(57)【要約】  電子的医療意思決定支援（ＣＤＳ）装置（１０）は、共変量セットの共変量の値に適用され医学的状態の予測を出力する、トレーニングされたＣＤＳアルゴリズム（３０）を利用する。ＣＤＳアルゴリズムはトレーニングデータセット（２２）でトレーニングされる。ＣＤＳ装置は、ディスプレイおよび１つまたは複数のユーザ入力装置を使用して臨床調査質問を完成させるためのユーザインターフェース（６２）を提供するようにプログラムされているコンピュータ（１２）を含む。共変量セットの共変量の周辺確率分布は、完成された臨床調査質問から生成される。トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムは、周辺確率分布を使用して共変量シフトに対して調整される。共変量セットの共変量の医療対象についての値に作用する、共変量シフト（５０）について調整されたトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを用いて、医療対象の医学的状態の予測を生成する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
共変量セットの共変量の値に適用され医学的状態の予測を出力する、トレーニングされた電子的医療意思決定支援（ＣＤＳ）アルゴリズムを利用する電子的ＣＤＳ装置であって、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムはトレーニングサンプルのトレーニングデータセットでトレーニングされ、前記電子的ＣＤＳ装置は、
ディスプレイと、一以上のユーザ入力装置とを含むコンピュータを有し、
前記コンピュータは、
前記共変量セットの共変量の周辺確率分布を用いてトレーニングデータセットのトレーニングサンプルの共変量シフト調整重みを計算し、前記共変量シフト調整重みにより重み付けされたトレーニングサンプルで前記トレーニングデータセットに対して更新トレーニングを実行することによって、共変量シフトに対して前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを調整し、
共変量シフトについて調整された前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを、前記共変量セットの共変量の医療対象についての値に適用することによって、前記医療対象の医学的状態の予測を生成し、
前記ディスプレイに、生成された前記医療対象の医学的状態の予測を表示するようにプログラムされている、
電子的ＣＤＳ装置。
【請求項２】
前記コンピュータはさらに、
前記ディスプレイと、前記一以上のユーザ入力装置とを用いて臨床調査質問を完成させるためのユーザインターフェースを提供し、
完成された臨床調査質問から前記共変量セットの共変量の周辺確率分布を生成するようにプログラムされる、
請求項１に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項３】
共変量シフトに対して調整されたトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムは、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムと、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムによって出力された医学的状態の予測と、前記予測を出力するために前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムが適用された共変量の値とに基づいて動作する共変量シフト予測器とを含み、
更新トレーニングを実行することは、共変量シフト調整重みによって重み付けされたトレーニングサンプルを有するトレーニングデータセットで前記共変量シフト予測器をトレーニングすることを含み、前記共変量シフト予測器のトレーニングは前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを修正しない、
請求項１ないし２いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項４】
前記共変量シフト予測器はロジスティック回帰予測器を含む、
請求項３に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項５】
共変量シフトに対する前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムの調整は、トレーニングサンプルのトレーニングデータセット以外のトレーニングサンプルを全く使用しない、
請求項１ないし４いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項６】
周辺確率分布を用いてトレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することは、
共変量セットの共変量についての周辺確率分布によって制約されたトレーニングデータセットに関して、共変量セットにわたる同時確率分布を最適化することと、
最適化された同時確率分布から、トレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することとを含む、
請求項１ないし５いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項７】
同時確率分布を最適化することは、トレーニングデータセットの有効サンプルサイズを最大化することを含む、請求項６に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項８】
共変量セットの共変量の値に適用され医学的状態の予測を出力する、トレーニングされた電子的医療意思決定支援（ＣＤＳ）アルゴリズムを利用するＣＤＳ装置であって、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムはトレーニングサンプルのトレーニングデータセットでトレーニングされ、前記ＣＤＳ装置は、
ディスプレイと、一以上のユーザ入力装置とを含むコンピュータを有し、
前記コンピュータは、
前記ディスプレイと、前記一以上のユーザ入力装置とを用いて臨床調査質問を完成させるためのユーザインターフェースを提供し、
完成された臨床調査質問から前記共変量セットの共変量の周辺確率分布を生成し、
周辺確率分布を使用して、共変量シフトのトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを調整し、
前記共変量セットの共変量の医療対象についての値に作用する、共変量シフトについて調整された前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを用いて、前記医療対象の医学的状態の予測を生成する、
電子的ＣＤＳ装置。
【請求項９】
前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズム（３０）は、
周辺確率分布を用いてトレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することと、
共変量シフト調整重みによって重み付けされたトレーニングサンプルを用いてトレーニングデータセットに対して更新トレーニングを実行することと
を含む操作によって共変量シフトに対して調整される、
請求項８に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項１０】
トレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することは、
共変量セットの共変量についての周辺確率分布によって制約されたトレーニングデータセットに関して、共変量セットにわたる同時確率分布を最適化することと、
最適化された同時確率分布から、トレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することとを含む、
請求項９に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項１１】
同時確率分布を最適化することは、トレーニングデータセットの有効サンプルサイズを最大化することを含む、請求項１０に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項１２】
