Клиническая система поддержки принятия решений для прогнозирующего планирования выписки

Клиническая система поддержки принятия решений для прогнозирующего планирования выписки

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Уровень техники, к которому относится изобретение

Планирование выписки является трудным процессом для врачей и специалистов больниц. Планирование выписки может быть особенно осложненным для пациентов, имеющих определенные заболевания и/или состояния. Например, оказание помощи пациенту, страдающему острой декомпенсированной сердечной недостаточностью (ADHF), может быть сложным из-за разной этиологии и многих сопутствующих заболеваний, таких как ренальная дисфункция, COPD, гипертония, диабет, синдром обструктивного апноэ во сне и т.д. Планирование выписки дополнительно усложняется тем фактом, что в настоящее время не имеется никакого объективного измерения для определения, готов ли пациент к выписке из больницы. Пациент, которого выписывают слишком рано, может иметь несоответствующее ослабление симптома и может потребовать повторного помещения в больницу, что дает в результате увеличенные затраты. Неудовлетворенные потребности пациентов не выявляются систематически до решений о выписке и, таким образом, не решаются упреждающим образом. В дополнение, современные средства планирования выписки не могут прогнозировать готовность пациента к выписке на основе конкретного лечения или модификации лечения. Таким образом, невозможно оценивать факторы, такие как текущая прогнозируемая продолжительность пребывания пациента и потенциал для восстановления, риск повторного помещения в больницу и совокупные медицинские затраты, что осложняет для больницы подготовку и планирование соответственно.

Сущность изобретения

Способ планирования выписки пациентов включает в себя оценку истории болезни пациента, включающей в себя параметры данных пациента для пациента, прогнозирование изменения в истории болезни пациента для всех возможных вариантов лечения, генерирование рекомендации по выписке на основе по меньшей мере одного из: истории болезни пациента и спрогнозированного изменения в истории болезни пациента; и отображение рекомендации по выписке пользователю.

Система планирования выписки имеет запоминающее устройство, хранящее историю болезни пациента, включающую в себя параметры данных пациента для пациента и базу данных населения, включающую в себя данные пациента для всех пациентов. Система дополнительно включает в себя процессор, оценивающий историю болезни пациента, прогнозирующий изменение в истории болезни пациента и генерирующий рекомендацию по выписке на основе по меньшей мере одного из: истории болезни пациента и спрогнозированного изменения в истории болезни пациента, и дисплей, отображающий рекомендацию по выписке.

Машиночитаемый носитель информации долговременного хранения, включающий в себя набор инструкций, исполняемых процессором. Набор инструкций обеспечивает оценку истории болезни пациента, включающую в себя параметры данных пациента для пациента, прогнозирование изменения в истории болезни пациента для всех возможных вариантов лечения, генерирование рекомендации по выписке, показывающей, готов ли пациент к выписке по отношению к истории болезни пациента, и отображение рекомендации по выписке пользователю.

Краткое описание чертежей

Фиг.1 показывает схематический чертеж системы согласно одному иллюстративному варианту осуществления.

Фиг.2 показывает таблицу иллюстративных данных пациента, сохраненных в запоминающем устройстве, как показано на Фиг.1.

Фиг.3 показывает таблицу иллюстративных критериев выписки, сохраненных в запоминающем устройстве, как показано на Фиг.1.

Фиг.4 показывает диаграмму последовательности операций способа для оценки истории болезни пациента согласно одному иллюстративному варианту осуществления.

Фиг.5 показывает иллюстративный алгоритм для оценки истории болезни пациента согласно способу из Фиг.4.

Фиг.6 показывает таблицу иллюстративного вывода, включающего в себя результаты оценки истории болезни пациента согласно способу из Фиг.4.

Фиг.7 показывает диаграмму последовательности операций способа для оценки критериев выписки согласно другому иллюстративному варианту осуществления.

Фиг.8 показывает дерево преобразования критериев выписки в данные пациента согласно способу из Фиг.7.

Фиг.9 показывает иллюстративный алгоритм оценок для способа из Фиг.7.

Фиг.10 показывает таблицу иллюстративного вывода, включающего в себя результаты оценки критериев выписки согласно способу из Фиг.7.

