(57)【要約】  本明細書に開示される方法と装置は、発達に係る疾病に関して被験体を評価し、および決定的でないものとしてスクリーニング困難なケースを分離することによって、発達に係る疾病の有無を示す絶対的な判定に関する感度と特異度を改善することができる。本明細書に開示される方法と装置は、カバー率と信頼度との間のトレードオフを制御し、かつ異なる用途設定に適合するように構成することができ、さらに異なる集団のグループを扱うことに特化させることができる。【選択図】図２７
2020509498.tif 000002
【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方法であって、該方法は：
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を有するコンピュータシステムにおいて、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；
機械学習モデルを使用して被験体のデータを評価する工程；および、
被験体に関する評価を提供する工程であって、評価は、データに応じて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、工程、
のための命令を含む、方法。
【請求項２】
機械学習モデルは、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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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；
および該方法は、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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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発達に係る疾病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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【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に記載の方法。
【請求項２２】
被験体の認知機能属性を評価するための装置であって、該装置は：
実行された時に、プロセッサに請求項１に記載の方法を実行させる命令を伴って構成されたプロセッサ
を含む、装置。
【請求項２３】
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；
被験体に関する評価を受信して表示するための命令を含み、評価は、データに応じて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；
被験体に関する評価は被験体のデータに応じて判定される、プロセッサ、
を含む、モバイルデバイス。
【請求項２４】
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から成る群から選択される、請求項２３に記載のモバイルデバイス。
【請求項２５】
認知機能属性は、認知機能属性の有無に関し、それぞれ少なくとも８０の感度と少なくとも８０の特異度で判定される、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
認知機能属性は、認知機能属性の有無に関し、それぞれ少なくとも９０の感度と少なくとも９０の特異度で判定される、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
認知機能属性は行動障害と発達性の進行を含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２８】
個別化治療の処置計画で被験体を処置するためのデジタル治療システムであって、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ための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ために機械学習または被験体集団に基づく統計的モデリングを使用して構築された１つ以上の分類子を含み、および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ための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ための、機械学習、または被験体集団の少なくとも一部に基づいた統計的モデリングを使用して構築された１つ以上のモデルを含む、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２９】
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２８に記載のシステム。
【請求項３０】
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２９に記載のシステム。
【請求項３１】
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２８に記載のシステム。
【請求項３２】
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、分類子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、分類子の複数の鎖は、社会的／行動的遅滞の分類子を含む第１の鎖と、言葉の遅れ＆言語発達遅滞の分類子を含む第２の鎖を含む、システム。
【請求項３３】
社会的／行動的遅滞の分類子は、自閉症＆ＡＤＨＤの分類子に動作可能に連結される、請求項３２に記載のプロセッサ。
【請求項３４】
社会的／行動的遅滞の分類子は、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る、請求項３３に記載のプロセッサ。
【請求項３５】
社会的／行動的遅滞の分類子は、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３４に記載のプロセッサ。
【請求項３６】
社会的／行動的遅滞の分類子の出力は、自閉症とＡＤＨＤの分類子の入力に連結されてもよく、および自閉症とＡＤＨＤの分類子は、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る、請求項３４に記載のプロセッサ。
【請求項３７】
自閉症とＡＤＨＤの分類子の出力は、自閉症ｖ．ＡＤＨＤの分類子の入力に連結され、および自閉症ｖ．ＡＤＨＤの分類子は、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る、請求項３６に記載のプロセッサ。
【請求項３８】
自閉症ｖ．ＡＤＨＤの分類子は、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３７に記載のプロセッサ。
【請求項３９】
言葉の遅れ＆言語発達遅滞の分類子は、知的障害の分類子に動作可能に連結される、請求項３２に記載のプロセッサ。
【請求項４０】
言葉の遅れ＆言語発達遅滞の分類子は、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る、請求項３９に記載のプロセッサ。
【請求項４１】
言葉の遅れ＆言語発達遅滞の分類子は、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４０に記載のプロセッサ。
【請求項４２】
言葉の遅れ＆言語発達遅滞の分類子の出力は、知的障害の分類子の入力に連結され、および知的障害の分類子は、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る、請求項４０に記載のプロセッサ。
【請求項４３】
知的障害の分類子は、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４２に記載のプロセッサ。
【請求項４４】
プロセッサは、配列内の各鎖に対して質問を提示し、および重複する質問をとばすための命令を伴って構成される、請求項３２に記載のプロセッサ。
【請求項４５】
第１の鎖は、自閉症＆ＡＤＨＤの分類子に連結された社会的／行動的遅滞の分類子を含む、請求項３２に記載のプロセッサ。
【請求項４６】
第２の鎖は、知的障害の分類子に連結された言葉の遅れ＆言語発達遅滞の分類子を含む、請求項３２に記載のプロセッサ。
【請求項４７】
ユーザーは、第１の鎖と第２の鎖を順に見返す、請求項３２に記載のプロセッサ。
【請求項４８】
被験体に薬物を投与するための方法であって、該方法は：
機械学習分類子を用いて被験体の神経異常を検出する工程；および、
検出された神経異常に応じて被験体に薬物を投与する工程、
を含む、方法。
【請求項４９】
神経異常は自閉症スペクトラム障害を含み、および薬物は、リスペリドン、クエチアピン、アンフェタミン、デキストロアンフェタミン、メチルフェニデート、メタンフェタミン、デキストロアンフェタミン、デクスメチルフェニデート、グアンファシン、アトモキセチン、リスデキサンフェタミン、クロニジン、およびアリピプラゾールから成る群から選択され；または、
神経異常は注意欠陥障害（ＡＤＤ）を含み、および薬物は、アンフェタミン、デキストロアンフェタミン、メチルフェニデート、メタンフェタミン、デキストロアンフェタミン、デクスメチルフェニデート、グアンファシン、アトモキセチン、リスデキサンフェタミン、クロニジン、およびモダフィニルから成る群から選択され；または、
神経異常は注意欠陥多動性障害（ＡＤＨＤ）を含み、および薬物は、アンフェタミン、デキストロアンフェタミン、メチルフェニデート、メタンフェタミン、デキストロアンフェタミン、デクスメチルフェニデート、グアンファシン、アトモキセチン、リスデキサンフェタミン、クロニジン、およびモダフィニルから成る群から選択され；または、
神経異常は強迫障害を含み、および薬物は、ブスピロン、セルトラリン、エスシタロプラム、シタロプラム、フルオキセチン、パロキセチン、ベンラファキシン、クロミプラミン、およびフルボキサミンから成る群から選択され；または、
神経異常は急性ストレス障害を含み、および薬物は、プロプラノロール、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、フルオキセチン、ベンラファキシン、ミルタザピン、ネファゾドン、カルバマゼピン、ジバルプロエクス、ラモトリジン、トピラマート、プラゾシン、フェネルジン、イミプラミン、ジアゼパム、クロナゼパム、ロラゼパム、およびアルプラゾラムから成る群から選択され；または、
神経異常は適応障害を含み、および薬物は、ブスピロン、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、フルオキセチン、ジアゼパム、クロナゼパム、ロラゼパム、およびアルプラゾラムから成る群から選択され；または、
神経異常は広場恐怖症を含み、および薬物は、ジアゼパム、クロナゼパム、ロラゼパム、アルプラゾラム、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、フルオキセチン、およびブスピロンから成る群から選択され；または、
神経異常はアルツハイマー病を含み、および薬物は、ドネペジル、ガランタミン、メマンチン、およびリバスチグミンから成る群から選択され；または、
神経異常は神経性食欲不振症を含み、および薬物は、オランザピン、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、およびフルオキセチンから成る群から選択され；または、
神経異常は不安障害を含み、および薬物は、セルトラリン、エスシタロプラム、シタロプラム、フルオキセチン、ジアゼパム、ブスピロン、ベンラファキシン、デュロキセチン、イミプラミン、デシプラミン、クロミプラミン、ロラゼパム、クロナゼパム、およびプレガバリンから成る群から選択され；または、
神経異常は死別を含み、および薬物は、シタロプラム、デュロキセチン、およびドキセピンから成る群から選択され；または、
神経異常は過食性障害を含み、および薬物は、リスデキサンフェタミンから成る群から選択され；または、
神経異常は双極性障害を含み、および薬物は、トピラマート、ラモトリジン、オクスカルバゼピン、ハロペリドール、リスペリドン、クエチアピン、オランザピン、アリピプラゾール、およびフルオキセチンから成る群から選択され；または、
神経異常は身体醜形障害を含み、および薬物は、セルトラリン、エスシタロプラム、およびシタロプラムから成る群から選択され；または、
神経異常は短期精神病性障害を含み、および薬物は、クロザピン、アセナピン、オランザピン、およびクエチアピンから成る群から選択され；または、
神経異常は神経性過食症を含み、および薬物は、セルトラリンとフルオキセチンから成る群から選択され；または、
神経異常は行為障害を含み、および薬物は、ロラゼパム、ジアゼパム、およびクロバザムから成る群から選択され；または、
神経異常は妄想性障害を含み、および薬物は、クロザピン、アセナピン、リスペリドン、ベンラファキシン、ブプロピオン、およびブスピロンから成る群から選択され；
神経異常は離人症性障害を含み、および薬物は、セルトラリン、フルオキセチン、アルプラゾラム、ジアゼパム、およびシタロプラムから成る群から選択され；または、
神経異常は鬱病を含み、および薬物は、セルトラリン、フルオキセチン、シタロプラム、ブプロピオン、エスシタロプラム、ベンラファキシン、アリピプラゾール、ブスピロン、ボルチオキセチン、およびビラゾドンから成る群から選択され；または、
神経異常は重篤気分調節症を含み、および薬物は、クエチアピン、クロザピン、アセナピン、およびピマバンセリンから成る群から選択され；または、
神経異常は解離性健忘を含み、および薬物は、アルプラゾラム、ジアゼパム、ロラゼパム、およびクロルジアゼポキシドから成る群から選択され；または、
神経異常は解離性障害を含み、および薬物は、ブプロピオン、ボルチオキセチン、およびビラゾドンから成る群から選択され；または、
神経異常は解離性遁走を含み、および薬物は、アモバルビタール、アプロバルビタール、ブタバルビタール、およびメトヘキシタールから成る群から選択され；または、
神経異常は気分変調性障害を含み、および薬物は、ブプロピオン、ベンラファキシン、セルトラリン、およびシタロプラムから成る群から選択され；または、
神経異常は摂食障害を含み、および薬物は、オランザピン、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、およびフルオキセチンから成る群から選択され；または
神経異常は性別違和を含み、および薬物は、エストロゲン、プロゲストーゲン、およびテストステロンから成る群から選択され；または、
神経異常は全般性不安障害を含み、および薬物は、ベンラファキシン、デュロキセチン、ブスピロン、セルトラリン、およびフルオキセチンから成る群から選択され；または。
神経異常はためこみ症を含み、および薬物は、ブスピロン、セルトラリン、エスシタロプラム、シタロプラム、フルオキセチン、パロキセチン、ベンラファキシン、およびクロミプラミンから成る群から選択され；または、
神経異常は間欠性爆発性障害を含み、および薬物は、アセナピン、クロザピン、オランザピン、およびピマバンセリンから成る群から選択され；または、
神経異常は盗癖を含み、および薬物は、エスシタロプラム、フルボキサミン、フルオキセチン、およびパロキセチンから成る群から選択され；または、
神経異常はパニック障害を含み、および薬物は、ブプロピオン、ビラゾドン、およびボルチオキセチンから成る群から選択され；または、
神経異常はパーキンソン病を含み、および薬物は、リバスチグミン、セレギリン、ラサギリン、ブロモクリプチン、アマンタジン、カベルゴリン、およびベンズトロピンから成る群から選択され；または、
神経異常は病的賭博を含み、および薬物は、ブプロピオン、ビラゾドン、およびボルチオキセチンから成る群から選択され；または、
神経異常は産後抑鬱症を含み、および薬物は、セルトラリン、フルオキセチン、シタロプラム、ブプロピオン、エスシタロプラム、ベンラファキシン、アリピプラゾール、ブスピロン、ボルチオキセチン、およびビラゾドンから成る群から選択され；または、
神経異常は外傷性ストレス障害を含み、および薬物は、セルトラリン、フルオキセチン、およびパロキセチンから成る群から選択され；または、
神経異常は月経前不快気分障害を含み、および薬物は、エストラジオール、ドロスピレノン、セルトラリン、シタロプラム、フルオキセチン、およびブスピロンから成る群から選択され；または、
神経異常は情動調節障害を含み、および薬物は、臭化水素酸デキストロメトルファンと硫酸キニジンから成る群から選択され；または、
神経異常は放火癖を含み、および薬物は、クロザピン、アセナピン、オランザピン、パリペリドン、およびクエチアピンから成る群から選択され；または、
神経異常は統合失調感情障害を含み、および薬物は、セルトラリン、カルバマゼピン、オクスカルバゼピン、バルプロエート、ハロペリドール、オランザピン、およびロクサピンから成る群から選択され；または、
神経異常は統合失調症を含み、および薬物は、クロルプロマジン、ハロペリドール、フルフェナジン、リスペリドン、クエチアピン、ジプラシドン、オランザピン、パーフェナジン、アリピプラゾール、およびプロクロルペラジンから成る群から選択され；または、
神経異常は分裂病様障害を含み、および薬物は、パリペリドン、クロザピン、およびリスペリドンから成る群から選択され；または、
神経異常は季節性情動障害を含み、および薬物は、セルトラリンとフルオキセチンから成る群から選択され；または、
神経異常は共有精神病性障害を含み、および薬物は、クロザピン、ピマバンセリン、リスペリドン、およびルラシドンから成る群から選択され；または、
神経異常は社交不安障害を含み、および薬物は、アミトリプチリン、ブプロピオン、シタロプラム、フルオキセチン、セルトラリン、およびベンラファキシンから成る群から選択され；または、
神経異常は限局性恐怖症を含み、および薬物は、ジアゼパム、エスタゾラム、クアゼパム、およびアルプラゾラムから成る群から選択され；または、
神経異常は常同運動障害を含み、および薬物は、リスペリドンとクロザピンから成る群から選択され；または、
神経異常はトゥレット症を含み、および薬物は、ハロペリドール、フルフェナジン、リスペリドン、ジプラシドン、ピモジド、パーフェナジン、およびアリピプラゾールから成る群から選択され；または、
神経異常はチック障害を含み、および薬物は、グアンファシン、クロニジン、ピモジド、リスペリドン、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、およびフルオキセチンから成る群から選択され；または、
神経異常は抜毛癖を含み、および薬物は、セルトラリン、フルオキセチン、パロキセチン、デシプラミン、およびクロミプラミンから成る群から選択される、
請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
機械学習分類子は７０％以上の包含率を有する、請求項４８に記載の方法。
【請求項５１】
機械学習分類子は決定的でない結果を出力することができる、請求項４８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
＜相互参照＞
本出願は、２０１６年１１月１４日に出願された米国仮特許出願第６２／４２１，９５８号、“ＴＲＩＴＯＮ  ＭＯＤＥＬ  ＴＲＡＩＮＩＮＧ  ＰＲＯＣＥＳＳ”［代理人整理番号４６１７３−７０５．１０１］、および２０１７年１月３１日に出願された米国仮特許出願第６２／４５２，９０８号、“ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＥＶＡＬＵＡＴＩＮＧ  ＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴＡＬ  ＣＯＮＤＩＴＩＯＮＳ  ＰＲＯＶＩＤＩＮＧ  ＣＯＮＴＲＯＬ  ＯＶＥＲ  ＣＯＶＥＲＡＧＥ  ＡＮＤ  ＲＥＬＩＡＢＩＬＩＴＹ”の優先権を主張し、これらの出願は全ての目的のためにそれらの全体が本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本出願の主題は、２０１４年４月２４日に出願された米国特許出願第１４／３５４，０３２号、“Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｏｆ  Ｄｉｓｏｒｄｅｒ  Ｔｈｒｏｕｇｈ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ  Ｗｉｔｈｏｕｔ  Ｃｏｍｐｒｏｍｉｓｉｎｇ  Ａｃｃｕｒａｃｙ”［代理人整理番号４６１７３−７０１．８３１］であり、現在は米国特許第９，４４３，２０５号、および２０１６年８月１１日に出願された米国特許出願第１５／２３４，８１４号、“Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｔｏ  Ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ  Ｐｒｏｇｒｅｓｓ  ｗｉｔｈ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｐｕｔ”［代理人整理番号４６１７３−７０２．２０１］に関連し、これらの全ての開示が参照により本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００３】
例えば発達に係る疾病または障害を有する人々等の、人々の認知機能属性を診断し、および処置するための先行する方法と装置は、少なくともいくつかの点で理想に満たないことがある。残念ながら、診断と処置を得るために、および被験体が痴呆、アルツハイマー病または発達障害等の認知機能の低下のリスクにあるかどうかを判定するために、理想よりも多くの時間とエネルギーと費用が求められ得る。先行アプローチによって理想に満たない処置をされる認知障害と発達障害の例には、例えば自閉症、自閉症スペクトラム障害、注意欠陥障害、注意欠陥多動性障害、および言語障害と学習障害が含まれる。先行アプローチとよって理想に満たない処置をされる気分障害または精神病の例には、うつ病、不安、ＡＤＨＤ、強迫障害、および物質乱用と摂食障害等の物質障害が含まれる。いくつかの神経変性疾患の診断と処置に対する先行アプローチは、多くの事例で理想を満たすことができず、そのような神経変性疾患の例には、例えば加齢による認知力低下、認知障害、アルツハイマー病、パーキンソン病、ハンチントン病、および筋萎縮性側索硬化症（「ＡＬＳ」）が含まれる。ヘルスケアシステムは、より低いコストでケアを送達するよう、ますます高まる圧力下にあり、および発達障害のリスクにある被験体を臨床的に診断または識別するための先行方法と装置は、ヘルスケアのために理想よりも多い費用と負担を課す場合もある。さらに、少なくともいくつかの被験体は、理想とされるようにすぐには処置されず、その結果、これらの被験体に必要な追加のケアと共に、ヘルスケアシステムのための負担は増加する。
【０００４】
