(57)【要約】  本開示は、センサの動作ステータスを検出する方法に関する。この方法は、状態機械において、センサの動作に関する連続監視データを受けるステップと、センサ機能を表す、前記センサの動作ステータスを検出するために訓練済み学習アルゴリズムを供給するステップであって、前記学習アルゴリズムが、履歴データを含む訓練データ集合にしたがって訓練される、ステップと、前記訓練済み学習アルゴリズムによって、前記連続監視データを分析することにより、前記センサの動作ステータスを検出するステップと、前記センサについて検出された動作ステータスを示す出力データを供給するステップとを含む。更に、状態機械システムを提供する。状態機械は、データ処理のため、およびセンサの動作ステータスを検出する方法を実行するために構成された１つ以上のプロセッサを有する。【選択図】図２
2020527063.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサの動作ステータスを検出する方法であって、状態機械において、
−センサの動作に関する連続監視データを受けるステップと、
−センサ機能を表す、前記センサの動作ステータスを検出するために訓練済み学習アルゴリズムを供給するステップであって、前記学習アルゴリズムが、履歴データを含む訓練データ集合にしたがって訓練される、ステップと、
−前記訓練済み学習アルゴリズムによって、前記連続監視データを分析することにより、前記センサの動作ステータスを検出するステップと、
−前記センサについて検出された動作ステータスを示す出力データを供給するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、前記検出するステップが、
−前記センサを製造するプロセスにおける不良を示す、前記センサの製造不良ステータスを検出するステップと、
−前記センサの誤動作を示す、前記センサの誤動作ステータスを検出するステップと、
−前記センサの動作における異常を示す、前記センサの異常ステータスを検出するステップと、
−前記連続監視データが供給される患者について血糖指数を示す、前記センサの血糖指示ステータスを検出するステップと、
−前記連続監視データが供給される前記患者について既往症患者ステータスを示す、前記センサの既往症指示ステータスを検出するステップと、
の内少なくとも１つを含む、方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の方法において、前記訓練済み学習アルゴリズムを供給するステップが、以下の一群、
−Ｋ近傍法、
−サポート・ベクトル・マシン、
−単純ベイズ、
−ランダム・フォーレストのような決定木、
−多項ロジスティック回帰のようなロジスティック回帰、
−ニューロナル・ネットワーク、
−決定木、および
−ベイズ・ネットワーク、
から選択される少なくとも１つの学習アルゴリズムを供給するステップを含む、方法。
【請求項４】
前出の請求項の少なくとも１項記載の方法であって、更に、前記履歴データを含む前記訓練データ集合にしたがって、学習アルゴリズムを訓練するステップを含む、方法。
【請求項５】
請求項４記載の方法において、前記訓練するステップが、生体内履歴訓練データ、および試験管内履歴訓練データの内少なくとも１つを含む前記訓練データ集合にしたがって、前記学習アルゴリズムを訓練するステップを含む、方法。
【請求項６】
請求項４および５記載の方法において、前記訓練するステップが、連続監視履歴データを含む前記訓練データ集合にしたがって、前記学習アルゴリズムを訓練するステップを含む、方法。
【請求項７】
請求項４から６の少なくとも１項記載の方法において、前記訓練するステップが、以下の一群、製造検定データ、患者検定データ、個人専用患者検定データ、複数の患者データ集合を含む母集団検定データからの検定データを含む前記訓練データ集合にしたがって、前記学習アルゴリズムを訓練するステップを含む、方法。
【請求項８】
請求項４から７の少なくとも１項記載の方法において、前記訓練するステップが、以下の一群、特に、作用電極の連続監視センサ電流値の場合における、前記センサの電流値、特に、対向電極の連続監視センサ電圧値、または前記基準電極と前記作用電極との間の電圧値の場合における、前記センサの電圧値、測定中における前記センサの環境の温度、前記センサの感度、前記センサのオフセット、および前記センサの較正ステータスからの１つ以上のセンサ関連パラメータを示す訓練データを含む前記訓練データ集合にしたがって、前記学習アルゴリズムを訓練するステップを含む、方法。
【請求項９】
請求項８項記載の方法において、前記１つ以上のセンサ関連パラメータが、
−非相関センサ関連パラメータと、
−相関センサ関連パラメータと、
の内少なくとも１つを含む、方法。
【請求項１０】
前出の請求項の少なくとも１項記載の方法において、請求項２に言及する場合に限り、更に、製造不良ステータス、誤動作ステータス、血糖指示ステータス、および既往症指示ステータスの内少なくとも１つを、前記センサについて示す、測定連続監視データおよび／またはシミュレーション連続監視データを含む検証データ集合にしたがって、前記訓練済み学習アルゴリズムの妥当性を判断するステップを含む、方法。
【請求項１１】
前出の請求項の少なくとも１項記載の方法であって、更に、
−圧縮監視データを含む連続監視データを受けるステップ、
−圧縮訓練データを含む前記訓練データ集合にしたがって前記学習アルゴリズムを訓練するステップ、
−圧縮検証データを含む前記検証データ集合にしたがって、前記訓練済み学習アルゴリズムの妥当性を判断するステップ、
の内少なくとも１つを含み、
前記圧縮監視データ、前記圧縮訓練データ、および／または前記圧縮検証データが、線形回帰法およびスムージング法の内少なくとも１つによって判定される、方法。
【請求項１２】
データ処理のため、およびセンサの動作ステータスを検出する方法を実行するために構成された１つ以上のプロセッサを有する状態機械システムであって、前記方法が、
−センサの動作に関する連続監視データを受けるステップと、
−センサ機能を表す、前記センサの動作ステータスを検出するために訓練済み学習アルゴリズムを供給するステップであって、前記学習アルゴリズムが、履歴データを含む訓練データ集合にしたがって訓練される、ステップと、
−前記訓練済み学習アルゴリズムによって、前記連続監視データを分析することにより、前記センサの動作ステータスを検出するステップと、
−前記センサについて検出された動作ステータスを示す出力データを供給するステップと、
を含む、状態機械システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、センサの動作ステータスを判定するための方法および状態機械システムについて述べる。
【背景技術】
【０００２】
文献ＵＳ２０１４／０１８２３５０Ａ１は、ＣＧＭ（連続グルコース監視）センサの耐用期限の終了を判定する方法を開示し、耐用期限終了機能(end of life function)を使用して複数のリスク要因を評価し、センサの耐用期限終了ステータスを確認するステップと、センサの耐用期限終了ステータスに関する出力を供給するステップとを含む。複数のリスク要因は、センサが使用された日数、信号感度の低下があったか否か、所定のノイズ・パターンがあるか否か、所定の酸素濃度パターンがあるか否か、基準ＢＧ（血糖）値とＥＧＶセンサ値との間の誤差を含むリストから選択される。
【０００３】
文献ＥＰ２３３５５８４Ａ２は、自己診断検査方法に関し、自己診断検査の結果に応答して、連続検体センサの動作に保留モードを設定する。
文献ＵＳ２０１５／１６４３８６Ａ１では、電気化学インピーダンス分光分析計（ＥＩＳ）を連続グルコース・モニタおよび連続グルコース監視（ＣＧＭ）と共に使用し、生体内センサ較正、総合（センサ）故障分析、ならびにインテリジェント・センサ診断および故障検出を可能にする。等価回路モデルが定められ、センサ挙動を特徴付けるために回路エレメントが使用される。
