【手続補正書】
【提出日】平成31年2月21日(2019.2.21)
【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】
一人以上の被験者を１つ以上のカテゴリに分類するシステムであって、前記１つ以上のカテゴリは前記一人以上の被験者と関連付けられる健康状態を表し、前記システムは、
前記一人以上の被験者の各々と関連付けられる１つ以上のパラメータを、１つ以上のデータビューに、前記１つ以上のパラメータの各々の少なくともデータ種類に基づいて分類化することであって、データビューは、前記一人以上の被験者の各々と関連付けられ、前記データビューに分類化され、及びパラメータのセットを保存する第１のデータ構造に対応する、分類化すること、
前記１つ以上のデータビューを第２のデータ構造に変換することであって、前記第２のデータ構造は、前記１つ以上のデータビューの各々全体で前記パラメータのセットを表し、前記１つ以上のデータビュー全体の相関情報は、前記第２のデータ構造内で保存され、一方、特定のデータビューに存在するデータビュー特定情報であって、他のデータビューに存在する情報に相関しないデータビュー特定情報は、前記第２のデータ構造内で保存されず、前記１つ以上のデータビューの変換は、前記１つ以上のデータビューを集合行列に組み込み、前記集合行列を前記第２のデータ構造に因数分解することを含み、前記第２のデータ構造は、対応する前記集合行列の次元より低い次元の行列で表される、前記変換すること、および、
分類器を前記第２のデータ構造に基づいて訓練することであって、前記分類器は、前記一人以上の被験者を前記１つ以上のカテゴリに分類する、訓練すること、
を行うよう構成される、１つ以上のマイクロプロセッサと、
前記一人以上の被験者の前記１つ以上のカテゴリへの前記分類を、計算デバイスへ送信するよう構成される送受信器であって、前記一人以上の被験者の前記分類は、前記計算デバイスの表示デバイス上にユーザインタフェースを介して表示される、送受信器と、
を備える、システム。
【請求項２】
前記データ種類は、分類化データ種類、二値データ種類、または数値データ種類、のうちの少なくとも１つに対応する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記１つ以上のカテゴリのそれぞれは、脳卒中スコアの範囲に対応する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記前記１つ以上のデータビューは、人口統計データビュー、過去の疾患データビュー、過去の依存データビュー、血液検査データビュー、放射線検査データビュー及び過去の投薬データビューの少なくとも一つに対応する、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
一人以上の被験者を１つ以上のカテゴリに分類する方法であって、前記１つ以上のカテゴリは、前記一人以上の被験者と関連付けられる健康状態を表し、前記方法は、
１つ以上のマイクロプロセッサにより、前記一人以上の被験者の各々と関連付けられる１つ以上のパラメータを、１つ以上のデータビューに、前記１つ以上のパラメータの各々の少なくともデータ種類に基づいて分類化することであって、データビューは、前記一人以上の被験者の各々と関連付けられ、前記データビューに分類化され、およびパラメータのセットを保存する第１のデータ構造に対応する、分類化すること、
前記１つ以上のマイクロプロセッサにより、前記１つ以上のデータビューを第２のデータ構造に変換することであって、前記第２のデータ構造は、前記１つ以上のデータビュー全体で前記パラメータのセットを表し、前記１つ以上のデータビュー全体の相関情報は、前記第２のデータ構造内で保存され、一方、特定のデータビューに存在するデータビュー特定情報であって、他のデータビューに存在する情報に相関しないデータビュー特定情報は、前記第２のデータ構造内で保存されず、前記１つ以上のデータビューの変換は、前記１つ以上のデータビューを集合行列に組み込み、前記集合行列を前記第２のデータ構造に因数分解することを含み、前記第２のデータ構造は、対応する前記集合行列の次元より低い次元の行列で表される、前記変換すること、
前記１つ以上のマイクロプロセッサにより、分類器を前記第２のデータ構造に基づいて訓練することであって、前記分類器は、前記一人以上の被験者を前記１つ以上のカテゴリに分類する、訓練すること、および、
送受信器により、前記一人以上の被験者の前記１つ以上のカテゴリへの前記分類を、計算デバイスへ送信することであって、前記一人以上の被験者の前記分類は、前記計算デバイスの表示デバイス上にユーザインタフェースを介して表示される、送信すること、
を備える、方法。
【請求項６】
前記データ種類は、分類化データ種類、二値データ種類、または数値データ種類、のうちの少なくとも１つに対応する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上のカテゴリの各々は、脳卒中スコアの範囲に対応する、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記１つ以上のデータビューは、人口統計データビュー、過去の疾患データビュー、過去の依存データビュー、血液検査データビュー、放射線検査データビュー、または過去の投薬データビュー、のうちの少なくとも１つに対応する、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記人口統計データビューに分類化される前記パラメータのセットは、前記一人以上の被験者の年齢