(57)【要約】  ある患者の少なくとも１つの二次副甲状腺機能亢進症（ＳＨＰＴ）リスク因子を決定するためのコンピュータ実装される方法が、メモリとの通信状態にあるリスク評価コンピュータシステムを使用して実装される。この方法は、患者に関連する複数の人口統計データをモバイルコンピューティング装置から受信するステップと、患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度をモバイルコンピューティング装置から受信するステップと、その複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、少なくとも１つの推定式を使用して、患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップとを含み、ＳＨＰＴリスク因子は患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す。
2017516066.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある患者の少なくとも１つの二次副甲状腺機能亢進症（ＳＨＰＴ）リスク因子を決定するためのコンピュータ実装される方法であって、メモリとの通信状態にあるリスク評価コンピュータシステムを使用して実装され、
患者に関連する複数の人口統計データを受信するステップと、
患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度を受信するステップと、
リスク評価コンピュータシステムによって、患者に関連する複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、少なくとも１つの推定式を使用して、患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップであって、ＳＨＰＴリスク因子が、患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す、決定するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
少なくとも１つの糸球体濾過量（ＧＦＲ）の第１の要求を受信するステップと、
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップであって、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が、イオタラム酸ＧＦＲ（ｉＧＦＲ）および推定ＧＦＲ（ｅＧＦＲ）のうち少なくとも１つを含む、決定するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
副甲状腺ホルモン濃度（ＰＴＨ）の第２の要求を受信するステップと、
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップであって、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が、推定されたＰＴＨ（ｅＰＴＨ）およびｙＰＴＨのうち少なくとも１つを含む、決定するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
信頼性分析への第３の要求を受信するステップであって、第３の要求が信頼性の確率値を含む、受信するステップと、
信頼性分析についての第３の応答を決定するステップであって、第３の応答が、信頼性の確率値に関連する少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の値の範囲である、決定するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
コンピュータシステムによって、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の第１の予測値を受信するステップと、
閾値分析への第４の要求を受信するステップであって、第４の要求が第１の予測値を含む、受信するステップと、
閾値分析についての第４の応答を決定するステップであって、第４の応答が、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が第１の予測値を超えるか下回るかの閾値確率を含む、決定するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
それぞれの値にある確率を有する、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の複数の値を含むレポートを受信するステップ
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
患者に関連する複数の人口統計データを受信するステップが、
患者の性別、
患者の人種、および
患者が糖尿病であるかの指示
のうち少なくとも１つを受信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８】
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップが、
患者の糸球体濾過量計算値の対数、
患者の推定糸球体濾過量シミュレーションの対数、
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の期待値、
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の不確実性の計算値、および
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の閾値の計算値
のうち少なくとも１つを決定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９】
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップが、
患者の予測副甲状腺ホルモンレベル、
患者の推定副甲状腺ホルモンレベル、
患者についての期待値の計算値、
患者についての不確実性の計算値、および
患者についての閾値の計算値
のうち少なくとも１つを決定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１０】
モバイルコンピューティング装置上の表示のために少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を提供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１１】
二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのリスク評価コンピュータシステムであって、リスク評価コンピュータシステムが、データを記憶するためのメモリと、メモリと通信状態にあるプロセッサとを含み、前記プロセッサが、
患者に関連する複数の人口統計データを受信するステップと、
患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度を受信するステップと、
患者に関連する複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、少なくとも１つの推定式を使用して、患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップであって、ＳＨＰＴリスク因子が、患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す、決定するステップと
を行うようにプログラムされる、リスク評価コンピュータシステム。
【請求項１２】
プロセッサが、
少なくとも１つの糸球体濾過量（ＧＦＲ）の計算への第１の要求を受信するステップと、
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップであって、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が、イオタラム酸ＧＦＲ（ｉＧＦＲ）および推定ＧＦＲ（ｅＧＦＲ）のうち少なくとも１つを含む、決定するステップと
を行うようにさらにプログラムされる、請求項１１に記載のリスク評価コンピュータシステム。
【請求項１３】
プロセッサが、
副甲状腺ホルモン血中濃度（ＰＴＨ）の計算への第２の要求を受信するステップと、
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップであって、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が、推定ＰＴＨ（ｅＰＴＨ）およびｙＰＴＨのうち少なくとも１つを含む、決定するステップと
を行うようにさらにプログラムされる、請求項１１に記載のリスク評価コンピュータシステム。
【請求項１４】
プロセッサが、
信頼性分析への第３の要求を受信するステップであって、第３の要求が信頼性確率値を含む、受信するステップと、
信頼性分析についての第３の応答を決定するステップであって、第３の応答が、信頼性確率値に関連する少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の値の範囲である、決定するステップと
を行うようにさらにプログラムされる、請求項１１に記載のリスク評価コンピュータシステム。
【請求項１５】
プロセッサが、
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の第１の予測値を受信するステップと、
閾値分析への第４の要求を受信するステップとであって、第４の要求が第１の予測値を含む、受信するステップと、
閾値分析についての第４の応答を決定するステップであって、第４の応答が、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が第１の予測値を超えるか下回る閾値確率を含む、決定するステップと
を行うようにさらにプログラムされる、請求項１１に記載のリスク評価コンピュータシステム。
【請求項１６】
プロセッサが、
それぞれの値にある確率が関連している、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の複数の値を含むレポートを受信する
ようにさらに構成される、請求項１１に記載のリスク評価コンピュータシステム。
【請求項１７】
プロセッサが、
患者の性別、
患者の人種、および
患者が糖尿病であるかの指示
のうち少なくとも１つを受信するようにさらにプログラムされる、請求項１１に記載のリスク評価コンピュータシステム。
【請求項１８】
プロセッサが、
患者の糸球体濾過量計算値の対数、
患者の推定糸球体濾過量シミュレーションの対数、
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の期待値、
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の不確実性の計算値、および
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の閾値の計算値
のうち少なくとも１つを決定するようにさらにプログラムされる、請求項１１に記載のリスク評価コンピュータシステム。
【請求項１９】
プロセッサが、
患者の予測副甲状腺ホルモンレベル、
患者の推定副甲状腺ホルモンレベル、
患者についての期待値の計算値、
患者についての不確実性の計算値、および
患者についての閾値の計算値
のうち少なくとも１つを決定するようにさらにプログラムされる、請求項１１に記載のリスク評価コンピュータシステム。
【請求項２０】
プロセッサが、モバイルコンピューティング装置上の表示のために少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を提供するようにさらにプログラムされる、請求項１１に記載のリスク評価コンピュータシステム。
【請求項２１】
二次副甲状腺機能亢進症（ＳＨＰＴ）リスク因子をモバイルコンピューティング装置上で決定するために、プロセッサ実行可能な命令を具体化してそこに有するコンピュータ可読ストレージ装置であって、モバイルコンピューティング装置が、少なくとも１つのプロセッサと、プロセッサに結合されたメモリとを含み、プロセッサ実行可能命令が、モバイルコンピューティング装置によって実行されると、モバイルコンピューティング装置に、
患者に関連する複数の人口統計データを受信するステップと、
患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度を受信するステップと、
複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度をリスク評価コンピュータシステムに送信するステップと、
少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を受信するステップと
を行わせる、コンピュータ可読ストレージ装置。
【請求項２２】
モバイルコンピューティング装置に関連するディスプレイに少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を表示する
ようにさらに構成される、請求項２１に記載のコンピュータ可読ストレージ装置。
【請求項２３】
プロセッサ実行可能な命令が、
患者の性別、
患者の人種、および
