【手続補正書】
【提出日】平成27年10月23日(2015.10.23)
【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】
リアルタイムまたは近リアルタイムで医学的状態と前記医学的状態の進行度および重症度とについての情報を表示するための改善されたリアルタイム病院モニタリングデバイスであって、前記デバイスは、
患者の生理系についての情報を収集し、メモリ記憶から読み取り、罹患状態に関連するデータの時間次元動的パターンを識別し、リアルタイムで複数の前記生理系に関する摂動パターンの重症度を決定するモニタと、
前記生理系の視覚的描写を横断して拡散する嵐として、前記動的パターンの重症度の時間次元出力のリアルタイムまたは近リアルタイム視覚的表示を提供する表示プロセッサであって、前記視覚的描写は、前記生理系を横断して拡散する場合の前記摂動パターンの動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を含む、表示プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項２】
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記表示は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、請求項１に記載のデバイス。
【請求項４】
前記嵐は、前記複数の領域のそれぞれが生理系における前記罹患状態の指標を表示する場合に、前記複数の領域を横断して拡散する、請求項３に記載のデバイス。
【請求項５】
前記嵐は、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記嵐は、前記罹患状態が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの嵐に融合する、請求項３に記載のデバイス。
【請求項６】
前記嵐は、時間が経過するにつれて、変形を被る、請求項３に記載のデバイス。
【請求項７】
前記デバイスは、ユーザが、前記嵐パターンを生成した病態生理学的発生を確認するためにドリルダウンすることにより、前記ユーザに計算透過性を提供し得るようにプログラムされている、請求項１に記載のデバイス。
【請求項８】
前記デバイスは、ユーザが、オブジェクトフロー図またはダイアグラムを確認することを選択し得るようにプログラムされ、前記オブジェクトフローまたは前記ダイアグラムは、前記嵐パターンを生成した検出された発生のフローの時限図を提供するように動画化され、前記ユーザに計算透過性を提供してもよい、請求項１に記載のデバイス。
【請求項９】
リアルタイムで医学的状態と前記医学的状態の進行度および重症度とについての情報を表示するための改善されたリアルタイムまたは近リアルタイム病院モニタリングデバイスであって、前記デバイスは、
患者の罹患状態を示す病態生理学的発生および時系列マトリクスデータに基づいたソフトウェア要素に関連する情報を含むメモリ記憶と、
前記患者の生理系についての情報を収集し、前記メモリ記憶から読み取り、データの時間次元動的パターンを識別し、前記パターンの重症度を決定し、複数の生理系に関する前記データの動的パターン間の相対的一致に少なくとも基づいて、リアルタイムで罹患状態を識別するモニタと、
前記罹患状態の動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を含む、前記識別された罹患状態によって影響を受ける前記生理系の描写を横断する拡散パターンとして、前記生理系間の関係のリアルタイム視覚的表示を提供する表示プロセッサと
を備える、デバイス。
【請求項１０】
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１１】
前記表示は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１２】
前記拡散パターンは、前記複数の領域のそれぞれが生理系における前記罹患状態の指標を表示する場合に、前記複数の領域を横断して拡散する、請求項１１に記載のデバイス。
【請求項１３】
少なくとも２つの拡散パターンは、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記少なくとも２つの拡散パターンは、前記罹患状態が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの拡散パターンに融合する、請求項１１に記載のデバイス。
【請求項１４】
前記拡散パターンは、変形時間が経過するにつれて、変形を被る、請求項１１に記載のデバイス。
【請求項１５】
リアルタイムで医学的状態と前記医学的状態の進行度および重症度とについての情報を表示するための改善されたリアルタイム病院モニタリング方法であって、前記方法は、
患者の生理系に関する情報とメモリ記憶内に記憶された関係に関する情報とを比較することと、
前記メモリ記憶内に記憶された関係に基づいて、リアルタイムで、前記患者に影響を及ぼす特定の罹患状態を識別することと、
前記罹患状態の動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を含む、前記識別された罹患状態によって影響を受ける前記生理系の描写を横断して拡散する嵐として、前記生理系間の関係のリアルタイム視覚的表現を表示することと
を含む、方法。
【請求項１６】
