(57)【要約】  メンバの将来の健康状態についての合意見解を形成するために、階層ツリー・ネットワークを生成し、線形及び非線形の学習アルゴリズムを用いるシステム及び方法である。階層ツリー・ネットワークの各最小は、臨床的特徴、経験期間及び使用可能データ資産において同質である。機能及び学習アルゴリズムをそれぞれの葉に固有の局所的特徴に合わせることができるように、それぞれの葉に対して最適化を実行する。
2007535079.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の将来の健康状態を予測する方法であって、
ａ．複数のメンバについて、複数の層化変数の関数として、複数のノードのうちの多くて１つに各メンバを割り当てる階層ツリー・ネットワークを確立するステップと、
ｂ．前記複数のメンバ及び前記メンバのそれぞれについて、メンバ人口統計データ、使用可能メンバ診療費請求データ及び使用可能メンバ薬剤費請求データをコンピュータ・システムに与えるステップと、
ｃ．前記複数のノードのそれぞれについて特徴選択を実施して、前記ノードのそれぞれについての最適な特徴サブセットを、その前記ノードに割り当てられた全てのメンバについての、前記メンバ人口統計データ、前記使用可能メンバ診療費請求データ及び前記使用可能メンバ薬剤費請求データのうちの少なくとも幾つかを含むセットから識別するステップと、
ｄ．前記メンバ人口統計データ、前記使用可能メンバ診療費請求データ及び前記使用可能メンバ薬剤費請求データのうちの少なくとも幾つかを用いてＭＶＬＲアルゴリズム及びＢＲＮアルゴリズムをトレーニングし、学習済みパラメータをデータベースに格納して学習済みパラメータ・データベースを作成するステップと、
ｅ．前記学習済みパラメータ・データベースを用いて、少なくとも１人の前記メンバについて、該少なくとも１人の前記メンバのメンバ人口統計データ、前記使用可能メンバ診療費請求データ及び前記使用可能メンバ薬剤費請求データを用いて、前記ＭＶＬＲアルゴリズムによりＭＶＬＲ将来の健康状態スコアを計算し、前記ＢＲＮアルゴリズムによりＢＲＮ将来の健康状態スコアを計算し、前記ＭＶＬＲ将来の健康状態スコアと前記ＢＲＮ将来の健康状態スコアとの算術平均を計算して最終スコアを決定するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記最終スコアを決定した後に、メンバ臨床症状レポートを生成するステップをさらに含み、前記メンバ臨床症状レポートがメンバ識別情報及び前記最終スコアを含む、請求項１に記載の、人の将来の健康状態を予測する方法。
【請求項３】
前記メンバ臨床症状レポートが、前記メンバの診療費請求情報及び薬剤費請求情報のいずれかの少なくとも一部と前記メンバの臨床症状データとをさらに含む、請求項２に記載の、人の将来の健康状態を予測する方法。
【請求項４】
階層ツリー・ネットワークを確立する前記ステップにおいて、前記複数の層化変数が、メンバの登録継続期間、メンバの重篤な症状の有無、メンバの糖尿病フラグの有無、処方トリガ又は入院患者許可トリガを有するメンバ及びメンバの請求データのうちの少なくとも幾つかを含む、請求項１に記載の、人の将来の健康状態を予測する方法。
【請求項５】
前記メンバの登録継続時間が６か月未満の場合には、前記メンバを第１のセットのノードのうちの１つに割り当て、
前記メンバの登録継続時間が６か月以上の場合には、前記メンバを第２のセットのノードのうちの１つに割り当てる、
請求項４に記載の、人の将来の健康状態を予測する方法。
【請求項６】
前記メンバの登録継続時間が６か月未満であって前記メンバが重篤な症状を有している場合には、前記メンバをノードの前記第１のセットの第１のサブセットに割り当て、
前記メンバの登録継続時間が６か月未満であって前記メンバが重篤な症状を有していない場合には、前記メンバを、前記第１のサブセットにはない前記第１のセットのノードのうちの１つに割り当て、
前記第１のサブセットにはない前記第１のセットのノードのうちの１つが、前記第１のセットのノードの第２のサブセットを含み、
前記メンバの登録継続時間が６か月以上であって前記メンバが重篤な症状を有している場合には、前記メンバをノードの前記第２のセットのノードの第１のサブセットに割り当て、
前記メンバの登録継続時間が６か月以上であって前記メンバが重篤な症状を有していない場合には、前記メンバを前記第１のサブセットにはない前記第２のセットのノードのうちの１つに割り当て、
前記第１のサブセットにはない前記第２のセットのノードのうちの１つが、前記第２のセットのノードの第２のサブセットを含む、
請求項５に記載の、人の将来の健康状態を予測する方法。
【請求項７】
前記メンバの登録継続時間が６か月未満であって、前記メンバが重篤な症状を有さず、前記メンバが糖尿病フラグを有し、前記メンバが処方トリガを有する場合には、前記メンバを、前記第１のセットのノードの前記第２のサブセットの第１のサブサブセットに割り当て、
前記メンバの登録継続時間が６か月未満であって、前記メンバが重篤な症状を有さず、前記メンバが糖尿病フラグを有し、前記メンバが入院患者許可トリガを有する場合には、前記メンバを、前記第１のセットのノーｄの前記第２のサブセットの第２のサブサブセットに割り当て、
前記メンバの登録継続時間が６か月未満であって、前記メンバが重篤な症状を有さず、前記メンバが糖尿病フラグを有さず、前記メンバが処方トリガを有する場合には、前記メンバを、前記第１のセットのノードの前記第２のサブセットの第３のサブサブセットに割り当て、
前記メンバの登録継続時間が６か月未満であって、前記メンバが重篤な症状を有さず、前記メンバが糖尿病フラグを有さず、前記メンバが入院患者許可トリガを有する場合には、前記メンバを、前記第１のセットのノードの前記第２のサブセットの第４のサブサブセットに割り当て、
前記メンバの登録継続時間が６か月以上であって、前記メンバが重篤な症状を有さず、前記メンバが糖尿病フラグを有し、前記メンバが処方トリガを有する場合には、前記メンバを、前記第２のセットのノードの前記第２のサブセットの第１のサブサブセットに割り当て、
前記メンバの登録継続時間が６か月以上であって、前記メンバが重篤な症状を有さず、前記メンバが糖尿病フラグを有し、前記メンバが入院患者許可トリガを有する場合には、前記メンバを、前記第２のセットのノードの前記第２のサブセットの第２のサブサブセットに割り当て、
前記メンバの登録継続時間が６か月以上であって、前記メンバが重篤な症状を有さず、前記メンバが糖尿病フラグを有さず、前記メンバが処方トリガを有する場合には、前記メンバを、前記第２のセットのノードの前記第２のサブセットの第３のサブサブセットに割り当て、
前記メンバの登録継続時間が６か月以上であって、前記メンバが重篤な症状を有さず、前記メンバが糖尿病フラグを有さず、前記メンバが入院患者許可トリガを有する場合には、前記メンバを、前記第２のセットのノードの前記第２のサブセットの第４のサブサブセットに割り当てる、
請求項６に記載の、人の将来の健康状態を予測する方法。
【請求項８】