、前記一人以上の被験者の性別、前記一人以上の被験者の教育レベル、または前記一人以上の被験者の職種、のうちの少なくとも１つに対応する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記過去の疾患データビューに分類化される前記パラメータのセットは、前記一人以上の被験者における、高血圧、糖尿病、心疾患、または脳血管障害、のうちの少なくとも１つの１回以上の過去の症例に対応する、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記過去の依存データビューに分類化される前記パラメータのセットは、前記一人以上の被験者における、喫煙またはアルコールのうちの少なくとも１つの依存に対応する、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記血液検査データビューに分類化される前記パラメータのセットは、前記一人以上の被験者に関連する総血球数、ヘモグロビン数、ＲＢＳ数、血小板数、クレアチニン数、血清ナトリウム数、および血清アルブミン数の少なくとも一つに対応する、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記放射線検査データビューに分類化される前記パラメータのセットは、前記一人以上の被験者に関連するエコースキャン読み込み、ＭＲＩスキャン読み込み、およびＣＴスキャン読み込みの少なくとも一つに対応する、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記過去の投薬データビューに分類化される前記パラメータのセットは、前記一人以上の被験者によるアスピリン、クロピドグレル、スタチン、ＣＣＢ、ＡＣＥＩ、抗てんかん薬、および高糖尿病薬の少なくとも一つを含む一又は二以上の薬の摂取に対応する、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
前記変換は、複合行列因子分解（ＣＭＦ）技術、主成分分析（ＰＣＡ）技術、非負値行列因子分解（ＮＭＦ）技術、正準相関分析技術（ＣＣＡ）、または、バッテリー間因子分析（ＩＢＦＡ）技術の少なくとも一つを含むマルチビュー学習技術に基づいている、請求項５に記載の方法。
【請求項１６】
前記変換は、ベイズ技術を利用することによる前記１つ以上のデータビューの前記第２のデータ構造への分解に対応する、請求項５に記載の方法。
【請求項１７】
前記第２のデータ構造は、前記１つ以上のデータビューにおける共通情報を保存し、前記１つ以上のデータビューにおけるデータビュー特定情報を廃棄する、請求項５に記載の方法。
【請求項１８】
前記分類器は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ロジスティック回帰、ベイズ分類器、決定木分類器、コピュラベースの分類器、Ｋ最近傍法（ＫＮＮ）分類器、または、ランダムフォレスト（ＲＦ）分類器の少なくとも一つを含む１つ以上の機器学習技術に基づいている、請求項５に記載の方法。
【請求項１９】
前記１つ以上のマイクロプロセッサが、前記一人以上の被験者のうちの一人の被験者の前記分類に基づいて当該被験者について、処置コース、リハビリコース、合併症予測、または緊急治療決定の少なくとも一つを決定することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項２０】
計算デバイスで使用するコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は持続性コンピュータ可読媒体を備え、前記持続性コンピュータ可読媒体は、一人以上の被験者を１つ以上のカテゴリに分類するためのコンピュータプログラムコードを保存し、前記１つ以上のカテゴリは、前記一人以上の被験者と関連付けられる健康状態を表し、前記コンピュータプログラムコードは、１つ以上のマイクロプロセッサにより前記計算デバイスにおいて実行可能であって、
前記一人以上の被験者の各々と関連付けられる１つ以上のパラメータを、１つ以上のデータビューに、前記１つ以上のパラメータの各々の少なくともデータ種類に基づいて分類化することであって、データビューは、前記一人以上の被験者の各々と関連付けられ、前記データビューに分類化され、およびパラメータのセットを保存する第１のデータ構造に対応する、分類化すること、
前記１つ以上のデータビューを第２のデータ構造へ変換することであって、前記第２のデータ構造は、前記１つ以上のデータビュー全体で前記パラメータのセットを表し、前記１つ以上のデータビュー全体の相関情報は、前記第２のデータ構造内で保存され、一方、特定のデータビューに存在するデータビュー特定情報であって、他のデータビューに存在する情報に相関しないデータビュー特定情報は、前記第２のデータ構造内で保存されず、前記１つ以上のデータビューの変換は、前記１つ以上のデータビューを集合行列に組み込み、前記集合行列を前記第２のデータ構造に因数分解することを含み、前記第２のデータ構造は、対応する前記集合行列の次元より低い次元の行列で表される、前記変換すること、
分類器を前記第２のデータ構造に基づいて訓練することであって、前記分類器は、前記一人以上の被験者を前記１つ以上のカテゴリに分類する、訓練すること、および、
送受信器により、前記一人以上の被験者の前記１つ以上のカテゴリへの分類を、第２の計算デバイスへ送信することであって、前記一人以上の被験者の前記分類は、前記第２の計算デバイスの表示デバイス上に、ユーザインタフェースを介して表示される、送信することを行う、コンピュータプログラム製品。