(57)【要約】  潰瘍（４）の少なくとも１つのパラメータを検出するように適合された捕捉および測定デバイスによって取得された前記潰瘍（４）の医療用画像（ｄ１、…、ｄＮ）の分析のシステムおよび方法。  方法は、  潰瘍（４）および分析される潰瘍の臨床状態を自動的かつ正確に同定および分類し、  潰瘍（４）の進展を経時的に評価し、  捕捉および測定デバイスによって検出された潰瘍（４）の病理学的状態（ｄ１、…、ｄＮ）と、患者の臨床データおよび特徴とを相関させ、  潰瘍（４）の病理学的状態を他の患者の類似した潰瘍と比較し、複数の可能な治療および用量を決定し、  選択された治療および用量の成功率に基づいて、複数の中から、潰瘍回復を達成するために患者に使用される治療および用量を選択するために提供される。（図３）
2020528587.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
潰瘍（４）の少なくとも１つのパラメータを検出するように適合された捕捉および測定デバイスによって取得された前記潰瘍（４）の医療用画像（ｄ１、…、ｄＮ）の分析方法であって、
分析される前記潰瘍の臨床状態に基づいて、前記潰瘍（４）を自動的かつ正確に同定および分類し、
前記潰瘍（４）の進展を経時的に評価し、
前記捕捉および測定デバイスによって検出された前記潰瘍（４）の病理学的状態（ｄ１、…、ｄＮ）と、患者の臨床データおよび特徴とを相関させ、
前記潰瘍（４）の前記病理学的状態を他の患者の類似した潰瘍と比較し、複数の可能な治療および用量を決定し、
選択された治療および用量の成功率に基づいて、前記複数の可能な治療および用量の中から、潰瘍の回復を達成するために前記患者に使用される前記治療および用量を選択するために提供される、方法。
【請求項２】
前記潰瘍（４）に関する前記パラメータの処理および前記患者の前記特徴との相関が、予測および進展アルゴリズムによってもたらされる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各来院時に測定および格納されるこれらのパラメータ（ｄ１、…、ｄＮ）が、いわゆる進展パラメータであり、
来院日（数字）、
潰瘍拡大（数字）
潰瘍深度（数字）
病因（テキスト）、
肉芽（数字）、
創面環境調整スコア（英数字コード）、
感染スコア（数字）
疼痛スケール（数字）、および
適用用量（テキスト）を含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
各来院時に測定された前記進展パラメータ（ｄ１、…、ｄＮ）が、以前の来院時に取得された同じパラメータの値と相関し、測定された前記進展パラメータ（ｄ１、…、ｄＮ）の値の間の経時的な差異を定義する、施される前記治療および用量と相関する進展指数（ｃ１、…、ｃＸ）が作成される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記患者の前記臨床データおよび前記特徴が、臨床記録に格納された固定パラメータであり、
患者プロフィール（テキスト）、
姓名（テキスト）、
年齢（数字）、
民族集団（テキスト）、
性別（テキスト）、
病歴（テキスト）、
病変（コード化された識別番号）を含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
次のパラメータ、
推奨用量（テキスト）、
成功率（数字）、
実際の面積の改善（数字）、
実際の体積の改善（数字）、
実際の深度の改善（数字）、
実際の肉芽の改善（数字）が各来院時に更新される、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
患者の各来院時に入力される新しいデータに従って自身を動的に適応させることを可能にする「機械学習」特性を有するセルラニューラルネットワーク（ＣＮＮ）によって、前記治療および用量が選択される、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
ニューラルネットワークの連続的な進展により、すべての測定されたパラメータ（ｄ１、…、ｄＮ）および進展指数（ｃ１、…、ｃＸ）に関連付けられた一連の重み（ｐ１、…、ｐＮ＋Ｘ）が作成され、前記重み（ｐ１、…、ｐＮ＋Ｘ）が、検査中の症例とその時々に比較され、検査中の前記症例に関連する重みのみが、前記患者に施される前記治療および用量の処理および選択のために考慮される、請求項４および７に記載の方法。
【請求項９】
前記患者に施される前記治療および用量を選択するのに有用な情報が、
ローカル接続を使用して非線形ネットワークをトレーニングするのに役立つ表現を提供する２つの一義的な変換に基づいて、測定された進展パラメータ（ｄ１、…、ｄＮ）を前処理する段階と、
現在の来院と以前の来院との間の前記進展パラメータの差異を計算し、変動指数（ｃ１、…、ｃＸ）を定義する段階と、
前記進展パラメータおよび非進展パラメータ（ｄ１、…、ｄＮ）と前記進展指数（ｃ１、…、ｃＸ）との間の相関、処方される前記治療および用量、ならびに潰瘍の経過に基づいて「ローカル相互接続の重み」（ｐ１、…、ｐＮ＋Ｘ）を決定する段階と、
病理の進展を予測し、データを更新する段階とを通じて抽出および更新される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記重み（ｐ１、…、ｐＮ＋Ｘ）が、
Ｎ症例のうち、前記潰瘍の陽性進展を示したＮｐ症例がカウントされる段階と、
