(57)【要約】  本発明の様々な実施例は、（例えば、慢性疾患患者などの）患者の介護を改善するための方法及び装置に関するものである。一例においては（この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）、本発明は、（例えば、毎時間、毎日、毎週、又は毎月などの定期的な）リアルタイム出力を通じてそのような介護を改善し、多くの慢性疾患と関連する併存疾患の発症を阻止するべく設計可能である。本発明の様々な実施例は、データ収集の容易化、データ伝送の単純化、慢性疾患患者の情報の効率的な解釈、後続の分析の基礎を形成するための時系列の提供、医療行為と患者の独自のライフスタイルの間の関係を理解するための慢性疾患患者又は本発明のその他のユーザーの能力の拡張、及び／又は（患者の医師などの）医療サービス提供者の作業負荷の軽減により、慢性疾患患者の介護を改善可能である。この観点において、本発明は、慢性疾患患者と医療サービス提供者の間におけるさもなければ不可能である会話を生成するのに有用であろう。
2007536645.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の状態を予測モデル化するコンピュータ実装された方法において、
前記患者によって提示される物理的パラメータの複数の計測を実行する段階と、
前記複数の計測を時系列データに編成する段階と、
前記時系列データに対して分散検出アルゴリズムを適用して前記患者の将来の状態を予測する段階と、
を有する方法。
【請求項２】
前記分散検出アルゴリズムは、（ａ）ＡＲＩＭＡモデル、（ｂ）Ｄ統計法、及び（ｃ）非パラメトリック法を含むグループから選択されたアルゴリズムを有する請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記ＡＲＩＭＡモデルは、少なくとも部分的に次式として指定された式を有する請求項２記載の方法。
Ｙt＝α1Ｙt-1＋．．．＋αpＹt-p＋ｅt＋β1ｅt-1＋．．．＋βqｅt-q
【請求項４】
前記Ｄ統計法は、少なくとも部分的に次式として指定された式を有する請求項２記載の方法。
Ｄk＝（Ｃk／Ｃt）−（ｋ／Ｔ）
【請求項５】
前記非パラメトリック法は、少なくとも部分的に次式として指定された式を有する請求項２記載の方法。
Ｕt,T＝２Ｗt−ｔ（Ｔ＋１）
【請求項６】
前記患者の前記将来の状態の前記予測は、更なる計測が実行されて時系列データに編成されるに伴って、リアルタイムで実行される請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記患者の前記将来の状態の前記予測は、（ａ）前記患者、（ｂ）前記患者と関連した介護者、及び（ｃ）前記患者と関連した医療サービス提供者の少なくとも１つに提供される請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記医療サービス提供者は、（ａ）医師及び（ｂ）看護師を含むグループから選択される請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記物理的パラメータは、（ａ）血中ブドウ糖レベル、（ｂ）血圧、（ｃ）血中酸素飽和度、（ｄ）電気的活動、（ｅ）体重、及び（ｆ）物理的活動を含むグループから選択される請求項１記載の方法。
【請求項１０】
複数の計測は、前記患者によって提示される複数の物理的パラメータのそれぞれから構成されている請求項１記載の方法。
【請求項１１】
前記患者は、慢性疾患患者である請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
患者の状態を予測モデル化するコンピュータ実装された方法において、
前記患者によって提示される物理的パラメータの複数の計測を実行する段階と、
前記複数の計測を時系列データに編成する段階と、
前記時系列データに対して予測アルゴリズムを適用して前記患者の将来の状態を予測する段階と、
を有し、
前記予測アルゴリズムは、（ａ）一般的なＡＲＭＡＸモデル、（ｂ）ＧＡＲＣＨモデル、（ｃ）カルマンフィルタリング、（ｄ）マルコフモデル、（ｅ）ランダムウォークモデル、（ｆ）マルチレイヤニューラルネットワーク、及び（ｇ）極値分析を含むグループから選択されたアルゴリズムを有する方法。
【請求項１３】
前記一般的なＡＲＭＡＸモデルは、少なくとも部分的に次式として指定された式を有する請求項１２記載の方法。
【数１】
2007536645.tif 000066
【請求項１４】
前記ＧＡＲＣＨモデルは、少なくとも部分的に次式として指定された式を有する請求項１２記載の方法。
【数２】
2007536645.tif 000067
【請求項１５】
前記カルマンフィルタリングは、少なくとも部分的に次式として指定された式を有する請求項１２記載の方法。
Ｘt＝ＡＸt-1＋Ｂμt-1＋ωt-1
【請求項１６】
前記マルコフモデルは、少なくとも部分的に次式として指定された式を有する請求項１２記載の方法。
Ｐ（Ｘt＝ｊ｜Ｘ0＝ｉ0，Ｘ1＝ｉ1，．．．Ｘt-1＝ｉt-1）＝Ｐ（Ｘt＝ｊ｜Ｘt-1＝ｉt-1）
【請求項１７】
前記ランダムウォークモデルは、少なくとも部分的に次式として指定された式を有する請求項１２記載の方法。
Ｙt＝Ｙt-1＋α
【請求項１８】
前記マルチレイヤニューラルネットワークは、少なくとも部分的に次式として指定された式を有する請求項１２記載の方法。
【数３】
2007536645.tif 000068
【請求項１９】
前記極値分析は、パラメータフィッティングを含み、且つ、少なくとも部分的に次式によって指定された式を有する請求項１２記載の方法。
【数４】
2007536645.tif 000069
【請求項２０】
前記極値分析は、適合性試験を含み、且つ、少なくとも部分的に次式として指定された式を有する請求項１２記載の方法。
【数５】
2007536645.tif 000070
【請求項２１】
前記患者の前記将来の状態の前記予測は、更なる計測が実行されて時系列データに編成されるに伴って、リアルタイムで実行される請求項１２記載の方法。
【請求項２２】
前記患者の前記将来の状態の前記予測は、（ａ）前記患者、（ｂ）前記患者に関連した介護者、及び（ｃ）前記患者に関係した医療サービス提供者の少なくとも１つに提供される請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
前記医療サービス提供者は、（ａ）医師及び（ｂ）看護師を含むグループから選択される請求項２２記載の方法。
【請求項２４】
前記物理的パラメータは、（ａ）血中ブドウ糖レベル、（ｂ）血圧、（ｃ）血中酸素飽和度、（ｄ）電気的活動、（ｅ）体重、及び（ｆ）物理的活動を含むグループから選択される請求項１２記載の方法。
【請求項２５】
複数の計測は、前記患者によって提示される複数の物理的パラメータのそれぞれから構成されている請求項１２記載の方法。
【請求項２６】
前記患者は、慢性疾患患者である請求項２５記載の方法。
【請求項２７】
患者の状態を予測モデル化するコンピュータ実装された方法において、
前記患者によって提示される物理的パラメータの複数の計測を実行する段階と、
前記複数の計測を時系列データに編成する段階と、
前記時系列データに対して傾向検出アルゴリズムを適用して前記患者の将来の状態を予測する段階と、
を有し、
前記傾向分析アルゴリズムは、（ａ）区分的な線形モデル及び（ｂ）パターン認識を含むグループから選択されるアルゴリズムを有する方法。
【請求項２８】
前記患者の前記将来の状態の前記予測が、更なる計測が実行されて時系列データに編成されるに伴って、リアルタイムで実行される請求項２７記載の方法。
【請求項２９】
前記患者の前記将来の状態の前記予測は、（ａ）前記患者、（ｂ）前記患者と関連した介護者、及び（ｃ）前記患者と関係した医療サービス提供者の少なくとも１つに対して提供される請求項２８記載の方法。
【請求項３０】
前記医療サービス提供者は、（ａ）医師及び（ｂ）看護師を含むグループから選択される請求項２９記載の方法。
【請求項３１】
前記物理的パラメータは、（ａ）血中ブドウ糖レベル、（ｂ）血圧、（ｃ）血中酸素飽和度、（ｄ）電気的活動、（ｅ）体重、及び（ｆ）物理的活動を含むグループから選択される請求項２７記載の方法。
【請求項３２】
複数の計測は、前記患者によって提示される複数の物理的パラメータのそれぞれから構成されている請求項２７記載の方法。
【請求項３３】
前記患者は、慢性疾患患者である請求項３２記載の方法。
【請求項３４】
前記段階は、引用された順序で実行される請求項１記載の方法。
【請求項３５】
前記段階は、引用された順序で実行される請求項１２記載の方法。
【請求項３６】
前記段階は、引用された順序で実行される請求項２７記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の様々な実施例は、（例えば、慢性疾患患者などの）患者の介護を改善する方法及び装置に関するものである。一実施例においては（この例は、例示を意図としており、限定を意図したものではない）、本発明は、（例えば、毎時間、毎日、毎週、毎月などの定期的な）リアルタイム出力を通じてこのような介護を改善することにより、多数の慢性疾患と関連した併存疾患の発生を阻止するべく設計可能である。本発明の様々な実施例は、データ収集を容易にし、データ伝送を単純化し、慢性疾患患者の情報を効率的に解釈し、時系列を提供して後続分析の基礎を形成し、慢性疾患患者又は本発明のその他のユーザーの能力を拡張して医療行為と患者自身のライフスタイルの間の関係を理解すると共に／又は、（患者の医師などの）医療サービス提供者の作業負荷を軽減することにより、慢性疾患患者の介護を改善可能である。この観点において、本発明は、さもなければ不可能である慢性疾患患者と医療サービス提供者間における会話を生成するのに有用であろう。
【０００２】
特定の一実施例においては、本発明は、慢性疾患患者などのユーザーによって生成された定期的なデータと医師や医療サービス提供者などの更なる外部供給源によって生成された定期的なデータを記録、保存、分析、及び／又は（例えば、本明細書に記述されている様々な数学的演算メカニズムに従って）モデル化する１つ又は複数のネットワークサイトにリンクされた、少なくとも１つの未加工データ収集装置を有することができる。一例においては（この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）、出力は、検討のために、テレビ受像機、電話機（固定回線型、携帯型）、無線装置、及び／又はコンピュータなどによって本発明のユーザーに定期的に（例えば、既定の方式又はスケジュールなどによって）提供可能であり、且つ、医師などの様々な供給源に出力することも可能である（出力は、慢性疾患患者、患者の介護者、及び／又は医師を含む（但し、これらに限定されない）１人又は多数の受領者に対して別個に又は同時に提供可能である）。一例においては（この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）、医師に対する出力は、医師が患者の進捗状況の要約にアクセスできるような方式で提供可能である。別の例においては（この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）、本発明の出力を本発明の予測モデル化に従ってフォーマットすることにより、ユーザー／患者の仕様を満足させることが可能であり、且つ、これを利用することにより、患者の進捗状況を分析すると共に／又は、緊急事態が存在する場合に治療を変更可能である。
【０００３】
尚、本出願においては、「予測モデル化」という用語は、傾向の検出、分散の検出、予測、及び／又は予想を含む（但し、これらに限定されない）広範な数学的カテゴリを意味することを意図している。
【０００４】
又、本出願においては、「リアルタイム」という用語は、（相対的に低速且つ「バッチ」又は非対話型の方式で発生するのとは対照的に）本質的に同時発生型又は対話型のプロセスを意味することを意図している。
【背景技術】
【０００５】
糖尿病は、食物を利用する身体の能力を損なう慢性疾患である。膵臓において製造されるインスリンというホルモンは、身体がエネルギーのために食物を利用するのを支援している。糖尿病を患っている人々の場合には、膵臓がインスリンを製造しないか、又は身体がインスリンを正しく使用することができない。インスリンがなければ、血液中にブドウ糖（これは、身体の主なエネルギー源である）が増加する。糖尿病を患っているアメリカ人の約９０〜９５％（約１６００万人）が２型の糖尿病を患っている。
【０００６】
２型糖尿病の症状のいくつか（１．頻繁な排尿、２．過剰な喉の渇きと空腹、３．劇的な体重の減少、４．怒りっぽさ、５．虚弱と疲労、並びに、６．吐き気と嘔吐）は、１型糖尿病の症状と同一である。
【０００７】
２型糖尿病の更なる症状は、１．繰り返し発症する又は治癒困難な皮膚感染、２．歯肉又は膀胱の感染、３．視力障害、４．手足のうずきやしびれ、並びに、５．皮膚の痒みを含みうる。
【０００８】
１型糖尿病とは異なり、２型糖尿病の症状は、通常、数ヶ月、或いは、場合によっては、数年にわたって徐々に発症し、２型糖尿病を患った人々の中には、自身が気付かないほどの穏やかな症状を有する者も存在している。
【０００９】
糖尿病の原因は、依然として謎であるが、研究者は、インスリンの正常な機能が過剰な脂肪によって妨げられることから、体重の過多が糖尿病の始まりをトリガ可能であることを発見している。２型糖尿病は、通常、（例えば、健康的な体重の維持、血中ブドウ糖レベルの抑制、及び合併症の回避を支援するべく設計された）運動と個別の食事計画によって治療されている。食事と運動のみによって血中ブドウ糖レベルが低減しない場合には、食事及び運動に加えて、糖尿病薬、インスリン、又はこれらの両方が必要となろう。
【００１０】
糖尿病は、通常、治癒は不可能であるが、治療は可能である。適切な治療、毎日の介護、及び家族のサポートにより、患者は、健康的且つ能動的な生活を送ることができる。
【００１１】
この観点において、この種の慢性疾患は、これまで、通常は、一時的に（離隔した一時的なインターバルにおいてのみ）治療されてきた。具体的には、慢性的な病気の患者には、特定の疾患を患っていると識別された後に、３ヶ月、６ヶ月、又は１２ヶ月のインターバルを有する規則的な提供者による介入がスケジューリングされている。例えば、糖尿病の場合には、これらの介入は、ヘモグロビンＡ１Ｃ試験（過去９０日間における平均血糖を推定可能な血液測定）の利用を特徴としてきた。この試験に加えて、慢性の糖尿病患者は、自宅で血糖を測定し、ときどき、自身の医療サービス提供者に対して平均を報告する場合がある。このような平均計測に依存することにより、慢性的に病気の糖尿病患者の医師は、自身が処方した特定の治療法が効果的に機能しているかどうかの判定を試みることになる。しかしながら、このような糖尿病患者を含む多くの慢性疾患患者の場合には、ごくわずかな変化しか発生していないにも拘わらず（或いは、なんの変化も発生していないにもかかわらず）、多数の慢性疾患患者の状態は悪化しているのである。