前記第１のセットのノードの前記第１のサブセット、前記第１のセットのノードの前記第２のサブセットの前記第１のサブサブセット、前記第１のセットのノードの前記第２のサブセットの前記第２のサブサブセット、前記第１のセットのノードの前記第２のサブセットの前記第３のサブサブセット、前記第１のセットのノードの前記第２のサブセットの前記第４のサブサブセット、前記第２のセットのノードの前記第１のサブセット、前記第２のセットのノードの前記第２のサブセットの前記第１のサブサブセット、前記第２のセットのノードの前記第２のサブセットの前記第２のサブサブセット、前記第２のセットのノードの前記第２のサブセットの前記第３のサブサブセット、及び前記第２のセットのノードの前記第２のサブセットの前記第４のサブサブセットが、それぞれ、前記メンバが薬剤費請求データ及び診療費請求データを有する第１のノードと、前記メンバが診療費請求データのみを有する第２のノードと、前記メンバが薬剤費請求データのみを有する第３のノードとを含む、請求項７に記載の、人の将来の健康状態を予測する方法。
【請求項９】
前記メンバが癌、末期疾患、移植、まれな疾患、ＨＩＶ、冠動脈疾患と慢性心不全と高血圧症との組合せのうちの少なくとも１つ有する場合に前記メンバが重篤な症状を有するとされる、請求項４に記載の、人の将来の健康状態を予測する方法。
【請求項１０】
前記階層ツリー・ネットワークの前記複数のノードが、３０個のノード、すなわち、
ａ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有し、薬剤費請求データ及び診療費請求データを有する全てのメンバのための第１のノード、
ｂ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有し、薬剤費請求データのみを有する全てのメンバのための第２のノード、
ｃ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有し、診療費請求データのみを有する全てのメンバのための第３のノード、
ｄ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有し、処方トリガを有し、薬剤費請求データ及び診療費請求データを有する全てのメンバのための第４のノード、
ｅ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有し、処方トリガを有し、薬剤費請求データのみを有する全てのメンバのための第５のノード、
ｆ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有し、処方トリガを有し、診療費請求データのみを有する全てのメンバのための第６のノード、
ｇ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有し、入院患者許可トリガを有し、薬剤費請求データ及び診療費請求データを有する全てのメンバのための第７のノード、
ｈ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有し、入院患者許可トリガを有し、薬剤費請求データのみを有する全てのメンバのための第８のノード、
ｉ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有し、入院患者許可トリガを有し、診療費請求データのみを有する全てのメンバのための第９のノード、
ｊ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有さず、処方トリガを有し、薬剤費請求データ及び診療費請求データを有する全てのメンバのための第１０のノード、
ｋ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有さず、処方トリガを有し、薬剤費請求データのみを有する全てのメンバのための第１１のノード、
ｌ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有さず、処方トリガを有し、診療費請求データのみを有する全てのメンバのための第１２のノード、
ｍ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有さず、入院患者許可トリガを有し、薬剤費請求データ及び診療費請求データを有する全てのメンバのための第１３のノード、
ｎ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有さず、入院患者許可トリガを有し、薬剤費請求データのみを有する全てのメンバのための第１４のノード、
ｏ．登録継続時間が６か月未満であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有さず、入院患者許可トリガを有し、診療費請求データのみを有する全てのメンバのための第１５のノード、
ｐ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有し、薬剤費請求データ及び診療費請求データの両方を有する全てのメンバのための第１６のノード、
ｑ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有し、薬剤費請求データのみを有する全てのメンバのための第１７のノード、
ｒ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有し、診療費請求データのみを有する全てのメンバのための第１８のノード、
ｓ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有し、処方トリガを有し、薬剤費請求データ及び診療費請求データを有する全てのメンバのための第１９のノード、
ｔ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有し、処方トリガを有し、薬剤費請求データのみを有する全てのメンバのための第２０のノード、
ｕ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有し、処方トリガを有し、診療費請求データのみを有する全てのメンバのための第２１のノード、
ｖ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有し、入院患者許可トリガを有し、薬剤費請求データ及び診療費請求データを有する全てのメンバのための第２２のノード、
ｗ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有し、入院患者許可トリガを有し、薬剤費請求データのみを有する全てのメンバのための第２３のノード、
ｘ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有し、入院患者許可トリガを有し、診療費請求データのみを有する全てのメンバのための第２４のノード、
ｙ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有さず、処方トリガを有し、薬剤費請求データ及び診療費請求データを有する全てのメンバのための第２５のノード、
ｚ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有さず、処方トリガを有し、薬剤費請求データのみを有する全てのメンバのための第２６のノード、
ａａ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有さず、処方トリガを有し、診療費請求データのみを有する全てのメンバのための第２７のノード、
