(57)【要約】要約書なし。【特許請求の範囲】
【請求項１】
関心のある治療分野の少なくとも一人の医師の処方実務に関連するプロファイルを発生する方法であって、
（ａ）前記少なくとも一人の医師によって少なくとも一人の識別されていない患者に発行された処方に対応する連続的な変数に対するデータを受信するステップと、
（ｂ）予め設定された範囲のレベルの各レベル数に対して、前記連続的な変数を、各レベル数を有する分類の変数に変換するステップと、
（ｃ）前記予め設定された範囲のレベルの各レベル数に対して、関心のある治療分野の少なくとも一人の医師の処方実務に関連するイベントの発生に伴って、前記分類の変数の統計的な関係の程度を測定するステップと、
（ｄ）関心のある治療分野の少なくとも一人の医師の処方実務に関連するイベントの発生に伴って、統計的な最重要性を有する前記分類の変数の前記予め設定された範囲のレベル数を識別するステップと、
（ｅ）他の複数の連続的な変数の各々に対して前記ステップ（ａ）〜（ｄ）を繰り返すステップと、
（ｆ）前記ステップ（ａ）〜（ｅ）で識別された前記分類の変数のレベル数を用いて予測モデルを実行することによって、前記関心のある治療分野の少なくとも一人の医師の処方実務に関連するイベントの発生の確率を評価するステップとを具えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記連続的な変数を、各レベル数を有する前記分類の変数に変換するステップが、累積的な割合分布関数の使用を具えることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記連続的な変数を、各レベル数を有する前記分類の変数に変換するステップが、前記連続的な変数を、２レベルを有する分類の変数、３レベルを有する分類の変数、４レベルを有する分類の変数及び５レベルを有する分類の変数に変換することを具えることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
関心のある治療分野の少なくとも一人の医師の処方実務に関連するイベントの発生に伴って、前記分類の変数の統計的な関係の程度を測定するステップが、前記予め設定された範囲のレベルの各レベル数に対して、各レベル数を有する前記分類の変数を独立した変数として使用した記号論理回帰モデルの実行を具えることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記記号論理回帰モデルを実行するステップが、前記予め設定された範囲のレベルの各レベル数に対して、各レベル数を有する前記分類の変数に対するｐ値の計算を具えることを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記関心のある治療分野の少なくとも一人の医師の処方実務に関連するイベントの発生に伴って、前記分類の変数の統計的な関係の程度を測定するステップが、統計的に重要でない前記分類の変数の破棄を具えることを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項７】
統計的に重要でない前記分類の変数を破棄するステップが、０．０５より上のｐ値を有する前記分類の変数の破棄を具えることを特徴とする請求項６記載の方法。
【請求項８】
統計的な最重要性を有する前記分類の変数の予め設定された範囲のレベルのレベル数を識別するステップにおいて、前記予め設定された範囲のどのレベル数が、ｐ値に関連した最低のものを有するかを決定することを特徴とする請求項５記載の方法。
【請求項９】
ステップ（ｇ）の後、ステップ（ｆ）で計算した確率の評価を表す警告メッセージを発生するステップを更に具えることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記警告メッセージを発生するステップが、評価された確率を前記警告メッセージに関連させることを具えることを特徴とする請求項９記載の方法。
【請求項１１】
関心のある治療分野の少なくとも一人の医師の処方実務に関連するプロファイルを発生するシステムであって、
（ａ）少なくとも一人の医師によって少なくとも一人の識別されていない患者に発行された処方に対応する連続的な変数データを格納する大容量記憶装置と、
（ｂ）前記大容量記憶装置に結合され、複数の連続的な変数に対するデータを受信する入力装置と、
（ｃ）前記入力装置に結合され、予め設定された範囲のレベルの各レベル数に対して、前記連続的な変数を、各レベル数を有する分類の変数にそれぞれ変換するフィルタと、
（ｄ）前記フィルタに結合され、前記フィルタからの前記分類の変数をそれぞれ受信し、前記予め設定された範囲のレベルの各レベル数に対して、関心のある治療分野の少なくとも一人の医師の処方実務に関連するイベントの発生に伴って、前記分類の変数の統計的な関係の程度を測定する統計モデルとを具え、
