(57)【要約】医療関連アウトカムの予測を行い、インターベンション計画の評価を行い、更に同時にバイオマーカー因果性検証を行うことのできる、予測モデルを生成して適用する方法、そのシステム、及びそのコンピュータ・プログラム製品を開示する。１つの方法においては、母集団を構成する多数の個人に関する臨床データを複数のデータソースから取得する。取得する臨床データは、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数の身体的ファクター及び複数の人口統計学的ファクターと、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数のアウトカムとを含んでいる。また、前記ファクターの夫々に異なった複数の組合せと前記複数のアウトカムのうちの少なくとも１つのアウトカムとをリンクさせる複数の予測モデルを包含するサーチ空間に関する入力を受取る。そして、その入力を受取ったことに応答して、前記アウトカムに関する複数の予測モデルの夫々の予測値に基づいて、前記サーチ空間において予測モデルのサーチを実行する。このサーチにより特定された複数の予測モデルに処理を加えて、前記ファクターの前記複数の組合せのうちの１つの組合せを前記アウトカムにリンクさせる最終的な１つの予測モデルを生成する。この最終的な予測モデルは、この最終的な予測モデルに含まれる複数のファクターを持つ個人が前記アウトカムを得ることになる確率を示すものである。【選択図】図１
2008532104.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが選択した複数のファクターをユーザが選択した１つのアウトカムにリンクさせる予測モデルを自動的に生成する方法において、
（ａ）母集団を構成する多数の個人に関する臨床データを複数のデータソースから取得し、取得する臨床データは、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数の身体的ファクター及び複数の人口統計学的ファクターと、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数のアウトカムとを含んでおり、
（ｂ）前記ファクターの夫々に異なった複数の組合せと前記複数のアウトカムのうちの少なくとも１つのアウトカムとをリンクさせる複数の予測モデルを包含するサーチ空間に関する入力を受取り、
（ｃ）前記入力を受取ったことに応答して、
（１）前記アウトカムに関する複数の予測モデルの夫々の予測値に基づいて、前記サーチ空間において予測モデルのサーチを実行し、
（２）前記ステップ（ｃ）（１）のサーチにより特定された複数の予測モデルに処理を加えて、前記ファクターの前記複数の組合せのうちの１つの組合せを前記アウトカムにリンクさせる最終的な１つの予測モデルを生成し、この最終的な予測モデルは、この最終的な予測モデルに含まれる複数のファクターを持つ個人が前記アウトカムを得ることになる確率を示すものである、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
複数のデータソースから臨床データを取得する際に、過去の医療履歴データ、社会的地位及び生活習慣データ、身体検査情報データ、自己申告による人口統計学的情報データ、環境情報を格納した地球規模情報システムのデータベースにより確定された人口統計学的データ、遺伝子型及びＳＮＰ情報データ、遺伝子発現情報データ、抗体またはシトキンの少なくとも一方に関するデータを含むプロテオミック情報データ、メタボロミック情報データ、質量分析計情報データ、及び、Ｘ線、マンモグラフィ、コンピュータ・アキシャル・トモグラフィ（ＣＡＴ）、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、心電図（ＥＫＧ）情報、マグネトエンセファログラフィ（ＭＥＧ）、エレクトロエンセファログラフィ（ＥＥＧ）、及び機能性磁気共鳴画像法（ｆＭＲＩ）情報から得られた画像座標値データのうちの、少なくとも２つを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
入力を受取る際に、ユーザから入力を受取ることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
入力を受取る際に、ユーザがファクター関連データを入力するコンピュータ・ソフトウェアへの直接リンクを介して入力を受取ることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記サーチを実行する前に、複数のデータソースから取得した臨床データに前処理を施すことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
臨床データに前処理を施す際に、当該臨床データに正規化を施すことを特徴とする請求項５記載の方法。
【請求項７】
臨床データに前処理を施す際に、当該臨床データから無変化の値を除去することを特徴とする請求項５記載の方法。
【請求項８】
臨床データに前処理を施す際に、当該臨床データ含まれるファクターの個数を圧縮することを特徴とする請求項５記載の方法。
【請求項９】
臨床データに含まれるファクターの個数を圧縮する際に、ｋ平均クラスタリングを実行することにより、１つのファクターに対応する複数の数値の複数のクラスタを特定し、更に、特異値分解を実行することにより、各クラスタを代表する値を有する当該クラスタの１つの主成分を選択することを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１０】
予測モデルのサーチを実行する際に、ファクターで限定した全数列挙方式により、全ての候補予測モデルを調べることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１１】
予測モデルのサーチを実行する際に、ステップ方式のサーチ方法を実行することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１２】
予測モデルのサーチを実行する際に、確率論的サーチ方法を実行することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１３】
予測モデルのサーチを実行する際に、赤池情報量基準を用いて複数の予測モデルの各々を選択してスコア値を付与することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１４】
予測モデルのサーチを実行する際に、ベイズ情報量基準を用いて複数の予測モデルを選択してスコア値を付与することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１５】
複数の予測モデルに処理を加える際に、受診者動作特性曲線（ＲＯＣ）を用いて予測精度を評価することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１６】
受診者動作特性曲線を用いて予測精度を評価する際に、該受診者動作特性曲線の下方の面積、コンコーダンス・インデックス、及び、各予測モデルの敏感度及び特異度を用いて予測精度を評価することを特徴とする請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
アウトカムのうちに、外科手術アウトカムが含まれていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１８】
アウトカムのうちに、疾病アウトカムが含まれていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１９】
アウトカムのうちに、当該アウトカムに関連した時間が含まれていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項２０】
アウトカムのうちに、治療処置に対する個人の反応が含まれていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項２１】
アウトカムのうちに、臨床検査アウトカムが含まれていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項２２】
アウトカムのうちに、保健関連事業アウトカムが含まれていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項２３】
前記母集団を構成する多数の個人に関して得られたデータの外にある少なくとも１つのデータ集合を用いて前記最終的な予測モデルの評価及び修正を行うことにより、前記母集団を構成する多数の個人に対するオーバー・フィッティングを軽減することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項２４】
前記最終的な予測モデルを、予測値以外の基準に基づいて実行したサーチにより特定されたその他の予測モデルと比較して格付けすることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項２５】
前記予測値以外の基準が、ファクタに関する特別の情報を含むことを特徴とする請求項２４記載の方法。
【請求項２６】
前記ファクターに関する特別の情報が、各々の予測モデルに用いられている特定種類の臨床データを得ることに付随する費用を含むことを特徴とする請求項２５記載の方法。
【請求項２７】
前記ファクターに関する特別の情報が、各々の予測モデルに用いられている特定種類の臨床データを得ることに付随するリスクを含むことを特徴とする請求項２５記載の方法。
【請求項２８】
前記ファクターに関する特別の情報が、患者が予測モデルに関連した診断検査を受けることに付随するリスクを含むことを特徴とする請求項２５記載の方法。
【請求項２９】
前記最終的な予測モデルに基づいて意志決定ツリーを生成し、該意志決定ツリーは、前記最終的な予測モデルの個々のファクターに関する患者間の相違によって患者集合を別々のグループに分割して行くツリーであることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３０】
新たな個人集団に関する新たな臨床データを受取ることに応答して、前記最終的な予測モデルを自動的に更新することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３１】
前記新たな臨床データを受取ることに応答して、前記新たな個人集団に関するテイラード予測モデルを生成することを特徴とする請求項３０記載の方法。
【請求項３２】
前記新たな個人集団に関するテイラード予測モデルを生成する際に、前記新たな臨床データを用いて予測モデルを生成することを特徴とする請求項３１記載の方法。
【請求項３３】
前記ステップ（ａ）〜（ｃ）が、コンピュータが実行可能な命令をコンピュータが読取可能な媒体に記録したコンピュータ・プログラム製品として構成されていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３４】
アウトカムに医療処置を施すのに最適なインターベンションを選択するための意志決定ツリーに、複数の予測モデルの夫々の予測スコア値を自動的に組込むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３５】
前記最終的な予測モデルを患者の意志決定支援ツールとして用いることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３６】
前記最終的な予測モデルを患者の意志決定支援ツールとして用いる際に、当該患者に関する複数のアウトカムから成るアウトカム集合を出力することを特徴とする請求項３４記載の方法。
【請求項３７】
当該患者に関する複数のアウトカムから成るアウトカム集合を出力する際に、過去において当該患者に関して解析が行われた複数のアウトカム及び複数の治療計画推奨案と、新たな複数のアウトカム及び複数の治療計画推奨案と、未解析のアウトカムとを含むリストを生成することを特徴とする請求項３５記載の方法。
【請求項３８】
複数のアウトカムから成るアウトカム集合を出力する際に、それら複数のアウトカムを疾病及び治療法のカテゴリごとに分類して示すことを特徴とする請求項３６記載の方法。
【請求項３９】
前記最終的な予測モデルを用いて、前記アウトカムに関する母集団の全体におけるリスクと母集団の中の下位集団の人々のリスクとを対比した統計結果を生成することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４０】
医療関連アウトカムを予測するための予測モデルの階層構造を生成する方法において、
（ａ）母集団を構成する多数の個人に関する臨床データを取得し、
（ｂ）前記母集団に関するファクターのうち、医療関連アウトカムの指標となる複数のファクターを特定し、
（ｃ）特定した複数のファクターに基づいて、医療関連アウトカムを予測するための複数の予測モデルを生成し、
（ｄ）生成した複数の予測モデルを、それら予測モデルの予測値の大小関係と、それら予測モデルの各々を個人に適用することに付随する少なくとも１つの更なる指標値とに基づいて、階層構造の中に配列する、
ことを特徴とする方法。
【請求項４１】
前記少なくとも１つの更なる指標値は、ある個人が特定のファクターを持っているか否かを判定するための検査を行う費用であることを特徴とする請求項４０記載の方法。
【請求項４２】
前記少なくとも１つの更なる指標値は、ある個人が特定のファクターを持っているか否かを判定するための検査を行うことに付随するリスクであることを特徴とする請求項４０記載の方法。
【請求項４３】
ユーザが選択した複数のファクターをユーザが選択した１つのアウトカムにリンクさせる予測モデルを自動的に生成するシステムにおいて、
