(57)【要約】【課題】コンピュータベースの方法は、全てが同一の健康に関する経験を有する、有した又は有しうる複数の個人の各々に関連した健康に関するデータを受信することを含む。【解決手段】個人の一人以上の健康に関する経験に対する医学の専門知識又はリソースの有効な割当てを容易にすることに関連する情報を健康に関するデータに基づいて識別するために、アルゴリズムが適用される。コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスで表示するときに識別された情報を明らかにする通知を生成する。医学的な専門知識又はリソースが、生成された通知に応答して健康に関する経験に割り当てられた後、生成された通知に対応するフィードバックを受け取る。その後、医学的な専門知識又はリソースの有効な割当てを容易にすることに関連する情報を正確に識別するためのコンピュータベースの処理システムの能力を向上させるために受信したフィードバックを考慮して、アルゴリズムが評価され、可能な場合には調整される。
2017512614.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータベースの処理システムを含むヘルスケアプロバイダが一人以上の個人に治療を提供する方法であって、
ネットワークを介して医療データをコンピュータベースの処理システムで受信することであって、健康に関するデータを、複数の個人のそれぞれから取得し、前記複数の個人の全ては、同一の健康に関する経験を有する、有した又は有しそうであることと、
前記個人の特定の一人に治療を提供する際に用いる情報を前記個人の特定の一人から取得した前記健康に関するデータの一部に基づいて識別するために、前記コンピュータベースの処理システムにおいてアルゴリズムを適用することと、
書面で又はコンピュータベースのユーザインタフェースデバイスで表示されるときに、治療のプロバイダに前記情報を明らかにする通知を生成することであって、前記治療のプロバイダは、生成された通知に応答して前記個人の特定の一人に対する治療を決定及び提供することと、
前記生成された通知に応答して前記治療が前記個人の特定の一人に提供された後、前記個人の特定の一人の前記治療の有効性についてのフィードバックを、前記ネットワークを介して前記コンピュータベースの処理システムで受け取ることと、
最初のアルゴリズムに対する変更が行われた調整されたアルゴリズムを生成するために受け取ったフィードバックを考慮しながら前記アルゴリズムを前記コンピュータベースの処理システムで調整することと、
前記個人の特定の一人又は前記複数の個人のうちの一人以上の他の個人に追加の治療を提供する際に用いる追加の情報を識別するために前記個人の特定の一人又は前記複数の個人のうちの一人以上の他の個人から取得した医療データに基づいて、調整されたアルゴリズムを前記コンピュータベースの処理システムにおいて適用することと、
書面で又はコンピュータベースのユーザインタフェースデバイスで表示されるときに、前記治療のプロバイダ又は治療の他のプロバイダに前記追加の情報を明らかにする第２の通知を生成することであって、前記治療のプロバイダ又は前記治療の他のプロバイダは、生成された第２の通知に応答して前記個人の特定の一人又は前記複数の個人のうちの一人以上の他の個人に対する追加の治療を決定及び提供することと、
を備える方法。
【請求項２】
前記生成された第２の通知に応答して前記個人の特定の一人又は前記複数の個人のうちの一人以上の他の個人に提供された前記追加の治療の有効性についての追加のフィードバックを、前記コンピュータベースの処理システムで受け取り、前記追加のフィードバックを考慮しながら、前記調整されたアルゴリズムを前記コンピュータベースの処理システムで反復的に調整することと、
他の追加のフィードバックを受け取る度に、前記他の追加のフィードバックを考慮しながら、前記調整されたアルゴリズムを反復的に更に調整することと、
を更に備える請求項１に記載の方法。
【請求項３】
反復的な調整の各々は、臨床試験又は特定の治療のような処理、手順又は製品に適切な患者を正確に識別する前記コンピュータベースの処理システムの能力を更に向上させる請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記アルゴリズムに対する反復的な調整の各々は、受け取った新たなフィードバックに応答して、人からの指示又は関与なく自動的に生じる請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記アルゴリズムを適用することは、
受信した治療データに基づいて、前記個人の特定の一人が特定の特性をどの程度処理するかを計算することと、
計算された可能性に従って、前記個人の特定の一人を前記複数の個人の間でランク付けすることと、
を備える請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記特定の特性を処理するのに最も高いリスクがある前記個人の一人以上を識別することを更に備える請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記可能性を計算する際に考察される異なるタイプの治療データを異なるように重み付けする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記個人の特定の一人について受け取ったフィードバックは、前記個人の特定の一人に関連した認可された開業医により又は前記開業医のために入力された前記個人の特定の一人の診察記録を有する電子データベースのソース、前記個人の特定の一人の健康に関するとともに前記コンピュータベースの処理システムを介して前記個人により又は前記個人のために入力されたデータのソース及び前記個人の特定の一人に関連したコンピュータベースの健康監視装置を具体化する前記コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスのソースの一つ以上から来る請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスの一つ以上でレンダリングバージョンの生成された通知にアクセスできるようにすることを更に備える請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記レンダリングバージョンの生成された通知に対するアクセスを、前記生成された通知に関連する前記個人の特定の一人及び／又は前記生成された通知に関連する前記個人の特定の一人が前記レンダリングバージョンの生成された通知にアクセスするのを許可した一人以上の他の関係者に制限することを更に備える請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記医療データを受信することは、前記個人の各々の別の日の前記個人のデータを受信することと、病院の専門病棟の前記個人の二人以上のデータを受信することと、を備える請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記健康に関する経験は、特定の病気又は疾病のリスクがあること、前記特定の病気又は疾病と診断されたこと又は前記特定の病気又は疾病の治療を受けたことを含み、
前記アルゴリズムは、前記個人のうちのいずれが前記特定の病気又は疾病に対する次の治療を受ける利益を得るようであるか否か又は前記個人のうちのいずれが現在受けている治療の利益を得るか否かを識別するために調整される請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記治療のプロバイダによって又は前記治療のプロバイダのためにレンダリングバージョンの生成された通知にアクセスできるようにすることであって、前記治療のプロバイダは、前記生成された通知が関連する前記個人の特定の一人に関連した認可された開業医である請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記認可された開業医は、前記生成された通知に応答して、前記治療を、前記生成された通知が関連する前記個人の特定の一人に対して前記特定の病気又は疾病に対する治療を提示及び提供するために利用できる医学の専門知識及びリソースを使用し、かつ、前記認可された開業医により又は前記認可された開業医のためにアクセスされた前記生成された通知又は他の生成された通知で識別されなかった前記複数の個人のいずれかに次の治療を提示しないことによって前記利用できる医学の専門知識及びリソースの第２の部分を保存することによって提供する請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記レンダリングバージョンの生成された通知は、前記個人の特定の一人以外の他の個人を明らかにしない請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記生成された通知が関連する前記個人の健康を最も改善させそうである特定のタイプの医学的な注意を前記レンダリングバージョンの生成された通知において識別することを更に備える請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記健康に関する経験は、特定の臨床試験に参加することを含み、
前記アルゴリズムは、前記複数の個人のいずれが他の人よりも臨床試験の要求に従わないようであるか又は前記複数の個人のいずれが他の人よりも臨床試験に肯定的又は否定的に反応しそうであるかを識別するために調整される請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
