(57)【要約】  本明細書には、ヘルスケア、またはその他のリスク／特質測定に係る用途に使用するための、ヘルスパラメータまたはリスクパラメータの基準範囲を生成するためのシステムと方法が記載される。本明細書に記載されるシステムと方法により生成される基準範囲は、生命状態などの共有特徴および転帰データを含む、個体の集団からのヒトおよび／または他の生物のデータの直接解析および証拠に基づくモデルに基づくものである。ヒトおよび／または他の生物のデータの直接解析および証拠に基づくモデルは、共有された共通リスクパラメータ特徴および転帰データを利用し、２つ以上のヘルスパラメータまたはリスクパラメータの互いに対する関係を識別する。これら方法はまた、あらゆる生物または無生物のリスクおよび／または他の特質の測定に適用される。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
集団の解析を容易にするためのコンピューター実施方法であって、該方法は、
（ａ）第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、集団パーセンテージを受け取る工程であって、第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、またはその両方が集団中で測定される、工程；および
（ｂ）図表により三次元で、第１および第２のパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングする工程であって、これにより、集団の解析を容易にするための集団パーセンテージマップを生成する、工程
を含む、コンピューター実施方法。
【請求項２】
第１または第２のパラメータ値が非ヘルスケア関連のパラメータ値である、請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項３】
第１または第２のパラメータ値がヘルスケア関連のパラメータ値である、請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項４】
第１の複数のパラメータ値が測定または感知され、第２の複数のパラメータ値が人口統計データである、請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項５】
集団が無生物または生物である、請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項６】
第１の複数のパラメータ値を第１の複数の値群へと分離する工程、および第２の複数のパラメータ値を第２の複数の値群に分離する工程を含む、請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項７】
デジタルディスプレイ上で集団パーセンテージマップを表示する工程をさらに含む、請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項８】
集団パーセンテージマップの物理表現を生成するべく出力装置に命令を送る工程をさらに含む、請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項９】
集団パーセンテージマップの物理表現が、印刷用紙、ポスター、または３Ｄモデルである、請求項８に記載のコンピューター実施方法。
【請求項１０】
集団の解析を容易にするためのコンピューター実施システムであって、該システムは、
（ａ）プロセッサー、メモリー、および実行可能命令を実施するように構成されるオペレーティングシステムを備えた、デジタル処理装置；および
（ｂ）１つ以上の基準範囲を生成するべくデジタル処理装置により実行可能な命令を含むコンピュータープログラムを備えており、
該コンピュータープログラムは、
（ｉ）第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、集団パーセンテージを受け取るソフトウェアモジュールであって、第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、またはその両方が集団中で測定される、ソフトウェアモジュール；および
（ｉｉ）図表により三次元で、第１および第２のパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングするソフトウェアモジュールであって、これにより、集団の解析を容易にするための集団パーセンテージマップを生成する、ソフトウェアモジュール
を備える、コンピューター実施システム。
【請求項１１】
第１または第２のパラメータ値が非ヘルスケア関連のパラメータ値である、請求項１０に記載のコンピューター実施システム。
【請求項１２】
第１または第２のパラメータ値がヘルスケア関連のパラメータ値である、請求項１０に記載のコンピューター実施システム。
【請求項１３】
第１の複数のパラメータ値が測定または感知され、第２の複数のパラメータ値が人口統計データである、請求項１０に記載のコンピューター実施システム。
【請求項１４】
集団が無生物または生物である、請求項１０に記載のコンピューター実施システム。
【請求項１５】
第１の複数のパラメータ値を第１の複数の値群へと分離すること、および第２の複数のパラメータ値を第２の複数の値群に分離することを含む、請求項１０に記載のコンピューター実施システム。
【請求項１６】
集団の解析を容易にするべくプロセッサーにより実行可能な命令を含むコンピュータープログラムによりコードされる、非一時的コンピューター可読記憶媒体であって、前記コンピュータープログラムは、
（ａ）第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、集団パーセンテージを受け取るソフトウェアモジュールであって、第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、またはその両方が集団中で測定される、ソフトウェアモジュール；および
（ｂ）図表により三次元で、第１および第２のパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングするソフトウェアモジュールであって、これにより、集団の解析を容易にするための集団パーセンテージマップを生成する、ソフトウェアモジュール
を備える、非一時的コンピューター可読記憶媒体。
【請求項１７】
第１または第２のパラメータ値が非ヘルスケア関連のパラメータ値である、請求項１６に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。
【請求項１８】
第１または第２のパラメータ値がヘルスケア関連のパラメータ値である、請求項１６に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。
【請求項１９】
第１の複数のパラメータ値が測定または感知され、第２の複数のパラメータ値が人口統計データである、請求項１６に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。
【請求項２０】
第１の複数のパラメータ値を第１の複数の値群へと分離すること、および第２の複数のパラメータ値を第２の複数の値群に分離することを含む、請求項１６に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。
【請求項２１】
基準範囲を持つデータベースを生成するためのコンピューター実施方法であって、該方法は、
（ａ）第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、集団パーセンテージ、および死亡率または有害転帰率を受け取る工程であって、第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、またはその両方は、集団中で測定される、工程；
（ｂ）図表により三次元で、第１および第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングする工程であって、それにより集団パーセンテージマップを生成する、工程；
（ｃ）図表により三次元で、第１および第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を、死亡率または有害転帰率でマッピングする工程であって、それにより死亡率または有害転帰率のマップを生成する、工程；
（ｄ）集団パーセンテージマップを、死亡率または有害転帰率のマップに重ねる工程であって、それにより重複マップを生成する、工程；
（ｅ）重複マップに基づいて基準範囲値を生成する工程；および
（ｆ）基準範囲値をデータベースに付け加える工程
を含む、コンピューター実施方法。
【請求項２２】
第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を第１の複数の値群へと分離する工程、および第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を第２の複数の値群に分離する工程を含む、請求項２１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項２３】
重複マップの生成後、第１の複数の値群の各々、および第２の複数の値群の各々の上限値と下限値を判定する工程を含む、請求項２２に記載のコンピューター実施方法。
【請求項２４】
第１の複数の値群の各々を、それぞれ第２の複数の値群の各々に関連付ける工程であって、それにより複数の関連群を生成する、工程を含む、請求項２３に記載のコンピューター実施方法。
【請求項２５】
総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡率または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域を判定する工程を含む、請求項２１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項２６】
基準範囲は、総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡率または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域の上限値と下限値を含む、請求項２１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項２７】
基準範囲はルックアップテーブルを含む、請求項２１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項２８】
第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値が測定され、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値が人口統計データである、請求項２１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項２９】
結合した第１および第２のリスクパラメータの１つ以上の基準範囲を生成するために、健康転帰またはリスク転帰を含む、健康な個体の大半を含む個体の集団を解析するためのコンピューター実施システムであって、１つ以上の基準範囲は、第１および第２のリスクパラメータに基づいて個体の健康状態または不健康状態を識別するのに有用であり、前記システムは、
（ａ）プロセッサー、メモリー、および実行可能命令を実施するように構成されるオペレーティングシステムを備えた、デジタル処理装置；および
（ｂ）１つ以上の基準範囲を生成するべくデジタル処理装置により実行可能な命令を含むコンピュータープログラムを備えており、
該コンピュータープログラムは、
（ｉ）データをインポートするように構成されたデータ取り込みモジュールであって、前記データは、少なくとも１つの共有人口統計特徴を持つ個体の集団の、第１のリスクパラメータデータ、第２のリスクパラメータデータ、および死亡または有害転帰のデータを含む長期健康パラメータデータを備え、集団には多数の健康な個体と少数の不健康な個体が含まれる、データ取り込みモジュール；
（ｉｉ）第１のリスクパラメータデータを第１の複数のデータ群に、および第２のリスクパラメータデータを第２の複数のデータ群にグループ化するように構成される、グループ化モジュール；
（ｉｉｉ）第１の複数のデータ群を第２の複数のデータ群と結合して複数の結合リスクパラメータを生成するように構成される、結合モジュール；
（ｉｖ）死亡または有害転帰のデータを複数の結合リスクパラメータと比較し、それにより死亡または有害転帰の結合データを生成するように構成される、比較モジュール；
（ｖ）複数の結合リスクパラメータの分布を判定するように構成される分布モジュール；
（ｖｉ）複数の結合リスクパラメータの分布と、死亡または有害転帰の結合データとの間に重複が存在するかどうかを判定するように構成される、重複モジュール；
（ｖｉｉ）重複に基づいて１つ以上の基準範囲を生成するように構成される範囲生成モジュールであって、重複が存在すると、複数の結合リスクパラメータの分布は比較的高くなり、死亡または有害転帰の結合データにより表される死亡リスクは比較的低くなる、範囲生成モジュール；および
（ｖｉｉｉ）１つ以上の基準範囲を含む二次元ルックアップテーブルを生成するように構成される表生成モジュールであって、ルックアップテーブルは医療提供者または他のエンドユーザーにより使用されることで、個体の健康状態または不健康状態を識別する、表生成モジュール
を含む、コンピューター実施システム。
【請求項３０】
コンピュータープログラムは、少なくとも第１のアプリケーションおよび第２のアプリケーションを備える、請求項２９に記載のコンピューター実施システム。
【請求項３１】
データ取り込みモジュール、グループ化モジュール、結合モジュール、比較モジュール、分布モジュール、重複モジュール、および範囲生成モジュールは、第１のアプリケーション、第２のアプリケーション、または第１のアプリケーションと第２のアプリケーションの両方において実施される、請求項３０に記載のコンピューター実施システム。
【請求項３２】
多数の健康な個体は、集団のうち少なくとも６０％、少なくとも７０％、少なくとも８０％、または少なくとも９０％を含む、請求項２９に記載のコンピューター実施システム。
【請求項３３】
個体の集団には、少なくとも２、３、４、または５つの共有人口統計特徴がある、請求項２９に記載のコンピューター実施システム。
【請求項３４】
共有人口統計特徴は、性別、年齢、人種、または居住地のうち１つ以上を含む、請求項２９に記載のコンピューター実施システム。
【請求項３５】
１つ以上の基準範囲は値の範囲を含む、請求項２９に記載のコンピューター実施システム。
【請求項３６】
コンピュータープログラムはさらに、取り込まれるデータから集団に関する健康パラメータデータ、および死亡または有害転帰のデータを抽出するように構成されるデータ抽出モジュールを備える、請求項２９に記載のコンピューター実施システム。
【請求項３７】
コンピュータープログラムはさらに、ルックアップテーブルの作成者が、第１のリスクパラメータ、第２のリスクパラメータ、または第１のリスクパラメータと第２のリスクパラメータの両方を選択できるように構成される、リスクパラメータ選択モジュールを備える、請求項２９に記載のコンピューター実施システム。
【請求項３８】
コンピュータープログラムはさらに、ルックアップテーブルの作成者が共有人口統計特徴を選択できるように構成される人口統計選択モジュールを備える、請求項２９に記載のコンピューター実施システム。
【請求項３９】
コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化、および死亡または有害転帰の結合データの３Ｄ視覚化を生成するように構成される視覚化モジュールを備える、請求項２９に記載のコンピューター実施システム。
【請求項４０】
基準範囲を持つデータベースを生成するためのコンピューター実施方法であって、該方法は、
（ａ）第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、集団パーセンテージ、および有害転帰率を受け取る工程であって、第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、またはその両方が集団中で測定される、工程；
（ｂ）図表により三次元で、第１および第２のパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングする工程であって、それにより集団パーセンテージマップを生成する、工程；
（ｃ）図表により三次元で、第１および第２のパラメータ値を、有害転帰率でマッピングする工程であって、それにより有害転帰率マップを生成する、工程；
（ｄ）集団パーセンテージマップを有害転帰率マップに重ねる工程であって、それにより重複マップを生成する、工程；
（ｅ）重複マップに基づいて基準範囲値を生成する工程；および
（ｆ）基準範囲値をデータベースに付け加える工程
を含む、コンピューター実施方法。
【請求項４１】
第１の複数のパラメータ値を第１の複数の値群へと分離する工程、および第２の複数のパラメータ値を第２の複数の値群に分離する工程を含む、請求項４０に記載のコンピューター実施方法。
【請求項４２】
重複マップの生成後、第１の複数の値群の各々、および第２の複数の値群の各々の上限値と下限値を判定する工程を含む、請求項４１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項４３】
第１の複数の値群の各々を、それぞれ第２の複数の値群の各々に関連付ける工程であって、それにより複数の関連群を生成する、工程を含む、請求項４２に記載のコンピューター実施方法。
【請求項４４】
総集団パーセンテージが最大であり、かつ有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域を判定する工程を含む、請求項４０に記載のコンピューター実施方法。
【請求項４５】
基準範囲は、総集団パーセンテージが最大であり、かつ有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域の上限値と下限値を含む、請求項４０に記載のコンピューター実施方法。
【請求項４６】
基準範囲はルックアップテーブルを含む、請求項４０に記載のコンピューター実施方法。
【請求項４７】
第１の複数のパラメータ値が測定または感知され、第２の複数のパラメータ値が人口統計データである、請求項４０に記載のコンピューター実施方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
相互参照
本出願は、２０１７年１２月１２日出願の米国仮特許出願第６２／５９７，６１７号および２０１８年２月５日出願の米国仮特許出願第６２／６２６，５３０号の優先権を主張するものであり、その各々は参照により全体を本明細書に組み込むものとする。
【背景技術】
【０００２】
基準範囲は、個体の測定されたヘルスパラメータまたはリスクパラメータを算定かつ評価するために医療サービス提供者により広く使用されている。個体の測定されたパラメータが確立された基準範囲内にあるか否かは通常、医療サービス提供者があらゆる個体の健康状態を判定することに左右される。
【０００３】
ヘルスケア産業において医療サービス提供者などにより確立され、かつ使用されるような従来の基準範囲は、集団データの仮定統計的分布を用いて生成される。
【発明の概要】
【０００４】
個体のヘルスパラメータまたはリスクパラメータの算定および評価のための基準範囲（「基準範囲」）は通常、測定されたヘルスパラメータまたはリスクパラメータが、予後的なものか否か、および／または診断的なものか否かを定める。基準範囲は通常、１つ以上の値の範囲を含み、そこでは、該範囲の上限と下限はそれぞれ、特定されたヘルスパラメータまたはリスクパラメータに関する正常値、予後値、および／または診断値と考慮される値の上限と下限を提供する。
【０００５】
従来の基準範囲は通常、小さな観察研究集団内での、研究所試験または物理測定などの単一のヘルスパラメータまたはリスクパラメータの分布上への、「釣鐘曲線」または他の統計的関数の統計的フィッティングに基づくものである。現在使用されている基準範囲は通常、例えば、年齢および／または性別に基づいて個別化されない。すなわち、従来の基準範囲を生成するための現行のプロセスは、単一のヘルスパラメータまたはリスクパラメータを含むデータセットへの標準統計的関数のフィッティングであり、ここでは統計的関数が典型的に正規分布を定める。データの正規分布の境界は、データの基準範囲の境界であると見なされる。
【０００６】
総コレステロールに関する従来の基準範囲は、下限０ｍｇ／ｄＬおよび上限１９９ｍｇ／ｄＬであり、正常な総コレステロールは１９９ｍｇ／ｄＬ以下であり、異常に高い総コレステロールは２００ｍｇ／ｄＬ以上と考慮される。肥満度指数および血圧などの物理測定は通常報告されており、標準に対する基準範囲が報告され、または報告されていない場合もあるが、ケアの標準として一般的に容認かつ確立されている。さらなる例では、血液中のカリウムレベルに対する従来の基準範囲は３．５−５．０ｍＥｑ／Ｌであり、それゆえ、４．０ｍＥｑ／Ｌのカリウムレベルは基準範囲内にあり、正常であると考慮される。血液中の３．２ｍＥｑ／Ｌまたは５．５ｍＥｑ／Ｌのカリウムレベルの値は、基準範囲外にあり、異常であると考慮される。カリウムの基準範囲は、血液中のカリウムレベルに関する従来の基準範囲外にあるカリウムレベルを持つ個体が通常処置されるという点で顕著であり、なぜなら、カリウム過剰血症および低カリウム血症の両方が生命を脅かす疾病であり、急速な治療と処置を頻繁に必要とするからである。カリウム過剰血症は腎不全の少なくとも部分的な特徴であり、カリウム過剰血症の原因であり、かつそれ自体で生命を脅かすものである。依然として、基準範囲が個体の生命を脅かす疾病の判定のためのものであるのと同じくらい重要であるが、従来の基準範囲は正確な様式では生成されない。
【０００７】
基準範囲を生成するためのこの従来の方法は、少なくとも２つの理由により不正確となる。従来の基準範囲を生成するために使用される集団データサンプルは通常、比較的小さなものであり、および、単一のヘルスパラメータまたはリスクパラメータからなるデータへの統計的関数のフィッティングは、他のヘルスパラメータまたはリスクパラメータとフィッティングされたデータとの重要な相互作用を無視してしまい、そのせいで、特定のパラメータが正常か異常かをさらに定めることのできる、データの内容が欠如してしまう。
【０００８】
現在、従来の基準範囲は比較的小さな集団のサンプルサイズを用いて生成される。これらの小さなサンプルサイズ中のデータの分布が基準範囲を判定するので（すなわち、正規分布により判定される）、比較的小さなサイズのこれら集団サンプルは、基準範囲が使用される大規模かつ様々な集団を正確に反映しない。すなわち、基準範囲の対応の精度は、基準範囲の限界を定めるために使用される集団サンプルのサイズの増加に応じて、増加する。
【０００９】
「ＲＩの計算に関連付けられる多くの問題が存在する」［Ｋａｔａｙｅｖ，  ｅｔ．  ａｌ．  Ａｍ  Ｊ  Ｃｌｉｎ  Ｐａｔｈｏｌ  ２０１０；１３３：１８０−１８６］。基準範囲は、健康な基準被験体の統計的に十分な群（例えば最小で１２０）の選択により確立されることが、推奨されている。しかし、臨床・検査標準協会承認のガイドライン「Ｄｅｆｉｎｉｎｇ，  ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ，  ａｎｄ  ｖｅｒｉｆｙｉｎｇ  ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｉｎｔｅｒｖａｌｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｃｌｉｎｉｃａｌ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ」の最新版には、「健康が普遍的定義を欠く相対的な状態である。健康であると考慮されるものと定義することは、あらゆる研究において最初の問題になる」と示されている。比較的小さな集団サンプルサイズ（例えば１２０）を用いて生成された従来の基準範囲では、常にあるレベルの不確実性と誤りが、選択された健康の定義だけでなく、選択された被験体の一部が実際に亜臨床的疾患を患う非常に現実的な可能性によりもたらされる選択プロトコルにおいて存在する。同上（Ｉｄ．）。
【００１０】
加えて、基準範囲を生成するための従来の方法は、従来の基準範囲内にある、または基準範囲外であるデータを状況に当てはめる、複数の個々の要因を適切に考慮しない。すなわち、従来の基準範囲に基づいて一個体において正常かつ健康とみなされる同じ値は、実際に、例えば他の健康要因およびパラメータが考慮されるときに別の個体の健康が乏しいという指標となり得る。基準範囲は、多次元および多元的な個体データに基づくときに最も正確である。
【００１１】
加えて、試験データは非常に頻繁に、多様な、または非対称的な分布を示す。これは、正常範囲での選択された集団または亜集団に関連する差異内での亜臨床的疾患の大規模な罹患を反映し得る。後者は、性別、年齢、人種などの要因により試験データの区分化を必要とし、一方で従来の基準範囲は、そのような試験データの区分化を必要とすることなく生成される。同上（Ｉｄ．）。
【００１２】
本明細書に開示されるシステムと方法は、従来の方法から基準範囲を生成する際のパラダイムシフトを表す。本明細書には、例えば、個体のパラメータを算定かつ評価するために医療サービス提供者により使用される基準範囲などの基準範囲を判定するためのシステムと方法が記載される。個体のパラメータは、例えば個体の年齢などの人口統計データに結合され得る。個体のパラメータは、例えば報告された個体の疼痛レベルなどの主観的データを含み得る。個体のパラメータは、例えば、測定された心拍数値、または血液または尿の中の生化学分析物の測定されたレベルなどの、客観的データを含み得る。
【００１３】
本明細書に記載されるシステムと方法により生成される基準範囲は、大きな集団のものなどのデータの大規模収集に基づくものである。例えば、本明細書に開示されるシステムと方法により生成される基準範囲を計算かつ確率するために使用されるデータセットは、いくつかの実施形態において、１００，０００以上の個体を含む。これは、基準範囲を生成するために使用されるデータを提供するべく約１２０の個体に関する比較的小規模の研究に依存する従来の方法とは対照的である。
【００１４】
本明細書に記載されるシステムと方法により生成される基準範囲は、２つ以上のヘルスパラメータまたはリスクパラメータの互いに対する関係を比較する個体データの客観的解析および証拠ベースのモデルに基づくものである。このように、単一のヘルスパラメータまたはリスクパラメータの正規分布の仮定モデルに基づく（ｂａｓｉｎｇ  ｏｆｆ）よりむしろ、従来の基準範囲におけるように、本システムと方法により生成される基準範囲は、互いに対して状況に当てはめられる複数のヘルスパラメータまたはリスクパラメータの客観的解析に基づくものである。例えば、第１のヘルスパラメータまたはリスクパラメータは、総コレステロールレベル（血液サンプルから測定されるような）であり、第２のヘルスパラメータまたはリスクパラメータはＨＤＬレベル（血液サンプルから測定されるような）であり得る。本明細書に記載されるシステムと方法において、これらヘルスパラメータまたはリスクパラメータは、各被験体のデータセットにおいて共に測定され、次いで各個体の総コレステロールおよびＨＤＬ値は、総コレステロール値がＨＤＬ値により状況に当てはめられるように、対とされる。この特定の例において、従来の基準範囲により不健康と見なされる総コレステロール値は、本基準範囲におけるＨＤＬに対して考慮され、上昇したＨＤＬと共に同じ総コレステロールは、正常または健康と見なされる。
【００１５】
本明細書に記載されるシステムと方法により生成される基準範囲は、少なくともいくつかの実施形態において、複数のヘルスパラメータまたはリスクパラメータを、複数のパラメータに関連付けられる死亡率または有害転帰率の測定値と相互参照する。例えば、総コレステロールおよびＨＤＬ値が対となるデータポイントのセットにおいて、対になったデータはさらに、コレステロールおよびＨＤＬ値の対それぞれに対する死亡率と対になる。これら実施形態において、死亡リスクレベルが最低である値の範囲により、基準範囲の決定が支援される。
【００１６】
本明細書には、基準範囲を持つデータベースをするためのコンピューター実施方法が記載され、該方法は、第１の複数のパラメータ値またはリスクパラメータ値、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、集団パーセンテージ、および死亡率または有害転帰率を受け取る工程であって、第１および第２のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値の各々は集団中で測定される、工程；図表により三次元で、第１および第２のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングする工程であって、それにより集団パーセンテージマップを生成する、工程；図表により三次元で、第１および第２のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を、死亡率または有害転帰率でマッピングする工程であって、それにより死亡率または有害転帰率のマップを生成する、工程；集団パーセンテージマップを、死亡率または有害転帰率のマップに重ねる工程であって、それにより重複マップを生成する、工程；重複マップに基づいて基準範囲値を生成する工程；および基準範囲値をデータベースに付け加える工程を含む。いくつかの実施形態において、前記方法は、第１の複数の個体値を第１の複数の値群へと分離する工程、および第２の複数の個体値を第２の複数の値群に分離する工程を含む。いくつかの実施形態において、第１の複数の値群の各々および第２の複数の値群の各々の上限値と下限値は、重複マップの生成後に判定される。いくつかの実施形態において、前記方法は、第１の複数の値群の各々を、それぞれ第２の複数の値群の各々に関連付ける工程であって、それにより複数の関連群を生成する、工程を含む。いくつかの実施形態において、前記方法は、関連群の各々を、それぞれ第３の複数の個体パラメータ値の各々に関連付ける工程を含む。いくつかの実施形態において、前記方法は、関連群の各々の集団パーセンテージを判定する工程を含む。いくつかの実施形態において、第３の複数の個体パラメータ値の各々は、それぞれ関連群の各々に関連付けられる死亡率または有害転帰率を含む。いくつかの実施形態において、前記方法は、図表により三次元で、第１および第２の個体のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングする工程であって、それにより集団パーセンテージマップを生成する、工程を含む。いくつかの実施形態において、前記方法は、死亡率または有害転帰率の値のマップを集団パーセンテージマップに重ねる工程であって、それにより重複マップを生成する、工程を含む。いくつかの実施形態において、前記方法は、総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡率または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域を判定する工程を含む。いくつかの実施形態において、基準範囲は、総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡率または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域の上限値と下限値を含む。
