(57)【要約】  幾つかの例では、コンピュータシステムは、複数の患者の医療記録を受け取ってよい。システムは、個々の患者の医療記録に基づいて複数のデータ表現を生成してよく、各データ表現は、少なくとも、個々の患者の実行された療法と定量化された障害度を表している。システムは、定量化された障害度における改善が閾値を超えるデータ表現のサブセットを選択してよい。さらに、システムは第１の患者の患者情報を受け取って、その患者情報から第１のデータ表現を生成してよい。システムは、第１のデータ表現を、サブセット内のデータ表現と比較して、第１の患者の現在の定量化された障害における改善を提供すると予測される少なくとも１つの療法を決定してもよい。システムは、少なくとも１つの療法に関する情報をコンピューティングデバイスに送信してもよい。
2021511591.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに、複数のオペレーションを実行させるように構成する実行可能命令を維持する１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体を備え、前記複数のオペレーションが、
複数の患者の医療記録を受け取り、
一人一人の患者の医療記録に基づいて複数のデータ表現を生成し、前記各データ表現は、個々の患者の少なくとも実行された療法と定量化された障害度を表し、
前記定量化された障害度における改善が閾値を超えるデータ表現のサブセットを選択し、
第１の患者に関する患者情報を受け取り、
前記患者情報から第１のデータ表現を生成し、
前記第１のデータ表現を、前記サブセット内のデータ表現と比較して、前記第１の患者の現在の定量化された障害における改善をもたらすと予測される少なくとも１つの療法を決定し、
前記少なくとも１つの療法に関連する情報をコンピューティングデバイスに送信する、
ことを含むシステム。
【請求項２】
前記オペレーションがさらに、行と列に配置された複数のブロックを含み各ブロックが患者情報パラメータの値に対応している画像として第１のデータ表現を生成することを含み、前記画像内のブロックの１つ１つに適用されるグラフィック効果は、前記患者情報パラメータの対応する値に基づいて選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
第１の複数のブロックは、経時的に決定された患者の定量化された障害度を表し、
第２の複数のブロックは、経時的に患者が受けた療法を表す、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記オペレーションがさらに、前記データ表現内の前記ブロックに適用する色またはグラフィック効果のうち少なくとも１つを決定するためにデータ構造を参照することを含み、前記データ構造が、患者情報パラメータ値または値範囲を、指定された色および／またはグラフィック効果と相関させることを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
第１のデータ表現に認識を実行することが、追加療法情報を有する第１のデータ表現を、前記サブセット内のデータ表現と比較するために、前記サブセット内のデータ表現のうち１つからの療法情報を、前記第１の日付表現に追加することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記オペレーションがさらに、
前記サブセット内の前記複数のデータ表現に少なくとも部分的に基づいて機械学習モデルを訓練することを含み、
前記第１のデータ表現を前記サブセット内のデータ表現と比較することは、前記機械学習モデルを使用して、前記第１のデータ表現が、閾値確率内の前記サブセット内のデータ表現のうち少なくとも１つにマッチするかを判断することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記オペレーションがさらに、
前記サブセット内の前記データ表現から複数の療法パターンを抽出し、
前記第１のデータ表現のうち１つ１つに追加される複数の療法パターンのそれぞれの療法パターンが付随する複数の第１のデータ表現を生成し、
前記複数の第１のデータ表現を前記機械学習モデルへの入力として入力して、前記複数の第１のデータ表現を前記サブセット内のデータ表現と比較して、療法パターンが追加されている前記第１のデータ表現のうち選択された１つに最もよくマッチする確率を有する前記サブセット内のマッチしたデータ表現を決定し、
前記第１のデータ表現の選択された１つに追加されている前記療法パターンに基づいて、１つの療法計画を、前記第１の患者向けの療法計画として選択する、
ことを含む請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記少なくとも１つの療法に関する情報を前記コンピューティングデバイスに送信するオペレーションがさらに、療法デバイスに制御信号を送信して、前記療法デバイスに、前記第１のデータ表現の前記選択された１つに追加されている療法パターンに基づいて前記選択された療法を前記第１の患者に適用させることを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記オペレーションがさらに、
前記データ表現それぞれを、行と列に配置された複数のブロックを含み各ブロックが患者情報パラメータの値に対応している画像として生成し、
前記複数のデータ表現を前記機械学習モデルのための訓練データとして使用する前に、各データ表現から、最新の患者情報に対応する一組のブロックを削除する、
ことを含む請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記オペレーションがさらに、前記第１のデータ表現を前記機械学習モデルへの入力として使用することに基づいて、本特許の現在の療法計画に関する障害度における予測される改善を決定することを含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項１１】
前記オペレーションがさらに、前記データ表現を、前記患者情報パラメータに対応する値の複数の列と行を含むマトリクスとして生成することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記療法が、理学療法、作業療法、言語療法または特定訓練のうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの療法に関する情報をコンピューティングデバイスに送信するオペレーションが、前記少なくとも１つの療法に基づいて決定された療法計画をクライアントデバイスに送信して、前記クライアントデバイスに、前記療法計画を、前記療法計画に関して決定された患者の前記定量化された障害度における定量化された予測される改善とともにグラフィックユーザインターフェースで提示させることを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
複数の患者の医療記録を１つ以上のプロセッサによって受け取り、
１人１人の患者の前記医療記録に基づいて複数のデータ表現を生成し、各データ表現は、前記個々の患者の少なくとも１つの実行された療法と定量化された障害度を表し、
前記定量化された障害度における改善が閾値を超える前記データ表現のサブセットを選択し、
第１の患者の患者情報を受け取り、
前記患者情報から第１のデータ表現を生成し、
前記第１のデータ表現を、前記サブセット内のデータ表現と比較して、前記第１の患者の現在の定量化された障害における改善を提供すると予測される少なくとも１つの療法を決定し、
前記少なくとも１つの療法に関する情報をコンピューティングデバイスに送信する、
ことを含む方法。
【請求項１５】
１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体であって、
１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、システムの前記１つ以上のプロセッサに、以下の：
複数の患者の医療記録を受け取り、
個々の患者の医療記録に基づいて複数のデータ表現を生成し、前記各データ表現は、個々の患者の少なくとも実行された療法と定量化された障害度を表し、
前記定量化された障害度における改善が閾値を超えるデータ表現のサブセットを選択し、
第１の患者に関する患者情報を受け取り、
前記患者情報から第１のデータ表現を生成し、
前記第１のデータ表現を、前記サブセット内のデータ表現と比較して、前記第１の患者の現在の定量化された障害における改善をもたらすと予測される少なくとも１つの療法を決定し、
前記少なくとも１つの療法に関連する情報をコンピューティングデバイスに送信する、
ことを含むオペレーションを実行させるようにプログラムする命令を格納する１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、機械学習を医学的療法に適用する技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
脳卒中、脳疾患および損傷、脊髄損傷、ある種の癌、心臓病、腎臓病等の消耗性疾病および障害のある患者は回復に向かうために幾つかのタイプの療法を必要とし得る。そのような療法の例は、理学療法、作業療法、言語療法、特定訓練等を含み得る。しかしながら、幾つかの異なるタイプの療法が必要とされ得るため、療法の正しい組み合わせと頻度を決定すること、また、その後に療法を実行することは常に最適に遂行されるわけではない可能性があり、それが個々の患者の回復を遅延させる、または阻害することがある。さらに、療法および回復記録などの履歴医療情報は時間の経過とともに変動し得る。よって、最も成功しそうな療法の組み合わせは、患者と履歴情報の変化に基づいて変わり得る。従って、医療従事者、病院または他の回復施設にとって、彼等の患者の回復を最大化するためにパフォーマンスを改善することは難しくあり得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本明細書の実施形態は、患者のための療法計画を決定するための効率的な機械学習の構成と技術を含む。一例として、コンピュータシステムは、複数の患者の医療記録を受け取ってよい。システムは、個々の患者の医療記録に基づいて複数のデータ表現を生成してよく、各データは、少なくとも実行された療法と、個々の患者の定量化された障害度を表す表現である。システムは、定量化された障害度における改善が閾値を超えるデータ表現のサブセットを選択してよい。さらに、システムは第１の患者に関する患者情報を受け取って、その患者情報から第１のデータ表現を生成してもよい。システムは、第１のデータ表現を、サブセット内のデータ表現と比較して、第１の患者の現在の定量化された障害における改善をもたらすと予測される少なくとも１つの療法を決定してよい。システムは、その少なくとも１つの療法に関連する情報をコンピューティングデバイスに送信してよい。
【０００４】
詳細な説明を、添付図面を参照して記載する。図面において、参照符号の最も左寄りの桁（複数可）は、参照符号が最初に出現する図を示す。異なる図での同じ参照符号の使用は、類似した、または同一のアイテムまたは特徴を示す。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】幾つかの実装形態による、療法を決定し適用することができるコンピュータシステムの例示的アーキテクチャを示す図である。
【図２】幾つかの実装形態による、療法計画を生成するための例示的処理フローの図である。
【図３】幾つかの実装形態による、種々のサイトのための例示的サイトハードウェアおよびソフトウェア構成を示す図である。
【図４】幾つかの実装形態による、医療記録データベースに患者情報を格納するための例示的フォーマットを示す図である。
【図５】幾つかの実装形態による、画像として要約された、入力患者医療記録を表す例示的データ表現の図である。
【図６】幾つかの実装形態による、データ表現を用いた、機械学習モデルを訓練するための機械学習モデルの生成の一例を示す図である。
【図７】幾つかの実装形態による、患者情報を入力として使用して１つ以上の療法計画を決定するための例示的プロセスを示す図である。
【図８】幾つかの実装形態による、療法計画分析の結果を視覚化するためにクライアントアプリケーションによって提示され得るグラフィックユーザインターフェースの一例の図である。
【図９】幾つかの実装形態による、患者医療記録を画像として表す例示的データ表現の図である。
【図１０】幾つかの実装形態による、患者医療記録をマトリクスとして表すマトリクスベースのデータ表現を示す図である。
【図１１】幾つかの実装形態による、療法計画を決定するために機械学習を用いる例示的プロセスを示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