臨床試験を行う人又は関係者により又は前記臨床試験を行う人又は関係者のためにレンダリングバージョンの生成された通知にアクセスできるようにすることを更に備える請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記臨床試験を行う人又は関係者は、前記生成された通知に応答して、特定の臨床試験に関連した操作パラメータを調整し、
受け取ったフィードバックは、行われた調整に関連する請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記臨床試験の盲検又は二重盲検の性質を維持するように前記レンダリングバージョンの生成された通知に対するアクセスを提供する請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
受け取ったフィードバックを考慮しながら前記アルゴリズムを調整することは、一つ以上の機械学習、人工知能又は他の演算技術を適用することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
一人以上の個人に治療を提供する際にヘルスケアプロバイダによって用いるためのコンピュータベースの処理システムであって、
コンピュータベースのネットワークから医療データを受信するように構成されたネットワークインタフェースであって、前記医療データは、同一の健康に関する経験を有する、有した又は有しそうである複数の個人の各々に関連するネットワークインタフェースと、
前記ネットワークインタフェースに結合されているコンピュータベースのプロセッサと、
前記コンピュータベースのプロセッサベースに結合されているコンピュータベースのメモリと、を備え、前記コンピュータベースのメモリは、前記コンピュータベースのプロセッサによって実行されるときに、前記コンピュータベースのプロセッサによって、前記個人の特定の一人に治療を提供する際に用いられる情報を前記個人の特定の一人から取得した健康データの一部に基づいて識別するためにアルゴリズムを適用し、書面で又はコンピュータベースのユーザインタフェースデバイスで表示されるときに、治療のプロバイダに前記情報を明らかにする通知を生成し、生成された通知に応答して前記個人の特定の一人に対する治療を決定及び提供する命令のセットを格納し、
前記ネットワークインタフェースは、前記生成された通知に応答して前記個人の特定の一人に前記治療が提供された後に前記生成された通知に対応するフィードバックを前記ネットワークを介して受け取るように適合され、前記フィードバックは、前記個人の特定の一人の治療の有効性に関連し、
前記コンピュータベースのプロセッサは、最初のアルゴリズムに対する変更が行われた調整されたアルゴリズムを生成するために受け取ったフィードバックを考慮しながら、前記アルゴリズムを調整するように適合され、前記調整されたアルゴリズムは、前記個人の特定の一人又は前記複数の個人のうちの一人以上の他の個人に追加の治療を提供する際に用いる追加の情報を後に識別するために前記ネットワークを介して前記ネットワークインタフェースで受信した追加のフィードバックに基づいて適用されるように適合されるコンピュータベースの処理システム。
【請求項２３】
前記アルゴリズムは、
受信した治療データに基づいて、前記個人の特定の一人が特定の特性をどの程度処理するかを計算し、
計算された可能性に従って、前記個人の特定の一人を前記複数の個人の間でランク付けするように調整される請求項２２に記載のコンピュータベースの処理システム。
【請求項２４】
前記可能性を計算する際に考察される異なるタイプの治療データを異なるように重み付けする請求項２３に記載のコンピュータベースの処理システム。
【請求項２５】
前記健康に関する経験は、特定の病気又は疾病と診断されたこと又は前記特定の病気又は疾病の治療を受けたことを含み、
前記アルゴリズムは、前記個人のいずれが前記特定の病気又は疾病に対する次の治療を受ける利益を他の人より多く得るか否かを識別するために調整される請求項２２に記載のコンピュータベースの処理システム。
【請求項２６】
前記健康に関する経験は、特定の臨床試験に参加することを含み、
前記アルゴリズムは、前記複数の個人のいずれが他の人よりも臨床試験の要求に従わないようであるか又は前記複数の個人のいずれが他の人よりも臨床試験に肯定的又は否定的に反応しそうであるかを識別するために調整される請求項２２に記載のコンピュータベースの処理システム。
【請求項２７】
前記コンピュータベースのプロセッサは、一つ以上の機械学習、人工知能又は調整を行うための他の演算技術を適用することによって受け取ったフィードバックを考慮しながら前記アルゴリズムを調整するように構成されている請求項２２に記載のコンピュータベースの処理システム。
【請求項２８】
コンピュータベースのプロセッサによって実行されるときに、コンピュータベースのネットワークから健康に関するデータを受信したことに応答して、
前記個人の特定の一人に治療を提供する際に用いる情報を前記個人の特定の一人から取得した前記健康に関するデータの一部に基づいて識別するためにアルゴリズムを適用することと、
書面で又はコンピュータベースのユーザインタフェースデバイスで表示されるときに、前記治療のプロバイダに前記情報を明らかにする通知を生成し、生成された通知に応答して前記個人の特定の一人に対する治療を決定及び提供することと、
前記個人の特定の一人の前記治療の有効性についてのフォードバックを前記コンピュータベースのネットワークから受信したことに応答して、前記治療が提供された後に、最初のアルゴリズムに対する変更が行われた調整されたアルゴリズムを生成するために受け取ったフィードバックを考慮しながら、前記アルゴリズムを前記コンピュータベースの処理システムで調整することと、
調整されたアルゴリズムを、前記個人の特定の一人又は前記複数の個人のうちの一人以上の他の個人に追加の治療を提供する際に用いる追加の情報を後に識別するために受信した追加のフィードバックに基づいて適用することと、
を備えるステップを前記コンピュータベースのプロセッサによって実行させる命令を格納し、医療データは、複数の個人のそれぞれに関連し、前記複数の個人の全ては、同一の健康に関する経験を有する、有した又は有しそうである非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２９】
前記健康に関する経験は、特定の病気又は疾病と診断されたこと又は前記特定の病気又は疾病の治療を受けたことを含み、
前記アルゴリズムは、前記個人のいずれが前記特定の病気又は疾病に対する次の治療を受ける利益を他の人より多く得るかを識別するために調整される請求項２８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項３０】
前記健康に関する経験は、特定の臨床試験に参加することを含み、
前記アルゴリズムは、前記複数の個人のいずれが他の人よりも臨床試験の要求に従わないようであるか又は前記複数の個人のいずれが他の人よりも臨床試験に肯定的又は否定的に反応しそうであるかを識別するために調整される請求項２８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、健康に関する専門知識及びリソースの割当ての管理に関し、特に、健康に関する専門知識及びリソースの割当ての管理に関連するコンピュータベースのシステム及び技術に関する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】
昨今、医療的ケアを提供するとともに医学研究を行うのに必要な財源及び医学の専門知識は、著しく不足している。それにもかかわらず、これらのタイプの活動の継続的な需要が存在する。したがって、医療的ケアを提供するとともに医学研究を行うためのこれらの種類のリソースの効率的かつ効果的な割当てを促進する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００３】
一態様において、コンピュータベースの方法は、全てが同一の健康に関する経験を有する、有した又は有しうる複数の個人の各々に関連した健康に関するデータを受信することを含む。個人の一人以上の健康に関する経験に対する医学の専門知識又はリソースの効率的な割当てを促進することに関連する情報を健康に関するデータに基づいて識別するために、アルゴリズムが適用される。コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスで表示するときに識別された情報を明らかにする通知を生成する。医学的な専門知識又はリソースが、生成された通知に応答して健康に関する経験に割り当てられた後、生成された通知に対応するフィードバックを受け取る。その後、医学的な専門知識又はリソースの効率的な割当てを促進することに関連する情報を正確に識別するためのコンピュータベースの処理システムの能力を向上させるために受信したフィードバックを考慮して、アルゴリズムが評価され、可能な場合には調整される。
【０００４】
他の態様において、方法を実行及び／又は促進するコンピュータベースのシステム及びコンピュータベースのプロセッサによって実行するときにコンピュータベースのプロセッサによって方法を実行及び／又は促進させる命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体を開示する。
【０００５】