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記視覚的表現は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記嵐は、前記複数の領域のそれぞれが生理系における前記罹患状態の指標を表示する場合に前記複数の領域を横断して拡散する、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記嵐は、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記嵐は、前記罹患状態が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの嵐に融合する、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記嵐は、時間が経過するにつれて、変形を被る、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
リアルタイムで医学的状態と前記医学的状態の進行度および重症度とについての情報を表示するための改善されたリアルタイム病院モニタリング方法であって、前記方法は、
患者の複数の異なる生理系内で発生する複数の異なる摂動に関連するデータを受信することと、
前記摂動の動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を含む、前記生理系の描写を横断する拡散パターンとして、前記生理系間の摂動の関係のリアルタイム視覚的表現を表示することと
を含む、方法。
【請求項２２】
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記視覚的表現は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記拡散パターンは、前記複数の領域のそれぞれが生理系における前記医学的状態の指標を表示する場合に前記複数の領域を横断して拡散する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
少なくとも２つの拡散パターンは、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記少なくとも２つの拡散パターンは、前記摂動が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの拡散パターンに融合する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記拡散パターンは、変形時間が経過するにつれて、変形を被る、請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
複数の命令を含む少なくとも１つの非一過性機械読み取り可能な媒体であって、前記複数の命令は、コンピューティングデバイス上で実行されることに応答して、前記コンピューティングデバイスに、
患者の生理系に関する情報とメモリ記憶内に記憶された関係に関する情報とを比較することと、
前記メモリ記憶内に記憶された関係に基づいて、リアルタイムで、前記患者に影響を及ぼす特定の罹患状態を識別することと、
前記罹患状態の動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を提供するように、前記識別された罹患状態によって影響を受ける前記生理系の描写を横断して拡散する嵐として、前記生理系間の関係のリアルタイム視覚的表現を表示することと
を行わせる、非一過性機械読み取り可能な媒体。
【請求項２８】
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、請求項２７に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
【請求項２９】
前記視覚的表現は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、請求項２７に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
【請求項３０】
前記嵐は、前記複数の領域のそれぞれが生理系における前記罹患状態の指標を表示する場合に前記複数の領域を横断して拡散する、請求項２９に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
【請求項３１】
前記嵐は、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記嵐は、前記罹患状態が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの嵐に融合する、請求項２９に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
【請求項３２】
前記嵐は、時間が経過するにつれて、変形を被る、請求項２９に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００２】
（背景および概要）
状態、特に、臨床状態の検出の従来の科学的原理は、伝統的には、試験の結果を状態の存在の相対的確率と関連付ける、相関メトリクスの判定に基づく。相関メトリクスの実施例は、とりわけ、敏感度、特異度、陽性予測値、陰性予測値、および相関係数である。医師は、概して、状態の実際の確率が、合理的にベイズ理論に基づいており、既知の公式を使用して、試験結果を前提として、状態の確率を推定し得る、標準的公式に準ずるという認識を持って、これらの相関メトリクス値を使用する。残念ながら、これらの公式を使用するために、医師は、状態の試験前（事前）確率について、一般仮定を行なうことになる。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
