【手続補正書】
【提出日】平成26年9月1日(2014.9.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの非侵襲性の生理学的特性を用いて対象の罹患率を予測するための方法であって、
前記対象の在胎期間および出生時体重をコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、
前記対象の前記少なくとも２つの非侵襲性の生理学的特性について、所定の時間のモニタリング期間の間の実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップとを含み、前記時系列データは前記モニタリング期間の間に収集され、前記方法はさらに、
前記少なくとも２つの生理学的特性のうち少なくとも１つについて前記時系列データの安定値とダイナミクスの特徴とを計算するステップと、
コンピュータハードウェア上での命令の実行を介して、（１）前記対象の在胎期間と、（２）前記対象の出生時体重と、（３）前記安定値およびダイナミクスの特徴の各々とについて罹患リスクファクタを決定するステップと、
対象のモデル群に対して最適化された最適化手順から学習された重みを用いて、前記罹患リスクファクタの各々を重み付けするステップと、
前記対象の罹患率の予測指標を生成するよう、当該重み付けされた罹患リスクファクタの各々を集約するステップと、
前記予測指標をユーザインターフェイスを提供する部分に出力するステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記少なくとも２つの生理学的特性は、前記対象の心拍数と、前記対象の呼吸数とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
少なくとも第３の生理学的特性は酸素飽和度であり、実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記時系列データの安定値およびダイナミクスの特徴の各々について罹患リスクファクタを決定するステップは、前記安定値および前記特徴を非線形の確率関数と比較するステップを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記時系列データの安定値は平均である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記時系列データのダイナミクスの特徴は分散である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも２つの生理学的特性のうち少なくとも１つについて前記時系列データの安定値およびダイナミクスの特徴を計算するステップは、
オリジナルの時系列生理学的データを受け取るステップと、
前記オリジナルの生理学的データを時間平均することによりベース信号を計算するステップと、
前記ベース信号と前記オリジナルの信号との差を計算することにより、残余信号を計算するステップと、
前記ベース信号および前記残余信号の分散を計算するステップとを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記ベース信号の平均を計算するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記オリジナルの生理学的データを時間平均することによりベース信号を計算するステップは、１０分の移動平均窓を用いて前記ベース信号を計算するステップを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記モニタリング期間の間に収集された、前記対象の少なくとも第３の生理学的特性について実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、
前記第３の生理学的特性について時系列データの平均を計算するステップとをさらに含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記第３の生理学的特性がしきい値レベルを下回る期間と前記モニタリング期間との間の比を計算するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記比によって示される罹患リスクファクタを決定するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記対象の少なくとも１つの侵襲的測定を用いて収集されたデータをコンピュータ記憶媒体から入手するステップをさらに含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記対象の身体的健康を評価するよう前記予測指標と少なくとも１つの他の医学的スコアとを用いるステップをさらに含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記対象は未熟児である、請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
