特表 2024-504060 ネットワークベースの医療装置制御及びデータ管理システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-01-30

(54)【発明の名称】ネットワークベースの医療装置制御及びデータ管理システム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/00 20060101AFI20240123BHJP

   G16H 40/40 20180101ALI20240123BHJP

【ＦＩ】

A61B5/00 G

G16H40/40

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023541285

(86)(22)【出願日】2022-01-06

(85)【翻訳文提出日】2023-09-01

(86)【国際出願番号】 US2022011506

(87)【国際公開番号】W WO2022150523

(87)【国際公開日】2022-07-14

(31)【優先権主張番号】63/134,951

(32)【優先日】2021-01-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】17/484,760

(32)【優先日】2021-09-24

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＶＩＳＵＡＬ ＢＡＳＩＣ

２．ＰＹＴＨＯＮ

３．ＳＷＩＦＴ

４．ＴＥＮＳＯＲＦＬＯＷ

(71)【出願人】

【識別番号】500279863

【氏名又は名称】アビオメッド・インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100078282

【弁理士】

【氏名又は名称】山本 秀策

(74)【代理人】

【識別番号】100113413

【弁理士】

【氏名又は名称】森下 夏樹

(74)【代理人】

【識別番号】100181674

【弁理士】

【氏名又は名称】飯田 貴敏

(74)【代理人】

【識別番号】100181641

【弁理士】

【氏名又は名称】石川 大輔

(74)【代理人】

【識別番号】230113332

【弁護士】

【氏名又は名称】山本 健策

(72)【発明者】

【氏名】バルドー， ドーン

【テーマコード（参考）】

4C117

5L099

【Ｆターム（参考）】

4C117XB03

4C117XB08

4C117XB09

4C117XB11

4C117XB15

4C117XE03

4C117XE04

4C117XE05

4C117XE13

4C117XE15

4C117XE17

4C117XE18

4C117XE19

4C117XE23

4C117XE24

4C117XE26

4C117XE27

4C117XE30

4C117XE37

4C117XE43

4C117XE44

4C117XE45

4C117XE46

4C117XE75

4C117XF21

4C117XH16

4C117XJ03

4C117XJ32

4C117XJ33

4C117XJ34

4C117XL01

4C117XL06

4C117XL11

4C117XN01

4C117XN03

4C117XQ01

4C117XQ07

4C117XQ13

4C117XR07

4C117XR08

4C117XR09

5L099AA01

(57)【要約】

医療デバイス及び関連システムの動作を制御するための新しい方法が提供される。デバイスは、センサデータを安全なインターネット接続を介してストリーミング様式で収集及び中継するが、そのようなデータをローカルにキャッシュデータとして収集することもできる。特定のイベントが発生すると、デバイスはまた、収集されたキャッシュデータを中継する。デバイスデータは、データを分析し、そのような分析に基づいてデバイス及び他のネットワークデバイスの動作を制御するネットワークデータシステムによって受信される。医療デバイスは、異なるデータ収集機能を実施し、異なるデータ中継プロセスの対象となる複数のゾーンを備えることができる。システムは、特定の分析データにアクセスすることが許可されている商用ユーザから保護対象保健情報を分離することができる。
【選択図】図２４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

データネットワークにおける医療装置及び他のデバイスの動作を制御するためのコンピュータ実装方法であって、
（１）データネットワークを提供することであって、前記データネットワークが、
（ａ）少なくとも１０個のリモートコントロール可能で、選択的に動作可能で、かつインターネットに接続された医療装置であって、前記少なくとも１０個の医療装置の各々が、（Ｉ）１つ以上のセンサであって、前記医療装置に動作可能に関連付けられた任意の患者の１つ以上の患者関連生理学的状態を検出し、そのような１つ以上の生理学的状態に関する情報をプロセッサ可読医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）に変換し、前記ＭＡ－Ｄが、事前に確立された半構造化データフォーマットに準拠するＭＡ－Ｄを含む、１つ以上のセンサと、（ＩＩ）安全なインターネットデータ通信を介してデータを選択的に中継する出力エンジンと、（ＩＩＩ）ＭＡ－Ｄを選択的に記憶し、ＭＡ－Ｄを分析及び中継し、前記医療装置と前記ネットワークとの間の接続を評価するためのプロセッサ実施可能命令を含む医療装置メモリコンポーネントと、（ＩＶ）医療装置メモリコンポーネントにおいて前記命令を実行する医療装置プロセッサと、を備える、医療装置と、
（ｂ）医療装置コントローラ及びデータ管理システム（「ＭＡＣ－ＤＭＳ」）であって、（Ｉ）コンピュータ可読命令を読み取って、データを分析し１つ以上の機能を実施するＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサと、（ＩＩ）ストリーミングデータ処理エンジンと、（ＩＩＩ）キャッシュＭＡ－Ｄ処理エンジンと、（ＩＶ）分析エンジンと、（Ｖ）プロセッサ実施可能命令及び１つ以上のデータリポジトリを含むＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントと、を備え、前記１つ以上のデータリポジトリが、前記ＭＡ－Ｄの少なくともいくつか及び前記分析データの少なくともいくつかを別々にかつ異なるアクセス条件下で記憶する強化データレイクを備える、医療装置コントローラ及びデータ管理システムと、
（ｃ）少なくとも３つの他のネットワークデバイスであって、各他のネットワークデバイスが、（Ｉ）（Ａ）プロセッサと、（Ｂ）メモリコンポーネントと、（Ｃ）リモートコントロール可能なグラフィカルユーザインターフェースと、を備え、（ＩＩ）ユーザの少なくとも１つのクラスに割り当てられたユーザに関連付けられ、ユーザのクラスが、（Ａ）患者保護対象保健情報にアクセスすることが許可された医療提供者と、（Ｂ）患者保護対象保健情報の受信に対する制限の対象となる商用ユーザと、を含む、少なくとも３つの他のネットワークデバイスと、を備える、提供することと、
（２）稼働中の各医療装置に、前記医療装置に関連付けられた前記患者から繰り返しセンサデータを収集させることと、
（３）稼働中の各医療装置に、安全なネットワーク接続が利用可能かどうかを自動的にかつ繰り返し評価し、
（ａ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能なときに、安全なインターネットデータ通信を介してＭＡ－Ｄを含むデータを前記ＭＡＣ－ＤＭＳに実質的に連続な様式で自動的に中継するか、又は
（ｂ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能でない場合には、（Ｉ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になるまで、ＭＡ－Ｄを前記医療装置メモリコンポーネントにキャッシュＭＡ－Ｄとして記憶し、（ＩＩ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になったときに、安全なインターネットデータ通信を介して前記キャッシュＭＡ－Ｄを前記ＭＡＣ－ＤＭＳに中継することと、
（４）前記ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、前記ストリーミングデータ処理エンジンを自動的に使用して、
（ａ）前記中継されたストリーミングＭＡ－Ｄを受信することと、
（ｂ）前記中継されたストリーミングＭＡ－Ｄに対して初期分析を実施することと、
（ｃ）前記初期分析が、前記ストリーミング中継されたＭＡ－Ｄにおける１つ以上の事前にプログラムされた条件を識別する場合に、初期機能の事前にプログラムされた限定されたセット内の１つ以上の初期機能を実施することであって、前記初期機能が、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方の動作を制御するための命令を中継することを含む、実施することと、を行わせることと、
（５）前記ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、前記キャッシュＭＡ－Ｄプロセッサを使用して、
（ａ）キャッシュＭＡ－Ｄが医療装置から前記ＭＡＣ－ＤＭＳに中継されるときに、キャッシュＭＡ－Ｄを受信することと、
（ｂ）前記受信されたキャッシュＭＡ－Ｄが、前記分析エンジンによる分析、前記１つ以上のデータリポジトリのうちの少なくとも１つへの記憶、又はその両方に適しているかどうかを判定することと、を行わせることと、
（６）前記ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、前記ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを前記強化データレイクに自動的に記憶させることと、
（７）ユーザから要求があったとき、事前にプログラムされた条件が発生したとき、又はその両方のときに、前記ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、前記分析エンジンを使用して、前記強化データレイクに記憶されたＭＡ－Ｄに対して１つ以上の分析機能を実施させることと、
（８）前記ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、１つ以上の出力を、安全なインターネット通信を介して、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方に中継させることであって、前記１つ以上の出力が、
（ａ）分析データ出力、
（ｂ）１つ以上の出力アプリケーションであって、（Ｉ）前記データネットワークの前記医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能、（ＩＩ）前記データネットワークの前記他のネットワークデバイスのうちの１つ以上における１つ以上の他のネットワークデバイス機能、若しくは（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方の動作を制御する命令を含む、１つ以上の出力アプリケーション、又は、
（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の組み合わせを含む、中継させることと、を含む、方法。

【請求項2】

前記方法が、前記ＭＡＣ－ＤＭＳに、医療装置の受信されたキャッシュＭＡ－Ｄが同じ医療装置の受信されたストリーミングＭＡ－Ｄと組み合わせ可能であるかどうかを評価させ、前記ＭＡＣ－ＤＭＳが、前記キャッシュＭＡ－Ｄ及びストリーミングＭＡ－Ｄが組み合わせ可能であると判定した場合、前記ストリーミングＭＡ－Ｄ及び前記キャッシュＭＡ－Ｄを組み合わせて、混合ＭＡ－Ｄデータセットを形成し、前記分析エンジンによって分析された前記ＭＡ－Ｄが、前記混合ＭＡ－Ｄデータセットを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

（１）前記１つ以上の出力アプリケーションが、
（ａ）特定の医療装置によって実施される１つ以上の治療タスク、
（ｂ）特定の医療装置によって実施される１つ以上の予防タスク、又は
（ｃ）前記特定の医療装置によって実施される１つ以上の治療タスク及び１つ以上の予防タスクの両方を制御するための医療装置固有の命令を含み、
（２）前記特定の医療装置が、前記１つ以上の出力アプリケーションを受信、解釈、及び実行することと、
（３）前記特定の医療装置が、前記受信された１つ以上の出力アプリケーションに基づいて、患者ケアの１つ以上の条件を変更する、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

１つ以上の出力アプリケーションの生成が、
（１）１つ以上の医療装置のグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、第１の表現であって、
（ａ）１つ以上の推奨される医療指示、
（ｂ）医療装置、患者、又はその両方に関連する分析データであって、患者保護対象保健情報を含む、分析データ、又は
（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の両方を含む、第１の表現を生成することと、
（２）前記第１の表現を、前記１つ以上の医療装置の１つ以上のグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、前記１つ以上の医療装置に中継することと、
（３）１つ以上の他のネットワークデバイスのグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、任意の患者保護対象保健情報を欠く分析データを含む第２の表現を生成することと、
（４）前記第２の表現を、１つ以上の他のネットワークデバイスの１つ以上のグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために前記１つ以上の他のネットワークデバイスに中継することであって、ステップ（１）～（４）は、１分未満で実施される、中継することと、を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

（１）前記１つ以上のデータリポジトリが、第１のリレーショナルデータベースを更に備え、
（２）前記方法が、（ａ）分析出力データから第１の構造化データセットデータを生成することと、（ｂ）前記第１の構造化データセットデータを前記第１のリレーショナルデータベースに記憶することと、を含み、
（３）前記１つ以上のデータリポジトリが、第２のリレーショナルデータベースを備え、
（４）前記方法が、（ａ）前記強化データレイク内のデータに対して１つ以上の分析機能を実施して分析データを取得することと、（ｂ）そのような分析データから、任意選択で、前記第１のリレーショナルデータベースに含まれるデータと組み合わせて、第２の構造化データセットデータを生成することと、（ｃ）前記第２の構造化データセットデータを前記第２のリレーショナルデータベースに記憶することと、を含む、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記方法が、
（１）まず
（ａ）前記第１のリレーショナルデータベースに記憶されているか、前記第１のリレーショナルデータベースに入力されるか、若しくはその両方であるデータの品質に関する第３の表現を準備することと、１人以上のシステム管理者ユーザに関連付けられた前記データネットワークにおける１つ以上の他のネットワークデバイスの前記グラフィカルユーザインターフェースに、前記第３の表現を中継すること、
（ｂ）前記第２のリレーショナルデータベースに記憶されているか、前記第２のリレーショナルデータベースを入力されるか、又はその両方であるデータの前記品質に関する第４の表現を準備することと、１人以上のシステム管理者ユーザに関連付けられた前記データネットワークにおける１つ以上の他のネットワークデバイスの前記グラフィカルユーザインターフェースに、前記第４の表現を中継すること、又は
（ｃ）（Ｉ）前記第１のリレーショナルデータベースに記憶されているか、前記第１のリレーショナルデータベースを入力されるか、若しくはその両方であるデータの前記品質に関する第３の表現、（ＩＩ）１人以上のシステム管理者ユーザに関連付けられた前記データネットワークにおける１つ以上の他のネットワークデバイスの前記グラフィカルユーザインターフェースに、前記第３の表現を中継すること、（ＩＩＩ）前記第２のリレーショナルデータベースに記憶されているか、前記第２のリレーショナルデータベースに入力されるか、又はその両方であるデータの前記品質に関する第４の表現を準備すること、及び（ＩＩ）１人以上のシステム管理者ユーザに関連付けられた前記データネットワークにおける１つ以上の他のネットワークデバイスの前記グラフィカルユーザインターフェースに、前記第４の表現を中継すること、を準備することと、
（２）その後、前記第３の表現、第４の表現、又はその両方によって表される前記データ品質が、第１のリレーショナルデータベースデータ、第２のリレーショナルデータベースデータ、又はその両方の品質の欠如を示す場合に、前記ＭＡＣ－ＤＭＳメモリ内の１つ以上の命令に１つ以上の修正を適用することと、を含む、請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記医療装置のうちのいずれか１つ以上が、１つ以上のマルチゾーン医療装置（ＭＺＭＡ）を含み、各ＭＺＭＡが２つ以上の異なるゾーンを含み、
（１）各ゾーンが、少なくとも１つの他のゾーンのプロセッサによって処理されない少なくともいくつかのＭＡ－Ｄを処理する別個の前記プロセッサを備え、
（２）各ゾーンが、
（ａ）異なるセンサから情報を受信すること、
（ｂ）異なる治療医療タスク若しくは予防医療タスクを実施すること、
（ｃ）異なるセンサから情報を受信し、異なる治療医療タスク若しくは予防医療タスクを実施すること、又は
（ｄ）（ａ）～（ｃ）の組み合わせ若しくはいくつか若しくは全てを実施すること、を行い、
少なくとも１つのゾーンが、前記ＭＺＭＡの少なくとも１つの他のゾーンとは異なるレベルの、前記データネットワークの１つ以上の他の部分とのインタラクションの対象となるように構成されている、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記１つ以上のＭＺＭＡの少なくとも１つのゾーンが、治療医療タスクのアプリケーションに関連付けられ、前記データネットワークと直接通信しないように構成されている、請求項７に記載の方法。

【請求項9】

前記１つ以上のＭＺＭＡの少なくとも１つのゾーンが、
（１）治療医療タスク、予防タスク、又はその両方の適用に関連付けられており、
（２）前記ＭＡＣ－ＤＭＳと通信しており、
（３）前記ＭＡＣ－ＤＭＳからの事前に確立されたタイプの入力のみを認め、
前記少なくとも１つのＭＺＭＡの前記少なくとも１つのゾーンにおける前記オペレーティングシステム、ソフトウェア、又は承認された形態のＭＡＣ－ＤＭＳ入力への変更が、許可されたオペレータからのローカル承認を必要とする、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記方法が、前記ＭＡＣ－ＤＭＳに、
（１）データ収集期間の間、ＭＡ－Ｄを収集して、データ集合を形成することと、
（２）前記データ集合が１つ以上の事前にプログラムされた標準に従って分析に適しているかどうかを評価することと、
（３）前記データ集合が分析に適している場合に、前記データ集合をデータ集約に追加することと、
（４）データ集合の少なくとも１０個のインスタンスが前記データ集約に追加されて完全なデータ集約が形成されるまで、ステップ（１）～（３）を繰り返すことと、を自動的に行わせ、
（５）前記完全なデータ集約が形成される前に、前記方法は、データ集合のいずれかのインスタンスが不適切であると判定された場合、不完全なデータ集約を破棄し、前記方法を再開することを含み、
（６）完全なデータ集約が形成された場合、前記方法は、前記完全なデータ集約を含むデータに対して１つ以上の分析機能を実施することを更に含む、請求項１に記載の方法。

【請求項11】

（１）前記データネットワークの前記医療装置が、少なくとも３つの異なる独立したエンティティによって所有され、
（２）１つ以上の他のネットワークデバイスの少なくとも１人のユーザが、商用クラスユーザであり、前記ＭＡＣ－ＤＭＳの所有者に法的に関連付けられており、
（３）前記１人以上の商用クラスユーザに関連付けられた１つ以上の他のネットワークデバイスに提供される前記分析データ出力が、
（ａ）複数の独立したエンティティによって所有される医療装置の集合から生成されたデータを含み、
（ｂ）ＭＡＣ－ＤＭＳによって識別される独立したエンティティの秘密情報の１つ以上のクラスを含まない、請求項１に記載の方法。

【請求項12】

（１）前記医療装置が、少なくとも２つの異なる医療装置タイプを含み、前記医療装置タイプが、１つ以上の肺治療タスクを実施する医療装置の第１のタイプと、１つ以上の心血管治療タスクを実施する医療装置の第２のタイプとを含み、
（２）前記方法が、前記第１のタイプの医療装置及び前記第２のタイプの医療装置の両方から受信されたＭＡ－Ｄに機械学習モジュールを適用して、前記医療装置によって実施されている前記治療タスクに関連付けられた予測された患者固有の生理学的パラメータを生成することと、そのような予測された患者固有の生理学的パラメータを、２つの異なる医療装置タイプのうちの一方又は両方の医療装置、他のネットワークデバイス、又はそれらの組み合わせに供給することと、を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項13】

（１）ユーザのクラスが、１つ以上の研究ユーザクラスを含み、
（２）前記データネットワークにおける１つ以上の医療装置が、前記１つ以上の研究ユーザクラスにおける１人以上のユーザに関連付けられており、
（３）前記方法が、
（ａ）前記ＭＡＣ－ＤＭＳが、前記研究ユーザ関連医療装置の少なくともいくつかから入力を受信することと、
（ｂ）前記ＭＡＣ－ＤＭＳが、前記研究ユーザ関連医療装置の少なくともいくつかからのＭＡ－Ｄと、医療提供者に関連付けられた医療装置から取得されたＭＡ－Ｄを組み合わせて混合データセットを形成することと、
（ｃ）前記ＭＡＣ－ＤＭＳが、前記混合データセットに少なくとも部分的に基づいて１つ以上の分析エンジン機能を実施することと、を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項14】

（１）前記ＭＡＣ－ＤＭＳが、（ａ）データコンテンツ要件を課すか、（ｂ）データフォーマット要件を課すか、（ｃ）１つ以上の事前にプログラムされた要件に従ってＭＡ－Ｄを変換するか、又は（ｄ）（ａ）～（ｄ）のいずれか又は全ての組み合わせを実施し、それによって、前記強化データレイクに記憶された実質的に全てのＭＡ－Ｄデータセットが、各々が事前にプログラムされたＭＡＣ－ＤＭＳ認識可能標準フォーマットで提示される、医療装置ソース識別情報、ＭＡ－Ｄタイプ情報、及びセンサによって導出された１つ以上の生理学的パラメータデータセットを含むようにし、
（２）前記強化データレイクが、それに記憶されたＭＡ－Ｄデータセット、分析データ、又はその両方のソース又はコンテンツに基づく異なるデータガバナンスゾーンを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項15】

（１）１つ以上の出力アプリケーションが、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はそれらの組み合わせに登録された１つ以上のアラームの提供を含み、
（２）前記１つ以上のアラームについてのトリガパラメータ、通信パラメータ、繰り返しパラメータ、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせが、
（ａ）ローカル医療装置レベル、ローカルの他のネットワークデバイスレベル、又はその両方で設定されるか、
（ｂ）医療装置タイプ、患者タイプ、ユーザタイプ、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせに基づいてＭＡＣ－ＤＭＳレベルで設定されるか、あるいは
（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の両方に従って設定される、請求項１に記載の方法。

【請求項16】

（１）前記１つ以上の出力アプリケーションが、
（ａ）１つ以上の規制当局によってプログラム医療機器（ＳａＭＤ）として規制されている１つ以上の出力アプリケーションと、
（ｂ）ＳａＭＤとして規制されていない１つ以上の出力アプリケーションと、を含み、
（２）前記方法が、１つ以上のデータ変換、データキュレーションプロセス、データ検証チェック、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせを適用して、前記１つ以上のＳａＭＤアプリケーションが、前記ＭＡＣ－ＤＭＳメモリに記憶されたプロセッサ可読命令に記録された１つ以上の規制要件に準拠することを確実にすることを含む、請求項１１に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０２１年９月２４日に出願された米国特許出願第１７／４８４，７６０号“ＮＥＴＷＯＲＫ－ＢＡＳＥＤ ＭＥＤＩＣＡＬ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＡＮＤ ＤＡＴＡ ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＳＹＳＴＥＭＳ”の優先権を主張し、２０２１年１月７日に出願された“ＳＥＣＵＲＥ ＭＵＬＴＩ－ＦＵＮＣＴＩＯＮＡＬ ＭＥＤＩＣＡＬ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＡＮＤ ＤＡＴＥ ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＳＹＳＴＥＭＳ”と題された米国仮特許出願第６３／１３４，９５１号の利益を主張する。本出願は、参照により、これらの上記参照された優先出願の全体を組み込む。

【0002】

本発明は、特殊な医療デバイスデータネットワークで使用するように構成された医療デバイス、そのようなデバイスを制御するためのシステム、及びそのようなデバイスとシステムとの間に形成されたネットワークに関する。

【背景技術】

【0003】

医療デバイスは、医療においてますます重要な役割を果たしている。ＷＨＯは、世界市場には２２，０００を超えるカテゴリに分散する２００万の異なる種類のデバイスが含まれると推定している。現代の医療デバイスは、センサから情報を収集するか、異なるレベルの治療／治療サポートを実装するか、又はその両方である。そのようなデバイスは、関連情報を表示するか又は医療提供者（「ＨＣＰ」）などのユーザにアラートを与える場合がある。例えば、ＵＳ２０２０／０２８８９８８（Ａｂｉｏｍｅｄ，Ｉｎｃ．）は、心臓ポンプを駆動するモータによって引き出される電流の測定に頼ることなく、カテーテルベースの心臓ポンプが挿入された血管内の流れを測定するシステムを開示しており、ここで、ポンプは、血管内の流体流の速度を反映するポンプタービン速度を示す信号を生成する信号発生器に結合され、かつタービン回転速度から血流速度を計算する他のコンポーネントと結合されている。

【0004】

医療デバイスデータは、病院情報システム及び電子医療記録（「ＥＭＲ」）などの接続されたコンピュータネットワーク／システムにますます利用可能になっている。しかしながら、市場の電子データシステムは、現在、限られた数のユーザに使用されるか、限られたタイプのデータを処理するか、又はそのようなデータに基づいて限られた分析又は動作を実施しており、そのようなシステムの使用が制限されている。それにもかかわらず、医療デバイスのネットワーク（「医療モノのインターネット」（略称「ＩｏＭＴ」）と呼ばれることもある）から収集されたデータを管理及び使用するための高度化が提案されている。

【0005】

本明細書に記載されるように、複雑で統合された現代の医療環境の物理的なコンポーネント及びデータコンポーネントの両方を、そのようなシステムと対話する様々なユーザによって使用可能な安全で、適合性が高く、かつ効果的な方法でまとめ、管理、及び利用することができる包括的で効果的な医療デバイスデータ管理及び制御システムの開発は、重要な本発明の創意工夫の適用を必要とする。そのような本発明のシステム及び関連する方法が、本明細書において提供される。

【0006】

構成、用語、及び頭字語
本節では、本開示を読むためのガイドラインを提供する。本開示の意図される聴衆（「読者」）は、本明細書で論じられるか、又は使用される技術の実践において通常の技術を有する者である。読者はまた、「当業者」と呼ばれ得、そのような技術は「当技術」と呼ばれ得る。「理解された」、「既知の」、及び「通常の意味」などの用語は、当業者の一般知識を指す。

【0007】

「矛盾しない」という用語は、当業者の知識に基づいて本開示、論理、又は妥当性に矛盾しないことを意味する。

【0008】

本明細書には、本発明のいくつかの異なるが関連する例示的な態様（「態様」）（「場合」、「局面」、又は「実施形態」）が開示される。本発明は、個々に説明されるように、かつそのような個々の態様の任意の組み合わせによって到達することができるように、全ての態様を包含する。本発明の幅及び範囲は、任意の例示的な実施形態によって限定されるべきではない。本開示の言語は、任意の要素／ステップが本発明の実施に不可欠であることのような要件が明示的に記載されていない限り、それを示すものと解釈されるべきではない。矛盾のない任意の態様を任意の他の態様と組み合わせることができる。

【0009】

本明細書で使用される全ての技術／科学用語が、一般に、本明細書で提供されるより狭義の例又は説明（引用符で初めて導入される用語を含む）にかかわらず、当業者に一般に理解される意味と同じ意味を有することに矛盾はない。しかしながら、ここで提供される特定の説明に関連する要素、ステップなどを含めることによって特徴付けられる態様は、本発明の別個の実施形態である。本開示において例示又は他の方法で限定される既知の用語を使用する任意の態様の開示が、そのような用語が当業者の最も広義で合理的な解釈を使用して代替的に解釈される関連する態様を暗黙的に開示することに矛盾はない。

【0010】

矛盾なしに、「又は」は、「及び／又は」を任意に時折包含するにもかかわらず、本明細書で「及び／又は」を意味する（例えば、「Ａ、Ｂ、又はＣ」及び「Ａ、Ｂ、及び／又はＣ」などの語句は、（１）Ａ、Ｂ、及びＣの全て、（２）Ａ及びＣ、（３）Ａ及びＢ、（４）Ｂ及びＣ、（５）Ａのみ、（６）Ｂのみ、及び（７）Ｃのみを含む態様を同時に開示する（かつ「Ａ又はＢ」、「Ａ又はＣ」などのサブグループもサポートする））。

【0011】

矛盾なしに、「また」が、「追加的又は代替的に」を意味する。矛盾なしに、「ここで」、及び「本明細書において」は、「本開示において」を意味する。「ｉ．ａ．」という用語（「ｉａ」又は「ｉａ」）は、「特に」又は「とりわけ」を意味する。「別名」は、「ａｋａ」又は「ＡＫＡ」と略される（及び用語が当該技術分野で知られていなくてもその用語が同義語であることを意味することができる）。「他の場所」とは、「本明細書の他の場所」を意味する。

【0012】

簡潔にするため、必要に応じて記号が使用される。例えば、「＆」は「及び」に、「～」は「約」に使用される。＜及び＞などの記号には、通常の意味が与えられる（例えば、「≦」は「以下」を意味し、「≧」は「以上」を意味する）。スラッシュ「／」は、コンテキストから明らかになるように、「又は」を表すことができ（「Ａ／Ｂ」は「Ａ又はＢ」を意味する）、又は要素の同義語を識別することができる。

【0013】

要素又はステップの後に「」を含めることは、≧１つのそのような要素が存在すること、ステップが実施されることなどを示す。例えば、「要素」は、それぞれが本発明の独立した態様であることを理解した上で、１つの要素又は≧２つの要素の両方を意味する。

【0014】

要素／ステップのリストに関連付けられた頭字語「など」（又は「など」）の使用は、当該技術分野で既知のそのような要素／ステップの機能を達成するための、列挙された要素／ステップ又はそのような列挙された要素／ステップの任意の既知の均等物のいずれか又は全ての好適な組み合わせを意味する。リストされた要素／ステップに関する「及び組み合わせ」若しくは「又は組み合わせ」などの用語は、そのような要素／ステップのいずれか又は全ての組み合わせを意味する。「適合性」は、特定の機能を実施し／特定の状態／転帰を達成するために許容されるか又は適切な要素／ステップを意味し、典型的には、意図された機能／特性／結果に対して有効であること、実用的であること、及び有害ではない／有害であることを意味する。

【0015】

矛盾なしに、見出し（例えば、「構造、用語、及び頭字語」）及び小見出しは、便宜上含まれており、任意の態様の範囲を制限しない。矛盾なしに、１つの見出しの下で説明される態様、ステップ、又は要素は、ここでの他の態様又はステップ／要素に適用することができる。

【0016】

値の範囲は、範囲の各値を明示的に書き込む必要なしに、範囲の最小端点の桁内のそのような範囲内にある各値を表すために使用される。例えば、１～２の列挙された範囲は、１．０、１．１、１．２、．．．１．９、及び２．０のそれぞれを暗黙的に開示し、１０～１００は、１０、１１、１２、．．．９８、９９、及び１００のそれぞれを暗黙的に開示する）。矛盾なしに、全ての範囲は、どのように記述されているかにかかわらず、範囲の端点を含む。例えば、「１～５の間」は、２、３、及び４に加えて１及び５を含む（及びそのような端点の桁内のそのような数の間の全ての数、例えば、１．０、１．１、．．．４．９、及び５．０）。誤解を避けるために、数の桁に関係なく、範囲内の任意の数は、その範囲によってカバーされる（例えば、２～２０の範囲は１８．５９３をカバーする）。

【0017】

近似の用語（例えば、「約」、「～」、又は「約」）は、（１）関連する値のセットを指すために、又は（２）（例えば、測定の限界のために）正確な値を定義することが困難である場合に使用される。矛盾なしに、ここで提供される全ての正確な値は、対応する近似値を同時に／暗黙的に開示し、その逆もまた同様である（例えば、「約１０」の開示は、厳密にそのような態様／説明における１０の使用を明示的に支持する）。近似的な値で説明される範囲は、提示にかかわらず、各近似端点に包含される全ての値を含む（例えば、「約１０～２０」は、「約１０～約２０」と同じ意味を有する）。近似的な用語によって包含される値の範囲は、典型的には、開示の文脈、臨界性又は動作可能性、統計的有意性、当技術分野における理解などに依存する。本明細書又は当技術分野において指示がない場合、「約」などの用語は、示された値の＋／－１０％として解釈されるべきである。

【0018】

態様、要素、ステップ、及び特徴のリストは、簡潔さのために使用されることがある。別段の指示がない限り、各リストの各メンバーは独立した態様としてみなされるべきである。リストの任意の個々のメンバーによって定義される各態様は、リストの他のメンバーによって特徴付けられる態様に対して明白でない特性を有し得、しばしば有する。

【0019】

矛盾なしに、用語「ａ」及び「ａｎ」並びに「ｔｈｅ」及び同様の指示対象は、参照される要素、ステップ、又は態様の単数形及び複数形の両方を包含する。矛盾なしに、単数形の用語は、本明細書で複数形を暗黙的に伝達し、その逆もまた同様である（言い換えると、要素／ステップの開示は、そのような／類似の要素／ステップの対応する使用を暗黙的に開示し、その逆もまた同様である）。したがって、例えば、Ｘステップを含む態様に関する文は、いくつかのＸステップを含む対応する態様を支持する。矛盾なしに、段落、文、態様、又は特許請求の範囲における、ある要素／ステップ又は特性に関する「ａ」、別の要素／ステップ又は特性に関する「のうちの１つ以上」などの指示物の任意の混合使用は、そのような指示物の意味を変更しない。したがって、例えば、段落が「Ｘ」及び「１つ以上のＹ」を含む組成物を説明する場合、その段落は、「１つ以上のＸ」及び「１つ以上のＹ」の開示を提供するものとして理解されるべきである。

【0020】

矛盾なしに、「有意の」及び「有意に」とは、所与の文脈（例えば、ｐ≦０．０５／０．０１）において≧１つの適切なテスト／試験を使用して統計的に有意な結果／特性を意味する。「検出可能」とは、既知の検出ツール／技法を使用して測定可能に存在する／異なることを意味する。頭字語「ＤＯＳ」（又は「ＤｏＳ」）は、「検出可能な（検出可能に）又は有意の（有意に）」を意味する。矛盾なしに、上記で示唆されるように、「好適な」という用語は、一般に、適切な、許容される、若しくは十分な文脈において、又は顕著な負の／有害な影響を引き起こしたり与えることなく、少なくとも概ね又は実質的に全ての意図された機能を提供することを意味する。

【0021】

矛盾なしに、測定単位（例えば、５０の重量又は２０の長さ）を伴わない、ここでの任意の値について、同じ要素／ステップ又は同じタイプの要素／ステップについて以前に提供された任意の単位が適用されるか、又はそのような開示が存在しない場合、当該技術分野でそのような要素／ステップに関連して最も一般的に使用される単位が適用される。

【0022】

矛盾なしに、用語「含む」、「含有する」、「備える」、及び「有する」は、「限定はしないが、含む」又は「限定なしに含む」を意味する。矛盾なしに、要素／ステップに関する備える及び含むなどの用語の使用は、任意の検出可能な数又は量の要素を含むか、又は（他の要素／ステップの有無にかかわらず）ステップ／いくつかのステップの任意の検出可能なパフォーマンスを含むことを意味する。

【0023】

簡潔にするために、集合／全体（例えば、デバイス／組成物）に関して、要素を「備える」又は「含む」態様の説明は、任意の検出可能な量／数、又は全体／集合の≧約１％、≧約５％、≧約１０％、≧約２０％、≧約２５％、≧約３３％、≧約５０％、≧約５１％、≧約６６％、≧約７５％、≧約９０％、≧約９５％、≧約９９％、又は約１００％が、要素で構成されるか、若しくは全体／集合の本質的に全てが要素で構成される（すなわち、集合は本質的に参照される要素からなる）ことを同時に暗黙的にサポートする。同様に、効果／転帰に対するステップに含むように記載される方法は、効果／転帰の≧約１％、≧約５％、≧約１０％、≧約２０％、≧約２５％、≧約３３％、≧約５０％、≧約５１％、≧約６６％、≧約７５％、≧約９０％、≧約９５％、≧約９９％、若しくは≧約１００％を提供する参照されるステップを暗黙的にサポートするか、実施されるステップ／取り組みの≧約１％、≧約５％、≧約１０％、≧約２０％、≧約２５％、≧約３３％、≧約５０％、≧約５１％、≧約６６％、≧約７５％、≧約９０％、≧約９５％、≧約９９％、若しくは約１００％表すか、又はその両方である。態様に関連する要素／ステップの割合の明示的なリストは、そのような暗黙の開示を制限することも、又はそのような暗黙の開示に矛盾することもない。

【0024】

矛盾なしに、「備える」などの用語は、方法のステップと関連して使用される場合、ステップを１回、≧２回、又は関連する機能／効果が達成されるまで実施するための暗黙のサポートを提供する。

【0025】

「１つ」という用語は、列挙された要素若しくはステップの単一のタイプ、単一の反復／コピー／事物、又はその両方を意味する。例えば、デバイス／組成物の「１つの」コンポーネントは、１つのタイプの要素（デバイス／組成物中の成分の場合のように、多数のコピーに存在し得る）、要素の１つの単位、又はその両方を意味し得る。同様に、システムの「１つの」コンポーネント、「単一の」コンポーネント、又は「唯一のコンポーネント」は、典型的には、１種類の要素（多数のコピーに存在し得る）、要素の１のインスタンス／ユニット、又はその両方を意味する。更に、方法の「１つの」ステップは、典型的には、１つのタイプのアクション（ステップ）、ステップの１つの反復、又はその両方を実施することを意味する。

【0026】

「いくつかの」という用語は、≧２つのコピー／インスタンス、又はリストされた集合／全体の≧５％が要素であるか、又は要素で構成されていることを意味する。方法に関して、いくつかは、効果、取り組み、又はその両方の≧５％が、ステップで構成されているか、又はステップに起因する（例えば、「方法のいくつかはステップＹによって実施される」のように）、又はステップが≧２回実施されることを示す（例えば、「ステップＸがある回数繰り返される」のように）。「主に」、「大部分の」、又は「主として」は、検出可能に＞５０％を意味する（例えば、主として備え、主に含み、などは、＞５０％を意味する）（例えば、主として要素Ｘを含むシステムは、＞５０％の要素Ｘで構成される）。「一般に」という用語は、≧７５％を意味する（例えば、一般にからなり、一般に関連付けられた、一般に備える、などは、≧７５％を意味する）（例えば、ステップＸからなる方法は、この方法の取り組み又は効果の７５％がステップＸに起因することを意味する）。「実質的に」又は「ほぼ」は、≧９５％を意味する（例えば、ほぼ全て、実質的にからなり、などは、≧９５％を意味する）を意味する（例えば、ほぼ完全に要素Ｘからなる集合は、集合内の元素の少なくとも９５％が要素Ｘであることを意味する）。

【0027】

矛盾なしに、任意に存在する要素／ステップに関して説明される任意の態様はまた、関連する態様に関して、そのような要素のうちの１つ、いくつかの、大部分の、概ね全ての、ほぼ全ての、本質的に全ての、又は全ての要素が、存在しない／ステップが実施されない対応する態様に対する暗黙のサポートを提供する。例えば、要素Ｘを備えるシステムの開示は、要素Ｘが存在しないシステムも暗黙的にサポートする。矛盾なしに、時制の変更又は用語の提示（例えば、”ｐｒｅｄｏｍｉｎａｔｅｌｙ ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ”の代わりに”ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ ｐｒｅｄｏｍｉｎａｔｅｌｙ”を使用する）は、対応する用語／句の意味を変更しない。

【0028】

矛盾なしに、本明細書に提供される全ての方法は、提示にかかわらず任意の好適な順序で実施することができる（例えば、ステップＡ、Ｂ、及びＣを含む方法は、Ｃ、Ｂ、及びＡの順序で実施することができ、Ｂ、及びＡ、及びＣを同時に実施することができるなど）。矛盾なしに、デバイス／組成物の要素は、任意の好適な方法によって任意の好適な様式で組み立てることができる。一般に、本明細書に記載されるものと同様又は同等の任意の方法及び材料を、実施形態の実施において使用することができる。矛盾なしに、「第１の」、「第２の」、「第３の」などの序数の使用は、要素の特定の順序を示すのではなく、それぞれの要素を区別するためのものである。矛盾なしに、態様の任意の要素、ステップ、コンポーネント、又は特徴、並びにそれらの全ての変形例などは、本発明の範囲内である。

【0029】

機能に関連付けられた要素は、組成物／デバイス／システム内で機能を実施するための「手段」、又は方法の一部を実施するための「ステップ」として説明することができ、本開示の部分は、「等価物」を指し、「等価物」は、開示された手段／ステップに関連付けられた参照される機能を達成するための当該技術分野で既知の等価物を意味する。しかしながら、本開示又は特許請求の範囲のいかなる要素も、そのような意図が、用語「ための手段」又は「ためのステップ」の使用によって明確に示されない限り、「ミーンズプラスファンクション」構造に限定されると解釈されるべきではない。「するように構成された」又は「するように適合された」などの用語は、「ミーンズプラスファンクション」の解釈を示すものではなく、むしろ、本明細書又は当技術分野で提供される教示を使用して、特定のパフォーマンス、特性、特質などを達成するように構成、設計、選択、又は適合された要素／ステップを記述する。

【0030】

本明細書に引用される全ての参考文献（例えば、刊行物、特許出願、及び特許）は、各参考文献が個々に及び具体的に参照により組み込まれることが示され、その全体が本明細書に記載されているかのように、参照により本明細書に組み込まれる。矛盾なしに、そのような参照の任意の好適な原理、方法、又は要素（集合的に「教示」）は、態様と組み合わせるか、又は態様に適合させることができる。ただし、特許文献の引用／組み込みは、その技術的開示に限定され、その有効性、特許性などに関する見解を反映するものではない。本開示とそのような文書の教示との間に矛盾がある場合、本開示の内容は、本発明の態様に対して優先される。既知の情報を簡潔に組み込み、態様を実践に移す上で当業者を助けるために、本明細書では、多数の参考文献が引用されている。そのような目的のために最も関連性の高い参考文献を含めようと努力したが、読者には、引用された全ての参考文献の全ての態様が、本発明の全ての態様に適用されるわけではないことが理解されよう。

【0031】

追加の用語、概念、及び頭字語
特定の用語及び頭字語についての以下の説明は、読者が本発明を理解するのを助けるために提供される。追加の頭字語が、本開示の他の部分でのみ提供され得、当技術分野で周知の頭字語が、本明細書では提供されない場合がある。

【0032】

矛盾なしに、本明細書における「改善された」とは、良好な転帰、特性などに関して増加し、否定的な転帰、特性などに関して、又は必要な時間、コスト／エネルギーなどに関して減少するなど、検出可能に又は有意に向上することを意味する。矛盾なしに、「強化された」、「改善された」などの用語は、本明細書では同義的に使用される。矛盾なしに、「引き起こす」とは、直接的又は間接的に引き起こすことを意味する。例えば、システム／デバイスのエンジンに分析を実施させることは、システムを動作させることを選択することによって実施することができ、その後、エンジンは、自動的に、繰り返し、又は周期的に、又はコマンドに応答して、又は検出された（典型的には事前にプログラムされた）状態の存在に応答してもよい。

【0033】

本発明の「システム」は、相互に関連する／インタラトするコンポーネント／デバイス（例えば、別個のネットワークデバイス／コンポーネントを含む）で構成されるデバイスの電子デバイス／集合を含み、（１）機能を実施するための事前にプログラムされた命令を含むコンピュータ可読媒体を含むメモリコンポーネント、及び（２）機能を実施させるそのような命令を読み取り／実施することができるコンピュータ／処理ユニットを備える。本発明のシステムは、他のシステムの参照（例えば、ＮＤＳ、ＭＡ、又はＯＮＤに含まれるシステムなど）から区別するために、しばしば、ネットワークデータシステム（「ＮＤＳ」）とも呼ばれ、又は、ＮＤＳが、ネットワーク化されたデバイス、ＭＡＣ－ＤＭＳの動作を制御する。読者は、ＮＤＳを説明するためにシステムという用語が使用されているのはどこであるかを文脈から識別することができるであろう。

【0034】

ＮＤＳに直接又はネットワークデバイスを介してアクセス／利用する個人／エンティティは、「ユーザ」と呼ばれる。態様において、ユーザは、特に、ユーザが属するロール／職業の「クラス」（例えば、管理者、研究者、又はＨＣＰ）によって特徴付けられる。例えば、「管理者」はユーザの１つのタイプである。具体的には、管理者は、通常、ＮＤＳの所有者に関連付けられた個人、チーム、又は組織であり、システムの１つ以上の機能／モジュールを管理、構築、又は維持する責任を負う。

【0035】

システム／ＮＤＳは、ＮＤＳとネットワーク化された１つ以上の、典型的には複数の対象関連医療装置から対象関連データを受信する。医療装置（「ＭＡ」）は、ハードウェアを備える電子医療デバイスであり、人間の患者などの対象（その症状を含む）の疾患又は状態の診断、治療、予防、緩和、又は治癒に関連するタスクを促進又は実施し、患者関連データ、デバイスデータ、又はその両方を検出するセンサを備えるか、又はそれらに関連付けられ、そのようなデータをＮＤＳに直接的又は間接的に中継することができる。

【0036】

ＭＡは、しばしば、「対象」の状態を診断、治療、又はその他の方法で感知、又は調節する。「対象」は、任意のタイプの哺乳動物（例えば、コンパニオンアニマル）であってもよい。態様では、対象は、人間の患者を含むか、又は人間の患者である。態様では、患者は、脳の状態、心臓の状態、肺の状態、又は他の臓器／系の状態など、１つ以上の重大な（潜在的に生命を脅かす）状態を有すると診断された患者である。矛盾なしに、「対象」及び「患者」は、ここでは暗黙的に互いをサポートしている。

【0037】

医療装置（ＭＡ）の「グループ」又は「ネットワーク」は、ＮＤＳとネットワーク接続された全てのＭＡであること、ある場所（サイト、施設群、都市圏、地域（例えば、郡又は同様の地区）、州／プロビンス、州間／プロビンス間地域（例えば、ニューイングランド）、国、国際地域（例えば、ＥＵ）、又は大陸の全てのＭＡであること、又はエンティティに属することなど、１つ以上の特徴によって関連付けられた１つ以上のタイプのＭＡの任意の集合を意味する。「エンティティ」とは、１つ以上の国又は国際機関の法律の下で法的権利を有すると認識された組織（企業又は他の会社など）である。エンティティは、適用法の下で別個のエンティティとして認識されている場合、「独立」している。通常、独立したエンティティは、共通の管理／所有下にはない。

【0038】

ＭＡは、コンピュータ化された医療デバイス（例えば、コンピュータを備える医療デバイス）である。「コンピューティングユニット」、「コンピュータ」などの用語は、典型的には、物理的なコンピュータ可読媒体と、そのような媒体内の情報を処理する（「読み取る」）プロセッサとを備えるデバイスを意味する。媒体は、有益なデータ及び機能情報（修正可能／プログラム可能なコンピュータ実施可能命令（ＣＥＩ））も含むことができる。そのような命令は、特殊なエンジンを含み、機能を実施する。プロセッサは、そのような機能を実施させる（例えば、「出力」を生成する）ＣＥＩを読み取る。態様では、「他のネットワークデバイス」（「ＯＮＤ」）などの「コンピュータ」又は「コンピュータ化デバイス」は、例えば、モバイルコンピューティングデバイス（例えば、スマートフォン）、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットデバイスなどであり得る。他のネットワークコンポーネント（例えば、システム）は、他の部分に記載されているように、より複雑な処理又はメモリコンポーネントを備える。システム／ネットワークで使用される機能的データ構造は、インターフェース（データ構造がサポートする動作のセット）、実装形態（データ構造の内部表現、データ構造の動作で使用されるコード／アルゴリズムの定義、又はその両方を含む）、又はそれらの組み合わせを含むことができる。

【0039】

互いに通信するコンピュータ化されたデバイスは、データネットワーク（「ネットワーク」）を形成する。典型的には、本明細書における「ネットワーク」への任意の参照は、動作中に、任意選択で他のコンポーネント（例えば、ＯＮＤ、ＣＲＭデータベースなど）とともに、ＮＤＳ及びいくつかのＭＡを備えるネットワークに関連する。そのようなネットワークは、本発明の一態様である。場合によっては、ネットワークという用語は、他のネットワーク（例えば、ＭＡのネットワーク／グループ）を記述するために使用される。読者は、「ネットワーク」という用語が、ＮＤＳ及びＭＡを備えるネットワーク以外のネットワークを指すためにいつ使用されているかを判定することができるであろう。

【0040】

動作中のネットワークのコンポーネント（例えば、ＮＤＳ：ＭＡネットワークのコンポーネント）は、典型的には、通常、データ、機能、又は他のリソースを共有する目的でデジタル相互接続を介した共通の通信プロトコルを使用して、反復的に（典型的には定期的又は連続的に）でインタラクト／通信する。ネットワークは、典型的には、他の部分で説明されている物理コンポーネント、例えば、ルータ、スイッチなどを備える。

【0041】

ネットワークのコンポーネントは、「クライアント」及び「サーバ」として記述されることがある。クライアント及びサーバデバイス／コンポーネント／ユニットは、一般に、互いに遠隔であり、典型的には、通信／データネットワークを介してインタラトする。クライアント及びサーバの関係は、典型的には、それぞれのコンピュータ上で実施され、互いにクライアント－サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。いくつかの実施形態では、サーバは、例えば、データを表示し、クライアントとして機能するデバイスと対話するユーザからのユーザ入力を受信する目的で、データ、例えば、ＨＴＭＬページをユーザデバイスに送信する。ユーザデバイスにおいて生成されたデータ、例えばユーザとの対話の結果は、同様にサーバに中継され得る。

【0042】

システムコンポーネントはコンピュータであり得る／コンピュータを備えることができるが、典型的には、システム／ＮＤＳは、典型的な汎用ラップトップ、携帯電話などをはるかに上回るメモリ及び処理能力を有し、本明細書に記載の特定のプロセスを実施するための特殊な命令／システムを含む。態様では、システムコンポーネントは、クラウドメモリ又はクラウド処理ユニットなどのリモート／仮想コンピューティングユニットを含む。しかしながら、他のネットワークデバイス（ＯＮＤ）は、態様において、ラップトップ、携帯電話などを備えることができる。

【0043】

ＮＤＳ、ＭＡ、及び他のネットワークコンポーネントのコンピュータユニットは、様々な機能を実施する。「機能」は、例えば、入力に応答して、事前にプログラムされたコンピュータ可読命令及び実行命令の両方に基づいて、ＮＤＳ又はネットワークの他のコンポーネントによって実施されるコンピュータ実装アクションである。機能はまた、方法のステップの結果を記述することができる。そのような機能のそのような方法／要素のステップは、以下に記載されるアルゴリズム、方法などを含むことができる。一般に、機能は、ＮＤＳ／デバイスのユニット／コンポーネントと、関連する方法のステップとの両方によって実施され得る。

【0044】

「エンジン」（「エンジン」又は「データエンジン」）は、通常、メモリに含まれている（及びエンジンを構成する）コンピュータ実施可能／読み取り可能命令（「ＣＥＩ」）に基づいて、指定された機能を実施するように構成されたコンピュータ／プロセッサ実施可能ソフトウェアプログラム／アプリケーションである。典型的には、エンジンは入力を処理し、出力を生成する。エンジンは、コンピュータ上の１つ以上の位置に実装することもできる。態様では、エンジンの複数のコンポーネントが、１台以上のコンピュータにインストールされて実施されるか、エンジンの複数のインスタンスが、インストールされて１台以上のコンピュータを実施するか、又はその両方である。エンジンを操作すると機能が実施され、機能はエンジンによって実施することができる。そのような対応する態様は、エンジン又は機能のいずれかの明示的な説明によって暗黙的に説明される（例えば、機能を実施するためのエンジンを含むシステム／コンポーネントの説明は、ステップとしての機能の実施を含む方法を暗黙的に開示する）。ユーザ入力を受信し、出力、特に、エンドユーザに出力を提供するエンジンは、「アプリケーション」と呼ぶことができる。エンジンは、「プログラム」、「コード」、又は「アルゴリズム」の一部を構成するか、又は「プログラム」、「コード」、又は「アルゴリズム」として記述することができる。エンジン／プログラムは、コンパイル若しくは解釈された言語、又は宣言的若しくは手続き的言語を含む、任意の形態のプログラミング言語（コード）で符号化する／書くことができ、スタンドアロンプログラムとしての展開、又はモジュール、コンポーネント、サブルーチン、若しくはコンピューティング環境での使用に適した他のユニットとしての展開を含む、任意の形態での展開が可能である。プログラムは、ファイルシステム内のファイルに対応し得るが、そうする必要はない。プログラム／エンジンは、他のプログラム又はデータを保持するファイルの一部、例えば、マークアップ言語文書に記憶された１つ以上のスクリプト、当該のプログラムに専用の単一のファイル、又は複数の協調ファイル、例えば、１つ以上のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部を記憶するファイルに記憶され得る。コンピュータプログラム／エンジンは、１つのサイトに配置されている１台のコンピュータ又は複数のサイトに分散され、データ通信ネットワークによって相互接続されている複数のコンピュータで実施されるように展開することができる。プログラム／エンジンはまた、「命令」又は「コンピュータ実装命令」、「プロセッサ実装命令」、「コンピュータ可読命令」、「コンピュータ実装データエンジン」などとして記述することができる。

【0045】

「モジュール」という用語は、典型的には、一緒に機能を実施するコンピュータシステム（例えば、ネットワークインターフェースカード、プロセッサなど）及びエンジンの機械的／電気的又はそれ以外の物理的／非ソフトウェアコンポーネントの組み合わせを指す。矛盾なしに、モジュールなどの用語は、示された機能を実施するためのコンピュータ可読命令を含む「プロセッサ及びエンジン」の対応する組み合わせを暗黙的に開示する。矛盾なしに、任意の態様における「エンジン」という用語の使用は、参照される機能がモジュールによって実施される対応する態様、及びモジュールが機能によって実施される対応する態様を暗黙的に開示する。したがって、矛盾なしに、任意の開示された「エンジン」は、物理コンポーネント（プロセッサ及びメモリコンポーネントなど）を備える対応するモジュールを暗黙的にサポートする。

【0046】

「ユニット」という用語は、典型的には、エンジン又はモジュールのいずれかであり、矛盾なしに、対応するエンジン又はモジュールのいずれかを暗黙的に開示し、したがって、対応するエンジン又はモジュールのいずれかで置き換えることができる、コンピュータデバイス、システム、又はコンポーネントの構造要素を指す。

【0047】

「コントローラ」という用語は、別のデバイス、エンジン、システム、ユニットなどの動作を、必ずしもそのように説明されていなくても、直接的又は間接的に制御する、任意のエンジン、ユニット、モジュール、デバイス、コンポーネント、システムなどに適用することができる。したがって、例えば、ネットワークデバイスの動作を制御するアプリケーションを生成するシステムにおけるエンジンは、そのような他のデバイスのコントローラとして説明することもできる。エンジン、プロセッサ、及びシステム及びデバイスの他の要素も、そのようなシステム、デバイスなどの「コンポーネント」として説明することができる。エンジンはまた、アルゴリズム、サブプログラムなどのコンポーネントを含むことができる。

【0048】

本明細書では、エンジンの機能ステップが、疑似コード／アルゴリズムを使用して説明されることがある。簡潔にするために、擬似コードは、（１）アラビア数字、（ａ）小文字、（Ｉ）大文字のローマ数字、（Ａ）大文字、及び（ｉ）小文字のローマ数字の順序でインジケータを使用して単一行に提示され、階層を提供することがある。例えば、アルゴリズムについての擬似コード：
開始
（１）ＤＥＣＥＡＲＥ Ａ＝１０
（２）入力Ｂ
（３）Ｂ＞０の場合
（ａ）Ａ≦１０のとき
（Ｉ）Ａ≠０の場合
（Ａ）Ｃ＝Ａ＊Ｂを宣言する
（ＩＩ）それ以外
（Ａ）Ｃを印刷する
（ｂ）Ａを減分する（Ａ＝Ａ－１）
終了
コード作成可能、開始、（１）Ａ＝１０を宣言し、（２）Ｂを入力し、（３）Ｂ＞０の場合：（ａ）Ａ≦１０のとき：（Ｉ）Ａ≠０の場合：（Ａ）Ｃ＝Ａ＊Ｂを宣言し、（ＩＩ）それ以外を宣言する：（Ａ）Ｃを印刷し、（ｂ）Ａを減分し（Ａ＝Ａ－１）、終了する。

【0049】

エンジンを符号化する方法は、機能を実施するコンピュータ／システムの特徴、及び機能の手動変更及び制御を可能にする、システム／コンピュータに提供される人間が読み取り可能な命令の選択に依存する。各エンジンは、プロセッサによって読み取られる／実行されるときに、特殊な技術的効果を提供する特定のステップを実施するための、物理的に符号化されたプロセス／コンピュータ実施可能命令を含む物理媒体を備える特殊なデバイスである／特殊なデバイスとして機能する。そのような技術的効果は、人が合理的に実施することができない方法で（例えば、そのようなデータの一部を同時にソートして異なる独立したタイプの利害関係者に表示することによって）データを変換すること、システムの効率（例えば、医療デバイスの制御速度、デバイスデータの供給速度など）を向上させること、又は治療のための医療デバイスの動作を制御することを含む。

【0050】

「入力」は、典型的には、任意の外部ソース（例えば、関連する医療デバイス、ネットワーク化デバイスに情報を提供するユーザ、外部データベース、又はそれらの組み合わせ（「ＣＴ」））からＮＤＳ、デバイスなどに提供されるデータを意味する。「出力」は、データをユーザ若しくはデバイス／システム／ネットワークの他のデバイス／コンポーネントに表示若しくは中継するか、又はデータに基づく活動（例えば、医療装置の制御）を適用するための、任意のデバイス若しくはコンポーネントであり得る。場合によっては、純粋にデータではない出力を出力アプリケーションと呼ぶ。

【0051】

データ入力／出力の文脈における「インターフェース」は、ユーザとコンピュータ、ネットワーク、又はシステム（例えば、本発明のＮＤＳ）との間の任意の好適なインターフェースであり得る。態様では、「インターフェース」という用語は、インターネットを介して（例えば、標準的なウェブブラウザを使用して）いくつかのデバイス上で閲覧／ナビゲートすることができるウェブページ又は同様の媒体の形態で実装されるユーザインターフェース（「ウェブインターフェース」又は「ソフトウェアインターフェース」）を指すために使用される。そのようなインターフェースは、典型的には、ユーザ、ユーザクラス、又はその両方に固有の事前にプログラムされたレイアウトを備える。専用のウェブインターフェースなどのインターフェースを表示／アクセスするデバイスは、ネットワークのデバイスと見なすことができる。態様では、ネットワークにアクセスするデバイスは、固定／特殊インターフェースハードウェアを備える。したがって、ネットワークデバイスは、デバイス／インターフェースと呼ばれることがあるが、矛盾なしに、そのような態様のいずれかの開示は、他方を暗黙的に開示し、その逆もまた同様である。

【0052】

「データ」及び「情報」などの用語は、本明細書では同義に使用され、明示的な定義／文言又は明確な文脈によって示されたときにのみ特定の形式に限定される。相互に関連するデータは、「レコード」として記述することができる。レコードは、しばしば、属性（特性）及び値（測定値／属性）を有する。レコードは、以下で説明されるように、文脈に応じて、構造化、半構造化、又は非構造化形式であり得る。レコードの集合は「データセット」と呼ぶことができる。メモリ内のデータセットの集合は、「データリポジトリ」と呼ぶことができる。

【0053】

「スキーマ」は、典型的には、それほど順序付けられていないデータの集合に制約／構造を適用して、「基礎となる」データから新しい順序付けられた構造化データ集合を形成することによって、典型的に生成されるデータの組織である。データリポジトリなどの他のデータ集合は、他の部分で説明する。「表現」は、類似のデータ構成概念であるが、典型的には、グラフィカルユーザインターフェース上の表示又は他の視覚的出力（例えば、印刷）のために特に設計されるか、又は表示又は出力のための命令に関連付けられたデータに関して特に使用される。表現はまた、構造化された／階層的な関係、又は他の点でインタラトするか又は接続された関係（例えば、特定の病院、地理的領域、ユーザのクラス、独立したエンティティなどに関連付けられた医療装置又は医療装置からのデータのグループ化）に存在する、オブジェクト、システム、デバイス、プロセスなどに関する情報を提供することができる。

【0054】

本発明のネットワーク／システムで生成及び伝送されるデータは、ＣＥＩ（例えば、プロセッサに患者の治療に関連する設定をＭＡに変更させるための命令）を含む機能データ又は非機能データ（例えば、センサ測定値）として特徴付けることができる。矛盾なしに、データは、任意の好適なモード／メカニズムを通じて中継、伝送などを行うことができ、中継される、伝送される、搬送されるなどの用語は、特に指定されない限り、交換可能に使用される。アップロード及びダウンロードという用語は、参照されたシステム、デバイス、又は他のソースへの（内への）及び参照されたシステム、デバイス、又は他のソースからの（外への）データフローの方向に関連して使用することができる。

【0055】

コンポーネント間又はネットワークを介して中継される電子情報は、典型的には、パケットで中継され、パケットは、当技術分野で既知のように、かつ本明細書の他の部分で説明するように、識別データ、ソースデータ、宛先データ、サイズデータ、持続性情報（存続可能時間（ＴＴＬ））、組成データ（例えば、フラグ）などの他の情報を含むことができる。パケットは、「ストリーム」に組織化することができる。データはまた、フレーム／チャンク、又は他の既知のユニット／フォームを介して中継され得る。したがって、そのような用語の使用は、本明細書では例示的であると見なすことができ、そのような形式は、典型的には、データ伝送、記憶、又はその両方に適した他の形式のデータによって交換可能であるか、又は置き換え可能である。

【0056】

「許可された」又は「許可」などの用語は、特に、特定のユーザ、ユーザのタイプ（クラス）、デバイス、又はＣＴのみがアクセスできるように構成されたデータ又は機能を記述し、典型的には、そのようなデータ／機能へのアクセスを制限するように設計された１つ以上の機能（例えば、ファイアウォール、パスワードアクセス制限、生体認証アクセス制限、及び他の形式の識別制限などの許可プロトコル）の対象となる。

【0057】

「規制」とは、法律、条約、規制、ルール、ガイダンス、行動規範、標準、裁定、又は同様の指令（例えば、医療の適用、病気の診断などに適用される）を意味する。「規制当局」（ＲＡ）は、規制を公布、監督、又は施行する組織である。「規制要件」（略称「ＲＲ」）などの用語は、「規制」と同じ意味を有する。

【0058】

「機械学習」（「ＭＬ」）及び「人工知能」（「ＡＩ」）などの用語は、１つ以上の機能が１つ以上の機械学習モデルを情報に適用され、典型的には機械学習モデルの動作によって機能のコンピュータ修正をもたらす任意の好適な方法／システムを意味する。ＭＬ／ＡＩ方法は、訓練、監督、又はその両方の観点から、管理者を関与させることができる。

【0059】

概して、本明細書に記載される任意の方法は、対応するシステム／ＮＤＳを提供し、その逆も提供するように適合され得る。したがって、任意の方法の開示は、示された機能を実施できる対応するシステムを同時に暗黙的に開示し、エンジン／モジュールを備えるＮＤＳの開示は、モジュールに対応する機能を実施するためのステップを含む対応する方法を暗黙的に開示する。したがって、矛盾なしに、「システム」のような用語は、暗黙的に、対応する「システム又は（すなわち、及び／又は）方法」を意味し、「方法」のような用語は、同様に、暗黙的に、対応する「方法又は（すなわち、及び／又は）システム」を開示する。

【0060】

以下の表は、本開示で頻繁に使用される更なる頭字語を列挙し、関連する要素の説明を提供する。

【表1-1】

【表1-2】

【表1-3】

場合によっては、これらの頭字語のいくつかの説明は、読みやすさの助けとして、本開示の以下の部分において繰り返される。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0061】

本明細書に開示されるシステム、方法、及びデバイス／装置は、例えば、本発明の概要（「概要」）に記載又は参照されるものを含むがこれらに限定されない、多くの属性及び態様を有する。本概要は包括的であることが意図されておらず、本発明の範囲は、本概要に提供される態様、特徴、要素、又は実施形態に限定されない。むしろ、本概要は、そのようなシステム、方法、及びデバイスの主要な特徴及び特徴のいくつかを例示する態様の説明を提供することによって、本発明の性質を例示するために提供される。本節で説明されるデバイス／システム又は方法の任意の態様は、本節又は任意の他の節の任意の他の態様と組み合わせることができる。

【0062】

医療デバイスデータ管理システムのアイデアに関連する特許開示の量は、複雑で統合された近代的な医療環境の物理的コンポーネント及びデータコンポーネントの両方を、そのようなシステムと対話する様々なユーザによって使用可能な安全で、適合性が高く、効果的な方法でまとめ、管理、利用することができる包括的で効果的な医療デバイスデータ管理及び制御システムの開発が、重要な本発明の創意工夫の適用を必要とするという事実を反映している。そのような本発明のシステム及び関連する方法が、本明細書において提供される。

【0063】

一態様では、本発明は、データネットワークにおいて医療装置及び他のデバイスの動作を制御するためのコンピュータ実装方法であって、（１）データネットワークを提供することであって、データネットワークが、（ａ）リモートコントロール可能で、選択的に動作可能で、かつインターネットに接続された医療装置の集合であって、医療装置の各々が、（Ｉ）医療装置に動作上関連付けられた任意の患者の１つ以上の患者関連生理学的状態に関する情報をプロセッサ可読医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）、ＭＡ－Ｄに変換する、１つ以上の患者関連生理学的状態を検出する１つ以上のセンサと、（ＩＩ）安全なインターネットデータ通信を介してデータを選択的に中継する出力エンジンと、（ＩＩＩ）ＭＡ－Ｄを選択的に記憶し、ＭＡ－Ｄを分析して中継して、医療装置とネットワークとの間の接続を評価するためのプロセッサ実施可能命令を含む医療装置メモリコンポーネントと、（ＩＶ）医療装置メモリコンポーネント内の命令を実施する医療装置プロセッサとを備える、医療装置の集合と、（ｂ）医療装置コントローラ及びデータ管理システム（「ＭＡＣ－ＤＭＳ」）であって、（Ｉ）コンピュータ可読命令を読み取ってデータを分析して機能を実施するＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサと、（ＩＩ）ストリーミングデータ処理エンジンと、（ＩＩＩ）キャッシュＭＡ－Ｄ処理エンジンと、（ＩＶ）分析エンジンと、（Ｖ）プロセッサ実施可能命令及び１つ以上のデータリポジトリを含むＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントであって、１つ以上のデータリポジトリが、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつか及び分析データの少なくともいくつかを別々にかつ異なるアクセス条件下で記憶する強化データレイクを含む、ＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントとを備える、医療装置コントローラ及びデータ管理システムとを備える、提供することと、（２）稼働中の各医療装置に患者からセンサデータを繰り返し収集させることと、（３）稼働中の各医療装置に、安全なネットワーク接続が利用可能であるかどうかを自動的にかつ繰り返し評価し、（ａ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能であるときに、ＭＡ－Ｄを含むデータをＭＡＣ－ＤＭＳに自動的に中継するか、又は（ｂ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能でないときには、（Ｉ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になるまで、ＭＡ－Ｄを医療装置メモリコンポーネントにキャッシュＭＡ－Ｄとして記憶し、（ＩＩ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になったときに、キャッシュＭＡ－Ｄを安全なインターネットデータ通信を介してＭＡ－ＤＭＳに中継することと、（４）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、キャッシュＭＡ－Ｄプロセッサを使用して、（ａ）キャッシュＭＡ－Ｄが医療装置からＭＡＣ－ＤＭＳに中継されるときにキャッシュＭＡ－Ｄを受信することと、（ｂ）受信されたキャッシュＭＡ－Ｄが、分析エンジンによる分析、１つ以上のデータリポジトリのうちの少なくとも１つへの記憶、又はその両方に適しているかどうかを判定することと、を行わせることと、（５）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、分析エンジンを使用して、ユーザから要求があったとき、事前にプログラムされた条件が発生したとき、又はその両方のときに、強化データレイクに記憶されたＭＡ－Ｄに対して１つ以上の分析機能を実施することと、（５）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、１つ以上の医療装置への安全なインターネット通信を介して１つ以上の出力を中継することであって、１つ以上の出力が、（ａ）分析データ出力、（ｂ）１つ以上の出力アプリケーションであって、（Ｉ）データネットワークの医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能、（ＩＩ）データネットワークの他のネットワークデバイスのうちの１つ以上における１つ以上の他のネットワークデバイス機能、若しくは（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方の動作を制御する命令を含む、１つ以上の出力アプリケーション、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の組み合わせを含む、中継することと、を行わせることを含む、方法を提供する。より特定の態様では、そのような方法は、（１）ＭＡ－Ｄが、事前に確立された半構造化データフォーマットに準拠するＭＡ－Ｄを含むか、（２）システム／ＭＡＣ－ＤＭＳが、安全なインターネットデータ通信を介してデータを選択的に中継する出力エンジンを備えるか、（３）ストリーミングデータ処理エンジンが、医療装置から中継されたＭＡ－Ｄを自動的かつ継続的に受信して処理し、受信したストリーミングＭＡ－Ｄに対して初期分析を実施して、１つ以上の事前にプログラムされた条件がストリーミングＭＡ－Ｄに存在するかどうかを判定し、そのような１つ以上の条件が存在する場合、初期機能の事前にプログラムされた限定されたセットの内の１つ以上の初期機能を実施することによって、医療装置のうちの１つ以上、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方のコントローラとして働き、初期機能が、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークコンピュータ化デバイス、又はその両方の動作を制御するための命令を中継することを含むか、（４）分析エンジンが、ユーザから要求があったとき、事前にプログラムされた条件が発生したとき、又はその両方のときに、強化データレイクに記憶された分析データに少なくとも部分的に基づいて１つ以上の分析機能を実施するか、又は（５）ネットワークが、少なくとも３つのコンピュータ化された他のネットワークデバイスを備え、各他のネットワークデバイスが、（ａ）（Ｉ）ネットワークデバイスプロセッサと、（ＩＩ）ネットワークデバイスメモリコンポーネントと、（ＩＩＩ）リモートコントロール可能なグラフィカルユーザインターフェースと、を備え、（ｂ）少なくとも１つのクラスのユーザに割り当てられたユーザに関連付けられ、ユーザのクラスが、（Ｉ）患者保護対象保健情報にアクセスすることが許可された医療提供者と、（ＩＩ）患者保護対象保健情報の受信に対する制限の対象となる商用ユーザと、を含み、方法が、出力を他のネットワークデバイスの少なくとも１つの他の１つのネットワークデバイスに供給することを更に含む。

【0064】

別の態様では、本発明は、システム／ＮＤＳ（ＭＡＣ－ＤＡＳなど）であって、（１）ＮＤＳがＭＡ－Ｄを受信する許可を有するいくつかの医療装置から中継されたＭＡ－Ｄを自動的かつ継続的に受信して処理し、受信したストリーミングＭＡ－Ｄに対して初期分析を実施して、１つ以上の事前にプログラムされた条件がストリーミングＭＡ－Ｄに存在するかどうかを判定し、そのような１つ以上の条件が存在する場合、初期機能の事前にプログラムされた限定されたセットの内の１つ以上の初期機能を実施することによって、医療装置のうちの１つ以上、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方のコントローラとして働くストリーミングデータ処理ユニットであって、初期機能が、ＮＤＳとネットワーク化された１つ以上の医療装置、ＮＤＳとネットワーク化された１つ以上の他のネットワークコンピュータ化されたデバイス、又はその両方の動作を制御するための命令を中継することを含む、ストリーミングデータ処理ユニットと、（２）プロセッサ実施可能命令と１つ以上のデータリポジトリとを含むＮＤＳメモリコンポーネントであって、拡張されたデータレイクを備え、拡張されたデータレイクが、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを自動的に記憶し、分析データの少なくともいくつかをＭＡ－Ｄとは別個に、かつＭＡ－Ｄとは異なるアクセス条件下で更に記憶し、かつ（ａ）記憶されたデータをソート及び管理するためのガバナンスルール、（ｂ）記憶されたデータの少なくともいくつかに適用される所定のデータ検証標準、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の両方を含む、ＮＤＳメモリコンポーネントと、（３）ユーザから要求があったとき、事前にプログラムされた条件が発生したとき、又はその両方のときに、拡張されたデータレイクに記憶された分析データに少なくとも部分的に基づいて１つ以上の分析機能を実施する分析エンジンと、（４）キャッシュＭＡ－Ｄが医療装置によって受信されたときにキャッシュＭＡ－Ｄを分析し、キャッシュＭＡ－ＤをＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントに記憶すべきか、分析エンジンによって分析すべきか、又はその両方であるかを判定するキャッシュＭＡ－Ｄ処理エンジンと、（５）１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークコンピュータ化デバイス、又はその両方に安全なインターネット通信を介して１つ以上の出力を中継する分析データコントローラであって、１つ以上の出力が、（ａ）分析データ出力と、（ｂ）１つ以上の出力アプリケーションであって、（Ｉ）ネットワーク化医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能、（ＩＩ）ＮＤＳとネットワーク化された他のネットワークデバイスのうちの１つ以上における１つ以上の他のネットワークデバイス機能、若しくは（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方の動作を制御する命令を含む、１つ以上の出力アプリケーションを含む、分析データコントローラとを備える、システム／ＮＤＳを提供する。

【0065】

別の態様では、本発明は、インターネットベースのデータネットワークであって、（１）いくつかのリモートコントロール可能で、選択的に動作可能で、かつインターネットに接続された医療装置であって、医療装置の各々が、（ａ）１つ以上の患者関連生理学的状態を検出し、そのような１つ以上の生理学的状態に関する情報をプロセッサ可読医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）に変換する１つ以上のセンサであって、ＭＡ－Ｄが、事前に確立された半構造化データフォーマットに準拠するＭＡ－Ｄを含む、１つ以上のセンサと、（ｂ）安全なインターネットデータ通信を介してデータを選択的に中継する出力エンジンと、（ｃ）ＭＡ－Ｄを選択的に記憶し、１つ以上の医療装置コンピュータ実装データエンジンのためのプロセッサ実施可能命令を含む医療装置メモリコンポーネントと、（ｄ）医療装置メモリコンポーネント内の命令を実行する医療装置プロセッサと、（ｅ）ネットワーク状態エンジンであって、（Ｉ）動作中に安全で安定したインターネット接続の可用性を自動的に繰り返しチェックし、（ＩＩ）安全で安定したインターネット接続が存在するときに、ＭＡ－Ｄの少なくとも一部を、そのような安全で安定したインターネット接続を介して、１つ以上の対象とする受信側インターネット接続デバイス又はシステムに中継し、（ＩＩＩ）安全で安定したインターネット接続が存在しない場合、安全で安定したインターネット接続が確立又は再確立されるまで、ＭＡ－Ｄの少なくとも一部を医療装置メモリコンポーネントにキャッシュＭＡ－Ｄとして記憶させ、その後、キャッシュＭＡ－Ｄの少なくとも一部を１つ以上の受信側インターネット接続デバイス又はシステムに中継する、医療装置と、（２）医療装置コントローラ及びデータ管理システム（「ＭＡＣ－ＤＭＳ」）であって、（ａ）コンピュータ可読命令を読み取ってデータを分析して機能を実施するシステムプロセッサと、（ｂ）医療装置から中継されたＭＡ－Ｄを自動的かつ継続的に受信して処理し、受信されたストリーミングＭＡ－Ｄに対して初期分析を実施して、１つ以上の事前にプログラムされた条件がストリーミングＭＡ－Ｄに存在するかどうかを判定し、そのような１つ以上の条件が存在する場合、初期機能の事前にプログラムされた限定されたセットの内の１つ以上の初期機能を実施することによって、医療装置のうちの１つ以上のコントローラとして働くストリーミングデータ処理エンジンであって、初期機能が、１つ以上の医療装置の動作を制御するための命令を中継することを含む、ストリーミングデータ処理エンジンと、（ｃ）プロセッサ実施可能命令と、１つ以上のデータリポジトリと、を含むＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントであって、１つ以上のデータリポジトリが、ＭＡ－Ｄの少なくとも一部を自動的に記憶し、ＭＡ－Ｄとは別に、かつＭＡ－Ｄとは異なるアクセス条件下で、分析データの少なくとも一部を更に記憶する強化データレイクを含む、ＭＡ－Ｄメモリコンポーネントと、（ｄ）ユーザから要求があったとき、事前にプログラムされた条件が発生したとき、又はその両方のときに、強化データレイクに記憶された分析データに少なくとも部分的に基づいて１つ以上の分析機能を実施する分析エンジンと、（ｅ）キャッシュＭＡ－Ｄが医療装置によって受信されたときにキャッシュＭＡ－Ｄを分析し、キャッシュＭＡ－ＤをＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントに記憶すべきか、分析エンジンによって分析すべきか、又はその両方であるかを判定するキャッシュＭＡ－Ｄ処理エンジンと、（ｆ）１つ以上の出力を安全なインターネット通信を介して１つ以上の医療装置に中継するネットワークデバイスコントローラ（分析データコントローラ）であって、１つ以上の出力が、（Ｉ）分析データ出力、（ＩＩ）データネットワークの１つ以上の医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能の動作を制御する命令を含む１つ以上の出力アプリケーション、又は（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方を含む、ネットワークデバイスコントローラとを備える、医療装置コントローラ及びデータ管理システムと、を備える、インターネットベースのデータネットワークを提供する。

【0066】

別の態様では、本発明は、インターネットベースのデータネットワークであって、前述のパラグラフに記載の特徴を備え、かつ少なくとも３つの他のコンピュータ化ネットワークデバイス（「ＯＮＤ」）を更に備え、各他のネットワークデバイスが、（ａ）（Ｉ）ネットワークデバイスプロセッサと、（ＩＩ）ネットワークデバイスメモリコンポーネントと、（ＩＩＩ）リモートコントロール可能なグラフィカルユーザインターフェースと、を備え、（ｂ）少なくとも１つのクラスのユーザに割り当てられたユーザに関連付けられ、ユーザのクラスが、（Ｉ）患者保護対象保健情報にアクセスすることが許可された医療提供者と、（ＩＩ）患者保護対象保健情報の受信に対する制限の対象となる商用ユーザと、を含み、ストリーミングデータ処理エンジンが、ストリーミングデータ処理エンジンによって条件が検出されたときに、任意選択で１つ以上の他のネットワークデバイスに出力を中継し、ＭＡＣ－ＤＭＳが、分析データに基づくか又は分析データを含む出力アプリケーションをＯＮＤに中継するか、又はその両方を行う、インターネットベースのデータネットワークネットワークを提供する。

【0067】

別の態様では、本発明は、先行する２つのパラグラフのいずれか又は両方によるネットワークであって、ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳが、１つ以上の医療装置関連エンティティ及びＭＡＣ－ＤＭＳ関連エンティティとは独立しているエンティティによって動作される顧客関係管理にアクセスすることができ、（ａ）１つ以上の医療装置関連エンティティへの医療装置の販売に関する情報を含む顧客関係管理情報と、（ｂ）顧客関係管理情報をＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに中継するためのコンポーネントとを含み、ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサが、顧客関係管理情報を分析データと組み合わせ、組み合わされた情報を商用ユーザの他のネットワークデバイスに中継する、ネットワークを提供する。

【0068】

別の態様では、本発明は、インターネットベースのデータネットワークであって、（１）いくつかのリモートコントロール可能で、選択的に動作可能で、かつインターネットに接続された医療装置であって、医療装置の各々が、（ａ）１つ以上の患者関連生理学的状態を検出し、そのような１つ以上の生理学的状態に関する情報をプロセッサ可読医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）に変換する１つ以上のセンサであって、ＭＡ－Ｄが、事前に確立された半構造化データフォーマットに準拠するＭＡ－Ｄを含む、１つ以上のセンサと、（ｂ）安全なインターネットデータ通信を介してデータを選択的に中継する出力エンジンと、（ｃ）ＭＡ－Ｄを選択的に記憶し、１つ以上の医療装置コンピュータ実装データエンジン用のプロセッサ実施可能命令を含む医療装置メモリコンポーネントと、（ｄ）医療装置メモリコンポーネント内の命令を実行する医療装置プロセッサと、（ｅ）ネットワーク状態エンジンであって、（Ｉ）動作中に安全で安定したインターネット接続の可用性を自動的に繰り返しチェックし、（ＩＩ）安全で安定したインターネット接続が存在するときに、ＭＡ－Ｄの少なくとも一部を、そのような安全で安定したインターネット接続を介して、１つ以上の対象とする受信側インターネット接続システムに中継し、（ＩＩＩ）安全で安定したインターネット接続が存在しないときに、安全で安定したインターネット接続が確立又は再確立されるまで、ＭＡ－Ｄの少なくとも一部を医療装置メモリコンポーネントにキャッシュＭＡ－Ｄとして記憶させ、その後、キャッシュＭＡ－Ｄの少なくとも一部を１つ以上の受信側インターネット接続デバイス又はシステムに中継する、ネットワーク状態エンジンと、を備える、医療装置と、（２）医療装置コントローラ及びデータ管理システム（「ＭＡＣ－ＤＭＳ」）であって、（ａ）コンピュータ可読命令を読み取って、データを分析して機能を実施するＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサと、（ｂ）医療装置から中継されたＭＡ－Ｄを自動的かつ継続的に受信して処理し、受信されたストリーミングＭＡ－Ｄに対して初期分析を実施して、１つ以上の事前にプログラムされた条件がストリーミングＭＡ－Ｄに存在するかどうかを判定し、そのような１つ以上の条件が存在する場合、初期機能の事前にプログラムされた限定されたセットの内の１つ以上の初期機能を実施することによって、医療装置のうちの１つ以上、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方のコントローラとして働き、初期機能が、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークコンピュータ化デバイス、又はその両方の動作を制御するための命令を中継することを含む、ストリーミングデータ処理エンジンと、（ｃ）１つ以上のＭＡＣ－ＤＭＳ実装エンジン及び１つ以上のデータリポジトリのためのプロセッサ実施可能命令を含むＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントであって、１つ以上のデータリポジトリが、（Ｉ）複数のデータレイク管理ゾーンを含む強化データレイクを含み、各データレイク管理ゾーンが、異なるデータレイク管理ゾーンアクセスルールに関連付けられている、強化データレイクと、（ＩＩ）第１のリレーショナルデータベースと、（ＩＩＩ）第２のリレーショナルデータベースとを含む、ＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントと、（ｄ）ＭＡ－Ｄを分析し、１つ以上の事前にプログラムされた基準に基づいてＭＡ－Ｄを１つ以上のデータレイク管理ゾーンに記録する１つ以上のＭＡ－Ｄメモリ取り込みエンジンと、（ｅ）ユーザからの要求があったとき、事前にプログラムされた条件が発生したとき、又はその両方のときに、強化データレイクに記憶された分析データに少なくとも部分的に基づいて、１つ以上の分析機能を実施する分析エンジンと、（ｆ）１つ以上の事前にプログラムされた条件に基づいて分析データを分析し、かつそのような事前にプログラムされた条件に基づいて、（Ｉ）第１のリレーショナルデータベース内のＭＡ－Ｄから直接生成された分析データ、（ＩＩ）第２のリレーショナルデータベース内の強化データレイクに含まれるデータから生成された分析データ、及び（ＩＩＩ）強化データレイクの１つ以上のデータレイク管理ゾーン内の分析データを記録する、分析データメモリ取り込みエンジンと、（ｇ）第１のリレーショナルデータベース内に取り込まれているデータ、第２のリレーショナルデータベース内に取り込まれているデータ、又はその両方に関する情報を収集し、１人以上のシステム管理者によってアクセス可能な１つ以上のグラフィカルユーザインターフェースにそのような情報を中継する、データリポジトリ検査エンジンと、（ｈ）１つ以上の出力を、安全なインターネット通信を介して、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークコンピュータ化デバイス、又はその両方に中継するネットワークデバイスコントローラであって、１つ以上の出力が、（Ｉ）分析データ出力、（ＩＩ）（Ａ）データネットワークの医療装置のうちの１つ以上における医療装置機能、（Ｂ）データネットワークの１つ以上の他のネットワークデバイスにおける１つ以上の他のネットワークデバイス機能、又は（Ｃ）（Ａ）及び（Ｂ）の両方の動作を制御する命令を含む１つ以上の出力アプリケーション、又は（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の組み合わせを含む、ネットワークデバイスコントローラとを備える、医療装置コントローラ及びデータ管理システムとを備える、インターネットベースのデータネットワークを提供する。

【0069】

別の態様では、本発明は、患者集団における患者の病状を治療する方法であって、（１）ＭＡ及びＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳを含むデータネットワークを提供することであって、ＭＡ及びＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳの各々が、そのような要素に関して本セクションの前述の態様で説明されている機能を有する、提供することと、（２）稼働中の各医療装置に、それに関連付けられた患者からセンサデータを繰り返し収集させることと、（３）医療装置の各々に、安全なネットワーク接続が利用可能かどうかを自動的にかつ繰り返し評価させ、（ａ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能な場合、ＭＡ－Ｄを含むデータを安全なインターネットデータ通信を介して実質的に連続な様式でＭＡＣ－ＤＭＳに中継するか、（ｂ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能でない場合、（Ｉ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になるまで、ＭＡ－Ｄを医療装置メモリコンポーネントにキャッシュＭＡ－Ｄとして記憶し、（ＩＩ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になったときに、キャッシュＭＡ－Ｄを安全なインターネットデータ通信を介してＭＡＣ－ＤＭＳに中継することと、（３）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、ストリーミングデータ処理エンジンを自動的に使用して、（ａ）医療装置から中継されたストリーミングＭＡ－Ｄを受信させ、（ｂ）各医療装置から受信された中継されたストリーミングＭＡ－Ｄに対して初期分析を実施させ、（ｃ）初期分析が、ストリーミング中継されたＭＡ－Ｄ内の１つ以上の事前にプログラムされた条件を識別する場合、初期機能の事前にプログラムされた限定されたセットのうちの１つ以上の初期機能を実施させることであって、初期機能が、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方の動作を制御するための命令を中継することを含み、実施させることと、（４）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、キャッシュＭＡ－Ｄプロセッサを使用して、（ａ）キャッシュＭＡ－Ｄが医療装置からＭＡＣ－ＤＭＳに中継されたときにキャッシュＭＡ－Ｄを受信することと、（ｂ）受信されたキャッシュＭＡ－Ｄが、分析エンジンによる分析、１つ以上のデータリポジトリのうちの少なくとも１つへの記憶、又はその両方に適しているかどうかを判定することと、を行わせることと、（５）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを強化データレイクに自動的に記憶させることと、（６）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、分析エンジンを使用して、ユーザから要求があったとき、事前にプログラムされた条件が発生したとき、又はその両方のときに、強化データレイクに記憶された分析データの少なくともいくつかに対して１つ以上の分析を実施することであって、分析エンジンが、（ａ）医療装置からのＭＡ－Ｄによって生成された分析データを使用して分析を実施し、分析を実施する際に、（ｂ）各医療装置からのＭＡ－Ｄを、（Ｉ）以前に収集されたＭＡ－Ｄ分析データ、（ＩＩ）事前にプログラムされた標準、又は（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方と比較する、実施することを行わせることと、（７）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、１つ以上の出力を、安全なインターネット通信を介して、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方に中継させることであって、１つ以上の出力が、（ａ）（Ｉ）患者に関連付けられた医療装置、（ＩＩ）患者に関連付けられた医療に関連付けられた別のネットワークデバイス、又は（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方に中継された患者の治療に関連する分析データ出力、（ｂ）１つ以上の出力アプリケーションであって、（Ｉ）データネットワークの医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能、（ＩＩ）患者に関連付けられた医療提供者に関連付けられたデータネットワークの他のネットワークデバイスのうちの１つ以上における１つ以上の他のネットワークデバイス機能、又は（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方の動作を制御する命令を含む出力アプリケーション、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の組み合わせを含む、中継させることと、を含む、方法を提供する。

【0070】

更に別の態様では、本発明は、医療装置（ＭＡ）であって、（１）直接相互運用コンポーネントの集合を備える高セキュリティゾーンであって、高セキュリティゾーンコンポーネントが、（ａ）動作中に患者に治療を適用し、受信された電子制御命令を介して制御可能な１つ以上の治療コンポーネントと、（ｂ）１つ以上の高セキュリティゾーンコンポーネントの動作を制御する複数のコンピュータ実装命令についての命令を含むコンピュータ可読媒体を備える高セキュリティゾーンメモリコンポーネントと、（ｃ）高セキュリティゾーンメモリコンポーネントに含まれるコンピュータ実装命令を実行して、１つ以上の治療コンポーネントに電子命令を送信して、１つ以上の治療コンポーネントの動作を制御するコンピュータプロセッサコンポーネントと、（ｄ）通信コンポーネントであって、（ｉ）媒体ゾーンコンポーネント及び（ｉｉ）ローカル物理入力から電子通信を受信し、（ＩＩ）１つ以上の検証標準に準拠する通信のみが、高セキュリティゾーンコンポーネントの動作を制御することを許可されることを確実にするために、媒体ゾーンコンポーネントから受信した通信を分析するセキュリティエンジンを備え、（ＩＩＩ）電子通信を（ｉ）媒体ゾーンコンポーネント及び（ｉｉ）ローカル医療装置出力に中継する、通信コンポーネントと、（ｅ）高セキュリティゾーンメモリコンポーネントへのアクセスを許可されたユーザのみに制限する物理的な改ざん防止システムとを備え、（ｆ）高セキュリティゾーンには、直接インターネット通信のための能力を欠く、高セキュリティゾーンと、（２）相互運用コンポーネントの第２の集合を含む中セキュリティゾーンであって、中セキュリティゾーンコンポーネントが、（ａ）１つ以上のセンサであって、（Ｉ）高セキュリティゾーン内の１つ以上の治療コンポーネントのパフォーマンス、（ＩＩ）関連する患者の１つ以上の生理学的条件、又は（ＩＩＩ）医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）としての（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方のうちの１つ以上の物理的条件を測定し、そのような測定値を電子的に送信可能なデータに変換する、センサと、（ｂ）媒体セキュリティゾーンメモリコンポーネントであって、（Ｉ）１つ以上の媒体セキュリティゾーンコンポーネントの動作を制御する複数のコンピュータ実装命令についての命令を含むコンピュータ可読媒体と、（ＩＩ）ＭＡ－Ｄを記憶するためのコンポーネントと、を備える、媒体セキュリティゾーンメモリコンポーネントと、（ｃ）コンピュータプロセッサコンポーネントであって、（Ｉ）安全で安定したインターネット集合が利用可能であるかどうかを評価し、（Ａ）そのような接続が利用可能であるとき、（ｉ）１つ以上の対象とするインターネット受信側デバイスにＭＡ－Ｄを中継し、（ｉｉ）安全なインターネット通信を介して１つ以上のリモートコントロールデバイスから中継された命令を受信するか、又は（Ｂ）そのような接続が利用可能でないとき、そのような接続が利用可能になるまで、ＭＡ－Ｄをメディアゾーンセキュリティメモリコンポーネントにキャッシュデータとして記憶し、次に、１つ以上の対象とする受信側デバイスにキャッシュデータを中継するネットワーク状態エンジンと、（ＩＩ）治療コンポーネントからデータを受信し、治療コンポーネントに電子命令を送信する装置間通信エンジンと、を含む、媒体セキュリティゾーンメモリコンポーネントに含まれるコンピュータ実装命令を実行するコンピュータプロセッサコンポーネントとを備える、中セキュリティゾーンコンポーネントと、を備える、医療装置を提供する。

【図面の簡単な説明】

【0071】

本発明の例示的な態様は、本開示とともに提供される図に示される。図示されるそのような態様については、本節において簡単に説明し、他の箇所でより詳細に説明する。矛盾なしに、任意の図に示される特徴／ステップは、任意の他の図の要素／ステップと組み合わせてもよい。図は、概して、本発明の全体的な実施形態のコンポーネント態様と見なされるべきであるが、図示される全ての特徴が各実施形態に必要であるわけではないことを理解されたい。

【0072】

【図1】医療装置（ＭＡ）とネットワークデータシステム（ＮＤＳ／システム）との間の簡略化されたネットワーク接続を示す。

【図2】１つの例示的な実施形態による、ＭＡの簡略化されたネットワーク、及びＮＤＳに対するＭＡの関係の概要である。

【図3】例示的な態様による、ＭＡのグループによって識別可能ないくつかのＭＡサブネットワーク、及びＮＤＳへのデータの通信を含むＭＡネットワークのレベルの簡略化されたレイアウトである。

【図4】一態様による、オフライン期間におけるＭＡデータ収集に対処する例示的なプロセスの概要である。

【図5】例示的な物理コンポーネント及び位置を参照して、一実施形態によるキャッシュデータの収集及び可能な処理を更に示すシナリオの説明を提供する。

【図6】例示的なＮＤＳ／方法による、ＭＡネットワークと、ＮＤＳと、ＯＮＤＩと、を備えるＭＡ／ＮＤＳネットワークを示す。

【図7】一態様による、ネットワークシステムメモリユニット内の例示的なデータ管理プロセスを提供する。

【図8】一態様ごとの、ＮＤＳデータリポジトリ／メモリユニット（例えば、強化データレイク）への異なるデータゾーンの適用を示す。

【図9】一実施形態による、ネットワーク内で動作する物理デバイスコンポーネントを示す、ＭＡグループと、ＮＤＳと、を含む例示的なネットワークの概要を提供する。

【図10】本発明の例示的なネットワークにおけるデータの流れ及び処理を示す。

【図11】マルチゾーン医療装置（ＭＺＭＡ）のコンポーネントにおいて使用可能なデータ処理方法を示す。

【図12】態様によるＮＤＳを有するネットワークにおけるＭＺＭＡのコンポーネントの概要を提供し、そのようなコンポーネントを通るデータの流れの管理を示す。

【図13】ＮＤＳから別の例示的なＭＺＭＡへの及び別の例示的なＭＺＭＡ内の、データの例示的な流れを示す。

【図14】ＭＺＭＡの選定された物理的コンポーネント、及び例示的なＭＺＭＡへの及び例示的なＭＺＭＡ内のデータの制御を示す。

【図15】例示的なＭＺＡの例示的な物理的コンポーネント、及びＭＺＭＡとＮＤＳとの間のデータの流れの制御を示す。

【図16】ＭＺＭＡ及びＮＤＳのコンポーネントとの段階的データ交換を介して、ＭＺＭＡの部分のオペレーティングシステム又は他のソフトウェアを更新するための安全なプロセスを示す。

【図17】ＮＤＳから機能データを中継し受信する、異なる動作状態にあるＭＡを含むネットワークを示す。

【図18】ユーザクラスでソートされたＮＤＳ－ＡＤを含む特殊ユーザクラスディスプレイを介してＮＤＳ（ＮＤＳ－ＡＤ）から分析データを受信する異なるユーザエンティティインターフェースの関係の図である。

【図19】異なる地域／国のための異なるが重複するＮＤＳアーキテクチャの適用を反映する概略図である。

【図20】経時的かつ時間依存的なルールに従う、ＭＡデータの処理の概要を示す。

【図21】例示的なネットワークにおける様々なユーザクラスレベル及び個々のユーザレベルイベントアラート／アラームの適用を示す。

【図22】マスターＭＬＭによって管理される複数の機械学習モジュール（ＭＬＭ）を含む例示的なネットワークを示す。

【図23】システム／ＮＤＳのストリーミングデータプロセッサコンポーネントへの、ストリーミングデータプロセッサコンポーネント内の、及びストリーミングデータプロセッサコンポーネントからのデータの流れ、並びにＮＤＳメモリへの取り込み前のストリーミングデータの選択的処理及び分析を示す。

【図24】各々がデータ品質監視ダッシュボードの対象となる、ＮＤＳデータリポジトリの一部を形成する２つのリレーショナルデータベースを含む、ネットワークの様々な部分を通るデータの流れを実証する別の例示的なネットワークである。

【図25】ＭＡからＮＤＳに中継され得るデバイスパフォーマンスデータを含む半非構造化データセットの例である。

【図26】患者センサデータを含む別の例示的なデータセットである。

【図27】デバイス（ＭＡ）アラーム（パフォーマンス）データを含む追加の例示的な半非構造化データセットである。

【図28】ＭＡシステム／ソフトウェア情報を含む更なる例示的な半非構造化データセットである。

【発明を実施するための形態】

【0073】

便宜上、主な特徴／部分（例えば、方法のステップ／機能及びシステムのユニット）は、本節において、個別に、また時には他の態様、特徴、実施形態、要素などと組み合わせて説明される。他の部分に示されているように、任意の特定の態様、実施形態、機能、特徴、又はユニットは、任意の他の態様、実施形態などと組み合わせることができ、又は適用することができ、又は好適な場合、任意の説明されたステップ、態様、要素などは、任意の代替の態様、ステップ、特徴などに置き換えることができる。

【0074】

一態様では、本発明は、モジュール、ユニット、エンジン、又はコンポーネントを含むシステム（それぞれ、ネットワークデータシステム（「ＮＤＳ」））、及びそのようなモジュール、ユニット、エンジン、又はコンポーネントの機能を実施するためのステップを含む方法を提供し、システム／ＮＤＳとのデータネットワークにおける多数のＭＡから機械装置データ（ＭＡ－Ｄ）を安全に受信、分析、記憶、管理、及び適用し、そのようなＭＡ－Ｄ（ＮＤＳ－ＡＤ）から分析データを生成し、そのようなＮＤＳ－ＡＤ又は関連出力を、典型的には安全なインターネット通信を通じてＭＡ、他のネットワークデバイス（ＯＮＤ）、又はその両方に中継する。態様では、そのような関連出力は、（ＮＤＳがＭＡＣ－ＤＭＳであるように）ＭＡ動作、ＯＮＤ動作、又はその両方の１つ以上の態様を制御する出力アプリケーションを含む。例えば、出力は、ＭＡ／ＯＮＤにアラームを登録すること、ＭＡ／ＯＮＤのグラフィカルディスプレイを変更すること、又は対象とインタラトするＭＡの治療又は診断コンポーネントを変更することを含むことができる。態様では、ネットワークのＭＡは、デバイスの他のゾーンから別個のパフォーマンス、セキュリティ、又は通信設定の下で別個のコンポーネントを含むマルチゾーンＭＡ（ＭＺＭＡ）を含み、それによって、ＭＺＭＡがインターネット通信を介してＮＤＳと通信しているときにデバイスのセキュリティを促進する。態様では、ＭＡは、インターネット通信が利用可能でない場合など、特定の条件下でキャッシュデータ（ＭＡ－ＣＤ）を収集し、その後、ＭＡ－ＣＤをＮＤＳに中継し、ＭＡ－ＣＤをＮＤＳのデータリポジトリに記憶すべきか、ＮＤＳ－ＡＤの生成に使用すべきか、又はその両方に使用すべきかを判定する。

