(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者情報データベースと；ディスプレイ・コンポーネントを含むコンピュータとを有するパターン発見視覚的解析装置であって、前記コンピュータは：
前記患者情報データベースに含まれる患者情報から患者データ・テーブルを生成する段階であって、前記患者データ・テーブルは、該患者データ・テーブルの各患者について一組の属性についての属性値を収録する、段階と；
前記患者データ・テーブルの各患者について、前記一組の属性のw個の属性についての属性値の予測パターンを使って、前記一組の属性のうちの目標属性Tの目標値tについての陽性または陰性の予測を生成する段階であって、患者についての予測は、前記患者データ・テーブルにおける当該患者の前記w個の属性の少なくとも閾値割合eが前記予測パターンにマッチする場合に陽性の予測であり、それ以外の場合に陰性の予測である、段階と；
前記患者データ・テーブルの患者を、前記目標属性Tの前記目標値tについての前記陽性または陰性の予測および前記患者データ・テーブルにおける前記目標属性Tの実際の値とに従って、真陽性、偽陽性、真陰性および偽陰性を含む混同行列の少なくとも選択された区分にグループ化する段階と；
前記コンピュータの前記ディスプレイ・コンポーネントに、前記混同行列の前記選択された区分についての患者統計の表現を、前記w個の属性の諸属性について属性ごとに表示する段階とを含む方法を実行するようプログラムされている、
パターン発見視覚的解析装置。
【請求項２】
前記表示する段階が：
前記w個の属性の有向グラフの少なくとも一部を表示することを含み、
（ｉ）前記w個の属性は定義された系列に順序付けられ、
（ｉｉ）各属性は一つまたは複数の属性値ノードによって表わされ、各属性値ノードは前記混同行列の選択された区分の患者のうち、対応する属性値をもつフラクションを表わし、
（ｉｉｉ）前記有向グラフのエッジはフロー接続子を含み、各フロー接続子は、前記定義された系列における二つの隣接する属性の間に延在し、前記隣接する属性のうちの一方の属性の属性値ノードを前記隣接する属性のうちの他方の属性の属性値ノードと接続する、
請求項１記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項３】
各フロー接続子は、前記混同行列の前記選択された区分の患者のうち、前記フロー接続子によって接続されるそれぞれの属性値ノードによって表わされる属性値を両方とももつ割合を表わす幅をもつ、請求項２記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項４】
前記w個の属性の前記定義された系列が臨床段階の時系列を表わし、各臨床段階に一つまたは複数の属性が割り当てられており、臨床段階に割り当てられた各属性についての属性値はその臨床段階の間に生成されるものである、請求項２または３記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項５】
前記コンピュータがさらに：
前記有向グラフのノードまたはフロー接続子を選択できる少なくとも一つのユーザー入力装置を有しており、
当該方法がさらに、前記有向グラフのノードまたはフロー接続子の前記少なくとも一つのユーザー入力装置を介した選択に対して、前記混同行列の前記選択された区分の患者の、選択されたノードまたはフロー接続子によって表わされるフラクションとして定義される患者コホートについての情報を表示することによって応答する段階を含む、
請求項２ないし４のうちいずれか一項記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項６】
前記少なくとも一つのユーザー入力装置が前記有向グラフの二つ以上のノードを選択でき、当該方法がさらに、前記有向グラフの二つ以上のノードの前記少なくとも一つのユーザー入力装置を介した選択に対して、前記混同行列の前記選択された区分の患者の、選択された二つ以上のノードによって表わされるフラクションの交わりとして定義される患者コホートについての情報を表示することによって応答する段階を含む、
請求項５記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項７】
前記有向グラフの前記属性値ノードは、対応する属性値が前記予測パターンにマッチするかどうかについてカラーコードされる、請求項２ないし６のうちいずれか一項記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項８】
前記有向グラフの前記フロー接続子は、それぞれの端において、その端で接続される属性値ノードのカラーコードとマッチするよう、カラーコードされる、請求項７記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項９】
前記有向グラフにおいて、少なくとも一つの属性が、前記混同行列の前記選択された区分の患者のうち、対応する属性について前記患者データ・テーブルに属性値をもたないフラクションを表わすさらなる属性ノードによって表わされる、請求項２ないし８のうちいずれか一項記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項１０】
前記混同行列の選択された区分は、真陽性の区分および真陰性の区分の一方であり、前記有向グラフはさらに、前記有向グラフの前記定義された系列の終わりに置かれた前記目標属性Tの前記目標値tを表わす端末ノードをさらに含む、請求項２ないし９のうちいずれか一項記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項１１】
前記表示する段階が：
前記w個の属性のうち表示される各属性について、前記混同行列の前記選択された区分におけるその属性についての属性値統計の表現を表示し；
前記w個の属性の定義された系列において順序付けられた前記w個の属性のうち表示される属性について、属性値統計の前記表現を表示し；
前記定義された系列の隣接する属性間のフロー接続子を表示することを含み、各フロー接続子は前記属性についての同時統計を表わす、
請求項１記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項１２】
表示される各属性についての属性値統計の前記表現が、その表示される属性の各属性値についてのノードを含み、該ノードが、前記混同行列の前記選択された区分の、その属性値をもつ患者の統計値を表わし；
各フロー接続子は、それぞれの隣接する属性のノードを接続し、前記混同行列の前記選択された区分の、そのフロー接続子によって接続されているそれぞれのノードによって表わされる属性値を両方とももつ患者の統計値を表わす、
請求項１１記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項１３】
前記w個の属性の前記定義された系列が臨床段階の時系列を表わし、各臨床段階に割り当てられた前記一つまたは複数の属性は、その臨床段階の間に生成されるものである、請求項１１または１２記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項１４】
前記患者データ・テーブルを生成する段階が、前記属性値を二値の値として生成し、前記一組の属性の各属性がちょうど二つの許容可能な値をもつようにすることを含み、
臨床試験を表わす各属性の値が前記患者データ・テーブルにおいて、その臨床試験についての正常な試験結果か異常な試験結果かを示す二値の値として収録される、
請求項１ないし１３のうちいずれか一項記載のパターン発見視覚的解析装置。
【請求項１５】
コンピュータ実装されるパターン発見視覚的解析方法であって：
母集団の各患者について、w個の属性についての予測パターンをその患者の対応する属性値と比較するようプログラムされたコンピュータを使って目標属性Tの目標値tについての陽性または陰性の予測を生成する段階と；
前記コンピュータを使って、前記母集団の患者を、前記目標属性Tの前記目標値tについての前記陽性または陰性の予測および諸患者についての前記目標属性Tの実際の値に従って、真陽性、偽陽性、真陰性および偽陰性を含む混同行列の少なくとも選択された区分にグループ化する段階と；
