(57)【要約】肺がん判別システム及び方法。このシステムは、患者個体群の構造化された患者情報（２０６−２）を含むデータベース（２０６）、及び肺がんに関する情報を含むドメイン知識ベース（２０６−１）と、個々の患者記録（２０４）と、患者記録をデータベースからのデータにより分析して患者が肺がんの兆候を有するか否かを判定するプロセッサ（２０２）とより成る。この方法は、患者に特有のデータを患者記録に入力し、患者について、その少なくとも１つの結果が患者記録に構造化されたフォーマットで入力される少なくとも１つの肺がん判別検査を実行し、患者記録をドメイン知識ベースにより分析して、その患者が肺がんの兆候を有するか否かチェックするステップを含む。
2006500075.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
肺がん判別システムであって、
患者個体群の構造化された患者情報を含むデータベース、及び肺がんに関する情報を含むドメイン知識ベースと、
個々の患者記録と、
患者記録をデータベースからのデータにより分析して患者が肺がんの兆候を有するか否かを判定するプロセッサとより成る肺がん判別システム。
【請求項２】
データベースは、構造化患者記録及び非構造化患者記録をデータマイニングすることにより構造化された患者情報を入力されている請求項１のシステム。
【請求項３】
データベースは先を見越して収集された情報を入力されている請求項１のシステム。
【請求項４】
プロセッサはさらに、患者の現在の状態を判定する診断モジュールを備えている請求項１のシステム。
【請求項５】
診断モジュールは、画像を分析して小結節の存否をチェックし、小結節があれば、その画像を患者の前の画像と重ね合わせてその小結節が成長したか否かをチェックする請求項４のシステム。
【請求項６】
画像はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャン画像である請求項５のシステム。
【請求項７】
プロセッサはさらに、データベースの個体群に基づく構造化患者情報を分析して、患者記録から判定されるその患者の特性と同様な特性を有する患者の傾向と突き止めるモデル化モジュールを備えている請求項１のシステム。
【請求項８】
個々の患者記録は、構造化及び非構造化患者情報をマイニングすることにより作成される請求項１のシステム。
【請求項９】
モデル化モジュールは、突き止めた傾向に基づきその患者の肺がんの経過を予想する請求項７のシステム。
【請求項１０】
プロセッサはさらに、その患者の判別プロトコルを決定する患者管理モジュールを備えている請求項１のシステム。
【請求項１１】
患者管理モジュールは、その患者の次の検査の時間を決定する請求項１０のシステム。
【請求項１２】
次の検査はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンである請求項１１のシステム。
【請求項１３】
患者管理モジュールは、その患者について次に行われる検査を決定し、その患者の検査の時間を決定する請求項８のシステム。
【請求項１４】
患者管理モジュールは、実行すべきテストのコストと肺がんの発見が遅れるリスクとをバランスさせることによりその患者の検査と検査の間の最大許容時間を決定する請求項１１のシステム。
【請求項１５】
肺がんの判別方法であって、
患者に特有のデータを患者記録に入力し、
患者について、その少なくとも１つの結果が患者記録に構造化されたフォーマットで入力される少なくとも１つの肺がん判別検査を実行し、
患者記録をドメイン知識ベースにより分析して、その患者が肺がんの兆候を有するか否かチェックするステップより成る肺がん判別方法。
【請求項１６】
患者の現在の状態を診断するステップをさらに含む請求項１５の方法。
【請求項１７】
患者個体群の構造化された患者情報のデータベースを分析して、患者記録に基づきその患者の特性と同様な特性を有する患者のモデルを作成し、
そのモデルに基づきその患者の肺がんの経過を判定するステップをさらに含む請求項１５の方法。
【請求項１８】
個体群に基づく構造化患者情報のデータベースが、ドメイン知識ベースに基づき個体群に基づく患者の、構造化及び非構造化フォーマットで蓄積されたデータをマイニングすることにより編集される請求項１７の方法。
