本申请要求于2015年10月26日提交的美国临时申请62/246,210以及于2016年1月15日提交的美国临时申请62/279,243的优先权，这两个申请都通过引用整体上并入本文。
本文描述的主题一般而言涉及用于临床试验的随机化和试验供应管理(rtsm)系统，并且更具体地涉及生成、编程和/或配置rtsm系统。
背景技术：
随机化患者并正确提供治疗对临床试验至关重要。大多数临床试验依靠rtsm系统来执行试验的关键功能，包括患者随机化、致盲、药品分配和自动药品补给。rtsm系统有时也被称为ivr(交互式语音响应)、iwr(交互式web响应)或irt(交互式响应技术)系统。
在早期，第一代rtsm技术通常使用患者编号的套件，这些套件以与整个治疗过程对应的完整块被运送到所有临床试验点。第一代rtsm系统效率低下，并且通常造成大量的供应浪费。
在20世纪90年代，交互式语音响应(ivr)系统标志着第二代rtsm技术的开始。ivr系统通常通过电话对患者进行随机化，然后分配药品和补给站点。提供治疗变得更加灵活。例如，患者套件可以与其它等效套件互换；在同一研究中的后续患者可以使用退出的(dropped-out)患者的供应；并且不再需要装运按块或按完整的治疗过程发生。此外，ivr允许更复杂的试验设计，诸如涉及可变给药或多层分层试验的试验设计。后来，交互式web响应(iwr)系统用易于使用的web用户界面取代了繁重的电话小键盘工作和相关联的错误，用于收集、组织和显示数据。
在2000年代，“参数驱动”或可配置的rtsm系统将rtsm技术推向第三代。可配置的rtsm系统被设计为用更快且基于屏幕的“配置”取代缓慢且容易出错的开发过程。在一些情况下，临床试验可以通过选择或输入信息(诸如访问日程、治疗手段、给药等等)来立即设置。
随着时间的推移，rtsm技术不断发展，临床试验设计变得越来越复杂并且难以管理。生成rtsm系统仍然是个耗时且劳动力密集的过程。例如，临床试验赞助者(例如，制药公司或合同研究组织(cro))必须首先编写描述临床试验的要求和其它信息的冗长文件(即，“规范”)。然后，rtsm系统供应商必须聘请软件开发人员基于规范来手动配置和/或编程rtsm系统。这个过程可以花费12周或更长的时间。虽然可配置的rtsm系统通常需要较少的编程，但它们只能部分地减轻繁重冗长的过程。
技术实现要素：
根据所公开的主题，描述了用于生成、编程和/或配置用于临床试验的rtsm系统的系统和方法。
在一方面，所公开的主题包括用于生成随机化和试验供应管理(rtsm)系统的计算机系统，其包括至少一个可编程处理器和存储指令的计算机可读介质，所述指令在被执行时使至少一个可编程处理器执行操作，包括：接收并在规范编辑器中编辑用于临床试验的规范，由规范检查器检查和改进规范的质量，在规范查看器中向用户呈现规范并提供反馈，由规范解释器使用自然语言处理(nlp)解释规范，基于规范解释器的解释结果构建临床试验研究，以及基于临床试验研究配置rtsm系统。
在一些实施例中，在用于生成rtsm系统的计算机系统中，规范解释器包括主解释器、一个或多个专用解释器、一个或多个信息提取器、一个或多个专用nlp工具以及一个或多个核心nlp库。
在一些实施例中，在用于生成rtsm系统的计算机系统中，一个或多个专用解释器包括研究级别解释器、主要事件解释器、随机化解释器、动作解释器、药品供应解释器和通知解释器中的至少一个。
在一些实施例中，在用于生成rtsm系统的计算机系统中，计算机可读介质存储指令，所述指令在被执行时使至少一个可编程处理器执行进一步的操作，包括：在主解释器处接收规范，由主解释器将规范划分成多个主题，由一个或多个专用解释器分析多个主题中的每一个，使用一个或多个信息提取器从多个主题中的每一个提取信息，由一个或多个信息提取器中的至少一个调用一个或多个专用nlp工具以进一步分析多个主题中的每一个，以及由一个或多个专用nlp工具中的至少一个调用一个或多个核心nlp库以协助处理多个主题中的每一个。
在另一方面，所公开的主题包括由计算机系统中的至少一个可编程处理器执行的生成随机化和试验供应管理(rtsm)系统的计算机化方法，其包括：接收并在规范编辑器中编辑用于临床试验的规范，由规范检查器检查和改进规范的质量，在规范查看器中向用户呈现规范并提供反馈，由规范解释器使用自然语言处理(nlp)解释规范，基于规范解释器的解释结果构建临床试验研究，以及基于临床试验研究配置rtsm系统。