共変量シフトに対して調整されたトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムは、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムと、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムによって出力された医学的状態の予測と、前記予測を出力するために前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムが適用された共変量の値とに基づいて動作する共変量シフト予測器とを含み、
更新トレーニングを実行することは、共変量シフト調整重みによって重み付けされたトレーニングサンプルを有するトレーニングデータセットで前記共変量シフト予測器をトレーニングすることを含み、前記共変量シフト予測器のトレーニングは前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを修正しない、
請求項９ないし１１いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項１３】
トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムは、トレーニングサンプルのトレーニングデータセット以外のトレーニングサンプルを使用せずに共変量シフトに対して調整される、
請求項８ないし１２いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項１４】
共変量セットの共変量の値に適用され医学的状態の予測を出力する、トレーニングされた電子的医療意思決定支援（ＣＤＳ）アルゴリズムを利用するＣＤＳ方法であって、
第１のコンピュータを用いてトレーニングサンプルのトレーニングデータセットでＣＤＳアルゴリズムをトレーニングすることと、
トレーニングの後、前記第１のコンピュータとは異なる第２のコンピュータを用いてＣＤＳ動作を実行することとを含み、前記ＣＤＳ動作は、
共変量セットの共変量について周辺確率分布を用いて共変量シフトに対して前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを調整することと、
共変量シフトについて調整された前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを、前記共変量セットの共変量の医療対象についての値に適用することによって、前記医療対象の医学的状態の予測を生成することと、
ディスプレイに、生成された前記医療対象の医学的状態の予測を表示することとを含む、
電子的ＣＤＳ方法。
【請求項１５】
共変量シフトに対するトレーニングされたＣＤＳアルゴリズム（３０）の調整は、
周辺確率分布を用いてトレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することと、
共変量シフト調整重みによって重み付けされたトレーニングサンプルを用いてトレーニングデータセットに対して更新トレーニングを実行することとを含む、
請求項１４に記載の電子的ＣＤＳ方法。
【請求項１６】
トレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することは、
共変量セットの共変量についての周辺確率分布によって制約されたトレーニングデータセットに関して、共変量セットにわたる同時確率分布を最適化することと、
最適化された同時確率分布から、トレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することとを含む、
請求項１５に記載の電子的ＣＤＳ方法。
【請求項１７】
同時確率分布を最適化することは、トレーニングデータセットの有効サンプルサイズを最大化することを含む、請求項１６に記載の電子的ＣＤＳ方法。
【請求項１８】
共変量シフトに対して調整されたトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムは、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムと、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムによって出力された医学的状態の予測と、前記予測を出力するために前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムが適用された共変量の値とに基づいて動作する共変量シフト予測器とを含み、
更新トレーニングを実行することは、共変量シフト調整重みによって重み付けされたトレーニングサンプルを有するトレーニングデータセットで前記共変量シフト予測器をトレーニングすることを含み、前記共変量シフト予測器のトレーニングは前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを修正しない、
請求項１５ないし１７いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ方法。
【請求項１９】
トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムは、トレーニングサンプルのトレーニングデータセット以外のトレーニングサンプルを使用せずに共変量シフトに対して調整される、
請求項１４ないし１８いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ方法。
【請求項２０】
トレーニングは、トレーニングデータセットを使用して共変量のセットの共変量を選択することを含む、請求項１４ないし１９いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下の説明は、概して、電子臨床意思決定支援（ＣＤＳ）技術、臨床技術などに関する。
【背景技術】
【０００２】
電子臨床意思決定支援（ＣＤＳ）装置は、医療対象に関する入力情報に基づいて臨床情報を提供するようにプログラムされたコンピュータまたは他の電子プロセッサを含む。入力情報は、臨床検査結果、放射線検査所見、医療対象に関する人口統計学的情報（例えば、年齢、性別など）、体重などの一組の定量化可能な共変量（場合によっては二値であり得る）を含む。機械学習を共変量の組に適用し、Ｐ（ｙ｜ｘ）という形式の予測因子を生成する。ここで、ｘは要素が被験者の共変量の値を格納するベクトルであり、ｙは予測される医学的状態の値である（これも場合によって２値であってもよく、例えば、「１」は患者が医学的状態を有することを示し、「０」は患者が有していないことを示し、あるいは、ｙｉは実数値でも他の何らかの種類の値であってもよく、例えば、ｙｉは複数の可能性のある値のどれか１つである癌のステージであってもよい）。
電子ＣＤＳ装置は一般的に、本明細書では一般性を失うことなく（ｘｉ，ｙｉ）、ｉ＝１，・・・，ｎと示されるトレーニングサンプルを収集することにより、構成される。ここで、ｎはトレーニングサンプルの数（すなわち、トレーニング対象の数）であり、ｘｉは第ｉトレーニング対象の共変量ベクトルであり、ｙｉは第ｉトレーニング対象の（既知の）医療状態値である。一組のトレーニングデータは、好ましくは大きく、十分多様性を有して、電子ＣＤＳ装置が適用されると期待される医療対象の完全な範囲を表さねばならない。収集されたトレーニングサンプルセットは、機械学習によりＣＤＳアルゴリズムをトレーニングして、そのアルゴリズムが共変量セットの入力値セットｘを与えられると、医療状態ｙをよい精度で予測するようにされる。例えば、トレーニングは、規格化二乗和誤差
（外１）
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を最小化するように、ＣＤＳアルゴリズムを最適化する。ここでｙｉ＾（訳注：「ｙｉ」の上に「＾」）は第ｉトレーニング対象の予測である。
【０００３】
一般的な商業的実施では、電子ＣＤＳは様々なソースから取得されるトレーニングサンプルセットを用いてベンダーにより構成される。サンプルは、好ましくは、（例えば、米国のＨＩＰＡＡ要件に従うように）患者の秘密を維持するよう匿名化される。構成された電子ＣＤＳが、臨床診断支援の提供に用いるよう、病院や病院ネットワークなどの様々な医療機関に対してマーケティングされていてもよい。
【発明の概要】
【０００４】