（ａ）母集団を構成する多数の個人に関する臨床データを複数のデータソースから取得するためのデータ収集モジュールを備え、取得する臨床データは、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数の身体的ファクター及び複数の人口統計学的ファクターと、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数のアウトカムとを含んでおり、
（ｂ）前記ファクターの夫々に異なった複数の組合せと前記複数のアウトカムのうちの少なくとも１つのアウトカムとをリンクさせる複数の予測モデルを包含するサーチ空間に関する入力を受取るためのユーザ・インターフェース・モジュールを備え、
（ｃ）予測モデル生成機構を備え、該予測モデル生成機構は、前記入力を受取ったことに応答して、
（１）前記アウトカムに関する複数の予測モデルの夫々の予測値に基づいて、前記サーチ空間において予測モデルのサーチを実行し、
（２）前記サーチにより特定された複数の予測モデルに処理を加えて、前記サーチにより特定されたファクターの前記複数の組合せのうちの１つの組合せをユーザが選択した前記アウトカムにリンクさせる最終的な１つの予測モデルを生成する、
ことを特徴とするシステム。
【請求項４４】
前記アウトカムが、個人の医療関連アウトカムであることを特徴とする請求項４３記載のシステム。
【請求項４５】
前記アウトカムが、保健関連事業アウトカムであることを特徴とする請求項４３記載のシステム。
【請求項４６】
臨床アウトカムに付随する個人のリスクを評価するシステムにおいて、
（ａ）予測モデル生成機構を備え、該予測モデル生成機構は、母集団を構成する多数の個人に関する臨床データを取得し、また、前記母集団に関する複数のファクターを複数の臨床アウトカムにリンクさせる複数の予測モデルを生成し、
（ｂ）意志決定支援モジュールを備え、該意志決定支援モジュールは、ある個人が持っている複数のファクターに関する入力を受取り、当該個人の治療処置計画に関する入力を受取り、前記予測モデル生成機構が生成した複数の予測モデルのうちの少なくとも１つの予測モデルを前記入力に適用し、そして、選択された治療処置計画に従って当該個人に治療処置が施されたときに当該個人が前記複数の臨床アウトカムのうちの１つを得ることになるリスクを表す適用結果を出力する、
ことを特徴とするシステム。
【請求項４７】
更に、前記予測モデル生成機構が使用する新たなファクターを特定するバイオマーカー因果性特定モジュールを備え、該バイオマーカー因果性特定モジュールは、医学学術文献に問い合わせを発することにより、前記予測モデル生成機構が予測モデルを生成する際に使用するバイオマーカーを特定するものであることを特徴とする請求項４４記載のシステム。
【請求項４８】
前記意志決定支援モジュールは、心臓手術を実施することに関する複数のアウトカムの夫々に付随するリスク・スコア値を出力する心臓手術ソリューション・モジュールから成ることを特徴とする請求項４６記載のシステム。
【請求項４９】
前記意志決定支援モジュールは、化学療法計画に対する個人の有害反応のリスクを示すリスク・スコア値を出力する化学療法ソリューション・モジュールから成ることを特徴とする請求項４６記載のシステム。
【請求項５０】
前記意志決定支援モジュールは、特定の医療処置に関する入力を受取り、その特定の医療処置に応答してアウトカムの確率を再評価することを特徴とする請求項４６記載のシステム。
【請求項５１】
コンピュータが実行可能な命令をコンピュータが読取可能な媒体に記録したコンピュータ・プログラム製品において、
（ａ）ある治療処置計画に従って治療処置を施される個人に関する臨床情報データを収集するための画面をユーザに提示するステップと、
（ｂ）前記ユーザから前記臨床情報データを受取るステップと、
（ｃ）予測モデルを適用し、また、前記治療処置計画と前記治療処置計画に関する臨床アウトカムに付随するリスク・スコア値とを表示する意志決定支援画面を前記ユーザに提示するステップと、
（ｄ）前記治療処置計画に修正を加えるための入力を前記ユーザから受取り、前記臨床アウトカムに付随する前記リスク・スコア値を自動的に更新してディスプレイに表示するステップと、
を実行するためのコンピュータ・プログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件特許出願は、米国特許仮出願第60/640,371号（出願日：2004年12月30日）、並びに米国特許仮出願第60/698,743号（出願日：2005年7月13日）に基づく優先権を主張するものであり、これら２件の米国仮特許出願の開示内容はこの言及をもって本願開示に組込まれたものとする。
【０００２】
本明細書に記載する主題は、医療関連アウトカムに関する予測モデルを生成して適用することに関する。より詳しくは、本明細書に記載する主題は、複数の医療関連アウトカムの予測を行い、最適なインターベンション計画の予測を行い、更に同時にバイオマーカー因果性検証を行うことのできる、予測モデルを生成して適用する方法、そのシステム、及びそのコンピュータ・プログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００３】
予測モデルを適用することによって、医療関連アウトカムを予測するということが広く行われている。この目的に用いられる予測モデルは、特定の医療関連アウトカムを得たか否かが判明している多数の個人を母集団とする統計的データに基づいて生成される。多くの場合、先ず、母集団を構成する多数の個人に関するデータを解析して、アウトカムを予測するための複数のファクターを特定する。続いて、それらファクターを組合せて、アウトカムを予測するための数式を生成し、或いは、それらファクターに基づいて、アウトカムを予測するための経験的分布を生成する。また、ある個人が特定のアウトカムを得ることになるか否かを予測するために、その個人のデータを解析して、その個人が１つまたは複数のファクター（変数）を持っているか否かを判定する。以上を行ったならば、生成した予測モデルをその個人に適用することによって、その個人が特定の医療関連アウトカムを得ることになる確率、或いは、その個人の生存期間（余命）を求めることができる。
【０００４】
医師が予測モデルを適用するときに用いる方法の１つは、予測ルールについて記載されている医学文献を参照するというものである。予測ルールは、例えば、ある医療関連アウトカムを予測するための、複数のファクターを組合せた１つの数式または複数の数式の集合の形で与えられている。医師は、ある個人の様々な検査結果の数値を得たならば、文献に記載されている予測ルールを適用して、その個人が特定のアウトカムを得ることになる確率を計算し、この計算は手作業などで行われる。ただし場合によっては、個別の予測モデルの予測スコア値を計算する作業が自動化されている場合もあり、例えば、個人が使用する計算手段として、インターネット上でその計算機能が利用できるようになっていることもあり、その計算機能がスプレッドシート化されていることもある。
【０００５】
従来の予測モデル生成プロセスに付随していた問題の１つに、予測モデルが固定されており、新たなファクターが発見されても、そのファクターに基づいて予測モデルに修正を加えることができないということがあった。新規に予測モデルを生成するためには統計学的検討を必要とし、しかもその統計学的検討の結果に対して時間のかかるピア・レビューを受けた後に、それを刊行物の形でユーザに配布しなければならない。現行の予測モデル生成プロセスに組込むことができるような、新たなファクターを自動的に検出して、その新たなファクターに基づいて予測モデルを自動的に更新するための標準化された方法は、これまで存在していなかった。
【０００６】
従来の予測モデル生成プロセスに付随していたもう１つの問題として、生成する予測モデルが考慮しているのは、ある医療関連アウトカムが発生する確率だけであるということがあった。即ち、従来の予測モデルは、例えば、予測を行うために、ある特定の予測モデルの予測スコア値を算出するに際して、そのために必要なデータを入手する費用、ないしはそれに伴うリスクなどのファクターを考慮していない。例えば、ある医療関連アウトカムに関して大きな予測値を有するファクターがあるものとする。しかしながら、そのファクターを得るために、多大の費用を要したり、取得が難しいということもあり得る。現行の予測モデル生成システムは、医療関連アウトカムを予測することに関するファクターしか考慮しておらず、ある個人がある特定のファクターを獲得するための費用ないし困難度や、ある個人がある特定のファクターを持っているか否かを判定するための費用ないし難度は考慮していない。
【０００７】
従来の予測モデル生成プロセスに付随していた更なる問題として、バイオマーカー検証を行う能力や、新たに検証されたバイオマーカーに基づいて予測モデルを更新する能力を備えていないということがあった。既述のごとく、新規にファクターを特定するためには時間のかかるピア・レビューを受けなければならず、新規に特定したファクターは従来の頒布チャネルを介して頒布しなければならなかった。また、在来の予測モデル生成システムは、新たなバイオマーカーを速やかに検証する能力、並びに、新たに検証されたバイオマーカーに基づいて予測モデルを自動的に更新する能力を備えていなかった。
【０００８】
従来の予測モデル生成プロセスに付随していた更なる問題として、２つ以上のアウトカムの予測を同時に行う能力を備えていないということがあった。ここでいう２つ以上のアウトカムとは、例えば、本来の医療上の問題のアウトカム、様々な医療処置の有効性のアウトカム、それに、その問題を解決するための様々な医療処置計画における有害作用のアウトカムなどを含むものである。例えば、従来の予測モデル生成システムでは、多くの場合、ある個人が疾病の発症などのある特定のアウトカムを得ることになる確率を予測していた。しかるに、ある個人が複数のアウトカムの夫々を得ることになる夫々の確率を生成できるようにすることが望まれる。更には、複数の異なった医療処置計画ないし検査計画とそれら複数の計画の夫々の効果とを、それら計画によって発生することになる可能性のある複数のアウトカムの夫々の確率に基づいて評価することにより、全体として最適の計画を推奨し、ないしは、全体として最適の結果を得るための意志決定の道筋を推奨できるようにすることが望まれる。在来の予測モデル生成システムは、それらを推奨することのできる融通性を備えてはいなかった。
【０００９】
従来の予測モデル生成システムに付随していた更にその他の問題として、そのシステムを、電子健康記録（ＥＨＲ）と一体化することができないこと、それに、医師ないし患者が意志決定支援インターフェースを容易に使用できるようになっていないということがあった。既述のごとく、従来の予測モデル生成システムには、文献に記載されている診断ルール集合を適用して、ある個人がある特定のアウトカムを得る確率またはある特定のアウトカムを発生する確率を確率を求める際に、それを実行する医師が、その計算を手作業で行うか、或いは、１つの特定のアウトカムの確率を算出するために用意されている計算システムを利用するかのいずれかを余儀なくされていた。このような手作業による計算が行われている場合、並びに、このような１つの特定のアウトカムのための計算システムが使用されている場合には、ＥＨＲデータを自動的に組込むことができず、また、個人が複数の予測モデル及び複数のアウトカムの詳査及び比較を行うために好適に使用することのできるインターフェースを提供することはできない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
従来の予測モデル生成プロセス、並びに、意志決定支援を可能とするための予測モデルのソートのプロセスに付随していた、以上の問題並びにその他の問題に鑑みるならば、複数の医療関連アウトカムの予測を行い、インターベンション計画の評価を行い、更に同時にバイオマーカー因果性検証を行うことのできる、予測モデルを生成して適用する方法、そのシステム、及びそのコンピュータ・プログラム製品が求められていることが分かる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本明細書に記載する主題は、その１つの局面によれば、ユーザが選択した複数のファクターをユーザが選択した１つのアウトカムにリンクさせる予測モデルを自動的に生成する方法を含むものである。この方法においては、母集団を構成する多数の個人に関する臨床データを複数のデータソースから取得する。取得する臨床データは、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数の身体的ファクター及び複数の人口統計学的ファクターと、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数のアウトカム（結果）とを含んでいる。また、前記ファクターの夫々に異なった複数の組合せと前記複数のアウトカムのうちの少なくとも１つのアウトカムとをリンクさせる複数の予測モデルを包含するサーチ空間に関する入力を受取る。そして、その入力を受取ったことに応答して、前記アウトカムに関する複数の予測モデルの夫々の予測値に基づいて、前記サーチ空間において予測モデルのサーチを実行する。このサーチにより特定された複数の予測モデルに処理を加えて、前記ファクターの前記複数の組合せのうちの１つの組合せを前記アウトカムにリンクさせる最終的な１つの予測モデルを生成する。この最終的な予測モデルは、この最終的な予測モデルに含まれる複数のファクターを持つ個人が前記アウトカムを得ることになる確率を示すものである。
【００１２】
本明細書に記載する主題は、その別の１つの局面によれば、医療関連アウトカムを予測するための予測モデルの階層構造を生成する方法において、母集団を構成する多数の個人に関する臨床データを取得する。また、前記母集団に関するファクターのうち、医療関連アウトカムの指標となる複数のファクターを特定する。特定した複数のファクターに基づいて、医療関連アウトカムを予測するための複数の予測モデルを生成する。そして、生成した複数の予測モデルを、それら予測モデルの予測値の大小関係と、それら予測モデルの各々を個人に適用することに付随する少なくとも１つの更なる指標値とに基づいて、階層構造の中に配列する。
