悪化指標の前記生成に関連して上記に記載されたとおりに決定する。典型的には、前記ＶＩＸモジュール１６２は、図の前記ＶＩＸモジュール４２と同一であるか、またはそうでなければ、図の前記ＶＩＸモジュール４２を有する。さらに、前記ＬＩＸモジュール１６４は、典型的には、実験値のみを使用して生理状態の不安定性インデックスを生成するために増強された前記ＶＩＸモジュール１６２の変形である。典型的には、前記ＶＩＸモジュール１６２および／または前記ＬＩＸモジュール１６４は、ロジスティック回帰モデルを使用する。しかしながら、他のモデルを用いることができる。

示さないが、前記ＶＩＸモジュール１６２および／または前記ＬＩＸモジュール１６４により使用される前記モデルを、規則スーパーバイザセレクタモジュールにより選択することができる。前記規則スーパーバイザセレクタモジュールは、任意にフィルタされたとおりの、前記受信された患者データを使用して、１つまたは２つ以上のＶＩＸモデルおよび／または１つまたは２つ以上のＬＩＸモデルを決定し、モニタされるべき前記患者に用いる。典型的には、前記モデルが侵襲性または非侵襲性かに基づいて変化するので、前記利用可能なモデルは、ＬＩＸおよびＶＩＸの両方についての非侵襲性および侵襲性変形を有する。前記規則スーパーバイザセレクタモジュールは、前記受信された患者データを使用して、前記患者についての文脈を提供し、この文脈に基づいて前記適切なモデルを選択する。前記規則スーパーバイザセレクタモジュールは、典型的には、図１の前記規則スーパーバイザセレクタモジュール５６の変形であり、図１の前記規則スーパーバイザセレクタモジュール５６は、ＬＩＸモデル選択に拡張される。

情報インテグレータモジュール１６６は、前記ＬＩＸおよびＶＩＸモジュール１６２、１６４からＬＩＸおよびＶＩＸ値を受信し、上記のとおり、悪化指標値を生成する。後者については、前記有病率に対するＶＩＸの表を使用して、前記ＬＩＸおよびＶＩＸ値を使用して、有病率値を決定する。最終的に、前記有病率値を、方程式３を使用して悪化指標値についてマップする。

典型的には、悪化指標値を生成する前に、前記情報インテグレータモジュール１６６は、ＶＩＸベースライン値を使用して、前記ＶＩＸ値をフィルタし、上記のとおり、範囲外を除去する。前記ＶＩＸベースライン値を、典型的には、ＶＩＸ履歴データベース１６８を使用して上記のとおり決定し、前記データベースは、前記ＶＩＸモジュール１６２により生成されたＶＩＸ値を記憶する。前記ＶＩＸベースライン値は、典型的には、上側ｂＶＩＸ値および下側ｂＶＩＸ値を有する。上記のとおり、上側ｂＶＩＸ値は、前の時間（例えば、前記先の３時間など）にわたって、前記最大ＶＩＸ値または例えば、９０パーセンタイルなどのパーセンタイルである。さらに、下側ｂＶＩＸ値は、前の時間（例えば、前記先の３時間など）にわたって、前記最小ＶＩＸ値または例えば、１０パーセンタイルなどのパーセンタイルである。

悪化指標値を決定した後、前記悪化指標値を、上記のとおり表示することができる。例えば、悪化指標値を、例えば、図１の前記患者データコンシューマ１８を使用して、臨床医に直接または間接的に表示することができる。前者については、最終値を、例えば、テキスト、バーチャートなどを使用して、臨床医に表示することができる。後者については、例えば、指標値の前記範囲を、患者の悪化の前記リスクに対応するバンドに分割することができる。前記最終指標を、次いで、これらのバンドの１つにマップすることができ、前記バンドは、臨床医に同定されることができる。前記バンドは、典型的には、色を使用して臨床医に同定される。図８および９の前記ＧＵＩを使用して、悪化指標値を表示することができる。

