(57)【要約】  被験体の将来の病気の進行の判定に役立つ医療システムである。より具体的には、本発明は、機械学習技法を適用して、認知低下の症状で示す被験体の病気病理学および臨床転帰の予測を支援し、新規な治療法の臨床開発を促進する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
不確かな認知状態を有する被験体の病気病理学を予測するための医療システムであって、
前記被験体についての第１の医療データを受信するように配置されるとともに、第２の医療データに関してトレーニングされるトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成され、前記トレーニングされた学習機械を使用して前記病気病理学の予測を行うようになされているコンピュータシステムと、
前記予測の指示を表示するためのディスプレイとを備え、
前記第１の医療データは、前記被験体に対しての分子イメージング手法から得られるデータを含まず、前記第２の医療データは、１つまたは複数の分子イメージング手法から得られるデータを含まない、医療システム。
【請求項２】
前記病気病理学は、認知低下に関連した病気または状態に関連している、請求項１に記載の医療システム。
【請求項３】
前記病気病理学は、ドーパミンを生産する脳細胞の損失である、請求項１に記載の医療システム。
【請求項４】
前記病気病理学は、前記被験体の脳内のアミロイドベータ（Ａβ）陽性である、請求項１に記載の医療システム。
【請求項５】
前記第１の医療データは、日常生活の活動（ＡＤＬ）ベースライン、ディジットスパンバックワード、ストーリーベースライン後３０分の論理的記憶ＩＩ、トレイルメーキングパートＡ時間（秒）、教育、男性の性別、左尾状体積、右扁桃体積、および右尾状体積を含む、請求項４に記載の医療システム。
【請求項６】
前記第１の医療データは、年齢、性別、ミニメンタルスコア（ＭＭＳＥ）、臨床認知症尺度（ＣＤＲ）、臨床的認知症重症度判定尺度（ＣＤＲ−ＳＢ）、ＡｐｏＥ遺伝子検査ステータス、海馬の局所左右脳体積、海馬傍回、扁桃、嗅内皮質、内側側頭葉、直回、心室および角回を含む、請求項４に記載の医療システム。
【請求項７】
臨床転帰は、ＭＣＩの急速進行である、請求項１に記載の医療システム。
【請求項８】
前記第１の医療データは、ＡＤＬベースライン、ミニメンタルステート検査（ＭＭＳＥ）ベースライン、意味流暢性課題  −  動物カテゴリー、コンポジットアミロイド標準取込み値比（ＳＵＶＲ）（ｐｏｎｓ）、および海馬体積を含む、請求項７に記載の医療システム。
【請求項９】
前記第１の医療データは、前記被験体の認知検査の結果を含む、請求項１に記載の医療システム。
【請求項１０】
前記第１の医療データは、前記被験体の年齢を含む、請求項１に記載の医療システム。
【請求項１１】
前記第１の医療データは、前記被験体の長年の教育を含む、請求項１に記載の医療システム。
【請求項１２】
前記第１の医療データは、ＡｐｏＥ遺伝子検査の結果を含む、請求項１に記載の医療システム。
【請求項１３】
不確かな認知状態を有する被験体の病気病理学を予測する方法に使用するための、請求項１に記載の医療システム。
【請求項１４】
不確かな認知状態を有する被験体の臨床転帰を予測する方法に使用するための、請求項１に記載の医療システム。
【請求項１５】
前記被験体は、主体的記憶コンプレインナー（ＳＭＣ）であり、または軽度認知障害（ＭＣＩ）を患っており、アルツハイマー病（ＡＤ）の発病の可能性が調査されている、請求項１に記載の医療システム。
【請求項１６】
前記被験体は、認知的に正常である、請求項１に記載の医療システム。
【請求項１７】
不確かな認知状態を有する被験体の臨床転帰を予測するための医療システムであって、
前記被験体についての第１の医療データを受信するように配置され、第２の医療データに関してトレーニングされる第１のトレーニングされた学習機械、および第３の医療データに関してトレーニングされる第２の学習機械として少なくとも部分的に構成されており、前記第１のトレーニングされた学習機械および前記第２の学習機械を使用して病気病理学の予測を行うようになされている、コンピュータシステムと、
前記予測の指示を表示するためのディスプレイとを備え、
前記第１の医療データは、前記被験体に対しての分子イメージング手法から得られるデータを含み、前記第１のトレーニングされた学習機械は、１つまたは複数の分子イメージング手法から得られるデータで少なくとも部分的にトレーニングされている、医療システム。
【請求項１８】
前記被験体は、主体的記憶コンプレインナー（ＳＭＣ）であり、または軽度認知障害（ＭＣＩ）を患っており、アルツハイマー病（ＡＤ）の発病の可能性が調査されている、請求項１７に記載の医療システム。
【請求項１９】
前記予測は、前記被験体がアルツハイマー病へ移行することである、請求項１７に記載の医療システム。
【請求項２０】
不確かな認知状態を有する被験体の病気病理学を予測する方法に使用するための、請求項１７に記載の医療システム。
【請求項２１】
不確かな認知状態を有する被験体の臨床転帰を予測する方法に使用するための、請求項１７に記載の医療システム。
【請求項２２】
不確かな認知状態を有する被験体の病気病理学を予測する方法であって、
病気について知られている転帰を有する第１のセットの被験体についてコホート医療データを電子メモリに収集するステップと、
前記被験体についての被験体医療データを受信するように配置され、前記コホート医療データに関してトレーニングされるトレーニングされた学習機械を備えており、前記病気病理学の予測を行うために、前記トレーニングされた学習機械を使用して前記被験体医療データの少なくとも部分的に基づいて前記病気病理学の予測を行うようになされている、コンピュータシステムを使用するステップと、
ディスプレイを使用して前記予測を指示するステップとを含む、方法。
【請求項２３】
不確かな認知状態を有する被験体の臨床転帰を予測する方法であって、
病気について知られている転帰を有する第１のセットの被験体について第１のコホート医療データを電子メモリに収集するステップと、
前記病気について知られている転帰を有する第２のセットの被験体について第２のコホート医療データを電子メモリに収集するステップと、
前記被験体についての被験体医療データを受信するように配置され、前記第１のコホート医療データに関してトレーニングされる第１のトレーニングされた学習機械、および前記第２のコホート医療データに関してトレーニングされる第２のトレーニングされた学習機械を備え、前記第１および第２のトレーニングされた学習機械を使用して前記被験体医療データの少なくとも部分的に基づいて前記臨床転帰の予測を行うようになされている、コンピュータシステムを使用するステップと、
ディスプレイを使用して前記予測を指示するステップとを含む、方法。
【請求項２４】
前記第１のコホート医療データは、前記第２のコホート医療データのデータタイプとは異なるデータタイプを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記第１のコホート医療データは、前記第２のコホート医療データのデータタイプと少なくとも部分的に同じデータタイプを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
アルツハイマー病（ＡＤ）を発症するリスクのある被験体を特定するための医療システムであって、
ＡＤについて未知の転帰を有する１人または複数人の被験体についての医療データを受信するように配置され、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるとともに、前記第１および第２の指示を組み合わせてＡＤについて未知の転帰を有するどの被験体が定められた時間枠内にＡＤを発症するリスクがあるのかという特定を行うように構成されている、コンピュータシステムと、
前記特定を表示するためのディスプレイとを備える、医療システム。
【請求項２７】
前記第１の指示は、被験体がＡβ陽性である確率を含む、請求項２６に記載の医療システム。
【請求項２８】
前記第２の指示は、被験体の軽度認知障害が急速進行型である確率を含む、請求項２６に記載の医療システム。
【請求項２９】
前記第１のトレーニングされた学習機械および前記第２のトレーニングされた学習機械は、同じ物理ハードウェア上で実施される、請求項２６に記載の医療システム。
【請求項３０】
前記医療データを記憶し、前記医療データを前記コンピュータシステムに供給するように構成されている電子メモリをさらに備える、請求項２６に記載の医療システム。
【請求項３１】
前記医療データは、ｉｎ  ｖｉｖｏ画像データ、認知機能記憶データ、および遺伝子データを含む、請求項２６に記載の医療システム。
【請求項３２】
前記ｉｎ  ｖｉｖｏ画像データは、アミロイドベータ陽性ステータス、標準取込み値比（ＳＵＶＲ）、またはＴ１強調磁気共鳴（ＭＲ）容積測定を含む、請求項３１に記載の医療システム。
【請求項３３】
前記医療データは、人口統計データおよび／または各被験体の電子医療記録を含む、請求項２６に記載の医療システム。
【請求項３４】
前記被験体は、軽度認知障害の患者であり、前記定められた時間枠は、３年以下である、請求項２６に記載の医療システム。
【請求項３５】
前記定められた時間枠は、２年以下である、請求項３４に記載の医療システム。
【請求項３６】
前記被験体は、健康対照者、軽度認知障害、およびアルツハイマー病である、請求項２６に記載の医療システム。
【請求項３７】
前記第１の指示は、被験体がＡβ陽性である確率であり、前記第２の指示は、被験体の軽度認知障害が急速進行型である確率であり、前記コンピュータシステムは、第１の確率および第２の確率を使用して定められた時間枠内にＡＤを発症するリスクのある被験体を特定するように構成されている、請求項２６に記載の医療システム。
【請求項３８】
アルツハイマー病（ＡＤ）を発症するリスクのある被験体を特定する方法であって、
病気について知られている転帰を有する第１のセットの被験体について医療データを記憶式電子メモリに収集するステップと、
第１のトレーニングされた学習機械および第２のトレーニングされた学習機械を使用して定められた時間枠内に前記ＡＤを発症するリスクのある被験体を特定するステップと、
