【手続補正書】
【提出日】令和2年12月9日(2020.12.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
グラフの生成を介して健康状態の計算解析を容易化するシステムであって、該システムがマシン読取可能な命令により：
ノードと、辺の各々が前記ノードのうちの２つを連結する当該辺とを有し、前記辺によって連結される２つの前記ノード間の依存関係を示す、グラフを取得し、前記ノードはリスクパラメータに各々対応する第１型ノード及びリスクモデルに各々対応する第２型ノードを有し、前記リスクモデルは個人が１以上の健康状態を有する又は有する危険状態にあることの尤度を推定するために前記リスクパラメータの１以上の値を入力として取り込む、取得することと、
取得された前記グラフを処理することであって、低減した依存関係を有する第１の個人のための結果的グラフを生成し、前記取得されたグラフを処理することは、
前記第１型ノードの１つを評価されるべきノードとして決定することであって、決定される当該第１型ノードが該第１型ノードを前記取得されたグラフにおける第２型ノードに連結する辺を有する、決定することと、
前記第１の個人に関して前記第１型ノードのリスクパラメータの値を決定することと、
前記取得されたグラフから、前記第２型ノードを１以上の第１型ノードに連結する１以上の辺であって、前記第１型ノード及び前記第２型ノードを連結する辺を含む当該１以上の辺を、前記第１型ノードのリスクパラメータの値に基づいて除去することと、
を有する、処理することと、
低減した依存関係を有する前記結果的グラフに基づいて、前記第１の個人の少なくとも１つの健康状態の解析を行うために使用されるべき１以上のリスクモデルを、該１以上のリスクモデルが前記結果的グラフにおける当該第２型ノードを前記結果的グラフにおける少なくとも１つの第１型ノードに連結する少なくとも１つの辺を各々有する１以上の第２型ノードに対応するリスクモデルの集合から選択されるように選択することとを、
行う１以上のハードウェアプロセッサを有する、システム。
【請求項２】
前記取得されたグラフは、辺が該取得されたグラフにおける所与の第１型ノードを該取得されたグラフにおける所与の第２型ノードに、該所与の第２型ノードのリスクモデルが該所与の第１型ノードのリスクパラメータの値を、個人が１以上の健康状態を有する又は有する危険状態がある尤度を推定するための入力として取り込むことに基づいて、連結するようなものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記１以上のハードウェアプロセッサは、
前記第１型ノードのリスクパラメータの値に基づいて、前記第２型ノードのリスクモデルが関連性閾値を満足するかを判定し、
前記１以上のハードウェアプロセッサが、前記第２型ノードを前記１以上の第１型ノードに連結する前記１以上の辺を、前記第２型ノードのリスクモデルが前記関連性閾値を満足しないとの判定に応答して、前記取得されたグラフから前記１以上の辺を除去することにより、除去する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記１以上のハードウェアプロセッサが、前記取得されたグラフを、該取得されたグラフから前記第２型ノードを前記第１型ノードのリスクパラメータの値に基づいて除去することにより処理する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記取得されたグラフからの辺又はノードの除去が、該取得されたグラフから前記辺又はノードを削除することを有する、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記取得されたグラフからの辺又はノードの除去が、該辺又はノードに、前記第１の個人に関して解析を行うために使用されるべきリスクモデルを選択する際に該辺又はノードが考慮されるべきでないことを示す値でラベルを付すことを有する、請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
前記１以上のハードウェアプロセッサが、前記取得されたグラフを、該取得されたグラフから１以上の他の第１型ノードを該１以上の他の第１型ノードを所与の第２型ノードに連結する該１以上の他の第１型ノードの辺の各数に基づいて除去することにより処理する、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記１以上のハードウェアプロセッサが、複数の前記第１型ノードから第１型ノードを、当該第１型ノードを所与の第２型ノードに連結する辺の数に基づいて、選択することにより、該第１型ノードを評価されるべきノードとして決定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記１以上のハードウェアプロセッサが前記取得されたグラフを、
前記第１型ノードを第２型ノードに連結する辺の前記取得されたグラフからの除去に続いて、該取得されたグラフにおける他の第１型ノードであって、該他の第１型ノードを該取得されたグラフにおける他の第２型ノードに連結する辺を有する他の第１型ノードを決定し；