本明細書の幾つかの実装形態は、履歴患者療法および回復の時系列データの分析に基づいて療法計画を決定し実施するための技術および構成を対象とする。システムは、１つ以上の医療データベース等から得られ得るような医療データを分析して、その分析に基づいて、選択された患者のための療法計画を選択および／または実施してよい。幾つかの例は、画像ベースのデータ加算および表現技術の使用を含み、その技術は、従来型機械学習アプリケーションの場合よりもコンピュータシステムのより効率的なオペレーションを可能にする、機械学習モデルで使用する時系列医療データの画像ベースのデータ表現を生成することを含む。機械学習モデルは、画像ベースの時系列データを用いて訓練されてよく、次に、特定の患者に関して、障害状態に対して予測される改善を有する選択された療法計画を決定するために用いられてよい。例えば、機械学習モデルを訓練するために医療記録データベースからの時系列データの画像ベースの表現を生成することによって、システムは次に、選択された患者の患者データの画像ベースの表現を伴う機械学習モデルを、患者の回復を最大化するための複数の可能な療法計画オプションから最適な療法計画を決定するための入力として使用してよい。さらに、本明細書の他の例では、データ表現は、画像ベースのデータ表現というよりは、マトリクスベースのデータ表現であり得る。
【０００７】
本明細書の療法計画は、患者人口統計学的情報と履歴患者医療情報の組み合わせに基づいて決定され得る。例えば、患者人口統計学的情報は、各患者の患者年齢、性別、障害レベル、疾病、居住タイプ、家族タイプ、住所等を含み得る。さらに、履歴医療情報は、療法および回復記録を含み得る。例えば、履歴療法記録は、時間周期ごとの作業療法（ＯＴ）セッション回数、時間周期ごとの言語療法（ＳＴ）セッション回数、時間周期ごとの理学療法（ＰＴ）セッション回数、時間周期ごとの特定訓練セッション回数等を含み得る。さらに、履歴回復記録は、患者の現在および過去の機能的自立尺度（ＦＩＭ）スコアを含み得る。ＦＩＭは、患者の身体的および認知障害を定量化するための評価システムであり、以下により詳しく説明する。さらに、ＦＩＭ評価を、本明細書の例では患者の障害度を定量化するための１つの技術として使用しているが、本明細書の例において他の障害定量化技術が使用されてよい。従って、実装形態はＦＩＭ評価の使用に限定されない。
【０００８】
幾つかの例は、疾病または他の障害のパターンおよび対応する療法を識別できる、また、特定の患者に特有の情報に基づいて成功の可能性が最大である療法を決定することができる機械学習モデルを含む。例えば、患者の患者年齢、性別、障害レベル、疾病、居住タイプ、家族タイプおよび住所等の患者人口統計学的情報の入力を可能にするためにグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）がクライアントデバイス上に提示されてよい。さらに、ＧＵＩは、あらゆる理学療法、作業療法、言語療法および特定訓練の療法記録等の患者に関する履歴情報ならびにＦＩＭスコア等の回復記録または経時的に決定される患者の他の定量化された障害度等を入力するまたはそれらにアクセスすることを可能にしてよい。システムはさらに、医療記録データベースまたは患者情報を記録するための他の医療記録データ構造を含んでよい、あるいはそれらにアクセスしてよい。
【０００９】
分析プログラムは、サービスコンピューティングデバイス上で実行され、患者人口統計学的情報と患者履歴情報とを表す少なくとも１つの患者データ表現を生成してよい。分析プログラムは、機械学習モデルを訓練するための複数の他のデータ表現を用いて機械学習モデルを生成するための複数の他のデータ表現を含む訓練データにアクセスできるモデル構築プログラムを発動させてよい（または以前に発動させていてよい）。例えば、分析プログラムは、医療記録データベースにアクセスして、複数の他のデータ表現を生成するために複数の過去の患者の履歴医療記録を使用してよい。幾つかの例では、各データ表現は、個々の患者の医療記録のサマリーを視覚的に表す画像であってよい。他の例では、各データ表現は、患者の医療記録のサマリーを表す値のマトリクスであってよい。分析プログラムは、複数のデータ表現を訓練データデータ構造に記憶し、モデル構築プログラムは、機械学習モデルを訓練するために訓練データデータ構造にアクセスしてよい。
【００１０】
幾つかの例では、医療記録から生成されたデータ表現は、ブロック（画素とも呼ぶ）の複数の列（画素バンドとも呼ぶ）を含み得る。各列は、年齢、性別、疾病、障害レベル、一週間ごと（または他の特定の時間周期）の、ＰＴ、ＯＴ、ＳＴ療法セッションおよび／または特定訓練の回数などの、患者に関する医療データに関連する異なるパラメータに対応し得る。各列のブロックは、対応する時点における対応するパラメータに関して決定された値に対応して、色付けされるか、または、他のグラフィック効果を適用されていてよい。こうして、１つの具体例として、各データ表現は、色付けされたブロックの複数の列を含んでよく、色は、各列に対応する、対応するパラメータの値を表している。システムは、特定の色または他のグラフィック効果を、データ表現に表された各患者情報パラメータの特定のパラメータ値またはパラメータ値の範囲に相関させるカラーキーデータ構造を含んでよい。
【００１１】
さらに、分析プログラムは、患者のデータを表すデータ表現を、複数の可能な療法パターンと組み合わせることによって、選択された患者に関して生成された患者データ表現に複数の療法パターンを追加して、選択された患者に関するデータ表現を複数回生成してもよい。機械学習モデルは、特定の療法計画に関して予測される患者の障害度における改善を判断するための入力として、患者の複数のデータ表現を受け取ってもよい。機械学習モデルは、機械学習モデルを使用して決定された患者データ表現のパターン認識の結果に基づいて、予期される回復を最大化し得る複数の療法オプションを決定するために用いられ得る。
【００１２】
クライアントデバイス上のクライアントアプリケーションは、機械学習モデルによって決定された結果を分析プログラムから受け取るＧＵＩを提示してよい。例えば、ＧＵＩは、医療専門家などのユーザに結果の視覚的表現を提示してよい。場合によっては、結果は複数のユーザに提示されてよく、ユーザはそれぞれ、各々のコンピューティングデバイスに提示される各々のＧＵＩで結果を閲覧できる。幾つかの例では、利用可能な複数の療法および回復オプションがある場合、ＧＵＩは、複数のユーザが、ＧＵＩを使用して患者に対して選択される療法を決定することを可能にしてもよい。一例として、ユーザが、理学療法士、作業療法士および言語療法士である場合、ＧＵＩは彼等に、成功の可能性が同程度であると予測される２つ以上の提示療法オプションの中から１つの優先療法を選択するためのインターフェースを提供してもよい。付加的にまたは代替的に、場合によっては、療法計画は、分析プログラムまたは他のプログラムによって、決定された結果に基づいて療法デバイスに制御信号を送信する等によって、自動的に実施されてもよい。
【００１３】
幾つかの例では、クライアントコンピューティングデバイスで実施されるクライアントアプリケーションは、ＧＵＩに、選択された療法計画から予期される、患者の障害度における患者の改善の視覚化を提示してもよい。例えば、視覚化は、選択された療法計画による、患者のＦＩＭスコアにおける予測される改善、すなわち、「ＦＩＭゲイン」または、患者の障害度における他の定量化されたゲインもしくは改善を含み得る。付加的に、場合によっては、機械学習モデルによって実行されるパターン認識の結果に基づいて、予期される回復を最大化するために、１人のユーザに複数の療法オプションが提示されてよく、また、ユーザによってその１つ以上が選択されてよい。
【００１４】
説明のため、幾つかの例示的実施形態は、患者の画像ベースのまたはマトリクスベースのデータ表現を生成し、他のデータ表現を用いて訓練された機械学習モデルを使用して患者に対する最適な療法計画を決定するコンピュータシステムの環境で説明される。しかしながら、本明細書の実装形態は、提供される特定の例に限定されず、本明細書の開示に照らして、当業者には明らかであるように、他のタイプの機械学習、他の使用環境、他のシステムアーキテクチャ、他のアプリケーション等に展開され得る。
【００１５】
図１は、幾つかの実装形態による療法を決定し適用することができるコンピュータシステム１００の例示的構造を示す。システム１００は、１つ以上のネットワーク１０６を介してストレージコンピューティングデバイス１０４と通信できる少なくとも１つのサービスコンピューティングデバイス１０２を含む。さらに、サービスコンピューティングデバイス１０２は、１つ以上のネットワーク１０６を介して１つ以上のクライアントデバイス１０８および／または１つ以上の治療デバイス１１０と通信してよい。この例において、第１のユーザ１１２（１）は第１のクライアントデバイス１０８（１）に関連付けられ、第２のユーザ１１０（２）は第２のクライアントデバイス１０８（２）と関連付けられ、第３のユーザ１１２（３）は第３のクライアントデバイス１０８（３）と関連付けられている。さらに、患者１１４は、治療デバイス１１０と関連付けられている。例えば、各ユーザ１０８は、患者１１４に対する療法を管理する担当の医療専門家であり得る。付加的にまたは代替的に、治療デバイス１１０は患者１１４に自動的に療法を供給するように動作可能でもあり得る。
【００１６】
幾つかの例では、１つ以上のネットワーク１０６は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含んでよく、その一方で他の例では、１つ以上のネットワーク１０６は、インターネット等のワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含んでよい。従って、１つ以上のネットワーク１０６は、光ファイバ、イーサネット、ファイバチャネル等を含む有線ネットワーク、セルラーネットワーク等の無線ネットワーク、Ｗｉ−Ｆｉ等のローカル無線ネットワーク、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）などの近距離無線通信、直接有線接続またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。したがって、１つ以上のネットワーク１０６は、有線および／または無線通信技術の両方を含み得る。そのような通信に使用されるコンポーネントは、ネットワークの種類、選択された環境、またはその両方に少なくとも部分的に依存し得る。
【００１７】
幾つかの実装形態では、サービスコンピューティングデバイス１０２は、１つ以上のサーバ、パーソナルコンピュータ、または幾つかの方式のうちいずれかで具現化され得る他のタイプのコンピューティングデバイスを含み得る。例えば、サーバの場合、プログラム、他の機能コンポーネント、およびデータ記憶装置の少なくとも一部は、例えば、スタンドアロンサーバ、サーバクラスタ、サーバファームまたはデータセンター、クラウドホストコンピューティングサービス等の少なくとも１つのサーバに実装することができるが、付加的または代替的に他のコンピュータアーキテクチャを使用することもできる。
【００１８】
図示の例では、サービスコンピューティングデバイス１０２は、１つ以上のプロセッサ１２０、１つ以上の通信インターフェース１２２、１つ以上のコンピュータ可読媒体１２４を含むか、またはそれらと関連付けられ得る。各プロセッサ１２０は、単一の処理ユニットまたは複数の処理ユニットであってよく、単一または複数のコンピューティングユニット、あるいは複数の処理コアを含み得る。プロセッサ（複数可）１２０は、１つ以上の中央処理装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、状態機械、論理回路、および／または動作命令に基づいて信号を操作する任意の装置として実装することができる。例えば、プロセッサ（複数可）１２０は、本明細書に記載のアルゴリズムおよびプロセスを実行するように特別にプログラムまたは構成された任意の適切なタイプの１つ以上のハードウェアプロセッサおよび／または論理回路とすることができる。プロセッサ（複数可）１２０は、コンピュータ可読媒体１２４に格納された、本明細書に記載の機能を実行するようにプロセッサ（複数可）１２０を特定の機械としてプログラムすることができるコンピュータ可読命令を取り出して実行するように構成されてもよい。
【００１９】
コンピュータ可読媒体１２４は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報を記憶するための任意のタイプの技術で実装された揮発性および不揮発性メモリおよび／または削除可能および削除不可能な媒体を含み得る。例えば、コンピュータ可読媒体１２４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、または他のメモリ技術、光記憶装置、固体記憶装置、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、ＲＡＩＤ記憶システム、オブジェクトストレージシステム、記憶アレイ、ネットワーク接続ストレージ、ストレージエリアネットワーク、クラウドストレージ、または、所望の情報を格納するために使用することができ、かつコンピューティングデバイスによってアクセスすることができる任意の他の媒体を含むことができるが、それらに限定されない。サービスコンピューティングデバイス１０２の構成に応じて、コンピュータ可読媒体１２４は、言及される場合、エネルギー、搬送波信号、電磁波、および／または信号自体などの媒体を除外する非一時的コンピュータ可読媒体である限りにおいて、有形の非一時的媒体であり得る。場合によっては、コンピュータ可読媒体１２４は、サービスコンピューティング装置１０２と同じ場所にあってもよいが、その一方で、他の例では、コンピュータ可読媒体１２４は、サービスコンピューティング装置１０２から部分的に離れていてもよい。