【発明の開示】
【００１２】
これらの失敗の本質的な原因は、慢性疾患患者が、自身の糖尿病を制御するために実行を要する内容を実行するための自身の動機付けを消失することにあると考えられている。彼らは、自身の薬を不規則に摂取し、不適切な食事を摂り、十分な運動を行わない。これらの失敗の更なる原因は、治療法の開発のために医療専門家が集計済みのデータに依存しているという点と、利用可能なすべてのデータを分析するために彼らが過度に単純な統計を使用しているという点によって説明することができる。
【００１３】
例えば、ブドウ糖レベルの毎日の平均のみに依存することは、減衰効果をもたらし、且つ、慢性疾患の糖尿病患者のブドウ糖が実際の状態よりも良好に制御されているように見せる可能性がある（一般的な糖尿病患者は、その特定の慢性疾患患者の介護特性に合焦するのに利用可能な単一変数（即ち、血糖）を不規則に提供しているが、全糖尿病患者の約６５％は、高血圧をも患っており、大部分は、体重過多でもあり、多くの者が十分な運動を行っておらず、かなりの数が低酸素飽和度に苦しんでいる。そして、介護の最適化に利用可能であり、且つ、その介護を改善するべく機能する（且つ、これに加えて、健康管理システムにとって費用効率が優れた）治療法を提供可能なこれらの重要なファクタのすべてに関するデータを具備している慢性疾患患者は、現在、ほとんど存在していないのである）。
【００１４】
最後に、これまで、様々な患者監視メカニズムが提案されていることに留意されたい。この例には、以下の特許文献に記述されているメカニズムが含まれている。
【００１５】
米国特許第６，８５２，０８０号は、自動的な遠隔患者介護のためのフィードバックを個々の患者に提供するシステム及び方法に関するものである。更に詳しくは、この特許の開示内容によれば、個々の患者の生理的尺度を監視するためのセンサを具備した医療装置が、尺度の組を規則的に記録している。遠隔地の患者は、音声フィードバックを患者自己評価インジケータに関係したＱｏＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ）尺度の組として処理する。データベースが、収集された尺度の組、識別及び収集された装置尺度の組、及びＱｏＬ尺度の組を個々の患者の患者介護レコードとして収集する。サーバーが、識別及び収集された装置尺度の組とＱｏＬ尺度の組を医療装置から定期的に受信し、データベース内に保存されているその他の収集された装置尺度の組との関連において患者介護レコード内の識別及び収集された装置尺度の組、ＱｏＬ尺度の組、及び収集された装置尺度の組を分析する。
【００１６】
米国特許第６，３８３、１３６号は、健康分析と異常状態の予測に関するものである。更に詳しくは、この特許は、複数の健康レコード信号を入力する段階を含む患者の健康状態を追跡する方法を開示している。それぞれの信号は、様々な時点において取得された患者の健康状態に関係した正常なレンジ内にあると考えられる既定の健康通知パラメータの計測値のレコードを有している。この健康レコード信号を保存する。保存されている健康レコード信号を処理することにより、既定の健康パラメータが異常なレンジ内の値をとる可能な傾向を予想する。この傾向により、既定のパラメータが異常なレンジ内の値をとると予想された場合に、将来の異常に関する通知信号を提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以上において開示した利点及び改善に加えて、本発明のその他の目的及び利点については、添付の図面との関連において以下の説明を参照することにより、明らかとなろう。これらの添付の図面は、本明細書の一部を構成し、本発明の例示用の実施例を包含しており、且つ、本発明の様々な目的及び特徴を例示している。
【００１８】
以下、本発明の詳細な実施例について開示するが、開示される実施例は、様々な形態において実施可能である本発明を例示しているものに過ぎないことを理解されたい。又、本発明の様々な実施例との関連において付与されている例のそれぞれは、例示を意図するものであり、限定を意図したものではない。更には、添付の図面は、必ずしも正確な縮尺で描かれてはおらず、いくつかの特徴は、特定のコンポーネントの詳細を示すべく、誇張されている場合がある。従って、本明細書に記述されている特定の構造的及び機能的な詳細は、限定を意図したものと解釈されるべきではなく、本発明を様々に利用するべく当業者に開示するための代表的な基礎としてのみ解釈することを要するものである。
【００１９】
まず、図１、図９、及び図１０を参照すれば、本発明の様々な実施例によるシステム／方法に関する図が示されている。この観点において、本発明は、データを収集、転送、保存、及び／又は分析するべくセットアップ可能である。入力を分析することにより、最新の分析及び予測モデル化の結果について患者及び／又は本発明のその他のユーザーに通知可能である。一例においては、本発明は、入力／出力データ管理装置とプライベートネットワークセンターを包含可能である。本発明は、少なくとも１つの中央プライベートネットワークセンターサイト／サーバーコンピュータによってサポートされている多数のデータ管理装置を通じて本発明に（ワールドワイドなアクセスなどの）複数のユーザーアクセスを提供するインターネットコンピュータアーキテクチャ（又は、その他の通信技術及び／又は装置）に基づいたものであってよい。当然のことながら、イントラネットやその他のタイプの閉じたシステムアーキテクチャにおいて本発明を構築することも可能である。
【００２０】
いずれの場合にも、（例えば、慢性疾患患者の初期入力データなどの）患者の初期入力データは、患者に関係する健康関係パラメータの計測レコード又は計測レコードの組み合わせから構成可能である。データは、少なくとも１つの入力装置（例えば、血糖計、血圧モニター、体重計、オキシメーター、物理的活動モニター、及び／又はデジタルカメラなど）を通じて本発明に入力可能である。データは、一連の時間インターバルによって時間的に離隔した様々なパラメータの計測値を有することができる。データは、体脂肪の割合、心電図、ストレス試験、ＣＢＣ（白血球数、赤血球数、ヘモグロビン、ヘマトクリット、ＭＣＶ、ＭＣＨ、ＭＣＨＣ、血小板数）、ＢＭＰ（ナトリウム、カリウム、塩化物、炭酸水素塩、アニオンギャップ、ブドウ糖、ＢＵＮ、クレアチニン）、ＬＦＴ（アルブミン、総ビリルビン及び直接ビリルビン、アルカリ性フォスファターゼ、ＡＬＴ／ＧＰＴ、ＡＳＴ／ＧＯＴ）、ＨＤＬ−Ｐ（コレステロール、トリグリセリド、ＨＤＬ−コレステロール、ＬＤＬ−コレステロール）、Ｍｏｎｏｔｅｓｔ、鉄、ＴＩＢＣ、％Ｓａｔ、ＦＴ４、チロキシン、ＴＳＨ、総Ｔ３、Ｔ３摂取率、ＦＴＩ、フェリチン、ビタミンＢ１２、葉酸、ＤＨＥＡ−Ｆ、ＣＡＮＣＥＲ  ＡＧ  １２５−Ａ、黄体形成ホルモン、ＦＳＨ、テストステロン、Ｐｒｏｓ  Ｓｐｅｃ  Ａｇ、緑内症などの様々な眼の試験、及びその他のパラメータなどの変数の計測値を更に含んでいる（但し、これらに限定されない）。
【００２１】
別の実施例においては、本発明のユーザーは、キーボード、スキャナ、マイクロフォン、カメラ、無線及びモバイル装置、その他のコンピュータシステム、並びに、医療用センサ及び計測装置を通じたものなどの（但し、これらに限定されない）その他のタイプの入力装置を使用して本発明に対して直接的に健康レコードデータを入力可能である。このような医療用センサ及び計測装置の例は、温度計、血圧計、及びＥＫＧ装置を含んでいる（但し、これらに限定されない）。データ信号は、血液試験、尿試験、及びその他の医療試験の結果を包含可能である（但し、これらに限定されない）。
【００２２】
更に別の実施例においては、計測に関係する保存データ及び（例えば、慢性疾患患者などの）患者に関係するその他の入力は、プリンタによって出力された印刷紙のシートを含む（但し、これに限定されない）様々な出力装置によって出力可能であり、且つ、ファクシミリ装置、音声合成装置、コンピュータ、及びその他の装置によって出力することも可能である。
【００２３】
次に、本発明との関連において使用可能な様々なデータ供給源を参照することとする。一例においては（この例は、例示を意図するものであり、限定を意図したものではない）、時系列データを生成するための少なくとも１つの装置を（慢性疾患患者などの）ユーザーに提供可能である。このような１つ又は複数の装置は、血糖計、血圧モニター、体重計、オキシメーター、物理的活動モニター、及び／又はデジタルカメラを包含可能である（但し、これらに限定されない）。一例においては、ユーザーは、患者が従来の介護を受けた場合にも本質的に同一の方式となるであろう１つ又は複数の装置を使用する医療行為によって計測値を取得可能である。別の例においては、取得されたデータ（計測値など）を手作業又はその他の方法でユーザーが記録することを必要としていない（例えば、記録作業は、自動的且つユーザーに対してトランスペアレントに実行可能である）。データは、通信（例えば、無線技術）によって本発明のデータ管理装置に搬送可能である（これについては、後程詳述する）。
【００２４】
一例においては、本発明は、少なくとも３つの供給源からのデータを利用可能である。一例において（この例は、例示を意図するものであり、限定を意図したものではない）、３つの供給源とは、次のとおりであってよい。
【００２５】
・第１供給源：この第１供給源は、ユーザー入力を包含可能であり、次のようなデータを生成可能である（当然のことながら、以下の計測値、方法、及び頻度は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）。
【００２６】
【表１】
2007536645.tif 000003
【００２７】
・第２供給源：この第２供給源は、治療を担当する医師などの入力データ供給源から患者の医療履歴（例えば、初期入力）が本発明に入力される際に生成可能である。このような供給源により、本発明が必要としている情報を（例えば、定期的に）更新可能である。このような患者データが最初に本発明に入力される際には、患者の履歴の基点を生成可能であり、過去の試験結果を内蔵可能であり、且つ、履歴分析及び／又は追加入力のために、外部供給源によって患者のファイルを再検討することも可能である。同様に、将来の医療的介入データを本発明に入力することも可能である。
【００２８】
・第３供給源：データのこの第３供給源は、薬学面における準拠／情報を有することが可能であり、インタビュー及び／又はその他の手段により、例えば、ユーザーの薬局、保健計画、及び／又はＰＢＭ（Ｐｈａｒｍａｃｙ  Ｂｅｎｅｆｉｔｓ  Ｍａｎａｇｅｒ）によって提供可能である（このようなデータは、（例えば、定期的に）更新可能である）。
【００２９】
前述のように、本発明の様々な実施例は、１つ又は複数のデータ供給源を使用することにより、個々の患者の時系列を生成可能である（これらの時系列は、内部的又は外部的に参照可能である）。又、本発明の様々な実施例は、（例えば、分散の制御を含む制御変数の観点において患者の発症及び評価並びに患者の進捗状況の調査を円滑に実行することによって）データ供給源の独立的な分析を提供可能である。このような管理業務は、本発明の分析及び予測モデル化の使用を通じて実行可能であろう。
【００３０】
別の例においては（この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）、本発明によって生成された時系列の複数の分析により、患者の治療法を評価するためのリンクを生成可能である。（１）系列が本発明によって互いに相関している程度、又は（２）系列が本発明によって互いに相関していない程度は、有用な治療上の入力を提供可能である。又、システム識別法を使用し、データセットを利用することにより、正確な管理変数の結果の観点において特定の治療選択肢の貢献を促進することが可能である（並びに、これらのデータセットは、結果的に有効性の比較と患者固有のコスト有効度分析をもたらすことになる）。
【００３１】
次に、ユーザーに関する及び／又はユーザーから提供されるデータを管理するデータ管理装置（Ｄａｔａ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｄｅｖｉｃｅ：ＤＭＤ）を参照しよう。一例においては（この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）、ＤＭＤは、小型であって、ユーザーの近く（患者の自宅や職場など）に配置可能なものであってよい。別の例においては（この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）、ＤＭＤは、サーバー装置を有することができる。ＤＭＤは、ユーザーについて及び／又はユーザーによって生成されたデータを収集可能であり（このようなデータ収集は、例えば、無線で実行可能である）、ＤＭＤは、ユーザーのケーブル、陸上、又はセルラー電話線などの媒体伝送／通信手段に接続可能であり、ＤＭＤは、例えば、定期的なインターバルにおいてプライベートネットワークセンター（Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｃｅｎｔｅｒ：ＰＮＣ）に接続し、データを提供可能である。
【００３２】
この観点において、ＰＮＣは、データ分析アルゴリズム、計算、及び／又は予測モデル化プロセスを実行するメカニズムを有することができる。このサイトにおいて、すべての関連するデータを記録及び保存可能であり、且つ、（推移における変化と可能な分散について）分析及び／又はモデル化可能である。データ及び情報をライフスタイルデータ並びに患者の治療に関する外部的に生成された情報と統合することにより、例えば、システム識別数学と組み合わせられた時系列の非線形分析を使用して進捗の評価を提供可能である。一例においては（この例は、例示を意図しており、制限を意図したものではない）、データ伝送及び／又は保存は、ＨＩＰＡＡに準拠したものであってよい。
【００３３】
別の実施例においては、ユーザーからＰＮＣへの情報のフローと、ＰＮＣから様々な独立及び／又は同時ユーザーへの出力（例えば、毎時間、毎日、毎週、又は毎月などの定期的な出力）を生成可能である（情報に対するアクセスは、時間又は同時ユーザーの数によって必ずしも制限される必要はない）。利用可能な（例えば、ＰＮＣからの）このような出力は、様々な形態において提供可能である（例えば、コンピュータモニター上におけるなどの印刷や、オーディオ、ビジュアルであってよい）。更には、データは、アクセスのために、電話線などの媒体伝送／通信によってユーザーのＤＭＤに送信可能である。一例においては（この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）、出力をコンピュータモニターや無線装置画面などの視覚的ディスプレイに提供することにより、（例えば、活動のためのアドバイス、フォローアップための推奨内容、適宜の動作における変化、及び／又は必要に応じた医師との面談通知を含む）出力の供給のためのユーザー通知とフィードバックをユーザーに対して提供している。
