【手続補正書】
【提出日】令和2年11月9日(2020.11.9)
【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】
被験体の少なくとも１つの認知機能属性の評価を提供するように構成された装置であって、該装置は：
プロセッサと、プロセッサによる実行のためのコンピュータプログラムを保存するためのメモリとを備えており、コンピュータプログラムが：
認知機能属性に関係する被験体のデータを受信する工程；
評価モジュールを使用して被験体のデータを評価する工程であって、前記評価モジュールが、データに基づいて決定的でない判定と絶対的な判定とを含む評価を作成するように構成されている、工程；および、
被験体に関する評価を提供する工程であって、評価が決定的でない判定または絶対的な判定を含む、工程、
のための命令を含む、装置。
【請求項２】
評価モジュールは、複数の機械学習評価モデルの選択されたサブセットを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
絶対的な判定は、認知機能属性の存在と認知機能属性の欠如を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
被験体からのデータの受信は、データの初期セットの受信を含み；
ここで、被験体からのデータの評価は、調整可能な機械学習評価モデルの予備のサブセットの各々に対して数的スコアを出力するために、複数の調整可能な機械学習評価モデルから選択された調整可能な機械学習評価モデルの予備のサブセットを使用して、データの初期セットを評価する工程を含み；
および前記装置は、データの初期セットの分析に基づいて被験体における認知機能属性の有無に関して絶対的な判定または決定的でない判定を提供する工程をさらに含み、ここで絶対的な判定と決定的でない判定の比率は適合させることができる、
請求項２に記載の装置。
【請求項５】
データの初期セットの分析が決定的でない判定を生み出した場合、複数の調整可能な機械学習評価モデルから選択される追加の評価モデルを適用するかどうかを判定する工程；
決定の結果に基づいて、被験体からデータの追加のセットを受信する工程；
決定の結果に基づいて、追加の評価モデルの各々に対して数的スコアを出力するために、追加の評価モデルを使用して被験体からのデータの追加のセットを評価する工程；および、
追加の評価モデルを使用して、被験体からのデータの追加のセットの分析に基づいて、被験体における認知機能属性の有無に関する絶対的な判定または決定的でない判定を提供する工程であって、決定的でない判定と絶対的な判定の比率は適合させることができる、工程、
を含む、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
予備の出力スコアの組み合わせを生成するために、評価モデルの予備のサブセットの各々に関する数的スコアを組み合わせる工程；および、
被験体における認知機能属性の有無に関する絶対的な判定または決定的でない判定に、組み合わせた予備の出力スコアをマッピングする工程であって、ここで決定的でない判定と絶対的な判定の比率は適合させることができる、工程、
を含む、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
追加の出力スコアの組み合わせを生成するために、追加の評価モデルの各々に関する数的スコアを組み合わせる工程；および、
被験体における認知機能属性の有無に関する絶対的な判定または決定的でない判定に、組み合わせた追加の出力スコアをマッピングする工程であって、決定的でない判定と絶対的な判定の比率は適合させることができる、工程、
を含む、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
評価モデルの予備のサブセットの各々に関して数的スコアを組み合わせるための、および追加の評価モデルの各々に関して数的スコアを組み合わせるための、ルールベース理論または組み合わせ技術を使用する工程を含む、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
決定的でない判定と絶対的な判定との比率は、包含率を規定することによって適合させることができ、および被験体における認知機能属性の有無に関する絶対的な判定は、感度と特異度のメトリックを提供することによって評価される、請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
包含率は７０％以上であり、および絶対的な判定は、少なくとも７０の対応する特異度と共に少なくとも７０の感度をもたらす、請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