前記フィルタが、前記分類の変数を前記統計モデルに供給し、前記予め設定された範囲のレベルのレベル数のそれぞれに対して前記統計モデルによって決定されるようなイベントの発生に伴って、前記分類の変数データの各々の統計的な関係の程度を決定し、前記イベントの発生を伴う統計的な最重要性を有する前記分類の変数の各々のレベル数の一つを識別し、
前記統計モデルが、前記予め設定された範囲のレベルのレベル数に対して、前記イベントの発生に伴う前記分類の変数に関連した前記分類の変数の統計的な関係の程度を決定し、
前記フィルタが、前記イベントの発生を伴う統計的に最重要な関係を有する前記分類の変数に関連した前記分類の変数の各々のレベル数の一つを識別し、
前記統計モデルが、前記フィルタによって識別された各レベル数を有する前記分類の変数の全てを使用することによって、前記イベントの発生の確率を評価することを特徴とするシステム。
【請求項１２】
前記フィルタが、前記予め設定された範囲のレベルの各レベル数に対して、累積的な割合分布関数を用いて前記連続的な変数を前記分類の変数に変換することを特徴とする請求項１１記載のシステム。
【請求項１３】
前記分類の変数の予め設定された範囲のレベルのレベル数が、２レベル、３レベル、４レベル及び５レベルからなることを特徴とする請求項１２記載のシステム。
【請求項１４】
前記統計モデルが、前記予め設定された範囲のレベルの各レベル数に対して、各レベル数を有する前記分類の変数データを独立した変数として用いて記号論理回帰レベルを実行することを特徴とする請求項１１記載のシステム。
【請求項１５】
前記統計レベルが、前記予め設定された範囲のレベルの各レベル数に対して、各レベル数を有する前記分類の可変データのｐ値を計算することを特徴とする請求項１４記載のシステム。
【請求項１６】
前記フィルタが、統計的に重要でない分類の変数を破棄することを特徴とする請求項１５記載のシステム。
【請求項１７】
前記フィルタが、０．０５より大きいｐ値を有する分類の変数を破棄することを特徴とする請求項１６記載のシステム。
【請求項１８】
前記フィルタが、ｐ値に関連した最低のものを有する前記分類の変数のレベル数を決定することによって、統計的な最重要性を有する分類の変数のレベル数を識別することを特徴とする請求項１５記載のシステム。
【請求項１９】
前記フィルタが、関心のある治療分野の少なくとも一つの医師の処方実務に関連するイベントの発生の確率に関連した警告メッセージを発生することを特徴とする請求項１１記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医師に対する処方請求ヒストリを分析するとともにそのような医師の処方のプロファイルを構成するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
製薬販売表示は、典型的には、各カバー区域の医師についての情報に基づくテリトリー呼出しプランと、そのような医師が典型的に処方する製薬生成物の範囲とを決定する。この情報は、医師の専門分野、宣伝の成果に対する医師の応答、製薬生成物の市場シェアにおける医師のランキング、全市場量における医師のランキング及び製薬生成物の処方量における医師のランキングを含むことができる。この情報に関する観察されたパターンに基づいて、医師についての更なる特性が、「新たな生成物の早期採用者」のように良好にモデル化されており、それは、利用できるようになって直ぐに新たな生成物を処方する傾向にある医師、すなわち、「ブランド信仰者」(brand loyalist)と称されており、それは、競合する製薬入手可能性に直面したとしても特定ブランドの製薬を処方しつづける医師をいう。
【０００３】
上記情報は、医師によって書かれた処方箋から取得できるが、その情報は、所定の期間に亘る医師の治療実務、又は、互いに相違する患者タイプに適合されるそのような実務に対して洞察を与えない。そのような対象は、医師の患者人口内で、例えば、各医師の処方動作のデータベースの形成によって医師の治療実務の更に詳細な理解を必要とし、この場合、識別されていない患者を追跡して、医師が特定の治療分野で処方する方法を理解することができる。
【０００４】
新たな縦処方データベース(longitudinal prescription database: LRx)の導入によって、処方の新たな複数の分類：新たな治療開始、治療変更、滴定増加、滴定減少、追加治療、継続治療等が開発されている。これらの分類の開発は、２００１年８月２９日に出願された発明の名称が”SYSTEM AND METHOD FOR GENERATING PHYSICIANS PROFILES CONCERNING PRESCRIPTION THERAPY PRACTICE”である通常的に譲り受けられた出願番号０９／９４１，４９６に詳細に記載されており、参照することによってここに組み込まれる。