患者が糖尿病であるかの指示、
のうち少なくとも１つをモバイルコンピューティング装置に受信させる、請求項２１に記載のコンピュータ可読ストレージ装置。
【請求項２４】
二次副甲状腺機能亢進症（ＳＨＰＴ）リスク因子をリスク評価コンピュータシステム上で決定するために、プロセッサ実行可能な命令を具体化してそこに有するコンピュータ可読ストレージ装置であって、リスク評価コンピュータシステムが、少なくとも１つのプロセッサと、プロセッサに結合されたメモリとを含み、プロセッサ実行可能命令が、リスク評価コンピュータシステムによって実行されると、リスク評価コンピュータシステムに、
患者に関連する複数の人口統計データを受信するステップと、
患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度を受信するステップと、
患者に関連する複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、少なくとも１つの推定式を使用して、患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップであって、ＳＨＰＴリスク因子が、患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す、決定するステップと
を行わせる、コンピュータ可読ストレージ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれている、２０１４年２月４日に出願された米国仮特許出願第６１／９３５５９３号および、２０１５年２月２日に出願された米国仮特許出願第１４／６１２１０９号の優先権を主張するものである。
【０００２】
本明細書は医学的リスク因子に関し、より具体的には、二次性副甲状腺機能亢進症に関連するリスク因子を評価するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
二次性副甲状腺機能亢進症（ＳＨＰＴ）は、副甲状腺が過剰な量の副甲状腺ホルモン（ＰＴＨ）を生成する状態である。ＳＨＰＴは、個人の副甲状腺が、過剰なリンを伴ったカルシウム欠乏（低カルシウム血症）またはビタミンＤ欠乏、ならびに慢性腎臓病（ＣＫＤ）などの腎機能異常に直面したときに発生する。ＳＨＰＴは深刻な合併症を引き起こすことがあるが、その状態に関連するリスク因子の正確な評価の複雑さに起因して、診断が困難な場合がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｉｎｋｅｒ  ＬＡ  ら、「Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  Ｇｌｏｍｅｒｕｌａｒ  Ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ  Ｒａｔｅ  ｆｒｏｍ  Ｓｅｒｕｍ  Ｃｒｅａｔｉｎｉｎｅ  ａｎｄ  Ｃｙｓｔａｔｉｎ  Ｃ」、Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ  ２０１２：３６７：２０−９
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一態様では、ある患者の少なくとも１つの二次副甲状腺機能亢進症（ＳＨＰＴ）リスク因子を決定するためのコンピュータ実装される方法が提供される。この方法は、メモリとの通信状態にあるリスク評価コンピュータシステムを使用して実装される。この方法は、患者に関連する複数の人口統計データをモバイルコンピューティング装置から受信するステップと、患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度をモバイルコンピューティング装置から受信するステップと、リスク評価コンピュータシステムによって、その複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、少なくとも１つの推定式を使用して、患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップとを含み、ＳＨＰＴリスク因子は患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す。
【０００６】
別の態様では、二次副甲状腺機能亢進症（ＳＨＰＴ）リスク因子を決定するためのリスク評価コンピュータシステムが提供される。リスク評価コンピュータシステムは、データを記憶するためのメモリと、そのメモリと通信状態にあるプロセッサとを含む。プロセッサは、患者に関連する複数の人口統計データをモバイルコンピューティング装置から受信し、患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度をモバイルコンピューティング装置から受信し、その複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、少なくとも１つの推定式を使用して、患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するように構成され、ＳＨＰＴリスク因子は患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す。
【０００７】
別の態様では、二次副甲状腺機能亢進症（ＳＨＰＴ）リスク因子をモバイルコンピューティング装置上で決定するために、プロセッサ実行可能な命令を具体化してそこに有するコンピュータ可読ストレージ装置が提供される。モバイルコンピューティング装置によって実行されると、プロセッサ実行可能命令はコンピューティング装置に、ある患者に関連する複数の人口統計データを受信させ、その患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度を受信させ、その複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度をリスク評価コンピュータシステムに送信させ、その患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を受信させる。ＳＨＰＴリスク因子は患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す。
【０００８】
さらに別の態様では、二次副甲状腺機能亢進症（ＳＨＰＴ）リスク因子をリスク評価コンピュータシステム上で決定するために、プロセッサ実行可能な命令を具体化してそこに有するコンピュータ可読ストレージ装置が提供される。リスク評価コンピュータシステムによって実行されると、プロセッサ実行可能命令は、リスク評価コンピュータシステムに、ある患者に関連する複数の人口統計データを受信させ、その患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度を受信させ、その患者に関連する複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、その患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定させる。ＳＨＰＴリスク因子は患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す。
【０００９】
本明細書に記載される特徴、機能、および利点は、本開示の様々な実施形態において別々に実現されてもよいし、またはさらに他の実施形態内において一体化されてもよく、それらのさらなる詳細は、下記の説明および図面を参照して理解され得る。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の一例示的実施形態による、リスク評価コンピュータシステムの例および複数のモバイルコンピューティング装置を含む、二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するために使用されるシステム例の簡略化ブロック線図である。
【図２】二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するために図１のシステムに示されるとおりに使用される、リスク評価コンピュータシステムなどのサーバシステムのブロック線図である。
【図３】二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するために図１のシステムに示されるとおりに使用される、図１のモバイルコンピューティング装置などのユーザシステムのブロック線図である。
【図４】図１のシステムを使用した二次副甲状腺機能亢進症リスク因子の決定を示すデータフローの例を示す図である。
【図５】リスク評価コンピュータシステムによって、図１のシステムを使用して行われる、二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するための方法例の図である。
【図６】モバイルコンピューティング装置によって、図１のシステムを使用して行われる、二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するための方法例の図である。
【図７】図１に示されるシステムで使用されてもよい、１つまたは複数のコンピューティング装置例のコンポーネントの図である。
【図８】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図９】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図１０】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図１１】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図１２】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図１３】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図１４】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図１５】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図１６】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図１７】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図１８】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図１９】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図２０】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図２１】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図２２】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図２３】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【図２４】図２のリスク評価コンピュータシステムと通信状態にある、図３に示されるとおりのモバイルコンピューティング装置を使用して二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を決定するためのソフトウェア例の、スクリーンショットの図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
様々な実施形態の特定の特徴がいくつかの図面に示され、他の図面には示されないことがあるが、これは単に便宜上である。いずれかの図面のいずれかの特徴が、他のいずれかの図面のいずれかの特徴と組み合わされて参照および／または特許請求されてもよい。
【００１２】
下記の、実装の詳細な説明は添付図面を参照する。異なる図面内の同じ参照番号は、同じ、または類似する要素を識別してもよい。また、下記の詳細な説明は特許請求の範囲を限定しない。
【００１３】
本明細書に記載されるシステムは、ＳＨＰＴの可能性が高まった患者を識別するために、二次副甲状腺機能亢進症（ＳＨＰＴ）の評価を、スクリーニングツールを提供することによって支援するように構成される。より具体的には、このシステムは、患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するように構成される。ＳＨＰＴは、副甲状腺が過剰な量の副甲状腺ホルモン（ＰＴＨ）を生成する状態である。ＳＨＰＴは、個人の副甲状腺が、過剰なリンを伴ったカルシウムの欠乏（低カルシウム血症）またはビタミンＤの欠乏（ビタミンＤ欠乏症）、ならびに慢性腎臓病（ＣＫＤ）などの腎機能異常を経験したときに発生する。ＳＨＰＴは患者の深刻な合併症に関連していることがある。そのような合併症には、例えば骨疾患、骨折、心疾患による死亡率の上昇、進行性腎機能低下、および血管組織内のカルシウム沈着物の堆積などが含まれることがある。ＳＨＰＴはそのような深刻な合併症を引き起こすことがあるが、その状態に関連するリスク因子を正確に評価することの複雑さに起因して、診断が困難な場合がある。
【００１４】