例えば被験体における発達障害を含む認知機能属性の識別と処置は、精度と効率の両方の点で、気力をくじくような技術的問題を提示し得る。そのような属性または障害を識別するための多くの既知の方法は、しばしば多くの時間を要し、かつ資源集約的であり、多くの質問に回答するよう被験体に求め、または有資格の臨床医による管理下での広範な観察を受けるよう被験体に求め、臨床医は、被験体の地理的位置によっては人数とアベイラビリティが制限されている場合もある。加えて、そのような方法を使用して評価される被験体がしばしば、捉えて分類するのが困難であり得る広範な変動を示すため、行動的、神経学的、または精神的な疾病を識別して処置するための多くの既知の方法の精度と一貫性は理想に満たない。既存の方法の精度と効率の両方を改善することができる、そのような技術的問題への技術的解決法が望まれるであろう。理想的には、そのような技術的解決法は、行動的、神経学的、または精神的な疾病あるいは障害等の認知機能属性を識別して処置するための方法を実施するための必要時間と資源を減らし、被験体全体にわたって識別結果の精度と一貫性を改善するだろう。
【０００５】
発達に係る疾病または障害のリスクにあるとして被験体を診断または識別するために、親等の保護者に事前に質問付きの長い試験を実施することができるが、そのような試験は非常に長く、厄介であり得る。例えば、これらの試験の少なくともいくつかには１００以上の質問があり、複数のそのような長い試験が実施されると、医療従事者と介護者の負担をさらに増やすだろう。被験体に臨床所見等の追加データが求められる場合もあり、クリニックへの通院は、ヘルスケアシステムにかかる時間と負担をさらに増大させるだろう。結果的に、被験体が評価の必要があると識別されてから、発達遅延のリスクの臨床的識別または診断をされるまでの時間は、数ヶ月、いくつかの事例では一年にわたる場合もある。
【０００６】
識別された評価の必要から臨床的診断までの遅れは、少なくともいくつかの事例では、理想に満たないケアに帰結し得る。いくつかの発達障害は適時の介入で治療することができる。しかしながら、介護者が評価の必要性の見込みを最初に識別してから、リスクにあると被験体を診断または臨床的に識別するまでの大きな隔たりは、理想に満たない処置に帰結し得る。少なくともいくつかの事例では、発達障害は処置ウィンドウを有する場合もあり、および処置ウィンドウが避けられる、または被験体が処置ウィンドウの一部のみに関して処置される場合もある。
【０００７】
先行方法と装置に対して、尋ねられる質問の数を減らすことが提案されたが、そのような先行方法と装置は少なくともいくつかの点で理想に満たない場合がある。先行方法と装置は、方法と装置をそれぞれ訓練して検証するために訓練データセットと試験データセットに依存し、臨床現場は訓練データセットと試験データセットよりもより多くの困難なケースを提示し得るため、そのような方法と装置の実際の臨床結果は理想に満たない場合もある。臨床現場は、いくつかの可能性のある発達障害の１つ以上を有し得る被験体を提示することができ、および質問のサブセットへの依存によって、試験される発達障害の感度と特異度は理想に満たないであろう。さらに、他の発達障害に起因する被験体の挙動が、ある発達障害を標的とする質問のサブセットの感度と特異度を減らす交絡変数を提示し得るため、たった１つの発達障害、例えば自閉症を診断するためのたった１つの試験の使用は、意図された発達障害および他の発達障害に関する理想に満たない結果を提供するであろう。さらに、理想より多くの質問がなされ、かつなされた質問が特定の被験体にとって理想的な質問のサブセットではない場合もあるため、あらかじめ決定されたサブセットへの依存は、理想に満たない結果をもたらし得る。
【０００８】
さらに、多くの被験体は２つ以上の関連する障害または疾病を有する場合もある。各試験が単一の障害または疾病だけを診断または識別するように設計されている場合、多数の障害を提示する被験体は、多数の試験を受ける必要があるだろう。多数の診断テストを使用する被験体の評価は時間と費用がかかり、不便であり、および構成が論理的に困難であろう。十分な感度と特異度で、多数の関連する障害または疾病を識別または診断することができる単一の診断テストを使用して、被験体を試験する方法を提供することが望ましいだろう。
【０００９】
付加的に、進行した、正常な、低下した認知機能を有する被験体に関して、認知機能を進歩させるために診断法と処置を被験体に適用できれば有用であろう。上記に照らして、発達障害等の特定の認知機能属性のリスクにある被験体を診断または識別するための、および改善されたデジタル治療を提供するための、改良された方法とシステムが求められる。理想的には、そのような方法と装置はより少い質問と所要時間を要し、行動的、神経学的、または精神的疾病または障害等の複数の認知機能属性を判定し、かつ処置の効率性をモニタリングして調整するために使用可能な、臨床現場または非臨床現場における臨床的に許容可能な感度と特異度を提供するだろう。さらに、改善されたデジタル治療は、患者にカスタマイズされた処置計画を提供し、経過を判定するためにカスタマイズされた処置計画に応じて最新の診断データを受け取り、および適宜、処置計画を更新することができる。理想的には、そのような方法と装置もまた、被験体の発達の進行を判定し、かつ発達の進行を進ませる処置を提供するために使用することができる。
【発明の概要】
【００１０】
本明細書に開示される方法と装置は、臨床現場または非臨床現場おいて、被験体の発達の進行等の認知機能属性を判定することができる。例えば、上記の方法と装置は、１つ以上の発達領域において発達的に進行しているとして被験体を識別し、または発達遅延として、または１つ以上の発達障害を有するリスクにあるものとして、被験体を識別することができる。開示される方法と装置は、評価モデルに基づいて被験体の複数の特性または特徴を評価することにより、被験体の発達の進行を判定することができ、ここで評価モデルは、機械学習アプローチを使用して、関連する被験体集団の大きなデータセットから生成することができる。本明細書に開示される方法と装置は、単一の試験を使用し、複数の障害のうち１つの障害を伴う被験体を診断するために、改良された論理的構造とプロセスを含む。
【００１１】
本明細書に開示される方法と装置は、より少ない質問数で、所要時間を減らし、および臨床現場において臨床的に許容可能な感度と特異度で、例えば臨床現場または非臨床現場において複数の発達障害のうち１つ以上の発達障害を有するリスクにある被験体等の、１つ以上の認知機能属性を有するリスクにある被験体を診断または識別することができる。プロセッサは、最も予測される次の質問を識別するための指示を伴って構成することができ、それによって、より少ない質問数でリスクについてヒトを診断または識別することができる。複数の回答に応じて最も予測される次の質問を識別することにより、より少ない質問数で感度と特異度を高めるという有利性がもたらされる。本明細書に開示される方法と装置は、単一の試験を使用し、複数の関連する発達障害に関して被験体を評価し、および単一の試験を使用して、複数の発達障害の１つ以上のリスクにある被験体を診断または判定するように構成することができる。提示される質問数を減らすことは、被験体が複数の可能性のある発達障害を示す場合には特に有用であり得る。たった１つの試験を使用して、複数の可能性のある障害に関して被験体を評価することで、評価手順の長さとコストを大幅に減らすことができる。本明細書に開示される方法と装置は、重複する症状を有し得る複数の可能性のある発達障害のうち１つの発達障害を有するリスクにある被験体を診断または識別することができる。
【００１２】
最も予測される次の質問は多くの方法で判定可能であるが、多くの事例では、最も予測される次の質問は、事前の最も予測される質問を含み得る先の質問への複数の回答に応じて判定される。最も予測される次の質問は統計的に判定することができ、および可能性のある最も予測される次の質問のセットが、最も予測される次の質問を判定するために評価される。多くの事例では、可能性のある最も予測される次の質問の各々への回答は、質問の妥当性に関係し、および質問の妥当性は、質問に対する可能性のある各回答の特徴の重要性の組み合わせに応じて判定することができる。
【００１３】
本明細書に開示される方法と装置は、３つのカテゴリーの１つに被験体を分類することができる：１つ以上の発達に係る疾病を有する、発達的に正常または典型的、または決定的でない（すなわち、被験体がなんらかの発達に係る疾病を有するかどうかを判定するために追加の評価を要する）。発達に係る疾病は発達障害または発達性の進行（ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ  ａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔ）であり得る。本明細書に開示される方法と装置は、発達に係る疾病に限定されず、行動的、神経学的、または精神的疾病等の他の認知機能属性に適用されてもよいことに留意されたい。方法と装置は、最初に３つのカテゴリーの１つに被験体を分類し、その後に、被験体から追加情報を収集することによって最初に「決定的でない」と分類された被験体の評価を続けてもよい。最初に「決定的でない」と分類された被験体のそのような継続的評価は、単一のスクリーニング法（例えば、様々な評価モジュールを含む）で連続的に行なわれてもよい。代替的にまたは付加的に、決定的でないグループに属すると識別された被験体は、別個の追加のスクリーニング法を使用して評価されてもよく、および／またはさらなる評価のために臨床医に照会されてもよい。
【００１４】
本明細書に開示される方法と装置は、アンケートと映像入力の組み合わせを使用して被験体を評価することができ、ここで２つの入力は、被験体の分類または診断の感度および／または特異度を最適化するために数学的に統合されてもよい。随意に、方法と装置は、適用環境に応じて、予測された有病率における誤差を説明するために、種々の設定（例えば一次医療 対 二次医療）に関して最適化することができる。
【００１５】
本明細書に開示される方法と装置は、例えば、被験体の年齢、被験体に関する地理的位置、被験体の性別、または他の被験体に特異的なデータ、あるいは被験体に関する人口統計データ等の、種々の被験体に特異的な特質を説明することができる。特に、本明細書に開示される方法と装置は、被験体の評価、診断または分類の感度と特異度を高めるために、発達に係る疾病等の１つ以上の認知機能を有するリスクにある被験体を識別する際に、種々の被験体に特異的な特質を考慮することができる。例えば、種々の年齢集団に属する被験体は、種々の機械学習評価モデルを使用して評価されてもよく、その各々は、特定の年齢集団の被験体における１つ以上の発達に係る疾病を識別するために特別に調整することができる。年齢集団に特異的な評価モデルはそれぞれ、評価アイテム（例えば質問、映像観察）の特有のグループを含んでもよく、ここでいくつかの評価アイテムは、他の年齢集団の特定の評価モデルと重複する場合もある。
【００１６】
加えて、本明細書に記載されるデジタル個別化医療システムと方法は、患者にデジタル診断とデジタル治療を提供することができる。デジタル個別化医療システムは、個別化された治療介入またはより適切な治療介入、ならびに改善された診断を通知する方法で、患者の症状を評価または診断するために、デジタルデータを使用することができる。
【００１７】
一態様では、デジタル個別化医療システムは：患者を評価し診断するためにデータを使用し；有効性、適応性、および治療の介入からもたらされる反応の相対レベルを識別する、インタラクションとフィードバックデータをキャプチャし；およびデータ解析を行なうように構成可能な、プロセッサおよび関連するソフトウェアを有するデジタルデバイスを含むことができる。そのようなデータ解析は、例えば機械学習を含む人工知能、および／または治療介入をさらに個別化し、改善し、またはその有効性を評価するための統計モデルを含むことができる。
【００１８】
いくつかの例では、システムは、デジタル診断とデジタル治療を使用するように構成することができる。デジタル診断とデジタル治療は、個体の医学的、心理的、または生理学的状態を改善するために、デジタルで情報を収集して処理し、および提供されたデータを評価するためのシステムまたは方法を含むことができる。デジタル治療システムは、ユーザーデータを評価し、システムによって提供される診断と治療介入をモニタリングして改善するために、ソフトウェアベースの学習を適用することができる。
【００１９】
システムでのデジタル診断データは、患者、介護者、または評価された個体と無関係の人物から収集されたデータとメタデータを含むことができる。いくつかの例では、収集されたデータは、個体以外の人物によってなされた行動、観察、判断、または評価のモニタリングを含むことができる。さらなる例では、評価は、評価を行なう成人を含み、または小児または年少者の評価のためにデータを提供することができる。データとメタデータは、携帯電話、映像キャプチャ、音声キャプチャ、活動モニター、またはウェアラブルのデジタルモニター等の１つ以上のデジタルデバイスを介して、デジタル形式で能動的または受動的のいずれかで収集され得る。
【００２０】
デジタル診断は、機械学習、人工知能、および患者の疾病を評価または診断するための統計的モデリング等のツールからの分析を用いて、患者についてシステムによって収集されたデータを使用し、データは、デジタル診断外でキャプチャされた補足的な診断データを含むことができる。デジタル診断はまた、機械学習、人工知能、および診断と可能性のある治療介入を改善または改良するためにシステムにフィードバックを提供するようにする統計的モデリング等のツールによって分析と評価が可能なデータとメタデータを通じて、直接または間接的に、状態または能力に関する患者の変化の評価を提供することができる。
【００２１】
デジタル診断と対応する応答、またはそれらを欠いた治療介入からの、データ評価と機械学習は、患者に関する新たな診断、および患者と介護者双方のための新たな治療レジメンの識別をもたらすことができる。
【００２２】
システムによって収集され利用されるデータの種類には、例えば、患者と介護者の映像、音声、質問または活動に対する反応、および活動、ゲーム、またはシステムのソフトウェア機能とのユーザーインタラクションからの能動的または受動的データストリームが含まれ得る。そのようなデータはまた、例えば推奨された活動を行なう場合、患者または介護者によるシステムとのインタラクションからのメタデータを含むことができる。特定のメタデータの例として、ユーザーの挙動の態様、プロフィール、活動、ソフトウェアシステムとのインタラクション、ゲームとのインタラクション、使用頻度、セッション時間、選択されるオプションまたは機能、およびコンテンツと活動の好みをとらえるシステムのデバイスまたはモバイルアプリとのユーザーインタラクションからのデータがあげられる。データはまた、活動モニター、ゲームまたはインタラクティブコンテンツ等の様々な第三者デバイスからのデータとメタデータを含むことができる。
【００２３】
デジタル治療は、システムによる、患者または介護者に提供される命令、フィードバック、活動、またはインタラクションを含むことができる。例として、システムソフトウェアおよび／または第三者デバイスとの、提案される行動、活動、ゲーム、または対話セッションがあげられる。
【００２４】
さらなる態様では、本明細書に開示されるデジタル治療方法とシステムは、臨床現場または非臨床現場において、複数の行動的、神経学的、または精神的な疾病または障害のうちの１つ以上の行動的、神経学的、または精神的な疾病または障害を有するリスクにある被験体を診断し処置することができる。この診断と処置は、より少ない質問と少ない所要時間で、臨床現場において臨床的に許容可能な感度と特異度で、本明細書に開示される方法とシステムを使用して行うことができ、および処置の推奨を提供することができる。例えば、被験体が不正確な診断に基づいた処置を始めるときに、これは有用であり得る。最適な数の質問または観察のみを使用して確実に、ヒトのリスクを診断または識別できるように、プロセッサは、最も予測される次の質問または最も有益な次の症状または所見を識別するための命令を伴って構成することができる。複数の回答に応じて最も予測される次の質問または最も有益な次の症状または所見を識別することは、診断プロセスの感度と特異度を下げることなく、より少ない質問で処置を提供するという有利性を有する。いくつかの例では、追加のプロセッサは、次の最も関連する症状についての情報を予測または収集するために提供することができる。本明細書に開示される方法と装置は、単一の適応可能な試験を使用し、複数の関連する障害に関して被験体を評価して処置し、および単一の試験を使用して、複数の障害の１つ以上のリスクにある被験体を診断または判定するように構成することができる。提示される質問数、または使用される症状または測定値を減らすことは、被験体が処置可能な複数の可能性のある障害を提示する場合に特に有用であり得る。たった１つの適応可能な試験を使用して、複数の可能性のある障害に関して被験体を評価することで、評価手順の長さとコストを大幅に減らし、処置を改善することができる。本明細書に開示される方法と装置は、重複する症状を有し得る複数の可能性のある障害のうちの１つの障害を有するリスクにある被験体を診断して処置することができる。
【００２５】
デジタル治療の処置に使用される最も予測される次の質問、最も有益な次の症状または所見は、多くの方法で判定することができる。多くの例では、最も予測される次の質問、症状または所見は、処置を評価し、かつ被験体の閉ループ評価を提供するために、先の最も予測される次の質問、症状、または所見を含み得る事前の質問または所見に対する複数の回答に応じて判定することができる。最も予測される次の質問、症状または所見は、統計的に判定することができ、および１セットの候補を、最も予測される次の質問、症状または所見を判定するために評価することができる。多くの例では、各候補に対する所見または回答は、質問または所見の妥当性に関係し、および質問または所見の妥当性は、質問または所見に対する可能性のある各回答の特徴の重要度の組み合わせに応じて判定することができる。一旦処置が開始されたならば、質問、症状または所見を繰り返すことができ、または異なる質問、症状または所見を使用して、より正確に経過をモニタリングし、かつデジタル処置への変更を提案することができる。次の質問、症状または所見の関連性はまた、質問への異なる回答の選択または所見に対する他のオプションの最終的な評価の相違に依存し得る。例えば、回答の選択が将来的に最終的な評価にかなりの影響を及ぼすかもしれない質問は、回答の選択がある特定の疾病に関して重症度の違いを識別するのを助けるのみであろう質問よりも、より適切であると見なすことができる。
【００２６】
一態様では、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方法は：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を有するコンピュータシステムを含み、コンピュータプログラムは：認知機能属性に関係する被験体のデータを受信し；機械学習モデルを使用した被験体のデータを評価し；および被験体に関する評価を提供するための命令を含み、評価は、データに応じて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。機械学習モデルは、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んでもよい。
【００２７】
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み得る。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んでもよい。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んでもよい。
【００２８】
該方法は、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んでもよく、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。該方法はさらに、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け取る工程；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を含み、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。
【００２９】
該方法はさらに、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を含んでもよく、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。
【００３０】
該方法は、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さらに含んでもよい。絶対的な判定と決定的でない判定の比率は、包含率を指定することによって適合させてもよい。被験体における発達に係る疾病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てもよい。包含率は７０％以上であってもよく、および絶対的な判定は、少なくとも７０の対応する特異度を有する少なくとも７０の感度をもたらし得る。包含率は７０％以上であってもよく、および絶対的な判定は、少なくとも８０の対応する特異度を有する少なくとも８０の感度をもたらし得る。包含率は７０％以上であってもよく、および絶対的な判定は、少なくとも９０の対応する特異度を有する少なくとも９０の感度をもたらし得る。
【００３１】
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つを含んでもよく、ここで診断機器は１セットの診断質問と対応する選択式の回答と、人口統計データを含む。
【００３２】
該方法はさらに、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んでもよく、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。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操作は、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操作を含んでもよい。
【００３３】
コード化された機械学習特徴の処理は：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が他のすべてのグループのサンプルに対して平衡を保つように計算されて割り当てられる。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んでもよい。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、限定されないが、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（ｐｒｅｓｅｎｃｅ−ｏｆ−ｂｅｈａｖｉｏｒ）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んでもよい。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んでもよい。
【００３４】
認知機能属性は、行動障害と発達性の進行を含み得る。被験体に提供される絶対的な判定は、データに応じて、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てもよい。
【００３５】
他の態様では、被験体の認知機能属性を評価するための装置は、実行された時にプロセッサに上記の方法を行なわせる命令を伴って構成されたプロセッサを含んでもよい。
【００３６】
