(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータセットを記憶するようにプログラムされた知識データベースであって、各データセットが、記述子及び関連する値を有する少なくとも一つの記述子-値ペアを含む、知識データベースと、
前記知識データベースと接続され、前記複数のデータセット中で少なくとも一つの異常を識別するようにプログラムされた解析エンジンであって、前記異常が、前記記述子に関連する限定子から前記記述子に対する所定のしきい値を超えて逸脱する値を有する記述子-値ペアを特徴付ける、解析エンジンと、
前記解析エンジンと接続され、前記データセット中の追加データを参照することによって前記少なくとも一つの異常を有意な異常として指定するようにプログラムされた交差検証エンジンと、
前記交差検証エンジンと接続され、(i)識別子に各々が関連付けられた複数の専門家加入者を加入させ、(ii)前記識別子に基づいて前記有意な異常を専門家加入者に関連付けるようにプログラムされた加入エンジンと、を備え、
前記交差検証エンジンは、(i)前記記述子-値ペア中の前記記述子との関連を有する条件をアプリオリな知識に基づいて識別すること、(ii)前記条件との関連を有する、前記データセット中の追加データを参照することによって、前記少なくとも一つの異常と前記条件との間の関係を含意すること、及び(iii)次いで前記少なくとも一つの異常を有意な異常として指定すること、によって、前記少なくとも一つの異常を有意な異常として指定するようにさらにプログラムされた、発見ルーティングシステム。
【請求項２】
前記交差検証エンジンは、前記アプリオリな知識が前記条件と前記記述子との間の既知の関係を示すときに、前記少なくとも一つの異常を有意でない異常として指定するようにさらにプログラムされた、請求項1に記載の発見ルーティングシステム。
【請求項３】
前記関係は相関関係を含む、請求項1に記載の発見ルーティングシステム。
【請求項４】
前記関係は因果関係を含む、請求項1に記載の発見ルーティングシステム。
【請求項５】
前記関係は前提条件関係を含む、請求項1に記載の発見ルーティングシステム。
【請求項６】
前記データセットは、少なくとも一つの遺伝的に関係するソースから導出されたデータを含む、請求項1に記載の発見ルーティングシステム。
【請求項７】
前記データセットは、単一の人物から導出されたデータを含む、請求項1に記載の発見ルーティングシステム。
【請求項８】
前記専門家加入者は、コンピュータ、アルゴリズム、個人、人々のグループ、ビジネスエンティティ、行政体、発行元、及び取引団体、のうちの少なくとも一つである、請求項1に記載の発見ルーティングシステム。
【請求項９】
前記記述子に対する前記所定のしきい値は、アプリオリな標準、統計的に決定された標準、アルゴリズムによって導出された標準、履歴的な値との比較、境界条件との比較、予測値、信頼ファクタの解析、及びユーザによって定義された標準、のうちの少なくとも一つに準じて選ばれる、請求項1に記載の発見ルーティングシステム。
【請求項１０】
前記交差検証エンジンは、前記条件と前記少なくとも一つの異常との間の前記関係の確定を前記専門家加入者から受け取るようにさらにプログラムされた、請求項1に記載の発見ルーティングシステム。
【請求項１１】
前記加入エンジンは、前記有意な異常が専門家加入者に関連付けられたときに関連付け通知を生成するようにさらにプログラムされた、請求項1に記載の発見ルーティングシステム。
【請求項１２】
前記加入エンジンは、前記関連付けられた専門家加入者に割当て通知を送信するようにさらにプログラムされた、請求項1に記載の発見ルーティングシステム。
【請求項１３】
命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、プロセッサに、
複数のデータセットを記憶するようにプログラムされた知識データベースへのアクセスを提供するステップであって、各データセットが、値に関連する記述子を有する少なくとも一つの記述子-値ペアを含むものであるステップと、
前記知識データベースに接続された発見ルーティングエンジンを提供するステップと、
前記発見ルーティングエンジンによって限定子を少なくとも一つの記述子に関連付けるステップと、
前記発見ルーティングエンジンによって前記複数のデータセット中で少なくとも一つの異常を識別するステップであって、前記異常が、前記記述子-値ペア中の前記記述子に関連する前記限定子から前記記述子に対する所定のしきい値を超えて逸脱する値を有する記述子-値ペアであるステップと、
前記発見ルーティングエンジンによって、前記データセット中の追加データを参照することによって前記少なくとも一つの異常を有意な異常として指定するステップと、
前記発見ルーティングエンジンによって複数の専門家加入者を加入させるステップであって、各専門家加入者が識別子に関連付けられているステップと、
前記発見ルーティングエンジンによって、前記識別子に基づいて前記有意な異常を専門家加入者に関連付けるステップと、を実行させ、
前記少なくとも一つの異常を有意な異常として指定する前記ステップは、
前記記述子-値ペア中の前記記述子との関連を有する条件をアプリオリな知識に基づいて識別すること、
前記条件との関連を有する、前記データセット中の追加データを参照することによって、前記少なくとも一つの異常と前記条件との間の関係を含意すること、及び、
次いで前記少なくとも一つの異常を有意な異常として指定することを含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記少なくとも一つの異常を有意な異常として指定する前記ステップは、前記アプリオリな知識が前記条件と前記記述子との間の既知の関係を示すときに、前記少なくとも一つの異常を有意でない異常として指定することを含む、請求項13に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記関係は相関関係を含む、請求項13に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記関係は因果関係を含む、請求項13に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記関係は前提条件関係を含む、請求項13に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記データセットは、少なくとも一つの遺伝的に関係するソースから導出されたデータを含む、請求項13に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記データセットは、単一の人物から導出されたデータを含む、請求項13に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記専門家加入者は、コンピュータ、アルゴリズム、個人、人々のグループ、ビジネスエンティティ、行政体、発行元、及び取引団体、のうちの少なくとも一つである、請求項13に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記記述子に対する前記所定のしきい値は、アプリオリな標準、統計的に決定された標準、アルゴリズムによって導出された標準、履歴的な値との比較、境界条件との比較、予測値、信頼ファクタの解析、及びユーザによって定義された標準、のうちの少なくとも一つに準じて選ばれる、請求項13に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記命令はさらに、前記条件と前記少なくとも一つの異常との間の前記関係の確定を前記専門家加入者から受け取るステップを前記プロセッサに実行させる、請求項13に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
命令はさらに、前記有意な異常が専門家加入者に関連付けられたときに関連付け通知を生成するステップを前記プロセッサに実行させる、請求項13に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
前記命令はさらに、前記関連付けられた専門家加入者に割当て通知を送信するステップを前記プロセッサに実行させる、請求項13に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
発見をルーティングする方法であって、
複数のデータセットを記憶する知識データベースへのアクセスを提供することであって、各データセットが、記述子及び関連する値を有する少なくとも一つの記述子-値ペアを含むものであること、
前記知識データベースに接続された発見ルーティングエンジンを提供すること、
前記発見ルーティングエンジンによって限定子を少なくとも一つの記述子に関連付けること、
前記発見ルーティングエンジンによって前記複数のデータセット中で少なくとも一つの異常を識別することであって、前記異常が、前記記述子-値ペア中の前記記述子に関連する前記限定子から前記記述子に対する所定のしきい値を超えて逸脱する値を有する記述子-値ペアであること、
前記発見ルーティングエンジンによって、前記データセット中の追加データを参照することによって前記少なくとも一つの異常を有意な異常として指定すること、
前記発見ルーティングエンジンによって複数の専門家加入者を加入させることであって、各専門家加入者が識別子に関連付けられていること、並びに、
前記発見ルーティングエンジンによって、前記識別子に基づいて前記有意な異常を専門家加入者に関連付けることを含み、
前記データセット中の追加データを参照することによって前記少なくとも一つの異常を有意な異常として指定することは、
前記記述子-値ペア中の前記記述子との関連を有する条件をアプリオリな知識に基づいて識別すること、
前記条件との関連を有する、前記データセット中の追加データを参照することによって、前記少なくとも一つの異常と前記条件との間の関係を含意すること、及び、
次いで、前記少なくとも一つの異常を有意な異常として指定することを含む、方法。
【請求項２６】
前記少なくとも一つの異常を有意でない異常として指定することは、前記アプリオリな知識が前記条件と前記記述子との間の既知の関係を示すときに、前記少なくとも一つの異常を有意でない異常として指定することを含む、請求項25に記載の方法。
【請求項２７】
前記関係は相関関係を含む、請求項25に記載の方法。
【請求項２８】
前記関係は因果関係を含む、請求項25に記載の方法。
【請求項２９】
前記関係は前提条件関係を含む、請求項25に記載の方法。
【請求項３０】
前記データセットは、少なくとも一つの遺伝的に関係するソースから導出されたデータを含む、請求項25に記載の方法。
【請求項３１】
前記データセットは、単一の人物から導出されたデータを含む、請求項25に記載の方法。
【請求項３２】
前記専門家加入者は、コンピュータ、アルゴリズム、個人、人々のグループ、ビジネスエンティティ、行政体、発行元、及び取引団体、のうちの少なくとも一つである、請求項25に記載の方法。
【請求項３３】
前記記述子に対する前記所定のしきい値は、アプリオリな標準、統計的に決定された標準、アルゴリズムによって導出された標準、履歴的な値との比較、境界条件との比較、予測値、信頼ファクタの解析、及びユーザによって定義された標準、のうちの少なくとも一つに準じて選ばれる、請求項25に記載の方法。
【請求項３４】
前記条件と前記少なくとも一つの異常との間の前記関係の確定を前記専門家加入者から受け取ることをさらに含む、請求項25に記載の方法。