現行の少なくともいくつかの医療ガイドラインは、ＣＫＤをもつ患者を治療する医師は生化学的試験を使用して患者にＳＨＰＴのスクリーニングを行うべきであると定めているが、そのようなスクリーニングには技術的および財務的な複雑さがある。いくつかのケースでは、ＰＴＨ上昇の試験にそのような複雑さがあることから、スクリーニングを命じる頻度が低下する。したがって、本明細書に記載されるシステムおよび方法などの予備スクリーニングツールが望まれる。より具体的には、本明細書に記載されるシステムおよび方法は、ＳＨＰＴの可能性が高まった患者を優先的に詳細な生化学的試験に送る。よって、医療的実用性がある。
【００１５】
ＳＨＰＴに関連するリスク因子の診断の少なくともいくつかは、測定誤差を含むことがある。例えば、腎機能の１つの指標である糸球体濾過量（ＧＦＲ）の割合が、ＳＨＰＴのリスクの指示の役割を担ってもよい。しかし、ＧＦＲの測定には測定誤差が含まれることがあり、したがって、推定されたＧＦＲ（ｅＧＦＲ）と実際のＧＦＲまたはイオタラム酸ＧＦＲ（ｉＧＦＲ）との間には相違があり得る。同様に、副甲状腺ホルモン（ＰＴＨ）の血中濃度は、また別の重要なＳＨＰＴのリスクの指示である。とりわけ、ＳＨＰＴの性質として、ＰＴＨとｉＧＦＲには少なくとも何らかの相関関係がある。ＰＴＨの測定にも同様に測定誤差が含まれることがあり、したがって、第１の推定ＰＴＨ（ｅＰＴＨ）と第２の推定ＰＴＨ（ｙＰＴＨ）との間には相違があり得る。よって、ｅＰＴＨまたはｅＧＦＲなどの推定リスク因子がｉＧＦＲなどの実際のリスク因子またはｙＰＴＨとほぼ等しいということについて、信頼度が大きいほど、患者を評価する医療専門職員にとって有益である。さらに、実測値に換えて推定値が使用されるときには必ず、推定値に不確実性が含まれることによって、推定値に不確実性がないとの思い込みに基づく医療専門職員の行動を回避できることがある。したがって、本明細書に記載されるシステムおよび方法は、ある測定誤差モデルを使用して、実測値（ｉＧＦＲなど）と推定値（実際のＧＦＲなど）との間に起こり得る相違に対処する。
【００１６】
したがって、実測値、推定値、および誤差の間の関係は、実測値＝式推定＋誤差、という数式で表され得る。あるいは、計算を簡単にするために、対数を使って同じ概念を表すと、Ｌｏｇ実測値＝Ｌｏｇ式推定＋誤差という数式で表すこともできる。誤差は、バイアスおよび分散パラメータによって特性付けることのできる統計分布に対する残ったランダムな影響として説明される。測定誤差モデルのバイアスおよび分散パラメータは、ある推定式（推定値を決定するために使用される）から得られた結果が実測値と比較されるデータセットから、推定することができる。
【００１７】
この例示的実施形態では、本明細書に記載される方法は、モバイルコンピュータ装置と通信状態にあるリスク評価コンピュータシステムによって行われる。したがって、リスク評価コンピュータシステムとモバイルコンピューティング装置はそれぞれ、ＳＨＰＴに関連するリスク因子の決定を容易にするためのステップを行うように構成される。さらに、少なくともいくつかの例では、本明細書に記載される方法は他の複数のシステムまたは単一のシステムによって行われる。
【００１８】
本明細書に記載される第１の方法はリスク評価コンピュータシステムによって行われ、（ａ）ある患者に関連する複数の人口統計データをモバイルコンピューティング装置から受信するステップと、（ｂ）その患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度をそのモバイルコンピューティング装置から受信するステップと、（ｃ）リスク評価コンピュータシステムによって、その患者に関連する複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、少なくとも１つの推定式を使用して、その患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップとを含み、ＳＨＰＴリスク因子は患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す。
【００１９】
本明細書に記載される第２の方法はモバイルコンピューティング装置によって行われ、（ａ）ある患者に関連する複数の人口統計データを受信するステップと、（ｂ）その患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度を受信するステップと、（ｃ）その複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度をリスク評価コンピュータシステムに送信するステップと、（ｄ）その患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を受信するステップとを含み、ＳＨＰＴリスク因子は患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す。
【００２０】
この例示的実施形態において、あるユーザがモバイルコンピューティング装置から、ＳＨＰＴリスク因子の決定に関連するソフトウェアにアクセスする。このソフトウェアは、ある患者のＳＨＰＴリスク因子の評価に関する情報の入力、そのような入力情報に関して行われる分析の設定、リスク評価コンピュータシステムとの対話および通信、リスク評価コンピュータシステムからの、ＳＨＰＴリスク因子の再評価に関連する情報の受信、および、そのような情報の表示を容易にする。このソフトウェアは、コンピュータ可読ストレージとしてモバイルコンピューティング装置上に格納されてもよい。一例では、モバイルコンピューティング装置は、ソフトウェアをローカルアプリケーションとして、ローカルメモリ上に「ローカルに」記憶してもよい。別の例では、モバイルコンピューティング装置は、リモートシステムまたはクラウドシステムからソフトウェアにアクセスする。ユーザは、ソフトウェアと対話するために、ログイン情報などの情報を入力するよう要求されてもよい。そのようなログイン情報によって、不適切な医療サービス提供者である人物からソフトウェアおよび関連データを保護することが容易になり得る。
【００２１】
モバイルコンピューティング装置は、ある患者に関連する複数の人口統計データを受信する。この複数の人口統計データは、例えば、患者の年齢、患者の性別、患者の人種、および、患者が糖尿病であるかの指示を含んでもよい。より詳細には、人口統計データは、患者の年齢のテキスト入力を含んでもよい。加えて、人口統計データは、患者が男性か女性かを選択するラジオボックス入力などの指示を含んでもよい。人口統計データはまた、患者と最も密接に関連する人種分類を選択するラジオボックス入力などの指示を含んでもよい。この例示的実施形態では、患者が「アフリカ系アメリカ人」か「非アフリカ系アメリカ人」かを人種分類に指定することが要求される。他の例では、それらがＳＨＰＴに関連するリスク因子の評価に適する限り、他の分類が使用されてもよい。したがって、どのような人口統計データでも、その人口統計データと少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の間の関係を処理するための情報が存在するならば、受信されて使用されてもよい。人口統計データはまた、患者が糖尿病に罹患しているか否かを選択するラジオボックス入力などの指示を含んでもよい。標本データに関連する少なくともいくつかの値は、ＳＨＰＴのより高いか低い罹患率に関連するので、そのような人口統計データはＳＨＰＴに関連するリスク因子の評価に有用である。他の例では、人口統計データは、ＳＨＰＴのリスク因子の評価に情報を提供し得る、他のどのような人口統計情報を含んでもよい。
【００２２】
モバイルコンピューティング装置は、患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度もまた受信する。腎臓濾過マーカの濃度は、患者の血液、血漿、または血清の中の１つまたは複数の体内腎臓濾過マーカの濃度を示す。腎臓濾過マーカは、体内で行われる通常の生化学過程の副生成物として生成される有機小分子またはタンパク質であり、その後、腎臓によって体から除去される。腎臓濾過マーカには、例えば、クレアチニン、シスタチンＣ、β−トレースプロテイン、β２−マイクログロブリン、およびレチノール結合タンパク質が含まれ得る。この例示的実施形態では、腎臓濾過マーカはクレアチニンである。クレアチニンは、ヒトの筋肉内でクレアチンリン酸が分解されるときに生成される副生成物である。クレアチニンは主に、腎臓によって行われる糸球体濾過によって血液外に排出される。そのような腎臓内の糸球体濾過が欠損すると、クレアチニンの血中レベルが上昇する。したがって、クレアチニンの血中レベルは腎臓濾過量（ＧＦＲ）と相関する。クレアチニンのレベルを複数の人口統計データ（年齢、性別、および人種特性）と共に使用して、推定ＧＦＲ（ｅＧＦＲ）を計算することもできる。前述し、ここでも説明するように、ＧＦＲおよびｅＧＦＲはＳＨＰＴに関連するリスク因子の評価に有用である。この例示的実施形態では、ユーザはクレアチニンのレベルを数値の形式で入力してもよい。より具体的には、ユーザはクレアチニン濃度をｄｌあたりｍｇ単位で入力する。どのような腎臓濾過マーカも腎臓濾過量を示し得るので、代替実施形態では任意の適切な腎臓濾過の濃度が使用されてもよく、それには、例えばシスタチンＣ、β−トレースプロテイン、β２−マイクログロブリン、およびレチノール結合タンパク質が含まれるが、それらに限定されない。
【００２３】
少なくともいくつかの実施形態では、モバイルコンピューティング装置が、少なくとも１つの第１のラボラトリ試験推定の計算値への第１の要求を受信する。一実施形態では、第１の要求は、腎機能の指標および第１の不確実度の計算値への要求である。少なくとも１つの例では、第１の要求は、より具体的には、少なくとも１つの糸球体濾過量の計算値への要求である。そのような例では、糸球体濾過量はイオタラム酸ＧＦＲ（ｉＧＦＲ）および、推定糸球体濾過量（ｅＧＦＲ）を含んでもよい。よって、本明細書で使用するとき、ｉＧＦＲおよびｅＧＦＲはＳＨＰＴリスク因子として機能し、医療提供者によって患者のＳＨＰＴリスクを決定するために審査され得る。第１の不確実度は、第１のラボラトリ試験推定の正確さの確率の予測を表す。不確実度は、ｅＧＦＲをｉＧＦＲに関連付けるバークソン測定誤差モデルから推定される。本明細書で使用するとき、バークソン測定誤差モデルは、計算におけるそのような誤推定に対処するためにＣＫＤ−ＥＰＩ式の誤差を識別して分類するモデルを指す。ＣＫＤ−ＥＰＩ式について、以下に説明する。バークソン測定誤差モデルは、イオタラム酸トレーサー技法によって測定される実際のＧＦＲ（ｌｏｇ  ｉＧＦＲ）が、式１に定められるとおり、等価的に式２に定められるとおりに、バイアス（ｂ）および分散パラメータ（ｖ）を含む対数正規誤差分布によってＣＫＤ−ＥＰＩ推定（ｅＧＦＲ）に関連していることを前提とする：
式１：
【数１】
2017516066.tif 000003
式２：
ｌｏｇ（ｉＧＦＲ）〜Ｎｏｒｍａｌ（ｌｏｇ（ｅＧＦＲ）＋ｂ，ｖ）
【００２４】
バイアスおよび分散パラメータは、所与のｅＧＦＲがｉＧＦＲの２０％と３０％の範囲内にある確率についての公開されている研究から、対数正規分布、正規（ガウス）分布、および非線形回帰の数理的特性を使用して推定されたものである。そのような研究は、Ｉｎｋｅｒ  ＬＡ  らによって、「Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  Ｇｌｏｍｅｒｕｌａｒ  Ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ  Ｒａｔｅ  ｆｒｏｍ  Ｓｅｒｕｍ  Ｃｒｅａｔｉｎｉｎｅ  ａｎｄ  Ｃｙｓｔａｔｉｎ  Ｃ」、Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ  ２０１２：３６７：２０−９に公開されている。６０未満、６０−８９、および９０超ｍｌ／ｍｉｎ／１．７３ｍ２のｅＧＦＲ値に非線形回帰が行われ、式３および式４の統計的尤度を最大化するｂおよびｖの値を求めながら進行する：
式３：
【数２】
2017516066.tif 000004
式４：
【数３】
2017516066.tif 000005
【００２５】
式３および４で、ｐＬｏｇｎｏｒｍａｌ（ｘ｜−ｂ，ｖ）およびｐＮｏｒｍａｌ（ｘ｜−ｂ，ｖ）は、当技術分野で知られているパラメータ−ｂおよびｖを有する対数正規分布および正規分布の確率密度関数である。値ｙ１およびｙ２は、下記の表（表１）に示されるとおりの、ｅＧＦＲの値に応じた値を仮定する：
【００２６】
【表１】
2017516066.tif 000006
【００２７】
そのように推定されたバイアスおよび分散パラメータは下記の表（表２）に与えられる：
【００２８】
【表２】
2017516066.tif 000007
【００２９】
いくつかの実施形態では、モバイルコンピューティング装置は、少なくとも１つの第２のラボラトリ試験推定の計算値への第２の要求もまた受信する。一実施形態では、第２の要求は、二次副甲状腺機能亢進症に関連するリスク因子および第２の不確実度の計算値への要求である。少なくとも１つの例では、第２の要求は、より具体的には、第１の推定副甲状腺ホルモン血中濃度（ｅＰＴＨ）の計算値と、第２の推定副甲状腺ホルモン血中濃度（ｙＰＴＨ）の計算値のうち少なくとも１つの計算値への要求である。したがって、本明細書で使用されるとき、ｅＰＴＨおよびｙＰＴＨはＳＨＰＴリスク因子として機能して、医療提供者によって患者のＳＨＰＴリスクを決定するために審査されてもよい。ｅＰＴＨは、アプリケーションが、ｅＧＦＲへのバークソン測定誤差モデルの適用、受信された患者データ（人口統計データを含む）、ＰＴＨおよびｉＧＦＲ間の関係へのスプラインモデルの適用に基づいて計算する、副甲状腺ホルモンの推定レベルである。ｙＰＴＨは、ｅＰＴＨへの統計的誤差モデルの使用に基づく副甲状腺ホルモンの予測レベルを反映する。第２の不確実度は、第２のラボラトリ試験推定の正確さの確率の予測を表す。本明細書で使用されるとき、統計誤差モデルは、計算におけるそのような誤差に対処するために測定誤差を識別して分類するモデルを指す。
