(57)【要約】  健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するためのデバイスの個別化された推奨を提供するためのシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品が開示されており、これらは、一般に、患者と、１つ又は複数の患者集団の第１の集合とに関する、第１の構造化情報を受け取ることと、少なくとも患者と、１つ又は複数の患者集団の第２の集合とに関する、非構造化情報受け取ることと、非構造化情報を解析して第２の構造化情報を導出することと、分類モデルを使用して、第１の構造化情報及び第２の構造化情報の各々を解析することに基づいて、患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックを決定することと、１つ又は複数の健康メトリックを監視するために使用すべきデバイスの最適セットを決定することと、を含む。いくつかの実施形態において、メトリックを継続的に監視して、イベントトリガ閾値を超える変化を検出することができ、推奨されるデバイスの新たなセットを生成することができる。
2021525411.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するためのデバイスの個別化された推奨を提供するための、コンピュータで実装される方法であって、
患者と、１つ又は複数の患者集団の第１の集合とに関する、第１の構造化情報を受け取ることと、
少なくとも前記患者と、１つ又は複数の患者集団の第２の集合とに関する、非構造化情報受け取ることと、
前記非構造化情報を解析して第２の構造化情報を導出することと、
分類モデルを使用して、第１の構造化情報及び第２の構造化情報の各々を解析することに基づいて、前記患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックを決定することと、
前記１つ又は複数の健康メトリックを監視するために使用すべきデバイスの最適セットを決定することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記非構造化情報を解析することが、機械学習技術を使用して前記非構造化情報から構造化情報を抽出するように構成された少なくとも１つの抽出モデルを構築することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記非構造化情報が、テキスト情報、画像、音声、及び映像のうちの１つ又は複数を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記非構造化情報がテキスト情報を含み、前記機械学習技術がTerm Frequency-Inverse Document Frequency (tf-idf)アルゴリズムを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記分類モデルはさらに、前記１つ又は複数の健康メトリックの各々に関連づけられる１つ又は複数の重みを決定し、前記重みは、前記患者の将来の健康状態を予測する際の所定のメトリックの相対的な重要性の指標である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記１つ又は複数の患者集団の履歴医療情報を含む訓練セットを使用して前記分類モデルを訓練することをさらに含み、前記履歴医療情報は、構造化情報及び非構造化情報を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記デバイスの最適セットを決定することは、
前記デバイスの最適セットが、
前記１つ又は複数の健康メトリックを監視するために必要なすべてのデバイス能力を含むことと、
前記デバイスの最適セットの各個、及び
前記１つ又は複数の健康メトリックが測定される動作環境の、
適用可能な技術的制約を超えないことと、
を保証する一方で前記デバイスの最適セットの財政的コストを最小化するように構成された複数の規則を含む最適化モデルを利用する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記規則は、
前記デバイスの最適セットの総コストを最小化するように構成された目的関数Σｉ∈Ｉｃｉ・Ｘｉを含み、前記コストは、
前記デバイスの最適セットが、前記１つ又は複数のヘルスメトリックの監視に必要なすべてのデバイス能力を含むことを保証するように構成された、能力制約Σｉ∈ＩＺｉｍ・Ｘｉ≧１，∀ｍ∈Ｍと、
前記デバイスの最適セットが、前記デバイスの最適セットの各個、及び１つ又は複数の健康メトリックが測定される動作環境の適用可能な技術的制約を超えないことを保証するように構成された、リソース制約Σｉ∈Ｉａｉｊ・Ｘｉ≦Ｋｊ，∀ｊ∈Ｊと、
前記デバイスの最適セットの財政的総コストが所定の予算を超えないことを保証するように構成された、財政的制約Σｉ∈Ｉｃｉ・Ｘｉ≦Ｂと
を含む複数の制約によって定められ、
ここで
Ｉは前記デバイスの最適セットに含まれる可能なデバイスの集合であり、
ｃｉは所与のデバイスｉ∈Ｉのコストであり、
Ｂは、前記デバイスの最適セットの最大予算であり、
Ｍは、前記１つ又は複数の健康メトリックを監視するために必要な測定値の集合であり、
ｚｉｍは、所与のデバイスｉ∈Ｉが測定値ｍ∈Ｍを収集することが可能である場合は値１を有し、それ以外の場合は値０を有する、二値入力パラメータであり、
Ｘｉ  ∀ｉ∈Ｉは、所与のデバイスｉ∈Ｉが前記健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するために推奨される前記デバイスの最適セットの１つである場合には値１を有し、そうでない場合は値ゼロを有する、二値変数であり、
Ｊは、前記１つ又は複数のヘルスメトリックが監視される動作環境において前記デバイスの最適セットに対して利用可能なリソースの集合であり、
ａｉｊは、所与のデバイスｉ∈Ｉのリソース消費量であり、
Ｋｊはリソースｊ∈Ｊの利用可能な容量である、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記デバイスの最適セットが、デバイス能力、関連するデバイスサービス、及びリソース制約に基づいて決定され、
前記リソース制約は、前記患者の財政的制約と、前記デバイス、及び前記患者について前記健康メトリックが監視される動作環境、のうちの１つ又は複数の技術的制約とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
請求項１の方法に従って決定されたデバイスの最適セットを使用して、患者の１つ又は複数の健康メトリックを継続的に監視することと、
前記患者の前記１つ又は複数の健康メトリックの値を、１つ又は複数の対応するイベントトリガ閾値と比較することと、
前記比較に基づいて、前記１つ又は複数の健康メトリックの少なくとも１つが、前記対応するイベントトリガ閾値を超える値によって特徴づけられると判定すると、前記患者の前記１つ又は複数の健康メトリックの値を出力することと、
前記患者の１つ又は複数の健康メトリックの出力値を経時的に収集された前記患者の１つ又は複数の健康メトリックの対応する過去の値と組み合わせて、前記患者の前記１つ又は複数の健康メトリックの値の包括的セットを生成することと、
分類モデルを使用して前記値の包括的セットを解析することに基づいて、前記患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックの新たなセットを決定することと、
デバイス能力、関連するデバイスサービス、及びリソース制約に基づいて、１つ又は複数の健康メトリックの新たなセットを監視するために使用すべきデバイスの新たな最適セットを決定することと、
を含む、コンピュータで実装される方法。
【請求項１１】
健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するためのデバイスの個別化された推奨を提供するためのコンピュータプログラム製品であって、具体化されたプログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体を含み、前記コンピュータ可読ストレージ媒体はそれ自体が一時的信号ではなく、前記プログラム命令は、プロセッサによって実行可能であって、
前記プロセッサにおいて、患者と、１つ又は複数の患者集団の第１の集合とに関する、第１の構造化情報を受け取ることと、
前記プロセッサにおいて、少なくとも前記患者と、１つ又は複数の患者集団の第２の集合とに関する、非構造化情報受け取ることと、
前記非構造化情報を解析して第２の構造化情報を導出することと、
前記プロセッサによって、分類モデルを使用して、第１の構造化情報及び第２の構造化情報の各々を解析することに基づいて、前記患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックを決定することと、
前記プロセッサによって、前記１つ又は複数の健康メトリックを監視するために使用すべきデバイスの最適セットを決定することと、
を含む方法を前記プロセッサに行わせる、コンピュータプログラム製品。
【請求項１２】
前記非構造化情報を解析することが、機械学習技術を使用して前記非構造化情報から構造化情報を抽出するように構成された少なくとも１つの抽出モデルを構築することを含む、請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３】
前記非構造化情報が、テキスト情報、画像、音声、及び映像のうちの１つ又は複数を含む、請求項１２に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４】
前記非構造化情報がテキスト情報を含み、前記機械学習技術がTerm Frequency-Inverse Document Frequency (tf-idf)アルゴリズムを含む、請求項１２に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
前記分類モデルはさらに、前記１つ又は複数の健康メトリックの各々に関連づけられる１つ又は複数の重みを決定し、前記重みは、前記患者の将来の健康状態を予測する際の所定のメトリックの相対的な重要性の指標である、請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１６】
前記プロセッサに、前記１つ又は複数の患者集団の履歴医療情報を含む訓練セットを使用して前記分類モデルを訓練させる、前記プロセッサによって実行可能なプログラム命令をさらに含み、前記履歴医療情報は構造化情報及び非構造化情報を含む、請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１７】
前記デバイスの最適セットを決定することは、
前記デバイスの最適セットが、
前記１つ又は複数の健康メトリックを監視するために必要なすべてのデバイス能力を含むことと、
前記デバイスの最適セットの各個、及び
前記１つ又は複数の健康メトリックが測定される動作環境の、
適用可能な技術的制約を超えないことと、
を保証する一方で前記デバイスの最適セットの財政的コストを最小化するように構成された複数の規則を含む最適化モデルを利用する、請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１８】
前記規則は、
前記デバイスの最適セットの総コストを最小化するように構成された目的関数Σｉ∈Ｉｃｉ・Ｘｉを含み、前記コストは、
前記デバイスの最適セットが、前記１つ又は複数のヘルスメトリックの監視に必要なすべてのデバイス能力を含むことを保証するように構成された、能力制約Σｉ∈ＩＺｉｍ・Ｘｉ≧１，∀ｍ∈Ｍと、
前記デバイスの最適セットが、前記デバイスの最適セットの各個、及び１つ又は複数の健康メトリックが測定される動作環境の適用可能な技術的制約を超えないことを保証するように構成された、リソース制約Σｉ∈Ｉａｉｊ・Ｘｉ≦Ｋｊ，∀ｊ∈Ｊと、
前記デバイスの最適セットの財政的総コストが所定の予算を超えないことを保証するように構成された、財政的制約Σｉ∈Ｉｃｉ・Ｘｉ≦Ｂと
を含む複数の制約によって定められ、
ここで
Ｉは前記デバイスの最適セットに含まれる可能なデバイスの集合であり、
ｃｉは所与のデバイスｉ∈Ｉのコストであり、
Ｂは、前記デバイスの最適セットの最大予算であり、
Ｍは、前記１つ又は複数の健康メトリックを監視するために必要な測定値の集合であり、
ｚｉｍは、所与のデバイスｉ∈Ｉが測定値ｍ∈Ｍを収集することが可能である場合は値１を有し、それ以外の場合は値０を有する、二値入力パラメータであり、
Ｘｉ  ∀ｉ∈Ｉは、所与のデバイスｉ∈Ｉが前記健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するために推奨される前記デバイスの最適セットの１つである場合には値１を有し、そうでない場合は値ゼロを有する、二値変数であり、
Ｊは、前記１つ又は複数のヘルスメトリックが監視される動作環境において前記デバイスの最適セットに対して利用可能なリソースの集合であり、
ａｉｊは、所与のデバイスｉ∈Ｉのリソース消費量であり、
Ｋｊはリソースｊ∈Ｊの利用可能な容量である、
請求項１７にコンピュータプログラム製品。
【請求項１９】
前記デバイスの最適セットが、デバイス能力、関連するデバイスサービス、及びリソース制約に基づいて決定され、
前記リソース制約は、前記患者の財政的制約と、前記デバイス、及び前記患者について前記健康メトリックが監視される動作環境、のうちの１つ又は複数の技術的制約とを含む、請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するためのデバイスの個別化された推奨を提供するためのコンピュータプログラム製品であって、具体化されたプログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体を含み、前記コンピュータ可読ストレージ媒体はそれ自体が一時的信号ではなく、前記プログラム命令は、プロセッサによって実行可能であって、
請求項１１の方法に従って決定されたデバイスの最適セットを使用して、患者の１つ又は複数の健康メトリックを継続的に監視することと、
前記患者の前記１つ又は複数の健康メトリックの値を、１つ又は複数の対応するイベントトリガ閾値と比較することと、
前記比較に基づいて、前記１つ又は複数の健康メトリックの少なくとも１つが、前記対応するイベントトリガ閾値を超える値によって特徴づけられると判定すると、前記患者の前記１つ又は複数の健康メトリックの値を出力することと、