在一些实施例中，在生成rtsm系统的计算机化方法中，解释规范包括：在主解释器处接收规范，由主解释器将规范划分成多个主题，由一个或多个专用解释器分析多个主题中的每一个，使用一个或多个信息提取器从多个主题中的每一个提取信息，由一个或多个信息提取器中的至少一个调用一个或多个专用nlp工具以进一步分析多个主题中的每一个，以及由一个或多个专用nlp工具中的至少一个调用一个或多个核心nlp库以协助处理多个主题中的每一个。
在一些实施例中，在生成rtsm系统的计算机化方法中，一个或多个专用解释器包括研究级别解释器、主要事件解释器、随机化解释器、动作解释器、药品供应解释器和通知解释器中的至少一个。
在又一个方面，所公开的主题包括由计算机系统中的至少一个可编程处理器执行的随机化和试验供应管理(rtsm)系统生成器，其包括：用于接收和编辑临床试验的规范的规范编辑器，用于向用户呈现规范并提供反馈的规范查看器，用于检查和改进规范的质量的规范检查器，被配置为利用自然语言处理(nlp)来解释规范的规范解释器，以及被配置为基于规范解释器的输出构建临床试验研究并基于临床试验研究配置rtsm系统的研究构建器。
在一些实施例中，在rtsm系统生成器中，规范解释器包括：主解释器、一个或多个专用解释器、一个或多个信息提取器、一个或多个专用nlp工具以及一个或多个核心nlp库。
在一些实施例中，在rtsm系统生成器中，一个或多个专用解释器包括研究级别解释器、主要事件解释器、随机化解释器、动作解释器、药品供应解释器和通知解释器中的至少一个。
在又一方面，所公开的主题包括具有内置预报器的随机化和试验供应管理(rtsm)系统，其包括：至少一个可编程处理器和存储指令的计算机可读介质，所述指令在被执行时使至少一个可编程处理器执行操作，包括：经由rtsm系统的用户界面从用户接收至少一个供应链控制级别，基于至少一个供应链控制级别调整rtsm系统的配置，以及动态地向用户呈现调整结果。
在一些实施例中，在rtsm系统中，至少一个供应链控制级别包括用于已知和未知患者的不可预测需求的第一置信度级别，并且用户界面呈现第一用户界面(ui)元素以从用户接收第一置信度级别。
在一些实施例中，在rtsm系统中，至少一个供应链控制级别包括用于具有部分已知日程的患者的需求的第二置信度级别，并且用户界面呈现第二用户界面(ui)元素以从用户接收第二置信度级别。
在一些实施例中，在rtsm系统中，至少一个供应链控制级别包括用于长预测窗口的数字，并且用户界面呈现第三用户界面(ui)元素以接收用于长预测窗口的数字。
在一些实施例中，在rtsm系统中，预报器利用至少一个统计分布来执行预报。
在一些实施例中，在rtsm系统中，至少一个统计分布包括泊松分布。
还描述了制造物品，其包括非瞬态存储在计算机可读介质上的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由计算机执行时使计算机执行本文的操作。类似地，还描述了可以包括处理器和耦合到处理器的存储器的计算机系统。存储器可以临时或永久地存储使处理器执行本文所述的一个或多个操作的一个或多个程序。
本文公开的主题的各种实施例可以提供以下特征中的一个或多个。rtsm系统可以被自动且快速地生成和配置，例如从临床试验规范。临床试验规范可以是文本格式，并以自然语言(例如，英语)编写。rtsm系统生成器可以从例如临床试验赞助商(诸如制药公司)接收临床试验规范，并使用自然语言处理自动解释规范。rtsm系统生成器可以基于规范的自然语言处理结果构建临床试验研究，并自动生成/配置rtsm系统，需要最少或不需要人为干预。可以避免手动编程rtsm系统(例如，由人类编程人员)的冗长而繁琐的过程。这可以在初始rtsm系统设置期间显著节省时间和劳动力。经由自然语言处理解释临床试验规范还可以帮助用户避免将来临床试验的复杂性。
本文公开的主题的各种实施例还可以提供以下特征中的一个或多个。rtsm系统可以包含内置的“预报器”来提供补给和预报功能。rtsm系统可以利用这样一个事实，即，它有预报器作为其中心(heart)，以便在整个供应链中找出并设置适当的详细参数(诸如缓冲值)。rtsm系统可以提供允许用户调整rtsm系统的某些参数(例如，供应链控制或置信度级别、长窗期(longwindowperiod)等等)的用户界面(例如，拨号盘)。作为响应，rtsm系统可以基于用户输入自动进行配置。rtsm系统的对应改变可以立即呈现给用户。
在附图和下面的描述中阐述本文描述的主题的一个或多个变体的细节。本文描述的主题的其它特征和优点将从描述和附图以及权利要求中清晰。
附图说明
图1图示了根据本文描述的主题的一些实施例的rtsm系统；
图2图示了根据本文描述的主题的一些实施例的rtsm系统生成器；
图3详细描述了图2中所示的rtsm系统生成器的规范解释器。
图4图示了根据本文描述的主题的一些实施例的rtsm系统核心；