【００１３】
本明細書に記載する主題は、その更に別の１つの局面によれば、ユーザが選択した複数のファクターをユーザが選択した１つのアウトカムにリンクさせる予測モデルを自動的に生成するシステムを含むものである。このシステムは、母集団を構成する多数の個人に関する臨床データを複数のデータソースから取得するためのデータ収集モジュールを備え、取得する臨床データは、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数の身体的ファクター及び複数の人口統計学的ファクターと、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数のアウトカムとを含んでいる。ユーザ・インターフェース・モジュールが、前記ファクターの夫々に異なった複数の組合せと前記複数のアウトカムのうちの少なくとも１つのアウトカムとをリンクさせる複数の予測モデルを包含するサーチ空間に関する入力を受取る。予測モデル生成機構が、前記入力を受取ったことに応答して、前記アウトカムに関する複数の予測モデルの夫々の予測値に基づいて、前記サーチ空間において予測モデルのサーチを実行する。更に、この予測モデル生成機構は、前記サーチにより特定された複数の予測モデルに処理を加えて、前記サーチにより特定されたファクターの前記複数の組合せのうちの１つの組合せをユーザが選択した前記アウトカムにリンクさせる最終的な１つの予測モデルを生成する。
【００１４】
本明細書に記載する主題はまた、その別の１つの局面によれば、複数の臨床アウトカムの夫々に伴う個人のリスクを同時に評価するシステムを含むものである。このシステムは予測モデル生成機構を備え、該予測モデル生成機構は、母集団を構成する多数の個人に関する臨床データ及び分子データから、その母集団における複数の予測ファクター（予測変数）を複数の臨床アウトカムにリンクさせる複数の予測モデルを生成する。このシステムは更に、意志決定支援モジュールを備え、該意志決定支援モジュールは、ある個人が持っている複数のファクターに関する入力を受取り、当該個人の治療処置計画に関する入力を受取り、前記予測モデル生成機構が生成した複数の予測モデルのうちの少なくとも１つの予測モデルを前記入力に適用し、そして、選択された治療処置計画に従って当該個人に治療処置が施されたときに当該個人が前記複数の臨床アウトカムのうちの１つを得ることになるリスクを表す適用結果を出力する。
【００１５】
予測モデルを生成して適用するという本明細書に記載する主題は、コンピュータが実行可能な命令をコンピュータが読取可能な媒体に記録したコンピュータ・プログラム製品としても実現し得るものである。本明細書に記載する主題を実現するのに適した、コンピュータが読取可能な媒体の具体例としては、例えば、チップ・メモリ・デバイス、ディスク・メモリ・デバイス、プログラマブル・ロジック・デバイス、特定アプリケーション向け集積回路、それに、ダウンロード可能な電子信号などがある。更に、本明細書に記載する主題を実現するコンピュータ・プログラム製品は、単一のデバイスまたはコンピューティング・プラットフォーム上に構成してもよく、或いは、複数のデバイスまたはコンピューティング・プラットフォーム上に分散させて構成してもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に図面を参照しつつ、本明細書に記載する手段の幾つかの実施の形態について説明して行く。図１は本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、予測モデルを生成し且つ適用するシステムの、そのアーキテクチャの１つの具体例を示したブロック図である。図１において、このシステムは、予測モデル生成機構１００と、バイオマーカー因果性検証システム１０２と、１つまたは複数の意志決定支援モジュール１０４〜１１０とを備えたものである。予測モデル生成機構１００は、医療データウェアハウス１１２に保管されている医療データに基づいて、また、バイオマーカー因果性検証システム１０２が特定した新たなファクターに基づいて、予測モデルを生成することのできる機構である。予測モデル生成機構１００が生成した予測モデルは、予測モデル・ライブラリ１１４に格納することができる。予測モデル・ライブラリ１１４には更に、モデル・インポート・ウィザード１１６によってインポートされる予測モデルも格納される。モデル・インポート・ウィザード１１６は、臨床学術文献や協力者から提供される既存の予測モデルをインポートすることを可能にしている。
【００１７】
バイオマーカー因果性検証システム１０２は、臨床文献データベースからバイオマーカーに関するデータを抽出してそれを臨床データ保管庫１１２に格納する作業を自動的に行い、それによって、そのデータを予測モデル生成機構１００が利用できるようにする。意志決定支援モジュール１０４〜１１０は、予測モデル生成機構１００が生成した予測モデルを適用することによって、個人の臨床アウトカムなどの医療関連アウトカムを予測するものである。図示例では、心臓手術ソリューション・モジュール１０６は、予測モデルを適用して、心臓手術に関連したアウトカムを予測するための意志決定支援モジュールである。また、化学療法ソリューション・モジュール１０８は、化学療法に関連したアウトカムを予測するための意志決定支援モジュールである。残りの２つの意志決定支援モジュール１０４及び１１０は、予測モデル生成機構１００が生成した予測モデルが、任意の適当な臨床ソリューションなどの医療関連ソリューションに適用し得るものであることを示すために、総括的な意志決定支援モジュールとして図示してある。これら意志決定支援モジュール１０４〜１１０は、外科医、内科医、及びその他の個人が、患者の様々な医療関連アウトカムを予測するために使用する。尚、これら意志決定支援モジュールの具体例については後に詳細に説明する。
【００１８】
１つの構成例では、予測モデル生成機構１００は、臨床データ保管庫１１２に保管されている母集団を構成する多数の個人に関する臨床データ及び分子データから、予測モデルを生成し、即ち、母集団に含まれている様々な予測ファクター（予測変数）を、様々な臨床関連アウトカムにリンクさせる。また、それと並行して、バイオマーカー因果性検証システム１０２が、新たな患者に関するデータを収集するプロセスにおいて検査値として得られた、更なるバイオマーカーの検証を行うことができ、ここでバイオマーカーを検証するというのは、そのバイオマーカーのその他のファクターとの交絡ないし共線性についての検討を行って、そのバイオマーカーが真の予測変数であることを明らかにすることをいう。新たなバイオマーカーが検証されたならば、そのバイオマーカーを利用して、より優れた予測モデル及び意志決定支援モジュールを生成することができる。予測モデル・ライブラリ１１４は、予測モデルを格納しておくためのライブラリであり、ここに格納される予測モデルのうちには、予測モデル生成機構１００により生成された予測モデル、学術文献に記載されていた予測モデルがモデル・インポート・ウィザード１１６を介して手作業の入力操作によりインポートされた予測モデル、それに、他のアプリケーションで使用されていた「予測モデル・メークアップ・ランゲージ」で記述されている予測モデルをそのアプリケーションからイクスポートしてきた予測モデルなどが含まれている。それら予測モデルは、複数の予測モデル集合にまとめて格納して、各予測モデル集合を、夫々に重要な臨床意志決定に対応させておくようにしてもよく、ここでいう重要な臨床意志決定とは、複数のアウトカムに従属し、また、最適な費用対効果を達成するためにテスティング及びスクリーニングの段階を必要とするものである。
【００１９】
図示した意志決定支援モジュール１０４〜１１０などのような、意志決定支援モジュールは、所与の臨床ソリューションの一部として、ある個人が持っている複数のファクターを示した入力と、その個人に対して処置される可能性のあるインターベンション（処置）計画を示した入力とを、その個人ないし診断チームから受取り、その受取った入力に対して、予測モデル・ライブラリ１１４に格納されている予測モデルのうちの少なくとも１つの予測モデルを適用する。意志決定支援モジュールが出力する、その予測モデルの適用結果は、その個人がそれら複数のファクターを持っており、且つ、その個人に対してその選択されたインターベンション計画が実施された場合に、その個人が複数の臨床アウトカムのうちの１つを得ることになるリスクを示すものである。また、意志決定支援モジュールは、確率及び費用対効果に基づいた意志決定ツリーを自動的に構築し、ユーザはその意志決定ツリーを利用して、できるだけ有益な、ないしは、できるだけ費用対効果に優れた、インターベンション計画を迅速に選択することができる。後に、図１２を参照して、このようなツリーの１つの具体例について説明する。
【００２０】
図２は、予測モデル生成機構１００の構成要素並びに予測モデル生成機構１００が使用するデータの具体例を示したブロック図である。図２において、予測モデル生成機構１００は、データ検証モジュール２００を備えており、このデータ検証モジュール２００は、様々なデータ・ソースから得られた臨床データの検証を行う。データ・クレンジング・モジュール２０２は、様々なデータ・ソースから得られたデータのデータ・クレンジングを行う。データ・クラスタ前処理モジュール２０４は、データに処理を施して予測モデル生成機構が使用可能なフォーマットに変換する。図示例では、データをフォーマットして統合データ行列２０６にする。図示例では、統合データ行列２０６は、その行が患者またはサンプルに対応しており、その列がファクターに対応している。予測モデル選択／平均化モジュール２０８は、複数の予測モデルのうちから、予測値や費用などのユーザが設定するファクターに該当する予測モデルを選択する。この予測モデル選択／平均化のプロセスが実行されることにより、患者の医療関連アウトカムを予測するために使用される１つまたは複数の予測モデルが選択される。予測モデル選択／平均化モジュール２０８は更に、テイラード・データ・コーホート２１０に関するデータを受取り、そのデータに基づいて予測モデルの更新を行う。ダッシュボード／トラッカー２１２は、医師及び／または患者が予測モデルにアクセスして、その予測モデルを使用して医療関連アウトカムを予測する際に使用する、インターフェースを備えている。
【００２１】
図２に示した構成例では、予測モデル生成機構１００は、様々なデータソースから臨床データを受取れるようにしてある。図２の構成例におけるそれらデータソースには、臨床データ・コーホート２１６から収集した臨床データ２１４、遺伝子型及びＳＮＰデータ２１８、遺伝子発現データ２２０、プロテオミック・データ２２２、メタボリック・データ２２４、それに、画像データや電気生理学データである座標値データ２２６が含まれている。また、座標値データ２２６には、Ｘ線マンモグラフィ、コンピュータ・アキシャル・トモグラフィ、磁気共鳴画像法、心電図、マグネトエンセファログラフィ、エレクトロエンセファログラフィ、それに、機能性磁気共鳴画像法などによって得られるデータが含まれている。
【００２２】
図３に示したのは、予測モデルを自動的に生成するための複数のステップの全体としての構成例を示したフローチャートであり、ここで生成する予測モデルは、ユーザが選択した複数のファクターを、ユーザが選択した１つのアウトカムにリンクさせる予測モデルである。図３において、ステップ３００では、母集団を構成する多数の個人の臨床データを複数のデータソースから収集する。収集する臨床データは、その母集団を構成する多数の個人に関する複数の身体的ファクター及び複数の人口統計学的ファクターと、その母集団を構成する多数の個人に関する複数のアウトカムとを含んでいる。ステップ３０２では、ファクターの夫々に異なった複数の組合せと少なくとも１つのアウトカムとをリンクさせる複数の予測モデルを包含するサーチ空間に関するユーザ入力を受取る。ステップ３０４では、当該アウトカムに関する複数の予測モデルの夫々の予測値に基づいて、サーチ空間において予測モデルのサーチを実行する。ステップ３０６では、サーチにより特定された複数の予測モデルに処理を加えて、複数のファクターの前記複数の組合せのうちの１つの組合せをユーザが選択した１つのアウトカムにリンクさせる最終的な１つの予測モデルを生成する。この最終的な予測モデルは、この最終的な予測モデルに含まれる複数のファクターを持つ個人が、その１つのアウトカムを得ることになる確率を示すものである。
【００２３】
予測モデルによって予測されるアウトカムは、ある個人に関する、または、ある母集団を構成する多数の個人に関する、または、ある保険業務提供者に関する、任意の適当なアウトカムである。その具体例を挙げるならば、アウトカムのうちには、疾病アウトカム、有害作用アウトカム、臨床検査アウトカム、それに保健関連事業アウトカムなどが含まれる。疾病アウトカムの具体例としては、ある個人が特定の疾病を発症するか否か、ある個人のある疾病が進行する確率が高いか否か、それに、ある個人がある医療処置計画に従って医療処置を受けた場合に生存期間がどれほどかを示すアウトカムなどがある。有害作用アウトカムの具体例としては、例えば心臓手術などの手術や、化学療法などの治療に付随する、様々な合併症の発症というアウトカムなどがある。臨床試験アウトカムの具体例としては、新薬の服用に伴う有効性ないし有害反応に関連したアウトカムがある。保健関連事業アウトカムの具体例としては、個人が負担する医療費の額などがある。
【００２４】