【請求項３５】
前記有意な異常が専門家加入者に関連付けられたときに関連付け通知を生成することをさらに含む、請求項25に記載の方法。
【請求項３６】
前記関連付けられた専門家加入者に割当て通知を送信することをさらに含む、請求項25に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、2013年7月26日に出願された米国特許出願第61/859,137号、及び2014年7月28日に出願された米国特許出願第14/445,025号に対する優先権を主張するものである。本明細書で論じるこの付帯的題材及び他の全ての付帯的題材は、その全体が参照により組み込まれる。組み込まれた参照における用語の定義又は使用が、本明細書で提供されるその用語の定義と一致しないか又は相容れない場合は、本明細書で提供されるその用語の定義が適用され、参照におけるその用語の定義は適用されない。
【０００２】
本発明の分野は、特に医療データについての発見ルーティングシステム及び方法に関係する、多量のデータのコンピュータ解析である。
【背景技術】
【０００３】
この背景説明は、本発明を理解する際に有用であろう情報を含む。本明細書で提供される情報のいずれかが、請求の範囲に記載されている発明に対して従来技術であるか若しくは関連があること、又は、明確に若しくは暗黙的に参照されるいずれかの公開文献が従来技術であることは、認められない。
【０００４】
多くの「オミックス」科学、例えばゲノミクス、プロテオミクス、グライコミクス、イミュノミクス、又はブレイノミクスの出現に伴い、より多量のデータがかつてないほど利用可能であり、それにより、関連のある情報を解析することや、さらには検出することまでもが、圧倒的なものになっている。例えば、統計的に有意な程度まで配列決定されたときのゲノムデータの量は、数テラバイトの情報を容易に超える可能性があり、それにより、意味のあるどんな非自動化解析も不可能になる。この問題を克服するために、自動化されたシステムを使用して、データを参照しきい値と比較することによって異常を識別することができる。このような自動化されたシステムは、偽陽性や偽陰性などの外れ値を識別することになるが、外れ値の識別はなお、ほとんどの場合、一人の専門家が精査するには頻繁過ぎる。例えば、ゲノミクスでは、ある突然変異が、疾患を引き起こす遺伝子型の指標である場合もあり、又は、比較的よくあるようにサイレント突然変異である場合もある。
【０００５】
関連のある情報の量を削減するために、少なくとも部分的に自動化されたシステムが、単一の疾患又は障害に焦点を合わせて、臨床医にとって管理可能なデータセットに到達することができる。例えば、米国特許出願公開第2012/0008838号に記載のように、皮膚上のほくろは、良性又は悪性である可能性があり、これを患者によって撮像することができる。ここで、ユーザが、システムに登録して自分の皮膚の画像をシステムに提供すると、システムは、黒色腫の特性があるかどうか画像を自動的に解析する。信頼値が生成され、この値が50%を超える場合は、ユーザは、医師に相談するよう勧告を受けるか、又はユーザの地理的位置にいる一人若しくは複数の専門家に紹介してもらうことができる。このようなシステムは、比較的頑強な解析及び専門家によるフォローアップを提供するが、様々な欠点もなお残る。最も重大なのは、このようなシステムの診断範囲が特定の疾患に限られ、また、そうした疾患のうちで、最も決定的な特性がすでにわかっているケースに限られることである。
【０００６】
部分的に自動化された解析の別の例(例えば、米国特許出願公開第2004/0122790号参照)では、コンピュータ支援データ操作アルゴリズムを介してデータセットが解析されて、対象とされる特徴を識別する結果データセットが生成される。次いで、人間の専門家からの入力に基づいて、結果データセットの変化が監視される。一実施形態では、アルゴリズムは、医療撮像システムから導出された画像データと、統合知識ベースからの補足データとにアクセスすることを含み、この補足データは、複数の制御可能且つ処方可能なリソースからの、臨床及び非臨床データを含む。この方法は、複数のソースからのデータを統合することによってデータ解析を改善するが、解析アルゴリズムを精緻化するために、人間による入力という制限リソースがやはり必要とされる。さらに、またすでに上で言及したように、このようなシステムは通常、条件及び知見の限られたセットに制限される。
【０００７】
例えば米国特許出願公開第2008/0091471号で論じられているように、非画像用途の自動化された解析もまた知られている。'471システムは、患者母集団中の個人の免疫ステータスを評定する。これは、母集団中の個人の免疫ステータスをそれぞれが表す複数の情報レコードを含むデータベースを確立し、データベース中の情報を処理してこの患者母集団中の個人の免疫ステータスに関係する傾向又はパターンを見つけ、この傾向又はパターンをヘルスケア関連の意思決定プロセスの一部として使用することによって、行われる。次いで、データベース中の変数間又はフィールド間で相関が生成され、各相関につき、その相関を説明できる仮説が生成される。追加のステップは、自動的に反証すること、立証すること、又は、データベースをさらに処理することによって各仮説を解析するためのデータが十分にないと述べること、及び、相関と相関に関連する仮説と決定とをユーザに報告すること、を含むことができる。'471解析は有利にも、比較的大きいデータセット中でのパターン発見を改善するが、様々な困難がなお残る。例示的な困難の一つとしては、解析が一般に免疫解析に限られることが挙げられる。別の困難は、相関及び仮説がユーザに報告されるが、これには、適時に対策を講じる資格のある特定ユーザに各報告をマッチさせるコンポーネントが欠けていることである。
【０００８】
同様に、個人の遺伝子型相関を評定する方法が、米国特許出願公開第2010/0293130号に開示された。この方法は、個人についてのゲノムプロファイルを試料から生成し、個人のゲノムプロファイルを、表現型に対する人間遺伝子型相関の現データベースと比較することによって、表現型に対する個人の遺伝子型相関を決定し、結果を報告する。この方法は、様々な疾患に対する個人の易罹患性などの情報を、個人又はヘルスケアマネージャに提供するが、この方法は、個人の遺伝子情報が新しい形質の発見のための基盤の一部になるといった、発見コンポーネントを欠く。さらに、単一の既知の遺伝子型は、患者内に存在する他のファクタに応じて、サイレントである場合もあり、又は異なる表現型を有する場合もある。このような、通常ならサイレントな変化は、'130システムによって検出されない。
【０００９】
本明細書における全ての公開文献は、個々の公開文献又は特許出願が参照により組み込まれるよう明確に且つ個別に指示された場合と同程度に、参照により組み込まれる。組み込まれた参照における用語の定義又は使用が、本明細書で提供されるその用語の定義と一致しないか又は相容れない場合は、本明細書で提供されるその用語の定義が適用され、参照におけるその用語の定義は適用されない。
【００１０】
したがって、前に検出された異常を自動的に有意と認定し、さらに次のアクション又は解析に向けて、認定された知見に専門家を結び付けるシステム及び方法が、なお必要とされている。さらに、偽陽性、偽陰性、及び外れ値をフィルタリングして除去することによって、専門家すなわち限られたリソースを最大限に利用するシステム及び方法もまた必要とされている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の主題は、収集された多量のデータセットに基づいて新しい実用的情報を発見するペースを改善する装置、システム、及び方法を提供する。ほとんどの場合、データセットからの異常は、自動的に識別され、フラグが立てられ、交差検証エンジンによって検証される。次いで、認定された異常のみが、異常に対する対策を講じる資格を有する主題専門家に関連付けられる。言い換えれば、本発明の主題は、今や収穫できる圧倒的な量の科学的データと、このデータから実用的情報を抽出するのに利用可能な比較的限られた量の解析リソースとの間のギャップを埋める。実用的情報は、例えば、傾向、パターン、マップ、仮説、又は予測の形とすることができ、このような実用的情報は、医学、環境科学、娯楽、旅行、買い物、社会的交流、又は他の領域で、密接な関係を有する。
【００１２】
さらに他の好ましい態様では、ゲノミクス、プロテオミクス、グライコミクス、ブレイノミクス、イミュノミクス、高スループットスクリーニング、マイクロアレイ技術、及びラボ・オン・チップ実験を含めた研究分野で、大量のデータを収集することができる。他のデータソースとしては、商業的、財務的、社会的、又は自己報告的ソースによって集約されたデータが含まれる。莫大なデータに加えて、多くの場合、現象を解明するために多変量解析を実施する必要もある。自動化されたデータ解析システムには、莫大なデータを迅速に操作する能力が内在するので、このようなシステムは、多変量解析を必要とする問題を解決するのに適する。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の主題の、企図される一実施形態では、知識データベースが、記述子-値ペアを含むデータセットを記憶する。知識データベースには解析エンジンが接続され、解析エンジンは、記述子-値の各ペアに限定子(qualifier)を割り当てる。さらに、値が、記述子に与えられたしきい値の境界外にある場合は、異常が識別されることが一般に好ましい。異常が識別されたときは、関連するデータセットにフラグが立てられる。異常は実験誤差や機器検出限界などの理由で生じる可能性もあるので、いくつかの異常は、例えば、解析的に有意でない逸脱、正常な状態かさもなければ望ましい状態とは無関係な変化(例えばサイレント突然変異)、アーチファクト、外れ値、偽陽性、又は偽陰性、として分類される方がよい。このような異常の数は、利用可能な主題専門家が精査するには多過ぎる可能性があり、本発明の主題は、発見及び/又は正しい迅速な診断につながり得る異常から、解析的に有意でない逸脱を分離しようと努める。
【００１４】
主題専門家によって管理できるデータセットに到達するために、交差検証エンジンが、フラグをスクリーニングし、認定されると、フラグを確定する。最も好ましくは、交差検証エンジンは、異常に関係する一つ以上のリソースを使用し、典型的には、異常に直接にリンクされない2次パラメータ(例えば、コンテキストデータ又は患者履歴又は第2の独立した患者テスト)を使用する。次のステップは、確定されフラグが立てられた異常を、異常を解決できるかさもなければ適切な対策を講じることのできる主題専門家にマッチさせることである。
【発明の効果】
【００１５】
開示する技法は、多くの有利な技術的効果をもたらし、これらの効果としては、大きいデータセットを、主題専門家(又はエキスパートシステム)に関連付ける前に、迅速に事前解析し、次いで臨床的な又は他の有意性があるかどうかさらに解析可能であることが含まれることを理解されたい。さらに、企図されるシステム及び方法はまた、移送中の解析を可能にして、処理能力をさらに向上させることができるであろう。
【００１６】
本発明の主題の様々な目的、特徴、態様、及び利点は、添付の図面と共に、好ましい実施形態に関する後続の詳細な記述から、より明らかになるであろう。添付の図面では、同じ番号は同じコンポーネントを表す。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】いくつかの実施形態の例示的な発見ルーティングシステムを示す図である。