图5详细描述了图4中所示的rtsm系统核心的补给和预报模块；
图6图示了根据本文描述的主题的一些实施例的rtsm系统生成过程；
图7详细描述了图6中所示的rtsm系统生成过程的解释规范步骤；
图8a-8c包含根据本文描述的主题的一些实施例的某些样本用户界面的屏幕截图；
图9图示了根据本文描述的主题的一些实施例的rtsm系统生成平台。
各个附图中相同的标号表示相同的元件。
具体实施方式
rtsm系统规范可以是任何格式的文档(例如，纯文本)，其描述定义临床试验的随机化和供应管理(以及其它功能)的要求和其它相关信息。如果rtsm系统规范包含生成rtsm系统的足够信息(例如，逻辑和描述)，那么rtsm系统规范一般被认为是完整的。例如，完整的rtsm系统规范包含足够的信息以允许供应商编程人员编程和/或配置rtsm系统。本文描述的主题公开了一种技术，经由该技术可以创建rtsm系统规范并且自足以建立rtsm系统，而不需要编程或配置。经由本文公开的这种技术，初始rtsm系统建立基本上可以自动化并且是即时的。
图1图示了根据本文公开的主题的一些实施例的rtsm系统10。图1中示出的rtsm系统10可以包括rtsm系统生成器100、rtsm系统核心200、用户界面(ui)300和外部接口400。rtsm系统10还可以包括附加部件。
rtsm系统生成器100可以生成用于临床试验的配置、逻辑和数据结构，并且生成rtsm系统核心200的实例。rtsm系统生成器100将在下面连同图2和3一起更详细地描述。rtsm系统核心200将在下面连同图4和5一起更详细地描述。ui300可以为各种观众提供到rtsm系统10的用户界面。例如，ui300可以包括最终用户ui。最终用户ui可以为最终用户(诸如临床试验赞助商(例如，制药公司)、患者、医院和医生等等)提供用户界面。ui300还可以包括管理员用户ui。管理员用户ui可以为rtsm系统的管理用户提供用户界面，例如配置、微调或修改rtsm系统中的数据。ui300还可以包括用于其他观众的用户界面。外部接口400可以为rtsm系统10提供用于从其它外部系统(诸如装运供应商、cro系统、edc(电子数据捕获)系统和erp(企业资源规划)系统)输入/输出到其它外部系统的接口。外部接口400还可以向外部系统提供通知。
图2图示了根据本文公开的主题的一些实施例的rtsm系统生成器100。图2中示出的rtsm系统生成器100可以包括规范编辑器110、规范查看器120、规范检查器130、研究构建器140和规范解释器150。rtsm系统生成器100可以还包括附加部件。
规范编辑器110可以例如从用户接收和编辑规范。规范编辑器110可以是普通语言(例如，英文)编辑器的形式。规范编写者(例如，为临床试验配置rtsm的专家)可以将草稿规范输入到规范编辑器110中。例如，规范编写者可以录入或导入描述性文本，或者在规范编辑器110中导入/构建矩阵(matrices)。描述性文本和矩阵可以描述用于临床试验的期望的rtsm系统的功能和特征。规范编辑器110可以向规范编写者提供综合设施，以提高起草和创建规范的生产率。例如，规范编辑器110可以提供有用的工具箱、关键字颜色编码和关键字完成的集合。
规范查看器120可以向例如用户呈现规范并提供反馈。规范检查器130可以检查和改进规范的质量。规范检查器130可以检查和验证由规范编写者输入的规范。例如，规范检查器130可以执行拼写检查、检查语法和句法，和/或检查不一致、不清楚或冲突的术语/短语/句子。规范检查器130还可以建议正确的拼写和替代的术语/短语/句子。此外，规范检查器130可以帮助确保规范编写者在逻辑的某些限制内起草规范并正确地使用某些关键字。例如，规范检查器130可以在规范编写者将描述性文本输入到规范编辑器110中时提供实时检查，以标记潜在的错误并且突出显示某些关键字。规范检查器130可以向规范编写者警告草稿规范中的任何潜在缺陷并协助规范编写者改进规范，例如，通过建议纠正任何潜在错误或建议/强制执行一致关键字的使用。规范查看器120可以向用户提供反馈，例如警告/错误消息或建议的改变。因此，规范编辑器110与规范查看器120和规范检查器130一起可以创建具有格式良好的内容的完整rtsm系统规范，其详细描述目标rtsm系统的需求和其它相关信息。例如由规范编辑器110创建的rtsm系统规范可以被传递给研究构建器140，以构建临床试验rtsm。
