JP6114470B2 - ヘルスケア意思決定支援システム、患者ケアシステム及びヘルスケア意思決定方法 - Google Patents

Description

本発明は、患者のケアを調整する医療用意思決定支援システムと、対応する方法と、患者ケアシステムと、コンピュータ読み取り可能非一時的記憶媒体とに関する。

医療用意思決定支援システム（ＣＤＳ）は標準的な患者ケアの提供においてますます重要な要素となっている。ＣＤＳは医療情報テクノロジーシステムの重要なコンポーネントであり、患者ケアの結果と医療機関の成績を直接的に改善するものとなり得る。特に、退院管理、すなわち患者がいつ退院できるかに関する決定は非常に重要である。患者を早く退院させすぎると、再入院のリスクが高まり、全体的な治療コストが高くなり、患者の生活の質が悪くなることがある。一方、患者の健康状態や回復プロセスに効果が無くても患者を入院させておくと、必要以上にコストが高くなる。なかんずく、正しい退院時期に関する意思決定は、現在のところ、ほとんどの場合において、生理学的測定に基づき、それに医師の経験を組み合わせて行われている。

非特許文献１において、著者は、病院において、患者の救急処置に続く退院目標を提言する時の理学療法士の意思決定プロセスを研究している。著者は意思決定プロセスを分析し、意思決定が通常は療法士の経験に基づき、それに医療チームの意見及び対応する医療規則とを組み合わせて行われることを見いだした。各決定では、患者を個人及びそれが生きている環境と見なされる。

このような有機的な意思決定プロセスを技術的システムに写し取ることは困難である。現在、ほとんどの意思決定は主に医療支援従事者の経験に基づいている。担当医師は、自分の経験と患者からの印象を用いて、セルフケア能力レベル、ケア準備の必要性、経過観察の日取り、専門家による支援を用いる。

ＣＤＳなどの技術的システムでこの医療用意思決定プロセスを表す可能性のある１つのアプローチは、退院の最適時期とその後の治療を推奨するために、多くの患者データセットを用いて、有害事象に対する患者のリスク、退院の準備、健康回復状態にアクセスする方法を得る。

患者ケアを最適化する技術的アプローチに対する必要性がある。特に、現在のＣＤＳの最適化及び改善は、患者ケアを改善する点において確実なアプローチの１つである。

医療環境における他の発達は、患者の回復プロセスを最適化するために、（適応的またはインテリジェントな）回復環境の使用である。かかる（適応的またはインテリジェントな）回復環境は、病室において一人ひとりの患者の回復プロセスを最適化するために、技術的手段を用いて、環境を状況に合わせて適合させる（ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｃｏｎｔｅｘｔ−ｒｅｌａｔｅｄ ａｄａｐｔｉｏｎ）。患者の回復プロセスは病院におけるさまざまな環境刺激による影響を受ける。研究によると、医療環境において患者の気分が良いと、回復プロセスが改善及び／または加速されることが示されている。例えば、回復プロセス及び／または痛みの許容レベル、すなわち痛み緩和の必要量に対して、自然の景色が正の効果を有するという明らかな証拠がある。さらに、日光に当たることも回復プロセスにおける重要な要因であることが分かっている。十分に日光を浴びた患者は、ストレスが小さく、痛み緩和が少なくて済む。昼間は明るい（人工的な）日光を浴び、夜は光に当たりすぎないようにすると、夜によく眠れ、昼間はより元気があるように感じる。特に、患者の早期回復プロセスには、深く回復効果があり中断されない眠りが非常に重要である。患者の心理的状態（例えば、覚醒状態や心理状態）は、その患者の現状及び回復プロセスの進行に影響を与える。

しかし、ほとんどの病院における病室の状態では、自然のよい景色が見え、または直接的に日光が当たる部屋をすべての患者に割り当てることは、多くの場合できない。さらに、冬に入院している患者は、日光に当たる量も少ない。さらにまた、病室は病院の下の方の階にあり、窓が小さい場合や窓が無い場合がある。このような条件は、適応的またはインテリジェントな回復環境においては、大型スクリーンその他の機器によりシミュレーションしてもよい。

例えば、非特許文献２で開示されたフィリップス適応的回復室（ｈｅａｌｉｎｇ ｒｏｏｍｓ）プロジェクトは、適応的またはスマートな環境により治療結果を加速及び改善することを目的としている。例えば、病室において、ある雰囲気を提供するため、心地よい照明と心を落ち着かせるビデオ画像及びサウンドを用いることができる。患者または医師が部屋の設定の一部を制御できる。

特許文献１には、患者の状態（例えば、患者の状態、痛みのレベル、回復段階またはフィットネスなどの回復状態）に応じて知覚負荷を与える、病室において雰囲気を生成できる周囲環境生成システムが示されている。雰囲気は、病室の照明、ビジュアル、オーディオ及び／または香りの効果を制御できる周辺環境生成システムにより作り出され得る。雰囲気の状態は、センサ測定により、例えば、患者の体勢、ベッド位置、感情、活動量などの測定により、決定してもよい。雰囲気の状態は、患者状態情報を含む患者情報システムから読み出した情報により決定してもよい。かかる患者情報システムは、病院スタッフにより更新され、または例えば感じる痛みのレベルに関する患者フィードバックとして患者自身により報告されたデータにより更新されることもできる。環境の状況関連適合（ｃｏｎｔｅｘｔ ｒｅｌａｔｅｄ ａｄａｐｔｉｏｎ）により、すなわち患者のインテリジェントなまたは適応的な環境（すなわち病室）により回復プロセスを向上する可能性を探求する。インテリジェントな環境は、患者及び／または医療支援従事者により制御され、患者の必要性に合わせられてもよい。Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｄａｉｌｙ Ｒｈｙｔｈｍ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ（ＡＤＲＡ）は、部屋や周辺環境が必要な機能を提供できることを指す。
特許文献２は、推定装置とその制御方法とを開示している。状態分析ユニットが、画像データ、ボイスデータ、及び生体情報に基づいて、ユーザの周辺環境と心理的状態とを推定する。推定された心理的状態が所定状態であるとき、原因推定ユニットが、生体情報に基づいて、ユーザの身体状態が悪いかいなか、推定する。推定された心理的状態が所定状態であるとき、原因推定ユニットが、周辺環境に基づき、心理的状態の原因を推定する。

しかし、患者ケアを改善する大きな余地がまだある。

国際出願公開第２０１２／１７６０９８Ａ１ 国際出願公開第２００６／０４６７２３Ａ１

Ｊｅｔｔｅ ｅｔ． ａｌ．， "Ａ Ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｍａｋｉｎｇ ａｎｄ Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｉｎｇ Ｄｉｓｃｈａｒｇｅ Ｐｌａｃｅｍｅｎｔ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ａｃｕｔｅ Ｃａｒｅ Ｓｅｔｔｉｎｇ"， Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｔｈｅｒａｐｙ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ， ２００３ Ｈａｒｒｉｓ， Ｋｌｉｎｋ， Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， "Ｐｈｉｌｉｐｓ ｏｐｅｎｓ Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ａｒｅａ ｔｏ ｄｅｖｅｌｏｐ ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ ｈｅａｌｉｎｇ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ"， ｐｒｅｓｓ ｒｅｌｅａｓｅ Ｏｃｔｏｂｅｒ ２０１１