【請求項１９】
そのモデルに基づき患者の判別プロトコルを決定するステップをさらに含む請求項１７の方法。
【請求項２０】
判別プロトコルは、そのモデルに基づきその患者の次の処置の時間を含む請求項１９の方法。
【請求項２１】
次の検査はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンである請求項２０の方法。
【請求項２２】
その患者について次に行われる検査を決定し、その患者の検査の時間を決定するステップをさらに含む請求項１９の方法。
【請求項２３】
実行すべきテストのコストと肺がんの発見が遅れるリスクとをバランスさせることによりその患者の検査と検査の間の最大許容時間を決定するステップをさらに含む請求項２０の方法。
【請求項２４】
患者記録への患者に特有のデータの入力は、構造化及び非構造化フォーマットである患者の歴史的データをマイニングすることにより実行される請求項１５の方法。
【請求項２５】
上記実行ステップは、
患者の画像を検討し、
その画像において小結節を発見するステップを含む請求項１５の方法。
【請求項２６】
分析ステップは、
画像を以前の画像と重ね合わせ、
これらの画像から発見された小結節が成長したか否かを判定するステップを含む請求項２５の方法。
【請求項２７】
画像はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャン画像である請求項２５の方法。
【請求項２８】
肺がんを判別する方法ステップを実行するためにマシーン上で実行可能な命令のプログラムを含み、そのマシーンにより読み取り可能なプログラムの記憶装置であって、それらの方法ステップは、
患者に特有のデータを患者記録に入力し、
患者について、その少なくとも１つの結果が患者記録に構造化されたフォーマットで入力される少なくとも１つの肺がん判別検査を実行し、
患者記録をドメイン知識ベースにより分析して、その患者が肺がんの兆候を有するか否かチェックする記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療情報処理システムに関し、さらに詳細には、患者を肺がんの有無につき判別し、患者の小結節を監視し、肺がんの兆候のある患者を管理するコンピュータ化されたシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
米国において、肺がんは２番目に多いがんであり、男性及び女性の両方にとってがんによる死亡原因の第１位を占める。肺がんから生残れるか否かはがんの段階による。その段階は、小結節（例えば、腫瘍）の大きさと位置、周囲のリンパ節におけるがんの存否、及び遠い部位へのがんの拡がりにより決定される。最も初期の段階で肺がんの治療を受けた場合の治癒率は、約７０％またはそれ以上である。従って、肺がん患者の生残り率を増加するには早期発見が絶対的に重要である。
【０００３】
患者に肺がんの兆候を示す小結節を発見するために、Ｘ線が伝統的に用いられている。しかしながら、Ｘ線により発見可能な最小の小結節の大きさは約１ｃｍである。これは初期の成長を示すものであり、この大きさの小結節を有する患者のその後の生残り率は高いとは言えない。コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンは、従来型のＸ線よりも格段に小さい肺がん小結節の発見が可能である。ＣＴスキャンはＸ線より格段高い解像度を有し、直径がたった０．５ｍｍの小結節を発見可能である。
【０００４】
ＣＴスキャンは非常に小さい小結節を発見できるが、ＣＴによる判別は高コストである。発見した小結節が悪性であるか否かの判定には、小結節が成長しないことを確かめるために数ヶ月にわたる多数のＣＴ検査が必要である。さらに、判別を受ける大部分の患者の肺には、ＣＴスキャンが高解像度であるため小結節として現れる何らかの組織がある。しかしながら、幾つかの理由により全ての小結節を生体組織検査することはできない。第１に、多数回のＣＴスキャンと同様に、生体組織検査は費用がかかる。最も重要なことは、生体組織検査は侵襲性であってある程度の危険を伴うため、患者に大きな不安感を与える。従って、肺がん判別法のプロトコルは、ケアの高い質を維持しながら検査にかかるコストと、患者の負担とをバランスさせなければならない。