【0075】

態様では、ＮＤＳは、そのようなＭＡ－Ｄ及びＭＡに関連するリアルタイム（「ＲＴ」）又はほぼリアルタイム（「ＮＲＴ」）の機能を実施し、典型的には、そのようなＭＡを通して、又はそのようなＭＡに関連する医療を推進、促進、又は実施する。態様では、ＮＤＳは、別々に配置され、少なくとも部分的にリモートコントロール可能なＭＡ及びそれからのデータのグループにアクセスすることができる。態様では、方法は、そのようなＭＡグループ（「ＭＡＧ」）から通信されたデータを収集することと、そのようなＭＡＧからのデータを記憶することと、そのようなＭＡＧから通信されたデータを分析又は評価して分析（ＮＤＳ－ＡＤ）を生成することと、そのような分析に基づいて機能を実施することとを含む。態様では、機能は、ＭＡＧ内のＭＡ、ネットワークにおける他のデバイス（ＯＮＤ）、又はその両方などのネットワークコンポーネントにＮＤＳ－ＡＤ、命令、又はその両方を通信することを含む。ネットワークのＭＡは、典型的には、システム（ＮＤＳ）と繰り返し、しばしば実質的に連続的に通信しており、これは典型的には、既知の又は公開された安全なインターネットベースの通信方法によって促進される。

【0076】

態様では、ＮＤＳを有するネットワークにおけるＭＡＧは、≧２つの独立したエンティティ（ＩＥ）（例えば、≧３つ、≧５つ、≧７つ、≧１０個、≧１２個、≧２０個、≧３０個、≧５０個、又は≧約１００個のＩＥ）の制御下にあり、ＮＤＳは、各ＭＡに関連付けられた各エンティティの識別、ＭＡＧ固有の命令の実施、ＭＡＧ関連付けに基づいたデータの分離、又はそれらの組み合わせ（ＣＴ）を含む、ネットワークにおける各特定のＭＡからの通信を識別し、データを各特定のＭＡに中継するための機能を備える。

【0077】

ＭＡは、対象における疾患の診断又は治療に関するデータを収集する。例えば、ＭＡは、動作中にセンサデータを収集するセンサ（デバイスのパフォーマンス、患者の生理学的状態、又はその両方などの物理的現象の測定値を含む）を含むことができる。そのような「センサデータ」は、ＭＡによって収集されたデータのコンポーネントである（すなわち、ＭＡデータ（又は「ＭＡ－Ｄ」））。ＭＡはまた、典型的には、（１）デバイス／ローカルメモリ（物理的、転送可能、及び再生可能なコンピュータ可読媒体（ＰＴＲＣＲＭ）を含む）、並びに（２）デバイスＣＥＩを実施するためのプロセッサ／処理機能／ユニットを含み、プロセッサ／処理機能／ユニットは、ＭＡがＭＡ－Ｄを記憶するとき、ＭＡ－Ｄを中継／送信するとき、又はその両方に関する機能を含み得る。少なくとも時々そのようなＭＡローカルメモリに記憶されるＭＡ－Ｄは、そのようなデータが後でＭＡからＮＤＳに中継されるときでさえ、「キャッシュデータ」とも呼ばれる。

【0078】

ネットワークのＭＡは、デバイス表示ユニット（例えば、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ））又は他のインターフェース／出力デバイス／コンポーネントを含む）を備えることができる。態様では、ＭＡへのＮＤＳの出力は、特に、ＭＡに関連付けられたユーザのクラスに依存する。

【0079】

ネットワークのＭＡは、典型的には、ＭＡからＮＤＳにＭＡ－Ｄを送信するデータ中継ユニットを備える。態様では、動作中、ＭＡは、ストリーミング（又はストリーミング及びリアルタイム）時間ＭＡデータ（「ストリーミングＭＡ－Ｄ」又は「ＳＭＡＤ」として）として、時々、大部分の時間、概ね全ての時間、又は実質的に全ての時間において、ＭＡ－Ｄを収集し、ＮＤＳに中継する。他のＭＡ－Ｄと同様に、ＳＭＡＤは、ＭＡセンサデータ、デバイスパフォーマンスデータ、デバイス識別データ、患者識別データ、又はそれらのいずれか又は全ての組み合わせを含むことができる）。態様では、キャッシュデータは、中継されると、データストリームとしても中継される。態様では、キャッシュデータは、リアルタイム（ＲＴ）ＳＭＡＤ（「ＲＴ－ＳＭＡＤ」）で送信される。態様では、キャッシュデータは、ＲＴ－ＳＭＡＤとは別に中継される。

【0080】

ＭＡ－Ｄは、半非構造化データ、構造化データ、又は非構造化データを含むことができる。態様では、ＭＡによって中継されるいくつかの、大部分の、又は少なくとも概ね全てのＭＡ－Ｄは、半非構造化データを含む。態様では、半非構造化データの使用は、（例えば、入力データの負荷／処理負荷を軽減することによって）ＮＤＳの速度、ＮＤＳの稼働時間、又はその両方を検出可能に又は有意に向上させる。

【0081】

態様では、いくつかの、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、本質的に全ての、又は全てのＭＡ－Ｄは、センサデータである。態様では、いくつかの場合、大部分の場合、概ね全ての場合、又は全ての場合におけるＭＡ－Ｄは、追加のデータ（非センサデータ）を含む。態様では、ＭＡ－Ｄは、デバイス状態／パフォーマンスデータ（電力状態、ポンプ速度などのＭＡ動作／動作可能性の１つ以上の態様に関するデータ）を含む。かかるデータは、「デバイスデータ」と呼ばれる場合がある。態様では、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、本質的に全ての、又は全てのＭＡ－Ｄは、デバイスパフォーマンスデータ又は他のデバイスデータと組み合わされたセンサデータである。態様では、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのデバイスパフォーマンスデータは、患者の状態に関する間接情報（例えば、デバイス又はデバイスコンポーネントの回転、デバイス圧力などの動きは、ＮＤＳ／ＭＡに事前にプログラムされた１つ以上の患者の生理学的パラメータに関する間接情報を提供し得る）を提供する。

【0082】

ネットワークのＭＡは、許可された情報のみがＭＡ動作を変更できることを確実にするための入力データセキュリティユニット、物理的な改ざん防止検出又はブロッキング対策などのセキュリティ機能をできる。そのようなコンポーネントは、知られており、本明細書の他の部分で説明されている。

【0083】

動作中、ＭＡは、時々、大部分の時間、概ね全ての時間、又は実質的に全ての時間において、ＮＤＳ／システムにデータを中継する。態様では、動作中、大部分の時間、概ね全ての時間、又は実質的に全ての時間において、ＭＡは、インターネット又は他のＷＡＮ／ＳＤＷＡＮ接続を介してＮＤＳと実質的に連続的に通信している。

【0084】

ＮＤＳは、典型的には、（１）（Ａ）ＭＡ－Ｄを受信して記憶し、（Ｂ）機能（エンジン）のための符号化／事前プログラムされた命令を含むＮＤＳ ＣＥＩ（ＮＣＥＩ）を含むデータリポジトリ（ＤＲ）を含むＰＴＲＣＲＭを含むＮＤＳメモリユニット／コンポーネント（「メモリ」）を含み、機能（エンジン）が。（２）ＮＣＥＩを読み取り／実行するＮＤＳプロセッサによって実施される。ＮＤＳは、例えば、（３）ＮＤＳデータ入力ユニット／エンジン（例えば、選択的に自動的にＭＡからデータを受信するエンジン（典型的には、各ＭＡから受信されたＭＡ－ＤがＳＭＡＤ、キャッシュデータ、又はその両方であるかどうかを判定するエンジン））、（４）ＮＤＳ分析ユニット／エンジン（例えば、事前にプログラムされ、プログラム可能なルールに従ってＭＡ－Ｄ及び場合によっては他の入力を分析して分析データ（ＮＤＳ－ＡＤ）を生成し、そのような分析を使用して、（例えば、コントローラ機能を介して）ＮＤＳアプリケーション／機能のパフォーマンスを指示するエンジン）、（５）ＭＡ－Ｄが分析機能によって使用が承認されているかどうかを評価するか、又はそのような機能によってＭＡ－Ｄをどのように使用できるかを判定するＮＤＳデータ評価ユニット／エンジン（及び任意選択で、データ調和、データクリーニング、及びデータ検証機能を実施する１つ以上のデータ改善ユニット）、（６）ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方を、ＭＡ及び他のネットワークデバイス及びインターフェース（ＯＮＤＩ）への供給のために、事前にプログラムされた要因／ルール、例えば、秘密保持及びヘルスケアコンプライアンスルールに基づいて自動的にフィルタリングするＮＤＳ出力エンジン／ユニット／処理システム、及び（７）ＮＤＳデータ中継ユニット／エンジンを更に備えることができる。ＮＤＳデータ中継エンジン／ユニットは、典型的には、（Ａ）そのようなＭＡ、関連する患者、又はその両方に固有の情報であり、典型的には、そのようなＭＡのセキュリティユニットを介して受信するように適応可能な情報、（Ｂ）ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方を含む情報を、１つ以上の他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ）に、インターネットを介して安全に中継する。任意選択で、ＮＤＳは、（８）ＮＤＳキャッシュデータ分析機能を更に含むことができ、この機能は、キャッシュデータの識別、キャッシュデータの分析、又はキャッシュデータの処理のための特別な命令を含み、例えば、ＮＤＳメモリ／ＤＲに記憶されたデータへの機能の適用に基づいて、キャッシュデータＮＤＳ分析を生成する。態様では、キャッシュデータは、ＲＴ－ＳＭＡＤを補完し、ＲＴ－ＭＭＡＤが欠けている／ないデータストリームを再構築し、不完全、疑わしい、又はその他の点で損なわれたＲＴ－ＳＭＡＤを検証するために使用される。

【0085】

態様では、ネットワークのいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡはモバイルＭＡであり、モバイルＭＡは、時折ネットワーク（例えば、インターネット）接続を失い得、したがって、ＲＴ－ＳＭＡＤ（ＳＭＡＤ）をＮＤＳに中継することができない期間を有する。態様では、ＳＭＡＤ及びキャッシュデータの両方の分析は、対象ケアにおけるＤＯＳの改善につながる。

【0086】

ＯＮＤＩに中継されるデータは、例えば、２つ以上の独立したエンティティ（ＩＥ）に関連付けられたいくつかのＭＡからの情報、又は２つ以上のＩＥによって所有／制御されるＭＡから導出されるＮＤＳ－ＡＤを含むことができる。態様では、そのような情報は、ＣＲＭなどの情報外部システム／データリポジトリと組み合わせることができる。

【0087】

ＮＤＳは、典型的には、ＭＡ－Ｄの同時受信及び処理を可能にし、ＭＡ－Ｄ又はＮＤＳ－ＡＤをＯＮＤＩ、ＭＡ、他のデバイス／インターフェース（例えば、アクセス可能なウェブポータル）、又はデータタグ付け機能及び超並列分散型でかつスケーラブルなクラウドベースの処理機能などのそれらの組み合わせに中継する処理能力／コンポーネント及びユニット／エンジンを含む。そのような能力はまた、ＮＤＳ／方法が、複数のタイプのＭＡ、複数の患者条件、複数の患者タイプ、及び複数のＭＡ状態に適用されることを可能にし、並行的に、そのようなＮＤＳ／方法の適用、並びにそのようなシステムにおけるデータ及びそのようなシステムによって導出されるデータの堅牢性（例えば、臨床における研究クラスの個人／グループ並びに患者からデータを並行的に収集すること）を拡張し、更にはそのようなＮＤＳ／方法の国内レベル、更には国際レベルの適用を可能にすることができる。方法に含まれるＮＤＳによって実施される促進ステップ／機能は、データキューイング及び優先順位付け方法（他の部分で説明されているように、インバウンド／着信ＭＡ－Ｄに適用される）も含むことができる。

【0088】

ＮＤＳのＤＲのデータは、データ特性に基づいて、複数の「レベル」の識別、管理、セキュリティ、アクセスなどの対象となる可能性がある。ＮＤＳの機能データ／ＣＥＩは、ＮＤＳによって生成又は受信されたデータの配布をフィルタリング、編集、指示、及びその他の方法で管理するために（例えば、デバイス販売員などの商用ユーザに提供されるデータからＰＨＩを除外し、その他の方法で規制要件（ＲＲ）への準拠を確実にするために）使用することができる。態様では、ＮＤＳは、ＮＤＳ生成データの異なるセット（分析データ／分析又はＮＤＳ－ＡＤ）、ＭＡ－Ｄ、ＮＤＳ－ＡＤ／ＭＡ－Ｄに基づく出力、又はそれらの組み合わせを、ＭＡ及び様々な他のネットワークデバイス／システムに並行的に供給することができ、このようなネットワークデバイス／システムは、態様では、異なるユーザ／クラスに割り当てられたデバイスを含む。態様では、ＮＤＳによって中継されるデータは、ＲＲ及び異なるロール／クラスのユーザに適用される／関連付けられたユーザニーズ／ロールに応じて変化する。態様では、ＮＤＳは、ローカル／ユーザレベル、ＮＤＳ／クラスレベル、又はその両方で設定されたいくつかの個別化されたアラーム／アラート又はクラスレベルのアラーム／アラートに対応する。

【0089】

ネットワークのＭＡは、不正な変更又は改ざんに対する１つ以上の保護を含むことができる。例えば、態様では、ＭＡは、不正な改ざんが検出されたときに、ＭＡパフォーマンスを制限／阻害又は停止する改ざん防止コンポーネント／システム（例えば、エンジン、センサなど）を備える。態様では、ＭＡは、（例えば、物理的な聴覚、視覚、又は視聴覚アラームをＭＡに登録することによって、アラームメッセージをＮＤＳ、ＯＮＤＩ、又はその両方に送信することによって、又はそれらの組み合わせによって）アラームを登録又は中継するセンサ、コンポーネント、エンジン、システムなどを含む。

【0090】

態様では、ＭＡは、「マルチゾーンＭＡ」（ＭＺＭＡ）として特徴づけることができ、これは、ネットワークとの異なるレベルのインタラクション、患者との異なるレベルのインタラクション、又は異なるレベルのデバイスセキュリティを有する２つ以上のコンポーネント又はシステムのセットを含むＭＡである（例えば、ＭＺＭＡは、第１の治療コンポーネント、例えば、心血管又は肺の生命維持／治療機能などの救命救急／生命維持機能に関与するコンポーネントを含む第１のゾーンを含むことができ、第１のコンポーネントは、例えば、異なるタイプの治療アプリケーション又は診断／監視アプリケーションに関与することができる第２のコンポーネントよりも、入力データの観点からより多くの制限の対象となる）。

【0091】

ＭＡは、態様では、直接医学療法の適用、ＨＣＰの治療過程の表示、又はＨＣＰのための推奨治療過程の提供などの１つ以上の点で、ＮＤＳ（ＭＡＣ－ＤＭＳ）によって直接制御されてもよい。

【0092】

ＮＤＳは、デバイスの各タイプ、治療される条件、患者タイプなどに、機械学習モジュール（ＭＬＭ）を含むことができ、態様では、患者の複数の重複するＭＬＭを管理するためのマスターＭＬＭを更に含むことができる。態様では、ＮＤＳ／方法は、ＭＡからのデータアップロードと、ＭＬＭなどの分析機能のパフォーマンスとの間に関係を有し、例えば、（１）分析機能を実施するために十分なデータ収集を収集するのにかかる期間内に実施される分析可能なデータ収集に寄与する、より多くの、典型的にはかなり多くの（例えば、≧５つ、≧１０個、又は≧２５個の）データ収集サイクルが存在し、（２）任意の１つのデータ収集サイクルに、ＮＤＳによって修復又は他の方法で補償することができない検出された問題がある場合に、データ収集サイクルのデータ収集への寄与を再開するためのステップ／機能が存在する。

【0093】

本発明のシステム、ネットワーク、及び方法のこれら及び他の特徴の追加の態様は、本開示の以下の節に特に詳細に記載される。

【0094】

Ａ．医療装置（ＭＡ）及びＭＡグループ（ＭＡＧ）
ネットワークは、複数のＭＡのグループ（ネットワークと呼ばれる場合もある）を含み得、各ＭＡグループ（「ＭＡＧ」）は、１つ以上のタイプのＭＡを含み、各タイプのＭＡは、典型的には、動作中、１つ以上のタイプの患者／対象、治療／診断／適用のタイプ、又はそれらの組み合わせに関連付けられる。

【0095】

態様では、ネットワークは、ＮＤＳと通信する≧５つのＭＡを備え、態様では、ネットワークは、ＮＤＳと通信する≧約２０個、≧約１００個、≧約２００個、≧約５００個、≧約１０００個、≧約５０００個のＭＡ（ＭＡユニット）（例えば、１００～１０００個のＭＡ、１００～１０，０００個のＭＡ、又は１００～１００，０００個のＭＡ）（≧１つ、≧２つ、≧３つ、≧５つ以上のＭＡタイプ）を備える。

【0096】

態様では、ネットワークは、≧２つのＭＡＧ（例えば、≧３つ、≧５つ、≧７つ、≧１０個、≧１２個、≧１５個、≧２０個、≧２５個、≧３５個、又は≧５０個のＭＡＧ）を備え、各ＭＡＧは、例えば、≧約５つのＭＡ（例えば、≧１０個、≧２０個、≧２５個、≧５０個、又は≧１００個のＭＡ）を備える。態様では、いくつかの、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全てのＭＡＧのいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡは、互いに異なり、かつシステム所有者／システムオペレータとは異なる独立したエンティティ（ＩＥ）の一次制御下にある。態様では、ネットワークは、それぞれが（互いに対してかつＮＤＳ所有者／オペレータ（ＳＯ）に対して）別個の独立したエンティティ（ＩＥ）の一次制御下にある５つ以上のＭＡＧ（例えば、５～１００個、５～５０個、又は１０～４０個のＭＡＧ）を備える。「一次制御」とは、ＭＡの運用に対する最終責任（例えば、ＭＡの所有権を保持すること、対象の治療／診断に対する責任を負うこと、又はその両方）を意味する。

【0097】

態様では、ＳＯは、ＮＤＳの所有者である。態様では、ＳＯは、オペレータエンティティ又は個人によって操作される。いずれの場合も、ＳＯは、「管理者」、「管理者」、「システム管理者」などと呼ばれ得る、ＮＤＳの態様を管理する人を使用することができる。態様では、ＭＡＧに関連付けられた１つ以上のＩＥは、ＳＯがＭＡからデータを受信すること、ＭＡ動作の態様を制御すること、又はその両方を可能にする。態様では、ＭＡ、ＮＤＳ、又はその両方は、例えば、そのようなアクセス許可を確立するための手段を含む電子契約機能を備えている。態様では、そのような電子契約機能は、プログラム可能であり、更新可能である。

【0098】

他の態様では、ネットワークにおけるＭＡを所有するいくつか、大部分の、概ね全ての、又は全てのエンティティは、ＭＡに対する完全な制御を維持するが、ＳＯによってＮＤＳを使用する許可を与えられる（典型的には、ＳＯがＮＤＳを動作させることを可能にするために、ＭＡセンサデータなどのＩＥ関連ＰＨＩにアクセスするＳＯ権を付与する）。

【0099】

態様では、ネットワークにおけるいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡは、最初にＳＯによって制御されたＭＡである（例えば、現在のＩＥ所有者にＳＯによって、又はＳＯのために製造又は販売／許諾／譲渡されたＭＡである）。いくつかのそのような態様では、ＭＡにおけるＮＤＳインタラクションの観点からのＳＯが課された能力は、所有権の譲渡（例えば、本明細書に記載される標準のうちの１つ以上におけるデータを収集又は送信する能力）の前に確立され、ネットワークにおける大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全てのＭＡにおいて維持される。そのような態様は、要素の特定の構成（例えば、大部分の、概ね全ての、又は実質的に全てのＭＡ－Ｄ、ＮＤＳ－ＡＤなどのフォーマット）を可能にする。しかしながら、他の態様では、そのような機能は、ＩＥによりＭＡ動作の態様を制御するための許可をＳＯに付与することによって追加的又は代替的に達成される。態様では、動作のコンポーネントは、両方の尺度によって達成される（例えば、初期設定は、デバイスを所有したときにＳＯによって設定されたが、後でＩＥ許可に基づいて更新されなければならない）。

【0100】

（互いに）別個のＩＥによって所有／管理されるＭＡの接続は、典型的には、各々の異なるＩＥに関連付けられたＭＡから取得されたＭＡ－Ｄの秘密性が、他のＩＥに関連付けられたユーザによるアクセスから保護されることを確実にするために、追加のデータ管理要件を課す（並びに他の不正なエンティティ／個人には開示されない）。したがって、そのような複数のＩＥ所有ＭＡＧに関連付けられたＮＤＳは、異なるＩＥ ＭＡＧから導出されるＭＡ－Ｄ及びＮＤＳ－ＡＤが適用されるＩＥに関連付けられたものとして識別されるＭＡ及びＮＤＳレベルのプロトコルを含むことができる。データ「タグ付け」の方法は知られており、他の部分で説明されている。そのような方法は、例えば、１つ以上のレベル（特定のデバイスレベル、デバイスタイプレベル、デバイス機能状態レベル、ＩＥレベル、又は地域レベル若しくは国レベルなどの他のレベルなど）でＭＡのソースを識別するＭＡ－Ｄへのパケット情報の追加を含むことができる。態様では、デバイスレベル、システムレベル、又はその両方で適用／実施されるエンジン、ユニット、又は機能はまた、各ＭＡが属するＭＡＧを定義することができる他のレベルの関連付け（例えば、病院治療グループ、病院、病院システム、町、大都市圏、郡、州など）を識別する。

【0101】

態様では、ネットワークにおけるＭＡは、スタンドアロン医療装置（例えば、独立した医療デバイス）として存在することができる。態様では、２つ以上のＭＡが、ネットワークにおけるＭＡのいくつかを占めるＭＡＧを形成する。ＭＡＧは、場所（例えば、部位）、サブネットワーク（例えば、病院又は診療所のネットワークなどのエンティティＭＡＧ）、地理的位置（例えば、都市、郡、州、地域、国、又は大陸を定義することができるエリアＭＡＧ）、又は患者のグループ（例えば、共有条件を伴って診断された患者を含む患者グループ）によって定義することができる。態様では、ＭＡＧは、最初の作成後に変更可能であり、例えば、１つ以上のＭＡをグループから追加若しくは削除することができ、又は１つ以上のＭＡを１つのＭＡＧから別のＭＡＧに転送することができる。態様では、ＭＡは、例えば、ネットワークが複数のＭＡＧカテゴリからなる場合、２つ、３つ、５つ、又はＭＡＧに属することができ（例えば、ＭＡは、ＩＥ Ｘによって所有されるＭＡ、領域ＹのＭＡ、又はそのようなＭＡＧが重複する両方の場合によって定義されるＭＡＧに属し得る）。態様では、ＭＡの特徴付け／グループ化は、患者の状態に基づいたＭＡのグループ化、例えば、時間の経過とともに変化する、共通の１つ以上の生理学的パラメータを共有する患者のグループ、したがって、時間の経過とともに変化する関連するＭＡのグループ化などの、リアルタイムの態様では、時間の経過とともに変動し得る。態様では、１つ以上のＭＡは、任意の単一の時点で複数の集合に属することができ、例えば、部位群及び患者群の両方に属することができる。ＭＡＧにおけるＭＡを識別するために、ＮＤＳは、例えば、ＭＡの動作、関連する対象、位置、ＩＥ所属、ＭＡタイプなどを反映するＭＡ－Ｄに基づいて、各ＭＡを関連するＭＡＧに関連付けるためのプロトコル／ルールを含むＣＥＩを含むことができる。例えば、ＭＡは、そのような情報をＭＡ－Ｄに追加することができ、ＮＤＳは、そのような情報を具体的に識別するＣＥＩを含むことができる。態様では、そのような情報は、半非構造化ＭＡ－Ｄにおける属性／値ペアのタイプとして識別可能である。

【0102】

局面では、ネットワークの各ＭＡは、少なくとも部分的にリモートコントロール可能であり、すなわち、いくつかの局面では、大部分のＭＡ、概ね全てのＭＡ、又は各ＭＡは、≧１つの機能、≧約２つ、≧約３つ、≧約４つ、又は、例えば、≧約５つ以上の機能を有し、それらの機能は、装置に対して、例えば、ネットワークデータシステム（ＮＤＳ）、他のネットワークインターフェース／デバイス（例えば、ＨＣＰデバイス、ＩＥ管理者インターフェース、又はその両方、又は他のＯＮＤＩ）から、リモートであり／ローカルではない場所から操作することができる。

【0103】

実施形態では、ネットワークのいくつかのＭＡは、静止デバイス又は装置（例えば、一般的に又は実質的に常に、一度据え付けられた後、単一の場所で動作するＭＡ）として分類可能である。態様では、ネットワークにおけるいくつかの、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全てのＭＡは、モバイル医療デバイスである。モバイルＭＡは、例えば、軽量であるか、（例えば、車輪付きプッシュデバイス、ハンドヘルドデバイス、ロボットモバイルデバイス、車両ベースのデバイスなどであることによって）搬送可能にされるなど、病院、救急車などの医療環境において容易に移動するように適合され、構成され、移動することが可能なＭＡである。態様では、モバイルＭＡは、ワイヤレスインターネット又は他のタイプのワイヤレスインターネットアクセス／テレメトリ能力（例えば、セルラーネットワークを介してデータを伝送する能力、ブルートゥース（登録商標）、など）を含む。態様では、ネットワークは、静止ＭＡとモバイルＭＡとの組み合わせを含むことができる。態様では、モバイルＭＡのいくつか、大部分、概ね全て、又は全ては、主として、又は概ね常に、Ｗｉ－Ｆｉなどのワイヤレス安全インターネット通信プロトコルを介してＭＡ－ＤをＮＤＳに中継するか、又はワイヤレス安全インターネット通信プロトコルを介してのみ中継する。

【0104】

ネットワークは、任意の好適なタイプのＭＡのうちの１つ以上のタイプを含むことができる。態様では、いくつかのＭＡ、大部分のＭＡ、概ね全てのＭＡ、実質的に全てのＭＡ、又は全てのＭＡは、救急医療ＭＡである。態様では、ＭＡは、心臓サポート、肺サポート、肝臓サポート、腎臓サポートなどの心血管、肺、神経系、又は消化器系又は臓器サポートをサポートする。態様では、ＭＡは、心臓ポンプを含む。態様では、ＭＡは、体外膜酸素化（ＥＣＭＯ）デバイスを含む。態様では、ネットワークのＭＡは、ＥＣＭＯ及び心臓ポンプデバイスの両方を含む。

【0105】

態様によれば、ＭＡは、２つ以上の異種のＭＡを含む。態様では、ＮＤＳは、ＭＡからのデータのアップロード、ＭＡへのデータのダウンロード、又はその両方において（例えば、各ＭＡ－Ｄによって中継されるデバイスタイプ識別ＭＡ－Ｄを読み取ることによって）、各ＭＡが関連付けられるデバイスのタイプを判定する。態様によれば、異種のＭＡは、共通の１つ以上の特徴、例えば、それらの主要な医学的目的（例えば、心血管又は肺のサポート）を共有することができる。態様では、ネットワークの少なくともいくつかの、大部分の、又は概ね全ての異種のＭＡは、異なる臓器又は生理学的システム（例えば、心血管系、肺系、又は神経系サポート）のサポートなどの異なる機能を提供する。態様では、異種のＭＡはそれぞれ、特定の生理学的パラメータ（例えば、血圧、心拍数など）などの同じ測定された要素のうちの１つ以上に関連するＭＡ－Ｄを提供することができる。態様によれば、異種のＭＡは、そのようなデバイスから得られるＭＡ－Ｄもまた少なくとも部分的に共有／共通フォーマット（例えば、半非構造化ＭＡ－Ｄにおいて、血圧、酸素レベル、心拍数などについて同様にフォーマットされた値／属性ペアを含む）であるように、共有生理学的パラメータについてのＭＡ－Ｄを提供する。代替局面によれば、異種のＭＡは追加的又は代替的に、異なるフォーマットで共有される生理学的パラメータのためのＭＡ－Ｄを提供する。そのような場合、データ調和は、異なるタイプのＭＡからのＭＡデータを「統一」して組み合わされたＮＤＳ－ＡＤを生成するための既知の方法を使用してＮＤＳにおいて実施され得る。そのようなプロセスは、他の部分で更に説明される。

【0106】

ＭＡは、任意のタイプの医療処置、医療ワークフローなどに関連付けることができ、例えば、任意の医療条件に対する介入又は監視サポートを提供することができる。態様では、ＭＡは、外来患者関連医療デバイスのコンポーネントであり得る。態様では、ＭＡは、病院又は診療所などの確立された医療施設内の訓練された医療要員による操作のために設計された装置であり得る。態様では、ＭＡのネットワークのＭＡのうちの１つの、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全ては、心臓血管系（心臓）、肺系（肺）、脳、又は腎臓の機能をサポートすることなどの重要な生命維持機能に関連付けられている。特定の局面では、ネットワークのＭＡの少なくとも大部分は、重要な生命維持機能（例えば、呼吸器系、心臓血管系、又は神経系の支持／治療など）に関連付けられている。態様では、ＭＡは、移植可能な医療デバイスである。局面では、ＭＡは、動作中に対象の心血管系、肺／呼吸器系、脳、又は腎臓内に存在する医療デバイスである。より具体的な態様では、１つ以上のＭＡは、既知のＩｍｐｅｌｌａ（登録商標）心臓ポンプデバイス（Ａｂｉｏｍｅｄ，Ｉｎｃ．）のうちの１つに類似したデバイスなどの、心臓に移植された移植可能な医療デバイスである。他の態様では、ＭＡは、対象の内部に配置されたコンポーネント、又は内部に移植されたコンポーネントとインターフェースするが、Ｂｒｅｅｔｈｅ ＯＸＹ －１ Ｓｙｓｔｅｍ（Ａｂｉｏｍｅｄ、Ｉｎｃ．）などの外部コンポーネントを備えるコンポーネントを備えるデバイスである。態様では、ネットワークは、心臓ポンプ及びＥＣＭＯ（例えば、Ｉｍｐｅｌｌａ（登録商標）及びＢｒｅｅｔｈｅ（商標）デバイス）の両方を含む。

【0107】

局面では、ネットワークにおける大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全てのＭＡは、動作中のＮＤＳと実質的に連続的に通信している。例えば、態様では、ネットワークにおける１つ以上のグループにおけるＭＡは、平均して、毎日、毎週、毎月、四半期、又は年間ベースで、≧約５０％、≧約６５％、≧約７５％、≧約８０％、≧約８５％、≧約９０％、≧約９２．５％、≧約９５％、≧約９７％、≧約９８％、又は更には≧約９９％の時間、ＮＤＳと連続的に通信している。態様では、ＭＡは、動作中、平均して、毎日、毎週、毎月、四半期、又は年間ベースで、≧約５０％、≧約６５％、≧約７５％、≧約８５％、≧約９０％、≧約９５％、又は≧約９７％、≧約９８％、又は更には≧約９９％の時間、無線通信プロトコルを介してＮＤＳにＲＴ－ＳＭＡＤを送信するモバイルＭＡである。

【0108】

態様では、「継続的通信」とは、動作中の１分未満毎（例えば、３０秒未満毎、≦約１５秒毎、≦約１０秒毎、≦約５秒毎、≦約２秒毎、≦約１秒毎、≦約０．５秒毎、≦約０．２５秒毎、又は≦約０．１秒毎）の分析可能／実施可能量のデータのアップロード、ダウンロード、又は両方を意味する。「実質的に連続した」通信とは、ＭＡが動作している間の実質的に全ての時間（すなわち、動作しているときの少なくとも９５％の時間）に、そのようなレベルの通信を達成することを意味する。態様では、実質的に連続的又は連続的な通信は、ストリーミング通信を含むか、概ねストリーミング通信からなるか、本質的にストリーミング通信からなるか、又はストリーミング通信からなる（他の部分で説明されている）。「分析可能／実施可能」量のデータは、１つ以上の分析機能／プロセス、１つ以上の動作機能（例えば、ＭＡなどのネットワークの１つ以上の他のコンポーネントの動作を制御する）、又はその両方を実施するのに十分な量のデータを意味する。

【0109】

例示的な態様では、ＭＡは、少なくとも２つの異なるＭＡタイプを含み、ＭＡタイプは、肺治療タスクを実施する医療装置の第１のタイプと、１つ以上の心血管治療タスクを実施する医療装置の第２のタイプとを含み、ＮＤＳの動作は、第１のタイプの医療装置と第２のタイプの医療装置の両方から受信したＭＡ－Ｄに機械学習モジュール（「ＭＬＭ」）を適用して、機械学習生成ＮＤＳ－ＡＤを生成することを含む。態様では、機械学習ＮＤＳ－ＡＤは、ＭＡによって実施されている治療タスクに関連付けられた予測された患者固有の生理学的パラメータを含む。態様では、ＮＤＳは、そのような予測された患者固有の生理学的パラメータを、２つの異なるＭＡタイプの一方又は両方のＭＡ、他のネットワークデバイス（ＯＮＤ）、又はそれらの組み合わせに自動的に又は条件付きで供給するように事前にプログラムされる。

【0110】

態様では、ユーザは、研究ユーザを含み、データネットワークにおける１つ以上のＭＡ、ＯＮＤ、又はその両方は、１つ以上の研究ユーザタイプに関連付けられる。そのような態様では、ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳは、例えば、研究ユーザ関連ＭＡから入力を受信することができ、（ｂ）ＭＡＣ－ＤＭＳは、研究ユーザ関連ＭＡの少なくとも一部からのＭＡ－Ｄを、医療提供者に関連付けられた医療装置から取得されたＭＡ－Ｄと組み合わせて、混合データセットを形成することができ、（ｃ）ＭＡＣ－ＤＭＳは、混合データセットに対して分析／分析機能を実施することができる。態様では、そのような混合データ又は混合データ機能／アプリケーション（又は研究データ／研究データアプリケーション出力）は、出力内の他のＮＤＳ－ＡＤ／出力とは別に具体的に識別される。態様では、そのような出力は、研究クラスのユーザ（例えば、臨床試験に従事する研究者）に関連付けられたユーザデバイスにのみ提供される。態様では、ＨＣＰの診療などの他のユーザは、混合データに基づくか、純粋に研究データに基づくか、又はその両方に基づいて、出力、分析などを受信することを選択する能力を有する。そのような識別は、本明細書の他の部分で知られ、説明されるように、パケット／データタグ付けを通じて実施され得る。例えば、態様では、ＮＤＳは、そのようなタグを追加するためのＣＥＩを含み、ＭＡ／ＯＮＤは、そのようなタグを識別するためのＣＥＩを含む。

【0111】

Ｉ．ＭＡ対象／ユーザインタラクションコンポーネント
ＭＡは、センサを介して対象からデータを収集すること、ＭＡ又は関連するユーザインターフェースに直接入力されたデータを介してユーザからデータを収集すること、対象に治療を適用すること、ＨＣＰに治療についての指示を提供すること、条件を監視／診断（検出）することなど、ユーザ／対象とインタラトするコンポーネントに基づいて特徴付けることができる。

【0112】

１．センサ
態様では、ネットワークにおけるいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡは、センサを含むか、センサに関連付けられているか、又はその両方である。センサは、典型的には、患者の生理学的状態、デバイスのパフォーマンス／状態、他の身体的条件、又はそれらの組み合わせに関連する条件を感知するデバイス又はデバイスのコンポーネントを備えるか、又はそれらである。センサは、例えば、対象に関連付けられた生理学的状態を検出し、そのような生理学的状態に関する情報をプロセッサ可読データ（ＭＡ－Ｄ）に変換する感知コンポーネント／デバイスを備えることができる。他の部分で説明されるように、様々なセンサ技術は知られており、態様に適用可能である。

【0113】

態様では、ＭＡ又は１つ以上のタイプのＭＡの１つの、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのセンサは、ウェアラブルセンサなどの身体と接触するセンサである。態様では、ＭＡの１つの、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのセンサは、内部センサであり、例えば、患者の臓器、血管、肺、又は他の内部組織／系に配置されることによって患者の条件を感知する。

【0114】

ＭＡに関連付けられたセンサは、ＭＡとは別個のセンサであってもよいが、ＭＡ、ＭＡが関連付けられている患者、又はその両方に関する情報を、ＭＡ又はユーザが確認できる他のデバイス又はネットワークに中継するセンサであってもよい。

【0115】

センサは、当該技術分野で既知の任意の好適なセンサであり得、典型的には、対象に関連付けられたセンサの特性は、ＭＡを通して予防、治療、又は診断を求められている対象の条件の特性に依存する。センサの例としては、酸素飽和度モニタ、呼吸モニタ、温度モニタ、血中酸素モニタ及び他の酸素レベルモニタ、心拍モニタ、血圧モニタ、動脈圧モニタ、脳活動モニタ、応答モニタ（例えば、反応モニタ）、カプノグラフィーモニタ、血流センサ、血液／組織／尿グルコースモニタ、バイオセンサ（例えば、病原体バイオセンサ）、他の尿モニタ、他の流体モニタ、位置モニタ、動き／動きモニタ／加速度計、筋電図（ＥＭＧ）、スパイロメータ及び他の気流モニタ、脳波計（ＥＥＧ）、他の電気生体信号モニタ、ガス交換モニタ、力センサ／慣性センサ、睡眠モニタ、皮膚状態モニタ、心電気モニタ、及び当技術分野で既知の任意の他の生理学的又は健康モニタが挙げられる。態様では、センサはまた、周囲／環境データを感知することができる。センサの例は、例えば、Ｗｉｌｓｏｎ ＣＢ．Ｓｅｎｓｏｒｓ ２０１０．ＢＭＪ．１９９９；３１９（７２２０）：１２８８．ｄｏｉ：１０．１１３６／ｂｍｊ．３１９．７２２０．１２８８ ａｎｄ Ｓｅｒｇｉｏ Ｌ．Ｓｔｅｖａｎ，“Ｓｅｎｓｏｒｓ ｆｏｒ Ｈｅａｌｔｈ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，”Ｓｃｈｏｌａｒ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ，ａｃｃｅｓｓｅｄ ａｔ ｈｔｔｐｓ：／／ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ．ｐｕｂ／２０８４に記載されている。センサは、典型的には、センサの読み取り値を、典型的なデバイスデータ中継標準又は他のデータ中継標準を使用してコンピュータプロセッサに中継され得る測定値に変換するコンピュータインターフェースを備える。

【0116】

態様では、ＭＡは、主として、センサ（例えば、超音波及びＭＲＩマシン、ＰＥＴ及びＣＴスキャナ、並びにＸ線マシン、スコープ、生検デバイス、又は撮像デバイス（例えば、カメラを含む）、プローブ、及び他のセンサベースのデバイス）を介して対象とインタラトするか、又は実質的にそれらを介してのみインタラトするか、又はそれらを介してのみインタラトする診断ＭＡとして分類可能である。

【0117】

態様では、ＭＡは、治療コンポーネントに加えてセンサを備える治療デバイスである。態様において、治療デバイスにおいて、１つの、いくつかの、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全てのセンサは、デバイスパフォーマンスに関連付けられた治療効果のプロビジョニング／プロビジョニングの試みに関連付けられる。態様では、ＭＡは、ＭＡ－Ｄが動作しているときに、患者の少なくとも１つの条件を検出する１つ以上のセンサを含む。態様では、各ＭＡは、≧約２つ、≧約３つ、≧約５つ、≧約８つ、又は≧約１０個のセンサ又はより多く、例えば、≧約１５個又は≧約２０個以上のセンサを含み、≧約２つ、≧約３つ、≧約５つ、≧約８つ、≧約１０個の条件（例えば、生理学的パラメータ）又はより多く、例えば、≧約１５個又は≧約２０個以上の条件又はパラメータ、例えば、≧約３０個、≧約４０個、又は≧約５０個の条件／パラメータを検出することができる。

【0118】

２．治療コンポーネント
態様では、ＭＡは、治療コンポーネントを含む。「治療コンポーネント」は、対象における治療効果を引き起こす、促進する、又は維持することに関連するＭＡコンポーネントである（動作中に疾患又は状態を予防する、緩和する、治療する、又は治癒する）。態様では、ＭＡは、生命の維持（例えば、差し迫った死亡リスクの予防）、正常な脳機能、基本的な運動／物質的な生活の質などに関連する疾患又は状態の治療又は予防に関与する、救命救急デバイスである。そのようなＭＡの例としては、例えば、医療用人工呼吸器、インキュベータ、除細動器、麻酔機械、心肺機械、吸引デバイス、圧力デバイス、洗浄／フラッシングデバイス、ＥＣＭＯデバイス、ポンプ（例えば、注入ポンプ、心臓ポンプなど）、生検デバイス、外科用デバイス（例えば、脊髄手術デバイス、心臓手術デバイスなど）、シャント又は他の圧力解放デバイス、心室補助デバイス、ペースメーカー、組織／臓器又は血管／管腔温度調整デバイス、バルーンポンプ、他の血管／動脈開口／変調デバイス、カテーテル、ステント、注射器ポンプ、注射デバイス、縫合器、バルブ、鎮痛ポンプ、輸血デバイス、臓器機能補充又は置換デバイス、循環アクセスデバイス（ポート、ラインなど）、他の循環デバイスなど、及び透析機械が挙げられる。態様では、治療コンポーネントは、手術又は他の身体操作（例えば、医療レーザー、切開デバイス、吸引デバイス、パンチ生検及び他の生検デバイス、デブリディングデバイス、クランプ、高周波超音波、温度変調デバイスなど）を通じて、対象の身体の一部を修正する。

【0119】

態様では、治療コンポーネント又は診断コンポーネント、又はその両方は、部分的又は完全リモートコントロールコンポーネント、ロボット又はロボットサポートコンポーネント、コンピュータシステム制御コンポーネントなどである。

【0120】

３．動作コントロール
態様では、ＭＡは、ＭＡ動作の１つ以上の態様を制御する動作コントロールを含む。そのようなコントロールは、例えば、治療コンポーネントのコントロール（例えば、治療コンポーネントに応じて、ポンプ速度、流量、圧力など）、診断／監視コンポーネントのコントロール、又はその両方を含むことができる。動作コントロールはまた、ディスプレイコントロール、アラーム／アラートコントロール、又はソフトウェア／データコントロール（例えば、データをダウンロード／転送又はアップロードするためのポート、インタラクティブインターフェース、データ入力デバイス、タッチスクリーンなど）を含むことができる。態様では、大部分の、概ね全ての、又は実質的に全ての動作コントロールは、ＭＡコンピュータオペレーティングシステム／ソフトウェア（例えば、エンジン）の態様によって制御される。態様では、ＭＡのいくつかの、大部分の、又は概して全ての動作コントロールは、遠隔制御可能な動作コントロールである。態様では、動作コントロールのいくつか、大部分、又は概ね全てが、特に、ＮＤＳ出力によって制御される。

【0121】

４．ＭＡ表示／出力ユニット
ＭＡは、表示ユニットなどの出力ユニットを含むことができる。表示ユニットは、コンピュータモニタ／スクリーンなどのようなユーザに情報を視覚的に表示するための任意の好適なデバイス／コンポーネントであり得る。態様では、表示ユニットは、インタラクティブ（例えば、タッチスクリーンデバイス）を含むことができ、又はインタラクティブ（例えば、タッチスクリーンデバイス）であることができる。ＭＡ表示ユニットはまた、音声フォーマットで情報を中継又は受信することができる。この点で、表示という用語は、「感覚出力」を意味すると解釈され得る。ＭＡ表示ユニットの一部、大部分、概ね全て、又は全ては、時には、主として、概ね常に、又は常に、リモートコントロール、具体的にはＮＤＳ制御の対象となり得る。

【0122】

態様では、ＭＡ表示ユニットは、ＭＡから分離することもできる。この点において、ＭＡ表示ユニットは、ウェブ／ソフトウェアインターフェースによって補完又は置き換えることができ、したがって、インターフェース及び表示ユニットへの言及は、しばしば本明細書で交換されることができ、矛盾なしに、そのような用語の置き換えを含む対応する態様の暗黙の開示を提供するとみなされる。ＭＡ表示ユニットは、ＭＡの物理的コンポーネントであり得る。表示ユニットは、特に、ＮＤＳ－ＡＤ及び関連情報（例えば、治療についての推奨、治療の方向、処置の進行、状態などを評価するためのマーカーとして働くことができるバイタルサイン予測など）を表示することができる。ＭＡ出力ユニットは、オーディオ出力（命令、アラーム、又はその両方）、動き出力などを含む出力用のコンポーネントを含むことができる。

【0123】

態様では、ＭＡ表示ユニットは、デバイスの動作、患者の状態、並びに１つの、いくつかの、又は数タイプのＮＤＳ－ＡＤ（例えば、≧３つ、≧４つ、≧５つ、≧７つ、≧１０個、≧１２個、≧１５個、又は≧２０個のＮＤＳ－ＡＤ情報特徴／データポイント）のいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全ての状態をユーザに伝えることができる。データ特徴の例は、スラッシュ、ダッシュ、アスタリスク、指数（又は、例えば、下付き及び上付き文字）、単位、記号、フローチャート、ダイアグラム、グラフィカルデータ、表形式データ、画像などの特殊文字を包含するか、それとも除外するかにかかわらず、文字フォーマット（例えば、アルファベット、数値、混合アルファベット／数値）、符号化及び非符号化データ、言語（例えば、英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、アラビア語、韓国語、中国語、日本語など）であり得るが、それらに限定されなくてもよい。ＮＤＳ－ＡＤは、推奨される治療ステップ、予測されたバイタルサイン又は他のセンサ測定値（例えば、機械学習モジュール（ＭＬＭ）に基づく）、システム状態、ソフトウェア更新状態、ＮＤＳの他のユーザによるＭＡ－Ｄの監視状態などを含むことができる。ＭＡ表示ユニットは、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）などの組み合わされた入力／表示ユニットの一部であり得る。

【0124】

ＩＩ．ＭＡコンピュータ化／コンピュータシステムコンポーネント
ＭＡは、特に、センサデータを受信し、センサデータ又は他のＭＡ－Ｄ（例えば、デバイスの状態／パフォーマンスＭＡ－Ｄ）をＮＤＳに中継することができるコンピュータ化されたコンポーネントを備える。

【0125】

１．ＭＡ－ＭＥＭＵ／ＤＭ（ＭＡメモリユニット）
ＭＡは、典型的には、メモリコンポーネント／ユニット、システム、又はコンポーネント（「ＭＡメモリ」、「デバイスメモリ」（「ＤＭ」）、又はＭＡ－ＭＥＭＵと呼ばれ得る）を備える。ＭＡメモリは、典型的には、ＰＴＣＲＭに含まれるＣＥＩ及び他のデータ（例えば、ＭＡ－Ｄ）を含む。ＤＭは、メモリサイズ、需要などに応じて、センサから経時的に、例えば、分、時間、日、週、月単位の期間、又は年単位の期間にわたって受信したデータを含む、任意の好適なＭＡ－Ｄを記憶することができる。態様では、ＤＭへのデータの記憶は、選択的に、自動的に、又は条件的に、選択的に（例えば、そうでなければデータをＮＤＳに中継するための安全で安定したネットワーク接続の可用性などの、事前にプログラムされた条件に応答して）、又はそれらの組み合わせで行われる。態様では、ＤＭはまた、ユーザからＭＡに入力されたデータ、対象に関連付けられたＥＭＲ／ＥＨＲからのデータ、内部デバイス動作データなどの他の入力からのデータを記憶する。態様では、ＤＭは、ＭＡの外部で生成されたデータ、例えば、ＮＤＳ－ＡＤ、又は推奨される治療ステップなどのＭＡに供給される他の出力を記憶することができるように適合される。ＤＭはまた、典型的には、ＭＡのいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は少なくとも実質的に全ての治療コンポーネント、診断コンポーネント、表示機能、アラーム／アラート機能、又はデータ受信／中継機能／動作の態様を制御するためのエンジンを含むことができる、ＭＡのソフトウェア制御コンポーネントの動作のためのＣＥＩを含む。ＭＡメモリ／ＤＭは、例えば、ハードドライブメモリ、フラッシュメモリなどを含む任意の好適なタイプのメモリであり得る。ＤＭのサイズは、ＭＡのデータ負荷（例えば、センサの数、センサ動作速度、ＭＡのソフトウェア／オペレーティングシステムの複雑さ、測定されたデータポイントの数など）、データ伝送プロトコル、ＭＡ使用条件などによって変化する。態様では、ＤＭは、例えば、≧５１２ＭＢ、≧１ＧＢ、≧２ＧＢ、≧４ＧＢ、≧８ＧＢ、≧１０ＧＢ、≧１５ＧＢ、≧２０ＧＢ、≧５０ＧＢ、又は≧１００ＧＢの容量を含む。態様では、ＤＭは、ローカル外部ハードドライブ／フラッシュドライブメモリ、ローカル関連コンピュータメモリなどによって補完される。態様では、ＤＭは、ＮＤＳメモリとは別個のクラウドメモリを備えることができるＤＭに含まれるセンサデータ又は他のＭＡ－Ｄは、たとえ一時的であっても、「キャッシュデータ」として特徴付けられ得る。キャッシュデータは、他の部分において説明される。

【0126】

２．ＭＡプロセッサ
ＭＡはまた、ＤＭに記憶されたデバイスＣＥＩ（ＭＡ－ＣＥＩ）を実行するプロセッサユニット／プロセッサを備える。ＭＡは、任意の好適なタイプのプロセッサ（例えば、単一のプロセッサ又は一緒に動作する複数のプロセッサを含むプロセッサユニット）である任意の好適な数のプロセッサを備えることができる。態様では、ＭＡプロセッサは、主としてＭＡに含まれるか、若しくは実質的にＭＡにのみ含まれるか、又はＭＡにのみ含まれる。態様では、少なくともいくつかのＭＡ処理機能は、ＭＡの外部で実施される。態様では、ＭＡは、２つ以上の物理的に分離され、独立して動作する処理ユニットを備え、そのうちの少なくとも１つは、態様では、マルチプロセッサプロセッサユニット（例えば、マルチコアプロセッサ）を備える。

【0127】

一般に、ＭＡ及び他のネットワークデバイスのプロセッサは、状態（例えば、バイナリコードマシン言語の適用に適したバイナリ状態）又は他の好適な状態（例えば、量子コンピュータ、ＤＮＡコンピュータ、又は他の代替コンピューティングプラットフォームの場合）を維持する任意の好適なタイプ及び数のスイッチング素子（例えば、電子回路）を含むことができ、典型的には、論理ゲートなどの１つ以上の他のスイッチング素子の状態の論理的な組み合わせに基づいて、状態機能及び状態（出力）を報告するための手段を選択的に変更する。これらの基本的なスイッチング要素を組み合わせて、レジスタ、加算器－減算器、算術論理ユニット、浮動小数点ユニットなどを含むより複雑な論理回路を作成することができる。プロセッサ要素／プロセッサの例としては、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ニューラルネットワークプロセッサ（ＮＮＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びＣＴが挙げられる。ＭＡ及び他のネットワークデバイスは、１つの、いくつかの、又は数個のそのようなタイプのプロセッサシステム／コンポーネントを備えることができる。

【0128】

ＭＡプロセッサは、任意の好適なプロセッサ能力又は特性を有し得る。ＭＡに対するデータ処理要求が比較的限定されている態様では（例えば、単純なデータ測定値を収集し、典型的には画像データを収集しない１つ又は少数のセンサを有するデバイスでは）、ＭＡプロセッサのうちの１つ、いくつか、大部分、又は全てとして低電力プロセッサを使用することができる。態様では、ネットワークのいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡは、そのような低電力／限定容量プロセッサを備えるか、主として備えるか、概ね備えるか、又はそれらのプロセッサのみを備え、態様では、それらのプロセッサは、有利には、ＤＯＳにより良い電力パフォーマンス（例えば、より長いバッテリ寿命など）に関連付けられ得る。例えば、態様において、ＭＡは、メガヘルツあたりマイクロアンペア（μＡ／ＭＨｚ）定格が≦約２００、例えば、≦約１５０、又は≦約１００であり得る低電力プロセッサを含むことができる。態様では、ＭＡプロセッサは、（例えば、３５μＡ／ＭＨｚのパフォーマンスを特徴とするＡＲＭプロセッサを備えることによって）≦約７０、例えば、≦約５０、又は≦約４０のμＡ／ＭＨｚ定格を有することができる。態様では、そのようなデバイスのバッテリ寿命は、平均して、概ね、又は実質的に、≧約４年、≧約５年、≧約６年、≧約７年、又は≧約８年（例えば、約１０年）であるなど、３年を超えることができる。態様では、そのようなプロセッサのエネルギー需要は、約２～１０ボルト、例えば、約３～９ボルト、約３～６ボルト、又は約３～５ボルトである。態様では、より低電力のＭＡプロセッサの処理速度もまた、比較的制限される（例えば、約５０ＫＨｚ～約１００ＭＨｚ、例えば、約１００ＫＨｚ～約５０ＭＨｚ、約２５０ｋＨｚ～約２０ＭＨｚ、又は約５００ＫＨｚ～約１０ＭＨｚ、例えば、約１．５ＭＨｚ～約７５ＭＨｚ、約２ＭＨｚ～約５０ＭＨｚ、又は約２．５～１００ＭＨｚで動作する）。態様では、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡのプロセッサは、他の部分で説明され、当技術分野において公開されているように、マイクロコントローラ、システムオンチップ（ＳｏＣ）／組み込みプロセッサ、又はその両方を備える。態様では、そのようなプロセッサは、一次プロセッサユニットよりも１つ以上の点（例えば、処理速度）でより低い処理能力を有する、二次プロセッサ又は周辺プロセッサと見なすことができる。例えば、態様では、メインＭＡ処理機能は、ＭＺＭＡの１つのゾーン／部分のみに関連付けられてもよい、マイクロプロセッサ、ＳｏＣ、ＦＧＰＡなどの二次／周囲プロセッサによって実施されない全てのＭＡプロセッサ動作に関与する。態様において、大部分の、概ね全ての、又は実質的に全てのＭＡプロセッサ機能は、単一のプロセッサを介して実施され、このプロセッサは、態様では、マイクロプロセッサである。態様では、ＭＡは、≧２つ、≧３つ、又は≧４つの別個のプロセッサコンポーネントを備え、１つのコンポーネントは、一次／メインＭＡプロセッサ（これは、多重プセッサ処理システム又は単一プロセッサであり得る）として働き、他のコンポーネントは、特定のデータ／機能のための特別なプロセッサ（例えば、ＭＺＭＡの高度に制限されたコンポーネント／部品／ゾーン内のマイクロプロセッサ）として働く。例えば、態様では、ＭＡは、メインプロセッサと、例えば、ＦＧＰＡ、マイクロプロセッサ、組み込みプロセッサなどであり得る２つ又は３つの特殊プロセッサとを備える。態様では、ＭＡは、１つ以上の高電力プロセッサ（１００ＭＨｚを超え、典型的には２５０ＭＨｚを超え、及びしばしば５００ＭＨｚを超える速度で動作するプロセッサ）を備える。態様では、高出力ＭＡプロセッサは、グラフィカルプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、例えば、ＮＶＩＤＩＡ／ＡＴＩ ＧＰＵを備える。態様では、ＭＡプロセッサは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）であるか、又はそれらを備える。態様では、高出力ＭＡプロセッサは、マルチコア（例えば、デュアルコア、クアッドコアなど）／インテル又はＸｅｏｎマルチコア処理ユニットなどの並列処理可能なアーキテクチャを含む。態様では、ＭＡプロセッサは、マスタープロセッサ及びスレーブプロセッサを含み、両方とも、態様では、共通バスに関連付けられ得る。態様では、並列処理可能なＭＡプロセッサのためのオペレーティングソフトウェアは、ＯｐｅｎＭＰ又は別のマルチプラットフォームシェアメモリ並列プログラミングＡＰＩを備える。態様では、マルチコアＭＡプロセッサ内のコアの数は、≧約１０、例えば、≧約２０、≧約５０、≧約１００、≧約２００、≧約５００、又は≧約１，０００である。態様では、ＭＡプロセッサは、コプロセッサ（例えば、ＰＣＩｅカード）を備えることができる。態様では、ＭＡプロセッサは、ＣＰＵ及びＧＰＵを含むことができ、態様では、複数のＣＰＵコア及びＧＰＵコアを含むことができる。ＭＡプロセッサ内のプロセッサ（例えば、ＣＰＵ）キャッシュサイズは、例えば、Ｌ１、Ｌ２、又はＬ３キャッシュサイズ、又はより大きなキャッシュ（例えば、Ｌ４）であり得る。ＭＡプロセッサのバス特性は、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ １．０、２．０、３．０など（例えば、ＡＧＰ、ＰＣＩ－Ｘ、ＶＬＢなど）を備えることができる。高出力ＭＡのための例示的な処理メモリは、例えば、３２ＧＢ（ＤＤＲ２－６６７ ＦＢ－ＤＩＭＭメモリ）又は８ＧＢのデュアルチャネルメモリ（例えば、ＤＤＲ２ ６６７／８００）、メモリコントローラ（例えば、Ｉｎｔｅｌ ５０００Ｘチップセット）であるが、任意の他の好適な構成を使用することができる。

【0129】

ＭＡ／ネットワークデバイスプロセッサによって実行され、ＣＲＭに記憶されるＣＥＩは、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令／ＣＥＩ、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路の構成データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｖｉｓｕａｌ ＢＡＳＩＣ、Ｐｙｔｈｏｎなどのオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語、データベースを対象とするプログラム（例えば、ＳＱＬ）、又は同様若しくは他の好適なプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード若しくはオブジェクトコードのいずれかを含むことができる。ＭＡ又は他のネットワークコンポーネントによって実施される機能に関連する態様では、コンピュータ可読プログラム命令／ＣＥＩは、適用されるＭＡ／デバイス上でスタンドアロンソフトウェアパッケージとして全体的に実行するか、ＭＡ／ネットワークデバイス上で部分的に実施するか、リモートコンピュータ（例えば、ＮＤＳ内）上で部分的に実施するか、又はリモートコンピュータ又はサーバ上で全体的に実施することができる。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）／ワイドエリアパケット交換ネットワークを含む任意のタイプのネットワークを介して他のコンピュータ（例えば、ＮＤＳ）に接続することができ、又は（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータとの接続を確立することができる。態様では、例えば、プログラマブル論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、ＣＥＩの状態情報を利用することによってＣＥＩを実施して電子回路を個人化し、方法／ＮＤＳのステップ／機能（Ｓ／Ｆ）を実行することができる。

【0130】

ＭＡプロセッサは、典型的には、センサから中継される電気生理学的信号を処理する。センサデータが複雑（画像データ、波形データなど）である場合、又はその他の点で需要負荷が高い場合、ＭＡのＭＡプロセッサは、並列処理、分散処理、又はその両方を利用することができ、典型的には、センサエラー、デバイスエラー、外部イベント（例えば、停電、電力サージなど）などに対する保護のための処理機能を含む。ＭＡ処理システム（例えば、並列プロセッサ又は分散プロセッサ）及び関連原理の例は、そのうちのいくつかが、本発明の実施に適応し得るが、例えば、ＵＳ５４６４４３５、ＵＳ５７３４１０６、ＵＳ６１８５４６０、ＵＳ７０１３１７８、ＵＳ７７５８５６７、ＵＳ１０２５２０５４、ＵＳ１０４９９８５４、ＵＳ７４４６２９５、ＵＳ２００６／０００９９２１、ＵＳ２００６／０２０６８８２、ＵＳ２０１２／０２２６３３１、及びＵＳ５６０７４５８に記載されている。

【0131】

３．ＭＡ中継コンポーネント／ユニット／エンジン
動作中、ネットワークのＭＡは、ＭＡ－Ｄを含むデバイス情報をＭＡからＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳに送信する。ＭＡからのデータ中継を担当するコンポーネントは、「中継ユニット」（別名、ＲＥＬＡＹＵ又はデバイスデータ中継ユニット（ＤＤＲＵ））として特徴付けることができる。ＭＡ中継ユニットは、ソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェア及びハードウェアコンポーネントを含み、ＭＡの他のユニット／コンポーネントの態様を利用するか、又は構成することができる。ＭＡ中継ユニットは、典型的には、選択的に、自動的に、又は選択的に自動的に、ＭＡをＮＤＳに送信する。

【0132】

態様では、ＭＡ－Ｄは、インターネットを介してＭＡ中継ユニットからＮＤＳに送信される。典型的には、ＭＡ中継ユニットは、選択的に、自動的に、又は選択的に自動的に動作することができる（例えば、データを連続的に又は定期的に中継することを選択されたときにそれを試みる）。例えば、ＭＡがオフライン（安全／安定したネットワークが利用できない）、更新中、テスト中、動作中でないなど、特定の条件が満たされている場合、ＭＡはデータを中継しない可能性がある。ＭＡ中継ユニットは、典型的には、安全なインターネットデータ通信を介してＭＡ－Ｄ又は他のＭＡデータを中継する。態様では、ＭＡ中継ユニットは、ＭＡプロセッサがＮＤＳへの安全で安定したネットワーク接続が利用可能であると判定するたびに、実質的に連続な／ストリーミング様式でＭＡ－Ｄ又は他のＭＡデータをＮＤＳに中継する。態様では、そのような接続が利用可能でない場合、ＭＡ処理ユニットは、ＤＭにおいてＣＥＩを実行し、ＭＡに、ＮＤＳ／ネットワークとの安定した安全な接続があるかどうかを評価させる。ＤＭにおけるＣＥＩはまた、データがどのように中継されるか、データがどこで中継されるか、データがいつ中継されるかなどに関する命令を含むことができる。場合によっては、ＭＡ処理ユニットは、動作中に、自動的にかつ繰り返し、機能を実施する／アルゴリズムに従って動作するユニットを備える。開始、（１）動作している場合、（ａ）動作しなくなるまで繰り返し、（Ｉ）ＮＤＳにチャネル／ソケットのＧＥＴ要求を送信、（ＩＩ）ＮＤＳ応答を開く／受信、（Ａ）ＮＤＳ応答を受信した場合、（ｉ）安全で信頼性の高いチャネルが存在するかを確認、（＊）安全で信頼性の高いチャネルが存在する場合、（＃）ＭＡ－Ｄを送信、（＊＊）それ以外、（＃＃）キャッシュＭＡ－Ｄを記憶、（＊＊＊）以下の場合に終了、（Ｂ）それ以外、（ｉ）キャッシュＭＡ－Ｄを記憶、（Ｃ）以下の場合に終了、及び終了。

【0133】

態様では、各稼働中のＭＡは、安全なネットワーク接続が利用可能であるかどうかを自動的にかつ繰り返し評価し、（ａ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能である場合、安全なインターネットデータ通信を介してＭＡ－Ｄを含むデータを実質的に連続な様式でＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳに自動的に中継し、（ｂ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能でない場合、（Ｉ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になるまで、ＭＡ－Ｄを医療装置メモリユニットにキャッシュＭＡ－Ｄとして記憶し、（ＩＩ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になったときに、安全なインターネットデータ通信を介してキャッシュＭＡ－ＤをＤＭＡに中継する。通信チャネルの可用性を評価するための技術が知られている。典型的な方法は、（例えば、当該技術分野において既知のＩＣＭＰ転送方法を介する）サーバ（ここでは、ＮＤＳ）の「ｐｉｎｇｉｎｇ」である。例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔのネットワーク接続状態インジケータ（Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標））に類似したシステムは、定期的にＮＤＳへの接続／ｐｉｎｇｉｎｇを試みることによって使用することができる。態様では、ＸＭＬ／ＨＴＴＰ要求などのシステムは、形成されたメッセージを使用してＮＤＳに定期的に中継され得、サーバは、必要なＮＤＳサブシステムがオンラインであることを保証するためにいくつかのチェックを行うサーバ（例えば、ストリーミング処理エンジンなど）によって計算された状態コードで応答する。クラウドベースのサーバ監視システムも公開されており、Ａｚｕｒｅ、ＡＷＳ、又はＧｏｏｇｌｅなどの主要な商用クラウドプラットフォーム上でホストされているＮＤＳなどのクラウドベースのＮＤＳサーバ（Ａｎｔｕｒｉｓサービス、ＣｌｏｕｄＳｔａｔｓサービスなど）の監視に使用することができる。

【0134】

態様では、いくつかの、大部分の、概ね全ての、本質的に全ての、実質的に全ての、又は全てのＭＡ中継ＭＡ－Ｄは、半構造化／半非構造化データである。態様では、ＭＡ中継されたＭＡ－Ｄのいくつか、大部分、概ね全て、本質的に全て、実質的に全て、又は全てが既知の／設定フォーマットに準拠しており、それによって、そのようなデータをＮＤＳ／ＭＡＣＭＤＳによってＤＯＳにより速く処理することを可能である。

【0135】

ＭＡ中継ユニットは、直接通信媒体（例えば、同軸ケーブル回線、光ファイバー回線、イーサネット（登録商標）接続などのような通信ケーブルによって容易にされる物理接続）を備えるか、若しくは直接通信媒体とインタラトする／を使用するか、又はＷｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などのようなワイヤレス／リモート通信手段を介して直接通信媒体とインタラトする／を使用する。態様では、ＭＡ中継ユニットは、ＮＩＣ（ネットワークインターフェースカード／コントローラ）などのネットワークインターフェースを含む。態様では、ＭＡ中継ユニットは追加的又は代替的に、ケーブルモデム、ＤＳＬモデム、ルータ、スイッチなどのモデム／ルータを備えるか、又はモデム／ルータとインタラトすることができる。したがって、ＭＡ中継ユニットはまた、Ｗｉ－Ｆｉトランスミッタ／レシーバモジュール（別名、無線トランスミッタ）などのコンポーネントを備えることができる。

【0136】

ＭＡ中継ユニットのコンポーネントとみなすことができるプロセッサ機能は、例えば、アプリケーションプロトコルレイヤー（例えば、ＦＴＰ又はＷＷＷプロトコル）、ＴＣＰレイヤー、ＩＰレイヤー、及びハードウェアレイヤー（例えば、イーサネット（登録商標）カード）で動作する、好適なプロトコル、例えば、ＴＣＰ／ＩＰを使用して、データを伝送可能なフォーマットに変換することができる。入力ユニット（他の部分で説明されている）は、通常、入力データを同様の様式で「反対方向」に変換する。

【0137】

好適なＭＡ中継ユニット／中継ユニットコンポーネントが知られている。したがって、態様では、ＭＡは、ＭＡデータＭＡ－Ｄ（本明細書に記載の中継ユニットコンポーネント／システムの任意の好適な集合を意味する）を中継するための手段を含み、方法は、本明細書に記載のＭＡ－Ｄ／ＭＡデータ中継方法又はそれらの等価物のいずれかを使用することを意味するＭＡデータＭＡ－Ｄを中継するためのステップを含み得る。

【0138】

送信可能なデータは、任意の好適な形態で送信され得る。態様では、送信されるデータは、パケット、例えば、ＴＣＰ／ＩＰフォーマットのパケットとしてパッケージ化され、送信される。態様では、ネットワークの他のコンポーネントはまた、時々、主として、概ね、本質的に、実質的に、パケット通信を介して通信し、又はパケット通信を介してのみ通信する。したがって、態様では、ネットワークは、パケット交換ネットワーク（ＰＳＮ）として特徴付けることができる。態様では、通常の動作では、ＭＡからの大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全ての通信は、ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳにのみ向けられる。

【0139】

データパケットは、典型的には、例えば、データルーティング情報、シーケンシング／関係情報、ソース情報、パケットデータエラー検出／訂正関連情報（チェックサム、パリティビット、又はサイクリック冗長性情報）、生存時間／ホップ制限情報、パケット長情報、パケット優先度情報、ペイロード情報（キューイング／優先順位付けに関連する）、又は任意のＣＴを含むヘッダ部分を含む。パケットはまた、典型的には、ペイロード部分（センサデータなどの一次データ又は実質的な中継データを含む）及びトレーラ部分（同様に、エラー訂正などに関連する情報を含むことができる）も含む。ＭＡ中継されるパケットペイロード情報は、典型的には、センサ情報ＳＭＡＤ及びＭＡ－Ｄ分類／識別情報（デバイスアドレス、ユーザクラス、デバイスタイプ、位置情報、患者／対象タイプ、デバイス状態、又は任意のＣＴ）及び他のデータ分類情報（例えば、キャッシュデータＳＭＡＤ分類）などの他の情報を含むＭＡ－Ｄを含む。態様では、パケットヘッダ、ペイロード、又はその両方は、認証情報を含み、パケットファイアウォール、フィルタ、及び他のルーティング／スクリーニング／セキュリティユニットが少なくとも部分的に動作することを可能にする。例えば、パケット情報は、許可されたＩＰアドレス、許可されたパケットタイプ、許可されたポート番号、及び他の認証関連情報を含むことができる。

【0140】

ＭＡ中継ユニットは、任意の好適な速度でデータを送信することができる。態様では、ネットワークのいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡのＭＡ中継ユニットは、当該技術分野で既知のギガビットイーサネット（登録商標）又はＩｎｆｉｎｉｂａｎｄ標準を使用して送信を行うことができる。態様では、ネットワーク中のいくつかの、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全てのＭＡは、これらのレート標準のうちの１つでデータを中継する。態様では、ＭＡ中継ユニットは、他の部分で説明されるように、連続的又はほぼ連続的にデータを送信する。態様では、ＭＡ中継ユニットは、大部分の時間において、概ね常に、又は少なくとも実質的に常に、ストリーミングベース、リアルタイムベース、又はその両方でＭＡデータを送信する。

【0141】

態様では、ＭＡ中継ユニットによってＮＤＳに送信されるＭＡ－Ｄは、センサデータである。局面では、動作中のＭＡ中継ユニットによって中継又は伝送されるＭＡ－Ｄのいくつか、大部分、概ね全て、又は全ては、リアルタイムデータ（ＲＴ－ＭＡ－Ｄ）、例えば、リアルタイムセンサデータ、記憶されたデータであり、また、ローカルに記憶されたデータ（ＭＡ－ＣＤ／キャッシュデータ）、例えば、ローカルに記憶されたセンサデータ、又はＲＴ－ＭＡ－Ｄ及びＭＡ－ＣＤの両方と呼ばれ得る。態様では、ＭＡ－Ｄ、例えば、ＳＭＡＤ及びキャッシュデータは、構造化データを含む。態様では、ＭＡ－Ｄは、主として、概ね、又は実質的に、非構造化データのみである。態様では、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全てのＭＡによって平均的に中継されるＭＡ－Ｄは、大部分の時間において、又は常に、構造化データ及び非構造化データの両方を含む。１局面では、ＭＡ中継ユニットによって送信されるＭＡ－Ｄは、ＭＡの画像、ＭＡ環境（例えば、ＭＡ ＧＵＩ）、又はその両方、及び非画像センサデータを含む。態様では、ＭＡ中継ユニットは、Ｗｉ－Ｆｉ又は同様のワイヤレス伝送モードを介してＭＡ－Ｄを中継できるワイヤレストランスミッタを備えるか、又はそれと連動するように特徴付けられ得る。

【0142】

４．ＭＡ入力コンポーネント／ユニット／エンジン
ネットワークにおけるＭＡは、センサを介して、ＮＤＳから、ローカル／直接入力から、他のデバイス／インターフェース／ソースから（例えば、ＥＭＲから）などのいずれかから、ＭＡに入力されたデータを受信する。ＭＡへのデータの入力を取り扱うコンポーネントは、ＭＡ入力ユニット（ＭＡ－ＩＮＰＵ）として特徴付けることができる。ＭＡ入力ユニットは、例えば、データを受信するためのネットワークカードなどの物理コンポーネント、又は例えば、モデムなどの他のデータ受信ハードウェアを含むことができる。態様では、そのようなＭＡ入力ユニットは、キーボード、タッチスクリーン、音声インターフェース、視線／追跡インターフェースなどのインターフェース又は入力デバイスを介してユーザを含むか、又はユーザとインタラトすることができる。態様では、ＭＡ－ＩＮＰＵは、デジタル的に送信されたデータを受信するデジタルインターフェースであり得る。態様では、ＭＡ入力ユニットは、入力デバイス（例えば、タッチスクリーン又はキーボード入力デバイス、又はジェスチャベース又は音声入力システム／デバイス）を備えるか、又は入力デバイスとインタラトする。ＭＡ入力ユニットは、ユニット／エンジン、例えば、デバイスディスプレイ、デバイスコントロール、デバイスアラーム／アラート、又はそれらの任意の組み合わせ（ＣＴ）のための命令などのデバイス利用可能データへの、受信されたパケットの変換に関連付けられたソフトウェア／オペレーティングシステム要素を備えることができる。態様では、ＭＡ入力ユニットは、ある程度、主として、概ね、又は全体的に、出力ユニットとしても働くコンポーネントで構成される（例えば、ＭＡは、ＭＡの入力／出力コンポーネントとして働くネットワーク／インターフェースカード、モデム、ポート、バスなどを備えることができる）。ＭＡ又はネットワークの他のデバイス（ＮＤＳを含む）の入力／出力コンポーネント／システムは、（例えば、内部デバイス又はネットワーク通信のための）適切な通信媒体／媒体にデータを符号化するためのエンジン／コンポーネントを備えることができ、このようなエンジン／コンポーネントは、通信チャネル（例えば、ｗｉ－ｆｉ対イーサネット（登録商標））、受信者システム／機能、好適な通信言語／コードなどに依存する。エンジンは、典型的には、例えば、同期促進のための時間通信、及び識別、データタイプ、認可などの他のコード（例えば、パケットヘッダ）を確保又は適用する。入力エンジン／機能は、典型的には、定期的に、自動的に、又は条件付きで自動的に、（例えば、ＮＤＳのｐｉｎｇ又は状態クエリに応答して）確認応答メッセージをＮＤＳに送信するように構成される。ネットワークデバイス／システム内のＩ／Ｏシステムは、典型的には、パケットスイッチング通信、回路スイッチング通信、又はその両方に適合される。態様では、大部分の、概ね全ての、又は全てのネットワーク通信は、パケットスイッチングプロトコルを介して実施され、Ｉ／Ｏコンポーネント／エンジンは、統計多重化などのパケットスイッチングプロトコルを適用／解釈するように適合される。他の態様では、ＭＡ入力ユニットは、受信されたデータパケットを処理するためのプロトコルなど、データ受信の１つ以上の態様を取り扱う特殊なエンジンを備えることができる。

【0143】

５．ＭＡセキュリティエンジン／ユニット
態様では、ネットワークにおけるいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡは、データセキュリティを維持するためのシステム（ＭＡセキュリティユニット）を更に備える。ＭＡセキュリティユニット（別名、ＭＡ－ＳＥＣＵＲＵ）は、ＭＡ入力ユニットに関連付けるか、又はＭＡ入力ユニットの一部とみなすことができる。ＭＡセキュリティユニットは、データセキュリティに関連する異なる機能を実施することができる。典型的には、そのような機能は、ＭＡのソフトウェア／オペレーティングシステム又はメモリへのデータフローを特定の許可されたデータ入力のみに制限するファイアウォール機能を含む。ＭＡセキュリティユニットコンポーネント／エンジンは、ユーザ認証機能／エンジン（例えば、２要素認証機能などのＭＡ又はＣＴにログインするためのパスワード又は生体認証保護）を含む／実施することができる。ＭＡセキュリティユニットは、ＭＡローカルアクセスとは別個の、又はＭＡローカルアクセスと統合されたネットワークアクセスのための認証を含むことができ、この認証は、任意のそのような認証方法を含むことができる。認証情報は、イベントの発生（例えば、セキュリティ侵害、認証の喪失など）時に、又は時間の経過に基づいて、又はその両方に応じて、一方又は両方のレベルで部分的又は完全に更新されることを要求され得る。

【0144】

ローカル（デバイス）レベル、ネットワークレベル、又はその両方に適用されるセキュリティユニットの一部であり得る認証／ユーザ認証コンポーネント／機能は、例えば、事前共有キー／デバイス認証／認識、パスワード／コード認証、生体認証情報、知識ベースの認証、キーフォブ／デバイス又は認証アプリケーションの使用（例えば、モバイルデバイス上で操作される）、行動／心理測定認証、又は任意のＣＴ（例えば、２要素又は３要素認証方法）を含むことができる。そのような態様に適応可能な他の承認方法、原則などは、例えば、ＵＳ５６８４９５１、ＵＳ６４２１９４３、ＵＳ５８３２２０９、ＵＳ６２６３４３２、ＵＳ７９０４９５６、ＵＳ７９９１９０２、ＵＳ５９９９７１１、ＵＳ５６１３０１２、ＵＳ５７４２７５６、ＵＳ６２８９３４４、ＵＳ６５９４７５９、ＵＳ６６７５１５３、ＵＳ６７１１６８１、ＥＰ１１１５０７４、ＵＳ７４３４２５７、ＵＳ２００２／００３２６６１、ＵＳ２０２０／０２８６０５５、ＵＳ２００２／０１８４１６１、ＵＳ２０２０／０３２９０５１、ＵＳ２０２０／０２６７１４７、ＵＳ２０２０／０３１１２８５、ＵＳ６９１００４１、ＵＳ７０８００３７、ＵＳ７６８５１７３、ＵＳ７３６６９１３、ＵＳ７１７８１６３、ＵＳ７６６４７５２、ＵＳ８３６５２５４、ＵＳ８０２４７９４、ＵＳ２００８／０１８３６２５及びＵＳ８６４６０２７に記載されている。

【0145】

局面では、各ＭＡは、リモートで制御することができるＭＡの特徴及び動作条件を制限するための機構を備えることができる。局面では、各ＭＡは、ユーザプロファイルに基づいて、ＭＡの特徴へのユーザアクセスを制限するための機構を備えることができる。実施形態では、各ＭＡは、１つ以上の確立されたセキュリティルール／プロトコルに基づいてデータ入力（例えば、ＭＡ－ＩＮＰＵによって受信されたデータ）を制限することができ、１つ以上の確立されたセキュリティルールに基づいてデータ出力（例えば、ＭＡ中継ユニットによって送信されたデータ）を更に制限することができる。態様では、ＭＡに入力されるか、又はＭＡから出力される、少なくともいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのデータは、１層以上のデータセキュリティの対象となる。態様では、各ＭＡは、独立したデバイスセキュリティシステムを有する。態様では、ＭＡのグループは、共有デバイスセキュリティシステムを備えることができる。更なる態様では、ＭＡのネットワークは、共有デバイスセキュリティシステムを備えることができる。

【0146】

態様では、ＭＡセキュリティシステムは、ＮＤＳ中継ユニットによって送信された着信ＭＡ－Ｄデータ又は分析に含まれる情報へのアクセスのユーザレベルを識別し、ユーザ／顧客レベルのアクセスに基づいて、情報に編集ルール又は除外ルール及びデータ修正を適用することができる。そのようなルールは、フィルタリング機能、ルーティング機能、ＮＤＳセキュリティユニット、又はそれらの任意の組み合わせなどのＮＤＳ機能の代わりに、又はＮＤＳ機能と関連して機能することができる。

【0147】

態様では、ＭＡセキュリティユニットは、セキュリティ機能の専用であるか、又は少なくとも実質的に、少なくとも主として、又は概ね専用の１つ以上の物理的コンポーネントを含む。例えば、ＭＡセキュリティユニットは、組み込みプロセッサ（又はプロセッサ及びメモリを備えるコンピュータ／サブコンピュータ、例えば、当該技術分野において既知のシステムオンチップ（「ＳｏＣ」）デバイス／コンポーネント、又は他の多機能集積回路）を備えることができ、組み込みプロセッサは、（例えば、チャレンジ及び応答認証機能、ファイアウォール機能、又はその両方を実施する）様々なセキュリティ関連機能を実施することができるそのようなデバイスは、例えば、データ暗号化機能を提供する暗号化エンジンについてのコードを含むことができる。専用プロセッサ及び他のコンポーネント（大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡプロセッサを含む）は、改ざんが検出されたとき（又は検出され、十分な資格／認証を有するユーザによって事前にプログラムされた期間内に緩和されなかったとき）、物理的セキュリティ、例えば、金属シールドなどのシールド、及び改ざん専用／緩和機能／コンポーネント、例えば、データを（例えば、認証情報、暗号化キー、又は大部分の、概ね全ての、又は全てのデータ－例えば、大部分の、概ね全ての、又は全てのバイナリ／マシンデータを０で上書きすることによって）消去する改ざんセンサの対象となり得る。そのようなデバイスの例は、８ビットのマイクロコントローラから８ビット、１６ビット、又は３２ビットの組み込みプロセッサを含み、ＭＡは、類似のデバイス、又はそのようなデバイスの組み合わせのいずれかを備えることができ、そのようなデバイスは、特に、セキュリティ機能を実施することができる。そのようなデバイスはまた、例えば、１２８～５１２ｋｂのフラッシュコードストレージ、及び例えば３２～２５６ｋｂの高速ＳＲＡＭを備えることができる。態様では、ＭＡセキュリティユニットは、例えばユーザ又はＮＤＳ所有者／オペレータ（ＳＯ）による後の参照のためにＭＡへのアクセスを記録することができる。

【0148】

態様では、組み込みプロセッサ又はマイクロコントローラをＭＡに含めることは、そのような機能が一次ＭＡ処理ユニット（例えば、ＭＡコンピュータ及びコンピュータ制御動作の大部分の、概ね全ての、又は実質的に全ての動作を制御するＭＡマイクロプロセッサ）によって実施される同等のデバイスと比較して、検出可能に又は有意に、電力支出、動作熱、又はその両方を更に低減する。態様では、ＭＡにおける１つの、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのマイクロコントローラ、組み込みプロセッサ、ＳｏＣ、それらの任意の組み合わせなどは、動作中に１０ワット未満の電力、例えば、≦約７、≦約５、又は≦約３ワットを利用する。態様では、マイクロプロセッサ、組み込みプロセッサなどの（一次ＭＡプロセッサに対する）外部プロセッサは、１０ワット未満、≦約７ワット、≦約５ワット、又は≦約３ワットの平均電力使用量を示す。

【0149】

関連するメモリに符号化され、そのようなプロセッサによって実行されるエンジンは、ＤＥＳ、トリプルＤＥＳ、ＳＨＡ－１、ＡＥＳ、及びＲＳＡ暗号化方法／エンジン（暗号アクセラレータ）などの暗号化プロトコルを含むことができる。矛盾なしに、任意のそのようなデバイス（ＳｏＣ、マイクロプロセッサ、又は他の組み込みプロセッサ又は集積回路）に関する本明細書の任意の態様の開示は、暗黙的に、そのような他のコンポーネント又は当該技術分野における他の同等の手段（例えば、機能性、構造、電力使用量などの動作特性、又は任意のＣＴ）のサポートを提供する。態様では、ＭＡは、専用の組み込みプロセッサ、ＳｏＣなどのマイクロコントローラ又は同様のデバイスを含む。態様では、１つの、いくつかの、概ね全ての、又は全てのマイクロコントローラ、組み込みプロセッサ、ＳｏＣなどは、一次ＭＡプロセッサから分離され、一次プロセッサよりも低い処理能力を有する。態様では、ＭＡのいくつかの、大部分の、又は概ね全てのプロセッサは、ＭＡ内にあるか、又はＭＡに関連付けられ得る非デジタル電子システムを制御するために必要なアナログコンポーネントを統合する。

【0150】

態様では、ＭＡは、例えば、≧約２つ、≧約３つ、≧約４つ、≧約５つ、又は≧約１０個のマイクロコントローラ又はより多く、などの≧１つのマイクロコントローラを備える／利用することができ、又はＭＡセキュリティユニットがそのようなマイクロコントローラを備えるか又は利用することができ、マイクロコントローラが、特に、１つ以上のデータ保護機能を実施することができる。態様では、そのようなマイクロコントローラは、例えば、データが承認されたデータタイプのものであることを示す、例えば、確立された事前定義された識別閾値を満たすデータなどの認識可能なデータのみにデータ入力を制限することができる（例えば、データは、確立された期待される範囲内にあり、期待される数値又はアルファベット文字であり、適切なユニットを含み、確立された期待されるフォーマットでフォーマットされるなど）。ＭＡはまた、例えば、セキュリティ機能とは別個のセンサの初期検出又は制御のための全体的なＭＡ処理機能の一部としてＳｏＣ、マイクロプロセッサ、組み込みプロセッサなどを備えるか、又は（平均的に、又は大部分の、又は概ね全ての動作期間、例えば、日又は年において）少なくとも主としてセキュリティ機能とは別個の機能を実施するＳｏＣ、マイクロプロセッサ、組み込みプロセッサなどを備えることができる。ＭＡ内の大部分の、概ね全ての、又は全てのマイクロコントローラなどは、マイクロコントローラが制御している関連／組み込みシステム内のイベントにリアルタイムの応答を提供する。態様では、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのマイクロコントローラ又は同様のプロセッサは、割り込みシステムを備え、割り込みシステムは、典型的な又は現在の命令シーケンスのマイクロコントローラ処理を中断し、割り込みのソースに基づいて必要な任意の処理を実施する割り込みサービスルーチン（ＩＳＲ、又は「割り込みハンドラ」）を開始し、その後、元の命令シーケンスに戻る。態様では、マイクロコントローラのパフォーマンス（マイクロコントローラエンジン／機能）に関連するいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全ての機能は、別個のマイクロコントローラメモリではなく、一次ＭＡメモリに符号化／記憶される。態様において、マイクロコントローラは、マイクロコントローラに関連付けられたスタンドアロンメモリ及び一次ＭＡメモリの両方で符号化されたコード／エンジンを実行する。態様では、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡの全てのマイクロコントローラは、アナログ－デジタル変換器（ＡＤＣ）、デジタル－アナログ変換器（ＤＡＣ）（例えば、プロセッサがアナログ信号又は電圧レベルを出力することを可能にするＤＡＣ）、又はＣＴを含む。態様では、大部分の、概ね全ての、又は全てのマイクロコントローラは、他のコンポーネントと、例えば、集積回路間（Ｉ^２Ｃ）、シリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、イーサネット（登録商標）、ＲＳ２３２、若しくはＣＴ、又は当該技術分野における任意の同様のプロトコル／手段を介して、１つ以上のデジタルフォーマットで通信する能力を有する。態様では、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡの大部分の、概ね全ての、又は全てのマイクロコントローラは、プログラム可能であり、態様では、大部分の、概ね全ての、又は全てのマイクロコントローラは、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃなどのバージョンなどのオブジェクト指向言語でプログラム可能である。態様では、大部分の、概ね全ての、又は全てのマイクロコントローラは、ＣＭＯＳ構造を含む。態様では、ネットワークにおける、大部分のＭＡのいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのマイクロコントローラ、又はＭＡの各ＭＡは、ＲＩＳＣ（縮小命令セット）又はＣＩＳＣマイクロコントローラである。態様では、ネットワークのいくつかの、大部分の、又は全てのＭＡのいくつかの、大部分の、又は全てのマイクロコントローラは、例えば、≦５つ、≦３つ、≦２つ、又は１つのみの機能（例えば、特定のセンサからのセンサデータの検出又は測定、ＭＡ内へのデータフロー又はＭＡ内のデータフローの制御など）を実施する特殊目的のコンピュータであり、典型的には、対応する数のソフトウェアアプリケーションを実施する。態様では、１つの、いくつかの、大部分の、概ね全ての、本質的に全ての、又は全てのマイクロコントローラは、専用入力、表示ユニット（例えば、ＬＥＤディスプレイ）、又はその両方を備える。

【0151】

ＭＡセキュリティユニットは、１つ以上のファイアウォール機能を備えることができる。「ファイアウォール」は、ネットワークトラフィックなどのデータ送信／フローを監視／分析するセキュリティデバイス、システム、又はコンポーネントとみなすことができる。他のデータフィルタ又はデータキュレーターと同様に、ファイアウォールは、通常、確立された／事前にプログラムされた標準／ルールのセットに基づいて、入力データフロー（トラフィック）、発信データフロー／トラフィック、又はその両方をフィルタリングする。ファイアウォールは、不正／悪意のあるトラフィックから保護するために、デバイス／システムのハードウェアレベル、デバイス／システムのソフトウェアレベル、又はその両方に配置することができる。設定に応じて、ファイアウォールは単一のマシン、マシンのグループ、システム、又はネットワーク全体を保護することができる。本開示のファイアウォールは、ソフトウェアファイアウォール（例えば、ホストファイアウォール）（例えば、ＭＡのコンピュータシステムの一次マイクロプロセッサ又は他の一次処理ユニットによって実施される）、ハードウェアファイアウォール（例えば、アプライアンスファイアウォール）（例えば、マイクロコントローラ又は組み込みプロセッサファイアウォール、又は別個であるが関連するデバイスファイアウォール）、又はその両方を含むことができる。

【0152】

態様では、セキュリティユニットのファイアウォール機能は、１つ以上のパケットフィルタリングファイアウォールを含む。そのようなファイアウォールは、アクセス制御リストに対してパケットデータをチェックするためのプロトコルと、許可されていない中継されたパケットをドロップ／ブロックするためのプロトコルと、許可されたパケットを渡すためのプロトコルと、又はその両方を備える。態様では、ＭＡファイアウォール機能の大部分、概ね全て、又は実質的に全ては、ステートレスパケットフィルタファイアウォールなどのパケットフィルタで構成される。態様では、セキュリティシステムは、ステートレスパケットフィルタファイアウォールの他に、又はステートレスパケットフィルタファイアウォールの代わりに、１つ以上の他のタイプのファイアウォール（別名「パケットファイアウォール」）を備える。セキュリティユニットにおいて使用することができる他のタイプのファイアウォールは、ステートフルパケットインスペクション（ＳＰＩ）、プロキシサーバファイアウォール（例えば、インターネットを介して送信される発信／中継データに適用される）、回路レベルのゲートウェイ、又は任意のＣＴ／組み合わせを備える。態様では、セキュリティユニットは、ディープパケットインスペクションファイアウォールを備え、ディープパケットインスペクションファイアウォールは、一部、大部分の、概ね全て、実質的に全て、又は全ての受信パケット、ＴＣＰハンドシェイク、ＵＲＬフィルタリング、又は任意のＡＣＴのいくつかの、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全てのペイロードコンテンツを分析する。態様では、セキュリティユニットのファイアウォールは、例えば、順序付けられた様式で、パケットの分析に基づいて、又は両方に応じて、表面及びディープパケットインスペクションの両方を実施する。態様では、ファイアウォール機能はまた、ウイルス対策スキャン／保護機能、スパムフィルタリング機能、アプリケーション制御機能、又はそれらの組み合わせを実施する。態様において、ファイアウォール機能は、安全ソケットレイヤー（ＳＳＬ）、トランスポートレイヤーセキュリティ（ＴＬＳ）接続、又はその両方を終了させることができる。

【0153】

態様では、ＭＡセキュリティユニットはまた、侵入防止ＮＤＳ（ＩＰＳ）（例えば、脅威がデータストリームに入力されるのを防ぐためにシグネチャトレース及び異常検出を実施する）を備える。態様では、ＭＡ－ＳＥＣＵＲＵなどのセキュリティユニットは、追加的又は代替的に、サンドボックス機能を備え、着信コードを分離し、着信コードを実施し、定期的に、又は他のセキュリティユニット／エンジン／機能（Ｕ／Ｆ）のトリガに基づいて、着信コードを検査する。

【0154】

矛盾なしに、ここで説明するＭＡセキュリティユニットの態様は、ＮＤＳセキュリティユニット（以下に説明する）に適用することができ、その逆も可能である。例えば、ＭＡセキュリティユニットのファイアウォールコンポーネントの特性は、ＮＤＳセキュリティユニットのコンポーネントであり得る。

【0155】

いくつかの局面では、ＭＡセキュリティユニットは、禁止された改ざんイベントがＭＡで発生した場合にＮＤＳに信号を送信する改ざん防止検出機能を備える。態様では、そのような信号がＮＤＳによって受信された場合、ＮＤＳは、態様では、そのようなＭＡに関連付けられた新しい通信ルールを確立することができ、更に、局面では、適切なユーザ、例えば、ＭＡにローカルなユーザに（例えば、ネットワークアクセスデバイス（ＮＡＤ）を介して）改ざんイベントの存在を警告することができ、又は他の部分に示されるような他のアクション（例えば、システムの使用のロックダウン、データの消去など）を実施することができる。

【0156】

ＩＩＩ．マルチゾーンＭＡ（ＭＺＭＡ）
態様では、ネットワークにおける少なくともいくつかのＭＡ（又は、ネットワークにおける大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡ）は、２つ以上のコンポーネント又はコンポーネント／サブデバイスの集合を備え、このようなコンポーネント／サブデバイスは、例えば、別個のセキュリティプロトコル又はセキュリティユニット（「ゾーン」）の対象となり、異なるＭＡ機能を実施し、異なる規制状態の対象となり、異なる通信能力を有する。そのようなＭＡは、「マルチゾーン」ＭＡ（「ＭＺＭＡ」）（又はマルチコンポーネントＭＡ（「ＭＣＭＡ」））として特徴付けることができる。ＭＺＭＡのゾーン／コンポーネントの相互通信又は相互接続は、任意の好適なコンポーネント、方法、又は手段を介して達成することができる。態様では、ＭＺＭＡの大部分の、概ね全ての、又は全ての物理的コンポーネント、ソフトウェアコンポーネント、又はその両方は、ＭＡの単一のハードウェアハウジング内に収容される。態様では、ＭＺＭＡのコンポーネントは、データを中継する直接ケーブル／ワイヤ接続を介して通信する（例えば、現在のバージョンのＲＳ－２３２、ＲＳ－４２２、ＲＳ－４８５、又はイーサネット（登録商標）プロトコル／標準を使用する）。態様では、ゾーン又はゾーンコンポーネント間のデータ中継／通信は、追加的又は代替的に、当該技術分野で既知の無線通信方法（例えば、ブルートゥース（登録商標）、又は光／レーザーデータ伝送）を通じて管理される。態様では、ＭＺＭＡの複数のコンポーネント／ゾーンは、コンポーネント／機能（例えば、電源又はディスプレイ機能など）を共有する。

【0157】

態様では、ＭＺＭＡの２つ以上のゾーンは、別個の、専用の、ゾーン固有の処理機能又はアプリケーションを備えるとができる。態様では、ＭＺＭＡの２つ以上のゾーンは、異なる処理機能を備えることができ、１つ以上の異なるプロセッサの制御下にあることができ、１つ以上の異なるプロセッサを利用することができ、又はそれらのいずれか若しくは全てを有することができる。非限定的な例として、一態様では、ＭＺＭＡの１つ以上のゾーンは、１つ以上のゾーン固有のマイクロプロセッサを備え得、１つ以上の他のゾーンは、システムオンチップ（ＳｏＣ）を備え得る。いくつかの態様によれば、ゾーンは、プロセッサ又は処理機能を共有することができる。態様では、ゾーンは、プロセッサ又は処理機能を共有することができ、並行的に、別個の、専用の、及びゾーン固有の処理機能又はアプリケーションを備えることができ、例えば、１つ以上のプロセッサを共有することができ、１つ以上のプロセッサをゾーン固有にすることができる。

【0158】

ネットワークにおける１つの、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡは、より制限されたゾーン／部分及びより制限されないゾーン／部分を含むことができる。態様では、より制限されたゾーン／部分は、治療コンポーネント（例えば、救急治療コンポーネント）に関連付けられ、制限されていないゾーン／部分は、対象の監視、診断、患者の安全性／状態にそれほど重要ではない治療コンポーネント、又はそれらの任意の組み合わせ（ＣＴ）に関連付けられる。１つの例示的な態様では、ＭＺＭＡは、重要な生命維持システム治療機能を提供し、物理的な改ざん防止を含み、主としてＭＡＣＥＩを含むか、実質的にＭＡ ＣＥＩのみを含むか、又は局所的にのみ変更可能なＭＡ ＣＥＩを含む。態様では、治療コンポーネントの制御に関連するパケット／データのみが、ＮＤＳから高度に制限されたゾーン／コンポーネントに中継され得る。態様では、治療コンポーネントの制御に関連するか、又は他の点でＭＺＭＡの高度に制限されたゾーン／部分に通過することが認められているパケット／データは、２つ以上のファイアウォール（例えば、より制限されないゾーン／全体的なＭＡファイアウォール、及びＭＺＭＡのゾーン間の通信を制御するマイクロコントローラのセキュリティユニット）を通過する必要がある。態様では、高度に制限された部品／ゾーンは、改ざん防止検出／保護システム、ユーザ認可システム、又はその両方を備える。態様では、高度に制限されたゾーン／コンポーネントから中継された全てのデータが、最初により制限されないゾーン／コンポーネントに中継され、次に、そのようなＭＡ－ＤをＮＤＳに中継する（例えば、より低いゾーン／コンポーネントがインターネットと通信するＭＡの唯一の部分である場合）。実施形態では、ＭＡの少なくともいくつかは、システム更新の可用性を受信することができる処理ユニットを備える患者監視／診断コンポーネントを備えるが、主としてＮＤＳに送信されるプル要求（又は確認された要求）であるか、実質的プル要求のみであるか、又はプル要求を通じてのみ変更可能であるＭＡ ＣＥＩも含む。態様では、ＭＺＭＡの高度に制限された部分は、高度に制限された部分が生命維持活動に従事している場合など、ＭＺＭＡがＭＺＭＡのより制限されない部分／ゾーンと独立して動作することを可能にするバックアップ機能を含む。