少なくとも２つの非侵襲性の生理学的特性を用いて対象の罹患率を予測するためのシステムであって、
罹患予測を医療従事者に伝えるためのユーザインターフェイスを提供するよう構成され、
前記対象の在胎期間および出生時体重と、所定の時間のモニタリング期間の間の前記対象の２つの非侵襲性の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データとを格納するよう構成される物理的なコンピュータストレージと、
前記物理的なコンピュータストレージと通信するハードウェアプロセッサとを含み、前記ハードウェアプロセッサは、命令を実行するよう構成されており、前記命令は前記ハードウェアプロセッサに、
前記対象の在胎期間および出生時体重とを前記物理的なコンピュータストレージから入手することと、
所定の時間のモニタリング期間の間の前記対象の少なくとも２つの非侵襲性の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データを物理的なコンピュータストレージから入手することと、
前記少なくとも２つの非侵襲性の生理学的特性の各々について前記時系列データの１つ以上の特徴を計算することと、
前記在胎期間と、前記出生時体重と、前記時系列データの１つ以上の特徴の各々とについて罹患リスクファクタを決定することと、
サンプル集団に対して最適された最適化手順から学習された重みを用いて各罹患リスクファクタを重み付けすることと、
前記対象の罹患率の予測指標を生成するよう、当該重み付けされた罹患リスクファクタの各々を集約することと、
前記予測指標を前記ユーザインターフェイスを提供する部分に出力することとを行わせるよう構成される、システム。
【請求項１７】
前記対象は未熟児である、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記サンプル集団は未熟児のモデル群である、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記少なくとも２つの非侵襲性の生理学的特性についての時系列データは、前記モニタリング期間の間に、実質的な人間の介在なしで収集される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記モニタリング期間は約１時間以上である、請求項１６〜１９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２１】
前記モニタリング期間は、約２４時間以下である、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
少なくとも２つの非侵襲性の生理学的特性を用いて対象の病気の深刻さの確率のためのスコアリングシステムを作り出すための方法であって、
モデル群の各メンバーに関連付けられる観察データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、
前記モデル群の各メンバーの少なくとも２つの非侵襲性の生理学的特性について所定の時間のモニタリング期間の間に収集された実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、
前記少なくとも２つの生理学的特性の各々について観察値を計算するステップとを含み、前記少なくとも２つの生理学的特性についての前記観察値は前記時系列データの１つ以上の特徴を含み、前記方法はさらに、
前記モデル群を２つ以上の病気のカテゴリに分けるステップと、
ロングテールの確率分布の集合に対して最大尤度推定を用いることにより前記モデル群の前記２つ以上の病気のカテゴリの各々において、前記観察値について確率分布を選択するステップとを含み、各選択された確率分布は、前記２つ以上の病気のカテゴリの各々において、前記対象についての観察値に対して最も良くフィッティングし、前記方法はさらに、
コンピュータハードウェア上での命令の実行を介して、前記２つ以上の病気のカテゴリの各々において前記観察値について前記選択された確率分布に基づき、各観察値についての数値的リスク特性を決定するステップと、
コンピュータハードウェア上での命令の実行を介して、前記数値的リスク特性の各々についての重みを含むスコアパラメータの集合を決定するステップとを含む、方法。
【請求項２３】
前記モニタリング期間の間に収集された、前記モデル群の各メンバーの少なくとも第３の非侵襲性の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、
前記第３の非侵襲性の生理学的特性について、前記時系列データから少なくとも１つの観察値を計算するステップとをさらに含み、前記少なくとも１つの観察値は、前記少なくとも第３の非侵襲性の生理学的特性についての時系列データの安定値を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記スコアパラメータを決定するステップは、リッジペナルティにより前記モデル群における観察値の対数尤度を最大にするステップを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記対象は未熟児である、請求項２２に記載の方法。