前記第１の個人に関する前記他の第１型ノードのリスクパラメータの値を決定し；及び
前記他の第２型ノードを１以上の第１型ノードに連結する１以上の辺であって、前記他の第１型ノードを前記他の第２型ノードに連結する辺を含む当該１以上の辺を、当該取得されたグラフから前記他の第１型ノードのリスクパラメータの値に基づいて、除去する、
ことにより処理する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記１以上のハードウェアプロセッサが、前記選択された１以上のリスクモデルに基づいて、前記第１の個人の少なくとも１つの健康状態の予測を発生する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
グラフの生成を介して健康状態の計算解析を容易化する方法であって、該方法はマシン読取可能な命令により構成される１以上のハードウェアプロセッサにより実施され、該方法が、
ノードと、辺の各々が前記ノードのうちの２つを連結する当該辺とを有し、前記辺によって連結される２つの前記ノード間の依存関係を示す、グラフを取得するステップであって、前記ノードはリスクパラメータに各々対応する第１型ノード及びリスクモデルに各々対応する第２型ノードを有し、前記リスクモデルは個人が１以上の健康状態を有する又は有する危険状態があることの尤度を推定するために前記リスクパラメータの１以上の値を入力として取り込む、取得するステップと、
取得された前記グラフを、低減した依存関係を有する第１の個人のための結果的グラフを生成するように処理するステップであって、前記取得されたグラフを処理するステップが、
前記第１型ノードの１つを評価されるべきノードとして決定するステップであって、決定された当該第１型ノードが該第１型ノードを前記取得されたグラフにおける第２型ノードに連結する辺を有する、決定するステップと、
前記第１の個人に関して前記第１型ノードのリスクパラメータの値を決定するステップと、
前記取得されたグラフから、前記第２型ノードを１以上の第１型ノードに連結する１以上の辺であって、前記第１型ノード及び前記第２型ノードを連結する辺を含む当該１以上の辺を、前記第１型ノードのリスクパラメータの値に基づいて、除去するステップと、
を有する、処理するステップと、
低減した依存関係を有する前記結果的グラフに基づいて、前記第１の個人の少なくとも１つの健康状態の解析を行うために使用されるべき１以上のリスクモデルを、該１以上のリスクモデルが前記結果的グラフにおける当該第２型ノードを前記結果的グラフにおける少なくとも１つの第１型ノードに連結する少なくとも１つの辺を各々有する１以上の第２型ノードに対応するリスクモデルの集合から選択されるように、選択するステップと、
を有する、方法。
【請求項１２】
前記取得されたグラフは、辺が該取得されたグラフにおける所与の第１型ノードを該取得されたグラフにおける所与の第２型ノードに、該所与の第２型ノードのリスクモデルが該所与の第１型ノードのリスクパラメータの値を、個人が１以上の健康状態を有する又は有する危険状態がある尤度を推定するための入力として取り込むことに基づいて、連結するようなものである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１型ノードのリスクパラメータの値に基づいて、前記第２型ノードのリスクモデルが関連性閾値を満足するかを判定するステップ、
を更に有し、
前記第２型ノードを前記１以上の第１型ノードに連結する前記１以上の辺を除去するステップは、前記第２型ノードのリスクモデルが前記関連性閾値を満足しないとの判定に応答して、前記取得されたグラフから前記１以上の辺を除去するステップを有する、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記取得されたグラフを処理するステップが、該取得されたグラフから前記第２型ノードを、前記第１型ノードのリスクパラメータの値に基づいて、除去するステップを有する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記取得されたグラフを処理するステップが、該取得されたグラフから１以上の他の第１型ノードを、該１以上の他の第１型ノードを所与の第２型ノードに連結する該１以上の他の第１型ノードの辺の各数に基づいて、除去するステップを有する、請求項１１に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
【図１】図１は、１以上の実施態様による、健康状態の計算解析を容易化するように構成されたシステムの概略図である。
【図２Ａ−２Ｃ】図２Ａから図２Ｃは、一実施態様による関係のある及び無関係なパラメータの例を、特定の個人に関係付ける対応するステータス値と共に表で示す。
【図３Ａ−３Ｅ】図３Ａから図３Ｅは、一実施態様によるリスクモデルノードの例を、リスクパラメータノードに辺を介して接続されたグラフで示す。
【図４】図４は、１以上の実施態様によるグラフ生成を介して健康状態の計算解析を容易化する方法を示す。