ｂｂ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有さず、入院患者許可トリガを有し、薬剤費請求データ及び診療費請求データを有する全てのメンバのための第２８のノード、
ｃｃ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有さず、入院患者許可トリガを有し、薬剤費請求データのみを有する全てのメンバのための第２９のノード、及び
ｄｄ．登録継続時間が６か月以上であって、重篤な症状を有さず、糖尿病トリガを有さず、入院患者許可トリガを有し、診療費請求データのみを有する全てのメンバのための第３０のノード
を含む、請求項１に記載の、人の将来の健康状態を予測する方法。
【請求項１１】
前記最終スコアを決定した後に、メンバ臨床症状レポートを生成するステップをさらに含み、
前記メンバ臨床症状レポートがメンバ識別情報及び前記最終スコアを含む、
請求項１０に記載の、人の将来の健康状態を予測する方法。
【請求項１２】
前記メンバ臨床症状レポートが、前記メンバの診療費請求情報及び薬剤費請求情報のいずれかの少なくとも一部と、前記メンバの臨床症状データとをさらに含む、請求項１１に記載の、人の将来の健康状態を予測する方法。
【請求項１３】
前記メンバが癌、末期疾患、移植、まれな疾患、ＨＩＶ、冠動脈疾患と慢性心不全と高血圧症との組合せのうちの少なくとも１つ有する場合に前記メンバが重篤な症状を有するとされる、請求項１０に記載の、人の将来の健康状態を予測する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、参照により本明細書に援用される、２００４年４月２７日に出願した米国特許仮出願第６０／５６５５７９号（名称「階層ツリーのそれぞれの葉に最適化された、階層ツリー・ネットワークの自動生成及び２つの相補的学習アルゴリズムの使用のためのシステム及び方法」）の利益を主張するものである。
【０００２】
背景技術
発明の分野
本発明は、メンバの将来の健康状態についての大多数の見解を形成するために階層ツリー・ネットワークを生成し、線形及び非線形の学習アルゴリズムを用いるシステム及び方法に関する。階層ツリー・ネットワークのそれぞれの葉（leaf）は、臨床的特徴、経験期間及び使用可能データ資産において同質である。機能及び学習アルゴリズムをそれぞれの葉に固有の局所的特徴に合わせることができるように、それぞれの葉に対して最適化を実行する。
【０００３】
発明の概要
本発明は、人の将来の健康状態を予測する方法に関する。該方法は、
ａ．複数のメンバについて、複数の層化変数の関数として、複数のノードのうちの多くて１つだけに各メンバを割り当てる階層ツリー・ネットワークを確立するステップと、
ｂ．複数のメンバ及び各メンバについて、メンバ人口統計データ、使用可能メンバ診療費請求データ及び使用可能メンバ薬剤費請求データをコンピュータ・システムに与えるステップと、
ｃ．複数のノードのそれぞれについて特徴選択を実施して、各ノードについての最適な特徴サブセットを、そのノードに割り当てられた全てのメンバについての、メンバ人口統計データ、使用可能メンバ診療費請求データ及び使用可能メンバ薬剤費請求データのうちの少なくとも幾つかを含むセットから識別するステップと、
ｄ．メンバ人口統計データ、使用可能メンバ診療費請求データ及び使用可能メンバ薬剤費請求データのうちの少なくとも幾つかを用いてＭＶＬＲアルゴリズム及びＢＲＮアルゴリズムをトレーニングし、学習済みパラメータをデータベースに格納して学習済みパラメータ・データベースを作成するステップと、
ｅ．学習済みパラメータ・データベースを用い、少なくとも１人のメンバについて、その少なくとも１人のメンバの、メンバ人口統計データ、使用可能メンバ診療費請求データ及び使用可能メンバ薬剤費請求データを用いて、ＭＶＬＲアルゴリズムによりＭＶＬＲ将来健康状態スコアを計算し、ＢＲＮアルゴリズムによりＢＲＮ将来健康状態スコアを計算し、ＭＶＬＲ将来健康状態スコアとＢＲＮ将来健康状態スコアとの算術平均を計算して最終スコアを決定するステップとを含む。
【０００４】
層化変数としては、メンバの登録継続期間（例えば６か月未満又は６か月以上）、重篤な症状の有無、糖尿病の有無、薬剤トリガ又は入院患者許可トリガの存在、並びに診療費請求データ及び薬剤費請求データが存在するか、薬剤費請求データだけが存在するか又は診療費請求データだけが存在するか等が含まれる。
【０００５】
また、本方法は、メンバに関する情報を、計算された最終スコアとともに提示する報告ステップを含むことができる。メンバ情報としては、例えば、登録／適格性情報、病状を含む臨床症状情報、トリガ・タイプ及びトリガ日付、及び薬剤費請求及び／又は診療費請求に関するある期間にわたるメンバ費用の表現等が含まれる。
【０００６】
以下の説明を添付図面と併せて参照することにより、本発明のよりよい理解が得られよう。
【０００７】
好ましい実施の形態の詳細な説明
背景として、健康保険業界で使用される予測モデルは、メンバの将来の健康状態を予測しようとする。それらのモデルは、予防的臨床介入のための高リスク・メンバの保険引受業務及び識別に用いることが可能である。
【０００８】
予測モデルの構築には２つの段階が必要である。第１の段階では、請求データを臨床的特徴のセットに変換する。第２の段階では、請求データ履歴を用いて、臨床的特徴（ｘ）と将来の健康状態（ｙ）との関係を学習する。典型的な臨床的特徴としてバイナリ臨床マーカーがある。留意されるように、ＩＨＣＩＳは数百以上ものバイナリ臨床マーカーを予測モデルの共変量として使用している。バイナリ・マーカーの例として、入院患者の過去３か月間の症状の発現、過去１年間の冠状動脈バイパス手術（ＣＡＢＧ）処置、過去１年間の心臓発作、年齢、性別、過去１年間のＲｘ費、過去１年間の医療費、病院滞在日数、救急処置室（ＥＲ）利用回数、Ｒｘ費と医療費との比率などがある。
【０００９】
今日用いられている学習アルゴリズムは、規則に基づくエキスパート・システム（Ａｃｔｉｖｅ  Ｈｅａｌｔｈ）、線形回帰（ＩＨＣＩＳ、Ｉｎｇｅｎｉｘ、ＤｘＣＧ、Ａｃｔｉｖｅ  Ｈｅａｌｔｈ及びＢｉｏｓｉｇｎｉａ）、多層パーセプトロン（ＭｃＫｅｓｓｏｎ）、分類及び回帰ツリー（ＣＡＲＴ）（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｃｉｅｎｔｉｓｔｓ）、及びｋ最近傍又は判別適応最近傍（（Ｈａｓｔｉｅ及びＴｉｂｓｈｉｒａｎｉ、１９９６年）（ＭｅｄＡＩ）のような、実例に基づく学習装置の変形体を包含する。学習アルゴリズムは、Ｌ−１（絶対誤差）ノルム、Ｌ−２（平均二乗誤差）ノルム、及びＬ−∞（最大誤差）ノルムのような、様々な形式の誤差項によって支配される目的関数を最適化することによって、入力と出力との関係を求めようとする。
【００１０】
概念的には、特徴の抽出及び最適化は、生データに存在する全ての有用情報を十分に取り込みうる最小特徴次元を求めることによって学習を容易にする。学習は、最適な特徴と所望の出力との間のマッピング関数を求めることと類似している。学習アルゴリズムは、パラメトリック、非パラメトリック、境界決定の各タイプに大まかに分類される（Ｋｉｌ及びＳｈｉｎ、１９９６年）。
【００１１】
