【手続補正書】
【提出日】平成23年10月3日(2011.10.3)
【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】
個々の患者に対するリアルタイム個人用医学予測を提供するための方法であって、該方法は、
データベースを提供することであって、該データベースは該データベース内の各患者の１つ以上の属性を含む、複数の他の患者のための患者情報を含有する、ことと、
該複数の患者の疾患進行に基づいて、疾患のモデルを構築することと、
該個々の患者から要求を受信することであって、該患者は、１つ以上の属性と関連付けられている、ことと、
該モデルおよび該個々の患者の属性に基づいて、該個々の患者に対するリアルタイム予測を行なうことと
を含む、方法。
【請求項２】
前記１つ以上の属性は、年齢、人種、民族性、性別、身長、体重、肥満度指数（ＢＭＩ）、体容積指数（ＢＶＩ）、遺伝子型、表現型、疾患重症度、疾患進行速度、機能的能力の測定値、生活の質、介入、および治療薬から成る群から選択される少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記疾患は、神経疾患、筋萎縮性側索硬化症（ＡＬＳ）、多発性硬化症（ＭＳ）、パーキンソン病、ヒト免疫不全ウイルス（ＨＩＶ）、後天性免疫不全症候群（ＡＩＤＳ）、うつ病、気分障害、血液癌、線維筋痛、てんかん、心的外傷後ストレス障害、外傷性脳損傷、循環器疾患、骨粗しょう症、慢性閉塞性肺疾患、関節炎、アレルギー、自己免疫疾患、および狼瘡から成る群から選択される少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記モデルは、前記複数の患者の部分集合のためのデータに基づき、前記方法は、
前記患者からの、該複数の患者の部分集合の構成を修正するための要求を処理することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記他の患者の部分集合の構成は、ファジー論理によって定義される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の患者の部分集合の構成を修正することは、該部分集合内の患者の属性の範囲を修正することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の患者の部分集合の構成を修正することは、該部分集合を構成する患者の属性の重要性を修正することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の患者に関連するデータの多変量パターン合致検索を行なうことをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記予測のための信頼区間を計算することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記予測のための信頼区間を計算することは、
前記複数の他の患者から報告されるデータ点の集合を選択することと、
該集合内の報告されるデータ点の各々に対して、
該報告されるデータ点に対応する他の患者のデータ集合を取得することと、
該データ集合および前記モデルによって、予測値を計算することと、
該予測値と該報告されるデータ点との間の誤差を計算することと、
該誤差の分布を生成することと、
該分布から信頼区間を計算することと
から構成される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記報告されるデータ点の集合は、前記予測に対してｎ個の最近似報告データ点を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記報告されるデータ点の集合は、距離メトリックによって定義される楕円体内の報告されるデータ点を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記対応する他の患者の前記データ集合の規模は、前記個々の患者と関連付けられた属性の量に匹敵する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
介入の影響を、該介入を伴わない予測と、該介入を伴う報告される転帰との間の差異を測定することによって分析することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記差異は、複数の個々の患者に対して測定される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記差異は、前記誤差の分布と比較される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記差異は、前記モデルの前記信頼区間と比較される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記モデルの前記信頼区間を超える、前記差異のうちの１つ以上を識別することをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記複数の個々の患者の前記差異の分布を整理することと、
該分布の標準誤差を算出することと
をさらに備える、請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