前記患者の１つ又は複数の健康メトリックの出力値を経時的に収集された前記患者の１つ又は複数の健康メトリックの対応する過去の値と組み合わせて、前記患者の前記１つ又は複数の健康メトリックの値の包括的セットを生成することと、
分類モデルを使用して前記値の包括的セットを解析することに基づいて、前記患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックの新たなセットを決定することと、
１つ又は複数の健康メトリックの新たなセットを監視するために使用すべきデバイスの新たな最適セットを決定することと、
を含む方法を前記プロセッサに行わせる、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】
本発明はヘルスケアに関するものであり、より具体的には、本発明は、患者の人口統計及び（個々の患者もしくは患者集団又はその両方の）病歴に基づいて、個別化された（personalized）ヘルスケア監視及び管理のためのデバイスを推奨することに関する。デバイスの推奨は、好ましくは、患者もしくは動作環境又はその両方の技術的制約もしくは財政的制約又はその両方を考慮に入れて個別に調整される。
【背景技術】
【０００２】
ヘルスケアは現代経済の極めて重要な側面であり、患者を正確に診断し、適切な治療を推奨するためには、複雑な情報セットを使用する必要がある。電子ヘルスケア記録の進歩により、データ駆動型のヘルスケアは医療専門家の関心が高まっている分野になっており、ヘルスケアサービスが提供される際、及び患者の治療が達成される際の質及び効率を向上させることができる。
【０００３】
さらに、健康状態を監視するための携帯型センサ及びデバイスの人気の高まりは、正確なメトリックで健康状態の進行を観察する更なる機会をもたらしている。しかし、現在の既存のセンサ及びデバイスは、すべての関連する健康メトリックを監視する能力を提供するものではなく、また、そうしたセンサ及びデバイスの使用は、すべての医療専門家が行っているわけではなく、結局のところ、ヘルスケアを改善するために必要な情報と、そうした情報を収集する能力との間にギャップが残されている。
【０００４】
さらに、たとえ個人の健康を監視するのに適切なセンサ／デバイス又はその組合せが利用可能であったとしても、特定のセンサ／デバイスが所望の方法で動作することが財政的もしくは技術的に又は両方で非現実的である場合がある。例えば、ある特定の患者は、所与の健康状態を監視するのに適したある１つのタイプのセンサ／デバイスを購入する余裕はないかもしれないが、所与の健康状態を監視することができる別の安価なタイプのセンサ／デバイスを購入する余裕があるかもしれない。同様に、ある特定の患者は、ネットワークにアクセス可能な場所に長時間滞在しないかもしれず、その結果、アクティブなネットワーク接続を必要とするセンサ／デバイスが十分な性能を発揮できないことがあるかもしれない。デバイス／センサ及びネットワークは、例えば、処理能力、データストレージ容量、帯域幅、レイテンシなどを含む、固有の制限を有する場合もある。これらの財政的、技術的、及び他の関連する実際的な考慮事項／制限は、通常、従来の医療環境／相互関係では考慮されず、患者は、不適切な又は最適でない監視技術の使用を要求される場合があり、収集される情報の量もしくは質又はその両方、及び対応する治療結果が損なわれることになる。
【０００５】
したがって、医療情報、人口統計、及び実際的な考慮事項を考慮したデータ駆動型の手法を使用して、患者の治療及びヘルスケア監視を容易にするように構成されたシステム及び技術を提供して、健康状態の監視及び管理のための適切なセンサ及びデバイスを推奨することは有利であろう。
【発明の概要】
【０００６】
一実施形態において、健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するためのデバイスの個別化された推奨を提供するためのコンピュータプログラム製品は、具現化されたプログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体を含み、このコンピュータ可読ストレージ媒体は、それ自体が一時的信号ではない。プログラム命令は、プロセッサによって実行可能であって、プロセッサにおいて、患者と、１つ又は複数の患者集団の第１の集合とに関する、第１の構造化情報を受け取ることと、プロセッサにおいて、少なくとも患者と、１つ又は複数の患者集団の第２の集合とに関する、非構造化情報受け取ることと、プロセッサによって、非構造化情報を解析して第２の構造化情報を導出することと、プロセッサによって、分類モデルを使用して、第１の構造化情報及び第２の構造化情報を解析することに基づいて、患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックを決定することと、プロセッサによって、１つ又は複数の健康メトリックを監視するために使用すべきデバイスの最適セットを決定することと、を含む方法をプロセッサに行わせる。
【０００７】
別の実施形態によれば、健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するためのデバイスの個別化された推奨を提供するためのコンピュータで実装される方法は、患者と、１つ又は複数の患者集団の第１の集合とに関する、第１の構造化情報を受け取ることと、少なくとも患者と、１つ又は複数の患者集団の第２の集合とに関する、非構造化情報受け取ることと、非構造化情報を解析して第２の構造化情報を導出することと、分類モデルを使用して、第１の構造化情報及び第２の構造化情報を解析することに基づいて、患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックを決定することと、１つ又は複数の健康メトリックを監視するために使用すべきデバイスの最適セットを決定することと、を含む。
【０００８】
さらに別の実施形態において、健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するためのデバイスの個別化された推奨を提供するためのシステムは、プロセッサと、プロセッサ内の論理もしくはプロセッサによって実行可能な論理又はその両方の論理とを含み、論理は、患者と、１つ又は複数の患者集団の第１の集合とに関する、第１の構造化情報を受け取ることと、少なくとも患者と、１つ又は複数の患者集団の第２の集合とに関する、非構造化情報受け取ることと、非構造化情報を解析して第２の構造化情報を導出することと、分類モデルを使用して、第１の構造化情報及び第２の構造化情報を解析することに基づいて、患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックを決定することと、１つ又は複数の健康メトリックを監視するために使用すべきデバイスの最適セットを決定することと、をプロセッサに、行わせる。
【０００９】
本発明の他の態様及び実施形態は、図面と共に解釈されたときに本発明の原理を例示的に示す以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態によるネットワークアーキテクチャ１００を示す。
【図２】一実施形態による、図１のサーバもしくはクライアント又はその両方に関連づけることができる代表的なハードウェア環境２００を示す。
【図３】一実施形態による、人口統計に少なくとも部分的に基づいて、関連する健康状態をモデル化して予測するための決定木３００を示す。
【図４】一実施形態による、１つ又は複数のデバイスを使用して健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するための個別化された推奨を提供するための入力及び出力並びに構成プロセスに対応する、プロセスフロー４００の略図である。
【図５】一実施形態による、１つ又は複数のデバイスを使用して健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するための個別化された推奨を提供する方法５００を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の説明は、移動プラットフォームの態様を調整するためのシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品のいくつかの好ましい実施形態を開示する。様々な実施形態は、人口統計、所与の患者、患者集団、もしくは家族歴又はそれらの組合せについての履歴ヘルスケア情報、関連する医学文献、及び財政的及び技術的なリソース制約などの実際的な考慮事項に基づいて、個別化されたヘルスケアを患者に提供するための方法を提供する。
【００１２】
以下の説明は、本発明の一般的な原理を例示する目的で行われるものであり、本明細書で特許請求される発明概念を限定することを意図するものではない。さらに、本明細書に記載された特定の特徴は、他の記載された特徴と、様々な可能な組合せ及び順列の各々で組み合わせて使用することができる。
【００１３】
本明細書で特に定義されていない限り、すべての用語には、明細書が含意する意味、並びに当業者に理解される意味もしくは辞書、論文などで定義されている意味又はその両方を含む、可能な限り広範な解釈が与えられるものとする。
【００１４】
また、本明細書及び添付の特許請求の範囲で使用されるように、単数形「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、別段の指定がない限り、複数の参照語を含むことに留意しなければならない。本明細書で使用される場合、用語「含む（includes)」もしくは「含んでいる・備える（comprising）」又はその両方は、記載された特徴、整数、ステップ、動作、要素、もしくは構成要素又はそれらの組合せの存在を規定するが、１つ又は複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、もしくはそれらのグループ又はそれらの組合せの存在又は追加を排除するものではないことがさらに理解されるであろう。
【００１５】
本明細書で言及される場合、グループの構成員、例えば特定の健康状態の既知の原因にそれぞれ独立して対応する１つ又は複数のラベル、に適用される用語「独立して」は、グループの各構成員が言明された条件を個別に満たすことを意味するものとして理解されるべきである。前述の例の文脈では、各ラベルは、特定の健康状態の既知の原因に対応しているが、異なるラベルは、本開示を読んだときに当業者には認識される任意の可能な組合せ又は順列で、異なる健康状態に対応してもよく又は同じ健康状態に対応してもよい。
【００１６】
用語「構造化（structured）」、特に「構造化データ」とは、固定されたフォームを有する情報又は可能な値の制約されたセットを指す。構造化情報は、例えば、データベース、フォームなどの特定のデータ構造で組織化される。構造化情報は、それに関連づけられた記述的なメタデータ、例えば、値を特定の時間もしくは場所又はその両方で観察された特定の患者の心拍数として識別することのように、値で表される情報の型式又はソースを記述するメタデータを有するデータを含んでもよい。構造化データの例示的な形態は、様々な実施形態によれば、本説明を読むと当業者には認識されるように、データ構造、電子文書（そこに定義される基礎構造を有する、ウェブページ、ＸＭＬ文書、ワープロ文書、スプレッドシートなどを含むがこれらに限定されない）、キュレーションされた／注釈された画像（例えば、各フィールドを記述するメタデータフィールド、もしくは適切な値／フォーマット／その他を定義するメタデータフィールド又はその両方で注釈されたフォームの画像）、特定の電子ヘルスケア記録（例えば、予め定義された構造を有するデータベース内の記録）などを含むものとすることができる。
【００１７】
用語「非構造化（unstructured）」、特に「非構造化データ」とは、構造化データに特徴的な制約、組織、もしくは関連するメタデータ又はそれらの組合せのいずれかを欠いた情報を指す。別の言い方をすれば、「非構造化」情報は、「自由形式」情報である。非構造化データは、本説明を読むと当業者に理解されるように、例えば、そのままのデジタル画像、例えば、ヘルスケア記録、医療刊行物、又は他の文書のスキャンされた又は他の方法でデジタル化された画像、Ｘ線スキャン又は他の医療画像、映像（例えば、ＭＲＩ、ＣＴスキャン、ソノグラムなど）、手書きのメモ、特定の電子ヘルスケア記録（例えば、いずれかの構造又は関連するメタデータを欠いた記録）、医師の口述、患者のインタビュー又は陳述などの音声データ、及びそれらの写しなどの形態をとることができる。
【００１８】
本明細書で論じる場合、「ウェアラブル」、「デバイス」及び「センサ」という用語は、同義語として理解されるべきであり、一般に、任意ではあるが好ましくは、衣服、リストバンド、眼鏡などの様々な装身具と統合された、もしくは腕時計、ヘッドフォン、スマートフォンなどの他のデバイスと統合された、又はその両方の、スマートデバイスを指す。ウェアラブルは、特定の個人の１つ又は複数の健康状態を離れた場所から監視し、時間を節約し、ケアを改善し、医療ニーズの全体的なコストを削減するために用いられる。ウェアラブルデバイスは、本開示を読んだ後に当業者に認識されるように、化学センサ、機械センサ、電気センサ、光学センサ、圧力センサなどの任意の組合せを含むことができる。例示的なウェアラブルは、本説明を読むと当業者には理解されるように、無線接続された血糖値測定器、体重計、心拍数モニタ、血圧モニタ、電位差計、温度計又は他の温度検知デバイス、ジャイロスコープ、加速度計、カメラ、マイクロフォンなどの様々なインターネット・オブ・シングス（ＩｏＴ）デバイスを含むことができる。ウェアラブルはまた、集中治療室（ＩＣＵ）手順で使用することができるものといった、実時間で医療手順を監視するために構成された、もしくは利用される、任意の適切なデバイス、又はその両方を含むことができる。
【００１９】
本明細書で利用される「メトリック」という用語は、患者の健康に関連する任意の特性、好ましくは測定可能な特性を指すものとして理解されるべきである。例示的なメトリックは、本説明を読むと当業者には理解されるように、体重、心拍数、血圧、注目する１つ又は複数のマーカー又は化学物質の存在／濃度、例えば遺伝子発現レベル、コレステロール値など、疾患の診断もしくは進行又はその両方、姿勢、歩行、呼吸数、又は患者の医学的状態の任意の他の指標を含むものとすることができる。
【００２０】