本発明の一目的は、患者に対する個別のケアを改善するヘルスケア意思決定支援システムを提供することである。

本発明の第１の態様では、患者へのケアを調整する患者パラメータセットを提供するヘルスケア意思決定支援システムであって、前記システムは、プロセッサと、コンピュータ読み取り可能記憶媒体と、適応的回復環境にいる患者のメディア刺激及びフィードバックデータ、状態データ、及び電子カルテデータを取得するインタフェース手段とを有し、前記コンピュータ読み取り可能記憶媒体は、前記プロセッサに、前記患者のメディア刺激及びフィードバックデータを取得するステップと、前記患者の状態データを取得するステップと、前記患者の電子カルテデータを取得するステップと、前記取得されたデータを評価し、前記患者に関する情報を含む患者パラメータセットを決定するステップと、前記患者パラメータセットを医療用意思決定支援コンポーネントに提供するステップとを実行させる前記プロセッサにより実行させる命令を含む、み、前記メディア刺激及びフィードバックデータは前記患者の前記適応的回復環境とのインターラクションに関する情報を含むことを特徴とする、ヘルスケア意思決定支援システムが提供される。

本発明の別の一態様では、対応するヘルスケア意思決定支援方法が提供される。

本発明のさらに他の一態様によると、患者ケアシステムであって、患者を収容し、前記患者のメディア刺激及びフィードバックデータを提供する適応的回復環境であって、前記メディア刺激及びフィードバックデータは前記患者の前記適応的回復環境とのインターラクションに関する情報を含む、適応的回復環境と、前記患者の状態データを取得するセンサと、前記患者の電子カルテデータを含む電子カルテデータベースと、上記のヘルスケア意思決定支援システムと、医療従事者及び／または前記回復環境に意思決定支援を提供する医療用意思決定支援コンポーネントとを有する、患者ケアシステムが提供される。

本発明のさらに他の一態様において、コンピュータプログラム製品を格納する非一時的、コンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、該コンピュータプログラム製品はプロセッサにより実行されると、ここに開示の方法を実行させる記憶媒体が提供される。

本発明の好ましい実施形態を従属項に記載した。言うまでもなく、請求項に係る方法、プロセッサ、コンピュータプログラム、及び媒体は、請求項に係るシステムと同様の及び／又は同一の、従属項に記載した好ましい実施形態を有する。

現在のヘルスケア意思決定支援システムは、医師や技術的システムに医療用意思決定支援を提供するため、ほとんどの場合、バイタルデータ（ｖｉｔａｌ ｄａｔａ）などの生理学的データに依存している。現代の病院ＩＴソリューションでは、患者のバイタルデータは、医師その他の医療従事者の報告と共に、個別の電子カルテ（ＥＨＲ）に格納される。収集された全てのデータが医師に提供され、その意思決定を支援する。医師は、例えば、退院の時期や次の治療ステップについて決定する際に、自分の経験と共に格納されたＥＨＲデータを利用する。

それと対照的に、本発明のシステムは、ＥＨＲデータと共に、適応的回復環境における患者のメディア刺激及びフィードバックデータと、患者の状態データとをさらに取得する。データは同時に（ｊｏｉｎｔｌｙ）分析、評価され、患者パラメータセットが決定される。

この患者パラメータセットは、従来の医療用意思決定支援システムその他の支援システムにより提供されるデータと比較して、より多くの情報を含む。

治療計画と、退院準備ができているかの評価との入力として用いられる患者のリスクを評価する、または適当な退院後のケアを選択する現在のモデルの予測価値は低い。同様に、人の回復プロセスの改善または最適化をする適応的回復環境の最適な設定を、バイタルデータやカルテデータに基づいて決定することは困難である。これは、一般的に、少なくとも部分的には、患者の状態の不完全な評価をこれらのモデルへの入力として用いることに起因すると考えられる。本発明により、意思決定プロセスの関連パラメータを決定する時に、より多くのデータを含めることにより、具体的には適応的回復部屋環境において患者のメディア刺激及びフィードバックデータを含めることにより、これらの欠点が解消される。これらのメディア刺激及びフィードバックデータは、患者の心理的状態に関する情報、例えば、覚醒、思考力など、または患者の気分や精神状態すなわち現在の感情やプロスペクト（ｐｒｏｓｐｅｃｔ）に関する情報を担っていても良い。これらのデータは、通常、現在のヘルスケア意思決定支援システムには含まれていないが、関連し意味のある情報を潜在的に含み、これにより患者の現状及び／または治療の進捗に関するより正確な結論を引き出すことができるかも知れない。このように、本発明は、医療従事者が患者の進捗を追跡して、さらに別の治療や最適な退院時期を計画する役に立つ。患者パラメータセットは、将来の進展の予測因子（ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）としても用いることができる。

従来のシステムと対照的に、本発明では、ヘルスケア意思決定は、医療従事者からの入力をほとんど又はまったく必要とせずに、技術的システムにより（部分的に）自律的に決定してもよい。このように、医療従事者からの介入を減らしてもよく、病院におけるプロセスがより効率的に実行できる。

さらに、本システムにより、医療用意思決定支援コンポーネントにおいて用いるパラメータを自動的に決定し得る。例えば、患者を退院させるとき、患者パラメータセットの自動的な決定により、その患者の現状に関する客観的な決定をすることができ、これにより準最適な意思決定の数を減らす役に立つかも知れない。一般的に、本発明では、すべてのデータを提供及び評価して、それに関する患者パラメータセットを決定することにより、医療的意思決定が支援され得る。

本発明の一つの利点は、患者が受けるケア及び／または治療に影響する異なる意思決定を個人毎に最適化する（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｉｚｅ ａｎｄ ｏｐｔｉｍｉｚｅ）ために、異なるすべての利用可能なデータ源からのすべての利用可能なデータが収集され、評価され、分析において検討されることである。

本発明の他の一つの利点は、具体的にはすべての従事者に同時に情報を提供することにより、医療環境における情報の決定及び配布のオーバーヘッドを削減できることである。また、状態データ及び電子カルテデータに加えて、適応的回復環境における患者のメディア刺激及びフィードバックデータを含めることにより、決定される患者パラメータセット及びそれに基づくヘルスケア意思決定の信頼性が向上させられる。

本発明のさらに別の利点は、中央システムに接続された医療従事者にできるだけ多くの情報を提供できることであり得る。中央システムにアクセスできるすべての医療支援従事者は、関連情報にアクセスして、個別のケア意思決定を他の従事者のケア意思決定や現在決定されている情報やパラメータと調整（ｈａｒｍｏｎｉｚｅ）してもよい。さらに、介護士間での情報交換が容易になる。

本発明のさらに別の利点は、コスト、特に入院のコストを低減できるかも知れないことである。

本発明の好ましい一実施形態によると、ヘルスケア意思決定支援システムのコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、さらに、前記プロセッサに、以前の患者のメディア刺激及びフィードバック履歴データ、状態データ、及び／または電子カルテデータを取得するステップを実行させる命令を有する。

よって、患者自身に関する情報とは別に、他の患者、すなわち履歴情報が分析に含まれ得る。この実施形態の利点は、現在の患者の進展と進捗及びその患者の治療に対する応答を、同様の事例と比較でき、すなわち、患者パラメータセットが以前の経験に関する情報に基づくことができる。かかる履歴のメディア刺激及びフィードバックデータ、状態データ、及び／または電子カルテデータは、病院のＩＴ支援システムまたは別の病院または医療研究施設で収集される情報を提供する病院間ＩＴシステムから取得できる。