【００２０】
コンピュータ可読媒体１２４は、プロセッサ（複数可）１２０によって実行可能な任意の数の機能コンポーネントを格納するために使用することができる。多くの実施形態では、これらの機能コンポーネントは、プロセッサ（複数可）１２０によって実行可能であり、実行されると、サービスコンピューティングデバイス１０２への本明細書に起因する動作を実行するようにプロセッサ（複数可）１２０を具体的にプログラムする実行可能な命令および／またはプログラムを含む。コンピュータ可読媒体１２４に格納されている機能コンポーネントは、分析プログラム１２６およびモデル構築プログラム１２８を含み得る。分析プログラム１２６は、プロセッサ（複数可）１２０に、本明細書に記載の種々のタスクを実行させるように実行可能な１つ以上のコンピュータプログラム、コンピュータ可読命令、実行可能コード、またはそれらの一部を含み得る。説明される例において、分析プログラム１２６は、１つ以上の機械学習モデル（ＭＬＭ）１３０を、訓練データデータ構造１３２からの訓練データを使用して生成および訓練するように発動され得るモデル構築プログラム１２８を含むか、またはモデル構築プログラム１２８にアクセスしてよい。さらに、分析プログラム１２６は、以下にさらに説明するように、訓練データとして使用され訓練データデータ構造１３２に格納され得る医療記録から複数のデータ表現を生成するようにさらに実行され得る。
【００２１】
モデル構築プログラム１２８は、分析プログラム１２６、またはその一部の実行可能モジュールであり得る。または、他の例では、モデル構築プログラム１２８は、分析プログラム１２６によって発動され得る、別個に実行可能なスタンドアローンコンピュータプログラムであり得る。モデル構築プログラム１２８は、療法を決定するために用いられる少なくとも１つの機械学習モデル１３０を構築し訓練するために１つ以上のプロセッサ１２０を構成してもよい。分析プログラム１２６は次に、それぞれの患者に対する１つ以上の療法を決定するために、訓練された機械学習モデル１３０を、新たに受け取った患者データに適用してよい。
【００２２】
付加的に、コンピュータ可読媒体１２４内の機能コンポーネントは、サービスコンピューティングデバイス１０２の様々な機能を制御および管理することができるオペレーティングシステム（図１には図示せず）を含み得る。場合によっては、機能コンポーネントは、コンピュータ可読媒体１２４のストレージ部分に格納され、コンピュータ可読媒体１２４のローカルメモリ部分にロードされ、１つ以上のプロセッサ１２０によって実行されてもよい。多数の他のソフトウェアおよび／またはハードウェア構成は、本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に明らかであろう。
【００２３】
さらに、コンピュータ可読媒体１２４は、本明細書に記載の機能およびサービスを実行するために使用されるデータおよびデータ構造を格納することができる。例えば、コンピュータ可読媒体１２４は、１つ以上の機械学習モデル１３０を格納してよく、また、訓練データを、機械学習モデル（複数可）１３０を訓練するために使用される訓練データデータ構造１３２に格納してよい。コンピュータ可読媒体１２４に格納され得る付加的なデータおよびデータ構造は、カラーキーデータ構造１３４と、モデル結果データ構造１３６を含む。例えば、カラーキーデータ構造は、特定の色を、本明細書のデータ表現に表されるパラメータの特定の値または値範囲に関連付けてよい。さらに、モデル結果データ構造１３６は、選択された患者に関する患者データの入力に応答して、機械学習モデルによって提供された結果を格納してもよい。
【００２４】
機械学習モデル１３０は、機械学習モデル１３０にそのデータが入力される特定された患者のために１つ以上の最適な療法計画を決定するために、分析プログラム１２６によって使用されてよい。機械学習モデル１３０の例は、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）などの分類モデル、または畳み込みニューラルネットワークなどの深層学習ネットワークを含んでもよい。機械学習モデル１３０の付加的な例は、予測モデル、デシジョンツリー、線形回帰モデル等の回帰モデル、マルコフモデルおよび隠れマルコフモデルのような確率論的モデル、回帰型ニューラルネットワークのような人工的ニューラルネットワーク等を含み得る。したがって、本明細書の実装形態は、特定の型の機械学習モデルに限定されない。
【００２５】
サービスコンピューティングデバイス（複数可）１０２はさらに、プログラムやドライバ等を含み得るその他の機能コンポーネントおよびデータと、機能コンポーネントによって使用されるまたは生成されるその他のデータを含む、または維持してもよい。さらに、サービスコンピューティングデバイス（複数可）１０２は、その他の多くの論理的、プログラム的、かつ物理的コンポーネントを含んでよく、それらコンポーネントのうち上述したものは、単に本明細書における説明に関連する例である。
【００２６】
通信インターフェース（複数可）１２２は、１つ以上のネットワーク１０６を介するなどして他の様々なデバイスとの通信を可能にするための１以上のインターフェースおよびハードウェアコンポーネントを含み得る。したがって、通信インターフェース１２２は、ネットワーク（複数可）１０６への接続を提供する１つ以上のポートを含むか、または１つ以上のポートに結合してもよい。例えば、通信インターフェース（複数可）１２２は、１つ以上のＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）、インターネット、ケーブルネットワーク、セルラーネットワーク、無線ネットワーク（例えばＷｉ−Ｆｉ）および有線ネットワーク（例えば、光ファイバ、イーサネット、ファイバチャネル）、直接接続、ならびに以下にさらに列挙されるようなＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）などの近距離無線通信のうちの１つ以上を介した通信を可能にしてもよい。
【００２７】
さらに、ストレージコンピューティングデバイス（複数可）１０４は、１つ以上のプロセッサ１４０、１つ以上の通信インターフェース１４２、および１つ以上のコンピュータ可読媒体１４４を含んでよい。幾つかの例では、ストレージコンピューティングデバイス（複数可）１０４は、上述のサービスコンピューティングデバイス（複数可）１０２と同様のハードウェア構成を有し得る、および／または、サービスコンピューティングデバイス１０２のうち１つであり得る。例えば、１つ以上のプロセッサ１４０は、上述のプロセッサ１２０の例のうちのいずれかを含んでよく、１つ以上の通信インターフェース１４２は、上述の通信インターフェース１２２の例のいずれかを含んでよく、かつ１つ以上のコンピュータ可読媒体１４４は、上述のコンピュータ可読媒体１２４の例のいずれかを含んでよい。ストレージコンピューティングデバイス１０４は、履歴患者データ、それぞれの患者に適用された療法およびその療法の結果を格納した医療記録データベースなどの医療記録データ構造１４６を格納または維持してもよい。ストレージコンピューティングデバイス（複数可）１０４は単一のコンピューティングデバイスであっても、複数のコンピューティングデバイスであってもよく、また、病院等の単一の場所にあっても、または、複数の病院、データセンター、研究施設等の複数の場所にあってもよい。
【００２８】
ストレージコンピューティングデバイス（複数可）１０４は、医療記録データ構造１４６に格納する新たな医療記録を受け取って格納し得るストレージプログラム（図１には図示せず）を実行してもよい。さらに、ストレージプログラムは、許可されていないユーザへの医療記録へのアクセスを禁じながら、医療記録の許可されたユーザには格納された医療記録へのアクセスを認可してよい。幾つかの例では、分析プログラム１２６は、以下にさらに説明するように、機械学習モデル（複数可）１３０を訓練するための訓練データとして使用するために、医療記録から複数のデータ表現を生成するため医療記録１５０を検索するために医療記録データ構造１４６にアクセスしてよい。
【００２９】
クライアントデバイス（複数可）１０８、および場合によっては、療法デバイス１１０は、コンピューティングデバイス１０２および１０４に関して上述したのと同様な構成およびハードウェアを含み得るが、異なる機能コンポーネントおよび異なるデータを伴う。例えば、クライアントデバイス１０８は、サーバコンピューティングデバイス、デスクトップコンピューティングデバイス、ラップトップコンピューティングデバイス、タブレットコンピューティングデバイス、スマートフォンコンピューティングデバイス、ウェアラブルコンピューティングデバイス等を含む、ネットワークを介して通信できる任意のタイプのコンピューティングデバイスであってよい。クライアントデバイス１０８は、患者情報を提示し、患者１１４に対して決定される選択された療法を閲覧するためのＧＵＩをユーザ１１２に提示するため等に、クライアントアプリケーション（図１には図示せず）を実行するために使用され得る１つ以上のプロセッサ、１つ以上の通信インターフェースおよび１つ以上のコンピュータ可読媒体（図１には図示せず）を含み得る。
【００３０】
さらに、療法デバイス１１０は、例えば特定の時間周期にわたり患者の身体部位のうち１つ以上を自動的に動かすロコモーショントレーニングデバイス、患者の身体部位を自動的にストレッチする自動ストレッチデバイス、患者に牽引を施す自動牽引デバイス、自動電気刺激デバイス、療法ロボット等の種々の自動療法デバイスのうちいずれであってもよい。療法デバイスは、上述のコンピューティングデバイス１０２および１０４と同様のプロセッサ、通信インターフェース（複数可）およびコンピュータ可読媒体を含んでよい。
【００３１】
上述のように、分析プログラム１５０は、医療記録データ構造（複数可）１４６から複数の履歴医療記録１５０を取得して、以下にさらに説明するように医療記録１５０から時系列データを生成してよい。時系列データは医療記録１５０を、訓練データデータ構造１３２に格納され得る複数のそれぞれの画像ブロックとして提示してよい。画像ブロックを生成する場合、分析プログラム１２６はカラーキーデータ構造１３４にアクセスして、画像ブロックのそれぞれのパラメータのそれぞれの値に関して画像ブロックに適用する色または他のグラフィック効果を決定してよい。その後モデル構築プログラム１２８は、その画像ブロックを、機械学習モデル１３０を訓練するための訓練データとして使用してよい。
【００３２】
分析プログラム１２６は、選択された患者１１４に対する患者情報１５２を、その選択された患者１１４に対する療法計画を受け取りたいユーザ１１２のうち１人以上から受け取ってよい。例えば第１のユーザ１１２（１）などのユーザ１１２のうち１人が患者１１４の担当の医師であるとする。ユーザ１１２は、選択された患者１１４の患者情報１５２を分析プログラム１２６に提示してよい。それに応答して、分析プログラム１２６は、患者情報１５２から１つ以上の画像ブロック（またはマトリクス）を生成して、これらを、機械学習モデル１３０への入力として使用する。機械学習モデル１３０は１つ以上の療法計画（例えば、患者のＦＩＭスコア（または他の定量化された障害度）における予測される改善の確率とともに）を出力して、これを分析プログラム１２６に提供してよい。
【００３３】
患者の障害度を定量化するために使用され得る技術の１つの例は、ＦＩＭ評価システムである。ＦＩＭ評価システムは、脳卒中、外傷性脳損傷、脊椎損傷、または消耗性の癌後等のリハビリテーションプロセスを通した患者の機能的状態を定量化するために使用され得る。ＦＩＭスコアは、患者の自立レベルおよび／または介護者の介護の負担レベルを示すために解釈されてよい。ＦＩＭスケールは、人が日常生活の基本的活動をどれ程良く実行しているか、また、その人が他者からの助力にどれ程大きく依存しているかを評価するために使用され得る。
【００３４】
一例として、ＦＩＭは２つのサブスケール、すなわち運動サブスケールと認知サブスケールにグループ分けされた１８の項目から構成され得る。運動サブスケールは、食事、整容、入浴、更衣・上半身、更衣・下半身、トイレ、排尿管理、排便管理、ベッド／椅子／車椅子移乗、トイレ移乗、浴槽／シャワー移乗、歩行／車椅子歩行および階段を含む。さらに、認知サブスケールは、理解、表出、社会的交流、問題解決および記憶を含む。各項目は、１点から７点の範囲の７点順序尺度に評点されてよい。スコアが高いほど、患者はその項目に関連付けられるタスクを実行するにあたりより自立している。評点の目安は以下の通りである：（１）ヘルパーの全面介助、（２）ヘルパーの最大限の介助、（３）ヘルパーの中程度の介助、（４）ヘルパーの最小限の介助、（５）ヘルパーによる監視あるいは準備、（６）ヘルパーなしの修正自立、（７）ヘルパーなしの完全自立。
【００３５】