【００３４】
別の実施例においては、出力は、ユーザーとコミュニケートするべくコンピュータが生成した画像を包含可能である。本明細書においては、このような出力を、しばしば、「仮想コンパニオン」と呼んでいる（これは、例えば、視覚的に表示され、且つ、定期的なフィードバックの言葉によるプレゼンテーションを提供するコンピュータによって生成された画像である）。このプレゼンテーションは、ユーザーによる本発明の使用の継続を動機付けすると共に、（眼科訪問及び／又はその他の医療的又は健康管理関連のフォローアップなどの例を含む）定期的な患者の要件に患者が準拠することを促すのに有用であろう。
【００３５】
従って、本発明は、出力の内容を適宜変化させることにより、ユーザーによる準拠と参加を促すことができる。又、（例えば、特定の疾患及び／又は治療について理解することができるように）ユーザーがその他の者とコミュニケートすることができる少なくとも１つのアクセスポイントを提供可能である。
【００３６】
以下、本発明の様々な実施例との関連において（例えば、特定の患者の予測モデル化を実行するべく）利用可能な例示用のモデル、アルゴリズム、及び統計評価を参照することとする。このような例示用のモデル、アルゴリズム、及び統計評価は、例示を意図したものであり、限定を意図したものではないことに留意されたい。又、これらの例示用のモデル、アルゴリズム、及び統計評価に適用されている名称は、これらの名称が本出願の請求項内において利用されている場合に本明細書に記述されている技法を包含することを意図していることについても留意されたい。
【００３７】
（１．傾向検出アルゴリズム）
傾向検出アルゴリズムは、所与の時系列が、所与の時間ウィンドウ内において、有意な上向きの傾向、有意な下向きの傾向、又は傾向なしのサインを示しているかどうかを検出するべく設計された一連の計算を有することができる。このプロセスに必要な入力は、時間１．．．Ｔにおいて計測されたデータＹ1．．．ＹTとして定義される時系列のデータであり、ここで、Ｙ1は、最初のデータポイントを表しており、ＹTは、時間Ｔにおけるデータポイントを表している。
【００３８】
（Ａ．線形モデル）
この時系列の線形モデルは、次のように記述される。
【００３９】
Ｙt＝β0＋β1ｔ＋Ｅt      （１）
【００４０】
ここで、Ｅtは、自動相関ランダム雑音であるが、この事実は、この傾向検出のバージョンにおいては、重要ではない。このモデルの係数β0及びβ1は、通常の最小二乗法（Ｏｒｄｉｎａｒｙ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅ：ＯＬＳ）を使用して推定される。このモデルは、付与された応答データに最も良好にフィットする直線を算出し、推定された係数
【００４１】
【数１】
2007536645.tif 000004
【００４２】
が、ゼロと大きく異なっている場合には、標準試験統計量
【００４３】
【数２】
2007536645.tif 000005
【００４４】
によって試験可能であり、ここで、
【００４５】
【数３】
2007536645.tif 000006
【００４６】
は、回帰出力によって付与されるサンプル標準偏差である。この試験統計量τは、ｔ分布に従って分布しており、傾向を検出するための臨界値は、９５％の信頼性レベルに対応した±１．９６に設定可能である。１．９６を上回る値は、有意な正の傾向を表すことになり、−１．９６を下回る値は、有意な負の傾向を表すことになろう。但し、信頼性レベルは、調節可能であり、その場合には、対応する臨界値も適宜変化することになろう。
【００４７】
（Ｂ．区分的な線形モデル（ｐｉｅｃｅ−ｗｉｓｅ  ｌｉｎｅａｒ  ｍｏｄｅｌ））
更なるメカニズムは、非線形単調傾向の検出において更に安定しているアルゴリズムを使用するものである。このアルゴリズムは、２００４年にＦｒｉｅｄ及びＩｍｈｏｆｆによって記述されているものであってよい。この方法は、非線形の傾向を更に良好に特徴判定するべく、式（１）の線形モデルの代わりに、区分的な線形モデルを含んでいる。又、自動相関Ｅtは、試験統計量において使用される自動共分散を判定するべく、自動回帰（ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅ：ＡＲ）モデルを使用してモデル化されている。最後に、区分的な回帰に関連した推定器におけるバイアスを低減するべく、論文に含まれている手順及び式を使用して「収縮推定値（ｓｈｒｉｎｋａｇｅ  ｅｓｔｉｍａｔｅ）」を取得する。この方法は、以前の手順とは異なっているが、このアルゴリズムの出力は、依然として、論文に記述されている指定された確率分布に従って、有意な正の傾向、有意な負の傾向、又は傾向なしを検出する試験統計量τである。
【００４８】
（Ｃ．パターン認識）
傾向を検出するための更なるメカニズムは、可能な「傾向テンプレート」を明示的に設計した後に、所与の時系列が、それらのテンプレートの中の１つに示されている傾向とマッチングするかどうかを判定するものである。これらのテンプレートは、線形又は非線形単調又は非単調傾向と、傾向なしのテンプレート（直線）をも包含可能である。所与の時系列と予め定義されているテンプレートライブラリ中の１つのテンプレート間のマッチングを判定するための１つのアルゴリズムについては、Ｈａｉｍｏｗｉｔｚ他によって記述されている（１９９５年）。このようなアルゴリズムの出力は、傾向テンプレートと時系列の間に観察される傾向の最も起こりそうなマッチングと、その傾向が始まったと推定される推定時点ｋを含んでいる。
【００４９】
（２．分散検出アルゴリズム）
これらのアルゴリズムを使用することにより、時系列データ内の分散における変化を検出する。例えば、データの分散の増大は、激しく変動する時系列の末尾に向かう読取値において観察可能であり、相対的に早期の読取値は、相対的に小さなレンジ内に閉じ込められることになる。分散における変化は、傾向における変化とは別個に考慮することが可能であり、２つの周期からのデータは、同一の平均レベルと異なる分散を具備可能である。
【００５０】
時系列の分散における変化をサーチするアルゴリズムを利用する前に、系列を傾向除去（ｄｅｔｒｅｎｄ）し、且つ、自動相関用の補正を実行する必要があろう。傾向除去及び自動相関用の補正を実行した後に、分散における１つ又は複数の変化を検出するべく、残余物を分析することになる。
【００５１】
（Ａ．ＡＲＩＭＡモデル）
データＺ1．．．ＺTの時系列の傾向除去と相関用の補正は、ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）モデルを使用して実行可能である。このモデルは、次式によって記述される。
【００５２】
Ｙt＝α1Ｙt-1＋．．．＋αpＹt-p＋ｅt＋β1ｅt-1＋．．．＋βqｅt-q      （２）
【００５３】
従って、「ｐ」項は、包含する自動回帰成分の数（換言すれば、モデル内に包含している時間ラグの量）を表している。「ｑ」項は、移動平均成分の数（即ち、包含しているイノベーションの数）を規定している。「ｄ」項は、所望の差別化の次数を規定している。例えば、ｄ＝１の場合には、Ｙt＝Ｚt−Ｚt-1、Ｙt-1＝Ｚt-1−Ｚt-2（以下、同様）である。ｄ＝０の場合には、｛Ｙ1．．．Ｙt｝＝｛Ｚ1．．．Ｚt｝である。恐らくは、傾向除去の後に、残余物は、ゼロを中心としたものとなり、従って、残余物の分布における変化を検出することにより、アルゴリズムは、本質的に残余物の広がりにおける変化（即ち、換言すれば、それらの分散）を検出することになろう。
【００５４】
ＡＲＩＭＡモデルは、時系列の一表現であり、その推定方法は、時系列の能力を有する任意の標準的な統計ソフトウェアパッケージによって実現可能である。パラメータ（ｐ，ｄ，ｑ）は、事前の情報に従って調査者が設定可能であるが（又は、当分野の専門家が入力可能である）、例えば、標準的な統計ソフトウェアパッケージによって実行される最小二乗予測誤差を使用して最良のＡＲＩＭＡモデルを判定する自動化された方法を想起することも可能である。分散の変化分析の能力内において、ＡＲＩＭＡモデルの目的は、０平均及び分散
【００５５】
【数４】
2007536645.tif 000007
【００５６】
を有して独立的且つランダムに分布するという特性を具備した残余物の組Ｘ1．．．Ｘtを判定することにある。これらの残余物は、観察値Ｙtとモデル予測値
【００５７】
【数５】
2007536645.tif 000008
【００５８】
の間の差を取得することによって判定される。正式には、次式のとおりである。
【００５９】
【数６】
2007536645.tif 000009
【００６０】
（Ｂ．Ｄ統計法）
（ａ．Ｄk統計量の定義）
式
【００６１】
【数７】
2007536645.tif 000010
【００６２】
が、平均０及び分散
【００６３】
【数８】
2007536645.tif 000011
【００６４】
を有する相関していないランダム変数Ｘ1．．．ＸTの系列の二乗の累積合計（Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ  Ｓｕｍ：ＣＵＳＵＭ）であるとしよう（ｔ＝１，２，．．．，Ｔ）。そして、次式
【００６５】
Ｄk＝Ｃk／ＣT−ｋ／Ｔ      （４）
【００６６】
が、中心化（並びに、正規化）された二乗の累積合計であるとしよう（ここで、ｋ＝１，．．．，Ｔであり、Ｄ0＝Ｄt＝０である）。
【００６７】
（ｂ．分散における単一の変化の検出）
Ｄk統計量により、相関していないランダム変数の系列の分散における変化を検出可能である。ｋ*が、ｍａｘk｜Ｄk｜が実現するｋの値であるとしよう。Ｄk統計量を極大化する時間ｋ*は、分散における変化の最も起こりそうな場所として取得される。このポイントは、変数Ｘ1．．．ＸTが、平均０及び分散
【００６８】
【数９】
2007536645.tif 000012
【００６９】
を有して正規分布しているものと仮定される場合に、検出可能である（ｔ＝１．．．Ｔ）。その期間内に変化が存在しているかどうかを試験するための尤度比率の対数は、次の通りである。
【００７０】
【数１０】
2007536645.tif 000013
【００７１】
次いで、式（５）における尤度比率を極大化するｋの値（即ち、ｋ*）を使用し、Ｄk*を算出する。ｋが固定されている場合には、Ｄkの値は、２つの独立したサンプル間における分散の等価性を試験する通常のＦ統計の関数として記述可能である。具体的には、前述の変数のフルセットＸ1．．．ＸTを検討してみよう。第１サンプルは、観察値Ｘi（ここで、ｉ＝１，．．．，ｋ*である）から構成され、
【００７２】
【数１１】
2007536645.tif 000014
【００７３】
を有しており、第２サンプルは、Ｘj（ここで、ｊ＝ｋ*＋１，．．．，Ｔである）であり、
【００７４】
【数１２】
2007536645.tif 000015
【００７５】
を有しているものとしよう。この場合には、ナル仮定
【００７６】
【数１３】
2007536645.tif 000016
【００７７】
に対する
【００７８】
【数１４】
2007536645.tif 000017
【００７９】
は、次式のとおりである。
【００８０】
ＦT-k*、k*＝（（ＣＴ−Ｃk*）／（Ｔ−ｋ*）／（Ｃk*／ｋ*）
【００８１】
従って、Ｄk*は、ＦT-k*、k*の観点において、次式のように表現可能である。
【００８２】
【数１５】
2007536645.tif 000018
【００８３】
特定のＤk*において、ＦT-k*,k*を算出可能であり、望ましい信頼性レベル（通常は、９５％である）において、分散における変化の有意性を判定可能である。
【００８４】
ＣＵＳＵＭを使用するその他の方法を利用することも可能であり、以上において概説したＤ統計法は、それらその他の手順のすべてを同様に包含するものと見なす必要がある。
【００８５】
（ｃ．複数の変化の検出アルゴリズム）
従って、単一ポイントの変化が存在し得る場合には、Ｄk関数を使用可能である。但し、複数の変化ポイントが存在し得る場合には、可能な変化ポイントを検出した後に連続的に分割することにより、系列の各区分に対するＤkの連続的な適用に基づいた反復的なアルゴリズムを利用する必要がある。このような手順を実行するアルゴリズムは、例えば、「Ｕｓｅ  ｏｆ  Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ  Ｓｕｍｓ  ｏｆ  Ｓｑｕａｒｅｓ  ｆｏｒ  Ｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｃｈａｎｇｅｓ  ｏｆ  Ｖａｒｉａｎｃｅ」（Ｉｎｃｌａｎ及びＴｉａｏ、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ、１９９４年）に見出すことができる。
【００８６】
（Ｃ．非パラメトリック法（ランク統計））
ａ．二乗の累積合計（ＣＵＳＵＭ）を使用してランダム変数のシーケンスにおける変化を検出する方法の代替法は、非パラメトリックランク統計を使用するものである。連続したランダム変数のシーケンスＸ1．．．Ｘtが観察され、これらの分布の観点において、時点τにおいて、これらの変数における変化が発生しているかどうかを検出することを所望しているとしよう。この手順の場合には、これらの変数の１つ又は複数の分布関数が判明している必要はない。Ｒ1．．．Ｒtが、Ｔ個の観察値の完全なサンプル内におけるｔ個の観察値Ｘ1．．．Ｘtのランクであるとしよう。Ｕt,Tを次式のように定義しよう。
【００８７】
Ｕt,T＝２Ｗt−ｔ（Ｔ＋１）      （７）
【００８８】
ここで、Ｗt＝ΣＲj（ここで、ｊ＝１．．．ｔである）である。Ｕt,Tの分布は、ゼロを中心として対称であり、大きな負の値は、平均における増大を示し、大きな正の値は、正方向における変化を示していることに留意されたい。
【００８９】
次いで、Ｐｅｔｔｉｔｔ（１９７１）によって概説されている手順に準拠し、Ｗtの分布的側面を定義可能であり、これは、変化なしのナル仮定の場合に、試験統計量ＫTの構築に結びつく。ＫTを次式のように定義しよう。
【００９０】
【数１６】
2007536645.tif 000019
【００９１】
この結果、ＫTの値ｋに関連する有意性確率は、次式によって付与されるものと見なすことができる。
【００９２】
【数１７】
2007536645.tif 000020
【００９３】
これらの式を使用することにより、推定される変化の時点
【００９４】
【数１８】
2007536645.tif 000021
【００９５】
を見出し、且つ、そのｐ値であるｐを算出するために調査者に必要とされるのは、入力Ｘ1．．．ＸTのみである。ｐの拒絶レベルは、任意のレベルに設定可能であるが、統計的有意性の宣言のためには、０．０５未満の数値が一般的である。
【００９６】
