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J-GLOBAL ID：201202282619415925   整理番号：12A1610917

複雑で不均一かつ確率的な医療システムに対する知的な患者管理と資源計画

Intelligent Patient Management and Resource Planning for Complex, Heterogeneous, and Stochastic Healthcare Systems

著者 (6件)： GARG Lalit (Univ. Ulster, Coleraine, GBR) ,  MCCLEAN Sally I. (Univ. Ulster, Coleraine, GBR) ,  BARTON Maria (Univ. Ulster, Coleraine, GBR) ,  MEENAN Brian J. (Univ. Ulster, Newtownabbey, GBR) ,  FULLERTON Ken (Queen’s Univ., Belfast, GBR) ,  FULLERTON Ken (Belfast City Hospital, Belfast, GBR)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part A: Systems and Humans  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part A: Systems and Humans)
巻： 42  号： 6  ページ： 1332-1345  発行年： 2012年11月 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 1083-4427  CODEN： ITSHFX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 増大する医療費を抑制するため乏しい医療資源の利用と可用性を最適化する必要があり,資源要求を有効に予測する方法が求められている。従来法は,複雑な医療プロセスの変動性をうまく扱えない,あるいは患者特性の不均一性を考慮できないなどの問題があった。本論文では,知的な患者管理と医療資源計画を行なう医療管理者や政策立案者のための有効なツールとして,Markov過程の枠組を用いて開発した方法を紹介する。まず,患者フローのモデル化を行なう。Cox型の相型分布(phase-type distribution)を用いて,一つの吸収状態(治療の終了)を持つMarkov過程として患者入院日数をモデル化する。これに基づき,相型のサバイバルツリーの構築方法,及びその複数の吸収状態への拡張法を示す。これにより患者特性を表す共変量など様々な要因の効果を考慮できる。そして,この相型サバイバルツリーに基づくクラスタリングを,資源要求と医療費の予測そして病院の能力計画にどのように利用できるか示す。ベッド要求の予測法として,多吸収状態の相型分布と組み合わせた拡張相型サバイバルツリーに基づく方法を示す。さらに,事例研究として,Belfast市立病院の脳卒中専門病棟の過去5年間の遡及データを用いて,脳卒中患者に対する資源要求と医療費を予測する。こうした方法により,複雑な異種医療システムにまたがる病院の能力計画に対する確率的方法を提供できる。

シソーラス用語： *プランニング【AI】 ,  *病院管理 ,  *経営計画 ,  資源 ,  医療費 ,  患者管理 ,  ワークフロー ,  予測モデル ,  Markov過程 ,  確率分布 ,  期間 ,  木【グラフ】 ,  クラスタ化 ,  統計解析 ,  計画 ,  意思決定 ,  情報システム ,  医療制度 ,  病院 ,  事例研究
準シソーラス用語： サバイバルツリー ,  医療資源 ,  共変量 ,  相型分布 ,  入院日数 ,  能力計画

分類 (3件)： 医療制度  (GB04020H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 不均一 ,  確率 ,  医療システム ,  患者管理 ,  資源 ,  計画