研究构建器140可以基于rtsm系统规范自动且快速地生成用于临床试验研究的配置、逻辑和数据结构，并使用它们来生成rtsm系统核心200的实例。研究构建器140可以调用规范解释器150来解释从规范编辑器110接收的规范。规范解释器150可以理解和解释所接收的rtsm系统规范的内容。在一些情况下，rtsm系统生成器100可以生成开发或测试rtsm系统。供应商或赞助商可以测试运行开发或测试rtsm系统来检查并验证它是否符合他们的需求和目标。供应商或赞助商然后可以请求修改rtsm系统规范(例如，经由规范编辑器110)，然后是研究构建器140的另一次运行，以重新生成更新后的rtsm系统。一旦测试rtsm系统得到验证或批准，它就可以变成生产rtsm系统，该系统准备好接收数据负载(例如，用户的列表、临床试验站点、材料、随机化块等等)并开始进行临床试验。
在一些实施例中，规范编辑器110和规范查看器120可以被认为是rtsm系统生成器100的前端。例如，规范编辑器110可以接收用户输入；规范查看器120可以向用户提供反馈。相反，研究构建器140和规范解释器150可以被认为是rtsm系统生成器100的后端。例如，规范解释器150可以解释规范并生成用于目标rtsm系统的逻辑。规范解释器150可以执行对用户透明的功能。
在一些实施例中，研究构建器140和规范解释器150可以被配置为在规范编辑器110完成创建规范之后自动执行。因此，规范创建和解释可以作为单个连续的任务执行，而无需编程和配置rtsm系统。
图8a-8b包含图示例如规范编辑器110和规范查看器120的某些样本用户界面的屏幕截图。
图3详细描述了rtsm系统生成器100的规范解释器150。图3中示出的规范解释器150可以包括主解释器152、一个或多个专用解释器154、一个或多个信息提取器156、一个或多个专用自然语言处理(nlp)工具158以及一个或多个核心nlp库159。规范解释器150还可以包括附加部件。
核心nlp库(诸如核心nlp库159)可以包括自然语言(例如，英语)的信息，诸如词汇和句法、语料库、标记器、分词器、词干分析器、词形还原工具、学习算法等。核心nlp库159可以被规范解释器150用来检查由规范编写者输入的规范。例如，规范解释器150可以依靠核心nlp库159来识别词和词干、标记不正确的拼写、分析语法和含义、检测逻辑操作和数据定义，和/或建议替代的术语。在一些情况下，核心nlp库159可以由第三方提供，诸如从某种编程语言(例如，java或python)开发工具包(例如，自然语言工具包或nltk)。
专用nlp工具(诸如专用nlp工具158)可以向核心nlp库159提供特定于系统的扩展。例如，专用nlp工具158可以包括用于词、短语、术语、句法、保留词/短语、关键字和操作符的附加信息，例如可以在某些领域(例如，临床试验)的上下文中常用的。除了其它自然语言处理特征之外，专用nlp工具158还可以包括高级语言分析功能，诸如标记、词干提取、语法、搭配、语言语料库、句子结构和含义分析。专用nlp工具158还可以包括人工神经网络。
专用nlp工具158也可以被规范解释器150用来检查由规范编写者输入的规范。例如，规范解释器150可以依靠专用nlp工具158来识别特定于系统的词、标记不正确的拼写，和/或建议替代的术语。专用nlp工具158可以由第三方提供或内部开发。
信息提取器(诸如信息提取器156)可以从规范中提取某些信息。所提取的一种类型的信息可以包括矩阵(例如，以表格方式构造的信息)。当以矩阵形式组织数据比自然语言更方便时，矩阵可以用于规范开发。例如，矩阵可以被用于定义患者访问日程和相关联的给药方案或其它访问事件；矩阵还可以被用于定义患者工具包类型、供应链关系和前置时间(leadtimes)，或者在矩阵中自然定义的任何其它数据。矩阵可以由专家用户手动输入、由第三方提供或者内部开发并使得在rtsm系统生成器100中可用。矩阵可以被用于缓解和加速规范起草。提取的另一类信息可以包括某种风格的句子，诸如定义。例如，定义可以被结构化为[定义的主语][动词命题][项或项的列表]，但是结构可以不同或者可以使其更灵活，以在编写和提取相关信息中启用自由英语风格的使用。其它风格的句子可以根据需要定义。
主解释器152可以接收rtsm系统规范。主解释器152可以执行规范的顶层分析并且可以按照主题的逻辑顺序来组织解释。主题可以包括一个或多个已定义的rtsm题目，这些题目可以跨规范文档的一个或多个区段运行。解释的特定主题可以与专用解释器对应，专用解释器被配置为跨规范文档(在一个或多个区段中)分析与特定主题相关的信息。主解释器152可以通过规范来调用不同的专用解释器，以处理rtsm生成的不同主题。