前記Ｎｐ症例のそれぞれについて、適用された用量（ｄＮ）に関連するデータが抽出される段階と、
同じ用量データ（ｄＮ）を有する症例が共にグループ化され、したがって、考慮される各用量（ｄＮ）に対して、同じ適用された前記用量のＫ陽性症例が存在する段階と、
抽出された各用量（ｄＮ）の前記Ｋ陽性症例のそれぞれについて、
検査中の前記患者の前記進展パラメータ（ｄ１、…、ｄＮ）と比較症例の進展パラメータ（ｄ１、…、ｄＮ）が一致する場合、適用された前記用量（ｐ１、…、ｐＮ−１）を除く前記進展パラメータ（ｄ１、…、ｄＮ）に関連する単一の重み（ｐ１、…、ｐＮ＋Ｘ）が１単位ずつ増加し、
前記進展指数（ｃ１、…、ｃＸ）に関連する前記単一の重み（ｐＮ＋１、…、ｐＮ＋Ｘ）が、前記比較症例の前記変動指数（ｃｉ）を
【数１】
2020528587.tif 000005
と見なして計算され、
適用された前記用量（ｄＮ）の前記重みが、
【数２】
2020528587.tif 000006
で計算され、
推奨される前記用量（ｄＮ）が、前記重みｐｄＮが最大のものであり、
前記成功率がｐｄＮであり、
改善率が、選択された前記用量（ｄＮ）の様々な前記Ｋ陽性症例の中で、面積、体積、深度、および肉芽に関連する前記進展指数（ｃ１、…、ｃＸ）の算術平均によって与えられる段階とを通じて決定される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記方法が、既存の前記症例およびそのような前記症例の履歴をスクリーニングすることを可能にし、したがって、各症例において前記患者に施される前記治療および疾患からの回復の進行との間のマッチングを自動的に作成する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記潰瘍（４）に関するデータの処理が、分析されるすべての症例に関するデータを含むデータベースに格納された複数の症例に基づいて、前記潰瘍（４）を迅速に分類し、前記治療および用量の自律的な決定を可能にする、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記方法が、利用可能なデータの量が増加するにつれて、その計算精度を向上させる能力を有し、前記データが反復ごとに自動的に相関される、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法を実行するように適合される、潰瘍を治療するために適用される前記治療および用量を自律的に決定するための端末。
【請求項１５】
潰瘍の治療に適用される前記治療および用量を自律的に決定するためのシステムであって、
前記患者が罹患している皮膚病理、ならびに、前記患者の対応する臨床報告書で処方された可能性のある前記治療および用量に関するデータを分析、取得、入力するための、請求項１４に記載の少なくとも１つの端末（１）と、
前記少なくとも１つの端末（１）からの前記臨床報告書を収集するためのデータベース（５）と、
前記皮膚病理、施された前記治療および前記回復の進行に関連する前記データ間に相関をもたせることを可能にするデータ分析の方法と
を備える、システム。
【請求項１６】
デジタル処理デバイスのメモリにロードでき、請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法を実行するためのソフトウェアコードの一部を含む、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、潰瘍の医療用画像の取得の分野に関し、より詳細には、潰瘍の医療用画像の取得および処理に関する。
【０００２】
より詳細には、本発明は、適切な治療、すなわち、検査中のすべての症例に適用される対応する正しい治療および用量を自動的に決定するために、皮膚潰瘍を分類するための技術に関する。  適切な治療を決定するこのプロセスの間には、患者に関する情報も考慮される。
【０００３】
本発明の適用可能性は、静脈学から皮膚学、糖尿病学、腫瘍学、およびバルノロジ（ｖｕｌｎｏｌｏｇｙ）、すなわち、皮膚の慢性病変の研究を扱う医学の一分野に求心的なすべての分野にまで及ぶ。
【背景技術】
【０００４】
皮膚潰瘍という用語は、身体の局所領域、特に皮膚または真皮、およびその下の組織および周囲の組織に影響を及ぼし、かつそれらに関与する病変または創傷を指し、これは関係する領域への血液供給の欠如または不足に起因する。
【０００５】
したがって、皮膚潰瘍は、自身では治癒できない皮膚、粘膜、または血管を覆う膜の病変である。
【０００６】
機械的または病理学的な理由により、皮膚潰瘍の上皮再形成のプロセスは正しく行われないため、創傷は「生存」または活動的であり続ける。
【０００７】
人体では、潰瘍はすべての皮膚領域に形成され得るが、それらは下肢および上肢に発生することが好ましい。
【０００８】
切り傷や擦り傷などの一般的な創傷とは異なり、その領域に供給される血液量が不十分であるため、潰瘍の治癒能力は乏しく、時間がかかり、低下する。
【０００９】
潰瘍は、例えば、糖尿病などの様々な刺激性または病理学的要因に起因し得る。  また、例えば、骨折のために、寝たきりの人の体の特定の部位を、永続的であっても、長期間であっても持続的に圧迫すると、褥瘡または病変ができる。  そのような病変は、同じ位置で長時間、動かないままでいる身体領域で生じる。
【００１０】