ＦＩＭ運動サブスケールの総合スコア（１３個の個々の運動サブスケール項目の合計）は、１３点から９１点の間となる。ＦＩＭ認知サブスケールの総合スコア（５個の個々の認知サブスケール項目の合計）は、５点から３５点の間となる。総合ＦＩＭスコア（すなわち、運動サブスケールスコアと認知サブスケールスコアの合計）は、１８点から１２６点の間であり得る。さらに、定量化された患者の障害度を表す一例としてＦＩＭスコアが使用されているが、患者の定量化された障害度を表すための他の技術またはシステムが、本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に明らかであろうように、本明細書で用いられてよい。
【００３６】
分析プログラム１２６は、療法および予測ＦＩＭゲイン１６０を要求側ユーザ１１２（１）に送信してよい。さらに、療法および予測ＦＩＭゲイン１６０は、患者１１４に療法を提供し得る他のユーザ１１２（２）および１１２（３）にも送信されてもよい。場合によっては、第１のユーザ１１２（１）は、療法および予測ＦＩＭゲイン１６０を他のユーザ１１２（２）および１１２（３）に直接送信するように分析プログラム１２６に命令してもよいが、その一方で、他の例では、第１のユーザ１１２（１）が、他のユーザ１１２（２）および１１２（３）への療法および予測ＦＩＭゲイン１６０のフォワードを実行してもよい。
【００３７】
一例として、第２のユーザ１１２（２）が理学療法士であり、第３のユーザ１１２（３）が作業療法士であると想定する。ユーザ１１２（１）、１１２（２）および１１２（３）は、クライアントプログラムによって提供されたＧＵＩを使用して、分析プログラム１２６によって提供される計画に基づいて患者１１４に療法を適用するために、機械学習モデル１３０によって提供される選択された療法を調整する。
【００３８】
さらに、他の例では、分析プログラム１２６は、療法デバイス１１０に療法制御情報１６２を直接送信して、機械学習モデル１３０によって指定された選択された療法計画に基づいて療法デバイス１１０を制御してよい。例えば、療法デバイス１１０がロコモーション療法デバイスであり、選択された療法は、ロコモーション療法が、患者の脚に、一日おきに、一日に付き４５分の期間にわたり適用されるものと指定すると想定する。療法制御情報１６２は、機械学習モデル１３０から受け取った療法計画によって規定される療法を患者１１４に適用するように療法デバイス１１０を自動的にプログラムしてよい。したがって、本明細書の実装形態は、療法デバイス１１０によって提供される治療を最適化する制御情報を提供することによって、療法デバイス１１０の動作を改善することができる。さらに、幾つかの例示的適用が図１に関して説明されているが、数多くの他の変形形態が、本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に明らかとなろう。
【００３９】
図２、７および１１は、幾つかの実装形態による例示的プロセスを示す流れ図を含む。プロセスは、オペレーションのシーケンスを表す論理的流れ図におけるブロックの集合として示されており、オペレーションのうち一部または全部は、ハードウェア、ソフトウェアまたはそれらの組み合わせで実装され得る。ソフトウェアの文脈では、ブロックは、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、記載されたオペレーションをプロセッサに実行させるようにプログラムされている１つ以上のコンピュータ可読媒体に格納されたコンピュータ実行可能命令を表し得る。一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実行するため、または特定のデータ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。ブロックが記載されている順序は、限定として解釈されるべきではない。説明されたブロックのうちの任意の数を任意の順序でおよび／または並行して組み合わせてプロセスまたは代替プロセスを実装することができ、全てのブロックを実行する必要はない。説明の目的のために、プロセスは、本明細書の例に記載されている環境、枠組み、システムを参照して説明されているが、プロセスは、多種多様な他の環境、枠組みおよびシステムで実装することができる。
【００４０】
図２は、幾つかの実装形態による療法計画を生成するための例示的処理フロー２００を示す。処理は、少なくとも部分的に、サービスコンピューティングデバイス１０２または他の適切なコンピューティングデバイスで実行される分析プログラム１２６によって実行されてよい。
【００４１】
この例において、ユーザ１１２は、クライアントデバイス１０８を使用して、選択された患者に関する情報を、直接、または分析プログラム１２６が患者情報にアクセスし得る医療記録データ構造１４６を介して提示してよい。一例として、ユーザ１１２が、患者人口統計学的情報２０２、患者疾病情報２０４、患者ＦＩＭスコア（複数可）２０６および、患者が過去に経験してきたであろう療法等の患者療法情報２０８を医療記録データ構造１４６に提示すると想定する。例えば、クライアントデバイス１０８上で実行されるクライアントアプリケーション２１０は、クライアントデバイス１０８のディスプレイ２１４上にＧＵＩ２１２を提示してよい。ユーザ１１２はＧＵＩ２１２を操作して患者情報２０２−２０８を医療記録データ構造１４６に提供し、また、分析プログラム１２６を呼び出して、選択された患者に対する療法計画を、患者情報２０２−２０８に基づいて決定する。医療記録データ構造１４６内に格納された他の患者の療法記録は類似した情報を含み得る。
【００４２】
幾つかの例では、クライアントアプリケーション２１０は、ウェブベースのプラットフォームを介して医療記録データ構造１４６および／または分析プログラム１２６にアクセスするブラウザであり得る。他の例では、クライアントアプリケーション２１０は、医療記録データ構造１４６および／または分析プログラム１２６にアクセスするための専用および／または独占的アプリケーションであり得る。
【００４３】
機械学習モデル１３０を生成するための訓練データとして時系列データを取得するために、分析プログラムは、医療記録データ構造１４６から複数の過去の患者に関する医療記録１５０を取得してよい。それぞれの取得された医療記録１５０は、上述の、患者人口統計学的情報２０２、患者疾病情報２０４、患者ＦＩＭスコア２０６および患者療法情報２０８等の患者情報のうち一部または全部を含んでよい。
【００４４】
２２０で、分析プログラム１２６は、個々の患者に対応する医療記録１５０それぞれから１つのデータ表現を生成してもよい。分析プログラム１２６は、電気式医療記録データベース１４６に格納された履歴患者人口統計学的、疾病、療法および回復情報を使用してマトリクスまたは画像のフォーマットで、患者医療記録１５０を表す各データ表現を生成してよい。さらに、時系列ブロックを画像として生成する場合、分析プログラム１２６は、例えば図５を参照して以下にさらに説明するように、各データ表現を画像として構築する場合にカラーキーデータ構造１３４内の情報を使用してよい。
【００４５】
２２２で、分析プログラム１２６は、生成されたデータ表現を訓練データデータ構造１３２に訓練データとして格納してよい。
【００４６】
２２４で、分析プログラム１２６は、モデル構築プログラム１２８を呼び出して機械学習モデル１３０を訓練および／または更新してもよい。モデル構築プログラムは、機械学習モデル１３０を訓練するための複数のデータ表現２２３を、訓練データデータ構造から取得してよい。
【００４７】
２２６で、分析プログラム１２６は、選択された患者に関する患者情報２０２−２０８を受け取り、２２０で示すように選択された患者データ表現を生成し、２２２で示すように、選択された患者データ表現を訓練データデータ構造に格納し、訓練データデータ構造１３２から取得した複数の療法パターン２２５を追加して、異なる療法パターンが付随する複数の選択された患者データ表現２２７を生成してよい。患者データ表現に追加するべく選択された療法パターンは、閾値ＦＩＭゲインまたは障害度改善における他のゲインをもたらすと判断された療法パターンであり得る。それぞれの療法パターンを患者データ表現に追加することは、それぞれが、異なる療法計画が追加されている複数の患者データ表現をもたらす。
【００４８】
２２８で、分析プログラム１２６は、追加された療法パターンが付随する患者データ表現を、機械学習モデル１３０に入力してよい。
【００４９】
２３０で、分析プログラム１２６は、機械学習モデルを使用して、受け取った選択された患者データ表現内のパターンを認識してよい。例えば、機械学習モデルは、追加された療法パターンを有する患者データ表現のうち１つ以上にマッチする訓練データの中のデータ表現のうち１つ以上を、閾値確率内と判断してもよい。
【００５０】
２３２で、分析プログラム１２６は機械学習モデル１３０からの出力を受け取り、トップ療法オプションをクライアントデバイス１０８に送信してもよい。例えば、以下に説明するように、トップ療法オプションは、ＦＩＭスコアのゲインを有するデータ表現との最高のマッチ確率を有すると機械学習モデルによって判断された療法オプションであり得る。
【００５１】
したがって、２３４で示すように、トップ療法計画および予測ＦＩＭゲイン２３４がクライアントデバイス１０８に送信されてよい。クライアントデバイス上のクライアントアプリケーション２１０は、療法計画と予測ＦＩＭゲイン２３４を受け取って、それらをディスプレイ２１４上のＧＵＩ２１２に提示してもよい。ユーザ１１２は、機械学習モデルによって決定された療法計画を閲覧してもよい。幾つかの例では、ユーザ１１２は、最高の確率に対応する療法計画などの、選択された患者に適用する療法計画のうち１つを選択してよい。場合によっては、確率が同様である複数の療法オプションがあり得るが、その場合、ＦＩＭスコアの予測されるゲインを最大化する療法計画、およびこれらの複数の療法オプションがＧＵＩ２１２上に視覚化されてよい。こうして、上記の技術によって、１つの療法計画と複数の療法オプションから予期される回復のパフォーマンスを視覚化することが可能となり、それは、医療記録データ構造内の医療データを分析することによって、個々の患者の履歴療法と回復記録に関する時系列データのＭＬＭ認識の結果に基づいて、予期される回復を最大化することを可能にし得る。
【００５２】
図３は、幾つかの実装形態による、種々のサイトの例示的サイトハードウェアおよびソフトウェア構成３００を示す。図示の例では、第１のサイト３０２、第２のサイト３０４および第３のサイト３０６を含む３つの異なる例示的サイト構成が示されている。各サイト３０２、３０４および３０６は、病院、回復施設、研究施設、ナーシングホームあるいは医療専門家または他のユーザ１１２が患者療法を管理している他の施設または場所であってよい。第１のサイト３０２の例は、クライアントデバイス１０８が１つ以上のネットワーク１０６を介してリモートにストレージコンピューティングデバイス１０４とサービスコンピューティングデバイス１０２にアクセスする、図２に関して上記で説明したものと類似したハードウェアおよびソフトウェア構成を含み得る。したがって、この構成は、ユーザが医療記録ストレージデータ構造１４６または他のハードウェアもしくはソフトウェアを維持する必要なく、療法計画および予測ＦＩＭゲイン２３４を提供するためのサービスを使用し、したがってユーザ１１２（ａ）に、より低コストで提供され得るという利点を有する。他方で、この場合、患者情報２０２−２０８は１つ以上のネットワーク１０６を介して送信されてリモートに格納される。したがって、第１のサイト３０２の構成はよりセキュリティが低い可能性がある。
【００５３】
第２のサイト３０４の例は、第２のサイト３０４にローカルに格納された医療記録データ構造１４６を含む。その結果、この例において患者情報２０２−２０８は、依然として１つ以上のネットワーク１０６を介してサービスコンピューティングデバイス１０２に送信される必要はあるが、ストレージコンピューティングデバイス１０４に送信される必要はない。その結果、第２のサイト３０４の構成は、第１のサイト３０２の構成よりもセキュリティが高くなり得る。例えば、患者情報２０２−２０８は、サービスコンピューティングデバイス１０２に送信される前に、暗号化、匿名化または他の方式で保護され得るため、患者識別情報がオフサイトで格納されることはない。第２のサイト３０４の例は、ユーザ１１２（ｂ）が医療記録データ構造１４６をサイトでローカルに維持するという点において第１のサイト３０２の例よりも増加したコストを含み得る。
【００５４】
第３のサイト３０６の例は、ローカルに維持され実行される分析プログラム１２６（ａ）のバージョンを含めて第３のサイト３０６でローカルに格納されている医療記録データ構造１４６を含む。例えば、ユーザ１１２（ｃ）は分析プログラム１２６（ａ）の完全版または簡略版をダウンロードまたは他の方式で取得してよく、それは、患者情報２０２−２０８を、ローカルにデータ表現に変換して、そのローカルに生成されたデータ表現２２７に療法パターン２２５を追加するための機能を含み得る。さらに、ユーザ１１２（ｃ）は、機械学習モデル１３０およびカラーキーデータ構造１３４をダウンロードしてよい。例えば、カラーキーデータ構造１３４は、データ表現をマトリクスとしてよりは画像として生成する場合に分析プログラム１２６（ａ）によって使用されてよい。さらに、機械学習モデル１３０は１つ以上の療法計画と予測ＦＩＭゲイン２３４を決定して、これらをクライアントデバイス１０８上のクライアントアプリケーションに提供してよい。