【０００４】
文献ＵＳ２０１０／３２３４３１Ａ１は、二状態セグメントを有し、各々が、電圧の印加によって、オン状態とオフ状態との間で遷移することができる二状態ディスプレイを制御するための制御回路および方法を開示する。電圧は、充電ポンプ(charge pump)からディスプレイ・ドライバに供給され、システム・コントローラによって供給される表示命令にしたがって、ディスプレイ・ドライバからの出力を通じて、二状態セグメントの個々の１つずつに供給される。ディスプレイ・ドライバの出力の内少なくとも１つの二状態セグメント電圧レベルと、電圧の充電ポンプ電圧レベルとの双方が検出され、それぞれ、有効な二状態セグメント電圧レベルおよび有効な充電ポンプ電圧レベルと比較される。検出された電圧レベルのいずれかが有効でない場合、誤動作信号をシステム・コントローラに供給することができる。
【発明の概要】
【０００５】
本開示の目的は、センサの動作ステータスを検出し、潜在的な動作ステータス問題を一層安全に予測することを可能にする状態機械システムおよび方法を提供することである。
この問題を解決するために、独立請求項１による、センサの動作ステータスを検出する方法を提案する。更に、独立請求項１２による、センサの動作ステータスを検出する方法を実行する状態機械システムを提供する。代替実施形態は、従属請求項の主題である。
【０００６】
一態様によれば、センサの動作ステータスを検出する方法を提供する。状態機械において、この方法は、センサの動作に関する連続監視データを受けるステップと、訓練済み学習アルゴリズムを、センサ機能を表すセンサの動作ステータスを検出するために供給するステップであって、学習アルゴリズムが、履歴データを含む訓練データ集合にしたがって訓練される、ステップと、連続監視データを、訓練済み学習アルゴリズムによって分析することによって、センサの動作ステータスを検出するステップと、センサについて検出された動作ステータスを示す出力データを供給するステップとを含む。
【０００７】
更に他の態様によれば、状態機械システムを提供する。この状態機械システムは、データ処理のため、そしてセンサの動作ステータスを検出する方法を実行するために構成された１つ以上のプロセッサを有する。この方法は、センサの動作に関する連続監視データを受けるステップと、訓練済み学習アルゴリズムを、センサ機能を表すセンサの動作ステータスを検出するために供給するステップであって、学習アルゴリズムが、履歴データを含む訓練データ集合にしたがって訓練される、ステップと、連続監視データを、訓練済み学習アルゴリズムによって分析することによって、センサの動作ステータスを検出するステップと、センサについて検出された動作ステータスを示す出力データを供給するステップとを含む。
【０００８】
提案する技術によれば、センサの動作ステータスを検出するために、機械学習のプロセスを適用する。これによって、訓練データ集合にしたがって訓練された、訓練済み学習アルゴリズムを使用することによって、センサの動作ステータスを判定するための予測方法を実装し、センサの動作に関する連続監視データを分析するために適用する。
【０００９】
例えば、センサの動作に関する異常および／または誤動作を予測することによって、センサの動作における潜在的な問題を回避することができる。
学習アルゴリズムは、履歴データを含む訓練データ集合にしたがって訓練される。「履歴データ」という用語は、本願において使用される場合、動作ステータスを判定するプロセスよりも前に収集、検出、および／または測定されたデータを指す。履歴データは、動作ステータス検出のために受ける連続監視データの収集を開始する前に、検出または収集されていてもよい。
【００１０】
訓練データ集合は、同じセンサによっておよび／または何らかの異なるセンサによって収集、検出、および／または測定されてもよい。動作ステータスを検出するセンサと異なるセンサは、同じセンサ型式であってもよい。
【００１１】
訓練データ集合は、検出または予測されるセンサ・ステータスを示す訓練データを含んでもよい。例えば、訓練データ集合は、製造不良ステータス、誤動作ステータス、血糖指示ステータス、および既往症指示ステータスの内の１つ以上を示すのでもよい。
【００１２】
検出は、センサ製造プロセスにおける不良を示す、センサの製造不良ステータスを検出すること、センサの誤動作を示すセンサの誤動作ステータスを検出すること、センサの動作における異常(anomaly)を示すセンサの異常ステータスを検出すること、連続監視データが供給される患者について血糖指数を示す、センサの血糖指示ステータスを検出すること、連続監視データが供給される患者について既往症患者ステータスを示す、センサの既往症指示ステータスを検出することの内、少なくとも１つを含むことができる。センサの製造不良ステータスの検出は、センサを製造した後に実行されてもよい。代わりにまたは加えて、製造不良ステータスの検出は、製造プロセスが未だ実行している間に、中間センサ製品（仕上がっていないセンサ）に適用されてもよい。同様に、センサの誤動作ステータスの検出は、製造プロセスの一部であってもよく、または製造プロセスに関係してもよい。あるいは、製造プロセスが終了した後に、例えば、測定のためにセンサを適用する場合に、提案する技術によってセンサの誤動作ステータスを予測してもよい。センサの異常ステータスの検出は、測定プロセスにおいて、例えば、センサによる測定信号の検出が行われているときにリアル・タイムで行われてもよい。同様に、血糖指示ステータスの検出、および既往症指示ステータスの検出の内１つは、製造プロセスが実行している間に行われてもよい。あるいは、このような検出は、測定プロセスが終了した後に適用されてもよい。
【００１３】
血糖指数は、例えば、センサの血糖指示ステータスを検出したことに応答して、患者について判定することができる。血糖指数は、人の血糖(blood glucose)（血糖(blood sugar)とも言う）レベルに対する食品の影響を示す、特定の種類の食品に関連付けられる数値である。１００の値が標準値、即ち、純粋なグルコースの等量(equivalent amount of pure glucose)を表すとしてよい。加えてまたは代わりとして、他の血糖パラメータを判定してもよい。 このようなパラメータには、血糖レベルの変化率、加速度、例えば、患者の移動によるイベント・パターン、食事、センサの既往症指示ステータスに関するセンサに対する機械的応力が含まれる。既往症指示ステータスに関して、ｈｂａ１ｃ、あるいは患者の年齢および／または性別のような人口統計学データというような、潜在的な既往症データを判定してもよい。
【００１４】
訓練済み学習アルゴリズムの提供は、Ｋ−近傍法、サポート・ベクトル・マシン、単純ベイズ、ランダム・フォーレストのような決定木、多項ロジスティック回帰のようなロジスティック回帰、ニューラル・ネットワーク、決定木、およびベイ・ネットワークを含む一群から選択した少なくとも１つの学習アルゴリズムを提供することを含んでもよい。特に興味深いのは、単純ベイズ、ランダム・フォーレスト、および多項ロジスティック回帰の内１つであろう。好ましい実施形態では、パラメータ間の相関および相互作用が分析されるまたは自動的に組み込まれる、ランダム・フォーレスト・アルゴリズムを適用してもよい。
【００１５】
この実施形態では、方法は、履歴データを含む訓練データ集合にしたがって、学習アルゴリズムを訓練するステップを含む。
更に、この方法は、履歴データを含む訓練データ集合にしたがって学習アルゴリズムを訓練するステップを含んでもよい。
【００１６】
訓練するステップは、生体内履歴訓練データおよび試験管内履歴訓練データの内少なくとも一方を含む訓練データ集合にしたがって、学習アルゴリズムを訓練するステップを含んでもよい。
【００１７】
訓練するステップは、連続監視履歴データを含む訓練データ集合にしたがって、学習アルゴリズムを訓練するステップを含んでもよい。
