用于预测患者护理未来结果的医疗系统和方法技术方案

提供了一种医疗数据系统及使用该医疗数据系统的方法。该医疗数据系统包括计算平台，用于使用来自多名患者中每一名患者在多个时间点处的患者特异性数据，以在多个时间点中的每个时间点处为该多名患者中的每一名患者生成多维向量，从而为每名患者提供多个时间相关的多维指数。该系统还使用从受试者在时间T1处的数据产生的多维向量将该受试者归类为第一组患者，以及使用从受试者在时间T2处的数据产生的多维向量将该受试者归类为第二组患者。

Medical system and method for predicting future outcome of patient care

A medical data system and a method of using the medical data system are provided. The medical data system includes a computing platform, for use in patients from each patient in patient specific data at multiple time points, each time point to multiple points in time in the office for each patient, the number of patients in the generation of multi-dimensional vector, so as to provide a multidimensional index more than one time related to each patient. The system also uses a multi-dimensional vector from the subjects at time T1 data of the subjects were classified as the first group of patients, and from subjects using multidimensional vector at time T2 data produced by the subjects were classified into second groups.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于预测患者护理未来结果的医疗系统和方法
和
技术介绍
本专利技术涉及一种医疗数据系统及使用该医疗数据系统预测患者护理未来结果的方法。近年来，电子医疗记录(EMR)和计算机化医生订单输入(CPOE)技术已经进入临床领域。这些技术提供了足够的信息来识别潜在有害的处方以及其他现有或近期的临床有价值的参数，然而，由于这样的系统仅分析特定的患者文件，它们仅限于其中包含的信息，因此不能得到医疗相关的可用于预测患者护理长期结果的信息。用于预测患者护理长期结果(包括健康状况、护理成本等)的系统可以显著地改善护理系统的有效性与效率。在US20120041772中描述了一种这样的系统，其公开了一种用于预测患者预后的系统。该系统将查询患者与类似患者的最佳锚定时间戳对准，并使用来自相似患者的数据来预测查询患者的长期结果测量。虽然两个患者的时间相关对准可以用于预测不太晚期患者的未来结果(就疾病/护理的进展而言)，但由于患者的多样性和疾病的非线性进展，比较个体患者是具有挑战性的。因此，仍然需要一种医疗数据系统，其可以提供患者护理结果的高度精确预测。
技术实现思路
根据本专利技术的一个方面，提供了一种医疗数据系统，其包括计算平台，该计算平台被配置用于：(a)使用来自多名患者中每一名患者在多个时间点处的患者特异性数据，以在多个时间点中的每个时间点处为该多名患者中的每一名患者生成多维向量，从而为每名患者提供多个时间相关的多维指数；(b)使用从受试者在时间T1处的数据产生的多维向量将受试者归类为第一组患者；以及(c)使用从受试者在时间T2处的数据产生的多维向量将该受试者归类为第二组患者。根据下述的本专利技术优选实施例中另外的特征，该计算平台还被配置为：(d)识别由第一组和第二组共享的患者子集。根据所述的优选实施例中另外的特征，该计算平台还被配置为：(e)查询患者子集的时间相关数据，从而预测受试者在时间T3处的数据相关值。根据所述的优选实施例中另外的特征，多维向量包括一个或多个参数，所述一个或多个参数选自：人口统计参数、生理参数、药物处方相关参数、疾病相关参数、治疗相关参数、护理提供者相关参数以及保险公司相关参数。根据所述的优选实施例中另外的特征，该医疗系统还包括：使用受试者在一个或多个另外的时间TK…N处的数据产生的多维向量将受试者归类为至少第三组患者。根据所述的优选实施例中另外的特征，该计算平台还被配置为：(d)识别由第一组、第二组和至少第三组共享的患者子集。根据所述的优选实施例中另外的特征，受试者在时间T3处的数据相关值是缺失值。根据所述的优选实施例中更进一步的特征，受试者在时间T3处的数据相关值选自药物处方、护理成本、预后，以及护理持续时间。根据本专利技术的另一方面，提供了一种将受试者与患者组相关联的方法，包括：(a)使用来自多名患者中每一名患者在多个时间点处的患者特异性数据，以在多个时间点中的每个时间点处为该多名患者中的每一名患者通过计算生成多维向量，从而为每名患者提供多个时间相关的多维指数；(b)使用从受试者在时间T1处的数据产生的多维向量通过计算将该受试者归类为第一组患者；(c)使用从受试者在时间TN处的数据产生的多维向量通过计算将受试者归类为至少第二组患者；(d)识别由第一组和至少第二组共享的患者子集，从而将受试者与患者组相关联。根据所述的优选实施例中另外的特征，该方法还包括：(e)查询患者子集的时间相关数据，从而预测受试者在时间T3处的数据相关值。根据所述的优选实施例中另外的特征，多维向量包括一个或多个参数，一个或多个参数选自：人口统计参数、生理参数、药物处方相关参数、疾病相关参数、治疗相关参数、护理提供者相关参数以及保险公司相关参数。