任意の指標スーパーバイザ１７０は、前記悪化指標値および対応するＶＩＸデータを、それぞれ前記情報インテグレータ１６６および前記ＶＩＸ履歴データベース１６８から受信する。前記受信されたＶＩＸデータを使用して、前記指標スーパーバイザ１７０はＶＩＸトレンドをモニタし、上記のとおり、前記再構成方法を使用して、可能性のある警告についてＶＩＸ値をマークすることができる。上記のとおり、前記再構成方法を、ｍａｘ＿ｖｉｘにより制御し、（ある閾値の）ｍａｘ＿ｖｉｘより大きなＶＩＸ値をマークし、ｍａｘ＿ｖｉｘをＶＩＸの前記現在の値にリセットする。さらに、前記現在のＶＩＸが、ｍａｘ＿ｖｉｘの特定の画分に低下する場合には、ｍａｘ＿ｖｉｘを、前記現在のＶＩＸにリセットすることができる。

マークされたＶＩＸ値が、警告閾値を超える場合には、前記対応する悪化指標を、表示される場合には、強調することができる。例えば、図８および９の前記ＧＵＩを使用して、悪化指標を、上記のとおり表示することができる。例示するとおり、悪化指標値の表示１７２および対応するトレンドを、色分けして使用する。さらにまたは代替的に、マークされたＶＩＸ値が、警告閾値を超える場合には、警告を発生して、例えば、臨床医に知らせることができる。

図１の前記プロセッサ２８、８０、８２、８４の少なくとも１つは、典型的には、前記ＣＤＳＳ１６の前記プロセッサ８４は、前記フィルタ１６０、前記ＶＩＸモジュール１６２、前記ＬＩＸモジュール１６４、前記情報アグリゲータ１６６、および前記指示スーパーバイザ１７０の前記機能性を有する、前述の機能性を具体化する、プロセッサ実行可能な命令を実行する。前記プロセッサ実行可能な命令を、好適には、前記プロセッサ２８、８０、８２、８４の対応するメモリ８６、８８、９０、９２により具体化する。前記メモリ８６、８８、９０、９２の少なくとも１つは、典型的には、前記ＣＤＳＳ１６の前記メモリ９２は、前記ＶＩＸ履歴データベース１６８を有する。

本明細書において使用されるとおり、メモリは、１つまたは２つ以上の、非一時的なコンピュータ可読媒体；磁気ディスクまたは他の磁気記憶媒体；光ディスクまたは他の光学式記憶媒体；ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）または他の電子的メモリデバイスまたはチップまたは動作上相互接続されたチップのセット；記憶された命令がインターネット／イントラネットまたはローカルエリアネットワークを介して取り出され得る前記インターネット／イントラネットサーバ、を有する。さらに、本明細書において使用されるとおり、プロセッサは、１つまたは２つ以上の、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィックプロセシングユニット（ＧＰＵ）、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、などを有し；ユーザ入力デバイスは、１つまたは２つ以上の、マウス、キーボード、タッチスクリーンディスプレイ、１つまたは２つ以上のボタン、１つまたは２つ以上のスイッチ、１つまたは２つ以上のトグル、などを有し；ディスプレイデバイスは、１つまたは２つ以上の、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、プラズマディスプレイ、プロジェクションディスプレイ、タッチスクリーンディスプレイ、などを有する。

本発明を、前記好ましい実施形態を参照して記載してきた。前記の詳細な記述を読んで理解することにより、他人による修正および変更が生じ得る。例えば、ＶＩＸを、不安定患者を検出する手段として検討した一方で、ＶＩＸをまた使用して、臨床医の時間を優先するために、どの患者が無事な安定状態にあるかを決定し、あるいは誰を、例えば前記ＩＣＵから前記一般病棟へ移動させることができるかを決定し得る。なぜなら、長期にわたる極めて低いＶＩＸ値は、極めて安定な患者を示すからである。本発明は、添付の特許請求の範囲およびその均等物の範囲内に入る限り、かかる修正および変更の全てを有するものと解釈されるべきことが意図される。