開示した一態様では、電子的医療意思決定支援（ＣＤＳ）装置は、共変量セットの共変量の値に適用され医学的状態の予測を出力する、トレーニングされた電子的医療意思決定支援（ＣＤＳ）アルゴリズムを利用する。前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムはトレーニングサンプルのトレーニングデータセットでトレーニングされる。前記ＣＤＳ装置は、ディスプレイと一以上のユーザ入力装置とを含むコンピュータを有する。前記コンピュータは、前記共変量セットの共変量の周辺確率分布を用いてトレーニングデータセットのトレーニングサンプルの共変量シフト調整重みを計算し、前記共変量シフト調整重みにより重み付けされたトレーニングサンプルで前記トレーニングデータセットに対して更新トレーニングを実行することによって、共変量シフトに対して前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを調整するようにプログラムされる。前記コンピュータはさらに、共変量シフトについて調整された前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを、前記共変量セットの共変量の前記医療対象についての値に適用することによって、前記医療対象の医学的状態の予測を生成し、前記ディスプレイに、生成された前記医療対象の医学的状態の予測を表示するようにプログラムされる。
【０００５】
開示する他の一態様では、電子的ＣＤＳ装置は、共変量セットの共変量の値に適用され医学的状態予測を出力するトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを使用する。前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムはトレーニングサンプルのトレーニングデータセットでトレーニングされる。ＣＤＳ装置は、ディスプレイと一以上のユーザ入力装置とを含むコンピュータを有する。前記コンピュータは、前記ディスプレイと、前記一以上のユーザ入力装置とを用いて臨床調査質問を完成させるためのユーザインターフェースを提供し、完成された臨床調査質問から前記共変量セットの共変量の周辺確率分布を生成し、周辺確率分布を使用して、共変量シフトのトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを調整するようにプログラムされる。前記コンピュータはさらに、前記共変量セットの共変量の前記医療対象についての値に作用する、共変量シフトについて調整された前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを用いて、前記医療対象の医学的状態の予測を生成するようにプログラムされる。
【０００６】
開示する他の一態様では、電子的ＣＤＳ方法は、共変量セットの共変量の値に適用され医学的状態予測を出力するトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを使用する。本ＣＤＳ方法では、ＣＤＳアルゴリズムは第１のコンピュータを用いてトレーニングサンプルのトレーニングデータセットでトレーニングされる。トレーニング後、第１のコンピュータとは異なる第２のコンピュータを用いてＣＤＳ動作が実行される。ＣＤＳ動作は、共変量セットの共変量について周辺確率分布を用いて共変量シフトに対して前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを調整することと、共変量シフトについて調整された前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを、前記共変量セットの共変量の前記医療対象についての値に適用することによって、前記医療対象の医学的状態の予測を生成することと、前記ディスプレイに、生成された前記医療対象の医学的状態の予測を表示することとを含む。
【０００７】
１つの利点は、病院または他の医療機関によってサービスを提供される集団に合わせて調整されたより正確な電子的臨床意思決定支援（ＣＤＳ）装置を提供することにある。
【０００８】
他の利点は、医療機関または組織によって提供される医療対象を表すトレーニングサンプルの収集を必要とせずにこの改善された精度を提供することにある。
【０００９】
他の利点は、潜在的に個人を特定する情報（ＰＩＩ）を含まない利用可能なまたは容易に収集される統計を利用してこの改善された精度を提供することにある。
【００１０】
他の利点は、計算効率の良い方法でこの改善された精度を提供し、それによってメモリおよび／または計算能力を低減してそれを実施することを可能にすることによって電子ＣＤＳ装置自体を改善することにある。
【００１１】
他の利点は、病院または他の医療機関または組織によって供給される集団の変化に合わせて効率的に更新することができる電子ＣＤＳ装置を提供することにある。
【００１２】
実施形態は、本開示を読んで理解すれば当業者に明らかになるように、前述の利点を提供しない可能性もあり、そのうちの１つ、２つ、それ以上、または全てを提供する可能性もあり、および／またはその他の利点を提供する可能性もある。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本発明は、様々なコンポーネントとその構成、及び様々なステップとその構成の形を取る。図面は好ましい実施形態を例示することのみを目的とし、本発明を限定するものと解してはならない。特に断らなければ、図面は概略的であり、様々なコンポーネントをスケール通りに示すもの、または相対的な寸法を描くものと解釈してはならない。
【図１】製造及びカスタマー側の設置並びにユーザインターフェースコンポーネントを含む電子臨床意思決定支援（ＣＤＳ）装置を概略的に示す。
【図２】ベンダトレーニングされたＣＤＳ医学的状態予測アルゴリズムおよびカスタマートレーニングされた共変量シフト予測器を使用する図１の電子ＣＤＳ装置の実施を概略的に示す。
【図３】共変量シフト調整更新機能を含む図１の電子ＣＤＳ装置を概略的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
市販のＣＤＳ装置で起こり得る問題は、カスタマー（例えば、臨床現場で患者の診断を支援するＣＤＳ装置を購入および使用する病院）が遭遇する患者の集団とは統計的に異なるトレーニングサンプルセット（すなわちトレーニング集団）で、ＣＤＳアルゴリズムがトレーニングされているかもしれないことである。これらの違いはさまざまな要因によるものであり、様々な年齢層の人口統計、様々な民族の人口統計、様々な所得水準（これは予防医療のレベルが異なるため、間接的に医学的状態統計に影響を与える可能性がある）、様々な地理的地域、様々な対象集団（例えば、都市病院は、地方病院とは異なる統計を有する集団にサービスを提供し得る）などによる。
【００１５】
ベンダーにおいてＣＤＳ装置を開発するのに用いられるトレーニングセットが、カスタマーによりサービスされる人口を表す統計的に有意なサンプル数を含むほど十分大きく多様である限り、このような相違は問題とはならないと考えられる。しかし、ＣＤＳ装置ベンダーが、適度に大きく多様なトレーニングセットを集めトレーニングすることができたと仮定しても、ｘは共変量ベクトル、ｆ（・・・）はトレーニングされる予測器として、ｙ＝ｆ（ｘ）という形式のトレーニングされる予測器の経験的性質により、推論（例えば、カスタマー）母集団において遭遇する共変量統計が（例えば、ＣＤＳ装置ベンダーによって信頼される）トレーニング母集団の共変量統計から著しく逸脱する場合、実際の性能は低下し得ることが分かっている。共変量ｘが変化すなわち「シフト」しているので、この問題は共変量シフトと呼ばれることがある。
【００１６】
共変量シフトは、トレーニング分布と推定分布との間の差をモデル化するため、推定分布（例えば、カスタマー）からデータを取得することにより解決できる。しかし、ＣＤＳ装置の場合、このアプローチは十分でないおそれがある。推定分布の生成はカスタマー（例えば、病院）から患者データを集めることを含み、これには多くの欠点がある。カスタマーの患者データは、カスタマーに合わせたＣＤＳ装置製品を提供するために、ＣＤＳ装置ベンダーにより分析され得る。しかし、病院は、患者プライバシー法（例えば、米国のＨＩＰＡＡ）に違反することを心配して、ＣＤＳ装置ベンダーに機密性の高い患者データを提供したがらないことがある。データは匿名化されてからＣＤＳ装置ベンダーに渡されるが、これには取得後処理が必要であり、まれに識別可能な患者が残ってしまうことがある（例えば、共変量に年齢、性別、人種が含まれているとき、非常に高齢であり、そのカスタマー病院の患者であることが知られている患者は、匿名化されたデータから特定することができる）。
【００１７】