【0159】

態様では、ＭＺＭＡの大部分の、概ね全ての、又は全ての部分／ゾーンは、同じ対象に関連付けられ、例えば、第１のゾーンは、第１の様式で対象を治療し、第２のゾーンは、対象に関連付けられた１つ以上のタイプのデバイスデータ、センサデータ、又は他のデータを検出する。態様では、ＭＺＭＡの１つ以上の部分は、単一のユニットハウジングに収容される。ＭＺＭＡのゾーンは、同じ生理学的状態／システム（例えば、心臓血管系）をサポートする治療又は診断タスクをサポートすることができる。態様では、ＭＺＭＡのゾーンは、異なる条件／対象システムを対象としている。態様では、ＭＺＭＡのゾーンは、異なる医療デバイスアプリケーションを監視又は適用することに関連付けられる。態様において、ＭＺＭＡの各部分は、異なる規制状態を有する。例えば、ＭＺＭＡの高度に制限された部分は、ＵＳ ＦＤＡによってクラスＩＩ医療デバイス又はクラスＩＩＩ／ＰＭＡ医療デバイスとして規制されてもよく、より制限されない部分は、クラスＩデバイス（より低いレベルの規制）として規制されてもよい。

【0160】

態様では、ネットワークは、いくつかのＭＺＭＡを含み、ネットワークの各ＭＺＭＡは、２つ以上の異なるゾーンに含まれる２つ以上の異なるコンポーネントを備え、各コンポーネントは、（ａ）少なくとも１つの他のコンポーネントのプロセッサによって処理されていない少なくともいくつかのＭＡ－Ｄを処理する別個のプロセッサを備え、（ｂ）（Ｉ）異なるセンサから情報を受信し、（ＩＩ）異なる治療／予防又は診断医療タスクを実施し、又は（ＩＩＩ）異なるセンサから情報を受信し、異なる治療／予防又は診断医療タスクを実施し、各ＭＺＭＡの少なくとも１つのコンポーネントは、ＭＺＭＡの少なくとも１つの他のコンポーネントとは異なるレベルの、データネットワークの１つ以上の他の部分とのインタラクションの対象となる。例えば、ＭＺＭＡの第１のゾーン内のコンポーネントは、よりセキュリティが高く、データネットワークとの直接通信が少なく、又はデータネットワークとの直接通信がなくてもよいが、第２のゾーン内のコンポーネントは、通常又は特定の条件下で直接通信の対象となることができる（例えば、定期的にデータを中継するが、データが、ファイアウォールを通過したとき、又は第２のゾーンＭＺＭＡコンポーネントから送信された要求／プル信号に応答したときにのみデータを受信する）。

【0161】

場合によっては、ネットワークにおけるＭＺＭＡのうちの少なくとも１つの少なくとも１つのコンポーネントは、治療／予防医療タスク（矛盾なしに、本明細書における治療タスク及び予防タスクへの言及は、暗黙的に互いにサポートを提供する）の適用に関連付けられており、ＭＺＭＡのそのような少なくとも１つのコンポーネントは、データネットワークと直接通信していない。態様では、ネットワークにおけるＭＺＭＡのうちの少なくとも１つの少なくとも１つのコンポーネントは、（１）治療医療タスク、予防的タスク、又はその両方の適用に関連付けられ、（２）ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳと通信し、（ｃ）ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳからの事前に確立された量の入力のみを認め、オペレーティングシステム、ソフトウェア、又はＭＺＭＡの少なくとも１つのコンポーネント又は関連するゾーン内のＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳ入力の承認された形態への変更は、ＭＺＭＡの許可されたオペレータからのローカル承認を必要とする。

【0162】

読者は、ＭＺＭＡが本発明の独立した態様である（すなわち、ＮＤＳを含む本発明の態様とは別個である）ことを認識するであろう。そのような点で、本発明は、例えば、インターネット又は他のネットワークなどの関連するデータネットワークとの異なるレベルのインタラクションの対象となる２つ以上のゾーンを備える医療デバイスを提供し、そのような２つ以上のゾーンは、ネットワークとの相互作用の点で異なるルール／制限の対象となり、典型的には、患者ケアの重要なコンポーネントに関連付けられたゾーンは、ネットワーク／インターネットとの通信を制限される（例えば、そのようなゾーンでは、外部ネットワーク／インターネットから情報を直接受信することが認められておらず、場合によっては、ネットワーク／インターネットに情報を直接送信することも認められていない）。態様では、そのようなＭＺＭＡ又はその制限されたコンポーネントは、許可されたユーザによるそのような更新のためのプッシュ／要求を介して、ネットワーク／インターネットを介した手動更新／修正又は更新のみの対象となる。態様では、そのようなデバイスの最も機密性の高いコンポーネントは、手動更新のみの対象となる。態様では、そのようなＭＺＭＡは、本開示で説明される様々なセキュリティコンポーネント（例えば、改ざん防止保護）の対象となる。ＭＺＭＡに関連して本明細書に記載される他の特徴／態様もまた、このようなＭＺＭＡに組み込むことができ、このようなＭＺＭＡは、この場合も、態様では、ＭＺＭＡとは独立して（例えば、他のサーバ、インターネット、他の医療デバイス、他のコンピュータ、他のネットワークなどとネットワーク化することによって）動作することができる。

【0163】

Ｂ．システム（ＮＤＳ）及びネットワーク
１つ以上のＭＡ、典型的にはＭＡのグループ、及び動作中のＮＤＳは、ネットワークを形成する。他に記載されているように、ネットワークはまた、他のデバイス／コンポーネント、例えば、ＣＲＭ、他のＯＮＤＩ、ＥＭＲをホストするデバイス／システムなどを含むか、又は他のデバイス／コンポーネントとインターフェースをとることができる。ＭＡ及びＮＤＳによって形成されるネットワークは、インターネットなどのより広範なネットワークの定義された部分であり得る。

【0164】

態様において、ＮＤＳは、ネットワークのいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡの動作の１つ以上の態様を制御することができる。そのようなＮＤＳは、ＭＡ制御及びデータ管理システム（「ＭＡＣ－ＤＭＳ」）として特徴付けられ得る。ＭＡＣ－ＤＭＳはまた、任意選択で、ネットワークにおけるいくつかのＯＮＤＩ、大部分のＯＮＤＩ、概ね全てのＯＮＤＩ、又は全てのＯＮＤＩのいくつか又は大部分の動作局面を制御することができる。一般に、及び矛盾なしに、ネットワーク／ＮＤＳに関して本明細書で説明される任意の態様はまた、ＭＡＣ－ＤＭＳに適用され得、ＮＤＳ／ネットワークの各開示は、参照されるＮＤＳ／ネットワークがＭＡＣ－ＤＭＳである対応する態様も暗黙的に開示する。

【0165】

ネットワークのコンポーネントは、任意の好適な方法／手段を介して相互接続することができる。態様では、ネットワークの大部分の、概ね全ての、又は少なくとも実質的に全てのコンポーネントは、インターネット通信を介して接続される。態様では、ネットワークの特定の部分は、インターネット通信から除外することができ、例えば、ネットワークにおける医療装置（ＭＡ）の一部は、患者への（例えば、ＭＺＭＡの制限ゾーン内の）治療の直接適用に関与する治療コンポーネントなど、インターネット通信から除外することができる。ネットワークのコンポーネントは、接続ポイント（例えば、ノード）を介して区別／接続することができる。ＳＯ、ＩＥ、又はその両方によるあるレベルの制御の対象となるネットワークのノードは、エンティティＭＡ（ＩＥ ＭＡＧとして特徴付けることができる）とＮＤＳ）との間の接続ポイント、スクリーニング／フィルタリングのポイント（例えば、ローカルＭＡ、ＮＤＳ、又は介在レベルでのファイアウォール及び他のセキュリティユニット）、又はその両方として働くエンティティのためのノードを含むことができる。態様では、ネットワークのいくつか、大部分、概ね全て、又は全てのコンポーネント間の通信は暗号化される（例えば、ＶＰＮ又は他の形式の暗号化トンネルを介して通信される）。態様では、一部の通信は暗号化されないが、一部のデータ（例えば、ＰＨＩ、デバイス制御アプリケーションなど）は暗号化されるか、又はネットワークデバイス間のネットワーク内で中継される他のデータよりも高いレベルの暗号化／セキュリティの対象となる。

【0166】

態様では、ネットワークは、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）として分類することができる。態様では、ネットワークは、ソフトウェア定義ＷＡＮ（ＳＤＷＡＮ）又はクラウドベースＷＡＮとして分類され得るか、又はソフトウェア定義ＷＡＮ（ＳＤＷＡＮ）又はクラウドベースＷＡＮを備え得る。態様では、ＷＡＮは、複数のＬＡＮ（例えば、エンティティＬＡＮ、施設ＬＡＮ、又はユーザのクラス若しくはクラス内のユーザのグループ、例えば、異なる研究組織エンティティに関連付けられた研究者ユーザのグループに関連付けられたＬＡＮ）を備える。

【0167】

態様では、ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳ（ＳＯ）の所有者／オペレータは、ネットワークにおけるいくつかの、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全てのＭＡの所有者とは異なるエンティティである。態様では、ＮＤＳは、例えば、ＭＡ所有者からネットワークＭＡからデータを受信又は中継する許可のためのアクセスの許可を通して、ＭＡ又はＭＡのグループへのアクセスを有するものとして特徴付けることができる。態様では、ＮＤＳは、（ＮＤＳ所有者に関する）ＩＥが所有するＭＡの接続に関連付けられた電子契約機能を備えることができ、この機能は、ＭＡによるＮＤＳへのアクセスのための契約条件（知的財産、ソフトウェア又はデータの所有権及び変更、秘密性、患者の安全性、法律への準拠、責任、パフォーマンス保証、財務条件などに関する条件を含む）を提示、交渉、実行、維持、更新、及びその他の方法で管理する。態様では、そのような電子契約機能は、選択的又は条件付きで更新可能である（例えば、期間が満了したとき、又はデバイス／ＮＤＳ条件が変更されたときに更新可能である）。

【0168】

ＮＤＳは、ＭＡとの着信及び発信通信を処理するためのコンポーネント／システム／機能を備え、任意選択で、ＯＮＤＩ（例えば、データを受信及び送信することができる）を備え、ＮＤＳはまた、他の部分で説明されるように、データストレージ及びデータ処理能力を備える。態様では、ＮＤＳは、個別に、又はグループとして、又はＭＡグループとして、例えば、一度に任意の２つ以上のＭＡ又は一度に任意の２つ以上のＭＡ（ＭＡＧ）グループに通信するなど、任意の１つ以上のＭＡに通信する能力を備えることができる。ＮＤＳは、ハードウェア、ソフトウェアなどの任意の好適な組み合わせを備えることができる。態様では、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全てのＮＤＳコンポーネントは、クラウドベースのメモリ、クラウドベースのプロセッサ機能などのクラウドベースのリソースである。

【0169】

態様では、情報のＮＤＳへの中継又はＭＡＣ－ＤＭＳは、特に、ＮＤＳ－ＡＤ（例えば、ＮＤＳ－ＡＤと事前にプログラムされた標準／ルール又はアルゴリズムとの比較）に基づいて、ＭＡの動作を制御する。ＮＤＳ－ＡＤは、出力アプリケーション又は命令として特徴付けられ得る制御データを生成するために、並びに、又は代替的に、ＭＡ及び他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ）にも供給され得る情報ＮＤＳ－ＡＤを中継するために使用され得る。例えば、情報ＮＤＳ－ＡＤは、例えば、任意選択で他の医療データを参照して、同様に位置する対象のＭＡ－Ｄを分析することによってＮＤＳによって生成される対象の予測生理学的データを含むことができる。

【0170】

ＮＤＳの制御アプリケーション／コントローラは、ＭＡディスプレイ、他の感覚ＭＡ機能（例えば、アラームを再生することによって）を制御することができ、又はＭＡ／ＭＡ部品／コンポーネントの治療又は診断コンポーネントを制御することができる。このように、ＮＤＳは、ＭＡ制御及びデータ管理システム（「ＭＡＣ－ＤＭＳ」）として特徴付けることができる。本明細書では、ＮＤＳという用語がしばしば使用されるが、共通の態様では、ＮＤＳもＭＡＣ－ＤＭＳとして分類することができ、読者は、本明細書でのＮＤＳという用語の使用は、ＮＤＳがＭＡＣ－ＤＭＳである対応する態様を暗黙的に開示することを理解するであろう。

【0171】

Ｉ．ＮＤＳコンポーネント
ＮＤＳの可能なコンポーネント及びその動作をよりよく説明するために、いくつかの選択されたコンポーネントを以下の節で説明する。

【0172】

１．ＮＤＳメモリシステム／コンポーネント／ユニット
ＮＤＳは、ＮＤＳの動作のためにＭＡ－Ｄ、ＮＤＳ－ＡＤ、及びＣＥＩを維持することができる１つ以上のメモリユニット（「メモリ」又は「ＮＤＳ－ＭＥＭＵ」）を備える。ＮＤＳメモリユニットは、１つ以上の構造（１つ以上のドライブ、メディアバンクなど）に含まれる任意の好適なタイプのＰＴＲＣＲＭを備えることができる。態様では、大部分の、概ね全ての、又は全てのＮＤＳメモリは、データリポジトリ（ＤＲ）に組織化される。態様では、ＮＤＳは、ＭＡ－Ｄ、ＮＤＳ－ＡＤ、任意選択で他の入力ソース（例えば、接続されたＣＲＭＳ）からの入力、又はそれらの任意の組み合わせを含む１つ以上のクエリ可能（クエリ可能）／検索可能ＤＲを備える。態様では、ＮＤＳは、機能的に異なる、物理的に異なる、又はその両方である２つ以上のタイプのメモリ／ＤＲを備え得る。例えば、態様では、ＮＤＳは、ストリーミングデータプロセッサ（ＳＤＰ）に関連付けられたメモリユニットを備え、ストリーミングデータプロセッサは、例えば、ＮＤＳの大部分の、概ね全ての、又は全てのＤＲから分離することによって、ＮＤＳの一次メモリから動作的に又は物理的に分離される。ＤＲの大部分又は全てを含むＮＤＳメモリの部分は、ＮＤＳの「一次メモリ」として説明することができる。以下に説明するように、ＮＤＳ一次メモリなどのＮＤＳメモリユニット／システムは、異なる物理コンポーネント、異なる機能ゾーン／領域、又はその両方に分割され得る。

【0173】

態様では、いくつかの、概ね全ての、又は全てのＮＤＳメモリユニット（ＮＤＳ－ＭＥＭＵと呼ばれることもある）は、クラスタ化されたＮＡＳインフラストラクチャ（例えば、ＮＡＳポッドを備え、各ＮＡＳポッドは、典型的には、マスターＮＡＳデバイスに接続され、相互接続されたメモリデバイス／メディアを形成する、いくつかの別個のストレージデバイスを備える）などのネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）インフラストラクチャを備える。態様では、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＮＤＳメモリユニットは、クラウドコンピューティングプラットフォーム／パラダイムに基づいている（例えば、サービス／ストレージとしてのＤＲ／データストア（ＤａａＳ）プラットフォーム、又はサービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ）、若しくはサービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ）プラットフォームに基づいており、これらは、メモリ及びメモリサポート機能のみに加えて、処理及び場合によっては他の機能を備える）。態様において、クラウドベースのＮＤＳメモリは、分散システム、スケーラブルオンデマンド（又は自動的にスケーラブルな）システム、又はその両方に基づいている。態様では、ＮＤＳメモリの一部、大部分、概ね全て、又は全てを形成する分散ファイルシステムは、多くの別個のサーバにわたってデータを記憶する。いくつかの局面では、大部分の、概ね全ての、又は実質的に全てのＮＤＳメモリは、分散されない。態様では、ＮＤＳメモリ及び関連するＮＤＳ入力ユニット機能は、分散メモリシステム内のデータの冗長記憶を含む。

【0174】

ＮＤＳメモリユニット（又はネットワークの他のデバイスのメモリユニット）のハードウェアコンポーネントは、任意の好適なタイプのメモリ媒体を使用することができる。態様では、メモリは、動的ＲＡＭ又はフラッシュメモリを備える。態様では、メモリは、ディスクベースストレージメモリ又はハイブリッド構造のディスクベースストレージ及びＤＲＡＭ／フラッシュメモリを備える（例えば、「よりコールドな」データにはディスクストレージを使用し、「よりホットな」データにはＤＲＡＭ又はフラッシュを使用する）。

【0175】

一般に、ＮＤＳメモリなどのメモリユニットは、ファームウェア、カーネル、及び／又はアプリケーションを含み得る。カーネルは、メモリ管理、プロセスのスケジューリング及び管理、入力／出力、及び通信のためのモジュール、又はオペレーティングシステムが関連するコンピューティングデバイス／システムのハードウェアモジュール／コンポーネント（例えば、メモリユニット、ネットワーキングインターフェース、ポート、及びバス）と通信することを可能にするデバイスドライバを含むオペレーティングシステムであり得る。アプリケーションは、ウェブブラウザ又は電子メールクライアントなどの１つ以上のユーザ空間ソフトウェアプログラム、並びにこれらのプログラムによって使用される任意のソフトウェアライブラリであり得る。メモリはまた、これら及び他のプログラム及びアプリケーションによって使用されるデータを記憶してもよい。

【0176】

ＮＤＳ又は他のネットワークデバイスのデータストレージ／メモリユニットは、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブなどのグループへの読み取り及び書き込みアクセスを管理するように構成されたドライブアレイコントローラを含むことができるデータストレージアレイを備えることができる／そのようなデータストレージアレイ内に存在することができる。ドライブアレイコントローラは、単独で、又はＮＤＳコンポーネント（サーバデバイス）と組み合わせて、データストレージ／メモリユニット（ＤＲ）に記憶されたデータのバックアップ又は冗長コピーを管理して、ＤＲ／ドライブ障害、データ障害など、例えば、ＮＤＳコンポーネントがメモリ／データストレージの部品／ユニットにアクセスするのを妨げる障害から保護するように構成することもできる。他の部分で説明されるように、ＤＲは、既知の構造化クエリ言語（ＳＱＬ）データベースなどの任意の好適なデータベースを含む、任意の好適な形態のデータリポジトリを含むことができる。様々なタイプのデータ構造は、テーブル、配列、リスト、木、及びタプルを含むが、これらに限定されない、そのようなデータベースに情報（例えば、分析データ）を記憶することができる。更に、データストレージ内のデータベース又は他のＤＲは、モノリシックであるか、又は複数の物理デバイスに分散することができる。

【0177】

態様では、ＮＤＳメモリユニットは、インターネット規模のファイルシステム（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｆｉｌｅ Ｓｙｓｔｅｍ（ＧＦＳ））を含むクラウドベースのメモリを備える。ここで説明するこれらの機能及び他の機能を備えたクラウドベースのストレージシステムの例には、Ａｍａｚｏｎ Ｓｉｍｐｌｅ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ（Ｓ３）、Ｎｉｒｖａｎｉｘ Ｃｌｏｕｄ Ｓｔｏｒａｇｅ、ＯｐｅｎＳｔａｃｋ Ｓｗｉｆｔ、及びＷｉｎｄｏｗｓ Ａｚｕｒｅ Ｂｉｎａｒｙ Ｌａｒｇｅ Ｏｂｊｅｃｔ（Ｂｌｏｂ）ストレージがある。ＮＤＳ－ＭＥＭＵは、メモリユニット内の他のデータ管理レベル（例えば、Ｈａｄｏｏｐ分散ファイルシステム（ＨＤＦＳ）又はそれらがマッピング関数（マッパー）によって指示されるアプリケーションによって消費される可能性がより高いノードにデータセットを分割及び複製する能力を有する同様のシステム）のためのアーキテクチャの一部又は大部分を定義するファイル管理システム／レイヤーを備えることができる。そのようなファイルシステムは、典型的には、構成可能なデータセット複製機能を備え、ＮＤＳ－ＭＥＭＵハードウェアアーキテクチャ又はオペレーティングシステム／ソフトウェアにおけるコンポーネント／デバイス障害の影響を検出可能に又は有意に最小限に抑える。態様では、ＮＤＳメモリユニットのＵ／Ｆはまた、ＤＢＭＳを含むことができるデータ管理システム（ＤＭＳ）を備えることができる。態様では、ＮＤＳメモリユニットのＵ／Ｆは、メモリのコンポーネント間で計算負荷をＤｏＳ分散するための実施ツールを備え、メモリのＡＰＩとして働くことができ、ＮＤＳメモリを対象とするデータ検査、データ監査、又はデータ視覚化機能などの他のＵ／Ｆを含むか、又は他のＵ／Ｆに関連することができる。ＮＤＳプロセッサはまた、典型的には、ＤＲからの情報抽出のためのクエリシステムを備える。

【0178】

態様では、ＮＤＳのＤＲ内のデータのいくつか、例えば、ＤＲ内の相当な量のデータ又はかなりの量のデータは、非リレーショナルモデル（例えば、文書、グラフ、キー値、及び非タブラデータセットへの効率的な記憶及びアクセスを提供するために使用される他のモデル）を使用して記憶される。態様では、ＤＲ内のいくつかの、大部分の、又は概ね全てのデータは、例えば、ＭｏｎｇｏＤＢ、Ｈａｄｏｏｐ ＨＢａｓｅ、Ａｐａｃｈｅ Ｃａｓｓａｎｄｒａ、ＣｏｕｃｈｂａｓｅなどのＮｏＳＱＬ ＤＲ内に記憶されるように特徴付けられ得る。態様では、ＤＲは、ＮｏＳＱＬ及びバッチ処理最適化Ｈａｄｏｏｐ機能／構造の両方を使用する。例えば、ＨＤＦＳに加えてＨＢａｓｅ（ＮｏＳＱＬ ＤＲ構造）を使用して、Ｈａｄｏｏｐにおいて低レイテンシ機能を提供することができる。分散されたマルチサーバ環境で同様のメモリ及びメモリ関連機能を効果的に実施することができる他のファイルシステムを使用することができる。典型的には、分散メモリシステムは、データを記憶するマスターノードと、実際のチャンクを複数のノードに、典型的には複製された障害耐性／フォールトトレランス様式で記憶するファイル／データシステムチャンクサーバとを備える。データ管理システム（ＤＭＳ）はまた、典型的には、データの整合性及びそれに関連する修正／警告機構をチェックするためのチェックサム機能又は同様の機能を備える。ＤＭＳで使用することができる他のツールは、Ｈａｄｏｏｐ、Ａｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋなどの、ＭａｐＲｅｄｕｃｅフレームワーク又は同様の並列、分散、及びクラスタベースのデータ管理アルゴリズムを備えることができる。態様では、ＮＤＳ入力ユニットは、≧約２５０個のノード／ストリーム、≧約５００個のノード／ストリーム、≧約１０００個のノード／ストリーム、≧約５０００個のノード／ストリーム、又は≧約１０，０００個のノード／ストリームからのデータを並行的に処理することができる。態様では、そのような処理は、初期変換のパフォーマンスを含む、≦約４０秒、≦約３０秒、≦約１０秒、≦約５秒、又は≦約１秒（例えば、≦約０．３３秒、≦約０．１秒、又は≦約０．０５秒）の取り込みレイテンシ時に関連付けられる。

【0179】

他の部分で説明されているように、態様では、データ取り込みパラダイムは、データがソースから取り出され、デスティネーションシステムの特性又はビジネスのニーズに適合するように操作され、次いでそのシステムに追加される、抽出、変換、及びロード（ＥＴＬ）手順を使用することができる。他の態様では、他の部分で説明されているように、変換又はデータ取り込み構造の要件は最小限であり（例えば、約１０未満、約９未満、又は約８未満の変換／構造を必要とする）、ＮＤＳ分析関数は、データ取り込みが、主として、抽出、ロード、及び変換（ＥＬＴ）方法に基づくか、概ねＥＬＴ方法のみに基づくか、又は実質的にＥＬＴ方法のみに基づくように、主に、ＤＲに記憶されたデータに適用される変換に基づいて動作する。

【0180】

データリポジトリ（「ＤＲ」）は、データが、どのようにして主にＤＲに受信され（取り込まれ）、記憶され、アクセスされ／ＤＲから利用される（消費される）か、どのようにして実質的にＤＲに受信され（取り込まれ）、記憶され、アクセスされ／ＤＲから利用される（消費される）だけであるのか、どのようにしてＤＲに受信され（取り込まれ）、記憶され、アクセスされ／ＤＲから利用される（消費される）だけであるかに基づいて分類することができる。既知のＤＲの例としては、データベース、データウェアハウス、及びデータレイクが挙げられる。典型的には、デバイス内の各ＤＲ又はＮＤＳのメモリは、これらの他の点での特性に基づいて、デバイス／ＮＤＳの全体的なメモリ内の他のＤＲと区別することができる。例えば、当業者は、特に、ＤＲの構造、ＤＲに記憶されたデータのタイプなどに基づいて、データベースＤＲをデータレイクＤＲから区別することができる。

【0181】

典型的には、本明細書では、データベースは、≧約３、≧５、≧１０、≧５０、又は≧約１００のレコードとして組織化された属性及び値を含む、≧約５、典型的には≧７、≧８、又は≧約１０（例えば、≧約１２、≧約１５、又は≧約２０）の相互に関連するデータポイントを含むリレーショナルデータセットを含むＤＲを意味し、典型的には、テーブル、記憶されたクエリなどのより高いレベルの構造を含むことができる。データベースは、典型的には、データをテーブル、カラム、及び行（テーブルにおけるレコード及びフィールド）として記憶する。データベースは通常、データベース管理システム（ＤＢＭＳ）によって制御され、リレーショナルデータベース管理システム（ＲＤＢＭ）及びオブジェクト指向データベースが一般的である。ＮＤＳメモリにおいて使用される大部分のデータベースは、典型的には階層型（非フラット型）である。態様において使用され得るデータベース（ＤＢ）の例としては、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＳＱＬ、Ｏｒａｃｌｅ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｃｃｅｓｓ、及びＲｅｄｓｈｉｆｔデータベースが挙げられる。態様では、ＮＤＳは、ＭＡ－Ｄ、分析データ、出力などを含むアセンブルされたデータセットをデータベース階層として収集する、≧１及び態様では≧２のリレーショナルデータベースを備える。したがって、場合によっては、ＮＤＳは、複数のクエリ可能なＤＲ、例えば、≧１のＤＬ／ＥＤＬ ＤＲ及び≧１のリレーショナルデータベース（ＲＤＢ）ＤＲを含む。ＮＤＳはまた、アクティブメモリコンポーネント（例えば、ネットワークＲＡＭ）、初期分析のための別個の命令などの他のメモリコンポーネントを含むことができ、このようなメモリコンポーネントは、ＤＲへの取り込みの前又は取り込み中に入力データに対して実施されるデータ（典型的には、≦５０、≦３０、≦２０、≦１２、≦８、又は≦５の相対セットＳ／Ｆなどのステップ／機能の限定されたセットに制限される）に対する分析を実施するために使用することができる。

【0182】

「データウェアハウス」は、典型的には、スケール、記憶時間、情報源（データウェアハウスがいくつかのソースから引き出し、そのようなデータを統合する）、構造、及び機能（例えば、トランザクションを記録するだけでなく、情報を処理するための最適化）によってデータベースと区別される。データウェアハウスは、いくつかのソースから関連データを受信し、データベースと同様に、そのようなデータを記憶する前に、構造（スキーマ）を適用するか、設定された構造を必要とするか、又はその両方であり、このことは長期間にわたることがある。データウェアハウスのコンポーネントは、データマートとして特徴付けることができる。

【0183】

データベース及びデータウェアハウスの両方は、ＤＲに記憶する前に、特定の形式でデータを取り込むか、特定の形式に変換するか、又はその両方を必要とする、スキーマオンライト／記録システムとして特徴付けることができる。態様では、ＮＤＳのＤＲコンテンツの一部又は大部分、ＮＤＳのＤＲの一部又は大部分、又はその両方は、スキーマオンライト／記録システムではない。態様では、ＮＤＳ一次メモリは、スキーマオンライト／記録及び非スキーマオンライト／記録ＤＲの混合体を含む。

【0184】

態様では、一次ＮＤＳメモリユニットの一部、大部分、又は概ね全ては、データレイク（「ＤＦ」）、強化データレイク（「ＥＤＦ」）（以下に説明する）、又はそれらの組み合わせとして構成される。矛盾なしに、ＤＦ又はＥＤＦへの参照は、対応するタイプのメモリ構造を含む態様に対する暗黙のサポートを提供する（ただし、真のＤＦとは異なるＥＤＦの態様がある）。態様では、ＤＦ／ＥＤＦは、構造化部分（データベースなどのように構造化された記録を保持するように適合され／構成されるか、又は少なくとも構造化された記録を保持するように割り当てられるデータ記憶ゾーン）を備えることができ、又はＮＤＳ－ＭＥＭＵは、物理的に又は機能的に別個の構造化ＤＲ部分を備えることができ、この構造化ＤＲ部分は、例えば、データベース、データウェアハウス、又はデータマート（例えば、場合によっては、ＤＦ／ＥＤＦ構造を有するメモリのコンポーネントとして）を備えることができる。態様では、ＮＤＳメモリの少なくとも一部、又はＮＤＳメモリの大部分、概ね全て、又は全てが、Ａｍａｚｏｎ Ｒｅｄｓｈｉｆｔ、Ｇｏｏｇｌｅ ＢｉｇＱｕｅｒｙ、Ｓｎｏｗｆｌａｋｅ、及びＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅ ＳＱＦ Ｄａｔａ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅなどのクラウドデータウェアハウスとして組織化される。

【0185】

ａ．データ偽造
態様では、ＮＤＳメモリユニット（例えば、一次ＮＤＳ－ＭＥＭＵ）は、データレイクＤＲ、ＥＤＬ ＤＲ、又は両方のシステムの要素を含むシステムを含むＤＲであるか、このＤＲを備えるか、このＤＲを主に備えるか、本質的にこのＤＲからなるか、又は概ねこのＤＲからなる。

【0186】

本開示では、データレイク（「ＤＬ」）は、データウェアハウス、データベース、又は同様のスキーマオンライト／レコードＤＲに受け入れられない形式のデータを受け入れるメモリ構造である。ＤＬ内のデータは、典型的には、スキーマオンリードベース（ＤＬ内のデータへのスキーマの適用）のみでのレコードにおいて、約２～４、２～５、２～６、又は約２～７レベルのデータ関係（例えば、属性及び値、属性－値－データ型、属性－値－データ型－ソース、又は属性－値－データ型－ソース－時系列）に組織化される。ＤＬ／ＤＬＬＲは、典型的には、主に抽出－負荷－変換（ＥＬＴ）データ処理方法論を使用するか、概ねＥＬＴデータ処理方法論のみを使用するか、単にＥＬＴデータ処理方法論を使用することとして特徴付けることができる。態様では、ＤＬは、ネイティブフォーマット（すなわち、生データ及び非構造化データ）でデータを記憶することができる。基本／真のＤＬでは、データサイロ／ソートは存在しない（構造、タイプなどの点での異種データは全て統合されたＤＲにおいて維持される）。ＤＬは、典型的には、データパイプラインなどの入力からデータを受信し、データの構造に関係なく直ちにデータを記憶し、データは、ＤＬアクセス／アプリケーションプラットフォーム（例えば、Ａｐａｃｈｅ Ｈａｄｏｏｐ、Ａｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋ、リレーショナルデータベース管理システム（ＲＤＢＭＳ）／ＳＱＬ、又はＣＴ）（例えば、Ｈｕｄｉ又はＰａｒｑｕｅｔデータフォーマットを適用する）によってアクセスされる。

【0187】

ＤＬ構造内のデータは、専用デバイス、クラウドベース／オンデマンド／分散メモリリソース、又はＣＴであり得る、記憶されたデータを保持する１つ以上の電子データ記憶デバイス又は構造内に含まれ得る。真のＤＬでは、少なくとも、スキーマの適用、クエリの操作、又はその両方、又はアプリケーション、ＮＤＳ、他のネットワークデバイス、若しくはネットワークユーザによる他の以後の消費、使用、若しくは解釈まで、データがＤＬによってどのように受信されたかから修正されていないフォーマット（例えば、いくつかのＤＬに適用された識別子メタデータタグ以外）でデータが記憶及び維持される。態様では、ＤＬ／ＥＤＬは、クラウドインフラストラクチャ（例えば、プライベートクラウド、又はサービスとしてのインフラストラクチャを提供するパブリッククラウド）上に存在する。態様では、ＮＤＳメモリは、データレイクサーバを含むか、又は主に、概ね、又は全体的にデータレイクサーバで構成され、各データレイクサーバは、データレイクサーバノードとみなされ、全てのデータレイクサーバノードは、互いに接続されてメッシュトポロジ構造を形成する。ＤＬ又はＥＤＬクラウドメモリアプリケーションのためのプログラム可能で自動的にスケーラブルなクラウドベースのシステムの例は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅ Ｄａｔａ Ｌａｋｅ Ｓｅｒｖｉｃｅであり、このシステムは、並列及び分散様式でメモリリソースを動的に割り当て又は割り当て解除することができ、Ｈａｄｏｏｐ又はその一部（例えば、ＹＡＲＮ）、Ｓｐａｒｋ、及びＳＱＬのようなクエリエンジン（ＳＣＯＰＥ／Ｕ－ＳＱＬ）などのアプリケーションを提供する。当該技術分野で既知のＤＬ／ＤＬＬＲシステムに適用される他のアプリケーションとしては、Ｈｉｖｅ、Ｍａｐ Ｒｅｄｕｃｅ、ＨＢａｓｅ、Ｓｔｏｒｍ、Ｋａｆｋａ、及びＲ－Ｓｅｒｖｅｒが挙げられる。当該技術分野における他の代替のＤＬ管理システムには、ＩＢＭ（登録商標）Ｗａｔｓｏｎ（商標）又はＤｅｅｐＤｉｖｅ（商標）システムが挙げられる。

【0188】

態様では、ＮＤＳのＤＬ／ＥＤＬ内のデータは、十分な量の関連付けられたメタデータを含むか、十分な量の処理又は改善を受けているか、又はその両方であるため、データは、特定のデバイス（例えば、特定のＭＡ）、特定のタイプのＭＡ（例えば、ＥＣＭＯ又は心ポンプ）、特定のエンティティ、特定のグループのＭＡ又はエンティティ、特定のＨＣＰ、又は他のそのような具体的に識別可能なソース又は特性に属するか、又はそれらによって生成されたものとして識別可能である。特定の更なる態様では、ＮＤＳのＤＬ／ＥＤＬ内のデータは、特定の生理学的状態、状態、患者、又は他のそのような具体的に識別可能なソース又は特性に結びつけることができる十分な識別情報を含む。

【0189】

態様では、ＤＬ／ＥＤＬは、≧約１兆個、≧２兆個、≧３兆個、≧５兆個、≧１０兆個、≧約２０兆個、又は≧５０兆個のファイル（ファイルサイズは最大１ペタバイト）を記憶することができる。態様では、ＤＬ／ＥＤＬは、≧約２０ペタバイト、≧５０ペタバイト、≧１００ペタバイト、≧２５０ペタバイト、≧５００ペタバイト、又は≧約１０００ペタバイトの容量（例えば、約１～５００ペタバイト、約２～４００ペタバイト、約３～３００ペタバイト、又は５～２５０ペタバイト）を含む。態様では、ＤＬ／ＤＬＬＲにおける平均又は中央値のデータレイテンシ、又は大部分の、概ね全ての、又は実質的に全てのデータ転送についてのレイテンシは、≦約１０分、≦約５分、≦約３分、≦約２分、≦約１分、≦４０秒、≦３０秒、≦１５秒、≦１０秒、≦５秒、又は≦約３秒（例えば、約２～２，０００秒、３～１，５００秒、３～１，２００秒、３～９００秒、４～４００秒、４～２４０秒、３～３００秒、又は約５～３００秒）である。態様では、ＤＬ／ＥＤＬの平均稼働率、又は１ヶ月、１四半期、又は１年の期間にわたる主要レベル、一般的レベル、又は実質的レベルの稼働率は、（例えば、メモリベンダーのＳＬＡ測定値又は他の同様の測定値に反映されているように）≧約９８％、≧９９％、≧９９．５％、又は≧約９９．９％である。

【0190】

態様では、ＤＲに関連する取り込み、大部分のアプリケーション、又はその両方の点からのレイテンシは、大部分の場合、概ね全ての場合、実質的に全ての場合、又は平均して、秒又は分単位で測定される（例えば、≦約２００秒、≦１５０秒、≦９０秒、≦６０秒、≦４０秒、≦３０秒、≦２０秒、≦１０秒、≦５秒、又は≦約１秒（例えば、≦約０．５秒、≦０．１秒、又は≦０．０１秒）。

【0191】

態様では、ＮＤＳメモリはまた、データウェアハウスコンポーネントを含み、ＤＬ又はＥＤＬは、初期ストレージ／ステージングエリアとして使用される。そのような態様では、ＮＤＳメモリへのデータフローは、ネットワーク入力（例えば、主にＭＡ）／データパイプラインからＤＬ又はＥＤＬに入り、次いで、ＤＬ／ＥＤＬに記憶されたデータのいくつかは、データウェアハウスに中継される（典型的には、任意の関連する期間（月、四半期、又は年）における受信データの大部分未満、例えば、約３３％未満、≦約２５％、≦１５％、≦１０％、又は≦約５％）。態様では、市販のＳＮＯＷＬＬＡＫＥ（商標）メモリ管理アプリケーションなどのハイブリッドデータウェアハウス／データレイクプラットフォーム又は管理ツールが、ＮＤＳメモリの一部を構成する。態様では、ＮＤＳメモリは、超並列分析データベース／ＤＲを含み、態様では、複雑なＳＱＬクエリ（インタラクティブクエリ機能）へのほぼリアルタイムの結果をサポートすることができるが、典型的には、そのようなＤＲに記憶される前に、フィルタリング又は変換によって、高度に構造化されたデータを得る。

【0192】

態様では、ＤＬ／ＥＤＬは、イベント関連データ又はデータ傾向（例えば、医療処置イベントデータ、患者症状データ、患者転帰データ、状態進行データ、内科的合併症データ、有害事象データ、デバイスパフォーマンスイベント、患者応答イベントデータなど）を記憶するグラフデータベースなどの別のメモリ構造を備える。しかしながら、他の態様では、ＮＤＳメモリはグラフデータベースを有さず、メモリを他のメモリアーキテクチャに予約し、検出可能に又は有意に（ＤｏＳ）データ取り込みの複雑さを低減する。

【0193】

態様では、メモリユニットは、データ圧縮能力を含み、態様では、ＤｏＳは、メモリユニットのデータ記憶能力を強化する。態様では、データ圧縮機能は、取り込み後に自動的に又はオンデマンドで適用される（圧縮されたデータにアクセスする／圧縮されたデータを消費するときには同様の圧縮解除が使用される）。態様では、圧縮は、容量の≧約２対１、≧約３対１、≧約５対１、又は≧約１０対１の改善を提供する。

【0194】

本発明のＮＤＳ内のＤＬは、典型的には、（例えば、上記のプラットフォームのいずれかのクエリ／検索コンポーネントを使用して）クエリアプリケーションの対象となり、他の部分で説明されるように、任意選択でスキーマに従い、結果として生じるデータをプレゼンテーション、更なる分析、又はその両方のために組織化する。ＤＬ／ＥＤＬアプリケーションに適応可能であり得るデータレイク技術、アプリケーションなどの態様は、例えば、ＵＳ２０２０／０３８０１６９、ＵＳ２０１８／０３７３７８１、ＵＳ２０１９／０３７０２６３、ＵＳ２０２０／０２１０８９６、ＵＳ２０２０／０１９３０５７、ＵＳ１０８４６３０７、ＵＳ１０７０６０４５、ＵＳ１０５７２４９４、ＵＳ１０５４５９６０、ＵＳ１０７９５８９５、ＷＯ２０１８／２３６３４１、ＣＮ１１１２２１５２６、ＣＮ１１１４６０２３６、ＣＮ１１１２２１８８７、ＣＮ１１１２２１７８５、及びＩＮ９１９ＣＨＥ２０１５Ａに記載されている。多少強化されたＤＬの適用に関連する追加の態様（クエリアプリケーションを容易にするための時系列メタデータ及び他の不特定の強化を適用することができる）は、ＵＳ２０１８／００８２０３６に記載されている。

【0195】

ｂ．ＥＤＬ
態様では、ＮＤＳメモリユニットは、主として／主に、強化データレイク（「ＥＤＬ」）ＤＲを備えるか、本質的に強化データレイクからなるか、又は概ね強化データレイクからなる。「ＥＤＬ」は、典型的には、（１）ＤＲ内のＥＤＬに記憶されたデータをガバナンスゾーン、構造化ＤＲゾーン、又はその両方に組織化すること、（２）一部、大部分の、概ね全て、又は全ての着信及び記憶されたデータに最小構造要件を課すこと、又は（３）（１）及び（２）の両方において、「真のＤＬ」とは異なる。態様では、ＥＤＬ ＤＲは、ＥＤＬへのデータの取り込みにおいて、取り込みプロセス／機能／ユニット／エンジンは、（ａ）ＥＤＬ ＤＲに記憶される前のデータに１つ以上のデータ改善プロセス（例えば、データレビュー及び訂正プロセス）を使用すること、（ｂ）入力データに／への新しいメタデータタグを課すこと、着信レコードに／への１つ以上の構造的要件を課すこと、又はその両方、例えば、ＥＤＬに記憶されたレコードが、例えば、≧約７～８つのデータ属性を含むようにすること、（ｃ）データを特徴付けること、及び異なるポリシーに従う複数のデータガバナンスゾーンのうちの１つにＥＤＬへのターゲット／レコード／データを配置すること、又は（ｄ）それらの任意の組み合わせ、の点で、真の／典型的なＤＬと区別される。ＥＤＬデータにそのような強化されたデータ構造を課すにもかかわらず、ＥＤＬはまた、（ａ）非構造化／半構造化異種データを受信する能力、（ｂ）単一の統合された集合における異なるタイプのデータの記憶、（ｃ）主にスキーマオンリードデータ組織化であるか、概ねスキーマオンリードデータ組織化であるか、若しくはスキーマオンリードデータ組織化のみであること、又は（ｄ）それらの任意の組み合わせを含む１つ以上のＤＬ特性を含むことができる。

【0196】

「取り込み」は、当該技術分野では、データ／レコードの受信及びＤＲなどのメモリシステム／デバイスへの記憶のプロセスとして理解される。ＥＤＬ取り込みプロセスでデータ／レコードに課すことができる属性は、例えば、データのタイプ（例えば、ビデオ、テキストなど）、特徴及び関連付けられた属性データ（例えば、ＭＡタイプの特徴／属性データ）、時系列データ、又はクエリ応答タグ／要素を含むことができる。態様では、ＥＤＬ取り込みプロセスは、（１）ＭＡ－Ｄソースデータ、（２）イベント関連（ログ）データ、（３）キャッシュされた対ＲＴ ＭＡデータ特性、（４）アラームデータ、（５）ＭＡ動作状態データ、（６）ＭＡ－Ｄタイプデータ、（７）プライバシー／ＲＲ要件インジケータ、及び（８）ＭＡエンティティオーナーデータのうちの１つ、いくつか、大部分、又は全てに関連付けられることを必要とする。ＥＤＬ取り込みプロセス中にデータにそのような要件を課すことは、ＥＤＬを真のＤＬと区別し、ＥＤＬ ＤＲを含むＮＤＳのパフォーマンスを大幅に向上させることができ、取り込みプロセスに関与するＮＤＳプロセッサ／システムに非常に多くの要求を課すことなく、ＳＭＡＤの取り込み、クエリプロセスの要求、又はその両方を大幅に又は検出可能に許容できないほど損なう／遅延させる。

【0197】

態様では、ＥＤＬ内のデータは、ＥＤＬの２つ以上の別個のゾーンに記憶され、これらのゾーンは、異なるデータ管理プロトコル／ルール（ポリシー）によって管理され、取り込み時、（例えば、取り込み時に適用される、定期的に実施される一般的なスキーマアプリケーションプログラムに基づくか、又は生データに適用される、クエリ、ＮＤＳ分析関数などのオンデマンドアプリケーションの動作に基づく）最初の取り込み後、又はそれらの組み合わせ（ＣＴ）に適用される、異なる識別された特性を有するデータを含む。態様では、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＥＤＬデータガバナンスゾーン定義のうちの１つの要素は、ＰＨＩの存在である。態様では、データゾーンガバナンスゾーン定義の１つの要素は、データがキュレーション、スコアリング、又はそれらの組み合わせの対象であるかどうかである。データは、ポリシーに従うようにタグ付けすることができ、ポリシーは、特定の標準に準拠するデータに適用することができる（例えば、ｉｆ／ｔｈｅｎロジック又は関連する論理構造を使用する）。

【0198】

態様では、出力（例えば、ＮＤＳ－ＡＤ）としてＮＤＳから中継されるＥＤＬデータは、ＰＨＩを含むデータレコードについてのタグ／識別子（例えば、他のコンポーネントと連携して、商用／商用ユーザクラス関連デバイス／インターフェースへの、編集されていないか又は修正されていないそのようなデータへのアクセス又はそのようなデータの送信をブロックするタグ）の適用を含む、異なるポリシーに従って、別のガバナンスゾーンに記憶される。態様では、ＥＤＬの一部は、データベース又はデータウェアハウスとして、例えば、ＥＤＬのデータマートコンポーネントとして構造化されているＮＤＳ－ＭＥＭＵの要素として構造化されているか、又はその要素に関連付けられており、構造化データのかなりの量、大部分、概ね全て、又は実質的に全てがＮＤＳ－ＡＤ又はそのサブセット、又はそれに関連するデータ（例えば、クエリに応答したスキーマアプリケーションへの応答、又はそうでなければＥＤＬ又はＤＲの他の部分の非構造化／半構造化データに適用される）である。

【0199】

局面では、ＮＤＳは、データグループ化及び分離機能のためのエンジン／コンポーネント／システムを備えることができる。態様では、ＮＤＳは、データの特定のサブセットに属するものとして識別可能であると特徴付けることができる複数のデータセット又はデータを含むことができる。例えば、態様において、ＮＤＳは、（ａ）特定の国におけるＭＡに関するデータ、（ｂ）国固有のデータガバナンスルール、及び（ｃ）１つ以上の他のＮＤＳと共有されるシステムブループリントデータを含むことができる。実施形態によれば、ＮＤＳ－ＭＥＭＵは、（ａ）ＳＭＡＤ、キャッシュデータ、又はその両方、（ｂ）キュレートされたデータ、スコアリングされたデータ、又はその両方、（ｃ）システムテストデータ、及び（ｄ）送信データのストレージ、使用、及びアクセスを管理する別個のガバナンスゾーンを備える。そのような機能は、例えば、レコード／データに対するメタタグの適用、特定の特性に一致するレコード／データの識別（例えば、ｉｆ／ｔｈｅｎ構造解析などによる）、又はそれらの組み合わせによって実施することができる。

【0200】

態様では、ＥＤＬは、特定のセットタイプの属性及び値／特徴のような関係を含むデータのみを受け入れるか、又は特定のデータガバナンスゾーン内の特定のセットタイプの属性及び値／特徴のような関係を含むデータのみを記憶する。態様では、ＮＤＳは、ＮＤＳがＥＤＬに特定の属性及び特徴のような関係を有するデータを受信して記憶しているかどうかを監視し、管理者にそのようなデータが受信されていないことを警告する。態様では、ＥＤＬは、特定のデータ構造を含むデータのみを受け入れる（例えば、他の部分で説明されている、ＪＳＯＮデータ又は他の半非構造化データフォーマットなどの半非構造化データセットのみを受け入れる）か、又はそのような構造を有するデータのみを特定のゾーンに記憶する。態様では、ＥＤＬは、いくつかのデータ構造タイプを受け入れるが、特に、データ構造に基づいて、ＥＤＬの異なるガバナンス／コンテンツゾーンにＥＤＬ内のデータを分離する。

【0201】

態様では、データ構造の要件又は変換プロセスは、特定のタイプのデータストリームのみに適用され、他のデータストリーム／入力は、（従来のＤＬのように、又はそれ以上に）制限されていない事項において処理される。例えば、態様では、構造要件、変換、又はその両方が、１つの、いくつかの、大部分の、概ね全て、又は全てのＭＡ－Ｄデータ／ストリームのいくつか、大部分、概ね全て、又は全てに配置されるが、他の形式の入力は、そのような構造要件又は変換の対象ではない。例えば、態様では、ＮＤＳは、Ｅメール、他のメッセージ、ノートアプリケーション、ウェブページデータなどを介して、又は外部データリポジトリ／アプリケーション（例えば、ＣＭＳＳ）から入力を受信することができ、このデータは、ＮＤＳ所有者の現在又は以前の制御下にない変更の対象となる構造を有する非構造化データ又は半構造化／構造化データを含むことができる。ビデオデータ、画像データ、オーディオデータ、又はそのようなデータの組み合わせはまた、ＤＬ／ＥＤＬによって、生フォーマット、特定の標準への準拠を必要とするフォーマット、又はその両方で受信され得る。

【0202】

ＥＤＬへのデータの取り込みは、例えば、データストリーム（例えば、トレントデータストリームを含む）を受信することと、記憶前（取り込み／取り込み前）に、そのような入力データに変換を適用するか、又は構造要件を課すことと、典型的には、そのような記憶されたＥＤＬデータのいくつか、大部分の、概ね全ての、若しくは全てのアプリケーション／消費（取り込み後）の前に、記憶されたＥＤＬデータに追加の構造／スキーマを課すこととを含むことができる。他の部分で説明されているように、データ変換は、例えば、最初にデータの調和、データのクリーンデータ、データの検証などを行うためのデータ改善ユニット（ＤＩＵ）の適用を含むことができる。データ変換ステップ／機能はまた、メタデータの適用、例えば、データコンテンツ／メタタグに基づくガバナンスゾーンへのキュレーション、又はＣＴを含むことができる。データ変換は、暗号化の適用（例えば、移動中のデータにＳＳＬを適用する、又はＥＤＬ内の「休止中」データにＨＳＭサポート鍵を適用する）を含むことができる。

【0203】

ＥＤＬデータへのアクセスは、認証、例えば、多要素認証を必要とすることができ、ＥＤＬ管理機能は、（例えば、ＰＯＳＩＸベースのアクセス制御を介した）ロールベースのアクセス制御を含むことができる。ＥＤＬ管理機能は、ＥＤＬデータ（又はＮＤＳの他の態様又は一般にＮＤＳへの）へのアクセス又は構成変更を監査することを更に含むことができる。

【0204】

個人識別可能情報（ＰＩＩ）、ＰＨＩ、又はその両方を含むデータは、データ取り込みプロセスにおいて識別することができ、ＤＩＵは、例えば、フォーマット保持暗号化（ＦＰＥ）によるトークン化を使用して、そのようなデータ又は他の秘密情報を暗号化することができる。態様では、入力データに適用されるいくつかのメタデータ、大部分のメタデータ、概ね全てのメタデータ、又は全てのメタデータは、事前にプログラムされたルールに基づいて、ＥＤＬへのデータ入力から自動的に生成される。

【0205】

一般にＤＬと同様に、ＥＤＬは、クエリ及びスキーマアプリケーション（例えば、分析単位関数によって適用される）の対象となることができ、スキーマを介してデータに追加の構造を適用し、典型的には、データ内で識別された各レコードについて≧約７、≧１０、≧１２、≧１５、又は≧約２０の関連データ要素を含み、クエリ識別されたレコードは、例えば、１００番台、１０００番台、１００００番台、１０００００番台、又は例えば、１００００００番台の番号を付けることができる。ＥＤＬ管理機能は、メッセージング機能、ログ機能、報告機能、エクスポート機能、クローラ機能、機械学習モジュール、又は任意のＣＴを更に含むことができる。態様では、ＥＤＬ関数はまた、特定の属性／フィールド関係又は他のデータエントリ／タイプに基づいて関数をクエリするための１つ以上の自然言語クエリ機能を含む。データ改善ユニット（ＤＩＵ）は、データストリーム又は記憶データを正規化、強化、又はタグ付けする入力データ又は記憶データにプロセスを適用することができる。態様では、入力データ／ストリームに適用されるＤＩＵプロセスは、検出可能に又は有意に（「ＤｏＳ」）遅延に影響を与えない。

【0206】

態様では、ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳ処理ユニットは、ＭＡ－Ｄを変換するか、ＭＡ－Ｄに要件を課すか、又はその両方であり、それによって、強化データレイクに記憶された実質的に全てのＭＡ－Ｄデータセットは、各々が任意選択で、事前にプログラムされたＭＡＣ－ＤＭＳ認識可能標準フォーマットで提示される、医療装置ソース識別情報、ＭＡ－Ｄタイプ情報、及び１つ以上の生理学的パラメータデータセットを含み、強化データレイクは、上記のように、それに記憶されたＭＡ－Ｄデータセット、分析データ、又はその両方のソース若しくはコンテンツに基づく異なるデータガバナンスゾーンを含む。

【0207】

２．ＮＤＳプロセッサ
ＮＤＳは、ＮＤＳメモリに記憶されたＮＤＳ ＣＥＩを実行（読み取り）できるデバイス／システムである、プロセッサユニット／システム／コンポーネント（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ又はＮＤＳプロセッサと呼ばれることもある）を備える。ＮＤＳメモリと同様に、ＮＤＳは、物理的に又は機能的に互いに分離され得る複数のプロセッサユニットを備えることができる。そのような別個の処理デバイス／システムは、個別の／相互運用プロセッサを形成することができ、又はＮＤＳは、時間の少なくとも一部、大部分、又は全てが互いに別々に動作する複数の処理ユニットを備えることができる。例えば、態様では、ＮＤＳは、（１）ストリーミングデータプロセッサ（ＳＤＰ）ユニット／エンジン／システム（別名、ＳＤＰ又はＳＤＥ）に関連付けられた第１のプロセッサを含み、第１のプロセッサは、例えば、入力データに対して初期分析タスクを実施し、第２の（一次）ＮＤＳプロセッサは、取り込み後のＮＤＳ ＤＲデータを処理する（例えば、ＮＤＳ ＤＲクエリの実施、ＮＤＳ－ＡＤの生成、ＮＤＳ出力の管理などを行う）。

【0208】

ＳＤＰは、しばしば「プロセッサ」として説明されるが、本明細書及び当技術分野では、ＳＤＰは、態様では、任意の別個の物理プロセッサデバイス／コンポーネントを欠くことができる（例えば、ＳＤＰは、メイン／全体的なシステム処理ユニットなどの別個のプロセッサと協働するエンジンを備えることができる）。したがって、ＳＤＰは、代替的に、エンジン（ストリーミングデータエンジン（「ＳＤＥ」））又はストリーミングデータユニット（「ＳＤＵ」）として説明することができる。態様では、ＳＤＰは、ＮＤＳの他の処理ユニットから別個の物理プロセッサコンポーネントを含む。そのような各々の異なる態様は、ＳＤＰの任意の開示によって暗黙的に提供される。

【0209】

ＮＤＳプロセッサは、本明細書に記載の特徴／態様に従って、ＮＤＳ又は適用されるＮＤＳコンポーネントの機能を実施するための任意の好適な特徴／コンポーネントを有することができる。典型的には、異なるＭＡグループ（及び異なるタイプのＭＡ、異なる患者タイプ、異なる治療プロトコルなどからの場合）で、そのようなデータを分析し、そのようなデータをＨＣＰ及びＭＡの他のユーザ並びに他のシステムコンポーネントに提供するために、複数のＭＡから大量のデータを受信するＮＤＳの役割を考えると、ＮＤＳプロセッサは、（ａ）任意の単一のラップトップ／デスクトップ汎用コンピュータの典型的な処理能力をはるかに超える顕著な物理処理能力を含むことができ、（ｂ）データの迅速な処理、分析、及び中継を確実にするために特殊なデータ管理方法を使用するエンジン／ユニット／コンポーネントを備えることができ、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の両方を含むことができる。

【0210】

態様では、ＮＤＳプロセッサは、（例えば、そのような用語が、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅシステムなどの主要なクラウドベースのシステムに関連して当技術分野で理解されるように）超並列プロセス／非常に大きなワークフローを含むように特徴付けることができるワークフローアーキテクチャを備える。例えば、態様では、マルチコアＭＡ内のコア／プロセッサの数は、≧約１０、例えば、≧約２０、≧約５０、≧約１００、≧約２００、≧約５００、又は≧約１，０００であり、例えば、≧約２，０００、≧５，０００、≧１０，０００、≧１２，５００、又は≧約１５，０００個のコア（例えば、約１，０００～２０，０００個のコア、１，０００～１５，０００個のコア、３，０００～１８，０００個のコア、２，０００～１６，０００個のコア、又は約２，５００～１５，０００個のコア）を有する。局面におけるＮＤＳプロセッサは、主にクラウドベースのプロセッサ能力／機能で構成されるか、概ねクラウドベースのプロセッサ能力／機能のみで構成されるか、又は全体的にクラウドベースのプロセッサ能力／機能で構成されている。態様では、ＮＤＳプロセッサは、スケーラブルな超並列分散型プロセッサアーキテクチャに基づいて動作する。

【0211】

超並列プロセス（ＭＰＰ）機能／方法は、アマゾンウェブサービス（ＡＷＳ）ステップ機能などの大規模なシステムステップ機能を使用することによって実現することができる。Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅサービスは、ＭＰＰ機能も含む。態様では、ＮＤＳは、（常に、平均して、又はピーク動作能力で）≧約１００、≧約１５０、≧約２００、≧約５００、≧約１０００、≧約２０００、≧約５０００、又は≧約１０，０００個のプロセッサ／メモリの組み合わせを備えるアーキテクチャを備え、ＮＤＳプロセッサによって実施されるいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は実質的に全ての分析機能が、例えば、≦約３０、≦約１０、又は≦約５秒で完了することを可能にする。ＮＤＳプロセッサで使用可能なＭＰＰアーキテクチャは、典型的には、相互接続データ経路を備える。態様において、ＮＤＳプロセッサは、グリッドコンピューティングＭＰＰアーキテクチャ、コンピュータクラスタＭＰＰアーキテクチャ、又はその両方を有する。

【0212】

態様では、１つ、いくつか、大部分、又は全てのＮＤＳプロセッサは、「高可用性」である、又は「高可用性」ワークフローを含むと特徴付けることができる。態様では、ＮＤＳ又はＮＤＳのコンポーネントは、一定期間（例えば、四半期、１年間、３年間、５年間など）にわたって、≧約９７％、≧約９８％、≧約９９％の可用性（アクセシビリティ及び標準／最適操作性）を示し、より具体的には、高可用性ＮＤＳは、≧約９９．８％、≧約９９．９％、≧約９９．９５％、又は≧約９９．９９９％の可用性を示す。高可用性は、通常の手段、メッセージキュー、ラムダ再試行機能（例えば、ＡＷＳで）、又はＣＴを含む任意の好適な方法によって達成することができる。高可用性のための一般的なリソース／構造は、コンポーネントの冗長性、コンポーネントの監視及び管理、フェイルオーバー（ノード／プロセス代替／ルーティング）、分散複製ボリュームの使用、負荷分散、又はそれらの組み合わせの適用を含む。

【0213】

態様では、ＮＤＳプロセッサ、例えば、ＭＰＰ ＮＤＳプロセッサは、≧約１００ＧＢ／秒の帯域幅（例えば、≧約１５０ＧＢ／秒、≧約２００ＧＢ／秒、又は≧約２５０ＧＢ／秒の帯域幅）を示す。態様では、ＮＤＳプロセッサは、≧約２ＧＨｚ、≧２．５ＧＨｚ、≧３ＧＨｚ、≧３．３３ＧＨｚ、又は≧約３．５ＧＨｚの処理を示す。態様では、ＮＤＳプロセスは、毎秒≧約５０，０００トランザクション／イベント、毎秒≧７５，０００トランザクション／イベント、又は毎秒≧約１００，０００トランザクション／イベントを実施／処理することができる。態様では、ＮＤＳプロセッサは、大部分の時間において、ほぼ常に、実質的に常に、又は平均して、≧約０．５ｐｅｔａＦＬＯＰＳ、≧約１ｐｅｔａＦＬＯＰＳ、≧約２ｐｅｔａＦＬＯＰＳ、≧約３ｐｅｔａＦＬＯＰＳ、≧約５ｐｅｔａＦＬＯＰＳ、≧約１０ｐｅｔａＦＬＯＰＳ、又は≧約２５ｐｅｔａＦＬＯＰＳで動作する（例えば、約０．５～１２．５ｐｅｔａＦＬＯＰＳ、例えば、１～１５ｐｅｔａＦＬＯＰＳ、１～２０ｐｅｔａＦＬＯＰＳ、２～５０ｐｅｔａＦＬＯＰＳ、２～８０ｐｅｔａＦＬＯＰＳ、又は約５～１００若しくは１０～１２０ｐｅｔａＦＬＯＰＳなど）。

【0214】

態様では、ＮＤＳプロセッサは、パーティショニング機能、プロセッサ能力スケーリング機能、プロセッサリソース予約機能、チェックポインティング機能、データキューベースの処理機能、（例えば、冗長プロセッサエラー機能のための）エラー回復機能、又はプロセッサのパフォーマンスを検出可能に又は有意に向上させるＣＴを含む。

【0215】

並列処理システム（ＭＰＰシステムを含む）、関連する方法、機能、及びデータ構造、及び他の関連する原則は、その多くが、局面に適応可能であり、ＵＳ５４８５６２７、ＵＳ８７９９２８４、ＵＳ８５８３８９６、ＵＳ１０８０２９２９、ＵＳ５４０４５６２、ＵＳ４７２７４７４、ＵＳ５７６５１８１、ＵＳ９２３９７４１、ＵＳ１０３３９２３５、ＵＳ８９０３８４１、ＵＳ５２３００７９、ＵＳ４３８００４６、ＵＳ７７１６３３６、ＵＳ９５６９４９３、ＵＳ１０１４７１０３、ＵＳ５７９９１４９、ＵＳ６１８５６９３、ＵＳ８９０３８４１、ＵＳ５５６６３２１、ＵＳ２００３／０１１０２３０、ＵＳ２００８／００３４１５７、ＵＳ２０１７０２７０１６５、ＵＳ２００９００３１１０４、ＵＳ２００３／０１９５９３８、ＵＳ１００７８５６５、ＵＳ２０１７／０１８０２７２、ＵＳ２０１３／０１１１１８８、ＵＳ２０２０／０１６７３６２、ＵＳ５８８１２２７、ＵＳ５１０３３９３、ＵＳ８７９９２８４、ＵＳ２０１７／０２７０１６５、ＵＳ２０２０／０３６４２２６、ＵＳ２０１５／０１２０３６８、ＵＳ１０３７２６９６、ＵＳ１０５６５１９９、ＵＳ６０９８１７８、ＵＳ５１０３３９３、ＵＳ５５１１２２１、ＵＳ６９５７３１８、ＵＳ５１４６６０８、ＵＳ２０１０／０２８７５５７、ＵＳ１０３０３６５４、ＵＳ９９１０８２１、ＵＳ９６９７１７０、ＵＳ５３９０２９８、ＵＳ５００８８１５、ＵＳ５８７２９８７、ＵＳ５２５３３０８、ＵＳ８１０８７１８、ＵＳ６１８５６９３、ＵＳ９４４８９６６、ＥＰ０４５６２０１、ＥＰ０３８１６７１、ＣＮ１０３７７８２１２、ＣＮ１０３２３７０４５、ＫＲ１０１６３２２５３、ＫＲ１０２０１４００６３２７９、ＫＲ１０２０１７００５６７７３、及びＫＲ１０１０８３０５２に記載されている。

【0216】

並列処理は、分散並列処理、非分散並列処理、又はその両方のアーキテクチャを備えるか、又は実施することができる。「分散処理」は、典型的には、物理的に分離されているがネットワーク化されたマシンで実施される処理を意味する。非分散並列処理は、相互接続されコロケーションされたコア上で実施することができる。並列処理システムは、クラスタ、グリッド、クラウド、又はそれらの組み合わせとして分類可能なシステムを含むことができる。態様では、ＮＤＳプロセッサは、異種ソフトウェア、異種ハードウェア、又はその両方を含むか、又は（例えば、コンポーネント、層、通信プロトコル、及びトポロジーの他の態様の観点から）異種ネットワークを介して動作する。態様では、ＮＤＳプロセッサ、ＮＤＳメモリ、又はその両方は、ソフトウェア、ハードウェア、又はその両方の観点から、動的システム（時間の経過とともに可変）である。

【0217】

ＮＤＳ、ネットワーク、又はその両方は、内部及び外部通信を提供するように構成されたネットワーキング／通信機器を含むか、又は使用することができる。ルータは、ローカルクラスターネットワークを介してＮＤＳコンポーネント（サーバプロセッシングユニット／デバイス）とＮＤＳメモリ（データストレージ）との間のネットワーク通信、ネットワークを介した通信リンクを介したＮＤＳ／ＮＤＳコンポーネント（例えば、サーバクラスタ）と他のデバイスとの間のネットワーク通信、又はその両方を提供するように構成されたパケットスイッチング及び／又はルーティングデバイス／ユニット（スイッチ及び／又はゲートウェイを含む）を含むことができる。ルータは、ＮＤＳ／ネットワークのネットワークのデータ要求、データストレージ、レイテンシ、可用性、及びスループット、並びにコスト、速度、フォールトトレランス、弾力性、効率、及び／又はネットワーク／ＮＤＳアーキテクチャの他の設計目標に寄与し得る他の要因を取り扱う能力向けに選択するか、又はそのような能力向けに構成するか、又はその両方とすることができる。ＮＤＳ／ネットワークのルータは、ＶＰＮ、ファイアウォールなどのセキュリティ能力を含むことができ、マルチプロトコルラベルスイッチング能力を含むこともできる。そのようなルータは知られており、例えば、Ｃｉｓｃｏ Ｃａｔａｌｙｓｔ ８０００Ｖルータ、Ｃｉｓｃｏ Ｃａｔａｌｙｓｔ ９０００ルータなどを含む。態様では、ルータは、ＮＤＳからの命令に応答して修正することができるスケーラビリティ能力を有する。態様では、ルータは、同様の能力を有するＬＡＮスイッチと結合される。態様では、いくつかの、大部分の、概ね全ての、本質的に全ての、又は全てのルーティング、スイッチング、及び同様の機能は、ソフトウェア定義の広域ネットワークコンポーネント／ユニット（ＳＤ－ＷＡＮアプライアンス）（オンデマンドコンポーネントであり得る）によって実施される。

【0218】

特定のＮＤＳに存在し得るような分散コンピューティング環境では、プログラムモジュール又はサブルーチンは、ローカル又はリモートメモリストレージデバイスに配置され得る。分散環境で使用されるプログラム又はプログラムモジュールは、インターネット又は他のネットワーク（ワイヤレスネットワークを含む）を介して電子的に分散させることができる。特定の局面では、ＤＲは、全体又は一部が記憶され、プロセッサ機能はＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅ又はＡＷＳなどのクラウドプラットフォームを介して使用される。ＮＤＳプロセッサのいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全ての部分を構成することができる分散プロセッサシステム／コンポーネントは、分散メモリを使用することができ、それによって、例えば、プロセッサは、メモリ空間のチャンクを与えられ、メッセージパッシング又は同様の方法を介して通信することができる。各プロセッサは、そのような態様において、そのローカルメモリへの直接アクセス、及びメモリの非ローカル又はリモートチャンクへの間接アクセスを有することができる。

【0219】

態様では、ＮＤＳエンジン／コンポーネント／ユニット／システムは、アウトソーシングされた計算、データ記憶、通信、及びサービスホスティング動作に使用することができるパブリッククラウドネットワーク／リモートサーバデバイス（例えば、統合された／リンクされたサーバクラスタ）に主として、概ね、本質的に、又は全体的に基づいている。これらのサーバは、仮想化されてもよい（すなわち、サーバは、仮想マシンであってもよく、又は仮想マシンを含んでもよい）。パブリッククラウドネットワークの例には、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）及びＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅ Ｓｅｒｖｉｃｅｓが含まれる。ＮＤＳは、負荷分散、冗長性、高可用性、スケーラビリティなどを提供する、パブリッククラウドネットワークをサポートするネットワーク管理プラットフォーム及びサーバクラスタを備えることができる。

【0220】

態様では、ＮＤＳは、仮想マシン／サーバ（メモリ、処理、及び通信リソースを含むエミュレーション）を備え得、このような仮想マシン／サーバは、典型的には、ＮＤＳコントローラとして働く集中型サーバデバイス、アプリケーションなどによって管理され、許可されたＮＤＳ管理者によって選択的にアクセスされ得る、コンピュータデバイス、サーバクラスタなどによって具現化され得る。マイクロソフト、ＶＭＷａｒｅなどを介した仮想マシンシステムは、当該技術分野で知られており、そのようなアプリケーションに適合させることができる。

【0221】

態様では、ＮＤＳプロセッサのハードウェアは、ＧＰＵ、専用データ検索／マイニングユニットなどを備えることができる選択分析機能のための専用ノードを備えることができ、態様では、非クラウド、専用ハードウェアユニットを備えることができるが、クラウドベースのメモリ／プロセッサコンポーネントとインターフェースすることができる。態様では、プロセッサ機能は、処理ボトルネックをＤｏｓ低下させ、１つ以上の機能（例えば、検索動作）をＤｏＳ／ＤＯＳ加速するＦＰＧＡを備える。態様では、いくつかの、大部分の、又は概ね全ての処理コンポーネントは、マルチコア、マルチスレッド、又はＧＰＵプロセッサを備える。態様では、プロセッサは、約２．５～２５、２．５～１５、２．５～１２、又は約２．５～１０（例えば、約１～１０、約２～１２、約１～５、約２～６、又は約２～１０）テラＦＬＯＰの精度を示す。態様では、ＮＤＳプロセッサ／システムは、≧１００ＧＢ／秒のメモリ帯域幅、例えば、≧約１２５、≧１５０、≧１７５、又は≧約２００ＧＢ／秒の帯域幅（例えば、約５０～２５０ＧＢ／秒の帯域幅、例えば、約１００Ｇｂ／秒のＩｎｆｉｎｉＢａｎｄ）を備える。態様では、ＮＤＳプロセッサは、≧約１００、≧２００、≧３００、≧３５０、≧４００、又は≧約５００ＧＢ ＲＡＭを有するコアを備えるか、主に備えるか、又は概ね備える。態様では、ＮＤＳプロセッサは、≧約２ＧＨｚ、≧２．５ＧＨｚ、≧２．７５ＧＨｚ、≧３ＧＨｚ、≧３．２ＧＨｚ、≧３．４ＧＨｚ、≧３．５ＧＨｚ、≧３．６ＧＨｚ、≧３．７ＧＨｚ、≧３．８ＧＨｚ、又は≧約４ＧＨｚのベースクロック速度を有するコアを備えるか、主に備えるか、又は概ね備える。態様において、ＮＤＳプロセッサにおけるＭＰＩレイテンシは、平均して、≦約５秒、≦２秒、≦１秒、≦０．２５秒、≦０．１秒、≦０．０１秒、又は≦約０．００５秒である。態様では、ノード接続は、ギガビットスイッチ、例えば、≧約２５、≧３５、≧４０、≧約５０Ｇｐｂｓ、≧約７５、≧約８５、又は≧約１００Ｇｂｐｓのリンク速度をサポートするスイッチを備える。

【0222】

態様では、プロセッサユニット機能／エンジンは、データスケジューラ（例えば、メソス、ヤーン、又はスパロウデータスケジューラ）を備えることができる。態様では、ＮＤＳプロセッサのデータスケジューラは、≦約１０秒、≦約５秒、≦約２秒、又は≦約１秒（例えば、約０．５～７．５秒、約０．２５～５秒、又は約１～１０秒）の応答時間を有する。態様では、ＮＤＳプロセッサのＤＭＳは、ＨＵＬＬ（高帯域幅超低遅延）アーキテクチャを含む。態様では、プロセッサユニット機能／ユニット／エンジン／システムは、ストリーミングデータプロセッサ（ＳＤＰ、ＳＤＥ、又はストリームプロセッサとも呼ばれる）を含み、これは、態様では、ＮＤＳ入力ユニット／システムのコンポーネントとしても分類され得る。態様では、ストリームプロセッサは、マップ、フィルタ、結合、及び集約機能、並びに（例えば、Ｋａｆｋａストリームで利用可能であるような）他のデータ変換機能などのストリーム処理機能を実施することができる。ＳＤＰ、一次プロセッサ、又はその両方は、例えば、ＭＡ－Ｄから時系列及び他の適切な収集データをアセンブルするためのエンジンを備えることができる。態様では、キャッシュデータ及び関連する時系列ＲＴ ＭＡ－Ｄの再構成は、ＳＤＰ／ＳＤＥのデータ処理負荷を低減するために、主として又は全体的にＳＤＰ／ＳＤＥの外側（例えば、一次プロセッサ又は専用プロセッサ／エンジン内）で実施される。キャッシュＲＴ ＭＡ－Ｄの再構成は、他の部分で説明される。

【0223】

コンポーネントの相互接続は、イーサネット（登録商標）、光ファイバーケーブル、Ｗｉ－Ｆｉ、又は別の好適な接続／トポロジー／方法を介して容易にすることができる。処理機能は、ＣＥＩ及び他のデータのためのマッピング機能、タスクの実施のためのスケジューリング機能（例えば、他の部分で説明されているように、データの取り込みを含む）、又は両方のネットワークインターフェースもまた、同軸ケーブル若しくは電力線などの１つ以上の非イーサネット（登録商標）メディアを介した通信、又は同期光ネットワーキング（ＳＯＮＥＴ）若しくはデジタル加入者線（ＤＳＬ）技術などの広域メディアを介した通信をサポートし得る。処理機能はまた、ＮＤＳメモリシステム／ユニットのユーザ制御のための仮想マシンモニタ／制御、ＡＰＩなどを含むことができる。ＮＤＳプロセッサによって実行される他の機能は、本明細書で別個に説明される（例えば、入力機能、メモリ機能、分析機能、及び中継機能）（プロセスを明確にするために、そのような機能は、しばしば、分析ユニット、入力ユニットなどの本明細書の特定のユニット／ステップに関連付けられる）。ＮＤＳプロセッサによって実装され得る関連する処理機能はまた、他の部分で説明される（例えば、ＮＤＳ ＤＲにおけるデータ取り込み及び管理のためのＮｏＳＱＬ又はＨａｄｏｏｐの使用）。態様では、処理は、大部分の場合、概ね全ての場合、又は実質的に全ての場合において並列処理によって管理される。態様では、バッチ処理は、特定のプロセスのためにＮＤＳプロセッサによって使用される。かかるデータ処理方法は、他の部分で更に説明される。態様では、ＮＤＳ処理は、バルク同期並列（ＢＳＰ）処理コンポーネント／機能／エンジンを備える。本明細書に記載のシステム／ネットワークの構造／機能を提供するために使用されるＮＤＳ（及び適切な場合はネットワーク）の他の機能／コンポーネントは、追加的又は代替的に、例えば、仮想スイッチ、仮想ブリッジ（例えば、ＮＩＣ）、仮想アダプタ、ＮＡＴサービスコンポーネント／システム／エンジン、ルータ／ルータテーブル、ＤＮＳ／ＣＳＰシステム、サブネットシステム、トラフィックモニタ／マネージャ、トラフィックフィルタ／ファイアウォールなどを含むことができる。

【0224】

３．ＮＤＳセキュリティエンジン／ユニット
ＮＤＳは、ハードウェアコンポーネント、ソフトウェアコンポーネント／エンジン、又はそれらの組み合わせ（ＣＴ）であり得るセキュリティコンポーネントを含むセキュリティユニット（システム／コンポーネント／エンジン）を含むことができる。ＮＤＳセキュリティユニット（ＮＤＳ－ＳＥＣＵＲＵ又は「ＮＤＳセキュリティ」とも呼ばれる）は、ネットワークレベルで１つ以上のデータセキュリティ機能を提供する要素の任意の組み合わせであることができる、又はそれらを備えることができる。

【0225】

態様では、ＮＤＳセキュリティは、ファイアウォールを備える。態様では、ＮＤＳファイアウォール機能は、１つ以上のパケットフィルタリングファイアウォール（例えば、ステートレスパケットフィルタファイアウォール）を備える。そのようなファイアウォールは、アクセス制御リストに対してパケットデータをチェックするためのプロトコルと、許可されていない中継されたパケットをドロップ／ブロックするためのプロトコルと、許可されたパケットを渡すためのプロトコルと、又はその両方とを備える。態様では、ＮＤＳファイアウォールは、ステートフルパケットインスペクション（ＳＰＩ）（別名、ダイナミックパケットフィルタリング）を使用する。態様において、ＮＤＳファイアウォールは、プロキシサーバファイアウォール（別名、アプリケーションレベルゲートウェイ）を備え、プロキシサーバファイアウォールは、特に、ネットワークＩＰアドレスをマスクするか、データトラフィックタイプを制限するか、又はその両方である。態様では、ＮＤＳファイアウォールは、回路レベルのゲートウェイ（特に、安全な接続を確保する）を備える。態様において、ＮＤＳセキュリティユニットは、ディープパケットインスペクションファイアウォールを備え、ディープパケットインスペクションファイアウォールは、一部の、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は一部の、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全ての受信パケット、ＴＣＰハンドシェイク、又はその両方のペイロードコンテンツを分析する。態様では、ＮＤＳセキュリティファイアウォールは、例えば、順序付けられた様式で、パケットの分析に基づいて、又はその両方で、表面パケット検査及びディープパケット検査の両方を実施する。態様では、ファイアウォール機能はまた、ウイルス対策スキャン／保護機能、スパムフィルタリング機能、アプリケーション制御機能、又はそれらの組み合わせを実施する。態様では、ＮＤＳセキュリティユニットは、クラウドファイアウォール（別名、ファイアウォールアズアサービス（ＦＷａａＳ）機能）を、例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅ Ｓｅｒｖｉｃｅを介して利用可能にするように使用し、このサービスは、典型的には、他のＮＤＳ要素のスケーラビリティ、例えば、処理能力又はメモリ容量に関連して、又はＮＤＳ能力の他の拡張とは独立して増加したトラフィック負荷に応答して、自動的に又はオンデマンドで、スケーラブルである。ＮＤＳレベルのファイアウォールは、ハードウェア又はソフトウェアベースのｗｅｂアプリケーションファイアウォールとすることができる。

【0226】

他の態様では、ＮＤＳセキュリティは、データ暗号化機能、アンチウイルス機能、認証機能、データ除外／編集機能、又は任意のＣＴなどを含み得、その態様は、本明細書の他の部分で（例えば、方法、ＮＤＳメモリ、又はＭＡに関して）で説明される。

【0227】

４．ＮＤＳ入力エンジン／コンポーネント／ユニット
ＮＤＳは、少なくとも１つのＮＤＳ入力ユニット（ＮＤＳ－ＩＮＰＵ又はＮＤＳ入力）を備える。ＮＤＳ入力ユニットは、典型的には、外部ソースからのデータの受信及びメモリコンポーネント／システムデータストレージ（取り込み）につながるそのような入力データの初期処理を処理するハードウェアコンポーネント及びエンジンの組み合わせを含む。

【0228】

態様では、ＮＤＳ入力ユニット又はそのコンポーネント／その代替（例えば、ＳＤＰ／ＳＤＥ）は、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡから受信されたデータ、他の入力（例えば、ＯＮＤＩ）、又はその両方に対して評価／分析手順を実施することができる。態様では、そのような「初期分析」ステップは、主にＭＡ－Ｄに対して実施されるか、概ねＭＡ－Ｄに対してのみ実施されるか、又はＭＡ－Ｄに対してのみ実施される。そのような初期分析プロセスは、例えば、他のＮＤＳ分析プロセスとは異なってもよい（例えば、分析ユニットによって実施されるか、ＤＲデータに対して実施されるか、又はその両方で実施される）。一態様では、ＮＤＳ入力ユニットは、初期分析において、ＭＡから受信されたＭＡ－ＤがＮＲＴ／ＲＴ－ＭＡＤであるか、又はキャッシュデータであるか、ＳＵＭＡＤであるか、又はその両方であるかを判定することができる。そのような機能は、例えば、データ時刻同期及び時系列データマッチング／分析などの既知の技術によって実施することができる。態様では、初期分析は、場合によっては完全なデータ取り込みに先立って、入力データに基づいて即時のアクションを必要とする、事前にプログラムされたパターン、インジケータなどについてＭＡ－Ｄを分析することを含むことができる。態様において、そのような事前にプログラムされたパターンは、プログラム可能であるか、機械学習プロセスによって修正されるか、又はその両方である。態様では、ＮＤＳ入力ユニットは、ＭＡ、ＯＮＤＩ、又はその両方に制御命令を送信するコントローラシステム／エンジン／ユニットと協働するか、又はそれらを備えることができる。他の態様では、ＮＤＳは、ＮＤＳメモリへの取り込み中又は取り込み後に、初期分析を実施するのではなく、概ねデータ分析を行うか、実質的にデータ分析のみを行うか、又はデータ分析のみを行う。そのようないくつかの態様では、ＮＤＳはまた、ＳＭＡＤを受信するストリームプロセッサを備えることができる。

【0229】

ＮＤＳ入力ユニット（ＮＤＳ－ＩＮＰＵ）はまた、初期分析、初期変換、及び取り込みの他の態様のための容量が利用可能になるまで、入力データソース／ストリームを通して受信された任意の余分なデータを維持するバッファユニット／機能を備えることができる。１つ以上又は１つ以上を上回る閾値でバッファを使用すると、受信データ負荷に対応するためのスケーリング又はスケーリングリソースを評価するためのスケーリング可能なシステムに信号を提供し、ある期間（例えば、１日、１週間、又は１月）にわたるレイテンシの大幅な増加を回避することができる。

【0230】

ＮＤＳ入力ユニットは、例えば、以下及び他の部分で説明される複数の処理システム／機能を介して、複数のデータストリーム、例えば、ＴＣＰパケットのストリームを、大部分の時間において、概ね常に、又は実質的に常に同時に受信／処理することができる。そのようなＮＤＳ入力ユニットは、例えば、以下及び他の部分で更に説明されるように、ストリーミングデータプロセッサ（ＳＤＰ／ＳＤＥ）を備えるか、又はＳＤＰ／ＳＤＥであり得る。

【0231】

ＮＤＳ入力ユニットによって受信される入力は、任意の好適なフォーマット（例えば、テキスト／英数字データ、表形式データ、ビデオデータ、オーディオデータ、画像データ、又はそれらの任意の好適な組み合わせ）であり得る。態様では、典型的には入力の半分未満である、ある入力、例えば、相当な量、かなりの量、又は他の量（ファイル番号、データサイズ、又はその両方の観点から）は、非構造化データ（例えば、電子メール、ウェブページなど）の形態であるか、又は非構造化データの形態であり得る。態様では、ＮＤＳによって受信される入力の大部分、概ね全て、又は実質的に全ては、半構造化フォーマット（例えば、ＣＳＶ、ＪＳＯＮ、又はＡｖｒｏデータフォーマット）を有する。態様では、データタイプの大部分の、概ね全ての、又は実質的に全ての入力、例えば、ＭＡ－Ｄは、ＪＳＯＮフォーマットである。

【0232】

入力は、バッチ処理、リアルタイム／ストリーミングプロセス、又はその両方によって処理することができる。バッチ及びリアルタイム／ストリーミングデータの態様は、他の部分及び以下で説明される。ＮＤＳ入力ユニットは、典型的には、両方のプロセス、例えば、キャッシュされたデータアップロードにバッチ処理を適用すること、及びＭＡ－Ｄにリアルタイム／ストリーム（ストリーミング）（ＲＴ／Ｓ）処理を適用することを、大部分の時間において、又は一般に、ＭＡがオンラインであるとき（ＮＤＳと実質的に連続的に通信しているとき）に実施することができる。バッチ処理はまた、例えば、ＭＡを含むネットワークコンポーネントからのイベント／ログデータに適用され得る。態様では、ＮＤＳは、少なくとも部分的に、キャッシュデータの分析のために特別に設計されたユニット（キャッシュＭＡ－Ｄ処理ユニット）を備える。キャッシュＭＡ－Ｄプロセシングユニット／エンジンは、ＭＡプロセシングユニットなどのＭＡのより広いコンポーネントの一部であり得る。態様では、キャッシュＭＡ－Ｄエンジン／プロセッサは、キャッシュＭＡ－Ｄを具体的に分析するコード化された機能、ルーチンなどを含む。態様では、キャッシュデータプロセッサ／エンジン／システムは、ＮＤＳの他のプロセッサ／エンジン／ユニットから少なくとも部分的に離散している。態様では、そのようなキャッシュプロセッサ／エンジンは、（例えば、キャッシュデータをＮＤＳに中継したＭＡで状態情報、アラームなどを提供することによって）プロセッサ／ＮＤＳがキャッシュ情報を受信、分析、又は利用したかどうかに関する情報をネットワークデバイスに中継する。

【0233】

態様では、ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳ処理ユニットは、医療装置の受信されたキャッシュＭＡ－Ｄが、同じ医療装置の受信されたストリーミングＭＡ－Ｄと組み合わせ可能であるかどうか、及びＭＡＣ－ＤＭＳ処理ユニットが、キャッシュＭＡ－Ｄ及びストリーミングＭＡ－Ｄが組み合わせ可能であると判定した場合、ストリーミングＭＡ－Ｄ及びキャッシュＭＡ－Ｄを組み合わせて、混合ＭＡ－Ｄデータセットを形成する。分析ユニットによって分析されたＭＡ－Ｄは、混合ＭＡ－Ｄデータセットを含む。キャッシュＭＡ－Ｄと関連するストリーミングＭＡ－Ｄとを組み合わせることは、典型的には、１つ、典型的には２つのストリーミングＭＡ－Ｄデータセットの時間成分、及びキャッシュＭＡ－Ｄデータセットのエンドポイントを評価して、キャッシュ及びストリーミングデータセットを組み合わせるのに十分な近接性がタイムポイント／エンドポイントにあるかどうかを判定することを含む。そのような評価は、推定一致を生成すること、推定一致の品質／可読性／分析可能性（組み合わされたキャッシュ／ストリーミングＭＡ－Ｄ）を評価することを含むことができる。この点又は他の点において、ＮＤＳプロセッサ（又はそのコンポーネント）は、分析プロセスのためのキャッシュデータの使用可能性、ＮＤＳメモリにキャッシュＭＡ－Ｄを記憶する適合性、又はその両方を評価する。

【0234】

特定のＭＡからのキャッシュデータ及びＲＴ－ＭＡ－ＤなどのＮＤＳによるデータ／レコードの分析、及び、好適であれば、データ／レコードの組み合わせは、任意の好適なデータリンケージ及びアセンブリ方法によって実施することができる。いくつかのそのような方法が知られており、したがって、ここでは簡単にのみ説明する。態様では、ＭＡ（キャッシュデータ及びＲＴ－ＭＡ－Ｄ）から中継されるＭＡ－Ｄの大部分、概ね全て、又は全ては、時間情報及びデバイス識別情報（エンティティ識別子とみなすことができる）を含む。態様では、キャッシュデータプロセッサなどのＮＤＳのプロセッサは、共通のエンティティ識別子情報、キャプチャ／送信時間情報を識別し、そのような情報を、特に、キャッシュデータをＭＡ－Ｄと組み合わせることを判定するための基礎として使用するエンジンを備える。態様では、ＭＡ－Ｄは、ＮＤＳコンポーネント／システム／エンジンが、そのような評価における類似性／一致を識別、比較、及び分析するように事前にプログラムされている２つ以上又は３つ以上の識別子を含む。ＲＴ ＭＡ－Ｄとキャッシュデータとの間に時間のギャップがない態様では、結合／マージプロセスを使用して、ＭＡ－Ｄからデータを再構成することができる。

【0235】

態様では、ＮＤＳは、データ／レコード識別子に基づいてデータが一致しないが、データが関連している／類似していることが予想される／知られている場合、データの時系列にギャップがある場合、又はその両方を評価するためのエンジン／ＣＥＩを備える。このような方法は、既知のレコード／データリンケージ／マッチング方法／機能、又は当該技術分野で利用可能なツールにおけるレコード／データリンケージ／マッチング方法／機能を利用する／組み込むことができる。

【0236】

態様では、データ／記録リンケージ判定に関与するエンジンは、判定論的アルゴリズムを使用する（例えば、１つ、２つ、３つ、又はそれ以上のエンティティ識別データマーカーが存在しない限り一致を拒否する、時系列情報マッチ、又はその両方）。態様では、そのようなエンジン／システム又は他のＮＤＳコンポーネントは追加的又は代替的に、確率的なデータ／レコードのリンク戦略を使用する（例えば、（１）各識別子の識別力及び（２）２つのレコードが様々な識別子に関して一致するかしないかに基づいて２つのレコードが真の一致である可能性を評価する）。各識別子に関する一致又は不一致に割り当てられる重みは、その識別子に対する真の一致の確率（例えば、「ｍ確率」）と、その識別子に対する偽の一致が無作為に一致する確率（例えば、「ｕ確率」）とを比較する、尤度比として評価することができる。ＥＭアルゴリズムは、例えば、ｍ確率及びｕ確率を推定するための反復的アプローチである。例えば、Ｄｕｓｅｔｚｉｎａ ＳＢ ｅｔ ａｌ．２０１４ Ｓｅｐ．４，Ａｎ Ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｏｆ Ｒｅｃｏｒｄ Ｌｉｎｋａｇｅ Ｍｅｔｈｏｄｓを参照されたい。入手先：ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｂｏｏｋｓ／ＮＢＫ２５３３１２／。

【0237】

そのような機能／ステップは、例えば、バイナリ／ペアワイズ教師あり分類、クラスタリングプロセス、確率的データリンケージプロセスなどを含むことができる。そのようなプロセスは、推移性／非推移性チェック機能／プロセスを含むことができる。態様では、そのようなプロセス／エンジン／機能は、集合的なエンティティ解決技法を含む。

【0238】

態様では、そのような機能／エンジンは、秘密情報の保護のためのプロトコル／アルゴリズム、例えば、ＰＨＩを、複数の患者、ＩＥ、又はユーザのクラス（商用クラスのユーザなど）を含むネットワーク内に含む。そのような態様では、一致データは、いくつかの、大部分の、又は全てのクライアントデバイス（例えば、ＭＡ）に中継され得るが、基礎となるデータの詳細は中継されない。ブルームフィルタなどの暗号化方法、又は他の部分で説明されている他の暗号化技術も追加的又は代替的に、秘密情報を保護するためにそのようなプロセスで使用される。

【0239】

態様では、エンジン／コンポーネント／システムは、データ／レコード評価を行い、リンクに使用するステップ／エンジン／アルゴリズムは、より小さなセットに一致を含める可能性が高いレコードを解析／ブロックするために使用し、そこで類似性を測定するために異なるアプローチが取られる。態様では、より小さい／解析されたデータセットは、大部分の場合、概ね全ての場合、又は全ての場合において、更なる潜在的なリンク分析の前に、クレンジング又は排除の対象となる。典型的には、異なるセット内の類似したレコードを識別することは、データセットにわたるリンクを示し得、これによって、マスターデータ集約に寄与し得る、クレンジング、知識発見、又はリバースエンジニアリングが容易になる。したがって、例えば、そのようなプロセスを行うエンジンは、例えば、データタイプを考慮し、そのような情報を使用して、比較／評価のための基礎／ベース（例えば、数値データのための単純な距離関数、「距離」を識別するための文字列比較ルールなど）を判定することによって、当技術分野で知られているように、ブロッキング、類似性スコアリング、及び近似マッチングステップ／関数／コードを適用することができる。

【0240】

態様では、このコンテキスト又は他のコンテキスト（例えば、クエリプロセス）におけるレコードマッチングを行うエンジン／コンポーネントは、ＮＬＰエンジン／アルゴリズム（例えば、用語頻度、逆ドキュメント頻度（又はｔｆ－ｉｄｆ））を使用する。ＮＬＰ方法も他の部分で説明される。ＴＩＦ及び同様のアルゴリズムは、テキストを「チャンク」（又はｎｇｒａｍ）に分割し、所与のサンプルについての各チャンクの出現をカウントし、次に、チャンクがデータセットの全てのサンプルにわたってどれほどまれであるかに基づいて、これに重み付けを適用する。そのようなアルゴリズムは、利用可能な、又は本発明のシステムに適応可能なプログラミング言語／プラットフォームのｎｇｒａｍ関数に組み込まれる。態様では、密接な一致は、追加的又は代替的に、コサイン類似性方法を通して見出される。

【0241】

態様では、ＮＤＳは、内部ライブラリ又は他の情報源（例えば、サードパーティのデータベース、ＩＥデータベース、又はＥＭＲ／ＥＨＲ情報）を利用して、ギャップを埋めることができる。態様において、ギャップは、ＭＡ、類似のＭＡ、又はＭＡ ＩＥの所有者からの関連ＭＡ－Ｄから埋められる。

【0242】

態様では、当技術分野で知られているファジーマッチング方法が、比較／データリンクに使用される。かかる方法は知られている。例えば、Ｐｙｔｈｏｎ Ｐａｎｄａｓパッケージ（パンダス）には、一致するデータの評価とマージのためのツール（ｍｅｒｇｅ＿ａｓｏｆ）が用意されている。パンダスはまた、時系列データ、一般的には、パンダスなどと協働するために使用することができる。ＤａｔａＦｒａｍｅオブジェクトは、それぞれが個々のパンダとして抽出することができる、いくつかの量を含むことができる。Ｐｙｔｈｏｎファジマッチャーライブラリは、確率的なレコードリンクを使用して２つのパンダスのＤａｔａＦｒａｍｅをリンクするためのインターフェースを提供する。Ｐｙｔｈｏｎ Ｒｅｃｏｒｄ Ｌｉｎｋａｇｅ Ｔｏｏｌｋｉｔは、レコードのリンクを自動化し、データの重複排除を実施する機能のセットを提供する（データブロックの使用、文字列の類似性を測定するための複数のアルゴリズム、スコアリングアルゴリズムを使用した一致のランキング、プロセスでの教師あり機械学習の使用など）。同様のツール／方法が知られているか、ＮＤＳプロセスに適応可能である。態様では、データ／レコードのリンク／評価及びクエリ機能などの関連機能もまた、レコード／データセットのスキーママッチングを考慮に入れる。

【0243】

一致が存在すると判定されると、エンジンは、マージ、ジョイン、又は同様の機能／操作／ステップを使用して、関連するデータ／レコードをまとめたり、再アセンブルしたりする（例えば、キャッシュデータ及びＭＡからのＲＴ－ＭＡ－Ｄをマッチングさせる）。そのような機能は、当該技術分野で知られており、一般的なプログラミング言語及び商用システムにおいて利用可能である。例えば、Ｐｙｔｈｏｎ Ｐａｎｄａｓには、高パフォーマンスのインメモリジョイン及びマージ操作が含まれており、マージ及びジョイン文／アプリケーションはＳＱＦにおいて（例えば、ＳＡＳデータステップを使用して）利用可能である。Ａｚｕｒｅ／Ｐｏｗｅｒ ＢＩなどのシステムでは、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄを通じて利用可能なＳＱＦ機能及びＡｍａｚｏｎ Ｒｅｄｓｈｉｆｔにおけるジョイン演算子を使用してＧｏｏｇｌｅ ＢｉｇＱｕｅｒｙの一部を形成するマージ機能と同様なマージ機能が利用可能である。ジョインは、例えば、内部接合、右外部結合、左外部結合、完全外部結合、交差結合、又はリンクされるデータに応じた任意の他の好適なタイプの結合であり得る。