皮膚潰瘍は、組織損失、感染、静脈うっ血、血管炎、新生物、神経学的問題、および血管障害を伴う自己免疫疾患を引き起こす、血管損傷を伴うまたは伴わない身体的損傷の後にも生じ得る。
【００１１】
したがって、皮膚潰瘍は深刻な問題であり、潰瘍が感染した場合、患者に全身抗生物質療法を施すことも必要となる。
【００１２】
また、酸素療法、電気療法、超音波療法、さらには侵襲的な外科療法である皮膚の自己移植など、組織再生を刺激するいくつかの療法がある。
【００１３】
もちろん、皮膚潰瘍の治療は、医師による診断中に決定された原因に依存する。
【００１４】
典型的には、皮膚潰瘍は消毒液、弾性包帯に関係する部位の圧迫、瘢痕形成薬の使用、再上皮化軟膏で治療しなければならない。
【００１５】
さらに、光線力学療法または上皮成長因子を使用することも可能である。
【００１６】
現在、専門家によって施される定期的な投薬で皮膚潰瘍を治療することが一般的な方法である。  検査および投薬セッション中、医師は包帯を外し、創傷の状態を、視覚的に評価するか、それとも画像取得デバイスを使用して評価し、状況に応じて、新しい包帯を適用するか、または治療の進め方を決定する。
【００１７】
典型的には、創傷の状態を評価するためには、少なくとも３つの重要なパラメータ、すなわち、創傷の寸法、病変の深度、組織の色、およびそのようなパラメータの経時的な変化（以前の来院時を参照）を考慮する必要がある。
【００１８】
したがって、上述したように、皮膚潰瘍に起因する創傷の治癒状態および悪化状態との間の識別を可能にする最も重要な特徴には次のようなもの、すなわち、創傷の拡大（長さと幅の測定および境界の評価）、創傷の深度、創傷および周囲の部分の色がある。
【００１９】
潰瘍の状態を正しく評価するために、患者または病変の他の特徴または病理学的状態も考慮される。
【００２０】
これらの因子には、創傷の感染状態（典型的には、「感染スコア」と呼ばれる指数で記述される）、滲出液の存在および量、患者が感じる痛みが含まれる。
【００２１】
最後に、患者の年齢、人種、および薬理学的履歴、ならびに創傷の病因に関する情報も、施される治療を評価するために非常に重要である。
【００２２】
上記の可変的な特徴のすべてまたは一部を相互に関連付け、それらを以前の条件と比較することにより、専門家は、その特定の症例に最も適切な薬剤を選択して適用し、潰瘍が壊死状態（ほとんどの症例では、壊死した組織片を外科的除去することになり、最も重篤な症例では、手足全体を切断することになる）に達しているかどうかを判断し、包帯に加えて薬理学的治療を処方することができる。
【００２３】
その治癒効果が証明されているにもかかわらず、この一連の段階は、患者が苦痛に感じている痛みがあるにもかかわらず、治療部位に到達するために移動を余儀なくされる患者にとって非常に不快であり、このような状況から生じ得るすべての問題（感染症にかかるリスクが高いことを含む）を暗示している。
【００２４】
しかし、一般に、医師は、上記のすべてのデータを相互に関連付け、それらを正確かつ均一に分析できるシステムを使用せずに、正しい用量を処方することにおいて多くの困難に直面する。
【００２５】
この問題は治療時間を増加させ、処方された治療が最も適切な治療ではない場合、患者の臨床状態の劇的な悪化を招き得る。
【００２６】
以下のいくつかの先行技術の特許文献が知られている。
ＵＳ２０１６０２１０４２２、「患者の治療に対する償還を得るためのシステムおよび方法」、
ＵＳ２０１００２４１４４７、「ルールベースのアルゴリズムを使用した創傷被覆材のカスタム化」、
ＷＯ２０１５１５０８５２、「創傷分類に応じた適切な医療製品の自動決定」、
ＩＴＵＢ２０１５９５９６０、「潰瘍分析用の医療用画像の捕捉のためのデバイスおよび方法」。
【００２７】
この問題を扱ういくつかの出版物も利用できる。  １．ＬｅＣｕｎ、Ｙａｎｎ、Ｙｏｓｈｕａ  Ｂｅｎｇｉｏ、およびＧｅｏｆｆｒｅｙ  Ｈｉｎｔｏｎ、「ディープラーニング」、Ｎａｔｕｒｅ５２１．７５５３（２０１５）：４３６−４４４；
２．Ｓｅｃｃｏ、Ｊａｃｏｐｏら、「確率伝搬法にヒントを得たアルゴリズムによるメモリスタセルオートマトン」、２０１５  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＳｏＣ  Ｄｅｓｉｇｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（ＩＳＯＣＣ）．ＩＥＥＥ、２０１５；
３．Ｓｅｃｃｏ、Ｊａｃｏｐｏら、「画像パターン認識および臨床応用のためのメモリスタセルオートマトン」、Ｃｉｒｃｕｉｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ（ＩＳＣＡＳ）、２０１６  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ．ＩＥＥＥ、２０１６；
４．Ｒｏｓｋａ、Ｔａｍａｓ、およびＪｏｏｓ  Ｖａｎｄｅｗａｌｌｅ、「セルラニューラルネットワーク」、Ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ（１９９３）。
５．Ｃｈｕａ、Ｌｅｏｎ  Ｏ．、およびＬｉｎ  Ｙａｎｇ．、「セルラニューラルネットワーク：アプリケーション」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ３５．１０（１９８８）：１２７３−１２９０；
６．Ｒｉｃｃｉ、Ｅｌｉａ、Ｒｏｂｅｒｔｏ  Ｃａｓｓｉｎｏ、およびＭａｒｉｏ  Ｎａｎｏ、「Ｐｉａｇｈｅ  ｄａ  ｄｅｃｕｂｉｔｏ」、Ｍｉｎｅｒｖａ  ｍｅｄｉｃａ、２００４年。