訓練するステップは、製造検定データ、患者検定データ、個人別(personalized)患者検定データ、複数の患者データ集合を含む母集団検定データを含む一群からの検定データを含む訓練データ集合にしたがって、学習アルゴリズムを訓練するステップを含んでもよい。センサの１つ以上の動作ステータスに関して訓練データ集合最適化するために、このような異なる検定データの１つ以上から、訓練データ集合を導き出してもよい。
【００１８】
訓練するステップは、特に、作用電極の連続監視センサ電流値の場合におけるセンサの電流値、特に、対向電極の連続監視センサ電圧値または基準電極と作用電極との間の電圧値の場合におけるセンサの電圧値、測定中におけるセンサの環境温度、センサの感度、センサのオフセット、およびセンサの較正ステータスを含む一群からの１つ以上のセンサ関連パラメータを示す訓練データを含む訓練データ集合にしたがって、学習アルゴリズムを訓練するステップを含んでもよい。検出しようとする動作ステータスに応じて、センサ関連パラメータから１つ以上を選択すればよい。センサの較正ステータスに関して、例えば、最後の較正がいつ行われたかを示してもよい。
【００１９】
１つ以上のセンサ関連パラメータには、非相関センサ関連パラメータ、および相関センサ関連パラメータの内少なくとも一方を含むことができる。２つ以上のセンサ関連パラメータを相関付けることができる。このような場合、全ての相関センサ関連パラメータを考慮に入れることによって、動作ステータスを検出するために、相関センサ関連パラメータを選択することができる。逆に、非相関センサ関連パラメータの場合、動作ステータスを検出するために、非相関センサ関連パラメータの内１つを選択することができる。非相関センサ関連パラメータは、独立して、動作ステータスの検出を行うことができる。
【００２０】
更に、この方法は、製造障害ステータス、誤動作ステータス、血糖指示ステータス、および既往症指示ステータスの内少なくとも１つを、センサについて、示す測定連続監視データおよび／またはシミュレーション連続監視データを含む検証データ集合にしたがって、訓練済み学習アルゴリズムの妥当性を判断するステップを含んでもよい。
【００２１】
この方法は、更に、圧縮監視データを含む連続監視データを受けるステップ、および圧縮訓練データを含む訓練データ集合にしたがって学習アルゴリズムを訓練するステップの内少なくとも１つを含んでもよく、圧縮監視データおよび／または圧縮訓練データは、線形回帰方法およびスムージング方法の内少なくとも１つによって決定される。圧縮データは、監視データまたは訓練データの次元削減の結果であってもよい。スムージング方法に関して、カーネル・スムージングまたはスプライン・スムージング・モデル、あるいは時系列分析が、そのようなものとして知られており、これらを適用することができる。圧縮の異なる段階において、監視データ／訓練データは、毎秒１つのデータ（測定信号）、毎分１つのデータ、および／またはセンサ・パラメータ、分散、ノイズ、もしくは変化率というような特性値を含む統計データを含んでもよい。
【００２２】
連続監視データは、連続血糖監視（ＣＧＭ）のために完全にまたは部分的に埋め込まれたセンサによって供給されてもよい。一般に、ＣＧＭのコンテキストでは、血液におけるグルコース値またはレベルを示す検体値またはレベルを判定することができる。検体値は、間質液において測定されてもよい。測定は、皮下においてまたは生体内で行うこともできる。ＣＧＭは、ほぼリアル・タイムの連続監視手順、または擬似連続監視手順として実施することができ、ユーザの対話処理なく、頻繁にまたは自動的に検体値を供給／更新する。代替実施形態では、コンタクト・レンズ内のバイオセンサを用いて眼液を通して、または皮膚上のバイオセンサを用いて汗における経皮的測定によって、検体を測定することもできる。ＣＧＭセンサは、数日から数週間適所に配置してもよいが、その後に交換しなければならない。
【００２３】
状態機械システムに関して、以上で説明した代替実施形態を、必要な変更を加えて、適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
以下に、図面を参照して、更に他の実施形態について説明する。図面において、
【図１】状態機械システムの実施形態である。
【図２】センサの動作ステータスを判定する方法の実施形態の流れ図である。
【図３】学習アルゴリズムのためのデータ収集の全体像である。
【図４】センサの作用電極において測定される電流密度のグラフである。
【図５】エラーのない測定である。
【図６】流体エラー(fluidics error)を呈する測定である。
【図７】限度に達した電流エラーを呈する測定である。
【図８】学習アルゴリズムと共に使用する異なるパラメータ間の相関度である。
【図９】ハイパー・パラメータを使用した、ランダム・フォーレスト・モデルのモデル特性の適合化の図である。
【図１０】ロジスティック回帰の予測誤差の図である。
【図１１】ロジスティック回帰に対する受信機−動作−特性−曲線である。
【図１２】ランダム・フォーレスト・モデルの木の例である。
【図１３】ランダム・フォーレストのエラーを例示する図である。
【図１４】異なる例示的な学習アルゴリズムの精度の比較である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１は、状態機械システム１の一実施形態を示す。状態機械システム１を状態分析システムと呼んでもよい。状態機械システムは、１つ以上のプロセッサ２、メモリ３、入力インターフェース４、および出力インターフェース５を備える。図示する実施形態では、入力インターフェース４および出力インターフェース５は、別個のモジュールとして設けられる。あるいは、入力インターフェース４および出力インターフェース５の双方を１つのモジュールに統合してもよい。
【００２６】
他の実施形態では、状態機械システム１に追加の機能エレメント７を設けてもよい。
入力インターフェース４を通じて、１つ以上のプロセッサ２においてセンサ７の動作に関する連続監視データを受ける。センサ７は、ワイヤによって、状態機械システム１の入力インターフェース４に接続することができる。代わりにまたは加えて、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＦｉ、または他のワイヤレス技術というようなワイヤレス接続を設けてもよい。
【００２７】
図示する実施形態では、センサ７は、検知エレメント８とセンサ電子回路９とを含む。この実施形態では、検知エレメント８およびセンサ電子回路９は、センサ７の同じ筐体内に設けられる。あるいは、検知エレメント８およびセンサ電子回路９は、別個に設けられてもよく、ワイヤを使用して、および／またはワイヤレスで接続することもできる。
【００２８】
一実施形態では、連続監視データは、センサ７によって供給することができる。センサ７は、連続グルコース監視（ＣＧＭ）のための完全にまたは部分的に埋め込まれたセンサである。一般に、ＣＧＭのコンテキストでは、血液中におけるグルコース値またはレベルを示す検体値またはレベルを判定することができる。検体値は、間質液において測定することができる。測定は、皮下または生体内で行うことができる。ＣＧＭは、ほぼリアル・タイムまたは擬似連続監視手順として実施することができ、ユーザの対話処理なく、頻繁にまたは自動的に検体値を供給／更新する。代替実施形態では、コンタクト・レンズ内のバイオセンサを用いて眼液を通して、または皮膚上のバイオセンサを用いて汗における経皮的測定によって測定することもできる。
【００２９】
ＣＧＭセンサは、数日から数週間適所に配置してもよいが、その後交換しなければならない。グルコース・レベルを示す検体値またはレベルについての情報を、ワイヤレスおよび／または有線データ送信によって、センサからセンサ電子回路９または入力インターフェース４のような受信機に送るために、送信機を使用してもよい。
【００３０】