【図２】発見のために異常を種々の専門家加入者にルーティングするためのプロセスを説明する図である。
【図３】解析モジュールを詳細に示す図である。
【図４】交差検証モジュールを詳細に示す図である。
【図５】加入モジュールを詳細に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
コンピュータへのすべての文言は、個別に又は集合的に動作するサーバ、インタフェース、システム、データベース、エージェント、ピア、エンジン、モジュール、コントローラ、又は他のタイプのコンピューティングデバイスを含めた、コンピューティングデバイスの任意の適切な組合せを含むと解釈されるべきであることに留意されたい。コンピューティングデバイスは、有形の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体(例えば、ハードドライブ、固体ドライブ、RAM、フラッシュ、ROMなど)に記憶されたソフトウェア命令を実行するようにプログラムされたプロセッサを備えることを理解されたい。ソフトウェア命令は、開示する装置に関して以下に論じる役割、任務、又は他の機能を提供するよう、コンピューティングデバイスを構成することが好ましい。特に好ましい実施形態では、様々なサーバ、システム、データベース、又はインタフェースは、HTTP、HTTPS、AES、公開秘密鍵交換、ウェブサービスAPI、知られている金融取引プロトコル、又は他の電子情報交換方法におそらく基づく、標準化されたプロトコル又はアルゴリズムを使用して、データを交換する。データ交換は、パケット交換ネットワーク、インターネット、LAN、WAN、VPN、又は他のタイプのパケット交換ネットワークを介して行われることが好ましい。
【００１９】
後続の考察では、本発明の主題に関する多くの例示的な実施形態を提供する。各実施形態は本発明の要素の単一の組合せを表すが、本発明の主題は、開示する要素の可能な全ての組合せを含むと考えられる。よって、ある実施形態が要素A、B、及びCを含み、第2の実施形態が要素B及びDを含む場合は、本発明の主題はまた、明示的に開示されていなくても、A、B、C、又はDの、他の残りの組合せも含むと考えられる。
【００２０】
本明細書においては、また文脈が別段に規定しない限り、用語「〜に接続される」は、直接的な接続(相互に接続された二つの要素が相互と接触する)と、間接的な接続(二つの要素間に少なくとも一つの追加要素が位置する)の両方を含むものとする。したがって、用語「〜に接続される」と「〜と接続される」は、同義的に使用される。
【００２１】
いくつかの実施形態では、本発明の主題のいくつかの実施形態を記述及び請求の範囲に記載するのに使用される、成分、濃度などのプロパティ、反応条件、等の量を表す数は、いくつかの事例では用語「約」によって修飾されるものとして理解されたい。したがって、いくつかの実施形態では、記述説明及び添付の請求の範囲において示される数値パラメータは、特定の実施形態によって得ようとする所望のプロパティに応じて変動し得る近似である。いくつかの実施形態では、数値パラメータは、報告される有効桁数に鑑みて、且つ通常の丸め技法を適用することによって、解釈されるべきである。本発明の主題のいくつかの実施形態の広い範囲を示す数値範囲及びパラメータが近似であるにもかかわらず、具体例において示される数値は、実施可能な限り正確に報告される。本発明の主題のいくつかの実施形態で提示される数値は、それぞれのテスト測定値に見られる標準偏差の結果として必然的に生じるいくらかの誤差を含むことがある。
【００２２】
本明細書の記述においては、また後続の請求の範囲の全体を通して、「a」、「an」、及び「the」の意味は、文脈がはっきりと別段に規定しない限り、複数形への言及を含む。また、本明細書の記述においては、「in」の意味は、文脈がはっきりと別段に規定しない限り、「in」及び「on」を含む。
【００２３】
文脈がそうでないと規定しない限り、本明細書に示す全ての範囲は、それらの端点を含むと解釈されるべきであり、オープンエンドな範囲は、商業上実用的な値のみを含むと解釈されるべきである。本明細書における値の範囲の列挙は、範囲に含まれる別々の各値を個別に指す簡略表記方法としての働きをすることが意図されるに過ぎない。本明細書に別段の規定がない限り、範囲内の個々の値は、本明細書で個別に列挙されるかのように、本明細書に組み込まれる。同様に、値のリストは全て、文脈がそうでないと規定しない限り、中間の値を含むと考えられるべきである。
【００２４】
本明細書に記載の全ての方法は、本明細書に別段の規定がない限り、さもなければ文脈に明らかに矛盾しない限り、任意の適切な順序で実施することができる。本明細書におけるいくつかの実施形態に関して提供されるあらゆる例又は例示的文言(例えば「など」)の使用は、本発明の主題をより良く解明するに過ぎないものとし、別途請求の範囲に記載される本発明の主題の範囲に対する限定を提起するものではない。本明細書におけるどの文言も、本発明の主題の実施に不可欠ないずれかの請求の範囲に記載されない要素を示すと解釈されるべきではない。
【００２５】
本明細書で開示する本発明の主題の代替的な要素又は実施形態のグループ化は、限定と解釈されるべきではない。各グループメンバは、個別に、又は、グループの他のメンバとの、若しくは本明細書に見られる他の要素との任意の組合せで、言及され請求の範囲に記載される可能性がある。グループの一つ以上のメンバは、便宜上及び/又は特許性の理由で、グループに含められるか又はグループから削除される可能性がある。このようないずれかの包含又は削除が行われたとき、本明細書は、ここにおいて、修正されたグループを含み、したがって、添付の請求の範囲で使用される全てのマーカッシュグループの記述説明を満たすと見なされる。
【００２６】
本発明の主題は、収集された多量のデータセットに基づいて新しい実用的情報を発見するペースを改善する装置、システム、及び方法を提供する。ほとんどの場合、データセットからの異常は、自動的に識別され、交差検証エンジンによって検証される。次いで、認定された異常のみが、異常に対する対策を講じる資格を有する主題専門家に関連付けられる。言い換えれば、本発明の主題は、今や収穫できる圧倒的な量の科学的データと、このデータから実用的情報を抽出するのに利用可能な比較的限られた量の解析リソースとの間のギャップを埋める。実用的情報は、例えば、傾向、パターン、マップ、仮説、又は予測の形とすることができ、このような実用的情報は、医学、環境科学、娯楽、旅行、買い物、社会的交流、財務分析、又は他の領域で、密接な関係を有する。
【００２７】
さらに他の好ましい態様では、ゲノミクス、プロテオミクス、グライコミクス、ブレイノミクス、イミュノミクス、高スループットスクリーニング、マイクロアレイ技術、及びラボ・オン・チップ実験を含めた研究分野で、大量のデータを収集することができる。他のデータソースとしては、商業的、財務的、社会的、又は自己報告的ソースによって集約されたデータが含まれる。莫大なデータに加えて、多くの場合、現象を解明するために多変量解析を実施する必要もある。自動化されたデータ解析システムには、莫大なデータを迅速に操作する能力が内在するので、このようなシステムは、多変量解析を必要とする問題を解決するのに適する。
【００２８】
図1に、いくつかの実施形態の、ある例示的な発見ルーティングシステム100を示す。発見ルーティングシステム100は、発見ルーティング管理モジュール150、解析モジュール145、交差検証モジュール175、加入モジュール155、加入インタフェース160、データベースインタフェース140、及びネットワークインタフェース170を備える。いくつかの実施形態では、発見ルーティング管理モジュール150、解析モジュール145、交差検証モジュール175、加入モジュール155、加入インタフェース160、データベースインタフェース140、及びネットワークインタフェース170は、一つ以上の処理ユニット(例えばプロセッサなど)によって実行可能なソフトウェアとして実装されてよい。発見ルーティングシステム100は、データベースインタフェース140を介して知識データベース105と接続されるように示されている。
【００２９】
図示の例では、知識データベース105は、データセット110、120、及び130を記憶する。各データセットは、データのエンティティ(例えば、患者の医療データ、地理的領域の地質データ、組織の財務データなど)を表す。データセット内のデータは、記述子-値ペアによって表されるものとすることができる。記述子-値の各ペアは、値に関連する記述子を含む。図示の例では、データセット120は、値122とペアになった記述子121、値124とペアになった記述子123、値126とペアになった記述子125、及び、値128とペアになった記述子127からなる。話を簡単にするために、関連する記述子と値のユニットを、記述子-値ペアと呼ぶ。
【００３０】
想定されるデータセットは、多様な実験的又は検査室プロシージャ及びプロセスによって生成することができ、これらのデータセットは通常、高スループット解析システム、又は「オミックス」プラットフォームである。しかし、データセットはまた、より小さい複数の個別グループの(さらには個々の)データセットから組み立てることもできる。例えば、健康関連データセットは、細胞、組織、臓器、さらには生体全体に関連のある情報を通常表す、ゲノムデータ、プロテオミックデータ、グライコミックデータ、イミュノミックデータ、又はブレイノミックデータを含むことができる。したがって、ゲノムデータ記述子は、染色体数、ゲノム配列中の位置、遺伝子の識別、母集団中での特性の頻度、配列、配列のタイプ(例えば、siRNA、mRNA、DNAなど)、又は、個人、ゲノム解析を受ける患者の地理的位置、若しくは別のゲノム関連分類を含む可能性がある。記述子には値が関連し、この値は、記述子にリンクされたヌクレオチド識別、塩基対識別、配列(生データ若しくは処理済み)、多形性結果、配列オブジェクト(例えばBAMBAMフォーマットの)、タンパク質配列、又はトランスクリプトなどである。これらの実施形態では、各データセットは、単一の患者についての医療(又は「オミックス」データ)を表す。
【００３１】
「オミックス」データに加えて、環境関連データセットが発見プロセスに含まれてもよい。例えば、大気又は海洋調査や、工学シミュレーションなどでは、大きいデータセットがしばしば生成される。したがって、企図されるシステム及び方法は、大量の環境データ及び他のデータの解析に依拠する工学及び科学において、迅速な発見を可能にする。例えば、地理的パラメータ、温度、湿度、気流、並びに、大気中の化学物質及び粒子の濃度及び分布を追跡する場合、かなりの量のデータセットが生じる可能性がある。環境データセットの解析は、膨大で有用な情報、例えばリソース分布に関する情報を生むことができる。これらの実施形態では、各データセットは、画定された地理的領域に関係する環境データを表す。
【００３２】
追跡し記録することのできる別のタイプの情報は、挙動関連データである。結果として得られる挙動関連データセットもまた、健康関連データ解析に統合させることができる。或いは、消費者の、政治的な、通勤の、移住の、ゲーム用の、又は他の活動に関係する挙動を追跡することが望ましい場合もある。さらに別の可能な情報カテゴリは、パフォーマンス関連データセットを含む。このようなデータセットは、個人、研究者、又は雇用主の関心を引くものである場合がある。本明細書で開示する本発明の代替的な要素又は実施形態のグループ化は、限定と解釈されるべきではない。各グループメンバは、個別に、又は、グループの他のメンバとの、若しくは本明細書に見られる他の要素との任意の組合せで、言及され請求の範囲に記載される可能性がある。健康関連データと同様、これらの実施形態における各データセットは、単一の人物の挙動データを表す。