【００２８】
しかし、このような文書はいずれもこの問題の解決策を提供するものではない。
【００２９】
［目的および概要］
潰瘍の治癒を促進および加速するために、検査中の各症例について正しい治療および用量を決定する必要がある。
【００３０】
また、例えば、より侵襲的な治療のために、厳密に必要とされない限り、潰瘍の治療場所への患者の無駄で有害な移動を避ける必要もある。
【００３１】
したがって、本発明の目的は、最も適切な治療法を決定するために、潰瘍および潰瘍の臨床状態を自動的かつ正確に同定および分類するとともに、その進展を経時的に評価することを可能にする、潰瘍の画像および臨床データの分析プロセスを実行できるシステムを提案することである。
【００３２】
具体的には、目的は、捕捉および測定デバイス（複数可）によって検出された皮膚および／または真皮の病理学的状態および個々の患者の特徴を、回復に必要な対応する治療および用量と相関させることである。
【００３３】
本発明のいくつかの実施形態は、検査中の症例の最良の用量を正確に確立することにより、治療時間を大幅に短縮し、手順をより効率的にする目的で、潰瘍データを処理するように適合され、予測および進展アルゴリズムを通じて潰瘍データを個々の患者の特徴と相関させることを可能にする、システムおよび方法に関する。
【００３４】
本発明は、家庭医から受け取ったデータを処理するために医師によって使用されるデバイスのタイプに関係なく、迅速な潰瘍分類を可能にし、新たに分析された症例で絶えず更新されるデータベースに格納された複数の症例に基づいて最も適切な治療を自律的に決定することができる、医師の支援として有用な自律的かつ自動的なツールである。
【００３５】
本明細書に記載の方法は、共通のプラットフォームで利用可能なデータ量が増加するにつれて、独自の計算精度を向上させることができる。  データはすべての相互作用で自動的に関連付けられ、方法は、利用可能な様々な値に重みを割り当てることができるため、検査中の個々の症例に対してどのデータが最も関連性が高く、どのデータが最も関連性が低いかを正確に定義することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
本発明のさらなる特徴および利点は、添付の図面を参照して非限定的な例としてのみ提供される、以下の詳細な説明に照らして明らかになるであろう。
【００３７】
【図１】システムの第１の構成の例を示す。
【００３８】
【図２】システムの第２の構成の例を示す。
【００３９】
【図３】一人の患者に関する臨床データの構造を示す。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
以下の説明は、１つまたは複数の実施形態のいくつかの例を深く理解するのに役立つ様々な特定の詳細を例示するものである。  実施形態は、そのような特定の詳細の１つまたは複数を使用せずに、または他の方法、構成要素、材料などを使用して実装され得る。  他の場合には、実施形態の様々な態様を目立たなくすることを避けるために、いくつかの既知の構造、材料、または動作は詳細に図示または説明されない。  本明細書における「一実施形態」への言及は、一実施形態に関して説明された特定の構成、構造または特徴が、少なくとも１つの実施形態に含まれることを示す。  したがって、「一実施形態では」という語句および本明細書の異なる部分に存在し得る他の類似の語句は、必ずしもすべてが同じ実施形態に関連するとは限らない。  さらに、任意の特定の構成、構造、または特徴は、適切と考えられる１つまたは複数の実施形態で組み合わせられ得る。
【００４１】
したがって、以下の参照は、簡潔にするためだけに使用され、様々な実施形態の保護範囲または拡張を制限するものではない。
【００４２】
本明細書に記載の発明は、回復するために長い追跡および治療期間を必要とする、黒色腫、潰瘍、強皮症および痂皮などの病理学的皮膚症例を扱う医師のための支援を提供する。
【００４３】
図１は、本発明に従ったシステムの第１の構成を示す。  図１は、参照１で全体が示され、それぞれが参照２で示される、潰瘍のパラメータ（寸法、深度、色）を測定する１個からＮ個のシステム、デバイス、または方法で構成され、参照３で指定されたデータ入力デバイスに接続される、端末を示す。
【００４４】
測定システム２は、参照４で示される病変の必要なパラメータを測定するように適合される。
【００４５】
次いで、これらの測定されたパラメータは、インターネット網を介してリモートデータベース５に接続されているデータ入力デバイス３によってデータベース５に入力される。接続は、そのデータ入力デバイス３によって許可されている任意の手段、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、イーサネット（登録商標）網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）によって確立できる。
【００４６】
図２は、システムの第２の可能な構成の例を示す。  図２は、参照１で全体が示され、参照６で示される、１つまたは複数の測定のデバイス、方法、またはシステムで構成され、インターネット網を介して、または、デバイスによって許可されている任意の手段、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、イーサネット網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）になどによってデータベース５に直接接続される、端末を示す。