逆に、ＣＤＳベンダーは、カスタマーが病院患者データを用いて共変量シフト調整を実行できるように、そのカスタマーに独自のＣＤＳアルゴリズムトレーニング手順を提供したがらないことがある。このトレーニング手順はそのベンダーが有する貴重な業務上の秘密であるかもしれないからである。
【００１８】
さらに、例えこれらのロジスティックな問題を解決して、（ベンダー側またはカスタマー側いずれかで）ＣＤＳアルゴリズムを共変量シフトに対応するように更新できたとしても、カスタマーは患者に医療を提供する業務についており、共変量シフトを調節するのに要する患者データを収集できないことがあり、又は収集するのに不備であるかも知れない。
【００１９】
本明細書に開示する実施形態では、こうした困難を、個別の共変量に対して集団レベル統計（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ−ｌｅｖｅｌ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）を用いて共変量シフト更新を実行することにより克服する。こうしたハイレベル統計を生成して、信頼性の高い匿名化形式で配信できるのは、こららが患者特有データではないからである。集団レベル共変量統計は、様々な共変量に対する周辺確率分布と見ることができる。本明細書で開示するように、周辺確率分布はＣＤＳ装置に対して共変量シフト調整を提供するのに十分である。有利にも、このアプローチにより、患者プライバシー法により保護され得る患者レベルのトレーニングサンプルの収集（及び配信）を避けることができる。
【００２０】
さらに、幾つかの実施形態では、共変量シフトの調整は、ベンダーのトレーニングデータを用いてＣＤＳ装置ベンダーにおいてトレーニングされた「ストック（ｓｔｏｃｋ）」ＣＤＳアルゴリズムにより生成される予測を、入力として受け取る追加的共変量シフト予測器をトレーニングすることにより行われる。共変量シフト予測器は、共変量シフト調整予測を出力する。このように、更新は、ベンダーの独自ＣＤＳアルゴリズムトレーニング手順をカスタマーにさらすことなく、カスタマー側（例えば、病院）で実行できる。共変量シフト調整は比較的小さい調整であると期待されるので、共変量シフト調整予測器は、独自の業務上秘密の情報を犠牲にすることを心配せずにカスタマーに配布されるロジスティック回帰またはその他の比較的単純な予測器アルゴリズムを使うことができる。
【００２１】
図１を参照して、電子的医療用意思決定支援（ＣＤＳ）装置１０は、コンピュータ１２を含み、これは例えば例示したディスプレイ１４（例えば、ＬＣＤまたはプラズマディスプレイモニタ）と一以上のユーザ入力装置（例えば、例示のキーボード１６、例示のマウス１８またはトラックパッド２０その他のポインティングデバイス、ディスプレイ１４のタッチスクリーンオーバーレイ、音声認識インターフェース、これらの様々な組合せなど）を有する。例示のコンピュータは、ＣＤＳ装置の実装に含まれる組み込みプロセッサ実行計算を有するデスクトップまたはノートブックコンピュータである。幾つかの実施形態では、より分散的なコンピュータアーキテクチャを使ってもよく、例えば、ユーザインターフェースとなるコンポーネント１４、１６、１８、２０は、乗員データネットワーク及び／又はインターネットを介してアクセスされるＣＤＳ処理を実行するリモートサーバコンピュータへのアクセスを提供する「ダム（ｄｕｍｂ）」端末であってもよく、さらに分散的なアーキテクチャでは、ＣＤＳ処理はクラウド計算リソースやその他の分散コンピュータネットワークにより実行されてもよい。本明細書で用いる「コンピュータ」との用語は、例示した集中的単一コンピュータデザインだけでなく、このような分散的（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  ｏｒ  ｄｅｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ）計算システムをすべて含むものである。
【００２２】
ＣＤＳ装置１０は、共変量セットの共変量の値に適用され医学的状態予測を出力するトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを使用する。トレーニングされるＣＤＳアルゴリズムは、最初、コンピュータ２４を用いてトレーニングサンプルのトレーニングデータセットでトレーニングされる。コンピュータ２４は、（必ずではないが）一般的にはコンピュータ１２とは違うものである。例えば、ベンダーによって病院その他のカスタマーに提供されるＣＤＳの例では、ＣＤＳ装置１０のコンピュータ１２は「カスタマー」コンピュータであってもよく、コンピュータ２４は「ベンダー」コンピュータであってもよい。この場合、ＣＤＳ装置１０は「カスタマー側」処理を実行し、コンピュータ２４は「ベンダー側」処理を実行する。これは単なる例示的な商業モデルにすぎず、他のタイプの商業化も想定できる。例えば、病院ネットワーク、大学、政府機関その他の大型機関によりコンピュータ２４を維持してもよく、一方、病院、医療センター、医療ネットワークなどによりＣＤＳ装置１０を所有及び／又は維持してもよい。
【００２３】
トレーニングサンプル２２のトレーニングデータセットは、本明細書では、一般性を失うことなく集合｛（ｘｉ，ｙｉ）｝ｉ＝１，・・・，ｎで示す。ここで、ｎはトレーニングサンプルの数（すなわち、トレーニング対象の数）であり、ｘｉは第ｉトレーニング対象の共変値のベクトルであり、ｙｉは第ｉトレーニング対象の医療状態の（既知の）値である。再び、一般性を失わずに、共変量セットの共変量の数はｍで示す。「コホート（ｃｏｈｏｒｔ）」との用語は、共変量セットの共変量に対して同じ値を有する医療対象の群を指す。幾つかの実際のアプリケーションでは、各共変量は二値を有し、この場合２ｍ個の共変量の区別可能な組合せ、すなわち２ｍ個のコホートがある。二値共変量は、計算上便利であり、医学的検査の結果（陽性または陰性）、状態の有無（例えば、「１」は鬱血性心不全を示し、「０」はそうでないことを示す）などのような診断的に価値のある多数のデータ項目を有用に表すことができる。総合的には、トレーニングセット２２は各コホートに属する少なくとも１人の患者を含むべきである。ただし、これは必須ではない。さらに、いくつかの実施形態では、１つまたは複数の共変量は２値ではない場合がある。例えば、「年齢」共変量は整数値（年数）を有することがある。１つまたは複数の共変量は、追加的または代替的に、他のデータタイプを有してもよく、たとえば癌グレードの共変量は、採用されている癌グレードスキームによって定義された範囲の整数値をとることができる。同様に、予測される医学的状態は二値（例えば、医療対象がその医学的状態を有しているか否か）であってもよく、またはより複雑な値（例えば、癌の等級付けスキームに従って整数で表される癌のグレード）であってもよい。
【００２４】
ベンダーコンピュータ２４は、臨床意思決定支援（ＣＤＳ）アルゴリズム（または「予測器」）３０をトレーニングして、共変量セットの共変量の値ｘに作用して医学的状態ｙを予測する機械学習コンポーネント２６を実施するようにプログラムされる。一般性を失うことなく、予測器３０は、共変量値ｘの集合に作用する予測関数ｆ（・・・）として書くことができる。すなわち、ｙ＝ｆ（ｘ）。一般に、機械学習コンポーネント２６は、最適化アルゴリズムを使用して、トレーニングセット２２のトレーニングサンプルについて予測されるべき医学的状態を最適に予測する。
【００２５】
これらの値はトレーニングセットの値ｙｉとして先験的に知られているので、予測器３０の有効性は、例えば正規化二乗和誤差
（外２）
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を用いてトレーニングセット２２について定量的に測定することができる。ここで、ｙｉ＾（訳注：「ｙｉ」の上に「＾」）＝ｆ（ｘｉ）はトレーニング対象について予測器３０によって提供される予測である。予測器３０は、一般に、任意の種類の予測関数またはアルゴリズム、例えばロジスティック回帰、単純ベイズ、ランダムフォレストなどを使用することができる。一般的には、予測器３０は、前述の正規化二乗和誤差または他の選択された目的を最小にするように、その値が機械学習２６によって、例えば反復最適化プロセスを用いて最適化される一組のパラメータを有する。
【００２６】
いくつかの実施形態では、機械学習２６によって実行されるトレーニングは、トレーニングデータセット２２を用いて共変量セットの共変量を選択することを含むことができる。例えば、初期の（比較的大きな）共変量セットは、最も関連性の高い特徴を保持する特徴選択手法を適用することによって、より小さな最終セットに減らすことができる。ここで「関連性」は相互情報などの定量化によって測定することができる。いくつかの実施形態では、例えば、最小冗長性最大関連性（ｍＲＭＲ）特徴選択が適用されてもよい。