出力インターフェース５を通じて、センサ７について検出された動作ステータスを示す出力データを、１つ以上の出力デバイス１０に供給する。出力デバイス１０が想定されるので、任意の適した出力デバイスでも役割を果たすことができる。例えば、出力デバイス１０はディスプレイ・デバイスを備えてもよい。あるいはまたは加えて、出力デバイス１０は、警告発生器、データ・ネットワーク、および／または１つ以上の他の処理デバイスを備えてもよい。他の実施形態（図示せず）では、１つよりも多い出力デバイス１０が設けられる。
【００３１】
状態機械システム１の出力インターフェース５に、ワイヤを通じて、１つ以上の出力デバイス１０が接続されてもよい。あるいはまたは加えて、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ、または他のワイヤレス技術というようなワイヤレス接続を設けてもよい。
【００３２】
代替実施形態では、出力デバイス１０、または１つよりも多い出力デバイス１０の内の１つが、状態機械システム１内に統合される。
実施形態では、１つ以上の他の入力デバイス１１が入力インターフェース４に接続される。このような他の入力デバイス１１には、学習アルゴリズムと共に使用するための訓練データおよび／または検証データを収集するための１つ以上の他のセンサを含むことができる。また、他の入力デバイス１１には、加えてまたは代替として、異なる型のデータを取得するためのセンサを含んでもよい。このような異なる型のデータの例に、温度データがある。このような異なる型のデータのセンサ・データは、付加的に、センサ７の動作ステータスを検出するために、分析することができる。加えてまたは代替として、このような異なる型のデータのセンサ・データを訓練データおよび／または検証データとして使用することもできる。あるいはまたは加えて、１つ以上の他の入力デバイス１１には、データ・ネットワーク、外部データ記憶デバイス、キーボード、マウス等のようなユーザ入力デバイス、１つ以上の他の処理デバイス、および／または状態機械システム１に関連データを供給するのに適した任意の他のデバイスを含むこともできる。
【００３３】
図２は、センサの動作ステータスを検出する方法の一実施形態を示す流れ図である。
ステップ２０において、センサ６の動作に関する連続監視データを、状態機械システム１の入力インターフェース４において受ける。
【００３４】
連続監視データは、１つ以上のセンサ関連パラメータを示すことができる。このようなセンサ関連パラメータは、センサの作用電極の電流値、センサの対向電極の電圧値、基準電極および作用電極間の電圧値、測定中のセンサの環境温度、センサの感度、オフセット、および／またはセンサの較正ステータスを含むことができる。センサ関連パラメータは、非相関センサ関連パラメータ、相関センサ・パラメータ、またはこれらの組み合わせを含むことができる。
【００３５】
一実施形態では、連続監視データは圧縮監視データを含むこともできる。この場合、圧縮監視データは、線形回帰方法およびスムージング方法の内少なくとも１つによって判定される。
【００３６】
ステップ２１において、訓練済み学習アルゴリズムを設ける。学習アルゴリズムは、履歴データを含む訓練データ習合にしたがって訓練される。訓練済み学習アルゴリズムは、状態機械システム１のメモリ３に供給することができる。あるいは、訓練済み学習アルゴリズムは、メモリ３から、１つ以上のプロセッサ２に供給されてもよい。代替実施形態では、訓練済み学習アルゴリズムは、入力インターフェース４を通じて供給される。例えば、訓練済み学習アルゴリズムを外部記憶デバイスから受けてもよい。更に他の実施形態では、訓練済み学習アルゴリズムは、１つ以上の追加の機能エレメント７に供給されてもよく、または１つ以上の追加の機能エレメント７から１つ以上のプロセッサ２に供給されてもよい。
【００３７】
ステップ２０および２１の順序は、異なる実施形態では、逆になってもよい。特定実施形態では、訓練済み学習アルゴリズムが供給され、センサ７を動作させる。他の代案として、ステップ２０および２１は、全体的または部分的に同時に実行されてもよい。
【００３８】
ステップ２２において、１つ以上のプロセッサ２を使用して、訓練済み学習アルゴリズムによって連続監視データを分析する。訓練済み学習アルゴリズムがプロセッサ２に供給されない実施形態では、プロセッサ２は、訓練済み学習アルゴリズムにアクセスし、連続監視データを分析することができる。連続監視データを分析することによって、センサ７の動作ステータスを検出する。
【００３９】
ステップ２２においてセンサについて検出された動作ステータスは、様々な異なる状態の１つであってもよい。例えば、センサを製造するプロセスにおける不良を示すセンサの製造不良ステータス、センサの誤動作を示すセンサの誤動作ステータス、センサの動作における異常を示すセンサの異常ステータス、連続監視データが供給される患者の血糖指数を示すセンサの血糖指示ステータス、および／または連続監視データが供給される患者の既往症患者ステータスを示すセンサの既往症指示ステータスを検出してもよい。
【００４０】
続いて、ステップ２３において、センサについて検出された動作ステータスを示す出力データを、出力インターフェース５に供給する。
実施形態では、センサの動作ステータスを検出する方法は、更に、履歴データを含む訓練データ集合にしたがって、学習アルゴリズムを訓練するステップを含んでもよい。
【００４１】
更に図２を参照すると、ステップ２４において、履歴データを含む訓練データ集合を供給する。
履歴訓練データは、生きている被験者上でセンサ７が動作している間に取得されたセンサ関連パラメータを示す生体履歴訓練データを含んでもよい。あるいはまたは加えて、履歴訓練データは、生きている被験者上でセンサ７が動作していない間に取得されたセンサ関連パラメータを示す試験管内履歴訓練データを含んでもよい。
【００４２】
ステップ２４において供給された訓練データ集合は、連続監視履歴データを含んでもよい。
訓練データ集合は、製造検定データ、患者検定データ、個人専用患者検定データ、および／または複数の患者データ集合を含む母集団検定データを含んでもよい。
【００４３】
訓練データは、１つ以上のセンサ関連パラメータを示すことができる。このようなセンサ関連パラメータは、センサの作用電極の電流値、センサの対向電極の電圧値、基準電極と作用電極との間の電圧値、測定中におけるセンサの環境の温度、センサの感度、オフセット、および／またはセンサの較正ステータスを含むことができる。センサ関連パラメータは、非相関センサ関連パラメータ、相関センサ・パラメータ、またはこれらの組み合わせを含むことができる。
【００４４】
一実施形態では、訓練データ集合は圧縮訓練データを含むこともできる。この場合、圧縮監視データは、線形回帰方法およびスムージング方法の内少なくとも１つによって判定される。
【００４５】
ステップ２５において、ステップ２４において供給された訓練データ集合にしたがって、学習アルゴリズムを訓練する。
学習アルゴリズムは、適したアルゴリズムから選択することができる。このような学習アルゴリズムには、 Ｋ−近傍法、サポート・ベクトル・マシン、単純ベイズ、ランダム・フォーレストのような決定木、多項ロジスティック回帰のようなロジスティック回帰、ニューラル・ネットワーク、決定木、およびベイ・ネットワークが含まれる。学習アルゴリズムは、ステップ２２において分析される連続監視データとの使用に対する適性(suitability)に基づいて選択されてもよい。
【００４６】
ステップ２５における学習アルゴリズムの訓練は、状態機械システム１において行うことができる。この場合、ステップ２４において、訓練データ集合を状態機械システム１のメモリ３に供給することができる。あるいは、訓練データ集合はメモリ３から１つ以上のプロセッサ２に供給されてもよい。代替実施形態では、訓練データ集合は、入力インターフェース４を通じて供給される。例えば、外部記憶デバイスから訓練データ集合を受けることもできる。更に他の実施形態では、訓練データ集合は、１つ以上の追加機能エレメント７において供給されてもよく、あるいは１つ以上の追加機能エレメント７から１つ以上のプロセッサ２および／またはメモリ３に供給されてもよい。