【００４７】
この場合、測定システム６はデータベース５への直接接続を可能にし、測定されたパラメータおよび臨床データは、適切なアプリケーションによって自動的に、またはデータ入力インターフェイスを介して手動で入力される。
【００４８】
図３は、一人の患者の症例に関連するパラメータの構造を示す。
【００４９】
参照６ｂで全体が示された、実施された来院に関するデータは、参照６ａで示された、以前の来院に関するデータと相関している。  図面において参照７で示されている非進展データまたは非進展パラメータは、毎回の来院時に変更はないもの（名、姓、性別、人種、肌の種類など）である。
【００５０】
図３において参照８で示される進展パラメータは、通常、経時的に変化する数値データ（潰瘍の寸法）であり、図３において参照９で示される変動指数（ｃ１、...、ｃＸ）を介して接続され、「ｔ」の時点および前回の来院「ｔ−１」の時点での対応する進展パラメータの値の差として計算される。
【００５１】
適用される用量に関するパラメータは、図３において参照「ｄＮ」で示され、使用される構成、すなわち、図１の構成または図２の構成に応じて、手動入力または自動入力によって変化する。
【００５２】
本発明は、次の３つの主要な要素、
１）患者の皮膚病理（例えば、潰瘍または創傷の色の三次元寸法）、ならびに処方される治療および用量に関連するデータを分析し、患者の対応する臨床記録に入力するための端末１と、
２）すべての端末１から臨床記録を収集するためのデータベース５と、
３）観察中の患者の皮膚病理に関するデータ、医師によって施される治療、および回復の進行との間の相関の作成を可能にするアルゴリズムとに基づくものである。
【００５３】
端末１はまた、皮膚病理および施される治療（例えば、創傷ビューワ技術など）に関連するパラメータ（ｄ１、…、ｄＮ）を取得するための汎用システムとして記載することができる。
【００５４】
端末１は、上記のすべてのデータ（進展パラメータおよび非進展パラメータ）を手動または自動で入力できるデバイスまたはシステムであり得る。
【００５５】
参照１で示される端末は、いくつかの要素、すなわち、参照２で示されるパラメータを測定するための少なくとも１つの要素および、参照３で示されるレコードにデータを入力するための要素で構成され得る。
【００５６】
測定デバイス２がデータ入力デバイス３以外の場合（図１に示す第１の構成１）、それらは、例えば、上記の特許ＩＴＵＢ２０１５９５９６０、「潰瘍分析用の医療用画像の捕捉のためのデバイスおよび方法」に限定されることなく、病変４の形態学的パラメータおよび感染の程度の可能な限り正確な測定値を提供するように適合される１つまたは複数の評価デバイス、方法またはシステム２であり得る。
【００５７】
データ入力デバイス３は、ネットワークに接続され、測定デバイス２によって測定されたパラメータが、データベース５に転送されることを可能にする任意のデバイスであり得る。
【００５８】
データ転送は、測定デバイス２とデータ入力デバイス３が直接接続されていない場合、手動で行われ得て、そのような場合、データ入力デバイス３は、新しいデータでリモートデータベース５を更新するためにネットワークに接続されているという条件で、タブレット、スマートフォン、または（ラップトップまたはデスクトップ）コンピュータ、または他の同様のデバイスであり得る。
【００５９】
測定デバイス２およびデータ入力デバイス３の両方は、非限定的な例として、物理キーボードまたは仮想キーボードおよび画面など、測定値の適切な評価およびデータの正しい入力を可能にするために必要なインターフェイスを備えなければならない。
【００６０】
データ入力デバイスは、測定デバイスにより、ネットワーク接続が可能になり、それにより、適切なアプリケーションを介して、またはデータ入力インターフェイスによって手動で、データをレコードに直接または手動で入力し、次いで、データベース５への入力が可能になる場合、図２において参照６で全体が示された測定デバイス自体でもあり得る（図２で示す第２の構成）。
【００６１】
そのようなデータは、各来院時に患者の臨床記録に入力されるため、関心のあるすべてのパラメータの変動を経時的に追跡および監視することが可能になる。  入力される進展パラメータ（ｄ１、...、ｄＮ）とそれぞれの関係を、入力する値の指示とともに以下に列挙する。  １．患者プロフィール（テキスト）
ａ．姓名（テキスト）
ｂ．年齢（数字）
ｃ．民族集団（テキスト）
ｄ．性別（テキスト）
ｅ．病歴（テキスト）
ｆ．病変（コード化された識別番号）
ｉ．来院日（数字）
［１］拡大（数字）
［２］深度（数字）
［３］病因（テキスト）
［４］肉芽（数字）  ［５］創面環境調整スコア（英数字コード）
［６］感染スコア（数字）
［７］疼痛スケール（数字）
［８］適用される治療および用量（テキスト）
【００６２】
本明細書で表されるデータ（進展パラメータおよび固定パラメータ）は、最良の用量の正しい評価のための基礎であると考えられるが、それらは、評価の有効性をさらに向上させるために、（患者または病変に関する）追加データと統合され得る。
【００６３】
本明細書の目的のために、適用される治療および用量に関するパラメータは、パラメータｄＮとして示される。
【００６４】