ＡＤに関する研究のために定められた時間枠内に前記ＡＤを発症するリスクのある被験体を選択するステップとを含む、方法。
【請求項３９】
前記医療データは、ｉｎ  ｖｉｖｏ画像データ、認知機能記憶データ、および遺伝子データを含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記ｉｎ  ｖｉｖｏ画像データは、アミロイド陽性ステータス、標準取込み値比（ＳＵＶＲ）、またはＴ１強調磁気共鳴（ＭＲ）容積測定を含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記医療データは、人口統計データおよび／または各被験体の電子医療記録を含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４２】
前記被験体は、軽度認知障害の患者であり、前記定められた時間枠は、３年以下である、請求項３８に記載の方法。
【請求項４３】
前記定められた時間枠は、２年以下である、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記被験体は、健康対照者、軽度認知障害、およびアルツハイマー病である、請求項３８に記載の方法。
【請求項４５】
アルツハイマー病（ＡＤ）を伴う患者の予後を判定する方法であって、
アミロイドたんぱく質コントラスト剤を、それを必要としている患者に投与するステップと、
前記患者の脳内のアミロイドたんぱく質沈着をイメージングするステップと、
前記患者内の前記アミロイド沈着のイメージングを、ＡＤについて知られている予後を用いて患者に関するデータのトレーニング用セットとトレーニングされた機械学習モデルを使用する他の変数と共に相関させるステップとを含む、方法。
【請求項４６】
アルツハイマー病（ＡＤ）の患者を治療する方法であって、
前記患者を病気コホートに分類するために、コンピュータにおいて、イメージングデータおよび前記患者から得られた他のデータとイメージングデータおよびＡＤについて知られている予後についての患者に関する他のデータを含むトレーニング用セットとを比較するステップと、
前記病気コホート内のＡＤについての患者の転帰を改善するために知られている薬物療法を特定するステップと、
特定された前記薬物療法で前記患者を治療するステップとを含む、方法。
【請求項４７】
どの前記被験体についてＡＤを発症するリスクがあるのか決定するためにアルツハイマー病（ＡＤ）について未知の転帰を有する１人または複数人の被験体についての医療データを使用することであって、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるとともに、前記第１および第２の指示を組み合わせてＡＤについて未知の転帰を有するどの被験体が定められた時間枠内にＡＤを発症するリスクがあるのかという特定を行うように構成されているコンピュータシステムに、前記医療データを供給することを含む、使用。
【請求項４８】
被験体を軽度認知障害（ＭＣＩ）またはアルツハイマー病（ＡＤ）を有するものとして分類するための医療システムであって、
ＭＣＩまたはＡＤについて未知の分類を有する１人または複数人の被験体についての医療データを受信するように配置され、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるとともに、前記第１および第２の指示を組み合わせてどの被験体がＭＣＩを有するのかおよびどの被験体がＡＤを有するのかという特定を行うように構成された、コンピュータシステムと、
前記分類を表示するためのディスプレイとを備える、医療システム。
【請求項４９】
前記コンピュータシステムは、ＭＣＩとして分類された被験体に、前記ＭＣＩが初期ＭＣＩであるかまたは後期ＭＣＩであるかのさらなる分類を与えるように構成されている、請求項４８に記載の医療システム。
【請求項５０】
アルツハイマー病（ＡＤ）またはいくつかの他の形態の痴呆として被験体を分類するための医療システムであって、
ＭＣＩまたはＡＤについて未知の分類を有する１人または複数人の被験体についての医療データを受信するように配置され、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるとともに、前記第１の指示と第２の指示を組み合わせてどの被験体がＡＤを有するのかおよびどの被験体が別の形態の痴呆を有するのかという特定を行うように構成された、コンピュータシステムと、
前記特定を表示するためのディスプレイとを備える、医療システム。
【請求項５１】
薬物についての追加の指示を特定するための医療システムであって、
前記薬物をとる１人または複数人の被験体についての医療データを受信するように配置され、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるとともに、前記第１および第２の指示を組み合わせて前記薬物が既存の指示に追加される指示に割り当てることができるか判定するように構成される、コンピュータシステムと、
前記追加の指示を表示するためのディスプレイとを備える、医療システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の主題は、被験体の病気の進行を決定するためのシステムに関する。より具体的には、開示された主題は、新規な治療法の臨床的な展開を行って促進する臨床判断を支援するためのデジタルヘルスツールのための機械学習技法の応用に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルヘルス技術および臨床現場におけるその実施は、関心が高まっている事柄である。これらの技術は、より強力かつ複雑になっている。特に、機械学習は、患者により良い治療および看護を提供しようと努力している臨床家および他のヘルスケア専門家への支援としてかなり有望である。
【０００３】
ますます増えている利用可能である診断テストと非特異的なまたは重複する症状を有する異常同士の間の差異を認める必要性の両方により、個々の患者についてその看護の間に大量のデータを蓄積することが可能である。これらのデータの一部は、冗長であってもよく、またはそれは、患者の転帰に非常に重要であり得る。行われるテストが所望の転帰に向けた適切な判断を可能にするために単にこれらに必要なものであったならば、それは、全体的に、本特許およびヘルスケアシステムについての利点となる。
【０００４】
デジタル技術は、難しい研究課題に特に取り込んでいる研究環境に使用することもでき、例えば、新規な疾病修飾薬（ＤＭＤ：disease modifying drugs）をより効率的に市場に投入することができる。規制および償還の要求は、ますます厳しくなっており、食品医薬品局（ＦＤＡ：Food and Drug Administration）などの規制機関は、ファーストトラックプログラムなどの薬物の開発を試行および促進させるためのプログラムを実施しているが、潜在的な候補の臨床開発中に製薬会社が直面する課題は、重要で、莫大な財務的引き受けのままである。
【０００５】
治療法を市場にもたらすのは、費用がかかり、大規模で長々と続く臨床試験を必要とする。複雑さに加えて、具合の悪い被験体の募集によって引き起こされる高い消耗率がある。臨床テストを通じて薬物候補をとることに関連した財務リスクは、高いままである。薬物候補がパイプラインを通じてより効率的に動き、成功する可能性を高め、他の候補が臨床テストに入ることを可能にすることによってパイプラインを支えることを可能にするために、それを減少させる必要がある。
【０００６】
痴呆、特にアルツハイマー病（ＡＤ：Alzheimer's disease）を一例として用いるとき、現在利用可能なＤＭＤはない。現在まで多くの可能性がある薬物がテストされているが、何らかの有意な有効性を誰も示していない。これは、試験が病気の早期ではなく病気の中期にいる被験体に集中してきたことに部分的には理由がある。これを正すために、現在、研究は、軽度認知障害（ＭＣＩ）を伴う被験体を募り、薬物の効果を示す可能性が最も高い試験の経過中にＡＤに変わりそうである者を特定することを目指している。この段階で被験体を募るために、より感度のよいスクリーニングおよび層別化ツールが必要とされる。
【０００７】
言い換えれば、ＤＭＤをアルツハイマー病の市場にもたらすことは、病気の多様性と大規模で長々と続く臨床試験の必要性とにより極めて複雑である。ＤＭＤの有効性のプリンシパル交絡者（principle confounder）は、適切な被験体の選択である。より感度のよいスクリーニングおよび層別化ツールは、所与のコホートおよびエンドポイントに適した被験体を特定するために必要とされる。
【０００８】
ＡＤ試験のための患者を選択することにおける改善は、アミロイドポジトロン断層法（ＰＥＴ：Positron Emission Tomography）イメージングを使用することで可能である。例えば、Ｖｉｚａｍｙｌ（商標）（フルテメタモルＦ−１８注射液、ＧＥヘルスケア）は、ＡＤまたは認知低下の他の原因について評価されている認知障害を伴う大人の患者のβ−アミロイド（Ａβ）老人班（neuritic plaque）密度を評価するために脳の（ＰＥＴ）イメージングのために指示された放射性診断薬である。Ｖｉｚａｍｙｌ（商標）（フルテメタモルＦ−１８注射液）のＧＥヘルスケア処方情報を参照されたい。他の知られている薬剤には、Ｎｅｕｒａｃｅｑ（商標）（フロルベタベンＦ１８注射液、Ｐｉｒａｍａｌ  ｉｍａｇｉｎｇ社）、およびＡｍｙｖｉｄ（商標）（フロルベタピル（florbetapir）、イーライリリーアンドカンパニー（Eli Lilly and Company））が挙げられる。陰性Ａβスキャン（negative Aβ scan）は、老人班（neuritic plaque）が無いことがまばらであることを示し、画像取得時におけるＡＤの神経病理学診断と一致しない。陰性スキャンの結果は、患者の認知障害がＡＤによるものである可能性を減少させる。陽性Ａβスキャン（positive Aβ scan）は、頻繁なアミロイド老人班（neuritic plaque）が程々であることを示す。神経生理学検査は、老人班のこの量がＡＤを伴う患者に存在することを示したが、正常認知力の高齢者はもちろん他のタイプの神経学的状態を伴う患者の存在もあり得る。