包含率は７０％以上であり、および絶対的な判定は、少なくとも８０の対応する特異度と共に少なくとも８０の感度をもたらす、請求項９に記載の装置。
【請求項１２】
包含率は７０％以上であり、および絶対的な判定は、少なくとも９０の対応する特異度と共に少なくとも９０の感度をもたらす、請求項９に記載の装置。
【請求項１３】
被験体からのデータは、診断機器のサンプルの少なくとも１つを含み、ここで診断機器は１セットの診断質問および対応する選択式の回答と、人口統計データを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項１４】
発達に係る疾病に関して事前に評価された複数の被験体からのデータを使用して、複数の調整可能な機械学習評価モデルを訓練する工程をさらに含み、ここで訓練する工程は：
機械学習技術を使用して複数の被験体からのデータを前処理する工程；
前処理されたデータから機械学習特徴を抽出してコード化する工程；
意図した用途設定において被験体間の認知機能属性の予想有病率を反映するために複数の被験体からのデータを処理する工程；
処理された機械学習特徴のサブセットを選択する工程；
性能に関して複数の調整可能な機械学習評価モデルの各モデルを評価する工程であって、各モデルは事前に判定された包含率に関する感度と特異度に関して評価される、工程；および、
複数の調整可能な機械学習評価モデルの選択されたサブセットにおいて全てのモデルを使用する有益性の判定に基づいて、各モデルのパラメータの最適なセットを判定する工程、
を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項１５】
各モデルに関してパラメータの最適なセットを判定する工程は、異なる調整パラメータ設定の下で各モデルのパラメータを調整する工程を含む、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
コードされた機械学習特徴を処理する工程は：
データのすべてのサンプルにサンプルの重みを計算して割り当てる工程を含み、
ここでデータの各サンプルは複数の被験体の１人に対応し、
サンプルは被験体に特異的な特質に従って分類され、および、
サンプルの重みは、意図した設定において被験体間の各特質の予測される分布を反映するために、あるグループのサンプルを他のすべてのグループのサンプルに対して平衡にすることによって計算されて割り当てられる、
請求項１４に記載の装置。
【請求項１７】
被験体に特異的な特質は、被験体の性別、被験体が帰属する地理的領域、および被験体の年齢を含む、請求項１４に記載の装置。
【請求項１８】
前処理データから機械学習特徴を抽出してコード化する工程は、Ｏｎｅ−ｈｏｔエンコーディング、重大度エンコーディング、および挙動の配置エンコーディング等の特徴エンコーディング技術の使用を含む、請求項１４に記載の装置。
【請求項１９】
処理された機械学習特徴のサブセットの選択は、処理された機械学習特徴から特徴を識別するサブセットを識別するために、ブートストラップ技術を使用する工程を含む、請求項１４に記載の装置。
【請求項２０】
認知機能属性は行動障害と発達性の進行を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項２１】
被験体に提供される絶対的な判定は、データに応じた、決定的でない判定、多数の認知機能属性の存在、および多数の認知機能属性の欠如から成る群から選択される、請求項１に記載の装置。
【請求項２２】
被験体の少なくとも１つの認知機能属性の評価を提供するためのモバイルデバイスであって、該モバイルデバイスは：
ディスプレイ；および、
プロセッサであって：
認知機能属性に関係する被験体のデータを受信して表示し；
データに基づいて決定的でない判定または絶対的な判定を作成するように構成された評価モジュールにより判定される、被験体の評価を受信し；
決定的でない判定または絶対的な判定を含む、被験体の評価を表示する
ための命令を伴って構成される、プロセッサ、
を含む、モバイルデバイス。
【請求項２３】
個別化治療の処置計画を提供するシステムであって、該システムは：
ソフトウェア命令を含む１つ以上のプロセッサ；
被験体からデータを受信し、および被験体に診断データを出力するように構成された診断モジュールであって、診断モジュールは、被験体に関する診断データを判定するように構成されており、診断データは被験体に関する評価を含み、評価は、被験体から受信したデータに応じた決定的でない判定と絶対的な判定から成る群から選択される、診断モジュール；