【００１７】
本明細書にはシステムが記載され、該システムは、プロセッサーを備えるコンピューティングデバイス；およびプロセッサーにより実行可能な命令を含むコンピュータープログラムによりコードされる非一時的コンピューター可読記憶媒体を備えており、前記命令は、プロセッサーに、第１の複数の個体のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、第２の複数の個体のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、集団パーセンテージ、および死亡率または有害転帰率の受け取りであって、第１、第２、および第３の個体のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値の各々は、個体の集団中で測定される、受け取り；図表により三次元で、第１および第２のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値の集団パーセンテージでのマッピングであって、それにより集団パーセンテージマップを生成させる、マッピング；図表により三次元で、第１および第２のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値の、死亡率または有害転帰率でのマッピングであって、それにより死亡率または有害転帰率のマップを生成させる、マッピング；集団パーセンテージマップの、死亡率または有害転帰率のマップへの重複であって、それにより重複マップを生成する、重複；重複マップに基づいた基準範囲値の生成；および基準範囲値のデータベースへの付け加えであって、基準範囲はルックアップテーブルの形態をとる、付け加え、を行わせる。いくつかの実施形態において、コンピュータープログラムは、プロセッサーに、第１の複数の個体のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値の群に分離させ、かつ、第２の複数の個体のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値の群に分離させる。いくつかの実施形態において、第１の複数の値群の各々および第２の複数の値群の各々の上限値と下限値は、重複マップの生成後に判定される。いくつかの実施形態において、コンピュータープログラムは、プロセッサーに、第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値の群を、それぞれ第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値の群に関連付け、それにより複数の関連群を生成させる。いくつかの実施形態において、コンピュータープログラムは、プロセッサーに、関連群の各々を、それぞれ第３の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値の各々に関連付けさせる。いくつかの実施形態において、コンピュータープログラムは、プロセッサーに、関連群の各々の集団パーセンテージを判定させる。いくつかの実施形態において、第３の複数の個体パラメータ値の各々は、それぞれ関連群の各々に関連付けられる死亡率または有害転帰率を含む。いくつかの実施形態において、コンピュータープログラムは、プロセッサーに、図表により三次元で、第１および第２の個体のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングさせ、それにより集団パーセンテージマップを生成させる。いくつかの実施形態において、コンピュータープログラムは、プロセッサーに、ヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を集団パーセンテージマップに重ねて重複マップを生成させる。いくつかの実施形態において、コンピュータープログラムは、プロセッサーに、総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡率または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複するヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値の領域を判定させる。いくつかの実施形態において、基準範囲は、総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡率または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複するヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値の領域の上限値と下限値を含む。
【００１８】
別の態様において、本明細書には、結合した第１および第２のリスクパラメータの１つ以上の基準範囲を生成するために、健康転帰またはリスク転帰を含む、健康な個体／生体の大半を含む個体の集団を解析するためのコンピューター実施システムであって、１つ以上の基準範囲は、第１および第２のリスクパラメータに基づいて個体または他の生物の健康状態または不健康状態を識別するのに有用であり、前記システムは、プロセッサー、メモリ、および実行可能命令を実施するように構成されるオペレーティングシステムを備えた、デジタル処理装置；および１つ以上の基準範囲を生成するべくデジタル処理装置により実行可能な命令を含むコンピュータープログラムを備えており、該コンピュータープログラムは、データをインポートするように構成されたデータ取り込みモジュールであって、前記データは、少なくとも１つの共有人口統計特徴または他のリスクパラメータ特徴を持つ個体または生物の集団の、第１のリスクパラメータデータ、第２のリスクパラメータデータ、および死亡または有害転帰のデータを含む長期健康ヘルスパラメータまたはパラメータデータを備え、集団には多数の健康な個体／生物と少数の不健康な個体／生物が含まれる、データ取り込みモジュール；第１のリスクパラメータデータを第１の複数のデータ群に、および第２のリスクパラメータデータを第２の複数のデータ群にグループ化するように構成される、グループ化モジュール；第１の複数のデータ群を第２の複数のデータ群と結合して複数の結合リスクパラメータを生成するように構成される、結合モジュール；死亡または有害転帰のデータを複数の結合リスクパラメータと比較し、それにより死亡または有害転帰の結合データを生成するように構成される、比較モジュール；複数の結合リスクパラメータの分布を判定するように構成される分布モジュール；複数の結合リスクパラメータの分布と、死亡または有害転帰の結合データとの間に重複が存在するかどうかを判定するように構成される、重複モジュール；および重複に基づいて１つ以上の基準範囲を生成するように構成される範囲生成モジュールを備えており、重複が存在すると、複数の結合リスクパラメータの分布は比較的高く、死亡または有害転帰の結合データにより表される死亡リスクは比較的低く、および、１つ以上の基準範囲は、個体および／または生物の健康状態または不健康状態を識別するために医療提供者または他のエンドユーザーにより使用される。場合によっては、コンピュータープログラムは少なくとも第１のアプリケーションおよび第２のアプリケーションを備える。場合によっては、データ取り込みモジュール、グループ化モジュール、結合モジュール、比較モジュール、分布モジュール、重複モジュール、および範囲生成モジュールは、第１のアプリケーション、第２のアプリケーション、または第１のアプリケーションと第２のアプリケーションの両方において実施される。場合によっては、多数の健康な個体および／または生物は、集団のうち少なくとも６０％、少なくとも７０％、少なくとも８０％、または少なくとも９０％を含む。場合によっては、個体および／または生物の集団には、少なくとも２、３、４、または５つの共有人口統計特徴がある。場合によっては、共有人口統計特徴は、性別、年齢、人種、および居住地を含む。場合によっては、１つ以上の基準範囲はルックアップテーブルを含む。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、取り込まれるデータから集団に関するヘルスパラメータデータ、および死亡または有害転帰のデータを抽出するように構成されるデータ抽出モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、ルックアップテーブルの作成者が、第１のリスクパラメータ、第２のリスクパラメータ、または第１のリスクパラメータと第２のリスクパラメータの両方を選択できるように構成される、リスクパラメータ選択モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、ルックアップテーブルの作成者が共有人口統計特徴を選択できるように構成される人口統計選択モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化、および死亡または有害転帰の結合データの３Ｄ視覚化を生成するように構成される視覚化モジュールを備える。
【００１９】
別の態様において、本明細書には、結合した第１および第２のリスクパラメータの１つ以上の基準範囲を生成するために、健康転帰またはリスク転帰を含む、多数の健康な個体を含む個体の集団を解析するためにプロセッサーにより実行可能な命令を含むコンピュータープログラムでコードされる、非一時的コンピューター可読記憶媒体であって、１つ以上の基準範囲は、第１および第２のリスクパラメータに基づいて個体の健康状態または不健康状態を識別するのに有用であり、前記コンピュータープログラムは、データをインポートするように構成されたデータ取り込みモジュールであって、前記データは、少なくとも１つの共有人口統計特徴を持つ個体の集団の、第１のリスクパラメータデータ、第２のリスクパラメータデータ、および死亡または有害転帰のデータを含む長期ヘルスパラメータデータを備え、集団には多数の健康な個体と少数の不健康な個体が含まれる、データ取り込みモジュール；第１のリスクパラメータデータを第１の複数のデータ群に、および第２のリスクパラメータデータを第２の複数のデータ群にグループ化するように構成される、グループ化モジュール；第１の複数のデータ群を第２の複数のデータ群と結合して複数の結合リスクパラメータを生成するように構成される、結合モジュール；死亡または有害転帰のデータを複数の結合リスクパラメータと比較し、それにより死亡または有害転帰の結合データを生成するように構成される、比較モジュール；複数の結合リスクパラメータの分布を判定するように構成される分布モジュール；複数の結合リスクパラメータの分布と、死亡または有害転帰の結合データとの間に重複が存在するかどうかを判定するように構成される、重複モジュール；および重複に基づいて１つ以上の基準範囲を生成するように構成される範囲生成モジュールを備えており、重複が存在すると、複数の結合リスクパラメータの分布は比較的高く、死亡または有害転帰の結合データにより表される死亡リスクは比較的低く、および、１つ以上の基準範囲は、個体の健康状態または不健康状態を識別するために医療提供者または他のエンドユーザーにより使用される。場合によっては、コンピュータープログラムは少なくとも第１のアプリケーションおよび第２のアプリケーションを備える。場合によっては、データ取り込みモジュール、グループ化モジュール、結合モジュール、比較モジュール、分布モジュール、重複モジュール、および範囲生成モジュールは、第１のアプリケーション、第２のアプリケーション、または第１のアプリケーションと第２のアプリケーションの両方において実施される。場合によっては、多数の健康な個体は、集団のうち少なくとも６０％、少なくとも７０％、少なくとも８０％、または少なくとも９０％を含む。場合によっては、個体の集団には、少なくとも２、３、４、または５つの共有人口統計特徴がある。場合によっては、共有人口統計特徴は、性別、年齢、人種、および居住地を含む。場合によっては、１つ以上の基準範囲はルックアップテーブルを含む。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、取り込まれるデータから集団に関するヘルスパラメータデータ、および死亡または有害転帰のデータを抽出するように構成されるデータ抽出モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、ルックアップテーブルの作成者が、第１のリスクパラメータ、第２のリスクパラメータ、または第１のリスクパラメータと第２のリスクパラメータの両方を選択できるように構成される、リスクパラメータ選択モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、ルックアップテーブルの作成者が共有人口統計特徴を選択できるように構成される人口統計選択モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化、および死亡または有害転帰の結合データの３Ｄ視覚化を生成するように構成される視覚化モジュールを備える。
【００２０】
また別の態様において、本明細書には、結合した第１および第２のリスクパラメータの１つ以上の基準範囲を生成するために、個体の集団を解析するためのコンピューター実施システムが開示され、１つ以上の基準範囲は、第１および第２のリスクパラメータに基づいて個体の状態を識別するのに有用であり、前記システムは、プロセッサー、メモリ、および実行可能命令を実施するように構成されるオペレーティングシステムを備えた、デジタル処理装置；および１つ以上の基準範囲を生成するべくデジタル処理装置により実行可能な命令を含むコンピュータープログラムを備えており、該コンピュータープログラムは、データをインポートするように構成されたデータ取り込みモジュールであって、前記データは、少なくとも１つの共有人口統計特徴を持つ個体の集団の、第１のリスクパラメータデータ、第２のリスクパラメータデータ、および転帰データを含む長期パラメータデータを備え、集団には、状態を有する個体と状態を有さない個体とが含まれる、データ取り込みモジュール；第１のリスクパラメータデータを第１の複数のデータ群に、および第２のリスクパラメータデータを第２の複数のデータ群にグループ化するように構成される、グループ化モジュール；第１の複数のデータ群を第２の複数のデータ群と結合して複数の結合リスクパラメータを生成するように構成される、結合モジュール；転帰データを複数の結合リスクパラメータと比較し、それにより結合転帰データを生成するように構成される、比較モジュール；基準範囲を生成するように構成される範囲生成モジュールであって、１つ以上の基準範囲は個体の状態を判定するために使用される、範囲生成モジュール；および１つ以上の基準範囲を含む二次元ルックアップテーブルを生成するように構成される表生成モジュールであって、ルックアップテーブルは個体の状態を判定するために使用される、表生成モジュールを備えている。場合によっては、コンピュータープログラムは少なくとも第１のアプリケーションおよび第２のアプリケーションを備える。場合によっては、データ取り込みモジュール、グループ化モジュール、結合モジュール、比較モジュール、および範囲生成モジュールは、第１のアプリケーション、第２のアプリケーション、または第１のアプリケーションと第２のアプリケーションの両方において実施される。場合によっては、状態を有さない個体は、集団のうち少なくとも６０％、少なくとも７０％、少なくとも８０％、または少なくとも９０％を含む。場合によっては、個体の集団には、少なくとも２、３、４、または５つの共有人口統計特徴がある。場合によっては、共有人口統計特徴は、性別、年齢、人種、および居住地を含む。場合によっては、転帰データは、死亡または有害転帰のデータ、リスクデータ、および診断データのうち１つ以上を含む。場合によっては、１つ以上の基準範囲はルックアップテーブルを含む。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、取り込まれるデータから集団に関するパラメータデータ、および転帰データを抽出するように構成されるデータ抽出モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、ルックアップテーブルの作成者が、第１のリスクパラメータ、第２のリスクパラメータ、または第１のリスクパラメータと第２のリスクパラメータの両方を選択できるように構成される、リスクパラメータ選択モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、ルックアップテーブルの作成者が共有人口統計特徴を選択できるように構成される人口統計選択モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布を判定するように構成される分布モジュールを含む。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化、および結合転帰データの３Ｄ視覚化を生成するように構成される視覚化モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化と、結合転帰データの３Ｄ視覚化との間の重複の領域を判定するように構成される、重複モジュールを備える。場合によっては、重複の領域は、値、または値の範囲を含み、ここで複数の結合リスクパラメータの分布は比較的高く、結合転帰データにより表される転帰リスクは比較的低い。場合によっては、１つ以上の基準範囲は重複の領域に基づく。
【００２１】
また別の態様において、本明細書には、結合した第１および第２のリスクパラメータの１つ以上の基準範囲を生成するために、個体の集団を解析するべくプロセッサーにより実行可能な命令を含むコンピュータープログラムでコードされる、非一時的コンピューター可読記憶媒体が開示され、１つ以上の基準範囲は、第１および第２のパラメータに基づいて個体の状態を識別するのに有用であり、前記コンピュータープログラムは、データをインポートするように構成されたデータ取り込みモジュールであって、前記データは、少なくとも１つの共有人口統計特徴を持つ個体の集団の、第１のリスクパラメータデータ、第２のリスクパラメータデータ、および有害転帰のデータを含む長期パラメータデータを備え、集団には、状態を有する個体と状態を有さない個体とが含まれる、データ取り込みモジュール；第１のリスクパラメータデータを第１の複数のデータ群に、および第２のリスクパラメータデータを第２の複数のデータ群にグループ化するように構成される、グループ化モジュール；第１の複数のデータ群を第２の複数のデータ群と結合して複数の結合リスクパラメータを生成するように構成される、結合モジュール；有害転帰のデータを複数の結合リスクパラメータと比較し、それにより結合転帰データを生成するように構成される、比較モジュール；基準範囲を生成するように構成される範囲生成モジュールであって、１つ以上の基準範囲は個体の状態を判定するために使用される、範囲生成モジュール；および１つ以上の基準範囲を含む二次元ルックアップテーブルを生成するように構成される表生成モジュールであって、ルックアップテーブルは個体の状態を判定するために使用される、表生成モジュールを備えている。場合によっては、コンピュータープログラムは少なくとも第１のアプリケーションおよび第２のアプリケーションを備える。場合によっては、データ取り込みモジュール、グループ化モジュール、結合モジュール、比較モジュール、および範囲生成モジュールは、第１のアプリケーション、第２のアプリケーション、または第１のアプリケーションと第２のアプリケーションの両方において実施される。場合によっては、状態を有さない個体は、集団のうち少なくとも６０％、少なくとも７０％、少なくとも８０％、または少なくとも９０％を含む。場合によっては、個体の集団には、少なくとも２、３、４、または５つの共有人口統計特徴がある。場合によっては、共有人口統計特徴は、性別、年齢、人種、および居住地を含む。場合によっては、転帰データは、死亡または有害転帰のデータ、リスクデータ、および診断データのうち１つ以上を含む。場合によっては、１つ以上の基準範囲はルックアップテーブルを含む。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、取り込まれるデータから集団に関するパラメータデータ、および有害転帰データを抽出するように構成されるデータ抽出モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、ルックアップテーブルの作成者が、第１のリスクパラメータ、第２のリスクパラメータ、または第１のリスクパラメータと第２のリスクパラメータの両方を選択できるように構成される、リスクパラメータ選択モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、ルックアップテーブルの作成者が共有人口統計特徴を選択できるように構成される人口統計選択モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布を判定するように構成される分布モジュールを含む。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化、および結合転帰データの３Ｄ視覚化を生成するように構成される視覚化モジュールを備える。場合によっては、コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化と、結合転帰データの３Ｄ視覚化との間の重複の領域を判定するように構成される、重複モジュールを備える。場合によっては、重複の領域は、値、または値の範囲を含み、ここで複数の結合リスクパラメータの分布は比較的高く、結合転帰データにより表される転帰リスクは比較的低い。場合によっては、１つ以上の基準範囲は重複の領域に基づく。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
本発明の新規な特徴は、とりわけ添付の特許請求の範囲に説明される。本発明の特徴と利点のより良い理解は、本発明の原理が用いられる実施形態を説明する以下の詳細な説明と、以下の添付図面とを参照することによって得られる。
【図１】本明細書に記載されるような典型的なデータベースを示す。
【図２Ａ】本明細書に記載されるような典型的な方法を示す。
【図２Ｂ】本明細書に記載されるようなシステムと方法の典型的な実施形態における工程のフローチャートを示す。
【図３】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図４】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図５】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図６】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図７】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図８】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図９】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図１０】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図１１】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図１２】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図１３】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図１４】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図１５】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図１６】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図１７】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図１８】個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップを示す。
【図１９】デジタル処理装置の典型的な実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本明細書には、基準範囲を生成するとともに、１つ以上の基準範囲を含むデータベースを生成するためのシステムと方法が記載される。本明細書に記載されるシステムは、いくつかの実施形態において、コンピューターベースのシステムを備えており、１つ以上のデジタル処理装置に加えて１つ以上のコンピュータープログラムもさらに備えている場合がある。
【００２４】
基準範囲
基準範囲は、基準範囲の上限値と下限値が個体に有用な値の範囲をもたらすことで個体の状態を判定する、値の範囲を含んでいる。ヘルスケア分野において、基準範囲は通常、例えば、個体の健康全般、診断、および／または予後を算定かつ判定するために使用されている。メトリック、パラメータ、または検査室試験値が関連基準範囲により規定される値の範囲外にあることが分かった場合、この値は通常、異常と見なされる。とある場合、メトリック、パラメータ、または検査室試験値が関連基準範囲により規定される値の範囲内にあることが分かった場合、この値は正常と見なされる。メトリック、パラメータ、または検査室試験値が関連基準範囲により規定された値の範囲外にあることが分かった場合、この値は、ある健康状態の診断および／または予後と見なされ得る。とある場合、メトリック、パラメータ、または検査室試験値が関連基準範囲により規定される値の範囲内にあることが分かった場合、この値は、ある疾病の診断および／または予後と見なされる。
【００２５】
「基準値」は、便潜血検査などの「陽性」または「陰性」として表される値など、単一の値を含む基準範囲である。本明細書で使用されるように、用語「基準範囲」は、ある実施形態において「基準値」を指すことを理解されたい。
【００２６】