医学的状態についての情報を表示するためのデバイスであって、前記デバイスは、
患者の生理系についての情報を収集し、メモリ記憶から読み取り、罹患状態に関連するデータの時間次元動的パターンを識別し、複数の生理系に関する摂動パターンの重症度を決定するモニタと、
前記生理系の視覚的描写を横断して拡散する嵐として、前記動的パターンの重症度の時間次元出力の視覚的表示を提供する表示プロセッサであって、前記視覚的描写は、生理系を横断して拡散する場合の前記摂動パターンの動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を含む、表示プロセッサと
を備える、デバイス。
（項目２）
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、項目１に記載のデバイス。
（項目３）
前記表示は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、項目１に記載のデバイス。
（項目４）
前記嵐は、前記複数の領域のそれぞれが生理系における罹患状態の指標を表示する場合に、前記複数の領域を横断して拡散する、項目３に記載のデバイス。
（項目５）
前記嵐は、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記嵐は、前記罹患状態が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの嵐に融合する、項目３に記載のデバイス。
（項目６）
前記嵐は、時間が経過するにつれて、変形を被る、項目３に記載のデバイス。
（項目７）
前記デバイスは、ユーザが、前記嵐パターンを生成した病態生理学的発生を確認するためにドリルダウンすることにより、前記ユーザに計算透過性を提供し得るようにプログラムされている、項目１に記載のデバイス。
（項目８）
前記デバイスは、ユーザが、オブジェクトフロー図またはダイアグラムを確認することを選択し得るようにプログラムされ、前記オブジェクトフローまたは前記ダイアグラムは、前記嵐パターンを生成した検出された発生のフローの時限図を提供するように動画化され、前記ユーザに計算透過性を提供してもよい、項目１に記載のデバイス。
（項目９）
医学的状態についての情報を提供するためのデバイスであって、前記デバイスは、
患者の罹患状態を示す病態生理学的発生および時系列マトリクスデータに基づいたソフトウェア要素に関連する情報を含むメモリ記憶と、
前記患者の生理系についての情報を収集し、前記メモリ記憶から読み取り、前記データの時間次元動的パターンを識別し、前記パターンの重症度を決定し、複数の生理系に関する前記データの動的パターン間の相対的一致に少なくとも基づいて、罹患状態を識別するモニタと、
前記罹患状態の動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を含む、前記識別された罹患状態によって影響を受ける前記生理系の描写を横断する拡散パターンとして、前記生理系間の関係の視覚的表示を提供する表示プロセッサと
を備える、デバイス。
（項目１０）
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、項目９に記載のデバイス。
（項目１１）
前記表示は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、項目９に記載のデバイス。
（項目１２）
前記拡散パターンは、前記複数の領域のそれぞれが生理系における罹患状態の指標を表示する場合に、前記複数の領域を横断して拡散する、項目１１に記載のデバイス。
（項目１３）
少なくとも２つの拡散パターンは、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記少なくとも２つの拡散パターンは、前記罹患状態が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの拡散パターンに融合する、項目１１に記載のデバイス。
（項目１４）
前記拡散パターンは、変形時間が経過するにつれて、変形を被る、項目１１に記載のデバイス。
（項目１５）
医学的状態についての情報を提供する方法であって、前記方法は、
患者の生理系に関する情報とメモリ記憶内に記憶された関係に関する情報とを比較することと、
前記メモリ記憶内に記憶された関係に基づいて、前記患者に影響を及ぼす特定の罹患状態を識別することと、
前記罹患状態の動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を含む、前記識別された罹患状態によって影響を受ける前記生理系の描写を横断して拡散する嵐として、前記生理系間の関係の視覚的表現を表示することと
を含む、方法。
（項目１６）
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
前記視覚的表現は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、項目１５に記載の方法。
（項目１８）
前記嵐は、前記複数の領域のそれぞれが生理系における罹患状態の指標を表示する場合に前記複数の領域を横断して拡散する、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