前記コンピュータのディスプレイ・コンポーネントに、前記混同行列の前記選択された区分についての統計の表現を表示する段階であって、前記w個の属性の属性は、それぞれ対応する属性値をもつ前記選択された区分の患者の割合を表わす属性値ノードによって表わされる、段階とを含む、
コンピュータ実装されるパターン発見視覚的解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
下記は概括的には医療技術、腫瘍学技術、臨床試験設計技術、臨床診断およびモニタリング技術ならびに関係した技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
幅広い範囲の医療情報システムがヘルスケア産業において用いられており、汎用の電子健康記録（EHR:  electronic  health  record）システムまたは電子医療記録（EMR:  electronic  medical  record）システムから心臓血管情報システム（CVIS:  cardiovascular  information  system）配備のようなより洗練された情報システムまである。これらの情報システムは多様な患者情報を、幅広い範囲のフォーマットで記憶する。情報は、たとえば、性別（「男」または「女」の値をもつ）、民族（さまざまな指定をもつ）および年齢のような人口学的データ；拍／分での心拍数、呼吸／分での呼吸、mmHgでの血圧、SpO2割合値のような生命徴候計測値；ミリモル／リットル、ミリグラム／リットルなどといった単位での血液試験結果；ゲノム・データ；長さ、密度、時間の単位または他の単位での定量的な撮像データ；などを含みうる。医療情報システムにおける情報は、臨床試験または他の医学的研究のための潜在的な被験体を同定するまたは比較解析のために臨床処置を受けている現在の患者と似た患者を同定するといったさまざまな目的のために活用されうる。定義された類似性をもつ患者のそのようなグループは一般に患者コホート（patient  cohort）と称され、患者コホートの適切な選択は臨床試験を設計するまたは現在の臨床患者との証明力のある比較を実行することの重要な部分である。
【０００３】
しかしながら、既存の医療情報システムは、適切なコホートを同定する目的のためにナビゲートするのは難しい。医療情報システムは通例、異なる目的のために、典型的には個々の患者記録を記録し、保持するために構築される。情報は患者によってインデックス付けされ、通例、患者ごとに取り出される。たとえば、患者の医師が臨床目的のために患者医療情報を取り出してもよく、あるいは病院事務員が病院部屋割り当て、医療保険請求などの目的のために患者情報を取り出してもよい。そのような取得操作は特定の患者についてであり、この目的のためには、医師または事務員が、単一患者の医療記録の比較的場当たり的に編成された患者情報を手作業で「かきわけていく」ことが現実的である。
【０００４】
他方、そのような医療情報システムを患者コホートを生成するために活用することは、非常に異なる解析を要求する。この場合、意味のあるコホートを同定するためには、何百、何千またはそれ以上の患者を解析する必要があることがある。多くの場合、コホートを定義するために有意な患者情報はすぐに明白ではないことがある。さらに、臨床試験を設計するようなタスクのためには、コホートのために選択される患者は、その治療が「進行中」であるために、不完全な医療情報をもつことがある。たとえば、新たな癌治療を研究するための臨床試験に参加する資格のある腫瘍患者は、癌治療の比較的早い段階である必要がある。すでに治癒した、あるいは当該臨床試験と両立しない代替的な療法による治療を受けているまたは受けた患者や、亡くなった患者は、参加できないからである。つまり、治験のための患者コホートは、癌治療の早い段階において利用可能である患者情報によって同定される必要がある。これは、臨床試験のための患者コホートを選択するために利用可能な情報の量を制限する。現在治療の早い段階にある現在の臨床患者との比較のための患者コホートを選択することにおいて、同様の問題が生じる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
下記は、上記の問題その他に取り組む新規で改善されたシステムおよび方法を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
ある開示される側面では、パターン発見視覚的解析装置は：患者情報データベースと、ディスプレイ・コンポーネントを含むコンピュータとを有する。コンピュータは：前記患者情報データベースに含まれる患者情報から患者データ・テーブルを生成する段階であって、前記患者データ・テーブルは、該患者データ・テーブルの各患者について一組の属性についての属性値を収録する、段階と；前記患者データ・テーブルの各患者について、前記一組の属性のw個の属性についての属性値の予測パターンを使って、前記一組の属性の目標属性Tの目標値tについての陽性または陰性の予測を生成する段階であって、患者についての予測は、前記患者データ・テーブルにおける当該患者の前記w個の属性の少なくとも閾値割合eが前記予測パターンにマッチする場合に陽性の予測であり、それ以外の場合に陰性の予測である、段階と；前記患者データ・テーブルの患者を、前記目標属性Tの前記目標値tについての前記陽性または陰性の予測および前記患者データ・テーブルにおける前記目標属性Tの実際の値とに従って、真陽性、偽陽性、真陰性および偽陰性を含む混同行列の少なくとも選択された区分にグループ化する段階と；前記コンピュータの前記ディスプレイ・コンポーネントに、前記混同行列の前記選択された区分についての患者統計の表現を、前記w個の属性の諸属性について属性ごとに表示する段階とを含む方法を実行するようプログラムされる。
【０００７】
もう一つの開示される側面では、コンピュータ実装されるパターン発見視覚的解析方法は：母集団の各患者について、w個の属性についての予測パターンをその患者の対応する属性値と比較するようプログラムされたコンピュータを使って目標属性Tの目標値tについての陽性または陰性の予測を生成する段階と；前記コンピュータを使って、前記母集団の患者を、前記目標属性Tの前記目標値tについての前記陽性または陰性の予測および諸患者についての前記目標属性Tの実際の値とに従って、真陽性、偽陽性、真陰性および偽陰性を含む混同行列の少なくとも選択された区分にグループ化する段階と；前記コンピュータの前記ディスプレイ・コンポーネントに、前記混同行列の前記選択された区分についての統計の表現を表示する段階であって、前記w個の属性の属性は、それぞれ前記対応する属性値をもつ前記選択された区分の患者の前記割合を表わす属性値ノードによって表わされる、段階とを含む。
【０００８】
もう一つの開示される側面では、非一時的な記憶媒体が、パターン発見視覚的解析方法を実行するよう、ディスプレイ・コンポーネントをもつコンピュータによって実行可能な命令を記憶し、前記方法は：母集団の各患者について、w個の属性によってパラメータ表現されたモデルを前記w個の属性についてのその患者の属性値に適用することによって、目標属性Tの目標値tについての陽性または陰性の予測を生成する段階と；前記母集団の患者を、前記目標属性Tの前記目標値tについての前記陽性または陰性の予測と諸患者についての前記目標属性Tの実際の値とに従って、真陽性、偽陽性、真陰性および偽陰性を含む混同行列の少なくとも選択された区分にグループ化する段階と；前記コンピュータの前記ディスプレイ・コンポーネントに、前記w個の属性の有向グラフの少なくとも一部を表示する段階とを含む。有向グラフにおいて、前記w個の属性は定義された系列に順序付けられる。各属性は属性値ノードによって表わされ、属性値ノードはその属性が諸患者について取る属性値を表わし、有向グラフのエッジはフロー接続子を含み、各フロー接続子は前記定義された系列において二つの隣接する属性の間に延在し、該隣接する属性の一方の属性値ノードを、該隣接する属性の他方の属性値ノードと接続する。
【発明の効果】
【０００９】
一つの利点は、患者転帰を予測するためまたは別の後の段階の患者属性を予測するための予測パターンに寄与する患者属性について視覚的な情報を提供することにある。
【００１０】