【０００５】
処方データのこれら新たな分類によって、所定の市場において医師がどのように処方するかを識別する機能が著しく向上している。各分類のカウントは、個々の生成物レベル及び市場レベルで利用でき、市場シェアを各カテゴリ内で計算することができる。さらに、互いに相違する分類間での比較は、処方行為に洞察を与える。時間に亘るこれら変数の各々の変化を追跡する機能を組み合わせることによって、複数の新たな変数を、処方データの上記新たな分類から計算することができる。
【０００６】
例えば、新たな治療開始シェアや継続治療シェアのような連続的な変数を用いて、一般的に結果(outcome)又は独立した変数(variable)と称される他の変数との関係の程度にアクセスすることができる。医師の処方実務の観察の際に、独立した変数を、医師の処方実務に関連したイベントの発生の可能性、例えば、特定の処方生成物の市場量の変化とすることができる。統計的な分析の重要な形態は、変数の予測的な影響、すなわち、ある変数が他の変数の結果に影響を及ぼす程度であり、例えば、新たな治療開始の際の変化がどのように生成物の市場シェアに影響を及ぼすかである。これら連続的な変数を用いて、医師の処方行為を予測し、例えば、従来既知の記号論理回帰モデルを使用する。しかしながら、これら連続的な変数の分析の際に問題が生じるおそれがある。しばしば、ＬＲｘデータのサンプルが小さく、データの分布に異常があり又は歪みがあるおそれがあり、これによって、そのようなデータの有用性が減少する。さらに、有用性があるようにするために、記号論理回帰モデルで用いられる連続的な変数の予測的な影響を線形的にする必要がある。予測的な精度は、連続的な変数が結果と安定した線形関係を有しない場合には悪くなるおそれがあり、上記連続的な変数の多くは、独立した変数とそのような線形的な関係を示さない。独立した変数と安定した線形関係を有しない連続的な変数を、予測値を向上するために複数の分類又は「レベル」を有する分類の変数に変換することができる。しかしながら、連続的な変数に対するデータの分布は、ある変数から他の変数に著しく変化するおそれがあり、これによって、最適レベル数を選択するとともに分類のデータへの変換を行うプロセスが複雑になる。
【０００７】
したがって、利用できる処方データを分析できる技術が従来から必要とされており、それは、連続的な変数データを、互いに相違するデータ分布に適合する有用な分類の変数に変換できるようにすることを含む。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、所定の期間に亘って複数の医師の処方実務を分析する技術を提供することである。
【０００９】
本発明の他の目的は、医師の処方実務を理解する際に製薬販売表示を助けることができる処方活動分析ツールを提供することである。
【００１０】
本発明の他の目的は、医師の処方実務に関連する所定のイベントの発生の可能性を評価する技術を提供することである。
【００１１】
本発明の他の目的は、医師の処方行為の予測モデルにおける利用の際に連続的な変数を分類の変数に変換する技術を提供することである。
【００１２】
本発明の他の目的は、最良の予測精度を保証するよう分類の変数レベル数を最適化する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
ここの開示を参照することによって明らかになる本発明のこれら及び他の目的は、関心のある特定の治療分野における一人以上の医師によって発行される識別されない患者の処方に関連する医師プロファイルを発生するシステム及び方法によって達成される。
【発明の効果】
【００１４】
データは、分析のためにシステムによって受信され、それは、少なくとも一人の医師によって少なくとも一人の識別されない患者に発行される処方に対応する一つ以上の連続的な変数を有する。連続的な変数は、複数のレベルを有する分類の変数に変換される。この変換は、予め設定された範囲のレベルの各々に対して実行される。統計的な関係の程度は、独立した変数を伴う分類の変数、すなわち、関心のある治療分野の医師の処方実務に関連するイベントの発生の確率に対して測定される。この測定ステップは、分類の変数の予め設定された範囲のレベルの各レベルに対して実行される。プロセスの後の段階は、医師の処方実務に関連するイベントの発生と統計的に最重要な関係を有する予め設定されたレベルの複数レベルの一つを識別する。
【００１５】