別の態様では、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は：ディスプレイ；および、認知機能属性に関係する被験体のデータを受信および表示するための、および被験体の評価を受信および表示するための命令を伴って構成されたプロセッサを含み、被験体に関する評価は、被験体のデータに応じて判定されている。
【００３７】
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から成る群から選択されてもよい。認知機能属性は、認知機能属性の有無に関し、それぞれ少なくとも８０の感度と少なくとも８０の特異度で判定されてもよい。認知機能属性は、認知機能属性の有無に関し、それぞれ少なくとも９０の感度と少なくとも９０の特異度で判定されてもよい。認知機能属性は、行動障害と発達性の進行を含み得る。
【００３８】
他の態様では、個別化治療の処置計画で被験体を処置するためのデジタル治療システムは以下を含む：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ための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ために機械学習または被験体集団に基づく統計的モデリングを使用して構築された１つ以上の分類子を含み、および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て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；および、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ための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ための、機械学習、または被験体集団の少なくとも一部に基づいた統計的モデリングを使用して構築された１つ以上のモデルを含み、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け取り、診断データと最新の診断データに応じて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、治療モジュール。
【００３９】
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んでもよく、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んでもよく、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ために構成されてもよい。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んでもよく、被験体は、集団の構成員ではない人物を含んでもよい。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んでもよい。
【００４０】
他の態様では、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は：実行された時に、プロセッサに分類子の複数の鎖からの複数の質問を提示させる命令で構成されたプロセッサを含んでもよく、分類子の複数の鎖は、社会的／行動的遅滞の分類子を含む第１の鎖と、言葉の遅れ＆言語発達遅滞の分類子を含む第２の鎖とを含む。社会的／行動的遅滞の分類子は、自閉症＆ＡＤＨＤ分類子に動作可能に接続されてもよい。社会的／行動的遅滞の分類子は、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てもよい。社会的／行動的遅滞の分類子は、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てもよい。社会的／行動的遅滞の分類子の出力は、自閉症とＡＤＨＤの分類子の入力に連結されてもよく、および自閉症とＡＤＨＤの分類子は、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てもよい。自閉症とＡＤＨＤの分類子の出力は、自閉症ｖ．ＡＤＨＤの分類子の入力に連結されてもよく、および自閉症ｖ．ＡＤＨＤの分類子は、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てもよい。自閉症ｖ．ＡＤＨＤの分類子は、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てもよい。言葉の遅れ＆言語発達遅滞の分類子は、知的障害の分類子に動作可能に連結されてもよい。言葉の遅れ＆言語発達遅滞の分類子は、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てもよい。言葉の遅れ＆言語発達遅滞の分類子は、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、決定的でない結果を出力するように構成されてもよい。言葉の遅れ＆言語発達遅滞の分類子の出力は、知的障害の分類子の入力に連結されてもよく、および知的障害の分類子は、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てもよい。知的障害の分類子は、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てもよい。
【００４１】
プロセッサは、各鎖の質問を順に提示し、かつ重複する質問を抜かすための命令を伴って構成されてもよい。第１の鎖は、自閉症＆ＡＤＨＤ分類子に連結された社会的／行動的遅滞の分類子を含んでもよい。第２の鎖は、知的障害の分類子に連結された言葉の遅れ＆言語発達遅滞の分類子を含んでもよい。ユーザーは、第１の鎖と第２の鎖を順に調べてもよい。
【００４２】
他の態様では、被験体に薬物を投与するための方法は：機械学習分類子を用いて被験体の神経異常の検出する工程；および、検出された神経異常に応じて被験体に薬物を投与する工程、を含んでもよい。神経異常は自閉症スペクトラム障害を含む場合もあり、および薬物は、リスペリドン、クエチアピン、アンフェタミン、デキストロアンフェタミン、メチルフェニデート、メタンフェタミン、デキストロアンフェタミン、デクスメチルフェニデート、グアンファシン、アトモキセチン、リスデキサンフェタミン、クロニジン、およびアリピプラゾールから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は注意欠如障害（ＡＤＤ）を含む場合もあり、および薬物は、アンフェタミン、デキストロアンフェタミン、メチルフェニデート、メタンフェタミン、デキストロアンフェタミン、デクスメチルフェニデート、グアンファシン、アトモキセチン、リスデキサンフェタミン、クロニジン、およびモダフィニルから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は注意欠陥多動性障害（ＡＤＨＤ）を含む場合もあり、および薬物は、アンフェタミン、デキストロアンフェタミン、メチルフェニデート、メタンフェタミン、デキストロアンフェタミン、デクスメチルフェニデート、グアンファシン、アトモキセチン、リスデキサンフェタミン、クロニジン、およびモダフィニルから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は強迫障害を含む場合もあり、および薬物は、ブスピロン、セルトラリン、エスシタロプラム、シタロプラム、フルオキセチン、パロキセチン、ベンラファキシン、クロミプラミン、およびフルボキサミンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は急性ストレス障害を含む場合もあり、および薬物は、プロプラノロール、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、フルオキセチン、ベンラファキシン、ミルタザピン、ネファゾドン、カルバマゼピン、ジバルプロエクス、ラモトリジン、トピラマート、プラゾシン、フェネルジン、イミプラミン、ジアゼパム、クロナゼパム、ロラゼパム、およびアルプラゾラムから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は適応障害を含む場合もあり、および薬物は、ブスピロン、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、フルオキセチン、ジアゼパム、クロナゼパム、ロラゼパム、およびアルプラゾラムから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は広場恐怖症を含む場合もあり、および薬物は、ジアゼパム、クロナゼパム、ロラゼパム、アルプラゾラム、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、フルオキセチン、およびブスピロンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常はアルツハイマー病を含む場合もあり、および薬物は、ドネペジル、ガランタミン、メマンチン、およびリバスチグミンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は神経性食欲不振症を含む場合もあり、および薬物は、オランザピン、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、およびフルオキセチンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は不安障害を含む場合もあり、および薬物は、セルトラリン、エスシタロプラム、シタロプラム、フルオキセチン、ジアゼパム、ブスピロン、ベンラファキシン、デュロキセチン、イミプラミン、デシプラミン、クロミプラミン、ロラゼパム、クロナゼパム、およびプレガバリンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は死別を含む場合もあり、および薬物は、シタロプラム、デュロキセチン、およびドキセピンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は過食性障害を含む場合もあり、および薬物は、リスデキサンフェタミンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は双極性障害を含む場合もあり、および薬物は、トピラマート、ラモトリジン、オクスカルバゼピン、ハロペリドール、リスペリドン、クエチアピン、オランザピン、アリピプラゾール、およびフルオキセチンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は身体醜形障害を含む場合もあり、および薬物は、セルトラリン、エスシタロプラム、およびシタロプラムから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は短期精神病性障害を含む場合もあり、および薬物は、クロザピン、アセナピン、オランザピン、およびクエチアピンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は神経性過食症を含む場合もあり、および薬物は、セルトラリンとフルオキセチンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は行為障害を含む場合もあり、および薬物は、ロラゼパム、ジアゼパム、およびクロバザムから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は妄想性障害を含む場合もあり、および薬物は、クロザピン、アセナピン、リスペリドン、ベンラファキシン、ブプロピオン、およびブスピロンから成る群から選択されてもよく；神経異常は離人症性障害を含む場合もあり、および薬物は、セルトラリン、フルオキセチン、アルプラゾラム、ジアゼパム、およびシタロプラムから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は鬱病を含む場合もあり、および薬物は、セルトラリン、フルオキセチン、シタロプラム、ブプロピオン、エスシタロプラム、ベンラファキシン、アリピプラゾール、ブスピロン、ボルチオキセチン、およびビラゾドンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は重篤気分調節症を含む場合もあり、および薬物は、クエチアピン、クロザピン、アセナピン、およびピマバンセリンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は解離性健忘を含む場合もあり、および薬物は、アルプラゾラム、ジアゼパム、ロラゼパム、およびクロルジアゼポキシドから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は解離性障害を含む場合もあり、および薬物は、ブプロピオン、ボルチオキセチン、およびビラゾドンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は解離性遁走を含む場合もあり、および薬物は、アモバルビタール、アプロバルビタール、ブタバルビタール、およびメトヘキシタールから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は気分変調性障害を含む場合もあり、および薬物は、ブプロピオン、ベンラファキシン、セルトラリン、およびシタロプラムから成る群から選択されてもよく；神経異常は摂食障害を含む場合もあり、および薬物は、オランザピン、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、およびフルオキセチンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は性別違和を含む場合もあり、および薬物は、エストロゲン、プロゲストーゲン、およびテストステロンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は全般性不安障害を含む場合もあり、および薬物は、ベンラファキシン、デュロキセチン、ブスピロン、セルトラリン、およびフルオキセチンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常はためこみ症を含む場合もあり、および薬物は、ブスピロン、セルトラリン、エスシタロプラム、シタロプラム、フルオキセチン、パロキセチン、ベンラファキシン、およびクロミプラミンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は間欠性爆発性障害を含む場合もあり、および薬物は、アセナピン、クロザピン、オランザピン、およびピマバンセリンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は盗癖を含む場合もあり、および薬物は、エスシタロプラム、フルボキサミン、フルオキセチン、およびパロキセチンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常はパニック障害を含む場合もあり、および薬物は、ブプロピオン、ビラゾドン、およびボルチオキセチンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常はパーキンソン病を含む場合もあり、および薬物は、リバスチグミン、セレギリン、ラサギリン、ブロモクリプチン、アマンタジン、カベルゴリン、およびベンズトロピンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は病的賭博を含む場合もあり、および薬物は、ブプロピオン、ビラゾドン、およびボルチオキセチンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は産後抑鬱症を含む場合もあり、および薬物は、セルトラリン、フルオキセチン、シタロプラム、ブプロピオン、エスシタロプラム、ベンラファキシン、アリピプラゾール、ブスピロン、ボルチオキセチン、およびビラゾドンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は外傷性ストレス障害を含む場合もあり、および薬物は、セルトラリン、フルオキセチン、およびパロキセチンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は月経前不快気分障害を含む場合もあり、および薬物は、エストラジオール、ドロスピレノン、セルトラリン、シタロプラム、フルオキセチン、およびブスピロンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は情動調節障害を含む場合もあり、および薬物は、臭化水素酸デキストロメトルファンと硫酸キニジンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は放火癖を含む場合もあり、および薬物は、クロザピン、アセナピン、オランザピン、パリペリドン、およびクエチアピンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は統合失調感情障害を含む場合もあり、および薬物は、セルトラリン、カルバマゼピン、オクスカルバゼピン、バルプロエート、ハロペリドール、オランザピン、およびロクサピンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は統合失調症を含む場合もあり、および薬物は、クロルプロマジン、ハロペリドール、フルフェナジン、リスペリドン、クエチアピン、ジプラシドン、オランザピン、パーフェナジン、アリピプラゾール、およびプロクロルペラジンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は分裂病様障害を含む場合もあり、および薬物は、パリペリドン、クロザピン、およびリスペリドンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は季節性情動障害を含む場合もあり、および薬物は、セルトラリンとフルオキセチンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は共有精神病性障害を含む場合もあり、および薬物は、クロザピン、ピマバンセリン、リスペリドン、およびルラシドンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は社交不安障害を含む場合もあり、および薬物は、アミトリプチリン、ブプロピオン、シタロプラム、フルオキセチン、セルトラリン、およびベンラファキシンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は限局性恐怖症を含む場合もあり、および薬物は、ジアゼパム、エスタゾラム、クアゼパム、およびアルプラゾラムから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は常同運動障害を含む場合もあり、および薬物は、リスペリドンとクロザピンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常はトゥレット症を含む場合もあり、および薬物は、ハロペリドール、フルフェナジン、リスペリドン、ジプラシドン、ピモジド、パーフェナジン、およびアリピプラゾールから成る群から選択されてもよく；または、神経異常はチック障害を含む場合もあり、および薬物は、グアンファシン、クロニジン、ピモジド、リスペリドン、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、およびフルオキセチンから成る群から選択されてもよく；または、神経異常は抜毛癖を含む場合もあり、および薬物は、セルトラリン、フルオキセチン、パロキセチン、デシプラミン、およびクロミプラミンから成る群から選択されてもよい。
【００４３】
アンフェタミンは、５ｍｇから５０ｍｇの用量で投与されてもよい。デキストロアンフェタミンは、５ｍｇから６０ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。メチルフェニデートは、５ｍｇから６０ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。メタンフェタミンは、５ｍｇから２５ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。デクスメチルフェニデートは、２．５ｍｇから４０ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。グアンファシンは、１ｍｇから１０ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。アトモキセチンは、１０ｍｇから１００ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。リスデキサンフェタミンは、３０ｍｇから７０ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。クロニジンは、０．１ｍｇから０．５ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。モダフィニルは、１００ｍｇから５００ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。リスペリドンは、０．５ｍｇから２０ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。クエチアピンは、２５ｍｇから１０００ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。ブスピロンは、５ｍｇから６０ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。セルトラリンは、最大２００ｍｇの用量で投与されてもよい。エスシタロプラムは、最大４０ｍｇの用量で投与されてもよい。シタロプラムは、最大４０ｍｇの用量で投与されてもよい。フルオキセチンは、４０ｍｇから８０ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。パロキセチンは、４０ｍｇから６０ｍｇの範囲の用量で投与されてもよい。ベンラファキシンは、最大３７５ｍｇの用量で投与されてもよい。クロミプラミンは、最大２５０ｍｇの用量で投与されてもよい。フルボキサミンは、最大３００ｍｇの用量で投与されてもよい。
【００４４】
機械学習分類子は７０％以上の包含率を有し得る。機械学習分類子は、決定的でない結果を出力することができる場合もある。
【００４５】
＜引用による組み込み＞
本明細書で言及される全ての刊行物、特許、および特許出願は、個々の刊行物、特許、または特許出願が参照により組み込まれるように具体的かつ個々に示されているかのような程度で、参照により本明細書に組み込まれる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
本発明の新規な特徴は、特に添付の特許請求の範囲内に明記される。本発明の特徴および利点のより良い理解は、本発明の原理が利用される実施形態を例示する以下の詳細な説明と、添付図面とを参照することによって得られる。
【図１Ａ】本明細書に記載される評価手順を使用して評価され得るいくつかの典型的な発達障害を示す。
【図１Ｂ】本明細書に記載される評価手順を使用して評価され得るいくつかの典型的な発達障害を示す。
【図２】本明細書に記載される評価手順を提供するための典型的なデータ処理モジュールの概略図である。
【図３】ランダムフォレスト分類子に基づいた典型的な評価モデルの一部を例示する概略図である。