【００５５】
したがって、例示的な第３のサイト３０６は、第１のサイト３０２または第２のサイト３０４より安全に患者情報を維持できる可能性がある。さらに、ユーザ１１２（ｃ）は、機械学習モデル１３０および／または分析プログラム１２６（ａ）の更新版を定期的にダウンロードしてもよい。しかしながら、第３のサイト３０６の構成は、分析プログラム１２６（ａ）および機械学習モデル１３０を実行するための、ならびに医療記録データ構造１４６をローカルに維持するための付加的なコンピューティングデバイスを必要とする可能性がある。
【００５６】
図４は、幾つかの実装形態による、患者情報４００を医療記録データベースに格納するための例示的フォーマットを示す。この例において、患者情報４００は、患者ＩＤ番号、患者アカウント番号等の患者識別子（ＩＤ）４０２を含み、それらによって患者が一意的に識別され得る、または他の方式で医療記録データ構造において個々に区別され得る。患者情報４００はさらに、患者人口統計学的情報４０４、患者疾病情報４０６、患者ＦＩＭスコア情報４０８および患者療法情報４１０を含む。したがって、患者ＩＤ４０２は、患者情報４０４−４１０のタイプそれぞれに関連付けられる。幾つかの例では、患者人口統計学的情報４０４と患者疾病情報４０６は固定情報と考えられる一方で、患者ＦＩＭスコア情報４０８と患者療法情報４１０は履歴情報と考えられ得る。
【００５７】
患者人口統計学的情報４０４は、患者名４１２、性別４１４、年齢４１６、障害レベル４１８、居住タイプ４２０、家族タイプ４２２および住所４２４を含み得る。さらに、患者疾病情報４０６は、第１の疾病４２４（１）、第２の疾病４２４（２）から第Ｎの疾病４２４（Ｎ）までなどの疾病のリストを含み得る。列挙された各疾病に関して、疾病情報４０６はそれぞれの疾病または障害名４２６と、対応する疾病コード４２８を含み得る。例えば、各疾病コード４２８は、以下にさらに説明するようにカラーキーデータベース１３４内の特定の色または他のグラフィック効果に相関されてよく、疾病をデータ表現で表すために使用され得る。
【００５８】
患者ＦＩＭスコア情報４０８は、第１のＦＩＭスコア４３０（１）、第２のＦＩＭスコア４３０（２）から第ＭのＦＩＭスコア４３０（Ｍ）までなどの、特定の患者に関して決定された１つ以上のＦＩＭスコアを含んでよい。各ＦＩＭスコアは、測定日および時間４３２、身体スコア４３４、認知スコア４３６および総合スコア４３８などの情報およびメタデータを含んでよい。さらに、場合によっては、総合身体スコア４３４と総合認知スコア４３６を有することに加えて、ＦＩＭスコア情報４０８は、身体スコアと認知スコアそれぞれのサブカテゴリのスコアを含み得る。
【００５９】
患者療法情報４１０は、第１の療法情報４４０（１）、第２の療法情報４４０（２）から第Ｌの療法情報４４０（Ｌ）までなどの、過去に患者によって実施された複数の療法に関する療法情報を含み得る。各療法情報４４０は、療法日および時間４４２、療法タイプ４４４、療法詳細４４６、療法名４４８および療法コード４５０を含み得る。各療法コード４５０は、以下にさらに説明するように、カラーキーデータ構造１３４内の特定の色または他のグラフィック効果に相関され得る。
【００６０】
図５は、幾つかの実装形態による、画像として要約された入力患者医療記録を表す例示的データ表現５００を示す。幾つかの例では、データ表現５００は、例えば、図１〜３に関して上記で説明したように医療記録データ構造および／またはクライアントコンピューティングデバイスから受け取った患者医療記録を使用して分析プログラム１２６（図５には図示せず）によって生成されたデータ表現である。例えば、分析プログラムは図４に記載したような患者情報を使用してデータ表現５００を生成してもよい。この例において、生成されたデータ表現５００は、高さと幅に配置された複数の色付きブロック（画素とも呼ぶ）５０４を備えた画像５０２である。他の例では、図１０に関して以下にさらに説明するように、データ表現は、複数の次元を備えたマトリクスとして表現され得る。
【００６１】
図示の例において、分析プログラムは受け取った医療記録から、複数のブロック５０４から構成された画像５０２としてデータ表現５００を生成する。以下にさらに説明するように、各ブロック５０４は患者データの値に対応する、適用された色または他のグラフィック効果を有してよい。データ表現５００は、垂直方向において、それぞれ１つのブロック５０４に対応する複数の時間ベースの間隔または行に分割され、１つのブロック５０４の垂直間隔は対応する時間サイクルを表す。一例として、各行５０６は、新たなＦＩＭ評価が実行されたときの患者情報の状態に対応してよい。例えば、患者のＦＩＭスコア（または他の定量化された障害度）は、数日おき、一週間ごと、二週間ごと、一ヶ月ごと、および／または変動する時間間隔等の周期的ベースで決定されてよい。代替的に、他の例では、行５０６は、新たなＦＩＭスコアが決定されたかどうかに係らず、各行が一日、一週間、二週間、一ヶ月等に対応するように一貫した定期的時間周期に基づいていてよい。
【００６２】
ブロック５０４および／または対応するデータ表現５００の実際のサイズと解像度は、望ましい解像度と望ましいストレージ効率間のトレードオフに基づいて制御されてよく、すなわち、データ表現５００の解像度が高くなればなるほど、訓練データデータ構造によってストレージがより多く消費され、また、機械学習モデルを訓練する場合により多くのメモリが必要であるが、解像度が高くなるほど、データ表現の比較中の精度が高くなる。さらに、データ表現５００は、他のデータ表現５００との比較またはマッチングを可能にするためには、全て一般に同じサイズであり得るか、または同じサイズに縮尺可能であり得る。したがって、この例において、データ表現５００は、受け取った患者の医療記録内の何らかの情報のサマリーを表す画像５０２である。画像５０２は、図１〜３に関して上記で説明した機械学習認識プロセス中に用いられてよく、したがって、患者に対する１つ以上の最適な療法計画を決定するためのパターン認識機械学習の使用を可能にする。
【００６３】
さらに、高さ、すなわち、データ表現５００内の行５０６の数は、ユーザによって指定されるか、またはデフォルトで指定されてよい。例えば、データ表現５００内の各列５０９により多くのデータが含まれる場合、全体では、訓練データとして使用するには、より少ないデータ表現５００が存在し得る。反対に、より短いデータ表現５００は、ランダム変動の対象となりやすく、したがって正確な結果をもたらさない可能性がある。
【００６４】
幾つかの例では、データ表現５００の最上部に新たな行が追加されるたびに、データ表現５００の最下部から一行が削除されてよく、それによって訓練データに追加され得る、および／または機械学習モデルを使用して分析され得る新たなデータ表現５００を生成する。幾つかの例では旧ブロックが訓練データデータ構造に保持される一方で、他の例では、旧ブロックは訓練データデータ構造から消去される。したがって、図５において、データ表現５００は、データ表現５００の最下部５０７に向かってより古いデータを有し、データ表現５００の最上部５０８に向かってより新しいデータを有する。この順序は他の例では逆転されるか、または他の例としては、患者情報は垂直方向というよりは水平方向に経時的に表現される。
【００６５】
データ表現５００は、関連付けられた１つ以上のデータ値を有し得る患者情報パラメータにそれぞれが対応する列５０９と呼ばれる複数の垂直画素バンドを含む。この例において、列５０９に表された患者情報パラメータは患者性別５１０、年齢５１２、疾病または障害タイプ５１４、ＦＩＭ総合スコア５１６、ＦＩＭ身体スコア５１８、ＦＩＭ認知スコア５２０、時間間隔ごとの理学療法セッション回数５２２、時間間隔ごとの作業療法セッション回数５２４、時間間隔ごとの言語療法セッション５２６、および時間間隔ごとの特定訓練セッション回数５２８を含む。場合によっては、ＦＩＭ総合スコア５１６の代わりにＦＩＭ総合スコア５１６の導関数が使用されてよい。疾病または障害タイプ５１４の値は、例えば、図４に関して上記で説明したように、疾病または障害タイプのコードによってカテゴライズされ決定される。さらに、図５の例では幾つかの患者情報パラメータが表されているが、他の例では、より多数の、より少数の、または異なる患者情報パラメータが、列５０９に使用されてよい。
【００６６】
さらに、分析プログラムは、各患者情報パラメータ５１０−５２８の特定の値または値範囲に、パターン、クロスハッチング等の色または他のグラフィック効果を割り当ててよい。一例として、カラーキーデータ構造１３４は、特定のパラメータの特定の値または値範囲に対して使用する色または他のグラフィック効果を決定するために、分析プログラムによって使用され得る。例えば、単純な例として、ＲＧＢカラーモデルを使用し、各色（赤、緑および青）が、０から２５５の間の値を割り当てられている可能性があると想定する。よって、各パラメータ（列）（例えば、年齢、疾病、ＦＩＭスコア等）に対して、割り当てられ得る２５６３のあり得る色値の勾配がある。さらに、フルカラー画像データの１つのブロックは、トータルで２４ビットの色データに関してそれぞれ赤、緑および青の色につき通常８ビットのデータを有し得る。付加的に、グレースケール画像データの１つのブロックは通常、輝度を表す８ビットのデータを有し得る。したがって、本明細書の幾つかの例では、色数を例えば２５６色に限定することが現実的であり、それにより、パラメータのうち殆どまたは全てに十分であり得る、各患者情報パラメータにつき２５６の異なる値または値範囲の勾配を依然として可能にしながら、色に必要なストレージ量を低減する（例えば、各色につき２４ビット以上というよりも８ビット）ことになる。
【００６７】
一例として、カラーキーデータ構造は、各患者情報パラメータ５１０−５２８に対する各可能な値への色割り当てを含んでよい。例えば、５４０で示すように、患者の性別に関しては、２つの可能なパラメータ値があり、それはすなわち、青色（０，０，２５５）が割り当てられた女性と、赤色（２５５，０，０）を割り当てられた男性である。この例において、患者が女性であると想定すると、患者の性別５１０に対応する第１の列内のブロックは全て青、すなわちＲＧＢ値（０，０，２５５）に着色される。さらに、５４２で示されるように、例えば、年齢０から１２５までの年毎のベースなどの異なる年齢に、異なる色が割り当てられ得る。それにより、５４４で示すように、患者は５８歳であると想定する。それにより、カラーキーデータ構造１３４において年齢５８に対応する色が、患者年齢５１２に対する列内のブロックに適用され得る。５４６で示すように、色または他のグラフィック効果は、異なる疾病コードおよび他のパラメータ５１４−５２８の他の値に同様に割り当てられ得る。
【００６８】
さらに、本明細書ではＲＧＢカラーモデルは、本明細書の幾つかの実装形態で使用され得るカラーモデルの一例として記載されているが、様々な他の加法カラーモデル、減法カラーモデルまたは他のカラーモデルもしくはカラーモデルの変形形態が本明細書の例で使用され得る。したがって、本明細書の実装形態は、色を表すおよび／または生成するための任意の特定のカラーモデルに限定されない。さらに、パターン、クロスハッチング、輝度の変動する度合い等の他のグラフィック効果が、本明細書の幾つかの例に追加でまたはその代わりに使用されてよい。
【００６９】
図示の例において、列５２２−５２８のトップ行上の４つのブロック５０４（１）、５０４（２）、５０４（３）および５０４（４）は療法計画５３０を表し得る。新規の患者の場合、ブロック５０４（１）−５０４（４）は１つの療法計画になり得、作業療法、言語療法、理学療法および／または特定訓練の組み合わせが療法計画５３０を表す。例えば、図２および３に関して上述したように、分析プログラムは、ブロック５０４（１）〜５０４（４）で異なる療法計画をデータ表現５００に追加し、機械学習モデルを使用して異なる療法計画を伴う類似したデータ表現５００を発見することを試みてよい。分析プログラムは、追加されたデータ表現５００を機械学習モデルへの入力として使用して、良好な回復結果（例えば、ＦＩＭスコア（複数可）における最高ゲイン）をもたらす療法計画を伴う類似したデータ表現を特定するための、データ表現５００における類似したパターンを認識してもよい。上述のように、一例として、本明細書の機械学習モデルは、ＣＮＮなどの深層学習アルゴリズムに基づき得るが、上記で列挙したように、他のタイプの機械学習モデルも代替的に用いられてよい。
【００７０】
機械学習モデルは、出力として、例えば、マッチ確率での、また、ＦＩＭスコアの予測ゲインでの、データ表現のトップマッチング構成を出力として提供してよい。分析プログラムは、最高のマッチ確率に対応する最高ＦＩＭゲインを選択して、４つのブロック５０４（１）〜５０４（４）に対応する療法計画５３０を決定してよい。場合によっては、分析プログラムはトップ３、トップ５等の療法計画を、それぞれの予測ＦＩＭゲインとともに、また、場合によってはマッチ確率とともに提供してよい。さらに、分析プログラムは、ＧＵＩでユーザに提示するためにこの情報をクライアントデバイスに送信してよい。
【００７１】