前記信頼区間は、前記個々の患者の属性の分散の測定値から計算される、請求項９に記載の方法。
【請求項２１】
前記信頼区間は、前記モデルを使用して、前記個々の患者の属性を該個々の患者に適合するモデルと比較することによって、計算される、請求項９に記載の方法。
【請求項２２】
コンピュータ可読媒体であって、そのコンテンツが、コンピュータに個々の患者のリアルタイム個人用医学予測を提供するための方法を行なわせ、該方法は、
データベースを提供することであって、該データベースは該データベース内の各患者の１つ以上の属性を含む、複数の他の患者のための患者情報を含有する、ことと、
該複数の患者の疾患進行に基づいて、疾患のモデルを構築することと、
該個々の患者から要求を受信することであって、該患者は、１つ以上の属性と関連付けられる、ことと、
該モデルおよび該個々の患者の属性に基づいて、該個々の患者に対するリアルタイム予測を行なうことと
を含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
リアルタイム個人用医学予測を提供するための方法であって、該方法は、
疾患を有する患者のコミュニティから患者提出情報を収集することであって、該情報は、病態評価指標および介入データを含む、ことと、
該疾患のモデルを形成するために、該患者提出情報を利用することと、
個々の患者によって提出される情報を該モデルに適用することによって、特定の患者における該疾患の進行を予測することと
を含む、方法。
【請求項２４】
前記個々の患者によって提出される前記情報は、前記疾患の発病のデータを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記疾患の前記進行を予測するステップは、リアルタイムで行なわれる、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記疾患の前記進行を予測するステップは、信頼区間を提供することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
前記疾患の前記進行を予測するステップは、グラフィカル予測を提供することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２８】
前記グラフィカル予測は、評価尺度に関する前記疾患の進展を示す折れ線グラフである、請求項２３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】００５２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５２】
本発明は、プロセス、器具、システム、機器、現在周知および後に開発される用途のための方法、またはコンピュータ可読媒体を含むが、それらに限定されない、多数の方法で実装ならびに利用可能であることを理解されたい。本明細書に開示されるシステムのこれらおよび他の独特の特徴は、主題記述ならびに添付の開示および図面から容易に明白となる。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
（項目１）
個々の患者に対するリアルタイム個人用医学予測を提供するための方法であって、該方法は、
データベースを提供することであって、該データベースは該データベース内の各患者の１つ以上の属性を含む、複数の他の患者のための患者情報を含有する、ことと、
該複数の患者の疾患進行に基づいて、疾患のモデルを構築することと、
該個々の患者から要求を受信することであって、該患者は、１つ以上の属性と関連付けられている、ことと、
該モデルおよび該個々の患者の属性に基づいて、該個々の患者に対するリアルタイム予測を行なうことと
を含む、方法。
（項目２）
上記１つ以上の属性は、年齢、人種、民族性、性別、身長、体重、肥満度指数（ＢＭＩ）、体容積指数（ＢＶＩ）、遺伝子型、表現型、疾患重症度、疾患進行速度、機能的能力の測定値、生活の質、介入、および治療薬から成る群から選択される少なくとも１つを含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
上記疾患は、神経疾患、筋萎縮性側索硬化症（ＡＬＳ）、多発性硬化症（ＭＳ）、パーキンソン病、ヒト免疫不全ウイルス（ＨＩＶ）、後天性免疫不全症候群（ＡＩＤＳ）、うつ病、気分障害、血液癌、線維筋痛、てんかん、心的外傷後ストレス障害、外傷性脳損傷、循環器疾患、骨粗しょう症、慢性閉塞性肺疾患、関節炎、アレルギー、自己免疫疾患、および狼瘡から成る群から選択される少なくとも１つを含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
上記返されるデータは、上記他の患者集合の１人以上のメンバーのための個別データを含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
上記返されるデータは、上記他の患者集合の１人以上のメンバーのための集約データを含む、項目１に記載の方法。
（項目６）
上記患者からの、個別データを閲覧するための要求を処理することをさらに備える、項目５に記載の方法。
（項目７）
上記モデルは、上記複数の患者の部分集合のためのデータに基づき、上記方法は、
上記患者からの、該複数の患者の部分集合の構成を修正するための要求を処理することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目８）