【図４】本明細書に記載される予測モジュールの典型的な操作フローである。
【図５】本明細書に記載される特徴推奨モジュールの典型的な操作フローである。
【図６】本明細書に記載される特徴推奨モジュールによって行なわれる、予測される特徴重要度測定アルゴリズムの典型的な操作フローである。
【図７】本明細書に記載される評価手順を行う方法を例示する。
【図８】本明細書に記載される方法および装置と融合するのに適したコンピュータシステムを示す。
【図９】本明細書に記載される典型的な評価モデルに関して感度 対 フォールアウト（予期せぬ結果）をマッピングする受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を示す。
【図１０】本明細書に記載される特徴推奨モジュールに関する性能メトリックを例示する散布図である。
【図１１】本明細書に記載される評価モジュールの典型的な操作フローである。
【図１２】本明細書に記載されるモデル調整モジュールの典型的な操作フローである。
【図１３】本明細書に記載される評価モジュールの別の典型的な操作フローである。
【図１４】図１３に描かれる工程を組み合わせたモデル出力の典型的な操作フローである。
【図１５】本明細書に記載される絶対的な判定のみを提供するように構成された典型的なアンケートスクリーニングアルゴリズムを示す。
【図１６】本明細書に記載される絶対的な判定と決定的でない判定のみを提供するように構成された典型的なアンケートスクリーニングアルゴリズムを示す。
【図１７】本明細書に記載される全てのサンプルに対する様々なアルゴリズムに関する性能の比較を示す。
【図１８】本明細書に記載される４歳未満の小児から採取されたサンプルに対する様々なアルゴリズムに関する性能の比較を示す。
【図１９】本明細書に記載される４歳以上の小児から採取されたサンプルに対する様々なアルゴリズムに関する性能の比較を示す。
【図２０】本明細書に記載される全てのサンプルに対する７５％−８５％の感度範囲でアルゴリズム全体に及ぶ特異度を示す。
【図２１】本明細書に記載される４歳未満の小児に対する７５％−８５％の感度範囲でアルゴリズム全体に及ぶ特異度を示す。
【図２２】本明細書に記載される４歳以上の小児に対する７５％−８５％の感度範囲でアルゴリズム全体に及ぶ特異度を示す。
【図２３Ａ】デジタル個別化医療プラットフォームに関する典型的な系統図を例示する。
【図２３Ｂ】典型的な診断モジュールの詳細な図を例示する。
【図２３Ｃ】典型的な治療モジュールの図を例示する。
【図２４】デジタル個別化医療プラットフォームで提供される、診断と治療のための典型的な方法を例示する。
【図２５】自閉症関連の発達遅延の取り扱いを示す典型的なフロー図を例示する。
【図２６】多数のソースからの情報を統合するように構成された、診断モジュールと治療モジュールを含むデジタル個別化医療システムに関するデータ処理フローの全体を例示する。
【図２７】多数の臨床的指標に関して被験体を評価するためのシステムを示す。
【図２８】本明細書に記載されるシステムと方法による診断に応じて投与され得る薬物を示す。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
本発明の様々な実施形態が本明細書に示され記載される一方で、そのような実施形態が単なる例として提供されることは当業者にとって明白だろう。多くの変形、変更および置換が、本発明から逸脱することなく当業者によって想到されるだろう。本明細書に記載される本発明の実施形態の様々な代替が使用され得ることを理解するべきである。本発明の種々の態様は、個々に、総体として、または互いに組み合わせて理解することが可能であることを理解されたい。
【００４８】
用語「に基づいて」および「に応じて」は、本開示において区別なく使用される。
【００４９】
用語「プロセッサ」は、ローカルプロセッサ、遠隔プロセッサ、またはプロセッサシステムの１つ以上、およびそれらの組み合わせを包含する。
【００５０】
用語「特徴」は、被験体の発達の進行の判定に関連する特性または属性を記載するために、本明細書において使用される。例えば「特徴」は、１つ以上の発達障害に関する被験体の臨床評価または診断に関連する臨床的な特性を指す場合もある（例えば、年齢、ごっこ遊びをするための被験体の能力等）。用語「特徴値」は、対応する特徴に関する特定の被験体の値を記載するために、本明細書において使用される。例えば、「特徴値」は、１つ以上の発達障害に関連する被験体の臨床的特性を指す場合もある（例えば、特徴が「年齢」である場合、特徴値は３であり得る；特徴が「ごっこ遊びをするための被験体の能力」である場合、特徴値は「ごっこ遊びの種類」または「ごっこ遊び無し」であり得る）。
【００５１】
本明細書において使用されるように、フレーズ「自閉症」および「自閉症スペクトラム障害」は区別なく使用され得る。
【００５２】
本明細書において使用されるように、フレーズ「注意欠如障害（ＡＤＤ）」および「注意欠陥／多動性障害（ＡＤＨＤ）」は、区別なく使用され得る。
【００５３】
本明細書には、被験体の発達の進行を判定するための方法と装置が記載される。例えば、上記の方法と装置は、１つ以上の発達領域において発達的に進行している、または１つ以上の認知機能に認知の低下があるとして被験体を識別し、または発達遅延として、または１つ以上の発達障害を有するリスクにあるものとして、被験体を識別することができる。開示される方法と装置は、評価モデルに基づいて被験体の複数の特性または特徴を評価することにより、被験体の発達の進行を判定することができ、ここで評価モデルは、機械学習アプローチを使用して、関連する被験体集団の大きなデータセットから生成することができる。
【００５４】
方法と装置は、被験体の１つ以上の発達障害を識別するという文脈で、本明細書に記載されるが、方法と装置は、被験体のいかなる発達の進行をも判定する際に使用するのに十分に適している。例えば、方法と装置は、被験体の進行している１つ以上の発達領域を識別することによって、被験体を発達性の進行として識別するために使用することができる。進行した発達の１つ以上の領域を識別するために、方法と装置は、進行した、または恵まれた挙動に関連する被験体の１つ以上の特徴または特性を評価するように構成されてもよい。記載される方法と装置はまた、被験体の１つ以上の認知機能の評価によって、１つ以上の認知機能に認知の低下があるとして被験体を識別するのに使用することができる。
【００５５】
本明細書には、被験体における１つ以上の発達障害に対するリスクを診断または評価するための方法と装置が記載される。該方法は、データ処理モジュールを提供する工程を含んでもよく、これは、複数の発達障害または疾病の１つ以上に関して被験体をスクリーニングするための評価手順を構築して適用するために利用することができる。評価手順は、被験体の複数の特徴または特性を評価することができ、ここで各特徴は、手順によってスクリーニング可能な複数の発達障害の少なくとも１つを被験体が有する可能性に関係し得る。各特徴は、被験体が２つ以上の関連する発達障害を有する可能性に関係する場合もあり、ここで２つ以上の関連する障害は、１つ以上の関連する症状を有する場合もある。特徴は多くの方法で評価することができる。例えば、特徴は、さらに以下に詳細に記載されるように、質問に対する被験体の回答、被験体の観察、または構造化されたインタラクションの結果により評価されてもよい。
【００５６】
単一のスクリーニング手順内で、被験体の複数の発達障害を識別するために、該手順は、事前に提示された特徴に関する被験体の値（例えば事前質問への回答）に基づいて、手順を行っている間に被験体において評価されることになる特徴を動的に選択することができる。評価手順は、コンピューティングデバイスによって提供されるユーザーインタフェースを用いて、被験体およびその介護者に与えられ得る。コンピューティングデバイスは、ユーザーがユーザーインタフェースを介してデータ処理モジュールとインタラクトできるように、そこに保存された命令を有するプロセッサを含む。評価手順は、被験体に与えられるまで１０分未満、例えば５分以下を要する場合もある。したがって、本明細書に記載される装置と方法は、単一の比較的短いスクリーニング法を使用して、複数の発達障害の１つ以上を有するという被験体のリスクの予測を提供することができる。
【００５７】
本明細書に開示される方法と装置は、被験体のあらかじめ識別された特徴に基づいて、被験体の特徴と関係する最も関連のある次の質問を判定するために使用することができる。例えば、方法と装置は、事前に回答された被験体に関する質問に応じて、最も関連のある次の質問を判定するように構成することができる。最も予測される次の質問は、先の質問の各々への回答がなされ、および最も予測される次の質問の配列および対応する回答の配列が生成された後に識別することができる。回答の配列は、被験体の回答プロフィールを含んでもよく、および最も予測される次の質問は、被験体の回答プロフィールに応じて生成することができる。
【００５８】
本明細書に開示される方法と装置は、例えば、事前の回答に応じて最も予測される次の質問を識別することによって、より少ない質問に応じて被験体のリスクを診断または識別するのに使用可能な事前質問との組み合わせに十分に適している。
【００５９】
一態様では、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方法は：プロセッサと、プロセッサによる実行のためにコンピュータプログラムを保存するメモリを有するコンピュータシステム上の操作を含む。コンピュータプログラムは、以下のための命令を含んでもよい：１）認知機能属性に関する被験体のデータの受信；２）機械学習モデルを使用した被験体のデータの評価；および３）被験体に関する評価の提供。評価は、データに応じて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てもよい。機械学習モデルは、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んでもよい。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み得る。
【００６０】
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んでもよい。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んでもよい。該方法は、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んでもよく、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。
【００６１】
該方法はさらに、１）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操作；２）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操作；３）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操作；および４）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操作、を含んでもよい。決定的でない判定と絶対的な判定の比率は、適合させてもよい。
【００６２】
該方法はさらに、１）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操作；および２）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操作を含んでもよい。決定的でない判定と絶対的な判定の比率は、適合させてもよい。該方法はさらに、１）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操作；および２）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操作を含んでもよい。決定的でない判定と絶対的な判定の比率は、適合させてもよい。該方法は、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さらに含んでもよい。
【００６３】
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てもよく、および被験体における発達に係る疾病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。包含率は７０％以上であってもよく、絶対的な判定は少なくとも７０の対応する特異度を有する少なくとも７０の感度をもたらす。包含率は７０％以上であってもよく、絶対的な判定は少なくとも８０の対応する特異度を有する少なくとも８０の感度をもたらす。包含率は７０％以上であってもよく、絶対的な判定は少なくとも９０の対応する特異度を有する少なくとも９０の感度をもたらす。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つを含んでもよく、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。
【００６４】
方法は、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む。訓練は：１）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操作；２）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操作；３）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操作；４）処理された機械学習特徴のサブセットを選択する操作；５）性能に関する複数の調整可能な機械学習評価モデルにおいて各モデルを評価する操作；および６）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操作、を含んでもよい。各モデルは、事前に判定された包含率に対する感度と特異度に関して評価されてもよい。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操作は、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操作を含んでもよい。コード化された機械学習特徴の処理は、サンプルの重みを計算してデータの全てのサンプルに割り当てることを含んでもよい。データの各サンプルは、複数の被験体のうちの１人の被験体に対応し得る。サンプルは、被験体に特異的な特質に従って分類されてもよい。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が他の全てのグループのサンプルに対して平衡を保つように、計算され割り当てられてもよい。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んでもよい。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、限定されないが、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んでもよい。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んでもよい。
【００６５】
認知機能属性は、行動障害と発達性の進行を含み得る。被験体に提供される絶対的な判定は、データに応じて決定的でない判定、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てもよい。
【００６６】
他の態様では、被験体の認知機能属性を評価するための装置はプロセッサを含んでもよい。プロセッサは、実行された時に、認知機能属性に関する被験体のデータをプロセッサに受信させる命令を伴って構成されてもよく、および被験体に関する絶対的な判定を生成するために規則を適用する。絶対的な判定は、データに応じて決定的でない判定、認知機能属性の存在、および認知機能属性の欠如から成る群から選択されてもよい。認知機能属性は、認知機能属性の有無に関し、それぞれ少なくとも７０の感度と少なくとも７０の特異度で判定されてもよい。認知機能属性は、自閉症、自閉症スペクトラム障害、注意欠陥障害、注意欠陥多動性障害、および言語障害と学習障害から成る群から選択されてもよい。認知機能属性は、認知機能属性の有無に関し、それぞれ少なくとも８０の感度と少なくとも８０の特異度で判定されてもよい。認知機能属性は、認知機能属性の有無に関し、それぞれ少なくとも９０の感度と少なくとも９０の特異度で判定されてもよい。認知機能属性は、行動障害と発達性の進行を含み得る。
【００６７】
他の態様では、被験体の認知機能属性を評価するプロセッサによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムでコード化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、媒体に記録されたデータベースを含む。データベースは、少なくとも１つの認知機能属性に関係する複数の被験体のデータと、複数の調整可能な機械学習評価モデル；評価ソフトウェアモジュール；およびモデル調整ソフトウェアモジュール、を含んでもよい。評価ソフトウェアモジュールは：１）認知機能属性に関係する被験体のデータの受信；２）複数の機械学習評価モデルの選択されたサブセットを使用した、被験体のデータの評価；および３）データに応じて決定的でない判定、認知機能属性の存在、および認知機能属性の欠如から成る群から選択される被験体に関する絶対的判定の提供、のための命令を含んでもよい。モデル調整ソフトウェアモジュールは：１）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し；２）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し；３）意図した用途設定において被験体の予測される分布を反映するために、コード化された機械学習特徴を処理し；４）処理された機械学習特徴のサブセットを選択し；５）性能に関する複数の調整可能な機械学習評価モデルにおける各モデルを評価し；６）種々の調整パラメータ設定下で各モデルのパラメータを調整し；および７）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、ための命令を含んでもよい。各モデルは、あらかじめ定義された包含率ごとに感度と特異度に関して評価されてもよい。認知機能属性は、行動障害と発達性の進行を含み得る。
【００６８】
他の態様では、コンピュータに実装されたシステムはデジタル処理装置を含んでもよい。デジタル処理は、少なくとも１つのプロセッサ、実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステム、メモリ、およびコンピュータプログラムを含んでもよい。メモリは、少なくとも１つの認知機能属性に関する複数の被験体のデータを収容するための記憶装置と、複数の調整可能な機械学習評価モデルを収容するための記憶装置を含んでもよい。コンピュータプログラムは、デジタル処理装置によって実行可能な以下のための命令を含んでもよい：１）認知機能属性に関する被験体のデータの受信；２）複数の機械学習評価モデルの選択されたサブセットを使用した、被験体のデータの評価；および３）データに応じて決定的でない判定、認知機能属性の存在、および認知機能属性の欠如から成る群から選択される、被験体に関する絶対的判定の提供。認知機能属性は、行動障害と発達性の進行を含み得る。
【００６９】
別の態様では、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は、ディスプレイとプロセッサを含んでもよい。プロセッサは、認知機能属性に関する被験体のデータを受信して表示し、および被験体に関する評価を受信して表示するための命令を伴って構成されてもよい。評価は、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てもよい。被験体に関する評価は、被験体のデータに応じて判定され得る。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から成る群から選択されてもよい。認知機能属性は、認知機能属性の有無に関し、それぞれ少なくとも８０の感度と少なくとも８０の特異度で判定されてもよい。認知機能属性は、認知機能属性の有無に関し、それぞれ少なくとも９０の感度と少なくとも９０の特異度で判定されてもよい。認知機能属性は、行動障害と発達性の進行を含み得る。
【００７０】
他の態様では、個別化治療の処置計画で被験体を処置するためのデジタル治療システムは、１つ以上のプロセッサ、被験体からデータを受信して被験体に関する診断データを出力するための診断モジュール、および診断データを受信して被験体のための個別化治療の処置計画を出力するための治療モジュールを含んでもよい。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ために、機械学習または被験体集団に基づく統計的モデリングを使用して構築された１つ以上の分類子を含んでもよい。診断データは被験体に関する評価を含んでもよく、評価は、被験体から受信したデータに応じて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。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ために、機械学習または被験体集団の少なくとも一部に基づく統計的モデリング使用して構築された１つ以上のモデルを含んでもよい。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け取り、および被験体から最新の診断データを生成するように構成されてもよい。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てもよい。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んでもよい。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んでもよい。診断モジュールと治療モジュールは、診断モジュールが処置計画の性能に基づいて治療モジュールにフィードバックを提供するように配置されてもよい。治療分類子は、被験体がその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んでもよい。被験体には、集団の構成員でない人物が含まれてもよい。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んでもよい。
【００７１】