【請求項２６】
前記モデル群のメンバーは、前記対象が治療を受けることになる施設を取り囲む地理的領域から選択される、請求項２２〜２５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】
前記ロングテールの確率分布の集合は、指数関数型、ワイブル型、正規対数型、正規型、またはガンマ型の分布のうちの少なくとも１つを含む、請求項２２〜２５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】
前記観察値は、平均、残余、または平均および残余を含む、請求項２２〜２５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２９】
数値的リスク特性ｆ（ｖｉ）を集約するよう、対象の病気の深刻さについての確率Ｐが、コンピュータハードウェア上での命令の実行を介して、ロジスティック関数を用いて決定され、
【数１】
2013536971.tif 000001
式中、ｎは数値的リスク特性の数であり、ｃは先験的な対数オッズ比であり、ｂおよびｗは、先を見越したリスク予測における使用のための前記モデル群から学習されたスコアパラメータである、請求項２２〜２５のいずれか１項に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
いくつかの実施例では、利用可能な非侵襲性の生理学的時系列データは、たとえば未熟児の生後３時間といったような生後数時間において収集される。当該時系列データは、たとえば有線または無線通信ネットワークを介してデジタルで収集または入手されてもよい。在胎期間および出生時体重を含む出生前のリスクファクタを示す観察データも記録される。いくつかの実施例では、これらの収集されたデータのうちいくつか、実質的な部分、実質的にすべて、またはすべてが、微妙な複数の生理学的な指標に相当する医学的スコアの計算において考慮される。時系列生理学的データにおいて発生する変動に関連する微妙なパターンを検出および使用することにより、医療従事者は集中治療室の患者において合併症の早期予測を行うことができる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
ある実施例は、確率スコアの計算において用いられる重みを生成する機械学習およびパターン認識アルゴリズムを用いる。機械学習およびパターン認識アルゴリズムにより、自動化されたバイアスがない態様でスコアリングシステムの向上または最適化が可能になり得る。重みは、未熟児の群中の個々から収集された生理学的データから決定され得る。いくつかの実施例では、乳児に高い罹患リスクがあると考えられる確率が提供される。このようなある実施例では、病気の深刻さについての確率が、個々のリスク特性を集約するロジスティック関数を用いて計算される。いくつかの記録された特性（たとえば、生理学的パラメータ、在胎期間、または体重）が、非線形のベイズモデリングを介して数値的リスク特性を導出するよう用いられ得る。上記ロジスティック関数のパラメータの少なくともいくつかは、未熟児の群から導出されたトレーニングデータセットから機械学習され得る。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
ある実施例では、個々の早期産児の深刻な罹患リスクの確率は、生後数時間に取られる非侵襲性の測定値に少なくとも部分的に基づき正確かつ確実に推測される。容易に自動化される迅速な非侵襲性の測定に少なくとも部分的に基づく個々のリスク予測により、親へのカウンセリングの向上、病院内でのより正確な資源の割振り、対象をより高いレベルの治療へ搬送する必要性の早期の認識、より高いレベルの治療へ搬送する必要性のよりよい予測、または利点の組合せの機会が提供され得る。たとえば、あるこのような実施例は、乳児のための診断または治療法を提供するよう用いられてもよく、またはいつ乳児をＮＩＣＵまたは病院から安全に解放するかを決定するのを補助するよう用いられてもよい。したがって、あるこのような実施例は、乳児に対する医療の向上および／または乳児の親または病院に対する医療費の低減を提供するという利点があり得る。本願明細書において記載されるスコアリングシステムおよび方法のある実施例は、任意のタイプの人間または動物の対象に対して用いられ得るので、上記の利点のいくつかまたはすべては、早期産児に対する使用に限定されず、より一般的に適用され得る。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