Фиг.11 показывает диаграмму последовательности операций способа для прогнозирования будущей истории болезни пациента согласно одному иллюстративному варианту осуществления.

Фиг.12 показывает иллюстративный алгоритм прогнозирования согласно способу из Фиг.11.

Фиг.13 показывает таблицу иллюстративного вывода, включающего в себя результаты способа прогнозирования согласно Фиг.11.

Фиг.14 показывает диаграмму последовательности операций способа для определения рекомендации относительно того, готов ли пациент к выписке, согласно одному иллюстративному варианту осуществления.

Фиг.15 показывает диаграмму последовательности операций способа для определения рекомендации относительно текущего лечения пациента.

Фиг.16 показывает таблицу вариантов стационарного лечения согласно способу из Фиг.15.

Фиг.17 показывает таблицу вариантов стационарного и амбулаторного лечения согласно способу из Фиг.15.

Подробное описание

Иллюстративные варианты осуществления могут дополнительно пониматься со ссылкой на последующее описание и приложенные чертежи, где сходные элементы указываются с помощью одних и тех же номеров позиций. Иллюстративные варианты осуществления относятся к системе и к способу для прогнозирующего планирования выписки для пациента, который был принят в больницу. В частности, иллюстративные варианты осуществления обеспечивают систему и способ для генерирования рекомендаций относительно того, должен ли пациент выписываться и должен ли план текущего лечения пациента модифицироваться. Система и способы иллюстративных вариантов осуществления также могут прогнозировать другую переменную, такую как текущая прогнозируемая продолжительность пребывания пациента и потенциал для восстановления, индекс риска повторного помещения в больницу и совокупные затраты, связанные с содержанием пациента, так что выписка пациента может планироваться и оптимизироваться посредством принятия в рассмотрение множества факторов. Хотя иллюстративные варианты осуществления конкретно описываются в отношении к пациенту, имеющему острую декомпенсированную сердечную недостаточность (ADHF), специалистам в данной области техники следует понимать, что система и способ настоящего изобретения могут использоваться для пациентов, имеющих любые из многообразия заболеваний или состояний, такие как ренальная дисфункция, COPD и другие хронические состояния.

Как показано на Фиг.1, система 100 планирования выписки согласно одному иллюстративному варианту осуществления генерирует оценки и рекомендации относительно готовности пациента к выписке, курса лечения и прогнозов продолжительности пребывания пациента, чтобы помогать в планировании выписки пациентов. Система 100 содержит процессор 102, пользовательский интерфейс 104, дисплей 106 и запоминающее устройство 108. Запоминающее устройство 108 хранит базу 112 данных населения, состоящую из историй болезни пациентов для всех текущих и предыдущих пациентов, включая историю 110 болезни пациента для пациента, который анализируется. Запоминающее устройство 108 также хранит набор критериев 120 выписки, который используется, чтобы определять готовность пациента к выписке. Набор критериев 120 выписки может быть индивидуальным для заболевания или состояния пациента или может также включать в себя общие критерии, которые являются применимыми к большинству или всем пациентам, например, среда после выписки (дом, вспомогательное средство жизнеобеспечения, опекуны больных и т.д.). Специалистам в данной области техники также следует понимать, что запоминающее устройство 108 может также включать в себя дополнительную информацию, такую как, например, указания и планы лечения. Процессор 102 выполнен с возможностью исполнять программу 114 менеджера оценки для оценки истории 110 болезни пациента и определения, удовлетворяются ли критерии 120 выписки, программу 116 менеджера прогнозирования для прогнозирования будущих результатов для истории 110 болезни пациента на основе базы 112 данных населения и программу 118 менеджера решений для генерирования рекомендаций относительно того, 1) готов ли пациент к выписке и/или 2) должно ли лечение для пациента изменяться. Инструкции пользовательских вводов, выбирающие требуемую программу и/или задачу, связанную с менеджером 114 оценки, менеджером 116 прогнозирования или менеджером 118 решений, посредством пользовательского интерфейса 104. Пользователь также показывает предпочтения посредством пользовательского интерфейса 104, который может включать в себя устройства ввода, такие как, например, клавиатура, мышь и/или сенсорный дисплей на дисплее 106. Оценки, прогнозирования и/или рекомендации по решениям, сгенерированные из обработанных данных, отображаются на дисплее 106.