パラメトリック・アルゴリズムは、データ分布に関して、線形ガウス分布のような強いパラメトリック仮定を設ける。単純なパラメトリック仮定、及びそれに対応して少ない数のチューニング対象モデル・パラメータは、両刃の剣になりうる。実際のデータ分布がオリジナルの仮定とは段違いに複雑である場合、パラメトリック学習装置は大きなモデル不整合を被るが、これは学習アルゴリズムがｘとｙとの非常に非線形な関係を十分取り込むことができない場合に起こる。逆説的に言えば、現実世界のデータと、モデルのチューニングに用いられるトレーニング・データとがかなり異なる場合によく起こる大きなデータ不整合が存在する場合、単純なパラメトリック・アルゴリズムは非パラメトリック・アルゴリズムより性能が優れている傾向がある。
【００１２】
非パラメトリック学習アルゴリズム及び境界決定学習アルゴリズムは、データ分布をデータから学習しようとする。一般に、ニューラル・ネットワークと非パラメトリック学習アルゴリズムは、モデル不整合による誤差を最小化することは得手であるが、難解かつ鈍感である傾向がある。入力と出力との関係を説明する単純な方法は存在しない。前年の医療費が増えたから将来の医療費も増えるとは言えない。そのような単純な線形関係は存在しないからである。これらの学習アルゴリズムは、複雑な非線形関係の取り込みに役立つ多数のチューニング可能パラメータを有する。残念なことに、そのようなファイン・チューニングは過剰適合又は記憶につながる恐れもあり、これはデータ不整合がある場合には危険であり得る。さらに、非線形アルゴリズムは、トレーニングされた空間の外で動作する場合には粗い結果を生成する傾向があるという悪評がある。すなわち、非線形アルゴリズムは、現実世界のデータと、モデルのチューニングに用いられたトレーニング・データとの間に大きな食い違いがあることが予想される場合には不適切である。
【００１３】
時間推移のモデル化には隠れマルコフ・モデルが有用である。現実世界への応用では、しばしば観察されることであるが、計算コストの高いＢａｕｍ−Ｗｅｌｃｈ最適化は、高精度であるとの宣伝にも拘わらず、セグメンタルｋ平均（ＳＫＭ）より劣っている。その理由は、モデル不整合とデータ不整合との間のトレードオフである。発明者が経験したことのある現実世界の問題の殆どにおいては、データ不整合のほうがモデル不整合より格段に重要である。
【００１４】
特徴の最適化及び学習の中核概念を示すために、図１は、左から右に、生データの及ぶ範囲であるオリジナルのＮ次元ベクトル空間と、その多数の重なりが信号処理され、特徴が格付けされて生成され、特徴最適化後に決定される良好な特徴の及ぶ範囲であるＭ次元ベクトル空間と（ただし、Ｍ＜＜Ｎ）、マッピングにより、分類子によって作成される最終的な１次元決定空間とを示す。以下では、様々な学習アルゴリズムの相対的な長所と短所とを要約する。パラメトリック学習アルゴリズムの特徴は、基礎をなすクラス条件付き確率分布に対して強いパラメトリック仮定を設けること、トレーニングが極めて容易であること、及びモデル不整合の影響を受けやすいことである。パラメトリック学習アルゴリズムの例は多変量ガウス分類子、混合ガウス分布モデル及び線形回帰である。非パラメトリック学習アルゴリズムの特徴は、パラメトリック仮定を設けないこと、分布をデータから学習すること、殆どの場合にトレーニングが高価であること、及びトレーニング・データ・セットとテスト・データ・セットとの間のデータ不整合に対して脆弱であることである。非パラメトリック学習アルゴリズムの例はカーネル・エスティメイタ、ヒストグラム、関数フォーム及びｋ最近傍である。境界判定学習アルゴリズムの特徴は、複数のクラスを分離する（非）線形境界関数を構築すること、トレーニングが非常に高価であること、及び殆どの場合に内部パラメータが発見的に決定されることである。境界判定学習アルゴリズムの例は多層パーセプトロン、識別ニューラル・ネットワーク及びサポート・ベクトル・マシンである。
【００１５】
線形回帰の評判はその直観的な能力に由来する。ｙが将来の費用を表し、ｘが臨床的特徴又は共変量∈ＲＮを表すとすると、線形回帰は次式を用いてｙを推定する。
【００１６】
【数１】
2007535079.tif 000003
【００１７】
ただし、ａｎはｘｎとｙとの間の相関の方向及び強度を表す。線形回帰の直観的性質について説明しよう。前年の医療費の回帰係数ａが＋１．３である場合、他の全ての入力変数が同一であれば、将来の医療費は前年の医療費の１．３倍になり得ると考えることができる。
【００１８】
線形回帰は、解釈は容易であるが、数学的定式化が単純であるために、複雑な非線形関係をモデル化することができず、このため、大きなモデル不整合誤差に導き得る。しかしながら、データ不整合による誤差とモデル不整合による誤差とを最小化するには線形モデルと非線形モデルの強度をどのように組み合わせればよいかは、まだ答えの出ていない問題である。
【００１９】
つまり、モデル化が成功するかどうかは、モデル不整合とデータ不整合とのトレードオフに依存する。データ変形、導出された特徴の抽出、最適化、健全な学習において、統合され且つ相補的なアルゴリズムの組みを見出す緊急の必要性が存在する。
【００２０】
本発明に関しては、発明者らは、全部の問題を一気に解決しようとする代わりに、慎重な分割統治アプローチに依存する。まず、階層ツリー・ネットワークを用いて、問題空間を複数の論理部分空間に分割する。階層ツリー・ネットワークのそれぞれの葉は、臨床的特徴、経験期間及び使用可能データ資産において同質である。さらに、階層ツリー構築方法は、別の次元（例えば、メンバの総疾病負担を表す臨床症状スコア、事前体験の特徴（月毎の事前費用）、全体費用に対する慢性疾患用の費用の比率、疾病の軌跡（時間とともに増えるか、減るか、一定か）等）に対応できるほどに柔軟である。次に、予測に有用で局所的にユニークな特徴を活用するために、それぞれの葉において特徴格付けを行う。最後に、複数の学習アルゴリズムが、それぞれの思考法を用いて最適特徴サブセットと出力との関係を調べる。図２は、分割統治アプローチの一つの実施の形態を示している。次に、各ステップを詳細に説明する。
【００２１】
階層ツリー・ネットワークの生成：
類似するＨｕｍａｎａ年齢及びデータ・フラグを共有する臨床的に同質なクラスタをそれぞれの葉が表す階層ツリー・ネットワークを設計する。クラスタリングは、ｘ軸が臨床症状スコア（ＣＣＳ）であり、ｙ軸が月毎の事前費用である２次元空間において実施される。複数の合併症状を有するｍ番目のメンバの臨床症状スコアは、次式で定義される。
【００２２】
【数２】
2007535079.tif 000004
【００２３】
ただし、ｂｋ（ｍ）は、ｍ番目のメンバについてのｋ番目の症状の有無のフラグであり、ｐｐｐｍ（ｋ）は、ｋ番目の合併疾患セットを有する全てのメンバについての月平均の費用を表す。この２次元ベクトル空間においては、第１象限は、メンバ毎且つ月毎の（ＰＭＰＭ）事前費用が高い重症患者母集団を表す。第３象限は、ＰＭＰＭが低い比較的健康な母集団を表す。第２象限は、比較的少数の重大な臨床症状を持つがＰＭＰＭが大きい（おそらくは行動の問題を有する）メンバを含む。最後に、第４象限は、おそらくは症状をよりよく自己管理しているために、多数の重大な臨床症状を有しながらＰＭＰＭが低いメンバを表す。
【００２４】