【００３０】
少なくともいくつかの例では、ユーザが、あるＳＨＰＴリスク因子が特定の値（または値の範囲）である特定の可能性を患者が有するかどうかの決定を望むことがある。例えば、そのユーザの所見、個人的履歴、および分析によっては、そのＳＨＰＴリスク因子が一定の値より高そうなのか低そうなのかにユーザが関心を示す場合がある。この関心は、患者とのそれ以前の対話および患者の分析に応じて異なり得る。したがって、モバイルコンピューティング装置は、信頼性の分析への第３の要求を受信する。信頼性の分析は、そのＳＨＰＴリスク因子がある特定の信頼度で関連し得る値の範囲である。第３の要求は、信頼度を表す信頼性確率値を含む。換言すれば、ユーザは、所与の信頼レベルに対応するＳＨＰＴリスク因子の範囲がどれだけかを知るための要求を行う。
【００３１】
第２の例では、そのＳＨＰＴリスク因子が特定の閾値を超えそうなのか下回りそうなのかをユーザが知りたい場合がある。モバイルコンピューティング装置は、さらに、閾値分析への第４の要求を受信する。第４の要求は第１の予測値を含む。第４の要求は、そのＳＨＰＴリスク因子が第１の予測値を超えるか下回る確率への要求である。いくつかの例では、第４の要求は、単にそのＳＨＰＴリスク因子が第１の予測値を超えるか下回るかの指標を含んでもよい。例えば、ユーザは、単に、あるＳＨＰＴリスク因子に対する特定の値が閾値を超えるか閾値を下回る確率を知りたいのだと定めてもよい。
【００３２】
モバイルコンピューティング装置はさらに、受信したデータをすべてリスク評価コンピュータシステムに送信する。この例示的実施形態では、モバイルコンピューティング装置は患者に関連する複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度を送信する。この例示的実施形態では、そのようなデータはインターネットなどのネットワークを使用して安全に転送される。したがって、リスク評価コンピュータシステムは、結果として、患者に関連する複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度を少なくとも含むそのようなデータを受け取る。少なくともいくつかの例では、リスク評価コンピュータシステムは、第１の要求、第２の要求、第３の要求、第４の要求、第１の予測値、および第２の予測値を受信する。
【００３３】
リスク評価コンピュータシステムは、複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、少なくとも１つの推定式を使用して、患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定する。この例示的実施形態では、ＳＨＰＴリスク因子はｅＧＦＲである。代替実施形態では、ＳＨＰＴリスク因子は、前述し、ここでも説明するように、ｉＧＦＲ、ｅＰＴＨ、またはｙＰＴＨを含んでもよい。推定式は、任意の適切な推定式を含んでもよい。この例示的実施形態では、ＣＫＤ−ＥＰＩ式を使用してｅＧＦＲが計算される。ＣＫＤ−ＥＰＩ式は本技術分野で知られており、ｅＧＦＲと血清クレアチニン値との関係に依存し、これは単一のノットをもつ線形スプライン曲線によって記述され、ノットの位置は性別によって決定される。代替実施形態では、推定式を使用してｅＰＴＨおよびｙＰＴＨが決定されてもよく、さらに、下記に説明するマルコフ連鎖モンテカルロ確率アルゴリズムなどのシミュレーションアルゴリズムの使用が含まれてもよい。
【００３４】
いくつかの例では、リスク評価コンピュータシステムは、腎機能の第１のラボラトリ試験推定および第１の不確実度を決定することによって少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定してもよい。そのような決定は、複数の人口統計データ、腎臓濾過マーカの濃度、および第１の要求を少なくとも１つの推定式を使用して処理することによって達成される。この例示的実施形態では、推定式の使用には、バークソン測定誤差モデルの使用が含まれる。この例示的実施形態では、推定式はＣＫＤ−ＥＰＩ式である。少なくともいくつかの例では、リスク評価コンピュータシステムは、糸球体濾過量の対数の計算値、推定糸球体濾過量シミュレーションの対数、期待値の計算値、不確実性の計算値、および、閾値の計算値のうち少なくとも１つを決定する。
【００３５】
さらなる例では、リスク評価コンピュータシステムは、第２のラボラトリ試験推定および第２の不確実度を決定することによってもＳＨＰＴリスク因子を決定する。そのような決定は、複数の人口統計データ、第２の要求、第１のラボラトリ試験推定、および第１の不確実度を少なくとも１つのシミュレーションアルゴリズムを使用して処理することによって達成される。この例示的実施形態では、シミュレーションアルゴリズムはマルコフ連鎖モンテカルロ確率シミュレーションアルゴリズムである。マルコフ連鎖モンテカルロ確率アルゴリズムは、平衡状態の分布として望ましい分布を有するマルコフ連鎖を構築することに基づいて確率分布からサンプリングを行うための任意のアルゴリズムを含んでもよい。多数のステップの後の連鎖の状態が、次に、望ましい分布のサンプルとして使用される。サンプルの品質は、ステップ数に応じて向上する。少なくともいくつかの例では、リスク評価コンピュータシステムは、副甲状腺ホルモンの予測レベル、副甲状腺ホルモンの推定レベル、期待値の計算値、不確実性の計算値、および、閾値の計算値を決定する。
【００３６】
モバイルコンピューティング装置が予測値および、信頼性分析または閾値分析の要求を受け取る例では、リスク評価コンピュータシステムがそのような信頼性分析および閾値分析を行う。より具体的には、リスク評価コンピュータシステムは、信頼性分析の第３の応答を決定し、その応答には、第３の要求で提供される信頼性の確率値に関連する、あるＳＨＰＴリスク因子に対する値の範囲が含まれる。リスク評価コンピュータシステムは閾値分析についての第４の応答も決定し、その応答には、そのＳＨＰＴリスク因子が第４の要求で提供される第１の予測値を超えるか下回るかの確率が含まれる。
【００３７】
リスク評価コンピュータシステムはまた、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子もモバイルコンピューティング装置に提供する。したがって、いくつかの例では、リスク評価コンピュータシステムは、第１のラボラトリ試験推定および第１の不確実度をモバイルコンピューティング装置にさらに提供し、第２のラボラトリ試験推定および第２の不確実度もまたモバイルコンピューティング装置に提供する。少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子をモバイルコンピューティング装置に提供することは、そのような情報をモバイルコンピューティング装置に送信することを表す。この例示的実施形態では、情報はインターネットなどのネットワークを介して送信される。したがって、この例示的実施形態では、モバイルコンピューティング装置は少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を受信する。他の実施形態では、モバイルコンピューティング装置は、第１のラボラトリ試験推定および第１の不確実度ならびに第２のラボラトリ試験推定および第２の不確実度もまた受信する。
【００３８】
少なくともいくつかの例では、リスク評価コンピュータシステムは、追加情報もまた送信する。そのような追加情報は信頼性分析の第３の応答を含んでもよく、これは、第３の要求で提供される信頼性確率値に関連するＳＨＰＴリスク因子の値の範囲を含む。第３の応答は、モバイルコンピューティング装置が信頼性分析の第３の要求を送信する例で送信される。そのような追加情報は閾値分析の第４の応答を含んでもよく、これは、第４の要求で提供される第１の予測値をＳＨＰＴリスク因子が下回る確率を含む。第４の応答は、閾値分析への第４の要求をモバイルコンピューティング装置が送信する例で送信される。
【００３９】
モバイルコンピューティング装置は、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子をユーザに対して表示する。いくつかの例では、モバイルコンピューティング装置は、第１のラボラトリ試験推定および第１の不確実度ならびに第２のラボラトリ試験推定および第２の不確実度もまた表示する。そのような情報は、モバイルコンピューティング装置の少なくとも１つのディスプレイに表示される。少なくともいくつかの例では、モバイルコンピューティング装置は、第３および第４の応答のうち少なくとも１つを表示する。
【００４０】
本明細書で使用するとき、単数の形で記載され、「１つの（ａ）」または「１つの（ａｎ）」で進められる「要素」または「ステップ」は、複数の要素またはステップを除外すると明示的に記載されていない限り、複数の要素またはステップを除外しないと理解されるべきである。さらに、本明細書に開示される主題の「一実施形態」への参照は、記載された特徴を同じく組み込んだ別途の実施形態の存在を除外すると解釈されることを意図しない。
【００４１】
本明細書に記載されるシステムおよび方法の技術的効果は、（ａ）ＳＨＰＴの確率が低い場合にもＳＨＰＴのための患者のスクリーニングを行うことによる患者の不便さを低減させること、（ｂ）ＳＨＰＴの確率が低い場合にもＳＨＰＴのための患者のスクリーニングを行うことによる医療資源の支出を低減させること、（ｃ）ＳＨＰＴの早期検出の可能性を上げること、（ｄ）ＳＨＰＴに関連する状態を早期治療できる可能性を上げることのうち、少なくとも１つを含む。
【００４２】
本明細書に記載される方法およびシステムは、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアまたはそれらの任意の組み合わせもしくはサブセットを含む、コンピュータプログラミングまたはエンジニアリングの技法を使用して実装されてもよく、その技術的効果は下記のステップのうち１つを実行することによって達成されてもよい。それらのステップは、（ａ）患者に関連する複数の人口統計データを受信するステップ、（ｂ）患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度を受信するステップ、（ｃ）複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、少なくとも１つの推定式を使用して、患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定し、ＳＨＰＴリスク因子が、患者がＳＨＰＴを有する可能性を示すステップ、（ｄ）少なくとも１つの糸球体濾過量（ＧＦＲ）への第１の要求を受信して、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定し、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子がイオタラム酸ＧＦＲ（ｉＧＦＲ）と推定ＧＦＲ（ｅＧＦＲ）のうち少なくとも１つを含むステップ、（ｅ）副甲状腺ホルモン濃度（ＰＴＨ）の第２の要求を受信して、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定し、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が推定ＰＴＨ（ｅＰＴＨ）とｙＰＴＨのうち少なくとも１つを含むステップ、（ｆ）少なくとも１つの推定式を使用して複数の人口統計データ、腎臓濾過マーカの濃度、および第１の要求を処理することによって、腎機能の第１のラボラトリ試験推定および第１の不確実度を決定するステップ、（ｇ）少なくとも１つのシミュレーションアルゴリズムを使用して複数の人口統計データ、第２の要求、第１のラボラトリ試験推定、および第１の不確実度を処理することによって、第２のラボラトリ試験推定および第２の不確実度を決定するステップ、（ｈ）患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子をモバイルコンピューティング装置に提供するステップ、（ｉ）第１のラボラトリ試験推定および第１の不確実度をモバイルコンピューティング装置に提供し、第２のラボラトリ試験推定および第２の不確実度をモバイルコンピューティング装置に提供するステップ、（ｊ）信頼性分析への第３の要求を受信して、信頼性分析の第３の応答を決定し、第３の要求が信頼性の確率値を含み、第３の応答が、その信頼性確率値に関連する、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の値の範囲であるステップ、（ｋ）コンピュータシステムによって、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の第１の予測値を受信し、閾値分析への第４の要求を受信し、閾値分析の第４の応答を決定し、第４の要求が第１の予測値を含み、第４の応答が、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が第１の予測値を超えるか下回る閾値確率を含むステップ、（ｌ）それぞれの値にある確率を有する、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の複数の値を含むレポートを受信するステップ、（ｍ）患者の性別、患者の人種、および患者が糖尿病であるかの指示のうち少なくとも１つを受信するステップ、（ｎ）患者の糸球体濾過量の対数の計算値、患者の推定糸球体濾過量シミュレーションの対数、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の期待値、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の不確実性の計算値、および、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の閾値の計算値のうち少なくとも１つを決定するステップ、（ｏ）患者の予測副甲状腺ホルモンレベル、患者の推定副甲状腺ホルモンレベル、その患者についての期待値の計算値、その患者についての不確実性の計算値、およびその患者についての閾値の計算値のうち少なくとも１つを決定するステップ、（ｐ）信頼性分析の第３の応答を決定し、第３の応答が値の範囲であって、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が所与の確率値と共にその範囲に含まれるステップ、（ｑ）閾値分析の第４の応答を決定し、第４の応答が、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が第１の予測値を超えるか下回る確率であるステップ、（ｒ）信頼性分析の第５の応答を決定し、第５の応答が、所与の確率でその少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が含まれる値の範囲であるステップ、および、（ｓ）閾値分析の第６の応答を決定し、第６の応答が、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が第２の予測値を超えるか下回る確率であるステップ、である。