いくつかの実施例は、少なくとも２つの非侵襲性の生理学的特性を用いて未熟児の罹患率を予測するための方法を提供する。この方法は、未熟児の在胎期間および出生時体重をコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、未熟児の２つの非侵襲性の生理学的特性について、約１時間と約１０時間との間のモニタリング期間の間の実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップとを含み得る。たとえば約２４時間以下のモニタリング期間を含む他の好適なモニタリング期間も用いられ得る。時系列データはモニタリング期間の間に実質的な人間の介在なしで収集され得る。上記方法は、２つの生理学的特性のうち少なくとも１つについて時系列データの安定値とダイナミクスの特徴とを計算するステップを含み得る。安定値は、たとえば、時系列データの平均値もしくは平均であるか、または時系列データから導出されるデータセットの平均値もしくは平均であり得る。ダイナミクスの特徴は、たとえば、時系列データの分散の測定値または時系列データから導出されるデータセットの１つ以上の測定値であり得る。上記方法は、コンピュータハードウェア上での命令の実行を介して、（１）未熟児の在胎期間と、（２）未熟児の出生時体重と、（３）安定値およびダイナミクスの特徴の各々とについて罹患リスクファクタを決定するステップを含み得る。上記方法は、未熟児のモデル群に対して最適化された最適化手順から学習された重みを用いて、罹患リスクファクタの各々を重み付けするステップを含み得る。この最適化手順は、上記モデル群からの観察データへのリスクファクタのフィッティングを決定するよう用いられる任意の好適な手順を含み得る。この手順は、たとえば、最小二乗、最大尤度、事後モード、または別の手順を含む。この方法は、未熟児の罹患率の予測指標を生成するよう、当該重み付けされた罹患リスクファクタの各々を集約するステップを含み得る。いくつかの実施例では、予測指標はフロントエンドモジュールに出力される。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
ある実施例は、少なくとも２つの非侵襲性の生理学的特性を用いて対象の罹患率を予測するためのシステムを提供する。このシステムは、罹患予測を医療従事者に伝えるためのユーザインターフェイスを提供するよう構成されるフロントエンドモジュールと、対象の在胎期間および出生時体重と、約１時間以上のモニタリング期間の間の対象の２つの非侵襲性の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データとを格納するよう構成される物理的なコンピュータストレージと、物理的なコンピュータストレージと通信するハードウェアプロセッサとを含み得る。ハードウェアプロセッサは、命令を実行するよう構成され得る。この命令はハードウェアプロセッサに、対象の在胎期間および出生時体重とを物理的なコンピュータストレージから入手することと、約１時間以上のモニタリング期間の間の対象の少なくとも２つの非侵襲性の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データを物理的なコンピュータストレージから入手することと、少なくとも２つの非侵襲性の生理学的特性の各々について時系列データの１つ以上の特徴を計算することと、在胎期間と、出生時体重と、時系列データの１つ以上の特徴の各々とについて罹患リスクファクタを決定することと、サンプル集団に対して最適された最適化手順から学習された重みを用いて各罹患リスクファクタを重み付けすることと、未熟児の罹患率の予測指標を生成するよう、当該重み付けされた罹患リスクファクタの各々を集約することと、予測指標をフロントエンドモジュールに出力することとを行わせるよう構成される。上記対象は、たとえば集中治療室における未熟児または患者のような患者であり得る。上記サンプル集団は、未熟児のモデル群であるか、または当該対象に関する別の群であり得る。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
スコアパラメータはたとえば、コンピュータハードウェア上での命令の実行を介してリッジペナルティによりモデル群における観察値の対数尤度を最大にすることを含む技術といったような任意の好適な技術により決定され得る。モデル群のメンバーは、対象が治療を受けることになる施設を取り囲む地理的領域から選択され得るか、または他の好適な基準を用いて選択され得る。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３０】
時系列の生理学的データは多くの集中治療室において日常的および／または自動的に記録されているが、迅速で正確な罹患予測のために、このような時系列の生理学的データの安定値およびダイナミクスの特徴を用いる技術は以前に開発されていない。その代わり、既存の罹患率スコアリングシステムは、主観的な人間による観察、定性的記述子、侵襲性の技術を用いて収集したデータ、人間の介在によって収集したデータ、またはこれらの組合せを用いている。いくつかの実施例では、罹患率スコアリングシステムは、実質的な人間の介在なしに記録された生理学的時系列データを用いる。たとえば、罹患率スコアリングシステムは、１つ以上の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手し得る。ある実施例では、罹患率スコアリングシステムはたとえば、在胎期間および出生時体重といったような少なくとも部分的に人間の介在を伴って収集したいくつかのデータも用いる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３１】