ここに記載した技術及びシステムによって促進される効率性及び有効性は、金銭的な節約、時間的な節約及び尽力に関する大きな利益を提供する。
【０００６】
一部の実現において、以下の利点の一つ以上が存在する。
【０００７】
例えば、個人のグループの健康に関する経験に関連する追加のリソースの効率的かつ効果的な割当てを促進することに関する情報を提供する（例えば、追跡医学検査、スクリーニング、検査若しくは治療を所定の個人に提供する又は臨床試験の所定の操作パラメータを調整する）システム及び方法を開示する。
【０００８】
さらに、システム及び方法は、医学の専門知識又はリソースの効率的な割当てを促進することに関連する情報を識別する能力を潜在的に（ｐｏｔｅｎｔｉａｌｌｙ）向上させるように反復的に発展するとともに経時的に向上することができる。典型的な実現において、向上は、個人又は他のシステムユーザによって提供されるフィードバックに応答して自動的に行われる。
【０００９】
追加的には、システム及び方法は、種々の個人に適用される異なる治療計画を比較することができ、かつ、治療成功、症状の改善又はコストに関する更に有利な結果を生成する医療関係者又は医療行為を識別することができる。システム及び方法を、更によい結果又はあまり良くない結果に関係する行為を識別するために種々の病棟又は種々の病院の結果を比較するのに用いることができる。
【００１０】
他の形態及び利点は、明細書、図面及び特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】医療産業内の種々のアプリケーションのリソースの効率的かつ効果的な割当てを促進するのに適合した例示的なコンピュータシステムの略図である。
【図２】図１の例示的なコンピュータシステムの動作をサポートするための機能を実現するように適合した、図１のコンピュータベースの処理システムの例示的な実現を示す略図である。
【図３】図１のコンピュータベースの処理システムによって実行される例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図４Ａ】コンピュータベースの処理装置によって生成されたスクリーン上の通知を有するコンピュータベースの例示的なユーザインタフェースデバイスの略図である。
【図４Ｂ】コンピュータベースの処理装置によって生成されたスクリーン上の通知を有するコンピュータベースの例示的なユーザインタフェースデバイスの略図である。
【図４Ｃ】コンピュータベースの処理装置によって生成されたスクリーン上の通知を有するコンピュータベースの例示的なユーザインタフェースデバイスの略図である。
【図５Ａ】コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスの一つにおける例示的な実現からの一連の画面例を示す。
【図５Ｂ】コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスの一つにおける例示的な実現からの一連の画面例を示す。
【図５Ｃ】コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスの一つにおける例示的な実現からの一連の画面例を示す。
【図５Ｄ】コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスの一つにおける例示的な実現からの一連の画面例を示す。
【図５Ｅ】コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスの一つにおける例示的な実現からの一連の画面例を示す。
【図５Ｆ】コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスの一つにおける例示的な実現からの一連の画面例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図面中、同様な参照番号は同様な要素を言及する。
図１は、医療産業内の種々のアプリケーションのリソースの効率的な管理を促進するのに適合した例示的なコンピュータシステム１００の略図である。
【００１３】
図示したシステム１００は、通信ネットワーク１０４（例えば、インターネット）を介してコンピュータベースの処理システム１０６に結合されているコンピュータベースのユーザインタフェースデバイス１０２ａ〜１０２ｎを含む。ここで説明するシステム１００の機能の多くは、コンピュータベースの処理システム１０６によって実行又は促進される。
【００１４】
一般的に、コンピュータベースのシステム１０６は、同一の健康に関する経験をした又は同一の健康に関する経験をしている多数の個人（例えば、多数の個人は全て心筋梗塞の治療がされた又は糖尿病の治療をするために新たな薬の臨床試験の被検者として参加している）の健康に関するデータを経時的に監視するとともに健康に関する経験に関連する（例えば、追跡医学検査をある個人に提供するために又は臨床試験の所定の操作パラメータを調整するために）追加のリソースの効率的かつ効果的な割当てを促進することに関する情報を健康に関するデータに基づいて識別するように操作可能である。
【００１５】
コンピュータベースの処理システム１０６は、追加のリソースの効率的かつ効果的な割当てを促進することに関する情報を健康に関するデータに基づいて識別する各種の特定の技術のうちのいずれかを用いることができる。これらの技術の一部は、例えば、生物学データセットの次元縮小のための最大情報全域木（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｐａｎｎｉｎｇ  Ｔｒｅｅｓ）（ＭＩＳＴ）又は個人に関する入力データのセットを取得する数学的枠組みを含む計算機モデル化を含み、どの将来のデータのように見えるかの予測を生じる。他の例は、人工の神経ネットワーク（ＡＮＮ）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）及び遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を含む。実際の将来のデータの予測の比較により向上したアルゴリズムとなり、これらのアルゴリズムは、更なる追跡が必要となり得る又は医学的問題のような特定の問題のリスクがある個人を識別することができる。
【００１６】
追加的に、コンピュータベースの処理システム１０６は、リソースの割当てに関する情報を識別するために用いるアルゴリズムを反復的に変更する。典型的には、コンピュータベースの処理システム１０６は、コンピュータベースの処理システム１０６が（例えば、コンピュータベースのユーザインタフェースデバイス１０２ａ〜１０２ｎを介して複数の個人の一人、開業医の一人又は家族の一員から）受け取るコンピュータベースのシステム１０６が識別した効率的かつ効果的なリソースの割当てに関連する以前の情報についての所定のタイプのフィードバックに応答して、自動的に（すなわち、人間からの特定の関与を必要とすることなく）これを行う。
【００１７】
したがって、コンピュータベースの処理システム１０６は、アルゴリズムを調整することによって、フィードバックに応答して経時的、反復的かつ自動的に進化及び向上することができる。コンピュータベースの処理システム１０６がアルゴリズムを調整するために利用することができる多様な技術が存在し、これらの一部は、機械学習、人工知能及び／又は他の種々の演算技術に関係する。
【００１８】
医療産業の用途においてリソースの効率的な管理を促進するためにシステム１００を用いる方法の一例は、臨床試験に関する。一般的には、臨床試験は、栄養学的介入、生物医学的介入又は行動介入（新種のワクチン、新薬、新しい治療、新規の装置又は既知の介入の新たな使用方法）についての特定の質問に答える被検者についての予想される生物医学的又は行動調査研究であり、安全かつ効率的なデータを生成する。
【００１９】
開発した新たなアルツハイマーの薬が人々の一部にしか効かないことを知っている企業は、どの患者（又はどのタイプの患者）が新薬に好ましい反応をする又は有害事象を含む有利な副作用又はマイナスの副作用を経験するかを識別する方法を決定するために臨床試験を請け負う。その例において、プラセボ群又は治療群にいる試験参加者は、ゲノム分析及び血液化学検査によって検査を開始し、血液化学検査は、臨床試験中に毎月繰り返される。どの患者が新薬に対して好ましい反応をするか又はどれくらいの割合の人々が好ましい反応をするかを企業が知らないので、企業は、試験が統計的有意性を示すのに十分大きくならないとの見方を強めるかもしれない。試験が役に立たなかったことを知るためだけに試験の終了まで企業が待つ必要がある場合、企業は、元の臨床試験の投資金を著しく失う。
【００２０】
システム１００を、臨床試験における企業の投資金を失う可能性を減少させるように臨床試験を管理するためにリソースの効率的かつ効果的な割当てを促進するのに用いることができる。
【００２１】
これに関して、システム１００は、試験中に取集したデータの全てを監視することができる。遺伝的データ及び血液化学検査データの全てを、個別の臨床試験被検者の診療記録からコンピュータベースの処理システム１０６に送信することができる。臨床試験被検者は、それぞれの投薬時を各被検者に気付かせるとともに被検者の実際のそれぞれの投薬時を確認するために被検者に問い合わせる（例えば、スマートフォンで実行される）コンピュータベースのアプリケーションを用いることを求めるかもしれない。追加の個人監視データを、コンピュータベースのアプリケーションを介して収集することができる。これらのデータの全てもコンピュータベースの処理システム１０６に送信することができる。