上述したように、入力されたデータは、一人の患者およびその患者の一般的な臨床状態およびその患者の病変の状態との間の正しい相関をシステムが認識することを可能にするために、複数のレベルで関連付けられる。
【００６５】
システムの出力データは、以下の通りである。
１．推奨される治療および用量（テキスト）
２．成功率（数字）
３．実際の面積の改善（数字）
４．実際の体積の改善（数字）
５．実際の深度の改善（数字）
６．実際の肉芽の改善（数字）。
【００６６】
データベース５は、インターネット網を介して様々な端末１に接続され、その機能は、処方された用量に関するデータを含むすべての患者の臨床記録を格納することである。
【００６７】
データベースＤＢ５とデータ入力デバイス３または６（第１または第２の構成）との間の実際の接続は、データ入力に使用されるデバイスおよびその接続方法によって異なる。
【００６８】
接続は、無線（例えば、Ｗｉ−ＦｉまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ただし、これらに限定されない）でも有線（例えば、イーサネット、ただし、これらに限定されない）でも、インターネット網に接続できる手段によって確立できる。
【００６９】
データベース５は、適切なサーバ上に実装され、データ間の相関を調べるためのアルゴリズムが存在する。
【００７０】
このアルゴリズムは、「機械学習」特性、すなわち、新しく入力されたデータに動的に適応する機能を有するセルラニューラルネットワーク（ＣＮＮ）である。
【００７１】
セルラニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、プログラム可能な接続を介して相互作用する非線形動的プロセッサ／回路の配列で構成される。
【００７２】
配列全体に適用される入力は、典型的には、二次元のトポグラフィ構造（例えば、画像、電極またはセンサの配列など）上にマッピングされる。
【００７３】
この特定の場合では、入力データは、測定デバイス１が手動または自動のいずれかで、患者のそれぞれの臨床記録に入力したデータに対応する。  これは、使用中のデバイスのタイプ、すなわち、別個の測定要素２およびデータ入力要素３を有するデバイスであるか、両方の機能を単一の要素に統合するデバイス６であるかによって異なる。
【００７４】
ＣＮＮセルラニューラルアルゴリズムは、決定を処理するときに自身の「重み」を変更させる、相互に接続されたセルの構造に基づいている。
【００７５】
「重み」という用語は、すべての単一データに関連付けられた計算上および統計上の重要性を指す。  本明細書に記載のアルゴリズムは、入力情報の分析に基づいて統計を定義するか、または出力を提供することを可能にする。
【００７６】
検査中の統計は、その成功率と相関する、適用可能な最良の用量を指す。
【００７７】
「成功率」という用語は、検査中の患者の特徴および創傷と類似する特徴および創傷を有する患者が、推奨される治療で改善を示した症例の数を指す。
【００７８】
前記率は、実際の改善とも相関しており、面積、体積、深度、および肉芽に関して創傷の臨床状態の正の変化として理解される。
【００７９】
これらの重みは、新しい入力データが入力されるにつれて変化し、ニューラルネットワークは、出力データをますます最適化するために、そのようなデータの重みの正しい値を繰り返し較正する。
【００８０】
ＣＮＮニューラルネットワークの複雑さおよびそのインターフェイス方法は、出力として提供されることが期待される応答の複雑さに従って大幅に異なり得る。
【００８１】
例えば、セルの複数の平面層で形成されたネットワークを設計することが可能であり、層は１つまたは複数のノードを介して互いに接続される。
【００８２】
この「多層」技術は、「ディープラーニング」と呼ばれ、非常に多数の値の非常に複雑な処理を低計算コストで完了させることを可能にする。
【００８３】
入力パラメータ（ｄ１、...、ｄＮ）は、第１のデータ層のノードを表す。  各ノードは、同じパラメータの経時的な変化を表す、第１のノードと同様の「ツイン」ノードによって形成される「ｔ」の異なる層に関連付けられる。  パラメータ「ｔ」は、パラメータ収集の時間性を示す。
【００８４】
したがって、各層は第１の層と同じ次元を有し、各層は、医師によって行われるすべての新しい確認または検査に対応する各パラメータの新しい入力を表す。
【００８５】
パラメータには、進展的なもの（病変の形態、感染の程度、知覚される痛みのレベルに関するもの）と、固定されたもの（例えば、患者の個人データに関するもの）がある。
【００８６】
進展数値パラメータ（各患者の数値ｘ）のノードｄｔと次のノードｄｔ＋１（ここで、ｔは検査が行われた時点）の間には、個々のパラメータの変化または進展の指数を表す接続ノード「ｃ」が存在する。  各来院に対する進展指数（ｃ１、...、ｃＸ）の値により、用量に関連する値ｄＮ間の差異を明らかにする。
【００８７】
施される治療に接続されることに加えて、進展パラメータはまた、性別および民族集団などの患者のいくつかの個人データにも接続され、以下でさらに説明するように、患者の回復の進行に影響を与え得る。
【００８８】
ニューラルネットワークの連続的な進展により、すべてのパラメータｄおよび変動指数ｃに関連付けられた一連の重みベクトルが作成され、したがって、患者ごとに一連の重みＰ＝（ｐ１、...、ｐＮ＋Ｘ）が処理される。
【００８９】