いくつかの実施例では、利用可能な非侵襲性の生理学的時系列データは、未熟児のたとえば生後３時間といったような生後数時間においてデジタルで収集される。在胎期間および出生時体重を含む出生前のリスクファクタを示す観察データも記録される。いくつかの実施例では、これらの収集されたデータのうちいくつか、実質的な部分、実質的にすべて、またはすべてが、微妙な複数の生理学的な指標に相当する罹患率スコアの計算に用いられる。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３２】
ある実施例は、確率スコアの計算において用いられる重みを生成するために機械学習およびパターン認識アルゴリズムを用いる。たとえば、これらの重みは、未熟児の群中の個々から収集された生理学的データから決定され得る。いくつかの実施例では、乳児に高い罹患リスクがあると考えられる確率が提供される。このようなある実施例では、病気の深刻さの確率が、個々のリスク特性を集約するロジスティック関数を用いて計算される。いくつかの記録された特性（たとえば、生理学的パラメータ、在胎期間、または体重）が、非線形のベイズモデリングを介して数値的リスク特性を導出するよう用いられる。上記ロジスティック関数のパラメータの少なくともいくつかは、未熟児の群から導出されたトレーニングデータセットから機械学習され得る。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３４】
ある実施例では、個々の早期産児の深刻な罹患リスクの確率は、生後数時間に取られる非侵襲性の測定値に少なくとも部分的に基づき正確かつ確実に推測される。容易に自動化される迅速な非侵襲性の測定に少なくとも部分的に基づく個々のリスク予測により、親へのカウンセリングの向上およびより正確な資源の割振りの機会が提供され得る。たとえば、あるこのような実施例は、乳児のための診断もしくは治療法を提供するよう用いられてもよく、またはいつ乳児をＮＩＣＵまたは病院から安全に解放するかを決定するのを補助するよう用いられてもよい。したがって、あるこのような実施例は、乳児に対する医療の向上および／または乳児の親または病院に対する医療費の低減を提供するという利点があり得る。本願明細書において記載されるスコアリングシステムおよび方法のある実施例は、任意のタイプの人間または動物の対象に対して用いられ得るので、上記の利点のいくつかまたはすべては、早期産児に対する使用に限定されず、より一般的に適用され得る。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３７】
患者データは、非侵襲性データ１０２および観察データ１０４を含み得る。非侵襲性データ１０２は実質的な人間の介在なしで収集されたデータを含む。非侵襲性データ１０２の例は、心拍数データ、呼吸データ、血流酸素飽和データ、時系列生理学的パラメータ、モニタリング装置によって記録されるデータ、身体内に導入されない１つ以上のセンサによって生成されるデータ、身体内へ機器を導入することなしに自動的に収集される他のタイプのデータ、またはデータの組合せを含む。観察データ１０４は、少なくとも何らかの人間の補助を伴って収集されるデータを含む。観察データ１０４の例は、体重、生後期間、双子もしくはより高次の多胎児ステータス、在胎期間、性別、皮膚色、人種、祖先、親の年齢、居住地、（患者の出生または治療を提供しているＩＣＵの）地理的場所、妊娠合併症、胎盤または羊水の病理学的データ、少なくとも部分的に人間によって収集された他のタイプのデータ、またはデータの組合せを含み得る。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４４】
図３は、いくつかの実施例に従った、医学的スコアの計算において罹患リスクファクタまたは他のリスクファクタを重み付けするよう用いられ得るスコアパラメータを決定するための方法３００を示す図である。スコアパラメータは、所望の集団を示すモデル群を選択することによって導出され得る。たとえば、未熟児の罹患率スコアについてのモデル群は、１つ以上の分類基準に合致する未熟児の群を含み得る。分類基準はたとえば、出生時体重および／または在胎期間を含み得る。別の例として、未熟児罹患率スコアについてのモデル群は、スコアリングシステムが用いられることが意図される地域で生まれた未熟児の群を含み得る。スコアパラメータは地理的な地域および／または他の人口学的なファクタによって変動し得るので、スコアリングシステムを用いる異なる施設は異なるスコアパラメータを用い得る。いくつかの実施例では、スコアリングシステムは、群データの大きな集合からモデル群を選択するためのユーザインターフェイスを含む。たとえば、このユーザインターフェイスは、たとえば、位置、在胎期間、出生時体重、母親の年齢、父親の年齢、性別、人種、国籍、食事、教育、および民族などといった患者（または患者の親族）の１つ以上の人口学的ファクタによって、当該群データの大きな集合をフィルタリングするよう用いられ得る。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４５】