【０００９】
Ａβ  ＰＥＴイメージングは、他の診断評価の補助とみなされ得る。陽性Ａβスキャンは、必ずしもそれ自体がＡＤまたは他の認知異常の診断を確立しない。アミロイドＰＥＴ陽性被験体は、アミロイド調節療法についての臨床試験に入ることが許可され得るが、このテストは、全てのアミロイド陽性被験体がＡＤに進むわけではない、または臨床試験に関連する時間枠内に進まないので不十分である。ＡＤの例をとると、これは、陽性アミロイドスキャンを有する可能性が高い被験体の特定を意味する。
【００１０】
別の例として、パーキンソン病（ＰＤ：Parkinson's Disease）の診断は、異常な症状を有する患者、または投薬に対しての応答の欠如を示す患者が課題のままである。ＰＤは、パーキンソン症候群（ＰＳ：Parkinsonian Syndrome）と名付けられた共通の特徴を有する一群の病気の一部であり、進行性核上性麻痺（ＰＮＰ：Progressive Supranuclear Palsy）、および多系統萎縮症（ＭＳＡ：Multiple System Atrophy）が挙げられる。ドーパミントランスポーター（ＤＡＴ：dopamine transporter）のイメージングは、ドーパミン作用の損失を決定することにより正確な診断を得ようとして使用され得る。いくつかの放射標識されたフェニルトロパン類似体（radiolabeled phenyltropane analogue）が、ドーパミントランスポーターの視覚化について知られており、単一光子放射型断層撮影法（ＳＰＥＣＴ：single photon emission tomography）イメージングに使用するための承認済み製品のＤａＴｓｃａｎ（商標）（ＧＥヘルスケア）のａ１２３−Ｉ−標識薬剤（a 123-I-labelled agent）が挙げられる。
【００１１】
さらに、ＰＥＴおよびＳＰＥＣＴなどの放射性医薬品を利用するｉｎ  ｖｉｖｏイメージング技法は、比較的高価であり、リソース集約的な診断手法である。それは、そのようなｉｎ  ｖｉｖｏイメージング技法を実行する前に、病的状態を暗示する転帰を有する可能性が高い被験体を特定できることが有利となる。したがって、例えば、ＰＤについては、分子イメージングを実行する前に、ドーパミン作動性欠乏を有する可能性がより高い被験体を特定することが有利である。ＡＤについては、分子イメージングを実行する前に、アミロイド斑を有する可能性が高い被験体を特定することが有利である。
【００１２】
臨床バイオマーカーとイメージングバイオマーカーの最適な組合せに基づく予測モデルを提供することは、選択プロセスを改善する強い可能性を有する。臨床試験において集められる共通の予測バイオマーカーは、脳萎縮の予測のためのＭＲイメージングおよびアミロイド病理学のアセスメントのためのＰＥＴイメージングから取得される海馬体積を含み得る。これらのバイオマーカーは、典型的な組み入れ基準だけの利用よりもより良く働くが、病気の複雑さを完全に捉えることはできない。
【００１３】
最近の研究は、脳体積およびベータアミロイドＳＵＶｒの定量化に自動化を組み込む能力を、人間による視覚的な画像の読みの代替としてこれらの手段を使用する能力と共に示した。例えば、Thurfjell L, et al., Automated quantification of 18F-Flutemetamol PET Activity for Categorizing Scans as Negative or Positive for Brain Amyloid: Concordance with Visual Image Reads. Journal of Nuclear Medicine, 55, 1623-1628 (2014)を参照されたい。
【００１４】
臨床データをＡＤと相関させる試みが、試されてきた。例えば、「Medical Imaging System Providing Disease Prognosis」という名称のＩｔｈａｐｕらの米国特許第９，６８７，１９９号は、臨床データを解析する人工知能システムを開示する。このシステムは、複数のランクの機械学習モジュールを利用し、それぞれは、データの高次元および低サンプルサイズに対処するために臨床データの別個の一部を取り扱う。しかしながら、’１９９特許に開示されたシステムは、定められた時間枠内でＡＤに発展するリスクにある被験体を特定する何らかの手段を欠く。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
したがって、現在の方法論における不足に対処するのを助ける革新が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
以下のものは、現在開示されている主題の基本的な理解を与えるために１つまたは複数の実施形態の簡単な概要を示す。この概要は、全ての予期される実施形態の広範な概要ではなく、全ての実施形態の重要なまたは不可欠な要素を特定するものではなく、またいずれかまたは全ての実施形態の範囲を描くものでもない。そのたった１つの目的は、後に示されるより詳細な説明への導入部として簡単な形態で１つまたは複数の実施形態のいくつかの概念を示すことである。
【００１７】
一態様によれば、不確かな認知状態を有する被験体の病気病理学または疾病状態を予測するための医療システムであって、被験体についての第１の医療データを受信するように配置されるとともに、第２の医療データに関してトレーニングされるトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成され、トレーニングされた学習機械を使用して病気病理学の予測を行うようになされているコンピュータシステムと、予測の指示を表示するためのディスプレイとを備え、第１の医療データは、被験体に対しての分子イメージング手法から得られるデータを含まず、第２の医療データは、１つまたは複数の分子イメージング手法から得られるデータを含まない、医療システムが開示されている。病気病理学は、被験体の脳内のアミロイドベータ（Ａβ）陽性であり得る。第１の医療データは、被験体の認知検査の結果、被験体の認知検査の結果、被験体の年齢、被験体の教育レベル、またはこれらのデータのいくつかの組合せを含み得る。
【００１８】
別の態様によれば、不確かな認知状態を有する被験体の臨床転帰を予測するための医療システムであって、被験体についての第１の医療データを受信するように配置され、第２の医療データに関してトレーニングされる第１のトレーニングされた学習機械、および第３の医療データに関してトレーニングされる第２の学習機械として少なくとも部分的に構成されており、第１のトレーニングされた学習機械および第２の学習機械を使用して病気病理学の予測を行うようになされている、コンピュータシステムと、予測の指示を表示するためのディスプレイとを備え、第１の医療データは、被験体に対しての分子イメージング手法から得られるデータを含むことができ、第１のトレーニングされた学習機械は、１つまたは複数の分子イメージング手法から得られるデータで少なくとも部分的にトレーニングされている、医療システムが開示されている。
【００１９】
別の態様によれば、不確かな認知状態を有する被験体の病気病理学を予測する方法であって、病気について知られている転帰を有する第１のセットの被験体についてコホート医療データを電子メモリに収集するステップと、被験体についての被験体医療データを受信するように配置され、コホート医療データに関してトレーニングされるトレーニングされた学習機械を備えており、病気病理学の予測を行うために、トレーニングされた学習機械を使用して被験体医療データの少なくとも部分的に基づいて病気病理学の予測を行うようになされている、コンピュータシステムを使用するステップと、ディスプレイを使用して予測を指示するステップとを含む、方法が開示されている。
【００２０】
別の態様によれば、不確かな認知状態を有する被験体の臨床転帰を予測する方法であって、病気について知られている転帰を有する第１のセットの被験体について第１のコホート医療データを電子メモリに収集するステップと、病気について知られている転帰を有する第２のセットの被験体について第２のコホート医療データを電子メモリに収集するステップと、被験体についての被験体医療データを受信するように配置され、第１のコホート医療データに関してトレーニングされる第１のトレーニングされた学習機械、および第２のコホート医療データに関してトレーニングされる第２のトレーニングされた学習機械を備え第１および第２のトレーニングされた学習機械を使用して被験体医療データの少なくとも部分的に基づいて病気病理学の予測を行うようになされている、コンピュータシステムを使用するステップと、予測の指示を表示するステップとを含む、方法が開示されている。第１のコホート医療データは、第２のコホート医療データのデータタイプとは異なるデータタイプを含んでもよい。第１のコホート医療データは、第２のコホート医療データのデータタイプと少なくとも部分的に同じデータタイプを含むことができる。
【００２１】
上記医療システムは、不確かな認知状態を有する被験体の臨床転帰の予測に使用するためのものとすることができ、および／または不確かな認知状態を有する被験体の病気病理学を予測するためのものである。プレスクリーニングツールとしての分子イメージングなしで特定の病気病理学を予測する能力は、分子イメージング手法を有することに進む被験体のコホートを豊富にすることを可能にする。健康の経済学と、放射線に対する被験体の被爆の減少との観点で実際的な利益もある。プレスクリーニングにより選択された被験体に対して分子イメージングを実行することにより、病気進行の速度に関して層別化を可能にする。
【００２２】
