特許ウォッチ

公開番号2025133087
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-10
出願番号2025030376
出願日2025-02-27
発明の名称ヘルスケア検査室の将来の稼働状況を予測するためのコンピュータ実装方法
出願人エフホフマン-ラロッシュアクチェンゲゼルシャフト,ロッシュダイアグノスティクスインターナショナルアクチェンゲゼルシャフト,ロッシュディアグノスティクスゲゼルシャフトミットベシュレンクテルハフツング
代理人弁理士法人朝日奈特許事務所
主分類G16H 40/20 20180101AFI20250903BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】ヘルスケア検査室の将来の稼働状況を予測するコンピュータ実装方法を提供する。
【解決手段】方法は、ヘルスケア検査室によって処理される1つまたは複数の医療サンプルに関係するイベントを記述する医療サンプルイベントデータを受信することと、クラウドシステム102によって医療サンプルイベントデータを検査室データで拡張することと、拡張された医療サンプルイベントデータから、拡張された医療サンプルイベントデータから導出された時間帯別データを含む特徴セットを生成することと、特徴セットを、予測時間範囲内の将来の医療サンプルイベントを予測するように履歴特徴セットについて訓練された訓練済み機械学習モデルのための入力として使用することと、訓練済み機械学習モデルから、出力として、予測時間範囲についての将来の医療サンプルイベントの予測を受信することと、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ヘルスケア検査室の将来の稼働状況を予測するためのコンピュータ実装方法であって、前記ヘルスケア検査室が、医療サンプルを処理するように構成された１つまたは複数のインビトロ診断検査室機器を含み、前記コンピュータ実装方法が、
検査室によって処理される１つまたは複数の医療サンプルに関係するイベントを記述する医療サンプルイベントデータを受信することと、
前記医療サンプルイベントデータを検査室データで拡張することと、
拡張された前記医療サンプルイベントデータから、前記拡張された医療サンプルイベントデータから導出された時間帯別データを含む特徴セットを生成することと、
前記特徴セットを、予測時間範囲内の将来の医療サンプルイベントを予測するように履歴特徴セットについて訓練された訓練済み機械学習モデルのための入力として使用することと、
前記訓練済み機械学習モデルから、出力として、前記予測時間範囲についての将来の医療サンプルイベントの予測を受信することと
を含む、コンピュータ実装方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記医療サンプルイベントデータは、動的な検査室データおよび静的な検査室データで拡張される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記医療サンプルイベントデータは、検査室前サンプル追跡システムからのデータを含み、前記医療サンプルイベントデータの拡張に使用される前記検査室データは、以下のデータソース、すなわち、
インビトロ診断検査室機器、
前記ヘルスケア検査室の情報システム、
および／または
検査室データのデータベース
のうちのいずれかからのデータを含む、請求項１または請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記医療サンプルイベントデータを拡張することは、２つ以上のデータソースから得られたデータにおいて参照されている１つまたは複数の特定の医療サンプルを識別し、各々の特定の医療サンプルに関係する前記データソースの各々からのデータを組み合わせることを含む、請求項１～３のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記訓練済み機械学習モデルのための前記入力は、前記ヘルスケア検査室に関する現在の状態データをさらに含む、請求項１～４のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記医療サンプルイベントデータを拡張することは、１つまたは複数の医療サンプルに関する不完全なデータフィールドを識別することを含む、請求項１～５のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
拡張された医療サンプルイベントデータおよび前記ヘルスケア検査室に関するデータの両方が、前記特徴セットを生成するために使用される、請求項１～６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記検査室データは、
インビトロ診断検査室機器の利用可能性データ、
インビトロ診断検査室機器の処理能力データ、
スタッフデータ、および／または
検査室レイアウトデータ
のいずれかを含む、請求項６に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記特徴セットは、フィッティングを行ったフーリエ部分和を、所与の時間帯またはフィッティングの所与の係数について含む、請求項１～８のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記予測時間範囲は、少なくとも部分的にユーザ入力によって定められる、請求項１～９のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、ヘルスケア検査室の将来の稼働状況を予測するためのコンピュータ実装方法に関する。
続きを表示（約 3,300 文字）【背景技術】
【０００２】
医療サンプルを処理するための現代のヘルスケア検査室は、その稼働に自動化されたプロセスをますます採用するようになっている。そのような検査室は、典型的には、１日当たり数千のサンプルを処理する能力を有し、より大規模な自動化された検査室では、１日当たり最大１００，０００ものサンプルを処理することさえある。そのような自動化されたシステムにおいて、プロセスは、典型的には、中央コンピュータシステムによって監視され、中央コンピュータシステムは、検査室を通る医療サンプルの流れを管理する役割を果たす。さらに、中央コンピュータシステムは、品質管理の実行および検査レポートの生成を行うことも多い。システムは、例えば、病院または一般開業医によるサンプルの医学的処理の指示、ならびに医療サンプルの輸送、処理、および返却を監視し得る。そのような中央処理システムは、典型的には、検査室の医療サンプル処理の状況に関するレポートを生成することができる。