История 110 болезни пациента включает в себя данные пациента, такие как идентификация пациента (например, имя, возраст, пол), показатели, связанные с биофизическим здоровьем (например, причина для госпитализации, основные жизненные показатели, результаты тестов, история болезни и сопутствующие заболевания), показатели, связанные с психическим здоровьем, показатели, связанные с повседневной жизнью, и показатели, связанные с персональной, общественной и медико-санитарной средами. Фиг.2 показывает таблицу иллюстративных данных пациента, которые могут храниться в запоминающем устройстве 108. Данные пациента могут также включать в себя информацию, такую как используемые лечения и реакция пациента на используемые лечения. Специалистам в данной области техники следует понимать, что данные пациента могут сохраняться в истории 110 болезни пациента в запоминающем устройстве 108 по мере того, как они собираются в течение курса пребывания пациента в больнице. Данные 112 населения могут включать в себя типы данных пациентов, как описано выше, для всех текущих и предыдущих пациентов. Данные пациентов для предыдущих пациентов, сохраненные в базе 112 данных населения, дополнительно включают в себя информацию относительно продолжительности пребывания пациента в больнице и частоты и статистики повторного помещения в больницу, также как смертность и заболеваемость (если доступны). Специалистам в данной области техники следует понимать, что история 110 болезни пациента представляет данные пациента для конкретного пациента, который оценивается. Таким образом, любые текущие пациенты в базе 112 данных населения могут выбираться для истории 110 болезни пациента.

Набор критериев 120 выписки включает в себя критерии, которые используются, чтобы оценивать, готов ли пациент к выписке. Критерии выписки могут быть индивидуальными для заболевания или состояния пациента. Например, критерии выписки для пациента, страдающего от ADHF, включают в себя критерии, такие как, были ли приняты меры в отношении факторов, приводящих к ухудшению, достижение почти оптимального фармакологического лечения (или, по меньшей мере, успешное начало фармакологического лечения и план для повышения дозы), устойчивость режима перорального лекарственного средства и т.д. Фиг.3 показывает таблицу, включающую в себя иллюстративные критерии выписки, предоставленные Американским обществом специалистов по сердечной недостаточности, которые могут включаться в набор критериев 120 выписки и храниться в запоминающем устройстве 108. Специалистам в данной области техники следует понимать, однако, что набор критериев 120 выписки может включать в себя любой набор критериев, принятых в области медицины. Набор критериев 120 выписки может также включать в себя любые дополнительные критерии, которые рассматриваются как необходимые или важные пользователем системы 100. Альтернативно, набор критериев 120 выписки может быть предварительно определенным пользователем. Специалистам в данной области техники также следует понимать, что запоминающее устройство 108 может включать в себя несколько наборов критериев 120 выписки, при этом каждый набор включает в себя критерии для разного заболевания/состояния, так что система 100 может использоваться для любого из многообразия разных заболеваний и состояний.