前記嵐は、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記嵐は、前記罹患状態が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの嵐に融合する、項目１７に記載の方法。
（項目２０）
前記嵐は、時間が経過するにつれて、変形を被る、項目１７に記載の方法。
（項目２１）
医学的状態についての情報を提供する方法であって、前記方法は、
患者の複数の異なる生理系内で発生する複数の異なる摂動に関連するデータを受信することと、
前記摂動の動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を含む、前記生理系の描写を横断する拡散パターンとして、前記生理系間の摂動の関係の視覚的表現を表示することと
を含む、方法。
（項目２２）
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、項目２１に記載の方法。
（項目２３）
前記視覚的表現は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、項目２１に記載の方法。
（項目２４）
前記拡散パターンは、前記複数の領域のそれぞれが生理系における罹患状態の指標を表示する場合に前記複数の領域を横断して拡散する、項目２３に記載の方法。
（項目２５）
少なくとも２つの拡散パターンは、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記少なくとも２つの拡散パターンは、前記摂動が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの拡散パターンに融合する、項目２３に記載の方法。
（項目２６）
前記拡散パターンは、変形時間が経過するにつれて、変形を被る、項目２３に記載の方法。
（項目２７）
複数の命令を含む少なくとも１つの非一過性機械読み取り可能な媒体であって、前記複数の命令は、コンピューティングデバイス上で実行されることに応答して、前記コンピューティングデバイスに、
患者の生理系に関する情報とメモリ記憶内に記憶された関係に関する情報とを比較することと、
前記メモリ記憶内に記憶された関係に基づいて、前記患者に影響を及ぼす特定の罹患状態を識別することと、
前記罹患状態の動的進行度、拡大度、および関連重症度の比喩的カラー天気図の視覚表現を提供するように、前記識別された罹患状態によって影響を受ける前記生理系の描写を横断して拡散する嵐として、前記生理系間の関係の視覚的表現を表示することと
を行わせる、非一過性機械読み取り可能な媒体。
（項目２８）
前記生理系は、炎症系、血行力学系、呼吸系、代謝系、および腎臓系のうちの少なくとも２つを含む、項目２７に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
（項目２９）
前記視覚的表現は、複数の領域を含み、前記複数の領域のそれぞれは、生理系に関する情報を表示する、項目２７に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
（項目３０）
前記嵐は、前記複数の領域のそれぞれが生理系における罹患状態の指標を表示する場合に前記複数の領域を横断して拡散する、項目２９に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
（項目３１）
前記嵐は、前記複数の領域のうちの少なくとも２つにおいて独立して発達し、前記嵐は、前記罹患状態が前記生理系の数の増大に影響を及ぼす場合に１つの嵐に融合する、項目２９に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
（項目３２）
前記嵐は、時間が経過するにつれて、変形を被る、項目２９に記載の非一過性機械読み取り可能な媒体。
（項目３３）
医学的状態についての情報を提供するためのデバイスであって、前記デバイスは、
患者の罹患状態を示す病態生理学的発生および前記時系列マトリクスデータに基づいたソフトウェア要素に関連する情報を含むメモリ記憶と、
前記患者の生理系についての情報を収集し、前記メモリ記憶から読み取り、前記データの時間次元動的パターンを識別し、前記パターンの重症度を決定し、複数の生理系に関する前記データの動的パターン間の相対的一致に少なくとも基づいて、罹患状態を識別し、リアルタイムまたは近リアルタイム敏感度、特異度、治療遅延、および／または相関メトリクスを計算するモニタと、
リアルタイムまたは近リアルタイムにおいて、前記動的パターンの重症度の時間次元出力の視覚的表示、ならびに前記敏感度、特異度、治療遅延、および／または相関メトリクスの視覚的表示を提供する表示プロセッサと
を備える、デバイス。
（項目３４）
前記デバイスはさらに、生理系との空間関係において、時間次元相関メトリクスの動画化された時間経過出力を決定および表示する、項目３３に記載のデバイス。
（項目３５）
前記デバイスはさらに、処理のために利用不可能なデータの代わりとして、追加のシミュレートされた最悪事態データまたは近最悪事態データを処理することによって、かつ、利用可能なデータおよび前記シミュレートされた代わりのデータの両方を使用して、最大潜在相関メトリクスを決定することによって、罹患状態との最大潜在相関メトリクスを決定および表示する、項目３３に記載のデバイス。
（項目３６）
前記デバイスは、最大潜在相関のリアルタイム時間次元出力を決定および表示する、項目３５に記載のデバイス。