【００４３】
図１は、本開示の一例示的実施形態による、リスク評価コンピュータシステム例１１０および複数のモバイルコンピューティング装置１３０を含む、二次副甲状腺機能亢進症リスク因子を評価するために使用されるシステム例１００の簡略化ブロック線図である。この例示的実施形態では、システム１００は、（ａ）モバイルコンピューティング装置から、ある患者に関連する複数の人口統計データを受信し、（ｂ）そのモバイルコンピューティング装置から、その患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度を受信し、（ｃ）その複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、少なくとも１つの推定式を使用して、その患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するために使用される。ＳＨＰＴリスク因子は本明細書に記載されるとおり、患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す。その他の実施形態では、アプリケーションは、システム１００に通信可能に接続された他のコンピューティング装置（図示せず）に存在してもよく、ＳＨＰＴを含む状態のリスク因子をシステム１００を使用して評価する他の方法を提供してもよい。
【００４４】
より具体的には、この例示的実施形態では、システム１００はリスク評価コンピュータシステム１１０および、リスク評価コンピュータシステム１１０に接続された複数のクライアントサブシステムを含み、このサブシステムはモバイルコンピューティング装置１３０とも呼ばれる。一実施形態では、モバイルコンピューティング装置１３０は、ウェブブラウザを含むコンピュータであり、モバイルコンピューティング装置１３０からインターネットを使用してリスク評価コンピュータシステム１１０にアクセス可能になっている。モバイルコンピューティング装置１３０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）などのネットワーク１０５、ダイヤルイン接続、ケーブルモデム、専用高速サービス統合デジタル網（ＩＳＤＮ）回線、およびＲＤＴネットワークを含む多数のインタフェースを通してインターネットに相互接続されている。モバイルコンピューティング装置１３０はインターネットとの相互接続が可能な任意の装置であることができ、ウェブベースの電話、ＰＤＡ、または他のウェブベース接続可能な機器を含む。
【００４５】
データベースサーバ１１２がデータベース１２０に接続されており、このデータベースは下記に詳細に説明するとおり、様々な事項に関する情報を含む。一実施形態では、リスク評価コンピュータシステム１１０上に集中データベース１２０が格納され、それをモバイルコンピューティング装置１３０の１つから使用しようとするユーザは、モバイルコンピューティング装置１３０の１つを通してリスク評価コンピュータシステム１１０にログオンすることによって、このデータベースにアクセスすることができる。代替の一実施形態では、データベース１２０はリスク評価コンピュータシステム１１０から遠隔に格納され、集中化されていなくてもよい。
【００４６】
データベース１２０は、分割されたセクションまたはパーティションを有する単一のデータベースを含んでもよいし、または、互いに分かれた複数のデータベースを含んでもよい。データベース１２０は、推定式、シミュレーションアルゴリズム、ならびに、ＳＨＰＴの発症率および他の想定される患者特性との相関関係についての統計データを含む、二次副甲状腺機能亢進症のリスク因子の評価に関連する情報を格納してもよい。しかし、データベース１２０は、どのような特定の患者の識別子または個人的病歴に関するどのような情報も格納しない。
【００４７】
この例示的実施形態では、モバイルコンピューティング装置１３０の１つが特定の医療提供者に関連付けられる一方で、モバイルコンピューティング装置１３０の別の１つが診療所または他の施設に関連付けられていてもよい。したがって、モバイルコンピューティング装置１３０は、二次副甲状腺機能亢進症のリスク因子を評価するためにリスク評価コンピュータシステム１１０にアクセスしてもよい、どのような医療提供者、医療施設、または他のエンティティによって使用されてもよい。リスク評価コンピュータシステム１１０は、医師、診療所、または病院などの医療提供者に関連付けられてもよい。あるいは、リスク評価コンピュータシステム１１０は、医療ネットワーク、研究機関、または医療評価や診断組織に関連付けられてもよい。
【００４８】
図２は、システム１００（図１に示される）内に示されるリスク評価コンピュータシステム１１０などの、二次副甲状腺機能亢進症のリスク因子を評価するために使用されるサーバシステム２０１（図２に示される）の構成例を示す。この例示的実施形態では、サーバシステム２０１は、（ａ）モバイルコンピューティング装置から、ある患者に関連する複数の人口統計データを受信するステップ、（ｂ）そのモバイルコンピューティング装置から、その患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度を受信するステップ、および、（ｃ）その複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、少なくとも１つの推定式を使用して、その患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定するステップを下記に記載するとおりに行うように構成され、ＳＨＰＴリスク因子は本明細書に記載されるとおり、患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す。
【００４９】
サーバシステム２０１は命令を実行するためにプロセッサ２０５を含む。命令は、例えばメモリ領域２１０に記憶されてもよい。プロセッサ２０５は命令を実行するために、１つまたは複数の（例えば、マルチコア構成の）処理ユニットを含んでもよい。命令はサーバシステム２１０上の、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓなどの様々なオペレーティングシステム内で実行されてもよい。コンピュータベースの方法を開始するとき、初期化中に様々な命令が実行されてもよいこともまた、理解されるべきである。本明細書に記載される１つまたは複数の処理を行うために、いくつかの動作が必須であり得るが、その他の動作は、より一般性のある動作でもよいし、特定のプログラミング言語（例えば、Ｃ、Ｃ＃、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）または、他の適切なプログラミング言語など）に特定の動作でもよく、またその両方であってもよい。
【００５０】
サーバシステム２０１がユーザシステムまたは別のサーバシステム２０１などのリモート装置と通信することができるように、プロセッサ２０５は通信インタフェース２１５に動作可能に結合されている。例えば、通信インタフェース２１５は、ネットワーク１０５を介してモバイルコンピューティング装置１３０から要求を受信してもよい（どちらも図１に示されている）。
【００５１】
プロセッサ２０５は、ストレージ装置２３０にも動作可能に結合されてもよい。ストレージ装置２３０は、データの格納および／または取り込みに適した任意のコンピュータで操作されるハードウェアである。いくつかの実施形態では、ストレージ装置２３０はサーバシステム２０１に統合されている。例えば、サーバシステム２０１は１つまたは複数のハードディスクドライブをストレージ装置２３０として含んでもよい。その他の実施形態では、ストレージ装置２３０はサーバシステム２０１の外部にあり、複数のサーバシステム２０１によってアクセスされてもよい。例えば、ストレージ装置２３０は、ＲＡＩＤ（Ｒｅｄｕｎｄａｎｔ  Ａｒｒａｙ  ｏｆ  Ｉｎｅｘｐｅｎｓｉｖｅ  Ｄｉｓｋｓ）構成のハードディスクまたは半導体ディスクなどの複数のストレージユニットを含んでもよい。ストレージ装置２３０は、ＳＡＮ（ストレージエリアネットワーク）および／またはＮＡＳ（ネットワークアタッチトストレージ）システムを含んでもよい。
【００５２】
いくつかの実施形態では、プロセッサ２０５はストレージインタフェース２２０を介してストレージ装置２３０に動作可能に結合されている。ストレージインタフェース２２０は、ストレージ装置２３０へのアクセスをプロセッサ２０５に提供することのできる任意のコンポーネントである。ストレージインタフェース２２０は、例えば、ＡＴＡ（アドバンストテクノロジーアタッチメント）アダプタ、シリアルＡＴＡ（ＳＡＴＡ）アダプタ、ＳＣＳＩ（スモールコンピュータシステムインタフェース）アダプタ、ＲＡＩＤコントローラ、ＳＡＮアダプタ、ネットワークアダプタ、および／または、プロセッサ２０５にストレージ装置２３０へのアクセス手段を提供する任意のコンポーネントを含んでもよい。
【００５３】
メモリ領域２１０は、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）またはスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）などのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能再書き込み可能読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、および不揮発性ＲＡＭ（ＮＶＲＡＭ）を含んでもよいが、これらに限定されない。上記のメモリタイプは単なる例示であり、よって、コンピュータプログラムのストレージに使用できるメモリのタイプを制限するものではない。
【００５４】
図３は、システム１００（図１に示される）内に示されるモバイルコンピューティング装置１３０（図１に示される）などの、二次副甲状腺機能亢進症のリスク因子を評価するために使用されるユーザシステム３０１のブロック線図である。ユーザシステム３０１はモバイルコンピューティング装置１３０を含んでもよいが、それに限定されない。この例示的実施形態では、ユーザシステムは、（ａ）ある患者に関連する複数の人口統計データを受信し、（ｂ）その患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度を受信し、（ｃ）その複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度をリスク評価コンピュータシステムに送信し、（ｄ）少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子をリスク評価コンピュータシステムから受信するように構成され、ＳＨＰＴリスク因子は患者がＳＨＰＴを有する可能性を示す。少なくともステップ（ａ）から（ｄ）に関連するディスプレイ出力の例を、図８から２４に示す。
【００５５】