別の態様によれば、アルツハイマー病（ＡＤ）を発症するリスクのある被験体を特定するための医療システムであって、ＡＤについて未知の転帰を有する１人または複数人の被験体についての医療データを受信するように配置され、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるとともに、第１および第２の指示を組み合わせてＡＤについて未知の転帰を有するどの被験体が定められた時間枠内にＡＤを発症するリスクがあるのかという特定を行うように構成されている、コンピュータシステムと、特定を表示するためのディスプレイとを備える、医療システムが開示されている。第１の指示は、被験体がＡβ陽性である確率を含むことができる。第２の指示は、被験体の軽度認知障害が急速進行型である確率を含むことができる。第１のトレーニングされた学習機械および第２のトレーニングされた学習機械は、同じ物理ハードウェア上で実施されてもよい。医療システムは、医療データを記憶し、医療データをコンピュータシステムに供給するように構成されている電子メモリを備えることができる。医療データはｉｎ  ｖｉｖｏ画像データ、認知機能記憶データ、および遺伝子データを含み得る。ｉｎ  ｖｉｖｏ画像データは、標準取込み値比（ＳＵＶＲ）またはＴ１強調磁気共鳴（ＭＲ：T1-weighted magnetic resonance）容積測定を含んでもよい。医療データは、人口統計データおよび／または各被験体の電子医療記録を含んでもよい。被験体は、軽度認知障害の患者であってもよく、定められた時間枠は、３年以下または２年以下であり得る。第１の指示は、被験体がＡβ陽性である確率であってもよく、第２の指示は、被験体の軽度認知障害が急速進行型である確率であってもよく、コンピュータシステムは、第１の確率および第２の確率を使用して定められた時間枠内にＡＤを発症するリスクのある被験体を特定するように構成され得る。
【００２３】
別の態様によれば、アルツハイマー病（ＡＤ）を発症するリスクのある被験体を特定する方法であって、病気について知られている転帰を有する第１のセットの被験体について医療データを記憶式電子メモリに収集するステップと、第１のトレーニングされた学習機械および第２のトレーニングされた学習機械を使用して定められた時間枠内にＡＤを発症するリスクのある被験体を特定するステップと、ＡＤに関する研究のために定められた時間枠内にＡＤを発症するリスクのある被験体を選択するステップとを含む、方法が開示されている。医療データは、ｉｎ  ｖｉｖｏ画像データ、認知機能記憶データ、および遺伝子データを含み得る。ｉｎ  ｖｉｖｏ画像データは、標準取込み値比（ＳＵＶＲ）またはＴ１強調磁気共鳴（ＭＲ）容積測定を含んでもよい。医療データは、人口統計データおよび／または各被験体の電子医療記録を含んでもよい。被験体は、軽度認知障害の患者であってもよく、定められた時間枠は、３年以下または数年以下であり得る。
【００２４】
別の態様によれば、アルツハイマー病（ＡＤ）を伴う患者の予後を判定する方法であって、アミロイドたんぱく質コントラスト剤を、それを必要としている患者に投与するステップと、患者内のアミロイドたんぱく質沈着をイメージングするステップと、患者内のアミロイド沈着のイメージングをＡＤについて知られている予後を用いて患者のトレーニング用セットと他の変数と共に相関させるステップとを含む、方法が開示されている。
【００２５】
別の態様によれば、アルツハイマー病（ＡＤ）の患者を治療する方法であって、患者を病気コホートに分類するために、コンピュータにおいて、イメージングデータおよび患者から得られた他のデータとイメージングデータおよびＡＤについて知られている予後についての患者に関する他のデータを含むトレーニング用セットとを比較するステップと、病気コホート内のＡＤについての患者の転帰を改善するために知られている薬物療法を特定するステップと、有効な量の特定された薬物療法で患者を治療するステップとを含む、方法が開示されている。
【００２６】
別の態様によれば、どの被験体についてＡＤを発症するリスクがあるのか決定するためにアルツハイマー病（ＡＤ）について未知の転帰を有する１人または複数人の被験体についての医療データを使用することであって、第１および第２の指示を組み合わせてＡＤについて未知の転帰を有するどの被験体が定められた時間枠内にＡＤを発症するリスクがあるのかという特定を行うように構成されている第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるコンピュータシステムに医療データを供給することを含む、使用が開示されている。
【００２７】
別の態様によれば、被験体を軽度認知障害（ＭＣＩ）またはアルツハイマー病（ＡＤ）を有するものとして分類するための医療システムであって、ＭＣＩまたはＡＤについて未知の分類を有する１人または複数人の被験体についての医療データを受信するように配置され、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるとともに、第１および第２の指示を組み合わせてどの被験体がＭＣＩを有するのかおよびどの被験体がＡＤを有するのかという特定を行うように構成された、コンピュータシステムと、分類を表示するためのディスプレイとを備える、医療システムが開示されている。コンピュータシステムは、ＭＣＩとして分類された被験体に、ＭＣＩが初期ＭＣＩであるかまたは後期ＭＣＩであるかのさらなる分類を与えるように構成されてもよい。
【００２８】
別の態様によれば、アルツハイマー病（ＡＤ）またはいくつかの他の形態の痴呆として被験体を分類するための医療システムであって、ＭＣＩまたはＡＤについて未知の分類を有する１人または複数人の被験体についての医療データを受信するように配置され、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるとともに、第１の指示と第２の指示を組み合わせてどの被験体がＡＤを有するのかおよびどの被験体が別の形態の痴呆を有するのかという特定を行うように構成された、コンピュータシステムと、分類を表示するためのディスプレイとを備える、医療システムが開示されている。
【００２９】
別な態様によれば、薬物についての追加の指示を特定するための医療システムであって、薬物をとる１人または複数人の被験体についての医療データを受信するように配置され、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるとともに、第１および第２の指示を組み合わせて薬物が既存の指示に追加される指示に割り当てることができるか判定するように構成される、コンピュータシステムと、追加の指示を表示するためのディスプレイとを備える、医療システムが開示されている。
【００３０】
本発明のさらなる特徴および利点、ならびに本発明の様々な実施形態の構造および動作は、添付図面を参照して以下により詳細に説明される。本発明は、本明細書に記載される特定の実施形態に限定されないことに留意されたい。そのような実施形態は、説明のために本明細書に示されるものにすぎない。さらなる実施形態は、本明細書に含まれる教示に基づいて当業者に明らかであろう。
【００３１】
本明細書に組み込まれ、明細書の一部を形成する添付図面は、本主題を例示し、言葉による記述と共に、本主題の原理を説明する役割をさらに果たし、当業者が本主題を作成および使用することを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本明細書中の教示を実施するのに使用することができるようなコンピュータシステムのブロック図である。
【図２】一実施形態による研究のための被験体を選択するプロセスを示すフローチャートである。
【図３】別の実施形態による研究のための被験体を選択するプロセスを示すフローチャートである。
【図４】本明細書中の教示に係るウェブベースの実施のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
次に、添付図面を参照して、様々な実施形態を説明する。同様の参照番号は、全体を通じて同様の要素を指すために使用される。以下の記載では、説明のために、多数の特定の詳細が、１つまたは複数の実施形態の十分な理解を促すために記述されている。しかしながら、以下に説明されるいずれかの実施形態は以下に説明される特定の設計詳細を採用しなくとも実施することができることは一部または全部の例において明らかであり得る。他の例において、よく知られている構造およびデバイスが、１つまたは複数の実施形態の説明を助けるために、ブロック図の形態で示されている。以下のものは、実施形態の基本的な理解を与えるために１つまたは複数の実施形態の簡単な概要を示す。この概要は、全ての考えられる実施形態の広範な概要ではなく、全ての実施形態の重要なまたは不可欠な要素を特定するものではなく、またいずれかまたは全ての実施形態の範囲を描くものでもない。
【００３４】
説明される実施形態、および「一実施形態」、「一の実施形態」、「一例の実施形態」などの明細書中の言及は、説明される実施形態が特定の特徴、構造、または特性を含み得るが、全ての実施形態が必ずしも上記特定の特徴、構造、または特性を含まなくてもよいことを示す。また、そのようなフレーズは、必ずしも同じ実施形態について言及していない。さらに、特定の特徴、構造、または特性が一の実施形態に関連して説明されるとき、明示的に説明されていようがいなかろうが、他の実施形態に関連してそのような特徴、構造、または特性をもたらすことは当業者の知識の範囲内にあることを理解されたい。
【００３５】
本発明の実施形態は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはそれらの任意の組合せで実施することができる。本発明の実施形態は、１つまたは複数のプロセッサによって読み込まれかつ実施され得る機械可読媒体に記憶された命令として実施することもできる。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピューティングデバイス）によって読み込み可能な形態で情報を記憶または送信する任意の機構を含むことができる。例えば、機械可読媒体には、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気ディスクストレージ媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、電気、光、音響、または他の形態の一時的でない機械可読媒体が含まれ得る。さらに、ファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、命令は、いくつかの動作を実行するものとして本明細書中に説明され得る。しかしながら、そのような説明は便宜のためにすぎず、実際には、そのような動作は、コンピューティングデバイス、プロセッサ、コントローラ、またはファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、命令などを実行する他のデバイスから生じることを理解されたい。