【００２７】
また、ベンダーコンピュータ２４は、検証プロセス３２を実行して、トレーニングされたＣＤＳアルゴリズム３０の精度を検証して、試験サンプルセット３４のサンプルの医学的状態を予測するようにプログラムすることもできる。検証を実行するために、試験サンプルセット３４もラベル付けされる。すなわち医学的状態のグラウンドトゥルース値ｙは各試験サンプルについて先験的に知られている。いくつかの実施形態では、交差検証法が使用され、そこでは単一のトレーニングセット２２がトレーニングおよび試験サブセットに様々に分割されてトレーニングおよび検証を実行する。言うまでもなく、機械学習コンポーネント２６は、ベンダーによって開発され所有される商業的価値のある企業秘密であり得るので、ベンダーは、この機械学習コンポーネント２６を第三者（カスタマーなど）に配布することを望まない場合がある。他の状況では、ベンダーは、この機械学習コンポーネント２６を、カスタマーとの機密保持契約などの何らかの保護および／または機械学習コンポーネント２６をコンパイル済みフォーマットでのみ配布するなどの他の保護をして配布する意思がある。
【００２８】
カスタマーにはトレーニングされたＣＤＳアルゴリズム３０およびトレーニングデータセット２２が供給され、これは好ましくは個人識別情報を除去するために匿名化されている（ＰＩＩ）。トレーニングされたＣＤＳアルゴリズム３０は、医療対象（例えば、患者）における医学的状態（ｙ）を予測するために直接使用され得るが、このアプローチは、トレーニングデータセット２２によって表される集団と比較して、カスタマーによって扱われる集団の共変量シフトによる精度低下の影響を受けやすい。本明細書の例示的実施形態では、共変量シフトについてのトレーニングされたＣＤＳアルゴリズム３０の調整は、共変量セットの共変量についての周辺確率分布を用いて実行される。各周辺確率分布は、共変量セットの他の共変量のいずれも参照せずに、カスタマーによって扱われる母集団内の共変量セットのうちの１つの共変量の確率分布である。たとえば、（やはり、一般性を失うことなく）ｖ１，ｖ２，・・・ｖｍと表されるｍ個の共変量があるとき、これらは対応する周辺確率分布Ｐｃｕｓｔ（ｖ１），Ｐｃｕｓｔ（ｖ２），・・・，Ｐｃｕｓｔ（ｖｍ）を持つ。ここで、下付き文字「ｃｕｓｔ」は、周辺確率がカスタマーの母集団に対するものであることを示す。本明細書の例示的な実施形態では、共変量シフトの調整は、共変量セットの共変量の周辺確率分布４２を使用してトレーニングデータセット２２のトレーニングサンプルの共変量シフト調整重み４０を計算し、共変量シフト調整重み４０により重み付けされたトレーニングサンプルでトレーニングデータセット２２に対して更新トレーニングを実行することによって行われる。例示的な実施形態では、更新トレーニングは、カスタマー側コンピュータ１２上で実行される機械学習（更新）コンポーネント４４によって実行されるが、ベンダー側で、すなわちベンダーコンピュータ２４によって更新トレーニングが実行されることも考えられる。機械学習（更新）コンポーネント４４の出力は、共変量シフト５０に対して調整されたトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムである。
【００２９】
本明細書に記載の例示的実施形態では、医療対象のコホートは、共変量セットのうちのすべての共変量にわたる同時構成（ｊｏｉｎｔ  ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）として定義される。たとえば、共変量シフト調整が２つの共変量ｖ１とｖ２に対してのみ実行される例を考える。（一般に、共変量シフトは、共変量セットのすべての共変量に対して、または共変量セットのいくつかの選択されたサブセットに対して実行され得る）。説明のために、共変量ｖ１は機械的換気状態として定義され、二値である：医療対象は機械的換気中であるか、または医療対象は機械的換気中ではない。共変量ｖ２は、集中治療室（ＩＣＵ）への入院時の敗血症状態として定義され、やはり２値である：医療対象はＩＣＵに入院したときに敗血症であったか、または敗血症ではなかった。これら２つの共変量を用いて、合計４つの医療対象コホートを定義することができ、それらを表１に列挙する。
【００３０】
【表１】
2019525343.tif 000005
一般的に、ｍ個の二値共変量は医療対象の２ｍ個のコホートを規定する。しかし、言うまでもなく、開示の共変量シフト調整アプローチは、３つ以上の値を仮定することができる共変量、及び／又は連続値を仮定することができる１つの、より多くの、または全部の共変量を含む共変量セットに対して作用するＣＤＳアルゴリズムに容易に適用される。
【００３１】
前述のように、トレーニングセット２２はｎ個のサンプル（トレーニング対象）を含み、各サンプルはデータペア（ｘｉ，ｙｉ）で表され、ｘｉは共変量のセットの共変量の値のベクトルであり、ｙｉは予測される医学的状態の既知（グラウンドトゥルース）の値である。
さらに、Ｃｉはトレーニング例（ｘｉ，ｙｉ）が属する医療対象のコホートを示すものとする。
【００３２】
さらに、Ｐｖｅｎｄｏｒ（Ｃｉ）はＣＤＳアルゴリズム３０のトレーニングにベンダーが利用するトレーニングセット２２のコホートＣｉの確率を示し、Ｐｃｕｓｔ（Ｃｉ）はカスタマー（例えば、病院）がサービスする集団のコホートＣｉの確率を示すとする。コホートＣｉはトレーニング対象の共変値ベクトルｘｉにより規定される（、医学的状態の値ｙｉには依存しない）ので、確率Ｐｖｅｎｄｏｒ（Ｃｉ）はトレーニングデータセット２２のｘｉに格納された共変値の同時確率であり、同様に、確率Ｐｃｕｓｔ（Ｃｉ）はカスタマー側集団のｘｉに格納された共変値の同時確率である。共変量シフト調整重みは、標準的な共変量シフト公式を用いて、これら２つの確率の比
【００３３】
【数１】
2019525343.tif 000006
として、トレーニング例ｉに割り当てられる。数式（１）は、トレーニングされたＣＤＳアルゴリズム３０を生成するために実行されるベンダー側トレーニング中にはサンプルが重み付けされていないと仮定している。一方、トレーニングサンプルはベンダー側トレーニング中に重み付けされていてもよい。これは、例えば、ＣＤＳアルゴリズムに所望のバイアスを導入するために行われてもよい。例示の通り、ＣＤＳアルゴリズムが、あいまいな場合に医療対象が医学的状態を有するとの予測を出力しやすいことが好ましければ、これは（医学的状態が無いことを示す）否定的サンプルよりも（医学的状態があることをｙｉが示す）肯定的サンプルをより大きく重み付けすることにより行える。ＣＤＳアルゴリズム３０のベンダー側トレーニング中に第ｉトレーニングサンプルに適用される重みをｗｉ＾（訳注：「ｗｉ」の上に「＾」）とすると、これは数式（１）を
【００３４】
【数２】
2019525343.tif 000007
と修正することにより説明することができる。
【００３５】
トレーニングデータセット２２がカスタマーに利用可能にされるので、「ベンダー集団」統計Ｐｖｅｎｄｏｒ（Ｃ１），Ｐｖｅｎｄｏｒ（Ｃ２），・・・，Ｐｖｅｎｄｏｒ（Ｃｎ）の推定値は、トレーニングデータセット２２のこれらのコホートの統計から得ることができる。例えば、
【００３６】
【数３】
2019525343.tif 000008
であり、前述の通り、ｎはトレーニングデータセット２２中のトレーニングサンプルの総数であり、ｎＣｉはコホートＣｉに属するトレーニングサンプルの数である。少なくとも第１サンプルは定義によりコホートＣｉに属するので、明らかにｎＣｉ≧１であり、トレーニングセット２２はｍ個の共変値のセットの共変値の許容値の様々な組合せにより表されるコホートの範囲に及ぶトレーニング例を含むように構成されるので、任意の有用なトレーニングセットに対してｎＣｉ＜ｎである。
【００３７】
例示の実施形態では、トレーニングデータセット２２がカスタマーに利用可能とされ、重みはカスタマー側で、例えば、図１に例示のカスタマー側ＣＤＳ装置１０で計算される。他の一実施形態では、カスタマーにはトレーニングデータセット２２が提供されない。この変形実施形態では、周辺確率分布Ｐｃｕｓｔ（ｖ１），Ｐｃｕｓｔ（ｖ２），・・・，Ｐｃｕｓｔ（ｖｍ）はカスタマーからベンダーに提供される。この情報はベンダーコンピュータ２４にロードされ、共変量シフト調整は数式（１）、（２）及び／又は（３）により、ベンダー側で（例えば、ベンダーコンピュータ２４で）実行される。共変量シフト調整を伴うモデルはカスタマー側に送られ、例えば、ＣＤＳ装置１０にロードされる。よって、これらの実施形態では、共変量シフト調整は、カスタマーコンピュータ１２によってではなく、ベンダーコンピュータ２４によって実行される。