連続的な変数を分類の変数に変換するステップ、分類の変数と独立した変数との関係の程度を測定するステップ、及び独立した変数を伴う統計的に最重要な関係を有する予め設定された数のレベルの一つを識別するステップが、連続的な変数の各々に対して繰り返される。プロセスは、任意のレベル数で統計的に重要でない分類の変数の破棄も有する。後のステップは、これまで説明したようにして決定した分類の変数及びレベル数を用いた予測モデルを実行することによって、医師の処方実務に関連するイベントの発生の可能性を評価する。
【００１６】
一実施の形態において、予め設定された範囲のレベルは、２レベルと５レベルとの間にある。連続的な変数を分類の変数にそれぞれ変換するプロセスは、累積的な割合分布関数の使用を有することができる。
【００１７】
好適には、イベントの発生の確率を伴う分類の変数の統計的な関係の程度を測定するステップは、記号論理回帰モデルの実行と、分類の変数及び各レベル数に対応するｐ値の計算を有することができる。統計的な最重要性を有する分類の変数のレベル数を識別するステップは、ｐ値に関連した最低のものを有する分類の変数の各レベル数の決定を具える。
【００１８】
本発明によれば、上記目的を満足し、連続的な変数を、最適レベル数を有する分類のデータに変換できることを含む、医師のグループの長期間の処方実務を分析できる従来技術の必要性を満足する。さらに、分類の変数の各レベルの予測値を個別に測定することができ、その結果、モデル結果が更に直接的で理解可能に説明される。本発明の他の態様、性質及び種々の利点を、添付図面及び実施の形態を参照して明らかにする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
図１を参照すると、処方データを処理するシステムの実施の形態を示し、一般にシステム１０と示す。システム１０は、処理用の情報の複数のソースを利用することができる。ユーザは、抗うつ療法や血圧管理療法のようなインターネット１２の特定治療分野又は市場の情報を提供する。ユーザは、調査１４に含まれるべき所定の処方生成物の情報も提供することができる。期間情報１６、すなわち、「観察期間」は、処方の調合をモニタすべき期間を特定するようユーザによって選択することができる。特定の処方の情報は、処方データすなわち小売り薬局処方データ１８に含まれ、そのデータは、履歴非識別患者処方データ(historical de-identified patient prescription data)を有し、典型的には、ディスクドライブやテープのような大容量記憶装置に格納される。この入力情報は、キーボード、マウス、ディスクドライブ等の入力装置２０でシステムによって受信される。
【００２０】
システム１０は、小売り薬局からの長い処方データ(longitudinal prescription data)、処方する医師のような情報を提供する大容量記憶装置１８に格納された小売り薬局処方データ、調合された処方生成物の名称、投薬量、補充情報、すなわち、補充が許可されたか否かの表示、供給日数、すなわち、患者が補充を必要とする日数、及び調合が行われた日を用いる。小売り薬局処方データ１８は、「識別されない」(de-identified)患者識別番号の下で、一人の患者に対する上記情報を分類する。識別されていない患者識別番号は、患者に対する個人情報を何ら提供しないので、患者の名前を置換するとともに患者の機密を保護する識別子となる。この情報によって、システムは、未知であるとしても、ある特定の患者に対する所定の時間に亘る処方治療を追跡することができる。したがって、「患者」又は「患者データ」がここに記載されているときは常に、患者の同一性及び個人情報は、患者の記録の機密を保持するために締め出される（すなわち、患者は「識別されない。」）。識別されない患者の識別は、識別されない患者の年齢及び性別を含むこともできる。
【００２１】
ここでは、小売り薬局処方データの使用について説明するが、ファーマシーベネフィットマネージャ(Pharmacy Benefit Manager: PBM)処方請求データ、メールオーダ処方データ又はデータソースの組合せのような他のデータ構造を容易に用いることができる。
【００２２】