【0244】

態様では、キャッシュプロセッサ／エンジンなどのＮＤＳ又はＮＤＳコンポーネントは、開始するステップと、（１）ＭＡがオフラインになった場合、予想される関連するキャッシュデータ及びＭＡからのＲＴ－ＭＡ－Ｄを比較する（例えば、時系列データに基づいて６０分、３０分、２０分、１０分、５分、２分、又は１分以内）ステップと、（２）ＲＴ－ＭＡ－Ｄ及びキャッシュデータを比較するステップと、（３）キャッシュデータのタイプ及び時系列が（比較標準に基づいて）ＲＴ－ＭＡ－Ｄと等しいか、又は十分に類似している場合、（ａ）キャッシュデータ／ＲＴ－ＭＡ－Ｄをジョイン／マージするステップと、そうでない場合に、マージ／ジョインを拒否するステップと、（４）任意選択で結果をＭＡ／ＯＮＤに中継するステップと、（５）終了するステップと、を含む方法を実施するか、又はこれらのステップを含む機能を実施するエンジンを備えることができる。

【0245】

態様では、ＮＤＳの大部分の、概ね全ての、又は実質的に全ての入力は、ＲＴ／Ｓ処理の下で処理される。態様では、バッチ処理タスクは、他の部分で説明されるように、Ｈａｄｏｏｐ／ＭａｐＲｅｄｕｃｅフレームワーク又は同様のフレームワーク（例えば、スプリット、マップ、パーティション、シャッフル、ソート、及びリデュース関数などのマップ及びリデュース関数を実施することができる）、又はバッチ処理及びＲＴ／Ｓ処理の両方のために設計されたフレームワークを使用して実施される。いずれの場合も、特にバッチ処理において、ＮＤＳ入力ユニットは、入力データ内の属性／値ペア（又はキー／値ペア）を取り、任意の関連付けられた着信ファイル／チャンク／ストリームデータからそのようなデータを分割し、記憶（フィルタリング又は逆多重化機能）のためにキー－値ペア又は複数のキー－値ペアを出力し、任意選択でコンバイナ機能を介してそのような出力データを結合し、パーティション機能を実施し、レデューサ機能を実施し、シャッフル機能を実施し、又はそれらの任意の組み合わせを実施するマッパー機能を備えることができる。態様では、バッチ処理は、（例えば、ＮＤＳプロセッサの分析ユニットによって実施される）記憶されたデータの分析機能にも用いられ得る。態様では、記憶されたデータに対して実施されるいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全ての分析機能は、バッチ処理方法を通じて実施される。態様では、ＮＤＳに供給されるＲＴ／Ｓデータは、特に、Ａｐａｃｈｅ Ｓｔｏｒｍ又は同様のシステム（例えば、ノード当たり毎秒≧約１００万レコードを処理する能力を有するシステム）、Ａｐａｃｈｅ Ｋａｆｋａなどのストリーミングデータの処理のために特別に設計されたシステムによって処理される。態様では、ＮＤＳ－ＩＮＰＵは、ＲＴ／Ｓデータの受信、分析、及び取り込みの様々な部分（例えば、Ｋａｆｋａ及びＳｔｏｒｍの組み合わせ）に対して協働するそのようなシステムのうちの２つ、３つ、又はそれ以上を含む。

【0246】

「リアルタイム処理」の定義は、当技術分野では一定ではない。態様では、リアルタイム（「ＲＴ」）処理は、ＮＤＳが、概ね全て、又は実質的に全ての場合に、実質的に、ストリーミングＭＡ－Ｄを取り込み／受信し、取り込み前／取り込み中に少なくとも最初にストリーミングＭＡ－Ｄを分析するか、又は取り込み後に自動機能を完全に分析することができる時間内に処理を行うか、又はそのような時間内に処理を行うことを意味し、それによって、例えば、（１）所定のタイムクリティカルデータの大部分、概ね全て、又は全てが分析され、（２）（ａ）アラート／アラーム機能が供給され、（ｂ）ＭＡデバイス制御命令が供給され、（ｃ）ＭＡ治療指示が適用されるＭＡに表示され、又は（ｄ）それらの任意の組み合わせが行われる。態様では、動作中のシステムは、大部分の、概ね全ての、又は実質的に全ての症例において、有害な治療又は診断／監視効果の前に、又は遅延として分類される出力供給／適用の数が有意ではなくなるように、治療ＭＡ制御又は治療関連情報を出力する。

【0247】

ＲＴ／Ｓデータ取り込みは、典型的には、次のストリームが取り込まれる前の取り込みを含み（主としてそのような取り込みを含むか、概ねそのような取り込みを含むか、又はそのような取り込みのみを含む）ことで、バッファデータの量を有意の時間にわたって有意に増加させることはない。態様では、ＮＤＳ内のＲＴ／Ｓデータを受信するタイミングは、最初の分析が完了した時間と実質的に又は有意に異ならない。態様では、ＲＴ／Ｓデータ受信、初期分析の完了、データ取り込み、又は全ての３つのプロセスのタイミングは、ほぼ同じである。

【0248】

態様において、「ＲＴプロセス」とは、≦約５秒、≦約３秒、≦約２秒、≦約１秒、又は≦約０．５秒（例えば、≦約０．２５秒、≦約０．２秒、又は≦約０．１秒、例えば、約０．１～２．５秒、０．０１～２秒、０．０５～２秒、０．０５～１秒、０．００５～１．５、０．００１～１秒、又は約０．０００１～１秒）で実施されるプロセスを意味する。態様では、いくつかのＲＴ／Ｓデータは、最初のＲＴ分析のためのバッファ又は一時メモリ以外、ＮＤＳメモリによって記憶されることはない。態様では、大部分の、概ね全ての、又は実質的に全てのＲＴ／ＳデータがＮＤＳ ＤＲに取り込まれて記憶される。ストリーム処理を可能にする方法は、近似方法をデータ集約／圧縮に使用することと、（ＮＤＳメモリに関して）ランダムな読み取り／書き込み方法を使用することと、ストリーム部分（例えば、プロセスサイクルごとの、単一のファイル、少数のレコードなど）のマイクロプロセッシングと、を含むことができる。

【0249】

態様では、ＮＤＳ入力は、電子メール入力を含むことができる。例えば、ＮＤＳは、電子メールストリーム監視Ｕ／Ｆ（電子メールストリーム監視ステップを含む方法）を含むことができる。電子メール入力処理機能は、添付ファイル、電子メールテキスト、又はその両方の認識のためのプロトコルを含み得る。電子メール及び関連するテキストメッセージングフォーマット、ウェブページなどを使用して、実質的な対象データ、システムデータ、ネットワークデータ、ネットワークコンポーネントデータ（例えば、ＭＡ－Ｄ）、又はＮＤＳ若しくはネットワークコンポーネントへの要求を提供することができる。態様では、自然言語処理（「ＮＬＰ」）及び他の処理ツール／方法を用いて、電子メール又は他の非構造化テキストメッセージコンテンツ又は意図（例えば、ＮＤＳサービスの要求）を推測することができる。例えば、ＮＤＳ入力ユニットは、非構造化入力データのコンテキストを確認することができる主題分類（ＳＭＣ）アルゴリズムを使用することができる。態様では、ランキング機能、エンリッチメント機能など）は、入力の初期処理（例えば、データキューの適用、初期分析など）を容易にするために入力に対して実施することができる。態様では、初期入力データ変換機能は、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）ステップ機能又はＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅにおける対応する機能などの大規模なシステムステップ機能によって達成される。

【0250】

ＲＴ／Ｓデータ処理において、ＮＤＳ入力ユニットは、ストリーム／ストリーミング処理エンジン（「ＳＰＥ」）又はストリーム処理ユニット（別名、ストリームプロセッサ又はＳＤＰ）として特徴付けることができるシステム／コンポーネント／機能を備えることができる。ＳＰＥは、特に、手術及び集中治療室（ＩＣＵ）症例／設定などの救急救命症例など、ＭＡ－Ｄの流れの中の症例及び事象を識別することができる。態様では、ＳＰＥは、ＭＡ型、特定のＭＡ、使用される医療処置、医療データのタイミング、ＭＡ－Ｄの性質（データ型）、ＭＡ－Ｄの収集型（例えば、ＲＴ／Ｓ又はキャッシュされたＭＡ－ＣＤ）、ＭＡ状態データ、ＭＡセンサ又はＭＡに関連付けられたセンサデータ（例えば、バイタルサインデータ）など（例えば、データ変換又はデータ入力要件を介して）を識別することができる。例えば、ＭＡ－Ｄの時系列は、特定のＭＡを用いた手順の開始、特定のＭＡを用いた手順の終了、又は最初に受信したデータのＮＤＳ入力ユニットスクリーニングに基づいて１つ以上のアラーム／アラートをトリガする患者状態の変化を示す状態データを含むことができる。同一のＭＡ、同一のＭＡタイプ、同一の患者、同一のＨＣＰ、同一のエンティティ、同一の場所、又は行為に起因するＲＴ／Ｓデータは、ＮＤＳ入力ユニットによって関連付けられるものとしてタグ付けされるか、又はその他の方法で識別され得る。ＮＤＳ入力ユニット適用タグは、関連するデータストリームを同時に分析するか、又は関連するデータストリームの分析を組み合わせて、特定の閾値／基準を満たすか、又は超える臨床症例を識別し、例えば、アラート／アラーム、ＭＡの制御、ＭＡプロトコル情報の表示などの観点から、ＮＤＳによる優先アクションをトリガするために使用され得る。例えば、ＭＡ状態データストリーム、ユーザ入力データストリーム、デバイス設定データストリーム、及び動作データストリームは、態様において、デバイスがいつ使用されるか、及びそれが臨床症例でどのように使用されるかを識別するために使用され得る。この情報は、維持アプリケーションにおけるＭＡと、臨床使用、臨床試験使用、研究使用、又はそれらの組み合わせにおけるＭＡを区別するのに役立ち得る。複数のタイプのＭＡ、複数のアプリケーションを提供するＭＡ、又はその両方を含むネットワークでは、入力データは、特定の対象、特定のＨＣＰ若しくはＨＣＰチーム、別のクラスのＭＡユーザ、特定のエンティティ、又はそれらの組み合わせに関連付けられているＭＡ－Ｄストリームを識別するために使用され得る。態様では、ＲＴ／Ｓ ＭＡ－Ｄ又は他のＭＡ－Ｄ入力をＭＡ所有者システム情報などの他のネットワーク／システムコンポーネントからの情報と組み合わせて、初期分析において重要であり得る他の関係を推測することができる。例えば、ＭＡ所有者システムは、例えば、ＭＡを使用する手順のスケジューリングを含むことができ、このスケジューリングを着信ＭＡデータとリンクすると、ＭＡがエンティティでどのように／いつ使用されているかを示すことができ、そのような情報は、エンティティ、研究クラスのユーザ、又は商用クラスのユーザ（ＲＲと一致するＰＨＩの編集／除外又は他の保護を提供する）に中継することができる。しかしながら、典型的には、そのような非重要な分析は、入力（取り込み前データ）ではなく、記憶されたデータに適用される。

【0251】

態様では、ストリーミングデータプロセッサ（ＳＤＰ）などのストリーム処理ユニットは、スコアボーディング（衝突がなく、処理リソースが利用可能であるときに命令が順不同で実行できるように、パイプラインを動的にスケジューリングすること）を、他の部分で説明されている他のタイプのメッセージキューイング又は優先順位付け方法に加えて又はその代わりに使用する。

【0252】

態様は、ストリーミングデータ処理ユニットに、（ａ）中継されたストリーミングＭＡ－Ｄを受信させることと、（ｂ）中継されたストリーミングＭＡ－Ｄに対して初期分析を実施させることと、（ｃ）初期分析が、ストリーミング中継されたＭＡ－Ｄ内の１つ以上の事前にプログラムされた条件を識別する場合に、初期機能の事前にプログラムされた限定されたセットのうちの１つ以上の初期機能を実施させることであって、初期機能が、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方の動作を制御するための命令を中継することを含む、実施させることと、を含むこことができる。そのような機能はまた、以下のように書く／記述することができる。開始する。（Ｉ）ＭＡが動作可能である間、（ａ）ＭＡ及びＮＤＳが安全で安定した通信を行わなくなるまで以下を繰り返す。（Ｉ）ストリーミングデータプロセッサでストリーミングＭＡ－Ｄを受信する。（ＩＩ）ストリーミングされたＭＡ－Ｄで初期解析を実施する。（ＩＩＩ）初期解析におけるＩＦ≧１条件（例えば、患者の危険、デバイスの故障などを示す）、（Ａ）初期解析出力機能（例えば、アラームのデバイス中継の制御など、＠ＭＡ、ＯＮＤＩ、又はその両方）を実施する。（Ｂ）ストリーミングＭＡ－Ｄを記憶する。（ＩＶ）そうでない場合、（Ａ）ストリーミングＭＡ－Ｄを記憶する。（２）以上を繰り返す。終了する。

【0253】

態様では、データＲＲ、例えば、ＵＳ ＨＩＰＡＡ、ＥＵ ＧＤＰＲ、及びＣａｌｉｆｏｒｎｉａ ＣＣＰＡ／ＣＲＰＡ ＲＲで保護された個人識別可能な情報／ＰＨＩなどの他のクラスの秘密データは、ＮＤＳ及びＮＤＳ出力（例えば、データキュレーション、選択的な中継／表示などによって）で別々に識別され取り扱われる。態様では、研究クラスＭＡ及び他の研究クラスＯＮＤからのデータは、盲検化／匿名化データルール、ランダム化データルールなどの他のデータルールの対象となるデータを含むことができる。

【0254】

示されるように、ＮＤＳ入力ユニットは、ＳＭＡＤ、キャッシュデータ、又はその両方に対して実施される初期分析に基づいて出力を生じさせるコントローラを備えるか、又はそのようなコントローラと協働することができる。例えば、ストリーミング分析機能出力は、アラーム／アラートアルゴリズム、制御アルゴリズム、イベント検出アルゴリズム、又は予測アルゴリズムを含むことができる。これらのアルゴリズムは、事前に定義されてもよく、又は他の実施形態では、自動学習を介して作成されてもよい。ストリーミング分析アルゴリズムの非限定的な例は、患者の健康状態の悪化の早期検出、手術室（ＯＲ）又はＩＣＵにおける合併症の検出、メンテナンスを必要とする医療デバイスの予測、将来の特別なケアを必要とする場合における合併症の予測、又はスケジュールされた遅延の予測を含み得る。態様では、ＭＡ－Ｄのストリームは、ＭＡが使用されている方法を示すことができ、ＭＡの動作の状態を示すデータの初期分析から、手術中の合併症などのイベントが検出され、適切なアクション／アラームがトリガされ得る。実施形態では、ストリーミング分析Ｕ／Ｆを使用して、患者の位置の変化を予測することができ、位置の変化は、例えば、ＭＡ－ＤからのＲＴ／Ｓデータフローのギャップ（及びキャッシュされたＭＡ－ＣＤのその後のアップロード）に関連付けられ得る。

【0255】

態様では、ＲＴ／Ｓ及びバッチ処理の両方を効果的に取り扱うことができるＤＭＳ（例えば、データ処理エンジン）は、ＮＤＳ入力ユニットのコンポーネントを形成するか、又はそのコンポーネントであり得る。ストリーム処理エンジン／ＳＤＰは、典型的には、（データストリームのコンテンツに影響を与えることなく）「非侵襲的」な様式で、また、態様では、取り込みレイテンシに著しい影響を与えることなく、入力データストリームを「タップ」することができる。そのようなシステムの例は、Ｓｐｒｉｎｇ ＸＤ Ｓｙｓｔｅｍ（Ａｐａｃｈｅ）である。態様では、ＮＤＳ入力ユニットは、Ａｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋなどのように、取り込み前に、又は取り込みと並行的に、複数の反復データ変換又は分析ステップを実施することができるユニット／エンジン／機能（Ｕ／Ｆ）を備えるか、又はそれらにアクセスする。

【0256】

態様では、いくつかの、大部分の、又は概ねＮＤＳ入力ユニット／エンジン機能は、１つ以上の一時メモリユニットに維持されるデータに対して実施される。例えば、態様では、本発明の方法は、一時メモリ内のストリーム、複数のストリーム、又はその両方の収集複数のコンポーネントと、そのような一時的に保持されたデータに対して１つ以上のＮＤＳ入力ユニット機能（例えば、即時のアラート／アラームをトリガするデータの分析、ＭＡ治療動作パラメータの変更、又はその両方）を実施することと、を含む。

【0257】

態様では、ＮＤＳ入力ユニット又はＮＤＳの他のコンポーネント（例えば、ＮＤＳ中継ユニット／ＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵ）は、（例えば、データシリアライゼーションライブラリ、スキーマなどを含む）データシリアライゼーション／デシリアライゼーションの管理のためのＵ／Ｆを備える／実施する。例えば、そのようなＵ／Ｆは、典型的には、物理デバイス上の記憶、転送、及び分配のために、又は（例えば、ＥＤＬへの）記憶のために、複雑なデータ構造をバイトストリームに変換することができる。態様では、シリアライズ／デシリアライズＵ／Ｆは、特定のフォーマットのデータを、好ましい他のフォーマット、又はシステムが特定の入力データを制限する他のフォーマットに変換することができる。例えば、ＢＳＯＮ、ＹＡＭＬ、又はＭｅｓｓａｇｅＰａｃｋデータは、ＮＤＳのシリアライズ／デシリアライズ機能によってＪＳＯＮデータ（又はその逆）に変換され得る。シリアル化を容易にするための既知の技術／フレームワークの例としては、例えば、Ａｐａｃｈｅ Ｔｈｒｉｆｔ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ Ｂｕｆｆｅｒｓ、Ａｐａｃｈｅ Ａｖｒｏ、及びＡｐａｃｈｅ Ｆｌｕｍｅが挙げられる。

【0258】

態様では、ＮＤＳ入力ユニットは、ＭＡデータ又は他のインバウンドメッセージ（テレメトリ）に対して即時のインプロセスデータ／インメモリデータ機能を実施する。態様では、ＮＤＳ入力ユニットは、制限された時間繰り返しサイクルベースでそのようなデータ収集及び分析を実施し、並びに／又は制限された期間の間、そのようなデータに対するアクションを遅延させる（例えば、５～３０秒ごと、例えば約１０秒ごと、又は約５～３０秒、例えば、約１０～２０又は約１０～２５秒の遅延）。このような機能には、デバイス制御機能の起動につながる特定のデータの即時分析、ＭＡ／ＯＮＤＩアラームなどが含まれる。

【0259】

態様では、ＮＤＳ入力ユニットは、ＮＤＳ入力ユニットが、ＭＡ－Ｄの≧１０個のパケット、例えば、≧約１１個のパケット、≧約１２個のパケット、≧約１５個のパケット、≧約２０個のパケット、≧約２５個のパケット、≧約５０個のパケット、≧約７５個のパケット、又は≧約１００個以上のパケット、例えば、≧約２５０個のパケット、≧約５００個のパケット、≧約７５０個のパケット、≧約１０００個のパケット、又はＭＡからのＭＡ－Ｄの更に多くのパケットを、約１秒毎、約２秒毎、約３秒毎、約４秒毎、約５秒毎、約１０秒毎、又は例えば約０．１秒毎、又は約０．５秒毎に受信することに基づくデータ検証ルールプロセスを備える（パケットサイズは、システム／ネットワーク特性ごとに異なり、例えば、約１～１００ｋｂ、約１．２５～７５ｋｂ、又は約１．５～６５ｋｂである）。態様では、そのようなデータ検証ルールに違反した場合、ＮＤＳ入力ユニットにおけるＣＥＩ又はＮＤＳの他の態様が、他の部分で説明されているアラート／アラーム機能などのアクションをトリガすることができる。

【0260】

５．データハンドラ（イベントハブ、ＩｏＴハブなど）
ＮＤＳは、入力ユニットの一部を形成するか、入力ユニットから分離されるか、又はその両方であるデータハンドラを含むことができる。データハンドラは、典型的には、データ分析機能、ルーティング機能、イベントハンドリング機能、又はそれらのいずれかの組み合わせを実施し、ＮＤＳの入力ユニット及び中継ユニットと少なくとも部分的に異なるエンジン／ユニット又は方法／機能である。データハンドラは、典型的には、複数の入力ソース（例えば、デバイス）からテレメトリ（データ／メッセージ）を受信し（複数の入力ソースからの態様では同時に、場合によっては毎秒数千又は更には数百万のメッセージ）、そのようなデータを他のユニット又は出力に更に中継し、しばしば、同時に２つ以上の出力に中継する。データハンドラの例には、分析エンジン及びイベントハンドラが含まれる。ストリーミング分析エンジン、イベントハンドラ、及び同様のシステム／ユニットなどの分析エンジンが知られている。態様では、データハンドラは、クラウドベースのユニット／コンポーネントを含む。

【0261】

態様では、ＮＤＳは、１つ以上のイベントハブデータハンドラユニットを含む。イベントハブは、典型的には、大規模ではあるが低プロファイルで（例えば、高度なシーケンシング機能、供給保証などなしで）データを処理し、比較的低いレイテンシ及び高い信頼性で動作するユニットである／そのようなユニットを含む。イベントハブについての入力は、イベントパブリッシャと呼ばれることがある。ＮＤＳのイベントハブ及び同様のコンポーネントは、ＨＴＴＰ／ＡＭＱＰプロトコルなどの様々なデータ中継プロトコルを使用することができる。態様では、イベントハブは、パーティション（例えば、２～３２個のパーティション）（イベントハブにイベントを保持する順序付けられたシーケンス）を含む。パーティション（パーティション化されたコンシューマーモデル）は、複数のアプリケーションが並行的にストリームを処理することを可能にし、より速い処理速度及び処理速度の制御を可能にする。態様では、イベントハブは、一方向様式でのみデータを処理する（イベントパブリッシャにメッセージを中継するのではなく、イベントパブリッシャからイベントコンシューマ（すなわち、下流ユニット）にデータを中継する）。イベントハブは、イベントパイプラインの「フロントドア」として機能することができ、このようなイベントハブはしばしば「イベントインジェスタ」と呼ばれる。

【0262】

態様では、ＮＤＳのデータハンドラは、モノのインターネット（「ＩｏＴ」）ハブを含む。ＮＤＳのＩｏＴハブは、典型的には、双方向データ通信、並びにデバイス制御、デバイス認証、デバイス認可、プロトコル変換、及び組み合わせに関連する機能を実施することができる。態様では、ＩｏＴハブは、ＭＡなどの接続されたデバイス上でコマンド及び制御機能を実施する。例えば、ＩｏＴハブは、特定の条件（例えば、デバイスによって検出された患者における特定の生理学的措置）に応答してデバイスを制御するための事前にプログラムされた命令を含むことができる。態様では、ＩｏＴハブは、デバイスエラーレポートを取り扱い、例えば、デバイスごとの失敗した接続試行をチェックするか、接続されたデバイスの切断／無効化を含むか、又はその両方を行うことができる。

【0263】

態様では、データハンドラは、反復的な１分、２分、３分、５分、６分、又は１０分のデータ収集サイクル／ウィンドウ（例えば、３０秒～６００秒のデータ収集ウィンドウ、例えば、２～８分のデータ収集ウィンドウ）など、時間ベースで１つ以上のデータ機能を実施する。

【0264】

Ａｐａｃｈｅ Ｋａｆｋａエコシステムは、ＮＤＳで使用することができるか、又はＮＤＳイベントハブのモデルとして使用することができる既知のイベントハブを備えるす。Ａｚｕｒｅシステムには、Ａｚｕｒｅイベントハブ及びＩｏＴハブの両方が含まれる。Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓ、Ｓｔｒｅａｍ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ、ＡＤＬＳ、及びＨＤＩｎｓｉｇｈｔを含むＡｚｕｒｅのビッグデータ分析サービスは、ハブからデータを読み取り、処理することができる。データハンドラには、イベント処理により重点を置いたユニットであるイベントグリッドを含めることもできる。ＮＤＳは、実施される機能／能力の観点から、そのようなタイプのハブ又はその等価物のうちの任意の好適な１つ以上を含むことができる。

【0265】

態様では、ＮＤＳのデータハンドラは、データ分析及びイベントハンドリング機能の両方を実施する。例えば、Ａｚｕｒｅ Ｓｔｒｅａｍ Ａｎａｌｙｔｉｃｓなどの分析エンジンは、複数のソースからのストリーミングデータを同時に処理するリアルタイム分析及び複雑なイベント処理エンジンの両方として働く。態様では、データハンドラは、ＭＡ－Ｄ、ＮＤＳ－ＡＤ、及び他の入力を含む多数の入力ソースからのデータから、データパターン、データ関係、又はその両方を識別する。態様では、そのようなデータハンドラの分析機能は、アクション、ワークフロー（アラートの作成など）、レポートツールへの情報のフィード、後で使用するための変換されたデータの記憶、又はそれらの組み合わせを開始することができる。分析プロセッサは、典型的には、入力、クエリ、及び出力要素を含むジョブを実施する（例えば、イベントハブ又はＩｏＴハブからデータを受信し、ＳＱＬクエリ言語ベースのクエリ又はユーザ定義関数（ＵＤＦ）を実施して、ストリーミングデータをフィルタリング、ソート、集約、及び結合し、他のコンポーネント／ユニット、例えば、Ａｚｕｒｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ、Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｂｕｓ Ｔｏｐｉｃｓ又はＱｕｅｕｅｓにデータを中継して、通信又はカスタムワークフローのダウンストリーム又はデータリポジトリ内のデータ（例えば、ＤＬ／ＥＬ、Ａｚｕｒｅ Ｓｙｎａｐｓｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓなど）をトリガし、任意選択で、履歴データに基づいて機械学習モデルを訓練するか、又はバッチ分析を実施する。ＳＤＰの要素、例えば、Ｋａｆｋａ、Ｓｐａｒｋ、Ｓｔｏｒｍ、及びＦｌｉｎｋなどのＡｐａｃｈｅツールは、そのような機能を実施するために使用され得る。Ｋｉｎｅｓｉｓ Ｓｔｒｅａｍｓ、Ｋｉｎｅｓｉｓ、及びＦｉｒｅｈｏｓｅなどのＡｍａｚｏｎツールも同様のサービスを提供することができる。

【0266】

６．分析エンジン／ユニット／機能
ＮＤＳは、典型的には、ＭＡ－Ｄ上で分析を実施するコンポーネントを含み、これらのコンポーネントは、ＮＤＳ分析ユニット／エンジン／システム（ＮＤＳ－ＡＮＡＬＵ又は同様にＮＤＳ分析／分析ユニットと呼ばれることもある）として特徴付けることができる。ＮＤＳ分析ユニットは、典型的には、ＮＤＳ ＤＲなどのＮＤＳメモリ内のデータを分析するＮＤＳ及び関連するメモリ／プロセッサリソースのユニット／エンジンで構成される。ＮＤＳは、任意の好適なタイプの任意の好適な数の分析ユニット／エンジンを含むことができる。態様では、ＮＤＳは、主に概してＤＲデータ（取り込み後）を分析するか、又はＤＲデータのみ分析する少なくとも１つの分析ユニットを備える。態様では、ＮＤＳは、データの事前取り込みを分析する分析ユニットを（例えば、上記及び以下で説明されるように、ＳＤＰなどの入力ユニットの一部として）備える。ＮＤＳ分析によって生成されるデータは、ＮＤＳ分析データ（「ＮＤＳ－ＡＤ」）と呼ばれる。態様では、ＮＤＳ－ＡＤは、ネットワークコンポーネント、例えば、ＭＡ又は他のネットワーク／ＮＤＳコンポーネントに供給されることができ、場合によっては、更に更なる分析機能／方法の基礎となることができ、より高いレベルのＮＤＳ－ＡＤ、ＮＤＳのコントローラユニットによって実施される制御アクション（例えば、ＭＡデバイス機能の制御）、又はその両方をもたらす。ＮＤＳ－ＡＤは、ＮＤＳ ＤＲにおける組織化又は構造化された「生」ＭＡ－Ｄ又は他の入力、記憶されたデータに対する分析プロセス／アルゴリズムの適用によって生成されたデータ、又はその両方を含むことができる。態様では、分析機能は、ＮＤＳメモリに記憶されたデータにスキーマを適用する。例えば、ＮＤＳ分析ユニットは、ＭＡ／ＯＮＤＩへのデータの供給、機能の実施、又はＣＴにおいてＮＤＳ－ＡＤに適用される≧約２、≧５、≧１０、≧２０、又は≧約５０の異なるスキーマの適用のための命令を含むことができる。分析ユニットの大部分のプロセスは、例えば、ＮＤＳ入力ユニット（ＮＤＳ－ＩＮＰＵ）又はＮＤＳ中継ユニット（ＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵ）によって使用されるＩ／Ｏバウンドプロセスとは対照的に、ＣＰＵ／プロセッサバウンドプロセス（入力／出力（Ｉ／Ｏ）要求／動作をまれに生成する）として特徴付けることができる。ＮＤＳ分析ユニットエンジン／機能は、典型的には、ネットワークデバイス／インターフェースのユーザに供給される１つ以上の形態の出力を生成する／もたらす。そのような出力は、デバイス又はインターフェース上に表示されるデータ、デバイスの自動動作のための機械制御データ、アラーム／アラート命令、又はそれらの組み合わせをフォーマット及び供給することを含むことができる。

【0267】

態様では、１つ以上のＮＤＳ分析ユニット／エンジンは、動作中に調整不可能な固定分析ユニットである。態様では、１つ以上の分析ユニットは、動作中に調整可能であるか、又は場合によっては、動作中に自動的に調整可能である。態様において、機械学習は、固定された機能する分析ユニットを形成するために使用される。態様では、機械学習は、動作中の分析ユニットの機能を駆動／形成するために使用される（例えば、教師あり又は教師なしの機械学習は、対象における生理学的状態の予測、最良の治療コースなどのような、ＮＤＳ分析ユニットの処理に適用されるか、又はその一部を形成することができる）。

【0268】

態様によれば、ＮＤＳ分析ユニット／エンジンの一部であると特徴付けることができるコード／ＣＥＩは、センサデータに関連付けられた１つ以上のアラート／アラーム条件と、その存在を検出するための手段とを含み、ＮＤＳ分析ユニットは、例えば、ＭＡ－Ｄ、分析によって１つ以上のアラーム条件がトリガされているかどうかを判定し、ＮＤＳは、アラームをＭＡに登録させ、センサデータ及び認められたユーザオプションに基づいて、ＭＡ／対象に関連付けられたユーザに関連付けられたデバイス／インターフェース、又はその両方に供給させる。

【0269】

態様では、ＭＡ－Ｄは、ＭＡ－Ｄの動作状態に関する情報を含み、ＮＤＳ分析ユニットは、１つ以上の分析を実施する際に、ＭＡ－Ｄの動作状態情報を評価する。

【0270】

態様では、ＭＡは、時間タグ付け、例えば、データグループの時間又はシーケンスを示すＭＡ－Ｄに関連付けられた識別子を含むパケットを中継する。態様では、ＭＡは、そのようなシーケンシング情報を含むデータのパケットを中継し、ＮＤＳ分析ユニットは、キャッシュデータの時間コンポーネント／属性を分析するための機能を備える。態様では、キャッシュデータ（ＭＡ－ＣＤ）の時間コンポーネントを分析すると、ＮＤＳ－ＡＮＡＬＵは、非時系列順に受信されたＭＡ－ＣＤを再シーケンシングすることができる。態様では、そのような再シーケンシングは、ＭＡ－ＣＤを時系列的にレンダリングする。

【0271】

局面では、ＮＤＳ分析ユニットは、過去のＭＡ－Ｄ、現在／ほぼ現在のＭＡ－Ｄ、及び予測されたＭＡ－Ｄ（ＮＤＳ－ＡＤ）を識別するための機能（例えば、適用されるタイムスタンプ／コードでデータにタグを付ける）を含む。態様では、ＮＤＳ分析ユニットは、分析に基づいて≧１の予測機能を実施し、予測機能の結果をＭＡ、他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ）、又はその両方に中継する。例えば、現在のデータは初期分析の対象となることができるが、過去の関連するウィンドウとしてタイムスタンプされたデータは、拒否されるか、又はＤＲ取り込みに直接渡され得る。データ作成時間、中継時間、修正時間、又は任意のＣＴも、他の部分で例示されるように、ＤＲデータ上の機能を実施する際に考慮され得る。

【0272】

実施形態では、ＮＤＳ分析ユニットは、イベントが発生したかどうかを監視し、イベントの発生時に分析を再実施し、分析を更新し、更新された分析を１つ以上のＭＡ、又は１つ以上のＮＤＳ若しくはネットワーク関連ユーザ、例えば、１つ以上の他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ）に報告するためのＣＥＩを含む。態様では、ＮＤＳ分析ユニットは、事前に確立されたアラート条件を満たすデータパターンを監視するためのＣＥＩを含み、データパターンがそのような事前に確立されたアラート条件を満たす場合、ＮＤＳ分析ユニットは、ＭＡ、ＯＮＤＩ、又はＣＴの通知が必要であることをシグナリングするためのＣＥＩを含む。例えば、そのようなアラート条件は、ＭＡ－Ｄパターン、ＮＤＳ／ネットワーク動作パターン、通信パターン、又はＮＤＳ分析ユニットによってアクセス可能であるデータが関連付けられている本明細書に記載のシステム内の任意の機能要素において識別され得る。

【0273】

特定の実施形態では、ＮＤＳ分析ユニットは、プログラム医療機器（ＳＡＭＤ）として規制されている≧１の機能／エンジンを実施する。態様では、ＮＤＳ分析は、≧１のＳＡＭＤ機能及び≧１の非ＳＡＭＤ機能（ＮＳＡＭＤ機能）を実施する。態様において、ＮＤＳは、≧１のＳＡＭＤ関数（又は、≧ＳＡＭＤ関数及び≧１のＮＳＡＭＤ関数）の出力を、特に、ＳＡＭＤ及びＮＳＡＭＤ関数の適用される規制状態を反映するＣＥＩに従って、異なるＭＡに供給する。態様では、≧１のＳＡＭＤは、診断指示又は治療指示を医療提供者に提供することを含む。いくつかの局面によれば、≧１のＳＡＭＤは、１つ以上の条件に応答してＭＡの動作条件を変更することができる。態様では、ＮＳＡＭＤ機能は、そのようなタスクを実施しない。

【0274】

場合によっては、出力アプリケーションは、１つ以上の規制当局（例えば、ＵＳ ＦＤＡ）によってプログラム医療機器（ＳａＭＤ／ＳＡＭＤ）として規制され、ＮＤＳ又は方法の動作は、１つ以上のデータ変換、データキュレーションプロセス、データ検証チェック、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせを適用して、１つ以上のＳａＭＤアプリケーションが、ＭＡＣ－ＤＭＳメモリユニットに記憶されたプロセッサ読み取り可能命令に記録された１つ以上の規制要件に準拠することを確実にすることを含む。態様では、そのようなＮＤＳにおける≧１の出力アプリケーションは、ＳａＭＤとして規制されておらず、ＮＤＳ／方法の動作は、規制要件への準拠を確実にするために、非ＳａＭＤ出力からＳａＭＤ出力をソートする。

【0275】

ＮＤＳ分析ユニットによって実施されるいくつかの機能／方法では、他の部分で説明されるように、１つ以上のデータ変換が行われる。構造化データ変換は、例えば、ＳＱＬで実施され得る。半非構造化データ変換は、１つ以上のクエリの実施に基づいて、スキーマのデータへの適用を含むことができる。

【0276】

少なくとも１つのＮＤＳ分析ユニット（例えば、ＮＤＳ分析機能の大部分を実施する一次ＮＤＳ分析ユニット）は、例えば、ユーザ、プロセス、又はその両方がＤＲデータに対してクエリを実施することを可能にする、クエリ（検索及びマッチング）ユニット／機能を含むことができる。クエリユニットは、態様では、他の部分に記載され、例えば、ＵＳ１０５７２２２１、ＵＳ６６５１０５４、ＵＳ５８２６２６０、ＵＳ１０２２９１６６、ＵＳ１０２８２４７２、ＵＳ７９７０７９１に記載されるように、マッチドレコードランキング方法と組み合わせて、英数字データ、メタデータ（タグ、リンク、参照など）、又はその両方を使用することができる。クエリ「ヒット」（結果）に関連するマッチング／ランキング方法は、ユーザ入力、ユーザプリファレンス、又はその両方を含むことができる（そのような方法の例は、例えば、ＵＳ１０３８７５１２及びＵＳ７９９６３９２に記載されている）。ランキングは、典型的には、複数のランキング因子、例えば、キーワードの意味、コンテキストなど、マッチングレコードコンテンツの品質などの評価を含み、ランキング因子はしばしば、ランキング／マッチングアルゴリズム／機能による分析のための重み付けルールに帰属する。クエリプロセス／ユニットは、いくつかの態様／場合において、クエリを拡張するために同義語生成方法を使用することができる。関連する原理及び方法は、例えば、ＵＳ７６３６７１４、ＵＳ８３９２４１３、ＵＳ１０５４６０１２、ＵＳ２０１０／００８２６５７、ＵＳ２０１０／０３１３２５８、ＵＳ２０１６／０２５３４１８、ＵＳ９３６１３６２、ＵＳ９４８９３７０、ＵＳ８８３２０９２及びＵＳ８８１２５４１に記載されている。態様では、クエリは、頻繁な組み合わせ検出、システムルール、又は他の好適な方法に従って、ソース内の用語の組み合わせ（用語の組み合わせ）から、又はソースから生成される検索／クエリ要素を含む。組み合わせられた検索用語方法の例は、例えば、ＵＳ２０１０／０１３８４１１及びＵＳ２０１１／０１８４７２５に記載されている。態様では、クエリが生成されるか、又はレコードが、特に、データセットをデータセット要素に分解することによってマッチングされ、要素ごとに（例えば、キー／値とキー／値の組み合わせの比較に基づいて）比較が行われる。ＮＤＳデータ改善ユニット（ＤＩＵ）などのＮＤＳ分析ユニット又はそのコンポーネント／関連ユニット、又はその両方は、様々なレベルで（例えば、単一の用語／区切りレベル、バイグラムレベル、トリグラムレベル、又はより高いＮグラムレベル、又はＣＴで、しばしば、そのような異なるレベルを予想される構文、共通式、意味／ＮＥＲ、又はＣＴに対してテストすることと組み合わせて）でトークン化方法を使用することができる（例えば、バイグラムトークン化によって「Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ」を特定のステージ／都市として識別することと、データを個々のトークン解釈レベルで「Ｎｅｗ」（おそらく無視される）及び「Ｙｏｒｋ」として評価することを組み合わせる）。ＮＬＰ Ｕ／Ｌによって実施されるＮＬＰプロセスは、異種形態の入力、例えば、非構造化入力を解釈するか、又は解釈するために実施され得る。ＮＬＰプロセスは、特殊なＳＮ、例えば、関連する用語及び意味、同義語、区切り記号及び他の文法／構文、又はフォーマットルールなどで訓練されたＳＮの使用と組み合わせることができる。様々なクエリ関連のＳ／Ｌの重複が存在し得る。例えば、ＮＬＰプロセスは、典型的には、単語認識、文章セグメンテーション、フィールドセグメンテーション（例えば、表形式のデータ）、又は段落セグメンテーションの形態でのトークン化を伴う。ＮＬＰプロセスは、典型的には、音声認識の一部（及び音声タグ付けの一部）、テンス認識／タグ付けなどを更に含む。ＮＬＰプロセスはまた、典型的には、入力／ＤＳの読み取り用語を接続する基本的な単語形態を見つけ、（例えば、依存性構文解析（例えば、浅い構文解析／「チャンキング」）、フレーズ識別、単語センスの曖昧性の解消、自然言語生成、共参照解決、感情分類、及び名前付きエンティティ認識（ＮＥＲ）によって）単語関係を評価するためのレンマ化プロセスの適用を含む。特定の用語のＮＥＲプロセスでは、特定のコーパスを含める必要がある場合がある。ＮＬＰプロセスは、文／句／表現形態又は構文に基づく分析を含むことができ、ＮＥＲプロセスは、そのようなセマンティクス又はプラグマティクスのような要因を利用することができる。例示的なＮＬＰプロセスは、例えば、ＮＬＴＫ、ＷｏｒｄＮｅｔ、ＢＥＲＴ（サブワードトークン）モデル、及びＰｙｔｈｏｎにおけるｓｐａＣｙライブラリリソースを含む。ＮＬＰでのサブワードトークンメソッドの使用は、語彙（ＯＯＶ）の解釈問題を検出可能に低減するのに役立つ。ＮＬＰプロセスはまた、ＮＤＳ入力ユニットによってなされる、例えば、命令の受信、質問への応答などの入力プロセスにおいて用いられてもよい。データのマッチング（例えば、データリンケージ）に関連する他のＮＬＰプロセス及びプロセスは、本開示の他の部分で提供される。

【0277】

クエリプロセスは、例えば、マッチング、同義語生成、又はその両方において、ステミング及び関連する方法を含み得る。ステミングは、サフィックス除去、プレフィックス除去、又はその両方を含み得る。Ｐｏｒｔｅｒ Ｓｔｅｍｍｅｒ、Ｌｏｖｉｎｓ Ｓｔｅｍｍｅｒ、Ｄａｗｓｏｎ Ｓｔｅｍｍｅｒ、Ｋｒｏｖｅｔｚ Ｓｔｅｍｍｅｒ、Ｘｅｒｏｘ Ｓｔｅｍｍｅｒ、Ｎ－ｇｒａｍ Ｓｔｅｍｍｅｒ、Ｌａｎｃａｓｔｅｒ Ｓｔｅｍｍｅｒ、及びＳｎｏｗｂａｌｌ Ｓｔｅｍｍｅｒを含むいくつかの周知のステミングアルゴリズムが知られており、利用可能である。レンマ化ツール／リソース及び原則が知られており（例えば、ｎｌｔｋ．ｓｔｅｍのＷｏｒｄＮｅｔＬｅｍｍａｔｉｚｅｒ関数及びＰｙｔｈｏｎのｓｐａＣｙライブラリのＬｅｍｍａｔｉｚｅｒクラスは、一般的な英語用語のＮＬＰレンマ化関数を提供する）。クエリ機能、マッチング機能、又はその両方に有用な特殊な類義語辞典の開発は知られている（例えば、ＵＳ２０１０／０１９８８２１を参照されたい）。クエリ／マッチングプロセスで使用することができる文字列マッチング／ステミングステップは、ファジー（近似）文字列マッチング方法を適用することを含み、ファジー（近似）文字列マッチング方法は知られており、利用可能なツール／方法、例えば、レベンシュタイン距離法を使用する方法、例えば、Ｐｙｔｈｏｎ ＦｕｚｚｙＷｕｚｚｙ又はファジーマッチャーパッケージ／ライブラリの関数を使用する方法（設定、例えば、比較された文字列の最小比）を使用して実施することができる。ステミング機能におけるステミングステップの組み込みの実施に適したストリングステミング方法も知られている。態様では、ステミングステップは、事前にプログラムされたルックアップテーブルの使用を含む。態様では、ステミングステップは、事前にプログラムされたプレフィックス除去ルール、サフィックス除去ルール、レンマ化アルゴリズム、ステムデータベースマッチングアルゴリズム、又はそれらの組み合わせ（例えば、アフィックス除去）の適用を含む。態様では、ステミングステップは、訓練された／訓練可能な確率的アルゴリズムの適用を含む。態様では、方法／ＮＤＳで使用されるステミング、マッチング、又はその両方は、特定の情報、例えば、特定のＭＡ－Ｄ（例えば、バイタルサインデータ）の分析／使用のために訓練された、又はそれを含む、又はその他の方法で組み込むルール／入力を含む。態様では、ステミングステップ／ユニット、マッチングステップ／ユニット、又はその両方は、ＭＬコンポーネント／方法（例えば、教師あり学習又は教師あり及び半教師あり学習によって訓練された確率アルゴリズムに適用されるＭＬ）を含む。態様では、マッチング機能又はステミング機能は、非文字列入力、例えば、画像、値などにも適用される。文字列マッチングの観点から説明される本開示の任意の部分は、そのような他の方法、又はそのような異なるタイプのデータのうちの２つ以上を含むより広範なクラスのデータマッチング／ステミングの適用のための同時サポートを提供することとして理解されるであろう。マッチングは、しばしば、例えば、キー／値のペア、フィールド／レコードのペア、別のスキーマ、又はそれらの組み合わせにおいて、データポイント／データセットに基づいて実施される。方法／ＮＤＳのＳ／Ｆに適合し得る検索／マッチング技術及び原理の例は、例えば、ＵＳ１０５７２２２１、ＵＳ１０４５２７６４、ＵＳ８１４５６５４、ＵＳ６６２５６１５、及びＵＳ２０１６／０３０６８６８、及びその中で引用される参照文献に記載されている。検索Ｓ／Ｆは、メタデータ、例えば、（例えば、ＵＳ２０１４／００３９８７７、ＵＳ７８４４５８７、ＵＳ２００８／０２７０４５１、ＵＳ９３０５１００、及びＵＳ２０２０／００９７５９５によって例示されているような）検索「タグ」の使用を含むことができる。方法／ＮＤＳのＳ／Ｆに適合し得る検索／マッチング技術及び原理の例は、例えば、ＵＳ１０５７２２２１、ＵＳ１０４５２７６４、ＵＳ８１４５６５４、ＵＳ６６２５６１５、及びＵＳ２０１６／０３０６８６８、及びその中で引用される参照文献に記載されている。本発明の方法／ＮＤＳの検索Ｓ／Ｆはまた、メタデータ、例えば、（例えば、ＵＳ２０１４／００３９８７７、ＵＳ７８４４５８７、ＵＳ２００８／０２７０４５１、ＵＳ９３０５１００、及びＵＳ２０２０／００９７５９５などに記載されている方法を使用する）探索「タグ」の使用を含むことができる。

【0278】

態様では、ＮＤＳ分析ユニットは、タスクスケジューリング／プロセススケジューリングエンジン／機能（タスクスケジューラ又はプロセススケジューラ）を含む。分析ユニットは、長期又は中期スケジューリング方法を使用するか又は主にそのようなスケジューリング方法を使用することができ、ＮＤＳ入力ユニット又はＮＤＳ中継ユニット（ＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵ）は、しばしば、主に概して短期（メモリ内）スケジューリングプロセスに基づいたタスクスケジューリングユニット／機能（Ｕ／Ｆ）を使用するか、又はそのようなタスクスケジューリングユニット／機能（Ｕ／Ｆ）のみを使用する。タスクプロセッサＵ／Ｆは、必要に応じて（例えば、短期プロセスにおいて）、適用されるプロセスのためにＮＤＳプロセッサ／分析ユニットに制御を提供するディスパッチャコンポーネント／機能を備えることができる。態様では、タスクプロセッサは、例えば、データイベントに応答して、コンテキストスイッチ／コントロールを備える。タスクプロセッサは、ＦＩＦＯ、優先順位スケジューリング、最短残り時間スケジューリング、容量スケジューリング、ラウンドロビンスケジューリング、マルチレベルキュースケジューリング、公平なスケジューリング、遅延スケジューリング、動的比例スケジューリング、又はリソース認識適応スケジューリング（ＲＡＳ）を含む任意の１つ以上の方法に基づいてスケジューリングを適用することができる。そのようなアプローチの例は、例えば、Ｓｅｅｔｈａｌａｋｓｈｍｉ ｅｔ ａｌ，Ｊ Ｉｎｆｏｒｍ Ｔｅｃｈ Ｓｏｆｔｗ Ｅｎｇ ２０１８，８：２，ＤＯＩ：１０．４１７２／２１７５－７８６６．１０００２２６に記載されている。タスクスケジュールは、態様では、スレッドモデル（例えば、カーネルレベルスレッド）を使用することができる。

【0279】

タスクスケジューリングプロセスは、設計構造マトリックス（ＤＳＭ）タスク管理に使用される他のフレームワークのコンポーネントであり得、これは、ＮＤＳプロセッサのユニット／機能によって使用され得、例えば、その例は、Ｈａｄｏｏｐにおける多くのタスクの多目的スケジューリングアルゴリズム（ＭＯＭＴＨ）である。Ｈａｄｏｏｐ、Ｓｐａｒｋ、Ｓｔｏｒｍ、及びＭｅｓｏｓは、短期タスク、大規模ジョブ、インタラクティブジョブ、大規模／バッチジョブ、及び保証容量の生産ジョブをスケジューリングするための複数のアルゴリズムで構成される非常によく知られたフレームワークである。例えば、Ｍｂａｒｋａ Ｓｏｕａｌｈｉａ ｅｔ ａｌ．Ｔａｓｋ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｉｎ Ｂｉｇ Ｄａｔａ Ｐｌａｔｆｏｒｍｓ：Ａ Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ Ｒｅｖｉｅｗ，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ，Ｖｏｌｕｍｅ １３４，２０１７，Ｐａｇｅｓ １７０ －１８９，ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０１６／ｊ．ｊｓｓ．２０１７．０９．００１を参照されたい。他の関連する方法／原則は、Ｐａｕｌ Ｋｒｚｙｚａｎｏｗｓｋｉ “Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ：Ｗｈｏ ｇｅｔｓ ｔｏ ｒａｎ ｎｅｘｔ？”ａｔ ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｃｓ．ｒｕｔｇｅｒｓ．ｅｄｕ／～ｐｘｋ／４１６／ｎｏｔｅｓ／０７－ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ．ｈｔｍｌ（２０１４－０２－１９）及びＴｏｎｇ Ｆｉ；Ｄａｎ Ｂａｕｍｂｅｒｇｅｒ；Ｓｃｏｔｔ Ｈａｈｎ．“Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｎｄ Ｓｃａｌａｂｌｅ Ｍｕｌｔｉｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｆａｉｒ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｒｏｕｎｄ－Ｒｏｂｉｎ”ｈｔｔｐ：／／ｈａｐｐｙｌｉ．ｏｒｇ／ｔｏｎｇｌｉ／ｐａｐｅｒｓ／ｄｗｒｒ．ｐｄｆに記載されている。

【0280】

７．データ改善エンジン／ユニット
態様では、ＮＤＳは、データ改善ユニット（ＤＩＵ）として特徴付けるか、又は対応する機能を実施することができるユニットを備える。態様では、ＮＤＳは、ＮＤＳ入力ユニットのコンポーネントであるＤＩＵを含む（又は、ＮＤＳ内のそのようなユニットは、重複する機能を含む）。態様では、ＮＤＳは、データの最初の取り込み後に動作するＤＩＵを含む。態様では、データ取り込みは、段階的プロセスであり得る。例えば、態様では、データ入力は、非常に限られた変換又は構造要件／スクリーニングの対象となるが、最初の取り込み後、そのようなデータは更に、データの第２のレベル変換をもたらすＤＩＵプロセスの対象となり、第２の取り込みプロセスにおいて、第２のレベルの変換されたデータは、ＮＤＳ ＤＲに記憶される。態様では、第２のレベルで取り込まれたデータは、ＮＤＳ－ＡＮＡＬＵプロセスなどのＮＤＳプロセスの対象となり、結果として生じるＮＤＳ分析データ（ＮＤＳ－ＡＤ）は、典型的には、そのようなＮＤＳ－ＡＤにスキーマを適用すると仮定すると、ＤＲのより構造化された部分に記憶される。ＮＤＳ－ＤＩＵは、例えば、異種データの調和、入力の評価及び検証／拒否など、入力の品質又はユーザビリティを改善するための機能を実施することができる。そのような分析プロセスは、自動的に実施されるプロセス（例えば、ＤＲデータに適用される機械学習プロセス）又はオンデマンド（手動トリガ）プロセス、例えば、ＤＲデータに対してデータクエリを実施するプロセスを含むことができる。

【0281】

態様では、ＮＤＳは、データ調和ユニット（ＮＤＳ－ＤＨＵ）を備えるか、又はデータ調和ユニット（ＮＤＳ－ＤＨＵ）として動作するＤＩＵを備え、データ調和ユニット（ＮＤＳ－ＤＨＵ）は、受信されたデータの特性を評価し、異なるデータ、例えば、ＭＡ、ＳＵＭＡＤ、及び非構造化若しくは構造化ＭＡ－Ｄのネットワーク内の異種ＭＡからのデータ、又はそれらの組み合わせを調和させる機能を適用することができ、そのようなデータを全体として結合／比較／分析することができるようにする。態様では、ＮＤＳは追加的又は代替的に、受信したデータがＮＤＳ分析ユニットによる使用に適している（例えば、即時使用が承認されている）かどうか、又はそのようなデータが使用前にデータを調和させるための１つ以上の機能の適用による修正を必要とするかどうかを評価することができるＮＤＳ－ＤＨＵを備える。局面では、ＮＤＳ－ＤＨＵは、ＮＤＳメモリ内のＭＡ－ＤがＮＤＳ分析ユニットによる使用を承認されているかどうかを評価することができる。更なる実施形態によれば、ＮＤＳ－ＤＨＵは、使用が承認されたそのようなＭＡ－ＤがＮＤＳ分析ユニットによってどのように使用されるかを判定することができる。

【0282】

態様において、最初に受信されたＭＡ－Ｄは、ＮＤＳにおいて、データクリーニング、データ調和／フォーマッティング（ブレンディング）、又は両方の対象となる。そのような機能は、例えば、各ＭＡ又は大部分若しくは実質的に全てのＭＡから受信された初期ＭＡ－Ｄの妥当性の評価を含むことができる。データ妥当性評価は、例えば、検出されたＣＩデータ（例えば、値及び属性）が、確立されたルール／制約又はアーキタイプに基づいて予想される属性／値に適合する程度を測定することを含むことができる。態様では、ＮＤＳ分析ユニット又は追加的又は代替的にＮＤＳ－ＤＨＵは、分析においてより低い妥当性スコアを有するデータをランク付けし、無効／無関係であると判定されたデータを除外し、無効なデータをユーザに警告し、有効なデータを提示し、又は例えば、保持されるデータ及び除外されるデータの両方を報告することができる。態様では、ＤＩＵは、１つ以上のタグ又は他の形態のメタデータをデータに適用する（例えば、ＮＤＳプロセスで関連付けられたデータをダウンストリームで処理するために使用することができる１つ以上の非階層的データセット／ポイントを適用する）。ＮＤＳ－ＤＩＵはまた、データ分類（例えば、１つ以上のデータレベル、例えば、全てのＭＡ－Ｄ対他の入力、各タイプのＭＡ－Ｄの全てのＭＡ－Ｄ、そのようなＭＡによって使用される各タイプの患者／手順に関連付けられた全てのＭＡ－Ｄなどでの処理を容易にするために、データを対象指向のデータセットにグループ化する）を実施するためのＵ／Ｆを含むことができる。ＤＩＵはまた、データ分類Ｓ／Ｆを実施することができ、例えば、データタイプ又はデータタイプに基づいてデータをグループ化し、データ分類は、例えば、記憶位置又は特性において使用することができるか、又は追加のメタデータアプリケーション／タグ付けのための基礎として使用することができる。態様では、ＮＤＳ－ＤＩＵは、データ分析、変換、又はその両方を実施する際にコンテキスト処理方法を使用し、態様では、ＮＤＳ－ＤＩＵのメタデータの適用は、コンテキストに依存する。態様では、コンテキストメタデータＤｏＳのアプリケーションは、データマイニングなどのデータ処理アプリケーションを容易にする。コンテキストは、例えば、クエリの同義語生成、記録の解釈（例えば、心血管ＭＡに関連付けられた入力の「ｈａ」を「心臓発作」を意味する可能性が高いと解釈することと、皮膚科デバイスに関連する態様では「ヒアルロン酸」を意味する可能性が高いと解釈すること）に適用することができる。ＤＩＵ／データ取り込み動作を実施するための利用可能なシステムの例としては、例えば、Ａｐａｃｈｅ ＮＩＦＩ、Ｅｌａｓｔｉｃ Ｌｏｇｓｔａｓｈなどが挙げられる。データ取り込みにおいて、ＮＤＳ－ＤＩＵは、例えば、データの分類、データの優先順位付け、又はその両方を可能にし、キュー処理の適用を可能にすることができる。態様では、ＮＤＳ－ＤＩＵは、データ統合リンクの基礎としてメタデータ、セマンティックライブラリ、又はマスターデータを使用することができ、データ統合リンクは、（例えば、ＭＡに関連付けられたＳＵＭＡＤとＭＡに関連付けられたクエリ応答データとの間の、例えば、半非構造化データと非構造化／構造化データとの間の）動的データレコードリンクを含み得る。態様では、ＤＩＵは、複数の自然言語（例えば、英語、中国語、日本語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、アラビア語、ヒンディー語、韓国語、及びＣＴ）からの入力を翻訳するためのＮＬＰ方法を使用する。例えば、態様では、≧約２、≧３、≧５、≧１０、≧１５、又は≧約２０の自然言語（ＮＬ）、ＮＬ方言（例えば、北京語及び広東語）、又はＣＴからの入力をＮＤＳに提供するか、ＮＤＳによって生成するか、又はその両方を行う（例えば、ＮＤＳは、スペイン語及び英語、日本語及び英語、又はドイツ語及びフランス語で出力を中継することができる）ことができる。

【0283】

態様では、ＮＤＳ－ＤＩＵは、１つ以上のデータクレンジング機能を実施する。データクレンジングユニット／機能／方法は、データの問題（例えば、冗長、不完全、不正確、又は無関連データ）を検出し、問題のあるデータを削除又は修正することができる。データクリーニング方法によって検出又は修正することができる一般的なエラーには、空間エラー、重複エラー／冗長性、不一致エラー、又はフォーマットエラーが含まれます。態様では、データクリーニング機能（ＤＣＦ）は、分類又は命名法の誤りを検出又は修正する。態様において、ＮＤＳは、一組の定義又はルールを使用して、矛盾エラー及び他のタイプのデータ破損エラーを判定する（例えば、態様では、方法は、辞書、用語集、又は権限ファイルの開発、保守、及び適用を含む）。態様では、ＤＣＦは、厳密な検証ルール、ファジー検証ルール、又はその両方の使用を含む。態様では、ＤＣＦは、検証されたレコード又はＤＳＦを有する１つ以上のデータセット機能（ＤＳＦ）又はＤＳＦを有するレコードをクロスチェックすることを含む。態様では、ＤＣＦは、構造的エラー、例えば、誤った属性、誤ったラベル付けなどを検出し、対処する。様々なデータクリーニング方法／アルゴリズムが知られており、そのようなステップ／機能に適用又は適合させることができる。そのような機能を実施するための既知のツールの例としては、Ｄｕｐｌｉｃａｔｅ Ｃｏｕｎｔ Ｓｔｒａｔｅｇｙ＋＋（ＤＣＳ＋＋）、Ｄｅｄｕｐ、Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｓｏｒｔｅｄ Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ法（ＰＳＮＭ）、及びＩｎｎｏｖａｔｉｖｅ Ｗｉｎｄｏｗｓ（ＩｎｎＷｉｎ）法が挙げられる。適用される可能性のある、又は適用される方法／アプローチを含む既知のデータクレンジングツールには、ＩＢＭ ＩｎｆｏＳｐｈｅｒｅサービス／製品、ＯｐｅｎＲｅｆｉｎｅ、Ｗｉｎｐｕｒｅ、Ｔｒｉｆａｃｔａ Ｗｒａｎｇｌｅｒ、Ｄａｔａ ＬａｄｄｅｒのＤａｔａＭａｔｃｈコンポーネント、Ｑｕａｄｉｅｎｔ Ｄａｔａ Ｃｌｅａｎｅｒ、及びＳａｌｅｓｆｏｒｃｅのＣｌｏｕｄｉｎｇｏが含まれる。態様では、本発明の方法は、ＤＣＦにおいてＭＬＭを使用することを含む。態様では、ＤＣＦは、ＭＡ－Ｄ又は他の予想されるネットワークデバイスデータ（例えば、ＣＭＳＳデータ）の分析／使用のために訓練された、又はそうでなければそれを含む／組み込んだルール又は入力を含む。

【0284】

態様では、ＮＤＳ－ＤＩＵは、様々なＭＡ－Ｄ又はＥＭＲ／ＥＨＲ関連メッセージング標準（例えば、Ｈｅａｌｔｈ Ｌｅｖｅｌ ７ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ（ＨＬ７Ｖ２．ｘ／ｖ３）、Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ／Ｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ Ｏｆ Ｃａｒｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ（ＣＤ Ａ／ＣＣＤ）、Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｔｅｓｔｉｎｇ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ（ＡＳＴＭ）、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ（ＤＩＣＯＭ）など）及び様々な標準又はプロトコル（例えば、施設間ドキュメント共有（ＸＤＳ．Ａ／Ｂ）施設間ドキュメントメディア交換（ＸＤＭ）施設間ドキュメント信頼性交換（ＸＤＲ）、患者識別子相互参照／患者人口統計クエリ（ＰＩＸ／ＰＤＱ）患者管理（ＰＡＭ）、既存データのクエリ（ＱＥＤ）、処方薬物プログラムのための国家顧問（ＮＣＰＤＰ）など）からのデータを調和して、そのような異種の入力の調和を可能にする。例えば、ＮＤＳ－ＤＩＵは、ＮＤＳ内で使用するために、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全ての入力を一貫しているか又は互換性のある形式（例えば、ＩＳＯ／ＩＥＥＥ１１０７３－１０１０１の命名法及びその拡張）に変換することができる。態様では、ＤＩＵは、例えば、データ内の測定単位（時間、体積、サイズなど）を変換することによって、入力時系列データのストリーム又は他の入力を正規化する。態様では、非均一なデータを調和させることができる（例えば、モルの割合を重量の割合に変換すること、体積を重量に変換すること、インチをセンチメートルに変換すること、体積又は時間単位を代替的な体積又は時間単位に変換することなど）。

【0285】

局面によれば、データ、データのグループ、又はデータのセット、例えば、約２つ以上、約３つ以上、約５つ以上、約１０個以上、約２５個以上、約５０個以上、約１００個以上、約５００個以上、約１０００個以上、約５０００個以上、又は更には約１０，０００個以上のＭＡ－Ｄのピース、グループ、又はセットは、例えば、ＮＤＳ－ＤＩＵにおいて、均一性の評価、値のタイプの評価、値の単位などの対象となり、例えば、存在する値の種類、そのような値の単位などを判定する。態様では、整合性を使用して、受け入れられた（例えば、直ちに受け入れられた又は調和された）データ、一貫したデータ、正確なエントリ、完全なエントリのうちの２つ以上の組み合わせの分析を記述することができる。態様において、データクリーニングは、完全性の評価に従う。

【0286】

態様によれば、ＮＤＳ ＤＩＵは、典型的には、ルール、制約、統計分析、又はそれらの任意の組み合わせを使用して、データ監査を実施してＮＤＳ入力ユニット／入力データの異常、矛盾、他のエラーなどを評価する。

【0287】

態様では、ＮＤＳ ＤＩＵは、１つ以上の制約を適用して、許容可能なデータ対許容できないデータ、又は受信データとして許容可能なデータ対許容及び使用前に修正を必要とするデータを評価することができる。態様では、１つ以上の制約は、例えば、範囲制約（例えば、数値範囲又は大きさの順序（例えば、体積又は速度）内に入る特定の属性の値の期待値、又は特定のセット内に入る公称値（例えば、予想される生理学的測定値に一致する単位））を含むことができるが、これらに限定されなくてもよい。制約は、ルールごとに日付、時刻、及び他の値（通常は最大及び最小予想値）に適用することもできる。態様では、ＮＤＳ入力は、必須の制約（例えば、必須エントリ）、一意の制約（特に、Ｃｌを１つ以上の情報項目と識別する／関連付ける情報）、又はその両方に従うことができる。態様では、そのような入力の認識に一般に正規表現パターン認識が使用される。態様では、クロスフィールド検証方法は、例えば、ＭＡ又はＭＡのタイプ又は特定の条件のセットを満たすＭＡからセットとして受信されたデータにわたって、あるフィールドから別のフィールドへデータを相互参照しながら使用することができ、そのような２つ以上のデータフィールドは、パーセンテージを表す。態様では、入力の≧約５％、≧約１０％、≧約１５％、≧約２５％、又は≧３３％などのいくつかは、非構造化フォーマットであり、制約又はコンテンツルール／要件の対象ではないか、又はその両方である。

【0288】

実施形態によれば、ＮＤＳ－ＤＩＵ又は他のＮＤＳコンポーネントは、特に、情報に対する必須の制約ルールが使用される場合、完全性評価／評価を実施することができる。態様では、評価閾値は、情報、例えば、ＭＡ－Ｄ又は分析が利用されるかどうか、及びどのように利用されるかを判定する。代替的な態様では、評価スコアは、そのようなデータがどのように使用されるか、又はそのようなデータが変換又は除外されるかを評価する。

【0289】

態様では、ＮＤＳ－ＤＩＵ、ＮＤＳ入力ユニット、又はＮＤＳの他の態様は、１つ以上のデータタイプ／ソースの入力データ間の一貫性、又は時間の経過とともに（例えば、単一の患者治療又は評価期間にわたる）入力のソース内の一貫性を評価する。一貫性測定は、例えば、ルールに対するマッチング、ソース間のマッチング（例えば、類似するＭＡ－Ｄのソース間）、又はその両方によって実施され得る。態様では、一貫性分析は、（ユーザに報告されてもよく、カットオフ関数を用いるアルゴリズムなどによって使用されてもよい）尺度を使用して実施される。態様では、ＤＩＵは、識別された矛盾又は他の検出されたデータの問題に基づいて、一貫性の判定を行い、例えば、ユーザに問題を警告するか、又はＣＥＩの実施を介して実装された確立されたルールに従ってデータを省略又は修正することを決定する。いくつかの実施形態によれば、機械学習（ＭＬ）をＤＩＵプロセスに適用して、強化された評価又は一貫性の判定、例えば、強化された比較評価又は予測評価を行うことができる。ＭＬプロセスは、一般に、他の部分に記載されており、かつ当技術分野において公開されている。

【0290】

態様では、ＮＤＳ－ＤＩＵは、１つの、いくつかの、大部分の、概ねａｈの、又はａｈの入力タイプのいくつかの、大部分の、概ねａｈの、又はａｈの入力を標準化する。標準化は、内部化されたデータが、ＮＤＳが認識又は許可する形式（例えば、最小限のデータ要件を含むと認識される特定の半非構造化データフォーマット又はデータフォーマット／レコード）（例えば、本明細書の他の部分で説明されているシリアライズ及び他の標準化方法を通じて）表現されることを確実にすることを含む。標準化プロセスの一例として、ＮＤＳが性別を男性、女性、及び他として表現する必要があるが、外部エンティティが性別をＭ、Ｌ、及びＯとして表現し、標準化プロセスがＭ、Ｌ、及びＯを男性、女性、及び他に変換する場合。

【0291】

ＮＤＳ－ＤＩＵは、入力／データにステップ／機能を実施して、データを「マスタリング」することができる。データのマスタリングとは、特定の個人、デバイス、エンティティなどに属するデータを、その個人、デバイス、エンティティなどに様々な方法で帰属させるプロセスを指す。例として、データをマスタリングすることは、ジョナサン・ジョーンズ及びジョン・ジョーンズに帰属するデータが同じ人物に属していることを認識することを含むことができる。機能をマスタリングすることは、マスターデータを一連のマスタリングされたアイデンティティ又は地図に記憶することを含むことができる。マスタリングされたアイデンティティ又は地図ストレージに、リアルタイム又はバッチ／分析患者固有のデータ分析中にアクセスして、参照される人、デバイス、エンティティなどについての同義語を適用されるアルゴリズムに提供することができる。

【0292】

入力データ（入力）及び取り込まれたデータは、構造化データ及び非構造化データの両方を含むことができ、様々な消費モデルは、とりわけ、消費モデル、例えば、データ発見消費モデル、データ分析消費モデル、科学的アプリケーション消費モデル、及びデータ報告消費モデルを含むことができる。いくつかの実装形態では、１つ以上の後期段階の適格な変換器は、とりわけ、データクレンジング、データマッチング、参照フレーム（ＦｏＲ）変換、モデルマッピング、及びデータ分析のためのデータ集約のために用いられ得る。更に、いくつかの実装形態では、これらの変換器は、データリポジトリ、例えば、データレイク内の元のフォーマットのデータを扱うように構成することができる。態様では、変換器は、プラグインとして構成することができる。

【0293】

ＮＤＳ－ＤＩＵは、典型的には、レコードサイズを最小限に抑え、効率を向上させるための重複（冗長性）検出及び除去機能を備える。ただし、そのような機能は、典型的には、分散システムにおけるコンポーネント障害に対する保護として、事前にプログラムされた冗長性の標準に対してバランスをとられる。そのような機能は、例えば、データがマスターデータにリンクされているときなど、方法のプロセスで２回以上適用することができる。

【0294】

８．データモニタ／ダッシュボード
システム／ＮＤＳは、１つ以上のデータモニタ／ダッシュボードを含むことができる。ＮＤＳによって生成される／ＮＤＳに含まれるデータモニタ／ダッシュボードは、ＮＤＳ／ネットワークにおける特定のデータを収集し、ネットワークデバイス又は他のユーザアクセス可能なインターフェース（例えば、様々なデバイスからアクセス可能な様々なウェブページ上）に表示されるように適合された／構成されたスキーマ／表現を生成するエンジンの組み合わせを備えることができる。モニタ／ダッシュボードは、ＮＤＳ／ネットワークの現在のパフォーマンス、又はその修正後のＮＤＳ／ネットワークの動作の改善などに関する、実施可能な分析へのナビゲーション可能なアクセスをユーザに提供することができる。態様では、システム／ＮＤＳは、１つ以上のデータベース、データレイク、又はその両方などのＮＤＳのデータリポジトリに取り込まれるデータに基づいてデータ視覚化機能を提供するダッシュボード／モニタを備える。態様では、ダッシュボード／モニタは、分析データ（ＮＤＳ－ＡＤ）、クエリ対応データなどのためのデータ視覚化機能を提供する。態様では、ＮＤＳは、少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、又はそれ以上のデータモニタユニット／ダッシュボードを備える。データダッシュボード／モニタの例は、当該技術分野で知られており、システムに入力され、システム内を流れるストリーミングデータに適用することができる。例えば、Ａｐａｃｈｅ Ｋａｆｋａに基づくデータモニタ／ダッシュボードは、当該技術分野において知られている。そのようなライブ監視ダッシュボードの１つがＲｅｄａｓｈ（Ｔａｂｌｅａｕ、Ｇｒａｆａｎａ、及びＡｐａｃｈｅ Ｓｕｐｅｒｓｅｔなどの他のＳＱＬダッシュボードと統合される）である。Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｐｏｗｅｒ ＢＩダッシュボードは、当技術分野で知られているタイプのデータモニタの別の例である。Ｐｏｗｅｒ ＢＩダッシュボードは、プッシュデータセット、ストリーミングデータセット、又はＰｕｂＳｕｂストリーミングデータセットに基づくことができる。Ｐｏｗｅｒ ＢＩダッシュボードなどのダッシュボードは、ストリーム分析プロセッサ、ストリーミングデータプロセッサ、又はイベントハンドラの出力であり得、又はデータベースなどのデータリポジトリへの取り込みの上流のプロセスであり得る。態様では、ＮＤＳは、ＭＡ機能、例えば、ＭＡ電力状態／機能を繰り返しベースで（例えば、１～２０分毎、例えば、２～１５分毎に）監視するダッシュボードを備える。態様では、モニタは、経時的、イベント時などのデータパターンの分析を提供する機能に対して調整される。例えば、分析機能は、イベントを経時的に監視し／アラームなどの条件を監視し、それに基づいてフィードバック、レポート、又は機能を提供することを含むことができる。例えば、ネットワークの一部について、アラームデータを経時的に収集することができ、それによってイベント／条件又はパターンに基づいてパターンを識別することができる（例えば、週末対平日などの時間により多くのアラームが発生した場合、システムはそのようなパターンを識別することができる）。態様では、データモニタなどを介して、ＮＤＳは、通常の医学的診断、ＮＤＳ分析などを介して容易に判定できない、患者、デバイス、又はそれらの組み合わせにおける問題を識別することができる。

【0295】

場合によっては、ＮＤＳの動作によって、ＲＤＢに記憶されているか、ＲＤＢに入力されるか、若しくはその両方であるデータの品質に関する表現が生成され、表現が、ネットワークにおける１つ以上のＯＮＤのグラフィカルユーザインターフェースに（例えば、１つ以上のＮＤＳ管理者ユーザに関連付けられたＯＮＤに）中継される。態様では、ＮＤＳは、≧２のＲＤＢを含むことができ、ＮＤＳは、そのような表現を生成するための複数のユニットを含むことができる。例えば、態様では、ＮＤＳは、第２のＲＤＢを含み、動作によって、第２のリレーショナルデータベースに記憶されているか、第２のリレーショナルデータベースに入力されるか、若しくはその両方であるデータの品質に関する表現が生成され、そのような表現が、ネットワークにおける１つ以上のＯＮＤのグラフィカルユーザインターフェースに（例えば、１つ以上のＮＤＳ管理者ユーザに関連付けられた１つ以上のＯＮＤに）中継される。態様では、ＮＤＳの動作によって、更に、任意のそのようなグラフィカル表現（データモニタ／ダッシュボードなど）によって表されるデータ品質が、ＲＤＢ、例えば、≧２のＲＤＢに入力されるか、又はＲＤＢに含まれるデータ品質に関する場合に、ＭＡＣＭＤＳメモリユニット内の１つ以上の命令に１つ以上の修正が適用される。

【0296】

９．リレーショナルデータベース
態様において、ＮＤＳ／システムは、１つ以上のデータレイク／強化データレイク（ＤＬ／ＥＤＬ）などの１つ以上の他のデータリポジトリに加えて、１つ以上のリレーショナルデータベース（「ＲＤＢ」）などの１つ以上のデータベースを備える。そのようなＤＲのデータベース／特性に関連する態様は、他の部分に記載されている。態様では、ＮＤＳは、少なくとも１つのＤＬ／ＥＤＬに加えて、少なくとも２つの構造化データベースを備える。一例では、ＮＤＳは、ＮＤＳパフォーマンスの１つ以上の要素（例えば、ＮＤＳ－ＡＤの生成、データリポジトリへのデータの取り込み、ネットワークからのデータの受信など）を含むＮＤＳ動作データを記憶するデータベースを備える。一例では、ＮＤＳはまた、クエリ可能なフォーマットの態様において、ＮＤＳ－ＡＤ、ＭＡ－データ、又はその両方を含むデータベースを含む（態様において、データは、ＮＤＳ内の任意の他のリレーショナルＤＢと大部分が異なるか、実質的に完全に異なるか、本質的に完全に異なるか、又は完全に異なる）。態様では、ＮＤＳは、重要でないデータ／メッセージを、リレーショナルデータベース内に記憶する前にフィルタリング／除去するユニット／機能を備える。

【0297】

態様では、ＮＤＳのＤＲは、（ＥＤＬに加えて）第１のリレーショナルデータベース及びＮＤＳの動作を含み、（１）分析出力データから第１の構造化データセットデータを生成し、（ＩＩ）第１のリレーショナルデータベースに第１の構造化データセットデータを記憶し、（２）（ａ）ＤＲは、第２のリレーショナルデータベースを備え、動作は、（３）ＥＤＬ内のデータに対して１つ以上の分析機能を実施して分析データを取得することと、（ＩＩ）任意選択で、第１のリレーショナルデータベースに含まれるデータと組み合わせて、そのような分析データから第２の構造化データセットデータを生成することと、（ＩＩＩ）第２の構造化データセットデータを第２のＲＤＢに記憶することとを含む。

【0298】

初期分析メモリ（例えば、システム／ネットワークＲＡＭ）、ＤＬ／ＥＤＬ、及び≧１若しくは≧２のＲＤＢを組み合わせることによって、本発明のＮＤＳは、様々なデータ機能を提供し、システム／ネットワークＲＡＭ内の潜在的な生命維持／救命データのほぼリアルタイムの分析などの、より広い範囲のより効果的な機能、システム／ネットワークＲＡＭ内又はＥＤＬ内のデータの使用による生理学的データの予測など、ほぼ現在の出力アプリケーションのためのデータの迅速な生成（例えば、データのＤＯＳより高速な生成）、ＥＤＬ内の半非構造化データの迅速なクエリ、及びＲＤＢに記憶されたデータの効率的（例えば、ＤＯＳより効率的）な高次分析を提供する。

【0299】

１０．ＮＤＳ中継エンジン／コンポーネント／ユニット
ＮＤＳは、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのネットワークデバイスにデータを中継する能力を有し、典型的には、ネットワークにおけるいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡを含み、しばしば、他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ）、例えば、研究組織／クラスＭＡ及び他のデバイス、臨床サポート組織／クラスデバイス、又は商用クラスデバイス／インターフェースなども含む。ネットワーク通信は、任意の好適な通信手段、例えば、ケーブル、無線通信（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信）、又は例えば、インターネットを介した通信、又はＣＴによって促進される直接の物理的通信を介して実施することができる。態様では、そのような通信は、他の部分で説明されるか、又はそれ以外では当技術分野において知られているように、主として概ね安全な通信として行われるか、又は安全な通信してのみ行われる。ＮＤＳから他のネットワークデバイス／インターフェースへのデータの伝送に関与する物理コンポーネント、エンジン、又は両方は、中継ユニット（ＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵ又はＮＤＳ中継）として特徴付けることができる。

【0300】

他の「ユニット」構造と同様に、ＮＤＳ中継ユニットの要素は、分析ユニット（ＮＤＳ－ＡＮＡＬＵ）、ＮＤＳプロセッサ（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ）、ＮＤＳメモリ（ＮＤＳ－ＭＥＭＵ）などの一部を形成すると記述される要素と重複する可能性があり、それによって、「ユニット」構造は、コンポーネント／特徴又はエンジンの別個の／一意のセットに常に対応するのではなく、ステップ／機能の機能を説明するための便利なフレームワークとして最もよく理解されることがある。当技術分野では、用語への同様のアプローチが使用されている。

【0301】

ＮＤＳ中継は、通常、暗号化されたデータ、ＶＰＮの使用、又は他のデータ保護標準／方法を介して、インターネットを介して情報を安全に中継する。態様では、安全な情報は、インターネットを介して、１つ以上のＭＡに個々に又はグループに通信／送信される（例えば、ＩＥの中央サーバ又はノードに通信／送信され、次いでＩＥの中央サーバ又はノードがデータをＩＥのローカルネットワークにおけるＭＡに中継する）。局面では、ＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵによって送信される情報は、ＭＡ入力ユニットによって受信され、ＭＡ入力ユニットは、ＮＤＳ中継された通信を識別し、他の許可されていない入力をブロックするための機能を備える。態様では、ＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵは、例えば、各ＭＡに、そのＭＡに固有の情報、そのＭＡに関連付けられた患者に固有の情報、又はその両方の情報を送信／中継し、各ＭＡは、具体的に識別され、ＭＡセキュリティユニットに許容されるように構成された１つ以上の特定のタイプのＭＡである。ＮＤＳ中継は、ＮＤＳ－ＡＤ（例えば、ＭＬＭをＭＡ－Ｄに適用することによって導出される予測された生理学的データ）をＭＡ、ＯＮＤＩ、又はその両方に送信／中継することができる。ＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵから送信される他のデータは、ＮＤＳ可用性情報、ソフトウェア／ＯＳ更新準備情報若しくはコンポーネント、又はＣＴを含み得る。態様では、ＮＤＳ中継からＭＡ－ＩＮＰＵに送信されるデータは、主として又は本質的に生体認証予測データ、命令の提供、又はＭＡ、ＮＤＳ状態、ＭＡソフトウェアバージョン状態、又はそれらの組み合わせの制御からなる。特定の局面では、ＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵ／ＤＤＲＵから送信されることが認められたデータは、ソフトウェアバージョンの状態情報を含む。態様では、ＮＤＳは、インターネットを介して、一部の、大部分の、又は全てのＭＡソフトウェアの更新を可能にする。態様では、ＮＤＳは、例えば、ＮＤＳが、インターネットを介して、いくつかの、大部分の、又は全てのＭＡソフトウェアの更新を許可せず、例えば、更新を妨げる。ＮＤＳ中継ユニットは、典型的には、当技術分野で既知のサーバレベルＮＩＣアダプタ／コントローラ／カードなどのネットワークインターフェイスコントローラ、ネットワークアダプタを備える。ＮＤＳの容量を考慮すると、そのようなＮＩＣコンポーネントは、例えば、ギガビットイーサネット（登録商標）ＮＩＣコンポーネント、「スマートＮＩＣ」（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を備えるなどの処理能力を備えたＮＩＣであって、サーバレベルのＮＩＣに、ＮＩＣの他の処理機能とは独立したオフロード容量、例えば、ＡＷＳ及びＡｚｕｒｅクラウドサービスなどの主要なクラウドコンピューティングプラットフォームで使用されるオフロード容量を提供する）を備えることができる。そのようなアーキテクチャは、ＮＤＳが負荷分散、データ暗号化、又はディープパケットインスペクションなどの機能をより効率的に実施することを可能にし、これらの機能は、主要なクラウド処理／ストレージサービスに関連して当該技術分野で知られている。態様では、ＮＤＳ ＮＩＣシステムは、マルチキューＮＩＣを含み、ＮＩＣパーティショニング（ＮＰＡＲ、ポートパーティショニングとも呼ばれる）（例えば、既知のＳＲ－ＩＯＶ仮想化を使用する）、ＴＣＰオフロードエンジンテクノロジー、又はそれらのいずれか又は全ての組み合わせを使用する。代替の態様では、ＮＤＳは、Ｇｏｏｇｌｅ Ｖｉｒｔｕａｌ ＮＩＣ（ｇＶＮＩＣ）又はＯｒａｃｌｅ Ｃｌｏｕｄ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅなどの仮想ネットワークインターフェースも備える／のみを備える。

【0302】

態様では、ＮＤＳ中継ユニットは、データをフィルタリングするか、データを分析するか、又は関連データのフィルタリング及び分析の両方を行うことができるＮＤＳ出力処理システムを備えることができる。態様では、そのような機能は、自動的に適用される機能、例えば、自動データフィルタリング、自動データ分析、又はその両方であり得、それらの機能は、例えば、好適なプログラミングによって促進され得る。ある実施形態では、ＮＤＳ中継ユニット／プロセッサは、ＭＡ－Ｄ、分析（例えば、１つ以上の分析の結果）、又はその両方を、各ＭＡへの供給のために、又は代わりに、１つ以上の他のネットワークデバイスへの供給のために、自動的にフィルタリングすることができる。

【0303】

態様では、ＮＤＳデータ中継ユニットは、インターネットを介して（例えば、安全なインターネット通信を介して）、１つ以上の他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ）に、ＭＡ－Ｄ、分析（例えば、分析からの結果）、出力アプリケーション、又はそれらの組み合わせを含む情報（出力）を安全に中継することができる。態様では、ＯＮＤＩに中継される情報は、任意の数のＩＥに関連付けられた複数のＭＡ（例えば、任意の数のＭＡ）からの情報を含むか、又は２つ以上のＩＥ、例えば、約３つ以上、約４つ以上、又は約５つ、約１０個、約１５個、約２０個、約２５個、約３０個、約３５個、約４０個、又は約５０個以上のＩＥに関連付けられたいくつかのＭＡから受信されたＭＡ－Ｄから導出されたデータである。

【0304】

態様では、ＮＤＳ出力は、出力アプリケーションを含む。出力アプリケーションは、ＭＡ動作、ＯＮＤＩ動作、又はその両方の態様を制御するための命令を含むことができる。態様では、出力は、スキーマ又はグラフィカル表現でデータを中継することを含む。態様では、出力は、ＭＡ／ＯＮＤクライアントデバイス／マシン上で実行されるソフトウェアアプリケーションの全て又は一部を含む。そのようなＮＤＳ促進／実装ソフトウェアアプリケーションは、クライアントのＯＮＤ／ＭＡグラフィカル表示ユニット上にデータ、関連するクライアントデバイスに関連付けられたユーザのクラスに合わせて調整された様々なデータ（例えば、商用クラスのユーザの場合には、ＰＨＩのないＭＡ状態、使用状況などの集約、ＨＣＰの場合にはＰＨＩを含む患者／デバイス固有のデータ、及び研究クラスのユーザの場合には研究関連情報）をグラフィカルに表示することを含むことができる。出力アプリケーションは、しばしば、ローカルデバイスに記憶／生成された記憶された要素（例えば、アプリケーションのグラフィカル表現の一部又は全て）と組み合わせて、ＮＤＳからのデータ（例えば、グラフィカル表現及び他のデータ）にアクセスすることによって、ＭＡ／ＯＮＤＩ上で実施することができる。態様では、ＭＡ又はＯＮＤＩ上で実施されるアプリケーションは、モデルビューコントローラ（ＭＶＣ）アプリケーションである（機能を、既知のように、モデル、ビュー、及びコントローラ機能に分割して、情報の表現を、情報がユーザに提示される様式から分離し、それによって、効率的なコード再利用及び並列開発を可能にする）。態様において、そのようなアプリケーションは、ウェブベースであり、作成、読み取り、更新、削除（ＣＲＵＤ）能力を提供する。態様において、そのような能力は、新しいアプリケーションが共通のアプリケーションインフラストラクチャ上に構築されることを可能にする（例えば、ＮＤＳ管理者クラスのユーザに中継されるアプリケーションの場合）。出力アプリケーションは、様々な方法でＯＮＤ／ＭＡ ＧＵＩを表すことができる（例えば、クライアントデバイス実施可能コード、ＮＤＳ実施可能コード、又はその両方を含むＨＴＭＬ及びＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ（登録商標）の組み合わせを使用してＧＵＩの表現を生成する）。ＮＤＳは、そのような表現（態様では、患者状態、デバイス状態などの条件に応じて≧２つ、≧３つ、≧５つ以上の表現）を、クライアントデバイスのローカルに定義されたルックアンドフィールパラメータ、事前にプログラムされたＮＤＳパラメータ、又はその両方に従って、クライアントデバイスが画面／ＧＵＩ上に表示するために、クライアントデバイスに送信するか又は他の方法で提供することができる。あるいは、ＧＵＩの表現は、クライアントデバイスがそこからグラフィカル出力を直接生成するために使用できる中間形態（例えば、ＪＡＶＡ（登録商標）バイトコード）などの他の形態をとり得る。ボタン、メニュー、タブ、スライダ、チェックボックス、トグルなどのＧＵＩ要素とのユーザ相互作用は、その「選択」、「活性化」、又は「作動」と呼ばれ得る。これらの用語は、ＧＵＩ要素がキーボード、ポインティングデバイス、タッチスクリーン、又は別の機構とインタラトするかどうかにかかわらず使用され得る。態様では、ＮＤＳのコンポーネントは、ＯＮＤＩ上に表示するために、受信されたデータ（ＭＡ－Ｄを含む）をウェブページ又はウェブアプリケーション表現に組織化する。そのような表現は、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）などのマークアップ言語の形態をとり得る。態様では、ＮＤＳコンポーネント／ユニットは、様々なタイプのコンピュータ化スクリプト言語、例えば、Ｐｅｒｌ、Ｐｙｔｈｏｎ、ＰＨＰ、Ａｃｔｉｖｅ Ｓｅｒｖｅｒ Ｐａｇｅｓ（ＡＳＰ）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などを実行し、特に、ネットワーククライアントデバイスへのウェブページの供給／提示、及びそのようなウェブページ／表現とのＭＡ／ＯＮＤ相互作用を容易にする。Ｊａｖａ（登録商標）などの言語は、ネットワーククライアントデバイス上でのウェブページの生成を容易にすること、ウェブアプリケーション機能を提供すること、又はその両方を可能にする。態様において、ＮＤＳ中継ユニットは、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方に、安全なインターネット通信を介して、出力（表示表現若しくは他のデータ、出力アプリケーション、又はその両方）を供給する。出力は、（ａ）分析データ出力、（ｂ）（Ｉ）データネットワークの医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能、（ＩＩ）データネットワークの他のネットワークデバイスの内の１つ以上における１つ以上の他のネットワークデバイス機能、又は（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方の動作を制御する命令を含む１つ以上の出力アプリケーション、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の組み合わせを含むことができる。

【0305】

ＮＤＳ中継ユニットは、電子メール又は他の通信方法（例えば、ＳＭＳ／テキスト）による報告、ＨＴＭＬ／ＸＭＬファイル報告による報告、又は方法／ＮＤＳの機能にアクセスし、ネットワーク化されたデバイス（例えば、スマートフォン）又はウェブアクセス可能なインターフェース上のＧＵＩを介して結果を表示する検索／操作アプリケーション内での報告を含む、分析／出力を報告するために任意の好適な形態を使用することができる。結果を報告する際、Ｓ／Ｆは、典型的には、例えば、ＰＨＩの保護のために、秘密保持ルール、アルゴリズムなどへの言及を含み、典型的には、認可／アクセスレベル情報（例えば、ＡＭによって生成される）を利用して、ＰＨＩ又は他の秘密情報が、データ所有権、規制要件（例えば、ＧＤＰＲ、ＨＩＰＡＡなど）、又はその両方に基づいて、そのようなデータを閲覧することを許可されていないユーザにＮＤＳのＤＲから不適切にリリースされないことを確実にする。

【0306】

一態様では、ＮＤＳ中継ユニットは、一部以上にユーザロール（クラス）に基づいて、ＭＡ－Ｄ、ＮＤＳ－ＡＤ、又はその両方を複数のＧＵＩスキーム／インターフェースに供給する。態様において、そのようなユーザクラスは、研究チームメンバー／組織（研究クラスのユーザ／ＯＮＤＩ）、商用従業員／エージェント（商用クラス又はビジネス目的のユーザ／ＯＮＤＩ）、及び管理者クラスのユーザ／組織（管理者クラスのＯＮＤＩ）を含む。態様では、商用／ＢＰユーザ／ＯＮＤＩ、管理者ＯＮＤＩ、又はその両方の一部、大部分、概ね全て、又は全てが、ＮＤＳを所有又は管理するエンティティに関連付けられている。研究クラスのユーザ／ＯＮＤＩは、ＮＤＳの所有者／オペレータ、独立したエンティティ（ＩＥ）、又はその両方に関連付けることができる。態様では、研究クラスＯＮＤＩ／ユーザの一部、大部分、概ね全て、又は全てがＩＥ（ＮＤＳ所有者／マネージャエンティティ）から独立したエンティティ）に関連付けられている。ユーザ／ＯＮＤＩの別の可能なクラスは、臨床又は医療サポートチーム（臨床サポートユーザ／クラス／ＯＮＤＩ）であり、サポートチームは、態様では、ＮＤＳの所有者／マネージャに関連付けられている。ユーザ及びＯＮＤＩは、ＮＤＳを使用することが認められているＩＥ（例えば、ＮＤＳ所有者の顧客、例えば、ＮＤＳ所有者が、例えば、ＮＤＳ上でＭＡを製造及び販売する（すなわち、ＮＤＳを使用する）会社である場合）に関連付けることができる。ＯＮＤＩ及びユーザクラスは、他の部分で更に説明される。

【0307】

ネットワーク及びＮＤＳは、ネットワークコンポーネント、ＮＤＳコンポーネント、又はその両方のポイント／ノード／コンポーネント間でデータを伝達する任意の１つ以上の有線又は無線媒体を含むことができる。態様では、有線又は無線媒体は、限定されないが、例えば、金属導体リンク、無線周波数（ＲＦ）通信リンク、赤外線（ＩＲ）通信リンク、光通信リンクなどを含むことができる。ＲＦ通信リンクは、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ、ＷｉＭＡＸ、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＤＥＣＴ、３Ｇ、４Ｇ又は５Ｇセルラー規格、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを含むことができる。通信リンクは、例えば、ボイスオーバーインターネットプロトコル（ＶｏＩＰ）回線、セルラーネットワークリンク、インターネットプロトコルリンクなどを含むことができる。インターネットプロトコルは、アプリケーション層（例えば、ＢＧＰ、ＤＨＣＰ、ＤＮＳ、ＦＴＰ、ＨＴＴＰ、ＩＭＡＰ、ＬＤＡＰ、ＭＧＣＰ、ＮＮＴＰ、ＮＴＰ、ＰＯＰ、ＯＮＣ／ＲＰＣ、ＲＴＰ、ＲＴＳＰ、ＲＩＰ、ＳＩＰ，ＳＭＴＰ、ＳＮＭＰ、ＳＳＨ、Ｔｅｌｎｅｔ、ＴＬＳ／ＳＳＬ、ＸＭＰＰ、など）、トランスポート層（例えば、ＴＣＰ、ＵＤＰ、ＤＣＣＰ、ＳＣＴＰ、ＲＳＶＰ、など）、インターネット層（例えば、ＩＰｖ４、ＩＰｖ６、ＩＣＭＰ、ＩＣＭＰｖ６、ＥＣＮ、ＩＧＭＰ、ＩＰｓｅｃ、など）、及びリンク層（例えば、ＡＲＰ、ＮＤＰ、ＯＳＰＦ、トンネル（Ｌ２ＴＰ）、ＰＰＰ、ＭＡＣ（イーサネット（登録商標）、ＤＳＬ、ＩＳＤＮ、ＦＤＤＩ、など）、など）を含むことができる。

【0308】

ＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵは、例えば、データタグ付け／キュレーティング機能、シリアライゼーション／デシリアライゼーション機能、及び短期（メモリ内）分析機能を含む入力ユニットに含まれるユニット／エンジンを含むことができる。ＮＤＳ中継ユニットは、典型的には、複数の（例えば、超）並列プロセッサ構造及びフレームワーク、例えば、他のＵ／Ｆに関連して他の部分に記載されているものを使用する。ＮＤＳ中継ユニットは、態様では、例えば、キューイング、タスクスケジューリングなどの分散処理及び処理機能を使用することもでき、データフィルタリング及びデータの提示のためのデータ構造／スキーマを使用することもできる（そのような機能は、ＮＤＳ－ＡＤの生成において分析ユニットによって実施することもできる）。

【0309】

態様では、出力アプリケーションは、（ａ）特定の医療装置によって実施される１つ以上の治療タスク（例えば、ＭＡに、状態を変化させて、ＭＡ動作を介して典型的な患者に生理学的状態の変化又は身体的状態の他の変化をもたらし、それによって、障害の症状又は原因を治療する）、（ｂ）（患者の状態を変化させて発症の危険性の低減、発症時の重症度の低減、発症の遅延、発症の予防などを可能にするための）特定の医療装置によって実施される１つ以上の予防タスク、又は（ｃ）１つ以上の治療タスク、及び特定の医療装置によって実施される１つ以上の予防タスクの両方を制御するための医療装置固有の命令を含む。（２）特定の医療装置は、１つ以上の出力アプリケーションを受信し、解釈し、実行する。（３）特定の医療装置は、受信された１つ以上の出力アプリケーションに基づいて、（例えば、上述のように）患者ケアの１つ以上の状態を変化させる。

【0310】

態様では、出力アプリケーションの生成は、（１）１つ以上の医療装置のグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、（Ｉ）推奨される医療指示、（ＩＩ）患者保護対象保健情報を含む、医療装置、患者、又はその両方に関連する分析データ、又は（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方を含む第１の表現を生成することと、（２）医療装置の１つ以上のグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、１つ以上の医療装置に第１の表現を中継することと、（３）１つ以上の他のネットワークデバイスのグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、任意の患者保護対象保健情報を含まない分析データを含む第２の表現を生成することと、（４）医療装置の１つ以上のグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、第２の表現を１つ以上の他のネットワークデバイスに中継することと、を含み、ステップ（１）～（４）は、５分未満、２分、１分、０．５分、０．２５分、０．１分、２秒未満、又は≦１秒で実施される。

【0311】

Ｃ．他のネットワークデバイス／インターフェース及びコンポーネント
ＭＡ及びＮＤＳに加えて、ネットワークは、他のデバイス（ＯＮＤ）を含むことができ、ＮＤＳは、データを他のネットワークデバイスインターフェース（ＯＮＤＩ）に供給することができ、他のネットワークデバイスインターフェース（ＯＮＤＩ）は、いずれの場合も、典型的には、ＮＤＳからデータを受信するか、又はＮＤＳにデータを送信するか、又はＮＤＳとの間でデータの送信及び受信の両方を行うことができる。ＯＮＤＩは、ＭＡのＨＣＰオペレータ、ＭＡ管理者又はＭＡローカル／ＩＥネットワーク管理者、及びＮＤＳ管理者に加えて、他のクラスのユーザに関連付けることができる。ＯＮＤＩは、ユーザクラスに基づいて、例えば、ＲＮＤＩ（研究ＯＮＤＩ）、ＢＰＮＤＩ（ビジネス目的／商用ＯＮＤＩ）、及びＡＮＤＩ（管理ＯＮＤＩ）にグループ化することができる。