【０００５】
上記に鑑みて、肺がんを判別し、小結節をモニターし、肺がんの兆候を示す患者を管理する改良型システム及び方法が必要とされる。
【発明の概要】
【０００６】
本発明の１つの局面によると、肺がん判別システムであって、患者個体群の構造化された患者情報を含むデータベース、及び肺がんに関する情報を含むドメイン知識ベースと、個々の患者記録と、患者記録をデータベースからのデータにより分析して患者が肺がんの兆候を有するか否かを判定するプロセッサとより成る肺がん判別システムが提供される。このデータベースは、構造化患者記録及び非構造化患者記録をデータマイニングすることにより構造化された患者情報、または先を見越して収集された情報を入力されている。
【０００７】
別の局面によると、プロセッサはさらに、患者の現在の状態を判定する診断モジュールを備えている。診断モジュールは、画像、例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャン画像を分析して小結節の存否をチェックし、小結節があれば、その画像を患者の前の画像と重ね合わせてその小結節が成長したか否かをチェックする。
【０００８】
本発明のさらに別の局面によると、プロセッサはさらに、データベースの個体群に基づく構造化患者情報を分析して、患者記録から判定されるその患者の特性と同様な特性を有する患者の傾向と突き止めるモデル化モジュールを備えている。モデル化モジュールは、突き止めた傾向に基づきその患者の肺がんの経過を予想する。
【０００９】
本発明のさらに別の局面によると、プロセッサはさらに、その患者の判別プロトコルを決定する患者管理モジュールを備えている。患者管理モジュールは、その患者の次の検査の時間を決定する。さらに、患者管理モジュールは、実行すべきテストのコストと肺がんの発見が遅れるリスクとをバランスさせることによりその患者の検査と検査の間の最大許容時間を決定する。
【００１０】
本発明のさらに別の局面によると、肺がんの判別方法が提供される。この方法は、患者に特有のデータを患者記録に入力し、患者について、その少なくとも１つの結果が患者記録に構造化されたフォーマットで入力される少なくとも１つの肺がん判別検査を実行し、患者記録をドメイン知識ベースにより分析して、その患者が肺がんの兆候を有するか否かチェックするステップを含む。この方法はさらに、患者の現在の状態を診断するステップを含む。
【００１１】
さらに別の局面において、この方法はさらに、患者個体群の構造化された患者情報のデータベースを分析して、患者記録に基づきその患者の特性と同様な特性を有する患者のモデルを作成し、そのモデルに基づきその患者の肺がんの経過を判定するステップを含む。個体群に基づく構造化患者情報のデータベースは、ドメイン知識ベースに基づき個体群に基づく患者の、構造化及び非構造化フォーマットで蓄積されたデータをマイニングすることにより編集される。
【００１２】
本発明のさらに別の局面によると、この方法は、そのモデルに基づき患者の判別プロトコルを決定するステップをさらに含む。判別プロトコルは、そのモデルに基づきその患者の次の処置の時間を含む。
【００１３】
本発明のさらに別の局面によると、患者記録への患者に特有のデータの入力は、構造化及び非構造化フォーマットである患者の歴史的データをマイニングすることにより実行される。
【００１４】
さらに別の局面として、上記実行ステップは、患者の画像、例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャン画像を精査し、その画像において小結節を発見するステップを含む。分析ステップは、画像を以前の画像と重ね合わせ、これらの画像から発見された小結節が成長したか否かを判定することを含む。
【００１５】
本発明のさらに別の局面によると、肺がんを判別する方法ステップを実行するためにマシーン上で実行可能な命令のプログラムを含み、そのマシーンにより読み取り可能なプログラムの記憶装置であって、それらの方法ステップは、患者に特有のデータを患者記録に入力し、患者について、その少なくとも１つの結果が患者記録に構造化されたフォーマットで入力される少なくとも１つの肺がん判別検査を実行し、患者記録をドメイン知識ベースにより分析して、その患者が肺がんの兆候を有するか否かチェックする記憶装置が提供される。