本発明の他の一実施形態では、前記メディア刺激及びフィードバックデータは、前記適応的回復環境にある状況センサにより収集される。

適応的回復環境にある状況センサによりメディア刺激及びフィードバックデータを収集する一つの利点は、患者または医療支援従事者からの直接入力が必要ないことにある。すべてのデータは自律的に収集される。他の一つの利点は、患者のふるまいがまったく影響される必要がないことである。患者はまったく普通に振る舞うことができ、必要なデータはそれから自動的に（ｐａｒａｓｉｔｉｃａｌｌｙ ｏｒ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ）取得される。

本発明の他の一実施形態では、かかるメディア刺激及びフィードバックデータは、患者の適応的回復環境とのインターラクション時間と、患者の適応的回復環境とのインターラクション頻度と、適応的回復環境の設定に関する患者の選択とのうち少なくとも一つを含む。患者の覚醒、精神状態、及び／又は心理的状態に関する情報を導くために、その患者が適応的回復環境とどうインターラクションするか評価することは興味深い。

さらに、メディア刺激及びフィードバックデータは、患者の適応的回復環境とのインターラクション頻度、すなわち患者がどれだけ頻繁に環境設定を利用または変更するかも含むことができる。頻度が高いことは、患者が神経質になっていることを示し、頻度が低いことは、患者の気分が優れないことを示す。この情報は、通常、適当な状況（ｃｏｎｔｅｘｔ）に置かれる必要がある。さらにまた、患者が自分個人の環境としてどの種の設定を選択するか判断することもできる。

しかし、重要な点として、これは、取得されたデータをこの点で解釈することは必ずしも関係ない。データは単に収集されるが、後の段階で解釈及び評価される。すべての情報は収集され、ヘルスケア意思決定支援システムにフィードバックされ、該システムにより他の取得データと共に評価され、患者パラメータセットが決定される。

本発明の他の一実施形態では、患者の状態データは患者に取り付けられた身体装着型センサ（ｏｎ−ｂｏｄｙ ｓｅｎｓｏｒｓ）により収集される。かかる身体装着型センサは、ＷｉＦｉ、ブルートゥース、ＺｉｇＢｅｅその他の無線標準を介して接続された無線センサであってもよい。センサは、一または複数のインタフェースユニットと有線で接続され、センサの測定値をヘルスケア意思決定支援システムに提供することも可能である。中央データ収集局、例えば無線調整デバイスを含めることも必要かも知れない。これは、上記の通り、異なる身体装着型センサから状態データを収集し、前処理段階を実行し、すべてのデータをヘルスケア意思決定支援システムに転送する。この実施形態の利点は、状態データを収集するため、異なるタイプの身体装着型センサを用いることができることにある。本発明によるヘルスケア意思決定支援システムと、他のベンダーのセンサデバイス及び／または異なる通信標準で動作しているセンサとを接続する適当なインタフェースを設計することも可能である。しかし、好ましくは、状態データが標準的無線センサネットワークにより収集され、単一の専用ルータデバイスを介してヘルスケア意思決定支援システムに提供される。幾つかのセンサノードは患者の異なるスポットに取り付けられてもよい。

本発明の他の一実施形態では、前記状態データは、心拍数、血中酸素化、呼吸頻度、活動量、血圧、温度その他のバイタルパラメータのうち少なくとも１つを含む。これらのデータを提供するため、適当なセンサが用いられる。センサは、患者の活動を決定する加速度センサなどの慣性センサ、血中酸素化、呼吸頻度、血圧、心拍数、体温を決定する光学センサ、さまざまな容量型センサ、またはその他のタイプのセンサを含み得る。この実施形態では、状態データは、具体的には、リアルタイムで収集されることが好ましい患者のバイタルパラメータを指す。さらに好ましくは、これらのリアルタイムデータは、身体装着型無線センサにより収集され、好適なインタフェースデバイスを介してヘルスケア意思決定支援システムに無線で伝送される。

本発明の好ましい他の一実施形態では、前記電子カルテデータは、血液検査値、処方された薬剤、症状、併存疾患及び病歴のうち少なくとも１つに関する情報を含む。かかる情報は、例えば、医療従事者または患者自身によりシステムに入力できる。電子カルテは、患者の医療履歴全体に関する情報、すなわち入院前に遡った（極端な場合、患者の出生時にまで遡った）情報を含んでいても良い。患者が入院する前にその患者を治療していた一般開業医により収集された情報を含んでいてもよい。上述の状態データと比較して、電子カルテデータは、センサによっては決定できず、医療従事者によりマニュアルで提供される必要がある情報を含む。再び、異なる医療従事者が一人の患者の異なる電子カルテデータを提供できる点が重要である。利用可能な情報の量に応じて、ヘルスケア意思決定支援システムは、それに基づいて異なる患者パラメータを決定できる。

本発明の好ましい一実施形態では、前記患者パラメータセットは、患者の心理状態を示すパラメータ、患者の覚醒を示すパラメータ、患者の休息パターンに関する情報、患者の退院の準備ができたことに関する情報、患者の治療の進展を示す患者健康スコア、及び有害事象のリスクに関する情報のうち少なくとも１つを含む。この情報に基づいて、医療支援従事者は、患者の現状と次の好適なアクションとに関する結論により早く、より高い信頼性で到達できる。

本発明の好ましい他の一実施形態では、前記取得されるデータを評価し前記患者パラメータセットを決定するステップは、前記取得されるデータを以前の患者の、履歴にあるメディア刺激及びフィードバックデータ、状態データ、及び／または電子カルテデータと比較するステップと、不規則性を決定するステップとを含む。以前の患者の参照データ、すなわち履歴のメディア刺激及びフィードバックデータ、状態データ、及び／または電子カルテデータが利用できる場合、これらは、現在の患者の状態及び振る舞いと以前の患者との間の相違を導出するために用いることができる。このように、以前の患者での経験は、本発明によるヘルスケア意思決定支援システムに組み込むことができる。従来の意思決定支援システムと比較した利点は、以前の患者のデータを含めることにより、一または複数の医師から入力を必要とせずに、その経験を組み込むことができることである。例えば、同じ病気にかかった比較対象の患者よりも、患者の動きが少ないまたはその頻度が低い場合、これは現時点では回復プロセスが最適ではないことを表しているのかも知れない。さらに、患者が、以前の患者よりインテリジェント環境とより多くインターラクションするようなら、これはこの患者がより覚醒していることを示すかも知れない。しかし、現在のデータと、履歴のメディア刺激及びフィードバックデータ、状態データ、及び／または電子カルテデータとの間の差異は、注意深く解釈しなければならない。