１つの予測モデルを、または、複数の予測モデルから成る１つの予測モデル集合を生成したならば、その予測モデルまたは予測モデル集合をそこから生成したところの母集団を構成する多数の個人に対するオーバーフィッティングを軽減するための処理を、その予測モデルまたは予測モデル集合に施す。それには、例えば、元の母集団には含まれていない個人から収集したファクター・データを用いて、生成した予測モデルの評価及び修正を実行すればよい。このような修正された予測モデルを生成するプロセスは、上で説明した元の予測モデルを生成するプロセスと同様のプロセスとすることができる。
【００２５】
後に詳細に説明するように、予測モデルとアウトカムとを活用することによって、保健関連の意志決定を支援する機能を提供できるようにしている。そのためには、例えば、意志決定支援モジュール１０４が、現在提案されている治療計画に関して発生する可能性のある複数のアウトカム（候補アウトカム）の集合である候補アウトカム集合と、その候補アウトカム集合に含まれる各々の候補アウトカムの夫々の発生確率並びにリスク点数とを出力する。その候補アウトカム集合に含まれる複数の候補アウトカムは、疾病カテゴリ別に分類して出力することもでき、治療カテゴリ別に分類して出力することもできる。意志決定支援モジュール１０４は、現在提案されている治療計画に関する候補アウトカムを出力するばかりでなく、更に、過去において解析が行われた同じ患者に関するアウトカム及び治療計画推奨案、並びに、未解析の新たに追加されたアウトカム及び治療計画推奨案も出力することができるようにしてある。意志決定支援モジュール１０４は、最終的な予測モデルを使用してある個人に関する複数のアウトカムを予測することに加えて、更に、母集団全体における当該アウトカムのリスクと対比させて、下位集団を構成する人々における当該アウトカムのリスクを示すようにした、統計データも出力することができる。
【００２６】
データの準備処理及び更新
予測モデル生成機構１００が予測モデルを生成するために使用する臨床データは、必ずしも標準フォーマットで記述されているとは限らず、非標準フォーマットで記述されていることもある。データベースに収容されているデータ集合のうち、比較的古く、そのためＸＭＬエクスポートやエクセル・スプレッドシートなどの標準的な語法で記述されていないデータや、印刷物に記録されているデータなどは、それらを予測モデル生成機構１００などのソフトウェアに組込むにあたって、データ品質と、データ健全性と、そのデータが標準的な語法並びにフォーマットに従って記述されているか否かを確認する必要がある。一方、データベースに収容されているデータ集合のうちには、ＳＮＯＭＥＤを含めたユニファイド・メディカル・ランゲージ・システム（ＵＭＬＳ）に従った標準的な語法で記述されているものもあり、また、セキュリティ暗号化データとして送信されるデータのうちには、プレディクティブ・モデル・マークアップ・ランゲージ（ＰＭＭＬ、これはＸＭＬに基づいたものである）や、エクステンシブル・マークアップ・ランゲージ（ＸＭＬ）で記述されたものがある。伝送するデータにこれらの方法でタグ付けしておくことにより、新たなファクターないし新たな患者のデータが追加された場合に、その新たなファクターないし新たな患者のデータに基づいて、予測モデルの再計算が自動的に行われるようにすることができる（例えば、患者コーホートから血液サンプルを得た場合には、その血液サンプルのＳＮＰ解析が自動的に行われるようにすることができる。また、２００５〜２０１０のタイムフレームの間に患者コーホートに１０人の新たな患者が加入している）。
【００２７】
最初に予測モデル計画を策定する段階で、統計システムの管理責任者ないし臨床リサーチの実施責任者が、動的に実行される予測モデル生成プロセスで用いられるファクター及び患者の選択基準を選定すれば、その選択基準に該当する情報をデータ集合２１４〜２２６から抽出するためのデータベース問い合わせが自動的に生成されるようにしてある。そのためユーザは、この選択基準の選定によって、あるファクターに関するデータが欠損している患者データを、データ解析行列２０６に含めるか否かを選ぶことができる。
【００２８】
予測モデル生成機構１００を利用して統計解析を行えるようにするために、データは、変換及び組織変更されて、標準的フレームワークとされる。こうして準備処理が完了した入力は、ｎ行×ｐ列のテキスト・ファイルとされており、ここでｎは患者の数であり、ｐはデータベース内の変数の総数である。このプロセスにおいて、数値以外の形態の変数に対しては、それを数値に変換するための書き換えが行われ（例えば、性別を表す変数は、男性／女性が、０／１に書き換えられる）、また、その他の形のデータ変換（例えば、年齢などの連続変数を、その自然対数を取るなどして変換する）を行うことが望ましい場合には、そのようなデータ変換も行われる。この標準化されたデータ行列の中では、連続値のデータ集合と離散値のデータ集合との両方の解析が行われる。
【００２９】
データの前処理（遺伝子発現データの具体例）
遺伝子発現データの追加は、例えば、予測モデル生成機構１００の中に、アフィメトリックス・マイクロアレイ・ディスクリプション・ファイルがアップロードされることなどによって行われる。そして、このファイルがアップロードされる場合には、「.celファイル」及び特定チップ情報が入力データとして用いられるため、予測モデル生成機構１００は、Ｒのサイト（http://www.r-project.org/）や、パッケージ・バイオコンダクタのサイト（http://www.bioconductor.org/）で入手可能なツールを用いて、その入力データを、ＲＭＡまたはＭＡＳ５．０の発現レベル（数値表示）に変換する。続いて、数値に変換したデータを更に、２を底とする対数表示に変換した上で、分位値による正規化を施す。また、発現度が低く変異度も低い遺伝子は、フィルタ処理によってデータベースから除去する。以上が完了した時点で、遺伝子発現データは、ｐ×ｎ（遺伝子×患者）行列の中に収容されている。
【００３０】
また更に、遺伝子発現データの前処理においては、その処理の一部として、次元圧縮処理も実行される。遺伝子に関連したファクターは、複数の遺伝子の線形結合により生成される。先ず、遺伝子のクラスタリング（ｋ平均クラスタリング）を実行して、複数の遺伝子を「ｋ」個のグループに編成する（ｋ＜ｐ）。続いて、各クラスタ（グループ）から第１主成分を抽出し（ＰＣＡ）、それによって、そのグループに含まれる複数の遺伝子のアクティビティの重要度が上位にある複数の特徴を要約する。この第１主成分は、分散が最大になる線形結合である。発現レベルの行列を特異値分解することにより、複数の主成分が得られ、これは次の式で表される。
【００３１】
【数１】
2008532104.tif 000003
【００３２】
上式において、Ｘはその次元がｐ×ｎの行列であり、Ｆはその複数の主成分がＸで表される行列である。最終的に、その次元がｋ×ｎ（遺伝子ファクター数×患者数）行列が生成される。この行列から得られるデータが、その他の「ｆ」個のファクターと結合され、ここでいうその他のファクターとは、以上に説明した前処理が既に完了しているファクター、または、データ圧縮処理のステップを必要としなかったファクターである。この最終的なｆ×ｎ行列に基づいて、後に説明するようにして予測モデルが生成され、その予測モデルは、その「ｋ」個のファクターのうちに複合遺伝子発現ファクターを含んでいることもあれば、含んでいないこともある。例えば腺癌の生存期間についての予測モデルでは、複合遺伝子発現ファクター「３５０」、「５９」、及び「４４」が、フィッティングした予測モデルの中にキー・ファクターとして含まれている。それら複合遺伝子発現ファクターの各々は、約５個の遺伝子を代表するものであり、それら遺伝子の名称は、アフィメトリックス社やアギレント社などが採用しているそれら遺伝子に対応したプローブ識別番号を、遺伝子及び蛋白質の標準名称データベースにリンクすることによって得られる。
【００３３】
欠損データの調整処理
欠損値に対処するには、標準的な欠損値対処方法を用いればよい。例えば、ある特定の変数に関して欠損値を含む対象は除外して解析を行うという、無欠損事例に限定した解析を行うようにしてもよい。或いは、ある１つの対象において所与の予測変数の値が欠損している場合に、その他全ての対象における当該予測変数の値の平均値をもって、その対象の当該予測変数の欠損値に代入するようにしてもよい。また更に、平均値の替わりに、更に別の値を、当該予測変数の欠損値に代入して用いるようにしてもよい。また、カテゴリ変数（バイナリ・ファクターを含む）に関しては、欠損値はその他カテゴリーであると見なす（例えば、性別を表す変数を、男性、女性、欠損の３通りの値を取るものとする）ようにしてもよい。以上の様々な欠損値対処方式の長所と短所については、従来より諸処で論じられている。
【００３４】
時系列処理による前処理
データの前処理を時系列処理で行うには、標準的なサマリー方式を使用すればよい。その場合に、例えば、全てのアウトカムのトラックに亘る縦断的な平均値を用いるようにしてもよい。また別法として、縦断的データ解析のための先に説明した方法に従って混合予測モデルを使用するようにしてもよい。
【００３５】
予測モデルのサーチ
明確に規定された有害作用アウトカムとデータ集合の中に用意されている複数の変数とをリンクさせる可能性のある複数の予測モデル（候補予測モデル）から成る、候補予測モデル空間を対象としたサーチを実行する。このサーチの目的は、予測能力の高い複数の予測モデルを発見することにある。このサーチを実行するステップにおいては２通りの方法が用いられ、それら方法は、夫々に異なった選択基準によるものである。１つの構成例においては、候補予測変数の個数が十分に少ない（１５個以下）場合に、全数列挙方式によって２Ｐ個の候補予測モデルの全てを比較するようにしている。この場合、予測モデル生成機構１００は全ての候補予測モデルを列挙して、夫々の予測スコア値を算出する。説明変数の個数がこれより多い場合には、全ての候補予測モデルを列挙することは容易でないため、全数列挙方式の方法ではないサーチ方式が必要になる。
【００３６】
次元が大きい（候補予測変数の個数が多い）という問題がある場合には、予測モデル生成機構１００は、候補予測モデル空間の中を前方及び後方へステップ移動しつつサーチを行うステップ方式のサーチ方法を実行する。ヌル・モデル（予測変数を持たない予測モデル）から始めて、各ステップごとに予測変数を１つ追加し、且つ１つ削除して、それによって生成される全ての予測モデルの予測スコア値を比較する。例えば、データ集合の中に変数が３００個含まれており、現在のステップにおける予測モデルが３個の予測変数を持っているものとすれば、次のステップでは、予測変数を１つ加えた２９７個の候補予測モデルと、予測変数を１つ減らした３つの候補予測モデルとのうちから、選択を行うようにする。この手順を幾度も反復して実行することによって、多数の候補予測モデルが比較され最高のモデルが見付け出される。この方法は、決定論的な、発見し損なうことのないサーチ方法であり、各ステップごとに、アルゴリズムは、可能な最善の選択肢へ向かって移動して行く。別法として、確率論的サーチ方法を実行するようにしてもよい。その場合には、各ステップごとに、候補予測モデル空間における近傍の候補予測モデルについての計算を行い、ステップごとの移動方向は、訪れた候補予測モデルの予測スコア値に応じてランダムに決定する。以上に説明した全てのサーチ方法は、並列的に実行することができ、夫々に異なる開始点から開始することができ、それによって、候補予測モデル空間の探索をより優れたものとすることができる。
【００３７】
最終的に、予測モデル生成機構１００は、複数の候補予測モデルとそれらの予測スコア値とを含むリストを出力する。そして、それら複数の候補予測モデルのうちの、予測スコア値が上位の幾つかの候補予測モデルが、これに続いて、アウト・オブ・サンプル方式の予測における予測スコア値、費用対効果、特異度／選択度、等々について比較される。
【００３８】
選択基準／予測スコア値のアセスメント
以上に説明した予測モデルをサーチするための様々なサーチ方法において、使用可能な選択基準として、２つの選択基準がある。その１つは赤池情報量基準（ＡＩＣ）であり、もう１つはベイズ情報量基準（ＢＩＣ）である。いずれの情報量基準を使用する場合も、その予測スコア値（Ｓｃｏｒｅ）は、次の式に従って算出される。
【００３９】
【数２】
2008532104.tif 000004
【００４０】
即ち、予測モデルの予測スコア値は、その予測モデルに関するＮ個の観察値の全ての対数確率の総和に−２を乗じた積に、その予測モデルのパラメータの個数（パラメータ・ベクトルの大きさθ）にＫを乗じた積を加算したものである。
【００４１】
選択基準としてＡＩＣを採用する場合には、上式のペナルティ項におけるＫの値を２とし、ＢＩＣを採用する場合には、その値をｌｏｇ（ｎ）とする。ＢＩＣを採用する場合には、より大きなペナルティを課すため、ＡＩＣを採用する場合と比べて、より可能性の低い予測モデルが選択されることになる。予測モデル生成機構１００が、更に異なったペナルティを課すようにしてもよく、そのようにしたものも、本明細書において説明する主題の範囲に含まれる。
【００４２】
予測モデルのフィッティング
上で説明したステップにより選択された複数の予測モデルに対し、続いて、それら予測モデルのベイズ評価を実行する。それには、予測モデルに含まれる複数のパラメータに対応した標準的な無情報事前分布を利用して、マルコフ連鎖モンテカルロ（ＭＣＭＣ）法を実行し、それによって、その予測モデルに含まれるそれらパラメータの事後分布を探索する。それら複数のパラメータの結合事後分布から得られるサンプルは、点推定値及び信頼区間を生成するために必要とされる推定情報のうちの利用可能な全ての情報を要約している。ある事象が発生するまでの時間に関するアウトカム（生存期間の予測モデルに関するアウトカム）については、以下の式で表されるワイブル生存モデルを用いてデータをモデル化する。以下の式において、Ｙは事象が発生するまでの時間であり、α、λ、及びβはパラメータである。
【００４３】
【数３】
2008532104.tif 000005
【００４４】