「値」という用語は、特にメトリックについて言及する場合、所与の時間における対応するメトリックの特定の状態又は測定値を示す。例えば、メトリック「体重」の好適な値は、様々な実施形態において、１５０ポンド、１００キログラム、２０ストーンなどの患者の体重を示す任意の数値とすることができる。メトリック「心拍数」は、１分あたりの拍数（ｂｐｍ）で表現される値、例えば４２ｂｐｍ、７０ｂｐｍなどによって表すことができる。値は必ずしも数値でなくてもよい。例えば、疾患診断値は、「成人期発症糖尿病陽性」又は腫瘍症状の進行を示すステージ数のように、テキストもしくは数値又はその両方で表現されてもよい。当業者は、値が、本明細書で提示される本発明の概念の範囲から逸脱することなく、様々な実施形態に従って、所与のメトリックの様々な可能な状態／状況を表現する任意の形態を含むことができることを理解するであろう。
【００２１】
用語「人口統計学（的）（demographic）」及び「人口統計（demographics）」は、母集団を部分母集団に分割するために利用することができる任意の特性を指す。人口統計は、易変であっても又は不変であってもよく、医療情報もしくは（見かけ上）非医療情報又はその両方を含むことができる。本明細書に記載される本発明の概念の好ましい実施形態による例示的な人口統計は、本説明を読むと当業者には理解されるように、年齢、性別、地理的位置、疾患の状態もしくは家族歴又はその両方、人種／民族性、職業などを含む。人口統計は、各カテゴリが有限数の可能な状態又は値によってのみ表されるという点で、構造化情報である。例えば、人口統計学的「性別」は、値「男性」及び「女性」を有する二値カテゴリとすることができる。人口統計学的「地理的位置」は、本説明を読むと当業者には理解されるように、各々が州、県、町、標高、気候タイプなどの特定の地理的領域に対応する、セットの数、例えば５０個の可能な値のうちの１つを有することができる。例示的な人口統計は、本明細書に提示される本発明の概念の１つの特定の実装に従って図３に示される。
【００２２】
以下の説明は、人口統計、所与の患者、患者集団、もしくは家族歴又はそれらの組合せに関する履歴ヘルスケア情報、関連する医学文献、もしくは財政的及び技術的なリソース制約又はそれらの組合せなどの実際的な考慮事項に基づいて、患者に対して個別化されたヘルスケアを提供するためのシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品のいくつかの好ましい実施形態を開示する。より詳細には、上記の入力に基づいて患者の可能性の高い健康状態（likely health conditions）を予測するための技術、並びに実際的な制約の範囲内にありながら特定の健康状態の発生もしくは進行又はその両方を観察するのに適したウェアラブル技術を推奨するための技術が提案される。
【００２３】
特定の患者集団に対して個別化されたヘルスケアを提供する際には、本説明を読むと当業者には理解されるように、特定の患者に関連した健康問題の主な原因を、人口統計学的情報、個人の健康歴、関連する患者集団の健康歴（例えば、家族歴、類似の遺伝的プロファイルを有する個人の健康歴など）、特定のケーススタディ又はケーススタディのセットの結果といった任意の組み合わせを含む大規模なデータセットに基づいて予測することが有利である。人口統計学及び個人の健康に関する履歴データを前提として、ここで開示される本発明の概念は、異なる人口統計学的属性と個人の健康歴との間の関係を識別することと、特定の患者が経験する可能性の高い健康状態に関連した健康問題の主な原因（例えば、危険因子）を、その人口統計、遺伝学、健康歴などに基づいて予測することと、それに応じて個別化されたヘルスケアを推奨することと、を含む。個別化されたヘルスケアは、適切なウェアラブル技術を用いた、治療、予防医学、もしくは生物学的特性（例えば、様々な実施形態に従い、診断もしくは予測医学又はその両方の分野の当業者によって理解されるように、脈拍、血圧、コレステロールレベル、呼吸数もしくは呼吸量又はその両方、体内の特定の場所又は媒体内の特定の化合物の濃度、例えば血中酸素濃度、特定の細胞型又は器官における遺伝子発現レベルなど）又はそれらの組合せの観察を含むことができる。
【００２４】
従って、ここで開示される本発明の概念は、特定の患者が示し得る可能性の高い健康状態を、その患者の人口統計と、構造化及び非構造化両方の大量の健康データであって、任意に、人口統計又は他の区切り特徴に従って組織化されて、区切り特徴の値に従って様々な母集団又は部分母集団が決定される大量の健康データとに基づいて、高い信頼性で予測することができるという点で、診断もしくは予防医学又はその両方の分野における技術的改善を表すものである。例えば、可能性の高いヘルスケア状態を識別／予測するために考慮される特徴、もしくは異なる母集団／部分母集団を区切るために考慮される特徴、又はその両方が、本明細書に記載されているように、患者の民族グループ、健康歴、病歴、遺伝情報、ＤＮＡ構造、出生地、性別、年齢、場所など、及び本開示を読むと当業者には認識されるそれらと同等のものを含むことができる。
【００２５】
さらに、本明細書で理解されるように、様々な特徴を、本明細書で提示される本発明の概念の範囲から逸脱することなく任意の組合せ又は順列で使用することができる。これらの特徴は、図３に示され、以下でより詳細に説明されるような決定木３００の代替的な実施形態において、人口統計以外の因子に基づいて個人のカテゴリを分離する決定木を形成するための基礎として役立つこともできる。
【００２６】
さらに、特定の患者の、可能性の高い健康状態を識別すると、その可能性の高い健康状態に対応する関連する潜在的な原因、危険因子などを、例えば、膨大な量の医学もしくは学術又はその両方の刊行物、もしくは医学データ又はその両方のテキスト解析に基づいて判定することができ、また、患者に最良の質のケアを提供するために適切な監視、治療などを個別化された方法で推奨することができる。
【００２７】
注目すべきは、従来の診断及び予防医学の技術では、可能性の高い健康状態の予測及び適切な監視又は治療の推奨においてこのレベルの信頼性を提供することができないことであり、なぜなら開業医が刊行物もしくは医療データ又はその両方において表された膨大な量のデータを解釈することは事実上不可能だからである。したがって、医師、看護師、及び他の医療専門家が、その患者に対して可能性の高い健康状態及び適切な監視に関する有用な予測を提供する可能性がある因子、例えば、家族の病歴、個人的な病歴、人口統計などの可能な組合せの各々について、すべての関連する情報を検討することは可能なことではない。結果として、医療専門家は、典型的には、その専門家の個人的な知識及び経験と照らし合わせて、個々の患者に関するヘルスケア記録に基づいて、診断、予後などを限定することになる。ここで開示される本発明の概念は、健康状態を予測する際に考慮されるデータを、患者個人の記録並びに専門家の個人的知識及び経験を超えて、その健康状態を予測する対象である患者と同じ人口統計、健康歴、遺伝学などのセットを共有する多数の患者に対応するデータを含むように拡張することによって、この従来のパラダイムに対する改善を表す。
【００２８】
さらに、特に監視に関しては、特定の健康状態に関する医学的及び学術的な文献には、可能性の高い健康状態の進行又は発生を監視するのに利用できる適切なウェアラブル技術に関する情報が含まれていない場合がある。そのため、医療専門家は、たとえ膨大な文献及びデータを検討して、人口統計、履歴健康情報、関連する医学文献などに基づいて適切な可能性の高い健康状態を判断することができたとしても、ウェアラブル技術に関する対応する情報を知ることはできない場合がある。それゆえ、ウェアラブル技術に関する情報を刊行物及び医療データベース内に存在するような医療情報と統合するためのロバストなシステム及び技術を提供することは、予防及び診断医学の分野におけるさらなる技術的な向上を表す。
【００２９】
ヘルスケアサービスは極めて重要な産業であり、団塊の世代が冠状動脈性心疾患、がん、各種変性疾患など多くの一般的な疾患に関連する年齢層に近づいていることを考慮すると、より一層その傾向が強まっている。この移行に伴う患者数の急激な増加は、すでに苦戦を強いられている業界に大きなストレスを与えることになる。医療専門家は、増加する多数の患者に質の高いケアを提供することができる効率を改善するとともに、負担増のせいでケアの質が損なわれることがないようにすることを必要とするであろう。ここで開示される発明の概念は、医療専門家が、患者の人口統計、患者もしくは所与の患者集団又はその両方についての履歴ヘルスケア情報、関連する医学文献などに基づいて可能性の高い健康状態を予測するために、膨大な量の履歴ヘルスケア情報及び人口統計学的情報をウェアラブル技術に関する情報とともに活用することを可能にするとともに、これらの予測を、患者もしくは動作環境又はその両方のあらゆる適用可能な財政的制約もしくは技術的制約又はその両方に適合するウェアラブル技術を介した適切な監視と統合することによって、ケアの質の向上を促進にする。
【００３０】
それゆえ、ここで開示される本発明の概念の様々な実施形態において、特定の患者についての可能性の高い健康状態の予測は、例えば履歴データセット由来の、異なる人口統計属性と関連する健康状態との間で識別される関係、及び患者の個人的な健康歴に少なくとも部分的に基づく。
【００３１】
１つの一般的な実施形態において、健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するためのデバイスの個別化された推奨を提供するためのコンピュータプログラム製品は、具体化されたプログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体を含み、このコンピュータ可読ストレージ媒体は、それ自体が一時的な信号ではない。プログラム命令は、プロセッサによって実行可能であって、プロセッサにおいて、患者と、１つ又は複数の患者集団の第１の集合とに関する、第１の構造化情報を受け取ることと、プロセッサにおいて、少なくとも患者と、１つ又は複数の患者集団の第２の集合とに関する、非構造化情報受け取ることと、プロセッサによって、非構造化情報を解析して第２の構造化情報を導出することと、プロセッサによって、分類モデルを使用して、第１の構造化情報及び第２の構造化情報を解析することに基づいて、患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックを決定することと、プロセッサによって、１つ又は複数の健康メトリックを監視するために使用すべきデバイスの最適セットを決定することと、を含む方法をプロセッサに行わせる。
【００３２】
別の一般的な実施形態によれば、健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するためのデバイスの個別化された推奨を提供するためのコンピュータで実装される方法は、患者と、１つ又は複数の患者集団の第１の集合とに関する、第１の構造化情報を受け取ることと、少なくとも患者と、１つ又は複数の患者集団の第２の集合とに関する、非構造化情報受け取ることと、非構造化情報を解析して第２の構造化情報を導出することと、分類モデルを使用して、第１の構造化情報及び第２の構造化情報を解析することに基づいて、患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックを決定することと、１つ又は複数の健康メトリックを監視するために使用すべきデバイスの最適セットを決定することと、を含む。
【００３３】
さらに別の一般的な実施形態において、健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するためのデバイスの個別化された推奨を提供するためのシステムは、プロセッサと、プロセッサ内の論理もしくはプロセッサによって実行可能な論理又はその両方の論理とを含み、論理は、患者と、１つ又は複数の患者集団の第１の集合とに関する、第１の構造化情報を受け取ることと、少なくとも患者と、１つ又は複数の患者集団の第２の集合とに関する、非構造化情報受け取ることと、非構造化情報を解析して第２の構造化情報を導出することと、分類モデルを使用して、第１の構造化情報及び第２の構造化情報を解析することに基づいて、患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックを決定することと、１つ又は複数の健康メトリックを監視するために使用すべきデバイスの最適セットを決定することと、をプロセッサに、行わせる。
一般的なコンピューティング／ネットワークの概念
【００３４】
図１は、一実施形態に従って、アーキテクチャ１００を示す。図１に示すように、第１の遠隔ネットワーク１０４及び第２の遠隔ネットワーク１０６を含む複数の遠隔ネットワーク１０２が提供される。遠隔ネットワーク１０２と近接ネットワーク１０８との間にゲートウェイ１０１を結合することができる。このアーキテクチャ１００の文脈において、ネットワーク１０４、１０６は、それぞれ、ＬＡＮ、インターネットなどのＷＡＮ、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、内部電話網などを含むがこれに限定されない任意の形態をとることができる。
【００３５】
使用時には、ゲートウェイ１０１は、リモートネットワーク１０２から近距離ネットワーク１０８への入口ポイントとして機能する。このように、ゲートウェイ１０１は、ゲートウェイ１０１に到着するデータの所与のパケットを方向づけすることができるルータとして、及び、所与のパケットに対してゲートウェイ１０１に出入りする実際の経路を供給するスイッチとして機能することができる。
【００３６】
近位ネットワーク１０８に結合された少なくとも１つのデータサーバ１１４がさらに含まれ、これは、ゲートウェイ１０１を介してリモートネットワーク１０２からアクセス可能である。データサーバ１１４は、任意のタイプのコンピューティングデバイス／グループウェアを含むことができることに留意されたい。各データサーバ１１４には、複数のユーザデバイス１１６が結合される。ユーザデバイス１１６は、ネットワーク１０４、１０６、１０８のうちの１つを通じて直接接続されてもよい。このようなユーザデバイス１１６は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、携帯型コンピュータ、プリンタ、又は任意の他のタイプの論理を含むことができる。一実施形態において、ユーザデバイス１１１もまた、ネットワークのいずれかに直接結合されてもよいことに留意されたい。
【００３７】