本発明の他の一実施形態では、前記取得されるデータを評価し前記患者パラメータセットを決定するステップは、前記取得されるデータと、前記以前の患者の、履歴のメディア刺激及びフィードバックデータ、状態データ及び／または電子カルテデータとに基づき機械学習アルゴリズムを用いるステップとを含む。患者パラメータセットを決定する一つの可能性は、機械学習アルゴリズムを利用することである。機械学習は、データからの学習に基づき機能するアルゴリズムを言う。このアルゴリズムは、未来におけるそのデータの振る舞いを予測するために、利用可能なデータに基づき、例えば履歴データやある時点までに取得されたデータに基づき、トレーニングされる。例えば、以前の患者のデータと治療の結果とが利用可能である場合、機械学習アルゴリズムは、現在の患者の現在取得されるデータとの類似性を認識し、現在の患者の治療の対比できる結果を予測するように、トレーニングされ得る。それゆえ、学習は、アルゴリズムに以前記録されたデータを提供する専用トレーニング段階と、またはアルゴリズムが、入来データを評価しつつトレーニングされるオンライン学習アプローチとを言う。予測は、患者パラメータセットに含めることができ、医療用意思決定支援コンポーネントにフィードバックできる。

機械学習アルゴリズムを応用する従来のアプローチと比較した利点は、適応的回復環境の取得されたメディア刺激及びフィードバックデータが追加的に利用される点にある。従来のアプローチは係るデータを考慮していない。この追加情報を含めることにより、決定される患者パラメータセットの情報内容と、予測精度が改善され得る。

本発明の好ましいさらに他の一実施形態では、前記医療用意思決定支援コンポーネントは、前記患者パラメータセットに基づき、または医療支援従事者からの入力及び患者パラメータセットとに基づき、適応的回復環境の設定を制御する回復環境決定コンポーネントを有する。この実施形態では、取得される患者パラメータセットが技術的システム、すなわち適応的回復環境への入力として用いられる。適応的回復環境のパラメータ、例えばスクリーン、照明、音響的刺激などの設定は、決定された患者パラメータに基づいて直接適応される。例えば、音響刺激にポジティブに反応することが観察されたとき、かかる音響刺激を規則的間隔で提供してもよい。適応的回復環境を設定するため、決定された患者パラメータのみを利用するクローズドループ制御を利用することも可能である。あるいは、適応的回復環境の設定において、医療支援従事者及び／または患者自身からの入力を考慮するオープンループ制御システムを用いることも可能である。かかる制御の利点は、設定の複雑性が減少することである。

本発明の好ましいさらに他の一実施形態では、前記医療用意思決定支援コンポーネントは、医療支援従事者に意思決定支援を提供する医療用意思決定支援コンポーネントを有する。よって、決定される患者パラメータは治療にあたる医師及び看護師に直接フィードバックされ、現在の治療や投薬を適応できるようにできる。例えば、患者が不機嫌であったり精神状態が良くないとき、疲れたりストレスがたまる治療処置をする正しい時とは言えないだろう。本発明のこの実施形態の利点は、利用可能な全ての情報が利用され、医療支援従事者に提供され、患者ケアが最適化される点にある。

本発明の上記その他の態様を、以下に説明する実施形態を参照して明らかにし、説明する。
本発明による医療用意思決定支援システムの一実施形態を示す図である。 本発明による医療用意思決定支援方法の一実施形態を示す図である。 適応的回復環境にいる患者を示す図である。 医療用意思決定支援システムを含む本発明による患者ケアシステムを示す図である。 本発明による医療用意思決定支援方法の他の一実施形態を示す図である。 本発明による患者ケアシステムの他の一実施形態を示す図である。 適応的回復環境を示す図である。

図１に、本発明による医療用意思決定支援システム１ａの第１の実施形態を示す模式図を示す。システムはプロセッサ３とコンピュータ読み取り可能記憶媒体５とを含む。このコンピュータ読み取り可能記憶媒体５はプロセッサ３により実行される命令を含む。これらの命令により、プロセッサ３は、図２に示したフローチャートに例示した医療用意思決定支援方法１００のステップを実行する。

第１のステップＳ１０において、適応的回復環境における患者のメディア刺激及びフィードバックデータ７が取得される。第２のステップＳ１２において、その患者の状態データ９が取得される。さらに、電子カルテデータ１１がステップＳ１４において取得される。取得された全てのデータが評価され（Ｓ１６）、患者パラメータセット１３が決定される。医療用意思決定支援コンポーネントに患者パラメータセット１３が提供される（ステップＳ１８）。

それにより、ステップＳ１０、Ｓ１２及びＳ１４は別の順序で実行することも可能である。本発明の図示した実施形態において、取得された患者のメディア刺激フィードバックデータ７が適応的回復環境、すなわちインテリジェント環境において収集され、そこにいる患者にインターラクション及びフィードバック手段と、部屋でムードまたは雰囲気を生成する手段を提供する。

取得されたメディア刺激及びフィードバックデータ７は、適応的回復環境で捕捉されるデータを指しても良い。これらのデータは、部屋の設定（例えば、照明レベル、温度など）及び部屋との又は部屋に備え付けられた機器との異なる全ての種類のインターラクション（例えば、メディアの利用、照明設定の変更、窓の開閉など）に関する情報を含んでいてもよい。状態データ９は、センサにより捕捉される、又は医療従事者により入力される患者の現在の状態に関する全てのデータ（例えば、バイタルセンサ、医療支援従事者により行われる光反射測定などにより捕捉されるリアルタイムのバイタルデータ）を指す。電子カルテデータ１１は、電子カルテ（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｈｅａｌｔｈ ｒｅｃｏｒｄ）に含まれる全てのデータを指し、例えば以前の治療及び投薬、診断、以前記録されたバイタルサイン（ｖｉｔａｌ ｓｉｇｎｓ）やバイタルデータ（ｖｉｔａｌ ｄａｔａ）やその他の任意の支援情報などを指す。

本発明との関連で、適応的回復環境（ａｄａｐｔｉｖｅ ｈｅａｌｉｎｇ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）は、具体的には、インテリジェントな環境や病室を指す。これは、画像やビデオを表示する一以上のリモートコントロール可能なプログラム可能なスクリーンと、部屋にさまざまな照明によるムードを出すリモートコントロール可能な調整可能な人工照明手段と、窓に取り付けたリモートコントロール可能なシャッタ及び／又はカーテンと、リモートコントロール可能なベッドと、視覚的及び音響的な刺激手段と、リモートコントロール可能な窓と、メディアエンターテイメント・情報システムと、その他のさまざまな技術や技術的手段とのうち少なくとも１つを含む。

図３は、適応的回復環境１５の一例を示す図である。図示した適応的回復環境１５には、リモートコントロール可能かつ調整可能な人工的オーバーヘッドライト１７が含まれる。これは、異なるシーンに対応する異なる照明レベルで、かつ異なる色で、病室を照明するように構成できる。さらに、画像やビデオを表示する、リモートコントロール可能な異なるスクリーン１９が設けられている。これらのスクリーン１９は、例えば、熱帯雨林や山岳地帯などの自然の風景の画像を表示するように構成できる。適応的回復環境１５は、患者を支持するモーター駆動の自動患者ベッド２１を含んでも良い。これもリモートコントロール可能である。さらにまた、病室は自動かつリモートコントロール可能なカーテン及び窓５３を有しても良い。