【００３３】
運動競技、学術環境、仕事、及び行政における個人のパフォーマンスを追跡することができれば、個人の活動、教育、職場、及び行政における変化を実現して、所望の結果に作用しリソースを最大限に利用することが可能である。最後に、財務関連データセットは、自分自身のリソースを管理して将来に向けて計画したいと思う個人にとって重要である可能性がある。機関にとっては、財務関連データセットを解析することで、犯罪活動、又はより入手しやすい製品の開発に向けた直接的なリソースが明るみに出る可能性がある。経済専門家もまた、より一層大きくより微妙な財務関連データセットにアクセスしてそれを解析することによって、自分の仮説をテストすることができる。グループの一つ以上のメンバは、便宜上及び/又は特許性の理由で、グループに含められるか又はグループから削除される可能性がある。このようないずれかの包含又は削除が行われたとき、本明細書は、ここにおいて、修正されたグループを含み、したがって、添付の請求の範囲で使用される全てのマーカッシュグループの記述説明を満たすと見なされる。
【００３４】
また、多量のデータセットは、必ずしも単一の知識データベース(例えば、プロプライエタリデータベース又はオープンアクセスデータベース)に収録される必要はなく、データセットは、相互に情報的に接続された複数のデータベースのネットワークにわたって分散されてもよいこと、又は、データセットは、移送中、さらには収集若しくは生成の時点で解析されていることも理解されたい。よって、データセットは、コンピュータ可読媒体又はメモリに永続的又は一時的に記憶されてよい。特定の必要性及び他のパラメータに応じて、データセットは、改変されないままである場合もあり、又は、記憶時及び/若しくは移送時に修正される場合もある。したがって、知識データベースは、1から100個の間のデータセット、100から10,000個の間のデータセット、10,000から1,000,000個の間のデータセット、さらにはより多くのデータセットを記憶/処理、又は伝送するようにプログラムされてよい。よって、データベースのサイズは、かなり変動することになり、少なくとも100kB、少なくとも10MB、少なくとも1GB、少なくとも100GB、少なくとも10TB、さらにはより大きいサイズである場合がある。
【００３５】
さらに他の企図される態様では、データセットは、研究施設及び他のデータ生成施設から料金ベースで得られてもよく、又は、データセットは自発的に(さらには強制的に)利用可能にされてもよいことを認識されたい。よって、通常なら容易にアクセス可能でないソースから情報を仲介するか又はデータセットを利用可能にする、データセット交換もまた企図される。
【００３６】
コンピュータへのすべての文言は、個別に又は集合的に動作するサーバ、インタフェース、システム、データベース、エージェント、ピア、エンジン、コントローラ、又は他のタイプのコンピューティングデバイスを含めた、コンピューティングデバイスの任意の適切な組合せを含むと解釈されるべきであることに留意されたい。コンピューティングデバイスは、有形の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体(例えば、ハードドライブ、固体ドライブ、RAM、フラッシュ、ROMなど)に記憶されたソフトウェア命令を実行するようにプログラムされたプロセッサを備えることを理解されたい。ソフトウェア命令は、開示する装置に関して以下に論じる役割、任務、又は他の機能を提供するよう、コンピューティングデバイスを構成することが好ましい。特に好ましい実施形態では、様々なサーバ、システム、データベース、又はインタフェースは、HTTP、HTTPS、AES、公開秘密鍵交換、ウェブサービスAPI、知られている金融取引プロトコル、又は他の電子情報交換方法におそらく基づく、標準化されたプロトコル又はアルゴリズムを使用して、データを交換する。データ交換は、パケット交換ネットワーク、インターネット、LAN、WAN、VPN、又は他のタイプのパケット交換ネットワークを介して行われることが好ましい。
【００３７】
図1における描写では、データベースインタフェース140が知識データベース105に情報的に接続されるように、発見ルーティングエンジン135が構成される。データベースインタフェース140はまた、発見ルーティング管理モジュール150とも情報的に接続される。図示の実施形態では、データベースインタフェース140は、知識データベース105からデータセット110、120、及び130を受信し、データセット110、120、及び130を発見ルーティング管理モジュール150に伝達する。
【００３８】
図1の発見ルーティング管理モジュール150は、データベースインタフェース140、解析モジュール145、加入モジュール155、交差検証モジュール175、及びネットワークインタフェース170に情報的に接続される。図1の実施形態では、発見ルーティング管理モジュール150は、データベースインタフェース140、解析モジュール145、加入モジュール155、ネットワークインタフェース170、及び交差検証モジュール175からデータを受信するようにプログラムされる。発見ルーティング管理モジュール150はさらに、解析モジュール145、加入エンジン155、及び交差検証モジュール175にデータを送信するか又は向かわせるようにプログラムされる。
【００３９】
図1に示す実施形態では、ネットワークインタフェース170は、発見ルーティング管理モジュール150及びアプリオリな知識165に情報的に接続され、アプリオリな知識165は、この実施形態では、発見ルーティングエンジン135の外に存在する。ネットワークインタフェース170は、アプリオリな知識165からデータを受信し、このデータをさらに発見ルーティング管理モジュール150に送信するか又は向かわせるようにプログラムされる。
【００４０】
図1では、解析モジュール145は、発見ルーティング管理モジュール150に情報的に接続され、さらに、発見ルーティング管理モジュール150との間でデータを送受信するようにプログラムされる。解析モジュール145はさらに、発見ルーティング管理モジュール150から受信したデータを処理するようにプログラムされる。
【００４１】
大量のデータを管理するために、解析モジュール145は発見ルーティング管理モジュール150に接続されることが好ましく、発見ルーティング管理モジュール150は、アプリオリな知識165、加入モジュール155、交差検証モジュール175、及び知識データベース105からのデータへのアクセスを提供する。解析モジュール145は、発見ルーティング管理モジュール150を介して知識データベース105からデータセットを受信し、このデータセットを処理して、少なくとも一つの異常な記述子-値ペアを識別する。
【００４２】
異常な記述子-値ペアを識別した後、解析モジュール145は、発見ルーティング管理モジュール150を介して、異常な記述子-値ペアを交差検証モジュール175に供給する。次いで、交差検証モジュール175は、異常なデータセットを任意の数の条件又は特性に関連付け、その後、異常なデータセットの有意性を条件又は特性との関係で確定するように働く。異常な記述子-値ペアの有意性が確定されると、交差検証モジュール175は、確定された異常なデータセットを、さらに次のアクションに向けて加入者とマッチさせるために、発見ルーティング管理モジュール150を介して加入モジュール155に転送する。
【００４３】
後でより詳細に論じるが、専門家加入者がアルゴリズムにアクセスしてアルゴリズムを精緻化できるように、又は異常を識別するのに使用されるしきい値を修正できるように、又は類似の理由で、解析モジュール145を加入モジュール155に接続することが望ましい可能性がある。本明細書においては、また文脈が別段に規定しない限り、用語「〜に接続される」は、直接的な接続(相互に接続された二つの要素が相互と接触する)と、間接的な接続(二つの要素間に少なくとも一つの追加要素が位置する)の両方を含むものとする。したがって、用語「〜に接続される」と「〜と接続される」は、同義的に使用される。
【００４４】
一実施形態では、解析モジュール145は、記述子121、記述子123、記述子125、及び記述子127として図1に示される記述子の各々に限定子(qualifier)を割り当てる。限定子は、ペアになっている記述子に関係する値の正常状態、例えば、記述子121に関係する値122の正常状態を表す。代表的な「正常」状態は、公開された標準、自動化された標準、専門家の入力を含めた、アプリオリな知識から選択されてよく、また、「正常」な値の範囲に関する理解の発展を反映するように更新されてよい。いくつかの実施形態では、限定子は、少なくとも部分的には、解析モジュール145によって生成され割り当てられてよい。限定子を記述子-値ペアに割り当てることは、記述子-値ペアの属するデータセットが受信/生成された時点で、又は、異常を識別するためにデータセットが解析モジュール145によって処理されているときに、行われるものとすることができる。限定子は、知識データベース105に記憶されてもよく、又は、知識データベースとは別のデータストレージに記憶されてもよい。限定子は、単一の正常値若しくは状態、複数の正常値若しくは状態、又は、ある範囲の正常値若しくは状態を含むことができる。
【００４５】
解析モジュール145は、知識データベース105に記憶されたデータセットの記述子-値ペアを横断的に検討（トラバース）し、記述子-値ペア中の値をそれらに対応する限定子と比較することによって記述子-値ペアを解析し、解析に基づいて記述子-値ペアが異常であると決定するように、プログラムされる。これらの実施形態のいくつかの解析モジュール145は、記述子-値ペアの値が限定子から逸脱する程度に基づいて、記述子-値ペアが正常か異常かを決定する。解析モジュール145の種々の実施形態は、種々の手法を使用してデータセット中の異常を決定する。いくつかの実施形態では、解析モジュール145は、厳格な要件を適用する。これは、記述子-値ペアの値/状態が、正常な値/状態でないとき、複数の正常な値/状態のうちの一つでないとき、又は正常な値/状態の範囲外であるときに、この記述子-値ペアは異常である、というものである。他の実施形態では、解析モジュール145は、フレキシブルな要件を適用する。これは、記述子-値ペアの値/状態が、正常な値/状態、複数の正常な値/状態、正常な値/状態の範囲の両端点を、事前定義済みのしきい値だけ逸脱するときに、この記述子-値ペアは異常である、というものである。後者の手法は、発見ルーティングシステム100の管理者、又は専門家加入者の一つ若しくは複数が、限定子に関連するこのしきい値を調整することによって異常決定を微調整できるようにするという利点を有する。
【００４６】
各記述子に対するしきい値は、外部標準によって設定される。例えば、アプリオリな標準、統計的に決定された標準、アルゴリズムによって導出された標準、履歴的な値との比較、境界条件との比較、予測値、標準のデータベース、研究記事中で公開された標準、ユーザによって定義された標準、又はそのような外部ソースからの標準によって設定される。別法として、又は組合せで若しくは同時に、内部標準が異常識別において採用されてもよく、内部標準は、知識データベース105中のデータセット110、120、及び/又は130、このようなデータセットの補外又は他の数学的操作によって計算された標準、既知の正常又は異常条件をモデル化するデータセット、などを含むことができる。他の実施形態では、記述子に対するしきい値は、信頼ファクタの解析、多変量解析、又は機械学習の結果として得られるものであってもよい。異常は、記述子-値ペア中の値の、対応する限定子からの逸脱として定義される。異常が識別されると、解析モジュール145は、異常なデータセットを、交差検証モジュール175による処理を受けるようにマークするか又は命令する。