【0312】

局面では、ＯＮＤＩは、ＮＤＳ所有者／オペレータ（ＳＯ）サポートシステム（ＳＯＳＳ）を含み、ＮＤＳは、ＮＤＳ所有者／オペレータ関連ネットワークアクセスデバイス（ＳＯＡＮＡＤ）にＭＡ－Ｄ、ＮＤＳ分析、又はその両方を供給する。そのようなサポートシステムは、（ａ）ＮＤＳアナリスト／管理者デバイス／インターフェース、（ｂ）臨床サポートクラスのデバイス／インターフェース（ＣＯＮＤＩ／ＣＳ ＯＮＤＩ）、又はその両方を備え得、これらのデバイス／インターフェースはしばしば、どちらも、ＮＤＳの所有者／マネージャに関連付けられた人によって操作される。ＮＤＳアナリスト／管理者は、ＮＤＳメンテナンス、ＮＤＳ構築、ＮＤＳ管理、ＮＤＳ分析などに従事し、管理ＯＮＤＩ（ＡＮＤＩ／ＡＯＮＤＩ）を介してＮＤＳにアクセスすることができる。追加のクラスのＯＮＤＩ／ユーザには、商用／ビジネス目的（ＢＰ）ユーザ／ＯＮＤＩが含まれ、これらのユーザ及びＯＮＤＩはまた、ＮＤＳ所有者／マネージャに関連付けることができる。ＢＰ－ＯＮＤＩを操作する専門家には、ＭＡ販売員及び商用管理者が含まれる。規制要件（「ＲＲ」）は、個人がＰＨＩにアクセスすることを認めない場合があり、したがって、ＢＰ－ＯＮＤＩへのデータ供給に関するＮＤＳルールは、そのようなＯＮＤＩがそのようなデータを受信又はアクセスすることを制限する。態様では、ＯＮＤＩは、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータなどの実際のハードウェアデバイス（「ＯＮＤ」）である。

【0313】

更に他のＯＮＤＩ／ユーザは、研究クラスの個人／組織に属し、そのようなユーザは、研究ＯＮＤＩ（ＲＯＮＤＩ／ＲＮＤＩ）に関連付けられている。一部の、大部分の、概ね全ての、又は全ての研究クラスユーザは、態様では、ネットワークの一部である研究ＭＡを有することもできる。研究ＭＡは、実験的性質のＭＡ（新しいＭＡ、提案された改善されたＭＡなど）、臨床試験又は他の実験において運用されている市販のＭＡ、又は両方を含むことができ、これらのＭＡは、研究者に関連付けられた他のタイプのＯＮＤＩと一緒に、又は研究者に関連付けられた他のタイプのＯＮＤＩの代替として存在することができる（例えば、研究クラスのユーザコンピュータ、携帯電話など）。ＮＤＳは、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＯＮＤＩからの入力を受信するか、ＮＤＳ－ＡＤ及び他のデータをそのようなＯＮＤＩデバイス／インターフェースに中継するか、又はその両方を行うための特別のユニットを含むことができる。態様では、ネットワークにおける１つ以上のＯＮＤＩは、例えば、サブネットワーク、ユーザクラス、又はその両方に基づいたＯＮＤＩの≧１の部分集合（例えば、特定のＩＥ又は研究に関連付けられた研究者のクラス、特定のタイプのＭＡの販売に関連付けられたＢＰ－ＯＮＤＩのクラスなど）を含むことができ、関連データは、そのようなサブクラスのユーザ／データソースのタグ又は他の識別子を含む。

【0314】

態様では、ＮＤＳ管理者／アナリスト、研究クラスユーザ、又はその両方は、特に、機械学習管理、例えば、教師あり機械学習方法に従事することができる。臨床サポートユーザは、典型的には、ＭＡ－Ｄの観察、そのようなＭＡ－Ｄに基づいたアラート／アラームの受信、及びＭＡ－ＤのＩＥ所有者、関連するＨＣＰなどに、典型的には、標準、プロトコルなどに従って、識別された未解決の問題を通知することによって、ＭＡによって治療されている対象の監視サポートを提供するユーザである。他の所有者関連デバイス／インターフェースは、ＢＰ／商用クラスユーザ（例えば、営業担当者、医療担当者など）に関連付けることができる。所有者関連ユーザ、特にＢＰ／商用ユーザは、通常ＰＨＩにアクセスすることができず、したがって、そのような局面におけるＮＤＳは典型的には、フィルタ、キュレーション方法などを使用して、そのような所有者関連ユーザがＰＨＩを受信しないようにする。データタグ付け及びマッチング方法は、そのような機能／エンジンにおいて使用することができる。

【0315】

態様では、ネットワークは、商用クラスデバイス／インターフェースネットワーク、例えば、１人以上の販売代理人、販売マネージャ、又は販売、販売員、若しくは販売訓練を監督する企業レベル担当者を含むことができ、これは典型的には、ＮＤＳの所有者に関連付けられたユーザ（例えば、ネットワークにおけるＭＡの販売員）を含む。一局面によると、ユーザは、ＮＤＳ所有者／オペレーター（ＳＯ）に代わってＭＡを販売又はリースする販売代理人で構成される。態様では、そのようなネットワークへの通信は、訓練を容易にすることができ、販売代理人と１つ以上のＭＡを収容する独立したエンティティとの間の有益な通信をサポートすることができ、又は、例えば、営業チームの訓練をサポートするためのデータのグループを推進するか、又はサポートすることができ、例えば、ＮＤＳ機能、ＮＤＳアラート、（例えば、ＮＤＳパフォーマンス、機能などに関する）集約されたＮＤＳデータ、又はＮＤＳの使用に関するデータを提供することができる。いくつかの実施形態では、ＮＤＳ又はＳＯＳＳは、ＭＡ－Ｄ、分析（ＮＤＳ－Ａｄ）、又はその両方を、顧客関係管理（ＣＲＭ）システムからのデータと組み合わせ得る。ＣＲＭサポートシステム（ＣＲＭＳＳ）からのデータは、ＮＤＳに直接入力することができ、ＮＤＳ－ＡＤなどと組み合わせて商用クラスのデバイス／インターフェースに供給することができる。

【0316】

局面では、ＯＮＤＩは、ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方を、科学研究者（ＳＲ）関連ネットワークアクセスデバイス（ＳＲＡＮＡＤ）に関連付けられたネットワークアクセスデバイス（ＮＡＤ）に供給する研究プラットフォーム（ＲＰ）を備える。態様では、いくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＳＲユーザは、雇用又は同様の提携（例えば、１つ以上のＩＥによって雇用されることによって）を通じてＳＯに関連付けられていない。態様では、ＮＡＤは、１つ以上のＳＲＡＮＡＤに関連付けられ、ＳＲは、ＳＯに関連付けられる。態様では、研究クラスユーザは、ＳＯ関連ユーザ及び非ＳＯ／ＩＥ関連ユーザの両方を含み、ＮＤＳは、研究ユーザの関連付けを研究ユーザ関連ＭＡ又は他の入力又は出力（例えば、インターフェース）とリンクさせるためのデータタグ付け又は他のデータ識別手段を備える。態様では、そのようなプラットフォームへの通信は、ＮＤＳ訓練を容易にし、更なるＮＤＳ開発努力をサポートし、開発者にＮＤＳエラーを警告し、ＮＤＳ使用レベル、需要、及びデータフローパターンなどに関連する情報を開発者に提供することができる。また、又は代替として、態様では、そのようなプラットフォームへの通信は、ＳＯ関連、ＳＯ後援、又はＳＯ非依存の医学研究を促進するか、ＳＯ関連、ＳＯ後援、又はＳＯ非依存の臨床研究をサポートするか、又は他のそのような臨床データグループ関連の努力をサポートすることができる。態様では、そのようなＯＮＤＩと共有されるデータは、事前に確立されたルール（例えば、ＳＯによって確立されたルール、≧１の個々のＳＲ又はＳＲのグループによって確立されたルール、患者の同意、契約、合意、科学的プロトコルなどによって確立されたルール、又は例えば、医療コンプライアンスルール（例えば、政府が課したプライバシールール、例えば、ＨＩＰＡＡルール、ＧＤＰＲルールなど）によって確立されたルール）に関連する確立されたデータ制御メカニズムによって制御及び／又は管理される。態様では、ＮＤＳは、そのようなルールのリポジトリ又はそのようなルールへのアクセス、並びにそのような適用されるＰＩＩ／ＰＨＩルールを監視又は定期的に更新するためのシステムを備える。

【0317】

態様では、１つ以上の他のユーザクラス／グループは、典型的には、特定のタイプのデータをＮＤＳとの間で供給及び受信することができる、臨床サポートデバイス／インターフェースに関連付けられた臨床サポートグループを含むことができる。態様では、そのようなグループとの通信は、例えば、臨床サポートスタッフが、ＮＤＳと、ＭＡ、ＭＡＧ所有者などと同じ場所にいる一次ケア提供者との間の通信に参加できるようにすることで、改善された患者ケアを促進する。態様では、臨床サポートグループへの通信は、そのような臨床サポートグループが、例えば、データ解釈をサポートし、ＮＤＳインジケータ、例えば、アラームなどを解釈することを可能にすることができる。

【0318】

態様では、ＮＤＳは、電子健康／医療記録（ＥＨＲ／ＥＭＲ）から直接データを読み取り、ＭＡ－Ｄ、ＮＤＳ分析、又はその両方を電子健康記録（ＥＨＲ）、又はそれらの組み合わせに直接書き込むことができる機能モジュール／エンジン／ユニットを備える。態様では、ＮＤＳは、暗号化、データキュレーション、ガバナンスゾーンアプリケーションなどを介して、ＥＭＲ／ＥＨＲデータへのアクセスをＨＣＰに限定する。ＥＭＲ及びＥＨＲという用語は、代替的な局面として、ここではお互いの暗黙のサポートを提供する。

【0319】

例示的な態様では、ネットワークは、≧３つ、≧５つ、≧１０個、≧２０個、≧３０個、≧５０個、≧１００個、≧２００個、又は≧５００個の他のネットワークデバイス（ＯＮＤ）を備え、各ＯＮＤ（Ｉ）は、（Ａ）処理ユニットと、（Ｂ）メモリユニットと、（Ｃ）リモートコントロール可能なグラフィカルユーザインターフェースと、を含み、（ＩＩ）少なくとも１つのクラスのユーザに割り当てられたユーザに関連付けられ、ユーザのクラスは、（Ａ）患者保護対象保健情報にアクセスすることが許可された医療提供者、及び（Ｂ）患者保護対象保健情報の受信に関する制限の対象となる商用ユーザを含む。ＮＤＳのＣＥＩは、ＰＨＩの隔離、編集、暗号化などを提供し、そのようなデータが商用クラスのユーザ関連ＯＮＤＩに供給されるのを防ぐ。態様では、ＮＤＳ ＣＥＩは、非患者固有の集約データなどを使用するための命令を含み、それによって、商用クラスユーザは、集約使用データ、パフォーマンスデータなどのような、商用クラスユーザにとって関心のあるＭＡに関する有用で関連性のある情報を受信することができる。

【0320】

局面によれば、ＭＡ－Ｄは位置情報を含み、ＮＤＳ中継／ＤＤＲＵは同時に、施設、大都市圏、州／地域、国、又はＩＥに基づいて≧２クラスのＯＮＤＩに情報を中継する。いくつかの実施形態では、ＭＡ入力ユニットは、臨床研究アプリケーションでＭＡを使用して、１つ以上の研究チーム及びＩＥから導出された入力を間接的に受信する。

【0321】

態様において、ＮＤＳプロセッサは、ＭＡ－Ｄ、分析（例えば、１つ以上の分析からの結果）、又はその両方を自動的にフィルタリングすることができる。態様では、ＮＤＳプロセッサは、１つ以上の確立された、又は事前定義されたルール若しくはルールのセット、例えば、秘密性に関するルール若しくはルールのセット（例えば、１つ以上の個々の施設によって確立されたルール、契約若しくは合意によって確立されたルールなど）、又は例えば、医療コンプライアンスルール（例えば、政府によって課されたプライバシールール、例えば、ＨＩＰＡＡルール、ハイテク法ルール、ＧＤＰＲなど）に従ってデータをフィルタリングすることができ、そのようなフィルタリングは、ＯＮＤＩがその役割に適切なデータのみを受信することを確実にするために使用可能である。ＯＮＤＩは、ＮＤＳから出力を受信するための任意の好適なハードウェアデバイス、ソフトウェアアプリケーション、又はその両方を備えることができる。ＯＮＤＩユーザの各クラスは、典型的には、規制要件に準拠した方法で、ＯＮＤＩユーザのクラスに特化した１つ以上のスキーマ及びルールセットに従ってデータを受信する。他の態様では、そのようなユーザは、任意の好適なデバイス上で検索可能なウェブベースのインターフェースを介して、ウェブブラウザアプリケーションをサポートするいくつかのデバイス（例えば、携帯電話、タブレット、又はラップトップコンピュータ）から、及び適切なログイン／セキュリティプロセスに準拠したいくつかのそのようなデバイスから、ＮＤＳとインターフェースすることができる。したがって、ＯＮＤＩプロセスは、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせ（ＣＴ）において実装することができる。ＯＮＤＩデバイス内のハードウェアは、例えば、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ニューラルネットワークプロセッサ（ＮＮＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、電子デバイス、又は関連するステップ／機能を実施するのに適した他の電子ユニット／回路／コンポーネントを含むことができる。ファームウェア／ソフトウェアコンポーネントは、例えば、Ｓ／Ｆを実施するマイクロコード、手順、機能などを含むことができる。ＣＥＩ、例えばプログラムコードは、プロセッサによって実行される任意の好適なＰＴＲＣＲＭ、例えばＮＴＲＣＲＭに存在することができる。ＯＮＤＩデバイス（例えば、携帯電話、ラップトップ、サーバ）、ネットワーク、及び（例えば、分散コンピューティング環境内の）アクセス可能なプロセッサ機能であり得るコンピュータは、処理機能及びデータメモリを備え、任意選択で、クラウドベースのリソース又はＮＤＳリソースで一方又は両方を補完することができる。態様では、ＯＮＤＩコンピュータ又はコンピュータシステムは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ、及びＩ／Ｏデバイスを備えることができる。Ｉ／Ｏデバイスは、例えば、キーボード、モニタ、プリンタ、電子ポインティングデバイス（例えば、マウス、トラックボール、スタイラス、タッチパッドなど）などを含むことができる。ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤは、ＣＰＵによって実施可能であるか、又はＣＰＵによって実施可能であるようにコンパイルするか若しくは解釈することが可能であるコンピュータ実施可能命令を記憶することで知られているＮＴＣＲＭメモリである。ＰＴＲＣＲＭ又はＮＴＣＲＭは、揮発性及び不揮発性コンピュータメモリ及び記憶デバイス、例えば、ランダムアクセスメモリ、読み取り専用メモリ、ハードドライブ、データカートリッジ、直接アクセス記憶デバイスアレイ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、フラッシュメモリドライブ、光学データ記憶デバイス、コンパクトディスク読み取り専用メモリ、並びに他の適切なコンピュータメモリ及びデータ記憶デバイスを含むことができる。ＮＴＣＲＭの例には、レジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、及びＲＯＭ、ハードドライブ、及びＡＣＴなどの非電力依存メモリ媒体が含まれる。いずれのタイプのＣＲＭも、例えば、データカートリッジ、データバックアップ磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、フラッシュメモリドライブ、光学データストレージドライブ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤなどを指すことができる。ＯＮＤＩデバイスは、デバイスの動作を制御するために利用されるオペレーティングシステム（ＯＳ）を記憶、操作、又は記憶、及び操作することができる。ＯＳは当技術分野で知られており、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ ｉＯＳ、ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＳＯＬＡＲＩＳ（登録商標）、及び他の好適なプラットフォームを含む。

【0322】

Ｄ．システムの動作方法及び関連する方法
本発明は、特に、別個に配置された医療装置（ＭＡ）（典型的には、異なるＩＥによって所有される≧２のＭＡＧ）のネットワークにアクセスすることと、ＭＡとネットワーク（例えば、ＳＤＷＡＮ）を形成する医療装置ネットワークデータ管理システム（ＮＤＳ）内でＭＡから通信されるデータを収集することと、を含む、医療デバイスの接続されたネットワークから情報を収集する方法を提供し、そのようなデータは、主に、概ね、又は実質的にＳＭＡＤとして収集されるが、ＮＤＳはまた、条件の下でＭＡによって収集及び中継されるローカルに記憶された／キャッシュされたＭＡ－Ｄを受信する（例えば、ＭＡ及びＮＤＳが一方又は両方がオフラインであるために通信できない場合）。態様では、ＮＤＳによって受信されたＭＡ－Ｄは、ＤＬ又はＥＤＬ ＤＲに記憶される。態様では、ネットワークは、関連するクラス、例えば、研究クラス、臨床サポートクラス、ビジネス目的／商用クラス、又はそれらの組み合わせのユーザに関連付けられた１つ以上のクラスの他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ）を備える。態様では、ＮＤＳは、ＮＤＳ－ＡＤを、大部分の、概ね全ての、又は全てのそのような他のＯＮＤＩに定期的に又はイベント時に同時に送信するが、そのようなＯＮＤＩ表示されたデータは、そのような表示内のデータを制限及び管理するスキーマ／ルールによって互いに区別される（例えば、ＰＨＩは商用クラスのユーザには知らせない）。そのような方法に従事するＭＡ、ＮＤＳ、及び他のネットワークコンポーネント／ＮＤＳコンポーネントは、コンポーネントを有し、本発明のいずれかを実施し、そのような要素に関連して他の部分で説明された特徴のいずれかを示すことができる。一般に、上記ＮＤＳコンポーネントのいずれかは、方法のステップに関連し得る。しかしながら、本発明の態様を更に明確にするために、以下の節では、方法ステップの特定の態様又はＮＤＳ／方法の特定の要素の動作特性を説明する

【0323】

また、本開示の前述の節から明らかであるように、ＭＡ（デバイス）レベル、ＮＤＳ（システム／ＭＡＣ－ＤＭＳ）レベル、及びＯＮＤＩレベルの両方において、ＮＤＳの動作に関与し得るいくつかのステップが存在する。ＭＡレベルでは、そのようなステップは、対象データの感知及びその分析、並びにそのようなデータのＮＤＳへの（直接的又は場合によっては間接的なＭＺＭＡにおける）送信、及びＮＤＳからデータ／命令を受信することを含む。ＮＤＳレベルでは、ステップは、典型的には、（ａ）データ入力／取り込み（例えば、ＳＤＰによる）、（ｂ）取り込みデータの初期分析（例えば、ＳＤＰのコンポーネントによる）の判定、（ｃ）初期分析に基づく初期アクションの実施、（ｄ）ＮＤＳ ＤＲへのデータの取り込み（例えば、ＥＤＬ）、（ｅ）ＤＲデータの分析（自動、オンデマンド、又はその両方）、及び（ｆ）ＤＲデータのＮＤＳ－ＡＤに基づくアクションの実施（例えば、ＯＮＤＩディスプレイの変更、ＭＡディスプレイの変更、ＭＡ制御の変更、又はＣＴ）を含む。

【0324】

Ｉ．システム入力／取り込み方法及び特性
本発明の方法は、いくつかの異なるＩＥ（例えば、≧約３つ、≧５つ、≧１０個、≧２０個、≧５０個、又は≧約１００個のＩＥ）、同様の数の異なる位置（任意のそのような値の±約３３％）に関連付けられ得る、典型的には多数のＭＡ（例えば、≧約１００個、≧１０００個、≧５０００個、又は≧約１００００個のＭＡ）から入力を受信し、異なるＭＡタイプ（例えば、ＥＣＭＯ及び心臓ポンプデバイス）、異なる患者タイプ、又は任意のＣＴを含むことを含むことができる。ＮＤＳへの入力は、典型的には、高可用性並列処理によって処理される。態様では、入力は、分散型超並列プロセッサによって処理され、分散型超並列プロセッサは、態様では、スケーラブルなクラウドベースのプロセッサを含み、主として、概ね、又は全体的にスケーラブルなクラウドベースのプロセッサである。態様では、方法は、取り込み時又は取り込み直後に、例えば、ＮＤＳの一次メモリ／プロセッサからの別個のメモリ／プロセッサなどにおいて（例えば、ＳＤＰにおいて）実施される初期分析ステップを含み、いくつかの場合において、即時のアクション又は出力をもたらす。態様では、入力方法は、ＮＤＳ ＤＲ取り込み後の、大部分の、又は概ね全てのＲＴ／Ｓ入力データ、又はその両方に対するデータキューイングプロセス、最小変換、又は構造スクリーニングの適用を含む。態様では、データは、ＤＬ又はＥＤＬ構造を備えるＤＲに少なくとも最初に取り込まれ、主として、概ね、又は実質的に維持される。方法の他の特定の態様は、以下に説明され、本開示のこれら及び他の態様に適用されるか、又はそれらと組み合わせることができる。

【0325】

１．システムデータセキュリティ
態様では、方法は、ＤＲ内の秘密情報の秘密性を確保するためのデータ変換ステップ、例えば、ＰＨＩ、ＮＤＳから送信されるデータを保護するためのデータ変換ステップ、ＮＤＳを不正／悪意のあるアクセスから保護するためのデータ変換ステップ、又はＣＴの適用を含む。そのようなステップは、１つ以上の暗号化、ファイアウォール保護（例えば、ウェブアプリケーションファイアウォールを含む）、又はその両方の適用を含むことができる。

【0326】

態様では、機密／秘密情報（ＳＩ）を保護するために、Ｓｅｃｕｒｅ Ｓｏｃｋｅｔｓ Ｌａｙｅｒ（ＳＳＬ）プロトコルを使用することができる。機密／秘密情報（ＳＩ）は、契約上、専有上、又は規制上の理由に基づいて秘密として維持する必要がある。態様において、安全チャネルＪａｖａ（登録商標）アプレット伝送はまた、ＳＩを保護するために使用され得る。そのようなデータ保護方法にも適用されるデータ暗号化アルゴリズムには、例えば、ＲＳＡ Ｄａｔａ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ ＲＣ４、Ｄａｔａ Ｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ Ｓｔａｎｄａｒｄ（ＤＥＳ）、及びＴｒｉｐｌｅ ＤＥＳ（３ＤＥＳ）が含まれる。態様では、Ｓ／Ｆは、例えば、データベースアクティビティ監視（ＤＡＭ）ソフトウェア／ツールを使用することによって、ＳＩアクセス、使用、又は転送監視を含む。ＮＤＳに適用できる（又は対応するコンポーネントをＮＤＳに組み込むことができる）他の市販のデータセキュリティツールの例には、Ｓｏｐｈｏｓ Ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ Ｘ ｆｏｒ Ｓｅｒｖｅｒ、ＩＢＭ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ Ｇｕａｒｄｉｕｍ、Ｏｒａｃｌｅ Ａｕｄｉｔ Ｖａｕｌｔ ａｎｄ Ｄａｔａｂａｓｅ Ｆｉｒｅｗａｌｌ、Ｉｍｐｅｒｖａ Ｄａｔａ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ、Ｔｒｅｎｄ Ｍｉｃｒｏ ＳｅｒｖｅｒＰｒｏｔｅｃｔ、及びＳＱＬ Ｓｅｃｕｒｅが含まれる。態様では、ファイアウォール機能は、例えば、ユーザ／エンティティ許可のレベルによって異なり得る許可されたコマンドのリストを含む。ファイアウォール及び許可機能、例えば、ＩＰアドレス評価などもまた、異常な情報の報告、ＮＤＳに対する攻撃などと同様に、重複し得る。態様では、Ｓｉ含有エンジン、ＤＲ、又はその両方は、データキュレーションルール／方法によって他のＤＳ／ユニットからセグメント化される。典型的には、各タイプのＤＳは、ＳＩのセグメンテーション及び保護を補助するタイプ識別子を含む１つ以上の識別子で識別される。典型的には、ＮＤＳは秘密情報モジュール（ＣＩＭ）を含み、これは、アクセスキー、ポリシー、プロトコル、監視方法、又はＣＴを記憶するキー管理システムを備えるか、又はそのようなキー管理システムからなることができる。大部分、又は全てのＮＤＳ情報は、休止状態で暗号化されて記憶され得る。地域のストレージタグ／ルールなどを適用して、情報アクセスを制限／制御又は検証することもできる。態様では、ＮＤＳの一部、大部分、又は全てのコンポーネントは、インターネットベースの外部（着信）通信を受信する能力がないか、又は制限された能力を有する安全なネットワーク上に存在する。ＮＤＳは、態様では、いくつかの孤立したサブシステムを備えることができるが、態様では、メッセージキューを共有するか、又は場合によっては共有する。態様では、データは、ＡＰＩ呼び出しによってのみ、ＮＤＳ／方法から抽出される。ネットワーク／システムにおけるＳＩの保護のための方法／技術の他の例、例えば、暗号化、ファイアウォールなどは、ＮＤＳ／方法に適応可能であり得、例えば、ＵＳ１０６０１５９３、Ｗ０２００１／０３７１５２、ＵＳ８０１０７９１、ＷＯ２０１３／０６４５６５、ＵＳ６１４８３４２、ＵＳ１０５８１６０５、ＵＳ２０１８／０３００４９７、ＵＳ９４３６８４１、ＵＳ６１４８３４２、及びそれらに引用されている参考文献に記載されている。秘密情報保護の方法は、他の部分にも記載されている。

【0327】

方法／ＮＤＳによって使用されるファイアウォールは、態様では、プライベートネットワークへのアクセスを選択的に許可又は拒否することによってセキュリティを提供することができる。ファイアウォールは、ＮＡＴ、プロキシ、他のデバイス／機能、又はそのような又は同様のシステム／コンポーネント／エンジンのうちの２つ以上の組み合わせであり得る／それらを備える／それらを使用する。そのようなエンジン／デバイスは、プライベートネットワーク上のデバイスからの不正な入力データ及び不正な着信要求をブロック又は制限することができる。ファイアウォールは、それらの背後にあるデバイスをパブリックネットワークから隔離し、それによって、迷惑な接続に対するセキュリティを提供することができる。ファイアウォールはまた、内部のコンピュータが外部のパブリックサイト、例えばインターネット上のサイトにアクセスする方法を制限することができる。ファイアウォールを確立するための１つのテクニックは、「許可された」アドレスのリストを維持することである。リモートデバイスからのデータパケットに含まれるアドレス情報を、適用されるセキュリティ方法／ユニットによって調べて、例えば、発信元がリストにあるかどうかを判定することができる。許可されたアドレスからのパケットのみが通過することができる。ＮＤＳはまた、暗号化機能／エンジンを含むことができ、暗号化機能／エンジンは、任意のセキュリティ関連プロトコル、例えば、ＳＳＬ若しくはＴＬＳ、又はそれに関連する任意の機能の処理を取り扱うための任意の論理、ビジネスルール、機能、又は動作を含むことができる。暗号化ユニットは、例えば、アプライアンスを介して通信されるネットワークパケット又はその一部を暗号化及び復号化するか、クライアントに代わってＳＳＬ又はＴＬＳ接続を確立するか、又はその両方である。態様では、暗号化ユニット／機能は、トンネリングプロトコルを使用して、ＭＡ／ＯＮＤＩとネットワーク化されたＮＤＳとの間のＶＰＮを提供する。

【0328】

アプリケーションファイアウォールは、態様では、ネットワークパケットの任意のフィールド内の任意の秘密情報を識別するために、ＮＤＳ／ＣＩＭのルール又はポリシーに従って、任意のネットワーク通信を検査又は分析することができる。実施形態では、アプリケーションファイアウォールは、ネットワーク通信においてＰＨＩ／秘密情報を識別し、そのようなネットワーク通信に対してポリシーアクションを取る（例えば、秘密情報を書き換える、削除する、又はマスクする、メッセージをブロックするなど）。

【0329】

態様では、プロキシサーバは、ＮＤＳ／ネットワークアーキテクチャに含まれる（例えば、ＮＤＳファイアウォールの後ろに配置される）。場合によっては、プロキシサーバは、当技術分野で知られているように、ファイアウォールを「介して」、ネットワーククライアントデバイス（ＭＡ、ＯＮＤなど）との通信セッションを開始することができる。そのような態様では、ファイアウォールは、特に着信／発信セッション／通信をサポートするように構成しなくてもよい場合があり、それによって、プロキシサーバが管理する通信の通信の損失のリスクをＤＯＳ低減する。

【0330】

態様では、方法はまた、ＭＡ内のデータが不正な物理的改ざん、悪意のあるインターネット改ざん／アクセス、又はＣＴから安全であることを確実にするためのステップを含む。そのようなステップは、改ざん防止ソフトウェア、ファイアウォールセキュリティ、認証、及び他の物理的な改ざん防止メカニズムの適用を含むことができる。態様において、方法は、ＭＺＭＡの使用を含み、１つ以上のゾーンは、例えば、直接的なインターネット相互作用（例えば、接続又は通信）を有さないか、又は認められるインターネットデータ交換が極端に制限される（例えば、≦約１０、≦７、≦５、又は≦３のタイプの認められるトランザクション、これらのトランザクションは、例えば、制限されたゾーンコンポーネント制御、ゾーン／ＭＡオペレーティングシステムの更新（しかし、典型的には、ローカルユーザからのプルデマンドの場合のみ）、又はその両方に制限されることがある）、比較的制限される。

【0331】

２．状態及び動作モードデータ
態様では、ＮＤＳは、ＭＡ又は他のＭＡに関連付けられた状態情報（例えば、デバイスの誤動作）の動作モードを検出することができる。ＭＡ動作モード検出は、ＭＡから送信された状態データの受信、コンテキストデータ分析からの受信、又はその両方によって実施され得る。例えば、態様では、ＮＤＳは、非臨床動作モードでＭＡを検出し、そのような能力を、例えば、研究開発又はスケーラビリティテストのために使用することができる。態様では、ネットワーク／ＮＤＳのメンテナンスは、複数のテストＭＡ又はＭＡシミュレータを用いた能力テストの実施を含み／シミュレーションは、ＮＤＳに非動作状態信号を提供し、そのようなテストＭＡ／シミュレータを伴って動作するか又は現在のネットワークデータ負荷にそのようなテストＭＡ／シミュレータが追加された状態で動作するＮＤＳの能力を評価する。検出されるＭＡモードはまた、ＭＡ、例えば、臨床研究、基礎／基本ＭＡ／ネットワーク研究、又はその両方に従事するＭＡの適用状態を含み得る。ＭＡモードは、態様では、ローカルＭＡ修理／メンテナンスモードにおけるＭＡも含み得る。

【0332】

３．データ変換及びデータ特性
本発明の方法のステップは、１つ以上のデータ変換プロセスを含むことができ、これらのプロセスでは、デバイスの制御、デバイス／インターフェースディスプレイ上の命令の表示、又は他のデータ表示又はデータ制御アプリケーション（例えば、アラーム／アラート又はレポート）をもたらすことができる。データ変換は、データ取り込み層、データコレクタ／収集層（データが処理／分析のためにストレージからデータパイプラインに移動される）、データ改善層（例えば、ステップがデータクリーニング、データ調和／フォーマッティング、又はＣＴを含む）、データ処理／分析層（例えば、ＮＤＳ分析ユニット（ＮＤＳ－ＡＮＡＬＵ））、データクエリ層（例えば、アプリケーション、例えば、Ａｐａｃｈｅ Ｈｉｖｅの使用を通じて、クエリプロセス及び他の集中的な分析アプリケーションが行われる）、又はデータ可視化／アプリケーション層において使用することができる。

【0333】

本発明の方法はまた、前述のように、ＲＴ／Ｓ及びキャッシュされたデータの両方、並びに異なるフォーマットのデータ、例えば、非構造化データ、半非構造化データ、構造化データ、又はそれらの組み合わせを含む様々な異なる特徴を有するデータの処理を含むことができる。方法の分析ステップはまた、同様の様々な形式のデータを生成及び中継することができる。

【0334】

「構造化データ」は、典型的には、組織化されたデータ、例えば、構造化された配置の事前定義されたフィールドにマッピングされたデータ、例えば、列／行又はフィールド／レコードに組織化されたデータを意味する。構造化データは、典型的には、≧約５つ、≧６つ、又は≧約７つのデータ関係を含み、しばしば、≧約２つ、≧３つ、又は≧約４つのレベルのデータ、又はタイプのデータ、又はデータ変換、又は特殊化されたデータ（例えば、いくつかの列（属性）、行（値）、及びタブ、レコード、フィールド、主キー、及びクエリを含むテーブルなど）を含む。構造化データは、典型的には、リレーショナルデータを含む。構造化データは、典型的には、その構造上厳密で／一定である。非構造化データは、典型的には、そのような高度に構造化されたフォーマット又は組織化されたフォーマット（例えば、行列データベース）に含まれることができない、関連付けられたデータモデルを有さない、又はその両方を意味する。非構造化データレコードの例としては、ウェブページ、テキストメッセージ、画像、ソーシャルメディアコンテンツ、ドキュメント、録画などが挙げられる。半構造化データは、限られた量の定義又は一貫した特性／関係を持つデータであるが、構造化データで予想されるほど複雑な構造を備えておらず、構造化データで予想されるほど厳密な構造に準拠していない。半構造化データは、関係の単純性、データコンテンツの異種性、又はその両方によって特徴付けることができる。半構造化データレコードの例は、構造（値／属性）要素（送信者名、受信者名、送信日、及び件名）の数が限られている電子メールであるが、典型的には主として（メッセージの主コンテンツにおいて）非構造化されている。他の例としては、ＸＭＬ、ＥＤＩ、ＣＳＶ、ＯＲＣ、Ｐａｒｑｕｅｔ、ＴＳＶ、ＨＴＭＬ、及びＯＥＭドキュメント／オブジェクトが挙げられ得る（ただし、いくつかのＣＳＶ／ＴＳＶ区切り構造は、構造化データとして分類され得／分類可能であり得ることに留意されたい）。非構造化データは、メタデータ（例えば、ビデオ又は画像データの場合、撮影日、撮影場所、撮影者、又はＣＴなどのメタデータを含み得るが、主に非構造化データである）の適用によって半構造化データに変換され得る。半構造化データ属性は、しばしば一貫した順序にならない。ステップ／方法では、入力は、主に半非構造化データ、例えば、ＳＵＭＡＤを含むか、又は概ねＳＵＭＡＤからなる。態様では、方法のステップは、少なくともいくつかのタイプ、例えば、特定の半非構造化フォーマット、例えば、ＪＳＯＮフォーマットのＭＡ－Ｄの一部の、大部分の、又は概ね全ての入力を受信することを含む。態様では、シリアライゼーション／デシリアライゼーションステップが、類似するフォーマット又は特定の他のフォーマットに関して実施され、ターゲットフォーマット（例えば、ＪＳＯＮ又はＡｖｒｏ）においてより多くのデータが提供される。態様では、ＪＳＯＮフォーマットのデータ入力は、（例えば、バケットセパレータを含めることによって）分離されたリストを含むことができる。態様では、各ＪＳＯＮ又は同様の半非構造化入力ファイルについての大部分の、概ね全ての、又は実質的に全てのＪＳＯＮデータは、概ねまったくデータ反復を示さないか、又は実質的にまったくデータ反復を示さない。特定の方法では、方法における半非構造化データ入力は、ソースのセット、予想されるデータ値などに限定される。態様では、ＮＤＳリソースは、入力内のそのような予想されるキー／値及びタイプ関係に適合しないデータを識別しようとする。態様において、ポリシーは、ＳＯの承認及びＮＤＳの修正なしに他のタイプの入力を追加することを防止する。これらの制限は、収集されたデータの半非構造化性にもかかわらず、ＮＤＳ ＤＲの半非構造化データに基づいたクエリが効果的であることを保証することができ、一方、入力の半非構造化性は、入力ファイルサイズが小さく簡素になることを確実にし、取り込み時間をＤｏＳ低減する態様では、方法は、ＭＬＭのＳＵＭＡＤ、例えば、テキスト分析モデルへの適用、例えば、キー特徴抽出、感情分析、コンテキスト分析などを含むことができる。態様では、方法は、非構造化及び半構造化データ、例えば、ＭｏｎｇｏＤＢ又はＡｐａｒａｖｉを処理するように適合されたシステムの使用を含む。態様では、方法は、非構造化、構造化、及び半非構造化データを並行的に処理することができるシステム、例えば、Ａｓｔｅｒ Ｃｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｓｙｓｔｅｍ、又はＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅデータ管理システムを使用することを含む。

【0335】

方法は、データ変換ステップの一部としてのデータへのメタデータの適用を含むことができる。メタデータは、典型的には、「データに関するデータ」、又はファイル、レコード、データセット、チャンク、ストリーム、パケット、若しくは他のデータ構造に関する情報を提供するデータである。メタデータは、ソース情報（例えば、デバイス識別子、デバイス－エンティティの関連付け、デバイス－位置関係、デバイスタイプ識別子、対象識別子、対象タイプ、治療方法、関連するＨＣＰ／ユーザ、又はＣＴ）を含むことができる。メタデータはまた、構造メタデータ（例えば、データ型、データ関係、属性、階層、予想される範囲／型／単位、レベルなど）、管理メタデータ（例えば、許可、作成日、更新日、更新命令、管理者連絡先情報など）、又は参照メタデータ（例えば、データがどのように取得されたか、例えば、ＲＴ／Ｓ ＭＡ－Ｄ、キャッシュされたＭＡ－ＣＤ、ＮＤＳ－ＡＤ、又はデータがどのように変換されたか、例えば、スキーマの適用、クエリの結果、アプリケーションの出力、データ改善による修正、例えば、データクリーニング、ＭＬＭの結果、又は任意のＣＴなど）を含み、又は他の方法でこれらを含むことができる。メタデータは、例えば、アクセス制御記述子、法的定義記述子、並びに要約及び集約された定義を含むことができ、これは、データレイク又は他のデータリポジトリ内のデータへのアクセスを制御するか、又はこのようなデータへの検索ヒューリスティックを駆動するために使用することができる。更に、実装形態は、オブジェクトの系統情報、システムの起源、プロセスの変換、又はデータに適用された特定の変換のバージョンの実質的に継続的な追跡に基づいて、データを自動的に再較正、改良、修正、又は再計算することができる。

【0336】

態様では、入力としてＮＤＳによって受信された１つ以上のタイプの大部分の、概ね全ての、又は実質的に全てのデータ（又はデータ入力全体）は、ストリーミングＭＡデータ（ＳＭＡＤ）、又はリアルタイムデータ（ＲＴ／Ｓデータ）である。「ストリーミングデータ」は、典型的にはデータストリームにおいて供給されるデータを指し、データストリームは、非バインド型であり（サイズが未知又は無制限であり）、（少なくともソースが動作しておりオンラインである間）継続的に更新されるデータセットである。方法は、ストリーミングデータプロセッサ（ＳＤＰ）及びデータストリームを処理するための関連する方法、例えば、ストリームパーティションの適用を使用して、ストリームデータを受信すること、任意選択で分析すること、任意選択で作用すること、及び取り込むことを含むことができる。態様では、方法は、ストリームパーティションの生成において、不変データレコードの順序付けられた、再生可能で、フォールトトレラントなシーケンスの生成を含み、この場合、データレコードは、キー値ペアとして定義される。プロセッサトポロジは、データ処理の態様の計算論理を指す。ストリーム処理アプリケーションでは、トポロジーは、例えば、ストリーム（エッジ）によって接続されるストリームプロセッサ（ノード又はストリームプロセッサ）のグラフを含むことができる。各ノードは、典型的には、データを変換又は取り込むために使用される。標準動作、例えば、マップ又はフィルタ、結合、及び集約は、例えば、入力機能／ユニットの一部として、ストリームプロセッサによって実施される機能の例である。ストリームはステートレスにすることができるが、方法は、ストリームをステートフルなデータレコードに分割することを含むことができる（結合、集約、及びウィンドウ機能の適用、及びフォールトトレランス方法を可能にする）。ユニット／機能（タイムスタンプエクストラクタ）は、全てのストリーム導出データレコードにタイムスタンプを適用することができる。集約動作は、入力ストリーム又はテーブルを取ることができ、複数の入力レコードを単一の出力レコードに組み合わせることによって、新しいデータ構造、例えば、テーブルを生成することができる。結合動作は、データレコードのキーに基づいて≧２の入力ストリーム又はテーブルをマージし、新しいストリーム／テーブルを生成することができる。ストリーム処理方法は、典型的には、状態／脅威レポート／監視データ／出力、傾向検出、イベント検出などを含むＲＴ監視機能を含む。態様では、方法は、ほぼ全ての、又は概ね全てのデータが順番に処理されることを確実にするための方法の適用を含む。態様では、方法は、順不同のパーティションを正しいパーティションに再関連付けするのに十分な時間を確保するためのＦ／Ｓを含む。そのような方法は、（例えば、データストリームアグリゲータとして分類することができるエンジン／コンポーネントによって）１つ以上のレベルの分析の前に、パーティションからデータの集合が生成される１つ以上のデータサイクルを提供することを含むことができる。例えば、一態様では、初期分析方法が第１のレベルのアセンブルされたデータの収集に使用される前に、パーティションデータが収集される≧約５秒、≧７秒、又は≧約８秒の初期データ収集サイクルが使用され、更なる態様では、第１のレベルの初期データセットのいくつかの集合を含むより大きい第２のレベルのデータセットのデータの消費を１つ以上のアプリケーション、例えば、ＭＬＭアプリケーションによって許可する前に、そのようなデータセットをアセンブルするために、例えば、≧約１分、≧２分、≧３分、又は≧約５分のより長い周期が使用される。態様では、第１のレベルのデータセットは、第２のレベルのデータセットの構築において継続的に評価され、エラーが検出され、第２のデータサイクル中に修正することができない場合、他の場合には元の第２のサイクルウィンドウ／期間に収集されるであろうデータの一部又は全てを失うことなく、第２のデータサイクルを再開することができる。そのような方法はまた、収集されたＲＴ／Ｓデータに対するバッチ処理によるストリーミング／ＲＴ取り込みとして特徴付けることができるプロセスの組み合わせの使用を示す。態様では、方法は、第１のデータサイクル時間にわたって収集され、第１の分析に供される第１のデータ集約、及び第２のデータサイクル時間の間に収集され、第１の集約データの集合を含み、更に第２の分析に供される第２の集約において、ストリーミングＭＡ－Ｄ（「ＳＭＡＤ」）を収集することを含み、第２の集約を収集するためのデータサイクル時間は、第１のデータサイクル時間の≧５倍、≧１０倍、又は≧２５倍であり、第１の分析及び第２の分析は異なっており、第２の分析は、第１のプロセスよりもデータ集約的、処理集約的、又はその両方であり、方法は、第２の集約の完了前に第１の集約が適していないと判定されたときに、各第１の集約が、第２の集約に含め、第２のデータサイクルを再設定するのに適しているかどうかを評価することを更に含む。態様では、そのような方法は、主として概ねＮＤＳ ＤＲへの取り込み後にＳＭＡＤ導出されたデータに対して実施され、又はＮＤＳ ＤＲへの取り込み後にＳＭＡＤ導出されたデータに対してのみ実施される。

【0337】

ＳＤＰによって実施される初期分析の一部として実施されるストリーミングクエリは、例えば、マイクロバッチ処理エンジンを使用して処理することができ、マイクロバッチ処理エンジンは、データストリームを一連の小さなバッチジョブとして処理し、それによって約１～５００、１～２５０、又は約１～１００ミリ秒ほどの低いエンドツーエンドレイテンシ、及び正確に一度のフォールトトトトレランス保証を達成する。イベントハブ、ＩｏＴハブ、Ａｚｕｒｅ Ｄａｔａ Ｌａｋｅ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｇｅｎ２、及びＢｌｏｂストレージは、データストリーム入力ソースとしてサポートされている。Ｋａｆｋａ Ｓｔｒｅａｍｓ及び同様のフレームワークは、ストリーミングデータ入力及び関連プロセスを取り扱うように設計されている。イベントハブは、例えばネットワークなどの複数のデバイス及びサービスからイベントストリームを収集するために使用される。ブロブストレージは、ＭＡから中継されたストリーム、例えば、ログファイルとしてバルクデータを取り込むための入力ソースとして使用され得る。デバイス、センサ、アプリケーション、Ｗｅｂサイト、及び他のデータソースから高速データストリーミングを取り込み、そのデータをリアルタイムで分析するためのクラウドベースのサービスであるＡｚｕｒｅ Ｓｔｒｅａｍ Ａｎａｌｙｔｉｃｓは、いくつかの、大部分の、又は概ね全てのストリーミングデータ入力又は分析プロセスを方法において実施するために使用することができる。態様では、そのようなプラットフォーム又は他の方法は、入力データを、異常又は関心のある情報（例えば、患者状態における可能性を示すストリーミングデータ、このデータは、緊急事態、又は生命を脅かす状態の発生を防止するためにアプリケーションの変更が必要であることを示すことができ、それによって、ＮＤＳにアラート／アラーム又は治療コンポーネント命令又は制御データを送信するようにトリガすることができる）について分析する。

【0338】

態様では、ストリーミング分析サービス／ユニット（ＳＤＰ又はそのコンポーネント）は、約１ＭＢ／秒～約５０ＭＢ／秒のスループットで動作する。態様では、ストリーミングデータフローはまた、本明細書の他の部分で説明されるように、ＲＴとみなされる期間において、受信され、初期処理され（初期変換され、分析され、キュレートされ、又はＣＴされ）、記憶され、態様では、１つ以上の点で適用される。態様では、ＮＤＳ能力及びプロセスでは、データ取り込み、変換、アプリケーション、又は中継プロセス、又はそれらの任意の組み合わせに、低レイテンシ（例えば、約０．０００１～１００、０．０００１～５０、０．０００１～１０、又は約０．０００１～１秒、又は本明細書で提供される他の尺度）が関連付けられ、大部分の、概ね全ての、又は実質的に全ての動作期間において、平均的に、又はその両方で達成及び維持され、これによって追加的又は代替的に、プロセスをＲＴとして特徴付けることができる。態様では、ストリーミング特性評価は、大部分の、概ね全ての、又は実質的に全てのネットワークデバイスからの実質的に連続的なデータフローによって概ね常に、又は実質的に常にサポートされる。態様では、ＲＴシステムを、レイテンシが、例えば約０．５～１０秒である「ソフト」ＲＴシステムと特徴付けることができるか、又は平均的な／大部分のレイテンシが約０．００１～０．１又は約０．００１～０．１秒の範囲である「ハード」ＲＴシステムを一部の時間に、又は大部分の時間に、又は全ての時間に使用することができる。

【0339】

本発明の方法は、そのようなデータがＮＤＳ ＤＲにコミットされる（取り込まれる）前に、ＲＴ／Ｓデータに対して、少なくともいくつかのデータ変換、少なくともいくつかのデータ分析、少なくともいくつかのデータアプリケーション、又はＣＴを実施することを含むことができる。本明細書に記載の他の方法に加えて、ストリーム処理方法は、複数の計算ユニット、例えば、グラフィックス処理ユニット又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）上の浮動小数点ユニットを、それらのユニット間の割り当て、同期、又は通信を明示的に管理することなく使用することができる。態様では、一連の演算（カーネル関数）がストリーム内の各要素に適用される。カーネル関数は通常、パイプライン化され、外部メモリ相互作用に関連付けられる帯域幅の損失を最小限に抑えるために、最適なローカルオンチップメモリの再利用が試みられる。カーネル関数がストリーム内の全ての要素に適用される一様なストリーミングが典型的である。ストリーム処理ハードウェアは、例えば、依存関係が知られるようになったときに、スコアボーディングを使用して直接メモリアクセス（ＤＭＡ）を開始することができる。手動ＤＭＡ管理を排除すると、ソフトウェアの複雑さが低減され、ハードウェアキャッシュされたＩ／Ｏに対する関連する排除は、特殊な計算ユニット、例えば、算術論理ユニットによるサービスに伴うデータ領域の広がりを低減することができる。ストリームプロセッサは、通常、高速かつ効率的なメモリバス（例えば、クロスバースイッチ又はマルチバス、例えば、１２８ビット又は２５６ビットのクロスバースイッチ行列（４又は２セグメント））を備えている。パイプライン化は、ストリームプロセッサ上で非常に広範にかつ頻繁に使用されている慣習であり、ＧＰＵは、２００ステージを超えるパイプラインを備えており、これは方法において適応／使用することができる。設定を切り替えるための「コスト」は、変更される設定によって異なる。パイプラインの様々なレベルでのコスト／負担を回避するために、多くの技術、例えば、方法に適合させることができる「ウーバーシェーダー」及び「テクスチャアトラス」が展開され得る。ストリーム処理データは、イベントストリームプロセッサ（ＥＳＰ）と呼ばれるシステム／コンポーネントによって保持／処理されることが可能であり、イベントストリームプロセッサ（ＥＳＰ）は、データストリームを取り込み、それらを短い応答時間でかつデータ損失なしで処理することが可能である。ストリーミングイベントデータは、ビーコンによって生成することができ、ビーコンは、例えば、ＭＡ位置データをＮＤＳに送信することができる。

【0340】

ストリームプログラミング言語／フレームワーク／システムの非商用例には、Ｓｔｒｅａｍ Ｂａｓｅｄ Ｓｕｐｅｒｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｌａｂ ａｔ Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｉｎ Ｓｔ．Ｌｏｕｉｓによる、ストリームプログラミングの単純な表現を可能にするＡｔｅｊｉ ＰＸ Ｆｒｅｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ、Ａｃｔｏｒモデル、及びＭａｐＲｅｄｕｃｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｎ ＪＶＭ Ａｕｔｏ－Ｐｉｐｅ、Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃａｔａｌｏｎｉａ、Ｂｒｏｏｋ ｌａｎｇｕａｇｅ ｆｒｏｍ Ｓｔａｎｆｏｒｄによる言語であるＡＣＯＴＥＳ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｍｏｄｅｌ、Ｓｔｒｅａｍ Ｂａｓｅｄ Ｓｕｐｅｒｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｌａｂ ａｔ Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｉｎ Ｓｔ．Ｌｏｕｉｓによって最初に開発されたＲａｆｔＬｉｂ－オープンソースＣ＋＋ストリーム処理テンプレートライブラリ、ＭＩＴによるＳｔｒｅａｍＩｔ、及び同じくＭＩＴによるＷａｖｅＳｃｒｉｐｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌストリーム処理が含まれる。商用実装形態には、ＡｃｃｅｌｅｒＥｙｅｓ’Ｊａｃｋｅｔ、商用化されたＭＡＴＬＡＢ（登録商標）、用ＧＰＵエンジン、ＩＢＭ Ｓｐａｄｅ－Ｓｔｒｅａｍ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｄｅｃｌａｒａｔｉｖｅ Ｅｎｇｉｎｅ（Ｂ．Ｇｅｄｉｋ，ｅｔ ａｌ．ＳＰＡＤＥ：ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ Ｓ ｄｅｃｌａｒａｔｉｖｅ ｓｔｒｅａｍ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｎｇｉｎｅ．ＡＣＭ ＳＩＧＭＯＤ ２００８参照）、ＲａｐｉｄＭｉｎｄ、商用化されたＳｈ（Ｉｎｔｅｌが取得）、ＣＵＤＡ（Ｃｏｍｐｕｔｅ Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）ｆｒｏｍ Ｎｖｉｄｉａ、Ａｐａｃｈｅ Ｋａｆｋａ、Ａｐａｃｈｅ Ｓｔｏｒｍ、Ａｐａｃｈｅ Ａｐｅｘ、Ａｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋ Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ、Ａｐａｃｈｅ Ｆｌｉｎｋ、Ａｐａｃｈｅ Ｆｌｕｍｅ、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ－Ｋｉｎｅｓｉｓ、Ｋｉｎｅｓｉｓ Ｓｔｒｅａｍｓ、及びＡｍａｚｏｎ Ｆｉｒｅｈｏｓｅ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ－Ｄａｔａｆｌｏｗ、ＩＢＭ Ｓｔｒｅａｍｓ ａｎｄ ＩＢＭ Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ、Ｏｒａｃｌｅ Ｓｔｒｅａｍ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ、Ｏｒａｃｌｅ ＧｏｌｄｅｎＧａｔｅ、並びにＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅ－Ｓｔｒｅａｍ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ及びそのコンポーネント／関連アプリケーション（例えば、ＰｏｗｅｒＢＩ、Ｔｒｉｌｌスチームプロセッサなど）が含まれる。

【0341】

態様では、方法は、ＮＤＳの動作の１つ以上の態様をリモートで管理することを含むことができる。例えば、方法は、スケーリング、データ変換、データ取り込みルール、クエリ若しくは他のアプリケーション、又はＭＬＭの監督、又は他のネットワークデバイスへのデータの中継をリモートで監督することを含むことができる。クラウドベースのＮＤＳ又はＮＤＳコンポーネントは、複数の仮想マシン（ｖアプライアンス）を含むことができ、例えば、複数の仮想ローカルエリアネットワーク（ＶＬＡＮ）にわたり、潜在的にはコンピュートノード（Ｃ－Ｎ）ノード（別名サーバ）を介して結合されたスケールのためにデータセンタにわたる、ブリッジルータ（ＢＲ－ＲＴＲ、ルータ、ファイアウォール、及びＤＨＣＰ－ＤＮＳ（ＤＤＮＳ）に限定されない。クラウドシステム仮想ネットワークは、例えば、ソフトウェア定義ルータ、Ｄｅｍｉｌｉｔａｒｉｚｅｄ Ｚｏｎｅ（ＤＭＺ）ファイアウォール、又はその両方を含み得る。ＲＴ／Ｓデータ取り込みプロセスにおけるキュー機能／方法は、メッセージングサーバの冗長システムを介してデータパケット／ストリームを受信することができ、パケットは、ＮＤＳからの情報のための命令／要求、分析のためのデータ、又はその両方を含み、これらの命令、要求、データは、キュー機能によって処理するか又は制御プロセッサ（コントローラ）に中継することができ、制御プロセッサは、例えば、パケットを処理するための容量を判定し、容量が利用可能になるまでパケットをバッファ内に維持し、処理の準備ができたときにパケットをＮＤＳ／ネットワークコンポーネントに供給することができる。ステップは、例えば、可用性を判定する際に、負荷／容量について他のコンポーネント、例えば、メモリ、プロセッサ、ルータ、ファイアウォールなどをチェックすることを含むことができる。態様では、ストリームプロセッサ／メッセージブローカ又はＮＤＳ－ＩＮＰＵの他のコンポーネントは、複数のそれぞれのソースから（例えば、対象に関連付けられた２つ以上のＭＡから）取得されたデータセグメントから構築されたデータストリームを生成することができる。態様では、同様のプロセスは、例えば、キャッシュされたＭＡ－ＣＤ及びＲＴ／Ｓ ＭＡ－Ｄの前後の両方からＭＡ－Ｄを再構築する際に、分析レベルで実施される。ストリーミング分析機能は、例えば、メモリ内のストリームデータとそのようなモデルとの比較に基づいて、即時のＮＤＳアクションを必要とする条件を示す、パラメータ又はプロファイルに対応するストリームを選択することと、そのようなイベント検出判定に基づいてアラート／アラーム又はデバイス制御命令を中継することとを含むことができる。ストリーミング分析プロセスはまた、同様のパラメータに対してＭＡパフォーマンスを評価し、ＭＡが適切に動作しているか、適切に動作させられているか、又はその両方であるかの判定を助け、対応するアクションを取ることができる。そのような方法は、データストリームから１つ以上のデータ特徴を非侵襲的に抽出することを含むことができる。取り込まれたデータは、ＤＬ（例えば、クラウドベースのスケーラブルＤＬ、例えば、アマゾンのＤ３ＤＬ）、又はＥＤＬを備えることができるＮＤＳ ＤＲに記憶される。態様では、ストリーム／ストリーミングプロセッサの初期取り込みプロセスは、動作の概ね全ての、実質的に全ての、又は全ての場合において、概ね、実質的に、又は完全に自動的であり得る。態様では、初期クエリ／分析／機能は、ストリームプロセッサフレームワークにおいて実質的に連続的に動作することができる。態様では、方法は、リアルタイム又はほぼリアルタイムでクエリ又は他のアプリケーションのためのストリーミングデータを集約するために使用されるライブデータマートの使用を含む。態様では、ストリーミングプロセッサフレームワークは、データ変換／変換のためのコネクタを備えることができる。ストリームプロセッサクラスタは、一時データをローカルに記憶し、グローバルデータをストリームレジスタファイルとの間で転送することができる。複数のストリームプロセッサを相互接続することを可能にするために、ストリームレジスタファイルはまた、態様では、ネットワークインターフェースに接続することができ、データストリーム全体を、入力ユニット／ＮＤＳを介して、１つのプロセッサのストリームレジスタファイルから別のプロセッサのストリームレジスタファイルに転送することを可能にする。ソフトウェアパイプラインを使用することにより、各クラスタは複数のストリーム要素を同時に処理することもできる。データ並列性、命令レベル並列性、及びソフトウェアパイプラインの組み合わせは、ストリームプロセッサがメディア処理アプリケーションのために多数の演算ユニットを利用するのを助けることができる。態様では、ＮＤＳは、ストリームプロセッサとともに、又はストリームプロセッサの代わりに、ベクトルプロセッサ（及び場合によっては更なるベクトルメモリ／レジスタ）を備える。態様では、ほぼリアルタイム（ＮＲＴ）プロセスは、現在のイベントに対して十分に即時的である応答性の程度として、又は十分に低いレイテンシとして、又は現在のイベントに対して合理的に意味があるようにそのようなイベントに追いつく能力として理解され得るが、ＮＲＴプロセスは、適用されるコンテキストにおけるＲＴ処理よりも遅い。ＲＴ／Ｓデータの処理に適用される追加の方法、フレームワーク、アプリケーション、原理、及び戦略／アーキテクチャは、例えば、ＵＳ２０１５／００３２８７９、ＵＳ１０６７２２０４、ＡＵ２０１５２５２０３７、ＵＳ８８８０５２４、ＵＳ９２７０９３７、ＵＳ６１９５７０１、ＵＳ７５１２８２９、ＵＳ７６２７６８５、ＵＳ７８２７２９９、ＵＳ８２７１６６６、ＵＳ８６８９３１３、及びＵＳ９１５８７７５に記載されている。

【0342】

ＩＩ．ＭＡデータ及び他のデータの分析処理
ＭＡ－ＤなどのＮＤＳプロセッサによるデータの処理は、様々なレベルで実施することができ、各レベルは、任意の他の１つ以上のレベルとは異なる１つ以上のプロセスに供される。例えば、生の入力ＭＡ－Ｄは、他の部分で説明されているように、第１のレベルで、初期データの改善／改良、タグ付け、又はキュレーションの対象となることができ、第２のレベルでは、そのような初期変換されたＭＡ－Ｄは、ＮＤＳプロセッサユニットの分析ユニット（例えば、ＭＬＭ）によって、１つ以上の分析プロセスの対象となることができる。

【0343】

ＮＤＳ分析ユニット／分析サービスは、ＮＤＳ ＤＲ、例えば、ＮＤＳ ＤＬ／ＥＤＬ ＤＲから所望のデータを抽出し、次いで、オンデマンドでリアルタイムの患者固有のデータ分析要求を満たすことに関連すると判定されたアルゴリズム又は複数のアルゴリズムを実装することができる。大きなデータセット上で多くのアルゴリズムを効率的に実施するために必要な処理能力及び速度を提供するために、分析サービスは、１つ以上のアルゴリズムを実行するために必要な処理能力を提供する複数のサーバを備えるコンピューティングクラスタを利用することができる。クラスタは、単一の統合されたコンピューティングリソースとして協働する相互接続されたスタンドアロンコンピュータの集合からなる、並列及び分散システムのタイプとして定義され得る。ＮＤＳのコンピューティングプラットフォーム（分析ユニット）はまた、ＮＤＳ ＤＲの初期又は二次取り込みの前に、外部エンティティ、例えば、ＭＡ、ＨＣＰ、ＣＭＲＳなどから受信したデータを処理、変換、及び検証するためのデータ統合サービスモジュールを含むことができる。データ集約型アプリケーションの並列処理は、典型的には、適切なコンピューティングプラットフォーム上で同じ実施可能アプリケーションプログラムを並列に使用して独立して処理され得る複数のセグメントにデータを分割又は細分化し、次いで結果を再アセンブルして完了した出力データを生成することを伴う。データ並列性は、データのセットの各データ項目に独立して計算を適用することができ、これによって、並列性の程度をデータの量に応じてスケーリングすることができる。態様では、ＮＤＳの一部のコンポーネントは、シェアードナッシングアーキテクチャを使用しており、これにより、ＮＤＳ環境の少なくとも一部には単一の障害点もないことが保証される（例えば、各ノードが他のノードとは独立して動作するため、１つのマシンに障害が発生した場合、他のマシンが動作し続ける）。態様では、ＮＤＳメモリの一部は、大規模な並列解析ＤＲ、例えば、カラム型アーキテクチャを使用するデータベースとして動作する。

【0344】

ＮＤＳにおける並列処理は、主として、概ね、本質的にＭＩＭＤ（複数命令複数データ）ベースで動作することができ、又はＭＩＭＤベースでのみ動作することができる。態様では、プロセッサの一部は、例えば、ベクトルプロセッサにおいて、ＳＩＭＤ（単一命令複数データ）で動作する。態様では、ＮＤＳ／方法は、タスク並列性を示し／含み、典型的には、多くの独立したモジュールを有する別個のスレッド及びパイプライン上で動作する独立した分岐を備える。態様では、ＮＤＳ／ネットワークはまた、パイプライン並列性を示す（例えば、典型的には、パイプラインが、例えば、異なるタスクに対して動作し、例えば、ストリームに対して動作するサブネットワークに分割される）。態様では、ＮＤＳはまた、データ要素が分解され、並行して処理される（典型的には、結果／データセットに再マージされる）データ並列性を示し／データ並列性を適用するように構成される。

【0345】

態様では、ＮＤＳは、１秒以内に、例えば、≦約０．７５秒、≦約０．５秒、≦約０．２５秒、≦約０．１５秒、≦約０．１秒、又は更にはそれ未満、例えば、１秒の１００分の１、１０００分の１、又は１００万分の１単位の時間以内に、ＮＤＳによって受信された大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全てのＭＡ－Ｄを取り込み、初期処理することができる。態様において、ＭＡ－Ｄは、救命救急医療データである。態様では、ＳＭＡＤの少なくとも初期分析、例えば、アラーム／アラート状態の存在について、受信から≦約２分、≦１分、≦０．５分、≦０．２５分、≦約５秒に実施される。態様において、初期解析は、ＳＭＡＤのＮＤＳ ＤＲへの取り込みの前に、又はＳＭＡＤの取り込みと並行的に行われる。

【0346】

１．機械学習
態様では、ＮＤＳ－ＡＮＡＬＵは、データのセット、例えば、特定の条件、生理学的パラメータ、又はＣＴに関連するデータに対して１つ以上の機械学習（ＭＬ）方法を実施するためのＣＥＩを実施することを含む。態様において、ＭＬ方法の開発は、特徴表現学習方法、特徴量エンジニアリング方法、又はその両方を機能に適用してＭＬ方法を開発するステップと、そのようなＭＬ方法実装機能の教師あり又は半教師あり学習／改良を適用するステップと、強化学習、教師なし学習を適用してそのような機能を強化するステップと、最終的には、機能又は機能の態様が訓練されたモデルによって支配されることを可能にするステップとを含む。態様では、機械学習された実装された機能は、例えば、医学的状態を特徴付けることができる。態様では、機械学習された実装された機能は、パターン又は関係、例えば、予期しないデータ異常を識別することができる。態様では、機械学習された実装された機能は、マッチ、差異、イベントなどを予測するためにも使用され得る。

【0347】

態様では、ＮＤＳ機械言語モジュール（ＮＤＳ－ＭＬＭ）は、均質又は異質のタイプのＭＡからＭＡ－Ｄを分析し、任意選択で、そのようなＭＡ－Ｄの分析に基づいて、ＮＤＳの１つ以上の機能の実施を更に実施又は推奨する。局面によれば、機械学習（ＭＬ）は、ＮＤＳの１つ以上のユニットによって受信又は処理された全てのデータに適用され得る。態様では、ＮＤＳは、時間の経過とともにＮＤＳ－ＭＬＭによって達成される増加した学習に従って予測機能を構築する。態様では、ＮＤＳ－ＭＬＭは、均質ＭＡから受信したＭＡ－Ｄを分析及び比較することができ、そのようなデータが過去に関連付けられたものを分析することができる。

【0348】

そのようなアプローチ、例えば、データ分類方法、ネイブベイズ分類（又はベイジアンネットワーク方法）、決定木方法、判定規則方法、回帰方法（例えば、ロジスティック回帰、ラッソ回帰、ＳＶＭ回帰、リッジ回帰、又は線形回帰）、ランダムフォレスト方法、サポートベクターマシン方法、及びニューラルネットワーク方法で用いることができる様々な既知のＭＬアルゴリズム／モデルが知られており、これらは教師ありＭＬ方法でしばしば用いられる。態様では、ＭＬモデルは、教師なし又は強化されたＭＬ方法、例えば、ｋ平均（又はその変形例、例えば、Ｋ平均＋＋）／最近傍分析モデル、例えば、ｋ最近傍分析、他のクラスタリング方法（例えば、分割クラスタリング、平均シフトクラスタリング、密度ベースのクラスタリング（例えば、ＤＢＳＣＡＮ方法）、又は階層クラスタリング（例えば、凝集クラスタリング））、及び多次元マッピング方法、例えば、自己組織化マッピング方法、及び（例えば、イベントの検出又はイベントの予測のための）アフィニティマッピングでよく使用される方法を含む。態様では、強化学習方法、例えば、人工ニューラルネットワーク方法が適用される。態様では、ＭＬ方法は、データを単純化するためのＭＬ方法、例えば、分解方法、例えば、単一値分解方法、次元削減方法（例えば、主成分分析（ＰＣＡ）、特異値分解（ＳＶＤ）、又はＴＳＮＥ）、又はそれらの組み合わせを含む。態様では、ＭＬ方法は、例えば、強化された学習のコンテキスト、例えば、Ｑ学習方法において、モデルフリーの方法を用いる。態様では、ＭＬＩＦは、モデル非依存方法、例えば、部分依存プロット（ＰＤＰ）方法、ＩＣＥ方法、ＡＬＥプロット方法、ＬＩＭＥ方法などを含む。使用することができる他のＭＬモデルとしては、部分依存プロット法が挙げられ、例えば、一般化線形モデル（ＧＬＭ）、一般化加法モデル（ＧＡＭ）などが挙げられる。ＭＬ実装機能は、例えば、ディープラーニング方法、シャローラーニング方法、又はそれらの組み合わせを含むことができる。

【0349】

態様では、ＮＤＳ／方法のステップ／機能（Ｓ／Ｆ）に適用されるＭＬ／ＡＩアプリケーション（ＡＩＡ）は、ＭＬＭ／ＡＩアプリケーションの監督レベルで特徴付けることができる。一態様では、ＭＬＭは、教師あり学習（ＳＬ）ＭＬＭである。態様では、ＭＬＭは、半教師あり学習ＭＬＭである。態様では、ＭＬＭは、教師なしＭＬＭである。態様では、ＭＬＭは、ＭＬＭに報酬を与える。態様では、ＮＤＳ／方法は、そのようなタイプのＭＬＭのうちの２つ、３つ、又は４つ全てを含む。態様では、方法／ＮＤＳのＳＭＧＡ又は全てのＭＬＭは、１つの形態のＭＬＭから１つ以上の他の形態のＭＬＭ（典型的には、例えば、ＳＬ ＭＬＭからＳＳＬ ＭＬＭ又は教師なしＭＬＭに進行することによって、より教師の少ない形態のＭＬＭ）に進行する。態様では、ＭＬＭは、方法／ＮＤＳ（例えば、データ変換、例えば、トークン化、句／文／フィールドセグメンテーション、データ構造認識、又はＣＴ）によって実施されるＳ／Ｆに関連する訓練データセットに基づいたキー／特徴認識Ｓ／Ｆ、データクリーニング、クエリの生成（例えば、同義語認識／アプリケーション、ステミング／切り捨て、レンマ化、メタデータ組み込み、又はＣＴ）、クエリマッチ／ヒットの判定、ＤＳを充実させることの決定、及びデータセット／ＤＳを充実させること）を含む。特定のＡＩＡ／ＭＬＭ、例えば、ナイーブベイズ、最近傍、決定木、及び関連する方法は、他の場所に記載されており、知られている。条件付きランダムフィールド（ＣＲＦ）方法はまた、ＭＬＭのＭＬＭ特徴量エンジニアリング／識別ステップにおける関連するデータセットに関する訓練と組み合わせて使用され得る。分類プロセスは、多項式ナイーブベイズ（ＭＮＢ）分類タイプアルゴリズムの適用を含むことができる。ＭＬＭプロセスはまた、他のクラスタリングアルゴリズム、例えば、平均シフトクラスタリング、混合ガウスモデル、又はＤＢＳＣＡＮの使用を含むことができる。ＭＬＭは、更新された訓練データ、ユーザフィードバック、管理者の入力／監督、又はＡＣＴのフィードを介して、時間の経過とともに動的に更新することができる。訓練は、典型的には、抽出されるか又は事前に識別された特徴／要素を対象とする／そのような特徴／要素に対して／そのような特徴／要素を使用して実施される。態様では、ＰＨＩ／ＰＩＩ又は他の秘密情報は、訓練情報から削除されるか、秘密／秘密情報（ＳＩ）データ、編集されたデータ、又はそれらの組み合わせ（ＣＴ）に類似する／それらに基づく変更されたデータに置き換えられる。

【0350】

機械学習モデルは、当技術分野で知られている機械学習フレームワーク、例えば、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗフレームワーク、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｔｏｏｌｋｉｔフレームワーク、Ａｐａｃｈｅ Ｓｉｎｇａフレームワーク、又はＡｐａｃｈｅ ＭＸＮｅｔフレームワーク、又はそれらの同等物、又は同様の若しくは改善されたＭＬ機能を実施する機械学習フレームワークを使用して実装及び展開することができる。

【0351】

態様におけるＭＬＭ訓練データは、特化／特殊化されたコーパスデータ（例えば、１つ以上のタイプのＭＡ、１つ以上のタイプの患者、又はその両方からのＭＡセンサデータの１つ以上のモデル）を含むことができるか、又はＭＬＭ方法／リソース、例えば、セマンティックネットワーク（ＳＮ）、自然言語プロセッサ（ＮＬＰ）、又はその両方としてもしばしば特徴付けられる他のプロセス／リソースとインターフェースするか、又はインタラトすることができる。教師あり学習（ＳＬ）及び半教師あり学習（ＳＳＬ）ＭＬＭは、信頼スコアの生成及び閾値（例えば、自動調整された閾値）に対するＭＬＭの信頼スコアの評価を含むことができ、信頼スコア閾値を満たすことができない場合、ＭＬ出力のリアルタイムレビューのためにテストを管理者にルーティングする。その後管理者が実施又は管理するテスト／分析などは、適用されるユニット／機能にフィードバックしてＮＤＳ処理を継続することができ、また、ＭＬ訓練セットにフィードバックしてＭＬＭを包含するか、又はＭＬＭに特定の訓練／変更を施すことができる。ＭＬ／ＡＩ方法／機能を容易にするために、ＮＤＳは、ニューラルネットワークプロセッサ、又はニューラルネットワークとして構成することができるか、又はニューラルネットワークをモデル化又はシミュレートするためのソフトウェアを実施することができる分散プロセッサを備えることができ、このようなプロセッサは、機械学習を実装／強化するために使用され得る。

【0352】

ＭＬＭは、訓練データ、初期アプリケーションデータ、又はその両方に対して、特徴量エンジニアリング（ＦＥ）及び特徴表現学習（ＦＬ）プロセスによって訓練され得る。ＮＤＳ／方法のいくつかの、大部分の、ＧＡの、又は全てのＭＬＭは、少なくとも最初はＳＬ又はＳＳＬベースで動作するか又はＳＬ又はＳＳＬベースで動作する。態様では、ＭＬＭ機能の初期段階において、より高いレベルの人間（管理者）が関与すると、典型的には、平均的な／全ての人間のパフォーマンスと同等な又はそのようなパフォーマンスよりも検出可能又は有意に（ＤｏＳ）良好なＭＬＭ機能の改善を確実にすることができる。態様では、ＭＬＭを適用すると、機能の使用が増加するにつれて機能のパフォーマンスがＤｏＳ向上するか、人間のみのパフォーマンス（関連する期間／精度内で可能である場合でも）、人間がプログラムした機能のみのパフォーマンス、若しくはその両方がＤｏＳ向上するか、又はそれらのいずれか若しくは全てがＤｏＳ向上する。

【0353】

ＭＡ－Ｄ集合は、閉ループ様式で訓練データとして使用され得、それによって、エンジンは、教師あり又は教師なしの様式で機械学習技術を使用して連続的又は反復的に訓練されるようになる。態様では、エンジンの所見と管理者（又は研究ユーザ／ＨＣＰユーザ）又は他の関連する所見（医師の調整、確認、又は拒否を含む）との間に矛盾がある場合、イベントを記録するＭＬＭにメッセージを送信して、ＭＬＭ、例えばＭＬ医療データレビューシステムによる学習を可能にすることができる。このことは、態様では、最終的に、教師なしで行うことができ、エンジンが、他のエンジンにフィードバックを提供し、依然として閉ループ学習シナリオが形成される。そのような場合、第１、第２、及び更には第３の結果が、人間ではなく、エンジン（又はエンジンのエンジン、例えば、複数のＭＬＭ又はＭＬＭ及び他の分析プロセスに適用されるマスターＭＬＭ）から提供される場合がある。態様では、ＭＬ解釈及び修正／検証された所見は、組み合わされたデータセット／コホートとして取り込むことができる。そのようなデータ／訓練コホートは、ＭＬエンジンによって遡及的に使用されて学習することができ、これらのデータは、医療データレビューシステムによって医療データレビュープロセスに導入されて、ＨＣＰ／デバイス又は他の非ＭＬ分析プロセスのパフォーマンスを更に検証し、訓練データを更に改善し、新しいＭＬエンジン／ＭＬＭを開発することができる。

【0354】

態様では、ＭＬＭは、関連する期間（例えば、翌日、約０．２５日、約１時間、約０．５時間、約０．２５時間、約０．１時間、又は約０．０５時間（約３分））における１つ以上の感知条件における患者状態を予測するために使用される。態様では、予測ＭＬＭは、予測に関連する特定の対象センサデータ、並びにＮＤＳメモリ内のパフォーマンスデータ又はネットワークにおけるパフォーマンスデータへのアクセスが提供され、このようなデータは、同様の条件下での研究クラス動作又は他のＭＡの動作からのデータを含むことができる。研究クラスのデバイスは、典型的な臨床使用ではＭＡではないため、ＯＮＤとみなすことができる研究クラスのＭＡを含むことができる（ただし、研究ＭＡは、新しいＭＡ、新しい数値表示などの開発のための臨床試験に使用することができる）。態様では、ＭＬＭは、ＥＭＲデータへのアクセスを提供される。態様では、ＭＬＭ予測データは、ＮＤＳ／中継ユニットによって中継され、次いで、実際の対象データが提供されたＭＡ、関連するＨＣＰなどに戻される。例えば、態様では、予測は、１つ以上の救命救急状態、例えば、心血管状態、例えば、本明細書に引用されたＡｂｉｏｍｅｄ，Ｉｎｃ．の特許文献に記載された状態である。態様では、ＭＬＭデータは、出力アプリケーション、例えば、関連するＭＡにおけるＭＡ心血管治療タスク、肺治療タスク、又はその両方の制御のために使用される。態様において、ＭＬＭ ＤｏＳは、ＮＤＳ又はＭＡ動作の１つの態様、いくつかの態様、大部分の態様、概ね全ての態様、又は全ての態様の機能を改善する。

【0355】

２．データサイクル及びデータ処理のタイミング
本発明の方法は、初期分析、取り込み後／後のアプリケーション（例えば、分析ユニットのＵ／Ｆによって）、又はその両方のために、データ、例えば、ＲＴ／Ｓ ＭＡデータの大部分又は全体を収集／集約することを含むことができる。収集／集約を形成するために使用されるデータの収集期間は、収集／集約サイクルと見なすことができ、収集／集約サイクルは、時には単にデータサイクルとして記述される。態様では、機能（例えば、データの受信）／初期アプリケーションのパフォーマンスのためのデータ収集は、ＮＤＳ分析ユニットアプリケーションのためのより大きなデータ収集を形成するために使用され得る。態様では、後続／二次データ収集を形成する時間（すなわち、のデータサイクル）は、初期データ収集を形成するのに必要なデータサイクルよりも実質的に長い。例えば、態様において、二次データ収集サイクルは、初期データサイクルの≧５倍、≧約１０倍、≧約２０倍、又は≧約５０倍、≧約約７５倍、又は≧約約１００倍であり得る。態様では、二次データサイクルは、初期データサイクルの≧約１５０倍、≧約２５０倍、≧約５００倍、又は更には≧約１，０００倍である。態様では、初期データサイクル（例えば、データストリームの受信を処理する時間）は、本明細書の他の部分で説明されるように（例えば、ストリーミングプロセッサアプリケーションによって）、ＮＤＳ入力ユニットレベルで実施することができる限定されたデータ分析に供される。態様では、初期データサイクルデータに対して実施される機能は、二次サイクルデータのコンポーネントとしての初期サイクルデータのユーザビリティの評価を含む。態様では、方法は、初期サイクルが事前にプログラムされた標準に基づいてＮＤＳによって拒否された二次サイクルデータ収集を拒否し、任意選択で再開することを含む。例えば、ＮＤＳ分析ユニットは、ＭＡ－Ｄ分析、例えば、ＭＬＭのＭＡ－Ｄへの適用を≦約１０分、≦約５分、≦約２分、又は約１分未満で完了することができ、二次データサイクルは、それに応じてタイミングが計られる。一態様では、ＮＤＳ分析ユニットの１つ以上の機能は、ある期間にわたるＭＡ－Ｄの収集、典型的には、ＮＤＳがＭＡ－Ｄを受信する期間（初期データサイクル）よりも有意に長い期間の処理に基づく。態様では、そのような期間は、ＭＡ－Ｄ収集反復／サイクル当たりのＭＡ－Ｄの≧３０、≧４０、又は≧６０秒、例えば、反復当たりのＭＡ－Ｄの≧約１分、≧約７０秒、≧約８０秒、≧約９０秒、≧約１００秒、≧約１１０秒、≧約２分、≧約２．５分、≧約３分、≧約３．５分、≧約４分、≧約４．５分、≧約５分以上である。態様では、初期データサイクルは、例えば、≦約４０秒（秒）、≦約３０秒、≦約２０秒、≦約１０秒、≦約８秒、≦約６秒、≦約４秒、≦約２秒、又は≦約１秒（例えば、≦０．５秒又は≦０．１秒）であり、初期分析プロセスは、そのような期間にストリーミングプロセッサ又は他のエンジン／コンポーネントによって完了される。態様では、ＮＤＳは、そのようなデータがＭＡから中継されるときにＭＡ－ＣＤを処理するキャッシュデータプロセッサとして同様に分類され得るユニットのセットを備えるか又はそのように分類され得る機能を実施する。

【0356】

キャッシュデータ処理は、態様では、ＲＴ－ＳＭＡＤの取り扱い及び任意の初期分析／取り込みとは異なるように実施することができるが、そのようなプロセスの１つ以上は、代替的に、キャッシュされたＭＡデータ（「ＣＭＡＤ」、「ＭＡ－ＣＤ」、又は「キャッシュデータ」とも呼ばれる）の初期分析を実施して、キャッシュデータのそのような初期分析に基づいて、即時出力アプリケーション、例えば、アラームがトリガされるかどうかを評価することを含むことができる。そのようなプロセスを実施するための機能及び関連リソースは、キャッシュデータプロセッサ／ユニットとして特徴付けることができる。キャッシュされたデータの処理は、態様では、例えば、そのようなデータが、典型的なストリームチャンク／パーティションよりも大きなデータセットで供給され得るか、（開始、終了、及びサイズにおいて）離散的であるか、又はその両方であるときに、バッチプロセスを使用して実施され得る。

【0357】

態様では、ＮＤＳ入力ユニットは、統合された機能又は機能のセットにおいてストリーミングＭＡ－Ｄ（ＳＭＡＤ）及びＭＡ－ＣＤ／ＣＭＡＤの両方を処理する。読者は、ＲＴ／Ｓ－ＭＡ－Ｄが本明細書で広範に議論されているが、そのようなデータは、態様では、リアルタイムベースでは供給することができないが、依然としてストリーミング様式で供給することができ、そのようなデータは、単にストリーミングＭＡ－Ｄ又は「ＳＭＡＤ」として分類され得ることを理解するであろう。

【0358】

ＮＤＳに中継／供給されるＣＭＡＤ／ＭＡ－ＣＤは、ＳＭＡＤに加えて、ＮＤＳ入力ユニット又はそのコンポーネント（例えば、ＳＤＰ／ＳＤＥ、又は「キャッシュプロセッサ」として特徴付けることができるＭＡ－ＣＤを分析するための専用ユニットなどのＳＤＰのコンポーネント）によって受信することができる。ＮＤＳ入力ユニットは、態様では、関連するタイムスタンプ、関連データの関連付け、ＭＡレベルで適用されるタグ付け、又はＣＴを含む、そのようなＭＡ－Ｄの特性に基づいて、ＭＡ－ＣＤをＲＴ／Ｓ－ＭＡ－Ｄから区別することができる。態様では、本発明の方法は、キャッシュデータ集合をアセンブルすること、ＭＡ－ＣＤを使用して、ＭＡ（例えば、オフラインである期間によって影響を受けるＭＡ）についての関連するＳＭＡＤにおける欠損データを再構築すること、又はそれらの組み合わせを含む。そのようなステップ／機能を実施するキャッシュプロセッサは、ＳＤＰプロセッサ、一次ＮＤＳプロセッサのコンポーネントであり得るか、又はＳＤＰ及び一次プロセッサに関して、機能的に独立したプロセッサ、物理的に独立したプロセッサ、又はその両方であり得る。同じ関係は、キャッシュプロセッサの動作に特に関連付けられた任意のメモリに適用することができる（例えば、キャッシュプロセッサは、それ自身の機能的／物理的に異なるメモリを備えることができるか、又は単にＳＤＰ又はＮＤＳ－ＭＥＭＵ内のメモリを表す／メモリに作用することができる）。態様では、キャッシュデータは、イベント時又は定期的な間隔の通過時にバッチ単位で供給される。態様では、キャッシュプロセッサは、特に、バッチ処理を介して動作する。態様では、ネットワークの大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡによって中継されるＭＡ－ＣＤは、センサデータ、時間データ、デバイス動作特性、患者情報、オフライン状態に関連するデータ、又はそれらの任意の組み合わせなどのデータを位置データに加えて含む。態様では、ＭＡ－ＣＤは、ＲＴ／Ｓ－ＭＡ－ＤへのバックアップとしてＮＤＳに定期的に送信されるか（例えば、ＲＴ／Ｓ－ＭＡ－Ｄの監査を可能にする）、イベント時に認めるか（例えば、オフラインＭＡ状態の検出）、又はその両方である。ＭＡは、ＭＡ－ＣＤをＲＴ／Ｓ－ＭＡ－Ｄと並行的に、又はＲＴ／Ｓ－ＭＡ－Ｄ伝送の期間の間にバッチ単位で中継することができる。ＮＤＳは、ＭＡからのＭＡ－ＣＤ／ＣＭＡＤの伝送モードを理解し、適応する設定を用いてプログラムされる。

【0359】

例示的な態様では、本発明の方法は、ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳ処理ユニットに、（１）データ収集期間にわたってＭＡ－Ｄを自動的に収集させてデータ集合を形成させることと、（２）データ集合が１つ以上の事前にプログラムされた規格／ルールなどに従って分析に適しているかどうかを評価させることと、（３）データ集合が分析に適している場合に、データ集約にデータ集合を追加させることと、（４）データ集合の少なくとも２つ、４つ、５つ、６つ、１０個、１２個、２０個、２５個、５０個、８０個、又は１００個のインスタンスがデータ集約に追加され完全なデータ集約が形成されるまでステップ（１）～（３）を繰り返させることを含むことができ、（５）データ集合のいずれかのインスタンスが完全なデータ集合が形成される前に適していないと判定された場合に、不完全なデータ集約を破棄し、方法を再開することを含み、（６）完全なデータ集約が形成された場合に、完全なデータ集約を含むデータに対して１つ以上の分析機能を実施することを更に含む。

【0360】

３．システムリソースのスケーリング
態様では、ＮＤＳの機能／部分は、例えば、要求の事前にプログラムされた閾値、例えば、ネットワークにおけるＭＡの数、ある単位でＭＡから送信されるデータの量（例えば、１日当たり、１週間当たり、１ヶ月当たり、１四半期当たり、又は１年当たりの平均量）、ＮＤＳによって実施される分析の量、ＮＤＳの他の動作機能（例えば、セキュリティ機能）、ＮＤＳから中継されるデータの量、ＮＤＳに記憶されるデータの量、ネットワークにおけるデータ取り込み、データ処理、若しくはデータ供給のタイミング要件、又はそれらの任意の組み合わせに応じて、自動的にスケーラブルである。例えば、態様では、ＮＤＳは、本明細書に記載されるように、主として、１つ以上の特殊目的ユニット（例えば、特殊メモリ、特殊処理機能、又はその両方）を含む自動スケーラブルなクラウドベースのコンピュータシステムに「含まれる」か、概ねそのようなコンピュータシステムにのみ「含まれる」か、若しくは全体的にそのようなコンピュータシステムに「含まれる」か、又は他の方法でそのようなコンピュータシステムを備える。スケーラブルリソースは、典型的には、入力リソース（例えば、ＳＤＰリソース）を含むが、ＤＲリソース、処理リソースなども含むことができる。このように、態様では、ＮＤＳは、オンデマンドコンポーネント又は自動的に応答する拡張可能なコンポーネントを含む。

【0361】

態様では、ＮＤＳ／方法は、スケーリング需要を予測するスケーラビリティテスト機能／ステップ（例えば、ＮＤＳの１つ以上の部分が、１つ以上の指標値／尺度又は他のインジケータを満たす、又は超えることによる）、そのようなリソースの追加のためのテスト（任意選択で、予測される需要を満たすためにそのようなリソースを予約する）、及び必要に応じて、閾値インジケータ／値の第２のセットを満たす／超えることの検出によって判定されたそのようなリソースを自動的に追加することを含む。態様では、リソースは、スケーリングされた／漸進的な様式で追加され、追加されるリソースが追加されるとき、追加された後、又はその両方における、追加されるリソースの任意選択のテストによって、ＮＤＳのスケーリングが有効であること（例えば、ＮＤＳのパフォーマンスに検出可能又は有意な低下がないこと）が確実にされる。態様では、リソースは、必要に応じて、例えば、需要の所定の閾値に達したときに、例えば、ユニットに対する需要、ユニットの組み合わせ、又はＮＤＳの全体に追加することができる。態様では、ＮＤＳが動作し続け、例えば、ＮＤＳが、需要に対処するためのリソースを欠くことに起因して、非機能状態にされることがあるにしてもまれであることを確実にする、セキュリティ又は安全対策が、ＮＤＳ／方法内に存在する。態様では、ＮＤＳは、ＮＤＳ需要時間の≧９９．５％、例えば、≧約９９．６％、≧約９９．７％、≧約９９．８％、≧約９９．９％、又は更には１００％のレベルで動作を維持するのに十分なリソースを維持するか、又は十分なリソースへのアクセスを維持する。

【0362】

態様では、方法は、実際のＭＡ又はシミュレーションモデルを使用して、ＮＤＳ／ネットワークのスケーラビリティテスト、能力テスト、又は両方のタイプのテストを実施することを含む。態様では、実際のスケーラビリティ／能力テストＭＡは、そのようなテストＭＡからのデータが適切にタグ付けされ、他のＭＡ－Ｄからキュレート／分離され得るように、そのようなテストに関連して状態／モードデータをＮＤＳに中継する（例えば、ＭＬＭには組み込まれない）。

【0363】

ＩＩＩ．ＮＤＳデータアプリケーションの規制状態
ＮＤＳアプリケーションは、ＮＤＳアプリケーションによって制御されるアプリケーションの性質に応じて、異なるタイプの規制及び関連要件（「ＲＲ」）の対象となる可能性がある。例えば、ＮＤＳアプリケーションは、態様では、プログラム医療機器（ＳａＭＤ／ＳＡＭＤ）として規制されているアプリケーション（すなわち、ハードウェア医療デバイスの一部であることなくこれらの目的を実施する医療目的のために使用されることを意図したソフトウェア）を備えることができる。一態様では、ＮＤＳは、≧１つのＭＡタイプ／分類（例えば、ネットワークにおける≧２つのＭＡタイプ／分類）において、≧２つ、≧３つ、又は≧約５つのＳａＭＤアプリケーションを並行的に実施する。態様において、ＮＤＳ ＳａＭＤアプリケーションは、診断アプリケーション、治療アプリケーション（例えば、デジタル治療法と見なされるアプリケーション）、又はその両方である。治療アプリケーションは、未治療の状態又は最初に治療されている状態の治療であるアプリケーション、状態の維持に関連するアプリケーション、又は状態の進行の予防（例えば、状態の進行の予防、進行の可能性の低減、進行時の重症度の低減、又は進行の開始の遅延など）に関連する医療タスク／アプリケーションを指すことができる。態様では、大部分、概ね全て、又は全てのＳａＭＤアプリケーションは、ＩＥＣ ６２３０４ライフサイクル／設計／開発標準に準拠している。態様では、ＮＤＳによって実施されるＳａＭＤアプリケーションは、ＩＥＣ ６２３０４クラスＡ、クラスＢ、及びクラスＣアプリケーションの混合を含む。態様では、ＮＤＳによって実施されるＳａＭＤアプリケーションは、ＦＤＡの軽微な問題、中等度の問題、及び主要な問題のアプリケーションの混合を含む。可能なＮＤＳアプリケーションに関連する異なる規制の性質及び適用されるＲＲを考慮すると、ＮＤＳ又はＮＤＳ中継ユニットは、タグ付け、適合標準、他のデータキュレーション／変換方法（例えば、ＰＨＩの除去又は保護）、又はそれらの任意の組み合わせを用いて、適用されるＲＲと一致するＮＤＳアプリケーションの適切な処理を確実にすることができる。したがって、方法は、アプリケーション／出力の分析と、そのようなデータキュレーションステップの適用と、を含むことができる。態様では、ＮＤＳの大部分の、概ね全ての、又は全てのＳａＭＤアプリケーションは、規制当局の審査及び承認を受けた臨床環境でのみ使用される。態様において、ＮＤＳアプリケーションには、異なるレベルのＳａＭＤ承認／分類を有する≧２のＳａＭＤアプリケーションが含まれる。例えば、ＳａＭＤアプリケーションは、治療上の決定を下すための情報をＨＣＰに提供するか、又は治療関連のデバイスコントロール／パラメータを非重症又は救急救命診断又は治療目的で適用したりする（そして、例えば、ＥＵではそれぞれクラスＩＩａデバイス又はクラスＩＩＩ／クラスＩＩｂデバイスとして規制されており、このことは、そのような決定の可能な結果に依存する）。態様では、ＳａＭＤアプリケーションは、生理学的プロセスの監視を対象としている（そして、例えば、ＥＵではクラスＩＩａデバイスとして規制されているか、又は救急救命環境においてクラスＩＩｂデバイスとして規制されている）。

【0364】

他の態様では、１つの、いくつかの、大部分の、概ね全ての、実質的に全ての、又は全てのＮＤＳデータアプリケーションは、ＳａＭＤとして規制されていないアプリケーションである。態様では、ＮＤＳアプリケーションでは、ＳａＭＤ規制アプリケーション及び非ＳａＭＤアプリケーションが混ざっている。態様では、１つの、いくつかの、大部分の、概ね全ての、実質的に全て、又は全てのＮＤＳアプリケーションは、ＣＤＳＳ（臨床サポート判断システム）として分類することができ、これらのアプリケーションは、典型的には、医療デバイスとして規制されない。ＣＤＳＳは、典型的には、知識ベース（ここでは、対象関連デバイスからのＭＡ－Ｄ、及び同様のデバイス／患者の組み合わせからのＭＡ－Ｄ）、推論エンジン（例えば、分析Ｕ／Ｆ）、及び通信手段／チャネル（例えば、ＮＤＳ－ＡＤのＭＡへの中継、ネットワークにおける他のＨＣＰデバイス／インターフェース、又はその両方）を備える。ＣＤＳ知識ベースには、大部分の場合、ＩＦ－ＴＨＥＮルールの形式をとるコンパイルされたデータのルールと関連付けが含まれる。アラート／アラーム機能は、しばしば、ＣＤＳＳとみなされる。推奨される可能性のある行動方針、情報の提供などもまた、ＣＤＳＳアプリケーションとして分類可能であり得る。態様では、ＮＤＳは、いくつか又は大部分のＣＤＳＳアプリケーションの供給において、表現言語、例えば、ＧＥＬＬＯ又はＣＱＬ（Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いる。ＣＤＳＳアプリケーションはまた、ＭＬＭを使用することができる（ＭＬＭのみのアプリケーションが使用されている場合、そのようなＡＩアプリケーションは、知識のないＣＤＳＳとして特徴付けることができる）。ＭＬ／非知識ベースのシステムは、例えば、サポートベクターマシン、人工ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム（突然変異、反復などの可能な解のランダムなセットを使用して）、又はそれらの組み合わせを備えることができる。ＣＤＳＳアプリケーション、ＳａＭＤアプリケーション、又はその両方は、予測されるデータ、例えば、予測されるＡｌｅ、予測される心拍数、予測される呼吸／酸素濃度などの実際の及び供給の分析を含むことができる。ＮＤＳ／ＮＤＳ中継ユニットによって適用されるメタデータタグは、典型的には、規制状態情報を含む。供給方法には、関連する国／管轄区域で承認されたＳａＭＤのみが使用されていることを確認するためのＭＡの場所のスクリーニングが含まれる。ＣＤＳＳ機能は、アラート／アラーム、並びに治療／診断推奨の提供、及び同様の機能を含むことができる。

【0365】

態様では、本発明の方法は、規制されているＳａＭＤアプリケーション以外の、ＮＤＳのコアコンポーネントを、他の国におけるＭＡ、ＨＣＰ、及び他のクラスユーザに適用することを含む。そのようなアプリケーションは、例えば、異なる国のユーザがＮＤＳのコンポーネントを利用できるようにすることを含むことができるが、ＳａＭＤアプリケーションを、そのようなＳａＭＤアプリケーションが該当する規制当局によって承認されている国のユーザのみに利用できるようにすることができる。態様では、ＮＤＳのコアコンポーネント（例えば、国又は地域の規制当局が規制するＳａＭＤアプリケーションとして分類されるユニットとは別のいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのそれらのコンポーネント／エンジン）を作成するステップ／方法は、特定の規制体制を対象とするサブＮＤＳ又はＮＤＳ部分／コンポーネント間でそのようなコアコンポーネントを共有することを含む。態様では、ＮＤＳ、ＮＤＳの一部、又はＮＤＳの機能は、具体的には、特定の国又は他の管轄区域（例えば、ＥＵなどの国際管轄区域、又は州又は州などの地域管轄区域）でのアプリケーションに限定される。態様では、ＮＤＳは、（ａ）ＭＡ、例えば、特定の国におけるＭＡに関するデータ、（ｂ）ルールの複数のセット、例えば、国固有のデータガバナンスルール、又は（ｃ）両方を含むことができる。態様では、ＮＤＳは、２つ以上の国／管轄区域固有のＮＤＳ間でコピー又は共有されるコアアーキテクチャを含む。例えば、態様では、ＮＤＳブループリントデータ／コアコンポーネントは、例えば、３つ、４つ、５つ、６つ、７つ、８つ、９つ、１０個、１５個、２０個、２５個、３０個、３５個、４０個、４５個、又は約５０個以上のＮＤＳのような、２つ以上の他のＮＤＳへのインターネットを介したコピー又は共有アクセスのいずれかを介して、１つ以上の他のＮＤＳと共有され得る。