部屋のリモートコントロール可能な機器は、医療支援従事者２３により確定される設定に応じて、患者リモートコントロールにより制御できる。例えば、医療支援従事者２３は、適応的回復環境１５により患者に提供される刺激のレベルを示す設定、低、中、高のうちの一つを選択してもよい。よって、たとえ患者２５が適応的回復環境１５の、すなわち異なる支援システムやその環境内のその他の技術的手段の、ある設定を選択しても、その設定は、医療支援従事者２３の設定（ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓ）により却下される。例えば、患者２５は、暗い照明を選択しても、日中はこの設定を維持することはできないかも知れない。さらに、患者が、例えば適応的回復環境とインターラクトして、夜中に明るい照明を選択すると、これは不眠や強い興奮状態の兆候であるかも知れない。例えば、活動的である日中に、照明が暗く、窓が閉じられ、全ての種類の視覚的または音響的刺激がオフになっている状態に部屋がなっていることを患者が常に好むとき、患者は機嫌が悪く具合が悪いことを示しているかも知れない。適応的回復環境との患者のインターラクション時の広い範囲の解釈が可能である。

本発明の一目的は、環境の状況関連適合（ｃｏｎｔｅｘｔ−ｒｅｌａｔｅｄ ａｄａｐｔｉｏｎ）により、適応的回復環境における患者の回復プロセス（ｈｅａｌｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ）を改善することである。本発明のさらに別の目的は、患者を退院させる最適な準備をする、または退院の最適時期を決定するために、患者の現在の健康状態（ｃｕｒｒｅｎｔ ｗｅｌｌ−ｂｅｉｎｇ）に関する情報を医療従事者に提供することである。図３に示した適応的回復環境１５の患者２５は、この環境１５とインターラクト（ｉｎｔｅｒａｃｔ）する。本発明によると、これらのインターラクションが評価され、患者の覚醒状態や心理状態などの側面が評価される。

既知の医療用意思決定支援システムはほとんど生理的データに依存し、例えば状態データや電子カルテデータに依存するが、それと対照的に、本発明は、患者に関する情報を決定する際、すなわち患者パラメータセットを決定する際、インターラクションデータ（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｄａｔａ）もモデル化し、すなわちメディア刺激及びフィードバックデータもモデル化する。患者パラメータセットは、例えば患者の治療の進捗を示す患者ヘルススコアを含んでいてもよい。本発明の一つの目的は、最適に調整された環境を提供し、患者の回復プロセス（ｈｅａｌｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ）を支援するために、この患者パラメータセットに基づき、適応的回復環境（ａｄａｐｔｉｖｅ ｈｅａｌｉｎｇ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）の好適な設定を決定することである。さらに、本発明は、医療上の意思決定をする時に、例えば、患者を退院させる時を決定する時に、信頼できるデータと意思決定支援とを提供することにより、医師を支援することを目的としている。

患者パラメータセットは、異なるすべてのデータに基づき、決定される。このデータは、取得されたデータの評価や分析の結果を含む。この患者パラメータセットは、病院において使用される医療用意思決定支援システムに、すなわち技術的意思決定支援手段に提供される。かかる医療用意思決定支援コンポーネントは、医療支援従事者に対して情報と提案（ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ）を表示する単純なコンピュータスクリーン、またはかかる情報を他の医師に配信する病院内または病院間のネットワーク、または患者のケアプランの適合を決定するためにその情報を直接的に処理する技術的システム、またはインテリジェント環境を適合する技術的システムを指すことができる。また、患者の将来の状態の予測は、取得されたデータに基づき、患者パラメータセットに含まれてもよい。

取得されたメディア刺激とフィードバックデータ、状態データ、及び電子カルテデータに応じて、患者パラメータセットが決定される。前記患者パラメータセットの使用目的に応じて、異なる情報がそれに含まれても良い。また、さまざまな形式の情報が可能である。患者の精神状態を示すパラメータは、単にパーセンテージやある範囲に規格化された任意の無単位数により表されることもある。同じことは、患者の覚醒状態を示すパラメータにも言える。患者の休息パターンに関する情報は、具体的には、患者が、照明をオフにする、適応的回復環境内に設けられた技術的手段をどれも用いない、またはベッドに留まる時間を指すことができる。

患者の退院の準備に関する情報を決定することは困難な場合がある。かかる情報は、場合によっては信頼区間を伴うパーセンテージや無単位数により表され得る。それと同程度に、患者の治療の進捗を示す患者ヘルススコア（ｈｅａｌｔｈ ｓｃｏｒｅ）を決定して、医療従事者が一つの数字を分析することにより患者の現状を直接推測できるようにしてもよい。かかる患者ヘルススコアは、医療従事者が毎日多数の患者の状態にアクセスして評価する必要がある最初の表示（ｆｉｒｓｔ ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）であってもよい。有害事象のリスクに関する情報は、具体的には、まだ分かっていない病気に患者がどの程度かかりやすいか、または退院後に患者がどの程度再入院する必要があるかを示す、場合によっては信頼値も伴うパラメータを指してもよい。さらに別の患者パラメータが考えられ、本発明によるヘルスケア意思決定支援システムにより処理することもできる。

本発明による患者ケアシステム２７ａの一実施形態を図４に示した。患者ケアシステム２７ａは、本発明によるヘルスケア意思決定支援システム１ｂを含む。患者ケアシステム２７ａは、さらに、患者を収容し、メディア刺激と患者のフィードバックデータを提供する適応的回復環境１５を含む。患者ケアシステム２７ａは、患者の状態データを取得するセンサ２９も含む。センサ２９は、具体的には、患者の身体に付けられた身体装着型センサであってもよい。患者の状態データを決定する斯様な身体装着型センサの例には、心拍数センサ、血中酸素センサ、呼吸頻度センサ、活動量センサ、血圧センサ、体温センサその他のバイタルサインセンサが含まれる。センサ２９は、かかる状態データを取得し、それをヘルスケア意思決定支援システム１ｂに含まれるプロセッサに提供する。患者ケアシステム２７ａは、さらに、患者の電子カルテデータを、すなわち医療データを含む電子カルテデータベース３１を含む。かかる電子カルテデータベース３１は、例えば、患者の血液検査の値、投薬、症状、併存疾患、病歴に関する情報を含む。前述の患者の状態データとは対照的に、電子カルテデータベース３１に含まれるデータは、加工されていないセンサデータではなく、医療支援従事者により決定されるパラメータを指す。このように、電子カルテデータは、医療支援従事者の解釈及び推測を表すメタデータとして解釈され得る。

図４は、さらに、決定された患者パラメータセットがヘルスケア意思決定支援システム１ｂにより医療用意思決定支援コンポーネント３３に提供されることを示している。この医療用意思決定支援コンポーネント３３は、次いで、決定された患者パラメータセットを二通りに利用する。第１に、例示の実施形態では、意思決定支援コンポーネントすなわち患者パラメータセットがそのデータ源の一つに直接影響を与えるクローズドループコントロール３５が適応的回復環境１５に適用される。医療用意思決定支援コンポーネント３３に含まれる回復環境決定コンポーネント３６が、決定された患者パラメータセットに基づき、適応的回復環境１５の設定を制御するために用いられる。決定された患者パラメータセットとは別に、適応的回復環境１５の設定を制御する医療支援従事者（ｍｅｄｉｃａｌ ｓｕｐｐｏｒｔ ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ）からの入力も考慮される。しかし、適応的回復環境１５に関して、例示の例は、ヘルスケア意思決定支援システム１ｂにより決定された患者パラメータセットのみが適応的回復環境１５を設定するために用いられる制御を示している。