観察された変数Ｘ1．．．ＸTは、任意の分布から導出可能であり、これらの残余物の分布は判明していなくてもよいことから、このアルゴリズムを使用することにより、傾向除去された時系列からの相関していない残余物を分析可能である。但し、残余物は、傾向除去の後には、時間に伴う傾向（平均における変化）を示さないはずであるため、分布に変化が検出された場合には、それは、分散における変化、即ち、可能な値の範囲における残余物の広がりの増大又は減少が発生していることを示している。
【００９７】
ｂ．変数の分布における複数の変化を検出するべく、分散における変化のためのこの試験の一般化を実行可能である。このような一般化は、Ｍｅｅｌｉｓ他（１９９１年）に見出すことが可能であり、これは、試験統計量としてＤ統計量を有するＩｎｃｌａｎ及びＴｉａｏ（１９９５年）によって使用された複数変化アルゴリズムの検出に非常に類似している。
【００９８】
（３．予測）
時系列における値を予測する能力は、任意の又はすべての過去及び現在の情報を使用する段階を伴っている。これらの時系列を生成するプロセスの正確な特性は、しばしば、不明であり、且つ、雑音などの複雑にするファクタを包含可能であるため、予測を実現するべく、様々なモデルが存在している。予測は、２つのカテゴリに分類される。第１のカテゴリである補間は、時系列の過去の値を予測する段階を伴っている。第２のカテゴリである外挿は、将来の値を予測する段階を伴っており、この第２のカテゴリは、予想とも呼ばれている。以下に提示するモデルは、両方の目的を実現するべく、適宜、使用可能である。
【００９９】
（Ａ．一般的なＡＲＭＡＸモデル）
一般的なＡＲＭＡＸ（ｒ，ｍ，ｎ）モデルは、時系列Ｙ1．．．Ｙtという「外部」からの共変量の追加の組を有する（節２Ａに記述されている）ＡＲＭＡモデルである。このモデルは、次式のように記述される。
【０１００】
【数１９】
2007536645.tif 000022
【０１０１】
ここで、αiは、自動回帰係数であり、βjは、移動平均係数であり、εtは、イノベーションであり、Ｙtは、対象の変数である。Ｘ（ｔ，ｋ）は、それぞれの列が時系列である説明用の回帰行列であり、Ｘ（ｔ，ｋ）は、ｔ番目の行とｋ番目の列を表している。このモデルに対する入力は、モデル化対象の時系列Ｙ1．．．Ｙtと、共変量として使用される１つ（又は、複数）の時系列Ｘ（１．．．ｔ，１．．．ｋ）である。
【０１０２】
このモデルのパラメータは、最小二乗法を使用するアルゴリズムによって再帰的に推定可能であり、且つ、これは、標準的な統計ソフトウェアパッケージによって実行可能である。次の値
【０１０３】
【数２０】
2007536645.tif 000023
【０１０４】
の推定の際に、式（１９）により、任意の時点におけるデータの予測補間
【０１０５】
【数２１】
2007536645.tif 000024
【０１０６】
を算出可能である。又、この式によれば、次の式を使用することにより、ｔ＋１における時系列内の次のデータポイントの外挿予測が可能である。
【０１０７】
【数２２】
2007536645.tif 000025
【０１０８】
次いで、式（２０）を使用することにより、予め予想されている値のビルドオフにより、予想を次のｈ個の値に拡張可能である。
【０１０９】
（Ｂ．ＧＡＲＣＨ）
ＧＡＲＣＨ（Ｇｅｎｅｒａｌ  Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  Ｈｅｔｅｒｏｓｃｅｄａｓｔｉｃ）モデルは、時間と共に変化可能であることから、これを使用して時系列データの分散をモデル化する。Ｘ1．．．ＸTというデータが存在しているとしよう（ここで、Ｘtは、通常、正規分布している（Ｘt〜Ｎ（０，ｈ））。このデータを記述するＧＡＲＣＨ（ｐ，ｑ）モデルは、次の通りであり、
【０１１０】
【数２３】
2007536645.tif 000026
【０１１１】
α0＞０、αi≧０、βj≧０という制約を有している。パラメータ「ｐ」は、含まれることになる観察値の推定分散のラグ項の数を決定する。パラメータ「ｑ」は、含まれる二乗されたデータ観察値のラグ項の数を決定する。パラメータ（ｐ，ｑ）は、通常、事前の情報によって調査者が設定するか、又は当分野の専門家が入力するが、例えば、標準的な統計ソフトウェアパッケージによって実行される最小二乗予測誤差を使用することによって最良のＡＲＩＭＡモデルを判定する自動化された方法を想起することも可能である。このモデルに対する唯一の入力は、時系列Ｘ1．．．Ｘtである。
【０１１２】
このモデルのパラメータは、標準的な統計パッケージを使用して再帰的に推定可能である。値
【０１１３】
【数２４】
2007536645.tif 000027
【０１１４】
の推定の際に、すべての時点における分散の予測補間
【０１１５】
【数２５】
2007536645.tif 000028
【０１１６】
を式（２１）によって算出可能である。又、この式によれば、次の式を使用することによって時点ｔ＋１における分散の外挿予測が可能である。
【０１１７】
【数２６】
2007536645.tif 000029
【０１１８】
次いで、式（２２）を使用することにより、予め予想されている値のビルドオフにより、予想を次のｈ個の値に拡張可能である。
【０１１９】
（Ｃ．Ｋａｌｍａｎフィルタリング）
カルマン（Ｋａｌｍａｎ）フィルタは、次の線形の確率論的差分方程式によって支配される離散した時間制御されたプロセスの状態Ｘtを推定するべく設計されており、
【０１２０】
Ｘt＝ＡＸt-1＋Ｂμt-1＋ωt-1      （２３）
【０１２１】
次のような観察不能な計測値Ｚtを有している。
【０１２２】
Ｚt＝ＨＸt＋υt      （２４）
【０１２３】
ランダム変数ωt及びυtは、それぞれ、プロセス及び計測雑音を表しており、これらは、独立しており、白色であって、正規確率分布を有するものと仮定されている。
【０１２４】
ｐ（ω）〜Ｎ（０，Ｑ）      （２５）
ｐ（υ）〜Ｎ（０．Ｒ）      （２６）
【０１２５】
ここで、プロセス雑音共分散Ｑ及び計測雑音誤差Ｒ行列は、一定であると仮定されている。
【０１２６】
時系列の「真」の状態の推定値
【０１２７】
【数２７】
2007536645.tif 000030
【０１２８】
は、再帰的カルマンアルゴリズムを使用して算出しなければならない。再帰的カルマンアルゴリズムは、２つの部分を具備している。第１の部分は、時間更新段階と呼ばれており、第２の部分は、計測更新段階と呼ばれている。これらの式は、次の通りである。
【０１２９】
（時間更新式）
【数２８】
2007536645.tif 000031
【０１３０】
Ａ及びＢは、式（１）からのものであり、Ｑは、式（３）からのものである。初期条件（即ち、
【０１３１】
【数２９】
2007536645.tif 000032
【０１３２】
及びＰt-1）は、例えば、３０日のデータを下回らない試験期間からのものである
【０１３３】
（計測更新式）
【０１３４】
【数３０】
2007536645.tif 000033
【０１３５】
更新段階における第１のタスクは、「カルマン利得」、即ち、ＫtＨを演算することにある。次の段階は、観察されたＺt及びその他の推定されたパラメータから
【０１３６】
【数３１】
2007536645.tif 000034
【０１３７】
を取得するものである。最後の段階は、誤差共分散Ｐtの推定値を取得するものである。これが完了した後に、本プロセスは、次の時間スライスによって再開される。Ｑ及びＲの推定は、オフラインで実行され、且つ、それらが一定に留まっていると仮定することにより、最適なフィルタ性能を実現するべく「チューニング」可能である。
【０１３８】
このアルゴリズムに対する唯一の入力は、観察された時系列Ｚ1．．．Ｚtである。出力は、推定されたフィルタリング済みの時系列
【０１３９】
【数３２】
2007536645.tif 000035
【０１４０】
であり、これは、「プロセス雑音」が除去されている。又、カルマンフィルタによれば、まず、
【０１４１】
【数３３】
2007536645.tif 000036
【０１４２】
を演算することにより、予想が可能である。
【０１４３】
そして、次いで、
【０１４４】
【数３４】
2007536645.tif 000037
【０１４５】
を使用し、式
【０１４６】
【数３５】
2007536645.tif 000038
【０１４７】
を使用することにより、
【０１４８】
【数３６】
2007536645.tif 000039
【０１４９】
を算出する。
【０１５０】
この結果、式（３２＋３３）を使用することにより、予め予想されている値のビルドオフにより、予想を次のｈ個の値に拡張可能である。
【０１５１】
（Ｄ．マルコフ（Ｍａｒｋｏｖ）モデル）
時系列は、確率論的なプロセス（即ち、将来が、条件付きで過去及び現在に依存しているプロセス）としてモデル化することも可能である。確率論的プロセスの最も単純な形態がランダム変数のマルコフチェーンである。マルコフチェーンは、現在が付与された場合に将来が条件付きで過去から独立しているという特性を具備するランダム変数の集合｛Ｘt｝として定義される（ここで、インデックスｔは、０，１．．．と継続している）。換言すれば、次式のとおりである。
【０１５２】
Ｐ（Ｘt＝ｊ｜Ｘ0＝ｉ0，Ｘ1＝ｉ1，．．．Ｘt-1＝ｉt-1）＝Ｐ（Ｘt＝ｊ｜Ｘt-1＝ｉt-1）      （３４）
【０１５３】
このフレームワークによれば、Ｘの分布内において現在の状態からその他の可能な状態に遷移する確率を要約する時系列内に含まれる観察データにのみ基づいて遷移行列を構築可能である。遷移行列Ｔのｉｊ番目のエントリは、時点ｔ−１において状態ｉにおけるＸが、ｔにおいて状態ｊに遷移する確率（即ち、Ｐ（Ｘt＝ｊ｜Ｘt-1＝ｉt-1）を表している。
【０１５４】
【数３７】
2007536645.tif 000040
【０１５５】
このフレームワーク及び遷移行列に基づいて、特定の時間量内において特定の状態に到達する確率の算出、特定の状態に到達する予想時間の算出、及びこれらの回答の周辺の確率分布の構築を含む（但し、これらに限定されない）予測コンピュータシミュレーションを実行可能である。
【０１５６】
（Ｅ．ランダムウォークモデル）
時系列内の値を予測する更なる方法は、ランダムウォークモデルを使用するものである。ランダムウォークモデルにおいては、任意の時点ｔにおいてプロセスを次式によって記述可能であると仮定している。
【０１５７】
Ｙt＝Ｙt-1＋α      （３６）
【０１５８】
ここで、Ｙは、ランダム変数であり、αは、付加ランダム変数である。Ｙが連続的である場合には、このプロセスは、ブラウン運動と呼ばれている。αが非ゼロである場合には（これは、一方向における一定の傾向を示している）、このモデルは、「ドリフトを有するランダムウォーク（ｒａｎｄｏｍ  ｗａｌｋ  ｗｉｔｈ  ｄｒｉｆｔ）」と呼ばれている。傾向を含むかどうかの決定と、その傾向を表すのに使用される定数は、調査者によって生成可能である。但し、包含する傾向のレベルを判定する自動化されたルーチンを想起するのは容易である。例えば、ＯＬＳを使用して線形の傾向をまず推定可能である。
【０１５９】
実際には、Ｙt+1におけるポイント毎の予測は、傾向が存在すると考えられる場合には、単純にＹt又は「Ｙt＋なんらかの付加的な定数α」である。但し、ランダムウォークモデルによれば、その予想値を取り囲む信頼性インターバルを構築する能力を得ることとができる。予想誤差の分散は、期間１．．．ｔからの予測内の誤差の分散によって推定される（即ち、Ｖａｒ（Ｙ1．．．Ｙt）。１段階の予測誤差は、単純に実際の値Ｙとその１段階予測値
【０１６０】
【数３８】
2007536645.tif 000041
【０１６１】
の間の差である。予測誤差の推定分散
【０１６２】
【数３９】
2007536645.tif 000042
【０１６３】
の計算の後に、インターバルを
【０１６４】
【数４０】
2007536645.tif 000043
【０１６５】
として定義することにより、予想
【０１６６】
【数４１】
2007536645.tif 000044
【０１６７】
について、信頼性インターバルを構築する。「ｎ」段階先の予想値（即ち、
【０１６８】
【数４２】
2007536645.tif 000045
【０１６９】
は、信頼性インターバル
【０１７０】
【数４３】
2007536645.tif 000046
【０１７１】
を具備しており、従って、信頼性インターバルは、不確かさの増大に伴って成長する。
【０１７２】
（Ｆ．マルチレイヤニューラルネットワーク）
マルチレイヤニューラルネットワークを利用することにより、データを分類可能な非線形モデルを実装することができる。このプロセスにおいては、非線形マッピングを支配するパラメータは、分類用の線形弁別手段を支配するものと同時に学習される。この結果、モデル内に存在する非線形性に関する事前の知識を具備する必要性が除去される。以下、３レイヤニューラルネットワークをトレーニングする逆伝播アルゴリズムについて概説する。このプロセスは、誤差における勾配降下を利用しており、且つ、最小平均二乗アルゴリズムの自然な拡張である。尚、この分析は、特殊なケースについて実行されているが、これは、格段に一般的なネットワーク及びトレーニングプロトコルにも容易に拡張可能である。
【０１７３】
（ａ．３レイヤネットワークの定義）
３レイヤネットワークは、入力レイヤ、隠蔽レイヤ、及び出力レイヤから構成されており、これらは、変更可能な重みによって相互接続されている。又、しばしば、非入力ユニットに接続されたバイアスユニットが存在している。
【０１７４】
Ｘが、入力のｄ次元ベクトルであるとしよう。
【０１７５】
入力ベクトルは、入力レイヤに提示され、それぞれの入力ユニットの出力は、ベクトル内の対応するコンポーネントに等しい。それぞれの隠蔽ユニットが、その入力の重み付けされた合計を演算し、そのスカラーネット活性化を形成する。換言すれば、このネット活性化は、隠蔽ユニットにおける重みを有する入力の内積である。バイアスユニットをｗ0と表記した場合には、次のように記述可能である。
【０１７６】
【数４４】
2007536645.tif 000047
【０１７７】
添え字ｉは、入力レイヤ内におけるユニットをインデックス付けしており、ｊは、隠蔽におけるユニットをインデックス付けし、ｗjiは、隠避ユニットｊにおける入力から隠蔽レイヤへの重みを表している。それぞれの隠蔽ユニットは、その活性化の非線形関数である出力ｆ（ｎｅｔj）を放出する。従って、次のように記述可能である。
【０１７８】
ｙj＝ｆ（ｎｅｔj）
【０１７９】
それぞれの出力は、同様に、隠蔽ユニット信号に基づいて、そのネット活性化を次のように演算する。
【０１８０】
【数４５】
2007536645.tif 000048
【０１８１】
ここで、添え字ｋは、出力レイヤにおけるユニットをインデックス付けしており、ｎＨは、隠蔽ユニットの数を表している。
【０１８２】
この結果、出力ユニットｚkは、そのネットの非線形関数を通じて演算され、次式が得られる。
【０１８３】
ｚｋ＝ｇ（ｎｅｔk）
【０１８４】
従って、出力ｚkは、複数の重み付け及び非線形性を経験した後の入力特徴ベクトルＸの関数である。
【０１８５】
（ｂ．逆伝播アルゴリズム）