もう一つの利点は、さまざまな異なる臨床段階において種々の患者属性値が生成される（すなわち利用可能になる）臨床段階の時系列の、より大きなコンテキストにおいて、患者属性についての視覚的情報を提供することにある。
【００１１】
もう一つの利点は、医療情報システムの患者からの患者コホートの選択を容易にするためのユーザー・インターフェースを提供することにある。
【００１２】
所与の実施形態は、上記の利点のいずれも提供しないことがあり、一つ、二つ、三つ以上または全部を提供することもあり、および／または他の利点を提供することもある。これは本開示を読み、理解すれば、当業者には明白となろう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本発明は、さまざまなコンポーネントおよびコンポーネントの配置ならびにさまざまなステップおよびステップの配置の形を取りうる。図面は単に好ましい実施形態を例解するためのものであって、本発明を限定するものとして解釈されるものではない。
【図１】臨床データの特徴を解析し、患者コホートを生成するための例示的なパターン発見解析装置を図的に示している。
【図２】図１の装置によって生成される混同行列の選択された区分についての患者統計の例示的な有向グラフ表現を図的に示しており、患者統計は図１の装置によって処理された予測パターンの属性についての属性ごとに示されている。
【図３】図１の装置によって生成される混同行列の選択された区分についての患者統計の例示的な有向グラフ表現を図的に示しており、患者統計は図１の装置によって処理された予測パターンの属性についての属性ごとに示されている。
【図４】図１の装置によって生成される混同行列の選択された区分についての患者統計の例示的な有向グラフ表現を図的に示しており、患者統計は図１の装置によって処理された予測パターンの属性についての属性ごとに示されている。
【図５】図１の装置を使って好適に実行されるパターン発見解析方法を図的に示している。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本稿に開示されるパターン発見視覚的解析技法は、臨床プロセス（または他の任意の段階ベースのプロセス）において、個別の患者（サンプル）の情報が時間的に漸次に得られるという認識を活用する。たとえば、心臓病治療における経皮的冠動脈インターベンション手順は、時間指向の諸段階において漸次に、より多くの患者情報を生成していく。それは患者受け入れの際に収集される履歴情報および人口学的情報から始まって、手順前の検査室試験によって生成される試験結果、病変およびデバイスの手順内測定が続き、さらに後には手順後の検査室試験結果、診療終了状態および投薬などが続く。選ばれた予測目標に基づくある種の時間的に制約された基準を満たす患者グループ（コホート）を同定することは、高リスク患者についての、ケアの品質を改善するための早期介入のために意味がある。そのような患者コホート選択は、臨床研究のためにも、たとえば臨床試験に登録する患者を選ぶために、価値がある。
【００１５】
図１を参照するに、例示的なパターン発見視覚的解析装置が、ディスプレイ・コンポーネント４と、少なくとも一つのユーザー入力装置６、８とを含むコンピュータ２を有する。ディスプレイ・コンポーネント４はたとえば、LEDディスプレイ装置、LCDディスプレイ装置などであってもよく、いくつかの実施形態では、二つ（またはさらにはそれ以上）のそのような表示装置を含んでいてもよい。例示的なユーザー入力装置はキーボード６およびマウス８を含むが、追加的なまたは他のユーザー入力装置、たとえばトラックボール、トラックパッド、タッチ感応性ディスプレイ（ディスプレイ・コンポーネント４と一体的）などが考えられる。例示的な装置は、デスクトップ・コンピュータまたはノートブック・コンピュータのようなユニット的な装置であって、コンピュータ２の電子プロセッサ（図示せず）がディスプレイ・コンポーネント４およびユーザー入力装置６、８と一体であるまたは近接している。他の実施形態では、電子プロセッサはリモートに位置されていてもよい――たとえば、コンピュータは、インターネットおよび／または広域ネットワーク（WAN）、ローカル・エリア・ネットワーク（LAN）などを介してユーザーとのインターフェースとなるコンポーネント４、６、８と接続されるサーバー・コンピュータであってもよい。
【００１６】
ここでの例示的な例では、心臓血管情報システム（CVIS）１０が例示的な患者情報データベースと考えられる。だがより一般には、開示されるパターン発見視覚的解析技法は、実質的に任意の型の患者情報データベース、たとえばさらなる例として電子健康記録（EHR）システムまたは電子医療記録（EMR）システムとの関連で用いられることができる。CVIS  １０に記憶される典型的な患者記録では、CVIS  １０に記録が記憶される心臓血管疾患患者の数の多さのため、そのような情報は通例大量に記憶される。そのような情報はまた、通例、幅広い範囲の異なる生フォーマットで、幅広い範囲の異なる定量化または単位を用いて、記憶される。医師、臨床試験設計者などは、この情報をふるいわけして、意味のある因子に基づく患者コホートを取り出すという困難または不可能なタスクに直面する。多くの場合、それらの意味のある因子は前もって知られておらず、あるいは数百もの他の属性の間に埋もれている、あるいは治療の早期の段階にある患者については（まだ）利用可能でないことがある。
【００１７】
本稿に開示されるパターン発見視覚的解析技法は、（一般性を失うことなく）w個の属性の集合によってパラメータ表現されたモデルであって、典型的にはそれらw個の属性についての値の予測パターンの形のモデルを利用し、任意的にはさらに、所与の型の臨床治療についての臨床段階の既知の時系列を、さまざまな患者属性を定義された系列に順序付けるために利用する。この手法では、各患者属性は、その属性値が典型的に生成される臨床段階に割り当てられる。こうして、患者属性の定義された系列は、少なくとも近似的に、それらの属性の値が生成される時間順序に対応する。これらの「患者フロー」は、関心のある患者のサブグループの検出、すなわち患者コホート同定を容易にする。本稿に開示されるパターン発見視覚的解析技法は、そのような患者フローを、データ駆動されるまたはモデル駆動される（たとえばパターン駆動される）手法を使って、コホート生成および解析において活用する。視覚的解析は、時間指向の（time-oriented）臨床フローにおけるある種のサブパターンに基づく、患者の効果的な発見および取得を可能にし、こうして臨床研究のための使用可能なコホートおよびケアの品質を改善するための患者フォローアップ方式を生成することの効率を有意に向上させる。
【００１８】
開示されるパターン発見視覚的解析技法は、患者データを種々の時間指向の段階およびコホート（マッチする／マッチしない組み合わせグループ）に配列するパターン・ベースの生成方法を用い、これらのグループの任意のものをユーザーが便利に選択し、取り出すことができるようにする。視覚的および対話的要素をもつ時間（段階）パターンおよびパターン編成方法は、ユーザーが患者サブグループの意味のある特徴を効果的かつ効率的に同定できるようにする。特徴は、パターンとのマッチ／ミスマッチ、他のデータに対する分布および／または時間指向の段階配置を含むがそれに限定されない。
【００１９】