複数の処理ルーチンは、システム１０の（破線で示されるような）ＣＰＵ２２によって実行される。処方カテゴライザ２４、データ計算機２６、フィルタ２８及び予測モデル３０は、（図示しない）ＲＡＭのようなダイナミックコンピュータメモリに格納されるＣＯＢＯＬのような言語のソフトウェアプログラムを実行するコンピュータの中央処理ユニットによる一連のデータ処理動作を実行する。本発明によって実行される集中的なデータ処理のために、コンピュータを、ＩＢＭ９６７２メインフレームコンピュータのようなメインフレームコンピュータとする。ＳＡＳＴＭやＳＰＳＳＴＭのようなソフトウェアパッケージをコンピュータにインストールして、統計的な計算を行うことができる。これらソフトウェアパッケージは、後に説明するように処方データを処理するとともに予測モデルを展開するのに用いられる。他の等価なソフトウェアパッケージを用いることもできる。入力データは、処方カテゴライザ２４によって受信され、そのカテゴライザは、先ず、処方分類プロセスに含むために識別されない患者の各々が「追跡可能」であるか否か考察する。一旦追跡可能であることが確認されると、処方カテゴライザ２４は、識別されない患者の各々に対する特定の処方の投薬量及び処方生成物と、そのような識別されない患者の識別番号に対する他の処方の投薬量及び処方生成物とを比較し、特定の処方と他の処方との間の投薬量又は処方した投薬の変化に基づく特定の処方の分類を行う。各処方を、システムによって以下の分類例に分類することができる。（１）新たな処方開始（２）処方変更（３）追加処方（共存:concomitant）（４）滴定減少（５）滴定増加（６）処方継続。当業者は、他の分類を追加できることを理解する（参照することによってここに組み込まれる２００１年８月２９日に出願された発明の名称が”SYSTEM AND METHOD FOR GENERATING PHYSICIANS PROFILES CONCERNING PRESCRIPTION THERAPY PRACTICES”であるTolleなどによる米国特許出願番号０９／９４１，４９６に記載されている新たな処方開始、処方変更、追加処方、滴定減少、滴定増加、処方継続等の処方分類方法。）。分類された処方データは、医師の処方行為を観察する際の有用な情報を提供する。
【００２３】
複数の連続的な変数を、計数データを取得するために上記分類の総数を選択的に取得するデータ計算機２６によって実行されるようなルーチンによって計算することができる。データ計算機２６は、比や時間上で観察されるデータ傾向のような上記変数の関数である新たな変数を計算することもできる。データ計算機２６によって計算される処方データは連続的である。ここで用いられる一般的には従来理解される連続的な変数は、本来量的な変数となり、所定の範囲で任意の値をとることができる。したがって、連続的な値がプロットされると、ポイント間の距離が有意義となる。データ計算機２６によって計算することができる連続的な変数の例は、（ａ）分類のパーセンテージシェア、例えば、医師に対する新たな処方開始のパーセンテージシェア、処方生成物に対する連続した処方のパーセンテージシェア（ｂ）計数データ、例えば、生成物に対する新たな処方開始の総数、新たな処方開始シェアと連続した処方シェアとの間の差（ｃ）傾向データ、例えば、所定の期間に亘る新たな処方開始シェアの変化である。
【００２４】
データ計算機２６によるルーチン実行の例を、ここで説明する。例えば、”DRUG#1”を有する関心のある特定の市場に対する医師の処方実務を、複数の新規の連続的な変数を計算することによって観察することができる（現存する利用できるデータによって、全市場シェアを医師に対して決定することができ、すなわち、”DRUG#1”の全市場シェアは、関心のある市場の全ての処方生成物の処方総数に対するDRUG#1の総数の比として計算される。）。これまで説明したようにして決定した新規の分類を用いることによって、他の市場シェア情報を決定することができる。例えば、DRUG#1の新たな処方シェアを、関心のある市場の全ての処方生成物の新たな処方開始の総数に対するDRUG#1の新たな処方開始の数の比として計算することができる。DRUG#1に対する処方変更シェアは、関心のある市場の全ての処方生成物の処方変更の総数に対するDRUG#1の処方変更の数の比として計算される。同様に、市場シェア情報を、DRUG#1からの処方変更シェア、DRUG#1に対する滴定増加、DRUG#1に対する滴定減少、新たな共存処方等に対して計算することができる。
【００２５】
これまで説明したように、小売り薬局データ１８のような処方データはしばしば、誤りを含んだ散乱パターンを有する傾向にある少数のサンプル内で利用できる。予測モデル３０の予測精度を向上するために、連続的な変数を、フィルタ２８で分類的な変数に変換する。これまで説明したように、一実施の形態において、連続的な変数は、処方カテゴライザ２４及びデータ計算機２６によって計算される。連続的な変数は、小売り薬局処方データ１８から直接供給されるようなシステム１０に対する他のソース入力からフィルタ２８に供給される。
【００２６】
フィルタ２８は、変換すべき全ての連続的な変数を識別するルーチンを有し、そのルーチンは、その後、累積的な割合分布関数のような関数を用いて連続的な変数をそれぞれ分類的な変数に変換する。フィルタ２８によって実行されるステップを、以下詳細に説明する。