これらの重みは、検査中の患者の症例とその時々に比較される。  ネットワークの高い計算効率は、検査中の症例に関連する重みのみが処理のために考慮されるという事実によるものである。
【００９０】
データベース５へのパラメータおよびデータの絶え間ない追加により、機械学習アルゴリズムのおかげで、ソフトウェアのデータ相関能力を向上させることが可能になる。
【００９１】
具体的には、（正しい治療および用量の選択による）患者を治療するのに役立つ情報の抽出および更新は、次の段階で行われる。
ローカル接続（セルラ非線形ネットワーク  ＣＮＮ）を使用して、非線形ネットワークをトレーニングするのに役立つ表現を提供する２つの一義的な変換に基づいて、「来院データ」（上記のパラメータ（ｄ１、...、ｄＮ））に記載されている情報を前処理する。  現在のビューと以前のビューとの間の進展パラメータの差異により、パラメータｄと進展指数ｃとの間の相関、医師によって処方された治療、および医師によって評価された創傷の経過に基づいて、「ローカル相互接続の重み」（ｐ１、...、ｐＮ＋Ｘ）を決定し、病理の進展を予測し、データベースを更新する、進展指数（ｃ１、...、ｃＸ）が提供される。
【００９２】
重みは、Ｎ症例（すなわち、Ｎ患者）を含むデータベース５を考慮して、次のように決定される。
１．Ｎ症例のうち、創傷の陽性進展を示すＮｐ症例がカウントされる（陽性進展とは、面積、体積、深度、肉芽の減少など、臨床的改善を示す創傷の進展データにおける変化を意味する）。
２．Ｎｐ症例のそれぞれについて、適用された用量ｄＮに関連するデータが抽出される。
３．治療および用量の同じデータｄＮを有する症例が共にグループ化され、したがって、考慮される各ｄＮに対して、同じ適用された用量のＫ陽性症例が存在する。
４．抽出された各ｄＮのＫ症例のそれぞれについて、
ａ．検査中の患者の進展パラメータと比較症例のデータｄが一致する場合、進展パラメータｄ（適用された用量ｄＮを除くすべて）に関連する単一の重みＰ、すなわち、（ｐ１、...、ｐＮ−１）（最初に入力されたときに値ゼロで初期化される）が１単位ずつ増加し、
ｂ．接続指数ｃに関連する単一の重み（ｐＮ＋１、...．ｐＮ＋Ｘ）は、比較症例の接続指数ｃを
【数１】
2020528587.tif 000003
と見なして計算され、
ｃ．適用された用量ｄＮの重みが、
【数２】
2020528587.tif 000004
で計算される。
５．推奨される用量が、重みｐｄＮが最大のものである。
６．成功率がｐｄＮである。
７．改善率が、選択されたｄＮの様々なＫ症例の中で、面積、体積、深度、および肉芽に関連するデータｃの算術平均によって与えられる。
【００９３】
皮膚病理（黒色腫、潰瘍、強皮症、痂皮など）は、急性または慢性のいずれかである。
【００９４】
多くの場合、慢性状態は病理の不適切な治療に由来し、当初は急性の性質だった。
【００９５】
この重要性を考慮して、医師が最も適切な治療を施しかつ処方し、処方された治療が潰瘍の回復または悪化につながるかどうかを迅速に評価できるように、患者の状態を高頻度で追跡調査することができるツールを医師に提供する必要がある。
【００９６】
皮膚潰瘍の特定の症例では、不十分な追跡は、潰瘍が形成された手足の切断、または黒色腫の場合、患者の死につながり得る。
【００９７】
認定された情報源（イタリア皮膚潰瘍協会、ＡＩＵＣ、欧州腫瘍学研究所、ＩＥＯ）から、症例の７０％において、疾患に対する用量が、治療を施されている患者に対して、一部不適当であることを示すことが知られている。
【００９８】
治療経路は、患者の性別、人種、病歴など、患者に関連する多くの要因に強く依存していることが科学的に実証されている。
【００９９】
特定の人種または民族集団は、多くの活性成分に対して異なる反応を示す。  これはまた、皮膚疾患または症候群に関する限り、皮膚の異なる特徴によるものである。
【０１００】
同じ原理が、上皮および真皮の異なる一般的な特徴にもたらす患者の年齢および性別にも適用される。
【０１０１】
上記の特徴に加えて、病歴、病変の病因および病変の他の特徴も、正しい用量の決定における一因となる。
【０１０２】
現在のところ、これまでに研究された症例に基づいて最も適切な用量を確立できる方法はない。
【０１０３】
この点で、専門医は、考慮に入れる必要のあるすべてのパラメータに基づいて適切な治療を決定する際に、多くの困難に直面する。
【０１０４】
上記で説明した方法により、データベースに格納されているいくつかの臨床症例が、潜在的に無限であると定義できるため、最も適切な治療を検査中の病理に関連付けることが可能であり、したがって、特定の症例に対する所与の治療の可能性について正確な統計を確立できる。
【０１０５】
ＣＮＮニューラルネットワークおよび生物医学分野におけるそれらの使用のおかげで、利用可能な多数のデータがあるため、意思決定に関連する重みを有する一人の患者の特徴を確立することが可能である。  これは、利用可能な統計のおかげで、新しい値が追加されるたびに最も関連性の高いデータを理解できる、ＣＮＮによって行われる。
【０１０６】
方法は、既存の症例およびそのような症例の履歴をスクリーニングすることを可能にし、医師によって施される治療と病理からの回復の進行とのマッチングを自動的に作成する。
【０１０７】
医師は、治療の処方において重要な役割を保持しているが、同時に、臨床データの重要な履歴に基づいて、検査中の特定の症例の特定の臨床病理に対してどの治療が最良であるかを示すことができる意思決定支援システムを利用することができる。