【0366】

ＩＶ．ＭＡ ＯＳ／ソフトウェアを更新するためのＮＤＳプロセス
ＭＡは、典型的には、ＭＡとＮＤＳとの間のデータ通信に関連するＭＡの機能／エンジンを調整するオペレーティングシステム（ＯＳ）又は特殊なソフトウェアを備える。態様では、オペレーティングシステム（ＯＳ）、ＭＡソフトウェア（例えば、ＭＡ：ＮＤＳ通信に関連するソフトウェア、治療／診断機能などのＭＡ機能の適用）、又はネットワークにおけるいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡの両方は、そのようなデバイスの動作寿命中に更新される。ＭＡに関して、矛盾なしに、本明細書では、用語ソフトウェア及びＯＳは、互いに暗黙のサポートを提供する（例えば、ＭＡ ＯＳを更新することを説明する態様は、ＭＡソフトウェアを更新する対応する態様も暗黙的に開示する）。態様では、ＯＳ／ソフトウェアの更新は、ローカル／ＭＡレベルで、ＮＤＳ／ネットワークレベルで、又はその両方でトリガされる。態様では、特定のＭＡ、ＭＡのタイプ、ＭＡのクラス（例えば、特定のエンティティに関連付けられたＭＡ）、又はＭＺＭＡの特定のゾーン／プロセッサのＯＳ／ソフトウェアへのいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全ての更新は、ローカル／ＭＡレベルとＮＤＳ／ネットワークレベルの両方での関与（入力、承認、又は他のアクション）を必要とする。態様では、いくつかのＭＡシステム（ＯＳ／ソフトウェア）の更新／修正は、ローカルレベルでのみ実施可能である（例えば、態様では、ＭＺＭＡの高度に制限された治療コンポーネントは、ローカルレベルでのみ更新可能である）。態様において、ＮＤＳは、例えば、ＭＡに送信されるアラート／アラーム又は他のメッセージング、他のネットワークインターフェース／デバイス、又はその両方を介して、ＭＡシステムへの更新／修正の可用性をユーザに知らせる。態様では、ＭＡシステムの更新は、主として、概ね全体的に、又は全体的に、インターネットを介してＮＤＳから中継され、ＭＡにダウンロードされる。態様では、ＭＡ ＯＳ／ソフトウェアバージョニングは、一部の、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡ－Ｄストリーム／データに含まれているか、又は含まれる必要があり、それによって、ＮＤＳによる更新及び更新可用性メッセージのターゲティングが容易になる。態様では、ＭＡ又はゾーンソフトウェア／ＯＳのＮＤＳ監視は、例えば、ＵＳＢドライブ、外付けハードドライブ、ディスク、又は他のメモリデバイス上のローカルユーザへの更新の物理的な送信につながる出力をもたらし得、それによって、ローカルユーザは、そのようなＯＳ／ソフトウェアへのローカル修正を承認された場合にそれを行うことができる。態様では、ゾーン固有のプロセッサは、他のゾーン固有のプロセッサ（又は他のゾーン固有のプロセッサ及び任意の一次ＭＡプロセッサ）から独立して操作されるか、独立して更新されるか、又はその両方であり、このことは、上記の様々な方法／手順に従って行うことができる。態様では、ＭＺＭＡのプロセッサは、方法／プロセス／手順に従って更新することができ、一方、ＭＺＭＡの第２の１つ以上のプロセッサは、異なる方法／プロセス手順に従って更新することができる。

【0367】

本発明はまた、ＭＡの動作を制御して、ネットワークにおけるＭＡの動作に関する情報を検出し、例えば、ＭＡパフォーマンスのレベル、ＭＡパフォーマンスの問題を判定し、ＭＡパフォーマンスを改善する機会を特定することなど行うための方法を提供する。そのような態様では、ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサ／分析エンジンは、１つ以上の点で、ネットワーク、ＭＡＣ－ＤＭＳ、又はその両方における医療装置のパフォーマンスを評価する。そのような評価は、連続的、繰り返し／ルーチン／定期的、又はオンデマンドのみのいずれかの様式で、自動的に、オンデマンドで、又は条件付きで自動的に実施することができる。例示的な態様では、そのような方法は、１つ、いくつか、大部分、又は全てのＭＡのＭＡ－Ｄを、以前に収集されたＭＡ－Ｄ分析データ、他の／関連標準（例えば、対象の心拍数などの生理学的状態の他の尺度）に対して評価するか、又は同じ又は異なるタイプの他のＭＡのパフォーマンスに対して評価することを含む。態様では、方法は、医療装置及びＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳの評価に基づいて、医療装置動作、ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳ動作、又はその両方の少なくとも１つのパラメータを変更することを含む。そのような方法で分析されるＭＡ－Ｄは、デバイスパフォーマンスに関連するログデータを含むことができる。態様では、そのようなログデータは、ＭＺＭＡの制限ゾーンにおいて収集され、制限の少ないゾーンに送信され、その後、分析のためにＮＤＳに中継される（他のＭＺＭＡ関連方法にも適用されるデータの流れ）データである。態様では、ＭＺＭＡの制限ゾーンからのデータは、データタグ付け（この態様及び他のＭＺＭＡ関連態様に適用可能）に基づいて識別される。態様では、そのような方法は、多くの分、時間、日、週、月、又は年にわたって収集することができるデータの集約／収集時に実施される。態様では、そのようなログデータ／ＭＡ－Ｄは追加的又は代替的に、対象関連センサデータを含む。態様では、そのようなデータは、標準などに対してプロットされ、ＮＤＳ分析及び出力の対象となり得る異常なパターン、外れ値などを識別する。態様では、そのような方法は、ＭＡ動作の問題を識別する機会を、単一のＭＡ、又は場合によっては、単一のＭＡＧレベルでのそのような問題の識別可能性と比較して、ＤＯＳ増加させる。例えば、ヒートポンプ関連大動脈圧（ＡＯＰ）又は左心室圧（ＬＶＰ）測定値を含むログデータを含むＭＡ－Ｄの分析では、予期しないセンサデータがデバイスの動作上の問題（例えば、モータ電流などの心臓ポンプモータ動作の問題）の判定につながる可能性がある。

【0368】

別の態様では、本発明は、対象／患者の集団における対象／患者の病状を治療する方法を提供し、ＭＡ：ＮＤＳデータネットワークの各動作医療装置（ＭＡ）に、それに関連する対象／患者から定期的／自動的に、又は条件付きでセンサデータを繰り返し収集させることを含み、ＮＤＳ分析エンジン／機能は、ＭＡ：ＮＤＳデータネットワークのいくつかの、大部分の、又は各動作ＭＡを、（Ｉ）以前に収集されたＭＡ－Ｄ分析データ、（ＩＩ）事前にプログラムされた標準、又は（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方と比較し、方法は、ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、１つ以上の出力を安全なインターネット通信を介して１つ以上のＭＡ、１つ以上のＯＮＤ、又はその両方へ中継させることを更に含み、１つ以上の出力は、（ａ）（Ｉ）患者に関連付けられたＭＡ、（ＩＩ）患者に関連付けられた提供されるヘルスケアに関連付けられた別のネットワークデバイス、若しくは（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方に中継される患者の治療に関連する分析データ出力、（ｂ）１つ以上の出力アプリケーションであって、命令を含み、命令が、（Ｉ）データネットワークの医療装置のうちの１つ以上における１つ以上のＭＡ機能（例えば、治療機能）、（ＩＩ）患者に関連付けられたヘルスケアプロバイダに関連付けられたデータネットワークの他のネットワークデバイスのうちの１つ以上における１つ以上の他のネットワークデバイス機能（例えば、アラート／アラームの登録）、若しくは（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方の動作を制御する、１つ以上の出力アプリケーション、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の組み合わせを含む。

【0369】

態様では、方法は、ＭＡにおける疾患状態の治療に加えて又はその代わりに、疾患状態の診断を含む。態様では、ＭＡ：ＮＤＳネットワークの動作は、検出可能に又は有意に、データネットワークにおけるＭＡに関連付けられた対象における状態のタイプを識別する確率を増加させる。例えば、ネットワークのいくつかの／多数のＭＡによって収集されたＭＡ－ＤにＭＬＭを適用することによって、ＮＤＳのＭＬＭは、人間がそのような問題を検出できるよりもＤＯＳ速く、標準治療診断デバイスにおいて以前に可能であったよりもＤＯＳ速く、又はＮＤＳを用いて以前に可能であったよりもＤＯＳ速く、状態の警告徴候を検出するように訓練され得る。これは、本発明のＮＤＳを介して大量のデータを収集し、そのような大きなデータプールを使用して、ＭＬＭ予測などのＮＤＳ－ＡＤを生成する利点のうちの１つである。
（図面の簡単な説明）

【0370】

本発明の追加の態様について、本節において方法のフローチャート図／ブロック図を参照しながら説明する。読者は、一般に、フローチャート図／ブロック図の各「ブロック」、及びその中のブロックの組み合わせが、プロセッサによるＣＥＩの実施によって実装され得ることを理解するであろう。そのような「ブロック」に反映されるＣＥＩユニット／機能が、適用されるデバイス／システムのプロセッサに提供されて、マシン、システム、又はその両方が生成され、それにより、プロセッサによって実行されたＣＥＩが、ブロックに指定されたシステム／機能を実装する。そのようなＣＥＩは、適用されるコンピュータをＣＥＩに従って特定の方法で機能させることができるＣＲＭ（例えば、ＮＴＣＲＭ／ＰＴＲＣＲＭ）に記憶され、それによって、ＤＲ（機能データを含む）及びＣＥＩを含むＣＲＭは、有用な実世界の動作を実施する製品を備える。

【0371】

本明細書で例示される態様は、フローチャートブロック図を参照して説明されるが、本発明のＮＤＳ又は方法の文脈において好適であるように、各ブロック、ブロックの組み合わせ、機能などの任意の部分又は組み合わせを、組み合わせるか、別個の動作に分離するか、又は他の順序で実施することができる。本開示における「モジュール」、「ユニット」、「ステップ」などへの言及は、典型的には、読者の便宜のためになされ、任意の方法又はＮＤＳの実装形態を限定することを意図しない。任意のブロック、モジュールなどの任意の部分又は組み合わせは、コンピュータ実施可能（プログラム）命令（例えば、ソフトウェア）、ハードウェア（例えば、組み合わせ論理、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、又は他のハードウェア）、ファームウェア、又はそれらの任意の組み合わせ（ＣＴ）として実装され得る。換言すると、図に反映されたフローチャート、ブロック図などは、ＮＤＳ／方法の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能、及び動作を示す。フローチャート／ブロック図の各ブロックは、指定されたステップ／機能を実装するためのデバイス、コンポーネント、モジュール、セグメント、ＣＥＩ、又はＣＥＩの一部を表し得る。態様では、そのようなブロックに関して記載された方法のステップ又は機能の配置は、図に記載された順序とは異なる順序で発生し得る。例えば、連続して示される２つのブロックは、実際には、実質的に並行的に実行されてもよく、又はブロックは、関与する機能に応じて、時には逆の順序で実行されてもよい。読者は、ブロック図又はフローチャート図の各ブロック、及びブロック図／フローチャート図のブロックの組み合わせは、指定された機能又は動作を実施するか、又は特殊目的のハードウェア及びコンピュータ命令の組み合わせを実施する特殊目的のハードウェアベースシステムによって実装され得ることに留意されたい。

【0372】

異なるプログラミング技術、例えば、ＮＤＳ／方法における手続き的アプローチ又はオブジェクト指向アプローチを用いることができる。任意の特定のルーチンは、好適であれば、単一のプロセッサ、複数のプロセッサ、又は場合によっては、複数のデバイスでも実行することができる。データは、単一の記憶媒体内に記憶されてもよく、又は複数の記憶媒体を通して分散されてもよく、単一のデータベース又は複数のデータベース（又は他のデータ記憶技術）内に存在してもよい。したがって、ステップ、動作、又は計算は特定の順序で提示されてもよいが、この順序は代替の態様では変更されてもよく、本明細書で提供される具体的に開示されたルーチン／ワークフローのいずれかは、示された出力を提供するために、１つ以上のステップ／機能の再配置、繰り返し、スキップ、組み合わせ、又はそれらの任意の組み合わせ（ＣＴ）を含むことができる。実施形態では、複数のステップが図に連続して示される限り、代替の実施形態におけるそのようなステップのいくつかの組み合わせは、同時に実施されてもよい。好適な場合、本明細書に記載の動作の任意のシーケンスは、別のプロセス、例えば、オペレーティングシステム、カーネルなどによって割り込むか、中断するか、又はそうでなければ制御することができる。ルーチンは、オペレーティングシステム環境で、又はスタンドアロンルーチンとして動作することができる。本明細書に記載する機能、ルーチン、方法、ステップ、及び動作は、例えば、本明細書に記載するように、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又は任意のＣＴで実施することができる。

【0373】

これら及び他の理由から、図における態様の例示的な説明及び図に関して本明細書に記載された態様の例示的な説明は、本開示の他の部分又は当技術分野を考慮して全体として読まれる本開示によって提供される本発明の範囲を限定するために使用されるべきではない。

【0374】

表示される図の要素は、典型的には、以下の「＃」記号で識別される。要素への参照が図の説明で繰り返される場合、追加の要素参照は省略されることがある。頭字語「ｎ．ｓ．」は、図に示されていない特徴／ステップを指す。

【0375】

図１
図１は、医療装置（「ＭＡ」）＃１０２とネットワークデータシステム（「ＮＤＳ」）＃１５０との間の例示的な基本的な関係＃１００を示す。この図及び同様の図の矢印は、（この図に示されるように）システム、ネットワーク、又はネットワーク関係を通るデータの流れの非限定的な例示を提供する。図中のコンポーネント（例えば、ＭＡ－ＭＥＭＵ＃１１２、及びＭＡ－ＤＩＳＰＵ＃１２０）の周りの線は、そのようなコンポーネントが、別の示されたコンポーネント／システム（ここでは、適用される場合、ＭＡ又はＮＤＳのいずれか）の一部であるか、又はそれに関連付けられていることを示す。

【0376】

ＭＡ＃１０２は、例えば、血液ポンプ、例えば、心臓ポンプ、又は心肺サポートシステム、例えば、ポータブル体外式膜型人工肺（ＥＣＭＯ）システムであり得、人間の対象（ＨＳＵＢ＃１０４）に関連付けられ、通常は治療上接触し（しばしば、少なくとも部分的に挿入され）、データ収集、記憶、処理、送信、及び受信のための電子／コンピュータ化ハードウェアを備える。ＭＡ＃１０２は、センサ＃１０６を備え、これらはそれぞれ、ＨＳＵＢ＃１０４内の生理学的状態、ＭＡ＃１０２の動作状態、又はその両方を検出する。センサは、例えば、流量センサ、圧力センサ、及び医療デバイスに関連付けられた他のセンサを含むことができ、これらは、そのようなデータを収集し、電子的にＭＡプロセッサ（ＭＡ－ＰＲＯＣＵ＃１０８）中継する。ＭＡプロセッサは、記憶された命令を処理し、データの分析を実施し、この節全体で説明されるように他の機能を実施するためのコンピュータプロセッサで構成される。センサは、典型的には、他のタイプの感知データと同様に、生理学的状態（状態）（例えば、血圧、心拍数、酸素レベル、呼吸速度、血液剤レベル、脳機能など）を測定する。ＭＡ－ＰＲＯＣＵ＃１０８は、ＭＡ状態ユニット（ＭＡ－ＳＴＡＴＵ＃１１０）として動作するコンポーネントを備えるか、又はそれに関連付けられており、ＭＡ状態ユニット（ＭＡ－ＳＴＡＴＵ＃１１０）は、プログラムされた命令、例えば、典型的にはワイヤレス通信（例えば、Ｗｉ－Ｆｉを介して）を介して安全なインターネット通信伝送における状態信号パケットの伝送に従って、電子通信を介して、ＭＡからＮＤＳ（例えば、ｐｉｎｇ信号など）に状態信号／通信を定期的に送信する。ＭＡ－ＰＲＯＣＵ＃１０８は、ローカルデバイスメモリユニットＭＡ－ＭＥＭＵ＃１１２にセンサデータを記録し、ローカルデバイスメモリユニットＭＡ－ＭＥＭＵ＃１１２はまた、ＭＡ－ＰＲＯＣＵによって実行される機能／モジュールのための記憶された命令を含むことができる。ＭＡ－ＰＲＯＣＵ＃１０８はまた、中継ユニット（ＭＡ－ＲＥＬＡＹＵ＃１１８）を構成することができるコンポーネントを備えるか、又は関連付けられ、中継ユニット（ＭＡ－ＲＥＬＡＹＵ＃１１８）は、ＭＡ＃１０２からＮＤＳ＃１５０、例えば、ネットワークインターフェースカード／コントローラ（ＮＩＣ）に情報を送信する働きをする。オンラインの場合、ＭＡ－ＲＥＬＡＹＵによって中継される情報は、ローカルに記憶された／キャッシュデータ（Ｒ－ＬＳＴ－ＭＡ－Ｄは、本明細書では、ＭＡ－ＣＤ又はＬ－ＳＴＲ－ＭＡ－Ｄ＃１２０とも呼ばれる）及びストリーミング「リアルタイム」ＭＡデータ（ＲＴ－ＭＡ－Ｄ＃１２２）を含む。

【0377】

ＮＤＳ＃１５０は、ＭＡ＃１０２から中継された受信情報を受信し、処理する入力ユニット（ＮＤＳ－ＩＮＰＵ＃１６０）を備える。入力ユニットは、ＭＡデータ又は別個の物理プロセッサ、メモリ、又はその両方（例えば、例えば、図２３に記載されるようなＳＤＰの場合）の受信及び処理のための仮想サーバ環境内の命令（プロトコル／機能）を表し得る。受信されたＭＡデータは、ＮＤＳ処理ユニット（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１６２）に中継され、ＮＤＳ処理ユニットは、典型的には、超並列化されており、高可用性で仮想／クラウドベースでスケーラブルな分散型プロセッサ（典型的には、１つ以上のホスティング施設内の実際の処理コンポーネントを反映する）を備える。ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１６２は、典型的には、状態問い合わせを送信するか、又はＭＡ－ＳＴＡＴＵ＃１１０から中継された状態信号を受信するＮＤＳ状態ユニット（ＮＤＳ－ＳＴＡＴＵ＃１６４）を更に備えるか、又はＮＤＳ状態ユニット（ＮＤＳ－ＳＴＡＴＵ＃１６４）とインタラクトし、それによって、ネットワーク化されたＭＡ＃１０２（状態システム／コンポーネントも追加的又は代替的に、ＭＡに含まれ得る）の状態を判定する。ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵは、受信データを分析するためのエンジン／モジュール／ユニット／機能、例えば、ローカルに記憶されたＭＡデータ（ＭＡ－Ｄ）（＃１２０）（別名、キャッシュデータ、Ｒ－ＬＳＴ－ＭＡ－Ｄなど）を分析するローカルに記憶されたデータ分析ユニット、ＬＳ－Ｄ－ＡＮＡＬＵ＃１６６、及びリアルタイム／ストリーミングＭＡ－Ｄ（＃１２２）を分析するＲＴ－Ｄ－ＡＮＡＬＵ＃１６８などを更に備えることができる。そのような分析ユニット（「ＡＮＡＬＵ」）は、例えば、動作中に、そのような特定のタイプのＭＡ－Ｄを取り扱うための特殊なデバイスとして形成され動作するプロセッサと組み合わせたメモリのコンポーネント（例えば、特殊なソフトウェア命令／エンジン）を備えるか又は主として備えるか、又は本質的にそのようなメモリとプロセッサの組み合わせからなるか、又はそのようなメモリとプロセッサの組み合わせからなることができる。ＮＤＳ＃１５０はまた、ＮＤＳメモリユニット、ＮＤＳ－ＭＥＭＵ＃１６７を備えることができ、ＮＤＳ－ＭＥＭＵ＃１６７は、データレイク（ＤＬ）又は強化データレイク（ＥＤＬ）などの１つ以上のＤＲを備えるか、又は主に備えるか、又は概ねそのようなＤＲからなるか／本質的にそのようなＤＲからなることができる。ＮＤＳメモリユニットは、特に、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵによる実施のために、受信データ、分析データ、及び命令を記憶する。ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１６２は、ＮＤＳデータ中継ユニット（ＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵ＃１７０）を更に備え、ＮＤＳデータ中継ユニットは、典型的には、データがＮＤＳセキュリティユニット（ＮＤＳ－ＳＥＣＵＲＵ＃１８０）を「通過」した（分析／スクリーニングされた）後に、ＭＡ及び他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ＃１８２）（例えば、システム管理者）にそのようなデータを送信する責任を負い、ＮＤＳセキュリティユニットは、ＮＤＳから中継されたデータをフィルタリング及び制限し、例えば、規制要件（「ＲＲ」）に従ってＰＨＩの保護を確実にする。そのような態様において、ＮＤＳ＃１５０によって受信されたＭＡ－Ｄは、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１６２の参照された分析ユニット（ＡＮＡＬＵ）コンポーネント（＃１６６及び＃１６８）の一方又は両方によって分析され得、そのような分析によって生成された分析出力（ＮＤＳ－ＡＤ）は、（１）ＭＡ入力ユニット（ＭＡ－ＩＮＰＵ＃１７４）（例えば、ＮＩＣカード又は同様のコンポーネント／システム及び関連エンジンを含むことができる）を介して、しばしば、デバイスレベルのファイアウォール又はセキュリティシステムなどのデバイス／ＭＡセキュリティユニットを通過した後、＃１７２、及び（２）他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ＃１８２）に中継され得る。リアルタイムＭＡデータ＃１２０は、ＭＡ＃１０２がオフライン状態にある場合を除いて、大部分／典型的に／本質的にストリーミング方式で分析することができ、その場合、ＭＡ＃１０２がオフラインである期間中に記憶されたＭＡ－ＣＤ／キャッシュデータは、機能、例えば、そのような記憶されたキャッシュデータとオフラインイベントの前後に受信されたＲＴデータとの再構築／調和を処理するためにＮＤＳ＃１５０に中継される。

【0378】

図２
図２は、ＭＡ＃２０２のグループ＃２００を含むネットワークの簡略化された表現の概要を提供し、各ＭＡ＃２０２は、主題／ＨＳＵＢ＃２０４に関連付けられ、各ＭＡは、リアルタイムストリーミングＭＡデータ（ＲＴ－ＭＡ－Ｄ＃２２０）を送信し、少なくとも時々／時折、ローカルに記憶された／キャッシュデータ（Ｌ－ＳＴＲ－ＭＡ－Ｄ／ＭＡ－ＣＤ＃２２２）をＮＤＳ＃２５０に送信する。図示のＮＤＳは、メモリユニット、ＮＤＳ－ＭＥＭＵ＃２５６及びプロセッサ、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃２５８、並びにＭＡからＯＮＤＩに導出されたデータを送信する際の規制要件（ＲＲ）への準拠を保証するセキュリティユニット／エンジン／システム（ＮＤＳ－ＳＥＣＵＲＵ＃２６２）＃２６４を備える。例示される例示的なネットワークでは、ＭＡは、グループ／サブネットワーク（ネットワークと呼ばれることもある）、例えば、ＭＡネットワーク１＃２７０、ＭＡネットワーク２＃２８０、及びＭＡネットワーク３＃２９０に構成され、各ネットワークは、複数のＭＡ（例えば、ＰＨＩを除く）を備える。図におけるＭＡの周りの線は、ＭＡグループ／ネットワークを定義する助けになる。そのようなＭＡネットワークの各々（複数のＭＡサブネットワーク／ＯＮＤサブネットワーク及びＮＤＳを含む全体的なネットワークとの混乱を回避するために「サブネットワーク」と呼ばれてもよい）は、所有／制御エンティティ、領域、又は他の特性、例えば、地理的領域、デバイス組成などに基づいて特徴付け／定義されてもよい。全体のＮＤＳネットワークにおけるデバイスのサブネットワーク／グループは、異なるレベルで組織化することができる（例えば、独立したエンティティサブネットワークは、地域のサブネットワーク、病院のサブネットワークなどを含むことができる）。サブネットワークは、セキュリティシステム（例えば、ファイアウォール）などを含むエントリポイント／ノード（図示せず）を含むことができる。サブネットワークにおけるＭＡは、サブネットワーク固有のデータ（例えば、グループ／サブネットワークにおけるＭＡを所有又は運営する独立エンティティにアクセス可能な秘密情報）を中継することができる。ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃２５８は、ＮＤＳ－ＭＥＭＵ＃２５６に記憶されたデータと同様に、全ての関連グループ／ネットワークからのデータを処理し、その中のＭＡに関連付けられた各グループ／ネットワークにそのようなデータの分析から得られた分析結果を戻すが、ＭＡ／ＭＡユーザ、ＯＮＤＩ、又はその両方にデータを戻す供給に使用することができる一般的な分析プロセスを実施する際に、組み合わされたネットワークデータ全体を使用する。本発明のシステムのそのような構成は、システムが多様なグループ／サブネットワークにわたる情報を利用することを可能にし、それによって、秘密情報が一部の独立したエンティティ（ＩＥ）のみにアクセス可能であることを確実にしながら、全体のシステムの分析（例えば、機械学習アプリケーションの観点から）を改善する。そのような情報は、例えば、ＰＨＩなどの特定の情報がそのようなＯＮＤＩに中継されないことを保証するＮＤＳセキュリティプロセス（ＮＤＳ－ＳＥＣＵＲＵ＃２６２）を通過した後、ＮＤＳの所有者／オペレータに関連付けられ、異なるＭＡグループに関連付けられた２つ以上のＩＥにサポート／サービスを提供する、例えば、他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ）＃２６４に中継され得る。この点で、ＮＤＳ（及び追加的又は代替的にネットワークにおける他のデバイス）は、ネットワークにおけるデータの適切な識別を確実にし、そのような識別のための情報をスクリーニングし、編集、ルーティング、修正などを適用して、そのような情報を望ましくない／不適切なアクセス／配布から保護することによって、少なくとも２つの異なるレベルの動作でネットワークにおける秘密情報の秘密性を維持するように構成される。

【0379】

図３
図３は、本発明のシステム／ネットワークの動作の別の態様を反映した、異なるエリア（大都市圏、州、郡、国、病院ネットワークなど）に関連付けられたいくつかのＭＡサブネットワークを備えるＭＡネットワーク／グループの１つのレベルの別の簡略化された図である。エリアＡ＃３０２は、例えば、３つのＭＡグループ／ネットワーク（ＭＡネットワーク／グループＡ１＃３０４、ＭＡネットワークＡ２＃３０６、及びＭＡネットワークＡ３＃３０８）（図のボックス化された領域によって指定される）を含むように示されており、各ＭＡネットワークは、複数の医療デバイス（例えば、ネットワークごとに≧５つ、≧１０個、≧２０個、≧３０個、≧４０個、≧５０個、又は≧１００個のＭＡ）を備え、そのようなＭＡサブネットワーク／グループは、（互いに、ＮＤＳ／システム所有者／オペレータから、又はその両方から）独立した関連する異なるエンティティティ（ＩＥ）所有者である可能性がある。別個のエリアＢ＃３１０は、ＭＡグループ／ネットワーク（ＭＡＧ）Ｂ１＃３１２、及びＭＡネットワーク／グループ／サブネットワークＢ２＃３１４を含み、一方、異なるエリアＣ＃３２０は、ＭＡネットワークＣ１＃３２２のみを含む。動作中、ＮＤＳ＃３５０は、各ＭＡグループ／ネットワークから、各エリア／ネットワークにおけるＭＡに関する位置情報、所属情報、又はその両方を含むデータを（例えば、そのようなＭＡから送信される送信パケットにおいて、例えば、ＮＤＳ＃３５０への状態信号又は他の送信において送信され得る）受信し、それによって、ＮＤＳ＃３５０がデータのソースを識別することが可能になり、ＮＤＳ＃３５０がＭＡ又はＭＡユーザレベルで特定の患者に固有のデータを返すことだけでなく、ＭＡネットワーク／グループ又はエリアレベルの分析を他のネットワークコンポーネント（例えば、ＯＮＤＩ＃３６４）、例えば、ネットワーク／エリア／ＮＤＳ管理者又はサポートスタッフ、例えば、医療科学リエゾン、営業担当者、研究者、ＮＤＳ／システムアナリスト、又は臨床サポート担当者に提供し、ネットワーク／エリアレベルでのパフォーマンスを研究若しくは観察し、又はネットワーク若しくはエリア間の比較研究を実施することが可能になる。ネットワークにおけるクライアントデバイスのそのようなエリアの識別は、ＮＤＳがＭＡグループレベルの分析を実施することを可能にするか、秘密情報の適切な受信者デバイスのみへの中継を助けるか、又はＮＤＳが特定のグループ／エリアの規制要件の下で承認されたアプリケーションのみを中継することを可能にする（又はＭＡグループを所有／操作するＩＥの要件に準拠する）。そのような態様では、ＮＤＳ及びネットワークデバイスは、そのような異なるレベルの起源（特定のＭＡ／患者、グループ、領域など）に関連付けられたＭＡ－Ｄの迅速な識別を可能にするデータを提供するように構成され、ＮＤＳがそのような異なるレベルで分析を実施するか、又はそのようなレベルに基づいてユーザに出力を並行的に提供することを可能にする。

【0380】

図４
図４は、潜在的なＭＡオフライン期間の問題に対処するためにシステム（ＮＤＳ）によって実施できる例示的なプロセスの概要を提供する。描写される例示的なプロセス＃４００の開始時＃４０２に、ＭＡは、例えば、ＭＡセンサを介して、対象からデータを収集する＃４０４。ネットワークにおけるＭＡは、状態ユニットを介してＮＤＳから状態情報を送信又は受信することを定期的に試みる（ＭＡ／ＮＤＳ ＳＴＡＴＵ＃４０６）（例えば、１つ以上の動作状態／モードにあるときに、定期的に状態信号を送信する）。ＭＡがオンラインである場合＃４０８、ＭＡは、ＲＴ－ＭＡ－Ｄ（及び場合によってはＭＡ－ＣＤ）を送信する＃４１０。ＭＡは、オンラインでない場合、ＭＡは、オフライン状態の開始を自動的にマーク（識別／記録）するように適合されている。そして、ＭＡは、ＭＡ－ＣＤ／キャッシュデータの収集を継続又は開始し＃４１４、そのようなキャッシュデータをＭＡメモリに記憶する。ＭＡは、オフライン状態で（又は動作中の本質的に全ての時間において定期的に）状態信号をＮＤＳに送信／受信し続ける＃４１６。ＭＡが事前にプログラムされた時間内にオンライン状態に復元されない場合＃４１８、ＭＡは、コントローラ（ｎ．ｓ．）を介して、１つ以上のアラームを１人以上のユーザに送信してもよい＃４１９。ＭＡがオンライン状態を再開する場合＃４１８は、キャッシュされたＭＡ－ＣＤ（キャッシュＬ－ＳＴＲ－ＭＡ－Ｄ）をＮＤＳに送信する＃４２０。ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ又はそのコンポーネントは、１つ以上の十分性標準／ルール又はアルゴリズム／プロトコルに対してキャッシュされたＭＡ－ＣＤの十分性を評価し＃４２２、ＭＡ－Ｄ、ネットワーク、エリアなどに関連付けられた進行中の分析プロセスにおけるキャッシュされたＬ－ＳＴＲ－ＭＡ－Ｄ／ＭＡ－ＣＤの使用に関する十分性判定を行う＃４２４。データが十分でない場合、ＭＡ－Ｄは、ＲＴ－ＭＡ－Ｄの送信を（場合によっては、Ｌ－ＳＴＲ－ＭＡ－Ｄ／ＭＡ－ＣＤと組み合わせて）再開し得る＃４１０。記憶されたデータが十分であるとみなされる場合、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵは、キャッシュされたＭＡ－ＣＤ（別名、Ｃ－ＭＡ－ＣＤ）を処理する（例えば、そのようなデータをネットワークに記憶された他のデータ（Ｎ－ＳＴＲ－Ｄ）と組み合わせる／ブレンドする＃４２６）。次いで、そのようなブレンドされたデータは、ネットワークにおける他のＭＡのデータと更に調和／ブレンドすることができ＃４２８、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵは、そのようなデータを使用して、１つ以上の分析プロセス、例えば、ＡＩ／ＭＬプロセスを実施し＃４３０、その結果はＭＡに中継され＃４３２、各ケースにおいてＭＡディスプレイに表示され＃４３６、そのような分析から導出されたデータは、追加的又は代替的にＯＮＤＩ送信され得る＃４３４。典型的には、そのようなプロセスは、ＭＡ動作中に繰り返し再開される。

【0381】

図５
図５は、図４のようなキャッシュデータ／ＭＡ－ＣＤ／Ｌ－ＳＴＲ－ＭＡ－Ｄの収集及び可能な処理を更に例示するシナリオ＃５００を示すが、ここではネットワークの一部の例示的な物理的コンポーネント及び動作中のポータブルＭＡの位置を参照する。人間の対象／患者（ＨＳＵＢ）＃５０４は、ゾーン１を通って輸送されている間＃５０２、ＭＡを用いて診断／治療される＃５０６。ＭＡは、初めて（８：３０）、無線ネットワークポイントを介して、ＮＤＳプロセッサ（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃５２２）にリアルタイムストリーミングＭＡ－Ｄ（ＲＴ－ＭＡ－Ｄ＃５１０）を中継する＃５０８。しかしながら、第２の時間（１０分後／８：４０）に、対象が無線通信能力を欠くゾーン２にあるとき＃５１６、ＭＡは、タグ付け／マークされたＬ－ＳＴＲ－ＭＡ－Ｄ（別名、ＭＡ－ＣＤ又はキャッシュデータ）を収集し始め＃５１８、それを装置メモリ（ＭＡ－ＭＥＭＵ＃５２０）に記憶する。対象が、再びワイヤレス中継に関連付けられる＃５０８ゾーン３として識別された場所に到達すると＃５１１（８：５０）、ＭＡは、新しいＲＴ－ＭＡ－Ｄを供給する＃５１２とともに、ＭＡがゾーン２にあった期間中に記憶されたＬ－ＳＴＲ－ＭＡ－Ｄを供給する＃５１８。ＭＡ／ＮＤＳによって十分に判定／検出された場合、ネットワーク通信エラーの既知又は予想される原因などの追加データも、中継、検知、又は予測され得る。一時的なオフライン状態は、そのようなトランスポート設定において生じ得るか、又はネットワーク若しくはデバイスの問題／混乱があるときに生じ得るので、そのようなキャッシュデータ並びにリアルタイムＭＡ－Ｄを効果的に記憶、中継、及び処理するＮＤＡ／ＭＡネットワークの能力は、ＭＡデータに対するアプリケーションの有効性を大幅に向上させ、より良いデータ、より良いＮＤＳ動作、及びより良い患者ケアをもたらす。

【0382】

図６
図６は、ＭＡ／ＮＤＳネットワーク＃６００の少なくとも一部が、ＭＡネットワーク＃６０２、及び、特に、ＮＤＳプロセッサ（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃６０４及びＮＤＳメモリ、ＮＤＳ－ＭＥＭＵ＃６３６）を備えるＮＤＳを備えることに加えて、商用ネットワーク／グループ／コンポーネント＃６６８、研究グループ／プラットフォーム＃６４４、及び臨床サポートコンポーネント／グループ＃６２４として図示されるシステム＃６００に例示される他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ）を更に備える態様を示す。

【0383】

ＭＡネットワーク＃６０２のようなこれらの他のネットワーク／ＮＤＳコンポーネントのそれぞれは、ＭＡ－Ｄ、ＮＤＳ－ＡＤ、又はその両方を並行的に／同時に利用するが、そのような他のネットワーク／ＮＤＳコンポーネントはまた、典型的には、規制要件、秘密性の懸念、及びそのようなネットワーク／ＮＤＳにおけるユーザの異なるデータニーズ／ロールに起因して、そのようなデータの異なる態様を受信する。したがって、ＮＤＳプロセッサ（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃６０４）は、ＭＡネットワーク＃６０２からＭＡ－Ｄを受信するだけでなく、そのようなデータにデータ改善機能（例えば、クリーニング、調和など、＃６２８）を適用し、そのようなデータをメモリ（ＮＤＳ－ＭＥＭＵ、＃６３６）に記憶するだけでなく、ＮＤＳ－ＭＥＭＵ＃６３６のＰＴＲＣＲＭにプログラムされた命令（エンジン）にアクセスし、そのような命令／コードを使用して、ＭＡ－Ｄに効率的にタグ付け、ソート、クリーニング、及び分析を行い、ＮＤＳ－ＡＤを生成し、及びＮＤＳ－ＡＤと関連する制御／命令（アプリケーション）をネットワークの様々なコンポーネントに、制限された時間ウィンドウ内（例えば、互いの≦１０分、≦５分、≦２分、≦１分、≦３０秒、又は≦２０秒）内に分配し、一方、規制要件（ＲＲ）及び他のルールへの準拠を確実にする（例えば、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃６０４は、様々なネットワークコンポーネント／デバイスを対象とした／に供給されたデータのみの出力が、許可された／適切な他のネットワークコンポーネントのみに適切に供給されることを確実にする出力機能を備えることができる。）

【0384】

商用ネットワーク＃６６８は、営業担当者、医学科学リエゾン、マーケティング専門家、ビジネスインテリジェンス専門家など、商用的ロール（例えば、それぞれ、Ｒｅｐ １、Ｒｅｐ ２、及びＲｅｐ ３、＃６７０、＃６７２、及び＃６７４によって表される）において働くか、商用的ロールをサポートするか、又はネットワーク＃６００を管理／所有する医療組織内の商用的ロールとインターフェースする専門家によってアクセス可能なデバイス又はインターフェース（例えば、任意の数の好適なデバイス上のインターネット経由でアクセス可能なウェブページ）のネットワークを備える。システム、ネットワーク、又はその両方を所有／管理する会社は、典型的には、ＭＡの製造／流通、ＮＤＳ運用サービスの販売、又はその両方を行う会社でもある。態様では、そのような商用ネットワークにおけるデバイス／インターフェースにアクセスするいくつかの、大部分の、概ね全ての、又は全ての専門家は、ネットワークマネージャ又はそうでなければＮＤＳ／システムにアクセスすることができる組織のいずれかのための商用的な販売及びマーケティングのロールを果たしている。そのような専門家のための規制要件（ＲＲ）は、ＰＨＩへのアクセスに関してなど、そのようなシステムの他のユーザ（例えば、ＭＡを用いて患者を治療するＨＣＰ）とは著しく異なる場合がある。したがって、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃６０４コンポーネント、例えば、機械学習コンポーネント（ＮＤＳ－ＭＬＵ＃６０８）は、例えば、ＭＡ＃６０２に提供される出力に関するルールとは異なるルールを商用ネットワーク＃６６８に提供される出力に適用するように適合され／構成される。具体的には、商用ネットワーク／グループ＃６６８のユーザは、データ表示構造化されたユーザのロール、機能、及び適用されるＲＲ／他の要件を受信することができ、これらは、例えば、ＭＡを使用してＭＡにアクセスするＨＣＰに提供されるデータの表示＃６０２とは、コンテンツ又は形式が著しく異なる。例えば、Ｒｅｐ １＃６７０は、病院ネットワークにおけるいくつかの病院をサポートしてもよく、したがって、一般的に各病院においてＭＡのパフォーマンスに関するデータの表示を受信し、個々のデバイスデータは、ＰＨＩを明らかにすることなく、パフォーマンスの高レベル態様（使用、エラー、状態など）に限定される。Ｒｅｐ ２＃６７２は、サイト、エンティティ、又はネットワークの異なる、同じ、又は重複するネットワークについて同様の情報を受信することができる。商用ネットワークのデバイスは、更に、独立したデータソース、例えば、顧客関係管理（ＣＲＭ）データベース＃６６４（例えば、Ｓａｌｅｓｆｏｒｃｅ（商標）ＣＲＭデータベース）とインタラクトすることができ、顧客関係管理データベース＃６６４は、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃６０４に直接データを提供することができるが、商用ネットワークユーザインターフェース／デバイスにもデータを提供することができ、そのようなデータは、態様では、そのようなインターフェース／デバイス、ＮＤＳ、又はその両方のローカルコンポーネントによってブレンドされて、情報の組み合わされた表示をそのようなユーザに提供することができる（例えば、ＣＲＭからのエンティティ情報及び販売情報がＮＤＳ－ＡＤの使用法及び臨床転帰情報と組み合わされる）。

【0385】

ＨＣＰは、例えば、医療デバイス規制としてのソフトウェアを介して、規制当局によって規制されている１つ以上のＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ機能からデータを受信し得る。例えば、ＮＤＳプロセッサ／エンジンによって実施される医療デバイスアプリケーションとしての第１のソフトウェア、ＳＡＭＤ１＃６７８は、ＨＣＰに治療指令を提供し得るが、第２のアプリケーション、ＳＡＭＤ２＃６８６は、ＭＡの１つ以上の動作機能／パラメータを直接制御することができる。ＭＡレベルで用いられる他のＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ機能は、臨床サポート判断（ＣＤＳ）システム（「ＣＤＳＳ」）を含むことができる。例えば、第１のＣＤＳＳ、ＣＤＳ１＃６８２は、ＲＴ－ＭＡ－ＤとしてＮＤＳ－ＰＲＯＣＵによって受信され、ＲＴ－Ｄプロセス＃６１６及び機械学習ユニット（ＮＤＳ－ＭＬＵ＃６０８）の両方によって分析された、検出されたＭＡ条件に基づいて可能な治療オプションを提供することができ、機械学習ユニットは、ネットワーク＃６０２内の多くのＭＡからのデータ、ＮＤＳ－ＭＥＭＵ＃６３６に記憶された履歴ＭＡデータ、又はその両方を取り込む。ＮＤＳのこれらのコンポーネントと全体的なＮＤＳプロセッサ＃６０４（又は一次ＮＤＳプロセッサ）との関係は、そのようなコンポーネントを取り囲むボックスによって強化される。第２の例示的なＣＤＳＳ、ＣＤＳ２＃６９０は、ＭＡ及び患者ＥＭＲ＃６９６に記憶された他のデータの両方から取り込む分析サポート機能を備える（及び任意選択でＮＤＳは、ＥＭＲに出力を送信する）。例示的なサポート機能は、ＣＤＳＳに基づいてＭＡ設定の変更が治療状態と一致しないように見えるときに警告を提供すること、推奨されるＭＡ設定又は他の行動方針を提供すること、又はＲＴ－Ｄプロセスに基づいてアラームを提供すること＃６１６を含むことができる。ＥＭＲデータは、１つ以上のファイアウォール／フィルタを含むことができるＥＭＲセキュリティユニット＃６９４を通過することによって、高度に安全な様式でＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃６０４に供給され、例えば、パケットスキャンを実施して許容可能な要素を有するデータパケットを識別し、同時に、潜在的な悪意のあるコード／ウイルス、暗号化をスキャンし、したがって、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃６０４は、典型的には、ＥＭＲデータの認識及びそのようなＥＭＲデータのルーティングのための機能を備え、許可されたＨＣＰ以外のＮＤＳのユーザへのアクセスを回避する。ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃６０４は、個々のＣＤＳＳ／ＳＡＭＤプロセスに必要なそのようなデータのみを提供するために、及びそのようなプロセスの異なる規制当局の状態を考慮して、例えば、ＣＤＳＳプロセスとＳＡＭＤプロセスにルーティングされるデータのタグ付けを適用することができる。例えば、異なるＳＡＭＤ機能（＃６７８、＃６８６）のセキュリティ又は精度は、典型的には、（ＮＤＳ、ユーザ、又はその両方によって）ＣＤＳＳプロセス（＃６８２、＃６９０）、特にＭＡ処理の態様を直接制御するＳＡＭＤプロセスに必要とされるレベル（より集中的／制限的）を上回るレベルで実証、検証、及び維持／監査される。追加のセキュリティユニット（ＳＥＣＵＲＵ）＃６９２は、ネットワークレベル、ＭＡレベル、又はその両方で適用することができ、例えば、ファイアウォール／フィルタであり、適切にタグ付けされたＭＡデータのみが各ＭＡについて、かつ各ＭＡ機能に供給されることを確実にする。

【0386】

研究プラットフォーム／グループ／ネットワーク＃６６４は、同様に、典型的には、複数のユーザ、ユーザ組織、又はその両方を含む。ここで例示されるように、研究プラットフォーム＃６６４は、臨床研究サイト／デバイスの複数のネットワーク（ここでは、サイト１＃６４８、サイト２＃６５２、サイト３＃６５６として例示的に示されている）を備え、これらの臨床研究サイト／デバイスは、典型的には、異なる独立したエンティティ（例えば、異なる臨床研究機関、大学病院、又は臨床研究に関与する他の組織）によって管理されるデバイス／システム／グループ、又は場合によっては、エンティティ内の異なるネットワーク（例えば、特定のデバイス又は臨床研究に取り組むチーム）を表す。研究プラットフォーム＃６６４からアクセス可能なデータは、商用ネットワーク＃６６８とは著しく異なるＲＲの対象となり得る。ＲＲ及び他の要件（例えば、契約上の要件）の準拠をサポートするためのデータ供給、アクセスなどへの修正は、例えば、許可／設定、及び、特に、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃６０４の出力に適用されるフィルタ／ファイアウォール（又は、許可／設定）＃６６０の適用によって管理され得る。研究プラットフォームユーザはまた、いくつかの、大部分の、又は概ね全てのＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ機能、例えば、ＮＤＳ－ＭＥＭＵ＃６３６に記憶されたデータをクエリすることを可能にすることができ、例えば、商用ネットワーク＃６６８内のユーザにはアクセスできないデータリポジトリクエリプロセス＃６２０にアクセスすることができる。クエリプロセスは、１つ以上のスキーマ＃６３２を、ＮＤＳ－ＭＥＭＵ＃６３６の一部に含まれるデータに適用することを含むことができ、記憶されたＮＤＳは、例えば、他の部分で説明／例示されるように、データレイク（ＤＬ）フォーマット又はＥＤＬフォーマットで記憶された半非構造化データであり得、研究プラットフォームユーザに供給されるクエリ応答データ（クエリＤ＃６４０）をもたらす。更に、多くの態様における商用ネットワーク＃６６８ユーザとは異なり、研究プラットフォームユーザは、態様では、例えば、臨床研究データ、モデリングデータ、研究分析データなどのデータをＮＤＳ－ＰＲＯＣＵに直接提供することができる。したがって、例えば、いくつかのＮＤＳ分析プロセスは、例えば、機械学習モデルの開発において、研究プラットフォームデータがそのようなモデルの情報のための情報源、主な情報源、又は唯一の情報源である、研究プラットフォームからのデータを使用することができる。そのようなモデルは、研究プラットフォームからのデータの研究の性質を考慮すると、特定のアプリケーションに限定されてもよい。例えば、そのようなデータは、ＣＤＳＳに使用され得るが、ＳＡＭＤ機能での使用には適さない。

【0387】

臨床サポートネットワーク／グループ／コンポーネント＃６２４は、典型的には、１つ以上の治療設定、例えば、専門クリニック（ＭＡ＃６０２）、研究プラットフォーム設定＃６４４、又はその両方において、ＭＡ患者の状態の監視に従事する専門家によってアクセス可能な他のデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ）を備える。臨床サポートコンポーネント／チームのユーザに関して、＃６２４、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃６０４からのアクセスデータは、他のクラスのユーザ（例えば、商用ユーザ）とは異なるルールの対象となることができ、そのようなユーザは、ＭＡ／ＮＤＳデータの異なる表示（ＭＡ－Ｄ、ＮＤＳ－ＡＤ、又はその両方）を提供され、したがって、商用ネットワーク＃６６８又は研究プラットフォーム＃６４４のいずれかにおけるユーザとは異なるプロファイル／ツール／インターフェースを提供される（ただし、出力に異なるスキーマが適用される）（しかし、場合によっては、ＭＡ、ＯＮＤＩ、又はその両方において同様のデータにアクセスするＨＣＰに供給されるインターフェースとの重複度が高くなる）。臨床サポート担当者は、ＲＴ－Ｄプロセス＃６１６（ストリーミングＭＡ－Ｄで実施されるデータ分析機能）に基づくか、ＭＡ状態情報に基づくか、オフラインイベント（＃６１２）の後にアップロードされたローカルに記憶されたＭＡ－Ｄに対して実施されるプロセスに基づくか、又はそれらの両方に基づいて、アラームを受信するときに追加のサポートを提供するように訓練され得る。態様において、臨床サポート担当者は、ＮＤＳ所有者／オペレータに関連付けられている（雇用されているか、又は契約している）。ＮＤＳの所有者／オペレータの従業員及び請負業者は、秘密性及び適用されるＲＲへの準拠を保証する法的要件の対象となり得る。

【0388】

図７
図７は、例示的なＮＤＳ／システムメモリユニット（ＮＭＥＭＵ＃７０２）の少なくとも一部に関連付けられており、主として例示的なＮＤＳ／システムメモリユニットの少なくとも一部において行われ／主として例示的なＮＤＳ／システムメモリユニットの少なくとも一部に含まれるか、又はそうでなければ例示的なＮＤＳ／システムメモリユニットの少なくとも一部に関連付けられているデータ管理プロセス及びデータ＃７００の集合を示す。ＮＭＥＭＵは、ストリーミングリアルタイム医療装置データ（ＲＴ－ＭＡ－Ｄ）＃７０４及び医療装置メモリ（ＬＳＴＲ－Ｍ－ＡＤ＃７０６、別名、キャッシュデータ／ＭＡ－ＣＤ）にローカルに記憶されたデータの両方を受信する。ＲＴ－ＭＡ－Ｄは、典型的には、リアルタイム（又はほぼリアルタイム）の様式で、ストリーミング形式で、又はその両方で供給される。ＭＡ－ＣＤは、典型的には、定期的に、イベント（例えば、上述のようなオフラインイベント）時に、又はその両方のいずれかに、バッチデータ供給を通じて供給されるか、又はストリーミングが利用可能になった後（例えば、ＭＡがオンライン状態に復元された後）、ＲＴ－ＭＡ－Ｄと組み合わせてストリーミング様式で送信され得る。ＲＴ－ＭＡ－Ｄは、典型的には、半非構造化データ（ＳＵＭＡＤ）、非構造化データ、又はしばしばそれらの組み合わせとして供給される（例えば、状態情報＃７３０は、別個のデータ集合として記憶され、そのように分析され得、非構造化データであってもよいが、属性及び値のペア、例えば、位置：位置情報、デバイスタイプ：心臓ポンプなどは、典型的には、ＳＵＭＡＤとして供給される）。ＭＡ－ＣＤはまた、ＳＵＭＡＤ、構造化ＭＡ－Ｄ、又はその両方として供給され得る。ＳＵＭＡＤは、典型的には、比較的最小の特性及び限定されたデータ関係（例えば、限定された数のレコードにおける１つ以下のレベルの特徴－属性関係）を有し、比較的高速の中継及びデータ取り込み／取り込みを可能にし、データをＮＤＳプロセッサ（ｎ．ｓ．）に送信する多くの入力ＭＡからのデータ処理を容易にする。

【0389】

データの整合性及びユーザビリティを促進するために、そのような方法は、入力データをクリーニングするステップ＃７０８と、メタデータを適用する（タグ付け）こと＃７１０と、更に処理するために同時に又はその後データをソートすること＃７２０と、を更に含み得る。異なるソースからのデータ（記憶されたデータ及びＲＴ／Ｓデータ、異なるタイプのＭＡからのデータなど）の調和及び他のデータ改善プロセスは、本明細書の他の部分で詳述されている。そのようなアプリケーションを実施するためのシステム／方法は、他の部分で提供される。そのようなステップ及び以下に記載される特定のデータ集合は、その大部分、概ね全て、又は全てが、ＮＤＳ、主としてＮＤＳメモリユニット（ＮＭＥＭＵ＃７０２）において実行され／ＮＤＳ、主としてＮＤＳメモリユニット（ＮＭＥＭＵ＃７０２）に含まれていることを反映するために、データベース図面に含まれている。

【0390】

ＮＤＳは、特に、ＭＡ－Ｄ及びＮＤＳ－ＡＤを、データの適用、データへのアクセス、及び他の特性に影響を与える様々な機能カテゴリに変換、分析、及び分類することができる。タイミングは、そのような特徴付けにおいて使用することができる１つの特徴である。例えば、ＮＤＳ／方法は、ＲＴ／ストリーミングデータを関連する短期間／「ウィンドウ」（例えば、約５分未満、３分未満、２分未満、又は約１約分未満、又は、例えば、≦約４０秒、≦３０秒、≦２０秒、≦１５秒、≦１０秒、≦５秒、≦２秒、又は≦約１秒の期間）内に供給されるブロックにソートする事前にプログラムされたルールに従って、「現在」とみなされるＲＴ－ＭＡ－Ｄを別々に識別し、適用することができる。短期ＭＡ－Ｄ＃７２６は、ＮＤＳ／方法（プロセス）のこのレベル／ステップでＲＴ－ＭＡ－Ｄを包含するか、重複するか、又はＲＴ－ＭＡ－Ｄと区別され得る、グループを定義する異なる期間に関連付けられたＭＡ－Ｄの異なるカテゴリを表すことができる。異なる期間のデータを集合に分類することで、システムは、しばしば、≧２つ、≧３つ、又はそれよりも多くの時点で、そのようなデータに時間関連分析を実施することができる。例えば、ＮＤＳは、最近受信された／取り込まれたデータに対して（例えば、自動的に）分析を実施し、（例えば、特定のアプリケーションを実施するための最小標準を満たすのに十分な量のデータを構築する）限られた期間又はより長い期間（時間、日、週、月、暦四半期／四半期、又は年）にわたって記憶されたデータに対して別個の分析を実施することができる。

【0391】

比較的生のＭＡデータ、例えば、ＲＴ－ＭＡ－Ｄ及びＭＡ－ＣＤは、ＮＤＳによって、例えば、ソートにおいて、更なる処理の対象となることができ、ＮＤＳは、そのようなデータに基づいて、又はＡＤに基づいて、分析／ＡＤを生成することができる。更に、例えば、ＭＡ－ＣＤ（キャッシュデータ）（図では、「ローカルに記憶されたＭＡ－Ｄ」を表す「Ｌ－ＳＴＲ－ＭＡ－Ｄ」として示されることもある）は、検証ルール（例えば、最小データ時間、最低データ品質など）を介した検証分析の対象となり、その後、検証されたＭＡ－ＣＤ＃７２４として特徴付けることができる。機械学習モデル／モジュール（ＭＦＭ）プロセスは、例えば、生理学的パラメータ又は他のタイプの予測データ＃７２８を生成することができる。

【0392】

ＮＤＳはまた、秘密ルールに基づいてブロックデータを特徴付けることができる。例えば、ＰＨＩ（＃７３２）は、非ＰＨＩ（＃７３４）から別々にブロック／分離／分類／タグ付けすることができ、このことは、ＰＨＩにアクセスできない場合があるユーザ、例えば、商用ネットワークコンポーネントのユーザから、例えば、ＰＨＩにアクセスするか又はＰＨＩを受信することができるユーザ／コンポーネント）（例えば、ＥＭＲ、ＨＣＰユーザなど）へのデータの効率的な供給を容易にする。他のレベルの秘密性も、典型的には、ＮＤＳデータ、例えば、特定のユーザエンティティによってアクセス可能なデータに適用される。そのようなソートは、位置／所属（エンティティ）データ、ＭＡ ＬＯＣ／ＡＦＦＩＬ．Ｄ＃７３６に関連付けることができ、ＭＡ ＬＯＣ／ＡＦＦＩＬ．Ｄ＃７３６はまた、位置、エンティティ、又はグループレベルでの分析を容易にすることができる。場所／所属に基づくＮＤＳ－ＡＤは、商用ネットワークコンポーネントのユーザがアクセスできる要約情報又は非ＰＨＩの形式で提示することもできる。この点及び他の点において、読者は、そのようなデータグループ化が上記の他のデータグループと重複する可能性があることを認識するであろう（例えば、ＲＴ－ＭＡ－Ｄは典型的にはＰＨＩを含む）。

【0393】

そのような特性の組み合わせはまた、ネットワークメモリ＃７０２内の他のゾーンを特徴付け／形成するために使用することができ、そのようなゾーンは、ルール／ガバナンスポリシーの対象となることができる。例えば、ＳＡＭＤアクセスゾーン＃７４０は、ＳＡＭＤアクセスポリシー＃７４２によって管理されるＳＡＭＤによってアクセス可能なデータの集合を定義し、ＣＭＤアクセスゾーン＃７４４は、同様に、事前にプログラムされたＣＭＤアクセスポリシー＃７４６に従って、ＮＤＳによって管理されるデータの集合を定義する。他の部分で指摘したように、ＳＡＭＤポリシーは、特に、ＲＲに起因して、ＣＭＤポリシーよりも厳密であり得る。同様に、研究アクセスポリシー、＃７５０によって管理される研究アクセスゾーン、＃７４８、及び商用アクセス（Ａｃｃ．）ポリシー、＃７５４に従って管理される商用アクセスゾーン、＃７５２を含むデータの追加のゾーンを定義することができる。そのようなゾーンのポリシーは、そのような「ゾーン」に関連付けられたユーザがＲＲ及び他のシステムルールの下で生成及びアクセスすることができる様々なレベルのアクセス及び様々な種類のデータを反映することができる。データの別の組み合わせは、ＥＭＲ、ＭＡ－ＤＩＳＰＵ、又はその両方＃７３８から導出されるか又はＥＭＲ、ＭＡ－ＤＩＳＰＵ、又はその両方＃７３８への供給の対象となるデータを含むことができ、このデータは、ＰＨＩを含む様々な個々の記録を含み得る。

【0394】

図８
図８は、異なるデータゾーンの包含／ＮＤＳデータリポジトリ／メモリユニット＃８００への適用について説明する概略図である。第１のデータゾーンは、インバウンドＭＡ－Ｄ＃８０２、例えば、ＲＴ ＭＡ－Ｄ及びＭＡログデータ＃８０４で構成される。ログデータは、任意の事前にプログラムされたイベントの発生（例えば、オフラインイベント時のＭＡ－ＣＤの送信、デバイスアラーム登録など）に関する任意のデータを含むことができるが、状態情報、アプリケーション若しくはユーザ若しくはその両方によってサービスされるアクションに関連するタイムスタンプされたデータ、ＭＡ若しくはＭＡユーザ（ＨＣＰ）によって実施されるアクション、アプリケーションによって下される決定、アプリケーションによって開始されるアクション、アプリケーションのランタイム特性、及び任意の他のタイプのログデータを含むこともできる。このゾーンは、インバウンド外部（ＭＡ）アクセスのみ（＃８０６）によって特徴付けることができ、このゾーン内の生のＭＡ－Ｄの性質を保持する（メモリユニットの一部としてのそのようなゾーンは、他の任意の態様と組み合わせることができる一般的な態様とみなすことができる）。ネットワーク（ＮＤＳ／クラウドプロセッサユニット）（内部）アクセスをサポートする第２のゾーンは、例えば、キュレートされたデータ（＃８０８）及びスコアリングされた（＃８１０）データのみを含み、これらのデータは、少なくとも部分的に、第１のゾーンに記憶されたデータから導出され得る。キュレートされスコアリングされたデータ（＃８０８及び＃８１０）は、例えば、クラウド／ＮＤＳ内部アクセス及びデータ分離（＃８１２）をサポートするガバナンスポリシーの対象となり得る。サンドボックスとして機能する第３のゾーン＃８１４は、個々のユーザテストアプリケーション、概念実証テストなど＃８１６にアクセス可能である。第４のゾーンは、アウトバウンドデータ＃８１８を含み、データエクスポートをサポートするガバナンスポリシー＃８２０の対象となり、例えば、データユニット全体に含まれる他のデータへのアクセス、適切なデータの適切なユーザへの供給、ＭＡにおけるアプリケーションの提供などを制限する。データは、メタタグなどを介してゾーンにソートされ、そのようなデータソート／キュレーション、ストレージ、及び取り出しを実施するエンジンは、他の部分で提供される。そのようなデータガバナンスゾーンを含めること、及び例えば、強化データレイクの一部として、最初の取り込み後にそのようなゾーンにデータを供給することは、検出可能に又は有意に、データ取り込み、及びゾーン内のデータ上で実施される後続のオンデマンド又は条件付き自動／自動アプリケーションの両方を加速することができる。

【0395】

図９
図９は、そのようなネットワーク内で動作することができる物理デバイスコンポーネントのタイプの例を対象とする、ＭＡグループ及びＮＤＳ＃９１８を含む例示的なネットワーク＃９００の様々な可能な部分を示す図である。

【0396】

例示されるネットワーク表現は、いくつかの異なるＭＡグループを含む（したがって、含まれるＮＤＳ＃９１８は、ＭＡグループからデータを受信し、ＭＡグループにデータを送信するためのアクセスが可能である）、これらのＭＡグループは、少なくともいくつかのケースでは、異なるタイプのＭＡセンサデータを生成する複数のタイプの異なるＭＡを含む。説明を簡略化するために、いくつかのＭＡグループのみが示されているが、多くの態様では、より多くのＭＡグループをＮＤＳに関連付けることができる（例えば、≧約５つ、≧１０個、≧１５個、≧２０個、≧２５個、≧３５個、≧５０個、又は≧約１００個のグループは、より多くの数のデバイス、例えば、≧約１０個、≧１５個、≧２５個、≧５０個、≧１００個、≧１５０個、≧２００個、又は≧約２５０個のデバイスを含み、これらのデバイスは、≧３種類、≧４種類、≧５種類、≧７種類、又は≧約１０種類のＭＡからなる）。ここで示される第１のネットワーク／グループのＭＡ（＃９０２）は、第１のタイプのＭＡ（Ｎ１ ＭＡ－１＃９０４）のＭＡ、例えば、心臓ポンプに関連する患者データを監視及び制御するためのコンポーネント、及び第２のタイプのＭＡ（Ｎ１ ＭＡ－２＃９０６）の１つ以上のＭＡ、例えば、体外膜酸素化（ＥＣＭＯ）システムを含む。第２のＭＡグループ（ネットワーク２＃９０８）は、第１及び第２のタイプのＭＡ（Ｎ２ ＭＡ－１＃９１０及びＮ２ ＭＡ－２＃９１２）の他のユニット／グループを含む。第３の例示的なＭＡ群は、別のタイプ１デバイス（Ｎ３ ＭＡ－１、＃９２９）を含む。３つのＭＡグループは全て、ＮＤＳ、＃９１８にデータを送信する。態様を例示するために、Ｎ３ ＭＡ－１、＃９２９は、遠隔測定機能、＃９３１、例えば、Ｗｉ－Ｆｉトランスミッタ、又はＮＤＳに情報を中継する他の無線プロトコルデータトランスミッタ、＃９１８に関連付けられ、ＭＡセキュリティユニット（ＭＡ－ＳＥＣＵＲＵ、＃９２８）を介してクリアされると、ＮＤＳからＮＤＳ－ＡＤ、制御命令などを受信し、ＮＤＳによって生成されたスキーマ／表現に準拠するＭＡ ＤＩＳＰＵ、＃９３３に表示可能な情報を含む。

【0397】

ＮＤＳ＃９１８は、プロセッサ「ユニット」（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃９２０）を備える、クラウドベースで拡張可能な（デマンドレスポンススケーラブル）システムアーキテクチャを備え、プロセッサ「ユニット」（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃９２０）は、典型的には、例えば、超並列化された分散型で高可用性の仮想プロセッサと、主にデータレイク（ＤＬ）＃９２６で構成されるメモリユニットとの関連付けを含み、データレイク（ＤＬ）＃９２６は、本明細書に記載されるように、強化データレイク（ＥＤＬ）を備え得るか、又はその形態であり得る。ＮＤＳ＃９１８はまた、例えば、データレイクアプリケーション＃９２４（例えば、クエリエンジン、スキーマアプリケーションエンジン、予測エンジンなど）などの機能を実施する分析ユニット／エンジンと、機械学習ベースのプロセス又は機械学習のアプリケーションを含むプロセスを実施する機械学習ユニット／モジュール（ＭＬＵ＃９２２）と、を含む。ＮＤＳ＃９１８はまた、例えば、ファイアウォール機能を含むセキュリティユニット（ＮＳＥＣＵＲＵ、＃９５０）を含むか、又はそれに関連付けられ、かつ様々な他のＮＤＳ／ネットワークコンポーネントによる使用に適した機能データの収集及びソートを提供する機能フィルタ＃９５４に関連付けられている。

【0398】

ネットワークの他のコンポーネントは、ＮＤＳ／ネットワークの様々なユーザによって使用される、ラップトップコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどを含む様々なネットワークアクセス／入力デバイス＃９５８を含むことができる。そのようなユーザは、システム管理者＃９６２を含むことができ、システム管理者＃９６２は、システムのマネージャ／所有者に関連付けられたユーザを含み、システムパフォーマンスの問題を監視して処理し、かつ他のロールを果たし、例えば、教師あり機械学習モジュールにおける機械学習の監督を行う。臨床サポート＃９６６は、ＨＣＰへのバックアップ機能として患者の状態を監視できる別の他のネットワークグループ／コンポーネントである。研究コンポーネント／プログラム＃９７０におけるユーザはまた、他のネットワークデバイス＃９５８を介して、いくつかの、大部分の、又は概ね全てのＮ－ＡＤ、ＭＡ－Ｄ、又はその両方を提供され得る。同様に、商用グループ／コンポーネント＃９７４におけるユーザは、ネットワークデバイスを介して選択Ｎ－ＡＤ（典型的には、規制要件のためにＰＨＩを含まない）を受信することができ、同時に、他の外部ネットワーク＃９７８、例えば、顧客関係管理データベース／プログラムからデータを受信することができ、顧客関係管理データベース／プログラムは追加的又は代替的に、ＮＤＳにデータを直接中継することができ、それによって、ＮＤＳは、ＭＡ－Ｄ又は他のＮＤＳ－ＡＤとともにそのような他の情報源の組み合わせからＮＤＳ－ＡＤを生成することができる。この例示から、本発明のネットワークは、当技術分野で以前に説明されたものをはるかに上回る相互運用性及び複雑さのレベルを含むことができ、本発明のシステムは、そのような複雑なネットワークのそのような様々な構成グループからのデータの流入及びそのような複雑なネットワークのそのような様々な構成グループへのデータの出力に並行的に対処するように適合され／構成されるうえで発明的に一意であり、医療システム／操作の多くのレベルでの医療関連情報のより良い管理を可能にすることができることがわかる。

【0399】

図１０
図１０は、特に、ＭＡ＃１００４、ＮＤＳ（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１０１６によって表される）と他のネットワーク／ＮＤＳコンポーネント（例えば、ＮＤＳ－ＭＥＭＵ＃１０５２）との間に形成されたネットワーク＃１０００のコンポーネントの別の図を提供し、そのようなネットワークにおけるデータフローを対象としている。例示される例示されるネットワークでは、ＭＡ＃１００４は、特に、（例えば、ＭＡ又は対象、対象、ＭＡなどに関連付けられたディスプレイのビデオ録画を含む）ビデオデータ＃１０１２及び半構造化ＭＡ－Ｄ、例えば、ＪＳＯＮフォーマットされた半構造化データ＃１００８を、リアルタイム／ストリーミングプロセス（及び少なくともいくつかの例では、ＭＡ－ＣＤ）を介してＮＤＳ処理ユニット（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１０１６）に送信し、並びに他の状態／ログデータをＮＤＳ処理ユニットに送信し、ＮＤＳ処理ユニットは、例えば、ウェブ／クラウドベースでスケーラブルな高速で可用性が高いプロセッサユニット、例えば、本明細書の他の場所に例示されるそれらのシステムのいずれかであり得る。ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１０１６は、ＯＮＤＩ、例えば、研究ユニット／グループ＃１０２０、ＨＣＰ＃１０２８、及び商用ユニット／グループ＃１０４０に割り当てられたユーザに関連付けられたデバイスから追加の入力を受信することができる。そのようなＯＮＤＩユーザは、例えば、電子メール＃１０２４又はウェブインターフェース＃１０３２（例えば、モバイルデバイスアプリ、ウェブページなど）を介して、半構造化データ入力、構造化データ入力、又はその両方を提供することができる。外部データリポジトリ（ＤＲ）／サービス（＃１０３６、例えばＣＲＭ）は、商用ユニットユーザにデータを提供することができるとともに、追加的又は代替的にＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１０１６に直接データを提供することができる（例えば、そのようなデータは、商用ユニットユーザなどのシステムユーザに中継される前にＮＤＳプロセッサによって最初に処理されるが、他の態様では、そのようなデータは、追加的又は代替的に、ユーザデバイス／インターフェースレベルで組み合わされ、そのようなデバイスは、そのような外部データベースから直接データを受信し、典型的には、特に、ＮＤＳ出力パラメータ／コントロールに従って、ＮＤＳ－ＡＤとブレンドする）。ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１０１６は、様々なデータ統合プロセス＃１０４４（例えば、データの調和、検証、クリーニングなど）、データ改善／分析プロセス＃１０４８、例えば、医療管理のための予測ツールとしての予想される患者の生理学的データの機械学習予測を適用し、デバイスの表示、アラート発令、又は場合によっては、ＭＡの制御を行い、次いで、そのようなデータをデータレイク（ＤＬ）又は強化データレイク（ＥＤＬ）を含むか又は主に含むか、又は本質的にデータレイク（ＤＬ）又は強化データレイク（ＥＤＬ）からなることができるシステムメモリコンポーネント（ＮＤＳ－ＭＥＭＵ＃１０５２）に記憶することができ、ＮＤＳはまた、ネットワーク／システムユーザ又はＭＡ ＤＩＳＰＵ＃１０５６によってアクセス可能なウェブディスプレイ／他のインターネットアクセス可能なインターフェースを介してＮＤＳ－ＡＤを供給することもできる。この例示から分かるように、本発明のシステムは、ある範囲の著しく異なるタイプのデータを受信及び処理し、ネットワークのデバイス又は他のデバイス／インターフェースに送り返される出力をもたらす分析情報を生成する際にそのようなデータを使用するように構成／適合される。そのような様々な入力を処理するＮＤＳの能力によって、より堅牢なデータ収集が可能になり、例えば、ＤＬを含むことによって、そのようなデータ入力を迅速に処理するＮＤＳの能力により、そのようなシステムは前述のシステムとは別個に設定される。

【0400】

図１１
図１１は、本発明のシステム／ネットワークのコンポーネントに使用可能な例示的なデータ処理方法＃１１００のステップを説明するフローチャートである。この例示的な方法では、ＭＡは、データ、例えば、ストリーミングリアルタイムデータ（ＲＴ－ＭＡ－Ｄ、＃１１０２）、Ｌ－ＳＴＲ－ＭＡ－Ｄ／ＭＡ－ＣＤ＃１１０４、ビデオデータ＃１１０６（例えば、本明細書で引用されるＡｂｉｏｍｅｄ特許文献に記載されるようなＭＡディスプレイのビデオ）、又はこれらのデータの一部／全て、及び任意選択で、他のタイプのデータの組み合わせを、ストリーミングデータプロセッサ／エンジンと協働することができるか、又はストリーミングデータプロセッサ／エンジンを備える高可用性レシーバ＃１１０８に送信し、次いで、メッセージキュープロセス＃１１１６に更に送信する。メッセージキュープロセス＃１１１６は、そのような入力の性質（例えば、送信／受信の時間、データの性質、ＮＤＳ機能のパフォーマンスのためのデータの必要性、及びデータのサイズ／ＮＤＳプロセスに対する影響）に基づいて、処理のための様々なデータ入力の優先度を判定するための事前にプログラムされたルールを適用する。

【0401】

ネットワーク需要評価機能／ステップ＃１１１０は、データフロー、処理されるデータのバックログなどの観点から、ＮＤＳに対する需要を並行的に評価する。需要が事前にプログラムされたしきい値を超える場合、垂直／水平リソーススケーリング機能＃１１１２は、例えば、現在ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１１１４を構成している並列分散処理用に利用可能なプロセッサの数を増やすことによって、いずれかのレベルでＮＤＳリソースを増加させる。

【0402】

メッセージキューイング（＃１１１６）の後、その前、又はその間に、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵは、他の修正、例えば、データタグ付け＃１１１８）、及びデータクリーニング及び調和＃１１２２）を入力データに適用することができる。ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵはまた、ＮＤＳが高いアクセス可能性を維持し、かつ医療環境で非常に迅速（少なくとも部分的にリアルタイムに近いか又はリアルタイムの）応答性を提供する必要があることを考慮して、優先順位付けされたデータが、この場合も、データの必要性、データのタイミング、及びＮＤＳ機能に対するデータの影響を含む要因に従って、最初に処理されることを確実にするために、例えば、非同期処理機能／プロトコル＃１１２０を含むことができる。読者は、特定のデータタイプのそのような優先順位付け及びそのような非同期処理エンジン／ステップの包含が、本発明の一般的な態様を表し、本明細書に提供される任意の他の方法／システム態様と組み合わせることができることを理解するであろう。優先順位付けは、ルールに基づいて（例えば、デバイスの操作性又は他のデータよりも優先される患者の健康データなどのデータを用いて）適用することができ、本明細書に記載されているように、又は当技術分野で知られているように、メタタグ又は他のデータ識別子を適用することによって実施することができる。ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵはまた、患者の生理学的パラメータ、アウトカム、治療の経過に対する応答などの予測モデルなど、他の分析を実施するか、又は機械学習モジュール（ＭＬＭ、＃１１２４）を適用することができる。ＭＡ－Ｄ及びＮＤＳ－ＡＤは、ＮＤＳメモリユニットに記憶することができ、ＮＤＳメモリユニットは、典型的には、半非構造化ＭＡ－Ｄを受信するのに効率的であり、再び、機能の速度、ＮＤＳの可用性などをサポートする、データレイク＃１１３０を備える。ＮＤＳはまた、他のオンデマンド関数、例えば、データレイク＃１１３０又は他のデータリポジトリ（例えば、ＥＤＬ又はデータベース）内のデータが取得され、リレーショナルデータセットなどに順序付けられる、クエリ機能及びスキーマアプリケーション＃１１３２を含むことができる。クエリプロセス、ＭＬＭ、又は他の分析プロセスを通じて取得されたＮＤＳ－ＡＤは、ＯＮＤＩ又はＭＡ、＃１１２６に供給され得る。この概要は、システムが信頼性の高い様式でシステムの様々な説明された機能を効率的かつ効果的に実施することを可能にし、本発明の方法／システムを医療装置データを処理するための他の以前に説明された方法／システムと区別するために実施される様々なステップのいくつかを示す。

【0403】

図１２
図１２は、態様に従って、ＮＤＳ＃１２００とともにネットワークに存在することができる特殊なタイプのＭＡ（マルチゾーンＭＡ（ＭＺＭＡ）又は複合ＭＡ（ＣＭＡ））のコンポーネント間の関係を簡略化した図である。プロセス／コンポーネントの周りのボックスは、ＣＭＡに含まれているか、又はそうでなければＣＭＡに密接に関連付けられている要素を示す。

【0404】

図示の例では、患者（ＨＳＵＢ＃１２０２）は、患者／ＨＳＵＢに１つ以上の医療処置を適用する治療コンポーネント＃１２０４（例えば、血液ポンプＥＣＭＯなど）を含むＭＡを用いて治療されている。センサ＃１２０６から得られた治療アプリケーション及び他の患者生理学的情報、又は治療コンポーネント／ＭＡの動作に関連する他の情報は、典型的には、直接データ伝送ライン＃１２０８、又は同様の通信手段、例えば、ローカルワイヤレス伝送チャネル、例えば、安全なＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信チャネルを介して、組み合わされたＭＡ（ＣＭＡ＃１２１４）（別名、ＭＺＭＡ）のデータシステムに中継される。センサ＃１２０６は、患者上、患者内、又はその両方に配置され、治療コンポーネント関連の測定に加えて、ＭＡの治療態様の制御に直接結びついておらず、別個の直接通信回線＃１２１０を介してＣＭＡとも通信する他の患者生理学的パラメータも測定することができる。ＣＭＡは、主に又は排他的に治療コンポーネント（Ｔｘ Ｃｏｍｐ）データの管理専用に使用され、機能するコンポーネント、並びに、特に、非Ｔｘ機能／データの処理専用に使用される他のコンポーネントの組み合わせを備えるので、複合ＭＡ（又はＭＺＭＡ）とみなされる。そのようなデバイスは、特に、コンポーネントのそのような異なるゾーンが、異なるレベルのネットワークインタラクティビティ、修正可能性、規制などの対象となる場合、他の部分で説明されているように、マルチゾーンＭＡ（ＭＺＭＡ）とも呼ばれることがある。

【0405】

治療コンポーネントデータは、治療コンポーネント（ＴｘＣｏｍｐ）処理／制御ユニット（Ｔｘ ＣＯＭＰ ＰＲＯＣＵ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ＃１２２２）に中継され、治療コンポーネント処理／制御ユニットは、治療コンポーネントデータ／制御ゾーン／コンポーネントの一部であり、ＣＭＡの一方の「側」又は一部とみなすことができる。治療コンポーネント「ゾーン」（部分又は「側」）の他のコンポーネントは、（１）通常、そのようなデータがＴｘコンポーネントセキュリティユニット（ＳＥＣＵＲＵ、＃１２２８）によってクリア／スクリーニング／許可された後に、ＣＭＡの非治療コンポーネント「側」又は部分に情報を中継する、ＴｘＣｏｍｐ ＭＡ－Ｄ，ＴｘＣｏｍｐ Ｃｏｎｔｒｏｌ ＲＥＬＡＹＵ＃１２２６を記憶するメモリユニットＭＡ－ＭＥＭＵ１＃１２２４と、（２）ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１２５０又はＣＭＡ／ＭＺＭＡの非治療機能（ＮＴｘＦ）「側」から状態情報を受信するＴｘコンポーネント入力ユニット／状態ユニット＃１２４０と、を含むことができる。

【0406】

非治療機能（ＮＴｘＦ）コンポーネントは、例えば、別個のＮＴｘＦ ＰＲＯＣＵ＃１２３０、別個のメモリ、ＮＴｘＦ ＭＥＭＵ＃１２３２、セキュリティユニットＮＴｘＦ ＳＥＣＵＲＵ＃１２３４、及び中継ユニットＮＴｘＦ ＲＥＬＡＹＵ＃１２３６、及び入力ユニット／レシーバＮＴｘＦ ＩＮＰＵ＃１２３８を含むことができる。動作中、ＮＴｘＦ ＩＮＰＵ＃１２３８は、直接回線＃１２１０を介してセンサ＃１２０６から非治療制御データを受信し、そのようなデータをＮＴｘＦ ＰＲＯＣＵ＃１２３０に供給する。ＮＴｘＦ ＰＲＯＣＵ＃１２３０はまた、ＴｘＣｏｍｐ ＲＥＬＡＹＵ＃１２２６からＴｘ Ｃｏｍｐ ＳＥＣＵＲＵ＃１２２８を介してＴｘ Ｃｏｍｐデータを受信し、Ｔｘ Ｃｏｍｐ ＳＥＣＵＲＵ＃１２２８は、ＣＭＡのＴｘ Ｃｏｍｐ側から中継され得るデータを制限する。そのようなステップ／機能／コンポーネントを通るデータの非限定的な流れは、図中の矢印の方向によって例示される。第２のセキュリティユニット、ＮＴｘＦ ＳＥＣＵＲＵ、＃１２３４は、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１２５０、例えば、ＮＴｘＦ ＰＲＯＣＵ更新／パッチなどからＮＴｘＦ ＩＮＰＵ＃１２３８に供給されるデータをスクリーニングすることができる。ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵとＴｘ Ｃｏｍｐコンポーネントとの間のそのような直接接続は、状態データ伝送のみ、又は同様のＮＤＳ状態信号（例えば、ソフトウェア更新の可用性）に限定されてもよい。データの流れをＴｘ Ｃｏｍｐコンポーネントに制限することにより、ＣＭＡ／ＭＺＭＡの構成は、重要な生命維持機能に従事することができるそのようなコンポーネントが、コンピュータウイルス、ハッキング、又は他の有害な／悪意のあるコードなどのインターネットを介して中継されるあらゆるタイプの干渉から保護／隔離されることを確実にする。同様に、ＮＴｘＦ ＲＥＬＡＹＵ（＃１２３６）は、ＮＴｘＦデータ並びにＴｘ Ｃｏｍｐデータの両方をＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ（＃１２５０）に中継し、ＭＡからＮＤＳへの出力データフローに対するＴｘ Ｃｏｍｐコンポーネント及びＮＤＳの分離を生じさせる責任を負うことができる。ＣＭＡは、本発明の独立した態様、及び本発明のネットワークの重要な態様を表す。ネットワークアクセス、セキュリティなどの異なるレベルの下でいくつかの異なるコンポーネントを含むように適合されたデバイスは、重要な生命維持システムが不正アクセス、改ざんなどから保護されることを確実にし、ネットワーク／医療装置における患者の安全性及び信頼性を向上させるのに役立つ。

【0407】

図１３
図１３は、ＮＤＳから、図１２に記載されたＭＺＭＡ／ＣＭＡデバイスと同様のＭＡデバイス／システムに入り、ＭＡデバイス／システム内を通るデータ＃１３００の流れの図を提供する。ＮＤＳ＃１３０２は、（１）状態クエリ／要求＃１３０４、（２）機械学習モジュール（ＭＬＭ）治療（ＴＲｘ）制御（Ｃ）－データ（Ｄ）（ＭＬＭ ＴＲｘＣ－Ｄ）＃１３０６、（３）診断予測（Ｄｉａｇ．Ｐｒｅｄｎ．）データ＃１３０８（典型的には、ＮＤＳ ＭＬＭを適用することによっても導出される）、（４）システム更新（Ｓｙｓ．Ｕｐｄ．）データ＃１３１０、及び（５）無効データ（例えば、送信／処理において破壊されたデータ）＃１３１２を含む様々なデータタイプを通過する。ＣＭＡは、そのようなデータをスクリーニングする第１のセキュリティユニット（ＭＡ ＳＥＣＵＲＵ１＃１３１４）を備え、無効なデータ＃１３１２がＣＭＡコンポーネントに中継されることをブロックするが、他の４つのタイプのデータが、第１のＭＡプロセッサによって働かされるのを可能にする。第１のＭＡプロセッサは、ＣＭＡの非治療制御態様に作用する（ＭＡ ＰＲＯＣＵ－１（ＮＴｘＣＣ）＃１３１８）。ＭＡ ＰＲＯＣＵ－１、＃１３１８は、診断予測情報を表示ユニット、アラームコンポーネント、又はその両方（図示せず）に中継するが、診断予測情報＃１３０８を更に送信することはなく、データフローを第２のセキュリティユニット／プロセスＭＡ ＳＥＣＵＲＵ２＃１３２２によって受信される３つのデータ集合のみに限定する。第２のセキュリティユニット／プロセスＭＡ ＳＥＣＵＲＵ２＃１３２２は、システム更新データ＃１３１０を更にブロックし、それによって、ＭＡ ＰＲＯＣＵ－２（ＭＺＭＡの治療制御コンポーネントＴｘＣＣの一部＃１３２６である）を、インターネット中継メッセージを介して修正されないよう保護する。したがって、状態情報＃１３０４、及び治療制御コンポーネントの動作を制御するように特別に設計されたデータ＃１３０６のみが、ＭＡ－ＰＲＯＣＵ－２＃１３２６に流入することが認められ、それによってＭＡ－ＰＲＯＣＵ－２のセキュリティが大幅に向上する。ＣＭＡ／ＭＺＭＡはまた、物理的な改ざん防止システム＃１３３０を更に備えることができ、改ざん防止システム＃１３３０は、治療制御ユニットのコンポーネントへの物理的アクセスを検出することができ、アラーム、シャットダウン、又は他のステップ／結果をもたらす。ＭＡ－ＰＲＯＣＵ－２＃１３２６はまた、ＮＤＳセキュリティユニットＮＤＳ ＳＥＣＵＲＵ＃１３１４を直接「介して」（すなわち、ＮＤＳセキュリティユニットＮＤＳ ＳＥＣＵＲＵ＃１３１４によるスクリーニング後に）、又は間接的に（Ａ）ＮＴｘＣＣ＃１３１８を介して、特定のデータをＮＤＳ＃１３０２に中継（＃１３３４）することができ、このデータフローパスは、ＴｘＣＣとインターネットとの間の直接流出通信を制限することによって、ＴｘＣＣの動作に場合によっては更にセキュリティを追加する可能性がある。

【0408】

図１４
図１４は、組み合わされた医療装置（ＣＭＡ／ＭＺＭＡ）のコンポーネントの別の例示的な構成＃１４００を示す。治療（Ｔｘ）コンポーネント（ＴＸｃｏｍｐ＃１４０２）は、他の部分で説明／例示されるように、医療デバイス、例えば、心臓ポンプの動作を制御することができる。ＴＸｃｏｍｐ＃１４０２は、インターネット接続＃１４４８を介して、例えば、イーサネット（登録商標）接続＃１４２２又はＷｉ－Ｆｉ接続＃１４２４を介して、患者状態監視機能を記録し、ＮＤＳに中継する接続モジュール＃１４０８と通信している。いくつかの要素の周りに描かれたボックスは、そのような要素が、典型的には、この非Ｔｘコンポーネント（接続モジュール）に含まれているか、非Ｔｘコンポーネントにおいて動作しているか、又は他の方法で密接に関連付けられていることを示す。具体的には、安全ＴＸｃｏｍｐコンポーネント＃１４０２と接続モジュール＃１４０８との間のデータ通信は、例えば、（１）フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ、＃１４１０）によって受信される、ＭＡに関連付けられたビデオ画像データを接続モジュールに送信するビデオ通信ライン（ＵＳＢ＃１４０４を介して中継されるビデオグラフィックアレイＶＧＡ）を介してデータを中継することができ、（２）第２のデータ通信ラインを介してデータを中継することができる。第２のデータ通信ラインでは、他のデータが、双方向ツイストペアＵＳＢ＃１４０６を介して中継され、ＵＳＢハブ＃１４１４によって受信される。ＦＰＧＡ＃１４１０は、接続モジュール及びＭＡの処理機能のコンポーネントであり、ＦＰＧＡ＃１４１０は、入力データに対して分析機能（例えば、タグ付け、ソート、検証、クリーニング、ローカルアラームの監視など）を実施することができる。典型的には、ＦＰＧＡ＃１４１０は、組み合わされたデバイス（ＣＭＡ）機能の特定の作業負荷に一致するデータパスを用いて動的にプログラム／再プログラムすることができる。両方のチャネルにわたる通信は、典型的には、実質的に又は完全に単方向であり、例えば、データはＴｘ Ｃｏｍｐ＃１４０２から接続モジュール＃１４０８にのみ流れる。ＦＧＰＡ＃１４１０はまた、ＵＳＢハブ＃１４１４にデータを中継し、このデータは、ＮＤＳ（この図には示されていない）への中継のためにシステムオンモジュール（ＳＯＭ）＃１４１８に送信されるか、又は関連するＭＡのデータについての直接アクセスが可能な他のユーザに送信される。データは、ＵＳＢポート＃１４１６を介してＵＳＢハブ＃１４１４からローカルに取り出すことができる。ビデオ及び他のデータの両方が接続モジュールメモリ＃１４０８に中継され、これらのデータは、ローカルデバイスアクセスのためにＵＳＢハブ＃１４１４にデータを中継するか、又はインターネット＃１４４８を介してＮＤＳ又は他のユーザに送信されるようにシステムオンモジュールＳＯＭ＃１４１８に中継することができるアプリケーションを介して取り出すことができる。ＳＯＭ＃１４１８は、インターネット＃１４４８に対してデータを受信及び送信することができ、ＭＺＭＡの入力／出力ユニットの両方を形成するとみなすことができる。しかしながら、マイクロコントローラ及びファイアウォールコンポーネント＃１４１２は、典型的には、入力データをスクリーニングし、ＵＳＢハブ＃１４１４とＳＯＭ＃１４１８との間を両方向に通過するデータを、特に（破線で示されるように）入力メッセージに関して（典型的には、ファイアウォールコンポーネントを通過するために必要な情報を含む特殊なパケットのスクリーニングを介して）制限する。（ＭＺＭＡ／ＣＭＡの異なるゾーン／部分の部分／コンポーネント間の）コンポーネント間通信は、ＳＯＭの一部を形成するＲＳ２３２データ処理コンポーネント＃１４２０を介して管理される。システムのコンポーネントは、他の部分で説明したように、ローカルユーザに情報を中継するために（例えば、ＵＳＢポート＃１４１６を介して）、又はインターネット＃１４４８を介してＮＤＳに中継するために、ローカル接続モジュールメモリ＃１４４６にアクセスすることができる。本図＃１４００に例示される組み合わされたデバイスシステムを含むＭＡ／システムは、他の態様に関連して他の部分で説明される組み合わされたデバイス特性／機能を提供し、治療コンポーネントのための高いレベルのセキュリティを維持し、患者の安全性及び適用される規制要件への準拠を確実にすることができる。

【0409】

本明細書に記載される様々なシステムのいずれも、当業者によって修正され得る。例えば、ＲＳ２３２通信は、他の好適なコンポーネント間通信標準／機器に置き換えることができる。ＦＧＰＡは、異なる統合／ハードウェア回路又はプロセッサコンポーネントに置き換えるか、拡張／結合することができ、又は様々な特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）又はプロセッサ（図示せず）に結合することができる。ＵＳＢハブ及びポートは、他のローカル通信コンポーネント、ハブ、及びポート、又はそれらの任意の組み合わせに置き換えることができる。

【0410】

ＭＺＭＡの例示的な図示のコンポーネントは、特にＭＺＭＡ／ＣＭＡに関して、本発明の様々な原理が、ＵＳＢポート、ＦＰＧＡ、及びマイクロコントローラなどの既知の／利用可能なコンポーネントを使用して、当業者によってどのように実施され得るかを反映する。

【0411】

図１５
図１５は、組み合わされたデバイス（ＭＺＭＡ／ＣＭＡ）の機械的コンポーネント及びデータシステムコンポーネントが実世界アプリケーションでどのように協働することができるかの別の描写を提供する。具体的には、描写される例示的なネットワーク接続＃１５００は、医療装置（ＭＡ＃１５０２）及びＮＤＳ（ＮＤＳ ＰＲＯＣＵ＃１５１０によって表される）を備える。組み合わされたデバイスコンポーネント＃１５０２は、特に、生命維持機能を制御し、データのローカル表示（現在示されている）を含む／提供することができる治療コンポーネントＭＡゾーン１＃１５０４と、診断／患者状態情報の受信、分析機能の実施、並びに、特に、ワイヤレストランスミッタ／レシーバコンポーネントを介したインターネットへの情報の中継及びインターネットからの情報の受信を含む、他の機能を実施するように構成／適合された他の要素を含むＭＡゾーン２＃１５０６と、で構成される。ＭＡゾーン１セキュリティユニット（ＳＥＣＵＲＵ、＃１５１４）が存在し、ＭＡゾーン２＃１５０６からＭＡゾーン１＃１５０４へのデータの送信を、フォーマット又はコンテンツ要件を満たす特定の限定された形態のデータ通信のみに制限するために利用され得る。ＭＡゾーン２＃１５０６は、ＭＡゾーン２セキュリティユニット（ＳＥＣＵＲＵ、＃１５１２）に関連付けることができ、ＭＡゾーン２セキュリティユニットはまた、（例えば、ファイアウォールを使用して、データがＮＤＳ又は他の許可されたデータ中継デバイスからのものであることを示す、コンポーネントに事前にプログラムされたデータ標準を満たさない送信データをブロックすることによって）より制限の少ないレベルでデータをスクリーニングする。ＭＡゾーン２＃１５０６からアップロードされたデータはまた、ＮＤＳセキュリティユニット（ＮＤＳ ＳＥＣＵＲＵ＃１５０８）によってＮＤＳに到達する前にスクリーニングすることができ、これは、例えば、入力データがコンピュータウイルス、不正なデータ要求、又は他の悪意のある／不正なコードを含まないことを確実にするためにファイアウォールコンポーネント／システムを含むことができる。

【0412】

図１６
図１６は、組み合わされたデバイス（ＣＭＡ／ＭＺＭＡ）の非治療用コンポーネント（例えば、コネクトモジュールコンポーネント）のソフトウェア／オペレーティングシステム要素の更新を制御し、患者の安全性の保護、規制要件（ＲＲ）への準拠の支援、又はその両方を行うための例示的な２ステップセキュリティプロトコル＃１６０２を示す。

【0413】

ＭＡゾーン２＃１６０２は、動作中に、関連付けられたＴｘ Ｃｏｍｐ（ｎ．ｓ．）によって取り扱われる生命維持ＭＡ制御機能以外の他の機能、例えば、他の部分で説明されるように、患者の生理学的データの収集、ＮＤＳデータのアップロード及びダウンロード、並びにローカル処理及びメモリ記憶機能を実施する。随時、ＭＡゾーン２＃１６０２のオペレーティングシステム／ソフトウェアのシステム更新が必要である／望ましいが、患者の安全性及びＲＲ準拠、患者の安全性、秘密性などのためにシステムを安全な状態に維持することが重要であり得る。そのような態様におけるＮＤＳプロセッサ（ＮＤＳ ＰＲＯＣＵ ＃１６１０）は、ＮＤＳがソフトウェア更新が推奨される／必要であると判定したとき＃１６１２に、更新利用可能信号＃１６１３をＭＡに中継することができる。他の入力データ／メッセージと同様に、利用可能な更新信号（ＵＡＳ）＃１６１３は、ＭＡゾーン２セキュリティユニット＃１６２０によってスクリーニングされ、次いで、メッセージがＭＡゾーン２コンポーネント＃１６０２によって受信されることを許可されたと判定した後にスクリーニングされる。ＵＡＳ＃１６１３は、更新の性質（臨界性、影響を受けた機能、期待される更新時間、及びシステムへの影響など）に関する情報、並びにバージョン情報、変更の説明などを含むことができる。

【0414】

ＭＡの許可されたユーザは、システム（例えば、ＯＳ）更新が承認／要求されているかどうかを判定することができる、＃１６１４。更新は、例えば、デバイスが現在患者とともに使用されている場合、デバイスが研究プログラムにある場合、ローカル管理者／ユーザが最初に更新を評価することを望む場合、又は任意の他の理由で、求められない場合がある。更新が許可／要求された場合＃１６１４、ユーザは、ＭＡを介して、ＭＡに、更新の要求＃１６１８をＭＡゾーン２＃１６０２を介してＮＤＳ ＰＲＯＣＵ＃１６１０に中継させることができる。態様では、そのような要求、又はシステム可用性信号に応答する確認要求を受信した場合にのみ、ＮＤＳプロセッサ（ＮＤＳ ＰＲＯＣＵ＃１６１０）は、ソフトウェア更新＃１６２５をＭＡゾーン２に送信しようとする。システム更新データは、ＭＡゾーン２ ＳＥＣＵＲＵ＃１６２０によってスクリーニングされ得る。ＳＥＣＵＲＵ（＃１６２０）が、事前にプログラムされた標準に従って、更新データのコンポーネントが予想される仕様＃１６３０と十分に一致すると判定した場合、更新は、ＭＡゾーン２ソフトウェア（＃１６３４）を更新することを許可される。更新が求められない場合＃１６１４、ＭＡゾーン２、又はＮＤＳは、１つ以上の更新アラート＃１６１６（例えば、ユーザ／管理者への特別なディスプレイ、電子メール、又はテキストメッセージなど）をトリガしてもよい。アラームは追加的又は代替的に、デバイスの更新が、更新が利用可能である期間の後まで遅延する場合、特に、更新がデバイスセキュリティ、デバイスの有効性、患者の安全性などにとって重要であるとみなされる場合に、デバイス、他のネットワークデバイスなどに登録することができる。

【0415】

図１７
図１７は、いくつかの医療装置（ＭＡ）を含むネットワーク＃１７００の例示的な部分を示し、様々な動作状態のＮＤＳと通信するＭＡを示し、本発明のシステムがそのような異なる動作状態のＭＡからの情報をどのように処理するかを示す。具体的には、第１の図示のＭＡは、第１の医療（ＴＲｘ１）状態＃１７０２にあり、第２のＭＡは、第２の医療状態（ＴＲｘ２）＃１７０４にあり、両方の状態に関する関連情報は、ＮＤＳプロセッサ（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１７１２）（例えば、異なる患者生理学的尺度又はデバイスパフォーマンス尺度、異なるデバイス制御、例えば、異なるＳＡＭＤ／ＣＤＳプロトコル、又はそれらの任意の組み合わせ（ＡＣＴ））に中継され、ＮＤＳプロセッサから受信される。第３のＭＡは、オフライン状態（＃１７１６）として示される。第４のＭＡは、システム／ネットワークテスト、例えば、スケーラビリティ／スケーリングテスト＃１７０６、及びそのようなテストに関連する情報をＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１７１２との間で中継及び受信することに並行的に従事している。第６のＭＡは、同様に、ローカルデバイステスト、＃１７１８に従事している。第５のＭＡは、臨床試験＃１７０８、例えば、ＭＡのタイプ、患者タイプ、疾患タイプ、又はそれらの任意の組み合わせの新しい適用の試験、並びに臨床試験のパフォーマンスに固有のＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１７１２からの情報の中継及び受信に並行的に従事している。第７のＭＡが研究プログラム又は研究プログラムに従事している場合、ユーザは、研究グループ／プラットフォームＯＮＤＩ＃１７１０を介して様々な他のＭＡからのデータにアクセスすることができる。例えば、研究プラットフォームユーザは、ＭＡのテスト、ＮＤＳ実装された機能（例えば、新しい機械言語モジュール）のテスト、又はそれらの任意の組み合わせ、及びそれに関連するデータのＮＤＳ又はＯＮＤＩに対する中継及び受信に従事することができる。研究コンポーネント＃１７１０はまた、ネットワークの他の態様のパフォーマンス、例えば、本明細書に記載された他のＭＡのうちの１つ以上のパフォーマンスの監視に従事することができる。