疾病ステータス（バイナリ・アウトカム）の場合には、以下の式で表されるロジット・モデルを用いる。以下の式において、Ｙは０／１で表される疾病ステータスであり、θ及びβは予測モデルのパラメータである。
【００４５】
【数４】
2008532104.tif 000006
【００４６】
アウトカムの１つの具体例を挙げるならば、以下の複数のファクターを含む予測モデルによって予測されるアウトカムがある。複合遺伝子ファクター「３５０」、複合遺伝子ファクター「４４」、複合遺伝子ファクター「５９」、Ｔ（腫瘍の大きさ）、Ｎ（腫瘍に付随するリンパ節の個数）、それに、Ｋ−ｒａｓ（免疫組織化学的染色によるＫ−ｒａｓ蛋白検査で腫瘍細胞が陽性であるとされたことを表すファクター）。
【００４７】
データ品質のチェック
欠損データと、データ分布と、予測モデルのフィッティングの品質との、夫々のアセスメントをのために、様々なデータ・チェックを行うようにしている。予測モデルのフィッティングの品質のアセスメントのために行うデータ・チェックの具体例を挙げるならば、例えば、予測値が最上にある予測モデルに含まれている複数の予測ファクターについて行う連鎖収束の確認がある。この連鎖収束の確認は、ある１つの予測モデルの複数のパラメータの評価が、適切であるか否かのアセスメントを、ベイズＭＣＭＣ法を用いて行うものである。図４のグラフの左側の複数のグラフは、夫々のパラメータの評価値の分布を示しており、右側の複数のグラフは、その予測モデルのフィッティングのステップが適切に収束しているか否かを示している。
【００４８】
予測精度
選択された複数の予測モデルの各々について、リーブ・ワン・アウト・クロス検証法、テスティング・アンド・トレーニング・セット法、及び、ブートストラッピング法を実行して、その予測モデルの予測能力をチェックする。各々の予測モデルについてのチェックを行う際に、１つのサンプルを、または１つのサンプルの一部分を評価から除外し、そして、予測モデルのフィッティングを行った後に、除外した１つのサンプルの、または１つのサンプルの一部分の予測を行う。続いて、受診者動作特性曲線（ＲＯＣ）を生成することにより、また更に、コンコーダンス・インデックス（ｃ−インデックス）を算出することにより、予測アルゴリズムを評価する。そして、それら複数の予測モデルのうち、できるだけ敏感度が高く（偽ネガティブの確率が小さく）且つ、特異度が大きい（真ポジティブの確率が大きい）１つの予測モデルを特定する。
【００４９】
予測モデルの管理
●生成した予測モデルの格納
○ブートストラッピング法、リーブ・ワン・アウト・クロス検証法、及びモデル・トレーニング法を実行して、それら方法の出力として得られた、ＰＭＭＬまたは標準的なＸＭＬで記述された予測モデルを格納する。
○データベース・キーによってリンクされた「入力データ」と「生成した予測モデルのテーブル」とのリンケージを格納する。
＊「生成した予測モデルのテーブル」には、予測精度の値（ｃ−インデックス、敏感度、特異度の夫々の数値）、下位母集団についてのファクターである調達費用の値、及び下位母集団についてのファクターである調達リスクのスコア値が、データ行列として含まれており、更にその他のデータ行列も含まれている。
●ランキング及びソーティング
○予測精度の値（ｃ−インデックスの統計値）に基づいて、予測モデルの一次ランキングの値を作成する。
○調達費用、調達リスク（診断検査に付随するリスク）、等々のファクター特性値に基づいて、予測モデルの二次ランキングの値を生成する。
【００５０】
予測モデル生成機構１００の特徴
予測モデル生成機構１００は、臨床データに加える処理を、あたかも走行しているアセンブリ・ラインのように自動化することができ、また、予測を最適化するために、予測モデルの動的な更新を行うことができる。予測モデルを生成するたのデータ解析の手順をこのように「ファクトリー・ライン」のごときものとして構築するために使用している構成要素のうち、例えば、遺伝子発現の解析方法、予測モデルのサーチ／選択方法、ベイズ・モデル・フィッティングにおけるパラメータの選定方法、予測モデル平均化の有効性の検証方法などは、従来から綿密な研究が行われてきたものであるが、しかしながら、従来は以下に列挙する機能を提供することは不可能であった。
●ある事象が発生するまでの時間（時間データが入手可能な場合）及び発生する確率を信頼区間を明示して予測し、もって、不確定度を定量的に且つ解釈可能に提示するために意志決定支援ツールが使用する予測モデルを自動的に生成する機能。
●夫々に異なった前処理のステップを必要とする互いに種類の異なったデータから成る異種データ集合を１つのファクター・データ行列の中に自動的に統合し、もって、予測モデルのサーチを自動化する機能。尚、ここでいう互いに種類の異なったデータには、以下のデータが含まれる。
○人口統計学的データ（年齢、性別）。
○簡単なラボラトリ検査（コレステロール検査など）の検査結果データ。
○在来の診断方法による臨床診断の診断結果及び医療履歴（医師による放射線画像読影結果、糖尿病のＤｘ値など）のデータ。
○ＳＮＰ遺伝子型データ（優性−優性、優性−劣性、劣性−劣性の分類区分並びに特異ＳＮＰサブタイプ）。
○遺伝子型におけるサブユニットの反復回数のデータ。このデータは、希に見られるサブユニットの反復に起因する疾病（例えば、ハンチントン舞踏病など）に関するものである。このデータは、その種の疾病の予防療法が可能になったときに利用される。
○遺伝子発現データ、プロテオミック・データ（抗体及びシトキンに関するデータを含む）、ないしはメタボロミック・データ。
＊これら高分子に関するデータを集めた既製のデータ集合として、アフィメトリックス（登録商標）・マイクロアレイ・データがある。このデータ集合は、ＭＡＳ５．０アルゴリズムによって得た値を、底２対数変換した上で、変位値による正規化を施し、そして、発現度が低く無変化の遺伝子を除去することにより作製されたものである。また、予測モデルのサーチを効率的に行えるように、データ圧縮が施されており、このデータ圧縮は、ｋ平均クラスタリングを実行した後に、主成分解析（ＰＣＡ）を実行することによって行われている。予測モデルを生成する際には、こうしてデータ圧縮によって生成された複数の複合ファクターが、所与のアウトカムのその他の複数の候補予測変数と共に、互いに比較される。
○質量分析法によって得られたフィンガープリント（指紋採取）・データ及び自動ピーク識別によって識別したピークを既知のプロテインのライブラリと比較して得られたプロテイン・データ、それに、そのプロテイン・データにクラスタリング及び主成分解析を施して得られたデータ。
○心電図（ＥＫＧ）データ。これは、ＳＴ上昇（ＳＴＥ）、ＳＴ低下（ＳＴＤ）、異常Ｑ波（ＰＱＷ）、陰性Ｔ波、及びそれらの頻度を要約して、夫々をスコア値で表すことにより、予測ファクターとして使用できるようにしたデータである（特に頻繁に使用されるのは、アンギナなどの心臓の状態を表すデータである）。
○マグネトエンセファログラフィ（ＭＥＧ）、エレクトロエンセファログラフィ（ＥＥＧ）、ないしは機能的磁気共鳴画像法（ｆＭＲＩ）の画像を表すデータ・ポイントを要約して、夫々をスコア値で表すことにより、予測ファクターとして使用できるようにしたデータである（特に頻繁に使用されるのは、癲癇などの脳の状態を表すデータである）。
○エコーカルジオグラフィ、ＭＲＩ、ＣＡＴスキャン、マンモグラフィ、それにＸ腺画像などの解剖学的画像情報データも、座標上のデータ・ポイントで表すことができ、また、病変部（例えば、マンモグラフィにより検出された胸部の石灰化病変部）の寸法及び発生数を予測ファクターとして使用することができる。
○時系列情報データ（例えば、血糖値の日内変動や、短期的なクレアチンキナーゼＭＢの連続測定値、トロポニンＩ、トロポニンＴ、及びその他の心筋梗塞発症後心臓マーカー、ないしは、上に述べた様々な種類のデータを複数の時点で収集した時系列データなど）。
○患者の家庭や仕事場などの日常居所を、オープン・ソースとして利用可能なデータ集合に格納されている様々な環境的リスク・ファクターに関連付け、また、様々な地球規模情報システムを利用してそのような環境的リスク・ファクターをジオコードに変換したその他のレジストリ（例えば、家庭や仕事場の地勢上の主要レベル）に関連付けている環境データ。
●自動化アウト・オブ・サンプル・データ集合（データが入手可能な場合）と比較することでオーバーフィッティングを回避しつつ、統合データとアップロードした複数のアウトカムとを用いて最高精度の予測モデルを判定するサーチ及び選択のプロセスを自動化する機能。
●予測モデルのサーチを実行する際に、ある選択基準（赤池情報量基準またはベイズ情報量基準）に従った、互いに方式の異なる複数のサーチ方法（ステップ方式、変数を限定した全数列挙方式、並列計算による確率論的サーチ方式）を、最高精度の予測モデルを判定するという最終目的を達成するために同時並行的に実行できるようにし、また、有害作用アウトカムの発生までの時間が既知である場合には、ベイズ−ワイブルのモデル・フィッティング方式を用いて、クロス検証法により、予測精度（受診者動作特性曲線の下方の面積）、敏感度、及び特異度のアセスメントのための予測値を生成する機能。
●予測モデルをソートする際に、予測精度に基づいたソートだけでなく、アップロードしたファクター情報に基づいたソートも行えるようにする機能。アップロードしたファクター情報は、例えば、個人があるファクターを持つか否かを判定するための検査を様々な条件で実施した場合の費用及びリスクなどであり、このような情報に基づいてソートを行うことによって、保険会社、医師、ないしは患者が負担する費用をできるだけ低く抑え、且つ、診断検査を受ける患者のリスクをできるだけ小さく抑えつつ、プロベンティス社の高精度スレショルド基準に適合する予測モデルを選択するプロセスを自動化することができる。
●アウト・オブ・サンプル母集団を用いて、より広い母集団の中で、及び特定の患者下位集団の中で（データが入手可能な場合）、有効性ののアセスメントを行うことにより、予測精度の自動化ベンチマーク・テストを実行する機能。
●ベイズのフィッティング法を用いて１つのファクターが異なるごとに患者集合を別々のグループにして分割して行く意志決定ツリーを生成する機能。この意志決定ツリーは、医師または患者が意志決定支援モジュール１０４を操作して、システムに新たに組込まれる様々な新たな種類の新たな情報に基づいたアウトカムの確率についての質問を発することを通して、動的に構築されるものである。
●標準的なＸＭＬのフィールド・ネームやＰＭＭＬデータによりタグ付けされた新たな患者情報データを、手作業による前処理スクリーニングを必要とすることなく、自動的に組込む機能。
●新たなデータを動的に組込むことにより、運用中にリアルタイムでサンプル規模を拡大して、予測モデルの品質を向上させると共に、新たな母集団及び下位集団における予測精度を検証する機能。
●ＰＭＭＬ及びＸＭＬを使用した標準伝送規格を用いて、他のソフトウェア・パッケージとの間の通信並びにＦＤＡなどの規制当局との間の通信を容易にする機能。
●統計専門家であるシステム・アドミニストレータが、大規模なデータ集合に自動的に生成される品質管理用のチェックポイントを詳査するために利用する「ダッシュボード」をディスプレイ画面に表示する機能。ここでいう大規模なデータ集合とは、運用中にリアルタイムで生成される新たな患者データ並びに新たな予測モデルについてのデータの集合であり、また、ここでいうチェックポイントとは、複数の予測モデル、複数の疾病、それに複数の部位に関するチェックポイントである。このダッシュボードは、システムの運用中に、改善された予測モデルの採用や、標準フォーマットでの規制当局への情報の通信を行おうとするときの、最終的な品質管理チェックポイントとしての役割を、統計専門家であるシステム・アドミニストレータが果たすのを容易にするものである。
●予測モデル生成機能を意志決定支援システムに連係させて、意志決定支援システムを効果的に利用できるようにする機能。この意志決定支援システムは、以下の出力を生成する。
○ある患者について解析及び予測を行った複数のアウトカムから成るアクトカム集合を示す出力。
＊出力されるリストには、過去において解析された複数のアウトカム、今回解析された新たな複数のアウトカム、それに、未だ解析されていないアウトカムが含まれ、それらアウトカムは疾病及び治療法のカテゴリごとに分類して示される。
○各々のアウトカムの計算に関するデータ、各計算に用いられたファクターに関するデータ、及び、それらが行われた日付（血液などのサンプルの採取日、そのサンプルの分析の実施日などの日付）を示す出力。
○所定の期間内に、ある事象（アウトカム）が発生する確率を、その信頼区間と共に示す出力。
○所定の発生確率をもって、ある事象が発生する期日を、その信頼区間と共に示す出力。
○米国内、及び／または、当該地域内、及び／または、当該保健システム内、及び／または、当該医療センター内、及び／または、当該診療所内、及び／または、当該医師ないし当該保健チームの患者名簿内の、母集団の残りにおける患者のリスクの確率値と、下位集団（例えば人種、性別などによる）における患者のリスクとを対比したグラフから成る出力。
○個人の保健計画に関する様々な出力。これについては以下の通りである。
＊ディスプレイに表示された予測モデルに含まれている様々なファクターのうち、患者の努力次第で変更可能なファクター（例えば、直接的に変更可能な喫煙の有無などの日常習慣ファクターや、間接的に変更可能なＬＤＬコレステロール値などのラボラトリ検査の結果値ファクター）を変更することで、リスクをどれほど軽減できるか（有害作用アウトカムの発生確率をどれほど低下させることができるか、また、ある事象が発生するまでの時間をどれほど延長できるか）を示すグラフを表示する。
＊医師が患者に対して推奨する治療計画推奨案を表示する。
＊患者が直接選択する治療計画推奨案を表示する。
＊考察対象のリスクと、考察対象の事象が発生するまでの期間と、ネガティブ・ファクターが有害事象の発生確率に大きく寄与している状態を解消するために、ネガティブ・ファクターを改善ないし変更するための方法を表示する。また更に、ポジティブ・ファクターが維持されている場合にはそれを賞賛するコメントを表示する。