ＬＭＳと同様に、パターン上におけるトレーニング誤差が、教師によって付与される望ましい出力ｔkと実際の出力ｚkの間の二乗された差の出力ユニットにわたる合計であると見なそう。
【０１８６】
【数４６】
2007536645.tif 000049
【０１８７】
ここで、Ｔ及びＺは、ターゲットと長さｃのネットワーク出力ベクトルであり、Ｗは、ネットワーク内におけるすべての重みを表している。
【０１８８】
逆伝播学習規則は、勾配降下に基づいている。重みは、ランダム値によって初期化され、次いで、それらは、誤差を低減することになる方向において変更される。
【０１８９】
ΔＷ＝−η（∂Ｊ／∂Ｗ）
【０１９０】
ここで、ηは、学習レートであり、且つ、重みの変化における相対的なサイズを示しているに過ぎない。コンポーネントの形態において、これは、次のように形態を有している。
【０１９１】
Δｗpq＝−η（∂Ｊ／∂ｗpq）
【０１９２】
この勾配降下式は、基準関数を低減する重み空間内において処置することを要求している。基準関数Ｊは、負となることはできず、従って、学習は、異常な場合を除いて、常に、最終的に停止することになる。反復アルゴリズムは、反復ｍにおいて重みベクトルを取得し、それを次のように更新することを必要としている。
【０１９３】
Ｗ（ｍ＋１）＝Ｗ（ｍ）＋ΔＷ（ｍ）
【０１９４】
ここで、ｍは、特定のパターンプレゼンテーションにインデックス付けしている。
【０１９５】
ここで、３レイヤネットのΔｗpqの評価には、微分のためにチェーン規則を使用することを伴っている。まず、次のように記述される隠蔽から出力への重みを検討しよう。
【０１９６】
∂Ｊ／∂ｍkj＝（∂Ｊ／∂ｎｅｔk）（∂ｎｅｔk／∂ｍkj）＝−δk（∂ｎｅｔk／∂ｍkj）
【０１９７】
ここで、ユニットｋの感度は、次のように定義され、
【０１９８】
δk＝−（δＪ／δｎｅｔk）
【０１９９】
且つ、これは、ユニットのネット活性化によって全体的な誤差が変化する方式を記述している。活性化関数が微分可能であると仮定することにより（活性化関数を選択しているため、これは妥当な仮定である）、微分し、出力ユニットについて次式が得られる。
【０２００】
δk＝−∂Ｊ／∂ｎｅｔk＝−（∂Ｊ／∂ｚk）（∂ｚk／∂ｎｅｔk）＝（ｔz−ｚk）ｇ’（ｎｅｔk）
【０２０１】
微分係数が次のとおりであることに留意すれば、
【０２０２】
∂ｎｅｔk／∂ｍkj＝ｙj
【０２０３】
隠蔽から出力への重みの学習規則は、次のように記述される。
【０２０４】
Δｍkj＝ηδkｙj＝η（ｔk−ｚk）ｇ’（ｎｅｔk）ｙj
【０２０５】
ここで、入力から隠蔽へのユニットの学習規則を観察し、再度、微分のチェーン規則を使用し、次のように計算する。
【０２０６】
∂Ｊ／∂ｗji＝（∂Ｊ／∂ｙj）（∂ｙj／∂ｎｅｔj）（∂ｎｅｔj／∂ｗji）
【０２０７】
右辺の第１項は、すべての重みｍkjを伴っており、従って、次のように記述される。
【０２０８】
【数４７】
2007536645.tif 000050
【０２０９】
隠蔽から出力へのユニットの微分と同様に、隠蔽ユニットの感度を次のように定義する。
【０２１０】
【数４８】
2007536645.tif 000051
【０２１１】
隠蔽ユニットにおける感度は、単純に、隠蔽から出力への重みｍkjによって重み付けされ、いずれもｆ’（ｎｅｔj）によって乗算された出力ユニットにおける個々の感度の合計であるという事実を使用することにより、入力から隠蔽への重みの学習規則は、次のように記述される。
【０２１２】
【数４９】
2007536645.tif 000052
【０２１３】
重みのそれぞれの組について見出した２つの学習規則により、残っているのは、トレーニングプロトコルを定義して学習を実装する段階である。関心があるのは、管理された学習のみであり、過大な量のデータを取り扱うことにはならないため、バッチトレーニングを利用することとする（この場合には、学習が行われる前に、すべてのパターンがネットワークに対して提示される）。
【０２１４】
（ｃ．バッチ逆伝播）
Ｄｏ  ｒ←ｒ＋１
ｍ←０；Δｗji←０；Δｍkj←０
Ｄｏ  ｍ←ｍ＋１
Ｘｍ←ｍ番目の入力ベクトルを選択する
Δｗji←Δｗji＋ηｘiηj；Δｍkj←Δｍkj＋ηδkｙj
Ｕｎｔｉｌ  ｍ＝ｎＨ
ｗji←ｗji＋Δｗji；ｍkj←ｍkj＋Δｍkj
Ｕｎｉｔｌ  ‖▽Ｊ（Ｗ）‖＜θ
Ｒｅｔｕｒｎ  Ｗ
【０２１５】
（Ｇ．極値分析）
時系列データの適切な分布への分類は、極値のリスクを判定するのに不可欠である。分布をフィッティングすることによってこのリスクを判定するプロセスは、極値分析と呼ばれている。極値は、しばしば、危機的状態と関連付けられているため、これは重要である。データの誤分類は、危機的状態に到達するリスクの過小評価に結びつく可能性を有している。
【０２１６】
しばしば、データの基礎となる分布として正規分布が仮定されている。これは、完全に対称であるという特性を具備しているため、この仮定は、データの振る舞いに関する誤解を招く恐れのある結論に結びつく。大部分の物理的データは、正規分布の対称性にフィットしておらず、データ値に対するなんらかの自然な境界に起因して正又は負に偏っている（即ち、血中ブドウ糖は、正でなければならない）。極値分析の方法は、リスクの適切な査定を実行可能とするべく、その真の形状を取得する分布をデータにフィッティングするというものである。
【０２１７】
例えば、血中ブドウ糖読取値の場合には、これらの読取値の一般的な形状にフィッティングする多数の分布が存在している（即ち、これらは、下限と大きな上部テールを具備している）。これらには、Ｇｕｍｂｅｌ、Ｇａｍｍａ、ｌｏｇ−Ｐｅａｒｓｏｎ、Ｗｅｉｂｕｌｌ、及びｌｏｇｎｏｒｍａｌ分布が含まれる（但し、これらに限定されない）。極値分析を血中ブドウ糖計測値に適用するには、パラメータフィッティングと適合度試験という２つの段階が存在している。パラメータフィッティングにおいては、すべてのデータが付与された際に、所与の分布のもっとも有望なパラメータを見出しており、これは、異なる分布について別個に実行される。適合度試験においては、算出されたパラメータにより、仮定された分布のそれぞれに対してデータがどれほど良好にフィットしているかを試験している。
【０２１８】
（ａ．パラメータフィッティング）
パラメータフィッティングには、多数の方法が存在しているが、例として、最尤推定に合焦することとする。最尤推定においては、パラメータを、値が固定されているが未知である量と見なしている。それらの値の最良の推定値は、実際に観察されるサンプルを得る確率を極大化するものであると定義される。対照的に、Ｂａｙｅｓｉａｎ法を使用する別の手順においては、パラメータを、なんらかの既知の以前の分布を具備するランダム変数と見なしている。次いで、サンプルの観察値により、これを事後密度に変換し、パラメータの真の値の推定値を更新している。但し、この手順は、基本的にほとんど常に最尤推定と同一の推定値を生成するため、ここでは、この説明は省略する。
【０２１９】
（最尤度）
ｎ個の独立したベクトルの組が、トレーニングサンプルの組Ｄから到来する。ここで、ｐ（ｘ｜ｗ）（ここで、ｘ∈Ｄ）が、既知のパラメトリック形態を具備しており、従って、パラメータベクトルθの値によって一意に判定されると仮定する。サンプルは独立的に導出されているため、次式が得られる。
【０２２０】
【数５０】
2007536645.tif 000053
【０２２１】
ｐ（Ｄ｜θ）を、サンプルの組に関するθの尤度と呼ぶ。θの最尤推定は、定義により、ｐ（Ｄ｜θ）を最大化する値
【０２２２】
【数５１】
2007536645.tif 000054
【０２２３】
である。ｐ（Ｄ｜θ）が、振る舞いが良好であり、微分可能である場合には、これは、微分法の標準的な方法によって見出すことができる。分析のためには、多くの場合に、尤度自体よりも尤度の対数によって作業するほうが容易である。対数は、単調に増加するため、対数の尤度を極大化する
【０２２４】
【数５２】
2007536645.tif 000055
【０２２５】
は、尤度をも極大化する。
【０２２６】
（ｂ．適合性試験）
カイ二乗適合性試験を使用することにより、データのサンプルが、特定の分布を有する母集団から到来したかどうかを試験する。カイ二乗適合性試験をビニング（ｂｉｎｎｉｎｇ）されたデータ（即ち、複数の分類に仕分けされたデータ）に対して適用する。ビニングされていないデータの場合には、カイ二乗試験を生成する前に、ヒストグラム又は頻度テーブルを単純に算出可能であるため、これは、実際には制限ではない。但し、カイ二乗試験統計の値は、データをビニングする方法に依存している。従って、まず、Ｌｌｏｙｄのアルゴリズムを使用することにより、サンプルの数及びサンプル値に基づいて最適なビニングを見出すこととする。参考までに、Ｌｌｏｙｄのアルゴリズムについては、「Ｌｅａｓｔ−Ｓｑｕａｒｅｓ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎ  ＰＣＭ」（Ｌｌｏｙｄ、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ  ２８  （２）：１２９〜１３７頁、１９８２年）を参照されたい。
【０２２７】
（カイ二乗適合性）
カイ二乗試験は、データが指定された分布に準拠しているという仮定の下に定義されている。試験統計量の演算のために、データをｋ個のビンに分割し、試験統計量を次のように定義する。
【０２２８】
【数５３】
2007536645.tif 000056
【０２２９】
ここで、Ｏiは、ビンｉにおける観察頻度であり、Ｅiは、ビンｉにおける予想頻度である。予想頻度は、Ｅi＝ｎ（Ｆ（Ｙu）−Ｆ（Ｙl））によって算出され、ここで、Ｆは、試験対象の分布の累積分布関数であり、Ｙuは、分類ｉにおける上限であり、Ｙlは、分類ｉにおける下限であり、ｎは、サンプルサイズである。
【０２３０】
試験統計量は、自由度（ｋ−ｃ）を有するカイ二乗分布に略準拠しており、ここで、ｋは、ビンの数であり、ｃは、（場所及びスケールパラメータ並びに形状タパラメータを含む）分布の予想パラメータ＋１である。例えば（この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）、３パラメータＷｅｉｂｕｌｌ分布の場合には、ｃ＝４である。
【０２３１】
従って、データが、指定された分布を有する母集団からのものであるという仮定は、次の場合に、拒絶される。
【０２３２】
Ｘ2＞Ｘ2(α,k-c)
【０２３３】
ここで、Ｘ2(α,k-c)は、自由度（ｋ−ｃ）を有するカイ二乗パーセント点関数であり、有意性レベルは、αである。
【０２３４】
本発明の別の実施例においては、数学的な分析により、結果的に患者のデータ（例えば、慢性疾患患者のデータ）の高度な分析に基づいた記述的出力が得られる。一例においては、予測モデル化の記述的出力は、ユーザーによるアクセスのために、媒体伝送／通信手段を介してＤＭＤに転送されている。更に別の実施例においては、本発明の予測モデル化によって生成される出力は、患者にフィードバックを提供するビジュアルディスプレイから構成可能であり、このフィードバックは、物理的活動のためのアドバイス、フォローアップ治療のための推奨事項、適宜の振る舞いにおける変化、及び／又は必要に応じた医療サービス提供者との接触（例えば、眼科訪問及び医療的なフォローアップ）を包含可能である（但し、これらに限定されない）。
【０２３５】
予測モデル化は、患者及び／又は医師などの多数の供給源に対して出力を提供可能である。様々な入力及び出力供給源間において対話型の会話が可能である。本発明に対するデータ入力は、高度な分析に基づいて編成及び分析可能である。
【０２３６】
本発明の様々な実施例は、患者に依存しないものであってよく、データ伝送を提供し、患者の準拠を促進すると共に／又は、（例えば、慢性疾患患者の介護における）リアルタイム介入のためのリアルタイムデータを提供可能である。本発明は、動的なアルゴリズムと予測モデル化の結果に基づいて、すべてがアクセス可能な定期的なフィードバックを多数の出力場所に対して提供可能である。
【０２３７】
慢性疾患患者の介護を改善することによって、慢性疾患患者のデータを構成要素に分解すると共に慢性疾患患者を個別に特徴付ける慢性的な病気の特定の形態を予測モデル化を通じて識別することにより、慢性疾患の治療に伴う複雑さを低減可能である。本発明は、個別の患者のデータを利用することにより、慢性疾患患者又はその他の本発明のユーザーの問題点を改善するべく定量的に利用される意思決定ツールを生成可能である。本発明は、個々の患者にとって適切な分析の基礎を識別し、且つ、その慢性疾患患者にとって最も適切な方法を従来の統計的な方法と比較可能である。このような比較により、この正しいツールに関連した利益の大きさを特定可能である。このような比較により、医師などのいくつかの供給源に対して固有の出力を提供可能であり、彼らは、特定の慢性疾患患者に利用する介護を決定可能である。
【０２３８】
別の実施例においては、本発明は、予測のための一般的な基礎に関する統計的な分析試験を実行可能である。本発明の予測モデルは、適切な生成関数に基づいたものであってよく、且つ、これを使用することにより、悲劇的な医療イベントの可能性を制御可能である。特定の期間の後に、本発明により、統計的な基礎を改善すると共に決定指示書を更新するための十分なデータを生成可能である。推定値は、本質的に、データを利用することにより、継続的に更新可能である。複数の時系列を利用可能であることから、外部的な分析（即ち、１つの時系列を別のものに関係付ける段階）が可能であり、治療法の効き目を確認することができる。
【０２３９】
前述のように、本発明の一実施例においては、本技術は、有線接続された（又は、邪魔な）装置を必要とすることなしに、データを生成する能力を有しており、患者又は介護者による手作業によるデータ入力を伴うことなしに、患者の自宅、事務所、又は旅行中におけるデータ生成を実行可能であり、データ伝送に関連した義務から慢性的な病気を有する患者を解放する。生成されたデータは、直接的な物理的接続を必要とすることなしに、（例えば、ＤＭＤ及び／又はＰＮＣに対して無線で）入力可能である。例えば、ＰＣＮ内においては、一連の数学的、統計的、及び／又はモデル化の手順を利用することにより、患者のデータから、患者の現在及び予測される健康状態に関する情報を収集可能である。
【０２４０】
この観点において、患者データの収集及び監視に対する前述の様々なモデル、アルゴリズム、及び統計的評価の適用例を次に参照することとする。尚、このような適用例は、例示を意図しており、限定を意図したものではないことに留意されたい。
【０２４１】
（１．傾向分析）