【００３８】
カスタマー側集団（例えば、例示におけるＩＣＵによりサービスされた患者の集団）から公平に得られた医療対象の等価データベースが利用できる場合、数式（３）のカスタマー側の類似式を用いて確率Ｐｃｕｓｔ（Ｃｉ）を計算でき、数式（１）または（２）を適用して重みを生成できる。しかし、前述の通り、そのようなカスタマー側データベースを生成するには大きな問題がある。例えば、患者プライバシーが犠牲になるおそれがあったり、統計的データベースを集積するより臨床ケアを提供する業務を行う病院によりそのようなデータベースを集積するのは困難であったりするなどの問題である。前述の例の場合、そのようなカスタマー側データベースを集積することは、ＩＣＵに入るすべての患者の電子的医療記録（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｒｅｃｏｒｄ（ＥＭＲ））にアクセスする権限を有するエンティティによってのみ行え、そのエンティティは、これらの患者のそれぞれについて、入院時に人工呼吸器の状態および敗血症の状態を採掘する（好ましくは自動化された）能力を有する必要があるだろう。留意点として、多くの実際のＣＤＳアルゴリズムは、３つ以上の共変量で動作し、共変量は多様なタイプのものであることができ、例えば、医療検査結果、既往症情報、人口統計データなどであってもよい。
【００３９】
図１の例示的実施形態では、カスタマー集団のコホート確率Ｐｃｕｓｔ（Ｃ１），・・・，Ｐｃｕｓｔ（Ｃｎ）６０は、個々の共変量の周辺確率分布４２から得られる。概念的には、コホートを構成する共変量の個々の値の周辺確率が高ければ、そのコホートの確率は高い。逆に、コホートを構成する共変量の個々の値の周辺確率が低ければ、そのコホートの確率も低い。例示するため、平均で９５％の患者が人工呼吸されている場合、表１のコホート３と４はコホート１と２よりずっとあり得ると推測することができる。
【００４０】
数学的には、共変量ベクトルｘｉの値の周辺確率からＰｃｕｓｔ（Ｃｉ）を推定することは、ｍ個の共変量にわたる同時確率分布をそのｍ個の周辺確率分布から推定することを意味する。一般に、これは多くの可能解を有する不定系（ｕｎｄｅｒｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ  ｓｙｓｔｅｍ）である。この問題を解消するため、推定問題は任意的に、トレーニングデータセット２２に対して、有効サンプルサイズを最大化する分布Ｐｃｕｓｔ（Ｃｉ）を見つけることにより定式化できる。有効サンプルサイズは数式（１）または（２）の重みにより重み付けされたトレーニングデータセットの統計的検出力（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｐｏｗｅｒ）の尺度である。それゆえ、有効サンプルサイズの最大化は重みトレーニングデータセット２２から得られる機会学習分類器などの推定器の統計的検出力を増加する。これは、ＣＤＳアルゴリズム３０を更新トレーニングして共変量シフトを調整する時に過剰フィット（ｏｖｅｒｆｉｔｔｉｎｇ）のリスクを低減する利益を有する。
【００４１】
より具体的なアプローチ例では、ｖ１，ｖ２，・・・，ｖｍがコホートを集合的に画定するｍ個の共変量を示すとすると、各コホートＣｉは、共変量ｖ１，ｖ２，・・・，ｖｍの値の同時構成（ｊｏｉｎｔ  ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）により表され得る。さらに、周辺分布をＰｃｕｓｔ（ｖ１），Ｐｃｕｓｔ（ｖ２），・・・，Ｐｃｕｓｔ（ｖｍ）とする。これらの周辺分布の推定をｐ１，ｐ２，・・・，ｐｍとし、例えばＰｃｕｓｔ（ｖ１）＝ｐ１とする。定義により、周辺分布は、同時分布の他のすべての共変量を周辺化（ｍａｒｇｉｎａｌｉｚｉｎｇ  ｏｕｔ）すること計算され、周辺確率Ｐｃｕｓｔ（ｖ１），Ｐｃｕｓｔ（ｖ２），・・・，Ｐｃｕｓｔ（ｖｍ）を指定された各推定値ｐ１，ｐ２，・・・，ｐｍに制約することは同時分布に対する直接的な制約として作用する。コホートＰｃｕｓｔ（Ｃｉ）にわたる同時分布を推定するため、次の最適化問題
【００４２】
【数４】
2019525343.tif 000009
を解く。次の周辺確率推定値の制約
【００４３】
【数５】
2019525343.tif 000010
が条件となる。数式（４）において、
（外３）
2019525343.tif 000011
はコホート確率Ｐｃｕｓｔ（Ｃｉ）が、（数式（５）の制約下で）和の値を最小化するように咲いて菊花されることを示す。数式（４）と（５）の最適化問題は、数式（５）の周辺分布制約の下で有効サンプルサイズを最大かするものであることを示せる。この最適化問題は凸問題（ｃｏｎｖｅｘ）であり、一意的なグローバル最適解を解くことが効率的である。
【００４４】
数式（４）と（５）の最適化から、コホート確率６０（すなわち、確率Ｐｃｕｓｔ（Ｃ１），Ｐｃｕｓｔ（Ｃ２），・・・，Ｐｃｕｓｔ（Ｃｎ）が推定される。対応する共変値シフト調整重み値４０（すなわち、重みｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎ）は数式（１）または（２）から計算される。図１から分かるように、これらの重みは、オリジナルのトレーニングデータセット２２と共に機械学習更新コンポーネント４４に入力される。このトレーニングコンポーネント４４の出力は、共変量シフト５０に対して調整されたトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムである。
【００４５】
これは周辺確率分布Ｐｃｕｓｔ（ｖ１）＝ｐ１，Ｐｃｕｓｔ（ｖ２）＝ｐ２，・・・，Ｐｃｕｓｔ（ｖｍ）＝ｐｍが利用可能であることを仮定している。例示の実施形態では、これらの周辺確率分布は、ＣＤＳ装置１０によって提供される臨床調査ユーザインターフェース６２を使用して、病院職員によって（または、より一般的にはカスタマーまたはカスタマーエージェントによって）うめられた臨床調査質問に対する回答から得られる。表１の例では、臨床調査は例えば２つの質問として形成されている：
１．  平均で、患者の何パーセントが人工呼吸を受けていますか？
２．  平均で、ＩＣＵ受け入れ時に患者の何パーセントが敗血症にかかっていますか？
二値ではない共変量の場合、調査の質問はそれに応じてフォーマットされてもよい。例えば、肺がん病期分類共変量は、放射線療法が指示されているかどうかを示すためのＣＤＳアルゴリズムへの入力であり得る。肺癌病期分類共変量についての周辺確率分布を生成するためのデータを得るための調査質問は、以下のように適切に表現され得る。
【００４６】
以下の各癌段階における肺癌患者の割合を記入してください（割合は合計で１００％になるはずです）。
【００４７】
ステージ０      ＿＿＿＿％
ステージＩ      ＿＿＿＿％
ステージＩＩ      ＿＿＿＿％
ステージＩＩＩ      ＿＿＿＿％
ステージＩＶ      ＿＿＿＿％
臨床調査ユーザインターフェース６２は、百分率の値に対してデータチェックを実行して、割合の合計が１００％になることを確認することが好ましい。
【００４８】
一般に、臨床調査ユーザインターフェース６２は、ディスプレイ１４を利用して調査質問をカスタマーまたはカスタマーエージェントに提示し、１つまたは複数のユーザ入力装置１６、１８、２０を利用して、例えば、キーボード１６を介してそれらをタイプすることによって、またはポインティングデバイス１８、２０を使用して０％から１００％まで動くスライダーを動かすことによって、カスタマー／エージェントからの応答を受け取ることができる。有利にも、臨床調査質問は、「粗い」統計を収集する、すなわち、病院またはその他のカスタマーの集団レベルの統計を収集する。これらの調査質問に対する回答には、個々の患者レベルの情報は含まれていないため、患者識別情報（ＰＩＩ）は含まれない。したがって、臨床調査の質問は一般的に患者のプライバシーの問題を提起しない。さらに、共変量シフト調整は、周辺確率分布が近似にすぎない場合でも有用に実行することができる。したがって、近似にすぎない調査質問に対する回答を得ることで十分であり得る。例えば、カスタマーまたはカスタマーエージェント（例：看護師、ＩＣＵ部直接など）が正確な情報を持っていなくても、推定を提供すれば十分な場合がある。例えば、カスタマーエージェントは、ＩＣＵに受け入れられたときに２０％の患者が敗血症を有すると推定するかもしれない。たとえ正確なパーセンテージがわずかに異なる（例えば１５％、または３０％）としても、ベンダートレーニングデータ２２の場合、ＩＣＵに入るときに患者の５０％が敗血症を患っている場合、共変量調整は依然として共変量シフトの修正に有用である。