【００２２】
コンピュータベースの処理システム１０６は、臨床試験に関連する追加のリソースの効率的かつ効果的な割当てを促進すること（例えば、臨床試験の所定の操作パラメータを調整すること）に関する情報を識別するためにコンピュータベースの処理システム１０６が受信するデータを監視及び処理する。例えば、コンピュータベースの処理システム１０６は、強く効く反応者となり得る患者のサブセットを臨床試験において比較的早く識別するとともにこれらの患者の遺伝的バイオマーカー及び化学的バイオマーカーの組合せを識別することができるようにしてもよい。追加的に、コンピュータベースの処理システム１０６は、臨床試験に関連した操作パラメータに適合する可能性がない又は否定的反応若しくは拒否反応（ｎｅｔａｔｉｖｅ  ｏｒ  ａｄｖｅｒｓｅ  ｒｅａｃｔｉｏｎｓ）を経験するあらゆる患者を（例えば、患者、患者のヘルスケア提供者又は患者の世話をする人によって提供される血液化学検査データ又はフィードバックに基づいて）識別できるようにしてもよい。
【００２３】
臨床試験例：患者は、マイナスの副作用、有利な副作用又は異常な副作用を含む患者のフィードバックを（例えば、コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスを介して）入力することができる。例えば、患者のサブセットは、以前に禿げた部分に新たな発毛を経験するかもしれず、システムは、新たな発毛の可能性を推測しなかったプロバイダに対する信号を生成することができ、システムは、この現象を経験した追加の患者を探すために進化することができ、又は、システムは、新たな発毛に寄与することができる患者の特効薬を照合し始めることができる。他の例は、今月補充した薬が甘い香りを有するというフィードバックを患者のサブセットが入力するときである。この場合、システムは、処理及び分析を行うとともに製薬会社に警告を行う。製薬会社は、一群の薬を調査し、必要であればこれらをリコールし、薬の保管法を変更し、又は、製薬会社は、増大した香りの知覚を、システムが患者に特定のデータを促す及び／又は新たなデータを現存するデータに関連させる方法を進化させるために用いるアルツハイマーの薬の効能の新規のバイオメーターと見なしてもよい。
【００２４】
典型的な実現において、臨床試験に関連してコンピュータベースの処理システム１０６によって識別されるあらゆる情報は、患者の守秘義務及び臨床試験の盲検又は二重盲検の性質を維持する電子的な通知によって（例えば、企業で機能する人体臨床試験モニタによって）企業に提供する。
【００２５】
企業は、コンピュータベースの処理システム１０６によって識別された情報に関する電子的な通知の受け取りに応答して、所望する場合には、リソースを、通知に関連した臨床試験の特定の態様に割り当てる。例えば、通知が、所定の被検者が従わない可能性があることを表す場合、企業は、これらの被検者が従わないことを確認するとともに被検者が次は従うことに同意するか否かを確かめるためにリソースを割り当ててもよい。代替的に、企業は、従わない可能性がある被検者を臨床試験に参加させないようにするためにリソースを割り当ててもよい。
【００２６】
例えば、企業が、経過観察において、システム１００が臨床試験被検者の一人以上が従わないと不正確に識別したことを決定する（すなわち、企業が、識別した被検者が実際には従ったことを決定する）場合、企業は、識別した被検者が従ったというフィードバックを（ユーザインタフェースデバイス１０２ａ〜１０２ｎの一つを介して）システム１００に供給することができる。
【００２７】
コンピュータベースの処理システム１０６がこの種のフィードバックを受け取る場合、コンピュータベースの処理システム１０６は、臨床試験参加者が従う可能性があるものとして識別（又は分類）するために用いられるアルゴリズムを調整することを考える。アルゴリズムを調整するか否かを考える際に、コンピュータベースの処理システム１０６は、アルゴリズムそれ自体、供給されたフィードバックで識別された特有のエラー、不正確な識別に基づいた内在する健康に関するデータ並びに臨床試験に参加する他の個人に対してシステム１０６によって作られたデータ及び分類の一つ以上を考慮してもよい。
【００２８】
上述の観点から、コンピュータベースの処理システム１０６が問題となっているアルゴリズムを調整すべきであることを決定する場合、調整を行い、調整されたアルゴリズムを、臨床試験の個人のいずれかが臨床試験の要求に従わない可能性があるか否かを決定するためにコンピュータベースの処理システム１０６の次の処理に用いる。
【００２９】
図１のシステム１００を再び参照すると、一般的には、任意のデータが、システム１００に入力され、コンピュータベースのユーザインタフェースデバイス１０２ａ〜１０２ｎを介してシステム１００から出力される。
【００３０】
コンピュータベースのユーザインタフェースデバイス１０２ａ〜１０２ｎを、（例えば、通信ネットワーク１０４を介して）コンピュータベースの処理システム１０６と通信を行うことができる実質的には任意のタイプのコンピュータベースのデバイスとすることができる。コンピュータベースのユーザインタフェースデバイス１０２ａ〜１０２ｎの一部は、データ入力装置（例えば、キーボード、タッチスクリーン、コンピュータマウス、マイクロフォン等）を含むことができ、一部は、データ出力装置（例えば、コンピュータスクリーン、スピーカ等）を含むことができる。それ以外は、心臓モニタ、血糖モニタ、温度モニタ等のような個人用監視装置を含むことができる。一般的には、データ入力装置によって種々の参加者（例えば、臨床試験の被検者、心筋梗塞患者等）は情報をシステムに入力することができ、出力装置によって種々の参加者（例えば、臨床試験管理者、認可された開業医等）は生成された通知にアクセスすることができる。生成された通知は、例えば、累積データ、機械学習の結果又はデータの人工知能分析及び集計表等のようなデータの処理された集計を含むことができる。
【００３１】
図示した実現に示す特定のコンピュータベースのユーザインタフェースデバイス１０２ａ〜１０２ｎは、ラップトップコンピュータ１０２ａ，１０２ｅと、デスクトップコンピュータ１０２ｂ，１０２ｆと、ハンドヘルドコンピュータ装置１０２ｃ，１０２ｇと、他のコンピュータベースの健康監視装置１０２ｄ，１０２ｎ（例えば、Ｆｉｔｂｉｔ（登録商標）ワイヤレスアクティビィティトラッカ等のようなアクティビィティトラッカ）と、を有する。コンピュータベースの処理システム１０６を、ここで説明するようなシステム１００の動作をサポートする機能を提供するように操作可能である任意のコンピュータベースの装置又は装置の組合せとすることができる。
【００３２】
図２は、図１のコンピュータベースの処理装置１０６の例示的な実現を示す略図である。
【００３３】
図示したコンピュータベースの処理システム１０６は、コンピュータベースのプロセッサ２０２と、コンピュータベースの記憶装置２０４と、プロセッサ２０２により実行するときにここで説明したようなシステム１００の動作をサポートする機能をプロセッサによって提供するために格納されたソフトウェア２０８を有するコンピュータベースのメモリ２０６と、入出力（Ｉ／Ｏ）装置２０１（又は周辺機器）と、コンピュータベースの処理装置１０６内の内部通信を可能にするローカルバス又はローカルインタフェース２１２と、を有する。ローカルインタフェース２１２を、例えば、一つ以上のバス又は他の有線若しくは無線接続とすることができる。種々の実現において、コンピュータベースの処理装置１０６は、通信又は他の機能を促進するためにコントローラ、バッファ（キャッシュ）、ドライバ、リピータ及び受信器のような追加の素子を有してもよい。さらに、ローカルインタフェース２１２は、図示した構成要素の間の適切な通信を可能にするためにアドレス、制御及び／又はデータ接続を含んでもよい。
【００３４】
プロセッサ２０２を、図示した例において、特にメモリ２０６に格納されたソフトウェアを実行するハードウェアデバイスとする。プロセッサ２０２を、任意のオーダーメード又は市販のシングルコア若しくはマルチコアプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、存在しているサーバ１０２に関連した複数のプロセッサの中の補助プロセッサ、（マイクロチップ又はチップセットの形態の）半導体ベースのマイクロプロセッサ、マクロプロセッサ又はソフトウェア命令を実行する一般的な任意のデバイスとすることができる。追加的には、処理機能は、インターネットを介してアクセスしたクラウドベースのサービスに存在することができる。
【００３５】
メモリ２０６は、揮発性記憶素子（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ，ＳＲＡＭ，ＳＤＲＡＭ等のようなＲＡＭ））及び／又は不揮発性記憶素子（例えば、ＲＯＭ、ハードドライブ、テープＣＤＲＯＭ等）の何れか一方又は組合せを含むことができる。さらに、メモリ２０６は、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体及び／又は他のタイプの記憶媒体を包含してもよい。メモリ２０６は、互いに遠隔に配置されているがプロセッサ２０２によってアクセス可能な種々のメモリ要素を有する分散型アーキテクチャを有することができる。
【００３６】