ユーザシステム３０１はユーザ３０２によって使用されてもよい。この例示的実施形態では、ユーザ３０２は、患者（図示せず）を評価して、その患者の二次副甲状腺機能亢進症のリスク因子を評価する医療提供者である。代替の実施形態では、ユーザ３０２は、患者を評価してその患者のＳＨＰＴを評価する医療機関の他の任意のメンバーである。いくつかの代替の実施形態では、ユーザ３０２は、腎臓濾過マーカの濃度を測定した自動分析装置の出力に対して動作するラボラトリ情報管理システム（ＬＩＭＳ）である。したがって、医療提供者は腎臓濾過マーカ濃度のレポートを（ＬＩＭＳから）受け取ってユーザシステム３０１を使用するのではなく、医療提供者はＬＩＭＳ内でこの患者に記載される計算を命じ、ＬＩＭＳは該当する計算をユーザシステム３０１に課す。さらに別の代替実施形態では、ユーザ３０２は臨床現場即時検査装置（ＰＯＣ）であってもよく、この装置は腎臓濾過マーカの濃度を直接測定し、結果をユーザシステム３０１に引き渡す。上記の実施形態のどちらでも、ユーザシステム３０１はＦＤＡおよびＥＭＥＡの両方によって体外診断（ＩＶＤ）と分類され、独立型製品としての公表が可能である。この例示的実施形態では、ユーザシステム３０１は命令を実行するためにプロセッサ３０５を含む。いくつかの実施形態では、実行可能命令がメモリ領域３１０に記憶される。プロセッサ３０５は、１つまたは複数の処理ユニット、例えばマルチコア構成を含んでもよい。メモリ領域３１０は、実行可能命令および／または文書などの情報の記憶および取り出しが可能な任意の装置である。メモリ領域３１０は、１つまたは複数のコンピュータ可読媒体を含んでもよい。
【００５６】
ユーザシステム３０１はまた、ユーザ３０２に情報を提示するために少なくとも１つの媒体出力コンポーネント３１５を含む。媒体出力コンポーネント３１５は、ユーザ３０２に情報を伝達することのできる任意のコンポーネントである。いくつかの実施形態では、媒体出力コンポーネント３１５は、ビデオアダプタおよび／またはオーディオアダプタなどの出力アダプタを含む。出力アダプタはプロセッサ３０５に動作可能に結合され、ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、もしくは「電子インク」ディスプレイ、または、オーディオ出力装置、スピーカもしくはヘッドフォンなどの出力装置に動作可能に結合可能である。
【００５７】
いくつかの実施形態では、ユーザシステム３０１は、ユーザ３０２からの入力を受け取るための入力装置３２０を含む。入力装置３２０は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、マウス、スタイラス、タッチ感応パネル、タッチパッド、カメラ、タッチスクリーン、ジャイロスコープ、加速度計、位置検出装置、または音声入力装置を含んでもよい。入力装置３２０を使用して、患者関連データ、記録もしくはグラフ、走査された情報、手動タイプもしくは手入力された入力、および他の任意の適切な情報などの入力が受け取られてもよい。タッチスクリーンなどの単一のコンポーネントが、媒体出力コンポーネント３１５の出力装置と入力装置３２０の両方として機能してもよい。ユーザシステム３０１は通信インタフェース３２５もまた含んでもよく、このインタフェースはリスク評価コンピュータシステム１１０などのリモート装置に通信可能に結合可能である。通信インタフェース３２５は、例えば、携帯電話網、ＧＳＭ（登録商標）（Ｇｌｏｂａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ：２Ｇ移動通信規格）、３Ｇ、もしくはその他の移動データネットワークまたはＷＩＭＡＸ（Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ  Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ  ｆｏｒ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ａｃｃｅｓｓ：ワイマックス）で使用するための、有線か無線のネットワークアダプタまたは無線データトランシーバを含んでもよい。通信インタフェース３２５は、病院または診療所のネットワークなどのネットワーク１０５（図１に示される）と通信するために任意の適切なハードウェアまたはソフトウェアをさらに含んでもよい。
【００５８】
メモリ領域３１０に記憶されるものは、例えば、媒体出力コンポーネント３１５を介してユーザ３０２にユーザインタフェースを提供するための、また任意選択で、入力装置３２０から入力を受け取って処理するための、コンピュータ可読命令である。ユーザインタフェースは、とりわけ、ウェブブラウザおよびクライアントアプリケーションを含んでもよい。ウェブブラウザは、ユーザ３０２などのユーザが、普通ウェブページまたはウェブサイトに埋め込まれている媒体およびその他の情報をリスク評価コンピュータシステム１１０から表示して、その情報と対話できるようにする。クライアントアプリケーションは、ユーザ３０２がリスク評価コンピュータシステム１１０からサーバアプリケーションと対話できるようにする。
【００５９】
図４は、システム１００（図１に示される）を使用した二次副甲状腺機能亢進症（ＳＨＰＴ）リスク因子の決定を示すデータフロー例４００の図である。この例示的実施形態では、ユーザ３０２はＳＨＰＴリスク因子の評価に関連するソフトウェアにモバイルコンピューティング装置１３０からアクセスする。このソフトウェアは、ある患者のＳＨＰＴリスク因子についての評価に関連する情報の入力、そのような入力情報に関して行われる分析の設定、リスク評価コンピュータシステム１１０との対話および通信、リスク評価コンピュータシステム１１０からの、ＳＨＰＴリスク因子の再評価に関連する情報の受信、およびそのような情報の表示を容易にする。したがって、モバイルコンピューティング装置１３０は、そのようなステップを行うように構成される。このソフトウェアは、コンピュータ可読ストレージとして、モバイルコンピューティング装置１３０の、例えばメモリ３１０（図３に示される）上に記憶されてもよい。一例では、モバイルコンピューティング装置１３０は、このソフトウェアを、プロセッサ３０５（図３に示される）からアクセス可能なローカルアプリケーションとして、メモリ３１０に「ローカルに」記憶してもよい。別の例では、モバイルコンピューティング装置１３０は、リモートシステムまたはクラウドシステムからこのソフトウェアにアクセスする。ユーザ３０２は、このソフトウェアと対話するために、ログイン情報などの情報を入力するよう要求されてもよい。そのようなログイン情報によって、不適切な医療サービス提供者である人物からソフトウェアおよび関連データを保護することが容易になる。そのようなログイン画面の例を図８のスクリーンショット８００に示す。ユーザ３０２は、ソフトウェアを使用するための適切なクレデンシャルをもっていることを保証するために、ユーザ名およびパスワードを入力してもよい。
【００６０】
モバイルコンピューティング装置１３０は、ある患者に関連する複数の人口統計データ４０２を受信する。複数の人口統計データ４０２は、例えば、患者の年齢、患者の性別、患者の人種、および、患者が糖尿病であるかの指示を含んでもよい。より具体的は、複数の人口統計データ４０２は、患者の年齢のテキスト入力を含んでもよい。加えて、複数の人口統計データ４０２は、患者が男性か女性か選択するラジオボックス入力などの指示を含んでもよい。複数の人口統計データ４０２はまた、患者と最も密接に関連する人種分類を選択するラジオボックス入力などの指示を含んでもよい。この例示的実施形態では、患者が「アフリカ系アメリカ人」か「非アフリカ系アメリカ人」かを人種分類に指定することが要求される。他の例では、それらがＳＨＰＴに関連するリスク因子の評価に適する限り、他の分類が使用されてもよい。したがって、どのような人口統計データでも、その人口統計データと少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子の間の関係を処理するための情報が存在するならば、受信されて使用されてもよい。複数の人口統計データ４０２はまた、患者が糖尿病に罹患しているか否かを選択するラジオボックス入力などの指示を含んでもよい。例データに関連する少なくともいくつかの値は、ＳＨＰＴのより高いか低い罹患率に関連するので、複数の人口統計データ４０２はＳＨＰＴに関連するリスク因子の評価に有用である。他の例では、複数の人口統計データ４０２は、ＳＨＰＴのリスク因子の評価に情報を提供し得る、他のどのような人口統計情報を含んでもよい。図９および１０は、第１の患者の複数の人口統計データ４０２を収集および受信するソフトウェア例のスクリーンショット例９００および１０００を示し、図１７および１８は、第２の患者の複数の人口統計データ４０２を収集および受信するソフトウェア例のスクリーンショット例１７００および１８００を示す。
【００６１】
モバイルコンピューティング装置１３０は、患者に関連する腎臓濾過マーカの濃度（ＲＦＭ  Ｃｏｎｃ）４０４もまた受信する。腎臓濾過マーカの濃度は、患者の血液、血漿、または血清の中の１つまたは複数の体内腎臓濾過マーカの濃度を示す。腎臓濾過マーカは、体内で行われる通常の生化学過程の副生成物として生成されるある有機小分子またはタンパク質であり、その後、腎臓によって体外に排出される。腎臓濾過マーカには、例えば、クレアチニン、シスタチンＣ、β−トレースプロテイン、β２−マイクログロブリン、およびレチノール結合タンパク質が含まれる。この例示的実施形態では、腎臓濾過マーカはクレアチニンである。クレアチニンは、ヒトの筋肉内でクレアチンリン酸が分解されるときに生成される副生成物である。クレアチニンは主に、腎臓によって行われる糸球体濾過によって血液から除去される。そのような腎臓内の糸球体濾過が欠損すると、クレアチニンの血中レベルが上昇する。したがって、血中の腎臓濾過マーカの濃度４０４は糸球体濾過量（ＧＦＲ）と相関する。腎臓濾過マーカの濃度４０４を複数の人口統計データ（年齢、性別、および人種特性）と共に使用して、推定ＧＦＲ（ｅＧＦＲ）を計算することもできる。前述し、ここでも説明するように、ＧＦＲおよびｅＧＦＲはＳＨＰＴに関連するリスク因子の評価に有用である。この例示的実施形態では、ユーザ３０２は腎臓濾過マーカの濃度４０４を数値の形式で入力してもよい。より具体的には、ユーザは腎臓濾過マーカの濃度をｄｌあたりｍｇ単位で入力する。図９は、第１の患者の腎臓濾過マーカの濃度４０４を収集および受信するソフトウェア例のスクリーンショット例９００を示し、図１７は、第２の患者の腎臓濾過マーカの濃度４０４を収集および受信するソフトウェア例のスクリーンショット例１７００を示す。どのような腎臓濾過マーカも腎臓濾過量を示し得るので、代替実施形態ではどのような適切な腎臓濾過の濃度が使用されてもよく、それには、例えばシスタチンＣ、β−トレースプロテイン、β２−マイクログロブリン、およびレチノール結合タンパク質が含まれるが、それらに限定されない。
【００６２】
少なくともいくつかの実施形態では、モバイルコンピューティング装置１３０はさらに、少なくとも１つの第１のラボラトリ試験推定の計算値への第１の要求４０６を受信する。一実施形態では、第１の要求４０６は、腎機能の指標および第１の不確実度の計算値への要求である。少なくとも１つの例では、第１の要求４０６は、より具体的には、少なくとも１つの糸球体濾過量の計算値への要求である。そのような例では、糸球体濾過量はイオタラム酸ＧＦＲ（ｉＧＦＲ）および、推定糸球体濾過量（ｅＧＦＲ）を含んでもよい。よって、本明細書で使用するとき、ｉＧＦＲおよびｅＧＦＲはＳＨＰＴリスク因子として機能し、医療提供者によって患者のＳＨＰＴリスクを決定するために審査され得る。第１の不確実度は、第１のラボラトリ試験推定の正確さの確率の予測を表す。不確実度は、ｅＧＦＲをｉＧＦＲに関連付けるバークソン測定誤差モデルから推定される。本明細書で使用するとき、バークソン測定誤差モデルは、計算におけるそのような誤推定に対処するためにＣＫＤ−ＥＰＩ式の誤差を識別して分類するモデルを指す。
【００６３】
いくつかの実施形態では、モバイルコンピューティング装置１３０は、少なくとも１つの第２のラボラトリ試験推定の計算値への第２の要求４０８もまた受信する。一実施形態では、第２の要求４０８は、二次副甲状腺機能亢進症に関連するリスク因子および第２の不確実度の計算値への要求である。少なくとも１つの例では、第２の要求４０８は、より具体的には、第１の推定副甲状腺ホルモン血中濃度（ｅＰＴＨ）の計算値と、第２の推定副甲状腺ホルモン血中濃度（ｙＰＴＨ）の計算値のうち少なくとも１つの計算値への要求である。したがって、本明細書で使用されるとき、ｅＰＴＨおよびｙＰＴＨはＳＨＰＴリスク因子として機能して、医療提供者によって患者のＳＨＰＴリスクを決定するために審査されてもよい。ｅＰＴＨは、アプリケーションが、ｅＧＦＲへのバークソン測定誤差モデルの適用、受信された患者データ（人口統計データを含む）、ＰＴＨおよびｉＧＦＲ間の関係へのスプラインモデルの適用に基づいて計算する、副甲状腺ホルモンの推定レベルである。ｙＰＴＨは、ｅＰＴＨへの統計的誤差モデルの使用に基づく副甲状腺ホルモンの予測レベルを反映する。第２の不確実度は、第２のラボラトリ試験推定の正確さの確率の予測を表す。本明細書で使用されるとき、統計誤差モデルは、計算におけるそのような誤差に対処するために測定誤差を識別して分類するモデルを指す。
【００６４】
少なくともいくつかの例では、あるＳＨＰＴリスク因子の特定の値（または値の範囲）に患者が特定の可能性を有するかどうかの決定をユーザ３０２が望むことがある。例えば、そのユーザの所見、個人的履歴、および分析によっては、そのＳＨＰＴリスク因子が一定の値より高そうなのか低そうなのかにユーザが関心を示す場合がある。この関心は、患者とのそれ以前の対話および患者の分析に応じて異なり得る。したがって、モバイルコンピューティング装置１３０は、信頼性の分析への第３の要求４１２を受信する。信頼性の分析は値の範囲であり、そのＳＨＰＴリスク因子がある特定の信頼度についてその範囲に関連していてもよい。第３の要求４１２は、信頼度を表す信頼性確率値４１１を含む。換言すれば、ユーザ３０２は、その信頼性確率値４１１に対応するＳＨＰＴリスク因子の範囲がどれだけかを知るための要求を行う。
【００６５】