ａ．ツリーの細分のための指針：エントロピー低減の前後の処置（すなわち、分割によって得るものがあるか）、データ不整合のレベル（フル・データ・セット・トレーニングと１０分割交差検定との間のＭＶＬＲ性能差）、最小母集団サイズ３００、及び必要性（登録継続期間及びデータ可用性）。
【００２５】
ｂ．枝（branch）の再結合：類似性尺度（例えば、次式で定義されるＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量）に基づく、様々な枝におけるノードとの再結合
【００２６】
【数３】
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【００２７】
ただし、ｐ（ｙ｜ｌｅａｆ＝ｊ）は、階層ツリーの葉ｊに関連付けられた選択出力の確率である。
ｃ．近似：データに現実性がある場合、以下の５つの特徴を用いて階層ツリーの葉を作成する。
【００２８】
１．Ｈｕｍａｎａメンバシップ継続期間：これは、メンバがどれだけの期間にＨｕｍａｎａに登録しているかを示し、利用可能な請求履歴の量を決定する。このフィールドは、健康保険業界における高売り上げ率のビジネス現実を説明する上で必須である。
【００２９】
２．重篤な症状：このフィールドは、組織的なケア管理及び厳密な臨床的介入を必要とする高価な慢性的症状の存在を示す。
【００３０】
３．糖尿病フラグ：個人的看護プログラムは他の慢性的症状を有する糖尿病患者の行動修正に集中されるので、糖尿病ではあるが症状が重篤でないメンバは別個にフラグ付けされる。
【００３１】
４．トリガ・タイプ：このフィールドは、メンバが予測モデル化待ち行列に入れられる理由を示す。入院時の症状の発現があったメンバは、いかにすれば更なる入院をしなくてよいかについて、特別なカウンセリングとリマインダ・メッセージを必要とする。さらに、それらのメンバは行動介入メッセージに対して極めて受容的である。
【００３２】
５．データ可用性：当然ながら、モデルは利用可能データ資産を考慮に入れなければならない。
【００３３】
特徴サブセットの選択：
葉毎に、収益減少点で最良の特徴サブセットを選択するために、特徴の最適化を実施する。
【００３４】
ａ．特徴の相関：冗長度及び特徴次元を最小化するために、主成分分析を用いて相関の高い特徴（ρ≧０．９）を組み合わせる。ただし、
【００３５】
【数４】
2007535079.tif 000006
【００３６】
である。
【００３７】
ｂ．特徴の格付け：特徴の格付けの目的は、予測精度全体に対する各特徴の寄与レベルを調べることである。特徴が完全に直交する場合（すなわち、ρｉｊ＝０、ｉ≠ｊ）、特徴の格付けは、幾つかの適切な指標、例えば、Ｆｉｓｈｅｒの判別比、マルチモード・オーバーラップ（ＭＯＭ）尺度、発散、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距離（Ｋｉｌ及びＳｈｉｎ、１９９６年）を用いる限界的な即ち１次元の特徴格付けへ変質する。特徴が直交しなければ、確率的又は組合せ的な最適化アルゴリズムを使用することが可能である。
【００３８】
学習：
学習は、回帰（将来の費用などの連続的な従属変数）又は分類（将来の費用における上位２０％のユーザの識別のような離散的な従属変数）の形式をとることができる。従属変数は臨床指向であっても保険数理指向であってもよい。以下の学習アルゴリズムが用いられる。
【００３９】
ａ．多変量線形回帰（ＭＶＬＲ）：
【００４０】
【数５】
2007535079.tif 000007
【００４１】
ｂ．ベイズの正則化ネットワーク（ＢＲＮ）：ＢＲＮは回帰及び分類に利用可能である（Ｆｏｒｅｓｅｅ及びＨａｇａｎ、１９９７年）。
【００４２】
スコア付け：
次に、学習済みパラメータ・データベースを使用し、複数の学習アルゴリズムを用いて、未知のバッチの母集団をスコア付けする。
【００４３】
ここで、図２に示すような一つの実施の形態の学習及びスコア付けを検討する。図２については次の参照番号を用いる。１−−融合された特徴（これらは全て利用可能な診療データ、薬剤データ及び人口統計データである）の入力。２−−特徴サブセットの選択。３――学習又はスコア付けの決定。４−−学習経路。５−−ＭＶＬＲ学習。６−−ＢＲＮ学習。７――学習済みデータベース。８――スコア付け経路。９−−ＭＶＬＲスコア付け。１０−−ＢＲＮスコア付け。１１――平均演算子。１２−−臨床症状概要。１３――最終スコア及び症状レポート。
【００４４】
詳細な検討の前に、以下の表は階層ツリー・ネットワークの３０個のノードについての詳細を示している。
【００４５】
【表１】
2007535079.tif 000008
【００４６】
上の表において、１〜１５で識別される葉は、登録が６か月未満であるメンバの第１のセットのノードを形成し、葉１６〜３０は、登録が６か月以上であるメンバの第２のセットのノードを形成する。第１のセットのノード１〜１５においては、葉１〜３が第１のサブセットを形成し、葉４〜１５が第２のサブセットを形成する。葉４〜６は第１のサブサブセットを形成し、葉７〜９は第２のサブサブセットを形成し、葉１０〜１２は第３のサブサブセットを形成し、葉１３〜１５は第４のサブサブセットを形成する。第２のセットのノード１６〜３０においては、葉１６〜１８が第１のサブセットを形成し、葉１９〜３０が第２のサブセットを形成する。葉１９〜２１は第１のサブサブセットを形成し、葉２２〜２４は第２のサブサブセットを形成し、葉２５〜２７は第３のサブサブセットを形成し、葉２８〜３０は第４のサブサブセットを形成する。
【００４７】
１．前述のような予想されるあらゆる状況を予測モデルが扱えるように、階層ツリー・ネットワークは、次の５つの層化変数（結果として３０個のノード又は葉）の関数として作成される。
【００４８】
登録継続期間：メンバがどれだけの期間にわたってＨｕｍａｎａに登録しているか。前述のように、メンバは、Ｈｕｍａｎａに０〜０．５年間登録しているメンバと、０．５年より長くＨｕｍａｎａに登録しているメンバとに分けられる。
【００４９】
重篤な症状：メンバが重篤な臨床症状を有するか。メンバが
癌
末期疾患（腎臓又は肝臓の障害）
移植
まれな疾患
ＨＩＶ
ＣＡＤ＋ＣＨＦ＋高血圧
のうちのいずれかを有していれば、カテゴリ・フラグはＹＥＳ、そうでなければＮＯである。
【００５０】
糖尿病フラグ：ＹＥＳ又はＮＯ。メンバが前述のｂ．における重篤な症状を有する場合、そのメンバは葉１〜３又は１６〜１８にあり、糖尿病フラグは影響しない。
【００５１】
トリガ・タイプ：新しいＲｘ費請求又は入院患者承認。
【００５２】
利用可能データ：Ｒｘのみ、診療のみ、又は両方。
【００５３】
例として、３０個のノードについての前述の表及び前述の説明から、ジョン・スミスがＨｕｍａｎａに９か月登録していて重篤な症状を有するとすると、彼に薬剤費給付及び診療費給付がある場合には彼は葉１６に該当することがわかる。一方、ナンシ・ドウがＨｕｍａｎａに１２か月登録していて重篤な症状はまったくないが、糖尿病であり、入院患者トリガを有する場合、彼女は、Ｈｕｍａｎａによってカバーされる診療費及び薬剤費給付プランを有していれば、葉２２に該当する。また分かるように、重篤な症状を有するメンバ又は入院患者承認トリガ又は処方トリガを有するメンバだけが３０個のノードのうちの１つに割り当てられる。
【００５４】
アドオン組合せ最適化を用いて最適なサブセットを求めるために、葉毎に特徴の最適化が実施される。