この例においては、傾向分析は、血中ブドウ糖、血圧、物理的活動、及び体重という４つの計測値について実行可能である。この分析は、前述の節１Ａと同様に、傾向を線形としてモデル化することによって実現可能である。この傾向検出は、例えば、朝食前に収集された血中ブドウ糖データのｔ個の連続した日に基づいて実行可能である。このデータをＸ1．．．Ｘtと呼ぼう。このデータは、式（１）に記述されているモデルに対する唯一の入力である。アルゴリズムからの出力は、試験統計量τとなり、これは、周知の研究済みの統計分布であるｔ確率分布に従って分布している。τが、基準値１．９６（これは、９５％の信頼性レベルに対応している）を上回っている場合には、朝食における患者の血中ブドウ糖レベルにおける過去ｔ日内に、傾向の「有意」な証拠が存在するものと考えられる。この有意性試験は、既定の信頼性閾値に従って自動的に実行可能である。この結果、最終的に、出力は、例えば、（−１，０，１）などの数値であり、これは、有意な負の傾向、有意な傾向なし、又は有意な正の傾向をそれぞれ示している。
【０２４２】
更には（又は、この代わりに）、傾向は、前述の節１Ｂに記述されているアルゴリズム（即ち、Ｆｒｉｅｄ及びＩｍｈｏｆｆによって使用されているもの）を使用し、モデルを区分的な線形としてモデル化することによって検出することも可能である。この傾向検出は、例えば、朝食前に収集された血中ブドウ糖データのｔ個の連続した日に基づいて実行可能である。このデータをＸ1．．．Ｘtと呼ぼう。このデータは、モデルに対する唯一の入力である。モデル内の「区分」の数ｋは、調査者によって決定されることになる。このアルゴリズムからの出力は、試験統計量τとなり、これは、Ｆｒｉｅｄ及びＩｍｈｏｆｆによる論文に記述されている確率テーブルに従って分布している。τが９５％の信頼性レベルに対応する臨界値を上回っている場合には、朝食における患者の血中ブドウ糖レベルの過去ｔ日間に、傾向の「有意」な証拠が存在していると考えられる。この有意性試験は、既定の信頼性閾値に従って自動的に実行可能である。この結果、最終的に、出力は、例えば、（−１，０，１）などの数値となり、これは、有意な負の傾向、有意な傾向なし、又は有意な正の傾向をそれぞれ示してる。
【０２４３】
更には（又は、この代わりに）、傾向は、前述の節１Ｃに記述されているパターン認識アルゴリズムを使用することによって検出することも可能である。この傾向検出は、例えば、朝食前に収集された血中ブドウ糖データのｔ個の連続した日に基づいて実行可能である。このデータをＸ1．．．Ｘtと呼ぼう。このデータがモデルに対する唯一の入力である。専門家である調査者により、可能な線形単調、非線形単調、線形非単調、非線形非単調傾向、並びに、傾向なしを示すものを記述する傾向テンプレートが予め生成されており、このそれぞれに番号が割り当てられる。このアルゴリズムからの出力は、最も有望なテンプレートを意味する番号となる。選択されたテンプレートが、傾向なしを意味しているテンプレートでない場合には、朝食における患者の血中ブドウ糖レベルの過去ｔ日間に、傾向の「有意」な証拠が存在しているものと考えられる。この有意性試験は、既定の信頼性閾値に従って自動的に実行可能である。この結果、最終的に、出力は、例えば、（−１，０，１）などの数値となり、これは、有意な負の傾向、有意な傾向なし、又は有意な正の傾向をそれぞれ示してる。
【０２４４】
いずれの場合にも（即ち、使用される傾向検出アルゴリズムとは無関係に）、次いで、アルゴリズムの出力を使用して患者用の結果を生成することになろう。血中ブドウ糖の例を継続すれば、朝食前の血中ブドウ糖に関するデータの過去ｔ日間におけるアルゴリズムの出力が有意な正の傾向を示した場合には、本システム内において、この患者に対して（例えば、傾向が報告された日に）フラグが自動的に上がることになろう。
【０２４５】
このプロセスは、昼食前又は後、夕食前又後、就寝時に計測された血中ブドウ糖、又は毎日の平均に応じたもの；血圧（心臓収縮及び／又は心臓拡張）；物理的活動；及び／又は体重を含む（但し、これらに限定されない）あらゆる入力に使用可能である。又、有意な負の傾向、有意な傾向なし、又は有意な正の傾向を示す可能な出力も、前述の入力のいくつか又はすべてにおいて同一であってよく、且つ、同一の試験統計量及び確率分布によって判定可能である。更には、時間「ウィンドウ」１．．．Ｔも、任意の長さの時間（例えば、３０データポイントを上回るもの）を包含可能である。
【０２４６】
列挙した入力のいずれか又はすべての傾向の分析は、当事者（患者の医師、患者の介護者、及び／又は患者：但し、これらに限定されない）の１人又は複数に対する報告書又は通信のその他の形態において使用可能である。
【０２４７】
（Ａ．物理的活動）
医師報告書：物理的活動の傾向分析の結果は、患者の状態について医師に対してより良く通知するべく、医師による検討のためにシステムによって生成されるチャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書において使用可能である。又、負の傾向の連続した期間を使用することにより、患者に関する即座のアクションをとるように医師に対して示唆する警告を生成することも可能である。
【０２４８】
介護者報告書：この内容は、医師報告書に類似したものであってよく、チャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書を含んでいるが、介護者による患者とのやり取りを改善するべく、特に介護者の好みに適合されている。又、負の傾向の連続した期間に基づいた警告を介護者に送信することも可能である。
【０２４９】
患者報告書：患者報告書は、患者によって要求された際に、医師及び介護者に付与された内容のすべてを包含可能である。更には、分析により、結果的に対話型のコンポーネントを包含可能な動機付け又は祝賀のコンテンツ、示唆、及び／又は問合せの自動生成を実現することも可能である。
【０２５０】
（Ｂ．体重）
医師報告書：体重の傾向分析の結果は、本システムによって生成されるチャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書において使用可能である。一例においては、正の傾向（即ち、体重の増加）の連続した期間を使用することにより、警告を生成することも可能である。
【０２５１】
介護者報告書：この内容は、医師報告書に類似したものであってよく、チャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書を含んでいるが、特に介護者の好みに適合されている。又、一例においては、正の傾向（即ち、体重の増加）の連続した期間に基づいた警告を介護者に送信することも可能である。
【０２５２】
患者報告書：患者報告書は、患者によって要求された際に、医師及び介護者に付与された内容のすべてを包含可能である。更には、分析により、結果的に対話型のコンポーネントを包含可能な動機付け及び祝賀のコンテンツ、示唆、及び／又は問合せの自動生成を実現することも可能である。
【０２５３】
（Ｃ．血圧）
医師報告書：血圧における傾向分析の結果は、本システムによって生成されるチャート、グラフ及び／又はテキスト報告書内において使用可能である。傾向分析は、上昇傾向を有する、下降傾向を有する、又は変化を有していない心臓収縮及び心臓拡張の様々な順列に基づいてコンテンツ及び警告を駆動可能であってよい。このような分析は、患者の投薬法及び／又は医師によるその他の治療法における変化を駆動する一連の知識に寄与することも可能である。
【０２５４】
介護者報告書：この内容は、医師報告書に類似したものであってよく、チャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書を包含しているが、特に介護者の好みに適合されている。傾向分析は、上昇傾向を有する、下降傾向を有する、又は変化を有していない心臓収縮及び心臓拡張の様々な順列に基づいてコンテンツ及び警告を駆動可能であってよい。
【０２５５】
患者報告書：患者報告書は、患者によって要求された際に、医師及び介護者に付与された内容のすべてを包含可能である。更には、分析により、結果的に対話型のコンポーネントを包含可能な動機付け又は祝賀のコンテンツ、示唆、及び／又は問合せの自動生成を実現することも可能である。
【０２５６】
（ブドウ糖）
医師報告書：ブドウ糖における傾向分析の結果は、本システムによって生成されるチャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書において使用可能である。傾向分析は、朝食の前及び後、昼食の前及び後、夕食の前及び後、就寝時、及び毎日の平均などの計測値の様々な順列に基づいてコンテンツ及び警告を駆動可能であってよい。このような分析は、患者の投薬法及び／又は医師によるその他の治療法における変化を駆動する一連の知識に寄与することも可能である。
【０２５７】
介護者報告書：この内容は、医師報告書に類似したものであってく、チャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書を含んでいるが、特に介護者の好みに適合されている。傾向分析は、朝食の前及び後、昼食の前及び後、夕食の前及び後、就寝時、及び毎日の平均などの計測値の様々な順列に基づいてコンテンツ及び警告を駆動可能であってよい。
【０２５８】
患者報告書：患者報告書は、患者によって要求された際に、医師及び介護者に付与された内容のすべてを包含可能である。更には、分析により、結果的に対話型のコンポーネントを包含可能な動機付け又は祝賀のコンテンツ、示唆、及び／又は問合せの自動生成を実現することも可能である。
【０２５９】
（２．分散における変化の検出）
この例においては、血中ブドウ糖又は血圧の時系列において、分散における変化の検出を実行可能である。いずれかの測定値の時系列の傾向除去と自動相関のための補正を前述の節２Ａに記述されているＡＲＩＭＡモデルを使用して実行可能である。次いで、このモデルからの残余物（これは、式（３）に記述されている）をアルゴリズムに対する入力として使用し、分散における変化を検出する。このモデル化は、例えば、朝食前に収集された血中ブドウ糖データのｔ個の連続した日に基づいて実行可能である。このデータをＺ1．．．Ｚtと呼ぼう。このデータが、ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）モデルに対する唯一の入力である。パラメータ（ｐ，ｄ，ｑ）は、事前の母集団に基づいた分析に基づいて決定される。別の実施例においては、パラメータ（ｐ，ｄ，ｑ）は、糖尿病及び／又は高血圧の分野の専門家によって決定される。別の実施例においては、パラメータ（ｐ，ｄ，ｑ）は、最も効果的な値を見出すサーチアルゴリズムによって自動的に決定される。本アルゴリズムからの出力は、相関していない傾向除去された残余物を表す一連のデータＸ1．．．Ｘtである。
【０２６０】
次いで、このデータＸ1．．．Ｘtを分散検出アルゴリズムに対する入力として使用する。一実施例においては、単一又は複数の変化を検出するための分析は、前述の節２Ｂに記述されている分散検出アルゴリズム内における変更によって実行される。アルゴリズムからの出力は、試験統計量Ｔであり、これは、周知の研究済みの統計分布であるＦ確率分布に従って分布している。Ｔが、９５％の信頼性レベル及び適切な自由度に対応した臨界値を上回っている場合には、朝食における患者の血中ブドウ糖レベルにおける過去ｔ日間に、分散の変化の「有意」な証拠が存在しているものと考えられる。この有意性試験は、既定の信頼性閾値に従って自動的に実行可能である。この結果、最終的に、出力の１つの態様は、例えば、（−１，０，１）などの数値となり、これは、分散における有意な減少、分散における有意な変化なし、又は分散における有意な増加をそれぞれ示している。出力の第２の態様は、１〜ｔ間の期間内の分散の変化の最も起こりそうな時点を示す値ｋ*であろう。
【０２６１】
更には（或いは、この代わりに）、前述の節２Ｃに記述されているアルゴリズムを使用して分散の単一又は複数の変化を検出することも可能であり、これは、非パラメトリック統計を利用している。このアルゴリズムからの出力は、試験統計量ＫTである。値ｐによって付与されるこの統計の有意性は、等式（９）によって付与される式を使用して算出可能である。ｐが０．０５を下回っている場合には、朝食における患者の血中ブドウ糖レベルの過去ｔ日間に、分散の変化の「有意」な証拠が存在していると考えられる。この有意性試験は、既定の信頼性閾値に従って自動的に実行可能である。この結果、最終的に、結果の１つの態様は、例えば、（−１，０，１）などの数値となり、これは、分散における有意な減少、分散における有意な変化なし、又は分散における有意な増加をそれぞれ示している。出力の第２の態様は、１〜ｔ間の期間内における分散の変化の最も起こりそうな時点を示す値
【０２６２】
【数５４】
2007536645.tif 000057
【０２６３】
であろう。
【０２６４】
いずれの場合にも（即ち、使用される分散検出アルゴリズムとは無関係に）、次いで、アルゴリズムの出力を使用して患者用の結果を生成することになろう。血中ブドウ糖の例を継続すれば、朝食前の血中ブドウ糖に関するデータの過去ｔ日間におけるアルゴリズムの結果が、分散における有意な変化を示している場合には、本システム内において、分散の変化が報告された日及び／又は分散の変化が発生したと推定される日（即ち、ｋ＊又は
【０２６５】
【数５５】
2007536645.tif 000058
【０２６６】
）に、この患者についてフラグが自動的に上がることになろう。
【０２６７】
このプロセスは、昼食前又は後、夕食前又は後、就寝時に計測された血糖ブドウ糖、又は毎日の平均に応じたもの；又は血圧（心臓収縮及び／又は心臓拡張）を含む（但し、これらに限定されない）任意の入力について使用可能である。又、分散における有意な減少、分散における変化なし、又は分散における有意な増加を示している可能な出力は、前述の入力のいくつか又はすべてについて同一のものであってもよく、且つ、これらは、同一の試験統計量及び確率分布によって判定されることになろう。更には、時間「ウィンドウ」１．．．Ｔは、任意の長さの時間（例えば、３０データポイントを上回るもの）を包含可能である。
【０２６８】
列挙した入力のいずれか又はすべての分散における変化の検出は、当事者（患者の医師、患者の介護者、及び／又は患者：但し、これらに限定されない）の１人又は複数に対する報告書又はその他の通信の形態において使用可能であることに留意されたい。このような報告書は、以下のものを包含可能である（但し、これらに限定されない）。
【０２６９】
（Ａ．血圧）
医師報告書：血圧における分散の変化検出アルゴリズムの結果は、本システムによって生成されるチャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書において使用可能である。分散の変化分析は、上方に変化する、下方に変化する、又は変化していない心臓収縮及び／又は心臓拡張読取値の様々な順列に基づいてコンテンツ及び警告を駆動可能であってよい。又、このような分析は、患者の投薬法及び／又は医師によるその他の治療法における変化を駆動する一連の知識に対して寄与することも可能である。
【０２７０】
介護者報告書：このコンテンツは、医師報告書に類似したものとなり、チャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書を含んでいるが、特に介護者の好みに適合されている。分散の変化分析は、上方に変化する、下方に変化する、又は変化していない心臓収縮及び／又は心臓拡張読取値の様々な順列に基づいてコンテンツ及び警告を駆動可能であってよい。