【０１０８】
システムから返されたデータは、報告書として医師に提示される。  医師は、様々な構成でネットワークを介してデータベース５に接続されたデータ入力システムまたはデバイス１を介して報告書を参照することができる。
【０１０９】
分析中の患者の特徴に基づいて、その特徴と最も類似している症例と相関させ、創傷の状態を可能性のある用量に関連付けることによって統計を処理し、それによって期待される有効性の程度を得ることができる。
【０１１０】
したがって、医師はこの報告書を利用して、その一人の患者に関する多数のデータがない場合でも、同様の患者に関する情報を使用して、検査中の症例の要件に最も適切で適合する治療戦略を正確に確立することにより、患者にとって最も適切な治療を決定できる。
【０１１１】
前述のように、セルラニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、データが「大規模」になったときにデータを分析するための強力な手段である。  実際、セルラニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、「ビッグデータ」領域内の管理の最良の形態であると考えられている。
【０１１２】
本発明によって提供される革新は、次の２つの主要な要因によって表される。
１）所望の目的のために高い計算能力を必要とする生物医学アプリケーション内でＣＮＮネットワークを実装する機能。
２）検査中の症例に対する所与の治療および用量の有効性をリアルタイムで評価するシステムの能力。
【０１１３】
ＣＮＮネットワークを使用すると、大量のデータのリアルタイムでの効果的な処理が可能になり、計算方法の先の説明で解説したように、データベースに格納されている以前に取得した結果に基づいて、適切な治療および用量の決定に最も影響を与える個々の患者の特徴およびデータが自動的に含まれる。
【０１１４】
ＣＮＮネットワークの構造により、一人の患者のデータが、その経時的な進展と関連付けられ、以前に取得された治療結果と相関される。
【０１１５】
患者ごとにこの計算を行うことにより、ＤＢのデータ母集団をクラスに分けて、個々の症例を他の同様の症例または同様の特徴を有する症例と関連付けることが可能である。
【０１１６】
このようにして、ＣＮＮネットワークは、取得された結果にその関連性を数学的に構成するために、単一データの重みを変更する可能性を有している。
【０１１７】
文献を徹底的に評価した後、治療選択のための予め規定されたスキームは存在しないということができる。
【０１１８】
前述のように、ほとんどの症例（７０％）では、選択された治療および用量は、最も適切なものではないことが分かっている。
【０１１９】
この問題は、医師が最も適切な治療を見つけることを困難にする、多くの「隠れた」不確定要素の存在によって発生する。  そのような不確定要素は、人種、性別、および年齢などの患者の特徴、または患者の病歴または病変タイプと関連し得る。
【０１２０】
これらの不確定要素にはそれぞれ、最も効果的な治療経路の決定に関連性の重みを有する。  本特許に例示されているような適切な計算システムがない場合、医師がこれらの関係を正確に確立することは、複数の臨床症例および文献症例に関するデータが不足していることもあり、非常に困難である。  医師にそのような計算ツールを提供することにより、この不足を補うことが、本明細書に提示されるシステムの役割である。
【０１２１】
ＣＮＮアルゴリズムの目的は、所与の問題の隠れた不確定要素を見つけ、経験と外挿された統計に基づいて標準化された療法を考案することである。
【０１２２】
これらのシステムの「機械学習」の活用および進展特性は、基礎であると考えるべきである。  既存の技術は、静的で複雑な決定アルゴリズムに基づいている。  このシステムのダイナミズムによって、オペレータが新しいデータを入力するたびにシステムを進展させることができる。
【０１２３】
現在開発中の方法（実行した優先順位検索に従う）とは異なり、本出願の方法は高度な自動化を有する。
【０１２４】
優先度の分析中に見つかった特許に記載されている方法は、一人の患者の特徴をほとんど重要視しない静的手順に基づいている。
【０１２５】
実施された研究は、適切な診断または用量を考案するために、各患者の特異性が基礎であることを示している。
【０１２６】
このような症例は非常に頻繁に発生し、常に進展している。  提案されたアルゴリズムは、新しい症例を考慮し、それ自身を動的に適応させることにより、この問題を解決する。
【０１２７】
既存の技術は、７０％の誤差で用量を確立することが可能である。  本システムにより、システムに格納および登録されている症例の数に比例して誤差を大幅に減らすことが可能である。
【０１２８】
現在のシステムは、応答時間が遅い大規模なデータベースに接続している。  逆に、ＣＮＮアルゴリズムにより、計算時間および関連時間を半分にしながら、同じ結果を得ることが可能である。
【０１２９】
もちろん、発明の原理を損なうことなく、実施形態の形態および実装の詳細は、添付の特許請求の範囲に記載された本発明の保護範囲から逸脱することなく、単に非限定的な例として本明細書に記載および図示されたものから大幅に変更され得る。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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