医療サービス提供者または他のエンドユーザーにより用いられる基準範囲は、１つ以上のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を含み得る。例えば、ヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値は、個体の健康状態または状況に関連付けられる、感知され、測定され、または観察された値であり得る。個体は、ヒトや哺乳動物などの生物であり得る。いくつかの実施形態において、基準範囲を生成するための、本明細書で使用されるデータには、少なくとも第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、またはそれらの組み合わせが含まれる。いくつかの実施形態において、第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値は、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値とは異なる。いくつかの実施形態において、第１または第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値は、例えば検査室試験を用いて感知または測定され、一方でその他の第１または第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値は、人口統計データ、例えば個体の年齢、性別、または人種である。いくつかの実施形態において、第１または第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値は共に、例えば異なる検査室試験を用いて感知または測定される。いくつかの実施形態において、第１または第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値は共に、例えば異なる検査室試験を用いて感知も測定もされないが、異なる人口統計データ、例えば個体の年齢、または性別である。ヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値のタイプの非限定的な例として、主観的データおよび／または客観的データが挙げられる。ヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値は、個体の人口統計データに関連付けられ、またはそれを含み得る。人口統計データの非限定的な例として、限定されないが、年齢、性別、人種、教育、出身国、および居住地が挙げられる。客観的データの非限定的な例として、限定されないが、身長、体重、肥満度指数、ウエストサイズ、心拍数、血圧、飽和酸素レベル、中心静脈圧、動脈血圧、尿検体由来の値、血液検体由来の値、脊髄液検体由来の値、便由来の値、胆汁液由来の値、胃腸内容物由来の値、遺伝学的対立遺伝子、診断、ゲノム状態、および生命状態が挙げられる。異なる検体由来の値の非限定的な例として、ＡＢＯ群（血液型）、副腎皮質刺激ホルモンレベル、アルドステロンレベル、α１アンチトリプシンレベル、αフェトプロテインレベル、アルミニウムレベル、アミラーゼレベル、抗核抗体（ＡＮＡ）スクリーン、アポリポタンパク質Ａ１（Ａｐｏ  Ａ１）レベル、ヒ素レベル、Ｂ１２レベル、βカロチンレベル、βＨＣＧレベル、骨型アルカリホスファターゼレベル、Ｂ型ナトリウム利尿ペプチドレベル、カルシトニン、血中濃度、カルシウム、イオン化レベル、癌抗原１２５レベル、癌抗原１５−３レベル、癌抗原２７．２９レベル、カンジダ抗体レベル、糖鎖抗原１９．９レベル、癌胎児性抗原レベル、カルニチンレベル、カテコールアミンレベル、セリアック病抗体スクリーン、セルロプラスミンレベル、化学パネル＆完全血球算定（ＣＢＣ）、ク��ミウム、血漿レベル、クロモグラニンＡレベル、補体Ｃ３レベル、補体Ｃ４レベル、銅レベル、ＣｏＱ１０（コエンザイムＱ１０）レベル、コルチゾールレベル、コルチゾール、２４時間レベル、コルチゾールＡＭ／ＰＭレベル、コクサッキーＢ群抗体、Ｃペプチドレベル、Ｃ反応性タンパク質レベル、クレアチンキナーゼレベル、Ｃ−テロペプチド、血清濃度、システインＣレベル、サイトカインパネルレベル、サイトメガロウイルス（ＣＭＶ）抗体、ＩｇＧ、サイトメガロウイルス（ＣＭＶ）抗体、ＩｇＭ、Ｄ−二量体レベル、デヒドロエピアンドロステロンサルフェートレベル、ジヒドロテストステロンレベル、エプスタイン・バーウイルス、ＥＳＲ、エストラジオールレベル、全エストロゲンレベル、エストロンレベル、Ｆ２−イソプラスタンレベル、第ＶＩＩＩ因子活性、フェリチンレベル、フィブリノーゲンレベル、葉酸レベル、フルクトサミンレベル、ガレクチン−３レベル、γグルタミル転移酵素レベル、グルタチオンレベル、グルテンレベル、ヘリコバクター・ピロリ、ＩｇＧ、ヘモグロビンＡ１Ｃレベル、Ｂ型肝炎表面抗体、Ｃ型肝炎ウイルス抗体、ホモシステインレベル、ヒトヘルペスウイルス抗体、インスリン様成長因子結合タンパク質３（ＩＧＦＢＰ−３）、１型プロコラーゲンの無傷のＮ末端プロペプチド（Ｐ１ＮＰ）、インターロイキン６（ＩＬ６）、インターロイキン８（ＩＬ−８）、インターロイキン１β（ＩＬ−１β）、ヨウ素レベル、イオン化カルシウムレベル、鉄分＆総鉄結合能（ＴＩＢＣ）、乳酸脱水素酵素（ＬＤ）イソ酵素、レプチンレベル、リパーゼレベル、リポタンパク質（ａ）レベル、リチウムレベル、マグネシウムレベル、水銀レベル、ミエロペルオキシダーゼレベル、オステオカルシンレベル、副甲状腺ホルモンレベル、網赤血球数、セロトニンレベル、性ホルモン結合グロブリンレベル、トランスフェリンレベル、トロポニンＩレベル、腫瘍壊死因子αレベル、ビタミンＡレベル、ビタミンＢ１レベル、ビタミンＢ１２レベル、ビタミンＢ６レベル、ビタミンＣレベル、ビタミンＤレベル、ビタミンＫ１レベル、亜鉛レベル、副腎皮質刺激ホルモンレベル、アルカリホスファターゼレベル、アルミニウムレベル、アンモニアレベル、抗利尿ホルモンレベル、抗核抗体、ヒ素レベル、Ｂ型ナトリウム利尿ペプチドレベル、全エストロゲンレベル、プロゲステロンレベル、テストステロンレベル、前立腺特異的抗原レベル、Ｃ反応性タンパク質（高感度−心臓）レベル、カドミウムレベル、カルシウム、イオン化（血清）試験、カンジダ抗原／抗体プロファイル、セルロプラスミンレベル、クラミジア肺炎レベル、完全な代謝パネル、銅レベル、コルチゾールレベル、Ｃペプチドレベル、デヒドロエピアンドロステロンレベル、ジヒドロテストステロンレベル、エプスタイン・バーウイルスレベル、赤血球沈降速度、エストラジオールレベル、エストリオールレベル、エストロンレベル、フェリチンレベル、葉酸レベル、卵胞刺激ホルモンレベル、黄体形成ホルモンレベル、グルコース−６−リン酸脱水素酵素レベル、グルタチオンレベル、成長ホルモンレベル、ヘモグロビンＡ１ｃレベル、ホモシステインレベル、ＩｇＡ免疫グロブリンレベル、ＩｇＥ免疫グロブリンレベル、インスリンレベル、インスリン成長因子（ＩＧＦ−１）、鉄分レベル、乳酸デヒドロゲナーゼレベル、鉛レベル、レプチンレベル、脂質レベル、マグネシウムレベル、マンガン、メチルマロン酸レベル、ミクロアルブミンレベル、副甲状腺ホルモンレベル、プロラクチンレベル、プロトロンビン時間（ＰＴ）、部分的トロンボプラスチン（ＰＴＴ）プロトロンビン時間ＩＮＲ、リバース・トリヨードサイロニン・レベル、セレニウム・レベル、性ホルモン結合グロブリンレベル、Ｔ−３アプテーク、遊離したテストステロン、抗体値、甲状腺刺激ホルモンレベル、チロキシン（Ｔ４）、チロキシン結合グロブリンレベル、腫瘍壊死因子α、尿酸レベルの合計、チログロブリン、甲状である、総コレステロール、ＨＤＬコレステロールレベル、ＬＤＬコレステロールレベル、尿比重（ＳＧ）、尿ｐＨ、尿タンパク質レベル、尿グルコースレベル、尿ケトン、尿血液（ヘモグロビン）およびミオグロビン、尿白血球エステラーゼ、尿亜硝酸塩、尿ビリルビン、ウロビリノーゲン、および便潜血が挙げられる。主観的データの非限定的な例として、皮膚の色、創傷治癒の程度、反射応答、意識の程度、疼痛レベル、およびＸ線写真の発見物が挙げられる。
【００２７】
本明細書に記載されるような基準範囲には、個体の異なる集団に対する異なる上限および／または下限がある場合がある。例えば、異なる人口統計がある群には、１つ以上のヘルスパラメータまたはリスクパラメータに対する異なる基準範囲がある場合がある。例えば、いくつかの実施形態において、５０−６９歳の白人男性のカリウムレベルの基準範囲は、２０−３９歳の非白人女性のカリウムレベルの基準範囲と相違する。
【００２８】
通常、本明細書に記載されるように、基準範囲は、互いに対して状況に当てはめられる２つ以上のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値に対して生成される。いくつかの実施形態において、基準範囲は、１つ以上のヘルスパラメータまたはリスクパラメータ値を状況に当てはめることにより生成され、死亡率または有害転帰率はそれらの特定パラメータに関連付けられる。いくつかの実施形態において、基準範囲は、１つ以上のヘルスパラメータまたはリスクパラメータ値を状況に当てはめることにより生成され、死亡率または有害転帰率はそれらの特定パラメータに関連付けられ、そして集団分布はそれらの特定パラメータに関連付けられる。いくつかの実施形態において、基準範囲は、１つ以上のヘルスパラメータまたはリスクパラメータ値を状況に当てはめることにより生成され、集団分布はそれらの特定パラメータに関連付けられる。
【００２９】
図１は典型的なデータベース（１００）を示す。データベース（１００）において、総コレステロール値（１０２）は、ＨＤＬコレステロール値（１０１）に関して言及されている。このように、各セルは、総コレステロール（１０２）の値の小さな範囲、および関連するＨＤＬレベル範囲（１０１）を表す。死亡率は、データベース（１００）の各セルに関連付けられる。例えば、１５０−１５９の総コレステロールおよび４０−４４のＨＤＬコレステロール値はセル中に「１」を有しており、「１」は、比較的低い死亡レベルを表す。データベース（１００）を用いて、低い死亡レベル範囲（１０３）が提示される。低い死亡レベル範囲（１０３）内にある、総コレステロールレベル値（１０２）とＨＤＬコレステロール値（１０１）との組み合わせを有する個体は、正常とみなされる。低い死亡レベル範囲（１０３）外の個体は、異常とみなされる。いくつかの実施形態において、死亡の増加の尺度は、死亡の増加に関連付けられるセル中の「１」を超える数字の提供によって提示される。データベース（１００）に示されるように、「２」、「３」、および「４」の値は、比較的低い死亡リスク（１０３）を有する、総コレステロール（１０２）と（ＨＤＬコレステロールレベル（１０１）の組み合わせに比べて、死亡リスクが増加している領域を表す。
【００３０】
基準範囲を生成するためのシステムと方法
本明細書にシステムまたは方法は通常、１つ以上の基準範囲を生成するために使用され、該基準範囲は、医療サービス提供者などのヘルスケア分野における専門家、または他のエンドユーザーにより使用され、個々の値が基準範囲内または基準範囲外にあるのかが判定される。加えて、いくつかの実施形態において、本明細書に記載されるようなシステムまたは方法は、ルックアップテーブルの形をとって１つ以上の基準範囲を包含する、または含んでいるように、データベースを生成する。いくつかの実施形態において、データベースは、ルックアップテーブルの形をとって基準範囲内または基準範囲外にある１つ以上のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値に関連する、死亡または他の有害転帰の相対的リスクを提供する。
【００３１】
本明細書に記載されるシステムのいくつかの実施形態は、コンピューターベースのシステムである。これら実施形態は、非一時的コンピューター可読記憶媒体の形をとる場合がある、プロセッサーおよびメモリを備えたＣＰＵを備えている。これらさらなるシステムの実施形態はさらに、ソフトウェアがプロセッサーに機能を実行させるように構成されているメモリ（非一時的コンピューター可読記憶媒体の形をとるものなど）に通常記憶されている、ソフトウェアを備えている。本明細書に記載されるシステムに組み込まれるソフトウェアの実施形態は、１つ以上のモジュールを備えている。
【００３２】
本明細書に記載されるソフトウェアの実施形態は、プロセッサーに、集団パラメータデータを受け取らせ、集団パラメータデータのグラフィックマップを生成させ（好ましくは三次元で）、いくつかの実施形態においては前記グラフィックマップを第２のグラフィックマップと比較させ、基準範囲を決定させ、および、いくつかの実施形態においては基準範囲を含むデータベースを生成させるように、構成される。
【００３３】
図２Ａは、以下の典型的な工程を含む、典型的な方法を示す。工程（２０１）では、デバイスまたはシステムが、個体の大きな集団からデータを受け取る。本明細書に記載されるシステムおよび方法を用いるのに適切な大きな集団は、例えば、例えば１００，０００以上の個体を含む研究などの、コホート群研究を含む。受けられたデータは、１つ以上の集団パラメータ（本明細書に記載されるような）を含む。工程（２０２）において、受け取られた２つ以上のヘルスパラメータまたはリスクパラメータは、それらの関連する人口分布に対して３Ｄグラフィックマップでマッピングされるのが好ましい。生成されたマップは、２つ以上のヘルスパラメータまたはリスクパラメータを互いに対して表すように構成され、それにより、例えば、１つ以上のヘルスパラメータまたはリスクパラメータは、他の１つ以上のヘルスパラメータまたはリスクパラメータに対して状況を当てはめられる。工程（２０３）において、２つ以上のヘルスパラメータまたはリスクパラメータは、それらの関連する死亡または他の有害な健康転帰レベルに対して３Ｄグラフィックマップでマッピングされるのが好ましい。工程（２０４）において、第１および第２の３Ｄマップは、例えば、両方の人口分布が最高であり、かつ死亡率または有害転帰率が最低である重複領域の存在を判定するべく１つのグラフィックマップを別のものに重ねることにより、比較される。工程（２０５）において、基準範囲は、比較された２つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータの両人口分布が最高であり、かつ集団に対する死亡率または有害転帰率が最低である範囲の上限と下限に基づいて判定される。工程（２０６）において、データベースは、生成された基準範囲と共に生成される。
【００３４】
図２Ｂは、結合リスクパラメータの１つ以上の基準範囲を生成するために、健康転帰またはリスク転帰を含む多数の健康な個体を含む個体の集団を解析するための、本明細書におけるシステムと方法の典型的な工程を示す。特定のこの実施形態（２００ｂ）において、人口学的情報、ヘルスパラメータ情報、および死亡転帰情報（個体が生存または死亡しているか）を持つ人々の集団を、電子データベースに記録する（２１１）。次いで、このようなデータベースを、Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐａｃｋａｇｅ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｓｏｃｉａｌ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ（ＳＰＳＳ）や統計ソフトウェアプログラムなどの特定のソフトウェアプログラム（２１２）にアクセス可能なフォーマットで保存する。工程３（２１３）において、各ヘルスパラメータを取得し、例えばＳＰＳＳを用いて最低値から最高値までの小さな群に分割する。ヘルスパラメータの非限定的な例として、総コレステロール、ＨＤＬコレステロール、およびコレステロール／ＨＤＬ比が挙げられる。総コレステロールの小さな群を含む値の例は、０〜５、６〜１０、１１〜１５などである。これと同じプロセスが、他のヘルスパラメータに用いられる。各ヘルスパラメータに対して、小さな群それぞれの個の数は、小さな群それぞれにおける研究集団の割合を得るために、例えばＳＰＳＳを用いて２１４と数えられる。例えば、２つのパラメータを一度に処理し、組み合わせた小さな群の個体数を数えて、小さな群それぞれにおける研究集団の割合を得ることができる。２つのパラメータを用いる、組み合わせた小さな群の例は、１０〜１５の総コレステロール、および０〜５のＨＤＬである。工程５（２１５）において、例えばＳＰＳＳを用いた工程４からの出力を使用して、２つのヘルスパラメータの値すべてにわたる、組み合わせた小さな群それぞれにおける研究集団のパーセンテージの表を作成する。そのような表を、エクセルで作成および／または保存できる。工程６（２１６）において、ＳＰＳＳまたは他のソフトウェアを使用して、２つのヘルスパラメータの値すべてにわたる、組み合わせた小さな群それぞれにおける集団数の表を作成できる。そのような表を、エクセルスプレッドシートに保存できる。その後、ＳＰＳＳまたは他のソフトウェアを使用して、２つのヘルスパラメータの値すべてにわたる、組み合わせた小さな群それぞれにおける死亡者数の表を作成でき、そのような表をエクセルスプレッドシートに保存できる。工程８（２１８）において、工程５に記載されるようなエクセル表の研究集団パーセンテージを図表化する。それらにより、２つのヘルスパラメータがｘ軸とｙ軸上にあり、集団パーセントがｚ軸上にある、３Ｄグラフを作り出す。工程９（２１９）において、例えばエクセルにおいて、工程６と７で作成された２つの表から新たな表を算出する。死者総数を組み合わせた小さな群それぞれにおける集団数で割り、死亡率を取得する。工程１０（２２０）において、工程９に記載されるようなエクセル表中の死亡率を、エクセルを用いて図表化する。それらにより、２つのヘルスパラメータがｘ軸とｙ軸上にあり、死亡率がｚ軸上にある、３Ｄグラフを作り出す。工程１１（２２１）において、工程８と工程１０で作り出��れたグラフの比較の結果から、ＳＰＳＳをプログラムして、一連の集団パーセント基準を一連の死亡率基準と比較する表を作り、組み合わせた小さな群のどのセルにおいて集団の最高パーセンテージが最低の死亡率に一致するのかを判定することができる。これにより、小さな群のどのセルが、組み合わせた２つのヘルスパラメータの新たな基準範囲を含むのかを示す表が作り出される。これは、基準範囲のルックアップテーブルの設定の始めである。最後の工程１２（２２２）において、新たな基準範囲の死亡率の結果から、例えばエクセルにおいて、基準範囲「外」にある、組み合わせた小さな群のセルの死亡率を、基準範囲「内」にある死亡率と比較する。表の中の組み合わせた小さな群のセルそれぞれにおいて、「内部」死亡率で割った「外部」死亡率により比率を算出する。これにより、どの組み合わせた小さな群が基準範囲を含むのかを示すだけでなく、基準範囲内にない、組み合わせた小さな群それぞれの中の特別死亡リスクをも示す、完全なルックアップテーブルが作り出される。図１の例として、１（例えば、死亡率＜０．０１、集団＞０．２％）、１と２（例えば、集団＞０．２％）、または１と２と３（例えば、死亡率＜０．０１）の印を付けられた、２０−５９歳の年齢層の女性の小さな群は、基準範囲「内」にあると考慮され、一方で４の印を付けられた群は、基準範囲「外」と考慮され、セル１つにつき８以上の死亡が伴う場合がある。
【００３５】
データ取り込み
本明細書には、インポートされたデータから導き出される情報に基づいて基準範囲を生成するために、データを取り込み、またはインポートするデータ取り込みモジュールを備えるシステムと方法が記載される。
【００３６】
場合によっては、データは、個体の集団のヘルスケア関連データである。場合によっては、データは、ヘルスケアに関係がない一般的データである。各個体は、ヒトや哺乳動物などの生物であり得る。場合によっては、データ、例えば個体の各データポイントは、個体の人口統計的特性に関連付けられる。人口統計データの非限定的な例として、年齢、性別、人種、教育、出身国、居住地などが挙げられる。場合によっては、データは、個体の生命状態などの転帰を含む。ヘルスケア関連データに関する転帰として、病的状態データ、１つ以上の疾患の検出、またはあらゆるヘルスケア関連転帰の存在が挙げられ得る。非ヘルスケア関連データでは、転帰データは、生命状態、または、自動車衝突や酒気帯び運転（ＤＵＩ）などのあらゆる特定の転帰の存在であり得る。場合によっては、データは長期パラメータデータを含む。そのような長期データは、短期で生じる要因による影響の排除を容易にする場合がある。場合によっては、データは、直接関係する急性の健康状態に関連する、短期パラメータデータを含む。そのような短期データは、緊急の患者問題への注意が求められる基準範囲を容易にする場合がある。
【００３７】
パラメータデータは、少なくとも１つの共有特徴（例えば、人口統計特徴）を有する個体の集団の第１のパラメータデータ、第２のパラメータデータ、および転帰データを含み得る。場合によっては、データは、優勢的に健康な集団から生じる。場合によっては、集団は、多数の健康な個体と少数の不健康な個体とを含む。いくつかの実施形態において、多数とは、総集団の５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、９８％、または５０％〜９９．９％までの範囲の他のあらゆる数を超えることをいう。いくつかの実施形態において、少数とは、総集団の５０％、４５％、４０％、３５％、３０％、２５％、２０％、１５％、１０％、５％、２％、または０．１％〜５０％までの範囲の他のあらゆる数よりも少ないことをいう。場合によっては、データは、随意に自動的に、公的および／または私的に利用可能なデータベースから購入され、借りられ、および／または、自由にアクセスされ、およびダウンロードされる。場合によっては、データは、そのようなデータ、例えば医療記録（例えば、電子／紙媒体）を含む供給源から抽出または取り込まれる。そのようなデータの取り込み／抽出は、パターン認識、画像認識、および光学式文字認識（ＯＣＲ）などのコンピューターソフトウェア／アプリケーションからの補助を含み得る。場合によっては、データの抽出は、機械学習システム、パターン認識アルゴリズム、人工知能アルゴリズム、ディープラーニングアルゴリズムなどを利用する。
【００３８】
場合によっては、本明細書中のデータ取り込みは、データ取り込みモジュールにより、データの１つ以上の異なる処理を含む。データ抽出の非限定的な例には、コンテンツの読み取り、コンテンツの検索、コンテンツの編成、コンテンツのフィルタ処理、コンテンツの除去、およびコンテンツのフォーマット化が挙げられる。
【００３９】
場合によっては、本明細書中のデータ取り込みは、例えばデータ取り込みモジュールにより、１つ以上の一貫した様式でデータをフォーマット化する工程を含み、その結果、異なる供給源から、おそらくは異なるフォーマットで得られたデータは、さらなるグループ化、結合、比較、またはマッピングのために一定のフォーマットへと保存され得る。
【００４０】
場合によっては、システムと方法は、取り込まれるデータから集団に関する死亡または他のヘルス／リスク転帰データを抽出するように構成されるデータ抽出モジュールを備えている。
【００４１】
データのグループ化
本明細書には、各リスクパラメータデータを複数のデータ群のうち１つへとグループ化するグループ化モジュールを備えたシステムと方法が記載される。場合によっては、グループ化は、取り込みデータをその入力として自動的に実行される。他の入力は、集団の情報や、リスクパラメータに関する事前情報などを含み得る。いくつかの実施形態において、そのような複数のデータ群は重複しておらず、対応するリスクパラメータのデータ範囲の完全な包含をもたらす。言い換えれば、データ群は、対応するリスクパラメータの最小データ値から最高データ値までを包含する。場合によっては、各群は同一のデータ範囲を包含している。場合によっては、１つ以上の群は、多数の群とは異なるデータ範囲を包含している。例えば、ＨＤＬデータは、表１に示されるように複数の群へとグループ化され、ＴＣ／ＨＤＬ比データは、異なる数の群へとグループ化され得る。
【００４２】
いくつかの実施形態において、そのようなグループ化は自動的に実行される。場合によっては、各群の数やデータ範囲は、以下から選択される１つ以上のうち少なくとも一部に基づいて判定される：取り込みデータ、取り込みデータから導き出される情報（例えば、取り込みデータのプロファイル、取り込みデータの平均、中央値、最大値、および最小値）、集団のサイズや合計のデータポイント、集団の人口統計特性などの集団の特徴。例えば、群の数は、比較的より小さな集団では少なくなる場合がある。
【００４３】
いくつかの実施形態において、本明細書中のパラメータは、２より多くの群の数を含む場合がある。いくつかの実施形態において、本明細書中のパラメータは、４〜１００の範囲にある群の数を含む場合がある。いくつかの実施形態において、本明細書中のパラメータは、８〜５０の範囲にある群の数を含む場合がある。
【００４４】
データの結合と分布
本明細書には、複数の結合リスクパラメータを作り出すべく、リスクパラメータの複数のデータ群を他の１つ以上のリスクパラメータのデータ群に結合させるように構成された結合モジュールを備える、システムと方法が記載される。例えば、１０のＨＤＬ群と１５の総コレステロールレベル群を、１５０の異なる結合リスクパラメータへと結合することができる。追加のリスクパラメータを、同時にまたは連続して結合リスクパラメータに結合してもよい。場合によっては、結合リスクパラメータのデータは、三次元またはそれ以上の分布を含む。場合によっては、各データポイントは、それぞれ、およびすべての結合リスクパラメータの値を含み、その場合、この値は、結合リスクパラメータのうち２つと同一である、または同一でない場合もある。すべてのデータポイントがまとめて考慮されると、分布は、個体の数、総集団のパーセンテージ、または他の関連するメトリックといった付加的な次元を含み得る。
【００４５】
本明細書中の情報分布モジュールを使用して、複数の結合リスクパラメータのデータの少なくとも一部を判定できる。このような判定は、分布の特徴／特色の自動検出を含む場合がある。例えば、特定の基準、広範囲のピーク、谷、極大値、極小値、傾斜、傾斜の勾配、または他の特徴に分布に適合させる、数学的証拠に基づくモデルがある。
【００４６】
本明細書中の情報分布モジュールは、実際のデータに基づいて特定の基準に分布を適合させる、数学的拠に基づくモデルを生成する工程を含む場合がある。数学的証拠に基づくモデルは、１つ以上の変数および／または１つ以上の方程式を含む場合がある。情報分布モデルは、線形、非線形、統計、回帰モデルなどのうち１つ以上を用いてデータを最大限正確かつ厳密にモデル化するように構成され得る。
【００４７】
データの比較
場合によっては、本明細書中のデータ比較モジュールは、死亡または有害転帰のデータを作り出すべく、死亡または有害転帰のデータを複数の結合リスクパラメータと比較するように構成される。場合によっては、死亡または有害転帰のデータは、総集団、またはリスクパラメータおよび／または死亡率の１つ以上の群における、総死亡数を含む（例えば、死亡／集団の数）。いくつかの実施形態において、結合死亡または有害転帰のデータは、データ群の総数の１つ以上の群内にある。このようなデータ群の総数は、第１のリスクパラメータの群の第１数、および第２のリスクパラメータの群の第２の数により判定される。非限定的な例として、第１のリスクパラメータの１０の群、および第２のリスクパラメータの１５の群は、１〜１５０の範囲にある死亡または有害転帰のデータに関するデータ群の総数へと結合され得る。典型的な結合死亡または有害転帰のデータを、表４Ａ−４Ｂと６に示す。
【００４８】
データの重複
場合によっては、本明細書中の重複モジュールは、複数の結合リスクパラメータの分布と、死亡または有害転帰の結合データとの間に重複が存在するかどうかを判定するように構成される。いくつかの実施形態において、重複または部分的な重複がある場所では、複数の結合リスクパラメータの分布が比較的高く（例えば、個体の数または集団のパーセンテージが高い）、死亡または有害転帰の結合データにより表される死亡率リスク（例えば死亡）が比較的低い。いくつかの実施形態において、重複または部分的な重複がある場所では、複数の結合リスクパラメータの分布が比較的高く、結合死亡率データ（例えば、特定の疾患の存在）により表される死亡リスク（例えば死亡）が比較的低い。いくつかの実施形態において、そのような判定は目視判定を含む。いくつかの実施形態において、そのような判定は目視判定の少なくとも一部を含む。視覚化モジュールは、例えば図３−６や図１１−１４の複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化、および、例えば図７−１０や図１５−１８の死亡または有害転帰の結合データの３Ｄ視覚化を作成するように構成され得る。
【００４９】
場合によっては、本明細書中のデータ重複モジュールは、１つ以上の集団パーセンテージ基準を１つ以上の死亡率基準と比較して、どの結合群において集団の最高パーセンテージ（例えば、特定の閾値より上）が最低死亡率（例えば、閾値より下）に一致するのかを判定するように、構成される。いくつかの実施形態において、データ比較モジュールは、例えば二次元のルックアップテーブルを生成し、ルックアップテーブル中の各セルは、そのセルに対応する結合群が基準範囲を含むか否かを示す。
【００５０】
場合によっては、重複の判定は、自動的、または半自動的に行われる。場合によっては、重複の判定は、結合リスクパラメータの判定された分布、および死亡または有害転帰から得られた情報に基づく。
【００５１】
基準範囲の生成
場合によっては、本明細書中の範囲生成モジュールは、分布および死亡／有害転帰の判定された重複に基づいて、１つ以上の基準範囲を生成するように構成される。生成された基準範囲は、医療提供者または他のエンドユーザーが個体の健康状態または不健康状態を識別するために使用され得る。いくつかの実施形態において、個体は、結合リスクパラメータデータおよび／または基準範囲を生成する総集団に含まれる。いくつかの実施形態において、個体は、基準範囲を生成するために使用される総集団に含まれていない。
【００５２】
場合によっては、表生成モジュールは、１つ以上の基準範囲を含む、図１に示されるような二次元ルックアップテーブルを生成するように構成され、ルックアップテーブルは個体の状態を判定するために使用される。いくつかの実施形態において、ルックアップテーブルは、複数の結合群の各々における健康状態または不健康状態の存在を示す値を含む。
【００５３】
場合によっては、本明細書中の重複モジュール、表生成モジュール、または他のあらゆるモジュールは、（監視の有無に関わらず）事前のデータに対して訓練される、人工知能アルゴリズム、機械学習アルゴリズム、パターン認識アルゴリズム、ディープラーニングアルゴリズムなどを含む。場合によっては、重複モジュールは、基準範囲を生成するために使用される取り込みデータとは異なる新たなデータにおける重複を自動的に識別／予測するように訓練される。あらゆる場合、重複の解析と比較はヒトによる監督を必要かつ要求される。
【００５４】
データマッピング
基準範囲を生成するために、データの直接解析、エビデンスに基づくモデルまたはマップを作成および／または利用するシステムおよび方法が本明細書に記載されている。マップは、個体のヒト集団から収集され１つ以上の個体のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を含む。マッピングされたデータは、実施形態によっては、３次元でグラフィックに配置される。いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステムと方法によって使用されるデータポイントは、例えば、大きなコホート追跡調査などの大規模なヒト集団調査から入手される。いくつかの実施形態では、大規模なヒト集団は１００以上の個体を含む。いくつかの実施形態では、大規模なヒト集団は５００以上の個体を含む。いくつかの実施形態では、大規模なヒト集団は１０００以上の個体を含む。いくつかの実施形態では、大規模なヒト集団は５０００以上の個体を含む。いくつかの実施形態では、大規模なヒト集団は１００００以上の個体を含む。いくつかの実施形態では、大規模なヒト集団は２５０００以上の個体を含む。いくつかの実施形態では、大規模なヒト集団は５００００以上の個体を含む。実施形態によっては、ヒト集団データポイントの任意の収集は、例えば、公的研究、国勢調査、ならびに、政府、医療、保険、保健統計、または他の類似する目的で使用されるヒト集団パラメータデータベースからのデータの収集と同様に、コホート研究、二重盲検プロスペクティブ研究、レトロスペクティブ研究を含む、本明細書に記載されるシステムと方法での使用に適していることを理解されたい。
【００５５】