引き続き図１を参照するに、CVIS  １０に記憶されている患者情報は患者属性合成器１２によって前処理されて、範疇値／名目値からなる患者データ・テーブル１４（これは物理的には、たとえばリレーショナル・データベースにおいて複数のテーブルまたは他の好適なデータ構造として編成されてもよい）を生成する。患者データ・テーブル１４は、患者データ・テーブル１４の各患者について、一組の属性についての属性値を表にしている。属性（attribute）とは、個々の患者に適用できる測定可能なプロパティーであり、各属性は患者データ・テーブル１４における一つの列に好適に格納される。各行は一人の患者（または一つの患者レコード）を表わす。選ばれたデータ構造に依存して、これらのテーブル行および列は交換されてもよく、あるいは患者データ・テーブル１４は、リレーショナル・データベースのような他の何らかの好適なデータ構造を有していてもよい。表１は、好適な患者データ・テーブル形式を示している。この例解用の例において、「ID」は患者識別子を表わし、ヘッダ行の残りはさまざまな属性：「性別」、「PCI履歴」、「ヘモグロビン」、「MI履歴」（心筋梗塞（myocardial  infarction）履歴を表わす）、「CRP」（C反応性タンパク（C-reactive  protein）試験を表わす）および「出血」を同定している。各属性は、その属性についての許容できる属性値の何らかの集合内の値を取ることができる。たとえば、「性別」属性は集合｛男，女｝における値を取ることができる。いくつかの実施形態では、患者属性合成器１２は、患者属性の一部または全部を、許容可能な属性値の集合がちょうど二つの許容できる値をもつ二値属性に変換する。たとえば、臨床試験結果の数値の場合、そのような変換は、試験値を、検査室試験のための臨床ガイドライン（これは患者年齢、体重、性別、慢性条件などの因子を考慮に入れてもよい）に基づいて、「正常」または「異常」のどちらかに変換することができる。そのような変換は有利には、単純化され、臨床的により有意な予測パターン・マッチを容易にする。しかしながら、三つ以上の可能な値またはたとえば範囲(0,5)または(0,100%)内などの連続的な値をもつ属性も考えられる。CVIS  １０に含まれるすべての情報が患者データ・テーブル１４に組み込まれるのでなくてもよいことは理解されるであろう。また、一部の患者はある種の属性について属性値をもたないことがありうる（たとえば、対応する検査室試験がその患者についてまだ実行されていない場合）。同様に、CVIS  １０の一部の患者は、患者データ・テーブル１４から省略されてもよい。たとえば、パターン発見視覚的解析の目的が妊娠研究のための患者コホートを生成することであれば、CVIS  １０の女性患者のみが患者データ・テーブル１４に含められてもよい。患者データ・テーブル１４に値が収録される属性は、パターン発見視覚的解析装置が動作できる基礎になる一組の属性を定義する。例示的な表１は六つの患者属性を含んでいるだけだが、より典型的には患者情報データベースの内容から生成される患者属性の数はずっと多いことは理解しておくべきである。たとえば、CVIS  １０上で動作するいくつかの考えられている実施形態では、患者データ・テーブル１４における属性の数は数百属性のオー���ー、たとえば一例では200属性であると期待される。
【００２０】
【表１】
0006737884.tif 000002
引き続き図１を参照するに、本稿に開示されるパターン発見視覚的解析技法は、一組の属性のうちのある属性Tが値tをもつかどうかを予測する、すなわちT＝tであるかどうかを予測するための予測モデルを利用する。予測モデルはw個の属性によってパラメータ化される。よって、入力としてw個の属性についての属性値を与えられて、モデルはT＝tであるかどうかの予測を出力する。例示的な実施形態において、予測モデルは、w個の属性２２についての属性値の予測パターン２０である。予測パターン２０は、予測エンジン２４によって、一組の属性のw個の属性２２についての属性値の予測パターン２０を使って、患者データ・テーブル１４に収録されている一組の属性のうちの目標属性Tの目標値tについて陽性または陰性の予測を生成するために適用される。所与の患者についての予測は、患者データ・テーブルにおける当該患者のw個の属性２２の少なくとも閾値割合２６（ここでは閾値割合eと記される）が予測パターン２０にマッチする属性値をもつ場合に陽性の予測であり、それ以外の場合には予測は陰性の予測である（T≠t）。閾値e＝1とすることが考えられ、その場合、陽性の予測を出力するためには、その患者のw個の属性値のすべてが予測パターン２０におけるその属性についての値に一致することが要求される。他の実施形態では、e＜1であり、陽性の予測を出力する（すなわち、予測T＝tを出力する）ために一致しなければならない属性は、全部よりも少ない。表１からのw＝3個の属性を使った例示的な予測パターンは次のようなものである：
PCI履歴＝Yes  AND  ヘモグロビン＝異常  AND  CRP＝異常  →  出血＝Yes
この例示的な予測パターンにおいて、目標属性Tは「出血」であり、目標値は「Yes」である。w＝3個の入力属性は「PCI履歴」、「ヘモグロビン」および「CRP」であり、それぞれの一致する値は「Yes」、「異常」および「異常」である。ある好適な実施形態では、e＝2/3であり、患者は、患者の三つの属性値のうち少なくとも二つが指定された一致する値に一致すれば、このパターンに一致する。欠けている属性値はさまざまな仕方で扱うことができる。一つの手法では、あらゆる欠けている属性値は一致しないと想定され、閾値eは任意的に、欠けている属性値の数mによってスケーリングされる。すなわち、e→(w−m)/wとされる。ここで、(w−m)は利用可能な属性の数である。
【００２１】
予測パターン２０は、さまざまな源から、たとえば目標属性値tとさまざまな他の患者属性との間の相関を同定する臨床研究から、および／または、目標属性Tと他の患者属性との間の期待される生理学的関係に基づく第一原理解析から、得ることができる。本稿で開示されるように、パターン発見視覚的解析装置は任意的に、予測パターンを調整するために使用されてもよい。それはたとえば、それほど弁別的でない属性を除去する、ある属性についての一致する値を変更するおよび／またはパターンへの新たな属性の追加を試験することによる。
【００２２】
引き続き図１を参照するに、予測パターン２０は、予測エンジン２４によって、患者データ・テーブル１４の諸患者についてT＝tであるかどうかの予測を生成するために適用される。さらに、患者データ・テーブル１４は、患者データ・テーブル１４に収録された患者について、属性Tの実際の値を収録する。こうして、四つの患者グループをもつ2×2行列として混同行列（confusion  matrix）３０を生成するために十分な情報が利用可能となる。四つの患者グループ（本稿では四つの「区分（proportion）」とも称される）は：予測パターン２０がT＝tを予測し、患者が患者データ・テーブル１４において実際に属性Tについて値tをもつ真陽性（TP）患者グループまたは区分；予測パターン２０がT≠tを予測し、患者が患者データ・テーブル１４において実際に属性Tについてt以外の属性値をもつ真陰性（TN）患者グループまたは区分；予測パターン２０がT＝tを予測するが、患者が患者データ・テーブル１４において実際には属性Tについてt以外の属性値をもつ偽陽性（FP）患者グループまたは区分；および予測パターン２０がT≠tを予測するが、患者が患者データ・テーブル１４において実際には属性Tについて値tをもつ偽陰性（FN）患者グループまたは区分である。このグループ化手法において、TPおよびTN区分はそれぞれ陽性および陰性の事例についての正しいパターン予測である。他方、FPおよびFNは正しくないパターン予測である。
【００２３】
例として、先の表１の例示的な患者データ・テーブルを参照し、T＝tが「出血」＝「Yes」でありe＝2/3についての以前の予測パターンを使い、表２はw＝3個の属性と、それぞれが患者についてのマッチするかどうかを、「出血」についての結果的な予測、表１に挙げられている実際の「出血」属性値および右端の列には区分を示している。
【００２４】
【表２】
0006737884.tif 000003
本稿に記載される例示的なパターン発見視覚的解析例は、TP区分のような区分に対して作用する。そのような場合、視覚的解析処理のために選択される区分のみがグループ化される必要がある。ただし、望むなら、区分間の切り換えを容易にするために、他の三つの区分が任意的にグループ化されてもよい。
【００２５】