＊以上に記した全ての種類の情報は、長期間に亘って随時表示させることができるようにしておく。様々な頻度で収集される夫々のファクター（例えば、血糖値は、その日平均値が一月に一度の頻度で収集されるのに対して、コレステロール値は、一年に一度の頻度で収集される）は、そのファクターの最新に収集した値を保持し、必要に応じて再計算を行う。また、リスクのスコア値が改善した場合には、それを賞賛するコメントを表示する。
＊予測される事象の考えられる原因と、診断された疾病とを、患者に説明し、患者を教育するための表示として、ＮＩＨが資金提供したビジュアル・ヒューマン・アナトミー計画を利用して入手することのできる説明文及び解剖図を表示する。
＊これらの表示は、インターネットを介してＡＳＰを利用して行わせるようにすることができる。患者が新たなデータを入力する方法としては、オンライン・アンケートに従ってウェブ介して入力する方法、スコア票に記入してそれをスキャンすることで入力する方法、電話調査に応える方法などがあり、また、更新された個人的な保健計画及び健康履歴（長期間に亘るデータ）を見る方法としては、コンピュータ端末、ＰＤＡ、携帯電話端末などの、ウェブが利用可能な様々なデバイス上で、ウェブを介して見るという方法がある。
○要約報告を示す出力。これについては以下の通りである。
＊様々なアウトカムに関する、母集団におけるリスクの値ないしはその様々な下位集団におけるリスクの値に対する、患者名簿に示された患者集団のリスクを示す統計結果の要約を表示する。
＊新たな患者についてのデータが追加された日もは、それによって更新された予測モデルのパラメータ並びに臨床ファクターを表示するようにし、その際に、新たなファクターが追加されていたならば、そのファクターを強調表示して、そのファクターが病態生理上のまたは健康維持上の寄与因子である可能性があることを明示する。
＊患者票の閲覧画面によって、各患者に関して、様々なアウトカムのどれが低リスク、中リスク、高リスクの分類に夫々該当するかを表示すると共に、最後の診察予約日、次の診察予約日、現在の個人的な保健計画推奨案、治療内容、それに、診断内容を表示する。その患者が、受診していないか、または、適切な治療を受けていない、高リスクの患者である場合には、更なる詳査が必要であることを示すフラグが付される。
【００５１】
予測モデル生成機構１００及び／または意志決定支援モジュール１０４は、従来の技術では提供することができなかった以上に列挙した機能の、そのいずれをも提供することのできるものである。
【００５２】
医療関連アウトカムを予測するための予測モデルの階層構造の生成
先の「課題を解決するための手段」の説明において述べたように、本明細書に記載する主題の１つの局面として、医療関連アウトカムを予測するための予測モデルの階層構造を生成することがある。図５に示したのは、予測モデル生成機構１００が、医療関連アウトカムを予測するための予測モデルの階層構造を生成するために採用することのできる、具体例のステップを示したフローチャートである。図５において、ステップ５００では、母集団を構成する多数の個人に関する臨床データを取得する。ステップ５０２では、母集団に関するファクターのうち、医療関連アウトカムの指標となる複数のファクターを特定する。ステップ５０４では、特定したそれら複数のファクターに基づいて、複数の予測モデルを生成する。ステップ５０６では、生成した複数の予測モデルを、それら予測モデルの予測値の大小関係と、それら予測モデルの各々を個人に適用することに付随する少なくとも１つの更なる指標値とに基づいて、階層構造の中に配列する。ここでいう更なる指標値は、例えば、その個人が特定のファクターを持っているか否かを判定するために、その個人が、ないしは医療機関が、負担する費用である。もう１つの具体例として、ここでいう更なる指標値は、例えば、その個人が特定のファクターを持っているか否かを判定するための検査を行うことに付随してその個人が担うリスクである。この更なる指標値は、予測モデルを階層構造の中に配列して適用するために用いられる、予測値以外の任意の適当なファクターである。
【００５３】
図６は、予測モデルの階層構造を利用して治療リスクのスコア値を求める際の、１つの具体例を示した模式図である。図６において、円錐６００は予測モデル生成機構１００が生成する予測モデルの階層構造を表している。円６０２は、特定のアウトカムを持つリスクが高い個人と、そのリスクが中程度の個人と、そのリスクが低い個人とを表している。この階層構造の最初のレベル６０４は、ベースライン健康リスク・アセスメントのレベルである。予測モデル生成機構１００が生成するこのレベルの予測モデルは、低い予測値を持ち、比較的低費用または低リスクのファクターに基づいた予測モデルである。ベースライン健康リスク・アセスメントを適用することによって、母集団を構成する多数の個人のうち、このアセスメントを通過して次のレベルへ進む個人の数が絞られる。レベル６０６は、高精度リスク・アセスメントを表しており、このアセスメントでは、ベースライン健康リスク・アセスメントと比べて予測値がやや大きくなり、また、ファクターを得るための費用及びリスクもやや増大する。レベル６０６の予測モデルを適用した結果として、母集団の更に小さな部分集合がこのアセスメントを通過し、その部分集合に対して包括的リスク・アセスメントが実行される。レベル６０８は総合的リスク・アセスメントを表しており、このアセスメントに含まれるファクターは、予測値が最高クラスのファクターであり、しかも、そのファクターを得るための費用及び／またはリスクも最高クラスのファクターである。総合的リスク・アセスメント６０８を適用した結果として、母集団の中の高リスクの個人が特定される。
【００５４】
図７は、複数の予測モデルを使用して前立腺癌に罹患している個人を特定する階層的スクリーニングを行う際の、１つの具体例を示した模式図である。図６と同様に、円６０２は、母集団を構成する多数の個人を表している。図７では、デシジョン・ツリーの形で予測モデルの階層構造を示している。より詳しくは、楕円形７００はベースライン・リスク・アセスメント・モデルを表しており、楕円形７０２は高精度リスク・アセスメント・モデルを表しており、楕円形７０４は総合的リスク・アセスメント・モデルを表している。図６に示した具体例と同様に、階層構造のより下位のレベルへ行くほど、予測モデルの予測値精度は向上し費用は増大する。
【００５５】
図８Ａ〜図８Ｃに、図６及び図７に示したベースライン・リスク・アセスメント・モデルと、高精度リスク・アセスメント・モデルと、総合的リスク・アセスメント・モデルとの間の特異度の差を示した。即ち、図８Ａに示したのは、ベースライン・リスク・アセスメントに基づいた母集団のリスク・スコア値の分布であり、図８Ｂに示したのは、高精度リスク・アセスメントのリスク・スコア値の分布であり、図８Ｃに示したのは、総合的リスク・アセスメントのリスク・スコア値の分布である。
【００５６】
既述のごとく、図１に示したシステムは、複数の意志決定支援モジュールを備えたシステムとすることができ、それらモジュールは、予測モデルを適用し、複数のアウトカムを生成し、それらアウトカムについての様々な治療オプションの有効性を評価するものである。図９Ａ〜図９Ｆはコンピュータ画面を示しており、それらの図のコンピュータ画面には、ユーザ・インターフェースが表示されると共に、本明細書に記載する主題１つの実施の形態に係る意志決定支援モジュールが提供する複数の機能も表示されている。図９Ａにおいて、コンピュータ画面には、化学療法ソリューション・モジュール１０８のための患者情報画面が表示されている。化学療法ソリューション・モジュール１０８の目的は、特定の化学療法計画に付随する複数のアウトカムを評価し提示することにある。図９Ａの画面では、ある個人の、年齢、人口統計学的情法、及びラボラトリ検査情報が得られる。この個人に対しては、更に、新たなバイオマーカーの検証を支援するための臨床研究に参加する意志があるか否かを問うプロンプトが発せられる。もしその個人が「Ｙｅｓ」を選択したならば、その個人に対して、バイオマーカーの検証に参加することを同意する同意書の書式が提示されると共に、バイオマーカーの検証に必要な検査を実施するラボラトリへ然るべき発注書が送信される。
【００５７】
図９Ａのデータ入力画面の「Ｎｅｘｔ」ボタンがクリックされたならば、化学療法ソリューション・モジュール１０８はユーザに対して、図９Ｂに示したような検査の発注確認画面を提示する。図９Ｂにおいて、検査の発注確認画面には、図９Ａの画面で発注したラボラトリ検査と、患者への指示とが表示されている。ユーザが「発注を確認し患者用控を印刷する」をクリックしたならば、化学療法ソリューション・モジュール１０８は選択された検査をラボラトリへ発注する。
【００５８】
化学療法ソリューション・モジュール１０８が提示する次の画面は、図９Ｃに示したような、初期リスク・アセスメント画面である。図９Ｃにおいて、初期リスク・アセスメント画面には、その個人に対応したラボラトリ・データが表示される。また更に、初期リスク・アセスメント画面には、臨床判断ダッシュボードが表示され、そこには、化学療法計画を実行したときに、その結果としてその個人に発熱性好中球減少症が発症するリスクが示されている。ダッシュボードには、その化学療法計画に用いられる複数の薬剤の薬剤名と投与量とが示されている。表示された薬剤名及び投与量に対してはユーザが修正を加えることができる。ユーザが薬剤名または投与量を修正したならば、化学療法ソリューション・モジュール１０８は自動的にその個人が発熱性好中球減少症を発症するリスクを再計算する。更に、ユーザはこのダッシュボードを利用して、処置指示を修正すること、並びに、Ｇ−ＣＳＦ製剤を追加することができる。これらの操作に応答して、化学療法ソリューション・モジュール１０８は自動的にその個人が発熱性好中球減少症を発症するリスクを再計算する。従って、図９Ｃに示したダッシュボードは、医師または患者が、様々なアウトカム及び処置オプションを評価することができるようにしている。
【００５９】
図９Ｄに示したのは、処置計画及びリスク修正画面の１つの表示例であり、図９Ｃの画面に示された薬剤名に対してユーザが何らかの修正を加えたならば、化学療法ソリューション・モジュール１０８はこのような画面を表示する。図９Ｄからは、個人が発熱性好中球減少症を発症するリスクが２７％から１０％に低下していることが見て取れるが、これは、ダッシュボードに表示された複数の薬剤のうちの、いずれかの投薬量が修正されたことによるものである。
【００６０】
図９Ｅに示したのは、処置計画及びリスク修正画面の別の表示例であり、別の個人に関して、化学療法ソリューション・モジュール１０８が表示した画面である。図示例では、所与の化学療法計画によって個人が発熱性ないし重度の好中球減少症を発症するリスクは小さい。従って、Ｇ−ＣＳＦ製剤を追加することによってこの個人が発熱性ないし重度の好中球減少症を発症するリスクが低下するとしても、Ｇ−ＣＳＦ製剤が高価であることを考慮するならば、Ｇ−ＣＳＦ製剤を追加することに伴う費用は引き合わないことになる。
【００６１】
初期リスク・アセスメント画面と処置計画及びリスク修正画面とのどちらにおいても、ユーザは「患者のリスク・スコア値と予測モデル母集団のリスク・スコア値を対比したグラフを表示し、リスク・スコア値を生成するために使用された予測モデルについて更に詳しく知る」を選択することができ、これが選択されたならば、化学療法ソリューション・モジュール１０８は、個人のリスクと予測モデル母集団のリスクとを対比したグラフと、予測モデルの詳細情報とを表示する。図９Ｆに示したのは、化学療法ソリューション・モジュール１０８が表示した、そのような比較画面の表示例である。図９Ｆでは、発熱性ないし重度の好中球減少症の発症に関する個人のリスクと母集団のリスクとの対比結果が、グラフと文字による説明との両方で表示されている。更に、リスク・スコア値を生成するために使用された予測モデルのソースが表示されている。
【００６２】
初期リスク・アセスメント画面または処置計画及びリスク修正画面において、ユーザが「処置指示確認」ボタンを選択したならば、化学療法ソリューション・モジュール１０８は、図９Ｆに示したような処置指示確認画面を表示する。図９Ｆに示した表示例では、医師が選択した薬品名及び投薬量が表示されている。また、選択された化学療法計画に付随する発熱性ないし重度の好中球減少症の発症リスクが併せて表示されている。
【００６３】
図１に示したように、システム１００が提供する意志決定支援モジュールの別の具体例として、心臓手術ソリューション・モジュール１０６がある。心臓手術ソリューション・モジュール１０６の目的は、個人が様々な心臓手術オプションを評価するのを支援することにある。図１０Ａはコンピュータ画面を示しており、このコンピュータ画面には、本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る心臓手術ソリューション・モジュール１０６によって表示される具体例の患者情報画面が表示されている。図１０Ａにおいて、患者情報画面には、患者に関連した心臓手術関連情報を入力するための入力領域が表示されている。患者情報画面には更に、ユーザが入力領域の情報を患者のＥＨＲと同期させるためのボタンが表示されている。全ての情報の入力が完了したならば、ユーザは「Ｎｅｘｔ」ボタンを選択することによって、発注すべき検査を選択することができる。続いて、ユーザは、初期リスク・アセスメント画面へ進む。それらの図面に表示される情報は、化学療法ソリューション・モジュール１０８に関連して上で説明したものと同じであり、それゆえ説明の重複を避けて、それらについては説明を省略する。
【００６４】