【００４７】
代替実施形態では、ステップ２５における学習アルゴリズムの訓練は、状態機械システム１の外部で行われてもよい。この実施形態では、ステップ２４において、学習アルゴリズムの訓練を可能にする任意の適した方法で、訓練データ集合を供給する。
【００４８】
更に他の実施形態は、ステップ２６を含んでもよく、ここで、検証データ集合にしたがって、訓練済み学習アルゴリズムの妥当性を判断する。検証データ集合は、測定された連続監視データおよび／またはシミュレーションした連続監視データを含む。このデータは、センサについて、製造不良ステータス、誤動作ステータス、血糖指示ステータス、および既往症指示ステータスの内少なくとも１つを示す。
【００４９】
ステップ２６における、訓練済み学習アルゴリズムの妥当性判断は、状態機械システム１において行うことができる。この場合、状態機械システム１のメモリ３に検証データ集合を供給することができる。あるいは、検証データ集合は、メモリ３から１つ以上のプロセッサ２に供給されてもよい。代替実施形態では、検証データ集合は入力インターフェース４を通じて供給される。例えば、検証データ集合を外部記憶デバイスから受けてもよい。更に他の実施形態では、検証データ集合は、１つ以上の追加機能エレメント７において供給されてもよく、あるいは１つ以上のプロセッサ２および／またはメモリ３において、１つ以上の追加機能エレメント７から供給されてもよい。
【００５０】
代替実施形態では、ステップ２６における訓練済み学習アルゴリズムの妥当性判断は、状態機械システム１の外部で行われてもよい。この実施形態では、検証データ集合は、学習アルゴリズムの妥当性判断を可能にする任意の適した方法で供給される。  
【００５１】
一実施形態では、検証データ集合が圧縮検証データを含んでもよい。この場合、圧縮検証データは、線形回帰方法およびスムージング方法の内少なくとも１つによって判定される。
【００５２】
以下に、追加の形態について説明する。
連続監視データを収集するための測定は、複数の連続グルコース監視センサによって行われる。
【００５３】
モデルの開発に対する支援として役に立つ、データ・マイニングの分野において確立された作業ステップのシーケンスに基づいて（Shmueli et al., Data Mining for Business analytics - Concepts, Techniques, and Applications（ビジネス分析のためのデータ・マイニング−概念、技法、および応用）を、XLMiner, 3rd Ed.（ＸＬＭｉｎｅｒ、第３版）New York: John Wiley & Sons, 2016と比較されたい）、以下のステップを、全部または一部、実現することができる。
１．問題を作成する。
２．データを得る。
３．データを分析し、クリーニングする。
４．必要であれば、次元を減らす。
５．問題（分類、クラスタリング、予測）を指定する。
６．訓練中にデータを共有する。データ集合の妥当性を判断し、検定する。
７．データ・マイニング技法（回帰、ニューラル・ネットワーク等）を選択する。
８．異なるバージョンのアルゴリズム（異なる変数）。
９．結果を解釈する。
１０．モデルを既存のシステムに組み込む。
【００５４】
以下に、データ収集プロセスについて説明する。これは代替実施形態においても適用することができる。
検定部位において、センサの作用電極の電流値、センサの対向電極の電圧値、基準電極と作用電極との間の電圧値を、毎秒、チャネル毎に記録することができる。センサが入れられる溶液の温度も、毎分検出することができる。これらのパラメータは、拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）ファイルに格納することができる。次いで、データ処理プログラムのＣｏＭｏが、ＸＭＬファイルをキャプチャし、それをいわゆる実験としてＳＡＳデータ集合の形態で供給する。最も低い段階において、この実験は１秒について述べるデータから成る。図３に示すように、このデータは、ＣｏＭｏによって些細な値に圧縮される。このステップにおいて、例えば、毎分の最小、平均値、および最大を用いて、記述的統計も付加的に生成する。次いで、ステップ値(step values)への圧縮が行われる。ステップは、図４に示すように、ピラミッド形状で観察することができる。最後の圧縮段階、基本統計は、センサ毎の特性値報告に対応する。
【００５５】
開始に際しては、最も高い圧縮段階、基本統計からのデータを使用するとよい。何故なら、より単純なデータを使用する分類が不十分な結果をもたらす場合のために、より複雑なデータへのアクセスを取っておくことができるからである。加えて、時間分解データの分類は、これらが分および秒段階で存在するので、Ｐｙｔｈｏｎのような異なるプログラミング言語を必要とする。
【００５６】
１６通りの検定シリーズというような複数の検定シリーズを識別し、検定部位に分散し、複数のチャネルで乗算し、一例では、２５６のデータ・エントリが得られる。
各センサのエラー識別のために、チャネル毎の毎分の作用電極における電流強度について、図４による図解を検討する。７日間の測定では、毎日が別個の曲線として表される。センサは、予備膨潤の形態で丸１日準備に費やされるという事実のために、６日だけが示されている。図４から、３日目では、チャネル４が他の日とは著しく異なり、つまり、典型的なピラミッド形状に従わないことが明らかとなる。したがって、チャネル４は不良があるものとして識別される。
【００５７】
一旦全てのチャネルが分析および識別されたなら、検定シリーズをＳＡＳからメモリにエクスポートすることができる。最後のステップにおいて、検定シリーズをＲにおいてこのメモリから読み出し、基準として格納することができる。
【００５８】
データ集合全体を、３つの部分、即ち、訓練データ集合、検証データ集合、および連続監視データを表す検定データ集合に分割した。
代替実施形態では、センサの動作ステータスを表す２種類のエラーを、モデルによって識別しなければならない。これらは、流体エラー(fluiics error)および上限電流エラー(maxed out current error)である。図５に示すような、エラーのないチャネルを、初期状態において基準として見なすことができる。図４におけるように、ピラミッド形状を観察することができる。しかしながら、日は図に重ね合わされず、時系列に配置される。チャネルが不良があるものとして識別されるか否かは、電流強度によって判断されるので、電流強度は個々のエラーに関する分析のためにも使用される。
【００５９】
この実施形態では、流体エラーがエラー検出の焦点である。したがって、これらの不良が大量にある時間期間からのデータを選択する。このエラーの種類に伴う１つの困難は、それが起こり得る兆候(manifestation)が非常に多岐にわたることである。しかしながら、図６に示すように、測定値は減少する傾向にあることを観察することができる。このエラーの原因は、検定部位単位(test site unit)にあり、この不良を検定部位エラーと呼ぶこともあるのは、それが理由になっている。おそらくは、これの原因は検定システムにおける気泡であり、例えば、温度変動が原因で生ずる可能性がある。流体内における気泡は、流入の一時停止によって形成する場合もある。
【００６０】
上限電流エラーが現れる可能性があるのは、検定の開始時にセンサがチャネルに挿入されるときである。検定部位にあるセンサは、閾値よりも高い電流が検出されたときに、エラーの種類が印される。したがって、検定部位におけるスタッフの１人が、センサをチャネルに新たに挿入し、こうしてエラーを解消することができる。あるいは、最終的に、不良があるものという印をセンサに付けてもよい。図７は、典型的な上限電流エラーを示す。図６と比較すると、測定の開始時に、著しく高い電流の値を識別することができる。
【００６１】