引き続き図１を参照し、さらに図２を参照するに、視覚的ユーザー・インターフェース４０は、コンピュータ２のディスプレイ・コンポーネント４に、混同行列３０の選択された区分についての患者統計の表現４２を、w個の属性の属性についての属性ごとに表示する。図２は、例示的な表現４２の拡大図を示しており、これは目標予測パターン２０のw個の属性の有向グラフの一部を含んでいる。この表現４２において、w個の属性は定義された系列に順序付けられている。いくつかの実施形態では、定義された系列は、臨床段階の時系列（例示的な表現４２では「段階１」および「段階２」）を表わし、各臨床段階に一つまたは複数の属性が割り当てられ、ある臨床段階に割り当てられた各属性についての属性値はその臨床段階の間に生成される。例示的な表現４２は真陽性（TP）区分についてであり、有向グラフは結果T＝tで終わっている。有向グラフにおいて、各属性は一つまたは複数の属性値ノードによって表わされ、各ノードは、対応する属性値をもつ混同行列３０の前記選択された区分の患者の割合を表わし、有向グラフのエッジはフロー接続子によって表わされ、各フロー接続子は前記定義された系列において二つの隣接する属性の間に延在し、該隣接する属性の一方の属性の属性値ノードを、該隣接する属性の他方の属性の属性値ノードと接続する。各フロー接続子は、そのフロー接続子によって接続されるそれぞれの属性値ノードによって表わされる両方の属性値をもつ混同行列３０の選択された区分の患者の割合を表わす幅（または他のグラフィックな表現、たとえば暗さまたは明るさ）をもつ。
【００２６】
ユーザー入力装置６、８は、有向グラフのノードまたはフロー接続子を選択するためにユーザーによって使われてもよい。選択はたとえば、画面上のマウスポインターを制御するためにマウス８を使ってそれをクリックすることによって、あるいはキーボード６の「タブ」キーを使って異なるノードおよびフロー接続子の間でタブ移動し、所望されるノードまたはフロー接続子がハイライトされたときに「エンター」を押すことによってである。選択に応答して、患者コホート４４についての情報が表示される。患者コホート４４は、ユーザー選択されたノードまたはフロー接続子によって表わされる混同行列３０の選択された区分の患者のフラクションとして定義される。同様に、ユーザーは、表示された有向グラフの二つ以上のノードを選択してもよく、その場合、患者コホート４４は、選択された二つ以上のノードによって表わされる混同行列３０の選択された区分の患者の組み合わされたフラクションとして定義される。フロー接続子が選択される場合には、フロー接続子に対応するコホート４４は、隣接する属性についての同時統計（joint  statistics）によって定義される患者の集合、たとえば、フロー接続子の始点における属性値ノードの属性値およびフロー接続子の終点における属性値ノードの属性値の両方をもつ患者のフラクションである。それらの患者フラクションはさまざまな型の統計、たとえば分数、百分率、総数などを使って表現できることは理解されるであろう。
【００２７】
引き続き図２を参照するに、いくつかの例示的な有向グラフ視覚化が記述される。混同行列３０のある予測区分について、患者フローは、発見されたパターンに基づく時間（段階）指向の患者の属性‐値経路である。属性はあらかじめ定義されるか構成設定され、臨床解析タスクに基づくさまざまな時間順序段階に属する。たとえば、PCI患者の臨床作業フローは、手順前および手順後の段階を含めて六つの段階に分割できる。他の疾病については、臨床作業フローはここでの例とは異なるであろう。パターン発見視覚的解析装置は、属性編集ツール（図示せず）を提供し、それを通じてユーザーは特定の臨床タスクについての臨床段階の数／順序を編集し、臨床段階に患者属性を割り当てることができる。患者フローを生成するために、視覚化のために選択された区分にはいるすべての一意的な属性‐値組み合わせが計算され、対応する記録がグループ化され、ユーザーが二つの時間順序付けされた属性の間の任意の接続を選択して中の患者を含む患者コホート４４を生成することができるような仕方で、配列される。
【００２８】
以下の記法が使われる。予測目標はT＝tであり、Tは目標属性であり、tは目標属性値である。臨床段階の時間順序系列S＝{s1,s2,…,sk}が定義され、ここでkは臨床段階の数である。各臨床段階には一つまたは複数の属性が割り当てられており、予測パターン２０のすべてのw個の属性２２が臨床段階に割り当てられる。w個の属性はA1,…,Awと記され、これは順序付けられた系列である。ノードAiについての属性値はai1,ai2などと記される。二値属性は二つの許容される値のみをもつ。すなわち、二値属性Aiはai1と記される第一の値またはai2と記される第二の値のみを取ることができる。
【００２９】
図２では、次の記法が使われる。属性A1の値a11を表わす属性値ノードは(A1＝)a11とラベル付けされる。属性A1の値a12を表わす属性値ノードは(A1＝)a12とラベル付けされる。属性A1の値a13を表わす属性値ノードは(A1＝)a13とラベル付けされる。属性A2の値a21を表わす属性値ノードは(A2＝)a21とラベル付けされる。属性A2の値a22を表わす属性値ノードは(A2＝)a22とラベル付けされる。属性A2の値a23（これは、選択された区分のどの患者によっても表わされない）を表わす（空の）属性値ノードは(A2＝)a23とラベル付けされる。属性A3の値a31を表わす属性値ノードは(A3＝)a31とラベル付けされる。属性A3の値a32を表わす属性値ノードは(A3＝)a32とラベル付けされる。図２では、フロー接続子はフロー接続子４６とラベル付けされている（図面が過度にごちゃごちゃするのを避けるため、すべてのフロー接続子がそのようにラベル付けされてはいない）。
【００３０】
臨床段階に二つ以上の属性が割り当てられている場合、前記定義された順序を生成するために、その段階内におけるそれらの属性の順序付けは任意に選ぶことができる。これは、検査室試験または患者属性を生成する他の活動は典型的には特定の順序付けなしに、たとえば要求される設備および人員の可用性に基づいて臨床段階内でスケジュールされるという通常の状況を反映している。有向グラフにおいて、フローは、より早い臨床段階からより後の臨床段階に向かうものであり、例示的な図２では、予測T＝tを表わす端末ノードで終端される。図２は予測パターン２０がT＝tを予測する真陽性の区分を表わすので、この例解用の例ではすべての患者はこの最終的なノードT＝tに属する。それぞれの属性値ノードは、その属性についての対応する属性値をもつ選択された区分の患者の統計（たとえば患者割合）を格納する。二値属性の場合には、ちょうど二つの属性値ノードがあり、たとえば可能な値「正常」および「異常」をもつ検査室試験結果属性Aiについて、Ai＝正常について一つの属性値ノードがあり、Ai＝異常についてもう一つの属性値ノードがある。
【００３１】
いくつかの実施形態では、有向グラフの属性値ノードは、対応する属性値が予測パターンに一致するかどうかについてカラーコードされる。例示的な図２では、これは、予測パターン２０に一致する属性値に対応する属性値ノードを示す斜めの縞（たとえば緑に対応）を使い、予測パターン２０に一致しない属性値に対応する属性値ノードを示す縦の縞（たとえば赤に対応）を使うことによって、図的に示されている。欠けている属性値は、縞線なしで図的に示されており、これはたとえば灰色にされた色付けを表わしていてもよい。図２の例示的な有向グラフにおいて、いかなるフローもないノード（A3＝a23）は縞線なしで示されているが、代替的に、完全に省略されてもよい。百分率値は任意的に表示され／隠されてもよい。
【００３２】
フロー接続子に対応する患者フラクションは、フロー接続子の始点および終点における属性値を両方とももつ患者のコホートである。患者フラクションは、ホバリングしたときにエッジに沿って示されることができ、ユーザーが対応する患者コホートを取得するためにクリック可能となる。フロー接続子は、始点と終点の属性値ノードと同じ色を使って色付けされることができる。二つの接続された属性値ノードが異なる色であるときには好適な色の濃淡または色遷移を用いる。
【００３３】
この手法において、ユーザーは、臨床研究またはケアの品質を改善するためのフォローアップのために意味のある特徴をもつ特別なフローを同定することができる。ユーザーは、対応する患者を調査するために任意のフロー接続子をクリックできる。
【００３４】
別の実施形態では、ユーザーは、複数の属性値ノードを選択することもでき、次いで、患者コホートが取得のためにしかるべく生成されることができる。二つの選択された属性値ノードについてのコホートは、それぞれの属性についての属性値を両方とももつ患者の集合である。より一般には、二つ以上の選択された属性値ノードについてのコホートは、すべての選択されたノードに属する患者の割合の交わりである。（同じ属性について二つの属性値ノードが選択される場合には、コホートは空集合になることを注意しておく。患者は常に所与の属性について単一の属性値をもつからである。）