化学療法ソリューション・モジュール１０６と同じく、心臓手術ソリューション・モジュール１０８もまた、様々な処置計画に付随するリスク・スコア値を画面に表示し、処置計画に修正を加えるためのユーザの入力を受取り、修正された処置計画に基づいてリスク・スコア値を自動的に更新する。図１０Ｂのコンピュータ画面は、１つの表示例として、心臓手術ソリューション・モジュール１０６が表示した処置計画及びリスク修正画面を示したものである。図１０Ｂにおいて、画面には、心臓バイパス手術及び所与の複数の薬剤に関連した複数のアウトカムに伴う個人のリスクの、そのリスク・スコア値と信頼区間とが表示されている。化学療法ソリューション・モジュールの場合と同じく、ユーザは複数の処置オプションのうちからの選択を行うことができ、その選択を行ったならば、心臓手術ソリューション・モジュール１０６が自動的に、様々なアウトカムの夫々に対応したリスク・スコア値を更新する。このツールを用いることによって、医師も、また患者も、患者のリスク許容度に基づいてオプションとしての処置計画を選択することができる。
【００６５】
記述のごとく、図１に示したシステムが提供する機能のうちの１つに、バイオマーカー因果性検証の機能がある。図１１は、本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係るバイオマーカー因果性検証システムを示したブロック図である。図１１において、バイオマーカー因果性検証システムは、バイオマーカー因果性ライブラリ１０２を備えており、このバイオマーカー因果性ライブラリ１０２は、科学学術文献データベースの自動サーチによって検出された候補バイオマーカーを受取る。このバイオマーカー因果性検証システム１０２には更に、予測モデル生成機構１００によって因果性が検証された検証済バイオマーカーが格納されている。臨床専門家委員会は、どの候補バイオマーカーが検証すべきバイオマーカーであるかについて仮説を立てる。意志決定支援モジュール１０４が、患者の同意を得た上で、その患者が、その候補バイオマーカーをもっているか否かを判定するための検査を発注する。その候補バイオマーカーに関する検査データは、前処理が施された上で、予測モデル生成機構１００へ提供される。予測モデル生成機構１００は、新たなバイオマーカーを含む予測モデルを生成し、そのバイオマーカーが予測値を持つか否かを判定することで、そのバイオマーカーの因果性の検証を行う。
【００６６】
バイオマーカー因果性検証は、２つの段階によって行われ、第１段階はバイオマーカー特定段階であり、第２段階はバイオマーカー検証段階である。バイオマーカー特定は、生物学的事実（生物学及び基礎科学の学術文献データベースに格納され、また、生物情報学的な遺伝子疾病及び酵素触媒反応疾病に関するデータベースに格納されている事実）から候補バイオマーカーを自動抽出することによって行われる。抽出した候補バイオマーカーは、バイオマーカー因果性ライブラリへ入力し、臨床専門家委員会に、その候補バイオマーカーを詳査して研究及び臨床試験を実行することの許可を出すことを求める。
【００６７】
バイオマーカー検証は、意志決定支援モジュール１０４を操作する患者に対して実行される。意志決定支援モジュール１０４に組込まれたツールによって、許可が出された候補バイオマーカー（新たな診断検査のリード）が、臨床処置システムへ入力され、それによって、患者の同意の記録（書類または電子的なもの）を通信すること並びに取出すことと、通常のまたは部外秘のラボラトリ検査の発注書及びその検査結果をラボラトリとの間で（電子的に及び／または書類の形態での）通信することとが容易に行える。例えば、図１０Ａに示した「臨床ディスカバリ」ラボラトリ検査のセクションは、検査の発注を容易にしており、全てのラボラトリ検査を一度に発注できるようにしている。
【００６８】
候補バイオマーカーに関するデータの収集が行われたならば、予測値、費用、等々に関してそのデータの解析を行う必要がある。この機能は、予測モデル生成機構１００によって実行される。予測モデル生成機構１００が実行するデータ解析には、所望のアウトカムの予測変数としての、その候補バイオマーカーの統計的有意性を、その他のファクターとの交絡及び共線性を考慮に入れて検証するための、新たな予測モデルを生成すること、線形予測モデルにおける予測変数とアウトカムとの正則性のアセスメントを行うこと、残余正則性のアセスメントを行うこと、それに、偽ポジティブの結果を除外するのに役立つアウトライヤー及びブートストラッピングのアセスメントを行うことが含まれる（臨床有意性と統計的有意性との双方において因果性が検証されたバイオマーカーは、バイオマーカー因果性ライブラリの検証済セクションへ移動され、以後、新たに予測モデルを生成する際に使用され、また、スタンド・アローン・テストとしても使用され、更に、新たな分子標的治療剤を開発する際にはターゲット／リードとしても使用される。また、ファクターによる修正の効果のアセスメントにも使用される）。
【００６９】
臨床例：化学療法と好中球減少症
１）バイオマーカー検証
バイオマーカー因果性検証システム１０２は、医学学術文献データベース（例えばメドライン・データベースなど）や、遺伝病学会データベース（例えばＯＭＩＭ（オンライン・メンデリアン・インヘリタンス・イン・マン）データベースなど）をサーチして、問題となるアウトカム（例えば、化学療法に関する貧血症の発症など）を検索し、また、分子情報データベース（例えば、Ｇｅｎｅデータベース、Ｇｅｎｏｍｅデータベース、ＳＮＰデータベースなど）を検索して得られる、候補バイオマーカーについての更なるデータを収集する。そして、収集したデータをバイオマーカー因果性ライブラリの、候補バイオマーカーのセクションに格納する。バイオマーカー因果性検証システム１０２が、以上のようにして特定したアウトカム及び候補バイオマーカーの、その幾つかの具体例を以下に示す。
具体例１−グルコース六リン酸脱水素酵素、Ｇ６ＰＤ、貧血症、非球状赤血球性溶血性貧血症、原因：Ｇ６ＰＤ欠損、遺伝子座：Ｘｑ２８
具体例２−血栓症、血栓性血小板減少性紫斑病、先天性、ＴＴＰ、遺伝子座：９ｑ３４
具体例３−乳癌２遺伝子：ＢＲＣＡ２、乳癌、第２型、遺伝子座：１３ｑ１２．３
具体例４−ナイミーヘン症候群、ベルリン切断症候群、ＢＢＳ、遺伝子座：８ｑ２１
具体例５−劣性リンパ球増多症候群、伴性、遺伝子座：Ｘｑ２５
具体例６−色素性乾皮症、相補性群Ａ、ＸＰＡ、ＸＰＡ遺伝子、遺伝子座：９ｑ２２．３
【００７０】
複数の候補バイオマーカーを特定したならば、図１１に示した臨床専門家委員会が、候補バイオマーカーの全数リストを詳査して、検証段階（下記の第２段階）のための検査費用を支出する価値のある１つまたは幾つかの候補バイオマーカー（分子因子、遺伝子、蛋白質、等々）を選択する。その１つの具体例として、ここでは臨床専門家委員会が、意志決定支援モジュール１０４が利用された臨床医療に関する予測コーホートに基づいて、費用を支出する価値のあるバイオマーカーとしてＧ６ＰＤ変異を選択したものとする。この場合、化学療法を原因として貧血症を発症させるおそれのあるＧ６ＰＤ遺伝子の変異形というバイオマーカーを、バイオマーカー因果性ライブラリの、仮説により決定されたバイオマーカーのセクションへ移動する（これによって、被験者のＧ６ＰＤ対立遺伝子の遺伝子型検査が行われる。別の具体例として、臨床専門家委員会が、遺伝子発現検査、プロテオミック検査、等々を要求することもある）。
【００７１】
２）バイオマーカー検証
ａ）研究の実施
バイオマーカー因果性検証システム１０２のユーザは、先ず、医療施設ないし研究施設のレビュー・ボードの同意を得る。ここで、医療アシスタントないし医師が、臨床研究に参加すること、余分に採取した血液や身体組織が別のバイオマーカーのアセスメントのために使用されること、そのバイオマーカーは現時点では臨床判断に必要とされていないが将来は臨床判断を向上させる可能性のあるバイオマーカーであることを説明する。次に、バイオマーカー因果性検証システム１０２は、「臨床ディスカバリ」検査を発注する（化学療法ソリューション画面の右下のボックス）。更に次の３番目の画面で、バイオマーカー因果性検証システム１０２は、インフォームド・コンセントによる同意を得る。それには、例えば、インフォームド・コンセントの書式を、患者がその内容を確認できるようにＰＤＦ出力などの形で表示し、それに対して電子署名を付して送信してもらうようにしてもよく、或いは、そのような書式をプリントアウトして、患者に署名及び提出をしてもらうようにしてもよい。続いて、ラボラトリ検査の指示書の控をプリントアウトして患者に交付し、及び／または、その指示書の控を電子メールで患者へ送付する（即ち、患者が端末上で確認できるようにする）。ラボラトリとの間でやり取りするデータは、電子データの形で送受信される。
【００７２】
ｂ）データ解析（バイオマーカー因果性データ解析）
このデータ解析には、所望のアウトカムの予測変数としての候補バイオマーカーの統計的有意性を、その他のファクターとの交絡及び共線性を考慮に入れて検証するための新たな予測モデルを生成すること、線形予測モデルにおける予測変数とアウトカムとの正則性のアセスメントを行うこと、残余正則性のアセスメントを行うこと、それに、偽ポジティブの結果を除外するのに役立つアウトライヤー及びブートストラッピングのアセスメントを行うことが含まれる（臨床有意性と統計的有意性との双方において因果性が検証されたバイオマーカーは、バイオマーカー因果性ライブラリの検証済セクションへ移動され、以後、新たに予測モデルを生成する際に利用され、また、スタンド・アローン・テストとしても利用され、更に、新たな分子治療剤の生成のためのターゲット／リードとしても使用される。また、ファクターによって修正を施すときのアセスメントにも利用される）。
【００７３】
意志決定支援の具体例
既述のごとく、意志決定支援モジュール１０４は、複数の予測モデルの予測スコア値を自動的に意志決定ツリーに組込むことによって、個人が最適のインターベンション計画を選択できるようにするものである。図１２に、そのような意志決定ツリーの１つの具体例を示した。図１２において、意志決定ツリーは、発熱性好中球減少症の発症に関連したアウトカムに対応するブランチを含んでいる。図１２に示した複数のブランチは、予測モデルを用いて医療処置計画を評価する数多くの方法のうちの１つの方法に関連した意志決定ツリーの、その全体のうちの一部分だけを示したものである。その他のブランチには、例えば、患者の検査を行わないブランチ、患者に医療処置を施さないブランチ、患者の検査を行わず患者に医療処置を施さないブランチなどがあるが、それらのブランチは、図を簡明にするために図示省略した。各ブランチに付した％記号は、ブランチの確率を表している。＃記号は、ブランチの生活の質を考慮して調整した生存年である。各ブランチの総括利益及び総括費用のアセスメントを行うには、各ブランチの確率に総費用を乗じ、また、各ブランチの確率に総利益を乗じればよい。各ブランチに記入した円は、その下位ブランチに関して算出した値を加算することを意味している。以上において、各ブランチごとに総費用を総利益で除すことによって、費用／利益の比を算出する。続いて、ブランチどうしを比較することにより、最適なインターベンション計画を判定することができる。尚、予測モデルから得られる確率の値は、図１２に示したような意志決定ツリーに自動的に組込まれ、意志決定支援モジュール１０４が、様々なアウトカム及び医療処置計画を評価するために、その確率の値を使用する。
【００７４】
容易に理解されるように、本発明の様々な細部構成に対して、本発明の範囲から逸脱することなく変更を加えることが可能である。また更に、以上の説明は、具体例を提示することを目的としたものであり、本発明を限定することを目的としたものではない。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、予測モデルを生成して適用するシステムのブロック図である。
【図２】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、予測モデル生成機構のブロック図である。
【図３】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、予測モデル生成ステップの具体例を示したフローチャートである。
【図４】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態において、ベイズ・マルコフ連鎖モンテカルロ法を実施したときに、予測モデルの様々な予測変数の連鎖収束が達成されることを示した複数のグラフである。
【図５】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、予測モデルの階層構造の生成ステップの具体例を示したフローチャートである。
【図６】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態において、母集団を構成する多数の個人に対して予測モデルの階層構造がいかに適用されるかを示した模式図である。
【図７】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態において、母集団を構成する多数の個人に対して予測モデルの階層構造がいかに生成されるかを示した模式図である。
【図８】図８Ａ〜８Ｃは予測モデルの階層構造が適用される、母集団を構成する多数の個人に対応したリスク・スコア値を示したグラフである。
【図８Ｂ】予測モデルの階層構造が適用される、母集団を構成する多数の個人に対応したリスク・スコア値を示したグラフである。
【図８Ｃ】予測モデルの階層構造が適用される、母集団を構成する多数の個人に対応したリスク・スコア値を示したグラフである。
【図９Ａ】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、化学療法ソリューション・モジュールが表示させる、コンピュータ画面の具体例を示した図である。
【図９Ｂ】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、化学療法ソリューション・モジュールが表示させる、コンピュータ画面の具体例を示した図である。