【００４７】
異常識別は、核酸(DNA、cDNA、RNAs、mRNA、tRNA、siRNA、μRNA、ncRNA、fRNA、rRNA、リボザイムなど)に関する例を使用して説明することができる。核酸試料の場合、「正常」の尺度は、ヌクレオチド若しくは配列の識別、ヌクレオチド若しくは配列の相同性、パーセント識別、生成物ペプチド、酵素若しくは他の細胞プロセスの活性、又は数値(例えば、配列長、コピー数、タンパク質沈降係数、リボザイム活性)を含むことができる。ペプチドに関しては、「正常」の尺度は、配列、構造的及びフォールディング構成、電荷分布、構造的及びフォールディング予測、又はペプチド誘導体を含むことができる。このような尺度は、コピー数、鎖切断、抽象化、及び環状染色体外核酸に対して正規化されることが好ましい。また、解析モジュール145は、異常識別を精緻化するために、例えば機械学習プロトコルを実装することによって、実施された解析へのフィードバックを組み込むようにプログラムされることが好ましい。このような解析モジュールは、第1のパス正常を使用してデータセットを評価し、他の関連データセット間の既知の相関を使用して適応正常を生成することができ、次いでこれは、データセットを再評価するのに使用されてよく、また後続のデータセットの評価において使用されてよい。したがって、解析エンジン145は、見つけるのが比較的単純な(且つ、事前にわかっているパラメータ及び/又は統計的に決定されたパラメータに基づく)異常を識別するようにプログラムされてよいことを認識されたい。
【００４８】
図1には、交差検証モジュール175も示す。交差検証モジュール175は、発見ルーティング管理モジュール150に情報的に接続され、さらに、発見ルーティング管理モジュール150との間でデータを送受信するようにプログラムされる。交差検証モジュール175はさらに、発見ルーティング管理モジュール150から受信したデータを処理するようにプログラムされる。一実施形態では、発見ルーティング管理モジュール150は、アプリオリな知識165を交差検証モジュール175に伝達するようにプログラムされる。アプリオリな知識165は、対象とされる条件又は特性にとって有意な異常を交差検証に知らせる履歴データ、記事、刊行物、機関紙、参照テキスト、実験結果、検査室報告、データ解析、解析報告、及び他のデータソースを含む。いくつかの実施形態では、交差検証モジュール175は、ウェブサイト、オンライン記事、サードパーティデータベース、ライブラリデータベースなどから、ネットワークインタフェース170を介してアプリオリな知識165を取り出すことができる。
【００４９】
解析モジュール145による異常検出が容易且つ単純であり得るのとは対照的に、交差検証モジュール175は、異常識別を精緻化し、主題専門家の手に託されれば新しい発見につながる可能性のある異常のセットを生成する。新しい発見につながる可能性があると確認された異常は、有意な異常として指定される。別の観点から見ると、交差検証モジュール175は、事前にわかっていないか又は決定されていない、対象とされる任意の数の条件又は特性に関係するさらに他の属性を識別するように働く。このような属性は、解析モジュール145によって使用されるパラメータとは異なるパラメータを使用することが最も好ましい。
【００５０】
いくつかの実施形態では、いくつかの実施形態の交差検証モジュール175は、異常に関連する可能な条件を最初に識別するようにプログラムされる。可能な条件は、知識データベースから105からの、又はネットワークインタフェース170を介した外部ソースからのアプリオリな知識165をトラバースすることによって識別することができ、外部ソースは、ウェブサイト、記事、刊行物、医学機関紙などを含む。アプリオリな知識は、異常が一つ以上の可能な条件(例えば疾患など)に関連するという示唆又は手がかりを提供することができる。可能な関連する条件が識別されたとき、交差検証モジュール175は、知識データベース105中の追加データを相互参照して(例えば、異常が見つかったデータセット(例えばデータセット120)と同じデータセットをトラバースして)、関連する条件を確認できる追加データが存在するかどうか決定する。
【００５１】
例えば、また図1に示す交差検証モジュール175及び同様の構造物に関して、患者の単一のヌクレオチドの異体が突然変異であると決定された場合は、同じ患者に関連する症状や、血液検査、尿検査、生検、ソノグラム、X線、MRI、又は他の検査室テストの結果を交差解析することによって、この突然変異が無害なサイレント突然変異であるのかそれとも疾患の発症に関係するのかを確認することができる。
【００５２】
例えば、突然変異がVEGFの発現増加と共に見つかった場合は、腫瘍形成が進行中である可能性が高く、突然変異がサイレントである可能性はより低い。突然変異を交差検証するのに使用できる他のファクタとしては、患者の表現型及び/若しくは遺伝子型、父系/母系の表現型及び/若しくは遺伝子型、家族歴、系統樹、又はコミュニティ特性を調べることが挙げられる。患者に関する情報へは、リソースのうちでもとりわけ電子医療記録からアクセスすることができ、電子医療記録は、知識データベース105や他のデータベースに記憶されているか、又はリモートにアクセスされるものとすることができる。
【００５３】
企図されるさらに他の実施形態では、データセットの新規解析が、内部生成された予測正常を生む相関を明らかにすることができ、これにより、交差妥当性モジュール175の異常識別の精緻化機能をさらに改善することができる。例えば、ゲノムデータの解析では、PARADIGM(Pathway Recognition Algorithm Using Data Integration on Genomic Models)データベースなどの、コンピュータプログラム及びデータベースがある。PARADIGMは、2011年4月29日に出願された、チャールズJ.ヴァスク(Charles J. Vaske)他の国際公開第2011/139345号、及び、2011年10月26日に出願された、チャールズJ.ヴァスク(Charles J. Vaske)他の国際公開第2013/062505号にさらに記載されており、これらの国際公開は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。PARADIGMを使用して、ゲノムデータセット中でコード化されたパスウェイ間の機構的関係を解明することができる。次いで、アプリオリな知識、機関紙、標準的な医療行為、他のデータベース、及び他の主題関連の参考文献など、外部標準又は内部制御によって、予測正常を検証することができる。
【００５４】
異常が確認されたときであっても、その異常が十分に特徴付けられる(したがって有意な異常と指定されない)ときは、特定の異常なデータセットを加入者にルーティングする必要はない。例えば、異常が、その異常についての内部制御、外部制御、又は他の既知の標準によって確認された場合、異常なデータセットは有意な異常として認定されないことになり、発見の機会がないのでデータセットは加入者に関連付けられないことになる。しかし、交差検証によって、例えば異常に疾患条件が関連することが明らかになり、疾患条件と異常との間の基礎をなす結び付きがわかっていない場合は、交差検証モジュール175は異常の有意性を確定し、異常なデータセットは、発見に向けて任意の数の加入者にルーティングされる。
【００５５】
データセット、例えばデータセット120に注釈を付けて有意性を示すことができる方法の一つは、D(n1,m1,x1)フォーマットを使用することである。解析モジュール145は、三つのパラメータのいずれかを使用して、n、m及びxの行列に対する有意性を示すことができる。データセット120からの例示的な記述子121と値122のような、異常な記述子-値ペアが識別されたとき、この記述子-値ペアは、対象として、すなわちD'(n1,m1,x1)として特徴付けられる。次いで、対象の記述子-値ペアD'(n1,m1,x1)は、他の全てのn、m、及びxすなわちn2-N、m2-N、x2-Nの行列に対して実行される。確認に使用されるデータセット自体は、正常、対象、又は非対象である可能性がある。親データセットすなわちデータセット120中の少なくとも一つの追加パラメータについて異常が見つかった場合は、D'(n1,m1,x1)の対象ステータスが認定されることになる。異常確認を説明すると、D(n1,m1,x1)内でn1が異常であることがわかったとき、m1及び/又はx1もまた異常であることがわかった場合には、対象データセットD'(n1,m1,x1)が確定されることになる。さらに、異常なn1とm1及び/又はx1との間の相関がわかっていない場合は、対象データセットは、有意と認定されて、相関の発見に向けた適切な対策を講じることのできる主題専門家に転送されることになる。
【００５６】
交差検証モジュール175の別の目的は、逸脱に関するフラグの妥当性を確定することである。交差検証モジュール175は、第2のデータセット、アプリオリな標準、統計的に決定された標準、アルゴリズムによって導出された標準、履歴的な値、境界条件、予測値、又はユーザによって定義された標準との比較を実施することによって、異常な記述子-値ペアを交差検証するようにプログラムされてよい。別の可能な代替は、信頼ファクタの解析、多変量解析、又は機械学習を実施することであろう。異常を最初に識別するステップで採用されるプロトコルとは異なるプロトコルを使用して、異常な記述子-値ペアを検証するのが有利な可能性がある。
【００５７】
記述子-値ペアの有意性を検証することに加えて、交差検証モジュール175の機能をさらに拡張して、加入者から解決法を受け取って加入者の解決法を解析することを含めることもできる。
【００５８】
図1に示す実施形態では、加入モジュール155は、発見ルーティング管理モジュール150に情報的に接続され、さらに、発見ルーティング管理モジュール150との間でデータを送受信するようにプログラムされる。加入モジュール155はさらに、発見ルーティング管理モジュール150から受信したデータを処理するようにプログラムされる。加入モジュール155はまた、加入インタフェースモジュール160に情報的に接続され、加入インタフェースモジュール160にデータを送信するか又は向かわせるようにプログラムされる。好ましい一実施形態では、加入モジュール155は、データを処理した後で、データを加入インタフェースモジュール160に送信する。
【００５９】
図1では、加入インタフェースモジュール160は、加入モジュール155と様々な専門家加入者との両方に、情報的に接続される。専門家加入者は、知識データベース105に記憶されたデータセットに関係する特定領域の専門知識を有するユーザである。専門家加入者は、人物、コミュニティ、又は組織とすることができる。ここで図示するように、例示的な専門家加入者は、加入者コミュニティ180、機関加入者185、及び個人加入者190を含む。加入インタフェースモジュール160は、加入モジュール155、加入者コミュニティ180、機関加入者185、及び個人加入者190との間でデータを送受信するようにプログラムされる。