図３は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（３００）を示す。示された３Ｄグラフィックマップ（３００）において、ヘルスまたはリスクパラメータは、１００，０００以上の個体の大規模な集団調査から得られた。３Ｄグラフィックマップ（３００）中のマッピングされたデータは、２０−５９歳の間を女性から集められたデータを含む。具体的には、データは、それぞれの個体のＨＤＬおよび総コレステロール値を含む。図３に示されるように、ＨＤＬ値は第１の軸（３０２）上で表され、個々のＨＤＬ値は５つの値単位の群に分割される。例えば、１つのＨＤＬ群は、例えば２６のＨＤＬの任意の個体がこの群に分けられるように、２５−２９単位のＨＤＬからのＨＤＬ値を含んでいる。同様に、総コレステロール値は第１の軸（３０３）の上で表され、個々の総コレステロール値は１０の値単位の群に分割される。例えば、１つのコレステロール群は、例えば、６１の総コレステロールの任意の個体がこの群に分けられるように、６０−６９単位の総コレステロールの範囲である。集団のパーセンテージは第３の軸（３０４）上で表される。これらの３つのヘルスまたはリスクパラメータデータ点−ＨＤＬ、総コレステロール、および集団のパーセントは、３Ｄグラフィックマップ（３００）中でマッピングされ、ここで、それぞれの個体のＨＤＬおよび総コレステロール値はｘ−ｙ面中のそれぞれの群に入れられ、これらの群が表す集団のパーセンテージはＺ軸上で図示される。このように値をマッピングすることで、２つの結合ヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（つまり、総コレステロールに組み合わされたＨＤＬレベル）の三次元表現を、その結合値が表す集団のパーセンテージにあわせて作成する。例えば、４５のＨＤＬと２７０の総コレステロールを有する個体は、データが得られた総集団の０％および０．２５％となるか、あるいは０％〜０．２５％となる。３Ｄグラフィックマップ（３００）の領域（３０１）は、もっとも広い集団分布値を有するマップ（３００）の領域を表す。領域（３０５）は、グラフィックマップ（３００）に示された集団の１．５％−１．７５％を表し、もっとも少ない分布量を有する。領域（３０６）は、グラフィックマップ（３００）に示された集団の０．７５％−１．００％を表し、領域（３０１）および（３０５）と比較して、中程度の分布量を有する。
【００５６】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（３００）の領域（３０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域（３００）の外部境界は、いくつかの実施形態では、領域（３０１）内での集団のパーセンテージを計算するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（３０２）によって表される他のあらゆる集団パラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、総コレステロール（あるいは、軸（３０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（３０２）によって表される任意の他の集団パラメータ値）と総コレステロール（あるいは、軸（３０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００５７】
図４は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（４００）を示す。示された３Ｄグラフィックマップ（４００）において、ヘルスまたはリスクパラメータは、１００，０００以上の個体の大規模な集団調査から得られた。３Ｄグラフィックマップ（４００）中のマッピングされたデータは、２０−５９歳の間を男性から集められたデータを含む。具体的には、データは、それぞれの個体のＨＤＬおよび総コレステロール値を含む。図４に示されるように、ＨＤＬ値は第１の軸（４０２）上で表され、個々のＨＤＬ値は５つの値単位の群に分割される。例えば、１つのＨＤＬ群は、例えば２６のＨＤＬの任意の個体がこの群に分けられるように、２５−２９単位のＨＤＬからのＨＤＬ値を含んでいる。同様に、総コレステロール値は第１の軸（４０３）上で表され、総コレステロール値は１０の値単位の群に分割される。例えば、１つのコレステロール群は、例えば、６１の総コレステロールの任意の個体がこの群に分けられるように、６０−６９単位の総コレステロールの範囲である。集団のパーセンテージは第３の軸（４０４）上で表される。ヘルスまたはリスクパラメータデータ点は、３Ｄのグラフィックマップ（４００）でマッピングされ、ここで、それぞれの個体のＨＤＬおよび総コレステロール値はｘ−ｙ面中のそれぞれの群に入れられ、これらの群が表す集団のパーセンテージはＺ軸上で図示される。このように値をマッピングすることで、２つの結合ヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（つまり、総コレステロールに組み合わされたＨＤＬレベル）の三次元表現を、その結合値が表す集団のパーセンテージにあわせて作成する。例えば、４５のＨＤＬと２７０の総コレステロールを有する個体は、データが得られた総集団の０％〜０．２５％となる。３Ｄグラフィックマップ（４００）の領域（４０１）は、もっとも広い分布のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を有するマップ（４００）の領域を表す。３Ｄグラフィックマップ（４００）におけるもっとも分布の大きな領域（４０１）と比較して、（図３に示されるような）３Ｄグラフィックマップ（３００）はもっとも分布の大きな範囲（３０１）が異なることは注目に値する。グラフィックマップ（３００）とグラフィックマップ（４００）との間でのこの出現差は、グラフィックマップ（３００）とグラフィックマップ（４００）のそれぞれで表された集団（あるいは部分集団）間の性別の差の結果であると推定される。両方とも同じ年齢範囲であるグラフィックマップ（３００）とグラフィックマップ（４００）との間に差があるということは、性別によって基準範囲を生成するためのデータを分離することの価値を強調するものである。場合によっては、基準範囲は、集団分布がもっとも大きいグラフィックマップの少なくとも一部（つまり、範囲（３０１）と（４０１））に基づいて決定される。したがって、様々な年齢群の３Ｄグラフィックマップ中の集団分布の差は、１つの性と別の性との間の基準範囲の差を表し得る。さらに別の言い方をすれば、グラフィックマップ（３００）とグラフィックマップ（４００）との間の差に基づいて、異なる基準範囲は、２０−５９歳の女性よりも２０−５９歳の男性において正常なＨＤＬ値を画定すると予測される。領域（４０５）は、グラフィックマップ（４００）に示された集団の１．５％−１．７５％を表し、もっとも少ない分布量を有する。領域（４０６）は、グラフィックマップ（４００）に示された集団の０．７５％−１．００％を表し、領域（４０１）および（４０５）と比較して、中程度の分布量を有する。
【００５８】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（４００）の領域（４０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域（４００）の外部境界は、いくつかの実施形態では、領域（４０１）内での集団のパーセンテージを計算するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（４０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、総コレステロール（あるいは、軸（４０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（４０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール（あるいは、軸（４０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００５９】
図５は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（５００）を示す。示された３Ｄグラフィックマップ（５００）において、ヘルスまたはリスクパラメータは、１００，０００以上の個体の大規模な集団調査から得られた。３Ｄグラフィックマップ（５００）中のマッピングされたデータは、２０−５９歳の間を男性から集められたデータを含む。具体的には、データは、それぞれの個体のＨＤＬおよび総コレステロール値を含む。図５に示されるように、ＨＤＬ値は第１の軸（５０２）上で表され、個々のＨＤＬ値は５つの値単位の群に分割される。例えば、１つのＨＤＬ群は、例えば２６のＨＤＬの任意の個体がこの群に分けられるように、２５−２９単位のＨＤＬからのＨＤＬ値を含んでいる。同様に、総コレステロール値は第１の軸（５０３）上で表され、個々の総コレステロール値は１０の値単位の群に分割される。例えば、１つのコレステロール群は、例えば、６１の総コレステロールの任意の個体がこの群に分けられるように、６０−６９単位の総コレステロールの範囲である。集団のパーセンテージは第３の軸（５０４）上で表される。ヘルスまたはリスクパラメータデータ点は、３Ｄグラフィックマップ（５００）でマッピングされ、ここで、それぞれの個体のＨＤＬおよび総コレステロール値はｘ−ｙ面中のそれぞれの群に入れられ、これらの群が表す集団のパーセンテージはＺ軸上で図示される。このように値をマッピングすることで、２つの結合ヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（つまり、総コレステロールに組み合わされたＨＤＬレベル）の三次元表現を、その結合値が表す集団のパーセンテージにあわせて作成する。例えば、４５のＨＤＬと２７０の総コレステロールを有する個体は、データが得られた総集団の０％〜０．２５％となる。３Ｄグラフィックマップ（５００）の領域（５０１）は、もっとも広い分布の個体のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を有するマップ（５００）の領域を表す。３Ｄグラフィックマップ（５００）と比較して、（図３に示されるような）３Ｄグラフィックマップ（３００）はもっとも分布の大きな範囲が異なることは注目に値する。グラフィックマップ（３００）とグラフィックマップ（５００）との間でのこの出現差は、グラフィックマップ（３００）とグラフィックマップ（５００）のそれぞれで表された集団（あるいは部分集団）間の年齢の差の結果であると推定される。両方とも同じ性に関するものであるグラフィックマップ（３００）とグラフィックマップ（５００）との間に差があるということは、年齢によって基準範囲を生成するためのデータを分離することの価値を強調するものである。場合によっては、基準範囲は、集団分布が（３０１）あるいは（５０１）においてもっとも大きいグラフィックマップの一部に基づいて決定される。したがって、様々な年齢群の３Ｄグラフィックマップ中の集団分布の差は、１つの年齢群と別の年齢群との間の基準範囲の差を表し得る。さらに別の言い方をすれば、グラフィックマップ（３００）とグラフィックマップ（５００）との間の差に基づいて、異なる基準範囲は、６０−８９歳の女性よりも２０−５９歳の女性において正常なＨＤＬ値を画定すると予測される。領域（５０５）は、グラフィックマップ（５００）に示された集団の１．５％−１．７５％を表し、もっとも少ない分布量を有する。領域（５０６）は、グラフィックマップ（５００）に示された集団の０．７５％−１．００％を表し、領域（５０１）および（５０５）と比較して、中程度の分布量を有する。
【００６０】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（５００）の領域（５０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域（５００）の外部境界は、いくつかの実施形態では、領域（５０１）内での集団のパーセンテージを計算するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（５０２）によって表される他のあらゆる集団パラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージが（５０３）においてもっとも高い領域の開始点と終了点は、総コレステロール（あるいは、軸（５０３）によって表される他のあらゆる集団パラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージが（５０３）においてもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（５０２）によって表される任意の他の集団パラメータ値）と総コレステロール（あるいは、軸（５０３）によって表される任意の他の集団パラメータ値）の基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００６１】
図６は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（６００）を示す。示された３Ｄグラフィックマップ（６００）において、ヘルスまたはリスクパラメータは、１００，０００以上の個体の大規模な集団調査から得られた。３Ｄグラフィックマップ（６００）中のマッピングされたデータは、６０−８９歳の間を男性から集められたデータを含む。具体的には、データは、それぞれの個体のＨＤＬおよび総コレステロール値を含む。図６に示されるように、ＨＤＬ値は第１の軸（６０２）上で表され、個々のＨＤＬ値は５つの値単位の群に分割される。例えば、１つのＨＤＬ群は、例えば２６のＨＤＬの任意の個体がこの群に分けられるように、２５−２９単位のＨＤＬからのＨＤＬ値を含んでいる。同様に、総コレステロール値は第１の軸（６０３）上で表され、個々の総コレステロール値は１０の値単位の群に分割される。例えば、１つのコレステロール群は、例えば、６１の総コレステロールの任意の個体がこの群に分けられるように、６０−６９単位の総コレステロールの範囲である。集団のパーセンテージは第３の軸（６０４）上で表される。ヘルスまたはリスクパラメータデータ点は、３Ｄグラフィックマップ（６００）でマッピングされ、ここで、それぞれの個体のＨＤＬおよび総コレステロール値はｘ−ｙ面中のそれぞれの群に入れられ、これらの群が表す集団のパーセンテージはＺ軸上で図示される。このように値をマッピングすることで、２つの結合ヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（つまり、総コレステロールに組み合わされたＨＤＬレベル）の三次元表現を、その結合値が表す集団のパーセンテージにあわせて作成する。例えば、４５のＨＤＬと２７０の総コレステロールを有する個体は、データが得られた総集団の０％〜０．２５％となる。３Ｄグラフィックマップ（６００）の領域（６０１）は、個体のもっとも広い分布値を有するマップ（６００）の領域を表す。３Ｄグラフィックマップ（６００）と比較して、（図４に示されるような）３Ｄグラフィックマップ（４００）はもっとも分布の大きな範囲が異なることは注目に値する。グラフィックマップ（４００）とグラフィックマップ（６００）との間でのこの出現差は、グラフィック（４００）とグラフィックマップ（６００）のそれぞれで表された集団（あるいは部分集団）間の年齢の差の結果であると推定される。両方とも同じ性に関するものであるグラフィックマップ（４００）とグラフィックマップ（６００）との間に差があるということは、年齢によって基準範囲を生成するためのデータを分離することの価値を強調するものである。場合によっては、基準範囲は、集団分布がもっとも大きいグラフィックマップの一部（つまり、領域（４０１）と（６０１））に基づいて決定される。したがって、様々な年齢群の３Ｄグラフィックマップ中の集団分布の差は、１つの年齢群と別の年齢群との間の基準範囲の差を表し得る。さらに別の言い方をすれば、グラフィックマップ（４００）とグラフィックマップ（６００）との間の差に基づいて、異なる基準範囲は、２０−５９歳の男性と６０−８９歳の男性において正常なＨＤＬ値を画定すると予測される。領域（６０５）は、グラフィックマップ（６００）に示された集団の１．５％−１．７５％を表し、もっとも少ない分布量を有する。領域（６０６）は、グラフィックマップ（６００）に示された集団の０．７５％−１．００％を表し、領域（６０１）および（６０５）と比較して、中程度の分布量を有する。
【００６２】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（６００）の領域（６０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域（６００）の外部境界は、いくつかの実施形態では、領域（６０１）内での集団のパーセンテージを計算するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（６０２）によって表される他のあらゆる集団パラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、総コレステロール（あるいは、軸（６０３）上で表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値で）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（６０２）によって表される任意の他の集団パラメータ値）と総コレステロール（あるいは、軸（６０３）上で表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００６３】
図７は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（７００）を示す。グラフィックマップ（７００）はグラフィックマップ（３００）と同じＨＤＬおよび総コレステロール値を表し、グラフィックマップ（７００）では、ＨＤＬは軸（７０２）上にあり、総コレステロールは軸（７０３）上にある。グラフィックマップ（７００）では、軸（７０４）は、結合ＨＤＬおよび総コレステロール値に関連した死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）を表す。グラフィックマップ（７００）の領域（７０１）は、死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）が最低である領域を表し、それは、それを囲むピーク中の谷に似ている。図３のグラフィックマップ（３００）と比較すると、領域（３０１）と（７０１）は重複を有し、それは、領域（７０１）が領域（３０１）のもっとも高い集団分布あるいは「フットプリント」の領域に一致するときに現れる。
【００６４】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（７００）の領域（７０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域（７００）の外部境界は、いくつかの実施形態では、領域（７０１）内での死亡率を計算するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、死亡／有害な健康転帰率の計算されたパーセンテージがもっとも低い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（７０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、死亡／有害な健康転帰の計算されたパーセンテージが（７０１）においてもっとも低い領域の開始点と終了点は、総コレステロール（あるいは、軸（７０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、死亡／有害な健康転帰の計算されたパーセンテージが（７０１）においてもっとも低い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（７０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール（あるいは、軸（７０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００６５】
本明細書に記載されるシステムと方法のいくつかの実施形態では、コンピュータープログラムは、第１のグラフィックマップ（３００）におけるヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（３０１）のもっとも広い分布の領域と、第２のグラフィックマップ（７００）における谷（７０１）とを解析および／または比較するように構成される。いくつかの実施形態では、第２のグラフィックマップ中の谷（７０１）は、第１のグラフィックマップ（３００）中のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（３０１）のもっとも広い分布の領域に重ねられ、重複領域が決定される。いくつかの実施形態では、重複領域のもっとも広い境界は、基準範囲の上限と下限であるか、上記基準範囲の上限と下限を決定するために使用される。いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（３００）のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（３０１）のもっとも広い分布の領域、およびグラフィックマップ（７００）の谷（７０１）の重複領域の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。重複領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、（７０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰率の領域に対して（３０１）においてもっとも高いパーセンテージの領域を比較するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、（７０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（７０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（７０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール（あるいは、軸（７０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（７０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（７０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール（あるいは、軸（７０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００６６】
図８は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（８００）を示す。グラフィックマップ（８００）は、グラフィックマップ（３００）と同じＨＤＬおよび総コレステロール値を表し、グラフィックマップ（８００）では、ＨＤＬは軸（８０２）上にあり、総コレステロールは軸（８０３）上にある。グラフィックマップ（８００）では、軸（８０４）は、結合ＨＤＬおよび総コレステロール値に関連した死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）を表す。グラフィックマップ（８００）の領域（８０１）は、死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）が最低である領域を表し、それは、それを囲むピーク中の谷に似ている。図４のグラフィックマップ（４００）と比較すると、領域（４０１）と（８０１）は重複を有し、それは、（８０１）の領域が（４０１）のもっとも高い集団分布あるいは「フットプリント」に一致するときに現れる。
【００６７】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（８００）の領域（８０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域（８００）の外部境界は、いくつかの実施形態では、（８０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰率の領域に対して（４０１）においてもっとも高いパーセンテージの領域を比較するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、（８０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（８０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（８０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール（あるいは、軸（８０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（８０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（８０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール（あるいは、軸（８０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００６８】
本明細書に記載されるシステムと方法のいくつかの実施形態では、コンピュータープログラムは、第１のグラフィックマップ（４００）におけるヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（４０１）のもっとも広い分布の領域と、第２のグラフィックマップ（８００）における谷（８０１）とを解析および／または比較するように構成される。いくつかの実施形態では、第２のグラフィックマップ中の谷（８０１）は、第１のグラフィックマップ（４００）中のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（４０１）のもっとも広い分布の領域に重ねられ、重複領域が決定される。いくつかの実施形態では、重複領域のもっとも広い境界は、基準範囲の上限と下限であるか、上記基準範囲の上限と下限を決定するために使用される。いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（４００）のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（４０１）のもっとも広い分布の領域、およびグラフィックマップ（８００）の谷（８０１）の重複領域の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。重複領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、（８０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰率の領域に対して（４０１）においてもっとも高いパーセンテージの領域を比較するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、（８０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（８０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（８０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール（あるいは、軸（８０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（８０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（８０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール（あるいは、軸（８０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００６９】
図９は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（９００）を示す。グラフィックマップ（９００）は、グラフィックマップ（５００）と同じＨＤＬおよび総コレステロール値を表し、グラフィックマップ（９００）では、ＨＤＬは軸（９０２）上にあり、総コレステロールは軸（９０３）上にある。グラフィックマップ（９００）では、軸（９０４）は、結合ＨＤＬおよび総コレステロール値に関連した死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）を表す。グラフィックマップ（９００）の領域（９０１）は、死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）が最低である領域を表し、それは、それを囲むピーク中の谷に似ている。図５のグラフィックマップ（５００）と比較すると、領域（５０１）と（９０１）は重複を有し、それは、（５０１）のもっとも高い集団分布あるいは「フットプリント」に一致する（９０１）において現れる。
【００７０】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（９００）の領域（９０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域（９００）の外部境界は、いくつかの実施形態では、（９０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰率の領域に対して（５０１）においてもっとも高いパーセンテージの領域を比較するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、（９０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（９０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（９０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール（あるいは、軸（９０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（９０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（９０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール（あるいは、軸（９０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００７１】