図２の例解用の例において、表１でA1＝PCI履歴、A2＝CRPおよびA3＝ヘモグロビンとして考えると、「段階１」臨床段階は二つの割り当てられた属性：PCI履歴およびCRPをもち、「段階２」臨床段階は一つの割り当てられた属性：ヘモグロビンをもつ。この例では、患者フローは次の経路に従う：段階１→段階２→目標（出血）。時間順序付けされた属性はPCI履歴／CRP／ヘモグロビンである。同じ臨床段階内で属性順序を区別する根拠はない（たとえばこの例ではいずれも段階１にある属性PCI履歴およびCRP）ので、任意の順序付けPCI→CRPが段階１内で選ばれる。この時間順序を用いて、患者フローが生成できる。
【００３５】
表１の例示的な六人の患者について、TP区分（パターンがマッチした＝陽性、実際の出血＝Yes）では、データによれば一つだけの一意的な組み合わせがある：患者ID＝1およびID＝5についてのPCI履歴／CRP／ヘモグロビンについてのYes／異常／異常である。これら二人の患者は、PCI履歴＝Yes、CRP＝異常、次いでヘモグロビンを通じて、終点の目標である出血＝Yesまで流れる。
【００３６】
他方、TN区分（パターンがマッチしなかった＝陰性、実際の出血＝No）では、二つの経路がある：No／正常／正常（ID  3、6）と、Yes／正常／正常（ID  4）である。これらの経路は、グラフ（あるいは図示した実施形態）を生成するために使われる。それにより、ユーザーは、出血＝Noを用いて、簡単に、たとえば段階１においてPCI履歴＝No  →  CRP＝正常の患者を選択することができる。
【００３７】
フル・パターンのすべての経路をまとめて、包括的なコホート研究目的のために利用可能なすべての完全長のコホートの患者母集団ビューがあることができる。すべての属性がパターン内にある特定の属性‐値組み合わせのそれぞれの一意的な経路について、患者のコホートが生成される。事例の数、マッチする百分率および特定のマッチしない属性‐値のような統計が、ユーザーがコホート選択のために（段階のタイムラインとともに）特徴を解析できるようにするために、示される。ユーザーは、そのようなコホートを選択し、さらなるアクションを行なうために患者情報データベース１０にリンクすることができる。もう一つの実施形態では、ユーザーは複数のフル・コホートを選択することもできる。
【００３８】
図３および図４を参照するに、再びPCIタスクのための構成を使うと、すべての属性および範疇は、臨床段階の重ならない逐次的な順序付けされた集合にマッピングされる。患者フローにおいて、属性は段階順序に従ってグループ化される。たとえば、段階１＝受け入れ；段階２＝最初の診断、など。同じ段階における、よって順序情報のない属性は任意に順序付けられる。混同行列３０の選択された区分に従って、患者が終点に、そして予測目標値に至るまで種々の段階をどのように経ていくかが図３および図４の有向グラフによって示されている（ここで、図３は有向グラフの左端部分を示し、図４は有向グラフの右端部分を示し、スライドは横スクロールバー５０を使って達成される）。
【００３９】
有向グラフの各列は属性を表わし、属性の属性値ノードは縦に積み重ねられている。属性ノードはこの例では、区分におけるその患者割合に従ったサイズにされた四角として示されている。下部にある「？」とラベル付けされた四角は、属性の欠けている値の区分を示す。図示していないが、四角（属性値ノード）は属性値が予測パターン２０に一致するかどうかに従ってカラーコードされてもよい。たとえば、一致する属性値は緑に色付けされてもよく、一方、一致しない属性値は赤に色付けされてもよい。属性が欠けている患者（すなわち、その特定の患者はその属性について値をもたない）を表わす任意的なノードはたとえば灰色に色付けされる。この配色では、段階順序をたどってある四角（属性値ノード）から別の四角へ行く諸フロー接続子は、次のように色付けされる：一致→一致：緑；不一致→不一致：赤；不一致→一致：赤から緑に遷移；または一致→不一致：緑から赤に遷移。「？」（欠けている）のある四角へ、またはかかる四角からの任意のフロー接続子に進む任意のフロー接続子は省略されるか、灰色に色付けされる。ここでもまた、これは単に例示的な配色であり、他の配色が用いられてもよく、および／または種々の型のハッチまたは網掛けのような他のグラフィカルなコーディングが用いられてもよい。
【００４０】
表示される有向グラフにおいて、特定の属性値ノードまたはフロー接続子に関連付けられた患者数および情報は、マウスポインターをそのノードまたはフロー接続子の上でホバリングさせることによって、および／または例示的なマウス８もしくはタッチスクリーンもしくは他のユーザー入力デバイスを使ってそのノードまたはフロー接続子をクリックすることによって、ポップアップ・ウィンドーなどに持ち出されることができる。この情報は、そのノードまたはフロー接続子によって表わされるコホートについてである。コホートの患者についてのより具体的な患者情報は、患者データ・テーブル１４からまたはCVIS  １０自身から取り出されてもよい。
【００４１】
混同行列３０のある区分のすべての患者のテーブル・ビューなど、追加的な解析ビューを提供することも考えられている。ここで、テーブル行は患者に対応し、テーブル列は属性に対応し、テーブル・セルはその患者／属性テーブル座標についての属性値を含み、該テーブル・セルは、それぞれの属性値が予測パターン２０に一致するかどうかを示すよう、たった今述べたようにカラーコードされる。そのようなビューでは、同一の属性値をもつ患者は、「コホート」とラベル付けされた単一のテーブル行に組み合わされてもよく、それがマウス・クリックされるか他の仕方で選択されて、「コホート」列を拡大してそのコホートに属する患者のリストを表示してもよい。
【００４２】
図５を参照するに、図１のパターン発見視覚的解析装置を使って好適に実行される例示的なパターン発見視覚的解析方法が記述される。動作７０では、患者属性合成器１２が患者データ・テーブル１４を生成する。これはたとえば、検査室結果を二値の正常／異常値に変換することまたは他のデータ前処理によってである。動作７０はたとえば、CVIS  １０から関連する患者属性を抽出する好適なデータマイニング・アルゴリズムによって実行されてもよい。詳細な前処理は、源患者情報がCVIS  １０にどのように格納されているかおよび属性値の選択に依存する。先述したように、いくつかの実施形態では、すべての属性は二値の属性に変換される。これは、有向グラフにおける属性毎の属性値ノードの数を二つ（または欠けている値のノードが示される場合には三つ）に減らすことを含む利点をもつ。そのような変換は、臨床担当者によって容易に解釈され（たとえば「正常」または「異常」は何らかの定量的な試験結果値よりも容易に解釈される）、予測パターン２０の計算的な実装を単純にする属性値を生成することもできる。しかしながら、属性が三つ以上の（欠けていない）値のうちの一つを取ることのできることも考えられている。二値でない属性の例は図２の属性A1であり、これは集合{a11,a12,a13}の値を取ることができる。一方、その例の属性A2およびA3のそれぞれは二値の属性である。
【００４３】
動作７２では、予測エンジン２４が、患者データ・テーブル１４の患者について、予測された目標属性値を生成するために適用される。動作７４では、患者は、混同行列３０の少なくとも一つの選択された区分にグループ化される。動作７６では、予測パターン２０をパラメータ化するw個の属性の有向グラフ４２が、臨床段階の時系列で順序付けされて、コンピュータ２のディスプレイ・コンポーネント４に表示される。任意的には、属性値は、予測パターンを満たすかどうかを示すためにカラーコードされる。動作８０では、一つまたは複数のノードおよび／またはフロー接続子のユーザー選択がユーザー入力装置６、８を介して受領される。動作８２では、選択されたノードおよび／またはフロー接続子によって定義されるコホートについての情報が表示され、任意的に、コホートに属する患者のリストを提供するなど、コホートに対して他の動作が実行される。二つ以上のノードが選択される場合、コホートは好適には、選択されたノードの患者フラクションの交わりである。交わりは、選択された属性値ノードに対応する属性値のすべてをもつ患者を含むからである。フロー接続子によって定義されるコホートは、そのフロー接続子によって接続される二つの属性値ノードの患者フラクションの交わりである。