Фиг.4 показывает способ 200 для оценки истории 110 болезни пациента с использованием менеджера 114 оценки согласно одному иллюстративному варианту осуществления. На этапе 210 процессор 102 исполняет менеджер 114 оценки, чтобы извлекать историю 110 болезни пациента из запоминающего устройстве 108 и количественно оценивать данные пациента, которые еще не были количественно оценены посредством обеспечения инструмента, шкалы или алгоритма измерения, как показано на Фиг.5. Некоторые из данных пациента (например, основные жизненные показатели, лабораторные, медицинские) могут уже быть количественно оценены. Однако некоторые данные пациента, такие как конкретные симптомы, могут записываться как "присутствующие" без количественной оценки серьезности. Дополнительно, данные пациента могут быть простыми значениями (например, вес, кровяное давление, диспноэ, водянка и т.д.) или комбинированными значениями (например, индекс повторного помещения в больницу, индекс смертельности и т.д.). Последние могут вычисляться посредством алгоритмов выделения групп риска, проверенных в различных клинических исследованиях. На этапе 220 процессор 102 идентифицирует параметры данных пациента, которые являются критическими или важными для оценки пациента (например, индивидуальными для заболевания или состояния пациента). В качестве альтернативы и необязательного способа процессор 102 идентифицирует критические или важные параметры данных пациента до количественного оценивания параметров данных пациента на этапе 210, так что количественно оцениваются только идентифицированные параметры пациента. Процессор 102 затем определяет, отсутствует ли значение для каких-либо из идентифицированных параметров данных пациента на этапе 230. Если для каких-либо из идентифицированных параметров данных пациента отсутствует значение, менеджер 114 оценки запрашивает пользователя (например, медицинскую сестру, кардиолога и т.д.) получить и ввести значение для отсутствующих параметров, на этапе 240. Пользователь затем вводит значения для отсутствующих параметров данных на этапе 250 посредством пользовательского интерфейса 104. Любые введенные значения используются, чтобы обновлять историю 110 болезни пациента, сохраненную в запоминающем устройстве 108.

Если нет отсутствующих идентифицированных параметров данных пациента, то способ 200 пропускает этапы 240 и 250, переходя напрямую на этап 260. На этапе 260 обеспечиваются базовые и отсекающие значения для флагов оценки. Флаги оценки используются, чтобы определять, попадает ли каждый из идентифицированных параметров данных пациента в пределы нормального (например, клинически приемлемого, нежели нормального распределения), близкого к нормальному (например, пограничного) или анормального (например, клинически неприемлемого) диапазона. Как показано на Фиг.5, базовые и отсекающие значения определяют диапазоны каждого из флагов оценки. Флаги оценки могут представляться различными способами. В качестве одного неограничивающего примера флаги оценки кодируются посредством цветов, так что нормальный диапазон представляется посредством зеленого цвета, близкий к нормальному диапазон представляется посредством желтого цвета и анормальный диапазон представляется посредством красного цвета. В качестве другого неограничивающего примера графики, такие как, например, секторная диаграмма, могут использоваться, чтобы представлять флаги оценки. Например, символ полной секторной диаграммы может показывать, что параметр данных пациента находится в нормальном диапазоне, наполовину полная секторная диаграмма может показывать, что параметр данных пациента является почти нормальным, и пустая секторная диаграмма может показывать, что параметр данных пациента является анормальным или неприемлемым. В качестве другой альтернативы категории оценки идентифицируются с использованием описательных терминов, таких как "нормальный", "близкий к нормальному" и "анормальный", как описано выше. В качестве еще дополнительной альтернативы категории оценки идентифицируются с использованием числовых значений, так что числовые значения оказываются в пределах одного из диапазонов, определенных для каждого из флагов оценки. Специалистам в данной области техники следует понимать, однако, что флаги оценки могут идентифицироваться и отображаться с использованием любого из многообразия способов обозначения и/или комбинации любого из способов обозначения, описанных выше. Базовые и отсекающие значения могут являться предварительно определенными диапазонами значений, сохраненными в запоминающем устройстве 108, или автоматически вычисляемыми диапазонами с использованием данных из базы 112 данных населения. Альтернативно, пользователь системы 100 может вводить требуемые (например, индивидуальные для пациента) базовые и отсекающие значения посредством пользовательского интерфейса 104.

На этапе 270 менеджер 114 оценки вычисляет флаг для каждого из идентифицированных параметров данных пациента с использованием базовых и отсекающих значений, обеспеченных на этапе 260. Менеджер 114 оценки определяет, попадают ли значения каждого из идентифицированных параметров данных пациента в пределы нормального, близкого к нормальному или анормального диапазона на заданный день. Так как значения идентифицированных параметров являются доступными для текущего и предыдущего дней, флаги назначаются для каждого из доступных дней. Флаги также могут аналогичным образом прогнозироваться для будущих дней на основе спрогнозированных данных пациента, как будет дополнительно описываться ниже в отношении способа 400, описанного со ссылкой на Фиг.11. Вычисленные и/или спрогнозированные флаги затем отображаются на дисплее 106 на этапе 280, как показано на Фиг.6.