【００２７】
従来既知のように、分類的な変数は複数のレベルを有する。従来既知のように、「レベル」は、分類的な変数内の細分数として規定される。例えば、分類「新たな処方開始シェア」は、二つのレベル、例えば、「ハイ」と「ロー」とを有する。データの分布に応じて、分類の変数を、三つのレベル、例えば、「ハイ」、「ロー」及び「中間」によって更に良好に表すことができる。最適数のレベルの決定に対する最初の繰返しとして、フィルタ２８は、連続的な変数を、そのような二つのレベルを有する分類の変数に変換する。また、フィルタ２８は、連続的な変数を、他のレベルを有する分類の変数に変換する。本実施の形態によれば、フィルタ２８は、連続的な変数を、三つのレベルを有する分類の変数、四つのレベルを有する分類の変数及び五つのレベルを有する分類の変数に変換する。
【００２８】
フィルタ２８は、種々のレベルの各々を有する分類の変数を予測モデル３０に供給して、分類の変数の統計的な関係、例えば、市場シェアのような独立した変数を有するDRUG#!に対する新たな処方開始シェアの目安を決定する。好適には、予測モデル３０は、従来既知の記号論理回帰モデル又は多名記号論理回帰モデルを使用して、ｐ値を決定する。フィルタ２８は、種々のレベルの各々に対する予測モデル３０によって計算されたｐ値を受信し、結果を分析する。フィルタ２８は、後に説明するように統計的に最下位を示さない分類的な変数を破棄する。データが破棄されない場合、フィルタ２８は、既に算出したｐ値に基づいて、最もよくデータの分布を表す分類の最適のレベル数を識別する。好適には、最適なレベル数を、最小のｐ値を示す分類の変数に対する各レベル数として決定する。一旦、各変数に対して最適レベル数が選択されると、予測モデル３０は、最適化された分類の変数を用いて再び実行して、医師の処方実務に関連するイベントの発生の確率、例えば、特定の処方生成物の市場シェアの変化を評価し、後に詳細に説明するように、一連の警告メッセージを含む医師プロファイルデータ出力３２を発生する。
【００２９】
本発明のよって実施される手順を、図２〜３に関連して説明する。ステップ１００において、分析に利用できる全ての連続的な変数が、識別され及び受信される（図２）。ステップ１０２において、第１の連続する変数を、分析のために選択する。一実施の形態において、連続する変数から分類の変数への変換を行って、第１のレベル数すなわちＮｍｉｎを有する分類の変数を生成する。したがって、ステップ１０４において、レベル数ＮにＮｍｉｎが最初に設定される。例えば、Ｎｍｉｎ＝２に対して、新たな処方開始シェアの二つのレベルすなわち「ハイ」及び「ロー」が存在する。ステップ１０６で変換ステップが生じる。本実施の形態において、累積的な割合分布関数を用いて、データを、ローレベルの新たな処方開始シェア及びハイレベルの新たな処方開始シェアに振り分ける。
【００３０】
以下の表１は、DRUG#1に対する連続的な変数の新たな処方開始シェアを、三つのレベルを有するすなわちＮ＝３である分類の変数に変換するステップ１０６のプロセスを示す。第１欄は、互いに相違する２０人の医師の新たな処方開始シェアをリストする。第１の医師に対して、DRUG#1に対する新たな処方開始シェアは、関心のある市場に対して２．４８％の新たな処方開始である。第２の医師に対して、DRUG#1に対する新たな処方開始シェアが５．７０％になる、等々。
【表１】
2005509955.tif 000002
【００３１】
表１の例において、累積的な割合分布を用いて、市場シェアを比較的均等な三つのものに振り分ける。この場合、第１レベル、すなわち、DRUG#1に対する低い市場シェアを２．４８〜１０．５８％とする。第２のレベル、すなわち、DRUG#1に対する中間の市場シェアは、１０．５８〜１４．８８％の市場シェアを有する。第３のレベル、すなわち、DRUG#1に対する高い市場シェアは、１４．８８％より大きい全ての市場シェアを有する。全ての市場シェアの値は、次のように変換される。第５欄で示したように、第１レベルにある任意の値は、１に変換される。第２レベルにある任意の値は、２に変換される。第３レベルにある任意の値は、３に変換される。例えば、２８．９３％の値は３に変換される。その理由は、それが「ハイ」の範囲にあるからである。
【００３２】
ステップ１０８において、Ｎレベルを有する分類の変数の予測値がテストされる。特に、このステップは、独立した変数を伴う（Ｎレベルを有する）分類の変数の統計的な関係の程度を測定する。予測モデル３０は、従来既知のような記号論理回帰モデル又は多名記号論理回帰モデルを用いて、独立した変数を伴う分類の変数及び各レベル数の統計的な程度を計算する。モデルの独立した変数は、関心のある市場の医師の処方実務に関連するイベントの発生の確率となる。そのようなイベントの例は、（１）変化、例えば、生成物に対するパーセンテージ市場シェアの全体に亘る損失、又は（２）新たな生成物の低い取り込み。独立した変数を、３以下のレベルの分類とすることができる。