図６は、幾つかの実装形態による、機械学習モデルを訓練するためにデータ表現５００を使用して機械学習モデルを生成する例６００を示す。この例において、分析プログラム１２６は医療記録１５０を受け取り、６０１で示すように、分析プログラム１２６は受け取った医療記録１５０から複数のデータ表現５００を生成して、データ表現５００をＦＩＭゲイン（または定量化された障害度における他のゲイン）に基づいてサブセット６０２に分類または他の方式でグループ化する。例えば、訓練データデータ構造１３２は、図１、２および５に関して上記で説明したように分析プログラム１２６によって生成される複数のデータ表現５００を含み得る。
【００７２】
この例において、分析プログラム１２６は、複数のデータ表現５００を、確定したＦＩＭゲイン量の閾値範囲に基づいて複数のサブセット６０２（１）、６０２（２）、６０２（３）および６０２（４）に整理する。上述のように、ＦＩＭゲインは、以前のＦＩＭスコアと現在のＦＩＭスコアの差である（すなわち、図５のデータ表現５００におけるパラメータ５１６に対応する総合ＦＩＭスコアまたは総合スコアの導関数）。分析プログラム１２６は、最新の測定ＦＩＭスコアのＦＩＭゲインを、各データ表現５００の上の２行６０４と６０６の間で確定した差を用いて計算することによってサブセット６０２（１）〜６０２（４）にグループ化してよく、上位行６０４は最新のデータを含み、行６０６は、行６０６のデータの直前のデータを含む。この例において、ＦＩＭゲインが１０点以上であるデータ表現５００が「パターン１」として分類され、サブセット６０１（１）にグループ化される。ＦＩＭゲインが５〜９点であるデータ表現５００は「パターン２」として分類され、サブセット６０２（２）にグループ化される。ＦＩＭゲインが０〜４点であるデータ表現５００は「パターン３」として分類され、サブセット６０２（３）にグループ化される。ＦＩＭゲインがマイナスであるデータ表現５００は「パターン４」として分類され、サブセット６０２（４）にグループ化される。
【００７３】
個々のデータ表現５００に関するＦＩＭゲインの確定の後で、分析プログラム１２６は、各データ表現５００から上位行６０４を削除してもよく、その結果、マッチングを実行する場合に、上位行が削除されたデータ表現が使用され得る。上位行６０４は最新の患者入力データに対応する。上位行６０４の削除の後に、行６０６が上位行となる。各データ表現５００の上位行６０４を削除する前に、分析プログラムは、図７に関して以下に説明するように、療法計画を患者データ表現に追加するために使用するために、少なくとも第１のサブセット６０２（１）（パターン１）内の各データ表現５００の上位行６０４から、療法計画ブロック６０５（すなわち、図５のブロック５０４（１）−５０４（４）に対応する）をセーブしてもよい。図示の例において、各データ表現５００は夫々、説明のために削除前の上位行６０４を示しているデータ表現５００（ａ）以外はそれぞれ上位行が削除されている。
【００７４】
訓練データデータ構造１３２内の各データ表現５００から上位行６０４を削除した後で、６０８で示すように、機械学習モデル１３０を生成するために、モデル構築プログラム２０６が、訓練データデータ構造１３２内のデータ表現５００にアクセスするように発動されてもよい。機械学習モデル１３０は、訓練された機械学習モデル１３０を生成するために、少なくとも第１のサブセット６０２（１）（パターン１）内のグループ化された（分類された）データ表現５００を使用して訓練され得る。幾つかの例では、機械学習モデル１３０は、深層学習アルゴリズムまたは、マトリクス間の距離に基づいてカテゴリー分類を実行するアルゴリズムなどの他のアルゴリズムを用いる識別子であってよい。一例として、非深層学習アルゴリズムでは、パターンは、元の患者のデータからの一定距離内に含まれる訓練データの各パターンの比率によって確定され得る。例えば、パターン１の比率が大きければ、機械学習モデル１３０は、そのケースを、１０点以上の予期されるＦＩＭゲインが付随するサブセット６０２（１）（すなわち、パターン１）に対応するものと認識する。
【００７５】
図７は、幾つかの実装形態による、患者情報を入力として使用して１つ以上の療法計画を決定するための例示的プロセス７００を示す。例示的プロセス７００は、サービスコンピューティングデバイス１０２または他の適切なコンピューティングデバイスで稼働する分析プログラム１２６によって実行され得る。
【００７６】
７０２で、分析プログラムは、例えば図２に関して上記で説明したように選択された患者に関する患者情報２０２−２０８を受け取って、図５に関して上記で説明した技術を使用してデータ表現７０３を生成する。例えば、データ表現７０３は、７０４で示すような最新の療法計画を含み得る。
【００７７】
７０６で、分析プログラムは、訓練データから療法オプションの複数の組み合わせを取得する。特に、療法オプションの複数の組み合わせは、図６に関して（例えば６０５で）上記で説明したサブセット６０２（１）（パターン１）内のデータ表現から抽出され得る。サブセット６０２（１）内のデータ表現は、訓練データ構造１３２に格納された最高ＦＩＭゲインに対応する。幾つかの例では、複数の療法オプションの抽出元のデータ表現は、データ表現７０３からの差分で、昇順で選択される。例えば、差は、マトリクス間の距離で計算され得る。
【００７８】
７０８で、分析プログラムは、療法オプションの複数の組み合わせをデータ表現７０３に追加して複数のデータ表現７０９を生成する。言い換えると、分析プログラムは、図６に関して上記で説明したサブセット６０２（１）から抽出された療法オプションを、患者データ表現７０３上の最新療法計画７０４と置き換えて、複数の新たなデータ表現７０９を生成し、それらはそれぞれが訓練データデータ構造１３２内の最高ＦＩＭゲインサブセット６０２（１）から抽出された異なる療法計画のうち１つを有する。さらに、その患者の元の療法計画も、複数のデータ表現７０９に含まれ得る。
【００７９】
７１０で、複数のデータ表現７０９が、機械学習モデル１３０への入力として使用される。機械学習モデル１３０は、各患者に関して作製された分類に関するデータ表現を用いてパターンを認識することによって複数のデータ表現７０９の分類を実行してよい。幾つかの例では、機械学習モデル１３０は、深層学習アルゴリズムまたはマトリクス間の距離に基づくアルゴリズムを使用してよい。一例として、深層学習でないアルゴリズムでは、パターンは、元の患者のデータから一定距離内に含まれる訓練データのパターンの比率によって決定されてよい。パターン（対応するサブセット）は、各パターンの比率を、訓練データの比率と比較することによって決定され得る。パターン１の比率が大きい、または訓練データの比率より大きい場合、機械学習モデル１３０は、そのケースを、第１のサブセット６０２（１）（パターン１）に対応すると認識する。機械学習モデル１３０は、データ表現７０９のうちいずれが訓練データ内のデータ表現に最もよくマッチするかを示してよい。
【００８０】
７１２で、分析プログラムは機械学習モデル１３０の出力を受け取って、その出力からトップ候補を決定してもよい。例えば、トップ候補は、パターン１として認識され、訓練データ１３２内の第１のサブセット６０１（１）（パターン１）の１つ以上のデータ表現とのマッチの確率が最高である追加データ表現７０９であり得る。第１のサブセット６０１（１）（パターン１）に対応すると認識された追加データ表現７０９がない場合、トップ候補は、第２のサブセット６０２（２）（パターン２）または第３のサブセット６０２（３）（パターン３）に対応すると認識されるとともに訓練データ１３２内の第２のサブセット６０２（２）（パターン２）または第３のサブセット６０２（３）（パターン３）の１つ以上のデータ表現とのマッチの確率が最高である追加データ表現であり得る。第１、第２または第３のサブセット（パターン１、２または３）に対応すると認識される追加データ表現７０９が存在しない場合、トップ候補は、第４のサブセット６０２（４）（パターン４）に対応すると認識されるとともに訓練データ１３２内の第４のサブセット６０２（４）（パターン４）の１つ以上のデータ表現とのマッチの確率が最も低い追加データ表現であり得る。最初の３つのサブセットのうち１つとのマッチングの場合、分析プログラムは、最高確率トップ３、最高確率トップ５等を選択してよい。それに従って、分析プログラムは結果をクライアントデバイスに送信してよく、クライアントデバイス上のクライアントアプリケーションは、７１４で示すように結果をＧＵＩで提示してよい。
【００８１】
この例においてＧＵＩ２１２に提示される結果７１４は、例えば時間周期ごとの理学療法セッション７１６の回数、時間周期ごとの作業療法セッション７１８の回数、時間周期ごとの言語療法セッション７２０の回数および／または時間周期ごとの特定訓練セッション７２２の回数を示す患者情報とともに受け取られた患者の元の現在の診療計画を含み得る。結果７１４は、時間周期ごとの理学療法セッション７１６の回数、時間周期ごとの作業療法セッション７１８の回数、時間周期ごとの言語療法セッション７２０の回数および／または時間周期ごとの特定訓練セッション７２２の回数の指示を伴うトップの選択された療法計画も含む。さらに、各療法計画は、機械学習モデル１３０によって実行されたパターン認識の結果に基づいて決定された確率を伴う、療法計画の予期されるＦＩＭゲインを含み得る。さらに、この例において、結果７１４は、最高の予期されるＦＩＭゲイン（すなわち、ＦＩＭゲインＢ）と確率ｂを有する療法計画などの選択された療法計画を示し、それは、患者の現在の療法計画の予期されるＦＩＭゲインＡと比較され得る。結果７１４はさらに、予期されるＦＩＭゲインＣおよびＤと、それぞれ確率ｃおよびｄを伴う次点の最高の予期されるＦＩＭゲインを達成するトップ２の代替療法オプションを示す。こうして、本明細書の実装形態は、患者の予期される回復（すなわち、障害度の改善）を最大化し得る１つの選択された療法計画および１つ以上の代替療法計画から予期される回復の挙動の視覚化を可能にする。したがって、本明細書の実装形態は、医療記録を分析することによって、複数の患者の履歴療法と回復記録に関する時系列データのパターン認識の結果に基づいて最適な療法計画を選択できる。
【００８２】
図８は、幾つかの実装形態による、分析の結果を視覚化するためにクライアントアプリケーションによって提示され得るＧＵＩ２１２の一例を示す。この例において、ＧＵＩ２１２は、患者人口統計学的情報４０４、患者疾病情報４０６、患者ＦＩＭスコア情報４０８および患者療法情報４１０を含む、図４に関して上記で説明した患者情報４００を提示してよい。例えば、この情報は、ＧＵＩ２１２に提示される分析の結果８０２を生成するために分析アプリケーション１２６に提示されていてよい。
【００８３】
上述のように、クライアントアプリケーション（図８には図示せず）が分析アプリケーションから分析の結果８０２を受け取った場合、クライアントアプリケーションは療法計画オプション８０４をＧＵＩ２１２に提示してよい。この例において、療法計画オプション８０４は、患者の現在の療法８０６の詳細を含む。さらに、療法計画オプション８０４は、機械学習モデルを使用して決定された選択されたトップ療法８０８と、トップ代替療法８１０と、次点代替療法８１２を含む。さらに、この例では１つの選択された療法計画８０８と２つの代替療法計画８１０および８１２を示しているが、他の例ではより多いまたはより少ない代替療法計画が提示され得る。提示された療法計画それぞれは、時間周期ごとに実行すべき理学療法セッション８１６の回数、時間周期ごとに実行すべき作業療法セッション８１８の回数、時間周期ごとに実行すべき言語療法セッション８２０の回数、時間周期ごとに実行すべき特定訓練セッション８２２の回数、予測ＦＩＭゲイン８２４および機械学習モデルによって示唆される確率８２６を含み得る。このように、本明細書の実装形態によれば、医療専門家は療法計画オプション８０４をレビューして、選択された患者の回復のパフォーマンスを改善するためのベストな療法オプションを組み合わせることができる。
【００８４】
さらに、代替例として、ＧＵＩ２１２は、８０６で示すように、現在の患者のデータ表現に類似したデータ表現を有する他の患者の症例情報を提示してもよい。現在の患者のデータ表現に類似したデータ表現（例えば、図７のブロック７０３）は、訓練データデータ構造からの差分で、昇順で、例えば、ユークリッドマトリクス間の距離に基づいて抽出され得る。したがって、患者の現在の療法計画に関する予測ＦＩＭゲイン８２４も提示され得る。予測ＦＩＭゲイン８２４は、データ表現の上２行に示されたＦＩＭスコアの識別に基づいて現在の患者のデータ表現に類似した他の複数の患者のデータ表現の平均値として提示されてもよい。予測ＦＩＭゲイン８２４に加えて、予測在院日数も、データ表現の行数に基づいて現在の患者のデータ表現と類似した他の複数の患者のデータ表現の平均値として提示されてもよい。
【００８５】
図９は、幾つかの実装形態による、患者医療記録を画像として表す例示的データ表現９００を示す。この例において、データ表現９００は、図５の例のような１０列というよりも、１６列５０９を含む。例えば、この例において、データ表現９００は、上述のパラメータのうち９個、すなわち、患者性別５１０、年齢５１２、ＦＩＭ総合スコア５１６、ＦＩＭ身体スコア５１８、ＦＩＭ認知スコア５２０、理学療法セッション回数５２２、作業療法セッション回数５２４、言語療法セッション回数九５２６および特定訓練セッション回数５２８を含む。この例において、図５の疾病／障害パラメータ５１４は、特定の疾病または障害を記述するために７つの付加的な列に細分化されている。したがってこの例では、付加的な患者情報パラメータは、脳疾患９０２、心臓病９０４、腎臓病９０６、言語障害９０８、職業生活障害９１０、身体障害９１２または認知障害９１４を含む。さらに、本明細書では患者データを画像データとして提示し得るデータ表現の２つの例を提示し記載してきたが、多くの他の変形形態が、本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に明らかとなろう。