本明細書に記載されるシステムと方法のいくつかの実施形態では、コンピュータープログラムは、第１のグラフィックマップ（５００）におけるヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（５０１）のもっとも広い分布の領域と、第２のグラフィックマップ（９００）における谷（９０１）とを解析および／または比較するように構成される。いくつかの実施形態では、第２のグラフィックマップ中の谷（９０１）は、第１のグラフィックマップ（５００）中のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（５０１）のもっとも広い分布の領域に重ねられ、重複領域が決定される。いくつかの実施形態では、重複領域のもっとも広い境界は、基準範囲の上限と下限であるか、上記基準範囲の上限と下限を決定するために使用される。いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（５００）のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（５０１）のもっとも広い分布の領域、およびグラフィックマップ（９００）の谷（９０１）の重複領域の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。重複領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、（９０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰率の領域に対して（５０１）においてもっとも高いパーセンテージの領域を比較するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、（９０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（９０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（９０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール（あるいは、軸（９０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（９０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（９０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール（あるいは、軸（９０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００７２】
図１０は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（１０００）を示す。グラフィックマップ（１０００）は、グラフィックマップ（３００）と同じＨＤＬおよび総コレステロール値を表し、グラフィックマップ（１０００）では、ＨＤＬは軸（１００２）上にあり、総コレステロールは軸（１００３）上にある。グラフィックマップ（１０００）では、軸（１００４）は、結合ＨＤＬおよび総コレステロール値に関連した死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）を表す。グラフィックマップ（１０００）の領域（１００１）は、死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）が最低である領域を表し、それは、それを囲むピーク中の谷に似ている。図６のグラフィックマップ（６００）と比較すると、領域（６０１）と（１００１）は重複を有し、（１００１）は（６０１）のもっとも高い集団分布あるいは「フットプリント」に一致する。
【００７３】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（１０００）の領域（１００１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。いくつかの実施形態では、（１００１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１００２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１００１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール（あるいは、軸（１００３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１００１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１００２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール（あるいは、軸（１００３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００７４】
本明細書に記載されるシステムと方法のいくつかの実施形態では、コンピュータープログラムは、第１のグラフィックマップ（６００）におけるヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（６０１）のもっとも広い分布の領域と、第２のグラフィックマップ（１０００）における谷（１００１）とを解析および／または比較するように構成される。いくつかの実施形態では、第２のグラフィックマップ中の谷（１００１）は、第１のグラフィックマップ（６００）中のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（６０１）のもっとも広い分布の領域に重ねられ、重複領域が決定される。いくつかの実施形態では、重複領域のもっとも広い境界は、基準範囲の上限と下限であるか、上記基準範囲の上限と下限を決定するために使用される。いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（６００）のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（６０１）のもっとも広い分布の領域、およびグラフィックマップ（１０００）の谷（１００１）の重複領域の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。重複領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、（１００１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰率の領域に対して（６０１）においてもっとも高いパーセンテージの領域を比較するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、（１００２）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１００２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１００３）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール（あるいは、軸（１００３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１００３）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１００２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール（あるいは、軸（１００３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００７５】
図１１は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（１１００）を示す。３Ｄグラフィックマップにおいて、ヘルスまたはリスクパラメータは、１００，０００以上の個体の大規模な集団調査から得られた。３Ｄグラフィックマップ中のマッピングされたデータは、２０−５９歳の間を女性から集められたデータを含む。具体的には、データは、それぞれの個体のＨＤＬ、および総コレステロール／ＨＤＬ比を含む。図１１に示されるように、ＨＤＬ値は第１の軸（１１０２）上で表され、個々のＨＤＬ値は５つの値単位の群に分割される。例えば、１つのＨＤＬ群は、例えば２６のＨＤＬの任意の個体がこの群に分けられるように、２５−２９単位のＨＤＬからのＨＤＬ値を含んでいる。同様に、総コレステロール／ＨＤＬ比は第１の軸（１１０３）上で表され、個々の総コレステロール／ＨＤＬ比は０．５の値単位の群に分割される。例えば、１つの比の群は、例えば、９．９の総コレステロール／ＨＤＬ比の任意の個体がこの群に分けられるように、総コレステロール／ＨＤＬの９．５−１０単位の範囲である。集団のパーセンテージは第３の軸（１１０４）上で表される。これらの３つのヘルスまたはリスクパラメータデータ点−ＨＤＬ、総コレステロール／ＨＤＬ比、および集団のパーセントは、３Ｄグラフィックマップ（１１００）中でマッピングされ、ここで、それぞれの個体のＨＤＬおよび総コレステロール／ＨＤＬ比はｘ−ｙ面中のそれぞれの群に入れられ、これらの群が表す集団のパーセンテージはＺ軸上で図示される。このように値をマッピングすることで、２つの結合ヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（つまり、総コレステロール／ＨＤＬ比に組み合わされたＨＤＬレベル）の三次元表現を、その結合値が表す集団のパーセンテージにあわせて作成する。例えば、４５のＨＤＬと４の総コレステロール（ＴＣ）／ＨＤＬ比を有する個体は、データが得られた総集団の１．６４％となる。３Ｄグラフィックマップの領域（１１０１）は、ＨＤＬおよびＴＣ／ＨＤＬ値のもっとも広い分布の領域を表す。領域（１１０５）は、グラフィックマップに示された集団の４．００％−４．５０％を表し、もっとも少ない分布量を有する。領域（１１０６）は、グラフィックマップに示された集団の２．０％−２．５０％を表し、中程度の分布量を有する。
【００７６】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（１０００）の領域（１１０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、領域（１１０１）内での集団のパーセンテージを計算するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１１０２）によって表される他のあらゆる集団パラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１１０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１１０２）によって表される任意の他の集団パラメータ値）と総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１１０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００７７】
図１２は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（１２００）を示す。３Ｄグラフィックマップにおいて、ヘルスまたはリスクパラメータは、１００，０００以上の個体の大規模な集団調査から得られた。３Ｄグラフィックマップ中のマッピングされたデータは、２０−５９歳の男性から集められたデータを含む。具体的には、データは、それぞれの個体のＨＤＬ、および総コレステロール（ＴＣ）／ＨＤＬ比を含む。図１２に示されるように、ＨＤＬ値は第１の軸（１２０２）上で表され、個々のＨＤＬ値は５つの値単位の群に分割される。例えば、１つのＨＤＬ群は、例えば２６のＨＤＬの任意の個体がこの群に分けられるように、２５−２９単位のＨＤＬからのＨＤＬ値を含んでいる。同様に、総コレステロール／ＨＤＬ比は、第１の軸（１２０３）上で表され、総コレステロール／ＨＤＬ比の範囲は０．５の値単位の群に分割される。集団のパーセンテージは第３の軸（１２０４）上で表される。ヘルスまたはリスクパラメータデータ点は、３Ｄグラフィックマップ（１２００）中でマッピングされ、ここで、それぞれの個体のＨＤＬおよびＴＣ／ＨＤＬ値はｘ−ｙ面中のそれぞれの群に入れられ、これらの群が表す集団のパーセンテージはＺ軸上で図示される。このように値をマッピングすることで、２つの結合ヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（つまり、総コレステロール／ＨＤＬ比に組み合わされたＨＤＬレベル）の三次元表現を、その結合値が表す集団のパーセンテージにあわせて作成する。例えば、４５のＨＤＬと４．５のＴＣ／ＨＤＬ比を有する個体は、データが得られた総集団の１．５０％〜２．００％となる。３Ｄグラフィックマップの領域（１２０１）は、ヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、例えば、ＨＤＬおよび／またはＴＣ／ＨＤＬ比の最も広い分布を有するマップの領域を表す。３Ｄグラフィックマップ（１２００）におけるもっとも分布の大きな領域（１２０１）と比較して、（図１１に示されるような）３Ｄグラフィックマップ（１１００）は、もっとも分布の大きな範囲（１１０１）が異なることは注目に値する。グラフィックマップ（１１００）とグラフィックマップ（１２００）との間でのこの出現差は、グラフィックマップ（１１００）とグラフィックマップ（１２００）のそれぞれで表された集団（あるいは部分集団）間の性別の差の結果であると推定される。両方とも同じ年齢範囲であるグラフィックマップ（１１００）とグラフィックマップ（１２００）との間に差があるということは、性別によって基準範囲を生成するためのデータを分離することの価値を強調するものである。場合によっては、基準範囲は、集団分布がもっとも大きいグラフィックマップの少なくとも一部（つまり、範囲（１１０１）と（１２０１））に基づいて決定される。したがって、様々な年齢群の３Ｄグラフィックマップ中の集団分布の差は、１つの性と別の性との間の基準範囲の差を表し得る。さらに別の言い方をすれば、グラフィックマップ（１１００）とグラフィックマップ（１２００）との間の差に基づいて、異なる基準範囲は、２０−５９歳の女性よりも２０−５９歳の男性において正常なＨＤＬ値を画定すると予測される。
【００７８】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（１２００）の領域（１２０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域（１２００）の外部境界は、いくつかの実施形態では、領域（１２０１）内での集団のパーセンテージを計算するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１２０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１２０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１２０２）によって表される任意のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１２０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００７９】
図１３は、第１の軸（１３０２）、第２の軸（１３０３）、および第３の軸（１３０４）にそれぞれ沿って、６０−８９歳の女性から集められたＨＤＬ、ＴＣ／ＨＤＬ、および集団のパーセントのデータを使用してマッピングされる典型的な３Ｄグラフィックマップ（１３００）を示す。３Ｄグラフィックマップの領域（１３０１）は、ＨＤＬおよびＴＣ／ＨＤＬ値のもっとも広い分布を有するマップの領域を表す。３Ｄグラフィックマップ（１３００）の領域（１３０１）は、もっとも広い分布の個体のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を有するマップの領域を表す。３Ｄグラフィックマップ（１３００）と比較して、（図１１に示されるような）３Ｄグラフィックマップ（１１００）はもっとも分布の大きな範囲が異なることは注目に値する。グラフィックマップ（１１００）とグラフィックマップ（１３００）との間でのこの出現差は、グラフィック（１１００）とグラフィックマップ（１３００）のそれぞれで表された集団（あるいは部分集団）間の年齢の差の結果であると推定される。両方とも同じ性に関するものであるグラフィックマップ（１１００）とグラフィックマップ（１３００）との間に差があるということは、年齢によって基準範囲を生成するためのデータを分離することの価値を強調するものである。場合によっては、基準範囲は、集団分布が（１１０１）あるいは（１３０１）においてもっとも大きいグラフィックマップの一部に基づいて決定される。したがって、様々な年齢群の３Ｄグラフィックマップ中の集団分布の差は、１つの年齢群と別の年齢群との間の基準範囲の差を表し得る。さらに別の言い方をすれば、グラフィックマップ（１１００）とグラフィックマップ（１３００）との間の差に基づいて、異なる基準範囲は、６０−８９歳の女性よりも２０−５９歳の女性において正常なＨＤＬ値を画定すると予測される。
【００８０】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、領域（１３０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、領域（１３０１）内での集団のパーセンテージを計算するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１３０２）によって表される他のあらゆる集団パラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージが（１３０３）においてもっとも高い領域の開始点と終了点は、総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１３０３）によって表される他のあらゆる集団パラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージが（１３０３）においてもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１３０２）によって表される任意の他の集団パラメータ値）と総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１３０３）によって表される任意の他の集団パラメータ値）の基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００８１】
図１４は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（１４００）を示す。３Ｄグラフィックマップ（１４００）において、ヘルスまたはリスクパラメータは、１００，０００以上の個体の大規模な集団調査から得られた。３Ｄグラフィックマップ中のマッピングされたデータは、６０−８９歳の男性から集められたデータを含む。具体的には、データは、それぞれの個体のＨＤＬ、および総コレステロール／ＨＤＬ比を含む。図１４に示されるように、ＨＤＬ値は第１の軸（１４０２）上で表され、個々のＨＤＬ値は５つの値単位の群に分割される。同様に、総コレステロール／ＨＤＬ比は、第２の軸（１４０３）上で表され、個々の総コレステロール／ＨＤＬ比は０．５の値単位の群に分割される。集団のパーセンテージは第３の軸（１４０４）上で表される。ヘルスまたはリスクパラメータデータ点は、３Ｄグラフィックマップ（１４００）中でマッピングされ、ここで、それぞれの個体のＨＤＬおよびＴＣ／ＨＤＬ比の値はｘ−ｙ面中のそれぞれの群に入れられ、これらの群が表す集団のパーセンテージはＺ軸上で図示される。このように値をマッピングすることで、２つの結合ヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（つまり、ＴＣ／ＨＤＬ比に組み合わされたＨＤＬレベル）の三次元表現を、その結合値が表す集団のパーセンテージにあわせて作成する。３Ｄグラフィックマップ（１４００）の領域（１４０１）は、個体のもっとも広い分布値を有するマップ（１４００）の領域を表す。３Ｄグラフィックマップ（１４００）と比較して、（図１２に示されるような）３Ｄグラフィックマップ（１２００）はもっとも分布の大きな範囲が異なることは注目に値する。グラフィックマップ（１２００）とグラフィックマップ（１４００）との間でのこの出現差は、グラフィック（４００）とグラフィックマップ（６００）のそれぞれで表された集団（あるいは部分集団）間の年齢の差の結果であると推定される。両方とも同じ性に関するものであるグラフィックマップ（１２００）とグラフィックマップ（１４００）との間に差があるということは、年齢によって基準範囲を生成するためのデータを分離することの価値を強調するものである。場合によっては、基準範囲は、集団分布がもっとも大きいグラフィックマップの一部（つまり、領域（１２０１）と（１４０１））に基づいて決定される。したがって、様々な年齢群の３Ｄグラフィックマップ中の集団分布の差は、１つの年齢群と別の年齢群との間の基準範囲の差を表し得る。さらに別の言い方をすれば、グラフィックマップ（１２００）とグラフィックマップ（１４００）との間の差に基づいて、異なる基準範囲は、２０−５９歳の男性と６０−８９歳の男性において正常なＨＤＬ値を画定すると予測される。
【００８２】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（１４００）の領域（１４０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、領域（１４０１）内での集団のパーセンテージを計算するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１４０２）によって表される他のあらゆる集団パラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１４０３）上で表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、計算された集団のパーセンテージがもっとも高い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１４０２）によって表される任意の他の集団パラメータ値）と総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１４０３）上で表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００８３】
図１５は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（１５００）を示す。グラフィックマップ（１５００）は、グラフィックマップ（１１００）と同じＨＤＬおよび総コレステロール／ＨＤＬ比を表し、グラフィックマップ（１５００）では、ＨＤＬは軸（１５０２）上にあり、総コレステロール／ＨＤＬ比は軸（１５０３）上にある。軸（１５０４）は、結合ＨＤＬおよび総コレステロール／ＨＤＬ比の値に関連した死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）を表す。グラフィックマップの領域（１５０１）は、死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）が最低である領域を表し、それは、それを囲むピーク中の谷に似ている。図１１のグラフィックマップ（１１００）と比較すると、領域（１１０１）と（１５０１）は重複を有し、それは、領域（１５０１）が領域（１５０１）のもっとも高い集団分布あるいは「フットプリント」の領域に一致するときに現れる。
【００８４】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（１５００）の領域（１５０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、領域（１５０１）内での死亡率を計算するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、死亡／有害な健康転帰率の計算されたパーセンテージがもっとも低い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１５０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、死亡／有害な健康転帰の計算されたパーセンテージが（１５０１）においてもっとも低い領域の開始点と終了点は、総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１５０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、死亡／有害な健康転帰の計算されたパーセンテージが（１５０１）においてもっとも低い領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１５０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１５０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００８５】
本明細書に記載されるシステムと方法のいくつかの実施形態では、コンピュータープログラムは、第１のグラフィックマップ（１１００）におけるヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（１１０１）のもっとも広い分布の領域と、第２のグラフィックマップ（１５００）における谷（１５０１）とを解析および／または比較するように構成される。いくつかの実施形態では、第２のグラフィックマップ中の谷（１５０１）は、第１のグラフィックマップ（１１００）中のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（１１０１）のもっとも広い分布の領域に重ねられ、重複領域が決定される。いくつかの実施形態では、重複領域のもっとも広い境界は、基準範囲の上限と下限であるか、上記基準範囲の上限と下限を決定するために使用される。いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（１１００）のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（１１０１）のもっとも広い分布の領域、およびグラフィックマップ（１５００）の谷（１５０１）の重複領域の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。重複領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、（１５０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰率の領域に対して（１１０１）においてもっとも高いパーセンテージの領域を比較するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、（１５０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１５０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１５０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１５０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１５０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１５０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１５０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００８６】
図１６は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（１６００）を示す。グラフィックマップ（１６００）は、グラフィックマップ（１２００）と同じＨＤＬおよび総コレステロール／ＨＤＬ比を表し、グラフィックマップ（１６００）では、ＨＤＬは軸（１６０２）上にあり、総コレステロール／ＨＤＬ比は軸（１６０３）上にある。軸（１６０４）は、結合ＨＤＬおよび総コレステロール／ＨＤＬ比の値に関連した死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）を表す。グラフィックマップ（１６００）の領域（１６０１）は、死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）が最低である領域を表し、それは、それを囲むピーク中の谷に似ている。図１２のグラフィックマップ（１２００）と比較すると、領域（１２０１）と（１６０１）は重複を有し、それは、（１６０１）の領域が（１２０１）のもっとも高い集団分布あるいは「フットプリント」に一致するときに現れる。
【００８７】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（１６００）の領域（１６０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、（１６０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰率の領域に対して（１２０１）においてもっとも高いパーセンテージの領域を比較するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、（１６０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１６０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１６０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１６０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１６０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１６０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１６０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００８８】