Менеджер 114 оценки также используется, чтобы оценивать, удовлетворяет ли история 110 болезни пациента критериям 120 выписки, согласно способу 300, как показано на Фиг.7. Пациенту дается оценка выписки для каждого из критериев 120 выписки, чтобы определять готовность пациента к выписке. Способ 300 содержит доступ к критериям 120 выписки из запоминающего устройства 108 и выбор соответствующих параметров данных пациента, необходимых для определения удовлетворения критериев выписки, на этапе 310. Параметры данных пациента, необходимые для оценки каждого из критериев выписки, выбираются вручную пользователем. Альтернативно, процессор 102 автоматически идентифицирует параметры пациента с использованием способов, таких как, например, машинное обучение или кластерный анализ на базе 112 данных населения. Пример процесса выбора показан на Фиг.8 как преобразование между критериями выписки и либо простым, либо комбинированным значением данных пациента.

Как только необходимые данные пациента идентифицированы, менеджер 114 оценки, на этапе 320, генерирует оценку критериев выписки для каждого из критериев выписки в наборе критериев 120 выписки на заданный день с использованием алгоритма оценки критериев выписки. Алгоритм оценки критериев выписки оценивает флаг, как вычислено на этапе 270 с использованием способа 200, описанного выше, для каждого из соответствующих параметров данных пациента критериев выписки, чтобы определять оценку критериев выписки. Оценка критериев выписки может показывать, рассматривается ли каждый из критериев выписки как удовлетворенный, до некоторой степени удовлетворенный или неудовлетворенный. Аналогично флагам оценки, описанным выше в отношении способа 200, удовлетворенные критерии выписки могут представляться посредством зеленого цвета (или полной секторной диаграммы), до некоторой степени удовлетворенные критерии могут представляться посредством желтого цвета (или частично заполненной секторной диаграммы) и неудовлетворенные критерии могут представляться посредством красного цвета (или пустой секторной диаграммы). Специалистам в данной области техники следует понимать, что критерии выписки могут отображаться с использованием других способов оценки, помимо кодов зеленого, желтого и красного цвета. Например, оценки могут представляться с использованием любого предварительно определенного цветового кода, графического представления, с использованием описательных терминов, таких как "удовлетворен", "до некоторой степени удовлетворен" и "не удовлетворен", числовых значений, которые могут оказываться в пределах определенных диапазонов, показывающих уровень удовлетворения, или любой комбинации перечисленного. В альтернативном варианте осуществления только текущее значение и недавняя тенденция отображаются с использованием, например, стрелок вверх, в сторону и вниз, вместо истории оценок.

Функция оценки критериев выписки может определяться, как показано на Фиг.9. Например, зеленая оценка критериев выписки (например, удовлетворен) определяется как там, где все из выбранных параметров данных пациента имеют зеленый флаг (например, нормальный), желтая оценка (например, до некоторой степени удовлетворен) определяется как там, где по меньшей мере один выбранный параметр данных пациента имеет желтый флаг (например, близкий к нормальному), и красная оценка (например, не удовлетворен) определяется как там, где по меньшей мере один выбранный параметр данных пациента имеет красный флаг (например, анормальный). Специалистам в данной области техники следует понимать, однако, что функция оценки критериев выписки может определять каждую из оценок критериев выписки любым из некоторого количества способов. Определения оценки критериев выписки могут предварительно определяться для всех пациентов. Альтернативно, пользователь может определять оценки критериев выписки для конкретного пациента.