第２の例では、そのＳＨＰＴリスク因子が特定の閾値を超えそうなのか下回りそうなのかをユーザ３０２が知りたい場合がある。モバイルコンピューティング装置１３０は、さらに、閾値分析への第４の要求４１３を受信する。第４の要求４１３は第１の予測値４１４を含む。第４の要求４１３は、ＳＨＰＴリスク因子が第１の予測値４１４を超えるか下回る確率への要求である。いくつかの例では、第４の要求４１３は、単にそのＳＨＰＴリスク因子が第１の予測値４１４を超えるか下回るかの指示を含んでもよい。例えば、ユーザは、単に、あるＳＨＰＴリスク因子の特定の値が閾値を超える確率を知りたい、またはあるＳＨＰＴリスク因子の特定の値が閾値を下回る確率を知りたいのだと定めてもよい。
【００６６】
本明細書に記載されるとおり、第３の要求４１２および第４の要求４１３は、どのようなＳＨＰＴリスク因子にも適用され得る。換言すれば、第３の要求４１２および第４の要求４１３は（したがって、信頼性分析および閾値分析も）、ｅＧＦＲ、ｉＧＦＲ、ｅＰＴＨ、ｙＰＴＨ、およびＳＨＰＴに関連する他のどのようなリスク因子の分析に使用されてもよい。
【００６７】
図１１は、第１の患者についての第３の要求４１２、第４の要求４１３、および第１の予測値４１４を、ソフトウェアを使用して受信するモバイルコンピューティング装置１３０のスクリーンショット例１１００を示す。同様に、図１９は、第２の患者についての第３の要求４１２、第４の要求４１３、および第１の予測値４１４を、ソフトウェアを使用して受信するモバイルコンピューティング装置１３０のスクリーンショット例１９００を示す。図１１および１９で、ｉＧＦＲの信頼性および閾値分析が要求される。図１２および１３は、第１の患者のｅＰＴＨ（図１２）およびｙＰＴＨ（図１３）のリスク因子についての第３の要求４１２、第４の要求４１３、および第１の予測値４１４を、ソフトウェアを使用して受信するモバイルコンピューティング装置１３０のスクリーンショット例１２００および１３００を示す。同様に、図２０および２１は、第１の患者のｅＰＴＨ（図２０）およびｙＰＴＨ（図２１）のリスク因子についての第３の要求４１２、第４の要求４１３、および第１の予測値４１４を、ソフトウェアを使用して受信するモバイルコンピューティング装置１３０のスクリーンショット例２０００および２１００を示す。
【００６８】
モバイルコンピューティング装置１３０はさらに、受信したデータをすべてリスク評価コンピュータシステム１１０に送信する。この例示的実施形態では、モバイルコンピューティング装置１３０は患者に関連する複数の人口統計データ４０２および腎臓濾過マーカの濃度４０４を送信する。この例示的実施形態では、そのようなデータはインターネットなどのネットワーク１０５を使用して安全に転送される。したがって、リスク評価コンピュータシステム１１０は、結果として、患者に関連する複数の人口統計データ４０２および腎臓濾過マーカの濃度４０４を少なくとも含むそのようなデータを受け取る。少なくともいくつかの例では、リスク評価コンピュータシステム１１０は、第１の要求４０６、第２の要求４０８、第３の要求４１２、第４の要求４１３、信頼性の確率値４１１、および第１の予測値４１４を受信する。
【００６９】
リスク評価コンピュータシステム１１０は、複数の人口統計データ４０２および腎臓濾過マーカの濃度４０４に基づき、少なくとも１つの推定式４２０を使用して、患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子４４０を決定する。この例示的実施形態では、ＳＨＰＴリスク因子４４０はｅＧＦＲである。代替実施形態では、ＳＨＰＴリスク因子４４０は、前述し、ここでも説明するように、ｉＧＦＲ、ｅＰＴＨ、またはｙＰＴＨを含んでもよい。推定式４２０は、任意の適切な推定式を含んでもよい。この例示的実施形態では、推定式４２０は、ＳＨＰＴリスク因子４４０をｅＧＦＲとして計算するために使用されるＣＫＤ−ＥＰＩ式である。ＣＫＤ−ＥＰＩ式は本技術分野で知られており、ｅＧＦＲと血清クレアチニン値との関係に依存し、これは単一のノットをもつ線形スプライン曲線によって記述され、ノットの位置は性別によって決定される。代替実施形態では、推定式４２０を使用してｅＰＴＨおよびｙＰＴＨが決定されてもよく、さらに、下記に説明するマルコフ連鎖モンテカルロ確率アルゴリズムなどのシミュレーションアルゴリズム４３０の使用が含まれてもよい。
【００７０】
いくつかの例では、リスク評価コンピュータシステム１１０は、腎機能の第１のラボラトリ試験推定４４２および第１の不確実度４４３を決定することによって少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子４４０を決定してもよい。したがって、そのような例では、第１のラボラトリ試験推定４４２および第１の不確実度４４３がＳＨＰＴリスク因子４４０に含まれてもよい。そのような決定は、複数の人口統計データ４０２、腎臓濾過マーカの濃度４０４、および第１の要求４０６を少なくとも１つの推定式４２０を使用して処理することによって達成される。この例示的実施形態では、推定式４２０の使用には、ｅＧＦＲの対数とｉＧＦＲの対数との関係についてバークソン測定誤差モデルを使用することが含まれる。この例示的実施形態では、バークソン測定誤差モデルはｅＧＦＲの３つの異なる範囲、６０ｍｌ／ｍｉｎ／１．７３ｍ２未満、６０−８９ｍｌ／ｍｉｎ／１．７３ｍ２、および９０ｍｌ／ｍｉｎ／１．７３ｍ２超について、バイアスおよび分散パラメータの値を与える。この例示的実施形態では、推定式４２０は、ｅＧＦＲを計算するために使用されるＣＫＤ−ＥＰＩ式である。ＣＫＤ−ＥＰＩ式は本技術分野で知られており、ｅＧＦＲと血清クレアチニン値との関係に依存し、これは単一のノットをもつ線形スプライン曲線によって記述され、ノットの位置は性別によって決定される。少なくともいくつかの例では、推定式４２０は、所与のバークソン測定誤差モデルに適合するｌｏｇ  ｉＧＦＲの信憑性のある値の範囲を推定する、シミュレーションコンポーネントもまた含む。このシミュレーションコンポーネントは、バイアスおよび分散パラメータを有する３つの正規（ガウス）誤差分布からのランダムな変数値のリストを含む。この変数のリストがｌｏｇ  ｅＧＦＲ推定に追加されて、バークソン測定誤差モデルに適合するｌｏｇ  ｉＧＦＲ値のシミュレーションを要素とするリストが生成される。少なくともいくつかの例では、リスク評価コンピュータシステム１１０は、糸球体濾過量の計算値、推定糸球体濾過量の対数のシミュレーション、期待値の計算値、不確実性の計算値、および、閾値の計算値のうち少なくとも１つを決定する。しかし、そのようなシミュレーションはユーザ３０２（図３に示される）などのユーザに対して表示されない。代わりに、これらのシミュレーションは推定式４２０において生じる。さらなる例では、リスク評価コンピュータシステム１１０は、第２のラボラトリ試験推定４４４および第２の不確実度４４５を決定することによってもＳＨＰＴリスク因子４４０を決定する。したがって、そのような例では、第２のラボラトリ試験推定４４４および第２の不確実度４４５がＳＨＰＴリスク因子４４０に含まれてもよい。そのような決定は、複数の人口統計データ４０２、第２の要求４０８、第１のラボラトリ試験推定４４２、および第１の不確実度４４３を少なくとも１つのシミュレーションアルゴリズム４３０を使用して処理することによって達成される。この例示的実施形態では、シミュレーションアルゴリズム４３０はマルコフ連鎖モンテカルロ確率シミュレーションアルゴリズムである。マルコフ連鎖モンテカルロ確率アルゴリズムは、マルコフ連鎖の構築に基づく、平衡分布として所望の分布を有する確率分布からのサンプリングのための任意のアルゴリズムを含んでもよい。多数のステップ後の連鎖の状態が次に、所望の分布のサンプルとして使用される。サンプルの品質は、ステップ数に応じて向上する。マルコフ連鎖モンテカルロ確率シミュレーションアルゴリズムは、複数の人口統計データ４０２、人口統計データ４０２の測定値に基づく腎機能のｉＧＦＲ推定およびＰＴＨ、ｉＧＦＲ推定、ならびに実際の患者のＰＴＨに関連する。より具体的には、マルコフ連鎖モンテカルロ確率アルゴリズムは、人口統計データ４０２、ｉＧＦＲ推定、およびＰＴＨの間の統計的な関係の決定に基づいて作成される。この分析のためのデータは、委託疫学研究で取得された。実際の（実測の）ｌｏｇ  ＰＴＨが次の７つの要素の合計として作成されるようにＰＴＨ測定値を生成するために、線形回帰モデルが仮定された。
１．ＰＴＨに対する糖尿病の影響の付加的修正。
２．ＰＴＨに対する性別の影響の付加的修正。
３．ＰＴＨに対する加齢の影響の、４ノットの線形スプライン要素。
４．ＰＴＨに対するｌｏｇ  ｉＧＦＲの減少の影響の、４ノットの線形スプライン要素。
５．糖尿病とｌｏｇ  ｉＧＦＲのスプライン要素の間の相互作用項。この相互作用項の意味は、ｌｏｇ  ｉＧＦＲとＰＴＨの間の関係が、ＳＨＰＴの医学知識に従い、糖尿病をもつ患者ともたない患者で異なるということである。
６．性別とｌｏｇ  ｉＧＦＲのスプライン要素の間の相互作用項。この相互作用項の意味は、ｌｏｇ  ｉＧＦＲとＰＴＨの間の関係が、ＳＨＰＴの医学知識に従い、女性患者と男性患者で異なるということである。
７．ゼロバイアスおよび測定バイアスを有すると仮定される誤差要素。
【００７１】
腎機能指標とｌｏｇ  ＰＴＨとの関係が、ｌｏｇ  ｅＧＦＲのレベルではなくｌｏｇ  ｉＧＦＲのレベルにおけるものであることに留意されたい。よって、この状況においても、バークソン測定誤差モデルが使用される。要素１から７は所与の患者のｌｏｇ  ＰＴＨ値を腎機能、性別、糖尿病による寄与度に合わせて分解し、未知の要素（「係数」）と既知の要素（ノット）の両方を含む。年齢およびｌｏｇ  ｉＧＦＲのスプライン要素のノットの位置は、下記の表（表３）に与えられる：
【００７２】
【表３】
2017516066.tif 000008
【００７３】
要素１から７に数値的実態を与える係数の確率分布が入手可能なソースデータから推定される場合は、ベイズの手法が採用された。この確率分布は、ある係数の所与の値が、ｌｏｇ  ＰＴＨ値を生み出す世界の未知なる真の状態に対応することの不確実性を体系化する。この確率分布は閉じた表現式からは得られないが、平衡分布が所望の分布になるように構築されたマルコフ連鎖からの独立サンプルによって近似される。そのように構築されたサンプルはそれぞれ、要素１から７の係数のそれぞれについて単一の値を含む。この構築は、その平衡分布が、当技術分野で知られるモンテカルロ積分技法に望まれる分布であるマルコフ連鎖を構築することによって行われる。マルコフ連鎖モンテカルロの方法によって生成されたランダムなサンプルが、シミュレーションアルゴリズム４３０で利用される。少なくともいくつかの例では、リスク評価コンピュータシステム１１０は予測副甲状腺ホルモンレベル、推定副甲状腺ホルモンレベル、期待値の計算値、不確実性の計算値、および閾値の計算値を決定する。
【００７４】
シミュレーションアルゴリズム４３０を使用して、複数の人口統計データ４０２からのｌｏｇ  ＰＴＨ値のシミュレーションのリストが決定される。まず、シミュレーションアルゴリズム４３０は推定式４２０のシミュレーション要素に、ｌｏｇ  ｉＧＦＲ値のシミュレーションリストの作成を課す。続いて、シミュレーションアルゴリズム４３０は、マルコフ連鎖モンテカルロのサンプル全体にわたって、提供された複数の人口統計データ４０２およびｌｏｇ  ｉＧＦＲに対応する要素１から７の寄与量を合計することを繰り返す。ｌｏｇ  ｉＧＦＲは腎機能の指標およびその不確実性の推定を、複数の人口統計データ４０２、および、バークソン測定誤差モデルによって決定されたとおりに具現化する。この反復シミュレーション方式では、寄与を最初の６つの要素のみに限定すればｌｏｇ  ｅＰＴＨのシミュレーションに対応し、７つの要素すべてを使用すればｌｏｇ  ｙＰＴＨが反映される。このようにして作成されたシミュレーションリストを使用して、期待値、不確実度、および閾値の計算値が提供されてもよい。
【００７５】
モバイルコンピューティング装置１３０が第３の要求４１２に関連する信頼性分析または第４の要求４１３に関連する閾値分析への要求を受信する例では、リスク評価コンピュータシステム１１０がそのような信頼性および閾値の分析を行う。より具体的には、リスク評価コンピュータシステム１１０は信頼性分析についての第３の応答４５２を決定し、この応答は値の範囲を含み、その範囲には、そのＳＨＰＴリスク因子が特定の信頼性確率値４１１に関連付けられて含まれる。リスク評価コンピュータシステム１１０はさらに、閾値分析について第４の応答４５４を決定し、その応答は、その少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子が第１の予測値４１４を下回る確率を含む。
【００７６】
リスク評価コンピュータシステム１１０はまた、少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子４００をモバイルコンピューティング装置１３０に提供する。したがって、いくつかの例では、リスク評価コンピュータシステム１１０はさらに、第１のラボラトリ試験推定４４２および第１の不確実度４４３をモバイルコンピューティング装置１３０に提供し、また、第２のラボラトリ試験推定４４４および第２の不確実度４４５をモバイルコンピューティング装置１３０に提供する。少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子４４０をモバイルコンピューティング装置１３０に提供することは、そのような情報をモバイルコンピューティング装置１３０に送信することを表す。この例示的実施形態では、情報はインターネットなどのネットワーク１０５を介して送信される。したがって、この例示的実施形態では、モバイルコンピューティング装置１３０は少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子４４０を受信する。その他の実施形態では、モバイルコンピューティング装置１３０はまた、第１のラボラトリ試験推定４４２および第１の不確実度４４３、ならびに第２のラボラトリ試験推定４４４および第２の不確実度４４５を受信する。