３０２では、モデル群における個々から収集された観察データが入手される。観察データは、たとえば在胎期間および出生時体重といった、モニタリング装置によって自動的に収集されない少なくともいくつかのデータを含み得る。観察データの収集は、（たとえば患者または患者を知る人から情報を受け取ることにより）手動で行われ得るか、または１つ以上の装置もしくはプロセスを用いて少なくとも部分的に自動化され得る。本願明細書において記載される当該システムおよび方法の実施例は、モニタリング装置、病院情報ネットワーク、データレポジトリ、または有線もしくは無線ネットワークからモデル群観察データを入手し得る。いくつかのこのような実施例では、ハードウェアコンピューティング装置が、データを格納するメモリ（揮発性または不揮発性）からデータを入手する。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５０】
３１０では、スコアパラメータが学習される。異なるスコアパラメータが対象の異なる人口学的な群について用いられ得るか、またはスコアパラメータの単一の集合がすべての対象について用いられ得る。いくつかの実施例では、スコアパラメータは、モデル群からの観察データの対数尤度を最大化することによって決定される。モデルの複雑性を制御および／または観察データのオーバフィッティングを防止するよう、リッジペナルティが用いられ得る。たとえば、リッジペナルティは、自動的なファクタ選択を可能にしてモデル節約（model parsimony）を制御することにより疑似的なデータ依存関係を低減するよう選択され得、オーバフィッティングを防止する。３１２では、スコアパラメータが学習された後、スコアリングシステムは、対象における病気の深刻さを先を見越して予測するようＩＣＵにおいて用いられ得る。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５２】
４０２では、患者についての観察データが入手される。観察データは、たとえば在胎期間および出生時体重といった、モニタリング装置によって自動的に収集されない少なくともいくつかのデータを含み得る。観察データの収集は、（たとえば患者または患者を知る人から情報を受け取ることにより）手動で行われ得るか、または１つ以上の装置またはプロセスを用いて少なくとも部分的に自動化され得る。本願明細書において記載される当該システムおよび方法の実施例は、モニタリング装置、病院情報ネットワーク、データレポジトリ、または有線もしくは無線ネットワークから患者の観察データを入手し得る。いくつかのこのような実施例では、ハードウェアコンピューティング装置が、データを格納するメモリ（揮発性または不揮発性）からデータを入手する。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６７】
７０２では、１つ以上の罹患リスクファクタが観察データから導出される。いくつかの実施例では、罹患リスクファクタに加えてまたは罹患リスクファクタの代替物として、どのようなリスク特性が所望の医学的スコアにおいて用いられているのかに依存して、他の数値的リスク特性が観察データから導出され得る。早期産児について罹患率スコアが計算されるある実施例では、罹患リスクファクタが在胎期間および出生時の乳児の体重に基づき決定される。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７５】
以下の例では、早期産児（≦３４週間の在胎期間；出生時体重≦２０００グラム）について、生理学的時系列データが電子的に取得された。機械学習方法を用いて生理学的パラメータが抽出および統合され、これにより生後３時間のみからのデータに基づき病気の深刻さについて確率スコアを生成する。この開示および添付の図面のある場所には、いくつかの実施例に従った病気の深刻さについての例示的な確率スコアが示されるとともに記載される。この開示は、確率スコアの特定の実現例に限定されない。本願明細書において開示される生理学的パラメータの修正、当該生理学的パラメータへの追加、および当該生理学的パラメータの削除が、任意の所望の目的のためのスコアを作り出すためになされ得る。さらに、用いられるパラメータ、重み、およびロジスティック関数は、異なる疾病、集団区分、および地理的領域の間で変動し得る。この開示は、さまざまな異なる臨床的な目的のためのスコアを得るための適切なモデルを特定するための技術を提供する。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７７】
Ａ．早期産児における生理学的なパラメータ
在胎期間および出生時体重を含む確立された周産期のリスクファクタ、ならびに血液ガス分析のような侵襲性の検査室測定は、早期産児の死亡率リスク評価のために現在用いられているアルゴリズムに組み込まれている。しかしながら、これらのアルゴリズムは、個々の新生児の主な罹患リスクを予測するよう設計されていない。在胎期間および出生時体重は、死亡または障害を非常によく予測する。しかしながら、在胎期間および出生時体重は、個々の病気の深刻さまたは罹患リスクを予想しない。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７９】