【００３６】
権利主張される発明の主題をより明確かつ簡潔に説明および指摘するために、本明細書および特許請求の範囲の全体を通じて使用される特定の用語について以下に定義を与える。本明細書中の特定の用語の任意の例示は、非限定の例とみなされるべきである。
【００３７】
用語「不確かな認知状態」は、認知低下に関連した病気または状態を暗示する症状を示す被験体に当てはまるように使用される。症状には、錯乱、鈍い運動協調性、自我同一性の混乱、判断力の低下、自覚的な記憶喪失（subjective memory loss）、集中力の欠如、および呂律が回らないことが含まれ得る。認知低下に関連した知られている病気および状態の非限定の例には、ＡＤ、ＰＤ、ＭＣＩ、ＴＢＩ（外傷性脳損傷（traumatic brain injury））、および慢性外傷性脳症（ＣＴＥ：Chronic Traumatic Encephalopathy）が含まれる。
【００３８】
用語「病気病理学」は、典型的には認知低下に関連した病気または状態に関連した病理学的特徴を指すために本明細書中で使用される。本発明によって考えられる病気病理学の非限定の例には、アミロイドベータ陽性（すなわち、アミロイドの異常存在）、ドーパミン作用の不足、および神経原線維変化（ＮＦＴ：neurofibrillary tangle）（タウもつれ）の存在が含まれる。
【００３９】
用語「被験体」は、任意の人間または動物の被験体を指すために本明細書中で使用される。実施形態の一態様では、本発明の被験体は、哺乳類である。実施形態の別の態様では、被験体は、ｉｎ  ｖｉｖｏで無傷の哺乳類身体である。実施形態の別の態様では、被験体は人間である。被験体は、主体的記憶コンプレインナー（ＳＭＣ：Subjective Memory Complainer）であり得る、または軽度認知障害（ＭＣＩ）を患っており得、アルツハイマー病（ＡＤ）の発病の可能性が調査されている。
【００４０】
「トレーニングされた学習機械」は、例えば、新しいデータが与えられたときに予測、結論、および分類を与える能力を備えるために、トレーニング用データのセットに関して機械学習を用いてトレーニングされているコンピューティングシステムである。コンピューティングシステムは、データと予測、結論、および分類との間の関係で明示的にプログラムされずに単独で学習する。
【００４１】
「ディスプレイ」は、英数字または図形の形態で情報を表示することができる任意のデバイスを意味し得るとともに、典型的には、画面、回路、ケーシング、および電源を含む。ディスプレイの非限定の例には、コンピュータモニタ、タブレット画面、およびスマートフォン画面が含まれる。ディスプレイは、ローカルであってもよく、すなわち、システムのホストとして働くローカルコンピュータに直接接続されもよく、あるいはリモートであってもよく、すなわち、システムのホストとして働くコンピュータがネットワーク上で通信するユーザシステムの一部であってもよく、または例えば、システムサービスを有するインターネットがクラウドベースのユーティリティーとして与えられてもよい。
【００４２】
本明細書中で使用されるとき、用語「予測の指示」は、英数字または図形の形態でディスプレイ上に表示される情報を指すことが意図される。指示の非限定の例は、グラフ、表、棒グラフを含む。
【００４３】
本明細書中で使用される用語「分子イメージング手法」は、被験体における細胞機能または分子プロセスの視覚化（すなわち、分子画像の生成）を可能にするｉｎ  ｖｉｖｏイメージング手法を指す。「ｉｎ  ｖｉｖｏイメージング手法」は、被験体の内部の態様の全部または一部の画像を非侵襲的に生成する技法である。本発明によって考えられる分子イメージング手法の非限定の例には、アミロイドベータイメージング、ドーパミントランスポーターイメージング、およびタウイメージングが含まれる。
【００４４】
用語「アミロイドベータ（Ａβ）陽性」は、例えば、Ａβ分子イメージング剤によって得られるＡβ分子画像に関して観察されるとき、頻繁なアミロイド老人班（neuritic plaque）が程々であることを示す。アミロイド陽性の可能性の予測は、分子イメージングデータを含まないデータを用いて本発明の態様によって実現することができる。そのようなデータの非限定の例には、日常生活の活動（ＡＤＬ）ベースライン、ディジットスパンバックワード（digit span backward）、ストーリーベースライン後３０分の論理的記憶ＩＩ（logical memory II 30min after story baseline）、トレイルメーキングパートＡ時間（trail making part A-time）（秒）、教育、男性の性別、左尾状体積（left caudate volume）、右扁桃体積、および右尾状体積（right caudate volume）が含まれる。一実施形態では、そのようなデータは、年齢、性別、ミニメンタルスコア（ＭＭＳＥ）、臨床認知症尺度（ＣＤＲ）、臨床的認知症重症度判定尺度（ＣＤＲ−ＳＢ）、ＡｐｏＥ遺伝子検査ステータス、海馬の局所左右脳体積、海馬傍回（parahippocampus）、扁桃、嗅内皮質、内側側頭葉、直回、心室および角回を含む。
【００４５】
用語「認知検査」は、認知状態の判定を支援するために被験体に対して実行されるテストを指す。典型的なテストは、当業者によく知られている。テストの非限定の例には、様々な形態のＩＱテスト、記憶、注意力、描画の集中力が含まれる。人間以外の動物の被験体に対して典型的に実行されるテストの非限定の例には、ミラーテストおよびＴ迷路テストが含まれる。
【００４６】
本明細書中で使用されるとき用語「コホート医療データ」は、被験体（例えば、特定の病気もしくは状態を潜在的に有するとみなされる被験体、および／または臨床研究への組み入れが考慮される被験体）の定められたコホートからのデータの収集を意味すると、とられる。
【００４７】
用語「軽度認知障害」（ＭＣＩ）は、正常な加齢変化よりもしばしば大きい記憶、言語、思考、および判断などの認知機能に関する問題を伴う状態を指すために使用される。
【００４８】
用語「急速進行型」は、病気または状態の初期症状を示す被験体から病気または状態が診断されることへ相対的な移り変わりを指す。非限定の例は、比較的短い時間枠で、例えば、約３年以内にＭＣＩから痴呆へ被験体が進行することである。いくらかのデータが、急速進行の予測に役立ち得る。そのようなデータの非限定の例は、ＡＤＬベースライン、ミニメンタルステート検査（ＭＭＳＥ）ベースライン、意味流暢性課題  −  動物カテゴリー、コンポジットアミロイド標準取込み値比（ＳＵＶＲ）（ｐｏｎｓ）、および海馬体積を含む。
【００４９】
本発明は、臨床試験ワークフロー中の様々な点で製薬会社によって使用することができて、新規な薬物を市場にもたらす際に時間とコストを削減するのを助ける。より具体的には、組み入れ基準（スクリーニングおよび層別化ツール）の豊富化、または治療に反応する可能性が最も高い適切なコホートの特定（市場アクセスツール）による。
【００５０】
例えば、初期診断検査が行われた後、患者は、組み入れ基準に対しての適合性を評価することによって試験が考慮され得る。典型的には、これは、いくつかの安価な診断検査と、また場合によってはより高価な診断検査、例えば、ポジトロン断層法（ＰＥＴ）イメージングの使用を伴い得るスクリーニングプロセスによって行われる。フェーズ３試験は、数百の被験体を含む。試験について、スクリーニング非能率が高い場合、試験に入るよりも多くの被験体がスクリーニングされる。したがって、伝統的なスクリーニング方法は、いくつかの検査に関連したより高いコストの点で製薬会社、およびプロセスのこの段階を通過する多数の被験体にとって経済的負担の源である。本発明は、より安い検査によって収集された臨床データを使用して、より高価な検査の転帰を予測する。このようにして、患者は、スクリーニングプロセスを通じて優先順位が決定される。必要な場合、ツールの追加機能は、病気進行の速度、または療法に反応する可能性が最も高い被験体に基づいて被験体をさらに層化する。このようにして、転帰の予測によって組み入れ基準の豊富化がある。
【００５１】
試験が成功すると、市場アクセスチームは、支払人が薬物を精算することを確実にするために薬物有効性の証拠としてのデータを必要とする。ここで、本発明は、どの患者が薬物から利益を受けるか特定するのを助け、複数のソースから既存の実世界の証拠を解析し、支払人およびサービスマネージャーが採用のために必要とする転帰データを作ることができる。
【００５２】
募集フェーズからのデータに本発明を適用することによって、薬物の有効性を示すことが必要とされる患者の数を減少させることができる。さらに、これらの技法は、薬物の効果を示す可能性が最も高い被験体を予測することができ、したがって、統計的に関連した効果量を実現するのに必要な被験体の人数および適合性を改良する。これらの効率は、募集フェーズを短縮し、スクリーニング試験に関連したコスト全体を下げることによって、試験のコスト全体に影響を及ぼす。これは、本開示の教示が有利に適応され得る文脈のただ１つの例である。
【００５３】
汎用コンピュータシステム１００が図１に示されている、図１のシステム１００は、バス１２０に接続されたプロセッサ１１０を備える。また、このバスには、メモリ（例えば、ファームウェア、ＲＡＭ、またはＲＯＭ）１３０、ハードドライブ１４０、ネットワークインタフェース１５０、および入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１６０が接続されている。ネットワークインタフェース１５０は、ネットワーク１７０と接続する。Ｉ／Ｏインタフェース１６０は、入力装置１８０およびディスプレイ１９０などの１つまたは複数の入出力デバイスと接続することができる。システム１００は、ポート、プリンタ、ＣＤ／ＤＶＤ  ＲＯＭリーダ／ライタ等などのさらなる構成要素を有することができる。