如rtsm要求所需要的，专用解释器154可以包括研究级别解释器、主要事件解释器、随机化解释器、动作解释器、药品供应解释器、通知翻译员或其它解释器。研究级别解释器可以解释规范中的高级信息。例如，高级信息可以包括某些研究级别信息，诸如期望被筛选和随机化的患者的总数、随机化方案和方法以及其它所需参数。主要事件解释器可以解释规范中的主要事件信息。例如，主要事件可以包括访问日程。随机化解释器可以解释规范中的随机化信息。动作解释器可以解释规范中的事件动作信息。例如，事件动作可以包括诸如在每次患者访问的上下文中需要做什么的信息。药品供应解释器可以解释规范中的药品供应信息。例如，药品供应信息可以包括供应网络、装运规则、配药包信息等等。通知翻译可以解释规范中的通知信息。例如，通知可以包括何时以及如何向用户通知关于诸如患者的筛选或随机化的研究事件。专用解释器的列表不是详尽的。在需要时可以添加附加的专用解释器。
在一些情况下，主解释器152可以是进入规范解释器150的入口点。例如，主解释器152可以接收规范并将解释划分为不同的区段或主题。主解释器152然后可以调用适当的专用解释器154来分析每个区段或主题。根据需要，每个专用解释器154可以调用一个或多个信息提取器156，以从规范的每个区段或主题(诸如矩阵和定义)中提取信息。根据需要，每个信息提取器156可以调用一个或多个专用nlp工具158。然后，每个专用nlp工具158可以调用一个或多个核心nlp库来帮助处理规范的每个区段或主题。
核心nlp库159的输出结果可以返回给调用核心nlp库的专用nlp工具。专用nlp工具158的输出结果可以返回给调用专用nlp库的信息提取器。信息提取器156的输出结果可以返回给调用信息提取器的专用解释器。专用解释器154的输出结果可以返回给调用专用解释器的主解释器。
在一些实施例中，规范解释器150的输出可以包括基本数据结构和驱动逻辑。基本数据结构和驱动逻辑可以包括逻辑容器以及用于目标rtsm系统的其它必要或相关结构。例如，数据结构可以保持规划的患者访问和给药信息、可收集的识别信息(例如，首字母缩写、出生日期)、数据驱动信息(例如，用于给药的bmi)、与供应链组织相关的数据、供应装运和/或患者套件，或在试验期间期望收集或采取行动的任何其它数据。在必要时，逻辑容器可以保持用于rtsm的特殊处理指令，以便符合规范。
rtsm系统的一个特征是其预测患者参与临床试验的研究站点的临床供应需求并为那些站点预先播种适当的药品用于分配的能力。这个功能通常被称为“补给算法”。补给算法可以由诸如安全库存最小值(或下限-上限值)、预见窗口等参数来控制。这些参数的管理(在给定的临床试验中弄清楚它们在世界范围内应当如何，然后跟踪并更新它们)对制药公司来说是一种负担。
在过去的十年中，为了帮助预先规划供应需求，并且为了在临床试验中持续调整补给参数(并了解即将发生的事情)，已经开发了一些预报工具。这些预报工具中的一些使用模拟技术作为其预报能力的支柱。由于预报工具需要近似它们在预报的rtsm补给算法的行为，因此它们一般需要具有与许多不同rtsm产品相同或相似的参数，并且很少能够准确地匹配rtsm补给算法。
补给算法(和预报器)一般处理两种类型的需求：可预测的需求和不可预测的需求。可预测的需求涵盖在未来任何时候由现有的已知患者将要消耗的需求，其中预先知道治疗类型和剂量水平。不可预测的需求包括或者由未知(不存在)患者消费的需求(“不相关的不可预测的需求”)，或者由尚未经过随机化指派的治疗的已知患者消费的需求，或者由指派了一般的治疗过程但研究设计本身包括未来给药的可变性的已知患者消费的需求(“相关的不可预测需求”)。
有能力的rtsm预测器一般适当地处理可预测的需求，但只有最健壮和强大的预测器才能处理不可预测的需求，其本质上是预先未知的。在最好的情况下，模拟器会在某个时间窗口内产生关于不可预测需求的统计上真实的上限，并且结果被用于创建安全库存或下限-上限缓冲区(预先放置在站点的库存，而不知道是否会被使用)。管理这些缓冲区和设置的过程目前始终是手动的，并且需要大量劳动力。
两个时间范围对rtsm很重要。第一个有时被称为“短窗口”并且通常等于或稍大于从供应仓库到正在讨论的站点的装运前置期。例如，可以设置缓冲区或安全库存，以覆盖这个时间窗口内的全部或几乎全部预期需求，从而防止缺货或错过患者分配。因为每次消耗药品时都补货可能是不期望的，所以第二个窗口(有时被称为“超前窗口”或“长窗口”)告诉系统在需要另一次装运之前库存应当保持多长时间。例如，长窗口设置可能是30天。
在一些情况下，良好的预报工具可以与良好的rtsm系统保持同步(经由常规数据馈送)，并且可以继续为赞助商公司提供如上所述设置参数值的建议。但是，在其它情况下，这种情况不会发生。这个过程的许多方面的复杂性(都集中在对补给算法及其参数的深入理解上)压倒了许多临床供应专业人员(或负责此功能的其他人员)。