ソフトウェア２０８は、一つ以上のコンピュータプログラムを含み、その各々は、ここで説明するようなコンピュータベースの処理システム１０６に関連した論理機能を実現する実行可能な命令の順序付きリストを含む。メモリ２０６は、スケジューリング、入出力制御、ファイル及びデータ管理、メモリ管理、通信制御及び関連のサービス並びに機能を含むコンピュータベースの処理システム１０６内の一つ以上のプログラムの実行を制御するオペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）２０９を含む。
【００３７】
Ｉ／Ｏ装置２１０は、任意のタイプの入力又は出力装置の一つ以上を含んでもよい。例は、キーボード、マウス、スキャナ、マイクロフォン、プリンタ、ディスプレイ等を含む。一部の実現において、管理者権限を有する人は、例えば、Ｉ／Ｏ装置２１０の一つ以上を介して管理機能を実行するためにコンピュータベースの処理装置にアクセスしてもよい。
【００３８】
典型的な実現において、コンピュータベースの処理装置１０６は、通信ネットワーク１０４を介した一つ以上の外部コンポーネントとの通信を促進する（図２に示さないが図１で見られる）ネットワークインタフェース１０８も含む。ネットワークインタフェース１０８を、実質的に任意の種類のコンピュータベースのインタフェース機器とすることができる。一部の例において、例えば、ネットワークインタフェース１０８は、他の装置、システム又はネットワークにアクセスするための一つ以上の変調器／復調器（すなわち、モデム）、無線周波数（ＲＦ）若しくは他の送受信機、電話インタフェース、ブリッジ、ルータ又は他のデバイスを含んでもよい。システム動作中、コンピュータベースの処理装置１０６は、ネットワークインタフェース１０８を介してデータを受信するとともに通知及び他のデータを送信する。一部の実施の形態において、全体のシステムは、ＨＩＰＡＡコンプライアンスに要求されるプライバシー、セキュリティ及び他の形態を有する。
【００３９】
図３は、ここで説明するシステムの機能をサポートするために図１のコンピュータベースの処理システム１０６によって実行されるプロセスの例を示すフローチャートである。
【００４０】
図示した方法によれば、コンピュータベースの処理システム１０６は、（３０２において）同一の特定の健康に関する経験を有する、有した又は有する可能性がある個人のグループの各個人に関連した健康に関するデータを受信する。健康に関する経験を、健康に影響を与える、健康に影響を及ぼす又は健康に関連する任意のタイプの経験とすることができる。上述したように、そのような例の一つは、（例えば、糖尿病を治療するための特定の薬に対する）特定の臨床試験の被検者として参加することである。他の例は、ある特定の疾病若しくは病気（例えば、心筋梗塞、心臓弁膜症、心不全、冠動脈疾患、心不整脈、糖尿病、発作、局所貧血、敗血症、腎臓病、肝疾患、精神疾患、摂食障害、不安障害、精神異常、認知症、常習行為、双極性障害、鬱病、躁鬱病、統合失調症、統合失調性感情障害、心的外傷後ストレス障害、アルツハイマー病、パニック障害、睡眠障害、入眠妨害、睡眠時無呼吸、不眠症、睡眠不足、下肢静止不能症候群、いびき、夢遊病、レム睡眠欠乏、睡眠麻痺、寝汗、寝言、睡眠異常、呼吸低下、ナルコレプシー、夜間ミオクロヌス（周期性四肢運動障害）、睡眠相後退障害、夜驚症等）のリスクがあること、ある特定の疾患若しくは病気と診断される（若しくは疑われる）及び／又はある特定の疾患若しくは病気を治療すること、特定のタイプの適切な養生法を実行すること、ホスピスケアに入る又は入ろうとすること等である。
【００４１】
一つの特定例において、健康に関する経験は、メチシリン耐性黄色ブドウ球菌（ＭＲＳＡ）感染の発生を含む。その例において、病院利用者（例えば、高齢者病棟の正看護師）は、ＭＲＳＡ感染及び現在の治療に関する情報をシステムに入力することができ、システムは、既知の基準値に対する頻度及び最良実施を評価し、分析を実行し、その後、厳しい手洗い及び他の消毒警戒又は他の手順を実現することができる病院管理者に対する応答を生成する。大抵の場合において、コンピュータベースの処理システム１０６が個人の特定のグループに対して受信する（一つ以上の）特定のタイプの健康に関するデータは、これらの個人が共有する特定のタイプの健康に関する経験に依存する。
【００４２】
例えば、グループの個人の全てが、（共有される健康に関する経験として）糖尿病を理療するための新薬の臨床試験の被検者として参加する場合、コンピュータベースの処理システム１０６が受信する健康に関するデータは、例えば、個人の各々に対するゲノム分析データ及び個人の各々に対する周期的な血液化学検査からのデータを含んでもよい。当然、健康に関するデータは、他のタイプのデータ（例えば、血圧、安静時の心拍数、体重等）も含んでもよい。他の例として、グループの個人の全てが、（共有される健康に関する経験として）鬱血性心不全を経験するとともに救急看護を必要とする液体の貯留（ｆｌｕｉｄ  ｂｕｉｌｄ−ｕｐ）のリスクがある場合、コンピュータベースの処理システム１０６が受信するかもしれない健康に関するデータは、例えば、個人の各々の体重、活動及び食生活に関するデータを含むことができる。その理由は、これらが鬱血性心不全を経験した個人の液体の貯留に影響を及ぼすかもしれない既知の（又は疑わしい）要因だからである。
【００４３】
健康に関するデータは、ネットワークインタフェース１０８を介して、種々の異なるソースから、例えば、複数の個人の一人に関連する認可された開業医によって又は当該開業医のために維持された診療記録を含む電子データベースから、コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスの一つにおけるグループの複数の個人の一人（例えば、家族の一員、ケアマネージャー、介護者、友人等）によって又は個人の一人のために行われた入力から、コンピュータベースの健康監視装置（例えば、Ｆｉｔｂｉｔ（登録商標）ワイヤレスアクティビィティトラッカ等のようなアクティビィティトラッカ）から、ＭｙｆｉｔｎｅｓｓＰａｌ（登録商標）コンピュータアプリケーション及びウェブサイトのような所定の目的を達成するためにユーザが食生活及び運動情報を追跡するのを助けるコンピュータアプリケーションに関連したデータベース又はウェブサイトからコンピュータベースの処理装置１０６に到達することができる。ウェアラブルであり、取り付け可能であり、かつ、埋め込み可能な監視装置を含む健康に関するデータの他のソースが存在する。
【００４４】
典型的には、健康に関するデータは、ソースデバイス（例えば、コンピュータベースのユーザインタフェースデバイス１０２ａ〜１０２ｎの一つ）から通信ネットワーク１０４を介してコンピュータベースの処理装置１０６に送信される。通信ネットワーク１０４は、例えば、有線通信、無線通信、インターネット（例えば、ＴＣＰ／ＩＰ）、ブルートゥース（登録商標）通信、近距離、赤外線、電波等に基づく複数のあり得る通信技術のいずれか一つ又は複数を実現することができる。典型的な実現において、コンピュータベースの処理装置１０６は、コンピュータベースの処理装置１０６が受信する健康に関するデータを（例えば、図２の２０４又は２０６の）記憶装置に格納する。一部の実現において、記憶装置の一つ又は全てを、クラウドベースの記憶装置としてもよい。
【００４５】
図３を再び参照すると、図示した方法は、（３０４において）複数の個人の一人以上の健康に関する経験に対する医学の専門知識又はリソースの効率的な割当てを促進することに関する情報を受信した健康に関するデータに基づいて識別するためにコンピュータベースの処理システム１０６がアルゴリズムを適用することを有する。
【００４６】
適用される特定のアルゴリズムを、所望の出力を生成するために健康に関するデータに適用することができる実質的に任意のタイプのアルゴリズムとすることができる。一つの実現において、例えば、アルゴリズムは、受信した健康に関するデータに基づいて、特定のグループの各個人が（例えば、臨床試験の要求に従わない）特定の特性をどのように処理するかを計算する。典型的な実現において、データの各々を、計算中に異なるように（すなわち、異なった影響を及ぼすように）重み付けしてもよい。コンピュータアルゴリズムを、例えば、種々の機械学習及び人工知能ツールによってこれらの重み付けを決定するために用いることができる。一部の実現において、計算は、検討中の特定の個人に関連する健康に関するデータのみを含む。しかしながら、他の実現において、計算は、グループの他の個人に関連する健康に関するデータも考慮してもよい。次に、アルゴリズムは、計算された可能性に従って個人をランク付けし、ランク付けに基づいて、複数の個人の一人以上のいずれが考慮中の特性を処理するかを識別する。一部の実現において、識別された（一人以上の）個人は、ランキングの特定の範囲内（例えば、上位３人、下位４人、最下位等）にある任意の人を含む。他の実現において、アルゴリズムは、予防対策を評価できるようにするために不利な結果又はイベントに対する重大なリスクの可能性が高い個人を識別する。
【００４７】
一例において、アルゴリズムを、臨床試験の一人以上の被検者のいずれが他の人より臨床試験の一つ以上の行動要求に従わない可能性が高いかを識別するように適合させる。他の例において、アルゴリズムを、臨床試験の一人以上の被検者のいずれが他の人より臨床試験において悪影響、有利な副作用又は効能を示す（又は示す傾向がある）可能性が高いかを識別するように適合させる。更に別の例において、アルゴリズムを、一人以上の個人のいずれが他の人より人が診断された病状（例えば、鬱血性心不全）に関連する医学的合併症（例えば、液体の貯留）の発症が生じる可能性が高いかを識別するように適合させる。