【００５５】
学習期間に、多変量線形回帰（ＭＶＬＲ）アルゴリズム及びベイズの正則化ネットワーク（ＢＲＮ）アルゴリズムのトレーニングを行う。学習済みパラメータはローカル・データベースに格納される。現実世界の状況で一般的に起こるデータ不整合誤差とモデル不整合誤差とを扱うために、２つの学習アルゴリズムが選択される。モデル不整合誤差が発生するのは、学習アルゴリズムが単純すぎるために入力と出力との間の複雑な関係を十分にモデル化できない場合である。一方、データ不整合誤差は、極度にチューニングされた学習アルゴリズムがトレーニング・データとテスト・データとの間のデータ特性の違いを扱うことができない場合に発生する。
【００５６】
スコア付け期間に、両方の学習アルゴリズムはメンバの将来の健康状態についての各評価を提供する。
【００５７】
単純な算術平均演算器が最終スコアを出力し、この出力はメンバの臨床症状概要と組み合わされてレポート形式にまとめられる。臨床症状レポートは、上位５つまでのＭＣＣ症状、トリガ・タイプ、トリガ日付、スコア付け日付、個人鍵、（糖尿病の場合は）インシュリン、経口又は両方のコード及び妊娠フラグからなる。
【００５８】
前述のそれぞれの葉毎に、その葉に属する構造的に同質な母集団セグメントに対して、個別の学習が行われる。例えば、リーブ１６〜１８に対して、次の統計が得られる。
【００５９】
１．次式で測定される性能
【００６０】
【数６】
2007535079.tif 000009
【００６１】
ただし、ｙは実際の出力を意味し、
【００６２】
【数７】
2007535079.tif 000010
【００６３】
は予測出力を意味し、ｖａｒ（・）は以下の分散演算子を表す：
ａ．Ｒｘ＋Ｍｅｄ：０．４１／０．３９（ＢＲＮ／ＭＶＬＲ）
ｂ．Ｒｘのみ：０．２４／０．１８
ｃ．Ｍｅｄのみ：０．３６／０．３５。
【００６４】
２．上位５つの特徴は以下のとおりである：
ａ．Ｒｘ＋Ｍｅｄ
ｉ．事前支払い済み額の合計の平方根
ｉｉ．他の入院設備の平均利用率
ｉｉｉ．事前支払い済み額の時間経過に対する動向
ｉｖ．支払い済み額の変動（変動が少ないほど、予測が容易である）
ｖ．まれな疾患（例えば、多発性硬化症、血友病など）に関連付けられた費用。
【００６５】
ｂ．Ｒｘのみ
ｉ．Ｒｘ費用がゼロでない継続期間
ｉｉ．服用済み特別薬剤の数
ｉｉｉ．エース薬剤の費用
ｉｖ．Ｒｘ費用合計に対する慢性疾患のＲｘ費用の比率（この比率が高いほど、予測が容易である）
ｖ．ＧＰＩ薬剤クラスＩＤ。
【００６６】
ｃ．Ｍｅｄのみ
ｉ．最近６か月の事前支払い済み額の平方根
ｉｉ．他の入院患者設備の平均利用率
ｉｉｉ．一次ＩＣＤ−９における特別診断の数
ｉｖ．月毎の主要臨床症状（ＭＣＣ）費用の平均
ｖ．入院患者の医師費用請求の平均支払い済み額。
【００６７】
３．スコア付け期間にメンバ毎に多数の特徴を計算し、メンバが属する葉＃を求め、選択された葉について必要な特徴サブセットをフィルタリングし、その葉に関して２つの学習アルゴリズムに関連付けられた学習パラメータをロードし、ＭＶＬＲ及びＢＲＮから２つの出力を生成する。２つの学習アルゴリズム間の合意のために算術平均が求められる。ＭＶＬＲに対しては、学習パラメータは正規化係数及び回帰係数からなる。ＢＲＮに対しては、学習パラメータはネットワーク・アーキテクチャ構造、最適化関数、及び各ネットワーク・ノードと接続とに対する重み／バイアス値からなる。
【００６８】
４．出力として、平均スコアに各メンバの臨床症状、天気図、トリガ情報及び他の適格性情報を付加する。メンバ天気図は、そのメンバの薬剤費及び／又は診療費請求に対する指定期間にわたるメンバの費用を示している。ＩＣＤ９コードを主要臨床症状にマッピングすると、様々な主要臨床症状カテゴリ（例えば、冠動脈疾患、うっ血性心不全、他の心臓疾患、循環器疾患、癌など）並びにそのサブセット及びサブサブセット（例えば、主要臨床症状たる冠動脈疾患は、冠動脈バイパス術、経皮経管冠動脈形成術、心筋梗塞、狭心症、他の虚血性心臓疾患、冠動脈硬化症、高脂血症などのサブクラスを有する）に対する診療費情報を示すことができる。また、各種の主要臨床症状、サブセット及びそのサブサブセットには、薬剤コードがマッピングされる。メンバ天気図は、同じ指定期間にわたる処置場所（例えば、病室、救急処置室、外来診療など）によって、メンバ利用及び診療費請求費用を示すこともできる。
【００６９】
次に、追加のアルゴリズムの詳細を説明する。
【００７０】
ベイズの正則化ネットワーク：
従来のフィードフォワード・ニューラル・ネットワークは、重み付け算術加算及び非線形活性化を実行する複数のフィードフォワード結合されたニューロンを繰り返し用いて、入出力間の高度に非線形な関係を学習する。残念なことに、「新規な」入力として認識されるときがあるデータ不整合が存在する場合、性能の堅固性に欠けることが見出された。ここにおいて正則化が重要な役割を果たす。
【００７１】
正則化とは、意味のない正確な解ではなく、意味のある近似解を求めることを意味する（Ｎｅｕｍａｉｅｒ、１９９８年）。線形代数における有名な正則化手法は、チコノフの正則化としても知られる対角線ローディング（diagonal loading）と呼ばれる。
【００７２】
ｙ＝Ａｘにおける解ｘを求めようとする場合、よく知られた標準的なＬ−２解は、
【００７３】
【数８】
2007535079.tif 000011
【００７４】
である。疑似逆Ａ＋＝（Ａ’Ａ）−１Ａ’が存在しない（これは特異値分解により検証可能である）不良設定問題の場合、意味のある良好な近似解は
【００７５】
【数９】
2007535079.tif 000012
【００７６】
である。ただし、正則化のために各対角項に少量が付加されている。この特徴は、発明者らの多変量ガウス分類アルゴリズムに組み込まれる。
【００７７】
同様に、学習においては、平均二乗誤差（Ｌ−２ノルム）を最小化する従来の目的関数を用いる代わりに、ベイズの情報量基準（ＢＩＣ）又は最小記述長（Ｒｉｓｓａｎｅｎ、１９８９年）と概念上似ている最適化関数を用いることができ、それは
【００７８】
【数１０】
2007535079.tif 000013
【００７９】
の形式である。ただし、Ｄはデータベースを意味し、Ｓはモデル構造を意味する。Ｎはデータのサンプル・サイズであり、ｄはモデルＳのパラメータの数であり、
【００８０】
【数１１】
2007535079.tif 000014
【００８１】
は、所与のモデル構造に関連付けられたパラメータのセットを表す。直観的には、この式は、データから学習したモデル構造の説明能力を最大化するとともにモデルの複雑さを最小化することによって目的関数を最大化することができることを述べている。
【００８２】
ＢＲＮにおいては、目的関数は
【００８３】
【数１２】
2007535079.tif 000015
【００８４】
であり、α＋β＝１である。Ｊの第１項は周知の平均二乗予測誤差であり、第２項はネットワーク重みの二乗の和を表す。β≫αであれば、学習は予測誤差を最小化することを犠牲にし、重みを低減することに重点を置く。これにより、そうしない場合よりも滑らかなネットワーク応答が得られる。ガウス分布を仮定すれば、ベイズの定理を適用して、α及びβの閉形式の解を導出できる（Ｆｏｒｅｓｅｅ及びＨａｇａｎ、１９９７年）。
【００８５】