【実施例】
【００１６】
本発明の明確な理解に資するために、本発明のある特定の局面を説明する実施例が提供される。しかしながら、これらの例には本発明の範囲を限定する意図はなく、本発明のある特定の思想を説明するためのものであることを理解されたい。
【００１７】
本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特定目的プロセッサまたはこれらの組み合わせを含む種々の形態で実施できることを理解されたい。本発明は、プログラム記憶装置に記憶されたプログラムとしてのソフトウェアで実現するのが好ましい。そのプログラムは任意適当なアーキテクチャーを有するマシーンにアップロードされ、それにより実行される。そのマシーンは、１またはそれ以上の中央処理ユニット（ＣＰＵ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイスのようなハードウェアを備えたコンピュータプラットフォーム上で実現するのが好ましい。コンピュータプラットフォームはまた、オペレーティングシステム及びマイクロ命令コードを有する。本明細書で説明する種々のプロセス及び機能は、オペレーティングシステムにより実行されるマイクロ命令コードの一部またはプログラム（もしくはその組み合わせ）の一部でよい。さらに、別のデータ記憶装置及びプリンタのような他の種々の端末装置をコンピュータプラットフォームに接続することができる。
【００１８】
添付図面に示すシステムの構成要素及び方法ステップの一部はソフトウェアでの実現が好ましいため、システムコンポーネント（またはプロセスステップ）間の実際の接続は本発明がプログラムされる態様により異なることを理解されたい。
【００１９】
図１は、本発明の一実施例に従って本発明が実現されるコンピュータ処理システム１００のブロック図である。このシステム１００は、少なくとも１つのプロセッサ（以下、プロセッサと呼ぶ）１０２がシステムバス１０４を介して他のコンポーネントに作動的に結合されたものである。システムバス１０４には、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１０６、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１０８、入出力インターフェイス１１０、ネットワークインターフェイス１１２及び外部記憶装置１１４が作動的に結合されている。ディスプレイ装置、ディスク記憶装置（例えば、磁気または光記憶装置）、キーボード及びマウスのような種々の周辺装置を、Ｉ／Ｏインターフェイスまたはネットワークインターフェイス１１２を介してシステムバス１０４に作動的に結合することが可能である。
【００２０】
コンピュータシステム１００は、スタンドアロンのシステムかまたはネットワークインターフェイス１１２を介してネットワークにリンクされたシステムである。ネットワークインターフェイス１１２はハードワイヤー接続のインターフェイスでもよい。しかしながら、種々の実施例において、ネットワークインターフェイス１１２は、汎用非同期送受信器（ＵＡＲＴ）、並列デジタルインターフェイス、ソフトウェアインターフェイス、または公知か今後開発されるソフトウェアおよびハードウェアの任意の組み合わせのような、情報を他の装置へ送るか受けるに適した任意の装置を備えることができる。ネットワークインターフェイスは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、イントラネット、仮想私設ネットワーク（ＶＰＮ）及びインターネットを含む種々のタイプのネットワークにリンクすることができる。
【００２１】
外部記憶装置１１４は、プロセッサ１０２により管理されハードディスクのようなメモリ上に常駐するデータベースマネジメントシステム（ＤＢＭＳ）を用いて実現することができる。しかしながら、外部記憶装置１１４は１またはそれ以上のコンピュータシステム上で実現可能なことを理解されたい。例えば、外部記憶装置１１４は別個のコンピュータシステム上に常駐するデータウェアハウスシステムを含むようにしてもよい。
【００２２】
