[論文レビュー] A Dynamic System Model for Personalized Healthcare Delivery and Managed Individual Health Outcomes

Inas S. Khayal, Amro M. Farid|arXiv (Cornell University)|Oct 17, 2019

Healthcare Operations and Scheduling Optimization参考文献 70被引用数 22

ひとこと要約

本稿では、臨床プロセス用のペトリネットと健康状態の変化用のペトリネットの2つの結合されたペトリネットを用いて、医療サービスの提供と個々の健康状態の進化を同期化する動的システムモデルを提案する。このモデルにより、急性および慢性疾患における測定可能な健康アウトカムに治療コストとタイミングを結びつけることで、個別化医療を可能にし、離散イベントシミュレーションを通じて透明なコスト・アウトカムのトレードオフを示す。

ABSTRACT

The current healthcare system is facing an unprecedented chronic disease burden. This paper develops a healthcare dynamic model for personalized healthcare delivery and managed individual health outcomes. It utilizes a hetero-functional graph theory rooted in Axiomatic Design for Large Flexible Engineering Systems and Petri nets. The dynamics of the model builds upon a recently developed systems architecture for healthcare delivery which bears several analogies to the architecture of mass-customized production systems. At its essence, the model consists of two synchronized Petri nets; one for the healthcare delivery system and another for individuals' health state evolution. The model is demonstrated on two clinical case studies; one acute and another chronic. Together, the case studies show that the model applies equally to the care of both acute and chronic conditions, transparently describes health outcomes and links them to the evolution of the healthcare delivery system and its associated costs.

研究の動機と目的

• 個別化医療の提供と個々の健康状態管理を統合する動的システムモデルの開発。
• 従来のモデルが医療システムと患者の健康状態を別個で静的プロセスとして扱うというギャップを解消すること。
• 臨床システム運用と患者の健康状態の進化の間でリアルタイムの調整を可能にし、より良い医療成果を達成すること。
• 医療サービスの提供コストと個々の健康状態の進化との時間的関係を定量化すること。

提案手法

• 本モデルは、公理的設計とペトリネットに根ざした異種機能的グラフ理論を用いて、システムの構造と機能を表現する。
• 2つの同期化されたペトリネットを定義する：1つは医療サービスの提供システム（変換、意思決定、測定、輸送プロセスを含む）、もう1つは個々の健康状態の進化を表すもの。
• システムリソース（例：医療従事者、画像診断、手術）とプロセスが、固有の割り当てを持つ機能的カテゴリー（F、D、M、N）に形式的に分類される。
• 本モデルは離散イベントシミュレーションを用い、両方のネットワークにおける遷移の発火を追跡することで、臨床的行動と自発的な健康状態の変化を表す。
• 健康ネットにおける確率的プロセスが自発的な健康状態の変化（例：症状の進行）をシミュレートし、決定的遷移が計画されたケアステップを表す。
• コストはシステムリソースの利用度に応じて蓄積され、アウトカムは健康状態の軌跡として追跡され、時間経過に伴う健康状態の割合（%）を含む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして動的システムモデルが、医療サービスの提供プロセスと個々の健康状態の進化を同期的に結びつけることができるか？
• RQ2 このモデルは、急性および慢性疾患の両方において、どの程度個別化医療を支援できるか？
• RQ3 医療サービスの提供コストと個々の健康状態の進化との間の定量的関係は、時間経過でどのように変化するか？
• RQ4 臨床プロセスの調整とタイミングが、慢性疾患管理における長期的な健康状態にどのように影響するか？

主な発見

• 本モデルは、急性および慢性ケアの両方への適用可能性を明確に示しており、慢性ケアの事例では49回の遷移を伴う218日間のケア軌跡と4,500ドルの累積コストを示している。
• 慢性ケアの事例では、個々の健康状態が100日間90％の健康状態を維持した後、219日目に70％の健康状態に低下した。
• 本モデルは、慢性ケアの例において、219日間で累積的に4,500ドルの医療サービス提供システムの運用コストが発生していることを透明に示している。
• 急性ケアの事例では、100日間の迅速なサイクルが観察され、26回の遷移と2,000ドルのコストが発生し、治療後に健康状態が100％に回復した。
• 本モデルの二重ペトリネット構造により、コスト蓄積と健康アウトカムの進化をリアルタイムで追跡でき、時系列データがコストとアウトカムのトレンドを示している。
• 本モデルは、システム利用パターンと健康アウトカムとの間の明確なトレードオフを特定し、より良いケアの調整を支援する意思決定を可能にしている。