【００８６】
図１０は、幾つかの実装形態による、患者医療記録をマトリクスとして提示するマトリクスベースのデータ表現１０００を示す。この例において、図５乃至９のように患者データを、データ表現画像内の画像データとして提示するよりも、患者データは、選択された患者パラメータに対応する数値でのマトリクスとして提示され得る。したがって、列は、図５の例と同じであり得、性別５１０、年齢５１２、疾病または障害タイプＤＸＩＶ、ＦＩＭ総合スコア５１６、ＦＩＭ身体スコア５１８、ＦＩＭ認知スコア５２０、時間周期ごとの理学療法セッション回数５２２、作業療法セッション回数５２４、言語療法セッション回数５２６および特定訓練セッション回数５２８を含み得る。本明細書の例において、機械学習モデルは、画像よりもマトリクスを使用して訓練されてよく、代替療法を追加する技術は、図７に関して上記で説明した技術と類似していてよい。結果として、本明細書の実装形態は、マトリクスベースのデータ表現１０００を、画像ベースのデータ表現５００および９００に関して上記で説明したのと類似した方式で適用してよい。
【００８７】
図１１は、幾つかの実装形態による、療法計画を決定するために機械学習を使用するための例示的プロセス１１００を示す流れ図である。幾つかの例では、プロセス１１００は、サービスコンピューティングデバイスまたは他の適切なコンピューティングデバイス上の分析プログラム１２６によって実行されてよい。幾つかの例では、プロセス１１００は、上述のプロセス２００および７００のうち一部または全部を組み込んでよい。
【００８８】
１１０２で、分析プログラムは複数の患者の医療記録を受け取ってよく、医療記録は、患者一人一人の療法情報と、定量化された障害度の変化を含む。
【００８９】
１１０４で、分析プログラムは、個々の患者の医療記録に基づいて複数のデータ表現を生成してよく、各データ表現は、実行された療法と、個々の患者の定量化された障害度を表している。例えば、上述のように、データ表現は、ＦＩＭスコアまたは他の定量化された障害度と、患者に適用された１つ以上の療法を含む、各患者の医療情報の選択されたパラメータを要約する画像であり得る。
【００９０】
１１０６で、分析プログラムは、定量化された障害状態における、第１の閾値を超えた改善に対応する表現のサブセットを選択してよい。例えば、図６に関して上記で説明したように、分析プログラムは、データ表現を、ＦＩＭゲイン閾値、例えば、第１のサブセットでは１０点以上のＦＩＭゲイン、第２のサブセットでは５〜９点のＦＩＭゲイン、第３のサブセットでは０〜４点のＦＩＭゲイン、および第４のサブセットでは負のＦＩＭゲイン、に基づいて複数のサブセット６００（例えば、パターン１−４）にグループ化してよい。さらに、本明細書の幾つかの例では４つのサブセットが説明されているが、他の例では、異なる個数のサブセットおよび／またはサブセットの異なる閾値範囲が使用され得る。
【００９１】
１１０８で、分析プログラムは、機械学習モデルを、少なくとも表現のサブセットに基づいて訓練してよい。例えば、上述のように、分析プログラムはモデル構築プログラムを呼び出して、第１のサブセット、すなわち、ＦＩＭゲインが最高であるサブセット（パターン１）内のデータ表現を少なくとも用いて機械学習モデルを生成してもよい。
【００９２】
１１１０で、分析プログラムは、第１の患者の患者情報を受け取ってよく、患者情報は、第１の患者の現在の定量化された障害度を含む。
【００９３】
１１１２で、分析プログラムは患者情報から第１のデータ表現を生成してよい。例えば、分析プログラムは、画像ベースのまたはマトリクスベースのデータ表現を生成して患者情報の一部分を要約してもよく、それは、ＦＩＭスコア（または患者の他の定量化された障害度）および患者に適用された療法、ならびに、例えば図４、５、９および１０に関して上記で説明した他の患者情報を含み得る。
【００９４】
１１１４で、分析プログラムは、第１のデータ表現に、表現のサブセットから抽出された療法を追加して、追加療法が付随する複数の第１の表現を生成してもよい。例えば、図７に関して上述したように、分析プログラムは、他のデータ表現から抽出された複数の異なる療法パターンを第１のサブセットに追加して、異なる療法パターンが付随する複数の第１のデータ表現を生成してもよい。
【００９５】
１１１６で、分析プログラムは第１のデータ表現（複数可）を機械学習モデルに入力して、第１のデータ表現（複数可）をサブセット内のデータ表現と比較して、第１の患者の現在の定量化された障害度における改善を提供すると予測される少なくとも１つの療法計画を決定してもよい。例えば、機械学習モデルは、マッチの確率に基づいて、追加データ表現を、第１のサブセット内の１つ以上の表現とマッチさせることを目指すために、追加データ表現の分類を実行するように構成されてよい。
【００９６】
１１１８で、分析プログラムは、決定された少なくとも１つの療法に基づいて少なくとも１つのアクションを実行してよく、その少なくとも１つのアクションは、少なくとも１つの療法に関する情報を、クライアントデバイスによってＧＵＩで提示するためにクライアントデバイスに送信する、または、制御信号を療法デバイスに送信して、療法デバイスに、患者への少なくとも１つの療法を提供させる、ことのうち少なくとも１つを含む。例えば、図１に関して上記で説明したように、療法デバイスは、選択されたタイプの療法を患者に適用するために械学習モデルの出力に基づいて分析プログラムによって直接制御され得る。付加的にまたは代替的に、分析プログラムは、選択された療法と、患者の障害度の予期される改善に関する情報を医療専門家またはシステムの他のユーザに送信し、それで、クライアントアプリケーションに、選択された療法を、ユーザによるレビューと患者への適用のためにＧＵＩに提示させてもよい。
【００９７】
本明細書に記載の例示的なプロセスは、説明の目的で提供されたプロセスの単なる例である。本明細書の開示に照らして、多数の他の変形が当業者には明らかであろう。さらに、本明細書における開示は、プロセスを実行するための適切なシステム、アーキテクチャ、および環境の幾つかの例を説明しているが、本明細書における実施形態は、示され説明された特定の例に限定されない。さらに、本開示は、図面で説明され示されるように、様々な例示的な実施形態を提供する。しかしながら、本開示は、本明細書で説明および図示された実施形態に限定されず、当業者に知られているように、または知られるようになるように、他の実施形態に拡張することができる。
【００９８】
本明細書に記載の様々な命令、プロセス、および技術は、コンピュータ可読媒体に格納され本明細書のプロセッサ（複数可）によって実行されるプログラムなど、コンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で考えることができる。一般に、プログラムは、特定のタスクを実行するため、または特定の抽象データ型を実装するためのルーチン、モジュール、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、実行可能コードなどを含む。これらのプログラムなどは、ネイティブコードとして実行されてもよく、または仮想マシンもしくは他のジャストインタイムコンパイル実行環境などでダウンロードされ実行されてもよい。通常、プログラムの機能は、様々な実施形態において望まれるように組み合わせるか分散させることができる。これらのプログラムおよび技術の実装形態は、コンピュータ記憶媒体に記憶されるか、または何らかの形態の通信媒体を介して送信されてもよい。
【００９９】
主題は構造的特徴および／または方法論的行為に特有の言語で説明されているが、添付の特許請求の範囲に規定された主題は必ずしも説明された特定の特徴または行為に限定されないことを理解されたい。むしろ、特定の特徴および行為は、特許請求の範囲を実施する例示的な形態として開示されている。
【符号の説明】
【０１００】
１００  コンピュータシステム
１０２  サービスコンピューティングデバイス
１０４  ストレージコンピューティングデバイス
１０６  ネットワーク
１０８  クライアントデバイス
１１４  患者
１２０、１４０  プロセッサ
１２２、１４２  通信インターフェース
１２４  コンピュータ可読媒体
１２６  分析プログラム
１２８  モデル構築プログラム
１３０  機械学習モデル
１３２  訓練データデータベース
１３４  カラーキーデータ構造
１３６  モデル結果データ構造
１４６  医療記録データ構造
１５０  医療記録
１５２  患者情報
１６０  療法計画および予測ＦＩＭゲイン
【図１】
2021511591.tif 000003
【図２】
2021511591.tif 000004
【図３】
2021511591.tif 000005
【図４】
2021511591.tif 000006
【図５】
2021511591.tif 000007
【図６】
2021511591.tif 000008
【図７】
2021511591.tif 000009
【図８】
2021511591.tif 000010
【図９】
2021511591.tif 000011
【図１０】
2021511591.tif 000012
【図１１】
2021511591.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】令和2年7月17日(2020.7.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに、複数のオペレーションを実行させるように構成する実行可能命令を維持する１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体を備え、前記複数のオペレーションが、
複数の患者の医療記録を受け取り、
一人一人の患者の医療記録に基づいて複数のデータ表現を生成し、前記各データ表現は、個々の患者の、少なくとも実行された療法と定量化された障害度を表し、前記データ表現それぞれは、行と列に配置された複数のブロックを含み各ブロックが患者情報パラメータの値に対応している画像として生成され、
前記複数のデータ表現を機械学習モデルのための訓練データとして使用する前に、各データ表現から、最新の患者情報に対応する一組のブロックを削除し、前記患者情報パラメータは、前記個々の患者の実行された療法と定量化された障害度に加えて、疾病タイプ、障害タイプ、患者年齢、患者性別、時系列での定量化された障害度、一期間中の理学療法セッション回数、一期間中の作業療法セッション回数、一期間中の言語療法セッション回数または一期間中の特定訓練セッション回数のうち少なくとも１つを含み、
それぞれの療法の実行前の前記個々の患者の定量化された障害度と比較した、実行されたそれぞれの療法に関する前記個々の患者のそれぞれの定量化された障害度における改善の量に少なくとも部分的に基づいて、前記データ表現を複数のサブセットにグループ化し、
前記複数のサブセットのうち他のサブセットと比較して最高の改善量を示す、前記定量化された障害度における改善の量が閾値を超えるデータ表現のサブセットを選択し、
前記選択されたサブセット内の少なくとも複数のデータ表現を訓練データとして使用して前記機械学習モデルを訓練し、
第１の患者に関する患者情報を受け取り、前記患者情報は、前記第１の患者の現在の定量化された障害度を含み、
前記選択されたサブセット内の前記第１のデータ表現からの差分の昇順で選択された、前記データ表現から抽出された療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせを追加することによって、前記第１の患者の前記患者情報から少なくとも第１のデータ表現を生成し、
機械学習モデルを使用して、前記第１のデータ表現が、前記第１の患者の前記現在の定量化された障害度における最高量の予期される改善を最高確率で提供すると予測される療法オプションの少なくとも１つの組み合わせを選択するための閾値確率内のサブセット内のデータ表現のうち少なくとも１つにマッチするかどうかを決定し、前記療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせは、理学療法、作業療法、言語療法、または特定訓練のうち少なくとも１つを含み、
定量化された障害度における改善の確率と見込みを含めて、前記選択された療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせに関する情報をコンピューティングデバイスに送信して、前記コンピューティングデバイスに、少なくとも部分的に、前記選択された療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせを含むグラフィカルユーザインターフェースを提示させる、
ことを含むシステム。
【請求項２】