【００４８】
上述した例の各々は、複数の個人の一人以上の健康に関する経験に対する医学の専門知識又はリソースの効率的な割当てを促進することに関するタイプの情報である。例えば、臨床試験の一人以上の被検者のいずれが他の人より臨床試験の一つ以上の行動要求に従わない可能性が高いかを知ることは、臨床試験に従わない問題に対処するためのリソースの効率的な割当てを促進する。同様に、臨床試験の一人以上の被検者のいずれが他の人より臨床試験において悪影響、有利な副作用又は効能を示す（又は示す可能性がある）可能性が高いかを知ることは、臨床試験から有意義な結論を取得するための効率的な割当てを促進する。同様に、一人以上の個人のいずれが他の人より人が経験した又は診断された病状に関連する医学的合併症を発症が生じる可能性が高いかを知ることは、これらの合併症を回避するための効率的な割当てを促進する。
【００４９】
一部の実現において、コンピュータベースの処理システム１０６は、複数の個人の一人以上の健康に関する経験に対する医学の専門知識又はリソースの効率的な割当てを促進することに関する種々のタイプの情報を識別するために健康に関するデータの同一の収集に対して複数の異なるアルゴリズムを適用する。
【００５０】
次に、図示した方法によれば、コンピュータベースの処理システム１０６は、コンピュータベースのユーザインタフェースデバイス１０２ａ〜１０２ｎの一つにおいて表示されるときに識別された情報又は情報のタイプを示すコードを明らかにする通知を生成する。典型的な実現において、レンダリングバージョン（ｒｅｎｄｅｒｅｄ  ｖｅｒｓｉｏｎ）の生成された通知は、例えば、ウェブサイトにアクセスすることによって、電子メール若しくはテキストメッセージを受信することによって又は他の任意のタイプのメッセージ配送プラットフォームを介することによってコンピュータベースのユーザインタフェースデバイス１０２ａ〜１０２ｎから見ることができる。
【００５１】
生成された通知の一部に対して、レンダリングバージョンは、所定の人々にしか見ることができない。例えば、実現において、システム１００を、特定の生成された通知を生成された通知に関連した特定の個人にのみ送信するように構成してもよい。これらの実現において、生成された通知を「ジョン・ドウさん、ここ数日内に主治医への次の訪問の予定を入れてください（Ｊｏｈｎ  Ｄｅｏ，  ｐｌｅａｓｅ  ｓｃｈｅｄｕｌｅ  ａ  ｆｏｌｌｏｗ−ｕｐ  ｖｉｓｉｔ  ｔｏ  ｙｏｕｒ  ｄｏｃｔｏｒ  ｗｉｔｈｉｎ  ｔｈｅ  ｎｅｘｔ  ｆｅｗ  ｄａｙｓ）」としてもよく、その通知を、テキストメッセージ又は電子メールを介してジョン・ドウのみに送信してもよい。他の例によれば、システム１００を、特定の生成された通知を生成された通知に関連した特定の個人の内科医、家族の一員又は指定された介護人等に送信するように構成してもよい。これらの実現において、生成された通知を、「ジョン・ドウさんはここ数日内に主治医への次の訪問の予定を入れる必要がある（Ｊｏｈｎ  Ｄｅｏ  ｓｈｏｕｌｄ  ｓｃｈｅｄｕｌｅ  ａ  ｆｏｌｌｏｗ−ｕｐ  ｖｉｓｉｔ  ｔｏ  ｙｏｕｒ  ｄｏｃｔｏｒ  ｗｉｔｈｉｎ  ｔｈｅ  ｎｅｘｔ  ｆｅｗ  ｄａｙｓ）」としてもよく、その通知を、テキストメッセージ又は電子メールを介して対象の人々に送信してもよい。他の例において、臨床試験を行うことに関与する関係者のみが所定の生成された通知を見ることができる。
【００５２】
種々の実現において、生成された通知のコンテンツの秘密性を保証するために一つ以上のセキュリティ対策を設けてもよい。セキュリティ対策を、例えば、レンダリングバージョンの生成された通知にアクセスするためのパスワードのエントリーを要求することを含む種々のあり得るセキュリティ対策のいずれか一つ又はそれ以上とすることができる。
【００５３】
生成された通知が盲検又は二重盲検臨床試験に関する場合、生成された通知は、その盲検又は二重盲検の性質を維持する。
【００５４】
ここで説明したように、一旦関係者（例えば、健康に関する合併症を発症しそうな個人、当該個人の医師、臨床試験を行うことに関与する関係者等）が、生成された通知を受け取ると、その関係者は、生成された通知に応答して医学の専門知識又は（医学の又は他の）リソースを割り当てることを決定しても（決定しなくても）よい。リソースは、例えば、時間、労力及び／又は金銭を含むことができる。関係者が、任意の医学の専門知識又はリソースを割り当てず、生成された通知によって表された表示が任意の人に対して正しくなかったことを見つけた場合、その関係者は、生成された通知についてのフィードバックをシステムに提供することができる。フィードバックは、例えば、表示が正しくないことを表してもよい。同様に、表示が正しくなかったというフィードバックを、システムに入力し、リスク評価を行うとともにリソース割当てを助けるアルゴリズムを向上させることを目的とする機械学習及び人工知能の手順並びにここで説明する他のタスクで用いることもできる。
【００５５】
関係者がこの種のフィードバックをシステム１００に提供する複数のあり得る方法が存在する。例えば、一部の実現において、システム１００は、特定の生成された通知を求めるために関係者に対する電子メール又はテキストを送信することができる。電子メール又はテキストは、例えば、生成された通知の正確さ及び有用性についての関係者への問い合わせに対応するウェブサイトへのリンクを含むことができる。問い合わせは、複数のあり得る形式をとることができるが、最も簡単な形式において、一つ以上の真偽問題又は多項選択式問題を含む。このように関係者によって提供された任意の応答（すなわち、フィードバック）を、コンピュータベースの処理システム１０６に送信することができる。
【００５６】
コンピュータベースの処理システム１０６は、ネットワークインタフェース１０８を介してこのフィードバックを（図３の３０８において）受け取る。
【００５７】
受け取ったフィードバックが、生成された通知の一つによって表された表示が正しくないことを表す場合、コンピュータベースの処理システム１０６は、医学の専門知識又はリソースの効率的な割当てを促進することに関する情報を正確に識別するコンピュータベースの処理システムの能力を向上させるために受信したフィードバックを考慮して（３１０で）アルゴリズムを調整する。
【００５８】
アルゴリズムを調整することができる種々の方法が存在する。典型的には、コンピュータベースの処理装置１０６は、フィードバックが関係する特定の生成された通知に対するフィードバックだけでなく一部の実現における他の生成された通知に関連するフィードバック及び／又は生成された通知の一つ以上の基となった基礎的な健康に関するデータを考慮しながらアルゴリズムを調整する。一部の実現において、アルゴリズムを調整することは、機械学習、人工知能及び／又は他の演算技術に関係する。
【００５９】
一部の例において、コンピュータベースの処理システム１０６は、生成された通知の異なるものに対応するアルゴリズムに関する他のフィードバックを受け取る。それに応答して、コンピュータベースの処理システムは、追加のフィードバックを考慮しながらアルゴリズムを反復的に（例えば、新たな肯定的又は否定的なフィードバックを受け取る度に）調整する。一般的には、反復的な調整の各々は、医学の専門知識又はリソースの効率的な割当てを促進することに関する情報を正確に識別するコンピュータベースの処理システム１０６の能力を更に向上させるための試みである。
【００６０】
典型的な実現において、アルゴリズムを調整する度に、以前のバージョンのアルゴリズムは破棄され、調整されたアルゴリズムを用いる次の処理が生じる。したがって、コンピュータベースの処理システム１０６は、アルゴリズムを調整することによって、フィードバックに応答して経時的、反復的かつ自動的に進化するとともに向上することができる。この結果、医学の専門知識又はリソースの効率的な割当てを促進することに関する情報を正確に識別するコンピュータベースの処理システムの能力が反復的に向上する。
【００６１】
図４Ａ〜４Ｃは、例示的なコンピュータベースのユーザインタフェースデバイスを示し、その各々は、スクリーン上の例示的なレンダリングバージョンの生成された通知を有する。
【００６２】
図５Ａ〜５Ｆは、コンピュータベースのユーザインタフェースデバイスの一つにおける例示的な実現からの一連のスクリーンショットを示す。
【００６３】