当業者は、本発明の思想及び範囲から逸脱することなく他のコンピュータ環境を利用できることがわかるであろう。
【００２３】
図２を参照して、該図は本発明の一実施例による肺がん判別システム２００を示す。肺がん判別システム２００は、様々のタスクを実行する複数のモジュールを備えたプロセッサ２０２を含む。プロセッサ２０２は、対象となる疾患、ここでは肺がんを目的として編集された構造化データベース２０６に結合されている。プロセッサ２０２は、構造化データベース２０６と相互作用して、特定の患者記録２０４に基づき、特定の患者に関するある特定の出力を決定する。患者記録２０４は、人口統計的情報、家族歴、初期検査の結果、ＣＴスキャン画像、医師の口述などを含む。
【００２４】
構造化データベース２０６は、好ましくは、本願の一部として全体を引用する、本願と共に係属中の米国特許出願（発明者：Rao et al.；発明の名称：患者データマイニング；弁護士事件番号第８７０６−６００号）に記載されたデータマイニング技術を用いて個体群に基づく患者情報を入力されている。この特許出願は、高品質の構造化臨床情報をマイニングするためのデータマイニングフレームワークを教示する。データマイニングフレームワークは、好ましくは、Siemens Medical Solutionsから市販されるＲＥＭＩＮＤシステムのような種々の機能及び能力を有するデータマイナーを備えており、このデータマイナーは知識ベースに含まれるドメイン特定知識に基づきコンピュータ化患者記録ＣＰＲから医療情報をデータマイニングする。ＣＰＲは、構造化された及び／または構造化されていないフォーマットでよい。ドメイン特定知識は、対象となる疾患、病院などに関する。データマイナーは、ＣＰＲから情報を抽出するコンポーネント、利用可能な証拠を全て原理原則に則って経時的に結合するコンポーネント、及びこの結合プロセスから推論を導き出すコンポーネントを有する。データマイニングされた医療情報は、データベース２０６のような構造化ＣＰＲデータベースに蓄積される。
【００２５】
本例において、ドメイン知識ベース２０６−１は肺がんに関し、患者データベース２０６−２は複数のコンピュータ化患者記録（ＣＰＲ）からデータマイニングされた情報を入力された構造化データベースである。これらの患者は、肺がんにかかっていたか、肺がんの兆候または指標を示していたか、及び／または、例えば、喫煙のような肺がんのリスクを増加させる習慣を持っていたものである。あるいは、患者データベース２０６−２に蓄積される情報は将来を見越して収集されるものでもよい。
【００２６】
肺がん判別システム２００は、特定の患者記録２０４及び構造化データベース２０６と相互作用して、患者の現在の状態をチェックし、患者が将来、肺がんに罹る可能性を判定し、患者に提案される将来の処置を決定する。肺がんの判別システム２００が実行する各タスクは、システム２０２のプロセッサ及び／またはシステムの記憶装置（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置など）の何れかに常駐する実行可能なモジュールにより実行される。
【００２７】
診断モジュール２０２−１は、患者記録２０４及びドメイン知識ベース２０２−１と相互作用して、患者の現在の状態を判断し、例えば、診断及びリスク評価を行う。診断モジュール２０２−１は、患者について利用可能な全ての情報を結合し、本願の一部として全体を引用する、本願と共に係属中の米国特許出願（発明者：Rao et al.；発明の名称：患者の状態の診断及び予想のためのデータマイニング；弁護士事件番号第８７０６−６２４号）に記載された技術を用いて、ドメイン知識ベース２０６−１に基づき患者に特有の問題について確率論的な推論を行う。これは、患者記録２０４に含まれるＣＴスキャンのような画像を精査し、ＣＴスキャンに小結節が含まれるか否かをチェックして、もし含まれれば、小結節の大きさを測定することを伴う。
【００２８】