【００５４】
図１に示されるものなどの汎用コンピュータシステム１００は、機械学習、すなわち、特定のプログラミングなしであるタスクを実行することができる機械学習のために構成されることができる。この一態様は、コンピュータシステム１００にトレーニング用データのセット（「特徴」）を与え、これに基づいてコンピュータシステム１００は、予測を行うために学習することができる。次いで、このコンピュータシステムは、新しいデータに基づいて予測を行うことができる。
【００５５】
開示された主題の一態様は、その特定のイメージングデータ、遺伝子データ、心理測定データ、および人口統計データに基づいて適切な被験体の特定を容易にする機械学習ベースの解析手法の使用を含み、これにより軽度認知障害（ＭＣＩ）を伴う臨床試験被験体の最適な層別化を決定する。この手法は、適切なバイオマーカー、進行速度、または両方を欠く患者を除外するために、連続したまたは個々の機械学習モデルの適用を包含する。
【００５６】
具体的には、研究のための被験体を選択するプロセスは、図２に示されている。ステップＳ２０において、軽度認知障害（ＭＣＩ）を伴う被験体が、心理テスト、被験体人口統計の収集、およびＭＲＩの取得を通じた標準的な試験スクリーニングを用いて特定される。ステップＳ３０において、機械学習モデルを使用して、特定された被験体がベータアミロイド（Ａβ）陽性である確率を予測する。ステップＳ４０において、アミロイドＰＥＴ画像が、Ａβ陽性である確率がある閾値を上回る被験体について取得される。ステップＳ５０において、機械学習モデルを使用して、臨床試験の時間枠内に被験体がＡＤへ移行する確率を予測する。ステップＳ６０において、移行の確率がある閾値を上回る被験体が、研究への組み入れに選択される。
【００５７】
図２は、２つのトレーニングされた、すなわち、機械学習モデル（１つはＡβ陽性を予測し、１つは移行確率を予測する）が、被験体を選択するために連続して、すなわち続々と使用されるプロセスを示す。これらのモデルは、本明細書中でトレーニングされた学習機械とも呼ばれ、これらのトレーニングされた学習機械は、別個のハードウェアで実施されてもよく、または同じハードウェアで実施されてもよいことが理解されよう。代替として、各モデルは、必要に応じて、選択プロセスをカスタマイズするためにひとりでに使用され得る。このようにして、調査の下でＤＭＤから利益を受けない被験体は、不要な検査を受ける必要がなく、臨床試験の費用は、劇的に削減でき、全体的な試験効率が改善され得る。別の可能性は、モデルを並列で使用することであり、それぞれの結果が、被験体選択への入力であるように使用される。これは、図３に示されており、ステップＳ２０において、心理テスト、被験体人口統計の収集、およびＭＲＩの取得を通じた標準的な試験スクリーニングを用いた軽度認知障害を伴う被験体を特定するステップが再びある。ステップＳ７０において、Ａβ陽性マーカーが収集される。ステップＳ８０において、機械学習モデルを使用して、特定された被験体がＡβ陽性である確率を予測する。ステップＳ９０において、この確率は、被験体選択への入力として使用される。ステップＳ１００において、ＭＣＩを進行させることについて陽性マーカーが収集される。ステップ１１０において、機械学習モデルを使用して、特定された被験体が、進行している事実であるＭＣＩを有する確率を予測する。ステップＳ９０において、この確率は、被験体選択への別の入力として使用される。
【００５８】
一例として、Ａβステータスを予測するモデルと、急速進行型被験体が３６ヶ月の時間枠内にプロバブルＡＤ（ｐＡＤ：probable AD）ステータスへ移行する被験体として定義される急速進行型ＭＣＩ被験体を予測するモデルとが、８７人がＡβ陽性被験体であり、８１人の被験体がベースラインイメージング検査後の３６ヶ月以内にＡＤ移行した、２３２人のＭＣＩ被験体を含むフェーズＩＩＩ臨床試験データセットに関して学習された。このフェーズＩＩＩ臨床試験の主な目的は、ＭＣＩ被験体のｐＡＤ移行と正常および異常の［１８Ｆ］フルテメタモル（flutemetamol）取込みとを比較することであった。ｐＡＤへの被験体移行ステータスの長期的な追跡は、これを、モデル学習の目的のための良好なデータセットにさせる。
【００５９】
アミロイド陽性モデルのゴールは、潜在的な試験参加者がＰＥＴスキャンを受けることの費用および不便を引き受ける前に、アミロイド陽性ＰＥＴイメージングスキャンを有する可能性が高い被験体を選択することである。アミロイドＰＥＴスキャンを欠くフェーズＩＩＩ試験被験体は、２２７人の被験体を残してトレーニング用セットから除去され、アミロイド陽性率は３８％である。急速進行型ＭＣＩモデルのゴールは、３年の臨床試験の範囲内でｐＡＤへ移行する可能性が高い被験体を選択することである。３年未満の時間内で、移行ラベル（conversion label）を欠くフェーズＩＩＩ試験被験体、または「不移行（not-converted）」の移行ラベルを有する被験体は、１８２人の被験体を残してトレーニング用セットから除外され、移行率４５％であった。
【００６０】
モデル生成はフェーズＩＩＩの研究から利用できる特徴を用いて実施された。イメージングデータは、自動定量化ソフトウェアを使用して定量化され、それは、Ｔ１  ＭＲ画像からの定量化された脳体積、およびアミロイドＰＥＴ画像からの橋基準領域（Pons reference region）に対してのＳＵＶｒ値を生成した。次いで、これらの定量化された領域は、収集された人口統計、神経心理学，および遺伝子データと組み合わせて、モデルに用いるための特徴選択アルゴリズムを使用して下に選択された。ターゲットレベル以外のデータから外れていた被験体に対処するために、中間値補完法が利用された。図２は、このモデルを使用するための一般化されたプロセスを図で示す。
【００６１】
Ａβ陽性モデルは、試験効率の改善が、Ａβ陽性被験体の元の組み入れと比較してモデルの陽性的中率（ＰＰＶ）として測定される場合に、Ａβ陽性被験体を選択する試験効率が４３％、およびモデル精度が７９％、および特異性が８５％改善する可能性を示した。急速進行型ＭＣＩモデルは、アミロイドＰＥＴイメージングだけによってＡβ陽性として特定された被験体と比較して、試験効率の改善がモデルのＰＰＶとして測定される場合に、急速進行型ＭＣＩ被験体の選択が２４％、および精度が８６％、および特異性が９２％の改善を示した。
【００６２】
公差検証を通じてもたらされたモデルの性能測定基準の報告は、機械学習の結果を表すための有効な手法であるが、これらは独立したデータセットに適応することができ、学習用データセットに特有なだけではないことを知ることが重要である。
【００６３】
この能力を評価するために、Ａβ陽性モデルが、フェーズＩＩＩデータセットとオーストラリア・イメージング・バイオマーカー・アンド・ライフスタイル・フラグシップ・スタディー・オブ・エージング（ＡＩＢＬ：Australian Imaging, Biomarker and Lifestyle Flagship Study of Ageing）のデータセットとの両方に共通の特徴を用いて再構築された。ｎ＝５５１であるＡβ陽性についてＡＩＢＬ検証は、ＡＩＢＬデータセット内の健康な被験体とＡＤの被験体の組み入れによる他の集団および病気状態に対しての外挿を示す精度スコア７５％、および特異性８７％をもたらした。
【００６４】
臨床試験における被験体のスクリーニングおよび層別化についての機械学習の使用は、薬物有効性と、所期の結果を生じるＤＭＤ療法が利用可能になるレートとを示す成功の確率を増大させ得る。示されたモデルの性能は、組み入れ効率が５０％以上改善され得ることを示唆する。さらに、ＡＩＢＬデータセットを用いたＡβ陽性モデルの検証は、１つの集団上で学習されたモデルを異なる集団に拡張することの実現性、およびＭＣＩ被験体だけで学習した陽性リスクスコアを健康な被験体とＡＤの被験体の両方に拡張する能力を示す。
【００６５】
次に、本発明の一態様によるモデルを構築する手法を説明する。この手法は、２つの一次フェーズを含むものとみなされ得る。第１のものは、データを準備する、すなわち、データを「クリーニング」する。第２のものは、それが準備されると、データを評価する。
【００６６】
検討のために含む特徴は、計量心理学、人口統計、遺伝学、ＡβＰＥＴ、およびＴ１  ＭＲＩなどのいずれかの１つまたは複数のカテゴリーから得ることができる。計量心理学については、特徴は、ＣＤＲ、ＣＤＲ−ＳＢ、ＡＤＬ、ＭＭＳＥ、意味流暢性課題（動物）、意味流暢性課題（野菜）、ＡＤＡＳ−ｃｏｇ、ディジットスパンバックワード、ディジットスパンフォワード、数字記号置換テスト、論理的記憶ＩＩ（ストーリーの３０分後）、論理的記憶ＩＩ（ストーリーの直後）、トレイルメーキングパートＡ、および／またはトレイルメーキングパートＢからのデータを含むことができる。人口統計の特徴は、教育および／または年齢および／または性別を含むことができる。遺伝学の特徴は、ＡｐｏＥを含むことができる。ＡβＰＥＴの特徴は、前頭葉前方ＡβＳＵＶＲ−ＰＯＮＳ、前帯状ＡβＳＵＶＲ−ＰＯＮＳ、楔前部後部帯状（Precuneus Post Cingulate）ＡβＳＵＶＲ−ＰＯＮＳ、頭頂ＡβＳＵＶＲ−ＰＯＮＳ、側頭外側（Temporal Lateral）ＡβＳＵＶＲ−ＰＯＮＳ、側頭内側（Temporal Mesial）ＡβＳＵＶＲ−ＰＯＮＳ、後頭ＡβＳＵＶＲ−ＰＯＮＳ、感覚運動ＡβＳＵＶＲ−ＰＯＮＳ、および／またはコンポジットＡβＳＵＶＲ−ＰＯＮＳを含むことができる。Ｔ１  ＭＲは、海馬体積、視床体積、扁桃体積、被殻体積、尾状体積、海馬傍体積、嗅内皮質体積、内側側頭葉体積、心室体積、直回体積、角回体積、灰白質全体、および／または白質全体を含むことができる。一般に、ＡＤＬ、ＭＭＳＥ、意味流暢性課題（動物）、コンポジットＡβＳＵＶＲ−ＰＯＮＳ、および海馬体積などのこれらの特徴のサブセットが使用される。
【００６７】