他の態様では、個別化治療の処置計画で被験体を処置するためのデジタル治療システムは、プロセッサ、被験体からデータを受信して被験体に関する診断データを出力するための診断モジュール、および診断データを受信して被験体のための個別化治療の処置計画を出力するための治療モジュールを含んでもよい。診断データは被験体に関する評価を含んでもよく、評価は、被験体から受信したデータに応じて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。個別化治療の処置計画はデジタル治療を含んでもよい。デジタル治療は、被験体または介護者に提供される命令、フィードバック、動作、またはインタラクションを含んでもよい。デジタル治療にはモバイルデバイスが提供されてもよい。診断データと個別化治療の処置計画は、第三者システムに提供されてもよい。第三者システムは、医療従事者のコンピュータシステムまたは治療送達システムを含んでもよい。診断モジュールは、被験体のフィードバックデータに応じて被験体から最新の被験体データを受信し、および最新の診断データを生成するように構成されてもよい。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てもよい。最新の被験体データは、有効性、適応性、および個別化治療の処置計画からもたらされる反応の相対レベルを識別するフィードバックデータに応じて受信されてもよい。診断モジュールは、診断データを判定するために、機械学習または被験体集団に基づく統計的モデリングを使用してもよい。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するために、被験体集団の少なくとも一部に基づいてもよい。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んでもよい。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んでもよい。診断モジュールは、個別化治療の処置計画の性能に基づいて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てもよい。被験体からのデータは、被験体と介護者の映像、音声、質問または活動への反応、活動とのユーザーインタラクションからの能動的または受動的データストリーム、システムのゲームまたはソフトウェア特徴の少なくとも１つを含んでもよい。被験体は、行動障害、神経異常、および精神疾患から成る群から選択されるリスクを有し得る。行動的、神経学的、または精神的な障害は、自閉症、自閉症スペクトラム障害、注意欠陥障害、鬱病、強迫障害、統合失調症、アルツハイマー病、痴呆、注意欠陥多動性障害、および言葉障害と学習障害から成る群から選択されてもよい。診断モジュールは、成人が評価を行ない、または小児あるいは年少者の評価に関するデータを提供するように構成されてもよい。診断モジュールは、介護者または家族が評価を行ない、または被験体の評価に関するデータを提供するように構成されてもよい。
【００７２】
他の態様では、非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、プログラムでコード化されてもよい。コンピュータプログラムは：１）被験体から入力データを受信し、被験体に関する診断データを出力し；２）診断データを受信し、被験体のための個別化治療の処置計画を出力し；および３）被験体の個別化治療の処置計画を決定し出力するために、被験体集団の少なくとも一部に基づいて診断データを評価する、ための実行可能な命令を含んでもよい。診断データは被験体に関する評価を含んでもよく、評価は、被験体から受信した入力データに応じて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。最新の被験体入力データは、被験体の治療に応じて被験体から受信されてもよく、および最新の診断データは被験体から生成されてもよい。最新の診断データが受信されてもよく、および最新の個別化治療の処置計画は、診断データと最新の診断データに応じて被験体から出力されてもよい。
【００７３】
他の態様では、非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータプログラムでコード化されてもよい。コンピュータプログラムは、被験体から入力データを受信して被験体に関する診断データを出力し、および診断データを受信して被験体に関する個別化治療の処置計画を出力するための実行可能命令を含んでもよい。診断データは被験体に関する評価を含んでもよく、評価は、被験体から受信したデータに応じて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。個別化治療の処置計画はデジタル治療を含んでもよい。
【００７４】
他の態様では、個別化治療の処置計画で被験体を処置する方法は、被験体からデータを受信して被験体に関する診断データを出力する診断プロセスであって、診断データが被験体に関する評価を含むプロセスと、診断データを受信して被験体のための個別化治療の処置計画を出力する治療プロセスを含んでもよい。評価は、被験体から受信したデータに応じて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てもよい。診断プロセスは、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け取り、および被験体からの最新の診断データを生成する工程を含んでもよい。治療プロセスは、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工程を含んでもよい。最新の被験体データは、有効性、適応性、および個別化治療の処置計画からもたらされる反応の相対レベルを識別するフィードバックデータに応じて受信されてもよい。個別化治療の処置計画はデジタル治療を含んでもよい。デジタル治療は、被験体または介護者に提供される命令、フィードバック、活動、またはインタラクションを含んでもよい。デジタル治療にはモバイルデバイスが提供されてもよい。該方法は、第三者システムに診断データと個別化治療の処置計画を提供する工程をさらに含んでもよい。第三者システムは、医療従事者のコンピュータシステムまたは治療送達システムを含んでもよい。診断プロセスは、診断データを判定するために、機械学習、分類子、人工知能、または被験体集団に基づく統計的モデリングから成る群から選択されるプロセスによって実行されてもよい。治療プロセスは、被験体の個別化治療の処置計画を判定するために、機械学習、分類子、人工知能、または被験体集団の少なくとも一部に基づく統計的モデリングから成る群から選択されるプロセスによって実行されてもよい。診断プロセスは、被験体集団で訓練された診断機械学習分類子によって行われてもよい。治療プロセスは、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によって行われてもよい。診断プロセスは、個別化治療の処置計画の性能に基づいて治療モジュールにフィードバックを提供する工程を含んでもよい。被験体からのデータは、被験体と介護者の映像、音声、質問または活動への反応、活動とのユーザーインタラクションからの能動的または受動的データストリーム、ゲームまたはソフトウェア特徴の少なくとも１つを含んでもよい。診断プロセスは、評価を行ない、または小児または年少者の評価に関するデータを提供するために、成人によって実行されてもよい。診断プロセスは、介護者または家族が評価を行ない、または被験体の評価に関するデータを提供することを可能にし得る。被験体は、行動障害、神経異常、および精神疾患から成る群から選択されるリスクを有し得る。リスクは、自閉症、自閉症スペクトラム障害、注意欠陥障害、鬱病、強迫障害、統合失調症、アルツハイマー病、痴呆、注意欠陥多動性障害、および言葉障害と学習障害から成る群から選択されてもよい。
【００７５】
図１Ａと１Ｂは、本明細書に記載される評価手順を使用して評価され得るいくつかの典型的な発達障害を示す。評価手順は、２つ以上の関連する発達障害等のうち１つ以上の発達障害を有することに関する被験体のリスクを評価するように構成することができる。発達障害は、被験体の症状または特徴に少なくともいくつかの重複を有する場合もある。そのような発達障害は、広汎性発達障害（ＰＤＤ）、自閉症スペクトラム障害（ＡＳＤ）、社会的コミュニケーション症、限定的で反復的な行動・興味および活動（ＲＲＢ）、自閉症（「古典的自閉症」）、アスペルガー症候群（「高機能自閉症」）、特定不能の広汎性発達障害（ＰＤＤ−ＮＯＳ、「非定型自閉症」）、注意欠陥多動障害（ＡＤＨＤ）、言葉の遅れと言語発達遅滞、強迫障害（ＯＣＤ）、知的障害、学習障害、または精神障害の診断と統計マニュアル（ＤＳＭ）のいずれかの版に定義される障害等の他の関連する発達障害を含み得る。評価手順は、複数の障害の各々を有することについての被験体のリスクを判定するように構成されてもよい。評価手順は、複数の障害のうちの第１の障害または第２の障害のより大きなリスクにあると被験体を判定するように構成されてもよい。評価手順は、併発症を伴う第１の障害と第２の障害のリスクにあると被験体を判定するように構成されてもよい。評価手順は、被験体の発達は正常である、または該手順がそのスクリーニングのために構成されている障害のいずれかを被験体が有するリスクは低いと予測するように構成されてもよい。評価手順はさらに、障害に関する異なる重症度等級を区別するために高い感度と特異度を有するように構成されてもよい；例えば、手順は、ＤＳＭ（ＤＳＭ−Ｖ）の第５版に定義されるようなレベル１のＡＳＤ、レベル２のＡＳＤ、またはレベル３のＡＳＤを有する被験体のリスクを予測するように構成されてもよい。
【００７６】
多くの発達障害には類似する、または重複する症状があり、したがって被験体の発達障害の評価を複雑にするかもしれない。本明細書に記載される評価手順は、１つ以上の発達障害に関連し得る被験体の複数の特徴を評価するように構成することができる。該手順は、被験体の特徴と、１つ以上の発達障害の臨床診断との間の統計的関係を学習するために、臨床的に確認されたデータの大きなセットを使用して訓練された評価モデルを含むことができる。したがって、被験体が評価手順に関与すると、評価された各特徴に対する被験体の特徴値（例えば質問に対する被験体の回答）は、１つ以上のスクリーニングされた発達障害に対する被験体の特徴値の統計的相関（もしあれば）を識別するために、評価モデルに対して照会することができる。被験体によって提供される特徴値と、評価モデルによって判定される１つ以上の発達障害の予測されるリスクとそれらの値との関係に基づいて、評価手順は、被験体において評価されることになる次の特徴の選択を動的に最適化することができる。評価される次の特徴の選択は、スクリーニングされた複数の障害のうちの特定の障害のリスクにある被験体の判定に基づいた、次の最も予測される特徴の識別を含んでもよい。例えば、被験体が評価手順の最初の５つの質問に答えた後に、評価モデルが被験体における自閉症の低いリスクとＡＤＨＤの比較的より高いリスクを予測する場合、評価手順は、被験体において次に評価されるものとしてＡＤＨＤとのより高い関連性を有する特徴を選択してもよい（例えば、その回答がＡＤＨＤの臨床診断と高度に相関している質問が、次に被験体に提示されてもよい）。したがって、本明細書に記載される評価手順は、被験体の特定のリスクプロフィールに合わせて動的に調整することができ、およびより高いレベルの細分性で被験体の障害の評価を可能にする。
【００７７】
図２は、本明細書に記載される評価手順を提供するための典型的なデータ処理モジュール（１００）の概略図である。データ処理モジュール（１００）は概して、前処理モジュール（１０５）、訓練モジュール（１１０）、および予測モジュール（１２０）を含む。データ処理モジュールは、データベースからの訓練データ（１５０）を抽出し、およびユーザーインタフェース（１３０）で新たなデータ（１５５）を取り込む。前処理モジュールは、訓練モジュールまたは予測モジュール用の訓練データまたは新たなデータを標準化するために、１つ以上の変換を適用することができる。前処理された訓練データを訓練モジュールに渡すことができ、訓練モジュールは訓練データに基づいて評価モデル（１６０）を構築することができる。訓練モジュールは、任意の適切な検証アルゴリズム（例えば層化Ｋ−分割交差検証［Ｓｔｒａｔｉｆｉｅｄ  Ｋ−ｆｏｌｄ  ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ］）を使用して訓練された評価モデルを検証するように構成された認証モジュール（１１５）をさらに含んでもよい。前処理された新たなデータを予測モジュールに渡すことができ、予測モジュールは、訓練モジュールに構築された評価モデルに新たなデータを適合させることによって、被験体の発達障害の予測（１７０）を出力し得る。予測モジュールは、被験体に関する事前に提供された特徴値に基づいて、被験体において評価されることになる次の特徴を選択または推奨するように構成された、特徴推奨モジュール（１２５）をさらに含んでもよい。
【００７８】
評価モデルを構築するために訓練モジュールによって使用される訓練データ（１５０）は、複数の被験体からの複数のデータセットを含むことができ、各被験体のデータセットは、一連の特徴および対応する特徴値、および被験体の発達障害または疾病の分類を含むことができる。本明細書に記載されるように、特徴は、被験体に出された１つ以上の質問、被験体の観察、または被験体との構造化されたインタラクションにより、被験体において評価され得る。例えば、特徴値は、質問に対する回答、ビデオ画像に基づいた特性評価等の被験体の観察、または構造化されたインタラクションに対する被験体の反応の１つ以上を含んでもよい。各特徴は、１つ以上の発達障害または疾病の識別に関連する場合もあり、および各対応する特徴値は、特定の被験体における特徴の存在の程度を指示する場合もある。例えば、特徴は、空想遊びまたはごっこ遊びを行うための被験体の能力であってもよく、および特定に被験体に関する特徴値は、０、１、２、３、または８のいずれかのスコアであってもよく、各スコアは、被験体における特徴の存在の度合いに対応する（例えば、０＝多様なごっこ遊び；１＝いくつかのごっこ遊び；２＝時折のごっこ遊び、または高度に反復的なごっこ遊び；３＝ごっこ遊びなし；８＝不可）。特徴は、被験体または親等の介護者に提示される質問によって被験体において評価されてもよく、質問に対する回答は特徴値を含む。代替的にまたは組み合わせて、特徴は、例えば特定の挙動をとる被験体の映像を用いて、被験体で観察されてもよく、および特徴値は観察を通じて識別されてもよい。一連の特徴および対応する特徴値に加えて、訓練データの各被験体のデータセットはまた、被験体の分類を含む。例えば、分類は自閉症、自閉症スペクトラム障害（ＡＳＤ）、またはノンスペクトラムでもよい。好ましくは、分類は、生成された評価モデルの予測精度を改善するために、資格を持った臨床心理士等の有資格者によって割り当てられた臨床診断を含む。訓練データは、Ａｕｔｉｓｍ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  Ｉｎｔｅｒｖｉｅｗ−Ｒｅｖｉｓｅｄ（ＡＤＩ−Ｒ）データ、および／またはＡｕｔｉｓｍ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ  Ｓｃｈｅｄｕｌｅ（ＡＤＯＳ）等の大きなデータレポジトリから利用可能なデータセット、または他の適切なデータレポジトリから利用可能なデータセット（例えば、ボストン自閉症コンソーシアム（ＡＣ）、Ｓｉｍｏｎｓ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ、米国自閉症研究データベース等）を含んでもよい。代替的にまたは組み合わせて、訓練データは、（例えばウェブサイト、モバイルアプリケーション等を介した）ユーザーからのクラウドソースが可能な、大きな自己報告データセットを含んでもよい。
【００７９】
前処理モジュール（１０５）は、例えば、データをきれいにして標準化するために、抽出された訓練データに１つ以上の変換を適用するように構成することができる。前処理モジュールは、偽のメタデータを含む、または観測値をほとんど含まない特徴を切り捨てるように構成することができる。前処理モジュールは、特徴値のエンコーディングを標準化するようにさらに構成することができる。種々のデータセットはしばしば、データセットのソースに応じて、異なる方法でコード化された同じ特徴値を有し得る。例えば「９００」、「９００．０」、「９０４」、「９０４．０」、「−１年」、「−１．０」、「無し（Ｎｏｎｅ）」および「ＮａＮ」はすべて「欠測」特徴値に対してコード化してもよい。前処理モジュールは、同じ特徴値に関するエンコーディングバリアントを認識し、かつ任意の特徴値に関するＵｎｉｆｏｒｍエンコーディングを有するデータセットを標準化するように構成することができる。前処理モジュールはしたがって、訓練・予測モジュールのための入力データにおける不規則性を減らすことができ、それによって訓練・予測モジュールの頑健性を改善する。
【００８０】
データの標準化に加えて、前処理モジュールはまた、特定の特徴値を異なるデータ表現に再コード化するように構成することができる。いくつかの例では、データセットにおける特徴値の元々のデータ表現は、評価モデルの構築にとって理想的ではないかもしれない。例えば、対応する特徴値が１〜９の整数としてコード化される絶対的な特徴については、各整数値は、他の値に依存しない異なる意味内容を有し得る。例えば、「１」の値と「９」の値は共に特定の分類と高度に相関し得るが、他方で「５」の値はそうではない。整数自体としてコード化された特徴値の元々のデータ表現は、各値の特有の意味内容を捕らえることができないであろうが、それは値が線形モデルで表されるからである（例えば、特徴を切り離して考慮する場合、「５」の回答は被験体を「１」と「９」の間に直角に据える）；しかしながら、そのような解釈は、「１」と「９」が任意の分類と高度に相関している一方で「５」がそうではない前述のケースにおいては不正確である。例えば、各特徴値の意味内容を評価モデルの構造で確実に捕らえるために、前処理モジュールは、「Ｏｎｅ−ｈｏｔ」様式で、絶対的な特徴に対応する特徴値等の特定の特徴値を再コード化する命令を含んでもよい。「Ｏｎｅ−ｈｏｔ」表現では、特徴値は０または１の数値を有する一連のビットとして表されてもよく、ビットの数は特徴に関する可能性のある数値の数に対応する。被験体に関する特徴値のみが、「０」として表された全ての他の数値と共に「１」として表されてもよい。例えば、可能性のある回答が１から９の整数を含む質問に被験体が「４」と答えた場合、元々のデータ表現は［４］であり得、およびＯｎｅ−ｈｏｔ表現は［０  ０  ０  １  ０  ０  ０  ０  ０］であり得る。特徴値のそのようなＯｎｅ−ｈｏｔ表現は、そのような表現が必要な場合に、すべての数値を他の可能性のある数値と無関係に考慮することを可能にする。したがって、各特徴に関して最も適切なデータ表現を使用して訓練データを再コード化することによって、前処理モジュールは、訓練データを使用して構築された評価モデルの精度を改善することができる。
【００８１】
前処理モジュールは、下流のモジュールがデータを正しく処理できるように、いかなる欠測値データも帰するようにさらに構成することができる。例えば、訓練モジュールに提供される訓練データセットが質問の１つに対する回答を欠いたデータを含む場合、前処理モジュールは欠測値を提供することができ、その結果、データセットは訓練モジュールによって正しく処理することができる。同様に、予測モジュールに提供される新たなデータセットが１つ以上の特徴値を欠いている場合（例えば、照会されているデータセットは、尋ねられる一連の質問のうち第１の質問に対する回答だけを含む）、前処理モジュールは予測モジュールによるデータセットの適正な処理を可能にするために欠測値を提供することができる。絶対的な特徴値を有する特徴に関しては（例えば、被験体における特定の挙動の表示範囲）、欠測値はそういうものとして特異的に指定された適切なデータ表現として提供することができる。例えば、絶対的な特徴が、本明細書に記載されるＯｎｅ−ｈｏｔ表現でコード化される場合、前処理モジュールは、一連の「０」ビットとして欠けている絶対的な特徴値をコード化する。連続的な特徴値を有する特徴（例えば被験体の年齢）に関しては、可能性のある値の全ての平均値を欠測値の代わりに提供することができる（例えば４歳）。
【００８２】
例えば、訓練モジュール（１１０）は、評価手順で使用されることになる評価モデルを構築して訓練するために、機械学習アルゴリズムまたは他のアルゴリズムを利用することができる。評価モデルは、もしあれば、任意の特徴値と、評価手順によってスクリーニングされることになる特定の発達障害との間の統計的関係を、訓練データに基づいてとらえるように構築することができる。評価モデルは、例えば、１つ以上の発達障害の複数の臨床的特徴と臨床的診断との間の統計的相関を含み得る。任意の特徴値は、評価手順で評価されることになる複数の発達障害の各々を分類するために、異なる予測の有用性を有し得る。例えば、空想遊びまたはごっこ遊びを行うための被験体の能力を含む特徴の前述の例において、特徴値「３」または「空想遊びの多様性なし」は、自閉症の分類のために高度な予測の有益性を有する場合もあり、他方で同じ特徴値はＡＤＨＤの分類に関しては低い予測の有益性を有し得る。したがって、各特徴値に関して、評価手順によってスクリーニングされる複数の発達障害の各々を予測するための特定の特徴値の確率を記載する確率分布が抽出され得る。機械学習アルゴリズムは、１つ以上の特徴値を含むデータセットがモデルに適合される場合、訓練データからこれらの統計的関係を抽出し、かつ発達障害の正確な予測を生み出すことができる評価モデルを構築するために使用することができる。
【００８３】
１つ以上の機械学習アルゴリズムが、変数減増法および／またはグラフ式モデル（双方共に特徴間のインタラクションを推測するという有利性を有し得る）を展開するサポートベクターマシン等の、評価モデルを構築するために使用されてもよい。例えば、機械学習アルゴリズムまたは他の統計的アルゴリズムを使用してもよく、ＡＤＴｒｅｅ（ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ  ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）、決定株、関数木（ＦＴ）、ロジスティックモデルツリー（ＬＭＴ）、ロジスティク回帰、ランダムフォレスト、線形分類子、または当技術分野で既知の任意の機械学習アルゴリズムまたは統計的アルゴリズム等である。アンサンブル法を生み出すために１つ以上のアルゴリズムを一緒に使用してもよく、アンサンブル法は、バイアスおよび／または分散を減らすためにブースティング（例えばＡｄａＢｏｏｓｔ、ＬＰＢｏｏｓｔ、ＴｏｔａｌＢｏｏｓｔ、ＢｒｏｗｎＢｏｏｓｔ、ＭａｄａＢｏｏｓｔ、ＬｏｇｉｔＢｏｏｓｔ等）等の機械学習アンサンブルメタアルゴリズムを使用して最適化されてもよい。一旦、評価モデルが訓練データから抽出されると、モデルは、１つ以上の発達障害を有する被験体のリスクを評価するために予測ツールとして使用され得る。機械学習分析は、例えば、Ｒ、Ｗｅｋａ、Ｐｙｔｈｏｎ、および／またはＭａｔｌａｂ等の、当技術分野で既知の多くのプログラミング言語およびプラットフォームの１つ以上を使用して行なわれてもよい。
【００８４】
ランダムフォレスト分類類子は、通常は複数の決定木を含み、出力予測は個々のツリーの予測された分類の様式であるが、ランダムフォレストは訓練データへの過剰適合を減らすのに有用であり得る。決定木の集団は、各分枝または決定ノードにおいて特徴のランダムなサブセットを使用して構築することができる。ジニ基準（Ｇｉｎｉ  ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）を使用して最良のパーティションを選択してもよく、算出された最低のジニ不純度を有する決定ノードが選択される。予測時間において、「票」がすべての決定木にわたってとられ、多数票（または予測された分類の様式）が予測された分類として出力され得る。
【００８５】