Claims (20)

1. 患者をモニタリングするための医療システムであって、該システムは：
   前記患者についての患者データを受信し、前記患者データは、バイタルサイン測定および実験結果を有する；
   前記受信されたバイタルサイン測定からの前記患者の生理状態について、バイタルサイン不安定性インデックス（ＶＩＸ）を計算する；
   前記受信された実験結果からの前記生理状態について、実験不安定性インデックス（ＬＩＸ）を計算する；および
   前記ＶＩＸおよび前記ＬＩＸを、患者の悪化の指標に統合する、
   ようにプログラムされた、１つまたは２つ以上のプロセッサ：
   を有する、システム。
2. 前記生理状態が、血行動態安定性である、請求項１に記載の医療システム。
3. 前記ＬＩＸを、前記生理状態の不安定性および前記受信された実験結果に対応する前記臨床試験の間の関係をモデリングするモデルを使用して計算する、請求項１または２に記載の医療システム。
4. 前記統合が、以下：
   前記ＶＩＸおよび前記ＬＩＸを使用して、有病率に対するＶＩＸの表において有病率値を検索し、前記有病率値は、ＶＩＸ範囲およびＬＩＸバンドを異ならせることについて、学習母集団において不安定性ＶＩＸセグメントの有病率を示し、前記ＶＩＸ範囲は、所定のインクリメントの前記ＶＩＸについての可能な値の範囲に及び、前記ＬＩＸバンドは、前記生理状態のリスクの度合いを異ならせることを表し、前記ＬＩＸについての可能な値の範囲を有し、ここで、前記学習母集団の前記ＶＩＸセグメントは、所定時間にわたってＶＩＸトレンドに対応すること；および
   前記有病率値を線形的に調節することにより、前記指標の値に前記有病率値をマップして、これにより、前記有病率に対するＶＩＸの表における有病率値の前記範囲にわたってスケールすること、
   を有する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の医療システム。
5. 少なくとも１つのプロセッサが：
   ＶＩＸをフィルタして、上側ベースラインおよび下側ベースラインを使用して範囲外の値を除去し、上側ベースライン値は、前の時間にわたって最大ＶＩＸ値であり、下側ベースライン値は、前の時間にわたって最小ＶＩＸ値である、
   ように、さらにプログラムされた、請求項１〜４のいずれか一項に記載の医療システム。
6. 対応する上側ベースライン値の所定の画分を超えるか、または対応する下側ベースライン値の所定の画分より小さい場合に、ＶＩＸ値が抑制される、請求項５に記載の医療システム。
7. 少なくとも１つのプロセッサが：
   前記指標を、１つまたは２つ以上の、テキスト、色分け、およびバーチャートを使用して表示し、前記色分けは、患者の悪化のリスクの異なる度合いを同定する、
   ように、さらにプログラムされた、請求項１〜６のいずれか一項に記載の医療システム。
8. 少なくとも１つのプロセッサが：
   前記ＶＩＸを使用して重症患者の悪化の検出に応答して、前記指標とは独立して、前記指標の前記表示を強調する、
   ように、さらに構成された、請求項７に記載の医療システム。
9. 少なくとも１つのプロセッサが：
   前記指標の選択可能な値のトレンド線を表示する；および
   前記選択可能な値の１つの選択に際し、１つまたは２つ以上の、バイタルサイン測定、実験結果、および前記選択された値について他の関係データを有する、ツールチップを表示する、
   ように、さらにプログラムされた、請求項１〜８のいずれか一項に記載の医療システム。
10. 患者をモニタリングするための医療方法であって、該方法は、以下：
    前記患者についての患者データを受信し、前記患者データは、バイタルサイン測定および実験結果を有すること；