图4图示了根据本文描述的主题的一些实施例的rtsm系统核心200。图4中示出的rtsm系统核心200可以包括随机化模块210、分配模块220、通知模块230、患者模块240、药品供应模块250以及补给和预报模块(“预报器”)260。rtsm系统核心200可以还包括附加部件。
随机化模块210可以确定特定患者是否可以被分配治疗臂，并且在可能的时候根据某些随机化算法(该算法存在许多变体)执行那种分配。分配模块220可以确定哪些/多少药品套件(以及其它物品，诸如辅助装置)可以被给予来访的患者。通知模块230可以监视多个患者或与供应链相关的事件(例如，随机化的患者、发送的货物……)并且应用选择加入和选择退出规则来确定向谁发送通知以及以哪种格式或多种格式发送通知。患者模块240可以处理所有与患者相关的需求，诸如沿着他/她的访问日程移动患者、改变他/她的状态、将他/她移动到不同的站点，等等。药品供应模块250可以处理批次管理和装运相关的特征以及隔离、温度控制报告和动作，等等。
本文公开的主题可以向rtsm系统提供补给和预报特征。根据所公开的主题的一些实施例，具有“预报”功能的预报器(诸如补给和预报模块260)可以构建到rtsm系统的中心中。运行预研究和中期研究预报的相同预报器可以用于夜间补给算法计算和装运请求。以这种方式，通过设计，预报器与补给算法和参数之间没有分歧。根据所公开的主题的一些实施例，rtsm系统可以利用这样的事实，即，它在其中心具有预报器，以便自动计算并在整个供应链中使用适当的所需库存值。
此外，根据所公开的主题的一些实施例，rtsm系统可以(全部或部分地)将模拟替换为具有精确的需求变化的统计表示的预报技术，其可以更准确并且给出更快的结果。例如，由计划(未知)患者生成的不相关的不可预测需求可以经由简单的计划“每月患者”值来解释，并且可以被建模为随机到达过程，诸如泊松分布。
图5详细描述了图4中所示的rtsm系统核心200的补给和预报模块260(或“预报器”)。图5中所示的补给和预报模块260可以包括控制模块261、触发器模块262、重新订购模块263、到期模块、退还(return)模块266以及一个或多个拨号盘268。补给和预报模块260可以还包括附加部件。
控制模块261可以列出并检查将驱动供应链补给算法的所有补给和预报参数。触发模块262可以在特定时刻和针对特定站点确定库存是否足以覆盖短期需求，或者是否应当下新的订单来补充库存。重新订购模块263可以确定为了覆盖其长期需求而应当为站点重新订购多少。到期模块可以确定批次和套件的充足性，并挑选对于预期需求满足供应链定时(例如，不发货日期)和到期要求的适当套件。退还模块266可以帮助确定向后的供应链流程，以确定剩余/过期的套件应当如何在站点和仓库处理，并跟踪数据以便问责。
拨号盘268可以包括不同类型的拨号盘，诸如供应链控制或置信度拨号盘、长窗口拨号盘，等等。补给和预报模块260可以包含每种类型的零个或多个拨号盘。在一些实施例中，补给和预报模块260可以经由他们的用户界面提供“风险拨号盘”。赞助商或其他责任方可以使用供应链控制拨号盘来设置置信度级别，在该置信度级别下，例如，应当支持总的计划需求(例如，可预测的、相关的不可预测的、不相关的不可预测的，等等)。用户可以通过不同的置信度来回移动拨号盘，并立即在用户界面上查看结果需求(例如，经由web浏览器)。然后，用户可以向他们自己的管理层呈现这种明确的选择，例如：“以99％的置信度而不是95％的置信度，需要花费我们10万美元以上来运作，因此我们可以在这个国家平均每个月支持3名患者”。在一些实施例中，预报器可以使用以定制方式组合的统计分布(例如，泊松分布)、统计方法和数学技术(例如，模拟、符号计算和函数逼近，等等)，并且对于各种置信度级别预先运行所有预报，以便可以随着(一个或多个)拨号盘被转动而立即查看结果。
在一些实施例中，补给和预报模块260可以经由其用户界面提供第二供应链控制拨号盘。例如对于专家用户，第二供应链控制拨号盘还可以控制关于例如相关的不可预测需求(例如，与已知患者相关)的置信度。第二供应链控制拨号盘可以设置为比第一供应链控制拨号盘高的值，以便为系统已知的患者保证更好的服务水平。对于这个第二供应链控制拨号盘和相关的计算，rtsm系统可以使用以定制方式组合的类似统计分布(例如，泊松分布)、统计方法和数学技术(例如，模拟、符号计算、函数逼近，等等)，并且对于各种置信度级别预先运行所有预报，以便可以随着拨号盘被转动而立即查看结果。
在一些实施例中，补给和预报模块260可以经由其用户界面提供第三拨号盘。例如，第三拨号盘可以是“长窗口拨号盘”或“超前窗口拨号盘”。预报用户可以将长窗口拨号盘转到不同的刻度，并基于覆盖更多或更少将来时间的供应需求查看总增加/减少需求。在一些示例中，这个长窗口拨号盘还可以包含自动优化部件。