図３は、ランダムフォレスト分類子に基づいた典型的な評価モデル（１６０）の一部を例示する概略図である。評価モジュールは、決定木（１６５ａ）と（１６５ｂ）等の複数の個々の決定木（１６５）を含んでもよく、その各々は、訓練データ内の特徴のランダムなサブセットを使用して独立して生成することができる。決定木はそれぞれ、図３に示される決定ノード（１６６）と（１６７）等の１つ以上の決定ノードを含んでもよく、各決定ノードは  疾病の予測を規定する。例えば、決定ノード（１６）は、個体の任意のデータセットに関して、ＡＤＩ−Ｒ質問＃８６（異常が最初に明らかになった年齢）に対する回答が４以下であるという疾病を断定する。決定ノード（１６７）は、任意のデータセットに関して、ＡＤＩ−Ｒ質問＃５２（提示と方向性注意［ｓｈｏｗｉｎｇ  ａｎｄ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ  ａｔｔｅｎｔｉｏｎ］）への回答が８以下であるという疾病を断定する。各決定ノードにおいて、決定木は、決定ノードに付けられた疾病の予測が真であるかどうかに基づいて分枝し、予測ノード（例えば（１６６ａ）、（１６６ｂ）、（１６７ａ）、（１６７ｂ））に導くことができる。各予測ノードは、評価モジュールによって評価される分類または疾病の１つ以上に関して、「票」を表す出力値（図３の「値」）を含むことができる。例えば、図３に示される予測ノードでは、出力値は、自閉症を有する、またはノンスペクトラムであると分類された個体に関する票を含む。予測ノードを、１つ以上の追加の決定ノードの下流（図３には示さず）に導くことができ、各決定ノードは、対応する出力値を有する対応する予測ノードに関連した決定木の追加の分枝に導かれる。ジニ不純度は、各決定木の分子が構成され得ることに基づいて、有益な特徴を見つけるために基準として使用され得る。
【００８６】
評価モデルにおいて照会されているデータセットが「葉」、またはさらなる下流の分枝のない最終的予測へと達すると、葉の出力値は特定の決定木に関する票として出力することができる。ランダムフォレストモデルは複数の決定木を含むため、フォレスト内のすべての木にわたる最終票は、最終票および被験体の対応する分類を生み出すために合計することができる。２つの決定木のみが図３に示されているが、該モデルはいかなる数の決定木をも含み得る。多くの数の決定木は、個々の決定木の各々の差異を減らすことによって、訓練データへの評価モデルの過剰適合を減らすのを助けることができる。例えば、評価モデルは、少なくとも約１０の決定木、例えば少なくとも約１００の個々の決定木またはそれ以上を含むことができる。
【００８７】
線形分類子のアンサンブルはまた、本明細書に記載される評価モデルの微分に適している場合もある。各線形分類子は、「切片項」なしで、確率的勾配降下法で個々に訓練することができる。切片項の欠如は、分類子が欠けている特徴値からの有意性を導き出すことを防ぐことができる。例えば、被験体が質問に答えず、したがって前記質問に対応する特徴値が被験体のデータセットにおいて一連の「０」ビットとして表現されると、切片項なしで訓練された線形分類子は、一連の「０」ビットに対する有意性に帰さない。結果として得られる評価モデルは、したがって、特徴または被験体によって回答される質問の選別と、モデルによって判定される被験体の最終分類との間の相関を確立することを回避することができる。そのようなアルゴリズムは、特徴または質問ではなく、被験体により提供される特徴値または回答のみが、被験体の最終分類の要素として考慮されることを保証するのを助けることができる。
【００８８】
訓練モジュールは特徴選択を含んでもよい。１つ以上の特徴選択アルゴリズム（サポートベクターマシン、畳み込みニューラルネット等）が、特定の発達障害を有する個体と有さない個体を区別することができる特徴を選択するために使用されてもよい。障害の異なるセットが、異なる障害の識別子に関するものとして選択されてもよい。ステップワイズ（ｓｔｅｐｗｉｓｅ  ｂａｃｋｗａｒｄｓ）アルゴリズムを他のアルゴリズムと共に使用してもよい。特徴選択手順は、特徴の最適な数の測定を含んでもよい。
【００８９】
訓練モジュールは、導き出した評価モデルの性能を評価するように構成されてもよい。例えば、データの分類における精度、感度、および特異度を評価することができる。評価は、適切な機械学習アルゴリズムまたはそのパラメータを選択する歳のガイドラインとして使用することができる。訓練モジュールは、したがって、感度（有病正診率）に対して特異度（無病正診率）を最大化するために、導き出された評価モデルを更新し、および／または改良することができる。クラス不均衡またはサンプルバイアスが訓練データに存在する場合、そのような最適化は特に有用であり得る。
【００９０】
少なくともいくつかの例では、利用可能な訓練データは、特定の発達障害と診断された個体に向かってゆがめられてもよい。そのような例では、訓練データは、サンプルバイアスを反映する評価モデルを生成してもよく、その結果としてモデルは、それを否定する強力な事例が存在しなければ、被験体が特定の発達障害のリスクにあると仮定する。新たなデータは、訓練データに存在するものに類似するサンプルバイアスを含まないであろう被験体集団から導き出され得るため、そのような特定のサンプルバイアスを組み込む評価モデルは、新たなまたは未分類のデータの予測を生成する際の理想的な性能に満たない。ゆがめられた訓練データを使用して評価モデルを構築する際のサンプルバイアスを減らすために、サンプルの重みが評価モデルを訓練する際に適用されてもよい。サンプルの重みづけは、モデル訓練プロセス中にサンプルの特定のセットに対する比較的より大きな有意性の度合いを与える工程を含むことができる。例えば、モデル訓練中に、訓練データが自閉症と診断された個体の方へとゆがめられる場合、より高い有意性は、自閉症と診断されていない個体からのデータに帰することができる（例えば、自閉症と診断された個体からのデータより最大で５０倍多い有意性）。そのようなサンプルの重みづけ技術は実質的に、訓練データに存在するサンプルバイアスの平衡を保つことができ、それによって現実世界においてデータを分類する際のバイアスを減らし、精度を改善する評価モデルを生成する。評価モデルの生成に対する訓練データサンプルのバイアスの寄与をさらに減らすために、ブースティング技術が訓練プロセス中に実施されてもよい。ブースティングは反復プロセスを含み、訓練の１つの反復の後に、各サンプルデータポイントの重みづけが更新される。例えば、反復の後に誤って分類されたサンプルは、より高い有意性で更新することができる。訓練プロセスはその後、訓練データに関して最新の重みづけで繰り返されてもよい。
【００９１】
訓練モジュールは、訓練データを使用して構築された評価モデルを確認するように構成された認証モジュール（１１５）をさらに含んでもよい。例えば、認証モジュールは、層化抽出法を用いたＫ−分割交差検証（Ｓｔｒａｔｉｆｉｅｄ  Ｋ−ｆｏｌｄ  ｃｒｏｓｓ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）を実施するように構成されてもよく、ここでｋは、訓練データが交差検証のために分割される分割数を表す。例えば、ｋは、３、４、５、６、７、８、９または１０等の１より大きい任意の整数、または可能性として、訓練データに評価モデルを過剰適合させるリスクに応じてより大きい整数であり得る。
【００９２】
訓練モジュールは、ローカルメモリおよび／またはリモートサーバーに訓練された評価モデルを保存するように構成されてもよく、その結果、モデルは、訓練モジュールによる修正のために、または予測モジュール（１２０）による予測の生成のために、回復され得る。
【００９３】
図４は、本明細書に記載される予測モジュール（１２０）の方法の典型的な操作フロー（４００）である。予測モジュール（１２０）は、訓練モジュールに構築された評価モデルに新たなデータを適合させることによって、任意の被験体の予測分類（例えば発達障害）を生成するように構成され得る。工程（４０５）において、予測モジュールは、本明細書に記載されるように、例えば、偽性のメタデータを落とすことによって、特徴値の均一なエンコーディングを適用することによって、異なるデータ表現を使用して選択された特徴を再コード化することによって、および／または欠測値ポイントを帰することによって、データを標準化するために前処理モジュールによって処理される場合もある新たなデータを受信することができる。新たなデータは、特定の被験体に関する一連の特徴および対応する特徴値を含むことができる。本明細書に記載されるように、特徴は、被験体に提示される複数の質問、被験体の観察、または被験体に割り当てられるタスクを含んでもよい。特徴値は、尋ねられた質問に対する被験体の回答、または被験体の反応等の、被験体の特性に対応する被験体からの入力データを含んでもよい。予測モジュールに提供される新たなデータは、データに関連する既知の分類または診断を有し、または有さなくてもよく；いずれであっても、予測モジュールは、被験体に関する予測分類を生成する際に事前に割り当てられた分類情報を使用しなくてもよい。新たなデータは、複数の発達障害の１つ以上を有するリスクに関して診断または評価される被験体に関する、事前に収集された完全なデータセットを含んでもよい。代替的にまたは組み合わせて、新たなデータは、例えば本明細書でさらに詳細に記載されるようなユーザーインタフェースを用いて、被験体または被験体の介護者からリアルタイムで収集されたデータを含んでもよく、その結果、完全なデータセットは、被験体によって提供される新たな特徴値の各々が評価モデルに対して連続的に照会されるに伴ってリアルタイムで集合させることができる。
【００９４】
工程（４１０）において、予測モジュールは、モデルを保存するために構成されたローカルメモリおよび／またはリモートサーバーからの、訓練モジュールによって構築された、事前に保存された評価モデルをロードすることができる。工程（４１５）において、被験体の予測分類を生成するために新たなデータを評価モデルに適合させる。工程（４２０）において、モジュールは、例えば９０％以上の信頼区間、例えば９５％以上内の、閾値を上回る信頼区間内にデータの適合が１つ以上の特定の障害（例えば自閉症、ＡＤＨＤ等）の予測を生成することができるかどうかをチェックすることができる。もしそうであれば、工程（４２５）に示されるように、予測モジュールは、被験体の診断、または被験体がリスクに瀕している障害として、１つ以上の発達障害を出力することができる。予測モジュールは、被験体が設定された閾値を超えるリスクにあると判定された複数の発達障害を出力し、随意に、リスクの順に複数の障害を提示してもよい。予測モジュールは、最大のリスクに瀕していると被験体が判定される１つの発達障害を出力してもよい。予測モジュールは、被験体が併発症のリスクを判定される２つ以上の発育障害を出力してもよい。予測モジュールは、評価モジュールにおいて１つ以上の発達障害の各々に関して判定されたリスクを出力してもよい。予測モジュールが指定された閾値以上の信頼区間内のいかなる特定の発達障害にもデータを適合させることができない場合、予測モジュールは工程（４３０）において、照会可能なさらなる特徴があるかどうかを判定していもよい。新たなデータが事前に収集された完全なデータセットを含み、およびいかなる追加の特徴値に関しても被験体を照会することができない場合、工程（４４０）に示されるように、「診断なし」が予測された分類として出力され得る。新たなデータが、予測プロセス中に被験体または介護者からリアルタイムで収集されたデータを含む場合、予測モジュールに提供された各新たな入力データ値を用いてデータセットが更新され、かつ各更新されたデータセットが評価モデルに適合するように、予測モジュールは、追加の特徴値に関して被験体を照会することが可能であり得る。予測モジュールが評価モジュールに含まれるすべての特徴に関して既にデータを得ている場合、工程（４４０）に示されるように、予測モジュールは「診断なし」を被験体の予測分類として出力してもよい。工程（４３５）に示されるように、被験体にまだ提示されていない特徴が存在する場合、予測モジュールは、例えば被験体に追加の質問を提示することによって、被験体から追加の入力データ値を得てもよい。次に、追加の入力データを含む最新のデータセットが、再び評価モデルに適合されてもよく（工程４１５）、および予測モジュールが出力を生成することができるまでループが続いてもよい。
【００９５】
図５は、非限定的な例として、本明細書に記載される特徴推奨モジュール（１２５）の典型的な操作フロー（５００）である。予測モジュールは、被験体に関する事前に提供された特徴値に基づいて、被験体において評価されることになる次の最も予測されるまたは関連する特徴を識別、選択または推奨するように構成された、特徴推奨モジュール（１２５）をさらに含んでもよい。例えば、特徴推奨モジュールは質問推奨モジュールであってもよく、モジュールは、事前に提示された質問への回答に基づいて、被験体または介護者に提示される最も予測される次の質問を選択することができる。特徴推奨モジュールは、特定の被験体の発達障害の分類の際に最も高い、予測される有益性を有する１つ以上の次の質問または特徴を推奨するように構成することができる。特徴推奨モジュールはしたがって、被験体に評価手順を動的に適合させるのを助けることができ、それによって予測モジュールが、より短い評価時間と改善された感度および精度で予測を生成するのを可能にする。さらに特徴推奨モジュールは、被験体によって事前に提供される特徴値に基づいて、特定の被験体が最も有するであろう１つ以上の特定の発達障害の予測に最も関連する、被験体に提示される特徴の選択によって、予測モジュールによって生成される最終予測の特異度を改善するのを助けることができる。
【００９６】
工程（５０５）において、特徴推奨モジュールは、評価手順において被験体から既に得られたデータを入力すると、受信が可能である。入力された被験体データは、被験体によって提供される一連の特徴および対応する特徴値を含むことができる。工程（５１０）において、特徴推奨モジュールは、被験体、介護者または臨床医の１人以上に提示されることになる次の特徴の推奨のための「特徴の候補」と見なされる１つ以上の特徴を選択することができる。既に提示された特徴は、考慮される特徴の候補のグループから除外することができる。随意に、特定の基準を満たす追加の特徴もまた、本明細書で以下にさらに詳細に記載されるように、特定の特徴の候補のグループから除外されてもよい。
【００９７】
工程（５１５）において、特徴推奨モジュールは、各特徴の候補の「予測される特徴重要度」を評価することができる。特徴の候補は、特定の被験体に関して特定の発達障害を予測する際の、それらの「予測される特徴重要度」、また各特徴の候補の推定される有益性に関して評価することができる。特徴推奨モジュールは、以下に基づいてアルゴリズムを利用してもよい：（１）特定の発達障害を予測する際の、特定の特徴値の重要度または関連性；および（２）被験体が特定の特徴値を提供し得る確率。例えば、ＡＤＯＳ質問Ｂ５への回答「３」が自閉症の分類と高度に相関している場合、この回答は自閉症の予測に関して高い有益性を有する特徴値と見なすことができる。手近の被験体がまた、前記質問Ｂ５に対して「３」と答える確率が高い場合、特徴推奨モジュールはこの質問を、より高い、予測される特徴重要度と判定することができる。例えば、特徴の予測される特徴重要度を判定するために使用することができるアルゴリズムは、図６に関するさらなる詳細に記載される。
【００９８】
工程（５２０）において、特徴推奨モジュールは、工程（５１５）で判定される特徴の予測される特徴重要度に基づいて、被験体の次に提示される１つ以上の特徴の候補を選択することができる。例えば、各特徴の候補の予測される特徴重要度は、スコアまたは実数として表されてもよく、それは次に、他の特徴と比較してランク付けされ得る。望ましいランク、例えばトップ１０、トップ５、トップ３、トップ２、または最高ランクを有する特徴の候補は、被験体の次に提示される特徴として選択されてもよい。
【００９９】
図６は、本明細書に記載される特徴推奨モジュール（１２５）によって行なわれる、予測される特徴重要度測定アルゴリズム（１２７）を判定する方法の典型的な操作フロー（６００）である。
【０１００】
工程（６０５）において、アルゴリズムは、特定の発達障害を予測する際の特定の特徴値の重要度または関連性を判定することができる。特定の発達障害の予測の際の特定の特徴値の重要度または関連性は、訓練データを使用して構築された評価モデルから抽出することができる。そのような「特徴値の重要度」は、被験体の最終分類の判定に際して、任意の特徴値の役割がどれくらい関連するか、存在すべきか否かの基準として概念化することができる。例えば、評価モデルがランダムフォレスト分類子を含む場合、特定の特徴値の重要度は、ランダムフォレスト分類子の枝に位置づけられる関数であり得る。一般的には、決定木の特徴の平均位置が比較的高い場合、特徴は比較的高い特徴重要度を有し得る。特定の評価モデルを考慮した任意の特徴値の重要度は、効率的に、特徴推奨モジュールまたは訓練モジュールのいずれかによって計算することができ、訓練モジュールは特徴推奨モジュールに計算された統計を流してもよい。代替的に、特定の特徴値の重要度は、前記特徴値が被験体によって提供された場合に帰結するであろう実際の予測信頼の関数であり得る。任意の特徴の候補に関する各可能性のある特徴値に関して、特徴推奨モジュールは、被験体の事前に提供された特徴値と現在想定される特徴値に基づいて、１つ以上の発達障害を予測するための実際の予測信頼を計算するように構成することができる。
【０１０１】
各特徴値は、評価手順がそのスクリーニングのために設計された各発達障害の異なる重要度を有し得る。したがって、各特徴値の重要度は、評価される複数の発達障害の各々に関する正確な予測を生み出す特徴値の確率を記載する確率分布として表され得る。
【０１０２】
工程（６１０）において、特徴推奨モジュールは、被験体が各特徴値を提供する確率を判定することができる。被験体が特定の特徴値を提供し得る確率は、任意の適切な統計モデルを使用して計算することができる。例えば、以下のような式の数値を見つけるために、大規模な確率的グラフィカルモデル（ｌａｒｇｅ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌ）を使用することができる：
ｐｒｏｂ（Ｅ＝１｜＝１，Ｂ＝２，Ｃ＝１）
式中、ＡとＢとＣは予測モジュールにおける異なる特徴と質問を表し、および整数１と２は、特徴（または質問への可能性のある回答）に関する可能性のある異なる特徴値を表す。特定の特徴値を提供する被験体の確率は、次に、以下の式を用いて、ベイズの定理を使用して計算され得る：
ｐｒｏｂ（Ｅ＝１｜Ａ＝１，Ｂ＝２，Ｃ＝１）＝ｐｒｏｂ（Ｅ＝１，Ａ＝１，Ｂ＝２，Ｃ＝１）／ｐｒｏｂ（Ａ＝１，Ｂ＝２，Ｃ＝１）
そのような式は、計算時間と求められる処理資源の両方の観点から、計算上、費用がかかるであろう。代替的に、または明確にベイズの定理を使用した確率の計算と組み合わせて、ロジスティク回帰または他の統計的エスティメータを使用してもよく、ここで確率は機械学習アルゴリズムから抽出したパラメータを使用して推定される。例えば、下記式は、被験体が特定の特徴値を提供し得る確率を推定するために使用されてもよい：
ｐｒｏｂ（Ｅ＝１｜Ａ＝１，Ｂ＝２，Ｃ＝１）≒ｓｉｇｍｏｉｄ（ａ１＊Ａ＋ａ２＊Ｂ＋ａ３＊Ｃ＋ａ４）
式中、ａ１とａ２とａ３とａ４は、訓練された評価モデルから判定された一定の係数であり、この式を最大限正確にするように試みる最適化アルコリズムを使用して学習され、およびｓｉｇｍｏｉｄは、この式を確率に変化させることができる非線形関数である。そのようなアルゴリズムは素早く訓練することができ、および結果として得られる式は、例えば評価手順の実施中に、アプリケーションで素早く計算することができる。４つの係数が言及されているが、当業者によって認識されるように、有用な数の計数が使用されてもよい。
【０１０３】
工程（６１５）において、各特徴値の予測重要度は、工程（６０５）と（６１０）で計算されたメトリックの組み合わせに基づいて判定することができる。これらの２つの因子に基づいて、特徴推奨モジュールは、特定の発達障害を予測する際に特定の特徴値の期待効用を判定することができる。乗算による予測重要度の判定に本明細書は言及するが、予測重要度は、例えばルックアップテーブル、ロジック、または割り算等の方法で係数とパラメータを組み合わせることによって判定することができる。
【０１０４】
工程（６２０）において、工程（６０５−６１５）は、候補となる各特徴のあらゆる可能性のある特徴値に関して繰り返すことができる。例えば、特定の質問に４つの可能性のある回答がある場合、４つの可能性のある回答の各々の予測される重要度が判定される。
【０１０５】
工程（６２５）において、特徴の各候補の、すべての予測重要度または予測される特徴重要度を判定することができる。工程（６２０）で判定されるように、各特徴の予測される特徴重要度は、特徴に関するあらゆる特徴値の特徴数値重要度を合計することによって判定することができる。したがって、任意の特徴に関するすべての可能性のある特徴値に及ぶ期待効用を合計することによって、特徴推奨モジュールは、事前の回答に応じて特定の発達障害を予測するための特徴のすべての予測される特徴重要度を判定することができる。
【０１０６】
工程（６３０）において、工程（６０５−６２５）は、特徴推奨モジュールによって考慮された特徴のすべての候補に関して繰り返すことができる。特徴の候補は、質問等の可能性のある特徴のサブセットを含んでもよい。したがって、特徴のすべての候補に関する予測される特徴重要度スコアを生成することができ、および特徴の候補は、予測される特徴重要度の最も高いものから最も低いものの順でランク付け可能である。
【０１０７】
随意に、工程（６０５）と（６１０）で判定される２つの因子に加えて、第３の因子もまた、各特徴値の重要度を判定する際に考慮に入れてもよい。被験体の事前に提供された特徴値に基づいて、複数の発達障害の１つ以上を有する被験体の確率を判定することができる。そのような確率は、被験体によって提供される特徴値に基づいた、複数のスクリーニングされた発達障害の各々を有する被験体の確率を指示する、評価モデルに保存された確率分布に基づいて判定することができる。被験体に提示される次の特徴を選択する際に、アルゴリズムは、手近の被験体が有する可能性が最も高い１つ以上の発達障害の予測にとって最も重要または最も関連する特徴値に、より大きな重みを与えるように構成されてもよい。例えば、事前に提供された被験体の特徴は、被験体が、評価される他の発達障害のいずれかよりも知的障害、または言葉の遅れと言語発達遅滞のいずれかを有するより高い確率を有していることを示し、特徴推奨モジュールは、自閉症、ＡＤＨＤ、または評価がそのスクリーニングのために設計されている他の発達障害を予測するためのより高い重要度を有する特徴よりもむしろ、知的障害、または言葉の遅れと言語発達遅滞のいずれかを予測するためのより高い重要度を有する特徴値を有利にし得る。特徴推奨モジュールはしたがって、予測モジュールによって手近の被験体に予測プロセスを適合させることができ、より高い細分性と信頼性を有する最終分類を生み出すために被験体の可能性のある発達障害に関連するより多くの特徴を提示する。
【０１０８】
上記の工程は、予測される特徴重要度判定アルゴリズム（１２７）の典型的な操作フロー（６００）を示すが、当業者は、本明細書に記載の技術に基づいて多くの変化形体を認めることだろう。工程は、異なる順序で完了されてもよい。工程は追加され、または削除されてもよい。工程のいくつかは、他の工程のサブ工程を含んでもよい。工程の多くは、ユーザーによって望まれる頻度で繰り返されてもよい。
【０１０９】
特徴推奨モジュールの典型的な実装がここで記載される。被験体Ｘは、評価手順における質問（特徴）Ａ、Ｂ、Ｃに対する答え（特徴値）を提供する：
被験体Ｘ＝｛‘Ａ’：１，‘Ｂ’：２，‘Ｃ’：１｝
特徴推奨モジュールは、最終分類または診断に達するための予測信頼度を最大限に高めるために、質問Ｄまたは質問Ｅを次に提示すべきかどうかを判定することができる。被験体Ｘの先の回答を考慮して、特徴推奨モジュールは、被験体Ｘが質問ＤとＥ各々に可能性のある各回答を提供する確率を以下のように判定する：
ｐｒｏｂ（Ｅ＝１｜Ａ＝１，Ｂ＝２，Ｃ＝１）＝０．１
ｐｒｏｂ（Ｅ＝２｜Ａ＝１，Ｂ＝２，Ｃ＝１）＝０．９
ｐｒｏｂ（Ｄ＝１｜Ａ＝１，Ｂ＝２，Ｃ＝１）＝０．７
ｐｒｏｂ（Ｄ＝２｜Ａ＝１，Ｂ＝２，Ｃ＝１）＝０．３