周辺機器１２０又は一連の周辺機器１２０、例えば、ファクシミリ機、プリンタ、ネットワークもしくはローカル又はその両方のストレージユニット又はシステムなどを、ネットワーク１０４、１０６、１０８のうちの１つ又は複数に結合することができる。データベースもしくは追加コンポーネント又はその両方を、ネットワーク１０４、１０６、１０８に結合されたいずれかのタイプのネットワーク要素と共に利用することも、又はそれらに統合することもできることに留意されたい。この説明の文脈において、ネットワーク要素は、ネットワークのあらゆるコンポーネントを指すものとすることができる。
【００３８】
いくつかの手法によれば、本明細書に記載の方法及びシステムは、仮想システムによって及び／又は仮想システム上で実装されてもよく、もしくは、１つ又は複数の他のシステムをエミュレートするシステム、例えば、ＩＢＭ ｚ／ＯＳ環境をエミュレートするＵＮＩＸシステム、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ  ＷＩＮＤＯＷＳ環境を仮想的にホストするＵＮＩＸシステム、ＩＢＭ ｚ／ＯＳ環境をエミュレートするＭＩＣＲＯＳＯＦＴ  ＷＩＮＤＯＷＳシステムなどによって及び／又はそうしたシステム上で実装されてもよく、又はその両方であってもよい。この仮想化もしくはエミュレーション又はその両方を、いくつかの実施形態において、ＶＭＷＡＲＥソフトウェアの使用によって強化することができる。
【００３９】
さらなる手法において、１つ又は複数のネットワーク１０４、１０６、１０８は、一般的に「クラウド」と呼ばれるシステムのクラスタを表すものとすることができる。クラウドコンピューティングでは、処理能力、周辺機器、ソフトウェア、データ、サーバなどの共有リソースが、オンデマンド関係でクラウド内の任意のシステムに提供され、それにより、多くのコンピューティングシステムにまたがるサービスへのアクセス及び分配が可能になる。クラウドコンピューティングは、通常、クラウド内で動作するシステム間のインターネット接続を伴うが、システム同士を接続する他の技術を用いることもできる。
【００４０】
図２は、一実施形態に従って、図１のユーザデバイス１１６もしくはサーバ１１４又はその両方に関連づけられる代表的なハードウェア環境を示す。この図は、マイクロプロセッサなどの中央処理ユニット２１０と、システムバス２１２を介して相互接続された多数の他のユニットとを有するワークステーションの典型的なハードウェア構成を示す。
【００４１】
図２に示すワークステーションは、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）２１４と、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）２１６と、ディスクストレージユニット２２０などの周辺デバイスをバス２１２に接続するためのＩ／Ｏアダプタ２１８と、キーボード２２４、マウス２２６、スピーカ２２８、マイクロフォン２３２、もしくはタッチスクリーン及びデジタルカメラ（図示せず）といった他のユーザインタフェースデバイス、又はそれらの組合せをバス２１２に接続するためのユーザインタフェースアダプタ２２２と、ワークステーションを通信ネットワーク２３５（例えば、データ処理ネットワーク）に接続するための通信アダプタ２３４と、バス２１２を表示デバイス２３８に接続するための表示アダプタ２３６とを含む。
【００４２】
ワークステーションは、Microsoft Windows（登録商標）オペレーティングシステム（ＯＳ）、ＭＡＣ  ＯＳ、ＵＮＩＸ  ＯＳなどのオペレーティングシステムを常駐させてもよい。好ましい実施形態は、言及されたもの以外のプラットフォーム及びオペレーティングシステム上で実装されたものであってもよいことが認識されるであろう。好ましい実施形態は、ＸＭＬ、Ｃ言語、もしくはＣ＋＋言語又はそれらの組合せ、又は他のプログラミング言語を、オブジェクト指向プログラミング方法論とともに用いて記述することができる。複雑なアプリケーションを開発するために使用されることが増えてきたオブジェクト指向プログラミング（ＯＯＰ）を使用してもよい。
【００４３】
本明細書で論じられるように、様々な実施形態に従って、論理を、任意のデバイス上もしくはシステム上の又はその両方の方法として、又はコンピュータプログラム製品として実装することができる。
【００４４】
様々な実施形態において、本発明は、システム、方法、もしくはコンピュータプログラム製品又はそれらの組合せとすることができる。コンピュータプログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有する１つ又は複数のコンピュータ可読ストレージ媒体を含むことができる。
【００４５】
コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスによる使用のために命令を保持及び格納することができる有形デバイスとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、電子ストレージデバイス、磁気ストレージデバイス、光ストレージデバイス、電磁気ストレージデバイス、半導体ストレージデバイス、又は上記のものの任意の適切な組合せとすることができるがこれらに限定されない。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的なリストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハードディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、静的ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、記録された命令を有するパンチカードもしくは溝内に隆起した構造等の機械式コード化デバイス、及び上記のものの任意の適切な組合せを含む。コンピュータ可読ストレージ媒体は、本明細書で用いられる場合、無線波もしくは他の自由に伝搬する電磁波、導波路もしくは他の伝送媒体を通って伝搬する電磁波（例えば光ファイバケーブルを通る光パルス）、又は電線を通って伝送される電気信号のような一時的な信号自体と解釈すべきではない。
【００４６】
本明細書で説明されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスにダウンロードすることも、又は、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワークもしくは無線ネットワーク又はそれらの組合せを経由して、外部コンピュータもしくは外部ストレージデバイスにダウンロードすることもできる。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータもしくはエッジサーバ又はそれらの組合せを含むことができる。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カード又はネットワーク・インタフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受け取り、そのコンピュータ可読プログラム命令をそれぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体にストレージのために転送する。
【００４７】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械語命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又は、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、もしくはＣ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語及び「Ｃ」プログラミング言語もしくは類似のプログラミング言語のような従来の手続き型プログラミング言語を含む１つもしくは複数のプログラミング言語の任意の組合せで記述されたソースコードもしくはオブジェクトコードのいずれかとすることができる。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で独立型ソフトウェア・パッケージとして実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で実行され、一部が遠隔コンピュータ上で実行される場合もあり、又は完全に遠隔コンピュータもしくはサーバ上で実行される場合もある。後者のシナリオにおいては、遠隔コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含むいずれかのタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続される場合もあり、又は外部コンピュータへの接続が行われる場合もある（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを用いたインターネットを通じて）。いくつかの実施形態において、例えばプログラム可能論理回路、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラム可能論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を実施するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路を個別化することにより、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。
【００４８】
本発明の態様は、本明細書において、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、及びコンピュータプログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図又はその両方を参照して説明される。フローチャート図もしくはブロック図又はその両方の各ブロック、並びにフローチャート図もしくはブロック図又はその両方のブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装することができることが理解されるであろう。
【００４９】
これらのコンピュータ可読プログラム命令を、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに与えてマシンを製造し、それにより、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサによって実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図又はその両方の１つ又は複数のブロック内で指定された機能／動作を実装するための手段を作り出すようにすることができる。これらのコンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、もしくは他のデバイス又はそれらの組合せを特定の方式で機能させるように指示することができるコンピュータ可読ストレージ媒体内に格納し、それにより、その中に格納された命令を有するコンピュータ可読媒体が、フローチャートもしくはブロック図又はその両方の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作の態様を実装する命令を含む製品を含むようにすることもできる。
【００５０】
コンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置又は他のデバイス上にロードして、一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置又は他のデバイス上で行わせてコンピュータ実装のプロセスを生成し、それにより、コンピュータ、他のプログラム可能装置又は他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図又はその両方の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実装するようにすることもできる。
【００５１】
図面内のフローチャート及びブロック図は、本開示の種々の実施形態による、システム、方法、及びコンピュータプログラム製品の可能な実装の、アーキテクチャ、機能及び動作を示す。この点に関して、フローチャート又はブロック図内の各ブロックは、指定された論理機能を実装するための１つ又は複数の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、又は命令の一部を表すことができる。幾つかの代替的な実装において、ブロック内に記された機能は、図中に記された順序とは異なる順序で行われることがある。例えば、連続して示された２つのブロックは、関与する機能に応じて、実際には実質的に同時に実行されることもあり、又はこれらのブロックはときとして逆順で実行されることもある。ブロック図もしくはフローチャート図又はその両方の各ブロック、及びブロック図もしくはフローチャート図又はその両方の中のブロックの組合せは、指定された機能又は動作を実行する専用ハードウェア・ベースのシステムによって実装することもでき、又は専用ハードウェアとコンピュータ命令との組合せを実行することもできることにも留意されたい。
【００５２】
さらに、様々な実施形態によるシステムは、プロセッサと、プロセッサに統合された論理もしくはプロセッサによって実行可能な論理又はその両方の論理とを含むことができ、論理は、本明細書に記載された１つ又は複数のプロセスステップを実行するように構成されている。「統合された」ということは、プロセッサが、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ＦＰＧＡなどのハードウェア論理として組み込まれた論理を有することを意味する。「プロセッサによって実行可能な」ということは、論理が、プロセッサによってアクセス可能であり、プロセッサによって実行されたときにプロセッサに何らかの機能を実行させるように構成された、ハードウェア論理、ファームウェア、オペレーティングシステムの一部、アプリケーションプログラムの一部などのソフトウェア論理、又は、ハードウェアとソフトウェア論理との組合せであることを意味する。ソフトウェア論理は、当該分野で知られているように、任意のメモリタイプのローカルメモリもしくは遠隔メモリ又はその両方に格納されていてもよい。ソフトウェアプロセッサモジュール、もしくはＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、中央処理デバイス（ＣＰＵ）、集積回路（ＩＣ）、グラフィックス処理デバイス（ＧＰＵ）などのハードウェアプロセッサ又はその両方など、当該分野で知られた任意のプロセッサを使用することができる。