１つの実施例において、診断モジュール２０２−１は、ある期間にわたって実施された幾つかのＣＴスキャンについて時系列の体積チェックを行う。各ＣＴスキャン画像は判別システムに入力され、当該技術分野で公知の画像形成プロセスにより、小結節があれば抽出される。各小結節は、その形状、大きさ、位置及び危険性について分析される。時系列のＣＴスキャンは、その前のスキャンと重ね合わすことにより経時的な小結節の成長分布を予想される。懸念を生ぜしめる小結節があれば、ドメイン知識ベース２０６−１を用いて、その小結節の大きさに基づき成長速度が測定される。例えば、発見した小結節が１ｃｍを超えるものであれば、診断モジュールは判別した患者がステージＩにある確率が２０％であると判定することができる。
【００２９】
さらに、ドメイン知識ベース２０６−１は、患者記録２０４の他の局面の基準を適用して懸念を生ぜしめるものであるか否かをチェックする。例えば、システムは、患者がヘビースモーカーであるとわかった場合、患者が段階Ｉにある確率を増加させる。あるいは、発見した小結節が２年以上もの間同じ大きさであることが患者記録から判明した場合、システムは患者がステージＩにある確率を減少させることができる。
【００３０】
同様に、小結節情報は自然言語処理モジュールにより放射線専門医の口述から抽出することができる。診断モジュール２０２−１は、ドメイン知識ベースを用いて画像処理と自然言語処理との間の矛盾を調和させる。例えば、自然言語処理により医師の口述から患者には肺がんの兆候がないことが抽出されているが、画像処理の結果、過去３ヶ月の間に大きさが倍になった幾つかの小結節の存在が明らかである場合、システムは、知識ベースにおける成長率に基づきステージＩの肺がんである確率が高いと判断する。
【００３１】
さらに、診断モジュール２０２−１は、ドメイン知識ベース２０６−１を用いて検査値と他の変数に対する人工統計的情報との間の関係を確立することができる。
【００３２】
モデル化モジュール２０２−２は、患者記録２０４及び患者データベース２０６−２と相互作用して、患者の経過を予測するか、または将来、この疾患に罹る可能性をチェックする。モデル化モジュール２０２−２は、患者データベース２０２−６を調べて、患者記録２０４により判定されるこの患者と同様な特性を示す患者の記録を探索する。例えば、この患者が４０歳の男性であり、一日にタバコを５箱吸う場合、モデル化機能はこの患者の特性の受け入れ可能な範囲内の特性を有する患者記録だけを抽出する。モデル化モジュール２０２−２は、構造化データベース２０６についてＣＰＲの遡及分析を行うことにより、同様な特性を有するこれらの患者の結果に存在する傾向を探索し、その患者の肺がんの経過を予想し、例えば、遺伝子マーカー、結果、人口統計的情報及び治療法の間にある興味あるパターン、例えば、４０歳の白人男性が一日に５箱のタバコを２０年間吸うと、５２歳で小結節が発生する傾向があるというパターンを自動的に識別する。全ての勧告または経過の予想は、同様な患者について統計的情報として示すことができる。
【００３３】
患者管理モジュール２０２−３は、患者記録２０４、ドメイン知識ベース２０６−１及び患者データベース２０６−２と相互作用して、患者の判別プロトコル、例えば、次の処置の最適時間及び／または次に行うべき最適の処置を決定する。例えば、発見された小結節が３ヶ月の間に１００％成長している場合、システムは患者に対して３ヵ月後に次のＣＴスキャンを実施することを勧告し、あるいは、小結節に成長が見られない時は、１２ヶ月後に次回のＣＴスキャンの実施を勧告する。
【００３４】
さらに、患者管理モジュール２０２−３は、その患者の処置及び治療計画ガイドラインを作成する。その特定の患者に対して提案されるプロトコルを編集するにあたり、患者管理モジュール２０２−２は、実施が必要な検査のコストと、肺がんの発見が遅れるリスクとを上述したモデルによりバランスさせて、ケアの質を確保するための検査と検査の間の最大許容期間を決定する。例えば、発見された小結節が最近の１８ヶ月間成長していない場合、システムは、がん発生のリスクが小さいため２年後の訪問を勧告することができる。
【００３５】
図３を参照して、ワークフロー図は、肺がん判別システムが肺がんに罹っている、そして／または肺がんの兆候がある患者を診察し、監視し、管理するにあたり如何にして適当な医療専門家を支援できるかを示している。
【００３６】