【００６０】
本発明の主題の一実施形態では、加入モジュール155及び加入インタフェースモジュール160は、専門家加入者を加入させて、各専門家加入者を、一つ以上の専門知識を示す識別子に対応付けるのに使用される。図1に示す実施形態では、専門家加入者は、加入者コミュニティ180、機関加入者185、及び個人加入者190を含む。しかし、本発明の主題は、多様な専門家を加入者として企図する。専門家加入者は、人間の専門家、又は機械ベースの専門家とすることができる。例えば、個人、人々のグループ、ビジネスエンティティ、行政体、発行元、又は取引団体は全て、特定の活動分野における専門知識を有し、その活動分野に関連する発見ルーティングシステムから問題を受け取ることに加入する、主題専門家としての働きをすることができる。また、専門家加入者は、単一の同じ場所に位置する場合もあり、又は地理的に離れている(例えば、異なる郵便番号、都市、又は国)場合もあることも認識されたい。人間の専門家、人々のグループ、及び/又は機械の各々は、発見ルーティングエンジン135から受け取った問題又は異常を発見してそれに対する解決法を見つけることに貢献する洞察を、提供することができる。加入インタフェースモジュール160と加入者との間の対話のためのユーザインタフェースは、モバイルデバイス、タブレット、ファブレット、スマートフォン、オーディオデバイス、テキストデバイス、ビデオデバイス、検索エンジン、ウェブクローラ、ブラウザ、クラウド、パーソナルコンピュータ、又は、加入者からアクセス可能な任意の端末、によってアクセスされるように構成されることが好ましい。
【００６１】
一実施形態では、加入モジュール155は、データを処理して、異常を加入者とマッチさせるようにプログラムされる。このマッチングは、加入者の識別子に含まれる属性を、異常を含む記述子-値ペアの品質若しくは特性、記述子自体、異常が有意であると認定された任意の数の条件、又は、加入者と有意な異常との間の有用な適合性を示すいずれか他の情報、と比較することによって、行われる。別の観点から見ると、確定された任意の数の有意な異常な記述子-値ペアと加入者との間の関連付けは、その対応する識別子に依存するものとすることができ、この識別子はとりわけ、専門知識の分野、専門知識のレベル、利用可能性、及び地理的位置などの属性を含む。この関連付けは、各加入者に割り当てられた識別子に基づく。加入モジュール155のさらに別の機能は、関連付け通知を生成することとすることができる。通知を生成することの、可能な拡張は、割当て通知を受信側に送信することであり、この受信側は、識別された専門家加入者、知識データベース105、加入モジュール155、加入インタフェースモジュール160、解析モジュール145、交差検証モジュール175、又はサードパーティなどである。関連付け通知は、モバイルデバイス、タブレット、ファブレット、スマートフォン、オーディオデバイス、テキストデバイス、ビデオデバイス、検索エンジン、ウェブクローラ、ブラウザ、クラウド、パーソナルコンピュータ、又は、受信側からアクセス可能な任意のインタフェース、に送信されるようにフォーマットされてよい。
【００６２】
加入は、事前に決定済みであってもよく(例えば、専門家がコンピュータである場合や、雇用契約における規定により、財政的支援を受ける条件として、など)、又は、異常に関係する専門知識に関連する専門家が識別されたのに続いて開始/実行されてもよい。問題又は異常に関連付けられた後で加入の機会を提供することで、有利にも、システムは、新しい問題又は異常が発生し、適切な専門家からの加入を事前に請う必要が予見不可能であったときに、適応することができる。いくつかの実施形態では、加入インタフェースモジュール160は、事後加入が望ましいときに専門家を識別する探索能力を有する。
【００６３】
加入開始のタイムラインにおけるフレキシビリティを可能にすることに加えて、各加入の期間も様々とすることができる。例えば、約定ごとに、制限若しくは指定された継続時間にわたって(例えば、日単位、週単位、月単位、半年単位、1年単位、2年単位など)、課題若しくはコンペティションベースで(例えば、加入者らが解決法を見つけようと競い、最初の容認可能な解決法が発見された後で期間が終了する)、又は永久に、とすることができる。加入は、自発的に、料金ベースで、賞金ベースで、契約によって、又は他の形の約定によって、維持されてよい。専門家は、自己識別、割当て、探索、既存のディレクトリの採入れ、学術的資格証明、参照、照会、推論、又は予測によって、識別されてよい。加入は、組織者若しくはオープンプラットフォーム(例えば、ウィキ-ジェノミクス(wiki-genomics)、アーカイヴ.org(arXiv.org)、及びプロスワン.org(PLoSONE.org))によって、自動化されたシステムによって、又は登録サービスによって、制御されてよい。いくつかの例示的なシステムでは、同じ領域における専門知識を有する加入者らが、競う(例えば、申請を提出することによって)ことができ、又はアクセスに入札することができる。
【００６４】
各加入者の識別子は、職業専門知識(例えば、腫瘍学者、心臓病専門医、菌学者、栄養士、地質学者、物理学者、統計学者など)、記述子、利用可能性、場所、インパクトファクタ、ピア又は消費者レーティング、パフォーマンススコアなどを含めた、任意の数の属性又は特性を含むことができる。したがって、識別子のフォーマットは、かなり多様である場合があり、コード化された識別子(一つ以上のプロパティが数値的フォーマットかさもなければ他の機械可読フォーマットでエンコードされる)や、個人的若しくは職業的識別(例えば、名前、肩書、所属、住所など)に添えられたメタデータのセットであってもよく、又は、ログイン資格証明として提供されてもよい。加えて、各問題又は異常を複数の専門家にマッチさせることができ、これらの専門家は、独立で、或いはチーム(自己識別された、又は、発見ルーティングエンジン135若しくは他のシステムによって割り当てられた)として、或いは関連する専門家のより大きいグループの一部として、或いは機械専門家と共に、マッチさせることができる。素粒子物理学などいくつかの分野では、研究チームが多くの研究者からなることが通例であり、これらの研究者は独立で又は共同で加入することができる。さらに他の実施形態では、専門家は、解析エンジン中で解析にかけられるデータを生成する(例えば、独立して、直接的に、又は間接的に)ことに関与するものとすることができる。例えば、専門家加入者は、ゲノムの配列決定及び解析を行う施設の研究者又は所長とすることがでる。
【００６５】
最も典型的には、加入モジュール155は、知識データベース105、解析モジュール145、及び交差検証モジュール175のうちの少なくとも一つと情報的に接続される。図1に示す実施形態では、加入モジュール155は、発見ルーティング管理モジュール150を介して、知識データベース105、解析モジュール145、及び交差検証モジュール175と情報的に接続される。いくつかの実施形態では、加入インタフェースモジュール160又は加入モジュール155は、異常な記述子-値ペア、この記述子-値ペアの導出元であるデータセット、及び/又は、知識データベース105に記憶されたさらに他のデータセットへのアクセスを、加入済みの専門家に許可する。そのうえ、加入者は、さらに他のデータセットを自分の識別子に関連付けて、他のデータとの、さらには他の加入者との相互の結び付きを可能にすることが望ましい場合もある。同様に、加入インタフェースモジュール160は加入モジュール155に組み込まれてもよく、この二つは同じ場所に位置してもよく、且つ/又は、両方はさらに知識データベース105に組み込まれてもよい。
【００６６】
知識データベース105と加入データの制御及び維持は、データ入力、空間的制約、電力制約、規制、又は他の考慮事項の状況に応じて、共同又は別々であることが望ましい可能性がある。さらに他の想定される実施形態では、加入モジュール155は、解析モジュール145に接続される。このような接続は、加入者がコンピュータシミュレーションによって実験するため又は解析に対する代替制約を設定するために、解析プロトコル(さらにはデータセットの範囲)を修正したいと思った場合に、特に有利である。加入者によるこのような修正は、自動化方式で実施されてもよく、又はオペレータ入力を介して実施されてもよい(そのような場合は、加入モジュール155及び/又は加入インタフェースモジュール160は、グラフィカルユーザインタフェースとして構成されてよい)。
【００６７】
図1では、加入モジュール155が発見ルーティング管理モジュール150に接続されているのが示されており、発見ルーティング管理モジュール150は、解析モジュール145及び交差検証モジュール175へのデータフローを提供する。この接続構成により、加入モジュール155は、確定された有意な異常な記述子-値ペアと、専門家加入者を認定された異常に関連付けるのを実施するのに必要な関係する条件と、にアクセスすることができる。さらに、専門家はまた、交差検証プロトコルを修正して、解析及び/又は交差検証をさらに精緻化することが可能とされる。よって、加入モジュール155と、発見ルーティング管理モジュール150に接続された各モジュールとの間のデータ転送は、永続的な情報交換(学習を含む)、一時的な情報交換、情報転送、バッチプロトコルなどの形をとることができる。
【００６８】
専門家加入者が機械ベースである例示的なケースは、多変量解析などの特殊化された解析ステップを実施するようにコンピュータをプログラムすることを含む。また、エキスパートデータ解析、解釈、グラフ/プロット、チャート、テーブル、又は類似の機能を供給するためのアルゴリズムを実装することもできる。データ解析のレートを向上させるために、又は、代替の仮説若しくは解決法を少なくとも部分的には同時に検討するために、複数のアルゴリズムを同時に実行することができる。機械ベースの専門家の能力は、機械学習技術を採用することによって精緻化することができる。専門家加入者によって提供される洞察はまた、将来の結果に関する予測を立てること、及び所望の結果を達成するための戦略を策定することと一体であってもよい。
【００６９】
図1に示す発見ルーティングシステム100の好ましい一実施形態では、知識データベース105は、110、120、及び130を含めた一連のデータセットを含む。データセット120は、記述子121と値122、記述子123と値124、記述子1225と値126、及び記述子127と値128を含めた、記述子-値ペアからなる。データセット120は、知識データベース105からデータベースインタフェースモジュール140に送信され、その後、発見ルーティング管理モジュール150に送信される。発見ルーティング管理モジュール150は、任意の数の異常な記述子-値ペアを識別するために、データセット120を解析モジュール145にルーティングする。次いで、解析モジュール145は、異常として識別された記述子-値ペアがあればそれらを、例えば(i)記述子121と値122、及び(ii)記述子125と値126を、発見ルーティング管理モジュール150に送信する。
【００７０】