【００５３】
前述のシステムもしくは方法又はその両方の様々な特徴を任意の方法で組み合わせて、上記の説明から複数の組合せを作成することができることは明らかである。
【００５４】
本発明の実施形態は、オンデマンドでサービスを提供するために、顧客に代わって配備されたサービスの形態で提供されてもよいことがさらに認識されるであろう。
【００５５】
上で簡単に述べたように、そして図３〜図５を参照して以下にさらに詳細に説明するように、ここで開示される本発明の概念は、一般に、特定の患者もしくは適切な患者集団（例えば、本明細書に記載されているように、患者集団全体の１つ又は複数の部分についての、異なる人口統計学的セグメント、異なる個人もしくは家族又はその両方の病歴、異なる遺伝子型／フェノタイプなどを表す集団など）又はその両方についての構造化情報及び非構造化情報を収集することを包含する。この情報は、機械学習技術によって訓練された分類モデルを用いて解析され、所与の患者の健康状態を追跡及び予測するように監視するのに適した測定メトリックを識別する。
【００５６】
メトリックは、好ましくは、メトリックを監視するように構成された最適なデバイス又はデバイスのセットを評価するための最適化モデルに従って考慮される一方で、利用可能な計算リソースもしくはネットワーキングリソース又はその両方及び財政的制限などの特定の実際的な制約内で動作する。この最適化は、利用可能な医療情報及び実際的な制限が与えられた特定の患者に関して健康監視のために使用すべき最も適切なデバイスのセットを識別することを可能にし、ヘルスケア監視及び疾患予防を改善するように潜在的なデバイス／メトリックの膨大な組合せを考慮することを可能にする。
【００５７】
さらに、患者の健康状態の経時的に進行している変化に適応するために、イベントトリガを設定して、イベントトリガの検出に応答して更新された推奨を生成することができる。更新された推奨は、新規／追加の患者医療情報、例えば以前の推奨が発行された後に監視されたメトリック値を考慮に入れて、将来の監視のために使用すべき最も適切なデバイスのセットを与えることができる。例えば、冠状動脈性心疾患のリスクがある患者が、所定の閾値（例えば、医学文献で定義されているものであってもよい、疾患の状態又は進行を示す値）を超える血圧、コレステロール値、心拍数又はそれらのいずれかの組合せを示した場合、このことで更新をトリガすることができ、トリガイベントに至るまでの期間（例えば、状態の性質及びデータの入手可能性に応じて、数日、数週間、数ヶ月、数年）に収集された情報が分類モデルに送られ、今後監視すべき新たなメトリックを識別し、もしくは既存のメトリックの重要性を強化し、又はその両方を行う。
【００５８】
したがって、本明細書で提示される本発明の概念は、特定の患者に対して監視すべきヘルスケアメトリックのセットを生成するための構造化情報及び非構造化情報の使用、利用可能なリソース（財政的もしくは技術的又はその両方）などの実際的な制約に準拠する一方でメトリックを監視するように構成された最適なデバイス又はデバイスのセットを決定すること、並びに、健康状態の変化を示している可能性があるトリガイベントの発生を検出すること、及びトリガイベントを検出したとき追加情報に基づいて新たな推奨を生成すること、例えばトリガイベントに至るまでの期間にその患者について監視されたメトリックを考慮に入れて新たな推奨を生成すること、を含む。
構造化データの処理
【００５９】
好ましい実施形態において、ここで説明される本発明の概念は、患者の健康に関連する構造化データを処理して、患者の健康状態を監視するための適切なメトリックを識別するための適切な知識ベースを構築することを含む。例示的な構造化情報は、医療情報もしくは非医療情報又はその両方を含むことができ、好ましくは、少なくとも、患者及び適切な患者集団についての人口統計を含む。人口統計は、本開示を読むと当業者には好適であると認識される任意のタイプの公開ソースから取得することができる。患者／家族の病歴、特定の母集団又は部分母集団に関連する医療情報といった他の構造化情報は、本開示を読むと当業者には理解されるように、医学文献、科学文献、技術報告書、及び健康に関する構造化情報の他のいずれかの同等なソース又は適切なソースから取得することができる。
【００６０】
構造化情報を処理することは、一般に、様々な入力を分析し、データポイントを組織化して、母集団によって表される様々なカテゴリにすることを含む。いくつかの手法において、構造化データは、分類モデルに従って理解できる形になるように処理される必要はなく、そのような場合には、単に監視されるべきメトリックの識別のための分類モデルに対する入力として提供されることができる。
非構造化情報の処理／解析
【００６１】
非構造化情報は、好ましい手法において、分類モデルに入力される前に処理／解析されるべきである。本質的に、非構造化情報を処理／解析することは、様々なデータポイントを解析して、非構造化情報のどの部分が患者の医療状態に関連しているかを判断し、分類モデルによって適切に考慮されるための特定の値、状態などを識別することを含む。例えば、非構造化情報を解析することは、画像もしくは映像又はその両方を解析して、患者が特定の状態を示すかどうかを判断することを含むことができる。そうした画像解析は、当該分野で既知の任意の適切な技術を用いて実行することができる。さらなる実施形態において、非構造化情報を解析することは、例えば、患者のカルテ内の手書きメモ、医学文献などのテキスト解析を含むものとすることができる。テキスト情報は、Term Frequency-Inverse Document Frequency（ｔｆ−ｉｄｆ）又は同等のモデルといったテキストマイニングモデルを使用して評価することができる。様々な実施形態において、非構造化情報を解析することは、本質的に、健康状態の監視に関連した特徴をデータから抽出することを含み、これを利用して、テキストマイニングもしくは自然言語処理モデル又はその両方を、その後の未知の分類を有するサンプル又はデータセットの分類のために訓練することができる。
【００６２】
好ましい手法において、複数の属性を含む履歴人口統計学的データもしくは医療データ又はその両方が解析される。例えば、履歴人口統計学的データは、本明細書で論じられる人口統計学的属性の任意の組合せを含むことができ、好ましくは、履歴人口統計学的データ内で表される個人によって経験される健康状態の原因と関連づけられる。履歴医療データは、上記で詳細に説明したように、１つ又は複数の患者集団の医療履歴に関する情報、医学文献、その患者に関する、病歴、診断された病気、遺伝情報などの履歴情報を含むものとすることができる。好ましい実施形態において、履歴人口統計学的データをテキスト文字列の形で受け取ることができ、これは、文献、公に利用可能な医療データベース、プライベートな医療データベース、ヘルスケア記録、又は履歴医療情報もしくは人口統計学的情報又はその両方の他のいずれかの適切なソースから分析され、随意に、本明細書の説明を読むとテキスト情報の分析及びフォーマッティングの分野の当業者には認識される任意の適切な技術を用いて所望の規約に従ってフォーマットされたものであってもよい。一実施形態において、世界保健機関（ＷＨＯ）のデータを、履歴医療情報もしくは人口統計学的情報又はその両方のソースとすることができる。
分類モデル
【００６３】
構造化データ及び非構造化データは、好ましくは、分類モデルへの入力として提供され、分類モデルは、好ましくは、健康履歴、人口統計学的特徴、並びにユーザが利用可能なセンサ及びアプリケーションからの既存の監視データをマッピングする機械学習分類モデルである。
【００６４】
ここで開示される本発明の概念は、代表的な患者集団について得られたもしくは導出された又はその両方構造化情報といったシステムの特徴に対して訓練される１つ又は複数の機械学習分類器の使用を含む。分類モデルは、システム内で監視する必要がある正しい測定値を学習し、識別する。一実施形態において、分類器は、ある人物が罹患するリスクが高い疾患を正確に予測することが分かっている特徴、例えば、個人の健康の測定された属性の現在の値、構造化データの形態であってもよい、年齢、性別、居住地、民族性などの個人の人口統計情報、及びその人が以前罹患した疾患を判断する電子健康記録（ＥＨＲ）などに対して訓練される。
【００６５】
ＥＨＲのデータセットは、典型的にはテキストの非構造化フォーマットである。したがって、テキストマイニングモデルを例えばTerm Frequency-Inverse Document Frequency（ｔｆ−ｉｄｆ）アルゴリズムを用いて構築することで、非構造化データを構造化すること（又は同等に、非構造化データから構造化情報を導出すること）が可能になる。基本的な着想は、アルゴリズムが、対応する高リスク疾患を予測するのに最も有用なたくさんの単語（a bag of words）を識別するというものである。ある単語の重要性は、その単語が文書内で出現する回数に比例して増大するが、コーパス内でのその単語の頻度によって相殺される。アルゴリズムは、これらの単語のいずれかの頻度をカウントし、それを人口統計データとともに分類モデルのための追加の構造化特徴として使用する。
【００６６】
好ましくは、分類モデルに提供される訓練セットは、患者集団の履歴人口統計学的データを含む。さらに、履歴人口統計学的データを、特定の健康状態の既知の原因にそれぞれ独立して対応する１つ又は複数のラベルに関連づけることができる。様々な手法において、各人口統計学的値をラベルに関連づけることもでき、もしくは人口統計学的値の組合せをラベルに関連づけることもでき、又はその両方であってもよい。特定の人口統計に適用する特定のラベルを決定することは、図３を参照して本明細書で説明される決定木アルゴリズム（ｘ，Ｙ）＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，．．．ｘｎ，Ｙ）を用いてモデルを訓練することに全体的に又は部分的に基づくものとすることができる。
【００６７】
さらなる実施形態において、本開示を読むと当業者には理解されるように、ラベルは、付加的に又は代替的に、特定の健康問題に関連づけられた、環境的危険因子、行動的危険因子、遺伝的危険因子、地理的危険因子などの危険因子、例として特定の物質（例えば、タバコ、アルコール、薬物など）の消費、ライフスタイル（例えば、活動的、座りがち、リスクを求める）、旅行歴又は計画された旅行（特に海外）、突然変異又は遺伝的発現情報などを含む危険因子に、独立して対応してもよい。
【００６８】
したがって、ここで説明される本発明の概念は、決定木モデルを、他の任意の適切な構造化情報及び随意に関連づけられたラベルに加えて、履歴人口統計学的データ及びそれに関連づけられた１つ又は複数のラベルに少なくとも部分的に基づいて構築することを含むことができる。決定木モデルは、履歴医療情報もしくは人口統計学的情報又はその両方を含む訓練データセットＤに基づいて、トップダウンで（すなわち、根から葉に向かって）構築することができる。さらに、決定木の所与のレベルで決定木を分割するために使用される各属性Ａｉについてエントロピーもしくは情報利得又はその両方を計算することができる。本明細書で理解されるように、エントロピーＥは、Ｅ［Ｄ］＝−ΣＰ（ｃｊ）ｌｏｇ２Ｐ（ｃｊ）として定義することができ、他方、情報利得Ｇは、Ｇ（Ｄ，Ａｉ）＝Ｅ［Ｄ］−ＥＡｉ［Ｄ］として定義することができ、Ｐ（ｃｊ）は、データセットＤの中のクラスｃｊに属する要素の確率である。
【００６９】
好ましくは、所与の木レベルについて最大の情報利得Ｇを有する属性値Ａｉを用いて現在の木を分割し、その一方でデータセットをそのレベルにおいて異なるクラスに分割する不確実性を最小化する。例えば、図３の例示的な実施形態を参照すると、属性値「冠状動脈性心疾患」は、７５歳以上の個人の人口統計学的グループに属する患者の健康問題の主な原因である。したがって、この属性（年齢）は、７５歳以上の年齢グループの決定木分岐に対する最大情報利得を有しており、決定木の根ノードによって表される人口統計学的属性として使用することができる。
【００７０】
さらに、複数の健康状態のうちの１つ又は複数のものの最も確率の高い原因を表すベクトルＹｋを、少なくとも部分的に決定木モデルに基づいて生成することができる。このモデルは、１つの例示的な手法によれば、健康問題又は状態の原因ｙｉと対応する確率ｐｉとのベクトルＹｋを生成し、以下の形式Ｙ：（ｙ１：ｐ１，ｙ２：ｐ２，ｙ３：ｐ３，．．．．．，ｙｎ：ｐｎ）をとる。このベクトルＹｋをｐｉに基づいてソートして、健康問題又は状態の上位ｋ個の原因を計算することができる。その後、Ｙｋを、第２のベクトルＺｋとの比較のために提供することができる。
【００７１】
様々な手法において、決定木モデルを構築すること、ベクトルＹｋを生成すること、もしくはエントロピーＥを最小化しながら情報利得Ｇを最大化すること、又はそれらの組合せは、人口統計学的な値もしくは属性又はその両方のクラスタリングに基づくものとすることができ、クラスタリングは、データセットＤで表される履歴医療情報もしくは人口統計学的情報又はその両方に基づいて生成される。クラスタリングは、これらの説明を読むと当業者には認識される任意の適切な技術を用いて、本明細書で提示される本発明の範囲から逸脱することなく、実行することができる。
【００７２】
従って、ある患者についての１つ又は複数の最も可能性の高い健康状態を、ベクトルＹｋと第２のベクトルＺｋとの比較に基づいて推定することができ、Ｚｋは、その患者についてのヘルスケア記録に基づいて判定された複数の健康状態のうちの１つ又は複数のものの１つ又は複数の最も可能性の高い原因を表す。Ｙｋと同様に、第２のベクトルＺｋは、以下の形式Ｚｋ：（ｚ１：ｐ１ ，ｚ２：ｐ２ ，ｚ３：ｐ３ ，..... ，ｚｋ：ｐｋ）をとることができる。好ましくは、ＹｋとＺｋとの比較は、ＹｋとＺｋとの和集合、交わり、又はその両方を計算することを含む。和集合は、有利には、適切な治療、監視などで考慮すべき上位ｋの健康状態を表し、かつ予測し、他方、交わりは、カバー率は低いが、患者にとってより経済的に実行可能であり得る健康プランを予測する。
【００７３】
ここで図３を参照すると、一実施形態に従って、例示的な分類モデルが、関連する健康状態をモデル化し予測するための決定木３００の形で提供される。図３に示されたツリー３００は人口統計学的情報であるが、様々な実施形態において、ここで説明される本発明の概念と矛盾しない分類モデルの文脈において他のタイプの構造化情報を使用してもよい。
【００７４】