【００４９】
共変量シフト更新が完了すると、共変量シフト５０について調整されたトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを共変量セットの共変量の医療対象についての値に適用することによって、医療対象についての医学的状態の予測を生成することができる。この目的のために、電子ＣＤＳユーザインターフェース６４が提供され、それにより医師、看護師、または他の医療専門家が（例えば、１つまたは複数のユーザ入力装置１６、１８、２０を使用して）患者の共変量の値を入力でき、例えば、ディスプレイ１４に表示されることにより、医学的状態の予測が提示されてもよい。ＣＤＳ装置１０の接続性に応じて、共変量値のいくつかは、医療対象の電子的医療記録（ＥＭＲ）ファイルにアクセスすることによって自動的に得られ、それによって必要とされる手動データ入力の量を減らす。いくつかの実施形態では、ＣＤＳ装置１０は、他の情報から１つまたは複数の共変量値を計算または導出するようにプログラムすることができ、例えば、ＩＣＵに入った時における敗血症の判定は、入院時における患者のバイタルサイン測定値の分析に基づいて行われてもよい。
【００５０】
以下では、共変量シフト調整を実行する機械学習更新コンポーネント４４のいくつかの例示的実施形態について説明する。１つのアプローチでは、機械学習更新コンポーネント４４は、トレーニングされたＣＤＳアルゴリズム３０を生成するためにベンダーコンピュータ２４上で実行される機械学習コンポーネント２６のコピーである。このアプローチでは、ＣＤＳアルゴリズム自体が更新される。更新トレーニングは、トレーニングされたＣＤＳアルゴリズム３０のパラメータを初期パラメータ値として適切に使用し、そして共変量シフトの影響は比較的小さいと予想されるので、これらの初期パラメータは更新トレーニングの良い開始値であると予想され、ＣＤＳアルゴリズム更新トレーニングは、数回の反復だけカスタマコンピュータ１２上で実行される。このアプローチでは、機械学習コンポーネント２６によって使用されるトレーニングプロセスは、データセット２２のデータサンプルに対する重み付けを受ける必要がある（あるいは、カスタマコンピュータ１２上で実行されるコピーはこれらの重み付けを受けるように修正される）。さらに、これは、ベンダーがその機械学習コンポーネント２６の実行可能バージョンを各ＣＤＳ装置のカスタマーに提供する意思があることを必要とする。学習コンポーネント２６が企業秘密またはそうでなければ機密情報と見なされる場合、ベンダーは学習コンポーネント２６をカスタマーと共有することを望まないかもしれない。
【００５１】
引き続き図１を参照し、さらに図２を参照すると、代替的アプローチが開示されており、学習コンポーネント２６をカスタマーと共有する必要なしに、カスタマー側で共変量シフトを調整するようにトレーニングされたＣＤＳアルゴリズム３０を更新することを可能にする。このアプローチでは、共変量シフト５０について調整されたトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムは、（図２に示すように）以下を含む：（ｉ）ベンダーコンピュータ２４上で実行される機械学習コンポーネント２６によってトレーニングされたトレーニングされたＣＤＳアルゴリズム３０と、カスタマコンピュータ１２上で実行される機械学習更新コンポーネント４４によってトレーニングされ、トレーニングされたＣＤＳアルゴリズム３０によって出力された医学的状態の予測をする共変量シフト予測器７０。このように、図２に示すように、推定段階において、カスタマーによる診断の下での医療対象７２の共変量（ｘ）は、予測を出力するように動作するトレーニングされたＣＤＳアルゴリズム３０に入力され、次にこの予測は共変量シフト予測器７０に入力されて、医療対象７４についての予測（ｙ）を生成する。この実施形態では、機械学習更新コンポーネント４４は、共変量シフト調整重み４０により重み付けされたトレーニングサンプルを用いてトレーニングデータセット２２上の共変量シフト予測器７０をトレーニングすることによって更新トレーニングを実行する。この共変量シフト予測器７０のトレーニングは、ベンダーによって提供されたトレーニングされたＣＤＳアルゴリズム３０を修正しない。結果として、ベンダーの（潜在的に所有権のある）機械学習コンポーネント２６にカスタマーがアクセスする必要はない。さらに、共変量シフトは比較的小さいと予想されるので、共変量シフト予測器７０は比較的計算上簡単であり得る。例えば、いくつかの実施形態では、共変量シフト予測器７０はロジスティック回帰予測器を含む。
【００５２】
図３を参照して、医療対象の人口統計における経時的な変化またはカスタマー側における共変量統計における経時的なその他のシフトを考慮するために、共変量シフト調整が時折繰り返されることがある。図３は、そのようなチェックがトリガ８０によって開始されることを示し、トリガ８０は、例えば、人口シフトに対する年次チェックであってもよく、トリガ８０は、近隣病院の閉鎖と、その結果生じる閉鎖された近隣病院で治療を受けていた患者の流入などのその他の基準に基づくことができることを示す。トリガ８０は、ユーザインターフェース６２による臨床調査質問の再提示、および周辺確率分布４２の生成をもたらす。これらは、最後の共変量シフト調整中に生成された周辺確率分布と比較されてもよい。判断８２において、周辺確率分布の変化があるしきい値を下回っている場合、更新共変量シフト調整を実行することなく、チェックは８４において終了する。一方、１つまたは複数の周辺確率分布が大きく変化した場合、コホート確率６０および重み４０が再計算され、図１を参照して既に説明したように、機械学習更新コンポーネント４４が呼び出されて更新共変量シフト調整が行われる。
【００５３】
図１の実施形態では、周辺確率分布は、臨床調査ユーザインターフェース６２を使用してカスタマーまたはカスタマーエージェントに提示された調査質問に対する回答から生成される。特に、いくつかの実施形態では、共変量シフトを調整する更新トレーニングは、トレーニングサンプルのトレーニングデータセット２２以外のトレーニングサンプルは使用しない。
【００５４】
しかし、周辺確率分布を生成するために、追加のおよび／または他の情報源を使用することができる。例えば、図３を参照すると、電子ＣＤＳユーザインターフェース６４を利用して医療対象の診断を実行するとき、ＣＤＳ装置１０は診断された医療対象に関する情報を収集することができる。これらの医療対象の各々はその医療対象の共変量の値（ｘ）のセットによって表されるので、これらの蓄積されたデータは、カスタマー側の母集団を表すデータセット９０を構成するために使用されてもよい。データセット９０を使って周辺確率分布を推定してもよく、例えば、共変量の値ｖの確率は、次の式
【００５５】
【数６】
2019525343.tif 000012
で与えられる。ここで、Ｎはデータセット９０中の医療対象の総数であり、Ｎｖは共変量の値ｖを有する医療対象の数である。このデータは、共変量の周辺確率分布４２として用いられてもよい。
【００５６】
本発明を好ましい実施形態を参照して説明した。前述の詳細な説明を読んで理解すれば、修正と変更に想到することができる。本発明は、添付した請求項とその均等の範囲内に入るこのような修正及び変更はすべて含むものと解釈しなければならない。
【図１】
2019525343.tif 000013
【図２】
2019525343.tif 000014
【図３】
2019525343.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】平成31年2月12日(2019.2.12)
【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】
共変量セットの共変量の値に適用され医学的状態の予測を出力する、トレーニングされた電子的医療意思決定支援（ＣＤＳ）アルゴリズムを利用する電子的ＣＤＳ装置であって、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムはトレーニングサンプルのトレーニングデータセットでトレーニングされ、前記電子的ＣＤＳ装置は、
ディスプレイと、一以上のユーザ入力装置とを含むコンピュータを有し、
前記コンピュータは、