診断データを受信し、および被験体に関する個別化治療の処置計画を出力するように構成された治療モジュールであって、治療モジュールは、被験体の個別化治療の処置計画を決定して出力するように構成された、治療モジュール、
を含み、
ここで診断モジュールは、被験体の治療に応じて被験体から最新の被験体データを受信し、および被験体からの最新の診断データを生成するように構成され、および治療モジュールは、最新の診断データを受信し、診断データと最新の診断データに応じた被験体のための最新の個別化処置計画を出力するように構成される、システム。
【請求項２４】
診断モジュールは、被験体集団で訓練された診断機械学習分類子を含み、および治療モジュールは、被験体集団の少なくとも一部で訓練された治療機械学習分類子を含み、診断モジュールと治療モジュールは、処置計画の性能に基づいて診断モジュールが治療モジュールにフィードバックを提供するように構成される、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
治療分類子は、被験体が構成員ではない集団を含むデータセットで訓練された命令を含み、および被験体は、集団の構成員ではない人物を含む、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
診断モジュールは、少なくとも１０，０００人の被験体集団の複数のプロフィールで訓練された診断分類子と、被験体集団の複数のプロフィールで訓練された治療プロフィールを含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２７】
被験体の少なくとも１つの認知機能属性の評価のためのシステムであって、該システムはプロセッサを含み、プロセッサは、実行された時にプロセッサに、診断モジュールの複数の鎖から複数の質問を提示させる命令を伴って構成され、診断モジュールの複数の鎖は、社会的／行動的遅滞のモジュールを含む第１の鎖と、言葉の遅れ＆言語発達遅滞のモジュールを含む第２の鎖を含み、診断モジュールの複数の鎖のうち少なくとも１つは、社会的／行動的遅滞または言葉の遅れ＆言語発達遅滞の少なくとも１つに対応する陽性の結果、陰性の結果、または決定的でない結果を出力するように構成される、システム。
【請求項２８】
社会的／行動的遅滞のモジュールは、自閉症＆ＡＤＨＤのモジュールに動作可能に連結され、社会的／行動的遅滞のモジュールは、被験体が社会的／行動的遅滞を有する場合に陽性の結果を出力し、被験体が社会的／行動的遅滞を有さない場合に陰性の結果を出力するように構成され、被験体が社会的／行動的遅滞を有するかどうかを規定された感度と特異度で判定することができない場合、決定的でない結果を出力するように構成される、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
社会的／行動的遅滞のモジュールの出力は、自閉症とＡＤＨＤのモジュールの入力に連結され、自閉症とＡＤＨＤのモジュールは、被験体が自閉症またはＡＤＨＤを有する場合に陽性の結果を出力するように構成され、自閉症とＡＤＨＤのモジュールの出力は、自閉症ｖ．ＡＤＨＤのモジュールの入力に連結され、および自閉症ｖ．ＡＤＨＤのモジュールは、被験体が自閉症を有する場合に第１の出力を、被験体がＡＤＨＤを有する場合に第２の出力を生成するように構成され、自閉症ｖ．ＡＤＨＤのモジュールは、被験体が自閉症またはＡＤＨＤを有するかどうかを規定された感度と特異度で判定することができない場合に、決定的でない出力を提供するように構成される、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
言葉の遅れ＆言語発達遅滞のモジュールは、知的障害のモジュールに動作可能に連結され、言葉の遅れ＆言語発達遅滞のモジュールは、被験体が言葉の遅れと言語発達遅滞を有する場合に陽性の結果を出力し、および被験体が言葉の遅れと言語発達遅滞を有さない場合に陰性の出力を出力するように構成され、言葉の遅れ＆言語発達遅滞のモジュールは、被験体が言葉の遅れ＆言語発達遅滞を有するかどうかを規定された感度と特異度で判定することができない場合に、決定的でない結果を出力するように構成される、請求項２７に記載のシステム。
【請求項３１】
言葉の遅れ＆言語発達遅滞のモジュールの出力は、知的障害のモジュールの入力に連結され、および知的障害のモジュールは、被験体が知的障害を有する場合に第１の出力を、被験体が言葉の遅れと言語発達遅滞を有するが、知的障害は有さない場合に第２の出力を生成するように構成され、知的障害のモジュールは、被験体が知的障害を有するかどうかを規定された感度と特異度で判定することができない場合に、決定的でない出力を提供するように構成される、請求項３０に記載のシステム。