データに意味が分かる印を付けることができるようにするために、個々のエラーに、表１にしたがって異なるエラー・コードを付けることができる。
【００６２】
【表１】
2020527063.tif 000003
【００６３】
パラメータの分析
代替実施形態では、変数間における線形接続の強度を、相関係数によって判定してもよい。相関係数は−１と１との間の値を有することができる。値が１の場合、高い正の線形相関がある。図８を見ると、パラメータＳ３６０が非常に多数の他のパラメータと相関があることがわかる。
【００６４】
先に示したように、電流のような、検定部位において直接測定することができる変数もあり得る。実施形態では、データを圧縮するとき、線形モデルおよびスプライン・モデルを使用して、種々のパラメータを推定する。後に使用されるはずのデータ集合が圧縮データを含むという事実のために、統合型モデルを検討する。
測定値
ＤＩＮ５３８０４−１によれば、クアンタイル−クアンタイル・プロットによって図を用いて実行することができる正規分布条件の分析が、センサ関連パラメータを表す測定値に関する記述統計には興味深いであろう。ＱＱプロットのＸ軸は、理論的な分位数によって定められ、Ｙ軸は経験的分位数によって定められる。正規分布にしたがうパラメータは直線になり、ＱＱプロットにおいて直線として示される。加えて、カイ二乗検定またはシャピロ−ウィルク検定のような、種々の正規分布検定がある。これらの仮説検定は、帰無仮説を正規分布の存在として定め、逆に、対立仮説は正規分布が存在しないことを仮定する。これらの検定方法は、偏差に関して非常に敏感である。実施形態では、正規分布は、したがって、パラメータ毎にＱＱプロットによって分析されるとよい。
【００６５】
測定値は、異なるグルコース濃度に対するセンサ電流を含むことができる。これらは、特定の時間期間の中央値として判定することができ、加えてまたは代わりに、平均してもよい。更に、測定値はセンサの感度を含んでもよい。加えてまたは代わりに、測定値は、センサ電流のように、測定値を記述するグラフを特徴付けるパラメータを含んでもよい。これらは、例えば、ドリフトおよび／または曲率(curvature)を含んでもよい。加えてまたは代替として、値は他の測定値に関する統計値を含んでもよい。測定値は、線形モデルおよび／またはスプライン・モデルのような、異なるモデルを採用して、近似してもよい。測定値およびパラメータの全てまたは任意のものは、異なるグルコース濃度において、および／または異なる時間期間に対して判定することもできる。
学習アルゴリズム
代替実施形態では、学習アルゴリズムに対して様々なモデリング方法を選択し（例えば、Domingos, A Few Useful Things to Know About MachineLearning（機械学習について知るべきいくつかの有用なこと）, Com-mun. ACM 55.10, S. 78-87. DOI: 10.1145/2347736.2347755, 2012を参照のこと）、それらの利点および欠点に関して分析する。加えて、方法選択を行うことができるようにするために、問題に関するこれらの互換性に関して、これらの方法を分析することもできる。以下に、例示的な方法について説明する（Sammut et al., Encyclopedia of Machine Learning（機械学習の百科事典）, 1 st. Springer Publishing Company, Incorporated, 2011）。表２は、これらの方法の利点および欠点を纏めたものである。
Ｋ−近傍法
この方法の目標は、オブジェクトをクラスに分類することであり、訓練量が同様のオブジェクトが既にクラスに分類されており、これによって、最も頻繁に現れるクラスが、結果として出力される。オブジェクトの近接度(proximity)を判定するために、例えば、ユークリッド距離のような類似性尺度を使用する。この方法は、データ量が著しく多い場合に非常に適しているが、本例には存在しない。これは、このモデルが比較検討に取り入れられない理由でもある。
サポート・ベクトル・マシン
この方法では、超平面を計算し、オブジェクトをクラスに分類する。超平面を計算するために、クラス境界周りの距離を最大化しなければならない。これが、サポート・ベクトル・マシンが「大型マージン分類器」の１つである理由である。この方法の重要な仮定は、データが線形分離可能であるということであるが、しかしながら、カーネル・トリック(Kernel trick)によって、より高い次元のベクトル空間に拡張することができる。大量のデータは、ある実施形態では存在しないが、分類の過学習を少なくするために要求される。
単純ベイズ
単純仮定は、現在の変数が統計的に互いに独立しているということである。この仮定は殆どの場合に真でない。多くの場合、単純ベイズは、しかしながら、属性に多少相関があっても、高い率の正しい分類に達するという趣旨で、良い結果に到達する。単純ベイズは、単純な動作モードによって特徴付けられ、したがって、モデル選択に採用することができる。
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰に関連して、従属変数の特性をどの程度独立変数の値に帰することができるかについて、分析に対して尤度を計算する。
ニューロナル・ネットワーク
人工ニューロナル・ネットワークは、脳における神経細胞の生物学的構造に基づく。単純なニューロナル・ネットワークは、３層に配列されたニューロンで構成される。これらの層は、入力層、隠れ層、および出力層である。これらの層間において、全てのニューロンは、重みを通じて、互いに接続される。重みは、訓練フェーズにおいて徐々に最適化される。ニューロナル・ネットワークは、現在多くの分野において頻繁に使用されており、したがって、大きな変域のモデル可変性(model variations)を含む。複数のハイパー・パラメータがあり、このようなネットワークの最適化のために、経験値から決定されなければならない。ある実施形態では、時間効率の理由で、これらのハイパー・パラメータは決定されない。
決定木
決定木は、ソートされた層状木(layered trees)であり、それらの単純で容易に理解可能な外観によって特徴付けられる。ルート近くに位置するノードの方が、リーフ近くに位置するノードよりも、分類にとって重要になる。一実施形態では、決定木には過学習が原因で頻繁に問題が起こるという事実により、ランダム・フォーレストの方法論が、モデル選択に選ばれる。この方法は、複数の決定木によって構成され、これによって、各木が変数の部分量を表す。
ベイズ・ネットワーク
ベイズ・ネットワークは、有向グラフであり、多変数尤度分布を示す。ネットワークのノードは、ランダム変数に対応し、エッジはこれらの間の関係を示す。疾病の兆候の原因を示すために、診断において応用が可能である。ベイズ・ネットワークを開発するためには、できるだけ詳細に変数間の従属性を記述できることが必須である。ある実施形態において対処されるエラーについては、このようなグラフの生成は実現可能でない。
【００６６】
【表２】
2020527063.tif 000004
【００６７】
方法の選択
代替実施形態では、最初に理論的にモデルを検討し、それらの仮定に関して分析し、最初の実装を行い、次いで種々の方法によって最適化されればよい。
【００６８】
第１ステップにおいて、線形モデルを有する二進問題を使用することができる。これは、総量の３つの変数を含む。モデルによって表される学習アルゴリズムは、続いて、実際の問題に基づいて、全てのクラスおよびパラメータによって訓練することができる。最終的に、手持ちのデータに関するモデル特性の適合化を、例えば、ランダム・フォーレストの場合判断木の数というような、ハイパー・パラメータによって行うことができる。ランダム・フォーレスト・モデルの例を使用するこのプロセスに関する例示を図９に示す。略語ＡＣＣは、精度を特定し(identify)、最初の適合化によって低下するが、最適化ステップにおいて交差検証によって再度向上する。