На этапе 330 индивидуальные оценки критериев выписки используются, чтобы генерировать оценку выписки, показывающую, готов ли пациент к выписке. Оценка выписки показывает реакцию пациента на лечение и уровень готовности к выписке. Как показано на Фиг.9, оценка выписки может определяться с использованием функции оценки выписки. Функция оценки выписки определяет зеленую оценку (например, готов к выписке), когда все из оценок критериев выписки являются зелеными, желтую (например, близок к выписке), когда по меньшей мере одна оценка критериев выписки является желтой, и красную (например, не готов к выписке), когда по меньшей мере одна оценка критериев выписки является красной. Специалистам в данной области техники следует понимать, однако, что функция оценки выписки, описанная выше, является только иллюстративной и может определяться, чтобы оценивать оценки критериев выписки любым из многообразия способов. Альтернативно, сводная оценка выписки вычисляется как взвешенное среднее индивидуальных оценок критериев выписки (например, до того, как оценке выписки назначается зеленый, желтый или красный флаг) и оценивается в отношении отдельного набора порогов. В качестве еще дополнительной альтернативы, флаг оценки выписки может устанавливаться на зеленый, если 90% оценок критериев выписки являются зелеными и оставшиеся оценки критериев выписки не являются красными, на желтый, если 80% оценок критериев выписки являются зелеными и не более чем одна оценка является красной, и на красный для всех оставшихся условий.

Специалистам в данной области техники следует понимать, что аналогично оценкам критериев выписки оценка выписки может показываться с использованием любого из многообразия способов отображения, таких как, например, цветовые коды, графические представления, описательные термины, числовые значения, попадающие внутрь определенных диапазонов готовности к выписке, или любой комбинации перечисленного. Оценки критериев выписки, сгенерированные на этапе 320, и оценка выписки, сгенерированная на этапе 330, для каждого из предыдущих и текущего дней отображаются на дисплее 106, на этапе 340, как показано на Фиг.10. Оценки критериев выписки и оценка выписки также могут аналогичным образом прогнозироваться для будущих дат посредством использования менеджера 116 прогнозирования, как будет описываться с дополнительными подробностями ниже в отношении к способу 400.

Как показано на Фиг.11, в способе 400 прогнозируют параметры данных пациента с использованием менеджера 116 прогнозирования. Способ 400 содержит извлечение истории 110 болезни пациента на этапе 410. На этапе 420, как показано на Фиг.12, менеджер 116 прогнозирования вычисляет изменение в каждом релевантном параметре данных пациента для прошлых и текущего дней, при этом изменение является результатом текущего лечения, применяемого пациентом. Релевантные параметры данных пациента могут быть, например, параметрами данных пациента, идентифицированными менеджером 114 оценки на этапе 220 способа 200 как критические и/или важные для оценки истории 110 болезни пациента. Альтернативно, пользователь может выбирать параметры данных пациента, для которых пользователь хотел бы иметь прогнозирование.

На этапе 430 менеджер 116 прогнозирования использует модель прогнозирования, которая принимает во внимание как вычисленное изменение при текущем лечении, так и результаты лечения, сохраненные в базе 112 данных населения, чтобы прогнозировать будущее изменение в каждом параметре пациента для любого конкретного лечения. Таким образом, прогнозирования для любого конкретного лечения могут базироваться как на текущем лечении пациента, так и других лечениях на основе результатов лечений из базы 112 данных населения. Модель прогнозирования основывается на способах для извлечения шаблонов из базы 112 данных населения, таких как, например, мультивекторный, машинное обучение или кластерный анализ. Модели прогнозирования также могут расширяться, чтобы прогнозировать индекс вероятности повторного помещения в больницу вместе с индексом вероятности летальности и/или индекс Чарльсона сопутствующих заболеваний для каждого из вычисленных и спрогнозированных изменений параметра данных пациента на основе базы 112 данных населения, на этапе 440. Как показано на Фиг.13, результаты вычисленных и спрогнозированных изменений в параметрах данных пациента вместе со спрогнозированным индексом вероятности повторного помещения в больницу отображаются на дисплее 106, на этапе 450.

Как показано на Фиг.14, способ 500 использует менеджер 118 решений, чтобы определять, готов ли пациент к выписке. Способ 500 содержит оценку истории 110 болезни пациента при текущем лечении, на этапе 510. История 110 болезни пациента оценивается с использованием менеджера 114 оценки, как описано выше в отношении к способу 200. На этапе 520 оценка выписки вычисляется для текущей истории 110 болезни пациента с использованием, например, менеджера 114 оценки, чтобы вычислять оценку выписки, как описано выше в отношении к способу 300. Процессор 102 затем определяет, находится ли вычисленная оценка выписки внутри удовлетворительного диапазона, на этапе 530. Как описано выше в отношении к способу 300, оценка выписки может показываться с использованием любого из многообразия способов, таких как, например, описательные термины, цветовые коды, графические представления, числовые значения внутри принятых предварительно определенных диапазонов, показывающих уровень удовлетворения, или любой комбинации перечисленного. Таким образом, удовлетворительная оценка выписки может показываться посредством, например, 'зеленой' оценки, оценки "удовлетворено" или числового значения, попадающего внутрь предварительно определенного удовлетворительного диапазона.