前記画像内のブロックの１つ１つに適用されるグラフィック効果は、前記患者情報パラメータの対応する値に基づいて選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
第１の複数のブロックは、経時的に決定された患者の定量化された障害度を表し、
第２の複数のブロックは、経時的に患者が受けた療法を表す、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記オペレーションがさらに、前記データ表現内の前記ブロックに適用する色またはグラフィック効果のうち少なくとも１つを決定するためにデータ構造を参照することを含み、前記データ構造が、患者情報パラメータ値または値範囲を、指定された色および／またはグラフィック効果と相関させることを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記第１のデータ表現に認識を実行することが、
前記選択されたサブセット内のデータ表現のうち少なくとも１つから抽出された療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせを、前記第１の日付表現に追加し、
各サブセット間で前記第１のデータ表現に類似したデータ表現の比率を比較することによって、追加された療法情報を有する前記第１のデータ表現の分類を実行する、
ことを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記オペレーションがさらに、
前記選択されたサブセット内のデータ表現から複数の療法パターンを抽出し、
複数の第１のデータ表現を、前記第１のデータ表現それぞれに前記複数の療法パターンのそれぞれの療法パターンが追加された状態で生成し、
前記複数の第１のデータ表現を前記機械学習モデルへの入力として入力し、前記複数の第１のデータ表現を前記選択されたサブセット内のデータ表現と比較して、療法パターンが追加されている前記第１のデータ表現のうち選択された１つに最もよくマッチする確率を有する前記選択されたサブセット内のマッチしたデータ表現を決定し、
前記第１のデータ表現の選択された１つに追加されている前記療法パターンに基づいて、療法計画またはオプションの組み合わせの少なくとも１つを、前記第１の患者向けの療法計画として選択する、
ことを含む請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
定量化された障害度における改善の確率と見込みを含めて、前記選択された療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせに関する情報を前記コンピューティングデバイスに送信するオペレーションがさらに、療法デバイスに制御信号を送信して、前記療法デバイスに、前記第１のデータ表現の前記選択された１つに追加されている療法パターンに基づいて、療法計画またはオプションの前記選択された少なくとも１つの組み合わせを前記第１の患者に適用させることを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項８】
前記オペレーションがさらに、前記第１のデータ表現を前記機械学習モデルへの入力として使用することに基づいて、第１の特許の現在の療法計画に関する定量化された障害度における予測される改善を決定することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記オペレーションがさらに、前記データ表現を、前記患者情報パラメータに対応する値の複数の列と行を含むマトリクスとして生成することも含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
定量化された障害度における改善の確率と見込みを含めて、前記選択された療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせに関する情報をコンピューティングデバイスに送信するオペレーションが、前記療法計画またはオプションの前記選択された少なくとも１つの組み合わせに基づいて決定された療法計画またはオプションの組み合わせのうち少なくとも１つをクライアントデバイスに送信して、前記クライアントデバイスに、療法計画またはオプションの前記少なくとも１つの組み合わせを、療法計画またはオプションの前記少なくとも１つの組み合わせに関して決定された前記第１の患者の前記定量化された障害度における定量化された予測される改善とともにグラフィックユーザインターフェースに提示させることを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
複数の患者の医療記録を１つ以上のプロセッサによって受け取り、
１人１人の患者の前記医療記録に基づいて複数のデータ表現を生成し、各データ表現は、前記個々の患者の少なくとも１つの実行された療法と定量化された障害度を表し、前記各データ表現は、行と列に配置された複数のブロックを含み各ブロックが患者情報パラメータの値に対応する画像として生成され、前記複数のデータ表現を機械学習モデルのための訓練データとして使用する前に、各データ表現から、最新の患者情報に対応する一組のブロックを削除し、前記患者情報パラメータは、前記個々の患者の実行された療法と定量化された障害度に加えて、疾病タイプ、障害タイプ、患者年齢、患者性別、時系列での定量化された障害度、一期間中の理学療法セッション回数、一期間中の作業療法セッション回数、一期間中の言語療法セッション回数または一期間中の特定訓練セッション回数のうち少なくとも１つを含み、
それぞれの療法の実行前の前記個々の患者の定量化された障害度と比較した、実行されたそれぞれの療法に関する前記個々の患者のそれぞれの定量化された障害度における改善の量に少なくとも部分的に基づいて、前記データ表現を複数のサブセットにグループ化し、
前記複数のサブセットのうち他のサブセットと比較して最高の改善量を示す、前記定量化された障害度における改善の量が閾値を超えるデータ表現のサブセットを選択し、
前記選択されたサブセット内の少なくとも複数のデータ表現を訓練データとして使用して前記機械学習モデルを訓練し、
第１の患者に関する患者情報を受け取り、前記患者情報は、前記第１の患者の現在の定量化された障害度を含み、
前記選択されたサブセット内の前記第１のデータ表現からの差分の昇順で選択された、前記データ表現から抽出された療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせを追加することによって、前記第１の患者の前記患者情報から第１のデータ表現を生成し、
機械学習モデルを使用して、前記第１のデータ表現が、前記第１の患者の前記現在の定量化された障害度における最高量の予期される改善を最高確率で提供すると予測される少なくとも１つの療法を選択するための閾値確率内のサブセット内のデータ表現のうち少なくとも１つにマッチするかどうかを決定することに少なくとも部分的に基づいて、前記サブセット内の前記データ表現で前記第１のデータ表現の分類を実行し、前記療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせは、理学療法、作業療法、言語療法、または特定訓練のうち少なくとも１つを含み、
定量化された障害度における改善の確率と見込みを含めて、療法計画またはオプションの前記選択された少なくとも１つの組み合わせに関する情報を、コンピューティングデバイスに送信して、前記コンピューティングデバイスに、少なくとも部分的に、前記選択された療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせを含むグラフィカルユーザインターフェースを提示させる、
ことを含む方法。
【請求項１２】
１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、システムの前記１つ以上のプロセッサに、以下の：
複数の患者の医療記録を受け取り、
個々の患者の医療記録に基づいて複数のデータ表現を生成し、前記各データ表現は、個々の患者の少なくとも実行された療法と定量化された障害度を表し、前記各データ表現は、行と列に配置された複数のブロックを含み各ブロックが患者情報パラメータの値に対応する画像として生成され、前記複数のデータ表現を機械学習モデルのための訓練データとして使用する前に、各データ表現から、最新の患者情報に対応する一組のブロックを削除し、前記患者情報パラメータは、前記個々の患者の実行された療法と定量化された障害度に加えて、疾病タイプ、障害タイプ、患者年齢、患者性別、時系列での定量化された障害度、一期間中の理学療法セッション回数、一期間中の作業療法セッション回数、一期間中の言語療法セッション回数または一期間中の特定訓練セッション回数のうち少なくとも１つを含み、
それぞれの療法の実行前の前記個々の患者の定量化された障害度と比較した、実行されたそれぞれの療法に関する前記個々の患者のそれぞれの定量化された障害度における改善の量に少なくとも部分的に基づいて、前記データ表現を複数のサブセットにグループ化し、
前記複数のサブセットのうち他のサブセットと比較して最高の改善量を示す、前記定量化された障害度における改善の量が閾値を超えるデータ表現のサブセットを選択し、
前記選択されたサブセット内の少なくとも前記複数のデータ表現を訓練データとして使用して前記機械学習モデルを訓練し、
第１の患者に関する患者情報を受け取り、前記患者情報は、前記第１の患者の現在の定量化された障害度を示し、
前記選択されたサブセット内の前記第１のデータ表現からの差分の昇順で選択された、前記データ表現から抽出された療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせを追加することによって、前記第１の患者の前記患者情報から少なくとも第１のデータ表現を生成し、
前記機械学習モデルを使用して、前記第１のデータ表現が、前記第１の患者の前記現在の定量化された障害度における最高量の予期される改善を最高確率で提供すると予測される少なくとも療法を選択するための閾値確率内のサブセット内のデータ表現のうち少なくとも１つにマッチするかどうかを決定することに少なくとも部分的に基づいて、前記サブセット内の前記データ表現を伴う前記第１のデータ表現の分類を実行し、前記療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせは、理学療法、作業療法、言語療法または特定訓練のうち少なくとも１つを含み、
定量化された障害度における改善の確率と見込みを含めて、前記選択された療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせに関する情報を、コンピューティングデバイスに送信して、前記コンピューティングデバイスに、少なくとも部分的に、前記選択された療法計画またはオプションの少なくとも１つの組み合わせを含むグラフィカルユーザインターフェースを提示させる、
ことを含むオペレーションを実行するようにプログラムする命令を格納する１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記オペレーションがさらに、定量化された障害度における改善の量が閾値を超え、最高の改善量を示す、データ表現の選択されたサブセットから、その患者情報、疾病情報、障害情報および／または定量化された障害度が、前記第１の患者の患者情報から生成された前記第１のデータ表現の閾値差分内にあるデータを包含する療法オプションの複数の組み合わせを抽出することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記オペレーションがさらに、
療法オプションの前記抽出された複数の組み合わせを前記第１のデータ表現に追加して、複数の新たなデータ表現を生成し、
前記機械学習モデルを使用して、前記複数の新たなデータ表現それぞれにパターン認識を実行し、その結果、前記定量化された障害度における最高度の改善を有するパターンとして認識された療法オプションの組み合わせが、確率の降順で出力されて前記第１の患者にとって最高の成功確率を有する療法オプションとして提示されるようにする、
ことを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
それぞれの患者に対して新たな定量化された障害度が決定された場合に、それぞれの患者の対応するデータ表現に新たに一行が追加される、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
マトリクスに配置された複数の画素バンドを含むそれぞれの画像としてそれぞれのデータ表現を生成して、前記患者情報パラメータを前記複数の画素バンドとして提示する、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記オペレーションがさらに、前記データ表現内の前記ブロックに適用する色またはグラフィック効果のうち少なくとも１つを決定するためにデータ構造を参照することを含み、前記データ構造が、患者情報パラメータ値または値範囲を、指定された色および／またはグラフィック効果と相関させることを含む、請求項１４に記載のシステム。
【国際調査報告】
2021511591.tif 000014