単純ベイズ：このモデルは、実施形態において使用することができ、ベイズの定理に基づき、データを分類するための単純で素早い方法として機能することができる。このような実施形態では、存在するデータが統計的に互いに独立であること、そして正規分布することが条件となる。この方法は１回のパスだけでデータの相対的頻度を判定することができるという事実により、素早いだけでなく単純な方法であると考えられる。
【００６９】
ベイズの理論によれば、以下の式が条件付き尤度を計算する役割を果たす。
【００７０】
【数１】
2020527063.tif 000005
【００７１】
属性が互いに独立して存在すると仮定すると、単純ベイズ分類器を次のように定義することができる。
【００７２】
【数２】
2020527063.tif 000006
【００７３】
この関数は、常に、最大事後規則の助けによって、属性ｘｉに対して最も尤度が高いクラスｙを予測する。後者は、最大尤度法と同様に振る舞うが、先験項(a priori term)の知識を用いる。データ集合内にメトリック・データが存在するとき、Ｐ（ｘｉ｜ｙ）について条件付き尤度を計算するために、分布関数を必要とする。実施形態では、単純ベイズは正規分布を拠り所とすることもできる（Berthold et al., Guide to Intelligent Data Analysis: How to Intelligently Make Sense of Real Data, 1 st, （インテリジェント・データ分析の指針：どのように実データの意味をインテリジェントに理解するか、第１巻）Springer Publishing Company, Incorporated, 2010）。多くのＣＧＭ変数の場合正規分布が存在しないという事実にも拘わらず、単純ベイズを使用することができる。何故なら、正規分布からの僅かな偏差にも拘わらず、高い率の正しい分類を達成することができるからである。
【００７４】
【数３】
2020527063.tif 000007
【００７５】
平均値μおよび分散σを、属性ｘｉ毎およびクラスｙ毎に計算する。
このモデルの場合、正しい予測のためには小さいデータ集合で十分であるという事実により、一実施形態では入力として４つの測定値のみを使用すればよい。一実施形態では、最初の検討のために、Ａ２、Ｉ９０、およびＤから成る入手可能なパラメータの部分量を選択してもよい。
【００７６】
単純ベイズを使用すると、Ｉ９０が１つのクラスに現れるという条件下におけるエラーの確率を判定することができる。
【００７７】
【数４】
2020527063.tif 000008
【００７８】
一実施形態では、エラーの種類について言明は行われない。新たなデータの識別を行わなくてもよいように、流体エラーだけを含む４つの検定部位を選択すればよい。この場合エラー・コード０はエラーなしとして識別され、１は一般にエラーとして識別されればよい。表３は、単純ベイズに対する一実施形態の入力データ集合の抜粋を示す。
【００７９】
【表３】
2020527063.tif 000009
【００８０】
表４に示すように、モデル出力は、クラスについて計算された先験値を含んでもよい。次のステップにおいて、クラス０（エラーなし）およびクラス１（エラー）に対する各変数の平均値および標準偏差を計算することができる。これらは、正規分布に基づいて変数の分布関数を判定する役割を果たすことができる。
【００８１】
【表４】
2020527063.tif 000010
【００８２】
モデルの品質は、出力の種々のパラメータによって評価することができる。表５に示すように、一実施形態では、この出力から、精度、感度、および特異性が重要な意味を持つであろう。
【００８３】
【表５】
2020527063.tif 000011
【００８４】
一実施形態では、精度は、モデルの結果についての第１印象を考慮し(allow for)、したがって、品質を評価するために使用することができる。
精度＝正しい分類／総数
特定の実施形態では、精度の重要性を評価できるようにするために、カッパ値を使用することができる。カッパ値は、この実施形態では、観察された精度および期待精度という、２つの品質パラメータの対応についての統計的尺度である。観察された精度および期待精度が計算された後、以下のようにしてカッパ値を判定することができる。
【００８５】
カッパ＝（観察された精度−期待精度）／（１−期待精度）
カッパ値の解釈には、異なる手法がある。（Landis et al., The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data（カテゴリー・データに対する観察者同意の測定）, Biometrics 33, S. 159-174, 1977）から知られている１つのこのような手法を、表６に纏める。
【００８６】
【表６】
2020527063.tif 000012
【００８７】
実施形態では、正の予測値、負の予測値、感度、および特異性を判定することができる。
正の予測値は、不良であると分類された結果の全てに対する、不良であると正しく分類された値の割合を指定する（４つの欄がある表の２番目の行に対応する）。
【００８８】
したがって、負の予測値は、エラーがないと分類された結果の全てに対する、エラーがないと正しく分類された値の割合を指定する（４つの欄がある表の２番目の列(line)に対応する）。
【００８９】
感度は、実際に正の測定値の、正であると正しく分類されたオブジェクトの割合を指定する。
特異性は、実際に負である測定値の、負であると正しく分類されたオブジェクトの割合を指定する。
【００９０】
実施形態では、変数Ａ２、Ｄ、およびＩ９０を有する二進モデルの予測、ならびに全体モデルは、４つの欄がある表によって示すことができる。表７に示す実施形態では、二進モデルは、偽陰性率のエリアにおいて最大の困難があり、これは≒０．７８５７の感度において反映されている。
【００９１】
【表７】
2020527063.tif 000013
【００９２】
代替実施形態では、単純ベイズについて二進問題のコンテキストで論じた後、次に、第２段階において全てのエラーの種類および変数を強調してもよい。実装は利用可能なデータの全てに基づいてもよい。精度およびカッパ値が双方のモデル・バージョンにおいて同様に振る舞う場合、これは、データが少ない単純ベイズ程早く正しい結果に達することができるという定説を補強することができる。
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は、そのようなものとして知られているように実施されればよい（Backhaus et al., Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einfuhrung, Springer, Berlin Heidelberg, 2015）。ロジスティック回帰は、独立変数および従属変数の兆候間の接続を判定するために使用することができる。通常、二進従属変数Ｙが０または１としてコード化される。即ち、１のときエラーが存在し、０のときエラーが存在しない。ＣＧＭのコンテキストにおけるロジスティック回帰の可能な適用は、現在値、スプライン、および感度がエラーの兆候に接続されるか否か判定することである。
【００９３】
実施形態では、一般化された線形モデルを使用して、ロジスティック回帰を実施することができる（例えば、Dobson, An introduction to Generalized Linear Models, Second Edition（一般化された線形モデルの導入、第２版）、Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science, Taylor & Francis, 2010を参照のこと）。これは利点であるとして差し支えない。何故なら、線形モデルは解釈が容易であるからである。
評価：