【００４４】
有向グラフ４２は、他の解析動作を実行するためにも使用されることができる。たとえば、目標予測パターン２０に対する可能な調整を調査するために使用されることができる。たとえば、真陽性区分を表示する有向グラフを考える。患者の大きな割合が、パターンにマッチしない、属性Anについての値をもつことにユーザーが気がつく場合、これは、その属性がT＝tを予測する力があまり強くないことを示しうる。この場合、ユーザーは動作８６において、属性Anを予測パターン２０から除去する命令とともに属性Anを選択することにしてもよい。応答して、コンピュータ２は属性Anを予測パターンから除去して、更新された（そして単純化された）予測パターン２０を生成し、フローは動作７２に戻って、属性Anなしで有向グラフを生成し直す。次いで、ユーザーは、結果として得られた有向グラフを吟味して、Anの除去の、予測性能に対する影響を評価することができる。
【００４５】
属性の除去は、治療の早い段階において評価を要求するタスクの場合に特に貴重でありうる。たとえば、現在の臨床患者との比較のための患者コホートを生成しようとする際、実際的に可能である限り多くのノードを、現在の臨床患者がまだ到達していない後の臨床段階から除去することが有用である。このようにして、比較コホートの解析に基づいて臨床患者のその後の治療の焦点をよりよく絞るために、ユーザーは、これら後の段階において最も重要な属性を同定することができる。
【００４６】
同様に、ユーザーは予測パターンに属性を追加する（それによりwを増す）、あるいは予測パターン内の属性についての一致する値を変更するなどして、これらの変更の予測パターンの性能への影響を対話的に見るために図１の装置を使うことができる。対話的に調査されることのできるもう一つの調整は、マッチ閾値eの調整である。一般に、eを増すと、予測パターン２０にマッチする患者の数は減り、eを減らすと、マッチする患者の数は増す。
【００４７】
図１の参照に戻ると、さまざまな計算ブロック１２、２４、４０は、コンピュータ２の好適なプログラミングによって実装されてもよい。さらに、開示されるパターン発見視覚的解析技法は、開示された分析を実行するために電子プロセッサ（たとえばコンピュータ２）によって実行可能な命令を記憶する非一時的な記憶媒体によって具現されてもよい。非一時的な記憶媒体は、限定しない例として、磁気ディスクまたは他の磁気記憶媒体、光ディスクまたは他の光学式記憶媒体、半導体ドライブ、フラッシュドライブまたは他の電子的記憶媒体、それらのさまざまな組み合わせなどを含んでいてもよい。
【００４８】
本発明は、好ましい実施形態を参照して記述されてきた。上記の詳細な説明を読み、理解すれば、修正および変更が他の者に思いつくことがありうる。本発明は、付属の請求項およびその等価物の範囲内にはいる限り、そのような修正および変更すべてを含むものとして解釈される。
いくつかの態様を記載しておく。
〔態様１〕
患者情報データベースと；ディスプレイ・コンポーネントを含むコンピュータとを有するパターン発見視覚的解析装置であって、前記コンピュータは：
前記患者情報データベースに含まれる患者情報から患者データ・テーブルを生成する段階であって、前記患者データ・テーブルは、該患者データ・テーブルの各患者について一組の属性についての属性値を収録する、段階と；
前記患者データ・テーブルの各患者について、前記一組の属性のw個の属性についての属性値の予測パターンを使って、前記一組の属性のうちの目標属性Tの目標値tについての陽性または陰性の予測を生成する段階であって、患者についての予測は、前記患者データ・テーブルにおける当該患者の前記w個の属性の少なくとも閾値割合eが前記予測パターンにマッチする場合に陽性の予測であり、それ以外の場合に陰性の予測である、段階と；
前記患者データ・テーブルの患者を、前記目標属性Tの前記目標値tについての前記陽性または陰性の予測および前記患者データ・テーブルにおける前記目標属性Tの実際の値とに従って、真陽性、偽陽性、真陰性および偽陰性を含む混同行列の少なくとも選択された区分にグループ化する段階と；
前記コンピュータの前記ディスプレイ・コンポーネントに、前記混同行列の前記選択された区分についての患者統計の表現を、前記w個の属性の諸属性について属性ごとに表示する段階とを含む方法を実行するようプログラムされている、
パターン発見視覚的解析装置。
〔態様２〕
前記表示する段階が：
前記w個の属性の有向グラフの少なくとも一部を表示することを含み、
（ｉ）前記w個の属性は定義された系列に順序付けられ、
（ｉｉ）各属性は一つまたは複数の属性値ノードによって表わされ、各属性値ノードは前記混同行列の選択された区分の患者のうち、対応する属性値をもつフラクションを表わし、
（ｉｉｉ）前記有向グラフのエッジはフロー接続子を含み、各フロー接続子は、前記定義された系列における二つの隣接する属性の間に延在し、前記隣接する属性のうちの一方の属性の属性値ノードを前記隣接する属性のうちの他方の属性の属性値ノードと接続する、
態様１記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様３〕
各フロー接続子は、前記混同行列の前記選択された区分の患者のうち、前記フロー接続子によって接続されるそれぞれの属性値ノードによって表わされる属性値を両方とももつ割合を表わす幅をもつ、態様２記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様４〕
前記w個の属性の前記定義された系列が臨床段階の時系列を表わし、各臨床段階に一つまたは複数の属性が割り当てられており、臨床段階に割り当てられた各属性についての属性値はその臨床段階の間に生成されるものである、態様２または３記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様５〕
前記コンピュータがさらに：
前記有向グラフのノードまたはフロー接続子を選択できる少なくとも一つのユーザー入力装置を有しており、
当該方法がさらに、前記有向グラフのノードまたはフロー接続子の前記少なくとも一つのユーザー入力装置を介した選択に対して、前記混同行列の前記選択された区分の患者の、選択されたノードまたはフロー接続子によって表わされるフラクションとして定義される患者コホートについての情報を表示することによって応答する段階を含む、
態様２ないし４のうちいずれか一項記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様６〕
前記少なくとも一つのユーザー入力装置が前記有向グラフの二つ以上のノードを選択でき、当該方法がさらに、前記有向グラフの二つ以上のノードの前記少なくとも一つのユーザー入力装置を介した選択に対して、前記混同行列の前記選択された区分の患者の、選択された二つ以上のノードによって表わされるフラクションの交わりとして定義される患者コホートについての情報を表示することによって応答する段階を含む、
態様５記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様７〕
前記有向グラフの前記属性値ノードは、対応する属性値が前記予測パターンにマッチするかどうかについてカラーコードされる、態様２ないし６のうちいずれか一項記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様８〕
前記有向グラフの前記フロー接続子は、それぞれの端において、その端で接続される属性値ノードのカラーコードとマッチするよう、カラーコードされる、態様７記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様９〕
前記有向グラフにおいて、少なくとも一つの属性が、前記混同行列の前記選択された区分の患者のうち、対応する属性について前記患者データ・テーブルに属性値をもたないフラクションを表わすさらなる属性ノードによって表わされる、態様２ないし８のうちいずれか一項記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様１０〕