さらに、発見ルーティング管理モジュール150は、異常な記述子-値ペアを受信すると、異常な記述子-値ペアの有意性を検証するために、異常なペアを交差検証モジュール175に送信する。前に言及したように、交差検証モジュール175は、ネットワークインタフェース170を介してアプリオリな知識165を取り出すが、これは、異常な記述子-値ペア(異常)が可能性のある条件に関連するという手がかり又は示唆を提供する情報である。交差検証モジュール175は、交差検証データをトラバースして、まず、異常な記述子-値ペアが、対象とされるいずれかの条件又は特性との示唆される関連を有するかどうか決定する。異常な記述子-値ペアと、対象とされる任意の数の条件又は特性(例えば疾患)との間に関連が存在する場合は、交差検証モジュール175は、データセット120をトラバースして、データセット120中の他の記述子-値ペアが、異常な記述子-値ペアと、関連する条件又は特性との間の関連/関係を認定/確定するかどうか決定する。交差検証モジュール175が、異常な記述子-値ペアと任意の数の識別された条件又は特性との間の関係の2次確定を見出した場合(例えば記述子121と値122)は、交差検証モジュール175は、異常な記述子-値ペアが有意であると指定し、確定された有意な異常な記述子-値ペアを、発見ルーティング管理モジュール150を介して加入モジュール155に送信する。2次確定が識別されない場合は、異常な記述子-値ペアは確定されず(例えば記述子125と値126)、加入モジュール155に送信されない。
【００７１】
いくつかの実施形態では、交差検証モジュール175は、2次データが確定/認定された全ての異常な記述子-値ペアを指定するわけではない。例えば、いくつかの実施形態の交差検証モジュール175は、異常な記述子-値ペアに関連する異常と、関連する条件との間に、強い関係(例えば、因果関係、相関など)を示すアプリオリな知識があるときは、異常な記述子-値ペアを指定しない。この例外の理由は、異常な記述子-値ペアと、関連する条件との間の関連に関係する情報が豊富にあるので、この記述子-値ペアはもはや新しい情報の発見につながらないということである。
【００７２】
この実施形態セットではまた、加入モジュール155は、加入者コミュニティ180、機関加入者185、及び個人加入者190などの加入者から供給される情報を、加入者インタフェースモジュール160を介して収集する。加入モジュール155は、ユーザデータをインポートして、各加入者の識別子を構成する属性を追加することができる。別法として又は組合せで、加入モジュール155は、ユーザデータを使用して、各加入者の識別子を構成する全ての又は追加の属性を生成することができる。加入モジュール155は、確定された有意な異常な記述子-値ペアを受信すると、対象とされる記述子-値ペア、条件、及び/又は特性を、各加入者の識別子と比較して、マッチを見つける。マッチが見つかったときは、加入モジュール155は、通知を生成して、マッチした加入者の少なくともいくつかに加入インタフェース160を介してこの通知を送り、確定された有意な異常な記述子-値ペアを、関連する条件又は特性に関する発見としてこれらの加入者に通知することができる。
【００７３】
図2で、発見をルーティングするためのプロセス200を説明する。プロセス200は、知識データベースからのデータセットをトラバースし(ステップ205)、データを評価して異常を識別することによって開始する。データセットは、図1のデータセット110、120、及び130と同様とすることができる。知識データベースは、図1の知識データベース105と同様とすることができる。異常の識別は、データセット中の記述子-値の各ペアからの値を限定子と比較することを含めて、図1の解析モジュール145の機能と同様の方式で行うことができ、限定子は、関係する記述子の正常値と、正常値に対するしきい値幅とを含むことができる。ステップ210で、記述子-値ペア中に異常がある(すなわち、記述子-値ペア中の値が、しきい値を超えて正常と異なる)と決定された場合は、プロセス200はステップ215に進み、異常と条件との間に関連が存在するかどうか決定する。他方、記述子-値ペア中に異常が見つからない場合は、プロセス200は、ステップ205に戻り、データセットをトラバースして次の記述子-値ペアを見つけることを継続する。このように、記述子-値の各ペアが順に評価され、異常が検出されない場合は次の記述子-値ペアが評価される。
【００７４】
異常な記述子-値ペアが検出されたとき、プロセス200中の次のステップは、条件と異常との間に関連が存在するかどうか決定する(ステップ215)ことである。この決定は、図1の交差検証モジュール175の機能と同様の方式で実行することができる。このステップは、異常な記述子-値ペアと、対象とされるいずれかの条件又は特性との間の関連の示唆を求めて、記事、ウェブサイト、参照テキスト、又は図1のアプリオリな知識165など、アプリオリな知識をトラバースすることを含むことができる。ステップ220で、対象とされる条件又は特性と、異常な記述子-値ペアとの間の関連が見つからない場合は、プロセス200は、ステップ205に戻り、知識データベースからのデータセットをトラバースして、別の記述子-値ペアから異常を識別する。ステップ220で、異常な記述子-値ペアと、対象とされる条件又は特性との間の関連が検出された場合は、プロセス200は、ステップ225に進み、2次確認のためにデータセットをトラバースする。
【００７５】
異常な記述子-値ペアと、対象とされる条件又は特性との間の関連を識別した後、次のステップ225は、異常な記述子-値ペアの導出元であるデータセットをトラバースし、対象とされる条件又は特性の2次確認を探索することである。このステップ225は、図1の交差検証モジュール175の機能と同様の方式で実施することができる。異常な記述子-値ペアと、対象とされる条件又は特性との間の関連を探索する前ステップで、対象とされる条件又は特性が識別されたが、この条件又は特性の2次確認の探索は、記事、ウェブサイト、参照テキスト、又は図1のアプリオリな知識165など、アプリオリな知識をトラバースすることを含むことができる。ステップ230で、識別された異常な記述子-値ペア以外の、データセット中のいずれかの記述子-値ペアが、識別された対象とされる条件又は特性に関係するとして識別された場合は、異常な記述子-値ペアは、対象とされる条件又は特性に有意に関係するものとして確認されたことになり、プロセスはステップ235に進んで加入者を識別する。ステップ230で、データセット中の記述子-値ペアと、対象とされる条件又は特性との間の関係が識別されない場合は、プロセス200は、ステップ205に戻り、データセットをトラバースして他の異常な記述子-値ペアを識別する。
【００７６】
異常な記述子-値ペアが、対象とされる条件又は特性に有意に関係するものとして識別されると、プロセスは、次のステップ235に進み、異常を加入者の属性とマッチさせることによって加入者を識別する。このステップは、図1の加入モジュール155と同様の方式で実施することができる。加入者は、各加入者の属性を含む割り当てられた識別子に基づいて、識別される。加入者のうちの少なくともいくつかの識別がトラバースされて、加入者の属性と、異常な記述子-値ペア、異常な記述子、異常な値、及び/又は関係する条件若しくは特性との間のマッチが識別される。加入者を異常とマッチさせると、ステップ240で加入者に異常が通知される。
【００７７】
図3に、解析モジュール145の一実施形態を示す。データセット120は、いくつかの記述子-値ペア、すなわち、記述子121と値122、記述子123と値124、記述子125と値126、及び記述子127と値128からなる。データセット120は、操作のために解析モジュール145に送信されてよい。限定子セット310は、基準及び関係するしきい値からなり、基準311としきい値312、基準313としきい値314、基準315としきい値316、及び基準317としきい値318を含む。限定子セット310中の基準としきい値の各セットは、データセット120中の特定の記述子-値ペアに関係する。例えば、基準311としきい値312は、記述子121と値122に関連し、基準313としきい値314は、記述子123と値124に関連し、基準315としきい値316は、記述子125と値126に関連し、基準317としきい値318は、記述子127と値128に関連する。限定子セット310は、操作のために解析モジュール145に送信されてよい。
【００７８】
解析モジュール145の目的は、データセット120又はいずれか他の入力データセットから、異常な記述子-値ペアを識別することである。この実施形態では、異常であることは、記述子-値ペア中の値と、記述子-値ペアからの記述子に対する基準との差によって特徴付けられる。例えば、解析モジュール145は、記述子-値ペアの記述子121と値122を処理して、記述子121に関連する基準(ここでは基準311)に対してどれくらい値122が異なるかを決定する。基準に関係する各しきい値は、限度であり、この限度は、ユーザ、加入者、機械、アルゴリズム、若しくは他の能動的ソースによって設定されてもよく、又は、関連する記述子に関係するどんな値が異常と考えられることになるかを定義する検査室結果、アプリオリな知識、若しくは他の静的ソースによって設定されてもよい。例えば、しきい値312は、記述子121について異常でないと考えられる、基準311の周りの値の範囲を定義する。しきい値312によって定義される値の範囲を超えて存在する記述子121の値は全て、異常と考えられる。
【００７９】
解析モジュール145は、図3に示すように、データセット120又はいずれか他の入力データセット中の異常な記述子-値ペアを識別して、それらを異常でない記述子-値ペアから分離する。例えば、また図3に示すように、データセット120及び限定子セット310が、解析モジュール145に入力される。解析モジュール145は、値122を、基準311及びしきい値312と比較する。値122と基準311との差がしきい値312よりも大きいので、記述子121と値122の記述子-値ペアは、異常である。別の観点から見ると、値122は、基準311に対してしきい値312によって設定された値範囲を超えるので、記述子121と値122は異常と考えられる。この実施形態では、データセット120中の全ての記述子-値ペアに同じ操作が適用されて、記述子-値の各ペアが異常であるか異常でないかのどちらかとして特徴付けられる。別法として、解析モジュール145は、異常な記述子-値を識別するとすぐに、図1の発見ルーティング管理モジュール150などの受信側モジュール、インタフェース、又はユーザに、異常な記述子-値ペアを転送するようにプログラムされてもよい。
【００８０】
図3に示す実施形態では、解析モジュール145は、データセット120中の全ての記述子-値ペアを処理し、限定子セット310中の基準及びしきい値に基づいて、記述子-値ペアの記述子121と値122、及び記述子125と値126を異常として識別し、異常なデータセット320をコンパイルする。この実施形態では、解析モジュール145はまた、記述子-値ペアの記述子123と値124、及び記述子127と値128を異常でないとして識別し、異常でないデータセット330をコンパイルした。別法として、解析モジュール145は、異常なデータセット320を識別及びコンパイルするが、異常でないデータセット330は識別及びコンパイルしないようにプログラムされてもよい。
【００８１】