本明細書に記載されるシステムと方法のいくつかの実施形態では、コンピュータープログラムは、第１のグラフィックマップ（１２００）におけるヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（１２０１）のもっとも広い分布の領域と、第２のグラフィックマップ（１６００）における谷（１６０１）とを解析および／または比較するように構成される。いくつかの実施形態では、第２のグラフィックマップ中の谷（１６０１）は、第１のグラフィックマップ（１２００）中のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（１２０１）のもっとも広い分布の領域に重ねられ、重複領域が決定される。いくつかの実施形態では、重複領域のもっとも広い境界は、基準範囲の上限と下限であるか、上記基準範囲の上限と下限を決定するために使用される。いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（１２００）のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（１２０１）のもっとも広い分布の領域、およびグラフィックマップ（１６００）の谷（１６０１）の重複領域の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。重複領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、（１６０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰率の領域に対して（１２０１）においてもっとも高いパーセンテージの領域を比較するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、（１６０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１６０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１６０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１６０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１６０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１６０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１６０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００８９】
図１７は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（１７００）を示す。グラフィックマップ（１７００）は、グラフィックマップ（１３００）と同じＨＤＬおよび総コレステロール／ＨＤＬ比を表し、グラフィックマップ（１３００）では、ＨＤＬは軸（１７０２）上にあり、総コレステロール／ＨＤＬ比は軸（１７０３）上にある。グラフィックマップ（１７００）では、軸（１７０４）は、結合ＨＤＬおよび総コレステロール／ＨＤＬ比の値に関連した死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）を表す。グラフィックマップ（１７００）の領域（１７０１）は、死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）が最低である領域を表し、それは、それを囲むピーク中の谷に似ている。図１３のグラフィックマップ（１３００）と比較すると、領域（１３０１）と（１７０１）は重複を有し、それは、（１３０１）のもっとも高い集団分布あるいは「フットプリント」に一致する（１７０１）において現れる。
【００９０】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（１７００）の領域（１７０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、（１７０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰率の領域に対して（１３０１）においてもっとも高いパーセンテージの領域を比較するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、（１７０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１７０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１７０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１７０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１７０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１７０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１７０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００９１】
本明細書に記載されるシステムと方法のいくつかの実施形態では、コンピュータープログラムは、第１のグラフィックマップ（１３００）におけるヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（１３０１）のもっとも広い分布の領域と、第２のグラフィックマップ（１７００）における谷（１７０１）とを解析および／または比較するように構成される。いくつかの実施形態では、第２のグラフィックマップ中の谷（１７０１）は、第１のグラフィックマップ（１３００）中のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（１３０１）のもっとも広い分布の領域に重ねられ、重複領域が決定される。いくつかの実施形態では、重複領域のもっとも広い境界は、基準範囲の上限と下限であるか、上記基準範囲の上限と下限を決定するために使用される。いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（１３００）のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（１３０１）のもっとも広い分布の領域、およびグラフィックマップ（１７００）の谷（１７０１）の重複領域の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。重複領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、（１７０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰率の領域に対して（１３０１）においてもっとも高いパーセンテージの領域を比較するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、（１７０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１７０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１７０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１７０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１７０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１７０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１７０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００９２】
図１８は、個体の集団から得られた３つのヘルスパラメータまたはリスクパラメータを表す、本明細書に記載されるシステムと方法により生成されるような典型的な３Ｄグラフィックマップ（１８００）を示す。グラフィックマップ（１８００）は、グラフィックマップ（１１００）と同じＨＤＬおよび総コレステロール／ＨＤＬ比を表し、グラフィックマップ（１８００）では、ＨＤＬは軸（１８０２）上にあり、総コレステロール／ＨＤＬ比は軸（１８０３）上にある。グラフィックマップ（１８００）では、軸（１８０４）は、結合ＨＤＬおよび総コレステロール／ＨＤＬ比の値に関連した死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）を表す。グラフィックマップ（１８００）の領域（１８０１）は、死亡率（あるいは他の有害な健康転帰リスク）が最低である領域を表し、それは、それを囲むピーク中の谷に似ている。図１４のグラフィックマップ（１４００）と比較すると、領域（１４０１）と（１８０１）は重複を有し、（１８０１）は（１４０１）のもっとも高い集団分布あるいは「フットプリント」に一致する。
【００９３】
いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（１８００）の領域（１８０１）の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。いくつかの実施形態では、（１８０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１８０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１８０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１８０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１８０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１８０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１８０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００９４】
本明細書に記載されるシステムと方法のいくつかの実施形態では、コンピュータープログラムは、第１のグラフィックマップ（１４００）におけるヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（１４０１）のもっとも広い分布の領域と、第２のグラフィックマップ（１８００）における谷（１８０１）とを解析および／または比較するように構成される。いくつかの実施形態では、第２のグラフィックマップ中の谷（１８０１）は、第１のグラフィックマップ（１４００）中のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（１４０１）のもっとも広い分布の領域に重ねられ、重複領域が決定される。いくつかの実施形態では、重複領域のもっとも広い境界は、基準範囲の上限と下限であるか、上記基準範囲の上限と下限を決定するために使用される。いくつかの実施形態では、基準範囲の上限と下限は、グラフィックマップ（１４００）のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値（１４０１）のもっとも広い分布の領域、およびグラフィックマップ（１８００）の谷（１４０１）の重複領域の外部境界と等しいか、あるいは上記外部境界によって決定される。重複領域の外部境界は、いくつかの実施形態では、（１８０１）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰率の領域に対して（１４０１）においてもっとも高いパーセンテージの領域を比較するコンピュータープログラムによって決定される。いくつかの実施形態では、（１８０２）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１８０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１８０３）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１８０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）の基準範囲であるか、あるいは上記基準範囲を決定する。いくつかの実施形態では、（１８０３）においてもっとも低い死亡／有害な健康転帰の領域の開始点と終了点は、ＨＤＬ（あるいは、軸（１８０２）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）と総コレステロール／ＨＤＬ比（あるいは、軸（１８０３）によって表される任意の他のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値）についての基準範囲であるか、上記の基準範囲を一緒に決定する。
【００９５】
基準範囲を生成するためのシステムおよび方法は、非ヘルスケア関連の実施形態などの広範囲な様々な実施形態で使用され得る。そのような実施形態については、基準範囲は、状態の存在または不在、あるいは、全身状態などの特定の事象またはヘルスケアに関連しない事象の存在または不在を示す１つ以上のパラメータ値を含み得る。そうしたパラメータ値は、例えば、個体の症状または状態に関連付けられる、感知された、測定された、または観察された値である。そうしたパラメータ値は、例えば、特定の事象に関連付けられる、感知された、測定された、または観察された値である。個体は、ヒト、哺乳動物、生物、あるいは生きていない物体であり得る。そのような適用は、生命保険、健康保険、火災保険、災害保険（ｈａｚａｒｄ  ｉｎｓｕｒａｎｃｅ）、住宅保険、自動車保険、旅行保険、洪水保険、事業保険、ペット保険、あるいは他のあらゆる種類の保険であり得る。パラメータ値の種類の非限定的な例は、主観的データおよび客観的データを含む。客観的データの非限定的な例としては、犯罪歴、教育、国籍、在留資格、婚姻関係の有無、所得範囲、クレジット記録、健康保険の種類、健康保険適用範囲、生命保険の種類、生命保険適用範囲、負債額、スピード違反の切符の数、事故の回数、作品の所有、資産の所有、あるいはその個体の他のあらゆる客観的な情報が挙げられる。主観的なデータの非限定的な例としては、職務遂行、作品に関する満足レベル、あるいは個体のまたは個体に関連する他のあらゆる主観的情報が挙げられる。非限定的な例として、基準範囲は、申請人が今後３年間に自動車事故に関与しそうか否かを自動車保険会社が判断するために、他のパラメータと組み合わされた運転記録を用いて生成され得る。別の例として、基準範囲は、個体が新しく発売されたモバイルアプリケーションを買いそうか否かを判断するために生成され得る。
【００９６】
本開示は、生物のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値について言及してきたが、本明細書で提供されるシステムと方法は、様々な種類の非ヘルスまたはリスク関連パラメータとともに使用されるように採用され得る。そのようなパラメータは、集団の特色または特性を記載するか、上記特色または特製に関連する、あらゆるパラメータであり得る。同様に、本明細書で提供されるシステムと方法は、無生物の任意の集団とともに使用されるように採用され得る。例えば、基準範囲は、多くの地震の情報を用いて、ある地理的地域で地震が発生するかを判断するために生成され得る。別の例として、基準範囲は、自動車の座席の集団のなかである自動車の座席の安全レベルを判断するために使用可能である。
【００９７】
３Ｄ集団マップ
いくつかの態様では、集団の解析を容易にするためのコンピューターで実施される方法が本明細書で開示される。そのような集団は、ヒト、哺乳動物、あるいは任意の他の生物などの生物の集団であり得る。代替的に、あるいは、組み合わせて、そのような集団は、岩、星、金属、油、木、石炭、建築物、金属、および／または鉱物などの無生物を含み得る。例えば、本方法は、例えば、航路（例えば、移動距離、船のタイプ、貨物サイズなどのパラメータを有する）、採鉱（例えば、土／岩のタイプ、資源の特性、採鉱シャフトの深さなどのパラメータを有する）、および作物（例えば、１エーカー当たりに使用される肥料／殺虫剤の量、エーカー数、栽植期、水やりの頻度などのパラメータ−を有する）などの様々な現象の解析を可能にする。場合によっては、物体の集団の解析を容易にするための方法は、第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、および集団のパーセンテージを受け取る工程であって、第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、あるいはその両方が集団中で測定される、工程を含む。パラメータ値はヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値であり得る。非限定的な例としては、星の集団について、パラメータ値の第１のセットと第２のセットは、熱、光、大きさ、年齢、および色のうちの２つであり得る。いくつかの実施形態では、本明細書の方法は、集団のパーセンテージで、第１のパラメータ値と第２のパラメータ値を３次元でグラフィックにマッピングする工程であって、それによって、集団パーセンテージマップを作成するか、あるいは、あるいは同等に、集団の解析を容易にするための集団マップを作成する、工程を含む。集団の解析のための３Ｄ集団マップを作成するこうした方法は新規であり、データ解析および／または視覚化の分野に対する著しい改善を含む。３Ｄ集団マップを作成するこうした方法は、とりわけ、多くの集団に対して視覚的に便利なデータ表示を可能にすることによって、データの取り扱いや解析を容易にする。集団の解析のための３Ｄ集団マップを作成するこうした方法は都合よく、データ解析時間を減らし、集団の２つの異なるパラメータに関連する集団の特徴の視覚的な識別を可能にする。場合によっては、３Ｄ集団を作成する方法は、第１または第２のパラメータをモデル化するために機械学習を利用しない。場合によっては、３Ｄ集団マップを作成する方法は、第１または第２のパラメータ統計モデリングを含まない。例えば、従来の手法は典型的には、単一のパラメータを特徴づけるために釣鐘曲線を使用するが、複数のパラメータ（例えば、出力／読出しに対する各種パラメータの関係をモデル化するために多重線形回帰）を解析するために統計モデルに頼っている。対照的に、本方法の様々な実施形態は、統計的なモデリングを必要とすることなく、パラメータの迅速な視覚化と解析を可能にする「３Ｄ釣鐘曲線」として３Ｄ集団マップを作成する。したがって、本方法は、集団解析の技術分野を改善する単純化された解析プロセスを提供する。第１と第２のパラメータは、両方のパラメータの視覚化が集団の解析を容易にするためにさらなる文脈を提供し、例えば、ＨＤＬと総コレステロールのレベルを含み得る。方法は、「フットプリント」を識別するために３Ｄ集団マップの解析を含み得る。例えば、フットプリントは、集団内（例えば、ＨＤＬとコレステロールなどの第１と第２のパラメータ値の範囲内にある集団の特定のパーセンテージ）で「正常である」ものを画定するためにマッピング可能である。
【００９８】
場合によっては、３Ｄ集団マップはコンピューター上で生成される。３Ｄ集団マップを生成するプロセスは、命令を出力装置に送信して、３Ｄ集団マップの物理表現を出力するか、あるいは作成することを含み得る。場合によっては、３Ｄ集団マップの物理表現は、紙印刷物、ポスター、あるいは３Ｄ印刷されたマップまたはモデルである。場合によっては、３Ｄ集団マップは、デジタル表現あるいは仮想表現、例えば、コンピュータースクリーン上の画像、３Ｄ画像（例えば、ＶＲゴーグルまたは他のＶＲ表示を用いた）、２Ｄ映像、または３Ｄ映像などとして提示される。３Ｄ集団マップを生成するプロセスは、ユーザーがマップに注釈を加えること、例えば、フットプリントの境界を描くか、またはコメントを追加することができるツールを提供する工程を含み得る。場合によっては、ツールは、ユーザーがウェブ会議で３Ｄ集団マップを共有することを可能にする。
【００９９】
場合によっては、３Ｄ集団マップは被験体を評価するために使用される。例えば、集団におけるＨＤＬおよびコレステロールの値を視覚化する３Ｄ集団マップは、患者を評価し、患者の健康状態を判定するために使用することができる。健康状態は、特定の健康転帰（例えば、死亡率、疾患発生など）のリスクあるいは確率であり得る。場合によっては、３Ｄ集団マップは、１人以上の患者を２つ以上の群へと選別するために使用される。例えば、患者は「フットプリント」内または「フットプリント」外に属していてもよい。群は、群内に属する患者のための特定の治療的介入または処置を推奨し、ならびに、１つ以上の他の群において処置を推奨しないか、または代替的な処置を推奨する、評価を伴う治療の介在を含むことができる。場合によっては、３Ｄ集団マップは、１つ以上の群（例えば、高リスクの心血管系イベント、低リスクの心血管系イベントなど）を表す、１つ以上の領域または体積を含む。患者は、そのような３Ｄ集団マップに従って、経時的にトラッキングあるいはモニタリングされ得る。いくつかの例では、患者の１つ以上の人口統計または他の要因に特有の個別化された３Ｄ集団マップが使用される。例えば、３Ｄ集団マップは、患者または被験体によって共有される特定の性別、年齢群、民族性、位置（例えば、緯度／経度、大陸、都市／郊外／田舎など）にカスタマイズあるいは個別化され得る。これにより、１つ以上の変数の制御を支援することで、より正確な解析が可能になる。
【０１００】
場合によっては、３Ｄ集団マップを生成するために用いられるデータセットは、最小のサイズを有している。本開示では、十分に大きなデータセットの取得により、３Ｄ集団マップが大幅に改善されることが認められる。データセットは、最小数のサンプルあるいは観察を有する。例えば、データセットは、少なくとも１，０００のサンプル、少なくとも５，０００のサンプル、少なくとも１０，０００のサンプル、少なくとも２０，０００のサンプル、少なくとも３０，０００のサンプル、少なくとも４０，０００のサンプル、少なくとも５０，０００のサンプル、少なくとも６０，０００のサンプル、少なくとも７０，０００のサンプル、少なくとも８０，０００のサンプル、少なくとも９０，０００のサンプル、少なくとも１００，０００のサンプル、少なくとも２００，０００のサンプル、少なくとも３００，０００のサンプル、少なくとも４００，０００のサンプル、あるいは少なくとも５００，０００のサンプルを含むことができる。
【０１０１】
基準範囲を生成するために、データの解析ベースおよび証拠ベースのモデルあるいはマップを生成および／または利用する、システムならびに方法が本明細書に記載される。マップは、個体の集団から収集される１つ以上の個々のパラメータ値を含む。いくつかの実施形態では、マップされたデータは、三次元で図表を用いて構成される。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されるシステムおよび方法によって使用されるデータポイントは、大規模な人口調査、例えば、大規模なコホート追跡調査などから得られる。
【０１０２】
デジタル処理装置は、装置の機能を実行する１つ以上のハードウェア中央処理装置（ＣＰＵ）あるいは汎用グラフィック処理装置（ＧＰＧＰＵ）を備える。デジタル処理装置は、実行可能命令を実行するように構成された運用システムをさらに備える。デジタル処理装置は、コンピューターネットワークに随意に接続される。デジタル処理装置は、ワールド・ワイド・ウェブにアクセスするようにインターネットに随意に接続される。デジタル処理装置は、クラウドコンピューティング・インフラストラクチャに随意に接続される。適切なデジタル処理装置は、非限定的な例として、サーバーコンピューター、デスクトップコンピューター、ラップトップコンピューター、ノートブックコンピューター、サブノートブックコンピューター、ネットブックコンピューター、ネットパッドコンピューター、セットトップコンピューター、メディアストリーミングデバイス、ハンドヘルドコンピューター、インターネット家電、モバイルスマートフォン、タブレットコンピュータ、携帯情報端末、ビデオゲーム機、および伝達手段が含まれる。当業者は、多くのスマートフォンが、本明細書に記載されるシステムにおいて使用するのに適していることを認識する。
【０１０３】
典型的に、デジタル処理装置は、実行可能命令を実行するように構成されるオペレーティングシステムを備える。オペレーティングシステムは、例えば、デバイスのハードウェアを管理し、アプリケーションの実施のためのサービスを提供するプログラムおよびデータを含む、ソフトウェアである。適切なサーバー・オペレーティング・システムは、非限定的な例として、ＦｒｅｅＢＳＤ、ＯｐｅｎＢＳＤ、ＮｅｔＢＳＤ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ（登録商標）、Ｍａｃ  ＯＳ  Ｘ  Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）、およびＮｏｖｅｌｌ（登録商標）ＮｅｔＷａｒｅ（登録商標）を含むことを、当業者は認識する。適切なパーソナル・コンピューター・オペレーティング・システムは、非限定的な例として、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ（登録商標）Ｍａｃ  ＯＳ  Ｘ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、および、ＧＮＵ／Ｌｉｎｕｘ（登録商標）などのＵＮＩＸ（登録商標）のようなオペレーティングシステムを含むことを、当業者は認識する。いくつかの実施形態において、オペレーティングシステムは、クラウドコンピューティングによって提供される。
【０１０４】
本明細書に記載されるようなデジタル処理装置は、ストレージおよび／またはメモリデバイスを備えるか、あるいは、ストレージデバイスおよび／またはメモリデバイスに動作可能に接続される。ストレージデバイスおよび／またはメモリデバイスは、一時的または永続的にデータまたはプログラムを記憶するために使用される１つ以上の物理装置である。いくつかの実施形態において、デバイスは揮発性メモリであり、記憶した情報を維持するために電力を必要とする。いくつかの実施形態において、デバイスは不揮発性メモリであり、デジタル処理装置に電力が供給されない時に記憶した情報を保持する。さらなる実施形態において、不揮発性メモリはフラッシュメモリを含む。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）を含む。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、強誘電体ランダムアクセスメモリ（ＦＲＡＭ（登録商標））を含む。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）を含む。他の実施形態において、デバイスは、非限定的な例として、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ装置、磁気ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブ、およびクラウドコンピューティングベースの記憶装置を含むストレージデバイスである。さらなる実施形態において、ストレージデバイスおよび／またはメモリデバイスは、本明細書に開示されるものなどの装置の組み合わせである。
【０１０５】
本明細書に記載されるようなシステムまたは方法は、１つ以上の基準範囲を生成するために使用することができ、それらは、個々の値が基準範囲内にあるか基準範囲外にあるかを判定するために、非ヘルスケア関連専門家によって使用されてもよい。加えて、いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるようなシステムまたは方法は、１つ以上の基準範囲を含むとしてデータベースを生成する。いくつかの実施形態において、本明細書におけるデータベースは、基準範囲内あるいは基準範囲外のいずれかにある１つ以上のパラメータ値に関連付けられる状態（転帰）の存在／不在の相対リスクを提供する。
【０１０６】
本明細書に記載されるシステムのいくつかの実施形態は、コンピューターベースのシステムである。これらの実施形態は、非一時的なコンピューター可読記憶媒体の形態であり得るプロセッサーとメモリとを含むＣＰＵを備える。これらのシステムの実施形態は、メモリ（非一時的なコンピューター可読記憶媒体の形態などで）典型的に記憶されるソフトウェアをさらに備え、ここで、上記ソフトウェアは、プロセッサーに機能を実行させるように構成される。本明細書に記載されるシステムに組み込まれたソフトウェアの実施形態は、１つ以上のモジュールを含んでいる。
【０１０７】
本明細書に記載されるソフトウェアの実施形態は、集団データを受け取り、集団データのグラフィックマップ（好ましくは、三次元）を生成し、いくつかの実施形態では、上記グラフィックマップと第２グラフィックマップを比較し、基準範囲を決定し、および、いくつかの実施形態では、基準範囲を含むデータベースを生成することを、プロセッサーに実行させるように構成される。
【０１０８】