質問ＤとＥ各々への可能性のある各回答の特徴重要度は、記載される評価モデルに基づいて計算することができる。代替的に、質問ＤとＥの各々に対する可能性のある各回答の特徴重要度は、被験体が特定の回答をした場合の結果であろう実際の予測信頼度として計算することができる。各回答の重要度は、任意の適切な数値尺度で様々な数値を使用して表すことができる。例えば：
重要度（Ｅ＝１）＝１
重要度（Ｅ＝２）＝３
重要度（Ｄ＝１）＝２
重要度（Ｄ＝２）＝４
計算された確率と特徴値重要度に基づいて、特徴推奨モジュールは、各質問の予測される特徴重要度を以下のように計算することができる：
予測［重要度（Ｅ）］＝（ｐｒｏｂ（Ｅ＝１｜Ａ＝１，Ｂ＝２，Ｃ＝１）＊重要度（Ｅ＝１）
＋（ｐｒｏｂ（Ｅ＝２｜Ａ＝１、Ｂ＝２、Ｃ＝１＊重要度（Ｅ＝２）
＝０．１＊１＋０．９＊３
＝２．８
予測［重要度（Ｄ）］＝（ｐｒｏｂ（Ｄ＝１｜Ａ＝１，Ｂ＝２，Ｃ＝１）＊重要度（Ｄ＝１）
＋（ｐｒｏｂ（Ｄ＝２｜Ａ＝１，Ｂ＝２，Ｃ＝１）＊重要度（Ｄ＝２）
＝０．７＊２＋０．３＊４
＝２．６
したがって、質問Ｄが概してその回答に対するより高い特徴重要度を有するとしても、質問Ｅの回答からの予測される特徴重要度（関連性としても言及される）は、質問Ｄのそれよりも高いと判定される。したがって、特徴推奨モジュールは、被験体Ｘに提示される次の質問として、質問Ｅを選択することができる。
【０１１０】
被験体に提示される次の最良の特徴を選択する場合、特徴の候補が、被験体に既に提示された特徴と高い共分散を有する場合、特徴推奨モジュール（１２５）は１つ以上の特徴の候補を考慮から除外するようにさらに構成されてもよい。種々の特徴の共分散は、訓練データに基づいて判定されてもよく、および訓練モジュールによって構築された評価モデルに保存されてもよい。特徴の候補が、事前に提示された特徴と高い共分散を有する場合、特徴の候補は、比較的少ない追加の予測される有益性を加える場合もあり、したがって、評価手順の効率を最適化するために被験体への将来の提示から除外されてもよい。
【０１１１】
予測モジュール（１２０）は、ユーザーインタフェース（１３０）と、評価手順に関与する人物（例えば被験体または被験体の介護者）をインタラクトしてもよい。ユーザーインタフェースには、パソコン、タブレット、またはスマートフォン等の、予測モジュールにユーザーをアクセス可能にするコンピューティングデバイスのディスプレイ等のユーザーインタフェースが提供されてもよい。コンピューティングデバイスは、例えばモバイルアプリケーションの形態で、ユーザーインタフェースを提供するための指示を含むプロセッサを含んでもよい。ユーザーインタフェースは、予測モジュールからの命令をユーザーに表示し、および／またはコンピューティングデバイスによって提供される入力方式でユーザーからの入力を受信するように構成することができる。したがって、ユーザーは、ユーザーインタフェースを有する予測モジュールとインタラクトすることによって、例えば予測モジュールによって提示される質問（特徴）に応じた回答（特徴値）を提供することによって、本明細書に記載される評価手順に関与することができる。ユーザーインタフェースは、リアルタイムで評価手順を実施するように構成されてもよく、それによってユーザーは一度に１つの質問に答え、予測モジュールは、特徴推奨モジュールによってなされた推奨に基づいて尋ねるべき次の最良の質問を選択することができる。代替的にまたは組み合わせて、ユーザーインタフェースは、例えば特徴のセットに対応する特徴値の完全なセットをユーザーにアップロードさせることによって、ユーザーからの新たなデータの完全なセットを受信するように構成されてもよい。
【０１１２】
本明細書に記載されるように、１つ以上の発達障害の識別に関連する対象の特徴は、多くの方法で被験体において評価され得る。例えば、被験体または介護者または臨床医は、対象の特徴が被験体に存在する範囲を評価するように設計された一連の質問をされてもよい。次に、提供される回答は、被験体の対応する特徴値を表すことができる。ユーザーインタフェースは、被験体（または被験体に代わって評価手順に関与する任意の人物）に一連の質問を提示するように構成されてもよく、これは、本明細書に記載される１セットの質問の候補から動的に選択されてもよい。質疑応答に基づくそのような評価手順は、完全にマシンによって実施することができ、したがって被験体の発達障害の非常に迅速な予測を提供することができる。
【０１１３】
代替的にまたは組み合わせて、被験体における対象の特徴は、例えば被験体の映像を用いて、被験体の挙動を観察することで評価されてもよい。ユーザーインタフェースは、被験体または被験体の介護者が被験体の１つ以上の映像を記録またはアップロードできるように構成されてもよい。対象の特徴に関する被験体の特徴値を判定するために、有資格者がその後に映像フィルムを分析してもよい。代替的にまたは組み合わせて、特徴値の測定のための映像分析は、マシンによって行なわれてもよい。例えば、映像分析は、対象の検出（例えば、被験体、被験体の空間的な位置、顔、眼、口、手、四肢、指、つま先、足等）、続いて対象の動きの追跡を含んでもよい。映像分析は、被験体の性別、および／または被験体が話す言語の熟達を推測してもよい。映像分析は、表情を推測し、かつ経時的に表情を追跡するために、顔全体、または鼻、眼、唇、および口等の顔の特定の目印を識別してもよい。映像分析は、眼、四肢、指、つま先、手、足を検出し、および挙動を推測するために経時的にそれらの動作を追跡してもよい。場合によっては、分析は、挙動の意図、例えば子供が騒音または大きな音楽に困惑している、自傷行為を行っている、他の人物の行動をまねしている等をさらに推測してもよい。映像ファイルに記録された音および／または音声をさらに分析してもよい。分析は、被験体の挙動のコンテキストを推測してもよい。音／音声分析は、被験体の感情を推測してもよい。ヒトおよび／またはマシンによって行なわれる被験体の映像の分析は、対象の特徴に関する特徴値を生み出すことができ、それは次に、予測モジュールへの入力のために適切にコード化され得る。被験体の発達障害の予測はその後、訓練データを使用して構築された評価モデルに対する被験体の特徴値の適合に基づいて生成されてもよい。
【０１１４】
代替的にまたは組み合わせて、被験体における対象の特徴は、被験体との構造化されたインタラクションを通じて評価されてもよい。例えば被験体は、コンピュータゲーム等のゲームをするように求められてもよく、および被験体のゲームをする能力は、被験体の１つ以上の特徴を評価するために使用されてもよい。被験体に１つ以上の刺激（例えば、ディスプレイを介して被験体に提示される視覚刺激）を提示してもよく、および刺激に対する被験体の反応は、被験体の特徴を評価するために使用されてもよい。被験体は、特定のタスクを行うように求められてもよく（例えば、被験体は、自身の指で泡をポンとはじくように求められてもよい）、要求への被験体の反応または要求されたタスクを実行する被験体の能力は、被験体の特徴を評価するために使用されてもよい。
【０１１５】
本明細書に記載される方法と装置は、次の最も予測されるまたは関連する質問を判定するために、多くの方法で構成することができる。本明細書に記載されるソフトウェア命令の少なくとも一部は、ユーザーインタフェースを提供し、質問を提示し、質問への回答を受け取るために、ローカルデバイス上でローカルに動作するように構成することができる。ローカルデバイスは、最も予測される次の質問に関してリモートサーバーに照会するために、アプリケーション・プログラム・インターフェイス（ＡＰＩ）のソフトウェア命令を伴って構成することができる。ＡＰＩは、例えば、本明細書に記載される特徴重要度に基づいて、識別された質問を返すことができる。代替的にまたは組み合わせて、ローカルプロセッサは、先の回答に応じて最も予測される次の質問を判定するための命令を伴って構成することができる。例えば、予測モジュール（１２０）は、リモートサーバーのソフトウェア命令、またはローカルプロセッサのソフトウェア命令、およびそれらの組み合わせを含んでもよい。代替的にまたは組み合わせて、特徴推奨モジュール（１２５）は、例えば、最も予測される次の質問を判定するために、リモートサーバーのソフトウェア命令、またはローカルプロセッサのソフトウェア命令、およびそれらの組み合わせを含んでもよい。例えば、本明細書に記載される特徴推奨モジュール（１２５）によって行なわれる、予測される特徴重要度判定アルゴリズム（１２７）を判定する方法の典型的な操作フロー（６００）は、本明細書に記載される１つ以上のプロセッサで行なうことができる。
【０１１６】
図７は、本明細書に記載される評価手順を行う方法（７００）を例示する。方法（７００）は、コンピューティングデバイスに設けられたユーザーインタフェースを用いて実行されてもよく、コンピューティングデバイスは、ディスプレイと、ディスプレイに提供される命令に応じてユーザー入力を受信するためのユーザーインタフェースを含む。評価手順に関与するユーザーは、被験体自身、または被験体の代わりに手順に関与する別の人物、例えば被験体の介護者であってもよい。工程（７０５）において、Ｎ番目の特徴に関するＮ番目の質問は、ディスプレイを用いてユーザーに提示することができる。工程（７１０）において、対応するＮ番目の特徴値を含む被験体の回答が受信され得る。工程（７１５）において、手近の被験体に関するデータセットは、被験体に提供されるＮ番目の特徴地を含むように更新可能である。工程（７２０）において、最新のデータセットは、予測された分類を生成するために評価モデルに適合させることが可能である。本明細書に記載されるように、工程（７２０）は予測モジュールによって行なわれてもよい。工程（７２５）において、データの適合によって特定の発達障害（例えば自閉症、ＡＤＨＤ等）の十分な信頼（例えば少なくとも９０％の信頼区間内）の予測を生成できるかどうかを判定するために、チェックを行うことが可能である。もしそうであれば、工程（７３０）に示されるように、予測された発達障害をユーザーに示すことができる。もしそうでなければ、工程（７３５）において、照会可能な追加の特徴があるかどうかを判定するためにチェックを行うことが可能である。もしそうであれば、工程（７４０）に示されるように、特徴推奨モジュールは、ユーザーに提示されることになる次の特徴を選択してもよく、および最終的な予測（例えば特定の発達障害、または「診断なし」）をユーザーに示すことができるまで、工程（７０５−７２５）を繰り返してもよい。被験体に追加の特徴を提示することができない場合、工程（７４５）に示されるように、「診断なし」が被験体に示され得る。
【０１１７】
上記の工程は、評価手順を行う典型的な方法（７００）を示すが、当業者は、本明細書に記載の技術に基づいて多くの変化形体を認めることだろう。工程は、異なる順序で完了されてもよい。工程は追加され、または削除されてもよい。工程のいくつかは、他の工程のサブ工程を含んでもよい。工程の多くは、ユーザーによって望まれる頻度で繰り返されてもよい。
【０１１８】
本開示は、本開示の方法を実施するためにプログラムされたコンピュータ制御システムを提供する。図８は、本明細書に記載される方法および装置と融合するのに適したコンピュータシステム（８０１）を示す。コンピュータシステム（８０１）は、例えば質問と回答、反応、統計的分析等の、本開示の情報の様々な態様を処理することができる。コンピュータシステム（８０１）は、ユーザーの電子装置、または電子装置に対して遠隔に位置するコンピュータシステムであり得る。電子装置はモバイル電子装置であり得る。
【０１１９】
コンピュータシステム（８０１）は中央処理装置（ＣＰＵ、本明細書ではまた「プロセッサ」および「コンピュータプロセッサ」）（８０５）を含み、これは単一のコアまたはマルチコアのプロセッサ、または並列処理用の複数のプロセッサであり得る。コンピュータシステム（８０１）はまた、メモリまたは記憶域（８１０）（例えばランダム・アクセス・メモリ、読み取り専用メモリ、フラッシュメモリ）、電子記憶装置ユニット（８１５）（例えばハードディスク）、１つ以上の他のシステムと通信するための通信インタフェース（８２０）（例えばネットワークアダプタ）、キャッシュ等の周辺機器（８２５）、他のメモリ、データ保存および／または電子ディスプレイアダプタを含む。メモリ（８１０）、記憶装置（８１５）、インターフェース（８２０）、および周辺機器（８２５）は、マザーボード等の通信バス（実線）を介してＣＰＵ（８０５）と通信している。記憶装置（８１５）は、データを保存するためのデータ記憶装置（またはデータリポジトリ）であり得る。コンピュータシステム（８０１）は、通信用インタフェース（８２０）の助けによってコンピュータネットワーク（「ネットワーク」）（８３０）に動作可能に接続され得る。ネットワーク（８３０）は、インターネット、インターネットおよび／またはエクストラネット、またはインターネットと通信しているイントラネットおよび／またはエクストラネットであり得る。ネットワーク（８３０）は、場合によってはテレコミュニケーションおよび／またはデータネットワークである。ネットワーク（８３０）は、１つ以上のコンピュータサーバーを含むことができ、それは、クラウドコンピューティング等の分散コンピューティングを可能にすることができる。ネットワーク（８３０）は、場合によってはコンピュータシステム（８０１）の助けで、ピアツーピア・ネットワークを実施することができ、これによってコンピュータシステム（８０１）に接続されたデバイスは、クライアントまたはサーバーとして動作することが可能になる場合もある。
【０１２０】
ＣＰＵ（８０５）は、機械可読命令の配列を実行することができ、これによってプログラムまたはソフトウェアに具現することができる。命令は、メモリ（８１０）等の記憶域に保存されてもよい。命令はＣＰＵ（８０５）に向けられてもよく、その後に、本開示の方法を実施するためにＣＰＵ（８０５）をプログラムする、またはそうでなければ構成することができる。ＣＰＵ（８０５）よって行なわれる操作の例は、命令取出、デコード、実行、およびライトバックを含み得る。
【０１２１】
ＣＰＵ（８０５）は集積回路等の回路の一部であり得る。システム（８０１）の他の１つ以上のコンポーネントは回路に含まれ得る。場合によっては、回路は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）である。
【０１２２】
記憶装置（８１５）は、ドライバ、ライブラリ、および保存されたプログラム等のファイルを保存することができる。記憶装置（８１５）は、ユーザーデータ、例えばユーザーのお気に入り、およびユーザープログラムを保存することができる。コンピュータシステム（８０１）は、場合によっては、イントラネットまたはインターネットを介してコンピュータシステム（８０１）と通信するリモートサーバーに配置されるような、コンピュータシステム（８０１）の外部にある１つ以上の追加のデータ記憶装置を含むことができる。
【０１２３】
コンピュータシステム（８０１）は、ネットワーク（８３０）を介して１つ以上の遠隔コンピュータシステムと通信することができる。例えば、コンピュータシステム（８０１）は、ユーザー（例えば親）の遠隔コンピュータシステムと通信することができる。遠隔コンピュータシステムとモバイル通信装置の例として、パソコン（例えば携帯用のＰＣ）、スレートまたはタブレットＰＣ（例えばＡｐｐｌｅ（登録商標）ｉＰａｄ、Ｓａｍｓｕｎｇ（登録商標）Ｇａｌａｘｙ  Ｔａｂ）、電話、スマートフォン（例えばＡｐｐｌｅ（登録商標）ｉＰｈｏｎｅ、アンドロイド対応デバイス、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ（登録商標））、または携帯情報端末があげられる。ユーザーは、ネットワーク（８３０）でコンピュータシステム（８０１）にアクセスすることができる。
【０１２４】
本明細書に記載される方法は、例えばメモリ（８１０）または電子記憶装置（８１５）等に、コピュータシステム（８０１）の電子記憶域に保存されたマシン（例えばコンピュータプロセッサ）実行可能コードによって実施することができる。マシン実行可能コードまたは機械可読コードは、ソフトウェアの形態で提供することができる。使用中に、コードはプロセッサ（８０５）によって実行され得る。いくつかの場合には、コードは、記憶装置（８１５）から取得され、プロセッサ（８０５）による容易なアクセスのためのメモリ（８１０）に保存することができる。いくつかの状況において、電子記憶装置（８１５）を排除してもよく、マシン実行可能命令がメモリ（８１０）に保存される。
【０１２５】
コードは、プリコンパイルされ、コードを実行するのに適したプロセッサを有するマシンでの使用のために構成されてもよく、あるいは実行時にコンパイルすることもできる。コードは、コードをプリコンパイルする、またはコンパイルされた様式で実行することができるように選択可能なプログラミング言語で供給することができる。
【０１２６】
コンピュータシステム（８０１）等の、本明細書に提供されるシステムおよび方法の態様は、プログラミングにおいて具現され得る。本技術の様々な態様は、典型的にはマシン（またはプロセッサ）実行可能コードおよび／または一種のマシン可読媒体で実行または具現される関連データの形態の「プロダクト」または「製品」と見なしてもよい。マシン実行可能コードは、電子記憶装置、そのようなメモリ（例えば、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ）またはハードディスクに保存することができる。「記憶」タイプの媒体は、ソフトウェアプログラミングのためにいつでも非一時的記憶を提供し得る、様々な半導体メモリ、テープドライブ、ディスクドライブ等の、コンピュータまたはプロセッサ等の有形メモリ、またはそれらの関連モジュールのいずれか、またはすべてを含むことができる。ソフトウェアのすべてまたは一部は、インターネットまたは様々な他の通信ネットワークを介して時々、通信され得る。そのような通信は、例えば、１つのコンピュータまたはプロセッサから別のコンピュータまたはプロセッサへの、例えば、管理サーバーまたはホストコンピュータからアプリケーションサーバーのコンピュータプラットフォームへの、ソフトウェアのロードを可能にし得る。したがって、ソフトウェア要素を有し得る別のタイプの媒体は、有線および光地上通信ネットワークおよび様々なエアリンクを介した、ローカルデバイス間の物理インターフェースにわたって使用されるもの等の、光波、電波、および電磁波を含む。有線または無線のリンク、光リンク等の、そのような波を運ぶ物理要素は、ソフトウェアを有する媒体としても考慮され得る。本明細書で使用されるように、非一時的な、有形の「記憶」媒体に限定されない限り、コンピュータまたはマシン「可読媒体」等の用語は、実行のためにプロセッサに命令を提供することに関与する媒体を指す。
【０１２７】
したがって、コンピュータ実行可能コード等のマシン可読媒体は、限定されないが、有形記憶媒体、ｃａｒｒｉｅｒｗａｖｅ媒体、または物理的な伝送媒体を含む多くの形態をとり得る。不揮発性記憶媒体は、例えば、図に示されるように、データベースを実装するために使用され得るもの等の、コンピュータ等の記憶デバイスのいずれかなどの、光ディスクまたは磁気ディスクを含むことができる。揮発性記憶媒体は、そのようなコンピュータプラットフォームの主記憶装置等のダイナミックメモリを含む。有形の伝送媒体は、同軸ケーブル；コンピュータシステム内にバスを含むワイヤーを含む、銅ワイヤーとファイバーオプティクスを含む。ｃａｒｒｉｅｒｗａｖｅ伝送媒体は、無線周波（ＲＦ）および赤外線（ＩＲ）データ通信中に生成されるもの等の、電気信号または電磁気信号、あるいは音波または光波の形態をとり得る。したがってコンピュータ可読媒体の共通の形態は、例えば、以下を含む：フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤまたはＤＶＤ−ＲＯＭ、他の光学媒体、パンチカード紙テープ、穴のパターンを有する他の物理的な記憶媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭおよびＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、他のメモリチップまたはカートリッジ、ｃａｒｒｉｅｒ  ｗａｖｅ転送データまたは命令、そのようなｃａｒｒｉｅｒ  ｗａｖｅを転送するケーブルまたはリンク、コンピュータがプログラミングコードおよび／またはデータを読み取るための他の媒体。コンピュータ可読媒体のこれらの形態の多くは、実行のためにプロセッサに１つ以上の命令の１つ以上の配列を運ぶことに関係し得る。
【０１２８】
コンピュータシステム（８０１）は、例えば、質問と回答、結果の分析、推奨を提供するためのユーザーインタフェース（ＵＩ）（８４０）を含む電子ディスプレイ（８３５）を含み、またはそれと通信することができる。ＵＩの例として、限定されないが、グラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）およびウェブベースのユーザーインターフェースがあげられる。
【０１２９】
本開示の方法とシステムは、１つ以上のアルゴリズムによって、および本明細書に開示される１つ以上のプロセッサと共に提供される命令で、実行することができる。アルゴリズムは、中央処理装置（８０５）による実行に際して、ソフトウェアによって実行することができる。アルゴリズムは、例えばランダムフォレスト、グラフィックモデル、サポートベクターマシン等であり得る。
【０１３０】
上記の工程は、例に従ったシステムの方法を示すが、当業者は、本明細書に記載の教示に基づいて多くの変化形体を認めることだろう。工程は、異なる順序で完了されてもよい。工程は追加され、または削除されてもよい。工程のいくつかは、サブ工程を含んでもよい。工程の多くは、プラットフォームによって有用である頻度で繰り返されてもよい。
【０１３１】
本明細書に記載される例の各々は、１つ以上の他の例と組み合わせることができる。さらに、１つ以上の例の１つ以上の構成員を、他の例と組み合わせることができる。
【０１３２】
＜実験データ＞
本明細書に記載されるデータ処理モジュールは、Ｐｙｔｈｏｎ  ２．７，  Ａｎａｃｏｎｄａ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎに構築された。評価モデルを構築して訓練するために使用される訓練データは、自閉症遺伝資源交換（ＡＧＲＥ）によって生成されたデータを含んでおり、それは、自宅で親と子からのＡＤＩ−ＲとＡＤＯＳのデータを収集するために家庭内評価を行った。ＡＤＩ−Ｒは、合計９３の質問を提示する親との面談を含み、自閉症または自閉症ではないという診断を生み出す。ＡＤＯＳは、自閉症、ＡＳＤ、または診断なしという診断を生み出す小児との半構成的面談を含み、小児は、言語水準に基づいて４つの可能なモジュールの１つを与えられ、各モジュールは約３０の質問を含む。データは、評価から抽出した小児の臨床的診断を含んだ；小児が矛盾するＡＤＩ−Ｒ対ＡＤＯＳ診断を有した場合、有資格の臨床心理士は、質問の際に小児に関するデータセットのためのコンセンサス診断を割り当てた。訓練データは、合計３，４４９のデータポイントを含み、３，３１５の事例（自閉症またはＡＳＤ）と１３４の対照（ノンスペクトラム）を有した。訓練データにおいて評価された特徴は、３つの主要な領域、すなわち言語、社会的コミュニケーション、および反復行動を標的にした。
【０１３３】
ブースティングされたランダムフォレスト分類子を、本明細書に記載される評価モデルを構築するために使用した。訓練データで評価モデルを訓練する前に、訓練データは、データを標準化し、および本明細書に記載されるＯｎｅ−ｈｏｔ表現の絶対的な特徴を再コード化するために前処理された。訓練データが自閉症またはＡＳＤを有する個体へとゆがめられたため、サンプルの重みは、自閉症／ＡＳＤの個体からのデータと比較して、ノンスペクトラムの個体に最大で５０倍高い有意性を帰するように適用された。評価モデルは、ブースティングを行い、誤分類されたデータポイントに起因する有意性を増加させるために各反復の後にデータポイントの重みを更新し、および最新の有意性で再訓練することで、反復して訓練された。