【００７７】
少なくともいくつかの例では、リスク評価コンピュータシステム１１０は応答４５０などの追加情報も送信する。そのような追加情報は、信頼性分析についての第３の応答４５２を含んでもよく、この応答は値の範囲を含み、その範囲には、そのＳＨＰＴリスク因子が特定の信頼性確率値４１１に関連付けられて含まれる。第３の応答４５２は、モバイルコンピューティング装置１３０が信頼性分析についての第３の要求４１２を送信する例で送信される。そのような追加情報は、閾値分析についての第４の応答４５４もまた含んでもよく、この応答は、そのＳＨＰＴリスク因子が第１の予測値４１４を下回る確率を含んでもよい。第４の応答４５４は、モバイルコンピューティング装置１３０が閾値分析についての第４の要求４１３を送信する例で送信される。
【００７８】
モバイルコンピューティング装置１３０はユーザ３０２に対して少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子４４０を表示する。いくつかの例では、モバイルコンピューティング装置１３０は、第１のラボラトリ試験推定４４２および第１の不確実度４４３ならびに第２のラボラトリ試験推定４４４および第２の不確実度４４５もまた表示する。そのような情報は、モバイルコンピューティング装置の少なくとも１つのディスプレイに表示される。少なくともいくつかの例では、モバイルコンピューティング装置は、第３の応答４５２および第４の応答４５４のうち少なくとも１つもまた表示する。図１４、１５および１６は、第１の患者の第１のラボラトリ試験推定４４２、第１の不確実度４４３、第２のラボラトリ試験推定４４４、第２の不確実度４４５、第３の応答４５２および第４の応答４５４を含む、ＳＨＰＴリスク因子に関連する出力が表示されたスクリーンショット１４００、１５００、および１６００を示す。同様に、図２２、２３および２４は、第２の患者の第１のラボラトリ試験推定４４２、第１の不確実度４４３、第２のラボラトリ試験推定４４４、第２の不確実度４４５、第３の応答４５２および第４の応答４５４を含む、ＳＨＰＴリスク因子に関連する出力が表示されたスクリーンショット２２００、２３００および２４００を示す。
【００７９】
図５は、リスク評価コンピュータシステム１１０によって、システム１００（図１に示される）を使用して行われる、二次副甲状腺機能亢進症のリスク因子を決定するための方法例５００である。リスク評価コンピュータシステム１１０は患者に関連付けられた複数の人口統計データを受信する（５１０）。受信５１０は、リスク評価コンピュータシステム１１０が複数の人口統計データ４０２をモバイルコンピューティング装置１３０から受信することを表す。
【００８０】
リスク評価コンピュータシステム１１０は患者に関連付けられた腎臓濾過マーカの濃度もまた受信する（５２０）。受信５２０は、リスク評価コンピュータシステム１１０が腎臓濾過マーカの濃度４０４をモバイルコンピューティング装置１３０から受信することを表す。
【００８１】
リスク評価コンピュータシステム１１０はさらに、複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度に基づき、少なくとも１つの推定式を使用して、患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子を決定する（５３０）。決定５３０は、少なくとも１つの推定式４２０（図４に示される）を使用して複数の人口統計データ４０２および腎臓濾過マーカの濃度４０４を処理し、ＳＨＰＴリスク因子を決定することを表す。
【００８２】
図６は、モバイルコンピューティング装置１３０によって、システム１００（図１に示される）を使用して行われる、二次副甲状腺機能亢進症のリスク因子を決定するための方法例６００である。モバイルコンピューティング装置１３０は患者に関連付けられた複数の人口統計データを受信する（６１０）。受信６１０は、モバイルコンピューティング装置１３０がユーザ３０２（図３に示される）などのユーザから、複数の人口統計データ４０２を含む入力を受信することを表す。
【００８３】
モバイルコンピューティング装置１３０は、患者に関連付けられた腎臓濾過マーカの濃度もまた受信する（６２０）。受信６２０は、モバイルコンピューティング装置１３０がユーザ３０２などのユーザから、腎臓濾過マーカの濃度４０４を含む入力を受信することを表す。
【００８４】
モバイルコンピューティング装置１３０はまた、その複数の人口統計データおよび腎臓濾過マーカの濃度をリスク評価コンピュータシステムに送信する（６３０）。送信６３０は、少なくとも、複数の人口統計データ４０２および腎臓濾過マーカの濃度４０４を、リスク評価コンピュータシステム１１０に送信することを表す。
【００８５】
モバイルコンピューティング装置１３０は患者の少なくとも１つのＳＨＰＴリスク因子をさらに受信する（６４０）。受信６４０は、モバイルコンピューティング装置１３０がＳＨＰＴリスク因子４４０をリスク評価コンピュータシステム１１０から受信することを表す。モバイルコンピューティング装置１３０はそれにしたがって、関連するディスプレイにＳＨＰＴリスク因子４４０を表示してもよい。
【００８６】
図７は、リスク評価コンピュータシステム１１０（図１に示される）などの、１つまたは複数のコンピューティング装置例のコンポーネントの図７００であり、これらのコンポーネントがシステム１００（図１に示される）で使用されてもよい。
【００８７】
図７は、データベース１２０の構成もさらに示す。データベース１２０はリスク評価コンピュータシステム１１０内の様々な別個のコンポーネントに結合されており、各コンポーネントは特定のタスクを行う。
【００８８】
リスク評価コンピュータシステム１１０は、第１の受信コンポーネント７０１、第２の受信コンポーネント７０２、第３の受信コンポーネント７０３、第４の受信コンポーネント７０４、第１の決定コンポーネント７０５、第２の決定コンポーネント７０６、第１の提供コンポーネント７０７、および、第２の提供コンポーネント７０８を含む。
【００８９】
例示的一実施形態では、データベース１２０は複数の部分に分割され、これらには、推定式部分７１０、シミュレーションアルゴリズム部分７１２、および人口統計データ分析部分７１４が含まれるが、これらに限定されない。データベース１２０内のこれらの部分は相互接続されており、必要に応じて情報の更新および取り出しが行われる。
【００９０】
これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、またはコードとしても知られる）は、プログラム可能なプロセッサのための機械命令を含み、手続き型および／もしくはオブジェクト指向の高水準プログラミング言語、ならびに／または、アセンブリ／機械語で実装されることができる。本明細書で使用されるとき、「機械可読媒体」、「コンピュータ可読媒体」という用語は、プログラム可能なプロセッサに機械命令および／またはデータを提供するために使用される任意のコンピュータプログラム製品、機器、および／または装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ））を指し、これには、機械命令を機械可読信号として受信する、機械可読媒体も含まれる。ただし、「機械可読媒体」および「コンピュータ可読媒体」に、一時的信号は含まれない。「機械可読信号」という用語は、プログラム可能なプロセッサに機械命令および／またはデータを提供するために使用される任意の信号を指す。
【００９１】
加えて、図に示される論理の流れは、望ましい結果を達成するために、図示された特定順序または連続順である必要はない。加えて、他のステップが提供されてもよいし、または、記載された流れからステップが削除されてもよく、記載されたシステムに他のコンポーネントが追加されてもよいし、または削除されてもよい。したがって、他の実施形態が、添付の特許請求の範囲内に存在する。
【００９２】
特定の詳細について説明してきた上記の実施形態は単なる例または考え得る実施形態であり、他の多数の組み合わせ、追加、または代替形態が含まれてもよいということを諒解されたい。
【００９３】
また、コンポーネントの特定の命名、用語の大文字使用、属性、データ構造、または、プログラミングもしくは構造のその他のいかなる態様も、必須または重要ではなく、本明細書に記載される主題を実装する機構またはその特徴は、記載と異なる名前、形式、またはプロトコルを有してもよい。さらに、システムは、記載のとおりにハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによって実装されてもよいし、完全にハードウェア要素内に実装されてもよい。また、本明細書に記載される様々なシステムコンポーネント間の機能の特定の分割様式は単に例を目的とし、必須ではない。単一のシステムコンポーネントによって行われる機能が代わりに複数のコンポーネントによって行われてもよいし、複数のコンポーネントによって行われる機能が代わりに単一のコンポーネントによって行われてもよい。
【００９４】
上記の説明のいくつかの部分は、情報に対する操作のアルゴリズムおよび記号表現の点から特徴を提示する。これらのアルゴリズム的な説明および表現は、データ処理分野の当業者が業務内容を他の当業者に最も効率的に伝えるために使用されることができる。これらの操作は機能面または論理面で説明されているが、コンピュータプログラムによって実装されることが理解される。さらに、時に、一般性を失うことなく、モジュールとして、または機能の名前で、これらの操作の構成を参照すると便利であることも証明されている。
【００９５】
特に記載のない限り、前述の論考から明白なように、この説明にわたって、「処理」、「コンピューティング」、「計算」、「決定」、「表示」、「提供」などの用語を使用した論考は、コンピュータシステムのメモリもしくはレジスタなどの情報ストレージ、伝送、または表示装置の中の物理的（電子的）数量として表されるデータを操作および変形する、コンピュータシステムまたは類似の電子コンピューティング装置の動作および処理を指すということを諒解されたい。
【００９６】
上記の仕様に基づいて、前述した実施形態は、コンピュータプログラミングまたはコンピュータエンジニアリング技法を使用して実装されてもよく、この技法には、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアまたはそれらの任意の組み合わせもしくはサブセットが含まれる。その結果のプログラムは、コンピュータ可読かつ／またはコンピュータ実行可能な命令を有し、１つまたは複数のコンピュータ可読媒体内に具現化または提供されてもよく、それによってコンピュータプログラム製品、すなわち工業製品となってもよい。コンピュータ可読媒体は、例えば、固定（ハード）ドライブ、ディスケット、光ディスク、磁気テープ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）もしくはフラッシュメモリなどの半導体メモリ、または、インターネットもしくは他の通信ネットワークか通信リンクなどの任意の送信／受信媒体でもよい。コンピュータコードを含む工業製品は、１つの媒体から直接命令を実行することによって、１つの媒体から別の媒体にコードをコピーすることによって、または、コードをネットワークを介して送信することによって、作成および／または使用されてもよい。
【００９７】
本開示について様々な特定の実施形態の観点から説明してきたが、本開示が特許請求の範囲の趣旨および範囲の中での修正を伴って実施可能であることが理解される。
【図１】
2017516066.tif 000009
【図２】
2017516066.tif 000010
【図３】
2017516066.tif 000011
【図４】
2017516066.tif 000012
【図５】
2017516066.tif 000013
【図６】
2017516066.tif 000014
【図７】
2017516066.tif 000015
【図８】
2017516066.tif 000016
【図９】
2017516066.tif 000017
【図１０】
2017516066.tif 000018
【図１１】
2017516066.tif 000019
【図１２】
2017516066.tif 000020
【図１３】
2017516066.tif 000021
【図１４】
2017516066.tif 000022
【図１５】
2017516066.tif 000023
【図１６】
2017516066.tif 000024
【図１７】
2017516066.tif 000025
【図１８】
2017516066.tif 000026
【図１９】
2017516066.tif 000027
【図２０】
2017516066.tif 000028
【図２１】
2017516066.tif 000029
【図２２】
2017516066.tif 000030
【図２３】
2017516066.tif 000031
【図２４】
2017516066.tif 000032
【国際調査報告】
2017516066.tif 000033
2017516066.tif 000034