根据所公开的主题的一些实施例，在赞助商处的rtsm系统内用于供应分析和管理签收的置信度和长窗口拨号盘的使用以及由此产生的需求可以为预报和补给算法控制参数都提供新方法。在一些实施例中，当用户在使用预报拨号盘进行分析时，可以预先预报多个拨号盘的组合。在一些实施例中，拨号盘的数量和类型可以增加或减少，以便满足各种目标，诸如给予用户对成本、风险、服务级别方面的控制和可视性的简单手段，同时在系统中制作精确的数学或统计模型，或者提供由rtsm系统提供的自动库存管理/补给算法的无与伦比的效率，等等。
图8c包含图示例如不同拨号盘(诸如第一供应链控制拨号盘、第二供应链控制拨号盘和长窗口拨号盘)的某个样本用户界面的屏幕截图。
图6图示了根据本文公开的主题的一些实施例的rtsm系统生成过程600。在610处，rtsm系统生成器(诸如图2中所示的rtsm系统生成器100)接收并编辑例如由用户输入的规范。用户可以是规范编写者，例如设计临床试验的专家。规范可以在规范编辑器110中被接收和编辑。在620处，rtsm系统生成器100检查和改进规范的质量。检查和改进可以由规范检查器130提供。在630处，rtsm系统生成器100呈现规范并向例如用户提供反馈。呈现和反馈可以由规范查看器120提供。在640处，rtsm系统生成器100利用自然语言处理(nlp)来解释规范。解释可以由规范解释器150执行。在650处，rtsm系统生成器100基于规范解释器的解释结果构建临床试验rtsm研究。临床试验rtsm研究的构建可以由研究构建器140执行。在660处，rtsm系统生成器100基于临床试验研究配置rtsm系统核心。
rtsm系统生成过程600中的某些步骤可以重新排序；一个或多个步骤可以省略；并且可以添加(一个或多个)附加步骤。在一些实施例中，rtsm系统生成过程600可以由图2中的rtsm系统生成器100执行。
图7详细描述了图6中所示的rtsm系统生成过程600的解释规范步骤640。在641处，规范解释器150接收规范。规范可以在主解释器152处接收。在643处，规范解释器150将规范划分成多个主题。划分可以由主解释器152执行。在645处，规范解释器150分析规范内的每个主题。每个主题的分析可以由一个或多个专用解释器154执行。一个或多个专用解释器154可以由主解释器152调用，例如基于每个主题的特点。在657处，规范解释器150提取与每个主题相关的信息。提取可以由一个或多个信息提取器156执行。一个或多个信息提取器156可以由对应的专用解释器154调用，例如基于要提取的信息的性质或类型。在658处，规范解释器150调用专用nlp工具来进一步分析与每个主题相关的输入。一个或多个专用nlp工具158可以由对应的信息提取器156调用，例如基于要分析的自然语言片段的性质或类型。在659处，规范解释器150调用核心nlp库来帮助进一步处理每个区段或主题。一个或多个核心nlp库159可以由对应的专用nlp工具158调用，例如基于要分析的自然语言片段的性质或类型。
解释规范步骤640中的某些步骤可以重新排序；一个或多个步骤可以省略；并且可以添加(一个或多个)附加步骤。在一些实施例中，解释规范步骤640可以由图3中的规范解释器150执行。
图9图示了根据所公开的主题的一些实施例的示例性rtsm系统生成平台900的框图。rtsm系统生成平台900可以包括至少一个处理器901和至少一个存储器902。处理器901可以是被配置为执行计算机可读指令(诸如软件)的硬件。处理器901可以是通用处理器或者是专用硬件(例如，专用集成电路(asic)、可编程逻辑阵列(pla)、现场可编程门阵列(fpga)或任何其它集成电路)。处理器901可以执行计算机指令或计算机代码，以执行期望的任务。存储器902可以是瞬态或非瞬态计算机可读介质，诸如闪存、磁盘驱动器、光驱、可编程只读存储器(prom)、只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)或任何其它存储器或存储器的组合。硬件和软件都可以或者位于专有设施中，或者由第三方托管，可以或不可以直接访问物理硬件位置，例如在云计算环境中。