図4に、交差検証モジュール175の一実施形態を示す。データセット120は、いくつかの記述子-値ペア、すなわち、記述子121と値122、記述子123と値124、記述子125と値126、及び記述子127と値128からなる。異常なデータセット320は、記述子-値ペアの記述子121と値122、及び記述子125と値126からなる。一実施形態では、異常なデータセット320は、解析モジュール145によって交差検証モジュール175に送信される。別の実施形態では、発見ルーティング管理モジュール150などのデータ管理モジュールが、異常なデータセット320を交差検証モジュール175に送信する。アプリオリな知識165は、対象とされる条件又は特性にとって有意な異常を交差検証に知らせる履歴データ、記事、刊行物、機関紙、参照テキスト、実験結果、検査室報告、データ解析、解析報告、及び他のデータソースを含む。図示のように、交差検証モジュール175は、関連アプリケーション405及び関係アプリケーション410を備える。一実施形態では、交差検証モジュール175は、異常なデータセット320と、データセット120と、アプリオリな知識165からのデータとを受信し、受信したデータを処理し、有意な異常データセット415を生成するようにプログラムされる。
【００８２】
交差検証モジュール175の目的は、図1の交差検証モジュール175に関する記述と同様である。交差検証モジュール175は、異常な記述子-値ペアを、対象とされる条件又は特性との関係で有意として確認するようにプログラムされる。図3に示す実施形態では、交差検証モジュール175は、異常なデータセット320と、データセット120と、アプリオリな知識165からのデータとを受信するようにプログラムされる。異常なデータセット320の記述子-値ペアは、データセット120から異常な記述子-値ペアとして識別されたものである。
【００８３】
関連アプリケーション405は、異常なデータセット320の記述子-値ペアと、アプリオリな知識165からのデータとを処理するようにプログラムされる。関連アプリケーション405は、異常なデータセット320中の記述子-値ペアと、対象とされる条件又は特性との間の結び付き又は関連を示すデータを求めて、アプリオリな知識165をトラバースすることによって、データを処理する。結び付き又は関連の指標は、例えば、記述子121が特定の条件又は特性を引き起こすか又はそれに寄与するという仮説を立てる記事とすることができる。別の例として、指標は、特定の条件又は特性に対する任意の数の疑わしい原因を識別した記事であって、それらの疑わしい原因の一つとして記述子121が挙げられている記事とすることができる。関連アプリケーション405はさらに、対象とされる条件又は特性に関連付けられた異常な記述子-値ペアを、関係アプリケーション410に転送するようにプログラムされる。
【００８４】
一実施形態の動作の例として、関連アプリケーション405は、記述子-値ペアの記述子121と値122、及び記述子125と値126を受け取り、対象とされる条件又は特性に記述子121と値122を関連付けるデータをアプリオリな知識165から受け取り、その後、記述子121及び値122を関係アプリケーション410に転送する。
【００８５】
図4に示すように、関係アプリケーション410は、関連アプリケーション405からのデータと、データセット120とを受け取り、データを処理するようにプログラムされる。関係アプリケーション410の目的は、対象とされる条件又は特性に関連付けられた異常な記述子-値ペアの有意性を確認することである。関係アプリケーション410は、関連アプリケーション405の動作によって異常な記述子-値ペアに関連付けられた条件又は特性との既知の結び付きを有する記述子-値ペアを示すデータをトラバースすることによって、有意性を確認するようにプログラムされる。関係アプリケーション410はさらに、データセット120又は他の入力データセットをトラバースして、関連する条件又は特性との既知の結び付きを有する記述子-値ペアを識別するようにプログラムされ、これにより、異常な記述子-値ペアの有意性の2次確認が確立される。さらに、関係アプリケーション410は、有意な異常な記述子-値ペアを有意な異常データセット415にコンパイルして、データセット415を図1の発見ルーティング管理モジュール150などの受信側モジュール、インタフェース、又はユーザに転送するようにプログラムされる。別の実施形態では、関係アプリケーション410は、全ての確認済み記述子-値ペアをコンパイルするのではなく、有意性が確立されるとすぐに、有意な記述子-値ペアを受信体に転送するようにプログラムされてもよい。
【００８６】
一実施形態の動作の例として、関係アプリケーション410は、対象とされる条件又は特性に関連付けられた記述子121と値122を受け取る。関係アプリケーションはまた、関連する条件又は特性との既知の結び付きを有する他の記述子-値ペア(例えば記述子127と値128)を識別するデータも受け取る。関係アプリケーション410は、データセット120をトラバースし、データセット120内で記述子127と値128を識別する。これにより、異常な記述子-値ペアの記述子121と値122が有意として特徴付けられる。関係アプリケーション410はさらに、記述子121と値122を有意な異常データセット415にコンパイルし、有意な異常データセット415を、図1の発見ルーティング管理モジュール150などの受信側モジュール、インタフェース、又はユーザに転送する。
【００８７】
図5に、加入モジュール155の一実施形態を示す。有意な異常データセット420は、記述子121と値122からなり、これらは、例えば交差検証モジュール175の動作によって、対象とされる条件又は特性との関係で有意として確認されたものである。加入モジュール155は、マッチングアプリケーション505及び加入者データベース510からなる。加入モジュール155は、対象とされる条件又は特性との関係で有意として確認されたデータを、例えば交差検証モジュール175から受信し、このデータを処理し、処理されたデータを加入インタフェースモジュール160に転送するようにプログラムされる。加入モジュール155はさらに、加入インタフェースモジュール160との間でデータを送受信するようにプログラムされる。加入モジュール155の目的は、加入者識別子に基づいて、有意な異常データセット420を適切な加入者とマッチさせることである。
【００８８】
加入者データベース510は、加入者属性を含む識別子、又は異常に対する解決法など、加入者データを、加入インタフェースモジュール160から受信するようにプログラムされる。加入者データベース510はさらに、処理を受けるよう加入者識別子や属性などのデータをマッチングアプリケーション505に転送するように成る。
【００８９】
マッチングアプリケーション505は、対象とされる条件又は特性との関係で有意として確認された、有意な異常データセット420などのデータを受け取るようにプログラムされる。マッチングアプリケーション505はさらに、加入者データベース510からデータを受け取るようにプログラムされ、このデータは、各加入者に関連する識別子と、識別子を構成する属性とを含む。マッチングアプリケーション505はさらに、加入者とマッチさせた記述子-値ペアを、マッチした加入者への送達に向けて、加入インタフェースモジュール160に転送するようにプログラムされる。
【００９０】
加入インタフェースモジュール160は、加入者の属性を含む識別子など、加入者データを、加入者180、機関加入者185、及び個人加入者190などの加入者から受信するようにプログラムされる。加入者インタフェースモジュール160はさらに、加入者データを加入モジュール155に送信し、マッチさせたデータセット515などの通知データを加入モジュール155から受信して、個人加入者190などのマッチした加入者に通知データを送信するようにプログラムされる。加入インタフェースモジュール160はさらに、いずれかの通知データに関する解決法データを受信し、解決法データを加入モジュール155に送信するようにプログラムされてもよい。
【００９１】
図5の図示の一実施形態では、マッチングアプリケーション505は、記述子121と値122からなる有意な異常データセット420を受け取り、且つ、属性を含む加入者識別子を加入者データベース510から受け取る。この実施形態では、加入者識別子は、加入インタフェースモジュール160を介して加入者データベース510に入力された、加入者コミュニティ180、機関加入者185、及び個人加入者190に関係する属性を含む。マッチングデータベースは、マッチを識別するために、各加入者につき、記述子-値ペアの記述子121と値122、記述子121、値122、及び関係する対象とされる条件又は特性を、識別子及び含まれる属性と比較する。この実施形態では、記述子-値ペアの記述子121と値122は、個人加入者190に対してマッチとして識別される。記述子-値ペアの記述子121と値122は、個人加入者190の識別子及び含まれる属性とマッチするので、マッチングアプリケーション505は、このデータを加入インタフェースモジュール160に転送し、加入インタフェースモジュール160は、記述子121と値122からなるマッチさせたデータセット515を、個人加入者190に転送する。いくつかの実施形態では、個人加入者190は、対象とされる条件又は特性と記述子121及び値122との間の関係に対する解決法を、加入インタフェースモジュール160に報告し、加入インタフェースモジュール160は、このデータを図1からの発見ルーティングエンジン135に追加する。
【００９２】
本明細書に記載の全ての方法は、本明細書に別段の規定がない限り、さもなければ文脈に明らかに矛盾しない限り、任意の適切な順序で実施することができる。本明細書におけるいくつかの実施形態に関して提供されるあらゆる例又は例示的文言(例えば「など」)の使用は、本発明の主題をより良く解明するに過ぎないものとし、別途請求の範囲に記載される本発明の手段の範囲に対する限定を提起するものではない。本明細書におけるどの文言も、本発明の主題の実践に不可欠ないずれかの請求の範囲に記載されない要素を示すと解釈されるべきではない。
【００９３】
発見ルーティングシステムは、図3に示す継続的学習システムに統合されてよいことを理解されたい。健康に関するビッグデータには、新しい知識を生じさせ従来の知恵を変容させることのできる情報が内在する。ビッグデータは、医療情報ハイウェイを介してアクセスされるグローバルヘルスグリッドから発見ルーティングシステムに送り込まれ、ゲノミクス、プロテオミクス、臨床データ、撮像、人口統計、及び公衆衛生におけるデータが集約される。十分に理解されていない異常を識別し、これらの異常に関係する解答を見つけることに主題専門家の注意を向けさせることにより、発見のプロセスが容易になる。
【００９４】
本明細書における発明的概念を逸脱することなく、すでに述べたことの他にもはるかに多くの修正が可能であることは、当業者には明らかなはずである。したがって、本発明の主題は、添付の請求の範囲の主旨における以外は、制限されない。さらに、本明細書と請求の範囲の両方を解釈する際、全ての用語は、文脈と一致する可能な最も広い方式で解釈されるべきである。特に、用語「含む、備える(comprises、comprising)」は、要素、コンポーネント、又はステップについて非排他的な方式で言及するものとして解釈されるべきであり、これは、言及される要素、コンポーネント、又はステップが、存在してもよく、又は利用されてもよく、又は、特に参照されない他の要素、コンポーネント、若しくはステップと組み合わせられてもよいことを示す。本明細書及び請求の範囲が、A、B、C....及びNからなるグループから選択される何らかの少なくとも一つに言及する場合、このテキストは、AとN、又はBとNなどではなく、グループからの一つの要素しか必要としないと解釈されるべきである。
【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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