Там, где текущая оценка выписки определяется как удовлетворенная, способ 500 переходит на этап 540, на котором менеджер 118 решений рекомендует выписку пациента. Рекомендация может, например, отображаться на дисплее 106 как "Готов к выписке сейчас". Специалистам в данной области техники следует понимать, однако, что готовность к выписке может показываться пользователю любым из многообразия способов при условии, что это является ясным для пользователя, что менеджер 118 решений рекомендует выписку пациента, т.е. пациент стабилизировался при текущем лечении. Там, где текущая оценка выписки не является удовлетворительной на этапе 530, способ 500 переходит на этап 550, на котором менеджер 118 решений оценивает, могут ли модификации в текущем лечении потенциально увеличить готовность пациента к выписке. За способом 600 оценки лечения может следовать оценка лечения, как будет описываться более подробно ниже со ссылкой на Фиг.15.

На этапе 560 процессор 102 определяет, была ли модификация лечения осуществлена на основе оценки лечения из этапа 550. Если модификация лечения не была осуществлена, пациент должен оставаться в больнице при текущем лечении для дополнительного наблюдения и оценки. Таким образом, на этапе 570 менеджер решений будет рекомендовать, что пациент не готов к выписке. Эта рекомендация по выписке может отображаться на дисплее 106 как "Не готов к выписке". Специалистам в данной области техники следует понимать, однако, что рекомендация может показываться любым из многообразия способов при условии, что это является ясным для пользователя, что менеджер 118 решений рекомендует, что пациент не должен выписываться. Если на этапе 550 определяется, что модификация лечения была осуществлена, способ 500 переходит с этапа 560 на этап 580, на котором процессор 102 определяет, включает ли модифицированное лечение в себя амбулаторную составляющую. Там, где определяется, что модифицированное лечение включает в себя амбулаторную составляющую, менеджер 118 решений может рекомендовать, чтобы пациент выписывался с амбулаторным лечением, на этапе 590. Там, где модифицированное лечение не включает в себя амбулаторную составляющую, способ 500 возвращается на этап 570, рекомендуя, что пациент не должен быть выписан. Специалистам в данной области техники следует понимать, что там, где менеджер 118 решений не рекомендует, чтобы пациент быть выписан, способ 500 может возвращаться назад на этап 510, так что любые новые данные пациента будут повторно оцениваться, чтобы определять готовность пациента к выписке.

Как описано выше, если определяется, что оценка выписки не соответствует условию для рекомендации по выписке (например, там, где оценка выписки не является зеленой), способ 500 может оценивать, должно ли лечение изменяться с использованием способа 600. Как показано на Фиг.15, способ 600 определяет, находится ли оценка выписки в неудовлетворенной категории (например, красной), на этапе 610. Если определяется, что оценка выписки является неудовлетворенной, способ переходит на этап 620. Если оценка выписки не находится в неудовлетворенной категории (например, "до некоторой степени удовлетворенной", желтой), способ 600 переходит на этап 630. В альтернативном варианте осуществления, если определять, находится ли оценка выписки в пределах неудовлетворенной категории на этапе 610, менеджер 118 решений может вместо этого определять, находится ли оценка выписки в пределах до некоторой степени удовлетворенной категории. В этом альтернативном варианте осуществления, если определяется, что оценка выписки находится в пределах до некоторой степени удовлетворенной категории, способ переходит на этап 630. Если определяется, что оценка выписки не находится в пределах до некоторой степени удовлетворенной категории (например, там, где оценка выписки является "неудовлетворенной" или красной), способ 600 переходит на этап 620.