rtsm系统生成平台900还可以包括用户界面(ui)903、文件系统模块904和通信接口905。ui903可以为用户提供与rtsm系统生成平台900交互的界面，以便生成、编程、配置和/或执行rtsm系统。文件系统模块904可以被配置为维护文件系统中的文件夹中的所有数据文件的列表，包括本地数据文件和远程数据文件两者。文件系统模块904还可以被配置为与存储器902协调，以存储和高速缓存文件/数据。通信接口905可以允许rtsm系统生成平台900与外部资源(例如，网络或远程客户端/服务器)或用户通信。在一些实施例中，通信接口905可以包括web服务器，其可以向rtsm系统生成平台900的用户提供web界面。rtsm系统生成平台900还可以包括rtsm系统生成器910和rtsm系统920。rtsm系统生成器910的结构和功能可以在本公开中较早描述rtsm系统生成器100的结构和功能的地方找到。rtsm系统920的结构和功能可以在本公开中较早描述了rtsm系统10的结构和功能的地方找到。rtsm系统生成平台900可以包括执行任何合适操作或操作组合的附加模块、更少模块或模块的任何其它合适组合。
图9中所示的rtsm系统生成平台900中的一个或多个部件可以省略；可以添加(一个或多个)附加部件。图9是rtsm系统生成平台900的概念图。rtsm系统生成平台900的各种部件可以彼此本地定位或者分布在多个位置(例如，跨网络)。
应当理解的是，所公开的主题在其应用中不限于在下面的描述中阐述的或者在附图中图示的构造的细节和部件的布置。所公开的主题能够具有其它实施例并且能够以各种方式来实践和执行。而且，应当理解的是，本文采用的措辞和术语是为了说明的目的，而不应当被认为是限制。
照此，本领域的技术人员将认识到，本公开所基于的概念可以容易地用作设计用于执行所公开的主题的若干目的的其它结构、方法和系统的基础。因此，重要的是，只要不脱离所公开的主题的精神和范围，就认为权利要求包括这种等同构造。
本文描述的主题的各种实现可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专门设计的asic(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件和/或其组合中实现。这些各种实现可以包括在可编程系统上可执行和/或可解释的一个或多个计算机程序中的实现，该程序系统包括至少一个可编程处理器、至少一个输入设备和至少一个输出设备，其中可编程处理器可以是专用或通用的，被耦合成从存储系统接收数据和指令以及向存储系统发送数据和指令。
这些计算机程序(也被称为程序、软件、软件应用或代码)包括用于可编程处理器的机器指令，并且可以以高级过程式和/或面向对象的编程语言和/或功能编程语言和/或以汇编/机器语言来实现。如本文中所使用的，术语“机器可读介质”是指用于向可编程处理器提供机器指令和/或数据的任何计算机程序产品、装置和/或设备(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑器件(pld))，包括接收机器指令作为机器可读信号的机器可读介质。术语“机器可读信号”是指用于向可编程处理器提供机器指令和/或数据的任何信号。
为了提供与用户的交互，本文描述的主题可以在具有用于向用户显示信息的显示设备(例如，lcd或led)以及在一些情况下用户可以通过其向计算机提供输入的键盘和定点设备(例如，鼠标或轨迹球)的计算机上实现。在其它情况下，本文描述的主题可以在诸如平板电脑、平板电话或/和智能电话之类的移动设备上实现。其它类型的设备也可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的感官反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈)；并且可以以任何形式接收来自用户的输入，包括声学、语音或触觉输入。
本文描述的主题可以在包括后端部件(例如，作为数据服务器)或包括中间件部件(例如，应用服务器)或包括前端部件(例如，具有图形用户界面或web浏览器的客户端计算机，用户可以通过该图形用户界面或web浏览器与本文描述的主题的实现交互)或者这些后端、中间件或前端部件的任意组合的计算系统中实现。系统的部件可以通过数字数据通信的任何形式或介质(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)、广域网(“wan”)和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般彼此远离并且通常通过通信网络交互。客户端和服务器的关系是凭借运行在相应计算机上的计算机程序产生的，并且彼此具有客户端-服务器关系。
虽然上面已经详细描述了一些变体，但是其它修改是可能的。例如，附图中描绘的和本文描述的逻辑流程不需要所示出的特定次序或顺序次序来实现期望的结果。其它实施例可以在以下权利要求的范围内。