つまり、ＢＲＮはベイズの正則化に依拠して学習期間の過剰適合を回避しながら新規なパターンの学習及びそれへの応答の柔軟性を維持する。この場合、堅固性を高めるために、目的関数において、実際の特徴次元という観点で誤差、ネットワーク重み及びモデルの複雑さという３つの因子が用いられる。
【００８６】
線形回帰：
関数
【００８７】
【数１３】
2007535079.tif 000016
【００８８】
は次のように実施され得る。
【００８９】
【数１４】
2007535079.tif 000017
【００９０】
ここでもチコノフの正則化を用いて、行列反転問題の堅固な解が見出される。
【００９１】
次に、発明者らの堅固性問題にどう取り組んだかを要約する。１．予測誤差、モデルの複雑さ及びモデル・パラメータを扱う目的関数。２．ダイナミック・レンジ及び尺度を外れた異常値を減らすための従属変数の変換（すなわち、線形費用の代わりの費用の平方根）。３．五分割又は十分割交差検定及びフル・データ・セット・トレーニングを含む性能解析。４．複数のモデルの結合。
【００９２】
実施例：
人間の疾病の進行が多様であることから、発明者らは相当の量のデータ不整合があることを予想した。これは、トレーニングで遭遇しなかった症状に対して学習アルゴリズムが堅固でなければならないことを意味する。さらに、発明者らは、現実世界の殆どの問題と同様に、問題は非線形であると予測した。
【００９３】
幾つかの学習アルゴリズムについて慎重に検討した結果、発明者らは、多変量線形回帰とベイズの正則化ネットワーク（ＢＲＮ）とを結合して、両者間の合意点を求めることを決定した。線形回帰を選択したのは、データ不整合が存在する場合の堅固性ゆえである。Ｌ−２目的関数に基づく非パラメトリック及び境界決定学習アルゴリズムは、その安全地帯の外での動作（すなわち、エンジニアリングにおける内挿ではなく外挿）を強いられた場合に粗い推測を行うという悪評がある。
【００９４】
線形回帰は、データ不整合に対するその堅固性にもかかわらず、複雑な非線形関係をモデル化する場合には息切れを起こす。この弱点をカバーするために、線形回帰をベイズの正則化ネットワーク（ＢＲＮ）と結合する。さらに、正則化及びＢＩＣの概念を活用するために、追加のペナルティ項をモデルの複雑さの関数として導入して、一般化による新規で未知のデータに対する堅固性の必要性に対して、学習期間での予測誤差を最小化したいという要求をトレードオフする。
【００９５】
学習の堅固性は、ランダム交差検定とフル・データ・セット・トレーニングとの間の性能差に注目することによって確認できるものであり、フル・データ・セット・トレーニングは、可能な限り現実のデータをモデル化することが求められるが故に一般的には実時間実現において好ましいとされる。図３Ａ〜図３Ｈは、異なる２つのデータ・セットに対して動作する、選択された２つの学習アルゴリズムを示している。
【００９６】
図３Ａ〜図３Ｂは、第１のデータ・セットについての線形回帰を示しており、図３Ｃ〜図３Ｄはそのデータ・セットについてのＢＲＮを示している。図３Ｂ及び図３Ｄはフル・データ・セットについてのものであり、図３Ａ及び図３Ｃは交差検定に対するものである。図３Ａは、実際（ｘ軸）に対してＲｓｑ＝０．８６３５８で予測した結果（ｙ軸）のグラフである。図３Ｂは、実際（ｘ軸）に対してＲｓｑ＝０．８３０５２で予測した結果（ｙ軸）のグラフである。図３Ｃは、実際（ｘ軸）に対してＲｓｑ＝０．９１４９７で予測した結果（ｙ軸）のグラフである。図３Ｄは、実際（ｘ軸）に対してＲｓｑ＝０．９２０７７で予測した結果（ｙ軸）のグラフである。
【００９７】
図３Ｅ〜図３Ｆは、第２のデータ・セットについての線形回帰を示しており、図３Ｇ〜図３Ｈはそのデータ・セットについてのＢＲＮを示している。図３Ｆ及び図３Ｈはフル・データ・セットについてのものであり、図３Ｅ及び図３Ｇは交差検定についてのものである。図３Ｅは、実際（ｘ軸）に対してＲｓｑ＝０．５８１６５で予測した結果（ｙ軸）のグラフである。図３Ｆは、実際（ｘ軸）に対してＲｓｑ＝０．５６７３６で予測した結果（ｙ軸）のグラフである。図３Ｇは、実際（ｘ軸）に対してＲｓｑ＝０．５９８２６で予測した結果（ｙ軸）のグラフである。図３Ｈは、実際（ｘ軸）に対してＲｓｑ＝０．５９８１９で予測した結果（ｙ軸）のグラフである。
【００９８】
予測されたように、異なる２つのデータ・セットに対するフル・データ・セット・トレーニングとランダム交差検定トレーニングとの間の性能の違いは小さく、幾つかの例では違いが見られなかった。これは学習の堅固性の証しである。
【００９９】
図４Ａは、実際（ｘ軸）に対してＲｓｑ＝０．９０００１で予測した結果（ｙ軸）のグラフである。図４Ｂは、実際（ｘ軸）に対してＲｓｑ＝０．９６８４６で予測した結果（ｙ軸）のグラフである。この場合、性能の違いはかなり顕著であり、堅固な学習アルゴリズムでこの状況が観察されたとすると、データ不整合のレベルはかなり高い。
【０１００】
学習アルゴリズムが解を一般化する代わりに単に解を記憶するだけである場合、性能の違いは図４Ａ〜図４Ｂのように大きくなることが予想される。図４Ａ〜図４Ｂは、多層パーセプトロンに対する記憶の影響を示している。図４Ｂは、Ｌ−２目的関数を最小化するニューラル・ネットワークを用いたフル・データ・セット・トレーニングに基づいており、図４Ａは交差検定に基づいている。
【０１０１】
図５は、多変量線形回帰（ＭＶＬＲ）予測（ｘ軸）に対するベイズの正則化ネットワーク（ＢＲＮ）予測（ｙ軸）のグラフであり、このグラフは、完全一致を表す線から外れて散乱している多数の点からわかるように、２つの学習アルゴリズムがほぼ一致していながらも、一部のケースでは応答が異なることを示している。ここで、予測された変数は、先の９か月の請求及び人口統計データを用いた（診療及び薬剤の）今後１年間の費用の平方根に等しい。
【０１０２】
要するに、次の基準に依拠して解が正確且つ堅固であることが保証される。誤差の最小化、モデルの複雑さの最小化、滑らかな、一般化された応答についてのモデル重みの最小化、収益減少点を求めるための特徴格付け、フル・データ・セット・トレーニングと五分割／十分割交差検定との間の違いの最小化、及び複数のモデルの組合わせ。
【０１０３】
ここで、葉特有の特徴最適化による階層ツリー・ネットワークの実施例として、幾つかの葉がどのように異なる挙動を呈するかについて検討する。
【０１０４】
重篤な症状を有するメンバの場合、末期腎臓疾患／慢性腎臓疾患、癌及びまれな疾患などの慢性症状に関連する費用動向から、多くの有用な特徴が得られる。別の興味深い特徴は、透析が典型的に行われる外来患者の最近の動向を扱う。さらに、Ｒｘ費に対する診療費の比率が重要である。一般に、この母集団セグメントにおける高いＲｘ費用とそれに対応する安い診療費は、良好な健康管理のおかげだからである。
【０１０５】
興味深いことに、薬剤費請求の量と、慢性Ｒｘ投薬費用を全Ｒｘ費用で割った比とは、診療費給付及びＲｘ費給付があるメンバにとっては重要でないが、Ｈｕｍａｎａに関するＲｘ費請求だけがあるメンバにとっては重要である。即ち、メンバが有する給付プランのタイプに依存して、特徴最適化アルゴリズムは最適なサブセットを自動的に選択する。
【０１０６】
他方、糖尿病のメンバは、精神障害（慢性症状であると診断されて間がないメンバはうつ病や他の精神的不安に苦しむ傾向がある）、はけ口、うっ血性心不全、内分泌腺、消化剤及び他の合併症などの多数の費用要因を有する。そのような指標の１つが、過去９か月間の様々な国際疾病分類コード（ＩＣＤコード）の数である。ＩＣＤコードは、該コードの９回目の改訂を意味するＩＣＤ９コードと表記されることが多い。