図３を引き続き参照すると、決定木３００は、それぞれ特定の人口統計学的属性に対応する３つのレベル３０２、３０４、３０６と、人口統計学的属性の特定の組合せを満たす患者に履歴的に関連づけられた１つ又は複数の健康状態にそれぞれ対応する複数の葉ノード３０８とを含む。決定木３００の内部ノードは各々、決定木３００のそれぞれの層３０２、３０４又は３０６に対応する特定の人口統計学的属性の可能な値の間の分割を表す。さらなる実施形態において、決定木３００などの分類モデルは、電子ヘルスケア記録から導出することができる構造化情報などの追加の構造化情報を考慮に入れて、特定のメトリックと対応する健康状態との間の関連づけを判定することができる。
【００７５】
例えば、図３に示された実施形態によれば、層３０２は、「年齢」という人口統計学的属性に対応する根ノードを含み、各年齢グループに対応する関連する健康状態を識別又は排除するために使用することができる、１つ又は複数の所定の年齢グループに従った分割を表す。
【００７６】
一方、層３０４は、層３０２の根ノードによって定義される年齢グループの１つにそれぞれ対応する、２つの内部ノードと、葉ノード３０８とを含む。したがって、決定木３００は必ずしも対称的である必要はなく、ここで開示される本発明の概念の様々な実施形態に従って、決定木の様々なレベルに葉ノード３０８が存在してもよいことを当業者は理解するであろう。
【００７７】
図３の実施形態によれば、層３０４の内部ノードは、それぞれ「性別」という人口統計学的属性（これは、本開示の文脈では、例えば、がん、心血管系健康状態、生殖系健康状態などの身体的健康状態の場合には、生物学的特性を意味するものとすることができ、又は、例えば、心的外傷後ストレス障害、抑うつなどの精神的健康状態の場合には、アイデンティティ特性を意味するものとすることができる）に対応し、性別に応じて層３０２に反映される年齢グループの間の区分を表すことができる。
【００７８】
一方、層３０４の葉ノード３０８は、対応する人口統計学の構成員によって経験されることになる、既知の、可能性の高い健康状態に対応する（好ましくは、葉ノードにおける既知の健康状態は、特定の人口統計又は人口統計の組合せにとって最も可能性の高いＫ個の健康状態であり、ここでＫは、例えば、関連する人口統計における発生の所定の閾値頻度、割合などに対応するＫ個の健康状態に基づいて、もしくは健康状態の重症度に基づいて又はその両方で、報告するのが妥当であると判断された健康状態の所定の数である）。
一実施形態において、Ｋ＝５である。
【００７９】
例えば、図３で表される実施形態において、所定の年齢以上（例えば７５歳以上）の人は、その人の性別又は居住地に関係なく、冠状動脈性心疾患、アルツハイマー病、パーキンソン病なといった１つ又は複数の健康状態を経験するある一定の高い可能性を有し得る。したがって、個別化されたヘルスケアについての関連する推奨を提供する計算効率を最大化するために、決定木３００を、対応する健康状態を年齢だけに基づいて予測するように構築することができる。もちろん、ここで開示される本発明の概念の範囲から逸脱することなく、異なる健康状態に関して、他の決定的な（dispositive）人口統計又は人口統計学的属性を使用してもよい。本明細書で参照されるように、人口統計学的属性は、様々な人口統計学的グループをその中で定義することができる広範なカテゴリを包含するものと理解されるべきであり、人口統計は、特定の人口統計学的属性内で様々な個人が属することができる実際の人口統計学的グループを指す。例えば、「年齢」の人口統計学的属性は、人口統計０−１８、１９−２９、３０−３９、４０−５４、５５−６４、６５−７４、及び７５＋を含むことができる。
【００８０】
追加の人口統計学的情報に基づいてより高い精度又は確実性で予測することができる他の健康状態の場合、葉ノード３０８は、木のさらに下位に存在してもよい。したがって、図３の実施形態に関して、レベル３０６は、「現在の居住地」という人口統計学的属性にそれぞれ対応する、個人が居住し得る複数の異なる可能な場所を表す複数の内部ノードを含む。
【００８１】
可能な場所は、診断医学もしくは予測医学又はその両方の当業者が理解できる任意の適切な粒度で定義することができ、好ましくは、特定の患者集団の健康状態を予測することに対して最大の医学的関連性を提供する粒度で定義される。例えば、国際的な患者集団の場合、特定の場所は、異なる国、大陸、地域（例えば、熱帯、温帯、砂漠、山岳、ジャングル、島など）を含むことができ、一方、特定の国内の場合、可能な場所は、異なる州、県、区域などを含むことができ、特定の州の場合、可能な場所は、異なる都市、自治体などを含むことができる。図３に示すように、レベル３０６の内部ノードは、アメリカ合衆国内で個人が居住し得る様々な州を反映している。
【００８２】
図３で表される決定木３００を引き続き参照すると、レベル３０６に続く葉ノード３０８は、レベル３０２の根ノードからそれぞれの葉ノード３０８に進むことによって反映される年齢グループ、性別、及び居住地の特定の組合せを満たす患者にとって最も可能性の高いＫ個の健康状態を表す。例えば、葉ノード３０８によれば、５５〜６４歳でアラバマ、カリフォルニア、又はテキサスに居住の男性患者は、冠状動脈性心疾患もしくは肺がん又はその両方を経験する可能性が最も高く、これらの状態をこの人口統計内の患者に対して予測することができる。方法５００に関して以下でさらに詳細に論じられるように、ここで開示される本発明の概念の特に有利な態様は、特定の患者に対して可能性の高い健康状態の進行又は発生を監視するために、適切なウェアラブル技術を使用する個別化された監視を推奨することである。このことにより、そうした状態の早期発見及び治療が可能となり、患者の寿命及び生活の質を向上させることができる。
【００８３】
好ましくは、決定木３００は、可能な健康状態の最良の可能な分離を可能な限り木の高位（すなわち、根ノードに近い位置）で提供するように構築される。このように、根ノードは、好ましくは、特定の健康状態を識別することに関して最も決定的な（dispositive）人口統計学的属性を表す。例えば、異なる診断クラスに関連する最も可能性の高い健康状態を判定するために、異なる決定木を使用してもよい。
【００８４】
一実施形態において、特定の人口統計の構成員のみに影響を及ぼすことが知られている特定のタイプの疾患に関連する可能性の高い健康状態を判定するように構成された決定木は、対応する人口統計学的属性を根ノードとして使用することができ、それにより、特定の人口統計に属していない患者が、特定の人口統計の構成員のみに影響を及ぼす疾患に関連する健康状態を経験すると予測される可能性を迅速に排除することができる。このようにして、不必要な治療もしくは医療処置又はその両方を回避することができ、医療業界及び患者にとってのコストを節約するとともに、そのような治療もしくは処置又はその両方に関連する潜在的なリスクを回避することができる。
【００８５】
さらなる実施形態において、決定木３００は、診断もしくは予測医学又はその両方の分野の当業者によって理解されるように、例えば、年齢層、性別、現在の居住地、所得レベル、出生地、雇用形態、ライフスタイルもしくは環境危険因子又はその両方、民族性などのような、様々な健康状態の予測及びモデル化に関連する人口統計学的属性の数に基づいて、より多くのレベル又はより少ないレベルを含んでもよい。
【００８６】
一般的に言えば、アルゴリズムとして決定木３００を呼び出すことは、式（ｘ，Ｙ）＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，...ｘｎ，Ｙ）に従って表すことができ、ここで、ｘ１からｘｎはｎ個の人口統計学的属性についての人口統計学的値を表し、Ｙはｘ１からｘｎによって表される人口統計の特定の組合せに関連づけられた健康状態である。アルゴリズムの詳細は、１つの例示的な実施形態に従って、図５に関してさらに詳細に後述する。
【００８７】
主として人口統計情報などの構造化情報を参照して決定木３００を説明してきたが、ここで開示される本発明の概念の様々な実施形態は、同じ本発明の概念の範囲から逸脱することなく、本明細書で定義されているような構造化情報の任意の他の適切な形態を考慮して決定木を構築し又は利用することができることを理解されたい。
【００８８】
再び一般的な分類モデルを参照すると、様々な実施形態において、分類器を使用して、所与の人物が罹患するリスクの高い疾患を予測し、日常的に取得する必要がある測定値を示唆することができる。例えば、分類器アルゴリズムを使用して、入力データセットを、年齢グループ、性別、以前の健康記録、民族性、人口統計学的な州及び都市、職業、及び婚姻状況に基づいて、異なる人口統計カテゴリに分割することができる。人口統計学的属性Ａｉの順序は、好ましくは、上述のように計算される情報利得Ｇを最大化するようにアルゴリズムによって動的に選択される。
【００８９】
Ｅ［Ｄ］の値は、人口統計学的属性Ａｉを用いて疾患の頻度に基づいて疾患の健康リスクを推定する方法を提供する。Ｇ（Ｄ，Ａｉ）は、データセットＤがある属性に対して分割された後のエントロピーＥ［Ｄ］の減少に基づいて情報利得を与える。ここで、情報の純度の尺度を情報利得と呼ぶ。これは、新規のインスタンスがある疾患に対して分類されるべきか否かを特定するために必要とされ得る情報の期待量を表す。エントロピーＥ［Ｄ］は情報の不純度の尺度であり、それゆえに情報利得とは逆の働きをする。決定木の構築を通じて、最大の情報利得Ｇを返す属性Ａｉを見いだす。所与の木レベルに対して最大の情報利得Ｇを有する属性Ａｉを使用して現在の木を分割し、データセットをそのレベルにおける異なるクラスに分割する不確実性を最小化する。例えば、属性値「冠状動脈性疾患」は、年齢が７５歳を越より高い人々の健康問題の主な原因である。それゆえ、これは、７５歳以上の年齢グループの決定木分岐に対する最大の情報利得を有する。
【００９０】
その人物の人口統計学的属性を使用して、その人が直面する可能性がある主要な健康リスクを評価するための分類モデルを構築することもまた有利である。その人がこれらのリスクを評価し、それを監視するのを助けることができる測定値のリストを形成する。モデルは、以下の、監視する必要がある測定値ｙｉと対応する確率ｐｉとのベクトルＹ：（ｙ１：ｐ１，ｙ２：ｐ２，ｙ３：ｐ３，．．．，ｙｎ：ｐｎ）を与える。Ｙによって与えられる上位の健康状態を予測する、その人の個別化されたヘルストラック（health track）を推論する。
【００９１】
特に有利な実施形態において、患者の人口統計に基づいて可能性の高い健康状態を識別するためのここで開示される本発明の技術を、可能性の高い健康状態の発生もしくは進行又はその両方について患者を監視することを容易にするために、適切なデバイスを識別するための技術と結びつけることができる。このことは、医療専門家もしくは患者自身又はその両方による早期発見及び予防措置を容易にし、したがって、患者が経験するケアの質及び生活の質の改善をもたらす。
【００９２】
１つの手法において、患者を可能性の高い健康状態について監視するための適切なウェアラブル技術を識別するための適切な方法は、分類モデル４０４ｂに含まれる。所与の健康メトリックを監視するための適切なデバイスを識別することに従って、テキストデータ、画像データ、もしくは映像データ又はそれらの組合せから導出される構造化情報を受け取り、構造化データは、１つ又は複数の医学雑誌、刊行物、データベースなど、及び１つ又は複数の患者のヘルスケア記録から導出される。情報は、任意の適切な形態で受け取ることができる。
【００９３】
受け取ったテキストデータにテキスト解析、例えば測定値（例えば、バイオマーカ、バイタル統計量など）を識別するためのテキスト解析を適用して、テキストデータから概念を抽出し、それらの間の関係を識別することができる。例えば、一実施形態において、テキストデータに１つ又は複数のクエリ規則を適用することによって１つ又は複数の概念を識別することができる。
【００９４】
クエリ規則は、異なる概念間の因果関係を確立するキーワードを識別することができ、概念は、それぞれ独立して、原因、健康状態、症状、測定値、及びウェアラブル技術から選択される１つ又は複数のトピックに対応する。したがって、本明細書に記載されているように、かつ本開示を読んだときに当業者には理解されるように、好ましい実施形態において、１つ又は複数のクエリ規則は、それぞれ独立して、特定の疾患又は健康状態に対応する特定の原因、特定の疾患又は健康状態に対応する特定の症状、特定の症状に対応する特定の測定値、及び特定の測定値に対応する特定のウェアラブル技術、例えば、脈拍数、血糖値又はインスリンレベル、呼吸数もしくは呼吸量又はその両方、神経活動などの特定の測定を実行するように構成されたウェアラブル技術から選択される関係を表す。
【００９５】
例えば、一実施形態においてでは、テキストデータは、（１）肺疾患は、典型的には喫煙によって引き起こされること（健康状態を原因に結びつける）、及び（２）肺疾患は、長引く咳、喀痰、血痰、疲労、脱力感、息切れ、もしくは胸部疼痛又はそれらの組合せを含む症状によって例示されこと、を示すものとすることができる。テキストデータはまた、（３）正常な呼吸数は１分間当たり約１２〜２０呼吸の範囲であること、及び（４）既存のウェアラブル技術が利用可能であり、これはユーザの身体活動、呼吸数、及び精神状態を追跡するように構成されることを示すものとすることができる。このテキストデータから、原因と健康状態との間の関係（項目１について）、健康状態に関連する症状（項目２について）、そのような症状の発生もしくは進行又はその両方について患者を監視するための適切な測定値（項目について）、及び患者が監視目的で使用することを推奨する適切なウェアラブルデバイス（項目４について）を確立するクエリ規則を開発することができる。
【００９６】
したがって、ここで開示される本発明の概念は、非構造化情報から抽出された概念に基づいてエンティティ関係グラフを生成することを含むことができる。エンティティ関係グラフは、任意の適切な形態をとることができ、好ましくは、テキストデータから概念を抽出することによって判定された関係の集約を含む。例えば、一実施形態において、関係はグラフのエッジとすることとができ、他方、抽出された概念はグラフのノードである。
【００９７】
一実施形態において、エンティティ関係グラフを検索して、例えば、測定値と患者についての１つ又は複数の最も確率の高い健康状態に対応するウェアラブル技術との間の関係を識別することに基づいて、その患者についての１つ又は複数の最も確率の高い健康状態に関連づけられる１つ又は複数の測定値を決定することができる。検索は、本明細書に提示された本発明の概念の範囲から逸脱することなく、本開示を読んだときに当業者に理解される任意の適切な技術を用いて実行することができる。
【００９８】