【００３３】
記号論理回帰を用いて、イベントの発生する確率を評価する。したがって、ステップ１０８の出力はｐ値となる。イベントが発生する確率を
ｐｒｏｂ（ｅｖｅｎｔ）＝１／（１＋ｅ−ｚ）  ［１］
と表現することができる。この場合、ｅを、自然対数の底とし、Ｚを、
Ｚ＝Ｂ０＋Ｂ１Ｘ１＋Ｂ２Ｘ２＋．．．＋ＢＰＸＰ  ［２］
で表現される線形的な組合せとする。
【００３４】
イベントを、例えば、DRUG#1（独立した変数）に対する市場シェアの変化とすることができる。式［２］において、Ｘを、独立した分類の変数とし、Ｂをモデル係数とする（最初に、式［２］は、分類の変数の最適レベル数を算出する一つの独立した変数Ｘを有することができる。次のステップは、後に説明するように複数の独立した変数Ｘを具体化することができる。）。既知の方法によれば、既に説明したように、ＳＡＳＴＭやＳＰＳＳＴＭのような統計的なソフトウェア上で標準的な記号論理回帰モデルを実行することによって、係数を付与することができる。
【００３５】
本実施の形態によれば、レベルの範囲を、２レベルと５レベルとの間、すなわち、Ｎｍｉｎ＝２とＮｍｉｎ＝５との間となる。ステップ１１０において、レベル数が５未満である場合、変換プロセスが繰り返される。最大でも５レベルが各変数に対してテストされる。更に多くのレベルを有することによって、予測精度が悪くなるおそれがある。その理由は、予測モデルにおいて更に高い自由度が用いられるからである。従来既知のように、自由度は、自由に変化する観察数（又はスコア）である。変化するスコアの自由が制約される度に、自由度が用いられる。分類の変数のレベルは、そのような制約を構成する。例えば、変数が三つのレベルを有する場合、三つの自由度が用いられる。レベル数が変数内で増大すると、更に高い自由度が用いられる。更に多くのレベル数を有すると、予測精度が悪くなるおそれがある。その理由は、更に多くの自由度が用いられるからである。その結果、更に多くの制約が予測モデルに課される。数学的な必要性により、更に多くのレベルを用いると、モデルの予測パワーを制約し、結局、分類の変換の正の利益を無効にする。
【００３６】
分類の変数のレベル数が、その繰返しに対して５未満である場合、ステップ１１２において、レベル数Ｎが１増大し、Ｎ＋１レベルを有する分類の変数を形成するために、ステップ１０６の変換プロセスを繰り返す。ステップ１０６，１０８は、２，３，４，５レベルを有する分類の変数が第１の連続的な変数に対して計算されるまで繰り返される。ステップ１１０でレベル数が５を超えると、繰返しプロセスが終了し、データフローｇステップ１２０で継続される（図３参照）。連続的な変数を分類の変数に変換するステップ（ステップ１０６）及び独立した変数を伴う分類の変数の統計的な関係の程度を測定するステップ（ステップ１０８）は、個別の繰返しループで進行する。例えば、先ず、レベルの一つごとに対する分類の変数を計算し、次いで、分類の変数の予測値の測定ステップを、レベルの一つごとに実行することができる。他の実施の形態によれば、レベルの一つごとに対する分類の変数を連続的に変換することができる。
【００３７】
ステップ１２０において、分類の変数のレベルの各々のｐ値を分析して、それが統計的に重要であるか否か、すなわち、独立した変数に対して少なくとも統計的な最下位(minimum statistical significance)を有するか否かを決定する。ステップ１２０において、任意のレベル数における変数に対するｐ値が０．０５以下である場合、変数は、統計的に重要である、したがって、予測値を有すると考えられ、プロセスがステップ１２２に進行する。変数に対するｐ値が０．０５以下である場合、その変数がステップ１２４で破棄される。本実施の形態において、０．０５のｐ値を用いたが、統計的な重要性に対するしきい値として、他のｐ値を用いることができる。
【００３８】
ステップ１２２において、分類の変数のレベルの各々に対する確率レベルの各々、ｐレベルが分析され、ｐ値に関連した最低のものを有するレベル数が、最適レベル数と考えられる。例えば、３レベルＮ＝３を有するDRUG#1に対する新たな処方開始シェアがｐ＝０．０４を有し、５レベルＮ＝５を有する場合、ステップ１０２で決定したようにｐ＝０．００１となる。ステップ１２２において、DRUG#1に対する新たな処方開始シェアに対して５レベルが用いられる。
【００３９】