無症候性の患者３０２が肺がん判別検査３０６を受けるとする。検査前に、その患者の患者記録３０４が作成される。患者記録３０４は、図２の肺がん判別システム２０２に用いる患者記録２０４と同じものであると理解されたい。患者記録３０４は、質問表からのデータ（例えば、人口統計的情報、家族歴、喫煙歴などのような情報）、初期の検査結果、遺伝子マーカー、放射線専門医の臨床所見などを入力されている。さらに、患者記録は、上述した米国特許出願（弁護士事件番号第８７０６−６００号）に記載されるように、患者の歴史的記録からデータをマイニングすることによりデータを入力したものである。肺がん判別検査３０６は、身体検査、胸部Ｘ線、ＣＴスキャン、陽電子射出断層撮影（ＰＥＴ）スキャン、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）スキャン、喀痰細胞診、気管支鏡検査、血液検査、肺機能検査などのうちの任意のものを含むことができる。
【００３７】
肺がん判別検査の結果は、システムに入力され、患者記録３０４に構造化されたフォーマットで蓄積される。患者記録に蓄積する前に、実施したＣＴスキャン３０８の結果を用いて、診断モジュール２０２−１による時系列体積チェックを行い、小結節の有無を突き止める。最初のＣＴスキャンを分析して、肺がん判別システム２００の診断モジュール２０２−１により問題のある小結節の存否をチェックする。小結節があれば、それらの位置、大きさまたは特徴を調べて、患者記録に蓄積する。小結節の体積チェックの結果は、レポート３１２において、他の処置３１４の結果と組み合わされ、適当な医療専門家（例えば、放射性専門医または腫瘍遺伝子学者）に提示される。このレポートは、患者の現在の状態の確率論的判断（例えば、悪性の肺がんである可能性が少なくとも２０％あるという判断）を含むことがある。
【００３８】
そのレポート３１２に基づき、適当な医療専門家は患者の現在の状態を判断する。この判断は、肺がん判別システムが作成するレポートだけに基づくことがある。あるいは、その判断は、レポートの結果をシステム２００のモデル化モジュール２０２−２が作成した同様な患者のモデルと比較することにより行われることがある。がんの疑いがあれば、患者はさらに別の診断による検査、例えば、生体組織検査にまわされる。
【００３９】
この時点でがんの疑いがない場合、医療専門家の判断及び任意のコメントが患者記録３０４に付加される。疑わしい小結節が発見された場合、患者記録は患者管理３１８のために検討され、適当な判別プロトコル（即ち、次の訪問のタイミング、次にいかなる検査を受けるべきかなど）が肺がん判別システム２００の患者管理モジュール２０２−３により決定される。特定の患者についての判別プロトコルの決定は、患者記録３０４によって構造化データベース２０６を照会することにより、同様な患者を見つけ、そして、かれらが指示された処置及び／または治療に応じてかれらの結果を突き止めることにより行われる。特定の患者の判別プロトコルは、次のＣＴスキャン、血液検査などの最適時間を決定し、そして／または悪い事象（例えば、ステージＩＩのがんまたは転移）の発生前に起こる全ての肺がん事象を識別することを含む。
【００４０】
本発明の肺がん判別システム及び方法は、大量のデータセットの迅速なチェックを可能にする。このシステム及び方法により、利用可能な全ての情報を肺がんに罹っている、そして／または肺がんの兆候のある患者の診断、監視及び管理に利用することができる。特定の患者及び複数の患者の利用可能な全ての情報にアクセスすることにより、本発明のシステム及び方法は、患者が診断を受ける必要があるか、または判別プロセスだけでよいかを評価し、再び訪問する必要があれば、次の検査の時間を決定し、将来に対する肺がんのリスクを予想する。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施例に使用するコンピュータ処理システムのブロック図である。
【図２】本発明の実施例による肺がん判別システムの一例である。
【図３】本発明の実施例に従って患者の判別、監視及び管理を行うための流れ図を示す。
【図１】
2006500075.tif 000003
【図２】
2006500075.tif 000004
【図３】
2006500075.tif 000005
【国際調査報告】
2006500075.tif 000006
2006500075.tif 000007
2006500075.tif 000008