更に詳しくは、図５Ａは、典型的なコンピュータベースのユーザインタフェースデバイスであるタブレットのユーザインタフェースの一例を示す。本例の“Ｔｏｐ１０”アイコンによって、定期的に（例えば、毎日）答えることができるとともにコンピュータベースの処理システム１０６に送信することができる一連の１０個の健康に関する質問が生じる。図５Ｂは、薬の全てを服用したか否か並びに感じることがある痛み及び経験する発熱についての副作用を経験したか否かを患者に尋ねる３個のそのような質問の例を示す。そのようなデータを、コンピュータベースの処理システム１０６による分析評価中に患者の状態の更に深い洞察を得るために他の監視データと同時に分析することができる。図５Ａの他のアイコンは、“Ｍｅｄｓ”すなわち投薬インタフェースを含み、これによって、患者又は医療専門家は服用する薬のスケジュールを入力することができ、予定の薬を適切な時に服用するよう患者に指示し、コンプライアンス情報をコンピュータベースの処理システム１０６にアップロードする。“Ｅｎｅｒｇｙ  Ｌｏｇ”は、患者が現在どの程度活力を感じているかに関する患者入力を受け入れ、それを毎日のように定期的に評価することができ、結果は、コンピュータベースの処理システム１０６にアップロードされる。“ＥｎｅｒｇｙＬｏｇ”インタフェースは、患者によって報告された過去のエネルギーレベル及び現在のエネルギーレベルも表示する。“Ｗｅｉｇｈｔ”アイコンは、患者からの現在の体重情報の入力を可能にし、コンピュータベースの処理システム１０６と通信を行い、かつ、過去の体重情報及び現在の体重情報を表示する。“Ｄｅｖｉｃｅｓ”インタフェースは、心臓モニタのような個人モニタリング装置からの入力を受け入れ、個人モニタリング情報をコンピュータベースの処理システム１０６に送信し、かつ、過去の個人モニタリング情報及び現在の個人モニタリング情報を表示する。“Ｊｏｕｒｎａｌ”インタフェースは、個人医療情報及びメモを入力及び表示するとともにこの情報をコンピュータベースの処理システム１０６に送信するための患者用メカニズムを提供する。“Ｆｒｉｅｎｄｓ  ＆  Ｆａｍｉｌｙ”インタフェースは、他の介護者（例えば、友人及び家族の一員）が患者の個人医療情報及びシステムによって生成された通知にアクセスすることができる患者用メカニズムを提供する。“Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ”インタフェースは、患者が医療専門家及び保険会社コンタクト情報並びに保険証券番号をリストアップすることができるようにするとともにこの情報をコンピュータベースの処理システム１０６に送信するメカニズムを提供する。“Ｈｏｓｐｉｔａｌ  Ｈｉｓｔｏｒｙ”インタフェースは、入院の情報及び他の関連の医療情報を入力及び表示するメカニズムを提供する。“Ｍｙ  Ａｃｃｏｕｎｔ”インタフェースは、個人情報及び設定を入力するメカニズムを提供する。
【００６４】
図５Ｃは、介護者インタフェースの一例を示す。介護者は、介護者によって監視されている患者の一人が薬を服用しなかったときにアラートを受け、その結果、介護者は、向上した健康結果を生成するために介入することができる。ディスプレイは、監視している患者の服薬コンプライアンスの現在の履歴も示し、介護者は、どのように状況に応じるかメモをとることができる。追加的には、介護者は、介護者がアラートに応答したことを表すようアラートを解除する又は介護者がそれほど忙しくなくてアラートに応答することができるときに（「スヌーズ」オプションを選択することによって行うことにより）再びアラートを出現させるように選択することができる。
【００６５】
図５Ｄは、ヘルスケアプロバイダインタフェースの例を示す。この場合、医師は、現在の体重増加、患者が報告した息切れ及び鬱血性心不全の現在の履歴を含む問題を同時に示唆する一連の表示を有することが原因のアラートを受ける。ディスプレイは、全てがコンピュータベースの処理システム１０６によって送信された現在の体重増加を示す。インタフェースによって、医療機関は、どのように状況に応じるかメモをとることもできる、アラートを解除することもできる又はアラートをスヌーズすることもできる。
【００６６】
図５Ｅは、病院職員インタフェースの例を示す。コンピュータベースの処理システムは、病院中からコンピュータベースの処理システムに報告されたデータを監視し、その分析は、今日の特定の病棟（例えば、老年科病棟）における高い発生率のＭＲＳＡケースを報告する。インタフェースは、病院の異なる病棟の間のＭＲＳＡケースの数及びＭＲＳＡの割合の比較を示す。インタフェースによって、職員は、どのように状況に応じるかメモをとることができる、アラートを解除することができる又はアラートをスヌーズすることができる。
【００６７】
図５Ｆは、臨床試験を監視する職員によって用いられる臨床試験インタフェースの例を示す。職員は、多数の患者が試験投薬を服用しないためにアラートを受け、その日誌は、ダラス及びヒューストンに配送されたがロサンジェルス、ニューヨーク及びフェニックスに配送されない特定の群の薬について異常があることを示唆する共通の言語を示す。都市による志願者数（ｅｎｒｏｌｌｍｅｎｔ  ｎｕｍｂｅｒｓ）及び順守率のような状況を分析するための関連のデータがスクリーンに表示される。職員は、アラートをスヌーズすることによって、アラートを解除することによって又はどのように状況に応じるかメモをとることによってアラートに応答することができる。
【００６８】
仮想的な使用ケース
以下、二つの仮想的な使用ケースを説明し、その各々は、医学の専門知識及び／又はリソース（医療又はそれ以外）を効率的に割り当てるためにここで説明するシステムの実現をどのように用いることができるかの例を含む。
【００６９】
ケース１：臨床試験
企業は、アルツハイマーの新薬の効能を評価するために臨床試験に携わる。企業は、薬が人々の一部にのみ作用することを知っているが、この時点までに好ましい反応をする患者を識別する方法を確認することができなかった。それにもかかわらず、その研究の投資を回収するために、企業は、大規模の臨床試験を開始した。プラセボ群又は治療群にいる試験参加者は、ゲノム分析及び血液化学検査によって検査を開始し、血液化学検査は、臨床試験中に毎月繰り返される。どの患者が新薬に対して好ましい反応をするか又はどれくらいの割合の人々が好ましい反応をするかを企業が知らないので、企業は、試験が統計的有意性を示すのに十分大きくならないとの見方を強めるかもしれない。試験が役に立たなかったことを知るためだけに試験の終了まで企業が待つ必要がある場合、企業は、元の臨床試験の投資金を著しく失う。
【００７０】
企業は、試験の全てのデータを監視するためにシステムを用いる。遺伝子検査及び血液検査は、診療記録からコンピュータベースの処理システムにダウンロードされる。患者は、薬を服用するときを患者に気付かせるとともに患者が実際に薬を服用したときを入力するよう患者に求めるコンピュータベースのアプリケーションを使用し、参照することにより、薬を服用しなかったことを検出するとともにコンピュータベースの処理システムに送信する。システムは、強く効く反応者となり得る患者のサブセットを早く観察するとともに反応する患者の遺伝的バイオマーカー及び化学的バイオマーカーの組合せを識別することができる。さらに、血液化学分析から、システムは、従わない患者に注意を与えることができ、従わない患者を試験から除外することができる。人体試験モニタは、患者の秘密保持及び検査の二重盲検の性質を維持するが分析及び適切に非特定化されるとともに目に見えない（ｂｌｉｎｄｅｄ）形式のデータに開かれたウィンドウを許容する特定のポータルを介してシステム分析を評価する。
【００７１】
システムの分析は、試験の規模が統計的有意性を保証するのに不十分であることを更に確認する。新たな治療群を試験の途中で追加するが、この治療群において、システムが良好な反応者を予測するものとして識別した遺伝的バイオマーカー及び血液バイオマーカーの患者は、事前に選別される。新たな治療群は、比較的小さく（したがって廉価であり）、短期間に優れた結果を示し、その結果、問題になっている薬に関連した残りの特許有効期間の下で更に早く認可が得られるとともに更に大きな利益が得られる。
【００７２】
ケース２：鬱血性心不全リスク分析
アンジェラは、鬱血性心不全を患う８２才の高齢女性である。大体の場合、アンジェラは良好であるが、時々、薬、食生活及び運動がバランスを崩し、アンジェラは体液の増量を経験する。この結果、呼吸が困難になり、救急車によって緊急治療室に運ばれ、再び安定状態にするためにアンジェラを数日間入院させる。仮定上、アンジェラは、同一状況における特定の健康管理システム（例えば、複数の病院を含む健康管理システム）の数千人の患者の一人であり、これらの出来事は、更に頻繁に注意が与えられ、健康保険制度により補償される（ｕｎｄｅｒ−ｒｅｉｍｂｕｒｓｅｄ）。健康管理システムは、これらの患者が症状の発現を有する前、症状の発現を有する患者を外来診察で見つける前又は症状の発現を有する患者を訪問看護師が見つける前並びに入院を必要とする出来事が存在する前の食生活及び薬のバランスを取り戻す前にこれらの患者を識別する解決を見つけることを所望する。
【００７３】
健康管理システムは、鬱血性心不全群の全体を監視及び管理するシステムを用いる。各患者は、データをＦｉｔＢｉｔ（登録商標）サーバにアップロードするためにブルートゥース（登録商標）技術及びインターネットを用いるＦｉｔＢｉｔ（登録商標）アクティビティ及びエクササイズモニタを受け取る。患者は、ＦｉｔＢｉｔ（登録商標）アプリケーションに毎日の体重を記録する。各患者は、ＭｙｆｉｔｎｅｓｓＰａｌ（登録商標）アプリケーションを用いて食事摂取を報告する方法が更に指示される。システムは、各患者に対するＦｉｔＢｉｔ（登録商標）データベース及びＭｙｆｉｔｎｅｓｓＰａｌ（登録商標）データベースから毎日のデータを抽出し、データが暗号化された形で存在するそれ自体のサーバにデータが安全に転送される。システムの計算機インフラは、各患者の食生活−運動−体重モデルをパラメータ化する。モデルは、人が食べたもの（食事）及び人の活動（運動）のレベルを入力として取得し、体液の増量がないと仮定する体重を予測する。予測される体重と実際の体重とを比較することによって、システムは、体液の増加による体重の増加を経験すると考えられる患者に注意を与え、そのような個人の経過観察を配置できるようにするために健康管理システムに通知を送信する。追加的に、医療関係者は、システムにアクセスするとともに体液の増加のリスクが高いと評価された患者のリストを観察し、これによって、医療関係者は、最も適切な患者にリソースを割り当てるトリアージのようなプロトコルを実現することができる。保険による補償が不十分な救急治療室の受診及び入院が結果的に減少することは、最終的な収益が優れている証となる。