図２に示されるように、非ヘルスケア関連の一般的用途のための典型的な方法は、以下の典型的な工程を含み得る：工程（２０１）において、デバイスまたはシステムは、個体の大集団からデータを受け取る。本明細書に記載されるシステムおよび方法での使用に適している大集団は、例えば、１００，０００以上の個体を含む研究などのコホート研究を含む。受け取られたデータは、１つ以上のパラメータ（本明細書に記載されるような）を含む。工程（２０２）において、２つ以上の受け取られたパラメータは、好ましくは、３Ｄグラフィックマップにマッピングされる。生成されたマップは、例えば、１つ以上のパラメータ値が１つ以上の他のパラメータに対して状況を当てはめられるように、互いに対して２つ以上のパラメータを提示するように構成される。工程（２０３）において、２つ以上のパラメータは、好ましくは、それらの関連する転帰レベルに関して、３Ｄグラフィックマップにマッピングされる。工程（２０４）において、例えば、１つのグラフィックマップを他のグラフィックマップ上に重ねて、人口分布が最も高く、かつ、転帰（例えば、望ましくない転帰）が低い重複領域の存在を判定することによって、第１の３Ｄマップおよび第２の３Ｄマップが比較される。工程（２０５）において、基準範囲は、２つの比較されたパラメータの両方の人口分布が最も高く、かつ、集団の成果が最も低い範囲の上限および下限に基づいて判定される。工程（２０６）において、データベースは、生成された基準範囲で作成される。
【０１０９】
本明細書に記載されるいくつかの実施形態において、デジタル処理装置は、ユーザーに視覚的情報を送信するためのディスプレイを備える。本明細書に記載されるシステムおよび方法での使用に適した表示の非限定的な例は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、薄膜トランジスタ液晶ディスプレイ（ＴＦＴ−ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、アクティブ−マトリクスＯＬＥＤ（ＡＭＯＬＥＤ）ディスプレイ、あるいはプラズマディスプレイを含む。
【０１１０】
本明細書に記載されるいくつかの実施形態において、デジタル処理装置は、ユーザーから情報を受け取るための入力デバイスを備える。本明細書に記載されるシステムおよび方法での使用に適した入力デバイスの非限定的な例は、キーボード、マウス、トラックボール、トラックパッド、またはスタイラスを含む。いくつかの実施形態において、入力デバイスは、タッチスクリーンまたはマルチタッチスクリーンである。
【０１１１】
本明細書に記載されるシステムおよび方法は、随意にネットワーク接続されたデジタル処理装置のオペレーティングシステムによって実行可能な命令を含むプログラムでコードされた、１つ以上の非一時的なコンピューター読み取り可能な記憶媒体を含んでいる。本明細書に記載されるシステムおよび方法のいくつかの実施形態において、非一時的記憶媒体は、システムの構成要素であるか、あるいは方法で利用されるデジタル処理装置の構成要素である。またさらなる実施形態では、コンピューター読み取り可能な記憶媒体は、デジタル処理装置から随意に除去可能である。いくつかの実施形態では、コンピューター読み取り可能な記憶媒体は、非限定的な例として、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ装置、ソリッドステート記憶装置、磁気ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブ、クラウドコンピューティングシステムおよびサービスなどを含む。場合によっては、プログラムおよび命令は、媒体上で永久に、実質的に永久に、半永久に、または非一時的にコードされる。
【０１１２】
本明細書に記載されるシステムおよび方法は、典型的に、少なくとも１つのコンピュータープログラム、またはその使用を含む。コンピュータープログラムは、デジタル処理装置のＣＰＵにおいて実行可能であり、特別なタスクを実行するために書かれた、一連の命令を含む。コンピューター可読命令は、特定のタスクを実行するか、あるいは特定の抽象データ型を実装する、機能、オブジェクト（ｏｂｊｅｃｔｓ）、アプリケーション・プログラム・インターフェース（ＡＰＩ）、データ構造などのプログラムモジュールとして実施されてもよい。本明細書で提供される開示を考慮して、当業者は、コンピュータープログラムが、様々なバージョンの様々な言語で書き込まれ得ることを認識する。様々な環境で所望されるように、コンピューター可読命令の機能を組み合わせるか、または分散させることができる。いくつかの実施形態において、コンピュータープログラムは１つの連続した命令を含む。いくつかの実施形態において、コンピュータープログラムは複数の連続した命令を含む。いくつかの実施形態において、コンピュータープログラムは、１つの場所から提供される。他の実施形態において、コンピュータープログラムは複数の場所から提供される。様々な実施形態において、コンピュータープログラムは、１以上のソフトウェアモジュールを含む。様々な実施形態において、コンピュータープログラムは、一部または全体として、１つ以上のウェブアプリケーション、１つ以上のモバイルアプリケーション、１つ以上のスタンドアロンアプリケーション、１つ以上のウェブブラウザプラグイン、拡張、アドイン、またはアドオン、あるいはこれらの組み合わせを含む。様々な実施形態において、ソフトウェアモジュールは、ファイル、コードのセクション、プログラミングオブジェクト、プログラミング構造、またはそれらの組み合わせを含む。さらなる様々な実施形態において、ソフトウェアモジュールは、複数のファイル、コードの複数のセクション、複数のプログラムミングオブジェクト、複数のプログラムミング構造、またはそれらの組み合わせを含む。様々な実施形態において、１以上のソフトウェアモジュールは、非限定的な例として、ウェブアプリケーション、モバイルアプリケーション、および独立型アプリケーションを含む。いくつかの実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１つのコンピュータープログラムまたはアプリケーション内にある。他の実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１より多くのコンピュータープログラムまたはアプリケーション内にある。いくつかの実施形態において、ソフトウェアモジュールは１つのマシン上でホストされる（ｈｏｓｔｅｄ）。他の実施形態において、ソフトウェアモジュールは１より多くのマシン上でホストされる。さらなる実施形態において、ソフトウェアモジュールは、クラウド・コンピューティング・プラットフォーム上でホストされる。いくつかの実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１つの場所にある１つ以上のマシン上でホストされる。他の実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１より多くの場所にある１つ以上のマシン上でホストされる。
【０１１３】
典型的には、本明細書に記載されるシステムおよび方法は、１つ以上のデータベースを有し、および／または利用する。本明細書で提供される開示の観点から、当業者は、多数のデータベースが、ベースラインデータセット、ファイル、ファイルシステム、オブジェクト、オブジェクトのシステム、ならびにデータ構造、および本明細書に記載される他のタイプの情報の記憶および検索に適していることを認識する。様々な実施形態では、適切なデータベースは、非限定的な例として、リレーショナルデータベース、非リレーショナルデータベース、オブジェクト指向型データベース、オブジェクトデータベース、エンティティ関係モデルデータベース、結合性データベース、およびＸＭＬデータベースを含む。さらに非限定的な例としては、ＳＱＬ、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ、ＭｙＳＱＬ、Ｏｒａｃｌｅ、ＤＢ２、およびＳｙｂａｓｅが挙げられる。他の実施形態において、デー夕ベースはインターネットベースである。さらなる実施形態において、データベースはウェブベースである。またさらなる実施形態において、デー夕ベースは、クラウドコンピューティングベースである。他の実施形態において、データベースは、１以上のローカルコンピューターのストレージデバイスをベースとする。
【０１１４】
図１９は、本明細書に記載されるようなデジタル処理装置（１９０１）を備えるシステムの典型的な実施形態を示す。デジタル処理装置（１９０１）は、個体の集団を解析して、個体の健康あるいは不健康な状態を識別するための基準範囲を生成するように構成された、ソフトウェアアプリケーションを備える。デジタル処理装置（１９０１）は、中央処理装置（ＣＰＵ、本明細書では「プロセッサー」および「コンピュータープロセッサー」）（１９０５）を備え、これは、シングルコアまたはマルチコアプロセッサー、あるいは、並列処理のための複数のプロセッサーであり得る。デジタル処理装置（１９０１）は、メモリまたは記憶場所（１９１０）（例えば、ランダムアクセスメモリ、読み取り専用メモリ、フラッシュメモリ）のいずれか、電子記憶装置（１９１５）（例えば、ハードディスク）、１つ以上の他のシステムと通信するための通信インターフェース（１９１９）（例えば、ネットワークアダプタ、ネットワークインターフェース）、およびキャッシュなどの周辺機器も備える。周辺機器は、ストレージインターフェース（１９７０）を介してデバイスの残りと通信するストレージデバイスあるいは記憶媒体（１９６５）を備えていてもよい。メモリ（１９１０）、記憶装置（１９１５）、インターフェース（１９１９）、および周辺機器は、マザーボードなどの通信バス（１９２５）を介して、ＣＰＵ（１９０５）と通信するように構成される。デジタル処理装置（１９０１）は、通信インターフェイス（１９１９）の助けを借りて、コンピューターネットワーク（「ネットワーク」）（１９３０）に動作可能に接続され得る。ネットワーク（１９３０）はインターネットを含み得る。ネットワーク（１９３０）は、電気通信および／またはデータネットワークであり得る。
【０１１５】
デジタル処理装置（１９０１）は、ユーザーから情報を受け取るための入力デバイス（１９４５）を備え、上記入力デバイスは、入力インターフェース（１９５０）を介してデバイスの他の要素と通信する。デジタル処理装置（１９０１）は、出力インタフェース（１９６０）を介してデバイスの他の構成要素と通信する出力装置（１９５５）を備えていてもよい。
【０１１６】
ＣＰＵ（１９０５）は、ソフトウェアアプリケーションあるいはモジュールで具体化された機械可読命令を実行するように構成される。上記命令は、メモリ（１９１０）などの記憶場所に記憶され得る。メモリ（１９１０）は、様々な構成要素（例えば、機械可読媒体）を備えていてもよく、それらは、限定されないが、ランダムアクセスメモリ構成要素（例えば、ＲＡＭ）（例えば、スタティックＲＡＭ「ＳＲＡＭ」、ダイナミックＲＡＭ「ＤＲＡＭ」など）、あるいは読み取り専用の構成要素（例えば、ＲＯＭ）を含む。メモリ（１１０）は、ベーシック  インプット／アウトプット  システム（ＢＩＯＳ）を備え、それは、デバイス起動中などに、デジタル処理装置内の要素間で情報を転送するのを支援する基本ルーチンを含み、その基本ルーチンはメモリ（１９１０）に記憶され得る。
【０１１７】
記憶装置（１９１５）は、ヘルスパラメータあるいはリスクパラメータのデータ、例えば、個々のヘルスパラメータあるいはリスクパラメータの値、ヘルスパラメータあるいはリスクパラメータの値のマップ、値の群などのファイルを記憶するように構成され得る。記憶装置（１９１５）は、オペレーティングシステム、およびアプリケーションプログラムなどを記憶するためにも使用され得る。随意に、記憶装置（１９１５）は、例えば、外部ポートコネクタ（図示せず）を介して、および／または記憶装置のインターフェースを介して、デジタル処理装置に移動可能にインターフェースされ得る。ソフトウェアは、完全にまたは部分的に、コンピューター可読記憶媒体の内部に、または、記憶装置（１９１５）内部あるいは外部に存在してもよい。別の例では、ソフトウェアは、プロセッサー（１９０５）内に、完全にまたは部分的に存在してもよい。
【０１１８】
情報およびデータは、ディスプレイ（１９３５）を介してユーザーに表示することができる。上記ディスプレイは、インターフェース（１９４０）を介してバス（１９２５）に接続され、デバイス（１９０１）ディスプレイの他の要素間のデータ伝達は、インターフェース（１９４０）を介して制御され得る。
【０１１９】
本明細書に記載されるような方法は、例えば、メモリ（１９１０）または電子記憶装置（１９１５）などの、デジタル処理装置（１９０１）の電子記憶場所に保存された機械（例えば、コンピュータープロセッサ）実行可能コードによって、実施することができる。機械実行可能または機械可読コードは、ソフトウェアアプリケーションあるいはソフトウェアモジュールの形態で提供され得る。使用中に、コードはプロセッサー（１９０５）によって実行され得る。いくつかの場合では、コードは、記憶装置（１９１５）から検索され、プロセッサー（１９０５）による容易なアクセスのためにメモリ（１９１０）に保存することができる。いくつかの状況において、電子記憶装置（１９１５）は除外することができ、機械実行可能命令がメモリ（１９１０）に保存される。
【０１２０】
遠隔デバイス（１９０２）は、デジタル処理装置（１９０１）と通信するように構成され、および、任意のモバイルコンピューティングデバイスを含んでいてもよく、その非限定的な例は、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピューター、スマートフォン、またはスマートウォッチを含む。
【０１２１】
データベース
本明細書に記載されるシステムおよび方法のいくつかの実施形態は、１つ以上の基準範囲を含んでいるか、あるいは１つ以上の基準範囲からなるデータベースを生成するように構成される。本明細書に記載されるようなデータベースは、例えば、医療提供者、他の医療産業専門家、および／または他のエンドユーザーのためのルックアップテーブルとして機能するように構成される。本明細書に記載されるシステムおよび方法のこれらの実施形態において、ユーザーが、例えば、特定の個体のパラメータが基準範囲内あるいは基準範囲外にあるかを識別することができるように、基準範囲がデータベースにおいて表示される。
【０１２２】
番号付きの実施形態
以下の実施形態は、本明細書に開示される特徴の組み合わせの非限定的な順列を詳述する。特徴の組み合わせの他の順列も考慮される。特に、これらの番号を付けた実施形態の各々は、列挙されるような順序とは無関係に、前述または以下の番号を付けた実施形態に依存するか、あいはそれらに関連するものとして考慮される。１．基準範囲を持つデータベースを生成するためのコンピューター実施方法であって、該方法は：（ａ）第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、集団パーセンテージ、および死亡率または有害転帰率を受け取る工程であって、第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、あるいはその両方は、集団中で測定される、工程；（ｂ）図表により三次元で、第１および第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングする工程であって、それにより集団パーセンテージマップを生成する、工程；（ｃ）図表により三次元で、第１および第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を、死亡率または有害転帰率でマッピングする工程であって、それにより死亡率または有害転帰率のマップを生成する、工程；（ｄ）集団パーセンテージマップを、死亡率または有害転帰率のマップに重ねる工程であって、それにより重複マップを生成する、工程；（ｅ）重複マップに基づいて基準範囲値を生成する工程；および（ｆ）データベースに基準範囲値を投入する工程と、を含む、方法。２．第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を第１の複数の値群へと分離する工程と、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を第２の複数の値群に分離する工程と、を含む、実施形態１に記載のコンピューター実施方法。３．重複マップの生成後、第１の複数の値群の各々、および第２の複数の値群の各々の上限値と下限値を判定する工程を含む、実施形態２に記載のコンピューター実施方法。４．第１の複数の値群の各々を、それぞれ第２の複数の値群の各々に関連付ける工程であって、それにより複数の関連群を生成する、工程を含む、実施形態３に記載のコンピューター実施方法。５．総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡率または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域を判定する工程を含む、実施形態１に記載のコンピューター実施方法。６．基準範囲は、総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡率または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域の上限値と下限値を含む、実施形態１に記載のコンピューター実施方法。７．基準範囲はルックアップテーブルを含む、実施形態１に記載のコンピューター実施方法。８．第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値は測定データであり、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値が人口統計データである、実施形態１に記載のコンピューター実施方法。９．システムであって：（ａ）プロセッサーを備えるコンピューティングデバイスと；（ｂ）上記プロセッサーにより実行可能な命令を含むコンピュータープログラムによりコードされる非一時的コンピューター可読記憶媒体と、を備えており、上記命令は、プロセッサーに、（ｉ）第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、集団パーセンテージ、および死亡率または有害転帰率を受け取ることであって、ここで、第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値、あるいはその両方は、集団中で測定される、こと；（ｉｉ）図表により三次元で、第１および第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングし、それにより集団パーセンテージマップを生成すること；（ｉｉｉ）図表により三次元で、第１および第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を、死亡率または有害転帰率でマッピングし、それにより死亡率または有害転帰率のマップを生成すること；（ｉｖ）集団パーセンテージマップを、死亡率または有害転帰率のマップに重ね、それにより重複マップを生成すること；（ｖ）重複マップに基づいて基準範囲値を生成すること；および、ルックアップテーブルの形態をとる基準範囲値をデータベースに投入すること、を行わせる、システム。１０．コンピュータープログラムは、プロセッサーに、第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を第１の複数の値群に分離させ、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値を第２の複数の値群に分離させる、実施形態９に記載のシステム。１１．第１の複数の値群の各々および第２の複数の値群の各々の上限値と下限値は、重複マップの生成後に決定される、実施形態１０に記載のシステム。１２．コンピュータープログラムは、プロセッサーに、第１の複数の値群の各々を、それぞれ第２の複数の値群の各々に関連付けさせ、それにより複数の関連群を生成する、実施形態１１に記載のシステム。１３．コンピュータープログラムは、プロセッサーに、総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡率または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域を決定させる、実施形態９に記載のシステム。１４．基準範囲は、総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡率または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域の上限値と下限値を含む、実施形態９に記載のシステム。１５．第１の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値が測定され、第２の複数のヘルスパラメータ値またはリスクパラメータ値が人口統計データである、実施形態９に記載のシステム。１６．結合した第１および第２のリスクパラメータの１つ以上の基準範囲を生成するために、健康転帰またはリスク転帰を含む、健康な個体の大半を含む個体の集団を解析するためのコンピューター実施システムであって、１つ以上の基準範囲は、第１および第２のリスクパラメータに基づいて個体の健康状態または不健康状態を識別するのに有用であり、前記システムは、（ａ）プロセッサー、メモリ、および実行可能命令を実施するように構成されるオペレーティングシステムを備えた、デジタル処理装置と；（ｂ）１つ以上の基準範囲を生成するべくデジタル処理装置により実行可能な命令を含むコンピュータープログラムと、を備えており、該コンピュータープログラムは、（ｉ）データをインポートするように構成されたデータ収集モジュールであって、上記データは、少なくとも１つの共有人口統計特徴を持つ個体の集団の、第１のリスクパラメータデータ、第２のリスクパラメータデータ、および死亡または有害転帰のデータを含む長期ヘルスパラメータデータを含み、集団には多数の健康な個体と少数の不健康な個体が含まれる、データ収集モジュール；（ｉｉ）第１のリスクパラメータデータを第１の複数のデータ群に、および第２のリスクパラメータデータを第２の複数のデータ群にグループ化するように構成される、グループ化モジュール；（ｉｉｉ）第１の複数のデータ群を第２の複数のデータ群と結合して複数の結合リスクパラメータを生成するように構成される、結合モジュール；（ｉｖ）死亡または有害転帰のデータを複数の結合リスクパラメータと比較し、それにより死亡または有害転帰の結合データを生成するように構成される、比較モジュール；（ｖ）複数の結合リスクパラメータの分布を決定するように構成される分布モジュール；（ｖｉ）複数の結合リスクパラメータの分布と、死亡または有害転帰の結合データとの間に重複が存在するかどうかを判定するように構成される、重複モジュール；（ｖｉｉ）重複に基づいて、１つ以上の基準範囲を生成するように構成される範囲生成モジュールであって、重複が存在すると、複数の結合リスクパラメータの分布は比較的高くなり、死亡または有害転帰の結合データにより表される死亡リスクは比較的低くなる、範囲生成モジュール；および、（ｖｉｉｉ）１つ以上の基準範囲を含む二次元ルックアップテーブルを生成するように構成される表生成モジュールであって、ルックアップテーブルは、個体の健康状態または不健康状態を識別するために医療提供者または他のエンドユーザーにより使用される、表生成モジュールを備える、システム。１７．コンピュータープログラムは、少なくとも第１のアプリケーションおよび第２のアプリケーションを備える、実施形態１６に記載のコンピューター実施システム。１８．データ収集モジュール、グループ化モジュール、結合モジュール、比較モジュール、分布モジュール、重複モジュール、および範囲生成モジュールは、第１のアプリケーション、第２のアプリケーション、または第１のアプリケーションと第２のアプリケーションの両方において実施される、実施形態１７に記載のコンピューター実施システム。１９．多数の健康な個体は、集団のうち少なくとも６０％、少なくとも７０％、少なくとも８０％、または少なくとも９０％を含む、実施形態１６に記載のコンピューター実施システム。２０．個体の集団には、少なくとも２、３、４、または５つの共有人口統計特徴がある、実施形態１６に記載のコンピューター実施システム。２１．共有人口統計特徴は、性別、年齢、人種、または居住地のうち１つ以上を含む、実施形態１６に記載のコンピューター実施システム。２２．１つ以上の基準範囲は値の範囲を含む、実施形態１６に記載のコンピューター実施システム。２３．コンピュータープログラムは、収集されたデータから、集団に関するヘルスパラメータデータ、および死亡または有害転帰データを抽出するように構成されるデータ抽出モジュールをさらに備える、実施形態１６に記載のコンピューター実施システム。２４．コンピュータープログラムは、ルックアップテーブルの作成者が、第１のリスクパラメータ、第２のリスクパラメータ、または第１のリスクパラメータと第２のリスクパラメータの両方を選択できるように構成される、リスクパラメータ選択モジュールをさらに備える、実施形態１６に記載のコンピューター実施システム。２５．コンピュータープログラムは、ルックアップテーブルの作成者が共有人口統計特徴を選択できるように構成される人口統計選択モジュールをさらに備える、実施形態１６に記載のコンピューター実施システム。２６．コンピュータープログラムは、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化、および死亡または有害転帰の結合データの３Ｄ視覚化を生成するように構成される視覚化モジュールをさらに備える、実施形態１６に記載のコンピューター実施システム。２７．結合した第１および第２のリスクパラメータの１つ以上の基準範囲を生成するために、健康転帰またはリスク転帰を含む、多数の健康な個体を含む個体の集団を解析するためにプロセッサーにより実行可能な命令を含むコンピュータープログラムでコードされる、非一時的コンピューター可読記憶媒体であって、１つ以上の基準範囲は、第１および第２のリスクパラメータに基づいて個体の健康状態または不健康状態を識別するのに有用であり、上記コンピュータープログラムは：（ａ）データをインポートするように構成されたデータ収集モジュールであって、上記データは、少なくとも１つの共有人口統計特徴を持つ個体の集団の、第１のリスクパラメータデータ、第２のリスクパラメータデータ、および死亡または有害転帰のデータを含む長期ヘルスパラメータデータを含み、上記集団には多数の健康な個体と少数の不健康な個体が含まれる、データ収集モジュール；（ｂ）第１のリスクパラメータデータを第１の複数のデータ群に、および第２のリスクパラメータデータを第２の複数のデータ群にグループ化するように構成される、グループ化モジュール；（ｃ）第１の複数のデータ群を第２の複数のデータ群と結合して複数の結合リスクパラメータを生成するように構成される、結合モジュール；（ｄ）死亡または有害転帰のデータを複数の結合リスクパラメータと比較し、