上記他の患者の部分集合の構成は、ファジー論理によって定義される、項目７に記載の方法。
（項目９）
上記複数の患者の部分集合の構成を修正することは、該部分集合内の患者の属性の範囲を修正することを含む、項目７に記載の方法。
（項目１０）
上記複数の患者の部分集合の構成を修正することは、該部分集合を構成する患者の属性の重要性を修正することを含む、項目７に記載の方法。
（項目１１）
上記複数の患者に関連するデータの多変量パターン合致検索を行なうことをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１２）
上記予測のための信頼区間を計算することをさらに備える、項目１に記載の方法。
（項目１３）
上記予測のための信頼区間を計算することは、
上記複数の他の患者から報告されるデータ点の集合を選択することと、
該集合内の報告されるデータ点の各々に対して、
該報告されるデータ点に対応する他の患者のデータ集合を取得することと、
該データ集合および上記モデルによって、予測値を計算することと、
該予測値と該報告されるデータ点との間の誤差を計算することと、
該誤差の分布を生成することと、
該分布から信頼区間を計算することと
から構成される、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
上記報告されるデータ点の集合は、上記予測に対してｎ個の最近似報告データ点を含む、項目１３に記載の方法。
（項目１５）
上記報告されるデータ点の集合は、距離メトリックによって定義される楕円体内の報告されるデータ点を含む、項目１３に記載の方法。
（項目１６）
上記対応する他の患者の上記データ集合の規模は、上記個々の患者と関連付けられた属性の量に匹敵する、項目１３に記載の方法。
（項目１７）
介入の影響を、該介入を伴わない予測と、該介入を伴う報告される転帰との間の差異を測定することによって分析することをさらに備える、項目１に記載の方法。
（項目１８）
上記差異は、複数の個々の患者に対して測定される、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
上記差異は、上記誤差の分布と比較される、項目１７に記載の方法。
（項目２０）
上記差異は、上記モデルの上記信頼区間と比較される、項目１７に記載の方法。
（項目２１）
上記モデルの上記信頼区間を超える、上記差異のうちの１つ以上を識別することをさらに含む、項目２０に記載の方法。
（項目２２）
上記複数の個々の患者の上記差異の分布を整理することと、
該分布の標準誤差を算出することと
をさらに備える、項目１８に記載の方法。
（項目２３）
上記信頼区間は、カイ二乗検定によって計算される、項目１２に記載の方法。
（項目２４）
上記信頼区間は、上記個々の患者の属性の分散の測定値から計算される、項目１２に記載の方法。
（項目２５）
上記信頼区間は、上記モデルを使用して、上記個々の患者の属性を該個々の患者に適合するモデルと比較することによって、計算される、項目１２に記載の方法。
（項目２６）
コンピュータ可読媒体であって、そのコンテンツが、コンピュータに個々の患者のリアルタイム個人用医学予測を提供するための方法を行なわせ、該方法は、
データベースを提供することであって、該データベースは該データベース内の各患者の１つ以上の属性を含む、複数の他の患者のための患者情報を含有する、ことと、
該複数の患者の疾患進行に基づいて、疾患のモデルを構築することと、
該個々の患者から要求を受信することであって、該患者は、１つ以上の属性と関連付けられる、ことと、
該モデルおよび該個々の患者の属性に基づいて、該個々の患者に対するリアルタイム予測を行なうことと
を含む、コンピュータ可読媒体。
（項目２７）
リアルタイム個人用医学予測を提供するための方法であって、該方法は、
疾患を有する患者のコミュニティから患者提出情報を収集することであって、該情報は、病態評価指標および介入データを含む、ことと、
該疾患のモデルを形成するために、該患者提出情報を利用することと、
個々の患者によって提出される情報を該モデルに適用することによって、特定の患者における該疾患の進行を予測することと
を含む、方法。
（項目２８）
上記個々の患者によって提出される上記情報は、上記疾患の発病のデータを含む、項目２７に記載の方法。
（項目２９）
上記疾患の上記進行を予測するステップは、リアルタイムで行なわれる、項目２７に記載の方法。
（項目３０）
上記疾患の上記進行を予測するステップは、信頼区間を提供することを含む、項目２７に記載の方法。
（項目３１）
上記疾患の上記進行を予測するステップは、グラフィカル予測を提供することを含む、項目２７に記載の方法。
（項目３２）
上記グラフィカル予測は、評価尺度に関する上記疾患の進展を示す折れ線グラフである、項目２７に記載の方法。
（項目３３）
上記疾患は、神経疾患、筋萎縮性側索硬化症（ＡＬＳ）、多発性硬化症（ＭＳ）、パーキンソン病、ヒト免疫不全ウイルス（ＨＩＶ）、後天性免疫不全症候群（ＡＩＤＳ）、うつ病、気分障害、血液癌、線維筋痛、てんかん、心的外傷後ストレス障害、外傷性脳損傷、循環器疾患、骨粗しょう症、慢性閉塞性肺疾患、関節炎、アレルギー、自己免疫疾患、および狼瘡から成る群から選択される少なくとも１つを含む、項目２７に記載の方法。
（項目３４）
上記モデルは、上記疾患の病理モデルである、項目２７に記載の方法。