データの準備に関して、それは、手法の一群、例えば、特徴選択（潜在的な特徴の第１のセットから潜在的な特徴のサブセットへ狭くすること）、特徴エンジニアリング、被験体選択、および外れている特徴の補完としてみなすこともできる。特徴選択および特徴エンジニアリングは、これらの特徴についての事前の知識に基づいて第１のインスタンスにおいて除去される特徴のサブセットを選ぶことを含む。例えば、いくつかの特徴は、試験組み入れ基準の一部であり得、したがって、モデル構築に使用するためにあまりばらつきを与えない。いくつかの特徴は、他の特徴と強く相関することが知られており、したがって、非常に相関した特徴がモデルをバイアスすることを防ぐために除去される。最後に、いくつかの特徴は、実験を通じて、モデルにおける特徴として使用するのに不適当であることを証明し得る。
【００６８】
モデル構築の実験フェーズは、モデル構築フェーズ前に、再帰的特徴消去、ランダムフォレスト特徴選択、または当業者に知られているような他の同様の方法を利用することを含むこともできる。このようにして、重要性が低い特徴は、モデルを簡単にするために除去されてもよい。この手法は、以下に説明される急速進行型ＭＣＩモデルを構築する際に役立つ。実験フェーズの後、モデル特徴は、さらなる特徴選択が行われずにモデルに設定され得る。特徴選択は、例えばscikit-learn.orgで利用可能であるサイキットラーン機械学習ライブラリから利用できるツールを用いて、行うことができる。
【００６９】
さらなる特徴エンジニアリングは、異なる脳半球のＭＲスキャンから特徴を平均することを含むことができる。この手法は、以下に説明される急速進行型ＭＣＩモデルを構築する際にも役立つ。例えば、右の海馬体積および左の海馬体積は、海馬体積特徴を生成するために平均されてもよく、また左心室および右心室は、心室体積特徴を生成するために合計されてもよい。
【００７０】
複数のデータセットが利用される場合、全てのデータセットに共通である特徴だけを利用するために、特徴セットにわたって交点を使用することが役立つ。
【００７１】
被験体選択に関して、急速進行型ＭＣＩモデルの場合、３年の時点の前に「Ｎｏ」の移行ステータスを有した被験体は、モデル構築フェーズから除外された。ある理由または別の理由のために、研究全体を通じて、これらの被験体の後は続かず、したがって、それらの移行ステータスは、信頼できない。アミロイド陽性モデルの場合、被験体は、０．６２の閾値に対してそれらのコンポジットＳＵＶｒに基づく陰性（アミロイド陰性）または陽性（アミロイド陽性）のステータスが与えられ、移行ラベルが生成されることを可能にする移行ラベルまたはＰＥＴスキャンを欠く被験体は、その真のステータスが知られていないときにモデル構築集団から除去された。
【００７２】
外れている特徴の補完に関しては、モデルに使用される特徴についての値を欠く被験体を考慮に入れるために、中間値補完が実行されてもよく、または被験体が除去されてもよい。代替として、被験体は、特徴について最も一般的な値に割り当てられてもよい。例えば、ＡｐｏＥステータスが特徴である場合、ＡｐｏＥステータスを欠く被験体は、データの中間値に関する補完を実行するのではなく、モードステータス、すなわち、最も一般的な対立遺伝子の組合せが与えられ得る。代替として、特徴が外れている場合、変数は代入されず、モデルは特定の特徴なしで適用される。重要な特徴の知識に基づいて、個々の被験体または被験体コホートにある特徴が利用できない場合、モデル化ソフトウェアがユーザに強調表示することが望ましい。いくつかの場合には、これは、そのようなテストが実行され（例えば、ＡｐｏＥステータスを決定し）、予測の精度を改善できることが知られている場合に、対応する値を加算することを可能にする。
【００７３】
データが準備されると、データは評価される。急速進行型ＭＣＩモデルを構築するために、層化Ｋ分割（５分割）が使用され得る。アミロイド陽性と移行ラベルの両方が、モデル構築に使用されるデータセットに存在する場合、集団は、アミロイド陽性コンバーター、アミロイド陽性非コンバーター、アミロイド陰性コンバーター、およびアミロイド陰性非コンバーターの等しい分布を有するように層化させられ得る。このようにして、分割は、移行ステータスに基づいて純粋に層化するよりも被験体の実際の集団をより同様に適合するように層化され得る。サイキットラーンの層化ｋ分割の実施は、このために用いられ得る。
【００７４】
急速進行型ＭＣＩモデルを構築するために、ロジスティク回帰を使用することもできる。例えば、ロジスティク回帰のサイキットラーン実施は、最適なハイパーパラメータを決定するようにサイキットラーンのグリッドサーチＣＶの実施を用いて、モデル構築に利用され得る。モデルは、平均統計を決定するために分割ごとに再構築することができ、次いで使用される最終的なモデルが、全ての利用可能なデータを用いて再構築され得る。
【００７５】
急速進行型ＭＣＩモデルを構築するためのモデル統計は、分割ごとに計算することができ、次いで報告された統計について平均され、９５％の信頼区間で表示される。計算された統計は、精度、ｆ１スコア、特異性、リコール（recall）、ｐｒ−ＡＵＣ、ＮＰＶ、および正確さを含み得る。
【００７６】
アミロイド陽性モデルを構築するために、層化Ｋ分割（５分割）が、再び使用され得る。モデル構築のために使用されるデータセットにアミロイド陽性と移行ラベルの両方が存在する場合、集団は、アミロイド陽性コンバーター、アミロイド陽性非コンバーター、アミロイド陰性コンバーター、およびアミロイド陰性非コンバーターの等しい分布を有するように層化させられ得る。このようにして、分割は、アミロイド陽性に基づいて純粋に層化するよりも被験体の実際の集団をより同様に適合するように層化され得る。移行ラベルは、構築に使用されるデータセットを欠いており、そこで、被験体は、データセット真の集団にあるように、各分割がアミロイド陽性被験体およびアミロイド陰性被験体の等しい分布を有することを確実にするためにアミロイド陽性だけを用いて層化され得る。サイキットラーンの層化ｋ倍の実施が、このために使用され得る。
【００７７】
逐次フィードフォワード特徴選択を、アミロイド陽性モデルを構築するのに使用することもできる。フィードフォワード特徴選択は、分割ごとに最適な特徴を決定するために、実験フェーズ中に各分割内で実施され得る。最適な特徴が分割ごとに決定された後、３つ以上の分割で選択された特徴は、モデル構築フェーズに使用するために選択され得る。実験フェーズ後、フィードフォワード特徴選択は、処理ステップから除去することができ、使用される特徴は、毎回アルゴリズムで選択されない。ｍｌｘｔｅｎｄ（機械学習拡張）Ｐｙｔｈｏｎライブラリが、フィードフォワード特徴選択の実施のために使用され得る。
【００７８】
ガウシアンナイーブベイズ分類器を、アミロイド陽性モデルを構築するのに使用することもできる。ガウシアンナイーブベイズのサイキットラーン実施は、デフォルトオプションが維持された状態でこのために使用され得る。モデルは、平均統計を決定するために分割ごとに再構築することができ、次いで、使用される最終的なモデルが、全ての利用可能なデータを用いて再構築され得る。
【００７９】
モデル統計は、分割ごとに計算することができ、次いで、報告された統計について平均され、９５％の信頼区間で表示される。計算された統計は、精度、ｆ１スコア、特異性、リコール、ｐｒ−ＡＵＣ、ＮＰＶ、および正確さを含み得る。
【００８０】
臨床試験についての理想的な被験体の特定および層別化のために開発された機械学習モデルは、自動プロセスの能力をかなり改善し、それによって被験体と試験を支援する機関との間の利益のために臨床試験を助ける。アミロイド陽性モデルは、４３％ほど試験効率を改善する能力を示しており、一方急速進行型ＭＣＩモデルは、３年で１７％だけ移行効率を高めるように被験体を層化する能力を示した。
【００８１】
これらのモデルは、臨床試験の特定の必要を満たすように微調整する能力を可能にし、このモデルは、感度、Ｆ１、または正確さなどの様々な統計的尺度の優先順位を決めるために再構築されてもよく、被験体リスク閾値は、特定の試験についての理想的な病理学を示す被験体をターゲットとするように修正されてもよい。さらに、このモデルは、試験にあまりフィットしていない被験体のリソースを費やす前に、個々にまたは連続して使用することができ、それによって被験体を試験に含むように段階的手法で臨床試験を示す。例えば、アミロイド陽性モデルは、アミロイドＰＥＴスキャンを受けるように被験体を選択するために使用することができ、次いで、急速進行型ＭＣＩモデルは、長々と続く高価なプロトコルに被験体を含む前に、試験の一定期間に理想的な速度で被験体が進みそうか判定することができる。モデルは、このように組み合わされる能力を有するが、モデルは、いかなる方法でもモデルの性能を犠牲にすることなく、個々に用いることもできる。
【００８２】
より多くのデータセットが、モデル構築フェーズに含まれてもよい。さらに、生のＭＲおよびＰＥＴイメージングデータを利用するモデル構築は、本明細書に説明される自動定量化アルゴリズムの補助として使用される、またはそれを交換するように使用され得る。用語「生のデータ」は、直接画素またはボクセルデータを含むように意図されている。
【００８３】
本開示の教示は、ウェブベースのアプリケーションとして実施され得る。これは、図４に示されている。ウェブブラウザまたは専用アプリケーション４０５を含むクライアントコンピュータ４００は、インターネットなどの分散コンテンツ情報システム４２０を通じて、バーチャルプライベートクラウド４１０と通信する。バーチャルプライベートクラウド４１０は、実行フレームワーク４４０とのインタフェースを与えるようにアプリケーションレイヤー４３０を備えることができる。実行フレームワーク４４０は、モデル記憶部４５０からのトレーニングされたモデルを使用して、アプリケーションレイヤー４３０を通じて供給されるとともにデータベース４６０に記憶されているデータに基づいて動作し、例えば、ウェブブラウザ４００を通じてアプリケーションレイヤー４３０へ与えられる情報に関連している患者がＡＤを発展させる確率を与える。
【００８４】