【００７４】
複数の実施の形態を説明した。それにもかかわらず、種々の変更を本開示の精神及び範囲を逸脱することなく行うことができることを理解するであろう。
【００７５】
例えば、ここで開示するようなシステムを、個人の複数の異なるグループに関連したデータを監視及び処理するためにほぼ同時に用いてもよく、各グループの個人は、一部の健康に関する経験を有した又は有する。異なるグループに関連した処理及び他の機能を、例えば、順次に又は並行して実現してもよい。
【００７６】
一部の実現において、システムは、種々の個人に関連した治療、状態及び／又は結果についての情報を（例えば、データベースに）格納する。一部の実現において、システムを、どの治療又はどのタイプの治療が個人の健康を最も向上させる可能性が高いかを生成された通知によって識別するように適合させ、個人は、生成された通知によって識別される。例えば、治療、状態及び結果についての情報を含むシステム出力を、患者、医療専門家、医師、ケースマネージャ、精神保健専門家、介護者、家族の一員又は他の個人に報告してもよい。
【００７７】
システムを、テキストメッセージを介して、電子メールメッセージを介して、ウェブページ若しくは他のコンピュータインタフェースを介して、電子通信を介して、ページャを介して及び／又は通話を介して結果（例えば、生成された通知）を報告するように適合させてもよい。一部の実現において、システム通信の一部又は全ては安全である。一部の実現において、セキュリティは、コンピュータベースの処理システムとコンピュータベースのユーザインタフェースデバイスとの間の通信を安全にするためにＳＳＬ、公開鍵暗号化システム及び／又は共有鍵を介した暗号化を用いて設けられる。
【００７８】
一部の実現において、データを暗号化した形で格納してもよい。追加的に、一部の実現において、データを評価することができ、かつ、出力を非特定化された形で報告することができる。一部の実現において、システムは、各出来事（ｅｖｅｒｙ  ｏｃｃａｓｉｏｎ）並びに各記録及び／又はデータ項目を評価した各ユーザの記録を取る。
【００７９】
一部の実現において、システムは、特定の個人が一つ以上の過去の臨床試験に参加していたときに注意を与えるように適合させる。一部の実現において、システムは、個人が過去の臨床試験において良い参加者であったか否かを識別する。
【００８０】
種々の実施の形態において、ここに開示した対象を、本明細書に開示した構造及び／又はその構造的な等価物を含むデジタル電子回路又はコンピュータベースのソフトウェア、ファームウェア若しくはハードウェア及び／又はその組合せで実現することができる。一部の実施の形態において、ここに開示した対象を、一つ以上のコンピュータプログラム、すなわち、一つ以上のデータ処理装置（例えば、プロセッサ）によって実行するために又は一つ以上のデータ処理装置の動作を制御するためにコンピュータ記憶媒体においてコード化されたコンピュータプログラム命令の一つ以上のモジュールにおいて実現することができる。代替的に又は追加的に、プログラム命令を、人為的に生成させた電波信号、例えば、データ処理装置によって実行するために適切な受信装置に送信される情報をコード化するために生成したマシン生成された（ｍａｃｈｉｎｅ−ｇｅｎｅｒａｔｅｄ）電気信号、光信号又は電磁信号においてコード化してもよい。コンピュータ記憶媒体を、コンピュータ可読記憶媒体、コンピュータ可読記憶構造、ランダム若しくはシリアルアクセスメモリアレイ若しくはデバイス又はその組合せとする又はそれに含めることができる。コンピュータ記憶媒体が電波信号を含むものと考えられないとしても、コンピュータ記憶媒体を、人工的に生成した電波信号でコード化されたコンピュータプログラム命令のソース又は送り先とすることができる。コンピュータ記憶媒体を、一つ以上の個別の物理的構成要素又は媒体、例えば、複数のＣＤ，コンピュータディスク及び／又は他の記憶装置とする又はそれに含めることもできる。
【００８１】
本明細書で説明した動作を、一つ以上のコンピュータ可読記憶装置に記憶された又は他のソースから受信したデータに基づいてデータ処理装置（例えば、プロセッサ）によって実行される動作として実現することができる。用語「プロセッサ」は、例として一つ以上のプログラマブルプロセッサ、コンピュータ、システムオンチップ又はその組合せを含む全ての種類のデータ処理用装置、デバイス及びマシンを含む。装置は、専用論理回路、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）を含むことができる。装置は、ハードウェアに加えて、本コンピュータプログラムの実行環境を作成するコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、クロスプラットフォームランタイム環境、バーチャルマシン又はその一つ以上の組合せを構成するコードを含むこともできる。装置及び実行環境は、ウェブサービス、分散コンピューティングインフラ及びグリッドコンピューティングインフラのような種々の異なるコンピューティングモデルインフラを実現することができる。
【００８２】
本明細書が多数の特定の実現の詳細を含むが、これらを、任意の発明の範囲又は特許請求の範囲を限定するものと解釈すべきではなく、特定の発明の特定の実施の形態に特有の形態の説明と理解すべきである。個別の実施の形態に関連して本明細書で説明した所定の形態を、単一の実施の形態と組み合わせて実現することもできる。逆に、単一の実施の形態に関連して説明した種々の形態を、複数の実施の形態で個別に又は任意の適切なサブコンビネーションにおいて実現することもできる。さらに、形態を、所定の組合せにおいて役割を果たすものとして上述するとともに最初にそのように特許請求の範囲に記載するが、特許請求の範囲に記載した組合せから一つ以上の形態を、一部のケースにおいて組合せから除外することができ、特許請求の範囲に記載した組合せは、サブコンビネーション又はサブコンビネーションの変形を対象とすることができる。
【００８３】
同様に、動作を図面で描写するとともに特定の順序で生じるものとしてここで説明するが、これを、そのような動作を示した特定の順序又は順番で実行することを要求するもの又は所望の結果を得るために全ての説明した動作を実行するものと理解すべきではない。所定の環境において、マルチタスク及び並行処理が有利となることがある。さらに、ここで説明した実施の形態の種々のシステムの構成要素の分離を、全ての実施の形態においてそのような分離を必要とするものと理解すべきではなく、説明したプログラムコンポーネント及びシステムを一般的には単一のソフトウェア製品において互いに統合する又は複数のソフトウェア製品にパッケージ化することができることを理解すべきである。
【００８４】
さらに、ここに開示した概念の一部は、コンピュータ又は任意の命令実行システムにより又はそれに関連して用いられるプログラムコードを提供するコンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体からアクセス可能なコンピュータプログラム製品の形態をとることができる。この説明のために、コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体を、命令実行システム、装置又はデバイスにより又はそれに関連して用いられるプログラムを含有、記憶、送信、伝搬又は転送することができる任意の有体装置（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ａｐｐａｒａｔｕｓ）とすることができる。
【００８５】
媒体を、電子、磁気、光、電磁、赤外線又は半導体システム（又は装置若しくはデバイス）とすることができる。コンピュータ可読媒体の例は、半導体又は固体メモリ、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータディスケット（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｄｉｓｋｅｔｔｅ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、硬質磁気ディスク及び光ディスクを含む。光ディスクの現在の例は、コンパクトディスク−リードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク−読出し／書込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）及びＤＶＤを含む。
【００８６】
コンピュータ可読媒体又はコンピュータ可読記憶媒体の語句は、（例えば、米国特許法第１０１条における）法定の全ての媒体を含むことを意図し、一部の場合において、特許請求の範囲が合法的なコンピュータ可読（記憶）媒体を含むために除外することが必要である限りにおいて性質上非合法の全ての媒体を特に除外することを意図する。
【００８７】
他の実現は、特許請求の範囲内である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図５Ｅ】
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【図５Ｆ】
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【国際調査報告】
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