前記共変量セットの共変量の周辺確率分布を用いてトレーニングデータセットのトレーニングサンプルの共変量シフト調整重みを計算し、前記共変量シフト調整重みにより重み付けされたトレーニングサンプルで前記トレーニングデータセットに対して更新トレーニングを実行することによって、共変量シフトに対して前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを調整し、
共変量シフトについて調整された前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを、前記共変量セットの共変量の医療対象についての値に適用することによって、前記医療対象の医学的状態の予測を生成し、
前記ディスプレイに、生成された前記医療対象の医学的状態の予測を表示するようにプログラムされている、
電子的ＣＤＳ装置。
【請求項２】
前記コンピュータはさらに、
前記ディスプレイと、前記一以上のユーザ入力装置とを用いて臨床調査質問を完成させるためのユーザインターフェースを提供し、
完成された臨床調査質問から前記共変量セットの共変量の周辺確率分布を生成するようにプログラムされる、
請求項１に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項３】
共変量シフトに対して調整されたトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムは、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムと、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムによって出力された医学的状態の予測と、前記予測を出力するために前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムが適用された共変量の値とに基づいて動作する共変量シフト予測器とを含み、
更新トレーニングを実行することは、共変量シフト調整重みによって重み付けされたトレーニングサンプルを有するトレーニングデータセットで前記共変量シフト予測器をトレーニングすることを含み、前記共変量シフト予測器のトレーニングは前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを修正しない、
請求項１ないし２いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項４】
前記共変量シフト予測器はロジスティック回帰予測器を含む、
請求項３に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項５】
共変量シフトに対する前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムの調整は、トレーニングサンプルのトレーニングデータセット以外のトレーニングサンプルを全く使用しない、
請求項１ないし４いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項６】
周辺確率分布を用いてトレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することは、
共変量セットの共変量についての周辺確率分布によって制約されたトレーニングデータセットに関して、共変量セットにわたる同時確率分布を最適化することと、
最適化された同時確率分布から、トレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することとを含む、
請求項１ないし５いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項７】
同時確率分布を最適化することは、トレーニングデータセットの有効サンプルサイズを最大化することを含む、請求項６に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項８】
トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムは、トレーニングサンプルのトレーニングデータセット以外のトレーニングサンプルを使用せずに共変量シフトに対して調整される、
請求項１ないし７いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ装置。
【請求項９】
共変量セットの共変量の値に適用され医学的状態の予測を出力する、トレーニングされた電子的医療意思決定支援（ＣＤＳ）アルゴリズムを利用するＣＤＳ方法であって、
第１のコンピュータを用いてトレーニングサンプルのトレーニングデータセットでＣＤＳアルゴリズムをトレーニングすることと、
トレーニングの後、前記第１のコンピュータとは異なる第２のコンピュータを用いてＣＤＳ動作を実行することとを含み、前記ＣＤＳ動作は、
共変量セットの共変量について周辺確率分布を用いて共変量シフトに対して前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを調整することと、
共変量シフトについて調整された前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを、前記共変量セットの共変量の医療対象についての値に適用することによって、前記医療対象の医学的状態の予測を生成することと、
ディスプレイに、生成された前記医療対象の医学的状態の予測を表示することとを含む、
電子的ＣＤＳ方法。
【請求項１０】
共変量シフトに対するトレーニングされたＣＤＳアルゴリズム（３０）の調整は、
周辺確率分布を用いてトレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することと、
共変量シフト調整重みによって重み付けされたトレーニングサンプルを用いてトレーニングデータセットに対して更新トレーニングを実行することとを含む、
請求項９に記載の電子的ＣＤＳ方法。
【請求項１１】
トレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することは、
共変量セットの共変量についての周辺確率分布によって制約されたトレーニングデータセットに関して、共変量セットにわたる同時確率分布を最適化することと、
最適化された同時確率分布から、トレーニングデータセットのトレーニングサンプルに対する共変量シフト調整重みを計算することとを含む、
請求項１０に記載の電子的ＣＤＳ方法。
【請求項１２】
同時確率分布を最適化することは、トレーニングデータセットの有効サンプルサイズを最大化することを含む、請求項１１に記載の電子的ＣＤＳ方法。
【請求項１３】
共変量シフトに対して調整されたトレーニングされたＣＤＳアルゴリズムは、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムと、前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムによって出力された医学的状態の予測と、前記予測を出力するために前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムが適用された共変量の値とに基づいて動作する共変量シフト予測器とを含み、
更新トレーニングを実行することは、共変量シフト調整重みによって重み付けされたトレーニングサンプルを有するトレーニングデータセットで前記共変量シフト予測器をトレーニングすることを含み、前記共変量シフト予測器のトレーニングは前記トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムを修正しない、
請求項１０ないし１２いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ方法。
【請求項１４】
トレーニングされたＣＤＳアルゴリズムは、トレーニングサンプルのトレーニングデータセット以外のトレーニングサンプルを使用せずに共変量シフトに対して調整される、
請求項９ないし１３いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ方法。
【請求項１５】
トレーニングは、トレーニングデータセットを使用して共変量のセットの共変量を選択することを含む、請求項９ないし１４いずれか一項に記載の電子的ＣＤＳ方法。
【国際調査報告】
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2019525343.tif 000017
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