図４に示した例では、医療用意思決定支援コンポーネント３３は、さらに、医療支援従事者に意思決定支援を提供する医療用意思決定支援コンポーネント３７を有する。この医療用意思決定支援コンポーネント３７は、例えば、適当なサーバとＷｉＦｉネットワークを介して通信するタブレットコンピュータとして構成されてもよく、看護師が使用するように構成されてもよい。このタブレットは、適応的回復環境１５における機能を制御するユーザインタフェースを提供してもよく、及び／または医療従事者のための情報インタフェースを提供してもよい。

図５には、本発明による医療用意思決定支援方法の他の一実施形態１ｃが示されている。ヘルスケア意思決定支援システム１ｃはプロセッサ３とコンピュータ読み取り可能記憶媒体５とを含む。プロセッサ３は、患者のメディア刺激及びフィードバックデータ７と、状態データ９と、電子カルテデータ１１とを取得する。さらにまた、プロセッサ３は、以前の患者のメディア刺激及びフィードバックデータの履歴、状態データ、及び／または電子カルテデータも取得する。かかる履歴データ３９は、基本的には、現在治療中の患者と同様の病歴を有する他の患者のデータを指す。かかる患者は、例えば、別の医療施設の患者であってもよいし、同じ医療施設の以前の患者であってもよい。履歴データ３９は、患者パラメータセット１３を決定する時に考慮される。

図６に示すように、本発明によるヘルスケア意思決定支援システム１ｄを含む患者ケアシステム２７ｂは、センサ２９、適当な電子カルテデータベース３１、適応的回復環境１５、及び医療用意思決定支援コンポーネント３３を含む。概要を上述した通り、患者ケアシステム２７ｂの例示の実施形態に含まれる医療用意思決定支援コンポーネント３３は、例えば、無線タブレットコンピュータデバイス３８などのコンピュータインタフェースにより医療従事者に意思決定支援を提供する医療用意思決定支援コンポーネント３７と、患者パラメータセットに基づき適応的回復環境１５の設定を制御する回復環境決定コンポーネント３６との両方を含む。任意的に、かかる医療用意思決定支援コンポーネント３６は、医療支援従事者からの入力に基づいて、適応的回復環境１５の設定を制御できるように構成されていてもよい。

図６には、さらに病院データベース４１が示され、履歴データ、すなわち以前の患者のメディア刺激フィードバックデータの履歴、状態データ及び／又は電子カルテデータが格納されている。任意的に、病院データベース４１の替わりに、これらのデータは、クラウドデータベースから何らかのネットワーク接続を通して提供されてもよい。かかるネットワーク接続すなわち無線または有線のイントラネットまたはインターネット接続により、他の医療施設の患者からのデータも含むようにしてもよい。

利用可能データは、機械学習アルゴリズムにおけるトレーニングデータとして用いても良い。このアルゴリズムは、自律的に、かつ一定の入出力関係の決定を要せずに、利用可能な情報を用いて現在の患者の治療の結果を予測することができるものである。このため、以前の患者の患者データが、治療の結果に関するデータと共に、かかるアルゴリズムに入力される。アルゴリズムは、次いで、受けた治療に応じて患者の進展を予測するための異なるデータの重要性を自動的に決定する。利用可能データに応じて、状態データ、電子カルテデータ及び／またはメディア刺激及びフィードバックデータの情報内容は変化する。以前の利用可能な（トレーニング）データ、すなわち以前の患者のデータに基づきアルゴリズムの入出力を決定するこのプロセスは、通常、トレーニングまたは学習段階と呼ばれる。このトレーニングまたは学習段階の後、ナレッジ（ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）すなわちアルゴリズムアプローチは、治療の結果または治療のさらなる進展を予測するため、現在取得されるデータすなわち現在治療を受けている患者のデータに適用できる。このアプローチの一つの利点は、直接入出力モデル（例えば、線形関係）を構成する必要はないが、機械学習アルゴリズムが取得されるデータに基づいて妥当な推論を行うように自分自身を構成することである。

本発明によると、利用可能データはトレーニング段階で用いられる。結果として得られるトレーニングされた機械学習アルゴリズムを用いて、患者パラメータセットを決定する。これにより、トレーニング段階において、以前の患者の利用可能な履歴状態データ、電子カルテデータ、メディアシミュレーション及びフィードバックデータの全部または一部のみを用いることができる。さらに、患者パラメータセットを決定するために、適応的回復環境において、現在の患者の状態データ、電子カルテデータ及び／またはメディア刺激及びフィードバックデータの全部または一部を用いることも可能である。

トレーニング段階の後、かかる機械学習アルゴリズムは、現在取得されるデータ、すなわちメディア刺激及びフィードバックデータ、状態データ及び電子カルテデータを処理して、それから現在の患者に関する予測を決定することが可能である。それにより可能性のある機械学習アルゴリズムは、限定ではないが、サポートベクトルマシン、患者ネットワーク、強化学習、表現学習、類似及びメトリック学習、スパースディクショナリ学習、サポートベクトルマシン、演繹論理プログラミング、ディシジョンツリー学習、アソシエーション規則学習及び人工ニューロンネットワークを含むが、これらに限定されない。

従来のアプローチと比較して、本発明では、トレーニング段階及び／または処理段階において、メディア刺激及びフィードバックデータも考慮され得る。かかるメディア刺激及びフィードバックデータは、例えば、患者の適応的回復環境とのインターラクション時間と、患者の適応的回復環境とのインターラクション頻度と、適応的回復環境の設定に関する患者の選択とを含んでもよい。概略を上述したように、患者が適応的回復環境とどうインターラクトするかに応じて、これらのメディア刺激及びフィードバックデータは、患者の精神状態や覚醒などのパラメータに関する情報を含み得る。これらのパラメータは、回復プロセス（ｈｅａｌｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ）の進展を示していてもよい。

図７において、適応的回復環境１５内の患者２５が示されている。患者２５は、電子制御可能患者ベッド２１に寝ており、心拍と血圧を決定する身体装着型センサ２９を身につけている。図示した例では、この身体装着型センサ２９は、患者の腕に取り付けられ、調整デバイス４５と無線通信している単純なブレスレットデバイスである。図７に示すように、この調整デバイス４５は、部屋の壁に取り付けられ、病院ネットワークに接続されていてもよい。さらに、患者２５のケアをしている医療支援従事者２３は、調整デバイス４５と無線通信するように構成されたタブレットコンピュータデバイス４７を利用する。このタブレットコンピュータデバイス４７により、医療支援従事者２３は、データにアクセスでき、すなわち患者の状態データ、メディア刺激及びフィードバックデータ及び電子カルテデータにアクセスできる。

図７には、さらに、赤外線動き及び光検出器４９、カメラセンサ５１、及び電子制御可能ローラーシャッターを含む電子制御可能窓５３が示されている。すべてのデバイスは、それが取得したデータを調整デバイス４５に伝送するとともに、調整デバイス４５により制御されるように構成されている。患者２５は、図示した例では、調整デバイス４５と無線通信できるリモートコントロール５５を手に持っている。このリモートコントロール５５により、患者２５は、適応的回復環境１５内のアクチュエータを制御できる。図示した例では、患者は電子制御可能窓５３と調節可能人工照明５０とを制御している。