    前記受信されたバイタルサイン測定からの前記患者の生理状態について、バイタルサイン不安定性インデックス（ＶＩＸ）を計算すること；
    前記受信された実験結果からの前記生理状態について、実験不安定性インデックス（ＬＩＸ）を計算すること；および
    前記ＶＩＸおよび前記ＬＩＸを、患者の悪化の指標に統合すること、
    を有する、医療方法。
11. 前記生理状態が、血行動態安定性である、請求項１０に記載の医療方法。
12. 前記ＬＩＸを、前記生理状態の不安定性および前記受信された実験結果に対応する前記臨床試験の間の関係をモデリングするモデルを使用して計算する、請求項１０または１１に記載の医療方法。
13. 前記統合が、以下：
    前記ＶＩＸおよび前記ＬＩＸを使用して、有病率に対するＶＩＸの表において有病率値を検索し、前記有病率値は、ＶＩＸ範囲およびＬＩＸバンドを異ならせることについて、学習母集団において不安定性ＶＩＸセグメントの有病率を示し、前記ＶＩＸ範囲は、所定のインクリメントの前記ＶＩＸについての可能な値の範囲に及び、前記ＬＩＸバンドは、前記生理状態によるリスクの度合いを異ならせることおよび前記ＬＩＸについての可能な値の範囲を有することを表し、ここで、前記学習母集団の前記ＶＩＸセグメントは、所定時間にわたってＶＩＸトレンドに対応すること；および
    前記有病率値を線形的に調節することにより、前記指標の値に前記有病率値をマップして、これにより、前記有病率に対するＶＩＸの表における有病率値の前記範囲にわたってスケールすること、
    を有する、請求項１０〜１２のいずれか一項に記載の医療方法。
14. ＶＩＸをフィルタして、上側ベースラインおよび下側ベースラインを使用して範囲外の値を除去し、上側ベースライン値は、前の時間にわたって最大ＶＩＸ値であり、下側ベースライン値は、前の時間にわたって最小ＶＩＸ値であること、
    をさらに有する、請求項１０〜１３のいずれか一項に記載の医療方法。
15. 少なくとも１つのプロセッサが：
    前記指標を、１つまたは２つ以上の、テキスト、色分け、およびバーチャートを使用して表示し、前記色分けは、患者の悪化のリスクの異なる度合いを同定する、
    ように、さらにプログラムされた、請求項１０〜１５のいずれか一項に記載の医療方法。
16. 少なくとも１つのプロセッサが：
    前記ＶＩＸを使用して重症患者の悪化の検出に応答して、前記指標とは独立して、前記指標の前記表示を強調する、
    ように、さらに構成された、請求項１５に記載の医療方法。
17. 前記指標の選択可能な値のトレンド線を表示する；および
    前記選択可能な値の１つの選択に際し、１つまたは２つ以上の、バイタルサイン測定、実験結果、および前記選択された値について他の関係データを有する、ツールチップを表示すること、
    をさらに有する、請求項１０〜１６のいずれか一項に記載の医療システム。
18. 請求項１０〜１７のいずれか一項に記載の方法を行うようにプログラムされた、少なくとも１つのプロセッサ。
19. 請求項１０〜１７のいずれか一項に記載の方法を行うための、１つまたは２つ以上のプロセッサを制御するソフトウェアを担持する、非一時的なコンピュータ可読媒体。
20. 患者をモニタリングするためのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）であって、該ＧＵＩは：
    前記患者についての悪化指標の表示であって、前記悪化指標は、バイタルサイン不安定性インデックス（ＶＩＸ）および実験不安定性インデックス（ＬＩＸ）を統合し、前記ＶＩＸおよびＬＩＸは、前記患者の生理状態の不安定性を示し、前記ＶＩＸを、バイタルサイン測定から計算し、前記ＬＩＸを、実験結果から計算する、表示、
    を有する、グラフィカルユーザインターフェース。

Images