それにより死亡または有害転帰の結合データを生成するように構成される、比較モジュール；（ｅ）複数の結合リスクパラメータの分布を決定するように構成される分布モジュール；（ｆ）複数の結合リスクパラメータの分布と、死亡または有害転帰の結合データとの間に重複が存在するかどうかを判定するように構成される、重複モジュール；（ｇ）重複に基づいて、１つ以上の基準範囲を生成するように構成される範囲生成モジュールであって、重複が存在すると、複数の結合リスクパラメータの分布は比較的高くなり、死亡または有害転帰の結合データにより表される死亡リスクは比較的低くなる、範囲生成モジュール；および、（ｈ）１つ以上の基準範囲を含む二次元ルックアップテーブルを生成するように構成される表生成モジュールであって、ルックアップテーブルは、個体の健康状態または不健康状態を識別するために、医療提供者および／または他のエンドユーザーにより使用される、表生成モジュールを備える、非一時的コンピューター可読記憶媒体。２８．コンピュータープログラムは、少なくとも第１のアプリケーションおよび第２のアプリケーションを備える、実施形態２７に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。２９．データ収集モジュール、グループ化モジュール、結合モジュール、比較モジュール、分布モジュール、重複モジュール、および範囲生成モジュールは、第１のアプリケーション、第２のアプリケーション、または第１のアプリケーションと第２のアプリケーションの両方において実施される、実施形態２８に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。３０．多数の健康な個体は、集団のうち少なくとも６０％、少なくとも７０％、少なくとも８０％、または少なくとも９０％を含む、実施形態２７に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。３１．個体の集団には、少なくとも２、３、４、または５つの共有人口統計特徴がある、実施形態２７に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。３２．共有人口統計特徴は、性別、年齢、人種、または居住地のうち１つ以上を含む、実施形態２７に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。３３．１つ以上の基準範囲は値の範囲を含む、実施形態２７に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。３４．コンピュータープログラムは、収集されたデータから、集団に関するヘルスパラメータデータ、および死亡または有害転帰データを抽出するように構成されるデータ抽出モジュールをさらに備える、実施形態２７に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。３５．コンピュータープログラムは、ルックアップテーブルの作成者が、第１のリスクパラメータ、第２のリスクパラメータ、または第１のリスクパラメータと第２のリスクパラメータの両方を選択できるように構成される、リスクパラメータ選択モジュールをさらに備える、実施形態２７に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。３６．コンピュータープログラムは、ルックアップテーブルの作成者が共有人口統計特徴を選択できるように構成される人口統計選択モジュールをさらに備える、実施形態２７に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。３７．コンピュータープログラムは、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化、および死亡または有害転帰の結合データの３Ｄ視覚化を生成するように構成される視覚化モジュールをさらに備える、実施形態２７に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。３８．結合した第１および第２のリスクパラメータの１つ以上の基準範囲を生成するために、個体の集団を解析するためのコンピューター実施システムであって、１つ以上の基準範囲は、第１および第２のリスクパラメータに基づいて個体の状態を識別するのに有用であり、前記システムは：（ａ）プロセッサー、メモリ、および実行可能命令を実施するように構成されるオペレーティングシステムを備えた、デジタル処理装置と；（ｂ）１つ以上の基準範囲を生成するべくデジタル処理装置により実行可能な命令を含むコンピュータープログラムと、を備えており、該コンピュータープログラムは、（ｉ）データをインポートするように構成されたデータ収集モジュールであって、上記データは、少なくとも１つの共有人口統計特徴を持つ個体の集団の、第１のリスクパラメータデータ、第２のリスクパラメータデータ、および有害転帰のデータを含む長期パラメータデータを備え、上記集団には、上記状態を有する個体と上記状態を有さない個体とが含まれる、データ収集モジュール；（ｉｉ）第１のリスクパラメータデータを第１の複数のデータ群に、および第２のリスクパラメータデータを第２の複数のデータ群にグループ化するように構成される、グループ化モジュール；（ｉｉｉ）第１の複数のデータ群を第２の複数のデータ群と結合して複数の結合リスクパラメータを生成するように構成される、結合モジュール；（ｉｖ）有害転帰のデータを複数の結合リスクパラメータと比較し、それにより結合転帰データを生成するように構成される、比較モジュール；（ｖ）１つ以上の基準範囲を生成するように構成される範囲生成モジュール；および、（ｖｉ）１つ以上の基準範囲を含む二次元ルックアップテーブルを生成するように構成される表生成モジュールであって、ここで、上記ルックアップテーブルは個体の状態を判定するために使用される、表生成モジュール、を備えるコンピューター実施システム。３９．コンピュータープログラムは、少なくとも第１のアプリケーションおよび第２のアプリケーションを備える、実施形態３８に記載のコンピューター実施システム。４０．データ収集モジュール、グループ化モジュール、結合モジュール、比較モジュール、および範囲生成モジュールは、第１のアプリケーション、第２のアプリケーション、または第１のアプリケーションと第２のアプリケーションの両方において実施される、実施形態３８に記載のコンピューター実施システム。４１．状態を有さない個体は、集団のうち少なくとも６０％、少なくとも７０％、少なくとも８０％、または少なくとも９０％を含む、実施形態３８に記載のコンピューター実施システム。４２．個体の集団には、少なくとも２、３、４、または５つの共有人口統計特徴がある、実施形態３８に記載のコンピューター実施システム。４３．共有人口統計特徴は、性別、年齢、人種、または居住地のうち１つ以上を含む、実施形態３８に記載のコンピューター実施システム。４４．転帰データは、死亡データ、有害転帰データ、リスクデータ、または診断データの１つ以上を含む、実施形態３８のシステム。４５．１つ以上の基準範囲は値の範囲を含む、実施形態３８に記載のコンピューター実施システム。４６．コンピュータープログラムは、収集されたデータから、集団に関するパラメータデータ、および有害転帰データを抽出するように構成されるデータ抽出モジュールをさらに備える、実施形態３８に記載のコンピューター実施システム。４７．コンピュータープログラムは、ルックアップテーブルの作成者が、第１のリスクパラメータ、第２のリスクパラメータ、または第１のリスクパラメータと第２のリスクパラメータの両方を選択できるように構成される、リスクパラメータ選択モジュールをさらに備える、実施形態３８に記載のコンピューター実施システム。４８．コンピュータープログラムは、ルックアップテーブルの作成者が共有人口統計特徴を選択できるように構成される人口統計選択モジュールをさらに備える、実施形態３８に記載のコンピューター実施システム。４９．コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布を決定するように構成される分布モジュールをさらに含む、実施形態３８に記載のコンピューター実施システム。５０．コンピュータープログラムは、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化、および結合有害転帰データの３Ｄ視覚化を生成するように構成される視覚化モジュールをさらに備える、実施形態４９に記載のコンピューター実施システム。５１．コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化と、結合転帰データの３Ｄ視覚化との間の重複の領域を判定するように構成される、重複モジュールを備える、実施形態５０に記載のコンピューター実施システム。５２．重複の領域は、値、または値の範囲を含み、ここで、複数の結合リスクパラメータの分布は比較的高く、結合転帰データにより表される転帰リスクは比較的低い、実施形態５１のコンピューター実施システム。５３．１つ以上の基準範囲は重複の領域に基づく、実施形態５２のコンピューター実施システム。５４．結合した第１および第２のリスクパラメータの１つ以上の基準範囲を生成するために、個体を個体の集団を解析するためにプロセッサーにより実行可能な命令を含むコンピュータープログラムでコードされる、非一時的コンピューター可読記憶媒体であって、１つ以上の基準範囲は、第１および第２のリスクパラメータに基づいて個体の状態を識別するのに有用であり、上記コンピュータープログラムは：（ａ）データをインポートするように構成されたデータ収集モジュールであって、上記データは、少なくとも１つの共有人口統計特徴を持つ個体の集団の、第１のリスクパラメータデータ、第２のリスクパラメータデータ、および転帰データを含む長期パラメータデータを備え、上記集団には、状態を有する個体と状態を有さない個体とが含まれる、データ収集モジュール；（ｂ）第１のリスクパラメータデータを第１の複数のデータ群に、および第２のリスクパラメータデータを第２の複数のデータ群にグループ化するように構成される、グループ化モジュール；（ｃ）第１の複数のデータ群を第２の複数のデータ群と結合して複数の結合リスクパラメータを生成するように構成される、結合モジュール；（ｄ）転帰データを複数の結合リスクパラメータと比較し、それにより結合転帰データを生成するように構成される、比較モジュール；および、（ｅ）１つ以上の基準範囲を生成するように構成される範囲生成モジュール；ならびに（ｆ）１つ以上の基準範囲を含む二次元ルックアップテーブルを生成するように構成される表生成モジュールであって、ここで、上記ルックアップテーブルは個体の状態を判定するために使用される、表生成モジュールを備える、非一時的コンピューター可読記憶媒体。５５．コンピュータープログラムは、少なくとも第１のアプリケーションおよび第２のアプリケーションを備える、実施形態５４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。５６．データ収集モジュール、グループ化モジュール、結合モジュール、比較モジュール、および範囲生成モジュールは、第１のアプリケーション、第２のアプリケーション、または第１のアプリケーションと第２のアプリケーションの両方において実施される、実施形態５５に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。５７．状態を有さない個体は、集団のうち少なくとも６０％、少なくとも７０％、少なくとも８０％、または少なくとも９０％を含む、実施形態５４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。５８．個体の集団には、少なくとも２、３、４、または５つの共有人口統計特徴がある、実施形態５４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。５９．共有人口統計特徴は、性別、年齢、人種、または居住地のうち１つ以上を含む、実施形態５４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。６０．転帰データは、死亡データ、有害転帰データ、リスクデータ、または診断データの１つ以上を含む、実施形態５４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。６１．１つ以上の基準範囲は値の範囲を含む、実施形態５４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。６２．コンピュータープログラムは、収集されたデータから、集団に関するパラメータデータ、および有害転帰データを抽出するように構成されるデータ抽出モジュールをさらに備える、実施形態５４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。６３．コンピュータープログラムは、ルックアップテーブルの作成者が、第１のリスクパラメータ、第２のリスクパラメータ、または第１のリスクパラメータと第２のリスクパラメータの両方を選択できるように構成さ
れる、リスクパラメータ選択モジュールをさらに備える、実施形態５４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。６４．コンピュータープログラムは、ルックアップテーブルの作成者が共有人口統計特徴を選択できるように構成される人口統計選択モジュールをさらに備える、実施形態５４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。６５．コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布を決定するように構成される分布モジュールをさらに含む、実施形態５４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。６６．コンピュータープログラムは、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化、および結合有害転帰データの３Ｄ視覚化を生成するように構成される視覚化モジュールをさらに備える、実施形態６５に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。６７．コンピュータープログラムはさらに、複数の結合リスクパラメータの分布の３Ｄ視覚化と、結合転帰データの３Ｄ視覚化との間の重複の領域を判定するように構成される、重複モジュールを備える、実施形態６６に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。６８．重複の領域は、値、または値の範囲を含み、ここで、複数の結合リスクパラメータの分布は比較的高く、結合転帰データにより表される転帰リスクは比較的低い、実施形態６７に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。６９．１つ以上の基準範囲は重複の領域に基づく、実施形態に記６８載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。７０．基準範囲を持つデータベースを生成するためのコンピューター実施方法であって、該方法は：（ａ）第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、集団パーセンテージ、および有害転帰率を受け取る工程であって、第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、またはその両方が集団中で測定される、工程；（ｂ）図表により三次元で、第１および第２のパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングする工程であって、それにより集団パーセンテージマップを生成する、工程；（ｃ）図表により三次元で、第１および第２のパラメータ値を、有害転帰率でマッピングする工程であって、それにより有害転帰率マップを生成する、工程；（ｄ）集団パーセンテージマップを有害転帰率マップに重ねる工程であって、それにより重複マップを生成する、工程；（ｅ）重複マップに基づいて基準範囲値を生成する工程；および（ｆ）データベースに基準範囲値を投入する工程を含む、方法。７１．第１の複数のパラメータ値を第１の複数の値群へと分離する工程、および第２の複数のパラメータ値を第２の複数の値群に分離する工程を含む、実施形態７０に記載のコンピューター実施方法。７２．重複マップの生成後、第１の複数の値群の各々、および第２の複数の値群の各々の上限値と下限値を判定する工程を含む、実施形態７１に記載のコンピューター実施方法。７３．第１の複数の値群の各々を、それぞれ第２の複数の値群の各々に関連付ける工程であって、それにより複数の関連群を生成する、工程を含む、実施形態７２に記載のコンピューター実施方法。７４．総集団パーセンテージが最大であり、かつ有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域を決定する工程を含む、実施形態７０に記載のコンピューター実施方法。７５．基準範囲は、総集団パーセンテージが最大であり、かつ有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域の上限値と下限値を含む、実施形態７０に記載のコンピューター実施方法。７６．基準範囲はルックアップテーブルを含む、実施形態７０に記載のコンピューター実施方法。７７．第１の複数のパラメータ値が測定または感知され、第２の複数のパラメータ値が人口統計データである、実施形態７０に記載のコンピューター実施方法。７８．システムであって、該システムは：（ａ）プロセッサーを備えるコンピューティングデバイスと；（ｂ）上記プロセッサーにより実行可能な命令を含むコンピュータープログラムによりコードされる非一時的コンピューター可読記憶媒体と、を備えており、上記命令は、プロセッサーに、（ｉ）第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、集団パーセンテージ、および有害転帰率を受け取ることであって、第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、またはその両方が集団中で測定される、こと；（ｉｉ）図表により三次元で、第１および第２の値を集団パーセンテージでマッピングし、それにより集団パーセンテージマップを生成すること；（ｉｉｉ）図表により三次元で、第１および第２のパラメータ値を、有害転帰率でマッピングし、それにより有害転帰率マップを生成すること；（ｉｖ）集団パーセンテージマップを、有害転帰率のマップに重ね、それにより重複マップを生成すること；（ｖ）重複マップに基づいて基準範囲値を生成すること；および、（ｉｖ）ルックアップテーブルの形態をとる基準範囲値をデータベースに投入すること、を行わせる、システム。７９．コンピュータープログラムは、プロセッサーに、第１の複数のパラメータ値パラメータ値を第１の複数の値群に分離させ、第２の複数のパラメータ値パラメータ値を第２の複数の値群に分離させる、実施形態７８に記載のシステム。８０．第１の複数の値群の各々および第２の複数の値群の各々の上限値と下限値は、重複マップの生成後に決定される、実施形態７９に記載のシステム。８１．コンピュータープログラムは、プロセッサーに、第１の複数の値群の各々を、それぞれ第２の複数の値群の各々に関連付けさせ、それにより複数の関連群を生成する、実施形態８０に記載のシステム。８２．コンピュータープログラムは、プロセッサーに、総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域を決定させる、実施形態８１に記載のシステム。８３．基準範囲は、総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域の上限値と下限値を含む、実施形態８２に記載のシステム。８４．第１の複数のパラメータ値が測定または感知され、第２の複数のパラメータ値が人口統計データである、実施形態８３に記載のシステム。８５．第１および第２のリスクパラメータに基づいて個体の状態を識別するのに有用な１つ以上の基準範囲を生成するプロセッサーによって実行可能な命令を含むコンピュータープログラムでコードされる、非一時的なコンピューター可読記憶媒体であって、上記コンピュータープログラムは：（ｉ）第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、集団パーセンテージ、および有害転帰率を受け取るソフトウェアモジュールであって、第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、またはその両方が集団中で測定される、ソフトウェアモジュールと；（ｉｉ）図表により三次元で、第１および第２の値を集団パーセンテージでマッピングし、それにより集団パーセンテージマップを生成する、ソフトウェアモジュールと；（ｃ）図表により三次元で、第１および第２のパラメータ値を、有害転帰率でマッピングし、それにより有害転帰率マップを生成する、ソフトウェアモジュールと；（ｉｖ）集団パーセンテージマップを有害転帰率のマップに重ね、それにより重複マップを生成する、ソフトウェアモジュールと；（ｖ）重複マップに基づいて基準範囲値をするソフトウェアモジュールと；（ｖｉ）ルックアップテーブルの形態をとる基準範囲値をデータベースに投入するソフトウェアモジュールと、を含む、非一時的なコンピューター可読記憶媒体。８６．コンピュータープログラムは、プロセッサーに、第１の複数のパラメータ値パラメータ値を第１の複数の値群に分離させ、第２の複数のパラメータ値パラメータ値を第２の複数の値群に分離させる、実施形態８５に記載の非一時的なコンピューター可読記憶媒体。８７．第１の複数の値群の各々および第２の複数の値群の各々の上限値と下限値は、重複マップの生成後に決定される、実施形態８６に記載の非一時的なコンピューター可読記憶媒体。８８．コンピュータープログラムは、プロセッサーに、第１の複数の値群の各々を、それぞれ第２の複数の値群の各々に関連付けさせ、それにより複数の関連群を生成する、実施形態８７に記載の非一時的なコンピューター可読記憶媒体。８９．コンピュータープログラムは、プロセッサーに、総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域を決定させる、実施形態８８に記載の非一時的なコンピューター可読記憶媒体。９０．基準範囲は、総集団パーセンテージが最大であり、かつ死亡または有害転帰率が最小である重複マップにおいて、重複する値の領域の上限値と下限値を含む、実施形態８９に記載の非一時的なコンピューター可読記憶媒体。９１．第１の複数のパラメータ値が測定または感知され、第２の複数のパラメータ値が人口統計データである、実施形態９０に記載の非一時的なコンピューター可読記憶媒体。９２．集団の解析を容易にするためのコンピューター実施方法であって、該方法は：（ａ）第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、集団パーセンテージを受け取る工程であって、第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、またはその両方が集団中で測定される、工程と；（ｂ）図表により三次元で、第１および第２のパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングする工程であって、これにより、集団の解析を容易にするための集団パーセンテージマップを生成する、工程と、を含む方法。９３．第１および第２のパラメータ値が非ヘルスケア関連のパラメータ値である、実施形態９２に記載のコンピューター実施方法。９４．第１および第２のパラメータ値がヘルスケア関連のパラメータ値である、実施形態９２に記載のコンピューター実施方法。９５．第１の複数のパラメータ値が測定または感知され、第２の複数のパラメータ値が人口統計データである、実施形態９２に記載のコンピューター実施方法。９６．集団が無生物または生物である、実施形態９２に記載のコンピューター実施方法。９７．第１の複数のパラメータ値を第１の複数の値群へと分離する工程、および第２の複数のパラメータ値を第２の複数の値群に分離する工程を含む、実施形態９２に記載のコンピューター実施方法。９８．集団の解析を容易にするためのコンピューター実施システムであって、該システムは、（ａ）プロセッサー、メモリ、および実行可能命令を実施するように構成されるオペレーティングシステムを備えた、デジタル処理装置と；（ｂ）１つ以上の基準範囲を生成するべくデジタル処理装置により実行可能な命令を含むコンピュータープログラムと、を備えており、該コンピュータープログラムは、（ａ）第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、集団パーセンテージを受け取るソフトウェアモジュールであって、第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、またはその両方が集団中で測定される、ソフトウェアモジュールと；（ｉｉ）図表により三次元で、第１および第２のパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングし、これにより、集団の解析を容易にするための集団パーセンテージマップを生成する、ソフトウェアモジュールと、を備える、コンピューター実施システム。９９．第１および第２のパラメータ値が非ヘルスケア関連のパラメータ値である、実施形態９８に記載のコンピューター実施システム。１００．第１および第２のパラメータ値がヘルスケア関連のパラメータ値である、実施形態９８に記載のコンピューター実施システム。１０１．第１の複数のパラメータ値が測定または感知され、第２の複数のパラメータ値が人口統計データである、実施形態９８に記載のコンピューター実施システム。１０２．集団が無生物または生物である、実施形態９８に記載のコンピューター実施システム。１０３．第１の複数のパラメータ値を第１の複数の値群へと分離すること、および第２の複数のパラメータ値を第２の複数の値群に分離することを含む、実施形態９８に記載のコンピューター実施システム。１０４．集団の解析を容易にするべくプロ
セッサーにより実行可能な命令を含むコンピュータープログラムでコードされる、非一時的コンピューター可読記憶媒体であって、上記コンピュータープログラムは、（ａ）第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、集団パーセンテージを受け取るソフトウェアモジュールであって、第１の複数のパラメータ値、第２の複数のパラメータ値、またはその両方が集団中で測定される、ソフトウェアモジュールと；（ｂ）図表により三次元で、第１および第２のパラメータ値を集団パーセンテージでマッピングし、これにより、集団の解析を容易にするための集団パーセンテージマップを生成する、ソフトウェアモジュールと、を備える、非一時的コンピューター可読記憶媒体。１０５．第１および第２のパラメータ値が非ヘルスケア関連のパラメータ値である、実施形態１０４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。１０６．第１および第２のパラメータ値がヘルスケア関連のパラメータ値である、実施形態１０４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。１０７．第１の複数のパラメータ値が測定または感知され、第２の複数のパラメータ値が人口統計データである、実施形態１０４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。１０８．集団が無生物または生物である、実施形態１０４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。１０９．第１の複数のパラメータ値を第１の複数の値群へと分離すること、および第２の複数のパラメータ値を第２の複数の値群に分離することを含む、実施形態１０４に記載の非一時的コンピューター可読記憶媒体。
【実施例】
【０１２３】
以下の例示的な実施例は、本明細書に記載されるソフトウェアアプリケーション、システム、および方法の実施形態の表す例であり、いかなる方法でも限定するようには意図されていない。
【０１２４】
実施例１．ＴＣ、ＨＤＬ、およびＴＣ／ＨＤＬ比を用いた２０−５９歳の女性の基準範囲の生成
【０１２５】
本明細書に開示される方法およびシステムを用いて基準範囲を生成するために、１９８９年〜２００５年の間に試験され、２０１０年まで追跡された生命保険申込者の集団を、性別および年齢により４つの異なる群に分けた（すなわち、２０〜５９歳の女性（総数２，５５７，７０９人の被験体）、２０〜５９歳の男性（総数３，７６５，８１７人の被験体）、６０〜８９歳の女性（総数２５３，３１０人の被験体）、および６０〜８９歳の男性（総数４１２，１４１人））。４つの異なる群の各々は、大多数の健康な個体および少数の不健康な個体を含む。被験体の総集団の０．００１％未満の欠損データを除いた、各被験体の総コレステロール（ＴＣ）レベル、ＨＤＬレベル、ＴＣ／ＨＤＬ比、生命状態／死亡データなどの長期ヘルスパラメータデータを含む集団からのデータがインポートされる。ヘルスパラメータの各々は、複数の重複しない群へと分離される。例えば、ＨＤＬデータは、下記表１に示される第１のカラムにおける倍数群へと分離され、対応する重複しない範囲が表１の第２のカラムに示される。
【０１２６】
【表１】
2021507380.tif 000003
別の例として、ＴＣ／ＨＤＬ比のデータは、下記の表２に示されるように第１のカラム中の異なる数の群へと分離され、対応する範囲が第２のカラムに示される。
【０１２７】
【表２】
2021507380.tif 000004
【０１２８】
１つのヘルスパラメータ（例えば、ＨＤＬ）のためのデータ群の各群は、他のヘルスパラメータ（例えば、ＴＣレベル、ＴＣ／ＨＤＬ比）のデータ群の全ての群と結合され、それにより、表３Ａ−３Ｂ（ＨＤＬおよびＴＣ）および５（ＨＤＬおよびＴＣ／ＨＤＬ比）の二次元のルックアップテーブル／データテーブルとして複数の結合ヘルスパラメータを生成する。各結合ヘルスパラメータについて、各結合ヘルスパラメータの個体の数、または各結合パラメータ群中の個体の数を計数して、各結合群における集団のパーセンテージを得ることができる。結合ヘルスパラメータの各々についての集団のパーセンテージが表３Ａ−３Ｂに示される。結合パラメータの各パラメータの全ての値にわたる結合死亡データ（例えば、死者総数）が得られ、表４Ａ−４Ｂ（ＨＤＬおよびＴＣ）ならびに表６（ＨＤＬおよびＴＣ／ＨＤＬ比）のような二次元のデータテーブルとして示される。結合死者の総数をさらに処理して、各結合パラメータ群中の死亡数をその相当する群の個体の総数で割ることによって、死亡率を導き出すことができる。個体の総数が結合パラメータ群中で０である場合、死亡率はその特定の群に適用可能ではない。４つの年齢／性別の群のうち１つの群、すなわち２０−５９歳の女性のデータがグラフ化され、図３ならびに１１に示されるように、２つのパラメータがｘ軸とｙ軸上にあり、集団パーセンテージがｚ軸上にある。死亡率データがグラフ化され、図８および１６に示されるように、２つのパラメータがｘおよびｙ軸上にあり、死亡率がｚ軸上にある。複数の結合パラメータの分布と結合死亡データとの重複を、集団パーセンテージ基準を死亡率の基準のセットに対して比較することにより判定することで、どの結合パラメータ群において、集団の最高のパラメータが最低の死亡率と一致するかを判定し、これにより、図１に示されるようなルックアップテーブルが生成される。値が１である結合群は重複するとみなすことができ、したがって、基準範囲内にある。基準範囲を決定するためのカスタマイズされた必要性に応じて、値が１および２、あるいは１、２および３である群も基準範囲内とみなすことができる。値が４である結合群は重複しないとみなすことができ、したがって、基準範囲外である。一例として、領域（３０１）と（１１０１）の重複、および領域（８０１）と（１６０１）の重複は、視覚的に識別することができる。判定された重複に基づいて基準範囲が生成され、ここで、基準範囲は、医療提供者および／または他のエンドユーザーが個体の健康状態あるいは不健康状態を識別するために使用され、集団に含まれるか、あるいは集団に含まれない個体が、本明細書におけるシステムおよび方法を用いた基準範囲の生成に使用される。
【０１２９】
【表３Ａ】
2021507380.tif 000005
【０１３０】
【表３Ｂ】
2021507380.tif 000006
【０１３１】
【表４Ａ】
2021507380.tif 000007
【０１３２】
【表４Ｂ】
2021507380.tif 000008
【０１３３】
【表５】
2021507380.tif 000009
【０１３４】
【表６】
2021507380.tif 000010
【０１３５】
本発明の好ましい実施形態が本明細書で示され、記載されてきたが、こうした実施形態がほんの一例として提供されているに過ぎないということは当業者にとって明白である。当業者であれば、多くの変更、変化、および置換が、本発明から逸脱することなく思いつくだろう。本明細書に記載される本発明の実施形態の様々な代案が、本発明の実施において利用され得ることを理解されたい。以下の請求項は本発明の範囲を定義するものであり、この請求項とその均等物の範囲内の方法、および構造体がそれによって包含されるものであるということが意図されている。
【図１】
2021507380.tif 000011
【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2021507380.tif 000016
【図６】
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【図７】
2021507380.tif 000018
【図８】
2021507380.tif 000019
【図９】
2021507380.tif 000020
【図１０】
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【図１１】
2021507380.tif 000022
【図１２】
2021507380.tif 000023
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際調査報告】
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