測定値を決定すると、好ましい実施形態に従って、１つ又は複数の測定値に関連づけられる１つ又は複数のウェアラブル技術が決定される。
【００９９】
ウェアラブル技術の決定は、まず、好適なウェアラブル技術が存在するかどうか、及び、それが患者がその健康状態を監視するための使用に適切であるかどうかを判定し、適切であれば、患者に使用を推奨するのに最も適切なウェアラブル（例えば、患者が監視すべき最大数の測定値を測定するように構成されたウェアラブル技術）を決定することを含むことができる。患者が使用する適切なウェアラブルに関する推奨、及びそれに関連する任意の適切なサービス（例えば、データの自動記録及び報告、患者に対する警報など）を、いくつかの手法で患者もしくは医療専門家又はその両方に提供することができる。
【０１００】
適切なウェアラブル技術が利用可能でない場合、ここで開示される本発明の概念は、好ましくは、そのような指摘を出力すること、及びそのような技術の欠如を、例えばアプリケーション又はデバイス開発者に報告することを推奨することを含み、報告された開発者は、将来実装されるウェアラブル技術を追求し、患者が健康状態を監視するのを支援することができるであろう。
最適化モデル
【０１０１】
所与の患者のヘルスケアの必要性と、予算上の懸念及び技術的限界（例えば、ネットワーク帯域幅、レイテンシなど、デバイスのストレージ容量、処理能力など）といった関連する実際的な制約とを適合させる推奨を容易にするために、ここで開示される本発明の概念は、図４に示されているモデル４０４ｃのような最適化モデルの使用を含む。
【０１０２】
数学的最適化モデルはここで、監視される必要がある測定値が与えられると、ウェアラブルの最適な選択を与える。これは、ウェアラブル用の総予算などのリソース制限、すべてのウェアラブルからの測定値が通るネットワークの総帯域幅といった監視の制約、データストレージ容量、データ処理リソース制約、及び任意の他のそうしたリソース制約を考慮に入れて行われる。
【０１０３】
好ましい実施形態によれば、本発明の最適化モデルは以下のように定式化することができる。
【数１】
2021525411.tif 000003
【０１０４】
Ｉを可能なデバイスの集合とし、ｃｉを集合Ｉの中のデバイスｉのコストとし、Ｂを選択されるデバイスの最大予算とする。集合Ｍは、例えば、分類モデル４０４ｂによって識別されるメトリックによって決定されるような、監視されるべき測定値の集合である。入力パラメータｚｉｍには、集合Ｉのデバイスｉが集合Ｍの測定値ｍを監視する／カバーする場合は値１が割り当てられ、そうでない場合はゼロが割り当てられる。集合Ｊは、システム内のリソースの集合として定義され、ここで、ａｉｊは、集合Ｊ内のリソースｊからの集合Ｉ内のデバイスｉのリソース消費である。Ｋｊは、システムの集合Ｊ内のリソースｊの利用可能な容量である。
【０１０５】
ここで問題は、集合Ｍ内のすべての測定値をカバーするためには、集合内のどのデバイスを最適集合の一部として選択すべきか、ということになり、但し、総コストを最小化することを目的とし、すべての測定値がカバーされること、すべてのリソース容量を超えないこと、及びこれらの選択されたデバイスの総コストが予算を超えないことを保証するという制約を満たすものとする。そのために、一実施形態において、本発明の概念は、定義Ｘｉ，∀ｉ∈Ｉを、デバイスｉ∈Ｉが選択／推奨されるべき場合は値１をとり、そうでない場合は０をとる二値変数として使用する。
【０１０６】
前述の式に従って、目的関数（３）は、選択されるウェアラブルの総コストを最小化する。制約（４）は、監視すべきすべての測定値が、選択された最適なウェアラブルの集合によってカバーされることを保証する。制約（５）は、各リソースの最大容量を超えないことを保証し、制約（６）は予算制約である。最後に、制約（７）は、決定変数に対する二値制限である。
【０１０７】
最適化モデルの出力は、好ましくは、監視すべきメトリック及び対応する制約が与えられると、個々の患者に対する推奨されるデバイスのセット（例えば、４０６ｂ）を最適化する。デバイスの最適セットを識別することを容易にするために、ＩｏＴ、デバイス及びアプリケーションにおけるヘルスケアソリューションの大規模なコーパス（例えば、デバイスの能力及びサービス４０２ｄ）が最適化モデルに対する入力として提供され、これは、測定値と、健康リスクと、利用可能なソリューション及びリソース（例えば、利用可能なリソース４０２ｃ）との間のハッシュマッピングテーブルを構築するのに役立つ。特定の測定値を監視するのに役立つことができる適切なデバイス又はＩｏＴセンサが存在しない場合、それらをオンデマンドで既存技術ではない技術で開発するために、そのことをアプリケーション開発者又はデバイス製造者にフィードバックとして提供することができる。このフィードバックを通じて、デバイス製造者は、これらのデバイスの市場を理解し、適切な市場に新規技術の照準を合わせることができ、そのことが我々のフレームワークに全体的な付加的な利点を提供する。
【０１０８】
ここで図５を参照すると、一実施形態に従って方法５００のフローチャートが示されている。方法５００は、様々な実施形態において、特に、図１〜図４に描かれた環境のいずれかにおいて、本発明に従って実行することができる。もちろん、本説明を読めば当業者には理解されるように、方法５００には、５に具体的に記載されている動作よりも多くの動作又は少ない動作が含まれていてもよい。
【０１０９】
方法５００の各ステップは、動作環境のいずれかの適切な構成要素によって実行されることができる。例えば、様々な実施形態において、方法５００は、１つ又は複数のサーバ、コンピュータ、又は１つ又は複数のプロセッサを有するいくつかの他のデバイスによって部分的に又は全体的に実行されることができる。プロセッサ、例えば、ハードウェアもしくはソフトウェア又はその両方に実装された、好ましくは少なくとも１つのハードウェアコンポーネントを有する、処理回路、チップ、もしくはモジュール又はそれらの組合せを任意のデバイスにおいて利用して、方法５００の１つ又は複数のステップを実行することができる。例示的なプロセッサは、中央処理デバイス（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等、それらの組合せ、又は当該分野で知られた他のあらゆる適切なコンピューティングデバイスを含むが、これらに限定されない。
【０１１０】
図５に示すように、方法５００は、患者と１つ又は複数の患者集団の第１の集合とに関する第１の構造化情報を受け取る動作５０２を含む。第１の構造化情報は、任意の適切な構造化情報を含むことができるが、好ましくは、少なくとも、患者と１つ又は複数の患者集団とのそれぞれについての人口統計学的情報もしくは健康歴情報又はその両方を含む。患者集団は、任意の適切な粒度レベルで、任意の適切な区別特性に従って定義することができるが、好ましくは、少なくともその患者に医学的に関連する集団を含み、すなわち、少なくとも、類似の人口統計、健康歴、遺伝子構造、職業歴、もしくは構造化情報又はそれらの組合せによって表される他の特性を有する患者を含む。構造化データは、１つの手法において、図４に示すような、少なくとも１つ又は複数の患者集団についての公開ソースを含む任意の適切なソースから取得することができる構造化データ４０２ａを含むものとすることができる。
【０１１１】
動作５０４において、少なくとも患者に関する非構造化情報であって、随意に１つ又は複数の患者集団の第２の集合にも関する非構造化情報を受け取る。本明細書で理解されるように、様々な手法において、患者の第１の集合及び第２の集合は、全体に又は部分的に重複していてもよく、又は相互に排他的であってもよい。非構造化情報は、健康状態に関連するテキスト、画像、もしくは映像又はそれらの組合せの任意の組合せを含むものとすることができる。例えば、非構造化情報は、本説明を読むと、本明細書に提示される本発明の概念の様々な実施形態に従って当業者には理解されるように、電子健康記録、医師の手書きメモ、Ｘ線スキャン又は磁気共鳴画像（ＭＲＩ）スキャンなどの医療画像、ソノグラム、ＣＴスキャン映像、血流を示した映像、患者が医療評価を実行している様子を示した映像などの医療映像を含むものとすることができる。一実施形態において、非構造化データは、図４に示すような、患者集団に関する非構造化データの公開ソースを含む任意の適切なソースから取得することができる非構造化データ４０２ｂを含むものとすることができる。
【０１１２】
動作５０６において、方法５００は、非構造化情報を解析して（例えば、図４の解析プロセス４０４に対応する）第２の構造化情報を導出することを含む。様々な実施形態における非構造化情報を解析することは、そこから情報を構造化様式で抽出する、すなわち非構造化情報を「構造化」して可能な限り多くの関連する医療情報を導き出す、任意の適切な形態又は技法を含むことができる。したがって、１つの手法において、非構造化情報を解析することは、例えば機械学習技術を使用して、ある特定のタイプの非構造化情報から特定のタイプの構造化情報を抽出するように構成された１つ又は複数の抽出モデルを構築することを含むものと考えることができる。
【０１１３】
非構造化情報を解析する様式（例えば、図４のプロセス４０４ａ）は、非構造化情報のタイプに依存する。例えば、非構造化情報がテキスト情報を含む場合、Term Frequency-Inverse Document Frequency（ｔｆ−ｉｄｆ）分類器を非構造化情報に適用して、所与の非構造化情報のデータセット内で共通の用語及びそれらの間の関連を導出することができる。同様に、画像や映像についても、当該分野で知られた任意の適切な画像解析／分類／データ抽出技術を使用して構造化情報を抽出することができる。
【０１１４】
続いて動作５０８で、第１の構造化情報と、非構造化情報から導出された第２の構造化情報とを組み合わせて解析することに基づいて、特定の健康状態に関連する又は特定の健康状態の指標となる健康メトリックが決定される。好ましくは、解析は、医療情報及び関連する監視のためのメトリックの適切なサンプリングを提供するために、１つ又は複数の患者集団の第１の集合もしくは第２の集合又はその両方についての履歴情報を含む。健康メトリックは、様々な実施形態において、図３に示す決定木３００のような分類モデル、又は他の任意の適切なタイプの分類モデル、例えば図４に示すようなモデル４０４ｂを使用して決定することができる。
【０１１５】
分類モデルの具体的なタイプに関係なく、決定の結果は、その患者について監視されるべきメトリックと、随意的に関連づけられた重みとのリストである。図示例については、図４の出力４０６ａを参照されたい。これらの健康メトリックを監視することは、患者が先を見越してヘルスディシジョンを管理して、有害な健康状態の発生を回避又は遅延させるように、又は特定の所望の医学的結果の達成を加速させるようにすることを支援する。
【０１１６】
しかしながら、上述したように、監視されるべきメトリックのリスト、及びそのような監視を実行するために必要とされる関連デバイスは、一部の患者にとって実際的に困難であるか、又は不可能である場合がある。したがって、監視されるべきメトリック（随意に関連づけられた重みも）、そのようなメトリックを監視するための可能なデバイスのリスト、並びに関連する能力、サービス、及び実際的なリソース制約（技術的もしくは財政的又はその両方）は、動作５１０において最適化モデルに従って考慮される。
【０１１７】
具体的には、方法５００の動作５１０は、デバイス能力、関連するデバイスサービス、及びリソース制約に基づいて、１つ又は複数の健康メトリックを監視するために使用すべきデバイスの最適セット（例えば、デバイスの推奨リスト４０６ｂ）を決定することを含む。最適化モデルは、１つの手法において、図４に示すようなプロセス４０６ｃの形態であってもよく、又は、本開示の範囲から逸脱することなくそれと等価なものであってもよい。
【０１１８】
したがって、方法５００は、構造化情報と、重要なことに非構造化情報とを入力として取得して分類モデルを訓練し、その後、患者情報を評価して、その患者のために監視すべきメトリックのセットを決定するという、一般的な概念に向けられている。もちろん、方法５００は、様々な実施形態において、本明細書に提示された本発明の概念の範囲から逸脱することなく、本明細書に記載された任意の追加の／代替的な特徴を任意の順列で含むことができることを理解されたい。
【０１１９】
特に好ましい実施形態において、方法５００は、本説明を読むと当業者には理解されるように、患者の健康メトリック値を経時的に、好ましくは実質的に継続的な方法で、（例えば、プロセス４０４ｄによって図４に示されるように）監視して、健康状態の進展又は新しい状態の発生、もしくは以前の既存状態からの緩和又はその両方などの指標となり得る変化を検出するという、付加的な概念を含むことができる。
【０１２０】
したがって、特に好ましい実施形態において、方法５００は、上述の方法５００に従って決定された最適デバイスのセットを使用して、患者の１つ又は複数の健康メトリックを継続的に監視することを含むことができる。継続的な観察は、周期的、間欠的、又は任意の他のタイプの離散的な測定を含んでもよく、所与の観察期間にわたって中断されない測定のセットである必要はない。方法５００はまた、患者の１つ又は複数の健康メトリックの値（例えば、患者メトリック値４０６ｃ）を、１つ又は複数の対応するイベントトリガ閾値と比較すること（例えば、図４のプロセス４０４ｅによる）を含むことができる。
【０１２１】
比較によって、どのメトリック値も予め定義されたイベントトリガ閾値を超えていないとの判定が得られた場合、上述のように、閾値違反が判定されるまで監視を継続することができる。特に、イベントトリガは、例えば分類モデル及び図３を参照して上述したように、医学文献、人口統計などの検討に基づいて、予め定めることもできるが、より多くの手法において、イベントトリガは、例えば患者の状態の変化と組み合わされた履歴医学情報の同様の解析に基づいて、動的に調整することもできる。
【０１２２】
比較に基づいて、１つ又は複数の健康メトリックの少なくとも１つが、対応するイベントトリガ閾値を超える値によって特徴づけられると判定すると、方法５００は、患者の１つ又は複数の健康メトリックの値４０６ｃを出力することと、患者の１つ又は複数の健康メトリックの出力値を経時的に収集された患者の１つ又は複数の健康メトリックの対応する履歴値４０２ｅと組み合わせて患者の１つ又は複数の健康メトリックの値の包括的セットを生成することをさらに含むことができる。この包括的な更新された患者情報のセットを用いて、その患者について監視されるべき１つ又は複数の健康メトリックの新たなセット４０６ａが決定される。この決定は、分類モデル４０４ｂを使用して値の包括的セットを解析することに全体的又は部分的に基づくものとすることができ、そして、１つ又は複数の健康メトリックの新しいセットを監視するためにデバイスの新たな又は更新された最適セットを、デバイス能力、関連するデバイスサービス、及びリソース制約に基づいて選択することができる。