【０１０７】
それにもかかわらず、個々の葉に対してどの特徴がより効果的かを推測するために推測的に用いることが可能な明白な経験則が存在しない。このことを検討するために、図６Ａ〜図６Ｆ、すなわち、服用済み特別薬剤の数（図６Ａ）、総Ｒｘ費（図６Ｂ）、年齢（図６Ｃ）、移植関連費用（図６Ｄ）、慢性疾患費用（図６Ｅ）及び冠動脈疾患（ＣＡＤ）費用（図６Ｆ）に示すように、以下の共変量に対する今後１年間の費用の平方根の幾つかの２次元分散プロットを調べることにする。単純な線形関係が存在するならば、まっすぐな単調増加直線になる。残念なことに、それらの特徴のいずれにおいても、そのような明白な動向は見られず、単純で線形的な洞察は存在しないことを示している。
【０１０８】
間違いであることが実証される俗説の第１は、服用する薬剤が多いほど、将来の費用は高くなるというものである。図６Ａはそのような関係を示していない。図６Ｂにおいては、総Ｒｘ費はより将来性があるが、前半部（母集団の９０％以上）に大きな点のかたまりがあり、決定的とは言えない図を示している。図６Ｃは、最も危険な年齢グループが５０〜６５才周辺であるらしいことを示している。また、図６Ｃからは、将来費用を予測する上で年齢が有用でないこともわかる。同じ観察が、図６Ｅの慢性疾患用の費用及び図６ＦのＣＡＤ費用に当てはまる。すなわち、複数の慢性合併症状を有することが、自動的に将来の好ましくない結果を導くわけではない。この観察は、将来の健康状態を予測する予測モデルを構築することに固有の困難さを集約している。
【０１０９】
したがって、しばしば誤りがちな直観を予測モデルに押しつけたり、（多くの無用なノイズの類を含む）あらゆるものをモデルに投入したりすることの代わりに、階層ツリー・ネットワークを構築し、最適化アルゴリズムに多数の特徴を分類させ、それぞれの葉に対する最良のサブセットを選択することにする。すなわち、葉毎に実行すべきことをデータに語らせる。
【０１１０】
本発明は、人の将来の健康状態を予測するコンピュータ・システムを含み、このシステムは、（ａ）５つの層化変数の関数として、３０個のノードのうちの１つに各メンバを割り当てる階層ツリー・ネットワークと、（ｂ）幾つかの確率的及び組合せ的な最適化アルゴリズムによる各ノードについての特徴サブセット選択と、（ｃ）動作モードに依存する個別の学習モジュール及びスコア付けモジュールと、（ｄ）２つの学習アルゴリズムの合意を求める算術平均演算器と、（ｅ）臨床介入を支援するために、関係があるパラメータを出力するレポート生成器と、を備える。意味のある５つの層化変数は、すぐに使える状態の解がデータ要件及び経験期間要件によって得られるように、階層ツリー・ネットワークを設計するのに用いられる。すなわち、少なくとも６か月の請求経験と診療データ及びＲｘデータを有するメンバのみを処理することを心配する必要がない。さらに、２つの学習アルゴリズムは、モデル不整合対データ不整合のスペクトルと、モデリングの柔軟性対モデルの複雑さのスペクトルとを含むベクトル空間の堅固な部分空間で動作するように、互いに補完しあう。
【０１１１】
これまでの詳細な説明は主に明快な理解のために与えられたものであって、不必要な限定は存在しないと理解されるべきである。当業者は、本開示を読めば、本発明の趣旨から逸脱することなく修正を行うことが可能だからである。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】特徴の最適化及び学習、並びに様々な学習アルゴリズムの相対的な長所及び短所の説明をサポートするために、処理及びマッピングされたＮ次元ベクトル空間を示す図である。
【図２】階層ツリー・ネットワークの生成、特徴の最適化、学習及びスコア付けの全体フローチャートを示す図である。
【図３Ａ】選択された２つの学習アルゴリズム（多変量線形回帰とベイズの正則化ネットワークとの組合せ）の動作を示す図である。
【図３Ｂ】選択された２つの学習アルゴリズム（多変量線形回帰とベイズの正則化ネットワークとの組合せ）の動作を示す図である。
【図３Ｃ】選択された２つの学習アルゴリズム（多変量線形回帰とベイズの正則化ネットワークとの組合せ）の動作を示す図である。
【図３Ｄ】選択された２つの学習アルゴリズム（多変量線形回帰とベイズの正則化ネットワークとの組合せ）の動作を示す図である。
【図３Ｅ】選択された２つの学習アルゴリズム（多変量線形回帰とベイズの正則化ネットワークとの組合せ）の動作を示す図である。
【図３Ｆ】選択された２つの学習アルゴリズム（多変量線形回帰とベイズの正則化ネットワークとの組合せ）の動作を示す図である。
【図３Ｇ】選択された２つの学習アルゴリズム（多変量線形回帰とベイズの正則化ネットワークとの組合せ）の動作を示す図である。
【図３Ｈ】選択された２つの学習アルゴリズム（多変量線形回帰とベイズの正則化ネットワークとの組合せ）の動作を示す図である。
【図４Ａ】多層パーセプトロンの場合の記憶の影響の一部を示す図である。
【図４Ｂ】多層パーセプトロンの場合の記憶の効果の一部を示す図である。
【図５】完全一致を表す線から外れて散乱している多数の点から理解される、２つの学習アルゴリズム（ベイズの正則化ネットワーク（ＢＲＮ）及び多変量線形回帰（ＭＶＬＲ））がほぼ一致していながらも一部のケースでは応答が異なることを示す図である。
【図６Ａ】様々な共変量に対する今後１年間の費用の平方根のプロットを示す図である。
【図６Ｂ】様々な共変量に対する今後１年間の費用の平方根のプロットを示す図である。
【図６Ｃ】様々な共変量に対する今後１年間の費用の平方根のプロットを示す図である。
【図６Ｄ】様々な共変量に対する今後１年間の費用の平方根のプロットを示す図である。
【図６Ｅ】様々な共変量に対する今後１年間の費用の平方根のプロットを示す図である。これらの単純なプロットは多くの有用な洞察を与える。単純な線形関係であれば、まっすぐな単調増加直線になるが、残念なことに、それらの特徴のいずれにおいても、そのような明白な動向は見られない。すなわち、単純で線形の洞察は存在しない。
【図１】
2007535079.tif 000018
【図２】
2007535079.tif 000019
【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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【図３Ｆ】
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【図３Ｇ】
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【図３Ｈ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
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【図６Ｆ】
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【国際調査報告】
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