医療支援従事者２３が、適応的回復室１５にいる患者２５がさらされても良い刺激の量を指す、低、中、高などの限られた数の設定から選択するオプションを有していることも可能である。スタッフにより選択された設定内で、患者２５は、例えば、照明、サウンド、シーンなどの、この設定内でオファーされる要素の数を自由に制御し、それから選択できる。例えば、患者は、見舞い時間中は照明設定を制御することを許されるが、システムにより課される毎日のリズムを書き換えたり、スタッフにより課される低、中、高の設定を書き換えたり（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）はできない。決定された患者パラメータに基づき、環境のどの部分が直接（自動的に）適応されるか、及び医療支援従事者または患者の入力に基づき、適応的回復環境のどの部分がどの程度構成されるかは、フレキシブルに設定できる。

本発明の一実施形態では、患者２５がどれだけ頻繁に適応的回復環境１５とインターラクトするか、及びその患者がどんな種類の設定を選択するか、登録する。これらのデータは、身体装着型センサ２９の取得データと組み合わせて、ヘルスケア意思決定支援システムにより評価される。このシステムも、図７に示した例では、調整デバイス４５に含まれている。ヘルスケア意思決定支援システムは、医療用意思決定支援コンポーネントに患者パラメータを提供する。図示した例では、かかる医療用意思決定支援コンポーネントは、調整デバイス４５に物理的に含まれていてもよく、タブレットコンピュータデバイス４７により医療支援従事者２３がアクセスできるウェブインタフェースを提供してもよい。患者パラメータセットは、患者２５の精神状態または覚醒を示すパラメータを含んでもよい。これは、患者２５が退院する準備ができているか医療支援従事者２３が判断する役に立つ。さらに、調整デバイス４５とその中に含まれる医療用意思決定支援コンポーネントとは、適応的回復環境１５の設定を制御できる回復環境決定コンポーネントも含んでもよい。例えば、照明設定その他のパラメータは、決定される患者パラメータセットに応じて、直接調整され得る。

本発明を、図面と上記の説明に詳しく示し説明したが、かかる例示と説明は例であり限定ではなく、本発明は開示した実施形態には限定されない。請求項に記載した発明を実施する際、図面、本開示、及び添付した特許請求の範囲を研究して、開示した実施形態のその他のバリエーションを、当業者は理解して実施することができるであろう。

請求項において、「有する（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は他の要素やステップを排除するものではなく、「１つの（“ａ” ｏｒ “ａｎ”）」という表現は複数ある場合を排除するものではない。単一の要素またはその他のアイテムが請求項に記載した複数のユニットの機能を満たすこともできる。相異なる従属クレームに手段が記載されているからといって、その手段を組み合わせて有利に使用することができないということではない。

本願との関連で、関連情報、特にメディア刺激及びフィードバックデータを取得する状況センサは、動き検出器、カメラ、照明検出器、マイクロホン、テレビジョンのリモートコントロールに取り付けられたセンサ、インテリジェント環境を制御するリモートコントロールに取り付けられたセンサ、温度センサ、湿度センサ、または病室で使われ得るその他のセンサデバイスを含み得る。さらにまた、状況情報は、例えばコンピュータまたはテレビジョンとのネットワーク接続により、メディア及び／またはＩＴシステムから直接取得できる。状況センサは、その時、データが取得される適応的病室においてすでに利用可能な技術的システムにより表される。収集されるデータの量に応じて、導出できる情報は増加する。より多くのデータ（すなわち、メディア刺激及びフィードバックデータ）がヘルスケア意思決定支援システムに提供されると、より多くの情報が導出できる。

本願との関連で、医療支援従事者は、医師、看護師、病院の技術者、介護士、理学療法士、患者のケアをしている家族、または病院において患者の回復プロセスに関連するその他の人々を指す。

ここで用いるコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、プロセッサ、コントローラ、またはコンピューティングデバイスにより実行できる命令を記憶できる任意の記憶媒体を指す。このコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な、非一時的記憶媒体と呼ぶこともある。幾つかの実施形態では、かかるコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、プロセッサ、コントローラ、またはコンピューティングデバイスによりアクセスされ得るデータを記憶することもできる。コンピュータ読み取り可能記憶媒体の例には、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ハードディスクドライブ、固体ハードディスク、フラッシュメモリ、ＵＳＢフラッシュドライブ、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、光ディスク、光磁気ディスク、及びプロセッサのレジスタファイルが含まれるが、これらに限定されない。光ディスクの例には、コンパクトディスク、デジタルバーサタイルディスク、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−Ｒまたはブルーレイディスクが含まれる。コンピュータ読み取り可能記憶媒体との用語は、ネットワークまたは通信リンクを介して、例えばモデム、インターネット、またはローカルエリアネットワークにより、プロセッサまたはコンピュータデバイスによりアクセスされ得るさまざまなタイプのメディアを指していても良い。コンピュータプログラムは、光記憶媒体や他のハードウェアとともに、またはその一部として供給される固体媒体などの適切な非一時的媒体に記憶／配布することができ、インターネットや有線または無線の電気通信システムなどを介して他の形式で配信することもできる。

ここで用いるプロセッサは、プログラムまたは機械実行可能命令を実行できる電子コンポーネントを含む。コンピュータデバイスやコンピュータシステムは一以上のプロセッサを含むことができる。コンピュータデバイスは、さらに、スクリーン、人間と機械とのインタフェース、その他のコンポーネントを含み得る。

さらに、異なる実施形態は、コンピュータや命令を実行する任意のデバイスやシステムにより、またはそれに関して使用されるプログラムコードを提供するコンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ読み取り可能媒体からアクセスできるコンピュータプログラム製品の形体を取りうる。本開示の目的では、コンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ読み取り可能媒体は、命令実行デバイスにより、またはそれらに関して使用されるプログラムを包含、格納、伝達、伝送、搬送できる任意の有体デバイスまたは装置であり得る。

本開示の実施形態がソフトウェア制御データ処理デバイスにより少なくとも部分的に実施されると説明した限りにおいて、言うまでもなく、かかるソフトウェアを担う、光ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの非一時的、機械読み取り可能媒体は、本開示の一実施形態を表すものと考えられる。

コンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ読み取り可能媒体は、例えば、電子システム、磁気的システム、光学的システム、電磁気的システム、赤外線システム、または半導体システム、または伝搬媒体であってもよいが、限定ではない。コンピュータ読み取り可能媒体の非限定的例としては、半導体または固体メモリ、磁気テープ、リムーバブルコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、固定磁気ディスク、光ディスクなどがある。光ディスクには、コンパクトディスク−リードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク−リード／ライト（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）、及びＤＶＤなどがある。

さらに、コンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータ読み取り可能または使用可能プログラムコードを含みまたは格納し、コンピュータ読み取り可能または使用可能プログラムコードがコンピュータで実行された時、このコンピュータ読み取り可能または使用可能プログラムコードの実行により、コンピュータに、通信リンクを通して他のコンピュータ読み取り可能または使用可能プログラムコードを伝送させるようにしてもよい。この通信リンクは、例えば、物理的または無線の媒体を用いてもよいが、これは限定ではない。

コンピュータ読み取り可能またはコンピュータ使用可能プログラムコードを格納及び／または実行するのに適したデータ処理システムまたはデバイスは、システムバスなどの通信手段を通してメモリ要素に直接的または間接的に結合した一以上のプロセッサを含む。メモリエレメントは、プログラムコードの実行時に使われるローカルメモリと、バルク記憶と、実行時にコードをバルク記憶から読み出さねばならない回数を低減するために、少なくともコンピュータ読み取り可能またはコンピュータ使用可能プログラムコードの一部を一時的に記憶するキャッシュメモリと、を含む。