図３を更に参照すると、ステップ１２６は、全ての変数がテストされたか否か決定する。他の変数をテストすべき場合、プロセスはステップ１１４（図２）に進行し、次の連続的な変数が選択され、分類決定プロセス、すなわち、ステップ１０４〜１２４が次の変数の各々に対して繰り返される。
【００４０】
個々の変数に対する分類決定プロセスの結果、最適レベル数の最初の決定が、分類の変数の各々に対して個別に決定される。さらに、統計的に重要でない、すなわち、最低予測パワーを有する複数の変数が破棄される。所定の変数が他の変数に依存することができるので、所定の変数を破棄するプロセスは、残りの変数の予測値を変更することができる。したがって、ステップ１３０は、分類決定プロセスの更なる最適化であり、この場合、全ての変数の全てのレベルが、予測精度を最良にするために互いに関連して評価される。したがって、ステップ１０２〜１２６が、以下の変更を伴って、既に説明したのとほぼ同様に繰り返される。例えば、式［２］は、一つの独立した変数ではなく複数の独立した変数Ｘを組み込むことができる。特に、全ての変数に亘る全ての置換及びレベルの組合せは、順次繰り返してテストされ、最低のｐ値によって規定された最良の精度に到達する。ステップ１３０でレベルが更に適合された後、予測モデル３０がステップ１３２〜１３４で実行されて、独立した変数の発生の確率、すなわち、医師の処方実務に関連したイベントを評価する。記号論理回帰モデルである予測モデルは、ステップ１０２〜１２４で取得されるとともにステップ１３０で洗練された分類の変数のレベルを用いて実行される。このようなステップ１３２のプロセスによって、式［２］で表される係数Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２．．．Ｂｐのような一連のモデル係数を生成する。
【００４１】
ステップ１３４において、既に生成されたモデル係数が、各医師に対する各データに順次適用されて、式［１］に記載したような医師の処方実務に関連したイベントの発生の確率を評価する。例えば、ステップ１３４において、例えば新たな処方開始シェア及び傾向、連続した処方シェア及び傾向並びに滴定ダウンシェア及び傾向に対して利用できるデータに基づいて、特定の医師が、翌月の特定の治療において６５％までダウンする傾向を有することがわかる。
【００４２】
ステップ１３６において、確率のパーセンテージ値が警告メッセージに関連したテーブルを参照しながら、一連の警告メッセージを、ステップ１３４で発生した確率に基づいて生成する。したがって、既に説明したように、医師が、特定の治療において６５％までダウンする傾向を有することがわかる。確率に関連して、５０％は、偶然に発生するイベントに等しいと考えられ、５０％より上は、イベントが生じる傾向にあり（すなわち、偶然より上である。）、５０％より下は、イベントが生じない傾向にある。上記例に続いて説明すると、６５％は、偶然に発生するイベントより１５％高く、したがって、（全ての値が５０％を超えるとして、）データベースにおいて値にフラグが立てられる。特定の医師の翌月における処方の傾向がダウンすることを知らせる警告メッセージが発生する。そのような警告メッセージは、処方分野において販売義務を有する販売表示に搬送される。
【００４３】
警告メッセージ及びそれを開始するイベントは、以下の通りである。
（１）「新たな処方開始が、この地理的な領域の他の医師の平均より遥かに下である。この医師は、多数の患者の治療を行わない」は、この医師の新たな治療開始が地理的領域の平均よりｘ％低いという確率が高いことのよって生じる。
（２）「薬剤師は、１２／０１／００のようなDRUG#1からDRUG#2までの急速な変更を突然示す。」このメッセージは、処方変更の増大に起因する市場シェアの効果の可能性が高いことによって示される。
（３）「DRUG#2からDRUG#1への変更が、新たなDRUG#2開始における減少に組み合わされる。医師は、DRUG#2からセカンドライン処方に変更する可能性が最も高い。」かかる宣言は、以下の状況下で出現する。新たな処方開始の減少及び処方変更の増大によって生じる市場シェアの降下の高い確率。
【００４４】
本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、幾多の変更及び変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明によるシステムの実施の形態のブロック図である。
【図２】本発明による手順の一部を示すフローチャートである。
【図３】本発明による手順の他の部分を示すフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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