表８は、変数Ｉ９０、Ａ２、およびＤを使用する一実施形態を単純化したモデルの、全ての変数を使用するモデルに対する比較を示す。この実施形態では、全ての変数を使用するモデルの精度は、単純化したモデルの精度よりも約７％上に位置し、単純化したモデルは分類に適切な変数を使用していないことが示唆される。
【００９４】
【表８】
2020527063.tif 000014
【００９５】
変数減少法（Sheather, A Modern Approach to Regression with R（Ｒによる回帰に対する近代的な手法）、Springer Science & Business Media, 2009) およびＡｋａｉｋｅ情報判断基準 (Aho Ket al., Model selection for ecologists: the worldviews of AlC and BIC（生態学者のための近代的な選択：ＡＩＣおよびＢＩＣの世界観）, Ecology, 95: 631-636, 2014）を使用して、関連パラメータを識別することができる。これらは、ロジスティック回帰の予測誤差に関して検定することができる。図１０は、一実施形態について、変数の分布密度、および誤って予測された値の位置を示す。後者は、分布の端において、そして測定値のエリアにおいてエラーなく存在するので、全ての不良測定値の正しい予測は、この実施形態における単純な連携規則(simple association rules)では不可能である。
【００９６】
実施形態では、感度および特異性は、受信者動作特性曲線（ＲＯＣ：Receiver-Operating-Characteristic-Curve）を使用して判定することができる。この場合、理想的な曲線は、開始時に垂直に立ち上がり、エラー率が０％であることを意味し、偽陽性率は後にならないと上がらない。対角線に沿った曲線が、ランダム・プロセスにおいて手がかりとなる。図１１は、例示的な実施形態に対するロジスティック回帰のＲＯＣを示す。
多項ロジスティック回帰：
多項ロジスティック回帰では、従属変数Ｘが２つよりも多い異なる値を有することができ、二進ロジスティック回帰を、多項ロジスティック回帰の特殊な場合にする。
ランダム・フォーレスト
ランダム・フォーレストは、バギングの原理に従う。これは、複数の分類方法を組み合わせて、データの異なるサンプルを用いて様々な分類を訓練することによって、分類の精度を高めるということを述べる。実施形態では、そのようなものとして知られているランダム・フォーレスト・アルゴリズム（Breiman, Random Forests（ランダム・フォーレスト）, Mach. Learn. 45.1 , S. 5-32. DOI: 10.1023/A:1010933404324, 2001）を使用すればよい。
【００９７】
このような実施形態では、新たなエレメントが決定木に供給されると、各木は結果としてクラスを決定する。次のステップにおいて、大多数の木によって提案されたクラスに基づいて、最終的なクラスが決定される。図１２は、例示的な一実施携帯の木を示す。
【００９８】
ランダム・フォーレストは、例えば、木の数および／または木におけるノードの数を使用して、最適化することができる。図１３において、ランダム・フォーレストに対するエラーの例が、一実施形態について示されている。ここでは、上限電流エラーに関するエラーの確率が５０％と１００％との間で上下する(oscillate)。この例では、全ての「他のエラー」は、最上位の列からわかるように、誤って分類される。これは、上限電流エラーおよび他のエラーの発生回数が少ないことによる可能性もある。
【００９９】
図１４は、代替実施形態の例示的な学習アルゴリズム、即ち、多項ロジスティック回帰、単純ベイズ、およびランダム・フォーレストの精度の比較を示す。左側に、精度の信頼区間を示す。右側に、各モデルのカッパ値を示す。
【０１００】
この実施形態では、カッパ値は、傾向の仮定を可能にする。この仮定によれば、多項ロジスティック回帰の精度は、他のモデルと比較すると、さほど重要でない。
この仮定は、この実施形態の検定データ集合に対する、訓練モデルの予測によって確認され、表９に概要を纏めた、欄が４つある表に示されている。検定データ集合の測定値は、実際のデータ入力をシミュレートするために、ランダムに選択された。検定データ集合内に上限電流エラーが存在しないにも拘らず、多項ロジスティック回帰は、このエラーの種類を間違って予測する。しかしながら、このモデルは、流体エラーに最大の問題があり、１つの問題も正しく分類されなかった。
【０１０１】
【表９】
2020527063.tif 000015
【０１０２】
この実施形態では、多項ロジスティック回帰は、したがって、６６％の精度に対応し、つまり、正しく分類された場合が８０％の単純ベイズや、８８％のランダム・フォーレストよりも低い。これについての第１の可能な原因は、パラメータ間の相関である可能性がある。これは、歪んだ推定(distorted estimate)および標準エラーの増大に至る可能性がある。しかしながら、単純ベイズは、パラメータに相関がないことも必要であり、このモデルは、図示する実施形態に対しては、かなり良い結果に達する。これの理由は、単純ベイズが、非常に少ないデータ量で、高い精度に早く達することができるからである。モデルを訓練するためのデータ量が多い程、単純ベイズの精度は、パラメータの相関にも拘らず、大幅に向上することができる。しかしながら、「無関係な選択肢からの独立性」(Independence of irrelevant alternatives)という多項ロジスティック回帰の第２の仮定にも違反する可能性がある。これは、２つのエラーの種類のオッズ比は、全ての他の応答カテゴリから独立であることを指定する。例えば、結果クラス「流体エラー」または「エラーなし」の選択が、「他のエラー」の存在によって影響を受けないと仮定されてもよい。
【０１０３】
実施形態では、ランダム・フォーレストが、正しく分類された場合が８６％という最も高い率を示し(provide)、これによって、流体エラーが存在しても、複数の間違って分類された場合が「エラーなし」として予測される。この実施形態では、ランダム・フォーレストが予測に関して最も成功したモデルを表すという事実の理由は、一方では、木構造が、パラメータをそれらの相互作用に関して配列することを可能にするということである。他方で、ランダム・フォーレストは、多項ロジスティック回帰および単純ベイズと比較して、木の本数のために、多くの手間をかけずに、Ｒにおいて最適化することができる。これは、エラーが集束する決定木の本数を示す、決定木の本数に関するエラーの図表によって可能にすることができる。
【０１０４】
圧縮データの代わりとして、未圧縮データを使用することもできる。時間分解能を呈するデータに対して、回帰ネットワークのようなニューロナル・ネットワークを使用すると、予測を達成することができる。再帰ニューロナル・ネットワークには、モデルの作成前に仮定を行う必要がないという利点がある。
【図１】
2020527063.tif 000016
【図２】
2020527063.tif 000017
【図３】
2020527063.tif 000018
【図４】
2020527063.tif 000019
【図５】
2020527063.tif 000020
【図６】
2020527063.tif 000021
【図７】
2020527063.tif 000022
【図８】
2020527063.tif 000023
【図９】
2020527063.tif 000024
【図１０】
2020527063.tif 000025
【図１１】
2020527063.tif 000026
【図１２】
2020527063.tif 000027
【図１３】
2020527063.tif 000028
【図１４】
2020527063.tif 000029
【国際調査報告】
2020527063.tif 000030
2020527063.tif 000031