前記混同行列の選択された区分は、真陽性の区分および真陰性の区分の一方であり、前記有向グラフはさらに、前記有向グラフの前記定義された系列の終わりに置かれた前記目標属性Tの前記属性値tを表わす端末ノードをさらに含む、態様２ないし９のうちいずれか一項記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様１１〕
前記表示する段階が：
前記w個の属性のうち表示される各属性について、前記混同行列の前記選択された区分におけるその属性についての属性値統計の表現を表示することを含む、
態様１記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様１２〕
前記表示する段階が：
前記w個の属性の定義された系列において順序付けられた前記w個の属性のうち表示される属性について、属性値統計の前記表現を表示し；
前記定義された系列の隣接する属性間のフロー接続子を表示することを含み、各フロー接続子は前記属性についての同時統計を表わす、
態様１１記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様１３〕
表示される各属性についての属性値統計の前記表現が、その表示される属性の各属性値についてのノードを含み、該ノードが、前記混同行列の前記選択された区分の、その属性値をもつ患者の統計値を表わし；
各フロー接続子は、それぞれの隣接する属性のノードを接続し、前記混同行列の前記選択された区分の、そのフロー接続子によって接続されているそれぞれのノードによって表わされる属性値を両方とももつ患者の統計値を表わす、
態様１２記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様１４〕
前記w個の属性の前記定義された系列が臨床段階の時系列を表わし、各臨床段階に割り当てられた前記一つまたは複数の属性は、その臨床段階の間に生成されるものである、態様１２または１３記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様１５〕
前記閾値割合eが1より小さい、態様１ないし１４のうちいずれか一項記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様１６〕
前記患者データ・テーブルを生成する段階が、前記属性値を二値の値として生成し、前記一組の属性の各属性がちょうど二つの許容可能な値をもつようにすることを含む、態様１ないし１５のうちいずれか一項記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様１７〕
臨床試験を表わす各属性の値が前記患者データ・テーブルにおいて、その臨床試験についての正常な試験結果か異常な試験結果かを示す二値の値として収録される、態様１６記載のパターン発見視覚的解析装置。
〔態様１８〕
コンピュータ実装されるパターン発見視覚的解析方法であって：
母集団の各患者について、w個の属性についての予測パターンをその患者の対応する属性値と比較するようプログラムされたコンピュータを使って目標属性Tの目標値tについての陽性または陰性の予測を生成する段階と；
前記コンピュータを使って、前記母集団の患者を、前記目標属性Tの前記目標値tについての前記陽性または陰性の予測および諸患者についての前記目標属性Tの実際の値に従って、真陽性、偽陽性、真陰性および偽陰性を含む混同行列の少なくとも選択された区分にグループ化する段階と；
前記コンピュータのディスプレイ・コンポーネントに、前記混同行列の前記選択された区分についての統計の表現を表示する段階であって、前記w個の属性の属性は、それぞれ対応する属性値をもつ前記選択された区分の患者の割合を表わす属性値ノードによって表わされる、段階とを含む、
コンピュータ実装されるパターン発見視覚的解析方法。
〔態様１９〕
前記表示する段階が：
各属性値ノードの属性値が前記予測パターンにマッチするかどうかを示すようカラーコードされた前記属性値ノードを表示すること含む、
態様１８記載のコンピュータ実装されるパターン発見視覚的解析方法。
〔態様２０〕
前記表示する段階が：
前記w個の属性の有向グラフの少なくとも一部を表示することを含み、前記w個の属性は定義された系列に順序付けられ、前記有向グラフのエッジはフロー接続子を含み、各フロー接続子は、前記定義された系列における二つの隣接する属性の間に延在し、前記隣接する属性のうちの一方の属性の属性値ノードを前記隣接する属性のうちの他方の属性の属性値ノードと接続する、態様１８または１９記載のコンピュータ実装されるパターン発見視覚的解析方法。
〔態様２１〕
各フロー接続子は、前記フロー接続子によって接続されるそれぞれの属性値ノードによって表わされる属性値を両方とももつ、前記選択された区分の患者の割合をグラフィックに表わす、態様２０記載のコンピュータ実装されるパターン発見視覚的解析方法。
〔態様２２〕
前記w個の属性の前記定義された系列が臨床段階の時系列を表わし、各臨床段階に一つまたは複数の属性が割り当てられる、態様２０または２１記載のコンピュータ実装されるパターン発見視覚的解析方法。
〔態様２３〕
前記有向グラフのノードまたはフロー接続子の、前記コンピュータの少なくとも一つのユーザー入力装置を介した選択を受領する段階と；
前記混同行列の前記選択された区分の患者の、選択されたノードまたはフロー接続子によって表わされるフラクションとして定義される患者コホートについての情報を表示する段階とを含む、
態様２０ないし２２のうちいずれか一項記載のコンピュータ実装されるパターン発見視覚的解析方法。
〔態様２４〕
前記選択は前記有向グラフの二つ以上のノードの選択であり、
前記患者コホートは、前記混同行列の前記選択された区分の患者の、選択された二つ以上のノードによって表わされるフラクションの交わりとして定義される、
態様２３記載のコンピュータ実装されるパターン発見視覚的解析方法。
〔態様２５〕
前記w個の属性がちょうど二つの許容可能な値をもつ二値の属性である、態様１８ないし２４のうちいずれか一項記載のコンピュータ実装されるパターン発見視覚的解析方法。
〔態様２６〕
パターン発見視覚的解析方法を実行するよう、ディスプレイ・コンポーネントをもつコンピュータによって実行可能な命令を記憶している非一時的な記憶媒体であって、前記方法は：
母集団の各患者について、w個の属性によってパラメータ表現されたモデルを前記w個の属性についてのその患者の属性値に適用することによって、目標属性Tの目標値tについての陽性または陰性の予測を生成する段階と；
前記母集団の患者を、前記目標属性Tの前記目標値tについての前記陽性または陰性の予測と諸患者についての前記目標属性Tの実際の値とに従って、真陽性、偽陽性、真陰性および偽陰性を含む混同行列の少なくとも選択された区分にグループ化する段階と；
前記コンピュータの前記ディスプレイ・コンポーネントに、前記w個の属性の有向グラフの少なくとも一部を表示する段階であって、
前記w個の属性は、定義された系列に順序付けられ、
各属性は属性値ノードによって表わされ、属性値ノードはその属性が諸患者について取る属性値を表わし、
前記有向グラフのエッジはフロー接続子を含み、各フロー接続子は前記定義された系列において二つの隣接する属性の間に延在し、該隣接する属性の一方の属性の属性値ノードを、該隣接する属性の他方の属性の属性値ノードと接続する、
非一時的な記憶媒体。
〔態様２７〕
各フロー接続子は、前記フロー接続子によって接続されるそれぞれの属性値ノードによって表わされる属性値を両方とももつ、前記選択された区分の患者の割合をグラフィックに表わす、態様２６記載の非一時的な記憶媒体。
〔態様２８〕
前記パターン発見視覚的解析方法がさらに：
前記前記有向グラフの一つまたは複数のノードおよび／またはフロー接続子の、前記コンピュータの少なくとも一つのユーザー入力装置を介した選択を受領する段階と；
前記混同行列の前記選択された区分の患者の、選択された一つまたは複数のノードおよび／またはフロー接続子によって表わされるフラクションとして定義される患者コホートについての情報を表示する段階とを含む、
態様２６または２７記載の非一時的な記憶媒体。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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