На этапе 620 менеджер 118 решений генерирует список возможных вариантов стационарного лечения, как показано на Фиг.16. На этапе 630 менеджер 118 решений генерирует список возможных вариантов стационарного и амбулаторного лечения, как показано на Фиг.17. Оба этапа 620 и 630 переходят на этап 640, на котором критерии выписки оцениваются с использованием спрогнозированной истории болезни пациента, как описано в способах 300, 400 соответственно, чтобы вычислять спрогнозированную оценку выписки для спрогнозированных параметров данных пациента для лечений (Tx), перечисленных на каждом из этапов 620, 630. Спрогнозированная оценка выписки (Dscore_pre), вычисленная на этапе 640, отображается с помощью списков, показанных на Фиг.16 и 17.

На основе этих спрогнозированных значений также вычисляется некоторое количество дополнительных переменных. Например, способ 600 вычисляет переменные, такие как спрогнозированные дни до выписки (D2D), продолжительность пребывания (LoS), индекс вероятности повторного помещения в больницу (RIndex) и совокупные медицинские затраты (Совокупные затраты), как показано на Фиг.16 и 17. Переменные могут вычисляться с использованием, например, формул:

1) D2D = (первый день DScore_pre= зеленому)-(текущий день);

2) Продолжительность пребывания (LoS) = текущий день + D2D;

3) Индекс вероятности повторного помещения в больницу (RIndex) = 30-дневный риск повторного помещения в больницу после выписки, вычисленный менеджером прогнозирования; и

4) Совокупные медицинские затраты = ∑ Затраты(Tx в день d_k), k= 1, …, LoS.

Эти переменные являются хорошо обоснованными результатами, которые могут использоваться, чтобы служить руководством для решений относительно лечения, как описано на этапе 650. Эти переменные также помогают в планировании ресурсов больницы. Например, спрогнозированная продолжительность пребывания позволяет больнице прогнозировать наличие коек, наличие врачей и медицинских сестер в медицинском отделении в течение дневных/ночных смен, график медицинской сестры-организатора выписки пациентов, которая будет подготавливать пациента для выписки, и т.д. Эти переменные также используются, чтобы осуществлять планирование для внебольничных ресурсов, таких как наличие амбулаторных служб, служб телемедицины, долгосрочного ухода по состоянию здоровья, обеспечиваемого патронажной медицинской сестрой, паллиативного ухода и т.д. Хотя иллюстративный вариант осуществления описывает вышеописанную конкретную переменную, специалистам в данной области техники следует понимать, что способ 600 также может включать в себя прогнозирование и/или вычисление других требуемых переменных.

На этапе 650 менеджер 118 решений генерирует рекомендацию по лечению, которая оптимизирует выбранный результат или их комбинацию. Менеджер 118 решений может рекомендовать лечение на основе предварительно определенных требований к рекомендации, таких как, например, соответствующий методическим рекомендациям уход, минимальная спрогнозированная продолжительность пребывания, минимальная частота повторного помещения в больницу и/или уменьшенные совокупные затраты. Рекомендации по выбору лечения могут состоять в том, например, чтобы придерживаться текущего лечения (например, "Придерживаться текущего Tx"), модифицировать текущее лечение, чтобы включить амбулаторное лечение (например, "Рассмотреть изменение текущего Tx на стационарно-амбулаторное Tx₂"), или изменить текущее лечение на другое стационарное лечение (например, "Рассмотреть изменение текущего Tx на стационарное Tx₁"). Специалистам в данной области техники следует понимать, что эти рекомендации могут отображаться на дисплее 106, как описано выше, или любым из многообразия способов при условии, что рекомендованный вариант лечения является понятным для пользователя. Рекомендация по выбору лечения может также включать в себя действия адаптации к лечению, которые могут отображаться как предупреждение пользователю. Предупреждения могут включать в себя, например, предложения для изменений медикаментозного лечения, новые направления на лабораторные исследования, планирование последующих посещений, планирование посещений на дому и т.д.

Следует отметить, что формула изобретения может включать в себя ссылочные обозначения/номера позиций в соответствии с Правилом PCT 6.2(b). Однако представленная формула изобретения не должна ра