（項目３７）
前記デバイスはさらに、前記相関メトリクスと前記最大潜在相関メトリクスとを比較することによって、罹患状態に関する最大潜在相関ギャップを決定および表示する、項目３５に記載のデバイス。
（項目３８）
前記デバイスはさらに、前記最大潜在相関メトリクスおよび前記最大潜在相関ギャップのうちの少なくとも１つとの空間関係において、前記時間次元相関メトリクスの動画化された時間経過出力を表示する、項目３７に記載のデバイス。
（項目３９）
前記デバイスは、前記最大相関と前記最大潜在相関との間の差異として、潜在ギャップを識別し、最大潜在相関ギャップの時間次元出力を表示する、項目３５に記載のデバイス。
（項目４０）
前記デバイスは、パターンの最大重症度のリアルタイム出力を決定および表示する、項目３３に記載のデバイス。
（項目４１）
前記デバイスは、少なくとも１つの罹患状態との最大相関、最大潜在相関、潜在ギャップおよび／または最大重症度の時系列のリアルタイム出力を決定および表示する、項目３７に記載のデバイス。
（項目４２）
前記デバイスは、比較のために、相関する罹患状態によって区別された最大相関、最大潜在相関、潜在ギャップおよび／または最大重症度の時間次元出力を決定し、同一の表示内に表示する、項目３７に記載のデバイス。
（項目４３）
前記デバイスは、最大相関を利用して、嵐の視覚表現を提供する、項目３３に記載のデバイス。
（項目４４）
前記デバイスは、最大潜在相関を利用して、嵐の視覚表現を提供する、項目３５に記載のデバイス。
（項目４５）
前記デバイスは、潜在ギャップを利用して、嵐の視覚表現を提供する、項目３７に記載のデバイス。
（項目４６）
前記デバイスは、最大重症度を利用して、嵐の視覚表現を提供する、項目４０に記載のデバイス。
（項目４７）
前記デバイスは、識別された動的パターンの複数の相関、潜在性、および重症度を生成および表示することにより、罹患状態に対して集められた証拠の時間経過モーションピクチャを提供する、項目３３に記載のデバイス。
（項目４８）
前記デバイスは、最大パターンの特定の範囲内にあるパターンの数の出力を生成することにより、前記最大パターンの診断値に重みを提供する、項目３３に記載のデバイス。
（項目４９）
前記デバイスは、最大相関、最大潜在相関、潜在ギャップ、および／または最大重症度の時間次元出力内のパターンを識別する、項目３７に記載のデバイス。
（項目５０）
前記デバイスは、最大相関の少なくとも１つの時系列と、生理系、相関する罹患状態、または疾患段階によって区別された最大潜在相関、潜在ギャップ、および／または最大重症度の少なくとも１つの時系列とのリアルタイム出力内のパターンを識別する、項目３７に記載のデバイス。
（項目５１）
前記デバイスは、前記相関メトリクス時系列内のパターンと、最大相関、最大潜在相関、潜在ギャップおよび／または最大重症度のうちの少なくとも１つの時系列内で識別されたパターンとに対する診断反応または治療反応を出力する、項目３７に記載のデバイス。
（項目５２）
前記デバイスは、動的パターン、動的パターンの変化、ならびに／または最大相関、最大潜在相関、潜在ギャップ、および／または最大重症度の時系列内のパターンのうちの少なくとも１つによって、患者の検索、フィルタ、ソート、および／または群化のうちの少なくとも１つを提供する、項目３７に記載のデバイス。
（項目５３）
前記デバイスは、前記相関メトリクス時系列、最大潜在相関時系列、潜在ギャップ時系列、および最大重症度時系列間のパターンを識別する、項目３７に記載のデバイス。
（項目５４）
前記デバイスは、臨床事象と併せて、前記相関メトリクス時系列、最大潜在相関時系列、潜在ギャップ時系列、および最大重症度時系列を表示する、項目３７に記載のデバイス。
（項目５５）
前記デバイスは、前記最大相関時系列内の傾向パターンを通じた回復の識別を提供する、項目３５に記載のデバイス。
（項目５６）
前記デバイスは、動的パターンと併せて、医療費の追跡を提供する、項目３３に記載のデバイス。
（項目５７）
前記デバイスは、閾値に対する反応および／または前記最大相関時系列を有するパターンの追跡を提供する、項目３３に記載のデバイス。
（項目５８）
前記デバイスは、前記最大相関メトリクスに基づいて、措置が講じられるべき場合と、措置が実際に講じられた場合とを識別することによって、治療遅延の決定を提供する、項目３３に記載のデバイス。
（項目５９）
前記デバイスは、治療遅延の時系列を生成し、前記治療遅延の時系列内のパターンの識別を提供する、項目５８に記載のデバイス。
（項目６０）
前記デバイスは、施設間、フロア間、および病院間の治療遅延の比較を提供する、項目５８に記載のデバイス。
（項目６１）
前記デバイスは、治療遅延を利用して、嵐の視覚表現を提供する、項目５８に記載のデバイス。
（項目６２）
前記デバイスは、専門家によって遡及的に罹患状態が存在すると識別されるときと、デバイスが前記罹患状態を識別されたときとの間の時間の差を識別することによって、プロセッサ診断差を判定専門家に提供する、項目３３に記載のデバイス。
（項目６３）
前記デバイスは、診断差の時系列を生成し、診断差の時系列内のパターンの遡及的識別を提供する、項目６２に記載のデバイス。
（項目６４）
前記デバイスは、異なる一式のパターン間の診断差の比較を提供する、項目３３に記載のデバイス。
（項目６５）
前記デバイスは、前記時間次元相関、時間次元最大潜在性、および時間次元診断差のうちの少なくとも１つのパターンに従って、技法、バイオマーカー、およびデバイスのうちの少なくとも１つの比較を提供する、項目３７に記載のデバイス。