【０００３】
これらのレポートは、ヘルスケア検査室の管理者が、必要な医療サンプルを処理するために検査室のスタッフおよびサンプル処理装置を効率的に割り当てることを可能にすることを目的とする。しかしながら、従来のシステムは、これらの決定を適切に通知するための充分なデータにアクセスせず、システム内の医療サンプルに関するリアルタイム値を超える何かを提供することがない。
【０００４】
本開示は、上記の考察に鑑みてなされたものである。
【発明の概要】
【０００５】
したがって、第１の態様において、本発明の実施形態は、ヘルスケア検査室の将来の稼働状況を予測するためのコンピュータ実装方法を提供し、ヘルスケア検査室が、医療サンプルを処理するように構成された１つまたは複数のインビトロ診断検査室機器を含み、本方法は、
検査室によって処理される１つまたは複数の医療サンプルに関係するイベントを記述する医療サンプルイベントデータを受信することと、
医療サンプルイベントデータを検査室データで拡張することと、
拡張された医療サンプルイベントデータから、拡張された医療サンプルイベントデータから導出された時間帯別データを含む特徴セットを生成することと、
特徴セットを、予測時間範囲内の将来の医療サンプルイベントを予測するように履歴特徴セットについて訓練された訓練済み機械学習モデルのための入力として使用することと、
訓練済み機械学習モデルから、出力として、予測時間範囲についての将来の医療サンプルイベントの予測を受信することと
を含む。
【０００６】
インビトロ診断検査室機器は、前分析機器、分析機器、後分析機器、または医療サンプルの輸送に使用される機器であってよい。例えば、ヘルスケア検査室は、少なくとも１つの分析機器を含むインビトロ診断検査室であってよい。
【０００７】
医療サンプルイベントデータは、例えば、医療サンプルの注文を記述するデータ、および検査室とサンプル注文エンティティとの間の医療サンプルの輸送を記述するデータを含み得る。特定のイベントに関連する医療サンプルデータは、例えば、イベントの日時を記述してもよく、随意によりさらなるイベント固有のメタデータを含んでもよい。医療サンプルイベントデータは、検査室前データ、すなわち、サンプルが検査室に届けられる前、したがって検査室によって処理される前のサンプルに関するデータとして理解され得る。それは、異なるヘルスケア提供者から収集されたサンプルの数、所与のサンプルが注文された日時、１つまたは複数の検査室前サンプル追跡システムから入手可能なデータ、および検査室の外部のサンプルの運送業者または輸送業者に関連する１つまたは複数のシステムから入手可能なデータをさらに記述してもよい。医療サンプルイベントデータは、例えば、検査室前サンプル追跡システムおよび／またはサンプルの運送業者または輸送業者に関連するシステムからのデータであってよい。時間帯別データとは、値がそれらの時間値に従って対応するビンに入れられたデータを意味し得る。例えば、時間帯別データは、時間期間を示す時間ラベルを有するビンを含み得る。対応するカウンタが、その時間期間の所与のカテゴリに属するデータ点の数を示し得る。一例において、時間帯別データは、所与の日の時間の期間によって並べられ、あるいは時間帯別データは、日付によって並べられてよい。
【０００８】
一例において、検査室データは、動的な検査室データおよび静的な検査室データを含む。
【０００９】
検査室データは、検査室内データ、すなわち検査室内から生じ、検査室に関連するデータと理解され得る。例えば、履歴データとしての時間につれて複数の検査室または複数の検査室の各々に到着したサンプルの数、サンプルが検査室に到着したとき、種々の処理ステップがサンプルに関連して発生したとき（例えば、機器によって生成され、ミドルウェアによって収集されたデータ）、サンプルに対して生じるイベントを記述するデータ、分析、分析前、または分析後の機器からのデータ、情報システム（例えば、検査室情報システム、ヘルスケア情報システム、および／またはミドルウェア）からのデータ、サンプル監視アプリケーションから入手可能なデータ。
【００１０】
検査室データは、静的データおよび動的データを含み得る。静的データは、時間につれて変化または有意に変化することがないデータ（例えば、サンプルが診療所から検査室に到着するのにかかる平均時間）として理解することができる。動的データは、時間とともに変化するデータ（例えば、処理されるべきサンプルの数、分析機器において利用可能な試薬の量、など）として理解することができる。したがって、静的検査室データは、連続的な変化を被っておらず、例えば、インビトロ診断検査室機器の処理能力データ、インビトロ診断検査室機器の利用可能性データ、スタッフのスケジュールデータ、ワークフローの定義（所与の検査のプロセスフロー、所与の検査に関するスタッフの割り当て、所与の検査の優先順位、および／または所与の検査に関する機器の設定、など）、および／または検査室のレイアウトデータを記述してもよい検査室データである。動的検査室データは、連続的に変化しており、例えば、（検査室によって処理されるべきサンプルとは対照的に）現時点において処理中の医療サンプルの医療サンプルイベントデータ、検査室の現在の試薬レベル、および／または各々のインビトロ診断検査室機器の現在の状態を記述してもよい。静的医療サンプルイベントデータは、例えば、処理のためにサンプルを診療所から検査室まで輸送するのにかかる平均時間を含み得る。動的医療サンプルイベントデータは、例えば、医療サンプルの位置を含み得る。特徴セットは、特徴を含むデータセットであってよく、各特徴は、拡張された医療サンプルイベントデータから導出された測定可能な特性である。例えば、注文されたサンプルの平均数を、特徴として使用し得る。値を、時間帯別データの各々の時間帯について、特徴ごとに計算し得る。動的検査室データは、例えば、インビトロ診断検査室機器、ヘルスケア検査室の情報システム（例えば、検査室情報システムまたはヘルスケア情報システム）、および／またはミドルウェア（例えば、インビトロ診断検査室機器を管理し、ヘルスケア検査室の情報システムとやり取りするためのシステム）からのものであってよい。静的検査室データは、例えば、検査室データのデータベースからのものであってよく、インビトロ診断検査室機器、ヘルスケア検査室の情報システム、および／またはミドルウェアからのものであってよい。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許