根据所述的优选实施例中更进一步的特征，该方法还包括：使用受试者在一个或多个时间TK…N处的数据产生的多维向量将受试者归类为至少第三组患者。根据所述的优选实施例中另外的特征，该方法还包括：(f)识别由第一组、第二组和至少第三组共享的患者子集。根据所述的优选实施例中另外的特征，受试者在时间T3处的数据相关值是缺失值。根据所述的优选实施例中另外的特征，受试者在时间T3处的数据相关值选自药物处方、护理成本、预后，以及护理持续时间。本专利技术通过提供一种用于准确预测受试者健康护理结果的系统，成功地解决了目前已知配置的缺点。除非另外定义，否则本文使用的所有技术和科学术语具有本专利技术所属领域内普通技术人员通常理解的相同含义。尽管与本文所述的方法和材料相类似或等同的方法和材料可以用于本专利技术的实践或测试，但是下面描述了合适的方法和材料。在出现冲突的情况下，以本专利说明书(包括定义)为准。此外，材料、方法和实施例仅仅是说明性的，而不是限制性的。本专利技术的方法和系统的具体实施涉及手动地、自动地或者两者组合执行或完成所选择的任务或步骤。此外，根据本专利技术的方法和系统的优选实施例的实际仪器和设备，几个选定步骤可以通过硬件或通过任何固件的任何操作系统上的软件或其组合来实施。例如，作为硬件，本专利技术的选定步骤可以实施为芯片或电路。作为软件，本专利技术的选定步骤可以实施为由使用任何合适操作系统的计算机所执行的多个软件指令。在任何情况下，本专利技术的方法和系统的选定步骤可以被描述为由数据处理器执行，诸如用于执行多个指令的计算平台。附图说明本文中将参照附图仅通过举例方式描述本专利技术。现在具体参考附图，需要强调的是，所示的细节仅是示例性的并且仅用于说明性讨论本专利技术的优选实施例，并且被呈现为提供被认为是对本专利技术的原理和概念方面最有用和容易理解的描述。在这方面，并不打算示出除基本理解本专利技术所需细节以外的本专利技术的结构细节，附图说明使本领域技术人员明白如何在实践中实施本专利技术的几种形式。在附图中：图1a-图1b是框图，示出了本医疗数据系统(图1a)和存储的模块(图1b)。图2是流程图，示出了根据本专利技术教导内容的参考组的识别。图3示出了使用本专利技术教导内容所分析的受试者的护理和治疗结果的预测未来成本。图4示出了使用本专利技术来提供组相似性测量。具体实施方式本专利技术是一种用于预测患者护理未来结果的系统。具体地，本专利技术可以用于在治疗或疾病进展的任何阶段预测受试者的例如预后、护理成本和治疗需求等。参考附图和所附说明可以更好地理解本专利技术的原理和操作。在详细解释本专利技术的至少一个实施例之前，应当理解，本专利技术在其应用上不限于在下文描述中阐述或在附图中示出的部件的结构和布置的细节。本专利技术能够具有其他实施例或以各种方式实践或实施。此外，应当理解，本文所使用的措辞和术语是为了描述的目的，而不应被认为是限制性的。尽管用于预测患者预后的系统是已知的，但这样的系统通常利用一名或多名患者的历史数据作为另一医疗上类似患者的健康状况的未来预测因子。两个个体或一个个体与一个组之间的相似性可随时间而改变。尽管患者“A”在时间X可能与患者“B”在时间Y最相似，但同一患者A在时间X+1可能与患者B或在时间Y+1或时间Y+2不相似。因此，基于最佳拟合时间点将患者A与患者B或组C聚类可能不足以获得未来护理的准确预测因子。将本专利技术实践起来时，本专利技术人设计了一种系统，其利用更复杂的多维时间依赖性的相似性方法来识别在受试者的几个时间点处医疗上类似于受试者的患者组，由此显著增加识别受试者护理结果的精确预测因子(未来数据相关本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种医疗数据系统，其包括计算平台，所述计算平台被配置用于：(a)使用来自多名患者中每一名患者在多个时间点处的患者特异性数据，以在所述多个时间点中的每个时间点处为所述多名患者中的每一名患者生成多维向量，从而为每名患者提供多个时间相关的多维指数；(b)使用从受试者在时间T1处的数据产生的所述多维向量将所述受试者归类为第一组患者；以及(c)使用从所述受试者在时间T2处的数据产生的所述多维向量将所述受试者归类为第二组患者。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.04.21 US 62/150,3371.一种医疗数据系统，其包括计算平台，所述计算平台被配置用于：(a)使用来自多名患者中每一名患者在多个时间点处的患者特异性数据，以在所述多个时间点中的每个时间点处为所述多名患者中的每一名患者生成多维向量，从而为每名患者提供多个时间相关的多维指数；(b)使用从受试者在时间T1处的数据产生的所述多维向量将所述受试者归类为第一组患者；以及(c)使用从所述受试者在时间T2处的数据产生的所述多维向量将所述受试者归类为第二组患者。2.如权利要求1所述的医疗数据系统，其中所述计算平台还被配置用于：(d)识别由所述第一组和所述第二组共享的患者子集。3.如权利要求1所述的医疗数据系统，其中所述计算平台还被配置用于：(e)查询所述患者子集的时间相关数据，从而预测所述受试者在时间T3处的数据相关值。4.如权利要求1所述的医疗数据系统，其中所述多维向量包括一个或多个参数，所述一个或多个参数选自：人口统计参数、生理参数、药物处方相关参数、疾病相关参数、治疗相关参数、护理提供者相关参数以及保险公司相关参数。5.如权利要求1所述的医疗系统，还包括：使用所述受试者在一个或多个另外的时间TK...N处的数据产生的所述多维向量将所述受试者归类为至少第三组患者。6.如权利要求5所述的医疗数据系统，其中所述计算平台还被配置用于：(d)识别由所述第一组、所述第二组和所述至少第三组共享的患者子集。7.如权利要求3所述的医疗系统，其中所述受试者在时间T3处的数据相关值是缺失值。8.如权利要求3所述的医疗系统，其中所述受试者...

【专利技术属性】
技术研发人员：埃多·德克尔，
申请(专利权)人：梅达器材有限公司，
类型：发明
国别省市：以色列,IL