【０１２３】
前述の実施形態に従って、ここで開示される本発明の概念は、有利には、健康メトリックの継続的な監視に基づいて健康状態の重要な変化を検出することができるだけでなく、所与の患者がその健康の監視及び管理に利用する適正なデバイスのセットに対して（本明細書で議論される様々な制約を考慮に入れて）実時間の更新を提供することができる。
【０１２４】
前述の継続的監視及び更新能力に加えて、方法５００は、少なくとも１つの抽出モデルを構築することを含む、動作５０６において非構造化情報を解析するような追加的もしくは代替的な又はその両方の特徴もしくは動作又はその両方を含んでもよい。抽出モデルは、好ましくは、少なくとも１つの機械学習技術を用いて非構造化情報から構造化情報を抽出するように構成される。例えば、非構造化情報がテキスト情報を含む場合、Text Frequency-Inverse Document Frequency（ｔｆ−ｉｄｆ）又は他の同等のテキスト解析技術を適用することができる。非構造化情報が画像もしくは映像又はその両方のデータを含む場合、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）技術、最大エントロピー識別（ＭＥＤ）技術、又はこれらの説明を読むと当業者には認識できる任意の他の適切な技術といった適切な画像処理アルゴリズムを、本明細書に提示された本発明の概念の範囲から逸脱することなく使用することができる。
【０１２５】
さらに多くの実施形態において、方法５００は、例えば分類モデルを使用して、１つ又は複数の健康メトリックの各々に関連づけられる１つ又は複数の重みを決定することを含むものとすることができる。好ましくは、重みは、患者の将来の健康状態を予測する際の所与のメトリックの相対的な重要性の指標である。例えば、１つの手法において、（例えば、予想される／可能性のある将来の発症を検出するための経時的なメトリックの継続的監視に応答して）イベントをトリガした特定のメトリックの重み、イベントをトリガした特定のメトリックに関連づけられたメトリックの重み、及び２つの間の任意の関連する相関係数のうちの１つ又は複数の集約に基づいて計算された重みを、メトリックに割り当てることができる。重みを割り当てることで、経時的に、例えば健康状態が進行するもしくは二次的な健康状態が関連性のあるものになってくる又はその両方につれて、監視を新たなメトリックに対して拡張することができる。重みを割り当てることで、さらに又は代替的に、特定のメトリックの監視を、例えば所与の患者の特定の健康状態との関連性がなくなったときに、停止させることもできる。
【０１２６】
別の手法において、特定の値関連イベントが監視を新たなメトリックに拡張しない場合、イベントをトリガした既存のメトリックの重みを、１つ又は複数の監視されたメトリック値と、値関連イベントをトリガした予め定義された閾値との間の絶対差（又は閾値差）の非減少関数として計算することができる。
【０１２７】
上記で示唆されているように、方法５００は、１つ又は複数の患者集団についての履歴医療情報を含む訓練セットを使用して分類モデルを訓練することを含んでもよく、この履歴医療情報は、最も好ましくは、構造化情報及び非構造化情報を含む。
【０１２８】
方法５００に従って最適なデバイスセットを決定することは、デバイスの最適セットが１つ又は複数の健康メトリックを監視するために必要なすべてのデバイス能力を含むこと、かつ、デバイスの最適セットの各個、及び１つ又は複数の健康メトリックが測定される動作環境の適用可能な技術的制約を超えないことを保証する一方で、デバイスの最適セットの財政的コストを最小化するように構成された複数の規則を含む最適化モデルを伴うものとすることができる。したがって、ここで開示される、特に最適化モデルを介した本発明の概念は、従来は人間（特に医療専門家）が担ってきた主観的な考えに従って実行される機能をコンピュータが実行することを可能にする客観的な規則（本質的には数学的関係）のセットの形で、コンピュータ技術の改善を表すものである。
【０１２９】
ここで、コンピュータは、患者及びデバイス／動作環境の財政的及び技術的制約をそれぞれ考慮する一方で、膨大な数の利用可能な候補デバイスの様々な制約及び能力、並びに多数の健康メトリックを評価する潜在的な必要性を考慮することができる。コンピュータは、これらの基準を前述の客観的な規則に従って評価することができ、そして、これらの考慮事項をすべて評価することができないか又は評価するのに十分な時間及び専門知識を持たない人間の医師に比べて改善された推奨を患者に提供することができる。
【０１３０】
このように、ここで開示される本発明の技術を使用することは、以前は人間によってのみ実行可能であった機能を、主観的基準ではなく客観的規則を用いる方式でコンピュータが実行できるようにするという形で、コンピュータ技術に対する改善を伝える。この実装は、結果と患者に対する対応するヘルスケアとの質の向上をもたらし、他の分野（すなわち、医学、及び特に予防医学）に対する改善を表す。
【０１３１】
特に好ましい実施形態において、規則は、デバイスの最適セットの総コストを最小化するように構成された目的関数Σｉ∈Ｉｃｉ・Ｘｉを含み、コストは、複数の制約によって定められる。制約は、デバイスの最適セットが、１つ又は複数のヘルスメトリックの監視に必要なすべてのデバイス能力を含むことを保証するように構成された、能力制約Σｉ∈ＩＺｉｍ・Ｘｉ≧１，∀ｍ∈Ｍと、デバイスの最適セットが、デバイスの最適セットの各個及び１つ又は複数の健康メトリックが測定される動作環境の適用可能な技術的制約を超えないことを保証するように構成された、リソース制約Σｉ∈Ｉａｉｊ・Ｘｉ≦Ｋｊ，∀ｊ∈Ｊと、デバイスの最適セットの財政的総コストが所定の予算を超えないことを保証するように構成された、財政的制約Σｉ∈Ｉｃｉ・Ｘｉ≦Ｂとを含むが、これらに限定されない。
【０１３２】
上述の式によれば、Ｉはデバイスの最適セットに含まれる可能なデバイスの集合であり、ｃｉは所与のデバイスｉ∈Ｉのコストであり、Ｂは、デバイスの最適セットの最大予算であり、Ｍは、１つ又は複数の健康メトリックを監視するために必要な測定値の集合であり、ｚｉｍは、ウェアラブルｉ∈Ｉが測定値ｍ∈Ｍを収集することが可能である場合は、値１を有し、それ以外の場合は値０を有する、二値入力パラメータであり、Ｘｉは、所与のデバイスｉ∈Ｉが推奨／使用されるべきものである場合には値１を有し、そうでない場合は値ゼロを有する二値変数であり、Ｊは、１つ又は複数のヘルスメトリックが監視される動作環境において、デバイスの最適セットに対して利用可能なリソースの集合であり、ａｉｊは、所与のデバイスｉ∈Ｉのリソース消費量であり、Ｋｊはリソースｊ∈Ｊの利用可能な容量である。
【０１３３】
様々な実施形態を上記で説明してきたが、それらは例示のためだけに提示されたものであり、限定するものではないことを理解されたい。したがって、好ましい実施形態の幅及び範囲は、上述した例示的な実施形態のいずれによっても制限されるべきではなく、以下の特許請求の範囲及びその均等の範囲に従ってのみ定義されるべきである。
【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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【手続補正書】
【提出日】令和2年12月1日(2020.12.1)
【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】
コンピュータの情報処理により、健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するためのデバイスの個別化された推奨を提供する方法であって、
患者と、１つ又は複数の患者集団の第１の集合とに関する、第１の構造化情報を受け取ることと、
少なくとも前記患者と、１つ又は複数の患者集団の第２の集合とに関する、非構造化情報受け取ることと、
前記非構造化情報を解析して第２の構造化情報を導出することと、
分類モデルを使用して、第１の構造化情報及び第２の構造化情報の各々を解析することに基づいて、前記患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックを決定することと、
前記１つ又は複数の健康メトリックを監視するために使用すべきデバイスの最適セットを決定することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記非構造化情報を解析することが、機械学習技術を使用して前記非構造化情報から構造化情報を抽出するように構成された少なくとも１つの抽出モデルを構築することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記非構造化情報が、テキスト情報、画像、音声、及び映像のうちの１つ又は複数を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記非構造化情報がテキスト情報を含み、前記機械学習技術がTerm Frequency-Inverse Document Frequency (tf-idf)アルゴリズムを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記分類モデルはさらに、前記１つ又は複数の健康メトリックの各々に関連づけられる１つ又は複数の重みを決定し、前記重みは、前記患者の将来の健康状態を予測する際の所定のメトリックの相対的な重要性の指標である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記１つ又は複数の患者集団の履歴医療情報を含む訓練セットを使用して前記分類モデルを訓練することをさらに含み、前記履歴医療情報は、構造化情報及び非構造化情報を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記デバイスの最適セットを決定することは、
前記デバイスの最適セットが、
前記１つ又は複数の健康メトリックを監視するために必要なすべてのデバイス能力を含むことと、
前記デバイスの最適セットの各個、及び
前記１つ又は複数の健康メトリックが測定される動作環境の、
適用可能な技術的制約を超えないことと、
を保証する一方で前記デバイスの最適セットの財政的コストを最小化するように構成された複数の規則を含む最適化モデルを利用する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記規則は、
前記デバイスの最適セットの総コストを最小化するように構成された目的関数Σｉ∈Ｉｃｉ・Ｘｉを含み、前記コストは、
前記デバイスの最適セットが、前記１つ又は複数のヘルスメトリックの監視に必要なすべてのデバイス能力を含むことを保証するように構成された、能力制約Σｉ∈ＩＺｉｍ・Ｘｉ≧１，∀ｍ∈Ｍと、
前記デバイスの最適セットが、前記デバイスの最適セットの各個、及び１つ又は複数の健康メトリックが測定される動作環境の適用可能な技術的制約を超えないことを保証するように構成された、リソース制約Σｉ∈Ｉａｉｊ・Ｘｉ≦Ｋｊ，∀ｊ∈Ｊと、
前記デバイスの最適セットの財政的総コストが所定の予算を超えないことを保証するように構成された、財政的制約Σｉ∈Ｉｃｉ・Ｘｉ≦Ｂと
を含む複数の制約によって定められ、
ここで
Ｉは前記デバイスの最適セットに含めることが可能なデバイスの集合であり、
ｃｉは所与のデバイスｉ∈Ｉのコストであり、
Ｂは、前記デバイスの最適セットの最大予算であり、
Ｍは、前記１つ又は複数の健康メトリックを監視するために必要な測定値の集合であり、
ｚｉｍは、所与のデバイスｉ∈Ｉが測定値ｍ∈Ｍを収集することが可能である場合は値１を有し、それ以外の場合は値０を有する、二値入力パラメータであり、
Ｘｉ  ∀ｉ∈Ｉは、所与のデバイスｉ∈Ｉが前記健康状態を監視もしくは管理する又は監視及び管理するために推奨される前記デバイスの最適セットの１つである場合には値１を有し、そうでない場合は値ゼロを有する、二値変数であり、
Ｊは、前記１つ又は複数のヘルスメトリックが監視される動作環境において前記デバイスの最適セットに対して利用可能なリソースの集合であり、
ａｉｊは、所与のデバイスｉ∈Ｉのリソース消費量であり、
Ｋｊはリソースｊ∈Ｊの利用可能な容量である、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記デバイスの最適セットが、デバイス能力、関連するデバイスサービス、及びリソース制約に基づいて決定され、
前記リソース制約は、前記患者の財政的制約と、前記デバイス、及び前記患者について前記健康メトリックが監視される動作環境、のうちの１つ又は複数の技術的制約とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
コンピュータの情報処理により実行される方法であって、
請求項１の方法に従って決定されたデバイスの最適セットを使用して、患者の１つ又は複数の健康メトリックを継続的に監視することと、
前記患者の前記１つ又は複数の健康メトリックの値を、１つ又は複数の対応するイベントトリガ閾値と比較することと、
前記比較に基づいて、前記１つ又は複数の健康メトリックの少なくとも１つが、前記対応するイベントトリガ閾値を超える値によって特徴づけられると判定すると、前記患者の前記１つ又は複数の健康メトリックの値を出力することと、
前記患者の１つ又は複数の健康メトリックの出力値を経時的に収集された前記患者の１つ又は複数の健康メトリックの対応する過去の値と組み合わせて、前記患者の前記１つ又は複数の健康メトリックの値の包括的セットを生成することと、
分類モデルを使用して前記値の包括的セットを解析することに基づいて、前記患者について監視すべき１つ又は複数の健康メトリックの新たなセットを決定することと、
デバイス能力、関連するデバイスサービス、及びリソース制約に基づいて、１つ又は複数の健康メトリックの新たなセットを監視するために使用すべきデバイスの新たな最適セットを決定することと、
を含む、方法。
【請求項１１】
請求項１から請求項１０までのいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のコンピュータプログラムを格納した、コンピュータ可読ストレージ媒体。
【国際調査報告】
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