【0416】

ＮＤＳ処理機能（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１７１２）は、そのような異なるデータ入力及び出力を並行的に識別するためのコンポーネント（例えば、各ＭＡから中継され、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵによって認識可能な状態情報に基づいて様々なＭＡユニットの状態を識別するプロセッサ）と、ＮＤＳ－ＡＤがそのようなＭＡに並行的に適切にルーティングされることを確実にするためのコンポーネントと、を含み得る。多くの態様において、ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵによって具体的に識別され、並行的に通信されるデバイス状態、デバイスタイプ、位置、及びデバイスの数は、≧約１００、≧約２５０、≧約５００、≧約１，０００、≧約２，５００、≧約５，０００、≧約１０，０００、又は≧約２５，０００、又は場合によっては、それよりも多い（例えば、≧約１００，０００個の一意の状態）。したがって、そのようなネットワークを収容するシステムは、典型的には、特定のデバイス、状態、及び他の情報（例えば、エンティティ情報、位置情報、デバイスタイプなど）の安全かつ信頼性の高い識別を提供する機能データユニットの使用を含む。態様では、ある情報は、定期的にのみ中継又は再検証されるか、ＮＤＳメモリに維持されるか、又はＡＣＴであり、ＮＤＳへのストリーミング／リアルタイムデータ伝送、ＮＤＳへの他のデータ伝送、及びＮＤＳからＭＡのそのようなかなり大きなグループへのデータ伝送、並びにＮＤＳ、ＭＡ、若しくはその両方にアクセスする他のネットワーク／ＮＤＳコンポーネント若しくは他のインターフェースへのデータの中継及びそのような他のネットワーク／ＮＤＳコンポーネント若しくは他のインターフェースからの受信データの中継に関連付けられた入力データ負荷を低減させる。ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ＃１７１２はまた、他の部分で説明されるように、他の分析及び制御機能を同時に実施し、例えば、１つ以上の動作状態におけるＭＡパフォーマンスを評価し、かつ１つ以上の閾値インジケータを満たすか、又は超えることによってトリガされた場合に、１つ以上のタイプのアラート又はアラーム＃１７１４を既知のユーザインターフェース（例えば、モバイルデバイス、電子メールアカウントなど）、ＭＡ管理者に中継し、１つ、２つ、又はそれ以上のユーザグループ／エンティティ（例えば、臨床監視、研究、管理者、若しくはＨＣＰ）にＭＡディスプレイ／出力（例えば、音声出力）を与える。システム／ネットワークテスト、デバイステストなどに従事するデバイスからのデータは、そのようなネットワーク動作レベルのアクティビティに関して分析されるが、そのようなデータは、対象アプリケーションデータの整合性を確保するために、人間の対象アプリケーションを含むデータから明確に分離される。

【0417】

そのようなデータを処理し、そのようなユーザにＮＤＳ－ＡＤを中継しながら、そのような状態のＭＡからデータを並行的に受信するＮＤＳの能力は、ＮＤＳが、当技術分野で既知であるか又は説明されている医療デバイス管理システムと比較して、実質的に改善された多様な機能を提供して、例えば、実際の治療、臨床試験、及び研究コンポーネントの両方から治療を並行的に取得し、かつＳＡＭＤプロトコル、ＣＤＳプロトコル、又はその両方で使用されるＭＬＭの開発、改良、又は操作にそのようなデータを使用し、一方、並行的に、ストリームに影響を与えることなく、ＮＤＳ／ネットワークテスト（例えば、スケーラビリティテスト）、デバイステストなどを認めることによって、ＮＤＳのラウンドクロック（２４／７）操作を容易にすることを可能にする。

【0418】

図１８
図１８は、本発明のネットワーク＃１８００のコンポーネントの簡略化された概要を提供し、ネットワーク＃１８００は、異なるユーザグループを含み、各ユーザグループは、ＮＤＳによって生成された表現／スキーマに従って、異なる特殊データディスプレイに提示されたＮＤＳ分析データ（ＮＤＳ－ＡＤ）を受信する。図示の例では、ＮＤＳプロセッサ（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ、＃１８０４）は、ＭＡネットワーク＃１８０２内のＭＡからリアルタイム／ストリーミングデータ及び他のデータを受信し、分析プロセスをそのような入力ＭＡ－Ｄに適用して、ＮＤＳ－ＡＤを生成する。フィルタリング／ディレクティングユニット／エンジン（ＦＩＬＴＥＲＵ、＃１８０６）は、ＮＤＳ－ＡＤを評価し、ＮＤＳ－ＡＤを受信するための受信者クラス及び受信者クラス（ユーザグループ）を判定し、事前にプログラムされた命令／標準に従って生成された特殊なスキーマ／表現に従って、異なるユーザグループユーザによって使用されるディスプレイを投入するように構成されたデータを送信する。具体的には、医療提供者（ＨＣＰ、＃１８１４）は、ＨＣＰインターフェース／デバイス表示ユニット＃１８１６上でＨＣＰディスプレイを受信し、ＨＣＰディスプレイは、ＭＡ固有／患者固有データ、例えば、短期実生理学的パラメータ及び予測生理学的パラメータ（例えば、ＮＤＳ ＰＲＯＣＵによって処理されたＭＬＭによって生成された短期実心拍数及び予測心拍数）を、場合によっては、治療推奨、調査のための関連ポイント、可能な診断などのような他のＣＤＳＳ又はＳＡＭＤアプリケーション出力／機能とともに含むことができる。一方、商用グループユーザ＃１８２０は、商用グループディスプレイ構成＃１８２２のＮＤＳ－ＡＤを並行的に受信し、商用グループディスプレイ構成＃１８２２は、典型的には、ＮＤＳ処理ユニット及び外部コマーシャルデータベース、例えば、ＣＲＭ（図示せず）の両方からデータを引き出す（直接的又は間接的に引き出され、後者の場合、そのようなデータは、まずＮＤＳによって受信されて処理され、その後、商用グループディスプレイ／デバイスに中継される）。商用表示ユニット（ＣＯＭ ＤＩＳＰＵ＃１８２２）に表示される商用グループデータは、典型的には、ＰＨＩを含まず、通常、患者／デバイス固有のデータではなく集約されたデバイスデータを含む。代替的に、この場合も、研究グループユーザ＃１８３０は、研究グループ表示ユニット（Ｒｅｓｅａｒｃｈ ＤＩＳＰＵ＃１８３２）を介してインターフェース／デバイス上に表示される異なるデータを並行的に受信し、このデータはまた、例えば、様々な条件下で動作するいくつかの異なるＭＡに関するパフォーマンス情報、様々な条件で診断／治療された患者、デバイス、システム、又はネットワークにおけるデータの流れ、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。同時に処理されたＮＤＳ－ＡＤから導出され、並行的に供給及び表示される、これらのグループの各々に提示されるデータは、したがって、内容が非常に異なる。例えば、研究ユーザは、ＲＲに起因してＨＣＰディスプレイから差し控えられるＭＡの未承認使用に関するデータを受信することがある。同様に、商用ユーザディスプレイは、ＨＣＰディスプレイに表示される可能性のある機密性の高い患者又はＩＥ情報を受信しない。この概念は、追加のコンポーネント、ユーザなどに適用することができ、入力を並行的に取り扱い、様々な構成に出力を供給する際のＮＤＳの強化された幅広いパフォーマンスを反映している。態様では、２つ以上のそのようなクラスから得られるＮＤＳによって分析されるか、２つ以上のクラスのディスプレイに供給されるか、又はその両方である、ある程度の量のデータ重複がある。そのようなシステムの柔軟性／包括性は、本発明のシステムを前述の医療デバイスデータ管理システムから更に区別する。

【0419】

図１９
図１９は、重複するが異なるＮＤＳ／ネットワークコンポーネント＃１９００を含む１つ以上のＮＤＳ内のデータのグループ化を示す簡単な概略図である。図示のネットワークは、そのようなＭＡが１つの国（例えば、米国）に配置されているＭＡの第１の国定義ネットワーク／グループ＃１９１６、及び共有データコア＃１９０２を備えるＮＤＳ又はＮＤＳコンポーネントを含み、共有データコア＃１９０２は、ＮＤＳの少なくともいくつかの基礎／基本機能、例えば、リアルタイム／ストリーミングデータを取り扱うためのプロセス（例えば、メッセージングキュー、優先順位付け、及びＮＤＳスケーリングコンポーネント）、データクリーニングプロセス、デバイス識別及びデータ関連付けプロセス、分析プロセス（例えば、ＭＬＭ）などを実施する。しかしながら、対象療法に関連するデバイス制御機能など、ＮＤＳによって行われる特定のプロセスは、特定の国固有の規制分類／ＲＲ、例えば、ＳＡＭＤ＃１９１０及びＳＡＭＤ２＃１９１４、並びにＣＤＳ／ＣＤＳＳ＃１９１２の対象となる。第２の国（例えば、ドイツ）におけるＭＡの第２のＭＡネットワーク＃１９０６はまた、国１におけるＭＡに存在する／ＭＡによって利用される共有コア機能／コンポーネント＃１９０２を備えるか、又は共有コア機能／コンポーネント＃１９０２にアクセスすることができるローカルＮＤＳ又は国際ＮＤＳにデータを供給するが、また、例えば、第２の国の規制当局によって承認されたＳＡＭＤである第２の国固有のＳＡＭＤ（ここでは、ＳＡＭＤ３＃１９２０）を適用する。陰影付きボックスは、そのようなネットワークのいくつかのコンポーネントの少なくとも部分的な分離を明確にするために、各ＭＡネットワークの要素の周りに含まれている。最後に、第３の国（例えば、日本）は、ＭＡ＃１９１８の第３のネットワークを含み、このネットワークはまた、ＮＤＳ又はＮＤＳコンポーネントにデータを供給し、ＮＤＳ又はＮＤＳコンポーネントは、共有コア機能＃１９０２を備えるか、又は共有コア機能＃１９０２にアクセスすることができ、国３固有の機能、例えばＳＡＭＤ４（＃１９３０）及びＣＤＳ（＃１９３２）を備える。国１における異なるＳＡＭＤ（ＳＡＭＤ１（＃１９１０）及び２（＃１９１４）、国２におけるＳＡＭＤ３（＃１９２０）、及び国３におけるＳＡＭＤ４（＃１９３０）は、異なる規制状態、異なる規制要件の対象となる可能性があり、したがって、異なるデータ機能を備えるか、又は異なるＭＡデータに対してそのような機能を適用することができるが、共有コア（＃１９０２）は、ＮＤＳの多くの、大部分の、概ね全ての、又は実質的に全ての機能コンポーネントが、そのような異なる国の間で共有又は繰り返されることを意味する。この図に例示される原理は、本開示に記載されるように、より多くの国、地域、規制要件、デバイスなどを含むより複雑なシステムに適用することができる。この例は、本発明のネットワークを国境を越えて効果的に展開して、特定の機能を共有し、一方、出力機能の提供においてもローカルＲＲに準拠し得る方法を例示する。

【0420】

図２０
図２０は、ネットワーク＃２０００を通るデータの流れ、及び時間に依存するデータ処理ルールに従う経時的なデータの処理を示し、本発明の特定の態様を反映している。図示されたプロセスは、＃２００２から開始し、経時的にＭＡネットワークからデータを収集する＃２００４。例えば、開始から１分１秒後（１：０１）に対応する時間１＃２００５において、リアルタイム／ストリーミングデータが、ＮＤＳ＃２０１２に送信され＃２００６、時間１サイクルの残りの間送信され続ける。ある時間後（ここでは８秒後の、１分９秒後（１：０９））の時間２＃２００７において、新しいデータサイクルは、新しいサイクルデータ＃２００８をＮＤＳ＃２０１２に送信することから開始する。更に８秒後の時間３＃２００９において、第３の例示的なデータサイクルが（１：１７において）開始し、ＲＴ／ストリーミングデータ＃２０１０の別のセット／集合／単位がＮＤＳ＃２０１２に送信される。ＭＡ：ＮＤＳネットワーク接続の動作中に時々、大部分の時間において、概ね常に、又は常に行われる、固定データサイクルにおけるデータの収集は、本明細書に記載される任意の他の態様に適用可能である本発明の態様である。収集サイクルの使用は、例えば、特定のタイプのデータが、態様では、事前にプログラムされたルールに従って、各サイクルにおいて又はあるサイクル数ごとに（少なくともフォーマットが）繰り返されることが予想され得るという点で、ＭＡ－Ｄの分析を補助する。例えば、ＭＡは、事前にプログラムされたデータサイクル内で、一定量の生理学的センサデータ、デバイスパフォーマンスデータ、デバイス状態データなどを供給するように構成することができ、このことは、分析のためのデータを選択する際にＮＤＳによって分析ツールとして使用される。本発明のシステム／方法はまた、より小さいサイクルからのより大きなデータセットの収集、又は時間の経過による他のデータ収集、いくつかのイベントにわたる他のデータ収集などを含むことができる。

【0421】

例えば、そのような「サイクルデータ」（ストリーミングデータのセットについて予想される送信サイクルで供給されるデータ）は、一度受信されると、様々なデータ処理ステップ／エンジン、例えば、（例えば、データクリーニングユニット／エンジンＣＬＥＡＮＵ＃２０１４による）データクリーニングの対象となることができる。サイクルデータの集合は、データ検証ルールに従って、データ妥当性＃２０１６について評価することができ、例えば、データ内容及び整合性の観点から、より大きなデータサイクル（例えば、データが十分とみなされる＃２０１８）の集合に十分な有効データが存在する場合、そのようなデータ又はそのようなデータ及び他のサイクルデータの集合は、より大きなデータ集合を形成するように他のデータ集合と組み合わせるために一時ストレージに維持されるか、又は維持することができる。例えば、一時的に記憶されたサイクルデータは、（例えば、その中のデータの連続収集を伴う最小期間によって測定されたときに）機械学習モジュール（ＭＬＭ＃２０２２）の動作のための最小量のデータ＃２０２０が存在するかどうかについて評価することができる。例示的な実施形態では、（例えば、約３７～３８サイクル分のＲＴ／ストリーミングデータを含む）約５分の収集されたサイクルデータが、最小量の時間が経過するか、又はデータが収集されるまで＃２０２０（ここで例示されるように、このことは、データ収集の開始＃２０１９から６分１秒後の６：０１に起こる）、一時ストレージ／メモリを用いて収集され維持される。次いで、この第２のより大きなデータ集合は、例えば、機械学習モジュール（ＭＬＭ＃２０２２）の適用を通じて処理されて、ＭＡネットワーク＃２００４におけるデバイスに中継されるＮＤＳ－ＡＤを生成することができる。しかしながら、データが第２の集合／集約＃２０１６、＃２０１８の形成に妥当又は十分ではない場合、一時ストレージに保持されている増大する集合に追加されているデータの収集は、＃２０３０で停止されてもよく、より小さな集合／データサイクルからそのようなより大きなデータの集合を収集するプロセスは、再び開始されてもよい。データの妥当性の評価は、例えば、他のデータとのマッチング／リンク、データの完全性（例えば、時系列にわたる連続性、期待されるスキーマなど）など（例えば、回帰分析、確率マッチングアルゴリズムなどによって判定される）を含む、任意の数の要因に基づいてもよい。この最小収集時間中のデータ収集の停止は、評価を行う前の全期間にわたってプロセスを実行するのではなく、ＮＤＳ時間が、最終的にはＭＬＭ＃２０２２などの処理機能の標準を満たすのに十分ではないデータの集合に対して無駄になることがないので、より多くの評価が行われることを確実にする。前述したように、ここでの正確な時間は例示的なものであり、そのようなプロセスは、より長いか又はより短い時間、より大きいか又はより小さいデータの単位などを用いて、かつより高次のデータの集合（例えば、いくつかの第１の集合が、より大きな第２の集合を形成し、いくつかの第２の集合が、第３の集合を形成すること、など）で実施することができる。

【0422】

図２１
図２１は、いくつかのユーザグループ、ＮＤＳ、及びＭＡを含むネットワーク＃２１００のコンポーネントの別の概要を提供し、ネットワーク＃２１００は、いくつかのユーザグループと、ＮＤＳと、ＭＡとを備え、態様に応じて異なるグループの異なるユーザに様々なアラート／アラームを提供するそのようなＮＤＳの能力を強調している。

【0423】

ＭＡ１、＃２１１４に関連付けられた示される第１の医療提供者（ＨＣＰ１、＃２１０２）は、ＭＡ（例えば、第１のアラーム、＃２１２０）又は別のネットワークデバイス／インターフェース（例えば、第２のアラーム、＃２１２０）又はその両方を介したユーザの設定制御を介して、アラーム／アラート設定＃２１６２を確立し、そのような設定はＮＤＳ、＃２１４４に中継される。ＮＤＳは追加的又は代替的に、例えば、ＨＣＰ１（＃２１１８）に適用される、ユーザグループに基づくプロセッサレベルのアラーム／アラートを適用し、これらの設定、アラーム、又はその両方は、ＭＡ＃２１１４若しくは他のユーザデバイス／インターフェース、又は場合によっては、他のネットワークユーザに関連付けられたデバイス若しくはインターフェースに中継される。アラート／アラームに対するＨＣＰ１応答＃２１１２は、デバイスコンポーネントの動作を指示するか、ＮＤＳ動作を修正するか、又はその両方を行うことができ、また、ＨＣＰ応答監視機能＃２１３０、例えば、研究ユニット＃２１０６、臨床サポートグループ＃２１０８、管理者＃２１５２、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせを介して、様々なユーザグループによって監視することができる。したがって、ローカル及びネットワークセットのアラート／アラームの両方がＨＣＰ１に適用され、ＨＣＰ１応答を監視することができる。応答の監視は、例えば、ＨＣＰ１に中継されるアラーム／アラートの有効性、ＨＣＰ１のパフォーマンス、又はその両方に関する情報を提供し得る。ＭＡ２＃２１２６に関連付けられたＨＣＰ２＃２１０４は、同様に、アラーム／アラート設定＃２１２８を設定し、ＮＤＳはまた、ＨＣＰ２関連アラーム＃２１２２を設定し、特定の閾値（例えば、ＭＡ（図示せず）に関連付けられたセンサによって検出される、血流、心拍数、酸素レベル、臓器機能などの生理学的パラメータ）が満たされるか、又は超えたときにＭＡ２＃２１２６に送信される。ＨＣＰ１のようなアラーム／アラートに対するＨＣＰ２の応答＃２１２４は、ＨＣＰ監視機能＃２１３０によって監視することもでき、そのような情報は、様々なユーザグループ、例えば、臨床サポート、研究チーム、管理者、又は（例えば、ＨＣＰ１について記載されているような）それらの任意の組み合わせに中継される。読者は、多くのネットワークの動作において、≧１０個、≧５０個、≧１００個、≧１５０個、≧２００個、≧２５０個、≧５００個、又は≧約１０００個のＨＣＰ及びＭＡが、ネットワーク内に存在することができ、各ＨＣＰ及びＭＡが、あるレベルのカスタムアラーム設定を有し、本発明のシステム／ネットワークの能力のレベルを反映することを理解するであろう。読者はまた、アラームへの応答を一般的に監視し、そのような応答を分析し、そのような応答及び分析に基づいて、ＮＤＳ動作、ＭＡ動作、又はその両方の１つ以上の態様を変更する（例えば、アラーム状態／性質を変更する）上述の例示された概念／原理が、本明細書で説明される任意の他の態様と組み合わせることができる本発明の一般的な態様であることを理解するであろう。

【0424】

研究チームユーザ＃２１０６は、同様に、ＭＡ＃２１３６においてローカルアラーム／アラート設定＃２１３８を提供し、ＮＤＳは、追加的又は代替的に、同じく、ＭＡ、他のユーザデバイス／インターフェース、又はその両方で表示される、研究チームのＮＤＳレベルのアラーム／アラート設定＃２１４０を設定する。研究チームのアラームは、ＨＣＰアラームと大きく異なる場合がある。例えば、ＨＣＰアラームは、臨床現場で有効であることが実証されているアラーム／アラート設定の特定のセットに限定される場合があるが、研究チームのユーザは、新しいデバイス、条件、アラーム／アラートメディアなどの新しいアラーム／アラート設定の研究に従事することができまる。研究グループのテスト応答＃２１３２は、改善されたアラーム／アラート設定、プロトコルなどを開発する過程で監視及び分析することができ、後でＨＣＰデバイス／ＨＣＰに展開することができる。

【0425】

臨床サポートチーム／グループ＃２１０８は、ユーザレベル＃２１３４で臨床サポートアラームを設定することもできるが、ＮＤＳは追加的又は代替的に、臨床サポートチーム／グループアラーム＃２１４２を有することができるが、典型的には、臨床サポートは、出力を受信し、ＭＡレベルではなく、ウェブインターフェース＃２１４６、又は他のデバイスを介してアラームを設定する。ＮＤＳ＃２１４４は、ＭＡ固有のアラーム／アラートを一部のユーザグループに中継するが、他のユーザグループ、例えば臨床サポートには中継しない。

【0426】

商用グループユーザ／デバイス＃２１１０はまた、時にはアラーム／アラートを受信し得るが、規制要件の理由から、そのようなアラーム／アラートは典型的にはＰＨＩを欠いており、また、そのようなユーザは、ＭＡのサブグループから情報を受信する場合もあり得、例えば、臨床サポートチームの場合もあり得る。臨床サポートと同様に、商用グループユーザは、ローカルアラーム設定＃２１４８を設定することができ、アラームをＮＤＳレベル＃２１５６に設定することができる。また、臨床サポートと同様に、商用グループユーザは、典型的には、ＭＡレベルでアラーム／アラートにアクセスせず、むしろ、典型的には、ウェブインターフェース＃２１５０を介してアラーム設定を入力し、様々なユーザデバイス（例えば、携帯電話など）を介してアラーム／アラートを受信する。

【0427】

管理者グループユーザ＃２１５２は、例えば、教師あり機械学習に従事するなど、ＮＤＳを監視／維持するか、又はＮＤＳ機能を実施する専門家を含むことができるが、同様に、典型的にはウェブポータル／インターフェース＃２１６０を介して個々のアラーム／アラート＃２１５４を設定することができ、ＮＤＳレベルに設定された管理者クラスのアラーム／アラート＃２１５８を受信することができる。

【0428】

上記のＮＤＳレベルのアラート／アラームを含むプロセッサユニット（ＰＲＯＣＵ）機能＃２１６１はまた、ＮＤＳレベルのアラーム／アラート設定＃２１６２を含むことができ、この設定は、例えば、アラート／アラームとともに提供されるデータの種類又は内容、又は表示されるデータ＃２１６４、タイミング、トリガ、又は反復設定＃２１６６（例えば、反復約３回転、約４回転、又は≧約５回を含む）、通信チャネル設定＃２１６８（例えば、アラーム／アラートが、例えば、電子メール、テキストメッセージ、デバイス通知、自動又は手動の電話呼出し、ログインアラート、又はそれらの組み合わせによって中継されるかどうか）、ターゲットデバイス／インターフェース設定＃２１７０（例えば、アラームが提示／登録される携帯電話、ワークステーションなど）、及びアラーム／アラート受信者グループ設定＃２１７２を含み、特定の個人、グループ、デバイス、エリア、又はエンティティなどについて、ユーザ又はＮＤＳレベルでアラームを受信するか、受信することが推奨されるか、又は通知される。プロセッサ及びＮＤＳ機能は、本開示で説明される方法及びコンポーネント（例えば、効率的なデータタグ付け、クラウドプロセッサレベルでのスケーラブルで可用性が高く、典型的には超並列式分散処理の使用）を介して、様々なサブネットワーク、ＭＡなどを有する複雑なネットワークにわたって、そのようなレベルの異なるアラーム／アラート設定、ユーザを管理する能力を含む。本発明のネットワークの高度にカスタマイズされたアラームシステムは、前述の医療デバイスデータ管理システムと比較して、そのような洗練された／複雑なシステムの更に別の特徴を反映している。

【0429】

図２２
図２２は、本発明の別の態様による、複数の機械学習モジュール（ＭＬＭ）を含むネットワーク＃２２００の一部の簡略化された概要を提供する。第１のタイプのＭＡ（ＭＡ－１複合体＃２２１０）の複合体／グループは、リアルタイム／ストリーミング及び他のデータ、例えば、ＭＡ－ＣＤをＮＤＳに提供し、そのようなＭＡ－Ｄの少なくとも一部は、ＭＡ－１タイプのデータ、ＭＡ１ ＭＬＭ＃２２１２を分析するように訓練されたＭＬＭによって処理される。同様に、ＭＡの第２のタイプの複合体（ＭＡ－２複合体＃２２１８）は、リアルタイム／ストリーミング又は他のＭＡ－Ｄをネットワークに供給し、そのようなデータのいくつかは、ＭＡ－２タイプのデータＭＡ２ ＭＬＭ＃２２２０を対象とするＭＬＭによって利用される。そのようなデータを調整するために、特に患者がＭＡ－１及びＭＡ－２タイプのデバイスの両方に従事している場合、システム／ＮＤＳは、１つ以上のマスター機械学習モジュール＃２２３０を含み、マスター機械学習モジュール＃２２３０は、複数のＭＡ、ＭＡ固有のＭＬＭ、又はその両方から生データを受信し、そのようなデータを分析してデータの複合的な概要及び分析を得る。マスターＭＬＭは、教師あり学習コンポーネントを含むことができるか、又は教師あり学習プロセス＃２２５０を介して訓練することができ、ＮＤＳ管理者＃２２６０、研究ユニットユーザ＃２２７０、又はその両方が、提案されたマスターＭＬＭ出力／モデル及びＭＬＭ調整、ベースなどを受信し、ベースＭＬＭ、マスターＭＬＭ、又はシステム／ネットワークの他のコンポーネントのいずれかに、必要に応じて、フィードバック／修正又は他の監督を提供することができる。マスターＭＬＭは、１つ以上のＭＡ固有のデータストリームを上書きするか、異なるＭＡデータストリームを組み合わせて、デバイス固有のＭＬＭから取得された診断とは異なる診断を提示するか、又は１つ以上のＭＡ固有のデータストリームの結論を確認することができる。ＭＬＭは、ＭＡを制御するか、治療方向をＭＡを介してＨＣＰに提供するか若しくはＭＡの動作に特有の治療方向を提供するか、又はそれらの組み合わせを行う異なるＳＡＭＤモジュールに監督コンポーネントを提供するか、又は監督コンポーネントとして機能することができる（例えば、第１のＳＡＭＤコンポーネントＳＡＭＤ１＃２２４０は、ＭＡ－１複合体＃２２１０におけるデバイスに医療デバイスアプリケーションを提供することができ、第２のＳＡＭＤコンポーネントＳＡＭＤ２＃２２４６は、ＭＡ－２複合体＃２２１８におけるデバイスに医療デバイスアプリケーションを提供することができる）。マスター機械学習モジュールを使用するそのような原理は、追加のタイプのＭＡ、特定の患者、エンティティ、若しくは規制要件条件の下で動作するＭＡ、又はそれらの組み合わせから生成されるデータに拡張することができる（このデータは、この図に例示されるように、任意選択で、より具体的／低レベルのＭＬＭによって最初に分析することができる）。マスターＭＬＭは、態様では、条件レベルを動作させることができ、そのようなＭＬＭは、例えば、１つ以上のＭＡ固有のＭＬＭにおけるデータ又はＭＡ－Ｄが、事前にプログラムされた閾値を満たすか、又は超えることによってトリガされ、マスターＭＬＭによるレビュー／介入をトリガする。マスターＭＬＭは、他の部分で説明されているような教師あり学習方法によって生成又は改善され得る。ＮＤＳにマスターＭＬＭコンポーネントを含めることは、特に患者が複数のＭＡを用いて治療されている場合、特に重要な健康状態（例えば、マルチシステム障害又はマルチシステム状態）の患者にしばしば見られるように、ＤｏＳのより良い患者転帰を提供することができる。マスターＭＬＭは、例えば、様々なＭＡに関連付けられた、治療アプリケーション、センサデータなどに関連付けられた転帰データ、及びＮＤＳに提供される他の入力に基づいて訓練することができる。臨床診断のための機械学習方法及び関連するアプリケーション／原理及び方法は、当該技術分野において知られている（例えば、ＵＳ２０１６／００１２３４９、ＷＯ２０２１／０１２２２５、ＵＳ２０２１／００９８１３０、Ｗ０２０２０／０４７１７１、ＵＳ２０２０／０３５７５１５、ＷＯ２０２１／０４４４３１、ＵＳ２０２０／０４０２６６３を参照されたい。ＵＳ２０２０／０１１１５７０、ＷＯ２０１８／２２０５６５、ＵＳ２０２１／０２０２０９４、ＵＳ１０８６１６０６、ＵＳ１１０３７０７０、ＵＳ２０２１／００６５８９８、ＵＳ２０１９／０３７１４６４、ＵＳ２０１９／０３４８１７８、ＵＳ２０２１／００９０７３８、ＷＯ２０１９／２４６０８６、並びに本明細書で引用される他の参考文献を参照されたい。そのような方法／原理及びシステム／コンポーネントは、この図に関連して説明されたか、又は本開示の任意の他の部分において提供される態様、原理、及び方法と組み合わせることができるか、又はそれらに適合させることができる。本発明のシステム／ネットワークは、医療診断／治療関連の機械学習アプリケーションのより良い訓練のためのデータセットとして、明らかに、前述の医療データ管理システムに基づいて以前に可能であったよりも堅牢なデータセットを提供することができ、それによって多くのＭＬシステム／方法のパフォーマンスを向上させることができる。

【0430】

図２３
図２３は、例示的なシステム／ＮＤＳのストリーミングデータプロセッサ（ＳＤＰ／ＳＤＥ）コンポーネント内へのデータの流れ、ストリーミングデータプロセッサコンポーネント内のデータの流れ、及びストリーミングデータプロセッサコンポーネントから外部へのデータの流れ、並びにＮＤＳメモリへの取り込み前のストリーミングデータの選択的処理及び分析を示す。

【0431】

データ（ＭＡ－Ｄ）は、いくつかのＭＡ＃２３０２から送信され、ＭＡ＃２３０２は、ＲＴ／Ｓ－ＭＡ－Ｄ＃２３０３を送信するＭＡ－１＃２３０１と、ＲＴ／Ｓ－ＭＡ－Ｄ及びＬ－ＳＴＲ－ＭＡ－Ｄ／ＭＡ－ＣＤ＃２３０７の両方を含むデータストリームを（例えば、オフラインイベントの後に）送信するＭＡ－２＃２３０５とを含む。簡素さ及び簡潔さのために、本明細書では少数のＭＡを対象としているが、大部分の場合、１つ以上のタイプの≧１０個、≧５０個、≧１００個、≧２００個、≧５００個、又は≧１０００個のＭＡが、異なるＯＮＤからの入力などと同時にかつ並行的にＭＡ－Ｄを含むデータを送信していることを認識している。

【0432】

それぞれＭＡ－１＃２３０３及びＭＡ－２＃２３０５を含む、ＭＡ＃２３０２から送信されるＭＡ－Ｄの大部分、概ね全て、又は全ては、処理及び取り込みの速度を増加させるために、固定／既知の半非構造化フォーマットであり得る（例えば、大部分、概して全て、又は全てのＭＡ－Ｄは、ＪＳＯＮファイル形式で中継され／提示され／含まれ得る）。ストリーミングデータプロセッサ（「ＳＤＰ」）＃２３２０は、ストリーミングデータ（「ＳＤ」）レシーバモジュール／コンポーネント＃２３２１を含み、これは、入力ユニットの一タイプ（又は入力ユニットの一部）と見なすことができる。図中のこれら及び他のコンポーネントの周りのボックスは、これらのコンポーネント／機能が、ＳＤＰの一部であるか、そうでなければＳＤＰに密接に関連付けられていることを意味する。ＳＤＰは、ＮＤＳとネットワーク接続する多数のＭＡから複数のデータストリームを同時に受信することができる。ＳＤＰレシーバ＃２３２１は、いくつかのストリームを同時に効果的に受信及び登録することができる（例えば、≧１００個、≧２００個、≧５００個、≧１０００個、≧２５００個、≧５０００個、≧１０，０００個、≧２５，０００個、又は≧５０，０００個のストリームクライアントから並行的にデータを送信する）。ＳＤＰレシーバは、ストリームレジストリファイルなどのＳＤＰメモリの他の要素の一態様と見なされるか、又はリソースを共有することができる。ＳＤＰへの通信はまた、当技術分野で知られている様々なネットワークインターフェースを含むか、又は利用することができる。

【0433】

ＳＤＰによる効果的なストリーム処理は、任意の好適な手段によって達成することができ、その例は他の部分で説明される。例えば、ＳＤＰは、受信したデータストリームに対して並列受信を実施することができ、典型的には、典型的には、ストリーム内の大部分、一般的には全て、又は全ての要素に対して、限定された一連の動作（例えば、カーネル機能）を実施することができる。ＳＤＰで行われる大部分、概ね全て、実質的に全て、又は全ての処理は、メインＮＤＳメモリ（例えば、データレイク／ＥＤＬ一次ＮＤＳ－ＭＥＭＵ、＃２３６０）への参照が非常に少ないか、又は全くないＳＤＰハードウェア及びソフトウェアにおいて実施される。態様では、大部分の、概ね全てのストリーミングプロセッサ機能は、少なくともＲＴ／Ｓ－ＭＡ－Ｄのストリームにおいて、ストリーム内の要素に対して均一に実施される（すなわち、そのようなデータストリームは、均一なストリーム処理／均一なストリーミングの対象となる）。態様では、既知のコンパイラコンポーネントを用いて、ＳＤＰユニット（ＳＤＰメモリは、少なくともＮＤＳの一次メモリから機能的に分離されている）内のストリームデータのインメモリ／オンチップ処理を自動化及び最適化することができる。ハードウェアレベルでは、ＳＤＰ＃２３２０は、例えば、マルチメモリバスシステム（例えば、クロスバースイッチ）（例えば、１つ以上の≧５１２ＭＢのクロスバードスイッチ）と、マルチプロセッサ／クラスタ処理ユニットと、物理的又はデータルールの分離の観点から、一次システムメモリ（例えば、ＥＤＬ）とは異なるメモリと、を備えることができる。ＲＴ／Ｓ－ＭＡ－Ｄ及びＬ－ＳＴＲ－ＭＡ－Ｄ／ＭＡ－ＣＤに加えて、ＳＤＰレシーバ＃２３２１も、非構造化データ（例えば、電子メール又はテキストメッセージ入力ｎ．ｓ．から）を受信することができる。態様では、他のシステム（例えば、ネットワーク化されたサードパーティＣＲＭ）からの大部分、概ね全て、又は全てのデータ入力は、ＳＤＰへの入力とは別に取り扱われる。

【0434】

コンポーネント／エンジン（例えば、カーネル）は、ＳＤＰのコンポーネントであり得るＳＤハンドラ＃２３２２を特徴付けることができ、ＳＤハンドラは、ＳＤＤのコンポーネントであり得、特に、入力データストリームの性質を分析し、例えば、ＭＡ－ＣＤを識別し、ＭＡ－ＣＤ＃２３２４に対して即時分析を実施するＳＤＰのコンポーネントであるＭＡ－ＣＤ即時アナライザ（「キャッシュプロセッサ」とみなすこともできる）にＭＡ－ＣＤを送信し、アラームのトリガ動作、関連付けられたデバイスに対する制御、又は他のＮＤＳアクションを必要とする条件がＭＡ－ＣＤにあるかどうかを判定する（この点では、このコンポーネントをイベントプロセッサとみなすこともできる）。態様では、ＭＡ－ＣＤ即時ハンドラは、アラート、ＭＡ制御、又はそれ以外の観点から（すなわち、他で説明されているような初期分析）即時のアクションを必要とする即時のデータがあるかどうかを判定するために、ＳＤＰのこのコンポーネントについて、限られた量のＭＡ－ＣＤ及びＲＴ－Ｄ－ＭＡ－Ｄ調和／再構築を実施又は実施し得る。ＳＤハンドラはまた、ＳＤバッファ（例えば、＃２３２３）などの追加のＳＤＰメモリにストリーミングデータを送信することができ、又はコンポーネントの可用性、ストリームの負荷などに基づいて処理／優先順位付けルールに従って通り扱うキューを送信することができる。態様では、ＳＤＰレシーバ＃２３２１及びハンドラ＃２３２２の好適なコンポーネントとみなすことができる、好適なデータストリームを受信及び処理するための既知のソフトウェアシステム（例えば、Ｋａｆｋａ、Ａｐａｃｈｅ Ｆｌｉｎｋなど）については、他の部分で説明する。ＳＤＰバッファ＃２３２３は、例えば、当該技術分野において既知の種類のストリームレジストリファイルなどのレジストリファイル／ファイルシステムと、追加のローカルＳＤＰメモリと、から構成され得る。

【0435】

分析の準備ができているＳＤＰメモリストリーミングデータは、ＳＤＰアナライザユニット／機能＃２３２５によって分析され、ＳＤＰアナライザユニット／機能＃２３２５は、ＲＴ／Ｓ－ＭＡ－Ｄが、アラームのトリガ、ＳＤＰコントローラ＃２３２７の制御下にあるＭＡの制御を必要とする任意のデータ要素を含むかどうかを判定し、ＳＤＰコントローラ＃２３２７は、ＳＤＰプロセス／分析に基づいて（例えば、処理の提供、ディスプレイの制御、例えば、ＣＤＳＳ機能の実施などにおいて）ネットワークデバイスを制御するためのエンジンを含む。ＳＤＰ分析プロセスは、典型的には、特定のデータ要素（例えば、デバイスデータ、重要なセンサデータなど）のみに限定され、一次ＮＤＳメモリ＃２３６０に記憶されたデータの他の多くの要素を除外する（例えば、関連する商用ユーザに関するデータは、このレベルの処理では分析されない）。ＲＴ／Ｓ－ＭＡ－Ｄ及びＭＡ－ＣＤは、その後、又はそれ以外の場合に、ＮＤＳの他のコンポーネントへの出力＃２３２８によってＳＤＰから送信される。この点で、ＳＤＰハンドラは、ＳＤＰに入力されるストリームを出力ストリーム／他の出力（例えば、ローカル出力レジストリファイル）に変換するエージェントとみなすことができる。

【0436】

ＳＤＰから出力した後、ＮＤＳメモリユニットの他のコンポーネントは、典型的には、本明細書の他の部分で説明されるように、データのクリーニング、調和、又はその両方の後に、データ取り込み機能＃２３３０を実施し、データレイク又はＥＤＬ＃２３６０などの一次ＮＤＳメモリにデータを記憶する。ＳＤＰのこのコンポーネント（とりわけ）は、ＮＤＳ入力ユニット（ＮＤＳ－ＩＮＰＵ）の一部とみなすこともできる。一次ＮＤＳプロセッサ（ｎ．ｓ．）は、ＤＬ／ＥＤＬ取り込み後に、ＤＬ／ＥＤＬに記憶されたデータ（例えば、他の部分に記載されたようなマシンリーニング機能）に対して、自動、オンデマンド、又は条件付き自動ＮＤＳ－ＭＥＭＵ分析機能＃２３４０を実施することができ、データクエリプロセス＃２３５０などのオンデマンド機能を実施することができる。取り込み中に適用される取り込み機能＃２３３０は、特に非構造化データへのメタデータの適用、及び異なるフォーマット及びコンテンツの入力データの、ＥＤＬ管理ゾーンへの分離を含むことができる。非構造化様式で受信されたＥＤＬデータのみを含むオンデマンドクエリ及び自動クエリプロセス、又は非構造化データと半構造化データの両方を含むオンデマンドクエリ及び自動クエリプロセスは、半構造化データに適用されるオンデマンドクエリ及び自動クエリプロセスとは異なり得る（例えば、前者はキーワード検索に基づいており、後者は属性／値のペアを対象としている）。両方のタイプのクエリ機能は、そのような異なるデータグループに対する両方のタイプのクエリを含み、異なるＮＤＳ－ＡＤを生成することができる。そのようなクエリ機能で認識可能／使用されるＥＤＬデータは、しばしば、非クリティカルセンサデータ、非クリティカルデバイスパフォーマンスデータ、コマーシャルユーザアソシエーションなどのような、ＳＤＰによって分析されないデータを含む。

【0437】

ＭＬプロセス及びクエリプロセスなどのリソース集約型分析プロセスをＳＤＰにおいて実施される即時プロセスから分離することによって、本発明の例示的なＮＤＳは、ＮＤＳによって受信及び処理される顕著な量の入力ストリーミングデータにもかかわらず、リアルタイム又はほぼリアルタイムの状態でより頻繁に動作することができる。ＥＤＬなどの効率的な一次メモリの使用は、更に、自動ＮＤＳ－ＭＥＭＵ分析プロセスなどの第２のラインプロセスでさえ、ストリーミングデータのＮＤＳ受信から数分以内に実施できることを保証する。

【0438】

図２４
図２４は、本発明の例示的なシステム／ＮＤＳ＃２４００の部分の更に別の図を示す。１つ以上のＭＺＭＡ（図示せず）、単一コンポーネントＭＡ、又はその両方を含み得る医療装置（ＭＡ）＃２４０３は、ＮＤＳにデータを中継し、ＮＤＳからデータを受信する。簡略化のためにこの図には少数のＭＡのみが示されているが、ネットワークは、≧５０個、≧１００個、又は≧１０００個のＭＡを含むことができ、全てのＭＡが、動作中に、データをＮＤＳに同時に中継するか、又はＮＤＳからデータを受信することができ、異なるタイプ、状態、場所、所属など（図示せず）を有することができる。

【0439】

１つ以上のＭＡ＃２４０３へのデータフロー及びＭＡ＃２４０３からのデータフローは、デバイスセキュリティシステム又はファイアウォール＃２４０５によって制御することができる。１つ以上のＭＡはまた、本明細書の他の部分（図示せず）で説明されるように、他の改ざん防止保護の対象となり得る。動作中、各ＭＡは、（例えば、ストリーミングデジタル英数字フォーマット、画像フォーマット、又はその両方で）データを、ＮＤＳ（ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳ）に迅速に（例えば、１秒当たり（１）約５～１５個のデジタル英数字メッセージ（例えば、１秒当たり８つのメッセージなど、１秒当たり約７～１２個のメッセージ）又は（２）１０～３０秒ごとに（例えば、２０秒ごとに）１つの画像）中継する。ＭＡが動作可能であり、ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳと安全かつ安定してネットワーク接続されている場合、そのような通信は少なくとも実質的に連続的である。そのような通信の大部分／全ては、典型的には、安全なインターネット通信を介して中継される。

【0440】

入力ＭＡデータは、ＮＤＳ（ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳ）のＩｏＴ（モノのインターネット）ゲートウェイコンポーネント＃２４０６によって受信され、これは、本明細書の他の箇所で説明されるように、ストリーミングデータプロセッサ（ＳＤＰ）として働くか、又はストリーミングデータプロセッサ（ＳＤＰ）を含むことができ、入力ユニットのコンポーネントとみなすことができる。ゲートウェイ＃２４０６は、デジタルメッセージをデータストリーム＃２４０９として、インバウンドメッセージイベントハブ＃２４１０にブロードキャスト／中継することができる。同時に、又はそうでない場合には並行的に、ゲートウェイ＃２４０６はまた、加入者（例えば、他のエンジン、接続されたデータベース／システム、又はＯＮＤＩ）にメッセージを中継することができる。例えば、図示のように、ゲートウェイ＃２４０６はまた、画像データ＃２４０７をＯＣＲ処理モジュール（ＯＣＲ ＰＲＯＣ．＃２４０８）に中継し、ＯＣＲ処理モジュールは、画像データのＯＣＲ読み取り可能要素を英数字データに変換する。

【0441】

また、ＳＤＰの要素／機能を提示するインバウンドメッセージイベントハブ＃２４１０は、ＭＡデータを含むデータを加入者にルーティングし、選択的に中継し、ＮＤＳ（ＮＤＳ）メモリへの取り込みのいくつか又は全ての態様を処理することができる。後者の意味で、インバウンドメッセージイベントハブ＃２４１０は、いくつかの同時出力ストリーム＃２４１２のうちの１つを介して、インバウンドメッセージデータを収集し、任意選択で処理し、典型的には、時限中継又は条件付き中継に基づいて、ＮＤＳデータレイク（ＤＬ）／強化ＤＬ（ＥＤＬ）＃２４４０に中継することができる。そのようなインバウンド出力ストリーム＃２４１２にＭＡ－Ｄを含むデータセットは、典型的には、概ね、本質的に、又は全体的にＭＡ－Ｄからなる（すなわち、大幅に変更されておらず、分析データを含まない）。ゲートウェイ＃２４０６又はメッセージハブ＃２４１０は、１～１０分間隔、２～８分間隔、３～６分間隔、３～７分間隔、２～６分間隔、又は４～６分間隔（例えば、約５分間隔）の周期でデータを収集することができ、次いで、そのような収集されたデータを連続した／繰り返されたバッチ／集合／ユニットでＤＬ／ＥＤＬに繰り返し中継することができる。インバウンドメッセージ及びイベントハブ＃２１４０は、典型的には、ＤＬ／ＥＤＬに取り込まれる前に（例えば、当該技術分野で既知のＡＶＲＯフォーマットで）データを圧縮する能力も含む。インバウンドメッセージ及びイベントハブ＃２４１０は、メッセージ又は取り込み前の分析データ、コマンドなどを、１人以上の他の加入者に中継することもできる。＃ ２４１１．例えば、図示のように、インバウンドメッセージイベントハブ＃２４１０は、メッセージデータを、応用研究ユニットのユーザ／システム／デバイス＃２４１２、及びネットワーク＃２４１３内の様々な他のＭＡに同時に中継する（例えば、デバイスコマンド命令、デバイス表示命令などを送信する）。インバウンドメッセージイベントハブ＃２４１０はまた、ストリーム分析エンジン＃２４１５による分析の後、ＳａＭＤ関連データ＃２４１４をＳａＭＤプロセッサ＃２４２０に同時に中継する。このように例示されるように、メッセージハブ＃２４１０は、特定のメッセージ／データ（又はデータタイプ）をＮＤＳの様々な機能ユニットに選択的に送ることができる。例えば、ハブは、ＨＣＰ関連ＭＡ導出ＭＡ－ＤをＳａＭＤにのみ中継し、研究ユーザクラスＭＡ－Ｄを他の機能ユニット（図示せず）にルーティングすることができる。

【0442】

ストリーム分析エンジン／ユニット＃２４１５は、例えば、データフィルタリング、データクリーニング、データ検証、ＮＤＳ管理者アラートなどを含む、ＳａＭＤ／ＳＡＭＤモジュール＃２４２０に中継されたストリーミングデータに対して様々なデータ分析機能を実施することができる。ＳａＭＤエンジン＃２４２０は、分析データ（ＮＤＳ－ＡＤ）、例えば、スコアリングされたメッセージデータを生成し、スコアリングされたメッセージデータはまず、スコアリングされたメッセージイベントハブ＃２４３０に中継され、スコアリングされたメッセージイベントハブ＃２４３０は次に、スコアリングされたデータ＃２４３５をデータレイク／ＥＤＬ＃２４４０に中継し、そのようなスコアリングされたメッセージデータは、インバウンドデータストリーム＃２４１２からＤＬ／ＥＤＬ（図示せず）の異なるガバナンスゾーンに受信され、記憶される。データ変換のプロセスの一部としてのデータのスコアリングは、一般に、本明細書に記載の本発明の任意の態様に適用することができ、そのようなスコアリングは、例えば、ＮＤＳコンポーネントによって適用される１つ以上の事前にプログラムされたプログラム可能なデータ分類又は検証ルールとのデータの比較によって適用される。同時に／並行的に、スコアリングされたメッセージイベントハブ＃２４３０は、予測データを予測ハンドラユニット／エンジン＃２４９０に中継し、予測ハンドラユニット／エンジンは、次に、分析データ（ＮＤＳ－ＡＤ）（ここでは、例えば、生理学的パラメータ予測を含む）を（例えば、ウェブアプリケーションインターフェース上に表示するようにフォーマットされた出力を生成することによって）ウェブアプリケーション／インターフェース＃２４９３に中継し、かつ様々なネットワークＭＡ及び他のネットワークデバイス及びインターフェース（ＯＮＤＩ）（別名、ＯＮＤ）＃２４９５に中継する。中継された情報はまた、アラームをトリガするための命令、デバイス動作を変更するための命令などの出力機能を含むことができる。

【0443】

ＤＬ／ＥＤＬ＃２４４０内のデータは、ＡＶＲＯ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ＃２４５０、又はその同等物などのデータ圧縮ユニットによって、自動的に定期的に又はそうでなければ周期的に圧縮することができ、圧縮されたＤＬデータは、次いで、第１のデータベースなどの１つ以上の構造化データベースデータリポジトリに中継される（ここでは、第１のデータベースは、運用報告リポジトリ＃２４６０であり、（１）分析プロセッサ又はＮＤＳの他の機能コンポーネントを直接受信したデータと、（２）第２のリレーショナルデータベース（ＮＤＳ－ＲＤＢ＃２４７０）から取得又は受信されたデータと、を含むＮＤＳパフォーマンスに関するデータを記憶し、第２のリレーショナルデータベースは、ＮＤＳ／ＭＡＣ－ＤＭＳからネットワークコンポーネントに中継された出力から生成された構造化データセットを含む）。運用報告リポジトリ／第１のデータベース内のデータはまた、（例えば、順序付けられた階層内の様々なフィールド、レコード、及びテーブル内の複数のレベルのデータを含む）リレーショナルデータベースに含めるのに適した構造化フォーマットで記憶され、強化データレイクなどのＮＤＳのデータリポジトリの他の部分に記憶されているよりも複雑なデータ構造を使用して、クエリ、レポートなどを実施するために使用することができ、ＮＤＳの動作可能性を確保又は強化する別の手段を提供する。

【0444】

オペレーショナルデータヘルスダッシュボード＃２４８０は、運用報告リポジトリに入力されるか又は運用報告リポジトリ内にあるデータ品質の継続的に行われるか、定期的に繰り返されるか、条件付きで行われるか、又はオンデマンドで行われる監視を提供する能力をシステム／ＮＤＳアナリスト＃２４８５に提供するエンジン／ユニット／システムを備えるか、又はそれに対応する機能モジュール（ＦＭ）とみなすことができる。ダッシュボードは、様々なデバイス／インターフェースに供給されるスキーマ／表現であってもよく、又は専用デバイス／ＮＤＳコンポーネントであってもよく、いずれの場合も、データの健全性の様々な態様（データにおけるギャップ、データ取り込み／処理の遅延、データの一貫性、データ修正の量、データの予想されるデータパラメータへの相関など）の視覚的インジケータを提供する。この例示的なダッシュボード＃２４８０などのデータ可視化ダッシュボードを使用して、データ品質の問題を手動で（例えば、目視検査を通じて）、自動的に（所定の標準とデータを比較すること、欠損／損傷したレコード／データセットのスキャンなど、又はそれらの組み合わせによって）判定することができる。ＮＤＳアナリストユーザは、そのようなデータの問題を学習すると、そのようなデータエラーが発生する可能性、重大度、又は頻度を減らすために、ＮＤＳ動作の態様に変更を加えることができる。同様のダッシュボード監視方法／システムの使用は、他の任意の態様に適用することができる。

【0445】

上述のように、システム中継データは、ここで、データクエリ（図示せず）などのネットワーク可視機能／出力の基礎として機能することができる第２のリレーショナルデータベースＮＤＳ－ＲＤＢ＃２４７０に中継することができる。ＮＤＳ－ＲＤＢ、＃２４７０内のデータ及びＮＤＳ－ＲＤＢ、＃２４７０に入力されるデータは、ＮＤＳメモリユニット（ＮＤＳ－ＭＥＭＵ）データヘルスダッシュボード＃２４７５によってアクセス可能であり、これにより、システムアナリスト＃２４７６、及び独立したエンティティネットワークアナリストなどの他のユーザが、第２のリレーショナルデータベースに入力されるデータ若しくはすでに含まれているデータを評価することができる。

【0446】

この例は、ＮＤＳによるデータの処理、ＮＤＳ分析プロセスの初期におけるイベントの分析、ＤＬ／ＥＤＬ ＤＲの補助としての構造化データベースの使用、及びシステムの動作におけるデータ品質／データの健全性を確保するための監視ダッシュボードの使用を含む、本発明の様々な態様を実証し、これらの全ては、本発明のシステム／ネットワークの追加の識別的態様／特徴を反映する。

【0447】

図２５、２６、２７、及び２８
図２５～２８は、ＭＡによってＮＤＳに中継することができ、かつＥＤＬなどのＤＲに記憶されたＳＤＥなどのＮＤＳコンポーネントによって利用することができ、かつ出力アプリケーション（図２５～２８には示されていない）などの出力の生成に使用されるＮＤＳ－ＡＤを生成するために使用することができるタイプの例示的な半非構造化データセットである。

【0448】

図２５は、具体的には、いくつかの事前定義された属性エントリ＃２５０３と、対応する値エントリ＃２５０７と、を含む半構造化データ構造（ＪＳＯＮレコード）＃２５００を含み、半構造化データ構造内にレコード／フィールドを形成する。図２６、２７、及び２８のデータセットは、属性／値ペアを含む半非構造化ＪＳＯＮタイプのデータセットでもある。

【0449】

図２５～２８の各々に示されるように、そのようなデータセットは、通常、（図示のように）データセットの第１の部分として提供されるデータセット識別情報を含むことができ、これにより、ＮＤＳコンポーネントが、データセットを特定のＭＡに関連付け、ＭＡの状態、所有権、場所、タイプなどを導出するのを可能にすることができる。一般に、本発明の方法は、の分析を含むことができ、システムは、複数の異なる半構造化集合に含まれる複数のデータポイントを含むＭＡからのデータを受信するように構成することができ、半構造化集合は、複数のタイプの属性／値ペアを含み、そのようなペアの少なくともいくつかは、２つ、３つ、４つ、又はそれ以上の属性についての多数の値を含み、そのような属性は、これらの図に例示され、以下の段落で説明されるように、典型的には、センサデータ、デバイスパフォーマンスデータ、又はその両方を含む。

【0450】

図２５では、例えば、データレコード＃２６００は、データレコード＃２５０３「ＪＳＯＮ」のタイプを反映する値を含む第１の行を含み、「ＪＳＯＮ」は、データレコードがＪＳＯＮフォーマットされたレコードであることを示す。データレコード＃２５００の第１の行＃２５１０は、レコードがポンプＭＡパフォーマンス／状態情報に関連することを示す「Ｐｕｍｐ＿ｄａｔａ」シグナリングとして識別される第２の値＃２５０７を更に含む。第１の行のいずれの場合も、明示的な属性フィールドが提供されておらず、このことは、場合によっては、属性が、特に、データレコード内の位置だけに基づいて判定され得ることを反映していることに留意されたい。

【0451】

属性「ＪＵＩＤ」に関連付けられた第２のレコード＃２５２０は、ＮＤＳによって受信された他のデータセットからこのデータセットを分離するために使用され得る１つのレコード識別情報レコード／エントリ／値（「８４００００１１」）を含む。属性「ＭＳＧ＿ＮＯ」に関連付けられた第３のレコード＃２５３０は、ここで特定のデータセットに関連する別の識別子値（「８０４」）を提供し、同じＭＡから送信されるか又は同じ期間に同じＭＡから送信された他のデータセットからこのデータセット（メッセージ）を区別する。第４のレコード＃２５４０は、ＭＡ／データセットが中継される関連付けられたＭＺＭＡの１つのゾーンについての時間インジケータレコードを提供する。第５のレコード＃２５５０は、関連付けられたＭＺＭＡの第２のゾーンについての第２の時間インジケータレコードを提供する。属性「ＣＡＳＥ＿ＩＤ」に関連付けられた第６のレコード＃２５６０は、第３のデータセット／ソース識別子（ここでは値「Ｆ８＿０＿１＿０」）を提供する。

【0452】

この例示的なデータセットから分かるように、ＭＡによって生成されたＳＵＭＡＤデータセットは、複数の識別子を含んでもよく、これらの識別子は、（例えば、特定の時間、特定のＭＡ、又は特定のＭＡによって実施される特定の機能などに関連付けられた）データセットを識別してもよく、特にＭＺＭＡの場合には、いくつかの時間インジケータも含んでもよい。そのような原理は、修正され、本発明の任意の他の態様に適用され得る。データレコードに複数の識別子を含めることは、データセキュリティ、データ分析、又はその両方の助けとすることができる。

【0453】

図２５に示されるデータセットの第２の部分＃２５００は、「ＲＰＭ」属性＃２５７０に関連付けられたいくつかの値を提供する。これは、ＭＡが、１つのデータセット又はデータセットの一部分にデバイスパフォーマンスデータ（ここでは、毎分ポンプ回転数（ＲＰＭ）をどのように含めることができるかを例示する。

【0454】

図２６のデータセット＃２６００は、類似の属性＃２６０３及び値＃２６０７レコードレイアウトの両方と、図示のデータセットの第１の部分における類似の識別（ヘッダーと呼ばれることもある）情報（例えば、ＰＵＭＰ＿ＤＡＴＡ値＃２６１０、及び上記の他の識別子＃２６２０、＃２６３０、＃２６４０、＃２６５０、及び＃２６６０）と、ＭＺＭＡに関連付けられた患者において測定されたＭＡセンサデータ（具体的には、左心室圧（「ＬＶＰ」））を反映する「ＬＶＰ」属性＃２６７０についての複数の値を含むデータセットとを含む。値レコードの先頭にあるデータの文字列（複数の「０」エントリを含む）は、データ分析において破棄される可能性のある非動作状態又は他の無効なデータを反映し得る。

【0455】

図２７に示される類似の半非構造化データセット＃２７００は、異なる識別情報及びデバイスパフォーマンスデータを含む値／属性ペアレコード＃２７０５の集合を含む。具体的には、最初のレコードである「ＪＳＯＮ」は、値「Ａｌａｒｍｓ」＃２７１０を含み、この値は、データセットをアラームデータを含むものとして識別し、例えば、ＭＡ－ＤがＮＤＳによって受信されたときにＳＤＥによる迅速な検出を提供する。一意のメッセージ番号及びケース番号レコード、＃２７３０及び＃２７６０が再び提供され、ここでのデバイスパフォーマンスデータは、ＭＡ＃２７７０に登録されたアラームを識別するデータの形態である。

【0456】

図２８に示される半非構造化データセット＃２８００は、第１のデータセット識別子／レコード＃２８１０、及び様々なシステム／ソフトウェア状態情報を含む。例えば、様々なオペレーティングシステム、ソフトウェア、及びハードウェアのバージョンが、レコード＃２８１５、＃２８２０、＃２８２５、＃２８３０、＃２８３５、＃２８４０、＃２８４５、＃２８５０及び＃２８５５に提供されており、複数のタイプの状態情報レコードをどのようにＳＵＭＡＤデータセットに含め得るかを例示している。そのような情報は、ＭＡが更新を必要とするかどうかを判定すること、ＭＡのパフォーマンス能力を理解したりすることなどのために、ＮＤＳによって使用される。

【0457】

態様では、上記のタイプのＭＡ－Ｄのいくつか又は全てが、ＮＤＳに中継される単一のデータセットに組み合わされる（例えば、データセットは、デバイス状態情報、デバイスパフォーマンス情報、システム、ソフトウェア、又はハードウェアバージョン情報、センサデータ、並びにＭＡ／データセット識別子の複数のポイントの任意の組み合わせを含むことができる）。そのようなデータの半非構造化の性質及びレイアウトは、ＮＤＳ／方法によるデータの迅速かつ効率的な分析／処理及び記憶を提供し、このことは、医療又は診断を提供する文脈において重要である。

【0458】

技術的効果
当業者は、本発明のシステム及び方法が、いくつかの技術的効果をもたらし、本開示の様々な技術的特徴を使用することによって、これまで利用可能ではなかったツールを提供し、又はこれまでに既知のシステム／方法によって同様又は十分に対処又は対処されていないいくつかの問題を解決することを認識するであろう。様々な技術的効果が、本開示の他の部分で説明されており、ここでは、いくつかの具体的な／例示的な技術的効果について強調的／増補的に説明する。

【0459】

本発明の１つの例示的な技術的効果は、複数の別々に配置された医療装置（ＭＡ）（例えば、ＷＡＮ内のＭＡ）によって生成された医療デバイスデータを安全に、リアルタイムに、又はほぼリアルタイムに管理する能力であり、複数の別々に配置されたＭＡは各々、ネットワークデータ管理システム（ＮＤＳ）とのインターフェースを有する。ＮＤＳは、そうでない場合には、人間又は人間のグループによって都合よく又はタイムリーに管理することができず、ＮＤＳから、有用で時間的制約のあるデータを抽出するか、コンパイル処理するか、適用するか、又はそれ以外の方法で利用することができるが、人間又は人間のグループによって都合よく達成することができず、このことは、ＭＡ及びＮＤＳの技術的機能を介して本明細書において対処される。

【0460】

態様では、本発明の技術的効果は、ＮＤＳ（ＤＣＤＭＳ）を有するネットワークにおける複数のネットワーク化されたＭＡの動作の並行制御、ＭＡが、オフラインであり、ＳＭＡＤ及びキャッシュデータの組み合わせに基づいて分析及び制御機能を実施している期間中に記憶されるそのようなデータの両方の分析に基づく動作のそのような制御を含む。そのような動作の制御は、治療指示の供給、予測の供給、又は治療コンポーネントの制御を含むことができる。

【0461】

この点及び他の点で、本発明は、ネットワークにおける医療デバイス／装置の機能、並びにシステム自体の全体的な機能を改善する。このシステムは、デバイスの集団、他のデータ入力、及び集合デバイスデータ及び個々のデバイス／患者データの履歴収集から得られたセンサデータの評価に基づいて、複数のデバイスの改善された管理を同時に提供する。本明細書に記載される本発明のシステムの要素の組み合わせがなければ、そのような医療デバイスは、正確に又は効果的に動作せず、システムの他のユーザは、本発明のシステムを使用して可能な有用で準拠性の高い様式ではシステムからデータにアクセスすることができないであろう。

【0462】

態様では、本発明に関連する技術的効果は、不正なインターネット通信侵入、ハッキングなどからの機密ＭＡコンポーネントの保護を含み、このことは、インターネット通信が大幅に制限されるか、又は直接インターネット通信を行わない、制限的なコンポーネント／ゾーンを備えるマルチコンポーネントＭＡ（マルチゾーンＭＡ（ＭＺＭＡ））を提供することを含むことができる。態様では、そのようなコンポーネントの制御は、ネットワークレベルのアクション、例えば、そのような修正／アップグレードが利用可能であるときのソフトウェア修正／アップグレードのためのローカル要求に加えて、ローカルアクションを必要とする。

【0463】

態様では、本発明に関連付けられた技術的効果は、多数のＭＡからのストリーミングデータ入力を処理する能力を有し、ＭＡは、しばしば、異なるタイプであり、異なる条件を有する異なる対象に関連付けられており、異なる条件の下で動作するが、ＭＰＰ機能の使用を介して、そのようなデータのリアルタイム又はほぼリアルタイムの分析を提供し、強化データレイクメモリ構造及び取り込みプロセス、並びにシステムのプロセッサによって実施される事前にプログラムされた命令に従ったデータキューイング及びシステムスケーリングを使用する。態様では、本発明のシステム及び方法は、ＮＤＳ ＤＲ取り込みの前又は取り込み中に、取り込み中のＲＴ／Ｓ－ＭＡ－Ｄ及びＭＡ－ＣＤに対して限定的な初期分析を実施すること、及び、適切な場合、そのような初期分析に基づいて、初期制御又は出力アクションを実施することを含む。このことが達成される１つの方法では、複数の処理システム及びメモリコンポーネント（例えば、ＳＤＰプロセッサ及びメモリ、並びに一次プロセッサユニット及び強化データレイクなどの一次メモリ／ＤＲを含む初期ＳＤＰ）を使用する。

【0464】

態様では、本発明に関連付けられた技術的効果は、ＭＡデータの分析から生成された分析データを、ＨＣＰ及び商用／ＢＰクラスのユーザ／デバイス（ＯＮＤＩ）を含む異なるユーザクラスの様々なユーザに並行／同時中継することを含み、供給されたデータは、そのような異なるユーザに合わせられ、例えば、商用クラスのユーザに供給されたデータからのＰＨＩの編集又は除外を提供する。態様では、技術的効果は追加的又は代替的に、研究クラスのユーザから入力データを受信することと、いくつかのシステム分析データを生成する際にそのようなデータを臨床ＭＡデータとともに使用することと、を含み、同時に、規制要件への準拠及び他の臨床／ビジネス目的のために、そのようなデータ及びそのようなデータに基づく分析データを分離する。

【0465】

システム／方法の技術的機能／利点は、例えば、予測機能又は代替的に新しい学習を含む、強化された患者ケアの提供につながる可能性があり、潜在的に、他の場合に予想される有害な医学的事象の予防又は医療の将来の改善、医療行為及び人間の生活に非常に貴重であることが証明され得る技術的効果をもたらす。

【0466】

ＭＡのそのような例示的な技術的機能は、デバイスコンピュータ実施可能命令（ＭＡＣＥＩ）を実行するための処理機能を備えるデバイス物理的で転送可能で再現可能なコンピュータ可読媒体（ＭＡＰＴＲＣＲＭ）を備え、動作中にセンサ情報を含む情報を経時的に記録するデバイスメモリ（ＤＭ）と、デバイス表示ユニット（ＭＡ－ＤＩＳＰＵ）と、センサ情報を含むリアルタイム（ＲＴ－ＭＡ－Ｄ）又は記憶された（ＭＡ－ＣＤ）構造化、非構造化、又は半構造化デバイス情報（ＭＡ－Ｄ）をＮＤＳに送信することができるデバイス中継ユニット（ＭＡ－ＲＥＬＡＹＵ／ＤＤＲＵ）と、デバイスデータ入力ユニット（ＭＡ－ＩＮＰＵ）と、確立された承認されたデータタイプに基づいてデータを制限することを含むデータ保護機能を提供するマイクロコントローラを備えるデバイスデータセキュリティシステム（ＭＡ－ＳＥＣＵＲＵ）と、を備える、ＭＡを含む。

【0467】

本明細書に提供される本発明のシステム及び方法は、複数の時間ベースのデータ収集サイクル、異なるタイミングアクション、及びシステムメモリ内の異なるデータガバナンスゾーンを使用して、データ分析の品質、及び多数のデバイスからの急速に入ってくるストリーミングデータを同時に処理するシステムの能力を改善することを含む。

【0468】

ＮＤＳの例示的な技術的機能は、半非構造化ＭＡ－Ｄ（ＳＵＭＡＤ）及びＮＤＳによって実施される機能のためのＮＤＳ ＣＥＩ（ＮＣＥＩ）符号化命令を受信し、記憶する検索可能なデータリポジトリ（ＤＲ）を更に備えるＮＤＳ ＰＴＲＣＲＭを備えるメモリユニット（ＮＤＳ－ＭＥＭＵ）と、ＮＣＥＩを実施するＮＤＳ処理機能（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ）と、ＮＤＳと通信してＭＡからデータを自動的に受信して、各ＭＡから受信されたＭＡ－Ｄのタイプ（例えば、ＲＴ－ＭＡ－Ｄ、ＭＡ－ＣＤ、両方）を区別することができるＮＤＳデータ入力ユニット（ＮＤＳ－ＩＮＰＵ）と、リアルタイム、記憶、及び半非構造化ＭＡ－Ｄを分析して分析を生成し、更に、そのような分析を１つ以上のＮＤＳ機能のパフォーマンスに適用するＮＤＳ分析ユニット（ＮＤＳ－ＡＮＡＬＵ）と、ＭＡ－ＤがＮＤＳ－ＡＮＡＬＵによる使用のために承認されているかどうかを評価し、そのような承認されたＭＡ－ＤがＮＤＳ－ＡＮＡＬＵによってどのように使用されるかを判定するＮＤＳデバイスデータ調和ユニット（ＮＤＳ－ＤＨＵ）と、ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方を自動的にフィルタリングして、秘密性及び医療準拠ルールに基づいて、各ＭＡ又は他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤＩ）、例えば、他の臨床、非臨床、又は研究コンポーネントに選択的に供給することができるＮＤＳ出力処理システム（ＮＤＳ－ＰＲＯＣＵ）と、ＭＡ固有、患者固有、又はその両方であり、具体的に識別され、ＭＡ－ＳＥＣＵＲＵによって適応可能であるように構成された１つ以上の特定のデータタイプを有するインターネット固有の情報を、固有のターゲット位置、例えば、各ＭＡに安全に中継するとともに、ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方を含む情報を１つ以上のＯＮＤＩに中継するＮＤＳデータ中継ユニット（ＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵ）であって、ＯＮＤＩに中継される情報が、独立したエンティティティ（ＩＥ）に関連付けられたいくつかのＭＡからの情報を含むことができる、ＮＤＳデータ中継ユニット（ＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵ）と、半非構造化Ｍ－ＡＤへの１つ以上のスキーマの適用に基づいて、記憶されたデータ分析（ＬＳ－Ｄ－ＡＮＡＬＵ）を生成するＮＤＳ記憶データ分析機能（ＮＤＳ－ＡＮＡＬＵ）と、を備える。

【0469】

本発明のシステム及び方法は、一緒にＭＡネットワークを形成する複数のＩＥの独立して動作するＭＡから導出され、ＭＡから生じる様々なデータを含むＭＡ－Ｄを集中的に収集し、集中的に記憶し、集中的に分析することができ、そのようなデータ収集及び分析に基づいて、複数のエンティティ、例えば、臨床エンティティ、販売エンティティ、及び研究エンティティに情報を選択的に通信することができ、そのような通信は、ターゲット受信者プロファイルに基づいて制限される。

【0470】

そのようなプロセスは、特許当局によって特許可能な主題を含むと認識されたプロセスのようなものである。例えば、そのようなプロセスは、例えば、米国特許商標庁（ＵＳＰＴＯ）を介して利用可能な主題適格性に関連するＵＳＰＴＯガイダンスの実施例２１に記載されている株式関連データ（株式相場）の収集及び配布と比較される。株式相場アラートは、確立された情報フォーマットプロトコル又は好み又はルール、又はデータのアドレス／宛先に従ってデータブロックにフォーマットされ、データは、通信チャネルを介して最終的な宛先に配布される前に、設定された確立された仕様に従ってフィルタリング又は分析される。他の態様は、本明細書に記載のように、システムがオンライン状態にあるときに、データが利用可能になる（例えば、送信され、例えば、実施例では、ストックアラートが提供される）ようにデータをキャッシュすることができるという点で、例えば、実施例２１と同様である。したがって、本明細書で説明される態様は、単にデータを組織化及び比較することよりもはるかに多くのことを提供する。提供されたＵＳＰＴＯの例に例示されるように、本発明は、特定の限定された機能を有する伝送コンポーネント（例えば、マイクロプロセッサ）及びルール／設定／好みを記憶するためのメモリを使用して、オープン通信が確立された後に収集されたデータが送信されるようにシステムの全ての態様が必ずしもオンラインではないときにそのようなデータ／アラートが収集される場合でも、データ及び関連するアラートをデータチャネルを介して第１の位置から少なくとも第２の位置に送信し、データ又はアラートを受信及び解釈するためのメカニズムを提供することを含む。

【0471】

ソースから受信したデータに作用するデータソースと組み合わせたメモリ及び処理機能の組み合わせは、データ収集技術を使用して、例えば、データを管理するという抽象的なアイデアよりもはるかに多くのことを提供する。機能固有のプロセッサ、分析ユニット、データ修正ユニット、メモリユニット、中継ユニット、及び本明細書で説明される他の機能モジュールを単一のシステム内で適用して、複数のユニット（例えば、複数のビデオカメラに匹敵する）から医療データを受信、送信、管理、制御、及び適用し、それらを統合して有意に異なる新しいデータセットを提供することは、データ管理の抽象的なアイデアよりもはるかに多くのことを提供する。

【0472】

本明細書のシステム／方法の技術的機能は、更なる処理を指示又は通知することができる異常なパターンを識別及び分析し、したがって、そのようなＮＤＳ又は方法がない場合にＮＤＳユーザが遭遇するであろうことを修正することについて説明している。更に、本明細書で提供されるシステム及び方法は、例えば、異常なデータ又はデータのパターンの識別又は補正に従って、補正を適用するか又はアラートを指示し、具体的に活動を指示することによって、そのような異常なデータ又はデータ内のパターンに対する是正措置を使用する（例えば、上記のＵＳＰＴＯガイダンスの実施例４６を参照）。

【0473】

重要な生命維持機能に関連付けられたＭＡによって生成され得、複数のＩＥ内の独立して動作するＭＡ又は複数のＩＥを表す独立して動作するＭＡから得られるＭＡ－Ｄの集中収集、記憶、及び分析は、各ＭＡにローカルに利用可能な臨床的監視に対する追加的な臨床的監視を提供し、臨床研究、製品開発、及び販売努力をサポートする機会を提供し、本明細書に開示されるシステム及び方法の態様の少なくとも半リモートコントロール可能性によってＭＡ製品パフォーマンスを改善するためのメカニズムを更に提供する。

【0474】

したがって、技術的特徴の例示的な要素は、ＭＡ－ＳＥＣＵＲＵに許容されるデータフォーマットでのＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵ／ＤＤＲＵによるＮＤＳへの連続的なデータ伝送と、過去のＭＡ－Ｄ、現在のＭＡ－Ｄ、及び予測されるＭＡ－Ｄを識別するためのＮＤＳ機能と、分析に基づいて予測機能を実施し、予測機能の結果をＭＡ、ＯＮＤＩ、又はその両方に中継することができるＮＤＳ－ＡＮＡＬＵと、プログラム医療機器として規制されている機能（ＳＡＭＤ）及び非ＳＡＭＤ機能（ＮＳＡＭＤ）を実施するＮＤＳ－ＡＮＡＬＵであって、システムが、ＳＡＭＤ及びＮＳＡＭＤの適用される規制状態を反映するＣＥＩに従ってＳＡＭＤ及びＮＳＡＭＤ機能の出力を供給するＮＤＳ－ＡＮＡＬＵと、１つ以上の条件に応答して、ＭＡの動作条件を変更することができるＳＡＭＤと、ユーザロールに少なくとも部分的に基づいて、ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方を複数のＧＵＩスキームに供給するＮＤＳ－ＲＥＬＡＹＵと、センサデータに関連付けられた１つ以上のアラーム条件を含むＣＥＩであって、ＮＤＳ－ＡＮＡＬＵが、１つ以上のアラーム条件が、ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方によってトリガされているかどうかを判定し、ＮＤＳが、センサデータ及び認められたユーザオプションに基づいて、ＭＡ、ユーザ関連ネットワークアクセスデバイス（ＮＡＤ）、又はその両方にアラームを登録させる、ＣＥＩと、改ざん防止検出機能を備えるＭＡ－ＳＥＣＵＲＵ、及び、例えば、ＮＤＳ－ＭＥＭＵは、様々なタイプのデータ（例えば、ＲＴ－ＭＡ－Ｄ、ＭＡ－ＣＤ、又はその両方、キュレートされたデータ、スコアリングされたデータ、又はその両方、システムテストデータ、及び送信データ）の記憶、使用、及びそれらのデータへのアクセスを管理する別個のガバナンスゾーンを備えるＮＤＳ－ＭＥＭＵと、を含む。物理コンポーネント、例えば、プロセッサ及び処理システムは、通信チャネル及びデータ認識方法とともに使用され、複雑でモデムの医療環境内で複数の医療デバイスによって提供される全ての様々なデータを統合、管理、及び効果的かつ積極的に利用する包括的で効果的な医療デバイスデータ管理を提供するという問題を解決し、本明細書で提供される方法は、そのような膨大で多様で複雑な医療データを準拠して効果的な方法で安全に管理するという問題を解決する。

【0475】

技術的効果は、上記のような効果の組み合わせを含むことができる。
（発明を実施するための形態）

【0476】

以下は、本発明の例示的な態様の非限定的なリストであり、要約の形で提示される本発明のいくつかの実施形態を例示することを意図している。特許請求の範囲と同様に、このセクションのパラグラフに記載されている態様は、１つ以上の他のパラグラフを参照し得る（１つ以上の他のパラグラフに依存する／１つ以上の他のパラグラフから参照される）。読者は、そのような参照は、そのような参照された態様の特徴／特徴又はステップが参照態様に組み込まれる／組み合わされることを意味することを理解するであろう。例えば、パラグラフ内の態様（例えば、パラグラフ５０１／態様２）がパラグラフ又は提供された態様番号によって別の態様（例えば、パラグラフ５００／態様１）を指す場合、パラグラフ５０１／態様２の態様に加えて、パラグラフ５００／態様１の要素、ステップ、又は特性の両方が参照されることが理解されるであろう。

【0477】

別の態様では、本発明は、システム／ＮＤＳ（例えば、ＭＡＣ－ＤＭＳ）であって、（１）システムがＭＡ－Ｄを受信する許可を持っているいくつかの医療装置から中継されたＭＡ－Ｄを自動的かつ継続的に受信して処理し、受信されたストリーミングＭＡ－Ｄに対して初期分析を実施して、１つ以上の事前にプログラムされた条件がストリーミングＭＡ－Ｄに存在するかどうかを判定し、そのような１つ以上の条件が存在する場合、事前にプログラムされた初期機能の限定されたセットの内の１つ以上の初期機能を実施することによって、医療装置のうちの１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方のコントローラとして働き、初期機能が、システムとネットワーク化された１つ以上の医療装置、ＮＤＳとネットワーク化された１つ以上の他のネットワークコンピュータ化されたデバイス、又はその両方の動作を制御するための命令を中継することを含む、ストリーミングデータ処理ユニットと、（２）プロセッサ実施可能命令と、１つ以上のデータリポジトリと、を含むシステムメモリコンポーネントであって、１つ以上のデータリポジトリが、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを自動的に記憶し、分析データの少なくともいくつかをＭＡ－Ｄとは別個に、かつＭＡ－Ｄとは異なるアクセス条件下で更に記憶し、（ａ）記憶されたデータをソートして管理するためのガバナンスルール、（ｂ）記憶されたデータの少なくともいくつかに適用される所定のデータ検証標準、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の両方を含む、システムメモリコンポーネントと、（３）ユーザからの要求に応じて強化データレイクに記憶された分析データに少なくとも部分的に基づいて、又は事前にプログラムされた条件が生じたときに、又はその両方の場合に、１つ以上の分析機能を実施する分析エンジンと、（４）キャッシュＭＡ－Ｄが医療装置によって受信されたときにキャッシュＭＡ－Ｄを分析し、キャッシュＭＡ－ＤをＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントに記憶すべきか、分析エンジンによって分析すべきか、又はその両方であるべきかを判定するキャッシュＭＡ－Ｄ処理エンジンと、（５）１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークコンピュータ化デバイス、又はその両方への安全なインターネット通信を介して１つ以上の出力を中継する分析データコントローラとを備え、１つ以上の出力が、（ａ）分析データ出力と、（ｂ）１つ以上の出力アプリケーションであって、（Ｉ）ネットワーク化された医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能、（ＩＩ）システムとネットワーク化された他のネットワークデバイスの１つ以上における１つ以上の他のネットワークデバイス機能、又は（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方の動作を制御する命令を含む、１つ以上の出力アプリケーションと、を含む、システム／ＮＤＳを提供する（態様１）。

【0478】

態様１によるシステムであって、システムが、医療装置のＭＡ－Ｄが同じ医療装置の受信されたストリーミングＭＡ－Ｄと組み合わせ可能であるかどうかを判定するエンジンを含むかどうか、及びシステムエンジンが、キャッシュＭＡ－Ｄ及びストリーミングＭＡ－Ｄが組み合わせ可能であると判定した場合に、ストリーミングＭＡ－Ｄ及びキャッシュＭＡ－Ｄを組み合わせて混合ＭＡ－Ｄデータセットを形成し、分析エンジンによって分析されたＭＡ－Ｄが、混合ＭＡ－Ｄデータセットを分析データの生成又は出力において利用する、システムが更に提供される（態様２）。

【0479】

また、態様１又は態様２のいずれかに記載のシステムであって、（１）１つ以上の出力アプリケーションは、（ａ）システムとネットワーク化された特定の医療装置によって実施される１つ以上の治療的タスク、（ｂ）特定の医療装置によって実施される１つ以上の予防的タスク、又は（ｃ）１つ以上の治療的タスク、及び特定の医療装置によって実施される１つ以上の予防的タスクの両方を制御するための医療装置固有の命令を含み、（２）システムは、特定の医療装置に、１つ以上の出力アプリケーションを受信、解釈、及び実施させ、それによって、受信した１つ以上の出力アプリケーションに基づいて患者ケアの条件を変更する、システムが提供される（態様３）。

【0480】

態様１～３のいずれか１つ以上に記載のシステムであって、システムが、（１）１つ以上のネットワーク化された医療装置のグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、（ａ）１つ以上の推奨される医療指示、（ｂ）患者保護対象保健情報を含む、医療装置、患者、又はその両方に関連する分析データ、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の両方を含む第１の表現を生成し、（２）第１の表現を、１つ以上のネットワーク化された医療装置の１つ以上のグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、１つ以上のネットワーク化された医療装置に中継する、システムが更に提供される（態様４）。

【0481】

態様４に記載のシステムであって、システムが更に、（３）任意の患者保護対象保健情報を欠く分析データを含む第２の表現を、１つ以上の他のネットワークデバイスのグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために生成し、（４）その１つ以上のグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、第２の表現を１つ以上の他のネットワークデバイスに中継し、システムは、ステップ（１）～（４）が１分未満で実施されるように適合される、システムが更に提供される（態様５）。

【0482】

また、態様１～５のいずれか１つ以上に記載のシステムであって、（１）１つ以上のデータリポジトリは、第１のリレーショナルデータベースを更に含み、（２）システムの動作は、（ａ）分析出力データから第１の構造化データセットデータを生成し、（ｂ）第１の構造化データセットデータを第１のリレーショナルデータベースに記憶し、（３）１つ以上のデータリポジトリは、第２のリレーショナルデータベースを含み、（４）システムは、（ａ）強化データレイク内のデータに対して１つ以上の分析機能を実施して分析データを取得し、（ｂ）そのような分析データから、任意選択で、第１のリレーショナルデータベースに含まれるデータと組み合わせて第２の構造化データセットデータを生成し、（ｃ）第２の構造化データセットデータを第２のリレーショナルデータベースに記憶する、システムが提供される（態様６）。

【0483】

また、態様６に記載のシステムであって、システムが自動的に、（１）（ａ）第１のリレーショナルデータベースに記憶されているか、第１のリレーショナルデータベースに入力されるか、又はその両方であるデータの品質に関する第３の表現を自動的に準備し、１人以上のシステム管理者ユーザに関連付けられたデータネットワークにおける１つ以上の他のネットワークデバイスのグラフィカルユーザインターフェースに第３の表現を中継し、（ｂ）第２のリレーショナルデータベースに記憶されているか、第２のリレーショナルデータベースに入力されるか、若しくはその両方であるデータの品質に関する第４の表現を準備し、１人以上のシステム管理者ユーザに関連付けられたデータネットワークにおける１つ以上の他のネットワークデバイスのグラフィカルユーザインターフェースに第４の表現を中継し、又は（ｃ）（Ｉ）第１のリレーショナルデータベースに記憶されているか、第１のリレーショナルデータベースに入力されるか、若しくはその両方であるデータの品質に関する第３の表現を準備すること、（ＩＩ）１人以上のシステム管理者ユーザに関連付けられたデータネットワークにおける１つ以上の他のネットワークデバイスのグラフィカルユーザインターフェースに第３の表現を中継すること、（ＩＩＩ）第２のリレーショナルデータベースに記憶されているか、第２のリレーショナルデータベースに入力されるか、若しくはその両方であるデータの品質に関する第４の表現を準備すること、（ＩＶ）１人以上のシステム管理者ユーザに関連付けられたデータネットワークにおける１つ以上の他のネットワークデバイスのグラフィカルユーザインターフェースに第４の表現を中継することの両方を行い、（２）第３の表現、第４の表現、若しくはその両方によって表されたデータ品質が、第１のリレーショナルデータベースデータ、第２のリレーショナルデータベースデータ、若しくはその両方の品質の欠如を示す場合に、システムメモリ内の１つ以上の命令に１つ以上の修正を適用する、システムが提供される（態様７）。

【0484】

態様１～７のいずれか１つ以上に記載のシステムであって、動作中のシステムが、（１）データ収集期間の間、ＭＡ－Ｄを自動的に収集してデータ集合を形成し、（２）データ集合が１つ以上の事前にプログラムされた標準に従って分析に適しているかどうかを評価し、（３）データ集合が分析に適している場合、データ集合をデータ集約に追加し、データ収集の少なくとも１０個のインスタンスがデータ集合に追加されて完全なデータ集合が形成されるまで、ステップ（１）～（３）を繰り返し、（４）完全なデータ集約が形成される前に、データ集合のいずれかのインスタンスが不適切であると判断された場合、システムが、不完全なデータ集合を自動的に破棄し、データ収集を再開し、（５）完全なデータ集約が形成された場合、システムが、完全なデータ集約を含むデータに対して１つ以上の分析機能を実施させる、システムが更に提供される（態様８）。

【0485】

また、態様１～８のいずれか１つ以上に記載のシステムであって、システムが、３つ以上の独立したエンティティとの関連付けに基づくネットワーク化された医療装置からのデータ、ユーザの商用クラスとの関連付けに基づくいくつかの他のネットワークデバイスからのデータ、又はその両方を識別し、１つ以上の異なる医療装置、１つ以上の異なる他のネットワークデバイス、又はその両方にデータを選択的に供給するように適合され、それによって、秘密情報の不注意な開示、個人の健康情報の不正な開示、又はその両方を回避する、システムが提供される（態様９）。

【0486】

態様１～９のいずれか１つ以上に記載のシステムであって、システムは、少なくとも２つの異なる医療装置（例えば、１つ以上の肺治療タスクを実施する第１のタイプの医療装置及び１つ以上の心血管治療タスクを実施する第２のタイプの医療装置）から供給されたデータを識別するように適合されている、システムが更に提供される（態様１０）。

【0487】

本発明はまた、態様１０に記載のシステムであって、システムが、機械学習モジュールを備え、機械学習モジュールが、第１のタイプの医療装置及び第２のタイプの医療装置の両方から受信したＭＡ－Ｄに自動的に適用され、医療装置によって実施されている治療タスクに関連付けられた予測された患者固有の生理学的パラメータを生成し、そのような予測された患者固有の生理学的パラメータを２つの異なる医療装置タイプの一方又は両方の医療装置に、他のネットワークデバイスに、又はそれらの組み合わせに供給する機械学習モジュールを備える、システムを提供する（態様１１）。

【0488】

態様１～１１のいずれか１つ以上に記載のシステムであって、システムは、研究クラスのユーザ関連医療装置又は他のネットワークデバイスからのデータを識別し、事前にプログラムされたルール、条件、又はその両方を適用し、医療提供者に関連付けられた医療装置から得られたＭＡ－Ｄを研究ユーザクラス関連デバイスと組み合わせて混合データセットを形成し、混合データセットに少なくとも部分的に基づいて１つ以上の分析エンジン機能を実施するように適合される、システムが更に提供される（態様１２）。

【0489】

また、態様１～１２のいずれか１つ以上に記載のシステムであって、システムが、自動的にＭＡ－Ｄに要件を課し、又は両方を行い、それによって、強化データレイクに記憶された実質的に全てのＭＡ－Ｄデータセットが、各々が事前にプログラムされたシステム認識可能標準フォーマットで提示される、医療装置のソース識別情報、ＭＡ－Ｄタイプ情報、及び１つ以上の生理学的パラメータデータセットを含み、（２）強化データレイクが、それに記憶されたＭＡ－Ｄデータセット、分析データ、又はその両方のソース若しくはコンテンツに基づく異なるデータガバナンスゾーンを含むように適合されている、システムが提供される（態様１３）。

【0490】

態様１～１３の１つ以上に記載のシステムであって、システムが、自動的に（１）１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はそれらの組み合わせに登録された１つ以上のアラームの提供を含む１つ以上の出力アプリケーションを生成して適用し、（２）１つ以上のアラームについてのユーザ調整可能なトリガパラメータ、通信パラメータ、繰り返しパラメータ、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせを提供するように適合されており、システムが、パラメータが（ａ）ローカル医療装置レベル、ローカルの他のネットワークデバイスレベル、又はその両方に設定され得るか、（ｂ）医療装置タイプ、患者タイプ、ユーザタイプ、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせに基づいてシステムレベルに設定され得るか、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の両方に従って設定され得るように適合される、システムが更に提供される（態様１４）。

【0491】

一態様では、本発明は、データネットワークにおける医療装置及び他のデバイスの動作を制御するためのコンピュータ実装方法であって、（１）データネットワークを提供することであって、データネットワークが、（ａ）少なくとも５つ、１０個、２０個、５０個、又は１００個のリモートコントロール可能で、選択的に動作可能で、インターネットに接続された医療装置であって、医療装置のいくつか、大部分、又は各々が、（Ｉ）任意の患者の１つ以上の患者関連生理学的状態を検出する１つ以上のセンサであって、任意の患者が、そのような１つ以上の生理学的状態に関する情報をプロセッサ可読医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）に変換する医療装置に動作可能に関連付けられており、ＭＡ－Ｄが、事前に確立された半構造化データフォーマットに準拠するＭＡ－Ｄを含む、１つ以上のセンサと、（ＩＩ）安全なインターネットデータ通信を介してデータを選択的に中継する出力エンジンと、（ＩＩＩ）ＭＡ－Ｄを選択的に記憶し、ＭＡ－Ｄを分析及び中継して、医療装置とネットワークとの間の接続を評価するためのプロセッサ実施可能命令を含む医療装置メモリコンポーネントと、（ＩＶ）医療装置メモリコンポーネント内の命令を実施する医療装置プロセッサとを備える、医療装置と、（ｂ）ＭＡＣ－ＤＭＳであって、（Ｉ）コンピュータ可読命令を読み取ってデータを分析して機能を実施するＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサと、（ＩＩ）ストリーミングデータ処理エンジンと、（ＩＩＩ）キャッシュＭＡ－Ｄ処理エンジンと、（ＩＶ）分析エンジンと、（Ｖ）プロセッサ実施可能命令及び１つ以上のデータリポジトリを含むＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントであって、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつか及び分析データの少なくともいくつかを別々に、異なるアクセス条件で記憶する強化データレイクを含む、ＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントと、を備えるＭＡＣ－ＤＭＳと、（ｃ）少なくとも３つの他のネットワークデバイスであって、各他のネットワークデバイスが、（Ｉ）（Ａ）プロセッサと、（Ｂ）メモリコンポーネントと、（Ｃ）リモートコントロール可能なグラフィカルユーザインターフェースと、を備え、（ＩＩ）少なくとも１つのクラスのユーザに割り当てられたユーザに関連付けられ、ユーザのクラスが、（Ａ）患者保護対象保健情報にアクセスすることが許可された医療提供者と、（Ｂ）患者保護対象保健情報の受信に対する制限の対象となる商用ユーザとを含む、少なくとも３つの他のネットワークデバイスとを備える、提供することと、（２）稼働中の各医療装置に、繰り返し患者からセンサデータを収集させることと、（３）稼働中の各医療装置に、安全なネットワーク接続が利用可能であるかどうかを自動的かつ繰り返し評価させ、（ａ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能なときに、ＭＡ－Ｄを含むデータを自動的に、安全なインターネットデータ通信を介して、実質的に連続な様式でＭＡＣ－ＤＭＳに中継することと、（ｂ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能でないときに、（Ｉ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になるまで、ＭＡ－ＤをキャッシュＭＡ－Ｄとして医療装置メモリコンポーネントに記憶することと、（ＩＩ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になったときに、安全なインターネットデータ通信を介してキャッシュＭＡ－ＤをＭＡＣ－ＤＭＳに中継することと、を行わせることと、（４）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、ストリーミングデータ処理エンジンを自動的に使用して、（ａ）中継されたストリーミングＭＡ－Ｄを受信することと、（ｂ）中継されたストリーミングＭＡ－Ｄに対して初期分析を実施することと、（ｃ）初期分析が、ストリーミング中継されたＭＡ－Ｄ内の１つ以上の事前にプログラムされた条件を識別する場合に、初期機能の事前にプログラムされた限定されたセットのうちの１つ以上の初期機能を実施することであって、初期機能が、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方の動作を制御するための中継命令を含む、実施することと、を行わせることと、（５）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、キャッシュＭＡ－Ｄプロセッサを使用して、（ａ）キャッシュＭＡ－Ｄが医療装置からＭＡＣ－ＤＭＳに中継されるときに、キャッシュＭＡ－Ｄを受信することと、（ｂ）受信されたキャッシュＭＡ－Ｄが、分析エンジンによる分析、１つ以上のデータリポジトリのうちの少なくとも１つへの記憶、又はその両方に適しているかどうかを判定することと、を行わせることと、（６）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを自動的に強化データレイクに記憶させることと、（７）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、分析エンジンを使用して、ユーザからの要求に応じて、事前にプログラムされた条件が発生したことに応じて、又はその両方の場合に、強化データレイクに記憶されたＭＡ－Ｄに対して１つ以上の分析機能を実施させることと、（８）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、１つ以上の出力を安全なインターネット通信を介して１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方に中継させることであって、１つ以上の出力が、（ａ）分析データ出力、（ｂ）１つ以上の出力アプリケーションであって、（Ｉ）データネットワークの医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能、（ＩＩ）データネットワークの他のネットワークデバイスのうちの１つ以上における１つ以上の他のネットワークデバイス機能、若しくは（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方の動作を制御する命令を含む出力アプリケーション、又は（ｃ）ステップ（８）の（ａ）及び（ｂ）の組み合わせを含む、中継させることと、を含む、方法が提供される（態様１５）。

【0492】

データネットワークにおける医療装置及び他のデバイスの動作を制御するためのコンピュータ実装方法であって、（１）データネットワークを提供することであって、データネットワークが、（ａ）少なくとも１０個のリモートコントロール可能で、選択的に動作可能で、インターネットに接続された医療装置であって、少なくとも１０個の医療装置の各々が、（Ｉ）１つ以上の患者関連生理学的状態を検出し、そのような１つ以上の生理学的状態に関する情報をプロセッサ可読医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）に変換する１つ以上のセンサであって、ＭＡ－Ｄが、事前に確立された半構造化データフォーマットに準拠するＭＡ－Ｄを含む、１つ以上のセンサと、（ＩＩ）安全なインターネットデータ通信を介してデータを選択的に中継する出力エンジンと、（ＩＩＩ）ＭＡ－Ｄを選択的に記憶し、ＭＡ－Ｄを分析及び中継して、医療装置とネットワークとの間の接続を評価するためのプロセッサ実施可能命令を含む医療装置メモリコンポーネントと、（ＩＶ）医療装置メモリコンポーネント内の命令を実施する医療装置プロセッサと、を備える、医療装置と、（ｂ）ＭＡＣ－ＤＭＳであって、（Ｉ）コンピュータ可読命令を読み取ってデータを分析して機能を実施するＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサと、（ＩＩ）ストリーミングデータ処理エンジンと、（ＩＩＩ）キャッシュＭＡ－Ｄ処理エンジンと、（ＩＶ）分析エンジンと、（Ｖ）プロセッサ実施可能命令及び１つ以上のデータリポジトリを含むＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントとを備える、ＭＡＣ－ＤＭＳと、を備える、提供することと、（２）稼働中の各医療装置に安全なネットワーク接続が利用可能であるかどうかを自動的に繰り返し評価させ、（ａ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能であるときに、ＭＡ－Ｄを含むデータを自動的に、安全なインターネットデータ通信を介して実質的に連続的な様式でＭＡＣ－ＤＭＳに中継するか、又は（ｂ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能でないときに、（Ｉ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になるまで、ＭＡ－ＤをキャッシュＭＡ－Ｄとして医療装置メモリコンポーネントに記憶し、（ＩＩ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になったときに、安全なインターネットデータ通信を介してキャッシュＭＡ－ＤをＭＡＣ－ＤＭＳに中継することと、（３）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、ストリーミングデータ処理エンジンを自動的に使用して、（ａ）中継されたストリーミングＭＡ－Ｄを受信することと、（ｂ）中継されたストリーミングＭＡ－Ｄに対して初期分析を実施することと、（ｃ）初期分析が、ストリーミング中継されたＭＡ－Ｄ内の１つ以上の事前にプログラムされた条件を識別する場合に、初期機能の事前にプログラムされた限定されたセットのうちの１つ以上の初期機能を実施することであって、初期機能が、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方の動作を制御するための中継命令を含む、実施することと、を行わせることと、（４）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、分析エンジンを使用して、（ａ）ＭＡＣ－ＤＭＳ動作、医療装置動作、又はその両方の期間を表すＭＡ－Ｄの集合を識別することと、（ｂ）ＭＡ－Ｄの第１のユニットを分析して、ＭＡ－Ｄの第１のユニットが事前にプログラムされたユニット分析条件に準拠しているかどうかを判定することと、（ｃ）ＭＡ－Ｄの第１のユニットが事前にプログラムされたユニット分析条件に準拠している場合に、ＭＡ－Ｄの現在の第１のユニットを追加してＭＡ－Ｄの第２のユニットの形成を開始することと、（ｄ）（Ｉ）現在の第１のユニットが、事前にプログラムされた第１のユニットの分析条件に準拠しなくなるか、又は（ＩＩ）ＭＡ－Ｄの第２のユニットが完全になるまでステップ（ａ）～（ｃ）を繰り返すことと、を行わせることと、（５）ＭＡ－Ｄの第２のユニットに対して１つ以上の分析機能を実施することと、（６）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、１つ以上の分析機能の転帰に基づいて１つ以上の医療装置に安全なインターネット通信を介して１つ以上の出力を中継させることであって、１つ以上の出力が、（ａ）第２のユニットから生成された分析データ、（ｂ）データネットワークの医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能の動作を制御する命令を含む１つ以上の出力アプリケーション、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の組み合わせを含む、中継させることと、を含む方法が更に提供される（態様１６）。

