【手続補正書】
【提出日】平成28年4月22日(2016.4.22)
【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】
消化器癌リスクを評価するコンピュータ化された方法であって、
標的個人から採取した血液からの複数の現在の血液検査結果を構成する１組の特徴を生成するステップと、
別の複数のサンプル採取された個人の各々の複数のそれぞれの過去の血液検査結果の解析に従って生成された少なくとも１つの分類器を提供するステップと、
プロセッサを使用して、前記少なくとも１つの分類器を用いて前記特徴の組を分類することによって前記標的個人の消化器癌リスクを評価するステップと
を含み、
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、次の血液検査すなわち赤血球（ＲＢＣ）、ヘモグロビン（ＨＧＢ）、およびヘマトクリット（ＨＣＴ）のうちの少なくとも１つの結果、ならびに次の血液検査すなわちヘモグロビン（ＭＣＨ）および平均赤血球ヘモグロビン濃度（ＭＣＨＣ）のうちの少なくとも１つの結果を含む、方法。
【請求項２】
前記消化器癌リスクは、結腸癌、胃癌、直腸癌、および食道癌から成る群から選択された癌についてである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特徴の組は前記標的個人の年齢を含み、前記少なくとも１つの分類器は、別の複数のサンプル採取された個人の各々の年齢の解析に従って生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、赤血球分布幅（ＲＤＷ）の結果を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、血小板ヘマトクリット（ＰＣＴ）の結果を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、平均赤血球容積（ＭＣＶ）の結果を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、ＨＧＢおよびＨＣＴの両方の結果を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、好中球百分率／数およびリンパ球百分率／数の両方の結果を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、ＭＣＶおよびＭＣＨの両方の結果を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、ＲＢＣおよびＨＣＴの両方の結果を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、ＲＢＣおよびＭＣＶの両方の結果を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、次の血液検査すなわち白血球数‐ＷＢＣ（ＣＢＣ）、平均血小板容積（ＭＰＶ）、平均赤血球容積、血小板数（ＣＢＣ）、好酸球数、好中球百分率、単球百分率、好酸球百分率、好塩基球百分率、および好中球数、単球数の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの分類器は、加重線形回帰分類器、Ｋ最近傍（ＫＮＮ）分類器、およびランダムフォレスト分類器から成る群の構成員を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記特徴の組は、前記標的個人の少なくとも１つの人口統計学的特性、および前記複数のサンプル採取された個人の各々のそれぞれの前記少なくとも１つの人口統計学的特性の解析に従って生成された前記少なくとも１つの分類器を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
少なくとも１つの異なる人口統計学的特性を有するサンプル採取された個人の複数のそれぞれの過去の血液検査結果に従って各々生成された複数の分類器から、前記個人の少なくとも１つの人口統計学的特性に従って前記少なくとも１つの分類器を選択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１６】
前記複数の血液検査結果は、次の複数の血液検査からの少なくとも１つの結果を含み、生化学的血液検査結果は、次の血液検査結果のいずれかを含むことができる、請求項１に記載の方法：アルブミン、カルシウム、塩化物、コレステロール、クレアチニン、高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）、カリウム、ナトリウム、トリグリセリド、尿素、および／または尿酸。
【請求項１７】
請求項１に記載の方法を実行するために適合されたコンピュータ実施可能な命令を含むコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
消化器癌評価システムであって、
プロセッサと、
別の複数のサンプル採取された個人の各々の複数の過去の血液検査結果の解析に従って生成された少なくとも１つの分類器を格納するメモリユニットと、
標的個人の血液から得られた複数の現在の血液検査結果を受け取る入力ユニットと、
前記プロセッサを使用して、前記少なくとも１つの分類器を用いて、前記複数の現在の血液検査結果から抽出された１組の特徴を分類することによって前記標的個人の消化器癌リスクを評価する消化器癌評価モジュールと
を備え、
前記複数の過去および現在の血液検査結果は、次の複数の血液検査すなわち赤血球（ＲＢＣ）、ヘモグロビン（ＨＧＢ）、およびヘマトクリット（ＨＣＴ）のうちの少なくとも１つの結果、ならびに次の血液検査すなわちヘモグロビン（ＭＣＨ）および平均赤血球ヘモグロビン濃度（ＭＣＨＣ）のうちの少なくとも１つの結果を含む、消化器癌評価システム。
【請求項１９】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、赤血球分布幅（ＲＤＷ）の結果を含む、請求項１８に記載の消化器癌評価システム。
【請求項２０】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、血小板ヘマトクリット（ＰＣＴ）の結果を含む、請求項１８に記載の消化器癌評価システム。
【請求項２１】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、平均赤血球容積（ＭＣＶ）の結果を含む、請求項１８に記載の消化器癌評価システム。
【請求項２２】
消化器癌リスク評価のための分類器を生成する方法であって、
別の複数のサンプル採取された個人の各々の複数の過去の血液検査結果を提供するステップと、
複数の組の特徴を有するデータセットを生成するステップであって、各組の特徴が別の前記複数のサンプル採取された個人のそれぞれの複数の過去の血液検査結果に従って生成されて成るステップと、
前記データセットの解析に従って少なくとも１つの分類器を生成するステップと、
前記少なくとも１つの分類器を出力するステップと
を含む、方法。
【請求項２３】
前記生成ステップは、それぞれの前記複数の過去の血液検査結果から得た過去の血液検査結果の少なくとも１つの操作バージョンを算出し、それを１つの特徴としてそれぞれの前記特徴の組に追加することを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記生成ステップは、前記それぞれの複数の過去の血液検査結果の日付に従って前記各組の特徴を荷重することを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記生成ステップは、標準偏差最大閾値に従って外れ値を除去するように前記複数の組の特徴を選別することを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２６】
前記複数の組の特徴は、前記それぞれの複数の過去の血液検査結果の日付に従って加重される、請求項２２に記載の方法。
【請求項２７】
前記複数の血液検査結果は、次の血液検査すなわち赤血球（ＲＢＣ）、ヘモグロビン（ＨＧＢ）、およびヘマトクリット（ＨＣＴ）のうちの少なくとも１つの結果、ならびに次の血液検査すなわちヘモグロビン（ＭＣＨ）および平均赤血球ヘモグロビン濃度（ＭＣＨＣ）のうちの少なくとも１つの結果を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２８】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、赤血球分布幅（ＲＤＷ）の結果を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２９】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、血小板ヘマトクリット（ＰＣＴ）の結果を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項３０】
前記複数の過去および現在の血液検査結果の各々は、平均赤血球容積（ＭＣＶ）の結果を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項３１】
前記複数のサンプル採取された個人の各々の少なくとも１つの人口統計学的パラメータを、それぞれの前記特徴の組に追加するステップをさらに含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項３２】
前記少なくとも１つの人口統計学的パラメータは、性別、年齢、居住区域、人種、および社会経済的特徴から成る群の構成員である、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記生成ステップは、前記少なくとも１つの人口統計学的パラメータの少なくとも１つの操作バージョンを算出し、それを１つの特徴としてそれぞれの前記特徴の組に追加することを含む、請求項３１に記載の方法。