いくつかの実施例は、早期産新生児について個々の罹患予測の精度および速度の向上を達成するよう、出生の後に非侵襲的に得られた生理学的データに加えて在胎期間および出生時体重に基づき確率スコアを提供する。心拍数特性または心拍変動における変化は、集中治療患者における敗血症から出産時胎児不耐性（fetal intolerance of labor）までの範囲の臨床的なシナリオに亘る切迫した疾患および死を示唆し得る。しかしながら、単一のパラメータの予測精度は限定され得る。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８３】
例示的なスコアリングシステムの実施例が、カリフォルニア州のパロアルトのルシル・パッカード子供病院（Lucile Packard Children's Hospital）の新生児集中治療室に収容される先天的な乳児の試験対象集団に対して評価された。２００８年３月と２００９年３月との間に生まれた乳児に登録の資格があった。合計で１４５人の早期産児が、在胎期間≦完全な３４週間、出生時体重≦２０００グラム、および出生の最初の３時間内の心肺の（cardiorespiratory；ＣＲ）モニタデータの可用性といった包含基準に合致した。主な奇形を有することが発見された７人の乳児は、その後除外された。
【手続補正２２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８４】
登録の後、患者のサブセット（ｎ＝１２）が、生理学的なデータ処理法を開発するよう用いられた。次いで、非線形モデルを用いてこれらの生理学的パラメータを処理し、関係のある特徴を選択するよう正規化を伴う多変量のロジスティック回帰を用い、生理的な特徴に加えて出生時体重および在胎期間に基づき予測的なスコアリングシステムを作り出すようこれらを組み合わせるフレームワークが開発された。深刻な合併症のリスクの高い乳児を先を見越して特定するよう、スコアリングシステムおよび方法の予測能力が、１３８人の乳児のより大きなデータセットに対してリーブワンアウト法を用いてテストされた。
【手続補正２３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８６】
ＩＶＨおよびＲＯＰについて、もっとも高い片側のグレードまたはステージがそれぞれ記録された。≧３日の昇圧薬のサポートが必要な低血圧（在胎期間よりも低い平均動脈血圧もしくは不十分な灌流として定義される）またはヒドロコルチゾンを必要とする副腎不全といった、急性の血行動態不安定も注目された。
【手続補正２４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８９】
Ｂ．病気の深刻さについての例示的な確率スコア
例示的なスコアリングシステムおよび方法は、生後３時間に記録された生理学的信号に加えて在胎期間および出生時体重に基づき、乳児がＨＭカテゴリにある確率を推定する。この期間が分析のために選択されたのは、最大の感度を与え、医学的介入によって混同されにくく、乳児の命において十分早期に治療戦略に影響を与える予測を提供するからである。
【手続補正２５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９２】
処理信号のサブコンポーネントが図１３および図１４に示される。これらのサブコンポーネントは、在胎期間（２９週間）および体重（１．１５ｋｇ±０．５ｋｇ）について合致する２人の新生児において心拍変動が異なることを示す。オリジナルおよびベース信号が、残余信号を計算するよう用いられる。変動における差が、例示的なスコアリングシステムによってＨＭ（右）対ＬＭ（左）を有すると予測された新生児の間で評価され得る。
【手続補正２６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９５】
式中、ｎはリスクファクタの数であり、ｃ＝ｌｏｇＰ（ＨＭ）／Ｐ（ＬＭ）は先験的な対数オッズ比である。ｉ番目の特性であるｖｉ（生理学的パラメータ、在胎期間、または体重）が、非線形ベイズモデリングを介して数値的リスク特性ｆ（ｖｉ）を導出するよう用いられた。スコアパラメータｂおよびｗは、先を見越したリスク予測における使用のために、トレーニングデータセットから学習された。
【手続補正２７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９６】
例示的な実施例では、心拍数の平均、ベース、および残余変動；呼吸数の平均、ベース、および残余変動；酸素飽和度の平均および累積的な低酸素状態の時間；在胎期間および出生時体重といった合計１０個の患者の特性が、確率的スコアの計算において用いられた。検査室での検査値が、例示的なスコアリングシステムを超えて、リスク予測に対する寄与の大きさを決定するよう加えられると（図９参照）、白血球数、帯状核細胞、ヘマトクリット値、血小板数、ならびにＰａＯ２、ＰａＣＯ２およびｐＨ（＜３時間の生後期間にて入手可能であるならば）の初期の血液ガス測定値といった、標準的なリスク予測スコア（たとえば、ＳＮＡＰＰＥ  ＩＩ）に含まれる値が組み込まれた。