【０２７１】
患者報告書：患者報告書は、患者によって要求された際に、医師及び介護者に付与された内容のすべてを包含可能である。更には、分析により、結果的に対話型のコンポーネントを包含可能な動機付け及び祝賀のコンテンツ、示唆、及び／又は問合せの自動生成を実現することも可能である。
【０２７２】
（Ｂ．ブドウ糖）
医師報告書：ブドウ糖における分散の変化検出アルゴリズムの結果は、本システムによって生成されるチャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書において使用可能である。分散の変化分析は、朝食前及び後、昼食前及び後、夕食前及び後、就寝時、及び／又は毎日の平均における計測値の結果の様々な順列に基づいてコンテンツ及び警告を駆動可能であってよい。又、このような分析は、患者の投薬法及び／又は医師によるその他の治療法における変化を駆動する一連の知識に対して寄与することも可能である。
【０２７３】
介護者報告書：この内容は、医師報告書に類似したものとなり、チャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書を含んでいるが、特に介護者の好みに適合されている。分散の変化分析は、朝食の前及び後、昼食の前及び後、夕食の前及び後、就寝時、及び／又は毎日の平均の計測値の結果の様々な順列に基づいてコンテンツ及び警告を駆動可能であってよい。
【０２７４】
患者報告書：患者報告書は、患者によって要求された際に、医師及び介護者に付与された内容のすべてを包含可能である。更には、分析により、結果的に対話型コンポーネントを包含可能な動機付け又は祝賀のコンテンツ、示唆、及び／又は問合せの自動生成を実現することも可能である。
【０２７５】
（３．予測）
この例においては、血中ブドウ糖又は血圧の時系列において、将来の値の予想を実行可能である。いずれかの計測値の時系列を前述の節３Ａの方法を使用して予測可能である。この予想は、例えば、朝食前に収集された血中ブドウ糖データのｔ個の連続した日に基づいて実行可能である。このデータをＹ1．．．Ｙtと呼ぼう。又、昼食の前又は後、夕食の前又は後、及び就寝時に計測された血中ブドウ糖；心臓収縮及び心臓拡張の両方における血圧；物理的活動；及び体重を含むその他の計測値に関するデータも存在しているものと仮定しよう。これをデータ行列Ｘ（ｔ，ｋ）に生成する（この例においては、９個の追加時系列が存在しているため、ｋ＝９である）。このデータをＡＲＭＡＸ（ｒ，ｍ，ｎ）モデルに入力する。一例においては、パラメータ（ｒ，ｍ，ｎ）は、事前の母集団に基づいた分析に基づいて判定される。別の例においては、パラメータ（ｒ，ｍ，ｎ）は、糖尿病及び／又は高血圧の分野における専門家によって判定される。別の例においては、パラメータ（ｒ，ｍ，ｎ）は、最も有効な値を見出すサーチアルゴリズムによって自動的に判定される。アルゴリズムからの出力は、最初のｈ個の予想値を表す一連のデータ
【０２７６】
【数５６】
2007536645.tif 000059
【０２７７】
である。
【０２７８】
更には（又は、この代わりに）、前述の節３Ｂの方法を使用していずれかの計測値の時系列を予想可能である。但し、ＧＡＲＣＨモデルを使用する前には、モデルに対する入力Ｘ1．．．Ｘtを、略ゼロ平均を有するが時間的に恐らく異なる分散を有する正規状態に分散させなければならない。一例においては、このタイプの系列は、前述の節２Ａに記述されているＡＲＩＭＡモデルを使用して傾向除去及び自動相関のための補正を実行することにより、血中ブドウ糖又は血圧の計測値から生成可能である。次いで、式（３）に記述されているこのモデルからの残余物をＧＡＲＣＨ（ｐ，ｑ）モデルに対する入力として使用する。この予想は、例えば、朝食前に収集された血中ブドウ糖データのｔ個の連続した日に基づいて実行可能である。このデータをＺ1．．．Ｚtと呼ぼう。このデータは、ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）モデルに対する唯一の入力である。パラメータ（ｐ，ｄ，ｑ）は、事前の母集団に基づいた分析に基づいて判定される。別の例においては、パラメータ（ｐ，ｄ，ｑ）は、糖尿病及び／又は高血圧の分野の専門家によって判定される。別の例においては、パラメータ（ｐ，ｄ，ｑ）は、最も有効な値を見出すサーチアルゴリズムによって自動的に判定される。アルゴリズムからの出力は、一連のデータの系列Ｘ1．．．Ｘtであり、これは、ゼロ平均を有して正規分布しているはずの相関していない傾向除去された残余物を表している。次いで、データＸ1．．．Ｘtを前述の節３Ｂに記述されているＧＡＲＣＨ（ｐ，ｑ）モデルに対する入力として使用する（パラメータｐ及びｑは、ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）モデルにおいて使用されるものとは異なったものであってよい）。アルゴリズムからの出力は、傾向除去された系列の最初のｈ個の予想値を表す一連のデータ
【０２７９】
【数５７】
2007536645.tif 000060
【０２８０】
である。これらの値は、朝食前の血中ブドウ糖読取値の次のｈ個の日の読取値を表すＺt+hの予想値を生成するべく、事前にモデル化されている傾向に追加可能である。
【０２８１】
更には（又は、この代わりに）、予想は、前述の節３Ｃに含まれているカルマンフィルタの式を使用して実行することも可能である。この予想は、例えば、朝食前に収集された血中ブドウ糖データのｔ個の連続した日に基づいて実行可能である。このデータをＹ1．．．Ｙtと呼ぼう。又、昼食の前又は後、夕食の前又は後、及び就寝時に計測された血中ブドウ糖；心臓収縮及び心臓拡張の両方における血圧；物理的活動；及び体重を含むその他の計測値に関するデータも存在するものと仮定しよう。このデータは、行列□t内に包含可能であり、この行列は、可能な外部ファクタを考慮している。このデータをカルマンフィルタモデルに入力する。アルゴリズムからの出力は、患者の朝食前の血中ブドウ糖読取値の最初のｈ個の日の予想値を表す一連のデータ
【０２８２】
【数５８】
2007536645.tif 000061
【０２８３】
である。
【０２８４】
更には（又は、この代わりに）、予想は、前述の節３Ｄに記述されているマルコフプロセスモデルに基づいたコンピュータシミュレーション手順を使用して実行することも可能である。この予想は、例えば、朝食前に収集された血中ブドウ糖データのｔ個の連続した日に基づいて実行可能である。このデータをＹ1．．．Ｙtと呼ぼう。次いで、このデータを血中ブドウ糖の異なるレベルを表す「ビン」に分類可能である。定義されたｋ個のビンが存在可能であり、このそれぞれが、可能な血中ブドウ糖値の等しいレンジを含んでいる。これらのビンは、患者の血中ブドウ糖の状態を表現可能である。状態ｊから状態ｊ＋１、ｊからｊ＋２などへの転移の推定確率を算出可能であり、観察データから遷移行列を構築可能である。次いで、この遷移行列をコンピュータシミュレーションにおいて使用し、関連する結果を算出可能である。１つの可能な結果は、患者が、ｈ日以内において、時間ｔ後に、血中ブドウ糖の閾値に到達する確率である。この確率が、定義されたカットオフ（例えば、
【０２８５】
【数５９】
2007536645.tif 000062
【０２８６】
）を上回っている場合に、結果は、
【０２８７】
【数６０】
2007536645.tif 000063
【０２８８】
の信頼性レベルで予想されていると考えられる。
【０２８９】
更には（又は、この代わりに）、予想は、前述の節３Ｅに記述されているランダムウォークモデルを使用して実行することも可能である。この予想は、例えば、朝食前に収集された血中ブドウ糖データのｔ個の連続した日に基づいて実行可能である。このデータをＹ1．．．Ｙtと呼ぼう。このデータをランダムウォークモデルに入力する。一定の傾向項が含まれている場合には、調査者は、前述の節１Ａに記述されているＯＬＳモデルからの項□の推定値を使用可能である。アルゴリズムからの出力は、患者の朝食前の血中ブドウ糖読取値の最初のｈ個の日の予想値を表す一連のデータ
【０２９０】
【数６１】
2007536645.tif 000064
【０２９１】
である。
【０２９２】
更には（又は、この代わりに）、前述の節３Ｆに記述されている３レイヤネットワークを（例えば）使用し、血糖過多又は血糖減少イベントを予測する。ネットワークへの入力は、血中ブドウ糖、血圧、物理的活動、及び体重計測値を含む（但し、これらに限定されない）（例えば、前日に）取得された計測値の任意の組み合わせであってよい。それぞれの日の読取値にラベルを付加することにより、前述の管理された学習手順を実現可能である。血糖減少イベントが発生する１日先行した計測には、（例えば）ａ−１のラベルを付与可能であり、血糖減少または血糖過多イベントのいずれもが発生していない一日先行した計測値には、例えば、０のラベルを付与可能であり、血糖過多イベントが発生する一日先行した計測には、（例えば、）ａ＋１のラベルを付加可能である。このシステム内において使用される隠蔽ユニットの数は、１〜ｎ／１０の範囲内のものであってよく、この場合に、ｎは、利用可能なトレーニングポイントの数を表している。これを上回る数の隠蔽ユニットの使用は、許容不能に大きな試験誤差に結びつく可能性があり、トレーニング誤差は、一般に、隠蔽ユニットの数が上昇するに伴って減少する。使用される活性化関数は、そのような関数において価値を有する肯定的な特徴の多くにフィットするものであってよい。関数は、ゼロを中心とし、且つ、逆対称性を有する必要があり、従って、この例においては、次式を選択する。
【０２９３】
ｆ（ｎｅｔ）＝ａｔａｎｈ（ｂ＊ｎｅｔ）
【０２９４】
全体的なレンジ及びスロープは、それほど重要ではないが、利便性を考慮し、ここでは、ａ＝１．７１６とｂ＝２／３を選択する。これは、
【０２９５】
【数６２】
2007536645.tif 000065
【０２９６】
であると共に、線形レンジが−１＜ｎｅｔ＜＋１であることを保証している。前述のパラメータセットの場合には、学習レートは、開始点としてη＝０．１を使用することになる。学習レートは、基準関数が学習の際に発散する場合には、低減させ、学習が過度に低速であると思われる場合には、上昇させる必要がある。この結果、このネットワークの出力は、学習プロセスにおいて使用されたラベルに類似した単一の数値となる。次いで、一般的な規則を生成することにより、アクションの可能な方向を略述可能である。例えば（この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）、ネットワークの出力が｜ｚ｜≧０．５の場合に、血糖過多又は血糖減少イベントが発生可能であると考え、患者に対する介入を選択可能である。
【０２９７】
これらのプロセスは、昼食の前又は後、夕食の前又は後、就寝時に計測された血中ブドウ糖、又は毎日の平均に応じたもの；又は血圧（心臓収縮及び／又は心臓拡張）を含む（但し、これらに限定されない）対象の任意の入力に使用可能である。予想値は、患者が健康問題を予想し得る後述又は前述のシステム内に予め定義されている閾値に対して比較可能である。最終的な結果は、上限を上回る予想値、限度内の予想値、下限を下回る予想値をそれぞれ意味する（１，０，−１）として符号化可能であろう。予想される期間の数又は「ｈ」は、１以上の任意の数値であってよいが、現時点から離れるほど、予想の不確かさが増大する。又、モデルのトレーニングにおいて使用される時間「ウィンドウ」１．．．Ｔは、任意の長さの時間（例えば、３０データポイントを上回るもの）を包含可能である。
【０２９８】
列挙した入力のいずれか又はすべての予想値を当事者（患者の医師、患者の介護者、及び／又は患者：但し、これらに限定されない）の１人又は複数に対する報告書又はその他の通信の形態において使用可能である。このような報告書は、以下のものを包含可能である（但し、これらに限定されない）。
【０２９９】
（Ａ．血圧）
医師報告書：血圧の予測の結果は、本システムによって生成されるチャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書において使用可能である。予想血圧（心臓拡張及び／又は心臓収縮）が、医師によって定義されている限度を上回る又は下回ると予想されるかどうかに基づいて、予想値により、コンテンツ及び警告を駆動可能であってよい。このような分析は、患者の投薬法及び／又は医師によるその他の治療法における変化を駆動する一連の知識に寄与することも可能である。
【０３００】
介護者報告書：この内容は、医師報告書に類似したものとなり、チャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書を含んでいるが、特に介護者の好みに適合されている。例えば、介護者は、危険な予想を示す異なる閾値を具備することを所望する場合がある。予想血圧（心臓拡張及び／又は心臓収縮）が介護者によって定義されている限度を上回る又は下回ると予測されるかどうかに基づいて、予想値により、コンテンツ及び警告を駆動可能であってよい。
【０３０１】
患者報告書：患者は、心臓収縮及び／又は心臓拡張血圧の危険なレベルの切迫した危険状態にある場合に警告を受領可能である。危機的状況を回避するべく、これらの警告には、患者が危険な高血圧又は低血圧を具備するリスクを低減可能な方法を記述したコンテンツを添付可能である。
【０３０２】
（Ｂ．ブドウ糖）
医師報告書：血中ブドウ糖の予測の結果は、本システムによって生成されるチャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書において使用可能である。朝食の前及び後、昼食の前及び後、夕食の前及び後、就寝時、及び毎日の平均の計測値の予想血中ブドウ糖が、医師によって定義されている限度を上回る又は下回ると予想されるかどうかに基づいて、予想値により、コンテンツ及び警告を駆動可能であってよい。又、このような分析は、患者の投薬法及び又は医師によるその他の治療法における変化を駆動する一連の知識に寄与することも可能である。
【０３０３】
介護者報告書：この内容は、医師報告書に類似するものとなり、チャート、グラフ、及び／又はテキスト報告書を含んでいるが、特に介護者の好みに適合されている。例えば、介護者は、危険な予想について通知するための異なる閾値を具備することを所望する場合がある。朝食の前及び後、昼食の前及び後、夕食の前及び後、就寝時、及び毎日の平均の計測値の予想血中ブドウ糖が、介護者によって定義されている限度を上回る又は下回ると予想されているかどうかに基づいて、予想値により、コンテンツ及び警告を駆動可能であってよい。
【０３０４】
患者報告書：患者は、朝食の前及び後、昼食の前及び後、夕食の前及び後、就寝時、及び毎日の平均の血中ブドウ糖の危険なレベルの切迫した危険状態にある場合に、警告を受領可能である。それぞれ、血糖減少又は血糖過多などの危険な状況を回避するべく、これらの警告には、患者が危険な高血中ブドウ糖又は低血中ブドウ糖を具備するリスクを低減可能な方法を記述したコンテンツを添付可能である。