【0493】

本発明は、データネットワークにおける医療装置及び他のデバイスの動作を制御するためのコンピュータ実装方法であって、（１）データネットワークを提供することであって、データネットワークが、（ａ）いくつか（例えば、少なくとも１０個）のリモートコントロール可能で、選択的に動作可能で、インターネットに接続された医療装置であって、医療装置の各々が、（Ｉ）１つ以上の患者関連生理学的状態を検出し、そのような１つ以上の生理学的状態に関する情報をプロセッサ可読医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）に変換する１つ以上のセンサであって、ＭＡ－Ｄが、事前に確立された半構造化データフォーマットに準拠するＭＡ－Ｄを含む、１つ以上のセンサと、（ＩＩ）安全なインターネットデータ通信を介してデータを選択的に中継する出力エンジンと、（ＩＩＩ）ＭＡ－Ｄを選択的に記憶し、ＭＡ－Ｄを分析及び中継して、医療装置とネットワークとの間の接続を評価するためのプロセッサ実施可能命令を含む医療装置メモリコンポーネントと、（ＩＶ）医療装置メモリコンポーネント内の命令を実施する医療装置プロセッサと、を備える、医療装置と、（ｂ）医療装置コントローラ及びデータ管理システム（「ＭＡＣ－ＤＭＳ」）であって、（Ｉ）コンピュータ可読命令を読み取ってデータを分析して機能を実施するＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサと、（ＩＩ）ストリーミングデータ処理エンジンと、（ＩＩＩ）キャッシュＭＡ－Ｄ処理エンジンと、（ＩＶ）分析エンジンと、（Ｖ）プロセッサ実施可能命令及び１つ以上のデータリポジトリを含むＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントであって、１つ以上のデータリポジトリが、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつか及び分析データの少なくともいくつかを別個にかつ異なるアクセス条件で記憶する、ＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントと、を備える、ＭＡＣ－ＤＭＳと、（ｃ）少なくとも３つの他のネットワークデバイスであって、各他のネットワークデバイスが、（Ｉ）（Ａ）プロセッサと、（Ｂ）メモリコンポーネントと、（Ｃ）リモートコントロール可能なグラフィカルユーザインターフェースとを備え、（ＩＩ）ユーザの少なくとも１つのクラスに割り当てられたユーザに関連付けられており、ユーザのクラスが、（Ａ）患者保護対象保健情報にアクセスすることを許可された医療提供者、及び（Ｂ）患者保護対象保健情報の受信に対する制限の対象となる商用ユーザを含む、少なくとも３つの他のネットワークデバイスとを備える、提供することと、（２）各医療装置に、安全なネットワーク接続が利用可能であるかどうかを評価するための１つ以上のステップを実施させ、（ａ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能であるときに、ＭＡ－Ｄを含むデータを自動的に、安全なインターネットデータ通信を介して実質的に連続的な様式でＭＡＣ－ＤＭＳに中継するか、又は（ｂ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能でないときに、（Ｉ）医療装置に、安全で安定したネットワーク接続が利用可能になるまで、ＭＡ－ＤをキャッシュＭＡ－Ｄとして医療装置メモリコンポーネントに記憶するための１つ以上のステップを実施させ、（ＩＩ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になったときに、医療装置に、安全なインターネットデータ通信を介してキャッシュＭＡ－ＤをＭＡＣ－ＤＭＳに中継するための１つ以上のステップを実施させることと、（３）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、ストリーミングデータ処理エンジンを自動的に使用して、（ａ）ストリーミングＭＡ－Ｄを受信するための１つ以上のステップを実施することと、（ｂ）中継されたストリーミングＭＡ－Ｄに対して初期分析を実施することと、（ｃ）初期分析が、ストリーミング中継されたＭＡ－Ｄ内の１つ以上の事前にプログラムされた条件を識別する場合に、１つ以上の緊急条件のインジケータの限定されたセットの存在についてＭＡ－Ｄを初期分析するための１つ以上のステップを実行し、そのような１つ以上の緊急条件がＭＡ－Ｄに存在する場合、ストリーミングデータ処理エンジンに、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方の動作を制御するための１つ以上のステップを実施させることと、を行わせることと、（４）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、キャッシュＭＡ－Ｄプロセッサを使用して、（ａ）キャッシュＭＡ－Ｄが医療装置からＭＡＣ－ＤＭＳに中継されるときにキャッシュＭＡ－Ｄを受信するための１つ以上のステップを実施することと、（ｂ）受信されたキャッシュＭＡ－Ｄが、分析エンジンによる分析、１つ以上のデータリポジトリのうちの少なくとも１つにおける記憶、又はその両方に適しているかどうかを判定するためのステップを実施することと、を行わせることと、（５）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを強化データレイクに自動的に記憶するための１つ以上のステップを実施させることと、（６）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、分析エンジンを使用して、ユーザから要求があったとき、事前にプログラムされた条件が発生したとき、又はその両方のときに、強化データレイクに記憶されたＭＡ－Ｄを分析するための１つ以上のステップを実施させることと、（７）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、１つ以上の出力を安全なインターネット通信を介して１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、若しくはその両方に中継するためのステップを実行させることであって、１つ以上の出力が、（ａ）分析データ出力、（ｂ）１つ以上の出力アプリケーションであって、（Ｉ）データネットワークの医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能、（ＩＩ）データネットワークの他のネットワークデバイスのうちの１つ以上における１つ以上の他のネットワークデバイス機能、若しくは（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方の動作を制御する命令を含む、１つ以上の出力アプリケーション、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の組み合わせを含む、実行させることと、を含む、方法を更に提供する（態様１７）。

【0494】

本発明はまた、患者の集団における患者の病状を治療する方法であって、（１）データネットワークを提供することであって、データネットワークが、（ａ）いくつかのリモートコントロール可能で、選択的に動作可能で、インターネットに接続された医療装置であって、医療装置の各々が、（Ｉ）患者に関連付けられており、（ＩＩ）（Ａ）関連付けられた患者から１つ以上の患者関連生理学的状態を検出し、そのような１つ以上の生理学的状態に関する情報をプロセッサ可読医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）に変換する１つ以上のセンサであって、ＭＡ－Ｄが、事前に確立された半構造化データフォーマットに準拠するＭＡ－Ｄを含む、１つ以上のセンサと、（Ｂ）安全なインターネットデータ通信を介してデータを選択的に中継する出力エンジンと、（Ｃ）ＭＡ－Ｄを選択的に記憶し、ＭＡ－Ｄを分析及び中継して、医療装置とネットワークとの間の接続を評価するためのプロセッサ実施可能命令を含む医療装置メモリコンポーネントと、（Ｄ）医療装置メモリコンポーネント内の命令を実施する医療装置プロセッサと、を備える、医療装置と、（ｂ）ＭＡＣ－ＤＭＳであって、（Ｉ）コンピュータ可読命令を読み取ってデータを分析して機能を実施するＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサと、（ＩＩ）ストリーミングデータ処理エンジンと、（ＩＩＩ）キャッシュＭＡ－Ｄ処理エンジンと、（ＩＶ）分析エンジンと、（Ｖ）（Ａ）プロセッサ実施可能命令及び（Ｂ）１つ以上のデータリポジトリを含むＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントであって、１つ以上のデータリポジトリが、（ｉ）ＭＡ－Ｄの少なくともいくつか、（ｉｉ）分析データの少なくともいくつか、又は（ｉｉｉ）（ｉ）及び（ｉｉ）の両方を、いずれの場合もそのようなデータの少なくともいくつかを別個にかつ異なるアクセス条件で記憶し、かつ（ｉｖ）同様の患者に関連付けられた実質的に同様の医療装置から取得されたすでに収集されたＭＡ－Ｄの集合を記憶する強化データレイクを備える、ＭＡＣ－ＤＭＳと、（ｃ）少なくとも３つの他のネットワークデバイスであって、各他のネットワークデバイスが、（Ｉ）（Ａ）プロセッサと、（Ｂ）メモリコンポーネントと、（Ｃ）リモートコントロール可能なグラフィカルユーザインターフェースとを備え、（ＩＩ）ユーザの少なくとも１つのクラスに割り当てられたユーザに関連付けられており、ユーザのクラスが、（Ａ）患者保護対象保健情報にアクセスすることを許可された医療提供者、及び（Ｂ）患者保護対象保健情報の受信に対する制限の対象となる商用ユーザを含む、少なくとも３つの他のネットワークデバイスとを備える、提供することと、（２）稼働中の各医療装置に、関連付けられた患者からセンサデータを繰り返し収集させることと、（３）稼働中の医療装置の各々に、安全なネットワーク接続が利用可能であるかどうかを自動的に繰り返し評価させ、（ａ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能であるときに、ＭＡ－Ｄを含むデータを自動的に、安全なインターネットデータ通信を介して実質的に連続的な様式でＭＡＣ－ＤＭＳに中継するか、又は（ｂ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能でないときに、（Ｉ）医療装置に、安全で安定したネットワーク接続が利用可能になるまで、ＭＡ－ＤをキャッシュＭＡ－Ｄとして医療装置メモリコンポーネントに記憶し、（ＩＩ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になったときに、安全なインターネットデータ通信を介してキャッシュＭＡ－ＤをＭＡＣ－ＤＭＳに中継することと、（３）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、ストリーミングデータ処理エンジンを自動的に使用して、（ａ）医療装置から中継されたストリーミングＭＡ－Ｄを受信することと、（ｂ）各医療装置から受信された中継されたストリーミングＭＡ－Ｄに対して初期分析を実施することと、（ｃ）初期分析が、ストリーミング中継されたＭＡ－Ｄ内の１つ以上の事前にプログラムされた条件を識別する場合に、初期機能の事前にプログラムされた限定されたセットのうちの１つ以上の初期機能を実施することであって、初期機能が、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方の動作を制御するための命令を中継することを含む、初期機能を実施することと、を行わせることと、（４）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、キャッシュＭＡ－Ｄプロセッサを使用して、（ａ）キャッシュＭＡ－Ｄが医療装置からＭＡＣ－ＤＭＳに中継されるときにキャッシュＭＡ－Ｄを受信するための１つ以上のステップを実施することと、（ｂ）受信されたキャッシュＭＡ－Ｄが、分析エンジンによる分析、１つ以上のデータリポジトリの少なくとも１つにおける記憶、又はその両方に適しているかどうかを判定することと、を行わせることと、（５）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを強化データレイクに自動的に記憶させることと、（６）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、分析エンジンを使用して、ユーザから要求があったとき、事前にプログラムされた条件が発生したとき、又はその両方のときに、強化データレイクに記憶された分析データの少なくともいくつか対して１つ以上の分析を実施させることと、（７）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、１つ以上の出力を安全なインターネット通信を介して１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、若しくはその両方に中継させることであって、１つ以上の出力が、（ａ）患者の治療に関連する分析データ出力であって、（Ｉ）患者に関連付けられた医療装置、（ＩＩ）患者に関連付けられた提供される医療に関連付けられた別のネットワークデバイス、若しくは（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方に中継される、分析データ出力、（ｂ）１つ以上の出力アプリケーションであって、（Ｉ）データネットワークの医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能、（ＩＩ）患者に関連付けられた医療提供者に関連付けられたデータネットワークの他のネットワークデバイスのうちの１つ以上における１つ以上の他のネットワークデバイス機能、若しくは（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方の動作を制御する命令を含む、１つ以上の出力アプリケーション、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の組み合わせを含む、中継させることと、を含む、方法を更に提供する（態様１８）。

【0495】

本発明はまた、データネットワークにおける医療装置及び他のデバイスの動作を制御するためのコンピュータ実装方法であって、（１）データネットワークを提供することであって、データネットワークが、（ａ）いくつかのリモートコントロール可能で、選択的に動作可能で、インターネットに接続された医療装置であって、少なくとも１０個の医療装置の各々が、（Ｉ）１つ以上の患者インタラクティブコンポーネントであって、（Ａ）動作中に、関連付けられた患者の身体状態の１つ以上の態様を修正する１つ以上の物理的コンポーネント、（Ｂ）関連付けられた患者における１つ以上の生理学的状態を検出する１つ以上のセンサ、又は（Ｃ）（Ａ）及び（Ｂ）の両方を含む１つ以上の患者インタラクティブコンポーネントと、（ＩＩ）そのような情報を電子医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）に変換するためのコンポーネントであって、ＭＡ－Ｄが、事前に確立された半構造化データフォーマットに準拠するデータを含む、コンポーネントと、（ＩＩＩ）安全なインターネットデータ通信を介してデータを選択的に中継する出力エンジンと、（ＩＶ）ＭＡ－Ｄを選択的に記憶し、ＭＡ－Ｄを分析して中継して、医療装置とネットワークとの間の接続を評価するためのプロセッサ実施可能命令を含む医療装置メモリコンポーネントと、（Ｖ）医療装置メモリコンポーネント内の命令を実施する医療装置プロセッサと、を備える、医療装置と、（ｂ）ＭＡＣ－ＤＭＳであって、（Ｉ）コンピュータ可読命令を読み取ってデータを分析して機能を実施するＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサと、（ＩＩ）ストリーミングデータ処理エンジンと、（ＩＩＩ）キャッシュＭＡ－Ｄ処理エンジンと、（ＩＶ）分析エンジンと、（Ｖ）（Ａ）プロセッサ実施可能命令及び（Ｂ）１つ以上のデータリポジトリを含むＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントであって、１つ以上のデータリポジトリが、（ｉ）ＭＡ－Ｄの少なくともいくつか、（ｉｉ）分析データの少なくともいくつか、又は（ｉｉｉ）（ｉ）及び（ｉｉ）の両方を、いずれの場合もそのようなデータの少なくともいくつかを別個にかつ異なるアクセス条件で記憶し、かつ（ｉｖ）実質的に同様の医療装置から取得されたすでに収集されたＭＡ－Ｄ分析データの集合を記憶する強化データレイクを備える、ＭＡＣ－ＤＭＳと、（ｃ）少なくとも３つの他のネットワークデバイスであって、各他のネットワークデバイスが、（Ｉ）（Ａ）プロセッサと、（Ｂ）メモリコンポーネントと、（Ｃ）リモートコントロール可能なグラフィカルユーザインターフェースとを備え、（ＩＩ）ユーザの少なくとも１つのクラスに割り当てられたユーザに関連付けられており、ユーザのクラスが、（Ａ）患者保護対象保健情報にアクセスすることを許可された医療提供者、及び（Ｂ）患者保護対象保健情報の受信に対する制限の対象となる商用ユーザを含む、少なくとも３つの他のネットワークデバイスとを備える、提供することと、（２）稼働中の各医療装置に、関連付けられた患者からセンサデータを繰り返し収集させることと、（３）稼働中の各医療装置に、安全なネットワーク接続が利用可能であるかどうかを自動的に繰り返し評価させ、（ａ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能であるときに、ＭＡ－Ｄを含むデータを自動的に、安全なインターネットデータ通信を介して実質的に連続的な様式でＭＡＣ－ＤＭＳに中継するか、又は（ｂ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能でないときに、（Ｉ）医療装置に、安全で安定したネットワーク接続が利用可能になるまで、ＭＡ－ＤをキャッシュＭＡ－Ｄとして医療装置メモリコンポーネントに記憶し、（ＩＩ）安全で安定したネットワーク接続が利用可能になったときに、安全なインターネットデータ通信を介してキャッシュＭＡ－ＤをＭＡＣ－ＤＭＳに中継することと、（４）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、ストリーミングデータ処理エンジンを自動的に使用して、（ａ）キャッシュＭＡ－Ｄが医療装置からＭＡＣ－ＤＭＳに中継されるときにキャッシュＭＡ－Ｄを受信することと、（ｂ）受信されたキャッシュＭＡ－Ｄが、分析エンジンによる分析、１つ以上のデータリポジトリの少なくとも１つにおける記憶、又はその両方に適しているかどうかを判定することと、を行わせることと、（５）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを強化データレイクに自動的に記憶させることと、（６）ＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサに、分析エンジンを使用して、（ａ）各医療装置のＭＡ－Ｄを各医療装置からのＭＡ－Ｄに対して評価するか、（ｂ）全ての医療装置からのＭＡ－Ｄから分析データを生成し、分析データを、すでに収集されたＭＡ－Ｄ分析データと比較することによって評価するか、又は（ａ）及び（ｂ）の両方を実施することによって、ネットワークにおける各医療装置及びＭＡＣ－ＤＭＳのパフォーマンスを自動的に評価させることと、（７）医療装置及びＭＡＣ－ＤＭＳの評価に基づいて、医療装置動作、ＭＡＣ－ＤＭＳ動作、又はその両方の少なくとも１つのパラメータを変更することと、含む、方法を提供する（態様１９）。

【0496】

態様１５～１９のいずれか１つに記載の方法であって、方法は、ＭＡＣ－ＤＭＳに、医療装置の受信されたキャッシュＭＡ－Ｄが同じ医療装置の受信されたストリーミングＭＡ－Ｄと組み合わせ可能であるかどうかを評価させ、ＭＡＣ－ＤＭＳが、キャッシュＭＡ－Ｄ及びストリーミングＭＡ－Ｄが組み合わせ可能であると判定した場合、ストリーミングＭＡ－Ｄ及びキャッシュＭＡ－Ｄを組み合わせて混合ＭＡ－Ｄデータセットを形成することを含み、分析エンジンによって分析されたＭＡ－Ｄが、混合ＭＡ－Ｄデータセットを含む、方法も提供される（態様２０）。

【0497】

態様１５～２０のいずれか１つに記載の方法であって、（１）１つ以上の出力アプリケーションが、（ａ）特定の医療装置によって実施される１つ以上の治療タスク、（ｂ）特定の医療装置によって実施される１つ以上の予防タスク、又は（ｃ）特定の医療装置によって実施される１つ以上の治療タスク及び１つ以上の予防タスクの両方を制御するための医療装置固有の命令を含み、（２）特定の医療装置が、１つ以上の出力アプリケーションを受信、解釈、及び実施し、（３）特定の医療装置が、受信した１つ以上の出力アプリケーションに基づいて患者ケアの１つ以上の条件を変更する、方法が更に提供される（態様２１）。

【0498】

態様１５～２１のいずれか１つ以上に記載の方法であって、１つ以上の出力アプリケーションの生成は、（１）１つ以上の医療装置のグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、（ａ）１つ以上の推奨される医療指示、（ｂ）患者保護対象保健情報を含む医療装置、患者、若しくはその両方に関連する分析データ、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の両方を含む第１の表現を生成することと、（２）１つ以上の医療装置の１つ以上のグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、第１の表現を１つ以上の医療装置に中継することと、（３）１つ以上の他のネットワークデバイスのグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、患者保護対象保健情報のない分析データを含む第２の表現を生成することと、（４）１つ以上の医療装置の１つ以上のグラフィカルユーザインターフェース上に表示するために、第２の表現を１つ以上の他のネットワークデバイスに中継することと、を含み、ステップ（１）～（４）が、１分以内に実施される、方法が追加的に提供される（態様２２）。

【0499】

態様１５～２２のいずれか１つ以上に記載の方法であって、（１）１つ以上のデータリポジトリが、第１のリレーショナルデータベースを更に含み、（２）方法が、（ａ）分析出力データから第１の構造化データセットデータを生成することと、（ｂ）第１の構造化データセットデータを第１のリレーショナルデータベースに記憶することと、を含み、（３）１つ以上のデータリポジトリが、第２のリレーショナルデータベースを含み、（４）方法が、（ａ）強化データレイク内のデータに対して１つ以上の分析機能を実施して分析データを取得することと、（ｂ）任意選択で、第１のリレーショナルデータベースに含まれるデータと組み合わせて、そのような分析データから第２の構造化データセットデータを生成することと、（ｃ）第２の構造化データセットデータを第２のリレーショナルデータベースに記憶することと、を含む、方法が更に提供される（態様２３）。

【0500】

また、態様２３に記載の方法であって、方法が、（１）まず（ａ）第１のリレーショナルデータベースに記憶されているか、第１のリレーショナルデータベースに入力されるか、若しくはその両方であるデータの品質に関する第３の表現を準備すること、及び１人以上のシステム管理者ユーザに関連付けられたデータネットワークにおける１つ以上の他のネットワークデバイスのグラフィカルユーザインターフェースに第３の表現を中継すること、（ｂ）第２のリレーショナルデータベースに記憶されているか、第２のリレーショナルデータベースに入力されるか、若しくはその両方であるデータの品質に関する第４の表現を準備すること、及び１人以上のシステム管理者ユーザに関連付けられたデータネットワークにおける１つ以上の他のネットワークデバイスのグラフィカルユーザインターフェースに第４の表現を中継すること、又は（ｃ）（Ｉ）第１のリレーショナルデータベースに記憶されているか、第１のリレーショナルデータベースに入力されるか、又はその両方であるデータの品質に関する第３の表現、（ＩＩ）１人以上のシステム管理者ユーザに関連付けられたデータネットワークにおける１つ以上の他のネットワークデバイスのグラフィカルユーザインターフェースに第３の表現を中継すること、（ＩＩＩ）第２のリレーショナルデータベースに記憶されているか、第２のリレーショナルデータベースに入力されるか、若しくはその両方であるデータの品質に関する第４の表現を準備すること、及び（ＩＶ）１人以上のシステム管理者ユーザに関連付けられたデータネットワークにおける１つ以上の他のネットワークデバイスのグラフィカルユーザインターフェースに第４の表現を中継すること、を準備することと、（２）その後、第３の表現、第４の表現、若しくはその両方によって表現されたデータ品質が、第１のリレーショナルデータベースデータ、第２のリレーショナルデータベースデータ、又はその両方の品質の欠如を示す場合に、ＭＡＣ－ＤＭＳメモリ内の１つ以上の命令に１つ以上の修正を適用することと、を含む、方法が提供される（態様２４）。

【0501】

態様１５～２４のいずれか１つ以上の記載の方法であって、医療装置のうちのいずれか１つ以上が、１つ以上のマルチゾーン医療装置（ＭＺＭＡ）を備え、各ＭＺＭＡが、２つ以上の異なるゾーンを含み、各ゾーンが、（１）少なくとも１つの他のコンポーネントのプロセッサによって処理されない少なくともいくつかのＭＡ－Ｄを処理する別個のプロセッサを備え、（２）（ａ）異なるセンサから情報を受信するか、（ｂ）異なる治療医療タスク若しくは予防医療タスクを実施するか、（ｃ）異なるセンサから情報を受信し、異なる治療医療タスク又は予防医療タスクを実施するか、又は（ｄ）（ａ）～（ｃ）の組み合わせ若しくは一部若しくは全てを実施し、各ＭＺＭＡにおける少なくとも１つのゾーンが、ＭＺＭＡの少なくとも１つの他のゾーンとは異なるレベルの、データネットワークの１つ以上の他の部分とのインタラクションの対象となる、方法が追加的に提供される（態様２５）。

【0502】

態様２５に記載の方法であって、１つ以上のＭＺＭＡのうちの少なくとも１つのＭＺＭＡの少なくとも１つのゾーンが、治療医療タスクの適用に関連付けられ、データネットワークと直接通信していない、方法も提供される（態様２６）。

【0503】

態様２５又は態様２６に記載の方法であって、少なくとも１つ以上のＭＺＭＡの少なくとも１つのゾーンが、（１）治療医療タスク、予防的タスク、又はその両方の適用に関連付けられ、（２）ＭＡＣ－ＤＭＳと通信しており、（３）ＭＡＣ－ＤＭＳからの予め確立された量の入力のみを認め、少なくとも１つのＭＺＭＡの少なくとも１つのゾーンにおけるオペレーティングシステム、ソフトウェア、又はＭＡＣ－ＤＭＳ入力の承認された形態への変更が、少なくとも１つのＭＺＭＡの許可されたオペレータからのローカル承認を必要とする、方法が更に提供される（態様２７）。

【0504】

態様１５～２７のいずれか１つ以上に記載の方法であって、方法が、自動的に（１）データ収集期間にわたってＭＡ－Ｄを収集してデータ集合を形成することと、（２）データ集合が１つ以上の事前にプログラムされた標準に従って分析に適しているかどうかを評価することと、（３）データ収集が分析に適している場合、データ集合をデータ集約に追加し、データ集合の少なくとも１０個のインスタンスがデータ集約に追加されて完全なデータ集約が形成されるまで、ステップ（１）～（３）を繰り返すことと、を更に含み、（４）データ集合のいずれかのインスタンスが、完全なデータ集約が形成される前に不適切であると判定された場合に、方法が、不完全なデータ集約を破棄し、方法を再開することを含み、（５）完全なデータ集約が形成された場合、方法が、完全なデータ集約を含むデータに対して１つ以上の分析機能を実施することを更に含む、方法が追加的に提供される（態様２８）。

【0505】

態様１５～２８のいずれか１つ以上に記載の方法であって、（１）データネットワークの医療装置が、少なくとも３つの異なる独立したエンティティによって所有されており、（２）１つ以上の他のネットワークデバイスの少なくとも１人のユーザが、商用クラスのユーザであり、ＭＡＣ－ＤＭＳの所有者に法的に関連付けられており、（３）１人以上の商用クラスのユーザに関連付けられた１つ以上の他のネットワークデバイスに提供される分析データ出力が、（ａ）複数の独立したエンティティによって所有される医療装置の集合から生成されたデータを含み、（ｂ）ＭＡＣ－ＤＭＳによって識別される独立したエンティティの秘密情報の１つ以上のクラスを含まない、方法が更に提供される（態様２９）。

【0506】

態様１５～２９のいずれか１つ以上に記載の方法であって、（１）医療装置が、少なくとも２つの異なる医療装置タイプを含み、医療装置タイプが、１つ以上の肺治療タスクを実施する医療装置の第１のタイプと、１つ以上の心血管治療タスクを実施する医療装置の第２のタイプとを含み、（２）方法が、第１のタイプの医療装置及び第２のタイプの医療装置の両方から受信されたＭＡ－Ｄに機械学習モジュールを適用して、医療装置によって実施されている治療タスクに関連付けられた予測された患者固有の生理学パラメータを生成し、このような予測された患者固有の生理学パラメータを、２つの異なる医療装置タイプの一方又は両方の医療装置に、他のネットワークデバイスに、又はそれらの組み合わせに供給することを含む、方法も提供される（態様３０）。

【0507】

態様１５～３０のいずれか１つ以上に記載の方法であって、（１）ユーザのクラスが、１つ以上の研究ユーザクラスを含み、（２）データネットワークにおける１つ以上の医療装置が、１つ以上の研究ユーザクラス内の１人以上のユーザに関連付けられており、（３）方法が、（ａ）ＭＡＣ－ＤＭＳが、研究ユーザ関連医療装置の少なくともいくつかから入力を受信することと、（ｂ）ＭＡＣ－ＤＭＳが、研究ユーザ関連医療装置の少なくともいくつかからのＭＡ－Ｄと、医療提供者に関連付けられた医療装置から取得されたＭＡ－Ｄとを組み合わせて混合データセットを形成することと、（ｃ）ＭＡＣ－ＤＭＳが、混合データセットに少なくとも部分的に基づいて１つ以上の分析エンジン機能を実施することと、を含む、方法が更に提供される（態様３１）。

【0508】

態様１５～３１のいずれか１つ以上に記載の方法であって、（１）ＭＡＣ－ＤＭＳが、ＭＡ－Ｄを変換するか、ＭＡ－Ｄに要件を課すか、又はその両方を行い、それによって、強化データレイクに記憶された実質的に全てのＭＡ－Ｄデータセットが、各々が事前にプログラムされたＭＡＣ－ＤＭＳ認識可能標準フォーマットで提示される、医療装置のソース識別情報、ＭＡ－Ｄタイプ情報、及び１つ以上の生理学的パラメータデータセットを含み、（２）強化データレイクが、それに記憶されたＭＡ－Ｄデータセット、分析データ、又はその両方のソース又はコンテンツに基づいた異なるデータガバナンスゾーンを含む、方法が更に提供される（態様３２）。

【0509】

態様１５～３２のいずれか１つ以上に記載の方法であって、（１）１つ以上の出力アプリケーションが、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はそれらの組み合わせに登録された１つ以上のアラームの提供を含み、（２）１つ以上のアラームのための、トリガパラメータ、通信パラメータ、繰り返しパラメータ、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせが、（ａ）ローカル医療装置レベル、ローカルの他のネットワークデバイスレベル、又はその両方に設定され、（ｂ）医療装置タイプ、患者タイプ、ユーザタイプ、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせに基づいて、ＭＡＣ－ＤＭＳレベルに設定され、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の両方に従って設定される、方法が更に提供される（態様３３）。

【0510】

態様３３に記載の方法であって、（１）出力アプリケーションが、（ａ）≧１つの規制当局によってプログラム医療機器（ＳａＭＤ／ＳＡＭＤ）として規制されている１つ以上の出力アプリケーションと、（ｂ）ＳａＭＤとして規制されていない１つ以上の出力アプリケーションとを含み、（２）１つ以上のデータ変換、データキュレーションプロセス、データ検証チェック、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせを適用して、１つ以上のＳａＭＤアプリケーションが、ＭＡＣ－ＤＭＳメモリに記憶されたプロセッサ読み取り可能な命令に記録された１つ以上の規制要件に確実に準拠することを含む、方法も提供される（態様３４）。

【0511】

一態様では、本発明は、インターネットベースのデータネットワークであって、（１）リモートコントロール可能で、選択的に動作可能で、インターネットに接続された医療装置であって、医療装置の各々が、（ａ）１つ以上の患者関連生理学的状態を検出し、そのような１つ以上の生理学的状態に関する情報をプロセッサ可読医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）に変換するセンサであって、ＭＡ－Ｄが、事前に確立された半構造化データフォーマットに準拠するＭＡ－Ｄを含む、センサと、（ｂ）安全なインターネットデータ通信を介してデータを選択的に中継する出力エンジンと、（ｃ）ＭＡ－Ｄを選択的に記憶し、ＭＡ－Ｄを分析及び中継して、１つ以上の医療装置コンピュータ実装データエンジンについてのプロセッサ実施可能命令を含む医療装置メモリコンポーネントと、（ｄ）医療装置メモリコンポーネント内の命令を実施する医療装置プロセッサと、（ｅ）ネットワーク状態エンジンであって、（Ｉ）動作中に安全で安定したインターネット接続の可用性を自動的に繰り返し検査し、（ＩＩ）安全で安定したインターネット接続が存在するときに、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを安全で安定したインターネット接続を介して１つ以上の意図される受信側インターネット接続システムに中継し、（ＩＩＩ）安全で安定したインターネット接続が存在しないときに、安全で安定したインターネット接続が確立又は再確立されるまで、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを医療装置メモリコンポーネントにキャッシュＭＡ－Ｄとして記憶させ、その後、キャッシュＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを１つ以上の受信側インターネット接続デバイス又はシステムに中継する、ネットワークエンジンとを備える、医療装置と、（２）医療装置コントローラ及びデータ管理システム（「ＭＡＣ－ＤＭＳ」）であって、（ａ）コンピュータ可読命令を読み取ってデータを分析して機能を実施するシステムプロセッサと、（ＩＩ）ストリーミングデータ処理エンジンであって、医療装置から中継されたＭＡ－Ｄを自動的に連続的に受信して処理し、受信されたストリーミングＭＡ－Ｄに初期分析を実施して、ストリーミングＭＡ－Ｄに１つ以上の事前にプログラムされた条件が存在するかどうかを判定し、そのような１つ以上の条件が存在する場合、初期機能の事前にプログラムされた限定されたセットのうちの１つ以上の初期機能を実施することによって、医療装置のうちの１つ以上、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方のコントローラとして働き、初期機能が、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークコンピュータ化デバイス、又はその両方の動作を制御するための命令を中継することを含む、ストリーミングデータ処理エンジンと、（ｃ）プロセッサ実施可能命令及び１つ以上のデータリポジトリを含むＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントであって、１つ以上のデータリポジトリが、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを自動的に記憶し、分析データの少なくともいくつかをＭＡ－Ｄとは別個にかつＭＡ－Ｄとは異なるアクセス条件で更に記憶する、ＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントと、（ｄ）ユーザから要求があったとき、事前にプログラムされた条件が発生したとき、又はその両方のときに、強化データレイクに記憶された分析データに少なくとも部分的に基づいて１つ以上の分析機能を実施する分析エンジンと、（ｅ）キャッシュＭＡ－Ｄが医療装置によって受信されたときにキャッシュＭＡ－Ｄを分析して、キャッシュＭＡ－ＤをＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントに記憶すべきであるか、分析エンジンによって分析すべきか、又はその両方を行うべきかを判定するキャッシュＭＡ－Ｄ処理エンジンと、（ｆ）１つ以上の出力を安全なインターネット通信を介して１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークコンピュータ化デバイス、又はその両方に中継するネットワークデバイスコントローラで（分析データコントローラ）あって、１つ以上の出力が、（Ｉ）分析データ出力、（ＩＩ）１つ以上の出力アプリケーションであって、（Ａ）データネットワークの医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能、（Ｂ）データネットワークの他のネットワークデバイスのうちの１つ以上における１つ以上の他のネットワークデバイス機能、若しくは（Ｃ）（Ａ）及び（Ｂ）の両方の動作を制御する命令を含む、１つ以上の出力アプリケーション、又は（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の組み合わせを含む、ネットワークデバイスコントローラと、を備える、ＭＡＣ－ＤＭＳと、を備える、データネットワークを提供する（態様３５）。

【0512】

更なる態様では、本発明は、インターネットベースのデータネットワークであって、（１）いくつか（例えば、≧約１０個）のリモートコントロール可能で、選択的に動作可能で、インターネットに接続された医療装置であって、医療装置の各々が、（ａ）１つ以上の患者関連生理学的状態を検出し、そのような１つ以上の生理学的状態に関する情報をプロセッサ可読医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）に変換するセンサであって、ＭＡ－Ｄが、事前に確立された半構造化データフォーマットに準拠するＭＡ－Ｄを含む、センサと、（ｂ）安全なインターネットデータ通信を介してデータを選択的に中継する出力エンジンと、（ｃ）ＭＡ－Ｄを選択的に記憶し、ＭＡ－Ｄを分析及び中継して、１つ以上の医療装置コンピュータ実装データエンジンについてのプロセッサ実施可能命令を含む医療装置メモリコンポーネントと、（ｄ）医療装置メモリコンポーネント内の命令を実施する医療装置プロセッサと、（ｅ）ネットワーク状態エンジンであって、（Ｉ）動作中に安全で安定したインターネット接続の可用性を自動的に繰り返し検査し、（ＩＩ）安全で安定したインターネット接続が存在するときに、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを安全で安定したインターネット接続を介して１つ以上の意図される受信側インターネット接続システムに中継し、（ＩＩＩ）安全で安定したインターネット接続が存在しないときに、安全で安定したインターネット接続が確立又は再確立されるまで、ＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを医療装置メモリコンポーネントにキャッシュＭＡ－Ｄとして記憶させ、その後、キャッシュＭＡ－Ｄの少なくともいくつかを１つ以上の受信側インターネット接続デバイス又はシステムに中継する、ネットワークエンジンとを備える、医療装置と、（２）ＭＡＣ－ＤＭＳであって、（ａ）コンピュータ可読命令を読み取ってデータを分析して機能を実施するＭＡＣ－ＤＭＳプロセッサと、（ｂ）ストリーミングデータ処理エンジンであって、医療装置から中継されたＭＡ－Ｄを自動的に連続的に受信して処理し、受信されたストリーミングＭＡ－Ｄに初期分析を実施して、ストリーミングＭＡ－Ｄに１つ以上の事前にプログラムされた条件が存在するかどうかを判定し、そのような１つ以上の条件が存在する場合、初期機能の事前にプログラムされた限定されたセットのうちの１つ以上の初期機能を実施することによって、医療装置のうちの１つ以上、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はその両方のコントローラとして働き、初期機能が、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークコンピュータ化デバイス、又はその両方の動作を制御するための命令を中継することを含む、ストリーミングデータ処理エンジンと、（ｃ）１つ以上のＭＡＣ－ＤＭＳ実装エンジンについてのプロセッサ実施可能命令及び１つ以上のデータリポジトリを含むＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントであって、１つ以上のデータリポジトリが、（Ｉ）複数のデータレイク管理ゾーンを備える強化データレイクであって、各データレイク管理ゾーンが、異なるデータレイク管理ゾーンアクセスルールに関連付けられている、強化データレイクと、（ＩＩ）第１のリレーショナルデータベースと、（ＩＩＩ）第２のリレーショナルデータベースと、を備える、ＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントと、（ｄ）ＭＡ－Ｄを分析し１つ以上の事前にプログラムされた基準に基づいて１つ以上のデータレイク管理ゾーンにＭＡ－Ｄを記録する１つ以上のＭＡ－Ｄメモリ取り込みエンジンと、（ｅ）ユーザから要求があったとき、事前にプログラムされた条件が発生したとき、又はその両方のときに、強化データレイクに記憶された分析データに少なくとも部分的に基づいて１つ以上の分析機能を実施する分析エンジンと、（ｅ）キャッシュＭＡ－Ｄが医療装置によって受信されたときにキャッシュＭＡ－Ｄを分析して、キャッシュＭＡ－ＤをＭＡＣ－ＤＭＳメモリコンポーネントに記憶すべきであるか、分析エンジンによって分析すべきか、又はその両方を行うべきかを判定するキャッシュＭＡ－Ｄ処理エンジンと、（ｆ）分析データメモリ取り込みエンジンであって、１つ以上の事前にプログラムされた条件に基づいて分析データを分析し、そのような事前にプログラムされた条件に基づいて、（Ｉ）第１のリレーショナルデータベース内のＭＡ－Ｄから直接生成された分析データ、（ＩＩ）第２のリレーショナルデータベース内の強化データレイクに含まれるデータから生成された分析データ、及び（ＩＩＩ）強化データレイクの１つ以上のデータレイク管理ゾーン内の分析データを記録する分析データメモリ取り込みエンジンと、（ｇ）データリポジトリ検査エンジンであって、第１のリレーショナルデータベースに取り込まれるデータ、第２のリレーショナルデータベースに取り込まれるデータ、又はその両方に関する情報を収集し、１人以上のシステム管理者によってアクセス可能な１つ以上のグラフィカルユーザインターフェースにそのような情報を中継するデータリポジトリ検査エンジンと、（ｈ）１つ以上の出力を安全なインターネット接続を介して１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークコンピュータ化デバイス、又はその両方に中継するネットワークデバイスコントローラであって、１つ以上の出力が、（Ｉ）分析データ出力、（ＩＩ）１つ以上の出力アプリケーションであって、（Ａ）データネットワークの医療装置のうちの１つ以上における１つ以上の医療装置機能、（Ｂ）データネットワークの他のネットワークデバイスのうちの１つ以上における１つ以上の他のネットワークデバイス機能、若しくは（Ｃ）（Ａ）及び（Ｂ）の両方の動作を制御する命令を含む、１つ以上の出力アプリケーション、又は（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の組み合わせを含む、ネットワークデバイスコントローラと、を備える、ＭＡＣ－ＤＭＳと、を備える、データネットワークを提供する（態様３６）。

【0513】

一態様では、本発明は、態様３５又は態様３６に記載のネットワークであって、（１）１つ以上のデータリポジトリが、第１のリレーショナルデータベースを更に含み、（２）方法が、（ａ）分析出力データから第１の構造化データセットデータを生成することと、（ｂ）第１の構造化データセットデータを第１のリレーショナルデータベースに記憶することと、を含み、（３）１つ以上のデータリポジトリが、第２のリレーショナルデータベースを備え、（４）システムが、（ａ）強化データレイク内のデータに対して１つ以上の分析機能を実施して分析データを取得し、（ｂ）そのような分析データから第２の構造化データセットデータを、任意選択で、第１のリレーショナルデータベースに含まれるデータと組み合わせて生成し、（ｃ）第２の構造化データセットデータを第２のリレーショナルデータベースに記憶する、ネットワークを提供する（態様３７）。

【0514】

更なる態様では、本発明は、態様３５～３７のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、医療装置のうちのいずれか１つ以上が、１つ以上のマルチゾーン医療装置（ＭＺＭＡ）を含み、各ＭＺＭＡが、２つ以上の異なるゾーンを含み、各ゾーンが、（１）少なくとも１つの他のコンポーネントのプロセッサによって処理されない少なくともいくつかのＭＡ－Ｄを処理する別個のプロセッサを備え、（２）（ａ）異なるセンサから情報を受信し、（ｂ）異なる治療的又は予防医療タスクを実施し、（ｃ）異なるセンサから情報を受信し、異なる治療的又は予防医療タスクを実施し、又は（ｄ）（ａ）～（ｃ）の組み合わせ若しくは一部若しくは全てを実施するように適合され、各ＭＺＭＡの少なくとも１つのゾーンが、ＭＺＭＡの少なくとも１つの他のゾーンとは異なるレベルの、データネットワークの１つ以上の他の部分とのインタラクションの対象となる、ネットワークを提供する（態様３８）。

【0515】

態様３８に記載のネットワークであって、１つ以上のＭＺＭＡのうちの少なくとも１つのＭＺＭＡの少なくとも１つのゾーンが、治療医療タスクの適用に関連付けられ、データネットワークと直接通信していない、ネットワークが更に提供される（態様３９）。

【0516】

態様３８又は態様３９に記載のネットワークであって、少なくとも１つ以上のＭＺＭＡの少なくとも１つのゾーンが、治療医療タスク、予防タスク、又はその両方の適用に関連付けられ、（２）ＭＡＣ－ＤＭＳと通信しており、（３）ＭＡＣ－ＤＭＳからの事前に確立された量の入力のみを認め、少なくとも１つのＭＺＭＡの少なくとも１つのゾーンにおけるオペレーティングシステム、ソフトウェア、又はＭＡＣ－ＤＭＳ入力の承認された形態への変更が、少なくとも１つのＭＺＭＡの許可されたオペレータからのローカル承認を必要とする、ネットワークも提供される（態様４０）。

【0517】

態様３５～４０のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＭＡＣ－ＤＭＳが、自動的に（１）データ収集期間の間ＭＡ－Ｄを収集してデータ集合を形成することと、（２）データ集合が、１つ以上の事前にプログラムされた標準に従って分析に適しているかどうかを評価することと、（３）データ集合が分析に適しているかどうかを評価し、データ集約にデータ集合を追加し、完全なデータ集約を形成するために少なくとも１０のデータ集合インスタンスがデータ集約に追加されるまで、ステップ（１）～（３）を繰り返すことと、（４）データ集合のいずれかのインスタンスが、完全なデータ集約が形成される前に不適切であると判定された場合、方法が、不完全なデータ集約を破棄し、方法を再開することと、（５）完全なデータ集約が形成された場合、方法が、完全なデータ集約を含むデータに対して１つ以上の分析機能を実施することと、を行うように構成されている、ネットワークを更に提供する（態様４１）。

【0518】

態様３５～４２のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、（１）医療装置が、少なくとも２つの異なる医療装置タイプを含み、医療装置タイプが、１つ以上の肺治療タスクを実施する医療装置の第１のタイプ、１つ以上の心血管治療タスクを実施する医療装置の第２のタイプとを含み、（２）システムが、第１のタイプの医療装置及び第２のタイプの医療装置の両方から受信された機械学習モジュールをＭＡ－Ｄに適用して、医療装置によって実施されている治療タスクに関連付けられた予測された患者固有の生理学パラメータを生成し、このような予測された患者固有の生理学パラメータを、２つの異なる医療装置タイプの一方又は両方の医療装置、他のネットワークデバイス、又はそれらの組み合わせに供給するように適合されている、ネットワークも提供される（態様４３）。

【0519】

態様３５～４３のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、（１）（ａ）他のネットワークデバイス、又は両方が１つ以上の研究ユーザクラスに関連付けられており、（ｂ）データネットワークにおける１つ以上の医療装置が１つ以上の研究ユーザクラス内の１人以上のユーザに関連付けられており、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の両方であり、（２）ＭＡＣ－ＤＭＳが、（ａ）研究ユーザ関連医療装置の少なくともいくつかから入力を受信することと、（ｂ）研究ユーザ関連医療装置の少なくともいくつかからのＭＡ－Ｄを医療提供者に関連付けられた医療装置から取得されたＭＡ－Ｄと組み合わせて混合データセットを形成することと、（ｃ）混合データセットに少なくとも部分的に基づいて１つ以上の分析エンジン機能を実施することと、を行うように適合されている、ネットワークを更に提供する（態様４４）。

【0520】

態様３５～４４のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、（１）システム／ＭＡＣ－ＤＭＳが、１つ以上の医療装置、１つ以上の他のネットワークデバイス、又はそれらの組み合わせに登録された１つ以上のアラームの動作を引き起こす１つ以上の出力アプリケーションを生成するように適合されており、（２）システム／ＭＡＣ－ＤＭＳが、アラームトリガパラメータ、通信パラメータ、繰り返しパラメータ、又はそれらのいずれか又は全ての組み合わせに関してプログラム可能であり、そのようなパラメータが、（ａ）ローカル医療装置レベル、ローカルの他のネットワークデバイスレベル、又はその両方に設定され得、（ｂ）医療装置タイプ、患者タイプ、ユーザタイプ、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせに基づいてＭＡＣ－ＤＭＳレベルに設定され得、又は（ｃ）（ａ）及び（ｂ）の両方に従って設定され得る、ネットワークも提供される（態様４５）。

【0521】

３５～４５のいずれか１つ以上の態様に記載のネットワークであって、（１）１つ以上の出力アプリケーションが、（ａ）１つ以上の規制当局によってプログラム医療機器（ＳａＭＤ）として規制されている１つ以上の出力アプリケーションと、（ｂ）ＳａＭＤとして規制されていない１つ以上の出力アプリケーションと、を含み、（２）システム／ＭＡＣ－ＤＭＳが、１つ以上のデータ変換、データキュレーションプロセス、データ検証チェック、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせを適用して、１つ以上のＳａＭＤアプリケーションが、ＭＡＣ－ＤＭＳメモリに記憶されたプロセッサ読み取り可能な命令に記録された１つ以上の規制要件に準拠することを確実にするように適合されている、ネットワークが更に提供される（態様４６）。

【0522】

別の態様では、本発明は、医療装置であって、（１）直接相互運用する高セキュリティゾーンコンポーネントの集合を含む高セキュリティゾーンであって、高セキュリティゾーンコンポーネントが、（ａ）動作中に患者に医療を適用し、受信された電子制御命令を介して制御可能である１つ以上の治療コンポーネントと、（ｂ）１つ以上の高セキュリティゾーンコンポーネントの動作を制御する複数のコンピュータ実装命令用の命令を含むコンピュータ可読媒体を備える高セキュリティゾーンメモリコンポーネントと、（ｃ）高セキュリティゾーンメモリコンポーネントに含まれるコンピュータ実装命令を実行して、１つ以上の治療コンポーネントに電子命令を送信して１つ以上の治療コンポーネントの動作を制御する高セキュリティゾーンコンピュータプロセッサコンポーネントと、（ｄ）高セキュリティゾーン通信コンポーネントであって、（Ｉ）（Ａ）少なくとも１つの中セキュリティゾーンコンポーネントからの電子通信及び（Ｂ）ローカル物理入力を受信し、（ＩＩ）中間ゾーンコンポーネントから受信された通信を分析して、１つ以上の検証標準に準拠する通信のみが、１つ以上の高セキュリティゾーンコンポーネントの動作を制御することを認められるのを確実にするセキュリティエンジンを備え、（ＩＩＩ）電子通信を（Ａ）少なくとも１つの中間セキュリティゾーンコンポーネント、及び（Ｂ）ローカル医療装置出力に中継する高セキュリティゾーン通信コンポーネントと、（ｅ）高セキュリティゾーンメモリコンポーネントへのアクセスを許可されたユーザのみに限定する物理的な改ざん防止システムと、を含み、（ｆ）高セキュリティゾーンが、直接インターネット通信のための能力を欠いている、高セキュリティゾーンと、（２）相互運用コンポーネントの第２の集合を含む中セキュリティゾーンであって、中セキュリティゾーンコンポーネントが、（ａ）（Ｉ）高セキュリティゾーン内の１つ以上の治療コンポーネントのパフォーマンスの１つ以上の物理的状態、（ＩＩ）関連付けられた患者の１つ以上の生理学的状態、又は（ＩＩＩ）（Ｉ）及び（ＩＩ）の両方を医療装置データ（ＭＡ－Ｄ）として測定し、そのような測定値を電子的に送信可能なデータに変換する１つ以上のセンサと、（ｂ）中セキュリティゾーンメモリコンポーネントであって、（Ｉ）１つ以上の中セキュリティゾーンコンポーネントの動作を制御する複数のコンピュータ実装命令のための命令を含むコンピュータ可読媒体と、（ＩＩ）ＭＡ－Ｄの記憶のための中セキュリティゾーンコンポーネントとを備える、中間セキュリティゾーンメモリコンポーネントと、（ｃ）中セキュリティゾーンメモリコンポーネントに含まれるコンピュータ実装命令を実行する中セキュリティゾーンコンピュータプロセッサコンポーネントであって、中セキュリティゾーンメモリコンポーネントが、（Ｉ）ネットワーク状態エンジンであって、安全で安定したインターネット集合が利用可能であるかどうかを評価し、（Ａ）そのような接続が利用可能であるときに、（ｉ）ＭＡ－Ｄを１つ以上の意図されるインターネット受信側デバイスに中継し、（ｉｉ）安全なインターネット接続を介して１つ以上のリモートコントロールデバイスから中継される命令を受信するか、又は（Ｂ）そのような接続が利用可能でないときに、そのような接続が利用可能になるまで、ＭＡ－Ｄを中ゾーンセキュリティメモリコンポーネントに記憶し、次いでキャッシュデータを１つ以上の意図される受信側デバイスに中継する、ネットワーク状態エンジンと、（ＩＩ）治療コンポーネントからデータを受信し、治療コンポーネントに電子命令を送信する装置間通信エンジンと、を含む、中セキュリティゾーンコンピュータプロセッサコンポーネントと、を備える、中セキュリティゾーンとを備える、医療装置７を提供する（態様４７）。

【0523】

態様４７に記載の医療装置であって、装置が、中間ゾーンセキュリティコンピュータプロセッサコンポーネントのオペレーティングシステム、高セキュリティコンピュータプロセッサコンポーネントのオペレーティングシステム、又はその両方が、１つ以上のオペレーティングシステムのソフトウェア更新を含むサーバに医療装置から送信された要求（プル信号）に応答して、インターネットを介してのみ修正可能であるように構成されている、医療装置が更に提供される（態様４８）。

【0524】

態様４８に記載の医療装置であって、高セキュリティコンピュータプロセッサコンポーネントのオペレーティングシステムが、高セキュリティコンピュータプロセッサコンポーネントへの物理的アクセスが可能なユーザによってのみ修正されるように構成されている、医療装置も提供される（態様４９）。

【0525】

更に別の態様では、本発明は、データネットワークであって、（１）ネットワークデータシステム（ＮＤＳ）と実質的に連続的に通信している、いくつかの別々に配置され、少なくとも部分的にリモートコントロール可能な医療装置（ＭＡ）であって、いくつかの（例えば、少なくとも５つの）別個の独立したエンティティ（ＩＥ）の物理的制御下にあり、システムの各ＭＡが、（ａ）動作中に患者の状態を検出する少なくとも１つのセンサと、（ｂ）物理的で、転送可能で、再現可能なコンピュータ可読媒体（ＰＴＲＣＲＭ）を備えるデバイスメモリであって、コンピュータ可読媒体が、デバイスコンピュータ実施可能命令（ＣＥＩ）と、経時的に収集されたセンサ情報を含むレコードと、を含む、デバイスメモリと、（ｃ）デバイスメモリ内のＣＥＩを読み取るためのデバイスコンピュータ処理コンポーネントと、（ｄ）デバイス表示ユニットと、（ｅ）動作中に、センサ情報を含むことができるデバイス情報をインターネットを介してＭＡからＮＤＳに送信するデータ中継ユニットであって、動作中のＭＡ中継ユニットによって中継されるＭＡ－Ｄは、リアルタイムセンサデータ（ＲＴ－ＭＡ－Ｄ）、記憶されたセンサデータ（ＭＡ－ＣＤ）、又はＲＴ－ＭＡ－Ｄ及びＭＡ－ＣＤの両方を含み、ＭＡ－Ｄが、構造化データ及び非構造化データの両方を含む、データ中継ユニットと、（ｆ）デバイスデータ入力ユニットと、（ｇ）任意選択で、デバイスデータセキュリティシステムであって、動作中に１つ以上のデータ保護機能を実施する少なくとも１つのマイクロコントローラを備え、データ保護機能が、例えば、承認されたデータタイプの特定的に識別されたデータであるデータのみへのデータ入力を制限することを含む、デバイスデータセキュリティシステムと、を備える、医療装置と、（２）ネットワークデータシステム（ＮＤＳ又はシステム）及び（２）ネットワークデータ管理システム（ＮＤＳ）であって、（１）（Ａ）半非構造化ＭＡデータ（ＳＵＭＡＤ）を受信し記憶する少なくとも１つの探索可能なデータリポジトリ（ＤＲ）と、（２）ＮＤＳ ＣＥＩを実行するＮＤＳ処理機能と、（３）ＮＤＳと通信してＭＡからデータを受信し、各ＭＡから受信されたＭＡ－ＤがＲＴ－ＭＡ－Ｄ、ＭＡ ＣＤ、又はその両方であるかどうかを判定するＮＤＳデータ入力ユニットと、（４）ＲＴ－ＭＡ－Ｄ、ＭＡ－ＣＤ、及びＳＵＭＡＤを分析して分析を生成し、１つ以上のＮＤＳ機能のパフォーマンスに分析を適用するＮＤＳ分析ユニットと、（５）任意選択で、ＮＤＳデバイスデータ調和ユニットであって、ＭＡ－ＤにおけるＲＴ－ＭＡ－ＤがＮＤＳ分析ユニットによって使用が承認されているかどうかを評価し、承認されたＲＴ－ＭＡ－ＤがＮＤＳ分析ユニットによってどのように使用されているかを判定する、ＮＤＳデバイスデータ調和ユニットと、（６）秘密保持ルール、医療準拠ルール、又はその両方に基づいて、データネットワークにおける各ＭＡ及び他のネットワークデバイス（ＯＮＤ）に供給するために、ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方を自動的にフィルタリングするＮＤＳ出力処理システムと、（７）ＮＤＳデータ中継ユニットであって、（Ａ）ＭＡ、関連付けられた患者、又はその両方に固有の情報、及び（Ｂ）ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方を含む情報を、１つ以上の他のネットワークデバイス／インターフェース（ＯＮＤ又はＯＮＤＩ）にインターネットを介して安全に中継し、ＯＮＤＩＳに中継される情報が、ＩＥに関連付けられたいくつかのＭＡからの情報、又は２つ以上のＩＥに関連付けられたいくつかのＭＡから受信されたＭＡ－Ｄから導出された情報を含む、ＮＤＳデータ中継ユニットと、（８）１つ以上のスキーマをＳＵＭＡＤに適用することに基づいて分析（分析データ）を生成するＮＤＳ分析ユニットと、を備える、データネットワークを提供する（態様５０）。

【0526】

態様は、態様５０に記載のネットワークであって、ＮＤＳが、入力データの量（需要）を検出し、入力データの量が事前にプログラムされた閾値を満たすか、又は超えることに応答してＮＤＳプロセッサ能力を自動的に増大させるためのエンジン／ユニットを備える、ネットワークである（態様５１）。

【0527】

更なる態様は、態様５０又は態様５１に記載のネットワークであって、動作中のＮＤＳ中継ユニットが、ＭＡのＭＡセキュリティユニットに許容されるフォーマットで、ネットワークにおけるＭＡにＮＤＳ状態情報を継続的に送信する、ネットワークである（態様５２）。

【0528】

別の態様は、態様５０～５２のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＭＡ内のＭＡＣＥＩが、ＭＡが、ＮＤＳが動作可能であるという表示を受信するまで、ＭＡがＮＤＳが動作可能であるという表示を受信しない場合に、ＭＡ－ＤをＭＡ－ＣＤとして記憶する命令を含む、ネットワークである（態様５３）。

【0529】

更なる態様は、態様５０～５３のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＮＤＳが、過去のＭＡ－Ｄ、現在のＭＡ－Ｄ、及び予測されたＭＡ－Ｄを識別するための機能を含み、ＮＤＳ分析ユニットが、分析に基づいて少なくとも１つの予測機能を実施し、予測機能の結果をＭＡ、ＯＮＤ、又はその両方に中継する、ネットワークである（態様５４）。

【0530】

態様は、態様５０～５４のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＮＤＳ分析ユニットが、プログラム医療機器（ＳＡＭＤ）として規制されている少なくとも１つの機能及び少なくとも１つの他の非ＳＡＭＤ機能（ＮＳＡＭＤ）を実施し、システムは、ＳＡＭＤ及びＮＳＡＭＤ機能の適用される規制状態を反映するＣＥＩに従って、少なくとも１つのＳＡＭＤ及び少なくとも１つのＮＳＡＭＤ機能の出力をＭＡに供給する、ネットワークである（態様５５）。

【0531】

更なる態様は、態様５５に記載のネットワークであって、少なくとも１つのＳＡＭＤが、診断指示又は治療指示をＨＣＰに提供することを含む、ネットワークである（態様５６）。

【0532】

更なる態様は、態様５５又は態様５６に記載のネットワークであり、少なくとも１つのＳＡＭＤは、条件に応答してＭＡの動作条件を変更することができる、ネットワークである（態様５７）。

【0533】

更なる態様は、態様５０～５７のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＯＮＤ ｉｎ ｔｈｅは、ＳＯ関連ネットワークアクセスデバイス（ＳＯＡＮＡＤ）にＭＡ－Ｄ、分析（ＮＤＳ－ＡＤ）、又はその両方を供給するシステム所有者（ＳＯ）サポートシステム（ＳＯＳＳ）を備える、ネットワークである（態様５８）。

【0534】

更なる態様は、態様５８に記載のネットワークであって、ＳＯＳＳが、ＭＡ－Ｄ、ＮＤＳ－ＡＤ、又はその両方を顧客関係管理サポートシステム（ＣＲＭＳＳ）からのデータと組み合わせる、ネットワークである（態様５９）。

【0535】

更なる態様は、態様５９に記載のネットワークであって、ＯＮＤＩ／ＮＤＳユーザが、ＳＯのためのネットワークＭＡを販売／リースする営業担当者を含む、ネットワークである（態様６０）。

【0536】

更なる態様は、態様５０～６０のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ネットワークが、科学研究者（ＳＲ）関連ネットワークアクセスデバイス（ＳＲＡＮＡＤ）に関連付けられたＯＮＤＩ、ＭＡ、又はその両方に対してＭＡ－Ｄを受信又は供給するか、分析を供給するか、又はそれらの組み合わせを行う１つ以上の研究プラットフォーム（ＲＰ）を備え、ＳＲが、ＳＯに関連付けられていない、ネットワークである（態様６１）。

【0537】

更なる態様は、態様５０～６１のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＭＡ－Ｄが、ＭＡ－Ｄの動作状態に関する情報を含み、ＮＤＳ分析ユニットが、分析プロセスにおいてＭＡ－Ｄの動作状態情報を評価する、ネットワークである（態様６２）。

【0538】

更なる態様は、態様５０～６２のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＭＡが、２つ以上の異種タイプのＭＡを含み、それによって、ＮＤＳが、ＮＤＳ分析又はＮＤＳ出力アプリケーションを中継する前にＭＡデバイスタイプを判定する、ネットワークである（態様６３）。

【0539】

更なる態様は、態様５０～６３のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＭＡのうちの少なくとも大部分が、重要な生命維持機能、例えば、心臓血管系、肺、脳、又は腎臓をサポート又は治療することに関連付けられている、ネットワークである（態様６４）。

【0540】

更なる態様は、態様５０～６４のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＮＤＳが、異種のＭＡからのＭＡ－Ｄを分析し、異種のＭＡ ＭＡ－Ｄの分析に基づいて、ＮＤＳの１つ以上の機能のパフォーマンスを実施又は推奨する機械学習モジュール（ＭＬＭ）を備える、ネットワークである（態様６５）。

【0541】

更なる態様は、態様５０～６５のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＮＤＳが、ＭＡ－Ｄ、分析（ＭＡ－Ｄの分析に基づく分析データ出力）、又はその両方を電子健康記録に直接書き込むことができる機能モジュールを備える、ネットワークである（態様６６）。

【0542】

更なる態様は、態様５０～６６のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＮＤＳ中継ユニットからＭＡ入力ユニット／ＭＡに送信されることが認められたデータが、本質的に、生体認証予測データ、命令の提供、又はＭＡ、ＮＤＳ状態、ＭＡソフトウェアバージョン状態、又はそれらの組み合わせ（ＣＴ）の制御からなる、ネットワークである（態様６７）。

【0543】

更なる態様は、態様６７に記載のネットワークであって、ＮＤＳからＭＡに送信されることが認められたデータが、ＭＡソフトウェアバージョン状態を含むが、ＭＡ、システム／ＮＤＳ、又はその両方が、インターネットを介してＭＡソフトウェアを更新することを防止し、任意選択で、ＭＡからローカルに開始されたプルコマンドに応答して更新を認める、ネットワークである（態様６８）。

【0544】

態様は、態様５０～６８のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＭＡ－Ｄが位置情報を含み、ＮＤＳが、施設、大都市圏、州／地域、国、又はＩＥに基づいて、ＯＮＤＩの少なくとも２つのクラスに情報を同時に中継する、ネットワークである（態様６９）。

【0545】

更なる態様は、態様５０～６９のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＭＡが、１つ以上の研究チーム、臨床応用においてＭＡを使用する複数のＩＥ、又はその両方から入力を受信する、ネットワークである（態様７０）。

【0546】

更なる態様は、態様５０～７０のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＮＤＳが、独立した研究チームメンバー、システム所有者のデバイス販売又はリース販促エージェント、ＩＥユーザ又は管理者、システム所有者の臨床又は医療サポートチームの担当者、及びシステム所有者のシステムアナリストを含むユーザロールに少なくとも部分的に基づいて、複数のＧＵＩスキーム（ＯＮＤＩ）にＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方を供給する、ネットワークである（態様７１）。

【0547】

更なる態様は、態様５０～７１のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＮＤＳ ＣＥＩが、センサデータにリンクされた１つ以上のアラーム条件を含み、ＮＤＳ（例えば、ＮＤＳ分析ユニット）が、１つ以上のアラーム条件が、ＭＡ－Ｄ、ＭＡ－Ｄ分析（分析／ＮＤＳ－ＡＤ）、又はその両方によってトリガされるかどうかを判定し、ＮＤＳが、センサデータ及びユーザオプションに基づいて、ＭＡ、ユーザ関連ＯＮＤ、又はその両方にアラームを登録させる、ネットワークである（態様７２）。

【0548】

更なる態様は、態様５０～７２のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＭＡが、禁止された改ざんイベントが発生した場合に、例えば、ＮＤＳ、ＯＮＤ、又はその両方に信号を送信する改ざん防止検出コンポーネント／機能を備える、ネットワークである（態様７３）。

【0549】

更なる態様は、態様５０～７３のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＭＡ－Ｄが、ＭＡ、ＭＡ環境、又はその両方の画像、及び非画像センサデータを含む、ネットワークである（態様７４）。

【0550】

更なる態様は、態様５０～７４のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＮＤＳメモリが、（ａ）ＲＴ－ＭＡ－Ｄ、ＭＡ－ＣＤ、若しくはその両方、（ｂ）キュレートされたデータ、スコアリングされたデータ、若しくはその両方、（ｃ）システムテストデータ、（ｄ）出力データ、又は（ｅ）それらのいくつか若しくは全ての組み合わせのストレージ、使用、及びアクセスを管理する２つ以上の別個のガバナンスゾーンを備える、ネットワークである（態様７５）。

【0551】

更なる態様は、態様５０～７５のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＮＤＳが、（ａ）特定の国におけるＭＡのデータ、（ｂ）国固有のデータガバナンスルール、及び（ｃ）他のＮＤＳと共有されるシステムブループリントデータを含む、ネットワークである（態様７６）。

【0552】

更なる態様は、態様５０～７６のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＭＡが、シーケンシング情報を含むパケットを中継し、ＮＤＳが、ＭＡ－ＣＤの時間成分を分析し、非時系列的な順序で受信されたＭＡ－Ｄをリシーケンシングするためのユニット／機能を備える、ネットワークである（態様７７）。

【0553】

更なる態様は、態様５０～７７のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＮＤＳの１つ以上の機能／ユニットが、反復ごと（例えば、２０～２００秒、３０～１８０秒、又は４５～９０秒ごと）に少なくとも約２０、３０、又は６０秒のＭＡ－Ｄを処理することに基づいており、ＮＤＳが、ＮＤＳが少なくとも５つ、８つ、又は少なくとも１０個のパケットのＭＡ－Ｄを少なくとも２、３、又は５秒ごと（例えば、２～１０、２～６、３～９、４～８、又は３～８秒ごと）にＭＡから受信することに基づくデータ検証ルールプロセスを含み、ＮＤＳが、任意の検証ルール違反の発生時に反復を再開する、ネットワークである（態様７８）。

【0554】

更なる態様は、態様５０～７８のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、分析のためのデータ収集を形成する際に各ＭＡについてＮＤＳによってＭＡ－Ｄが収集される各サイクルが、ＭＡからＮＤＳへのデータパケットの送信の各サイクルの長さの少なくとも約１００倍、少なくとも約２５０倍、少なくとも約５００倍、又は少なくとも約１，０００倍である、ネットワークである（態様７９）。

【0555】

更なる態様は、態様５０～７９のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ＮＤＳが、非臨床動作モードでＭＡを検出し、拡張スケーラビリティテストのためにそのような機能を使用することができる、ネットワークである（態様８０）。

【0556】

一態様では、本発明は、態様５０～８０のいずれか１つ以上に記載のネットワークなどのネットワークであって、ネットワークのＭＡのうちの少なくともいくつかが、動作中に、少なくとも一部の時間において、ワイヤレス通信プロトコル、例えば、Ｗｉ－Ｆｉを介してＲＴ－ＭＡ－ＤをＮＤＳに送信し、安全で／安定した通信チャネルが利用可能であるかどうかを検出し、安全で／安定した無線通信チャネルが利用可能でないときにキャッシュＭＡ－Ｄを収集し、通信チャネルが再び利用可能であるときに記憶されたキャッシュデータを中継する能力を備えるモバイルＭＡである、ネットワークを提供する（態様８１）。

【0557】

更なる態様は、態様５０～８１のいずれか１つ以上に記載のネットワークであって、ネットワークのＭＡのうちの少なくとも一部が、全てではないにしても、１つ以上の重要な生命維持システム（例えば、呼吸器系、心臓血管系、又は神経系）についての治療を提供するＭＡを含む、ネットワークである（態様８２）。

【0558】

一態様では、本発明は、態様５０～８２のいずれか１つ以上に記載のネットワークなどのネットワークであって、ネットワークの少なくともいくつかのＭＡが、別個のセキュリティゾーン／ルールの対象となる少なくとも２つの別個のコンポーネントを備える、ネットワークを提供する（態様８３）。

【0559】

一態様では、本発明は、態様８３に記載のようなネットワークであって、マルチゾーンＭＡ（ＭＺＭＡ）のうちの少なくともいくつかが、重要な生命維持システム治療機能を提供し、物理的な改ざん防止を含み、ローカルにのみ修正可能なＭＡ ＣＥＩを含む、高度に制限された治療アプリケーションコンポーネントを含む、ネットワークを提供する（態様８４）。

【0560】

一態様では、本発明は、態様８３又は態様８４に記載されたネットワークなどのネットワークであって、ネットワークのＭＡのうちの少なくともいくつかが、システム更新可用性を受信することができる処理ユニットを備えるが、ＮＤＳへのプル要求を介してのみ修正可能なＭＡ ＣＥＩも含む患者監視コンポーネントを備える、ネットワークを提供する（態様８５）。

【0561】

一態様では、本発明は、態様５０～８５のいずれか１つ以上に記載のシステムであって、限定された初期分析に基づいて、入力データに対して、ＭＡ、ＯＮＤＩ、又はその両方におけるＮＤＳトリガアプリケーション／アラームなどのコントローラを介して、限定された初期分析（例えば、設定された数のルール／データポイントについて分析することによって限定される）を実施するストリーミングデータプロセッサを備える、システムを提供する（態様８６）。

【0562】

デバイスデータネットワークにおけるいくつかの医療デバイスのリアルタイム管理のための方法であって、（１）いくつかの別々に配置され、少なくとも部分的にリモートコントロール可能な医療装置（「ＭＡ」）にアクセスすることであって、医療装置が、任意選択で少なくとも５つの別個の独立したエンティティ（ＩＥ）の物理的制御下で、ネットワークデータシステム（ＮＤＳ）と実質的に連続的に通信しており、システムの各ＭＡが、（ａ）動作中に患者の状態を検出する少なくとも１つのセンサと、（ｂ）デバイスコンピュータ実行可能命令を含むＰＴＲＣＲＭを含むデバイスメモリ、及び動作中に、センサ情報を含む情報を経時的に記録するデバイスメモリ（ＤＭ）と、（ｃ）ＭＡ ＣＥＩを読み取り／実行するデバイスプロセッサと、（ｄ）デバイス表示ユニットと、（ｅ）動作中に、インターネットを介したＭＡからＮＤＳへのセンサ情報を含むことができるデバイス情報（ＭＡ－Ｄ）を送信するデバイスデータ中継ユニットであって、動作中にＭＡによって中継されるＭＡ－Ｄの大部分が、リアルタイムセンサデータ（ＲＴ－ＭＡ－Ｄ）、記憶された／キャッシュセンサデータ（ＭＡ－ＣＤ）、又はＲＴ－ＭＡ－Ｄ及びＭＡキャッシュデータ（ＭＡ－ＣＤ）の両方を含み、ＭＡ－Ｄが、構造化データ及び非構造化データの両方を含む、デバイスデータ中継ユニットと、（ｆ）デバイスデータ入力ユニット（ＭＡ－ＩＮＰＵ）と、（ｇ）光学デバイスデータセキュリティシステムであって、任意選択で、少なくとも１つのコンポーネント、例えば、マイクロコントローラを備え、承認されたデータタイプの特定的に識別されたデータであるデータのみにデータ入力を制限することを含むデータ保護機能を実行する、光学デバイスデータセキュリティシステムと、を備える、アクセスすることと、（２）ｉｎ装置ネットワークデータ管理システム（ＮＤＳ）から通信されたデータを収集することであって、医療装置ネットワークデータ管理システム（ＮＤＳ）が、（Ｉ）ＮＤＳに中継されるシステムが許容するデータ、典型的には、ＭＡから中継されるＭＡ－Ｄを含むデータを自動的に受信するＮＤＳ入力ユニット／エンジンを備え、（ＩＩ）ＰＴＲＣＲＭを備えるＮＤＳメモリに受信されたデータを記憶し、（３）分析ユニット／エンジン受信されたデータを分析／評価するを備え、（ＩＩＩ）（例えば、受信されたＭＡ－Ｄの分析に基づいて）記憶された命令／ＮＤＳメモリに含まれるＣＥＩを実行するＮＤＳプロセッサを備え、（ＩＶ）新しいデータ、出力機能（ＭＡ制御命令など）、又はその両方をネットワークのデバイスに通信するＮＤＳ中継ユニット／エンジンを備える、収集することと、を含み、ＮＤＳメモリが、１つ以上のクエリ可能で／探索可能なデータリポジトリを備える（例えば、データレイク又は強化データレイク、いずれの場合も半非構造化ＭＡデータ（ＳＵＭＡＤ）を、事前に確立された標準に少なくとも部分的に準拠するフォーマットで受信して記憶し、それによって、ＭＡ－Ｄの処理速度を増加させる、方法が更に提供される（態様８７）。

【0563】

別の態様は、態様８７に記載の方法であって、ＮＤＳが、受信されたＭＡ－Ｄに対する初期分析を自動的に実施し、ＭＡ－Ｄ及び命令の分析に基づく１つ以上の機能を実施して、分析ユニットの動作を制御して、ＮＤＳメモリに記憶されたデータを、記憶された（取り込まれた）後で分析するエンジン／ユニットを備え、初期分析が、メモリ取り込み後分析よりも少ない分析条件を含むか、自動的に実施されるか、データを受信してから短い時間内（例えば、＜３分、＜２分、＜１分、又は＜０．５分）に実施されるか、又はそれらのいずれか若しくは全ての組み合わせが行われる、方法である（態様８８）。

【0564】

態様は、態様８７又は態様８８に記載の方法であって、ＮＤＳが、デバイスデータ調和ユニット／エンジンを備え、デバイスデータ調和ユニット／エンジンが、ＭＡ－ＤのＲＴ－ＭＡ－Ｄが、データを分析する前にＮＤＳ分析ユニットによる分析について承認可能なフォーマットであるかどうかを評価し、任意選択で、可能なら分析前に非準拠データを修正する、方法である（態様８９）。

【0565】

態様は、態様８７～８９のいずれか１つ以上に記載の方法であって、事前にプログラムされ、プログラム可能な秘密性又は医療準拠ルールに基づいて、ＭＡ－Ｄ、分析データ、出力アプリケーション、又はそれらの組み合わせに自動的にタグ付け／フィルタリングする出力フィルタリング／ルーティングエンジン／ユニットを備え、ＮＤＳが、最新の受信されたＭＡ－Ｄに基づいて、ネットワーク化されたＭＡ又はＯＮＤＩのいずれにも同じ情報を供給することなく、異なるＭＡ、ＯＮＤＩ、又は両方に情報を同時に中継する、方法である（態様９０）。

【0566】

態様は、態様９０に記載の方法であって、ＮＤＳは、ＮＤＳ及びそれに関連付けられたエンティティにデータを供給するか、又はＮＤＳ及びそれに関連付けられたエンティティからデータを受信する各許可されたＭＡ及びＯＮＤＩを識別するＭＡ－Ｄを認識するように適合されており、それによって、エンティティに属する秘密情報が、同じくネットワークにアクセスする他の独立したエンティティに関連付けられたＭＡ／ＯＮＤＩに開示されるのを妨げるのを容易にする、方法である（態様９１）。

【0567】

態様は、態様８７～９１のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＮＤＳが、ＭＡから中継されたＭＡ－ＣＤ（キャッシュデータ）を識別し、そのようなＭＡ－ＣＤをＮＤＳメモリに記憶すべきか、分析ユニットによって使用すべきか、ＲＴ－ＭＡ－Ｄと組み合わせるべきか、又はそれらのいずれか又は全ての組み合わせを行うべきかを判定するエンジン／ユニットを備える、方法である（態様９２）。

【0568】

態様は、態様８７～９２のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＮＤＳが、データ分析、データ記憶、又はその両方の間に１つ以上のスキーマについてＭＡ－Ｄを自動的にスクリーニングする、又はＭＡ－Ｄに準拠させるユニット／エンジンを備える、方法である（態様９３）。

【0569】

態様は、態様８７～９３のいずれか１つ以上に記載の方法であって、大部分の、概ね全ての、又は全てのＭＡは、ＭＡ－ＤをＮＤＳに中継するための安全な／安定した通信チャネルの存在を評価するユニット／エンジンを備え、そのようなＭＡが、そのようなチャネルが存在しない場合、そのような接続が再確立されるまでＭＡ－ＤをキャッシュＭＡ－Ｄ（ＭＡ－ＣＤ）として収集し、その後、そのようなキャッシュＭＡ－ＤをＮＤＳに中継する、方法である（態様９４）。

【0570】

別の態様は、態様９４に記載の方法であって、ＮＤＳが、ネットワークにおけるＭＡにＮＤＳ状態情報を自動的かつ定期的／継続的に送信するユニット／エンジンを含み、ＭＡが、そのような信号が受信されないときにＭＡ－Ｄを収集し、信号が次に受信されるたびにそのような収集されたキャッシュＭＡ－Ｄを中継するＣＥＩを含む、方法である（態様９５）。

【0571】

別の態様は、態様８７～９５のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＮＤＳが、過去のＭＡ－Ｄ、現在のＭＡ－Ｄ、及び予測されたＭＡ－Ｄを識別するためのエンジン／ユニットを含み、ＮＤＳ分析ユニットが、ＭＡ－Ｄの分析に基づいて、少なくとも１つの予測機能を実施し、予測機能の結果をＭＡ、ＯＮＤ、又はその両方に中継する、方法である（態様９６）。

【0572】

更なる態様は、態様８７～９６のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＮＤＳが、プログラム医療機器（ＳＡＭＤ）として規制されている少なくとも１つの機能及び少なくとも１つの他の非ＳＡＭＤ機能（ＮＳＡＭＤ）を実施し、ＮＤＳ／システムが、ＳＡＭＤ及びＮＳＡＭＤ機能の適用される規制状態を反映するＣＥＩに従って、少なくとも１つのＳＡＭＤ及び少なくとも１つのＮＳＡＭＤ機能の出力をＭＡに供給する、方法である（態様９７）。

【0573】

別の態様では、本発明は、態様９７に記載の方法などの方法であって、少なくとも１つのＳＡＭＤが、診断指示又は治療指示をＨＣＰに提供することを含む、方法を提供する（態様９８）。

【0574】

別の態様では、本発明は、態様９７又は態様９８に記載の方法などの方法であって、少なくとも１つのＳＡＭＤが、ＭＡ－Ｄ又は分析に反映された状態に応答して、ＭＡの動作条件を変更する、方法を提供する（態様９９）。

【0575】

更なる態様は、態様８７～９９のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＯＮＤＩが、ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方をＳＯＡＮＡＤに供給するシステム所有者（ＳＯ）サポートシステム（ＳＯＳＳ）を備える、方法である（態様１００）。

【0576】

一態様において、本発明は、態様１００に記載の方法などの方法であって、ＳＯＳＳが、ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方をＣＲＭＳからのデータと組み合わせる、方法を提供する（態様１０１）。

【0577】

追加の態様では、本発明は、態様１０１に記載の方法のような方法であって、ユーザが、システム所有者に代わってデバイスを販売又はリースする販売代理人を含む、方法を提供する（態様１０２）。

【0578】

別の態様では、本発明は、態様８７～１０２のいずれか１つ以上に記載の方法などの方法であって、ネットワークが、ＭＡ又はＯＮＤ関連科学研究者（ＳＲ）関連ネットワークアクセスデバイス（ＳＲＡＮＡＤ）を備える研究プラットフォーム（ＲＰ）を備え、ＳＲが、ＳＯに関連付けられず、ＳＲＡＮＡＤから受信されたデータが、少なくともいくつかの分析機能において使用される、方法を提供する（態様１０３）。

【0579】

別の態様では、本発明は、態様８７～１０３のいずれか１つ以上に記載の方法などの方法であって、ＭＡ－Ｄが、ＭＡ－Ｄの動作状態に関する情報を含み、ＮＤＳが、分析の実施、出力の供給、又はその両方においてＭＡ動作状態情報を評価する、方法を提供する（態様１０４）。

【0580】

別の態様では、本発明は、態様８７～１０４のいずれか１つ以上に記載の方法などの方法であって、ＭＡが、２つ以上の異種タイプのＭＡを備え、ＮＤＳが、分析、出力の中継、又はその両方を実施する前に、各ＭＡのデバイスのタイプを判定する、方法を提供する（態様１０５）。

【0581】

更なる態様は、態様８７～１０５のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ネットワークのＭＡのうちの少なくとも大部分が、重要な生命維持機能、例えば、心臓血管系、肺、脳、又は腎臓に関連付けられている、方法である（態様１０６）。

【0582】

一態様では、本発明は、態様８７～１０６のいずれか１つに記載の方法などの方法であって、ＮＤＳが、異種のＭＡからＭＡ－Ｄを分析し、異種のＭＡ ＭＡ－Ｄの分析に基づいて、ＮＤＳの１つ以上の機能を実施するか、又は機能の実施を推奨する機械学習モジュール（ＭＬＭ）を備える、方法を提供する（態様１０７）。

【0583】

更なる態様は、態様８７～１０６のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＮＤＳが、ＥＨＲ／ＥＭＲにＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方を直接書き込むことができる機能モジュールを備える、方法である（態様１０８）。

【0584】

更なる態様は、態様８７～１０８のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＤＭが、ＭＡからの入力のみを受信するように適合されている、方法である（態様１０９）。

【0585】

別の態様では、本発明は、態様８７～１０９のいずれか１つ以上に記載の方法などの方法であって、ＮＤＳから少なくともいくつかのＭＡに送信されることが認められたデータが、本質的に、生体認証予測データ、命令の提供、又はＭＡ、ＮＤＳ状態、ＭＡソフトウェアバージョン状態、又はそれらの組み合わせの制御からなる、方法を提供する（態様１１０）。

【0586】

一態様では、本発明は、態様１１０に記載の方法などの方法であって、ＮＤＳから送信されることが認められたデータが、ＭＤソフトウェアバージョン状態を含むが、システム／ＮＤＳ、ＭＡ、又はその両方が、インターネットを介したＭＡソフトウェアの更新を妨げる（例えば、ＭＡソフトウェアの手動／ローカル更新が必要であるというアラーム又はインジケータをもたらす情報、ソフトウェアの更新のためのプル信号が要求されることなど）、方法を提供する（態様１１１）。

【0587】

更なる態様は、態様８７～１１１のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＭＡ－Ｄが、位置情報を含み、ＮＤＳが、施設、大都市圏、州／地域、国、又は独立したエンティティ関連付けに基づいて、情報を同時に少なくとも２つのクラスのＯＮＤＩに中継する、方法である（態様１１２）。

【0588】

更なる態様は、態様８７～１１２のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＮＤＳが、１つ以上の研究チーム、臨床応用においてＭＡを使用する複数のＩＥ、又はその両方から入力を受信し、そのようなデータを別々に識別／タグ付けし、少なくともいくつかの分析動作においてそのようなデータを使用する、方法である（態様１１３）。

【0589】

更なる態様は、態様８７～１１３のいずれか１つ以上に記載のシステムであって、ＮＤＳが、ユーザロールに少なくとも部分的に基づいて、複数のＧＵＩスキーム／表示タイプを含むＭＡ／ＯＮＤ内の複数のＧＵＩに、ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方を供給し、そのようなユーザロールが、独立した研究チームメンバー、システム所有者デバイスの販売又はリース販促エージェント、ＩＥユーザ又は管理者、システム所有者の臨床又は医療サポートチームの担当者、及びシステム所有者のシステムアナリストを含む、システムである（態様１１４）。

【0590】

別の態様では、本発明は、態様８７～１１４のいずれか１つ以上に記載の方法などの方法であって、ＮＤＳ ＣＥＩが、ＭＡ－Ｄ、分析、又はその両方における１つ以上のアラームトリガ条件の存在に基づいて、１つ以上のアラームをＭＡ、ＯＮＤ、又はその両方に登録させるための命令を含み、そのような条件が、ＮＤＳレベル、ＭＡ／ＯＮＤレベル、又はその両方でプログラム可能である、方法を提供する（態様１１５）。

【0591】

一態様では、態様８７１１５のいずれか１つ以上に記載の方法などの方法であって、ＭＡのいくつか、大部分、又は全てが、ＭＡにおいて禁止された改ざんが発生した場合にＮＤＳに信号を送信する改ざん防止検出機能を備える、方法が提供される（態様１１６）。

【0592】

一態様では、本発明は、態様８７～１１６のいずれか１つ以上に記載の方法などの方法であって、ＭＡ－Ｄが、ＭＡ（ＭＡコンポーネント／スクリーンなど）、ＭＡ環境、又はその両方の画像、並びに非画像センサデータを含む、方法を提供する（態様１１７）。

【0593】

別の態様では、本発明は、態様８７～１１７のいずれか１つ以上に記載の方法などの方法であって、ＮＤＳメモリ又はそのコンポーネント（例えば、データレイク／強化データレイク）が、例えば、（ａ）ＭＡ－Ｄ又はその両方、（ｂ）キュレートされたデータ、スコアリングされたデータ、又はその両方、（ｃ）システムテストデータ、（ｄ）出力データ／出力、又は（ｅ）（ａ）～（ｄ）のいずれか又は全ての組み合わせのストレージ、使用、及びアクセスを管理する別個のガバナンスゾーンを備える、方法を提供する（態様１１８）。

【0594】

一態様では、態様８７～１１８のいずれか１つ以上に記載の方法などの方法であって、ＮＤＳが、（ａ）国におけるＭＤについてのデータ、（ｂ）国固有のデータガバナンスルール、及び（ｃ）任意選択で並行的に動作すること、リソースを共有すること、などを行う１つ以上の他のＮＤＳと共有されるシステム動作／ブループリント命令／エンジンなどを備える、方法を提供する（態様１１９）。

【0595】

別の態様では、本発明は、態様８７～１１９のいずれか１つ以上に記載の方法などの方法であって、ＭＡＳが、シーケンシング情報を含むパケットを中継し、ＮＤＳが、ＭＡ－ＣＤの時間成分を分析し、非時系列的な順序で受信されるＭＡ－ＣＤをリシーケンシングするための（機能を実施する）エンジン／ユニットを備える、方法を提供する（態様１２０）。

【0596】

別の態様では、本発明は、態様８７～１２０のいずれか１つ以上に記載の方法などの方法であって、１つ以上のＮＤＳ機能が、反復ごとに少なくとも２０、３０、４０、６０、９０、１２０、又は１８０秒のＭＡ－ＤについてのＭＡ－Ｄの収集（例えば、３０～３００秒のデータ、４０～１２０秒のデータ、又は２５～１００秒のデータ）及びそのような収集の分析に基づいて、ＭＬＭ分析などの分析において使用するための適合性を判定する、方法を提供する（態様１２１）。

【0597】

別の態様では、本発明は、態様８１～１２１のいずれか１つ以上に記載の方法であって、設定された期間（例えば、１～１０秒毎、２～１２秒毎、２～８秒毎、３～６秒毎、又は約５秒毎）にわたって受信されたデータの予想される量のパケット（例えば、ＭＡ－Ｄの２～１００個、５～１００個、５～７５個、５～８０個、５～５０個、５～２５個、又は５～１０個のパケット）の収集に基づくデータ収集プロセス／エンジンを含み、ＮＤＳが、任意選択で、データ充足性要件／コンテンツルールに準拠するために収集が完了する前に収集を分析し、任意の検証ルール違反の発生時にＮＤＳはデータ収集を再開する、方法を提供する（態様１２２）。

【0598】

別の態様では、本発明は、態様１２１又は態様１２２に記載の方法などの方法であって、ＭＡ－Ｄ集合の分析のためのＭＡ－Ｄ集合のサイクルが、ＮＤＳがＭＡ、ＯＮＤＩ、若しくはその両方に出力を中継するか、又はＭＡがＭＡ－ＤをＮＤＳに中継するための少なくとも１期間の少なくとも約１００倍、少なくとも約２５０倍、少なくとも約５００倍、又は少なくとも約１，０００倍である、方法を提供する（態様１２３）。

【0599】

更なる態様は、態様８７～１２３のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＮＤＳが、非臨床動作モードにあるＭＡを検出することができる、方法である（態様１２４）。

【0600】

別の態様は、態様１２４に記載の方法であって、方法が、非臨床動作モードＭＡをネットワークに組み込む前に、そのようなＭＡに対してネットワークスケーラビリティテストを実施することを含む、方法である（態様１２５）。

【0601】

一態様では、本発明は、態様８７～１２５のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＭＡの少なくともいくつかが、動作中の少なくとも一部の時間において、ワイヤレス通信プロトコルによってＲＴ－ＭＡ－ＤをＮＤＳに送信するモバイルＭＡである、方法を提供する（態様１２６）。

【0602】

別の態様では、本発明は、態様８７～１２６のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＭＡのうちの少なくともいくつかが、別個のセキュリティゾーンの対象となる少なくとも２つのコンポーネントを備える、方法を提供する（態様１２７）。

【0603】

別の態様では、本発明は、態様１２７に記載の方法などの方法であってし、ＭＡの少なくともいくつかが、重要な生命維持システム治療機能を提供し、物理的な改ざん防止を含み、ローカルにのみ修正可能なＭＡ ＣＥＩを含む、高度に制限された治療アプリケーションコンポーネントを備える、方法を提供する（態様１２８）。

【0604】

一態様において、本発明は、態様８７～１２８のいずれか１つ以上に記載の方法であって、ＭＡのうちの少なくともいくつかが、システム更新可用性を受信することができる処理ユニットを備えるが、ＮＤＳに供給されるプル要求を介してのみ修正可能なＭＡ ＣＥＩも含む患者監視コンポーネントを備える、方法を提供する（態様１２９）。

【0605】

別の局面は、態様８７～１２９のいずれか１つ以上に記載の方法を実施する方法であって、方法が、ＮＤＳのエンジン／ユニット（例えば、ストリーミングデータプロセッサ）によって受信された取り込みデータに対して初期分析を実施することと、制御コンポーネント／ユニットに初期分析に基づいて１つ以上のアクションをＭＡ、ＯＮＤＩ、又はその両方に供給させることとを含み、初期分析が、強化データレイクなどのＮＤＳメモリデータリポジトリにＭＡ－Ｄが完全に取り込まれる前に行われる、方法である（態様１３０）。

【0606】

本発明の更なる態様は、医療装置及び制御システムであって、（１）いくつか（例えば、≧２５個、≧５０個、又は≧約１００個）のリモートコントロール可能でインターネット接続可能な医療装置（ＭＡ）へのアクセスであって、ＭＡが、（Ｉ）対象データを検知するための対象センサ手段と、センサデータをインターネット送信可能データ（ＭＡ－Ｄ）に変換し、任意選択で治療タスク手段を実施するためのセンサデータ変換手段と、（ＩＩ）動作中及びオンラインで実質的に連続な様式で安全なインターネットデータ通信を介して半非構造化でＭＡ－Ｄをストリーミングするための手段と、（ＩＩ）キャッシュされたＭＡ－Ｄを電子データを含めるための手段（ＭＡメモリ）に収集し、そのようなＭＡ－Ｄを電子データを含めるための手段（ＭＡメモリ）記憶するための手段と、（ＩＶ）ＭＡとネットワークとの間の通信の状態を検知するための手段と、（Ｖ）予めプログラムされた条件又はイベントの発生時にキャッシュされたＭＡ－Ｄを中継するための手段とを備える、ＭＡと、（２）ＮＤＳ（例えば、ＭＡＣ－ＤＭＳ）であって、（Ｉ）強化データレイク（ＥＤＬ）アーキテクチャを含むデータを記憶し、ＥＤＬ互換性のあるデータ入力取り込みプロセスを適用するための手段と、（ＩＩ）ストリーミング及びキャッシュされたＭＡデータを処理し、ＭＡＣ－ＤＭＳデータ記憶手段に記憶されたデータに対して自動及びオンデマンドの二次分析を実施するための超並列処理手段と、（ＩＩＩ）ＭＡＣ－ＤＭＳデータ記憶手段内のデータを分析して、分析データ、ＭＡＳ上で実施される出力アプリケーション用の命令、又はその両方を生成するための分析処理手段と、（Ｖ）分析データ、出力アプリケーション、又はその両方を中継するための手段と、を備える、ＮＤＳと、（３）いくつか（例えば、≧約１０個、≧約２０個、又は≧約１００個）のＯＮＤ／ＯＮＤＩであって、各々がプロセッサ手段と、表示手段と、を含み、各ＯＮＤＩが、ユーザのクラスに関連付けられており、そのようなユーザのクラスが、（Ｉ）ＭＡとインタラクトし、ＰＨＩにアクセスすることを許可されたＨＣＰと、（ＩＩ）ＭＡと直接インタラクトせず、ＰＨＩの受信に対する制限の対象となる商用ユーザとを含む、ＯＮＤ／ＯＮＤＩとを備え、出力アプリケーションが、ＭＡにおける１つ以上の機能の動作を制御し、ＭＡ－Ｄの分析に基づく分析データ出力を商用クラスユーザに関連付けられたＯＮＤの少なくともいくつかに並行的にかつ別個に中継する、医療装置及び制御システムである（態様１３１）。

【0607】

機能を実施するための手段又はステップを含む追加の態様
本発明のいくつかの態様は、（１）機能、及び（２）システム／デバイスの「手段」、又は機能を実施するための方法の「ステップ」のいずれかに関して、そのような手段が、当技術分野における全ての列挙された手段又はステップ及びそれらの等価物を含むことを意図して説明される。読者を助けるために、機能を実施するための選択された手段／ステップをサポートするための例示的な説明又は参照がここに提供されるが、機能を実施するための様々な手段／ステップに対する追加のサポートが他の部分に提供されることが認識されるであろう。

【0608】

例えば、対象の生理学的状態を検知するための手段（センサデータを収集するためのステップ）は、例えば、段落［０１３９］～［０１４４］などに提供されている。適切な／好適なデータ接続が利用可能であるかどうかを評価するための手段は、例えば、段落［０１６０］などに記載されている。データ入力手段／入力手段／入力ステップ（データを受信するための手段）は、例えば、段落［０２５４］～［０２８６］（ＮＤＳ入力ユニット／方法を対象とする）及び段落［０１６９］（ＭＡ入力ユニットを対象とする）に記載されている。データを中継／送信するためのステップ／手段は、例えば、段落［０１５８］～［０１６８］（ＭＡ中継ユニット／方法を対象として）及び段落［０３２６］～［０３３７］（ＮＤＳ中継ユニット／方法を対象とする）に提供されている。データ改善手段、データを改善するための手段／ステップは、例えば、段落［０３２０］、［０３０７］～［０３２８］に提供されている。

【0609】

ＣＥＩ／コード及びデータを読み取り／解釈するための手段／ステップ（「処理手段」又は「処理ステップ」）は、例えば、段落［０１５３］～［０１５７］（ＭＡプロセッサを対象とする）及び段落［０２３４］～［０２５０］（ＮＤＳプロセッサを対象とする）に提供されている。システムデータ（例えば、ＭＡ～Ｄ）を分析するための手段／ステップは、例えば、段落［０２９３］～［０３０６］及び段落［０３６９］～［０３８９］などに提供されている。キャッシュデータを分析し、ＲＴ－ＭＡＤと組み合わせるための手段／ステップは、例えば、段落［０２６０］～［０２７１］などに提供されている。

【0610】

メモリ手段、データを記憶するための手段／ステップは、例えば、段落［０１５２］（ＭＡメモリを対象とする）及び段落［０１９９］～［０２３３］（ＮＤＳメモリを対象とする）に提供されている。ＥＤＬ及びＤＬは、非構造化又は半非構造化データを記憶するための手段／ステップとみなすことができる。ＪＳＯＮファイルフォーマットなどのＳＵＭＡＤを記録するための手段は、例えば、段落［０２３４］又は段落［０２５９］又は段落［０３６１］などに提供されている。データストリームを処理するための手段（ストリーミングデータを処理するためのステップ）は、例えば、段落［０２７８］～［０２８０］、段落［０２９２］又は段落［０３６４］又は段落［０３６７］などに提供されている。

【0611】

（例えば、本明細書に開示された暗号化方法及びそれらの同等物を使用する）情報の秘密性を保護するための手段／ステップ、（例えば、本明細書に記載されたファイアウォール及びそれらの同等物を使用する）入力データを制限するための手段など、機能の他の手段／ステップの説明／サポートも本明細書に提供されている。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】

【国際調査報告】