【図９Ｃ】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、化学療法ソリューション・モジュールが表示させる、コンピュータ画面の具体例を示した図である。
【図９Ｄ】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、化学療法ソリューション・モジュールが表示させる、コンピュータ画面の具体例を示した図である。
【図９Ｅ】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、化学療法ソリューション・モジュールが表示させる、コンピュータ画面の具体例を示した図である。
【図９Ｆ】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、化学療法ソリューション・モジュールが表示させる、コンピュータ画面の具体例を示した図である。
【図１０Ａ】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、心臓手術ソリューション・モジュールが表示させる、コンピュータ画面の具体例を示した図である。
【図１０Ｂ】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、心臓手術ソリューション・モジュールが表示させる、コンピュータ画面の具体例を示した図である。
【図１１】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態に係る、バイオマーカー検証プロセスを示したブロック図である。
【図１２】本明細書に記載する主題の１つの実施の形態において、最適な治療処置計画を選択するために、予測モデルが出力するスコア値がいかに適用されるかを示した、意志決定ツリーの模式図である。
【図１】
2008532104.tif 000007
【図２】
2008532104.tif 000008
【図３】
2008532104.tif 000009
【図４】
2008532104.tif 000010
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図９Ｅ】
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【図９Ｆ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【手続補正書】
【提出日】平成19年9月4日(2007.9.4)
【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】
ユーザが選択した複数のファクターをユーザが選択した１つのアウトカムにリンクさせる予測モデルを自動的に生成する方法において、
（ａ）母集団を構成する多数の個人に関する臨床データを複数のデータソースから取得し、取得する臨床データは、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数の身体的ファクター及び複数の人口統計学的ファクターと、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数のアウトカムとを含んでおり、
（ｂ）前記ファクターの夫々に異なった複数の組合せと前記複数のアウトカムのうちの少なくとも１つのアウトカムとをリンクさせる複数の予測モデルを包含するサーチ空間に関する入力を受取り、
（ｃ）前記入力を受取ったことに応答して、
（１）前記アウトカムに関する複数の予測モデルの夫々の予測値に基づいて、前記サーチ空間において予測モデルのサーチを実行し、
（２）前記ステップ（ｃ）（１）のサーチにより特定された複数の予測モデルに処理を加えて、前記ファクターの前記複数の組合せのうちの１つの組合せを前記アウトカムにリンクさせる最終的な１つの予測モデルを生成し、この最終的な予測モデルは、この最終的な予測モデルに含まれる複数のファクターを持つ個人が前記アウトカムを得ることになる確率を示すものである、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
複数のデータソースから臨床データを取得する際に、過去の医療履歴データ、社会的地位及び生活習慣データ、身体検査情報データ、自己申告による人口統計学的情報データ、環境情報を格納した地球規模情報システムのデータベースにより確定された人口統計学的データ、遺伝子型及びＳＮＰ情報データ、遺伝子発現情報データ、抗体またはシトキンの少なくとも一方に関するデータを含むプロテオミック情報データ、メタボロミック情報データ、質量分析計情報データ、及び、Ｘ線、マンモグラフィ、コンピュータ・アキシャル・トモグラフィ（ＣＡＴ）、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、心電図（ＥＫＧ）情報、マグネトエンセファログラフィ（ＭＥＧ）、エレクトロエンセファログラフィ（ＥＥＧ）、及び機能性磁気共鳴画像法（ｆＭＲＩ）情報から得られた画像座標値データのうちの、少なくとも２つを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
予測モデルのサーチを実行する際に、赤池情報量基準及びベイズ情報量基準のうちの１つを用いて複数の予測モデルの各々を選択してスコア値を付与することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
複数の予測モデルに処理を加える際に、受診者動作特性曲線（ＲＯＣ）を用いて予測精度を評価することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記アウトカムが、外科手術アウトカム、疾病アウトカム、タイミングアウトカム、治療処置に対する個人の反応、及び臨床検査アウトカムのうちの１つを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記母集団を構成する多数の個人に関して得られたデータの外にある少なくとも１つのデータ集合を用いて前記最終的な予測モデルの評価及び修正を行うことにより、前記母集団を構成する多数の個人に対するオーバー・フィッティングを軽減することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記最終的な予測モデルを、予測値以外の基準に基づいて実行したサーチにより特定されたその他の予測モデルと比較して格付けすることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記予測値以外の基準が、ファクターに関する特別の情報を含むことを特徴とする請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記ファクターに関する特別の情報が：各々の予測モデルに用いられている特定種類の臨床データを得ることに付随する費用；特定種類の臨床データを得ることに付随するリスク；及び、患者が予測モデルに関連した診断検査を受けることに付随するリスク；のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記最終的な予測モデルに基づいて意志決定ツリーを生成し、該意志決定ツリーは、前記最終的な予測モデルの個々のファクターに関する患者間の相違によって患者集合を別々のグループに分割して行くツリーであることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１１】
新たな個人集団に関する新たな臨床データを受取ることに応答して、前記最終的な予測
モデルを自動的に更新することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１２】
前記新たな臨床データを受取ることに応答して、前記新たな個人集団に関するテイラード予測モデルを生成することを特徴とする請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
前記ステップ（ａ）〜（ｃ）が、コンピュータが実行可能な命令をコンピュータが読取可能な媒体に記録したコンピュータ・プログラム製品として構成されていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１４】
アウトカムに医療処置を施すのに最適なインターベンションを選択するための意志決定ツリーに、複数の予測モデルの夫々の予測スコア値を自動的に組込むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１５】
前記最終的な予測モデルを患者の意志決定支援ツールとして用いることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１６】
前記最終的な予測モデルを用いて、前記アウトカムに関する母集団の全体におけるリスクと母集団の中の下位集団の人々のリスクとを対比した統計結果を生成することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１７】
（ａ）母集団を構成する多数の個人に関する臨床データを取得し、
（ｂ）前記母集団に関するファクターのうち、医療関連アウトカムの指標となる複数のファクターを特定し、
（ｃ）特定した複数のファクターに基づいて、医療関連アウトカムを予測するための複数の予測モデルを生成し、
（ｄ）生成した複数の予測モデルを、それら予測モデルの予測値の大小関係と、それら予測モデルの各々を個人に適用することに付随する少なくとも１つの更なる指標値とに基づいて、階層構造の中に配列する、
ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１８】
前記少なくとも１つの更なる指標値は：ある個人が特定のファクターを持っているか否かを判定するための検査を行う費用；及び、ある個人が特定のファクターを持っているか否かを判定するための検査を行うことに付随するリスク；のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１７記載の方法。
【請求項１９】
ユーザが選択した複数のファクターをユーザが選択した１つのアウトカムにリンクさせる予測モデルを自動的に生成するシステムにおいて、
（ａ）母集団を構成する多数の個人に関する臨床データを複数のデータソースから取得するためのデータ収集モジュールを備え、取得する臨床データは、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数の身体的ファクター及び複数の人口統計学的ファクターと、前記母集団を構成する多数の個人に関する複数のアウトカムとを含んでおり、
（ｂ）前記ファクターの夫々に異なった複数の組合せと前記複数のアウトカムのうちの少なくとも１つのアウトカムとをリンクさせる複数の予測モデルを包含するサーチ空間に関する入力を受取るためのユーザ・インターフェース・モジュールを備え、
（ｃ）予測モデル生成機構を備え、該予測モデル生成機構は、前記入力を受取ったことに応答して、
（１）前記アウトカムに関する複数の予測モデルの夫々の予測値に基づいて、前記サーチ空間において予測モデルのサーチを実行し、
（２）前記サーチにより特定された複数の予測モデルに処理を加えて、前記サーチにより特定されたファクターの前記複数の組合せのうちの１つの組合せをユーザが選択した前記アウトカムにリンクさせる最終的な１つの予測モデルを生成する、
ことを特徴とするシステム。
【請求項２０】
前記アウトカムが、個人の医療関連アウトカムであることを特徴とする請求項１９記載のシステム。
【請求項２１】
意志決定支援モジュールを備え、該意志決定支援モジュールは、ある個人が持っている複数のファクターに関する入力を受取り、当該個人の治療処置計画に関する入力を受取り、前記予測モデル生成機構が生成した複数の予測モデルのうちの少なくとも１つの予測モデルを前記入力に適用し、そして、選択された治療処置計画に従って当該個人に治療処置が施されたときに当該個人が前記複数の臨床アウトカムのうちの１つを得ることになるリスクを表す適用結果を出力することを特徴とする請求項１８記載のシステム。
【請求項２２】
前記意志決定支援モジュールは、
（ａ）心臓手術を実施することに関する複数のアウトカムの夫々に付随するリスク・スコア値を出力する心臓手術ソリューション・モジュール、及び
（ｂ）化学療法計画に対する個人の有害反応のリスクを示すリスク・スコア値を出力する化学療法ソリューション・モジュール、
のうちの１つから成ることを特徴とする請求項２１記載のシステム。
【請求項２３】
前記意志決定支援モジュールは、特定の医療処置に関する入力を受取り、その特定の医療処置に応答してアウトカムの確率を再評価することを特徴とする請求項２１記載のシステム。
【請求項２４】
前記予測モデル生成機構が使用する新たなファクターを特定するバイオマーカー因果性特定モジュールを備え、該バイオマーカー因果性特定モジュールは、医学学術文献に問い合わせを発することにより、前記予測モデル生成機構が予測モデルを生成する際に使用するバイオマーカーを特定するものであることを特徴とする請求項１９記載のシステム。
【請求項２５】
コンピュータが実行可能な命令をコンピュータが読取可能な媒体に記録したコンピュータ・プログラム製品において、
（ａ）ある治療処置計画に従って治療処置を施される個人に関する臨床情報データを収集するための画面をユーザに提示するステップと、
（ｂ）前記ユーザから前記臨床情報データを受取るステップと、
（ｃ）予測モデルを適用し、また、前記治療処置計画と前記治療処置計画に関する臨床アウトカムに付随するリスク・スコア値とを表示する意志決定支援画面を前記ユーザに提示するステップと、
（ｄ）前記治療処置計画に修正を加えるための入力を前記ユーザから受取り、前記臨床アウトカムに付随する前記リスク・スコア値を自動的に更新してディスプレイに表示するステップと、
を実行するためのコンピュータ・プログラム製品。