【手続補正２８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０４】
モデルの複雑性を制御するとともにトレーニングデータのオーバフィッティングを防止するよう、この例示的なスコアリングシステムは、リッジペナルティを介して正規化を用いた。スコアパラメータｂおよびｗを学習するよう、リッジペナルティを有するトレーニングセットにおけるデータの対数尤度は以下のように最大化され得る。
【手続補正２９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０６】
リッジペナルティは、自動的なファクタ選択を可能にしてモデル節約を制御することにより、疑似的なデータ依存関係を低減するよう補助し得るとともにオーバーフィッティングを防止する。ハイパーパラメータλは、選択されたモデルの複雑性を制御し、任意の所望の結果を達成するよう１．２または別の値に設定され得る。この例示的なスコアリングシステムでは、λの値は、結果がこのパラメータの選択に対して敏感でなかったことを示す実験的分析に基づき、ランダムな７０／３０の交差確認分割を用いて選択された。
【手続補正３０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１５】
【表１】
2013536971.tif 000002
【手続補正３１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１６】
主な先天性奇形を有さない、≦３４週間および２０００グラムである合計１３８人の早期産新生児が含まれた。平均出生時体重は、２９．８週間の推定在胎期間で１３６７ｇであった。平均５分のアプガースコアは７であった。これは、早産にもかかわらず相対的に低いリスク集団であることを示唆している。３５人の新生児が、高い罹患率（ＨＭ）合併症を有していた。これらのうち、３２人は長期的な罹患（中程度または重度のＢＰＤ、ＲＯＰステージ２以上、グレード３または４のＩＶＨ、ならびに／またはＮＥＣ）を有していた。４人の新生児が、生後２４時間後に死亡した。早産の一般的な問題（ＲＤＳおよび／またはＰＤＡ）のみを有する１０３人の早期産新生児が存在した。これらの１０３人の新生児は、低い罹患率（ＬＭ）であると考えられた。
【手続補正３２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２９】
いくつかの実施例では、生後３時間からの複数の連続的な生理学的信号を統合することにより個々の早期産新生児について罹患率を予測するリスク層別化法が提供される。例示的なスコアリングシステムおよび方法は、ＡＵＣ値（表Ｂ）の有意な増加によって示されるように、高罹患率について、ＳＮＡＰ−ＩＩ、ＳＮＡＰＰＥ−ＩＩ、およびＣＲＩＢよりも一貫してよい識別精度を提供した。
【手続補正３３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３０】
各スコアについて、この識別能力の大部分は、在胎期間および出生時体重に由来するが、新生児は、生後期間および体重が合致しても、有意に異なる罹患率プロファイルを有し得る。予測を個別化するために、ＣＲＩＢは奇形、酸素の吸気の必要性およびベース過剰を加え、ＳＮＡＰ−ＩＩおよびＳＮＡＰＰＥ−ＩＩはいくつかのしきい値が設けられた生理的な測定値を加え、ＳＮＡＰＰＥ−ＩＩは５分アプガースコアを含むが、いずれも例示的なスコアリングシステムおよび方法ほどには罹患リスクを識別しない。例示的なスコアリングシステムおよび方法は、一般的に用いられるモニタリング装置から直接的に計算される実質的に連続的な生理学的測定値の小さな集合を統合し得る。
【手続補正３４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３５】
本願明細書において提示されるような例示的なスコアリングシステムの性能結果は、相対的に小さなサンプルサイズを用いて確立された。小さなサンプルサイズに適切な分析方法が用いられ、ＲＯＣ曲線は、当該集団の１０パーセントよりも多くに見られる少なくともいくつかの罹患率について作られた。自動的なファクタモデリングおよび選択を伴う本願明細書において用いられたモデルは、パラメータチューニングを相対的にほとんど用いないかまたは全く用いなくてもよい。これは、小さなサンプルにおいてオーバーフィッティングを防止する助けとなり得る。さらに、本願明細書において考えられるサンプルは、単一の３次医療センターからのものであり、連続的な生理学的データが生後数時間の間に入手可能であることを確実にするために先天性集団に限られた。
【手続補正３５】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図８】
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