入出力デバイスすなわちＩ／Ｏデバイスは、直接的に、または途中のＩ／Ｏコントローラを通して、システムに結合していてもよい。これらのデバイスは、例えば、限定ではなく、キーボード、タッチスクリーンディスプレイ、及びポインティングデバイスを含み得る。異なる通信アダプタをシステムに結合して、データ処理システムを、プライベートネットワークやパブリックネットワークを通して、他のデータ処理システムやリモートプリンタや記憶装置に結合することもできる。非限定的な例は、モデムとネットワークアダプタであり、これらは現在入手できるタイプの通信アダプタのほんの一部である。

例示した異なる実施形態の説明を、例示と説明を目的としてしたが、網羅的なものではなく、開示した形式の実施形態に限定することを意図したものでもない。本技術分野の当業者には多くの修正やバリエーションが明らかであろう。さらに、異なる例示の実施形態は他の例示の実施形態と比較して異なる利点を提供することがある。選択した実施形態は、実施形態の原理と実際の応用を最もよく説明し、さまざまな修正を施したさまざまな実施形態が想定される具体的な使用には適しているため、本技術分野の当業者に本開示を理解できるようにするために選択され、説明された。請求項に記載した発明を実施する際、図面、本開示、及び添付した特許請求の範囲を研究して、開示した実施形態のその他のバリエーションを、当業者は理解して実施することができるであろう。

Claims (15)

1. 患者へのケアを調整する患者パラメータセットを提供するヘルスケア意思決定支援システムであって、前記システムは、プロセッサと、コンピュータ読み取り可能記憶媒体と、適応的回復環境にいる患者のメディア刺激及びフィードバックデータ、状態データ、及び電子カルテデータを取得するインタフェース手段とを有し、
   前記コンピュータ読み取り可能記憶媒体は、前記プロセッサに
   − 前記患者のメディア刺激及びフィードバックデータを取得するステップと、
   − 前記患者の状態データを取得するステップと、
   − 前記患者の電子カルテデータを取得するステップと、
   − 前記取得されたデータを評価し、前記患者に関する情報を含む患者パラメータセットを決定するステップと、
   − 前記患者パラメータセットを医療用意思決定支援コンポーネントに提供するステップと
   を実行させる前記プロセッサにより実行させる命令を含み、
   前記メディア刺激及びフィードバックデータは前記患者の前記適応的回復環境とのインターラクションに関する情報を含むことを特徴とする、
   ヘルスケア意思決定支援システム。
2. 前記命令は、さらに、前記プロセッサに、以前の患者のメディア刺激及びフィードバック履歴データ、状態データ、及び／または電子カルテデータを取得するステップを実行させる、
   請求項１に記載のヘルスケア意思決定支援システム。
3. 前記メディア刺激及びフィードバックデータは、前記適応的回復環境にある状況センサにより収集される、請求項１に記載のヘルスケア意思決定支援システム。
4. 前記メディア刺激及びフィードバックデータは、
   − 前記患者の前記適応的回復環境とのインターラクション時間、
   − 前記患者の前記適応的回復環境とのインターラクション頻度、及び
   − 前記適応的回復環境の設定の患者による選択のうち少なくとも一つを含む、
   請求項１に記載のヘルスケア意思決定支援システム。
5. 前記状態データは前記患者に取り付けられた身体装着型センサにより収集される、
   請求項１に記載のヘルスケア意思決定支援システム。
6. 前記状態データは、心拍数、血中酸素化、呼吸頻度、活動量、血圧、温度その他のバイタルパラメータのうち少なくとも１つを含む、
   請求項１に記載のヘルスケア意思決定支援システム。
7. 前記電子カルテデータは、血液検査値、処方された薬剤、症状、併存疾患及び病歴のうち少なくとも１つに関する情報を含む、請求項１に記載のヘルスケア意思決定支援システム。
8. 前記患者パラメータセットは、
   − 患者の心理状態を示すパラメータ、
   − 患者の覚醒を示すパラメータ、
   − 患者の休息パターンに関する情報、
   − 患者の退院の準備ができたことに関する情報、
   − 患者の治療の進展を示す患者健康スコア、及び
   − 有害事象のリスクに関する情報のうち少なくとも１つを含む、
   請求項１に記載のヘルスケア意思決定支援システム。
9. 前記取得されるデータを評価し前記患者パラメータセットを決定するステップは、前記取得されるデータを以前の患者の、履歴にあるメディア刺激及びフィードバックデータ、状態データ、及び／または電子カルテデータと比較するステップと、不規則性を決定するステップとを含む、請求項２に記載のヘルスケア意思決定支援システム。
10. 前記取得されるデータを評価し前記患者パラメータセットを決定するステップは、前記取得されるデータと、前記以前の患者の、履歴のメディア刺激及びフィードバックデータ、状態データ及び／または電子カルテデータとに基づき機械学習アルゴリズムを用いるステップとを含む、
    請求項２に記載のヘルスケア意思決定支援システム。
11. 前記医療用意思決定支援コンポーネントは、前記患者パラメータセットに基づき、または医療支援従事者からの入力及び前記患者パラメータセットに基づき、適応的回復環境の設定を制御する回復環境決定コンポーネントを有する、
    請求項１に記載のヘルスケア意思決定支援システム。
12. 前記医療用意思決定支援コンポーネントは、前記患者パラメータセット及び／または医療支援従事者からの入力に基づき適応的回復環境の設定を制御する回復環境決定コンポーネントを有する、
    請求項１に記載のヘルスケア意思決定支援システム。
13. 患者ケアシステムであって、
    − 患者を収容し、前記患者のメディア刺激及びフィードバックデータを提供する適応的回復環境であって、前記メディア刺激及びフィードバックデータは前記患者の前記適応的回復環境とのインターラクションに関する情報を含む、適応的回復環境と、
    − 前記患者の状態データを取得するセンサと、
    − 前記患者の電子カルテデータを含む電子カルテデータベースと、
    − 請求項１に記載のヘルスケア意思決定支援システムと、
    − 医療従事者及び／または前記回復環境に意思決定支援を提供する医療用意思決定支援コンポーネントとを有する、
    患者ケアシステム。
14. 患者ケアを調整する患者パラメータセットを提供するヘルスケア意思決定支援システムにおけるヘルスケア意思決定支援方法であって、前記ヘルスケア意思決定支援システムのプロセッサが、
    − 患者のメディア刺激及びフィードバックデータを取得するステップと、
    − 前記患者の状態データを取得するステップと、
    − 前記患者の電子カルテデータを取得するステップと、
    − 前記取得されたデータを評価し、前記患者に関する情報を含む患者パラメータセットを決定するステップと、
    − 前記患者パラメータセットを意思決定支援コンポーネントに提供するステップとを含み、
    前記メディア刺激及びフィードバックデータは前記患者の適応的回復環境とのインターラクションに関する情報を含むことを特徴とする、
    方法。
15. プロセッサにより実行される命令を含むコンピュータ読み取り可能、非一時的記憶媒体であって、前記命令は前記プロセッサに請求項１４に記載の方法のステップを実行させる、記憶媒体。

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