前述の例は、その予後に基づく臨床研究のために被験体を選択するシステムを用いることに関するが、これは、他の応用に使用することもできる。別の例として、システムは、不確かな認知状態を有する被験体の病気病理学を予測するために使用されてもよく、コンピュータシステムがトレーニングされた学習機械を使用して、病気病理学の予測を行い、予測の指示の表示を表示するようになされており、被験体に関して分子イメージング手法から得られるデータは使用されない。病気病理学は、被験体の脳内でアミロイドベータ（Ａβ）陽性であり得る。第１の医療データは、被験体の認知検査の結果、被験体の認知検査の結果、被験体の年齢、被験体の教育レベル、またはこれらのデータのいくつかの組合せを含むことができる。
【００８５】
別の例として、医療システムは、不確かな認知状態を有する被験体の臨床転帰を予測するために使用され得る。このシステムは、被験体について第１の医療データを受信するように配置され、第２の医療データに関してトレーニングされる第１のトレーニングされた学習機械、および第３の医療データに関してトレーニングされる第２の学習機械として少なくとも部分的に構成される、コンピュータシステムを含み、コンピュータシステムは、第１のトレーニングされた学習機械および第２の学習機械を使用して、病気病理学の予測を行うようになされている。第１の医療データは、被験体に関して分子イメージング手法から得られるデータを含むことができ、第１のトレーニングされた学習機械は、１つまたは複数の分子イメージング手法から得られるデータで少なくとも部分的にトレーニングされている。
【００８６】
例えば、上述したように、異常な症状を有する、または投薬に対して応答を欠くことを示す患者のパーキンソン病（ＰＤ）の診断は、難しいものであり得る。ＤａＴｓｃａｎ（商標）のイメージングが、ドーパミン作用の損失を決定することによって正確な診断を得ようとして使用され得る。さらに、ＰＥＴおよび単一光子放射型断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）などの放射性医薬品を利用するｉｎ  ｖｉｖｏイメージング技法は、比較的高価であり、リソース集約的な診断手法である。特徴技法の１つとしてｉｎ  ｖｉｖｏイメージングスキャン結果を使用する上述したようなトレーニングされた学習の使用は、病的状態を暗示する転帰を有しそうである被験体を特定する能力を強化する。ＰＤのために、分子イメージングを実行する前に、ドーパミン作動性欠乏を有する可能性がより高い被験体を特定することが有利である。
【００８７】
別の例として、本明細書中の教示は、不確かな認知状態を有する被験体の病気病理学を予測する方法を実施するために使用することができ、コホート医療データは、病気について知られている転帰を有する第１のセットの被験体について電子メモリに収集および記憶され、コンピュータシステムは、被験体についての被験体医療データを受信するように配置され、コホート医療データに関してトレーニングされるトレーニングされた学習機械を備え、コンピュータシステムは、トレーニングされた学習機械を使用して、病気病理学の予測を与えるために被験体医療データの少なくとも部分的に基づいて病気病理学の予測を行うようになされている。
【００８８】
別の例として、本明細書中の教示は、不確かな認知状態を有する被験体の臨床転帰を予測する方法を実施するために使用することができ、第１のコホート医療データは、病気について知られている転帰を有する第１のセットの被験体について電子メモリに収集および記憶され、第２のコホート医療データは、病気について知られている転帰を有する第２のセットの被験体について電子メモリに収集および記憶され、コンピュータシステムは、被験体についての被験体医療データを使用し、第１のコホート医療データに関してトレーニングされる第１のトレーニングされた学習機械と、第２のコホート医療データに関してトレーニングされる第２のトレーニングされた学習機械とを備える。このコンピュータシステムは、第１および第２のトレーニングされた学習機械を使用して、被験体医療データに少なくとも部分的に基づいて病気病理学の予測を行い、予測の指示を表示する。第１のコホート医療データは、第２のコホート医療データのデータタイプとは異なるデータタイプを含んでもよい。第１のコホート医療データは、第２のコホート医療データのデータタイプと少なくとも部分的に同じであるデータタイプを含むことができる。
【００８９】
別の例として、本明細書中の教示は、不確かな認知状態を有する被験体の臨床転帰を予測する、および／または不確かな認知状態を有する被験体の病気病理学を予測するのに使用され得る。
【００９０】
本開示の教示は、ＡＤを伴う患者の予後を決定するために適用することもできる。アミロイドたんぱく質コントラスト剤は、患者に投与することができ、次いで、患者のアミロイドたんぱく質沈着が、画像データを得るためにイメージングされ得る。画像データはＡＤについて知られている予後を用いて患者のトレーニング用セットからのデータと他のデータと一緒に相関され得る。
【００９１】
本開示の教示は、ＡＤの患者を治療するために適用することもできる。コンピュータは、前記患者を病気コホートに分類するために、イメージングデータおよび患者から得られた他のデータとイメージングデータおよびＡＤについて知られている予後についての患者に関する他のデータを含むトレーニング用セットと比較するために使用され得る。比較の結果を使用して、知られている薬物療法を特定することができ、それによって病気コホート内のＡＤの患者の転帰を改善し、次いで、患者は、有効な量の特定された薬物療法で治療することができる。
【００９２】
本開示の教示は、ＡＤについて未知の転帰を有する１人または複数人の被験体についての医療データを使用して、どの被験体にＡＤを発症するリスクがあるか決定するように適用することもできる。医療データは、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械、および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されたコンピュータシステムに供給される。指示は、組み合わされて、ＡＤについて未知の転帰を有するどの被験体が定められた時間枠内にＡＤを発症するリスクがあるのかという特定を行う。
【００９３】
本開示の教示は、軽度認知障害（ＭＣＩ）またはアルツハイマー病（ＡＤ）を有するものとして被験体を分類するように適用することもできる。コンピュータは、ＭＣＩまたはＡＤについて未知の分類を有する１人または複数人の被験体についての医療データを受信するように配置され、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるとともに、第１および第２の指示を組み合わせて、どの被験体がＭＣＩを有するのかおよびどの被験体がＡＤを有するのかという特定を行うように構成されてもよい。コンピュータシステムは、ＭＣＩとして分類された被験体に、どのＭＣＩが初期ＭＣＩであるのかまたは後期ＭＣＩであるのかのさらなる分類を与えるようにさらに構成されてもよい。
【００９４】
本開示の教示は、アルツハイマー病（ＡＤ）またはいくつかの他の形態の痴呆を有する被験体を分類するための医療システムであって、コンピュータシステムが、ＭＣＩまたはＡＤについて未知の分類を有する１人または複数人の被験体についての医療データを受信するように配置され、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるとともに、第１および第２の指示を組み合わせてどの被験体がＡＤを有するのか、およびどの被験体がいくつかの他の形態の痴呆を有するのかという特定を行うように構成された、医療システムに適用することもできる。
【００９５】
本開示の教示は、薬物についての追加の指示を特定するための医療システムであって、コンピュータシステムは、薬物をとる１人または複数人の被験体についての医療データを受信するように配置され、第１の指示を与える第１のトレーニングされた学習機械および第２の指示を与える第２のトレーニングされた学習機械として少なくとも部分的に構成されるとともに、前記第１および第２の指示を組み合わせて前記薬物が既存の指示に追加される指示に割り当てることができるか判定するように構成される、医療システムにも適用され得る。
【００９６】
本明細書は、例を用いて、ベストモードを含む本発明を開示し、当業者が、任意の装置またはシステムを作製および使用し、および任意の組み込まれた方法を実施することを含む発明を実施することができるようになっている。本発明の特許性のある範囲は、特許請求の範囲によって定められ、当業者が思い浮かべる他の例を含むことができる。そのような他の例は、それらが特許請求の範囲の文字通りの語句とは異ならない構造的要素を有する場合、またはそれらが特許請求の範囲の文字通りの語句からわずかに異なる等価な構造的要素を含む場合、特許請求の範囲の範囲内にあることが意図される。文章で述べられる全ての特許および特許出願は、それらが個々に組み込まれるように、全体として参照により本明細書に組み込まれる。
【符号の説明】
【００９７】
１００  汎用コンピュータシステム、コンピュータシステム、システム
１１０  プロセッサ
１２０  バス
１３０  メモリ
１４０  ハードドライブ
１５０  ネットワークインタフェース
１６０  入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース、Ｉ／Ｏインタフェース
１７０  ネットワーク
１８０  入力装置
１９０  ディスプレイ
４００  クライアントコンピュータ、ウェブブラウザ
４０５  ウェブブラウザまたは専用アプリケーション
４１０  バーチャルプライベートクラウド
４２０  分散コンテンツ情報システム
４３０  アプリケーションレイヤー
４４０  実行フレームワーク
４５０  モデル記憶部
４６０  データベース
【図１】
2021501415.tif 000003
【図２】
2021501415.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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2021501415.tif 000009
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