【０３０５】
次に、本発明の一実施例による別のデータ及びデータ処理の別の例を参照する（当然のことながら、この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）。この例においては、２型の糖尿病患者（この例においては、これを「対象者」と呼ぶ）が、６ヶ月にわたってデータを生成している。データは、次のように提供されている（これは、１日においてＰＮＣに送信された対象者のデータである）。
【０３０６】
（１）血糖読取値
読取時刻                    読取値（ｍｇ／ｄｃｌ）
平均（０６００−１０００）  ２５０
平均（１０００−１４００）  ２００
平均（１４００−１８００）  ３００
平均（１８００−２２００）  ２２０
平均（２２００−０６００）  １８０
（２）血圧読取値
読取時刻                    読取値（ｍｍＨｇ）
０９００                    １６０／８２
１２３０                    １７０／８４
１８００                    １８０／９０
（３）物理的活動
読取時刻                    読取値（累積燃焼カロリー）
（累積）２２００            １８００
（４）体重
読取時刻                    読取値（ｋｇ）
０７００                    ３３０
【０３０７】
予測モデル化を使用して本発明の一実施例に従って実行された対象者のデータの分析例は、以下の通りである。
【０３０８】
（１）生成された警告信号
Ａ．夕食読取値が、過去９０日間において、３回超にわたって２８０を上回っているため、夕食時の高血糖に関する警告又は「フラグ」が上がっている
Ｂ．物理的活動が、患者に処方されている最小値（対象物の場合には、１９００）を下回っている。
【０３０９】
（２）予測（後述するＧＡＲＣＨモデルを使用したもの）
Ａ．このモデルにおいては、以下のとおりである。
・ｔは、本日である。
・１．．．ｔ−１は、本日より前のすべての日である。
・ｔ＋１は、明日である。
【０３１０】
Ｂ．すべてのデータは、その日の平均である。例えば、対象者に関して付与されているデータの場合には、「本日」のデータは、次のようなものとなる。
○血糖＝２３０ｍｇ／ｄｃｌ
○血圧＝１７０／８５ｍｍＨｇ
○物理的活動＝１８００ｃａｌｓ
○体重＝３３０ｋｇ
【０３１１】
Ｃ．ＧＡＲＣＨモデルに対する入力は、以下のとおりである。
・Ｘ1は、対象者の心臓収縮血圧のフルタイム系列（Ｘ11．．．Ｘ1t）である。
・Ｘ2は、対象者の心臓拡張血圧のフルタイム系列（Ｘ21．．．Ｘ2t）である。
・Ｘ3は、対象者の物理的活動のフルタイム系列（Ｘ31．．．Ｘ3t）である。
・Ｘ4は、対象者の体重のフルタイム系列（Ｘ41．．．Ｘ4t）である。
・ｙは、対象者の血中ブドウ糖レベル（ｙ1．．．ｙt）である。
【０３１２】
Ｄ．式の節において先程説明したＧＡＲＣＨモデルアルゴリズムに従ってｙt+1を予測する。モデルに登場するすべてのその他の変数及び係数は、最尤アルゴリズムを使用して算出される。
１．予測モデル化による明日の血糖予測値は、２１５である。これは、慢性的な病気の患者である対象者の「正常」なレンジ内（日毎の平均の１標準偏差内）にあるが、健康な人の正常なレンジ内にはない。
２．過去３０日における血圧は、ＯＬＳによって計測された場合に、増大している。
３．過去６０日における物理的活動は、ＯＬＳによって測定された場合に、減少している。
４．過去３０日における血糖の分散は、Ｄ統計法を使用することにより、増大している。
５．過去６０日における体重は、ＯＬＳを使用することにより、減少している。
【０３１３】
（３）このような本発明の数学的分析からの結果は、この慢性的に病気である対象物は、その糖尿病の管理状態が不良であり、継続的な血糖の上昇と極端な分散という高リスク状態にあるということを証明している。物理的活動の減少が、血圧の上昇を伴ってこの高リスク状況に寄与している。従って、データ分析は、極端に高い医療的なリスクの様相を明らかにしている。能動的な介入を伴うことなしには、この患者は、持続的に高い平均ブドウ糖に起因した糖尿病の微小血管合併症（腎臓障害、失明、末梢神経機能障害、及び切断に結びつく感染）を発症する非常に高いリスク状態にある。又、患者は、上昇したブドウ糖の分散に起因した糖尿病の大血管合併症（心臓疾患及び麻痺）を発症する非常に高いリスク状態にもある。これらの合併症は、入院及びその他の高価な介入を必要とする深刻且つ慢性的な医療イベントに結びつくことになる。介入は、これらのリスクファクタを検出及び特徴判定すると共に、ブドウ糖及び血圧が制御される時点までの適切な介入の設定、それらの効果の評価、及び介入の機能向上におけるサイクル時間の低減のサポートに有用であるため、前述の合併症を防止し、これにより、高価な入院、切断、及び透析に対するニーズを回避可能である。
【０３１４】
（４）前述の例は、対象者にスケジュールされている次回の医療アポイントメントに先行して発生する早期の警告を提供する。又、この例は、同様に、血圧の低減と物理的活動の増大に加えて、患者である対象者の血糖を低減するべく設計された様々な介入を円滑に実行するための予測モデル化ツールをも提供している。対象者は、恐らく、緊急治療室における介入を伴うことなしに、非緊急的な介入を受け入れ、事前に治療を受けることになろう（この結果、健康管理システムの緊急関連支出が節約される）。腎臓障害の回避に合焦した患者を動機付けするための計画を導入可能である。このような計画は、カウンセリング、食事の変更、栄養面における入力、並びに、薬理的なルーチン及び物理的活動における変化の示唆を包含可能である（但し、これらに限定されない）。更には（又は、この代わりに）、本発明のツールは、対象者が具備し得る自身の物理的活動のレベルを妨げる問題点を解決するべく設計された介入を円滑に実行することも可能である。
【０３１５】
更に別の実施例においては、適切な変数を利用して時系列を生成することにより、本発明は、適切なファクタの統合分析のための基礎を提供すると共に、（例えば）糖尿病患者の場合におけるように、原因と影響の分離を促進することにより、個性化された慢性疾患患者の介護の開発を実現している。
【０３１６】
更には、本発明によって実装可能なこのような介護を使用することにより、慢性疾患患者の介護を改善し、定期的な出力の形態において患者に強化をもたらすことができる。この観点において、例えば、糖尿病患者などの慢性疾患患者に対して、自身の治療法に毎日参加する能力を付与可能である。本発明の使用を通じて可能である本質的に連続的な介護を通じた慢性疾患患者の介護の改善は、慢性疾患患者及び／又は医療サービス提供者などの本発明のユーザーを、過度に単純化された統計と大きなグループの平均化に伴う弊害から解放するのに有用であろう。
【０３１７】
特定の一例においては（この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）、出力情報を患者、介護者、及び／又は医療サービス提供者に２〜２４時間のインターバルのレンジ内において伝達可能である。このような出力情報は、例えば、「仮想コンパニオン」（看護師を表現したコンピュータ画像）を介して（例えば、患者に）伝達可能である。仮想コンパニオンは、（ａ）夕食に食べるものに対して注意を払い、（ｂ）血圧を制御するための運動を増やすことを推奨し（昨日の運動の欠如に言及し）、（ｃ）投薬の調節のための即座の医療アポイントメントの必要性を通知するなどの（但し、これらに限定されない）フィードバックを患者に対して提供可能である。
【０３１８】
別の特定の例においては（この例は、例示を意図しており、限定を意図したものではない）、糖尿病介護システム（Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃａｒｅ  Ｓｙｓｔｅｍ：ＤＣＳ）を確立可能であり、これは、前述のリアルタイムの総合的なシステム及び方法を利用することにより、糖尿病患者の介護の例におけるように、慢性疾患患者の介護を変更及び改善可能である。例えば、毎月の更新の代わりに、介護者は、試験、食物摂取、運動、体重、及び／又は血中酸素飽和度に関する（例えば、毎時間、毎日、毎週などの）定期的な更新を受領可能である。本発明のアルゴリズム及び予測モデル化に基づいて、患者は、自身の健康を維持及び／又は改善するためにとるべきアクションに関する定期的なフィードバックを受領可能である。
【０３１９】
更には、これにより、糖尿病患者における高血糖又は低血糖症状の発見などの悲惨な医療イベントの可能性を患者データの高度な分析と予測モデルの使用を通じて軽減可能であり、このそれぞれは、例えば、患者の独自のデータにのみ依存したものであってよい（大惨事の可能性を、そのようなイベントが発生可能な時期を予測する正確なプロセスを実現することによって低減し、これにより、適切な介入を円滑に実行するための十分な時間を有して患者及び患者の介護者／医療サービス提供者に警告を提供可能であるという点に留意されたい）。
【０３２０】
本発明の別の実施例は、（ａ）慢性疾患患者の疾患タイプの確認と、（ｂ）これに続くその慢性疾患患者の適切な識別を特徴とし、予測モデル化（この予測モデルは、悲劇的な医療イベントの発生の制御に使用可能である）のための基礎を提供するデータ管理と、（ｃ）時系列の評価による治療法の構造化に使用可能な情報の提供と、（ｄ）これに続く数学的技法の使用によるその特定の慢性疾患患者に対して機能する方法（これは、効果のないリソースの利用を回避しつつ慢性疾患患者の状態の直接的な改善を実現可能である）に対する介入に合焦したそれらの方法の効き目の査定と、を包含可能である。
【０３２１】
本発明の別の実施例においては、ＰＮＣは、データを記録、保存、分析、及び／又は予測モデル化し、患者データ内における変化を認識可能である。変化は、例えば、病気又は健康の推移と状態における分散を包含可能である。更には、計測されたデータを追加データ（例えば、ライフスタイルデータ及び／又は医師生成情報）と統合し、システム識別数学と組み合わせられた時系列の非線形分析を使用することにより、慢性疾患患者の進捗状況の本質的に連続的な評価を提供可能である。
【０３２２】
本発明は、任意の適切なコンピュータハードウェア及び／又はコンピュータソフトウェアを使用して実装可能であることに留意されたい。この観点において、当業者は、使用可能なコンピュータハードウェアのタイプ（例えば、メインフレーム、ミニコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ネットワーク（例えば、イントラネット及び／又はインターネット）、使用可能なコンピュータプログラミング法のタイプ（例えば、目的指向プログラミング）、及び使用可能なコンピュータプログラミング言語／構造のタイプ（例えば、Ｃ＋＋、Ｂａｓｉｃ  ＨＴＭＬ、ＡＳＰ）に習熟している。
【０３２３】
以上、本発明の多数の実施例について説明したが、これらの実施例は、例示を意図したものに過ぎず、限定を意図したものではなく、当業者には、多くの変更が明らかであろうことを理解されたい。例えば、本明細書には、特定の方法が「コンピュータ実装されている」又は「コンピュータ実装可能である」と説明されている。この観点において、それらの方法は、コンピュータを使用して実装可能ではあるが、それらの方法は、必ずしもコンピュータを使用して実装されることを要するものではないことに留意されたい。又、それらの方法がコンピュータを使用して実装されるという観点において、すべての段階を必ずしもコンピュータを使用して実装する必要があるわけでもない。更には、以上においては、主に、糖尿病との関連において、本発明について説明しているが、当然のことながら、本発明は、１つ又は複数の任意のその他の所望の医療的状態に適用可能であろう。例えば、糖尿病関係のデータを、心臓及び／又は組織状態に関係した健康通知パラメータ用の心電図信号などの患者／ユーザーからのその他の入力によって置換（又は、拡張）可能である。更には、本発明に関係する様々な期間（例えば、定期的な期間）は、（ａ）秒による、（ｂ）分による、（ｃ）日により、（ｄ）週による、（ｅ）月によるを含む（但し、これらに限定されない）グループから選択することも可能である。又、様々な段階は、任意の所望の順序によって実行可能である。
【図面の簡単な説明】
【０３２４】
【図１】本発明の一実施例による方法を示すフローチャートである。
【図２】糖尿病患者における合併症又は関連疾患発生の統計的要約のグラフィカルな表現である。
【図３】糖尿病の一般的な合併症と関連したコストの統計的要約のグラフィカルな表現である。
【図４】必要な介護タイプに応じた糖尿病患者に起因して発生するコストの割合を表すグラフィカルな概要である。
【図５】糖尿病の合併症を低減する可能性を実証した多数の臨床実験の結果のグラフィカルな概要である。
【図６】図６Ａと図６Ｂの関連を示す。
【図６Ａ】回避されたコストを含む健康イベントに対して様々な介入法が具備している影響を要約したグラフィカルな概要である（前半）。
【図６Ｂ】回避されたコストを含む健康イベントに対して様々な介入法が具備している影響を要約したグラフィカルな概要である（後半）。
【図７】糖尿病の改善された制御と、改善された介護管理と、コストの節約と、の間の関係を実証する研究に関するグラフィカルな要約の組である。
【図８】図８Ａと図８Ｂの関連を示す。
【図８Ａ】図３、図４、図５、図６、及び図７に示されている臨床実験に基づいた本発明の一実施例の適用に帰することできる臨床的な改善及びコストの節約の特性及びタイミングを示す表の組である（前半）。
【図８Ｂ】図３、図４、図５、図６、及び図７に示されている臨床実験に基づいた本発明の一実施例の適用に帰することできる臨床的な改善及びコストの節約の特性及びタイミングを示す表の組である（後半）。
【図９】本発明の一実施例によるシステム及び方法を示すフローチャートである（少なくとも１つの計測装置と患者「データ管理装置」間における情報の転送を示しており、この場合に、この情報の転送は、１つ又は複数の計測装置からデータ管理装置へ及び／又はデータ管理装置から１つ又は複数の計測装置に対して実行されている）。
【図１０】本発明の一実施例によるシステム及び方法を示すフローチャートである（少なくとも１つの「仮想プライベートネットワーク」装置とＩＳＰサーバー間における情報の転送を示しており、この場合に、この情報の転送は、１つ又は複数の仮想プライベートネットワーク装置からＩＳＰサーバーへ及び／又はＩＳＰサーバーから１つ又は複数の仮想プライベートネットワーク装置に対して実行されている）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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