【０１３４】
訓練されたモデルは、ｋ＝５の層化抽出法を用いたＫ−分割交差検証を使用して確認された。交差検証は、約９３−９６％の精度をもたらし、精度は、２進法分類タスク（自閉症／ノンスペクトラム）のモデルを使用して正しく分類された被験体の割合として定義される。訓練データがサンプルバイアスを含んでいたため、混同行列を計算して、モデルがどれくらいの頻繁であるクラス（自閉症またはノンスペクトラム）を他のクラスと混同したかを判定した。正しく分類された自閉症個体の割合は約９５％であったが、正しく分類されたノンスペクトラム個体の割合は約７６％であった。しかしながら、１つのクラス 対 他のクラスをより密に適合させるようにモデルが調整されてもよく、この場合、各クラスごとの正しい分類の割合は変わることに留意すべきである。図９は、本明細書に記載される典型的な評価モデルに関して感度 対 フォールアウトをマッピングする受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を示す。自閉症の診断に関する有病正診率（感度）は、Ｘ軸にマッピングされた診断に関する無病誤診率（フォールアウト）の関数として、Ｙ軸にマッピングされる。「Ｆｏｌｄ＃０」、「Ｆｏｌｄ＃１」、および「Ｆｏｌｄ＃２」と標識された３つの曲線の各々は、交差検証手順の異なる「ｆｏｌｄ」に対応し、各ｆｏｌｄに関して、訓練データの一部が評価モデルに適合され、他方でデータセットを「自閉的」と分類するのに必要な予測信頼閾値を変化させる。望ましいように、あるいは適切に、モデルは、モデルのＲＯＣ曲線に従って、フォールアウトにおけるいくらかの増加の代わりに感度を増加させ、または、フォールアウトにおける減少と引き換えに感度を減らすために、調節されてもよい。
【０１３５】
特徴推奨モジュールは本明細書に記載されるように構成され、各質問の予測される特徴重要度が計算され、アプリケーション・プログラム・インターフェース（ＡＰＩ）でのサーバーへの呼出しにより、質問の候補は計算された重要度の順にランク付けされる。有益な質問を推奨する特徴推奨モジュールの能力は、質問の推奨スコアと、推奨された質問への回答から得られる予測精度の増加の相関を判定することにより評価された。相関メトリックを計算するために以下の工程を行なった：（１）データは、交差検証のために層に分割された；（２）既に回答された質問を、検証セットから無作為に取り出した；（３）予測される特徴重要度（質問推奨／スコア）を各質問ごとに生成した；（４）工程２で取り出した質問の１つを明らかにし、続く予測の精度における相対的な改善を測定した；および（５）相対的な改善と予測される特徴重要度との間の相関を計算した。算出されたピアソンの相関係数は０．２〜０．３に及び、予測される特徴重要度スコアと相対的な改善との間の適度な相関を示した。図１０は、各質問ごとの、予測される特徴重要度（「予測される情報性（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｖｉｔｉｙ）スコア」）と相対的な改善（「相対的な分類改善」）との間の相関を示す散布図である。プロットは、２つの変数間の適度な直線関係を示し、特徴推奨モジュールが実際に予測精度を高める質問を推奨できることを実証している。
【０１３６】
開発された予測モジュールと特徴推奨モデルを使用して出力を生成するための時間が測定された。予測モジュールは、個体の自閉症のリスクの予測を行うのに約４６ミリセカンドを要した。特徴推奨モジュールは、個体のための質問の推奨の生成に約４１ミリセカンドを要した。これらの測定はＡＰＩを介したサーバーへの呼び出しにより行われたが、例えば、計算はローカルで行なうことができる。
【０１３７】
図９−１０に関して記載されたデータ処理モジュールの評価モデルが、被験体を自閉症の有無に関して分類するように構築され訓練された一方で、本明細書に記載されるように、複数の発達障害の１つ以上を有すると被験体を分類することができる評価モデルを構築するために類似のアプローチを使用してもよい。
【０１３８】
他の態様では、本明細書に開示される方法と装置は、３つのカテゴリー、すなわち発達に係る疾病を有する、発達が正常または典型的、または決定的でないあるいは被験体が発達に係る疾病を有するかどうかを判定するために追加の評価が必要、の１つに属するとして被験体を識別することができる：発達に係る疾病は、発達障害または発達性の進行であり得る。第３のカテゴリー、すなわち決定的でない判定の追加は、発達に係る疾病の有無に対応する絶対的な評価の改善された性能とよりよい精度をもたらす。
【０１３９】
図１１は、３つのカテゴリーの１つに属すると被験体を識別する評価モジュールの典型的な操作フローである。図１１に示されるように、方法（１１００）は、被験体の少なくとも１つの行動の発達に係る疾病を評価するために提供される。評価モジュールは、（１１１０）において行動の発達に関する被験体の診断データを受信し、複数の機械学習評価モデルの選択されたサブセットを使用して（１１２０）において診断データを評価し、（１１３０）において被験体に関する絶対的な判定を提供する。絶対的な判定は決定的でなくてもよく、または行動の発達に係る疾病の有無を示してもよい。
【０１４０】
図１２は、本明細書に記載されるモデル訓練モジュールの典型的な操作フローである。図１２に示されるように、方法（１２００）は、評価モデルを訓練し、かつその構成パラメータを最適に調整するために、機械学習を使用して提供される。方法（１２００）を使用して多数の機械学習予測モデルを訓練し、調整することができ、各々がオフラインで準備されたデータセットを使用し、かつＡＤＩ−Ｒ、ＡＤＯＳまたはＳＲＳ等の標準化された臨床手段の標準サンプルを含む。モデルはまた、人口統計データ等の、臨床手段以外のデータを含むデータセットを使用して訓練することができる。モデル訓練モジュールは、（１２１０）において、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。データセットは、データクリーニング、フィルタリング、アグリゲーション、補完、規準化、および当技術分野で既知の他の機械学習技術等の、十分に確立された機械学習技術を使用して前処理することができる。
【０１４１】
モデル訓練モジュールは、（１２２０）において、前処理された診断データから機械学習特徴を抽出してコード化する。データセットを含む列は、例えばＯｎｅ−ｈｏｔエンコーディング、重大度エンコーディング、挙動の配置エンコーディング、または当技術分野で既知の他の特徴エンコーディングを使用して、機械学習特徴にマッピングすることができる。これらの技術のいくつかは本質的に新規であり、通常は機械学習の用途には使用されないが、手近の問題の性質ゆえに、具体的には臨床データが収集される環境とモデルの適用を意図した環境との間の不一致のゆえに、本出願においてそれらは有利である。
【０１４２】
特に挙動の配置エンコーディングは手近の問題にとってとりわけ有利であり、なぜなら機械学習訓練データは、多くの時間、被験体を観察した精神測定学者によって記入された臨床アンケートで構成されるためである。書き込まれる回答コードは、長期間の観察を通じてのみ明らかになるであろう行動パターンにおける微妙なレベルの重大度または差異に対応することができる。このデータはその後、被験体の観察がたった数分のみ可能である設定に適用されるモデルを訓練するために使用される。したがって、行動パターン内の微妙な点は、それほど顕著にはならないと予想される。本明細書に記載される挙動の配置エンコーディングは、用途設定において確実に達すると予測される細分性のレベルでのみ、回答の選択とアンケートからの抽出データとの間の微妙な差異を取り出すことによって、この問題を緩和する。
【０１４３】
モデル訓練モジュールは、（１２３０）においてコード化された機械学習特徴を処理する。典型的な実施形態では、アンケート回答は、機械学習特徴へとコード化することができ、その後にサンプルの重みが計算され、そしてデータセットの診断データのすべてのサンプルに割り当てることができ、各サンプルは診断データを有する各被験体に対応する。サンプルは、被験体に特異的な特質に従ってグループ化することができ、およびサンプルの重みが計算され、意図された設定における予測される被験体分布を反映するために、１つのサンプルグループを他のすべてのサンプルグループと平衡にするように割り当てることができる。例えば、陽性の分類ラベルを有するサンプルは、陰性の分類ラベルを有するものと平衡を保つだろう。代替的にまたは付加的に、多数の年齢集団の各々のサンプルは、等しい全重みの量にすることができる。追加のサンプルの平衡を保つための特質、性別、地理的領域、陽性または陰性クラス内のサブ分類、または他の適切な特質等を使用することができる。
【０１４４】
サンプルの重みの調整プロセスは、意図した用途設定において被験体の予測される分布を反映するために、さらに改良されるだろう。これは、訓練されたモデルが、様々な特定の用途設定に適合することを可能にし得る。例えば、レベル２の診断クリニックにおいて診断される疾病の予測される有病率を反映するために、訓練データセットにおけるサンプルの重みを調整することによって、モデルは特にレベル２のスクリーニングツールとしての使用のために訓練され得る。同じスクリーナーの他の変化形体は、再度訓練サンプルの重みを調整し、ほぼ神経学的機能が正常な被験体の予測される集団と、有病率を有する陽性サンプルの少数を反映して一般的な集団におけるそれと合致させ、意図した用途設定での被験体の予測される分布を反映することによって、一般大衆のためのスクリーニングツールとしての使用のために訓練することができる。
【０１４５】
モデル訓練モジュールは、（１２４０）において処理された機械学習特徴のサブセットを選択する。典型的な実施形態において、適宜に重みづけされた訓練サンプルと、適宜にコード化されたすべての可能性のある機械学習特徴を用いて、特徴選択は、ブートストラップとして一般的に知られている機械学習プロセスを使用して行うことができ、モデル訓練の多数の反復を行うことができ、各々は利用可能な訓練データのランダムなサブサンプルを使用する。各々の実行の後、訓練プロセスによってモデルに含む必要のある特徴を用いて計算を更新することができる。このリストは、実行から実行へと変化すると予測され得るが、なぜなら訓練に使用される無作為のデータのサブセットは、データサンプルの選択にとって偶発的であり、かつ手近の問題に関する現実のパターンを反映していない明らかなパターンを含み得るためである。このプロセスを複数回、繰り返すことで、偶発的なパターンを相殺し、訓練データセットの外部および現実世界内での十分な一般化を期待することができるパターンを反映する特徴を明らかにする。ブートストラップ実行の最上位の特徴が次に選択され、最終的なモデルを訓練するためにもっぱら使用され、該モデルは全訓練データセットを使用して訓練され、そして後の適用のために保存される。
【０１４６】
いくつかのモデルは、特質が有用な特徴の選択に影響を与えると予想される状況において、人口統計的次元にわたってモデルを特定化するために、１つのモデルの代わりに訓練され得る。例えば、多数のアンケートベースのモデル各々を特定の年齢集団ごとに構築することができ、なぜなら被験体になされる最良の質問は各年齢集団ごとに異なると予想されるためである。この場合、各被験体のための適切なモデルだけが、適用時期にロードされる。
【０１４７】
モデル訓練モジュールは、（１２５０）において各モデルを評価する。特に、例えば、あらかじめ決定された包含率に関する感度と特異度によって判定されるように、各モデルは性能に関して評価可能である。典型的な実施形態では、モデル訓練フェーズ中に使用されなかったｈｅｌｄ−ｏｕｔデータセットを使用して、モデルは包含率、感度、および特異度の点から性能に関して評価可能である。
【０１４８】
モデル訓練モジュールは、（１２６０）において各モデルを調整する。より具体的には、種々の調整設定でのモデルの性能を評価するために、各モデルの調整パラメータは、反復インクリメントで変更することができ、および同じメトリックを、すべての反復において同じｈｅｌｄ−ｏｕｔ設定で計算することができる。最適な設定をその後、ロックし、および対応するモデルを保存することができる。調整パラメータは、例えば、ブースティングされた決定木モデルの木の数、すべての木の最大深さ、訓練速度、陽性の判定スコアの閾値、決定的でないと見なされた出力の範囲、および当技術分野で既知の他の調整パラメータを含むことができる。
【０１４９】
望ましい実施形態では、（１２６０）のパラメータ調整プロセスは、力まかせ探索、最適化された最急降下法または焼きなまし法、あるいは当技術分野で既知の他の宇宙探査アルゴリズムを含むことができる。調整されているモデルは別個の独立した調整行程を行うことができ、または代替的に、集団ですべてのモデルを使用する有益性を最大限にするために（１２７０）においてパラメータの最適な全セットに達するために、モデルは、組み合わせて探索されたすべてのモデルのすべてのパラメータを用いて、アンサンブル様式で調整され得る。
【０１５０】
さらに他の態様では、各予測モデルの決定的でない範囲の調整は、性能メトリックではなくビジネス上の必要により決定される外部的条件で増加し得る。例えば、特定の分類子が７０％もの包含率を有するのに必要であると見なすことができる。言いかえれば、分類子は、分類されている被験体の少なくとも７０％未満に関して発達に係る疾病の有無のいずれかを示し、被験体の３０％未満に関して決定的な判定を生み出す評価を提供することが予測される。適宜、決定的でない出力範囲に対する対応調整プロセスは、この条件が満たされる範囲だけに限定される必要があるだろう。
【０１５１】
モデルは、用途の文脈に基づいて調整可能である。予測モデルは、決定的でない範囲の調整に基づいて適合させることができる特定の確度を有する診断を出力するように構成することができる。
【０１５２】
加えて、決定的でない範囲の調整は、オフラインの機械学習フェーズの外部に曝され得る。より具体的には、決定的でない範囲の調整は、展開後にモデルを操作する因子にアクセス可能な、設定可能なパラメータであり得る。このように、オペレーターは、より多くの包含とより高い精度との間のトレードオフに沿って全システムをダイヤルアップまたはダウンすることが可能である。このような場合を支持するために、多数の最適な決定的でない範囲は、モデル訓練フェーズ中に探索され保存される場合もあり、各々は対応する包含率を有する。因子はその後、あらかじめ判定された最適な設定のメニューから最適ポイントを選択することによって、その変化に影響を与えることができる。
【０１５３】
図１３は、本明細書に記載される評価モジュールの別の典型的な操作フローである。図１３に示されるように、方法（１３００）は、（１３６５）で発達に係る疾病の有無を示す決定的な予測を、または（１３６５）での「診断なし」の決定的でない判定を出力するために提供される。
【０１５４】
図１３に表される評価モジュールは、（１３１０）において、発達に係る疾病の有無を評価される被験体からの、またはその被験体に関連する診断データ等の新たなデータを受け取る。図１２に表され、かつ本明細書に記載されるように訓練され、調整され、かつ最適化された多数の保存された評価モデルは、（１３２０）でロード可能である。診断データは、これらの初期評価モデルに適合され、および出力は（１３３０）において収集され得る。被験体の予測される初期分類を生成するために、評価モジュールは（１３４０）において初期評価モデル出力を組み合わせることができる。評価モジュールが、（１３５０）において最初の予測を決定的であると判定すると、被験体における発達に係る疾病の有無のいずれかを示す決定的な判定を出力することができる。評価モジュールが、（１３５０）において最初の予測を決定的でないと判定すると、次に（１３６０）において、追加のまたはより高度な評価モデルが利用可能かつ適用可能であるかの判定に進む。追加の評価モデルが利用可能でない、または適用可能でない場合、評価モジュールは「診断なし」の決定的でない判定を出力しない。しかしながら、追加の評価モデルが、追加のまたはより高度な評価モデルが利用可能かつ適用可能であると判定する場合、それは（１３７０）において被験体からの、または被験体に関連する追加の診断データを得るために続行することができる。次に、評価モジュールは（１３８０）において、追加のまたはより高度な評価モデルをロードすることができ、およびモジュールにデータを適合するプロセスを繰り返すことができ、今回のみ、（１３７０）で得られた追加のデータは、新たなモデル出力を生成するために（１３８０）においてロードされた追加の表またはモデルに適合され、その後に（１３５０）において決定的な予測のために評価される。工程（１３５０）、（１３５５）、（１３６０）、（１３６５）、（１３７０）、（１３８０）を含み、そして（１３３０）と（１３４０）に戻るループによって表されるこのプロセスは、（１３５５）で出力され、またはそれ以上の分類モデルが使用可能でない場合、「診断なし」の決定的でない判定が（１３６５）で出力される。
【０１５５】
特に、新たな被験体からのデータが、図１３の（１３１０）で入力として受信されると、予備的判定に利用可能な各モデルは、（１３２０）でロードされて実行され、（１３３０）で数的スコアを出力する。次にスコアは、組み合わせモデルを使用して組み合わせることができる。
【０１５６】
図１４は、図１３に描かれる工程を組み合わせたモデル出力の典型的な操作フローである。図１４に示されるように、コンバイナモジュール（１４００）は、多数の評価モデル（１４１０）、（１４２０）、（１４３０）、および（１４４０）から出力を収集することができ、これらはモデルの組み合わせまたは組み合わせモデル（１４５０）によって受信される。組み合わせモデルは、出力を組み合わせるために単純な規則ベースの論理を使用することができ、これは数的スコアであり得る。代替的に、組み合わせモデルは、ロジスティク回帰、蓋然論モデリング、弁別的モデリング、または当技術分野で既知の他の組み合わせ技術等の、より高度な組み合わせ技術を使用することができる。モデル出力を組み合わせるために最良の方法を判定するために、組み合わせモデルはまた、コンテキストに依存することができる。例えば、それは、特定の範囲のアンケートベースのモデル出力のみを信頼するように、またはそうでなければ映像ベースのモデルに従うように構成することができる。別の場合には、より年上の被験体よりもより若い被験体に対してアンケートベースのモデル出力をより多く使用することができる。別の場合には、女性の被験体に関する映像ベースのモデル出力を除外することができるが、男性の被験体に関する映像ベースのモデルを含むことができる。
【０１５７】
次に、組み合わせモデル出力スコアは、本明細書に記載されるモデル訓練フェーズ中に判定された閾値に曝され得る。特に、図１４に示されるように、これらの閾値は、陰性の判定出力（１４７０）、決定的でない判定出力（１４８０）、および陽性の判定出力（１４９０）に対応する３つのセグメントへと、数的スコア（１４６０）の範囲を分割するダッシュ領域（ｄａｓｈｅｄ  ｒｅｇｉｏｎｓ）によって指示される。出力があらかじめ決定された決定的でない範囲内にある場合、これは、絶対的な判定または決定的でない判定へと組み合わせた数的スコアを効果的にマッピングする。
【０１５８】
決定的でない出力の場合には、評価モジュールは、モデルの予備セットまたは初期セットを超えた追加のモデルをロードして実行するために、追加のデータを被験体から得るべきであると判定し得る。追加モデルは、予備モデルがそうではない場合に、決定的な出力を識別するのによく適しているであろう。この結果は、本質的により洗練されており、詳細な入力データをさらに要求し、または単純なものを除外して分類の困難な事例によりフォーカスする追加モデルを訓練することによって実現され得る。
【０１５９】
図１５は、本明細書に記載される発達に係る疾病の絶対的な判定のみを提供するように構成された典型的なアンケートスクリーニングアルゴリズムを示す。特に、図１５に示されるアンケートスクリーニングアルゴリズムは、自閉症の有無のみを示す判定を出力するＡＤＴｒｅｅ分類子を示す。明暗法の違いは、自閉的および自閉的ではない、かつアンケートで評価される小児の総人口を表す。さらに分類子の結果が示され、２つの絶対的な判定に関して正確に、および不正確に診断された子供の集団を示す。
【０１６０】
対照的に、図１６は、本明細書に記載される絶対的な判定と決定的でない判定の両方を提供するように構成された典型的なトリトン（Ｔｒｉｔｏｎ）アンケートスクリーニングアルゴリズムを示す。特に、図１６に示されるトリトンアルゴリズムは、関連する年齢集団（すなわち「小児」）内の２つのサブグループ（つまり「３歳以下」および「４＋歳」）の各々に関する専用の分類子を生み出すために、年齢に応じたアンケートと年齢特異的なモデルの両方を実施する。２つの絶対的な判定の各々に関して正確に、および不正確に診断された小児の集団を示す異なる明暗部分によって示されるように、図１６の２つのサブグループにおいて自閉症の有無を示す絶対的な判定は、図１５の絶対的な判定と比較した場合により高い精度を有することが、この例から明らかである。決定的でない判定に関する別個のカテゴリーを提供することによって、図１６のトリトンアルゴリズムは、図１５で見られるような不正確な絶対的な判定に帰結するスクリーニング困難な事例をより分離することができる。
【０１６１】
様々なアルゴリズムに関する性能の比較は、トリトンアルゴリズムの利点、およびとりわけ、アンケートと映像入力のコンテキスト依存の組み合わせを有するトリトンアルゴリズムを強調する。図１７は、本明細書に記載される臨床サンプルのすべてのサンプルに関する感度・特異度トレードオフの観点から、様々なアルゴリズムに関する性能の比較を示す。図１７に示されるように、感度と特異度の両方の観点で最良の性能は、映像コンビネータと組み合わせた場合（すなわちアンケートと映像入力のコンテキスト依存の組み合わせ）、７０％のエラー率で構成されるトリトンアルゴリズムによって得られる。
【０１６２】
図１８は、本明細書に記載される４歳未満の小児から取られたサンプルに関する感度・特異度トレードオフの観点から、様々なアルゴリズムに関する性能の比較を示す。映像コンビネータと組み合わせた場合の（すなわちアンケートと映像入力のコンテキスト依存の組み合わせ）、７０％のエラー率のために構成されたトリトンアルゴリズムは、最良の性能を有することが明らかである。
【０１６３】
図１９は、本明細書に記載される４歳以上の小児から取られたサンプルに関する感度・特異度トレードオフの観点から、様々なアルゴリズムに関する性能の比較を示す。大部分については、映像コンビネータと組み合わせた場合の７０％のカバー率のために構成されたトリトンアルゴリズムは、最良の性能を有することが明らかである。
【０１６４】
図２０−２２は、全てのサンプルに関する、４歳未満の小児と４歳以上の小児に関する、７５％−８５％の感度範囲での異なるアルゴリズムの特異度を示す。全ての３つの場合において、映像コンビネータと組み合わせた場合に７０％のカバー率で構成されたトリトンアルゴリズムは最良の性能を有し、全てのサンプルに関して７５％の特異度、４歳未満の小児に関して９０％の特異度、および４歳以上の小児に関して５５％の特異度を有する。トリトンアルゴリズムがさらなる柔軟性という有利性を有することに留意されたい。例えば、調整可能なモデルは本明細書に記載されるように提供され、決定的でない比率または包含率は、カバー率と信頼度との間のトレードオフを制御するために制御または調整されてもよい。加えて、本明細書に記載のモデルは、予測される罹患率に関して、または任意の用途設定に関する予測される集団分布に基づいて、用途設定へと調整されてもよい。最後に、適応可能な再訓練のための支持は、本明細書に記載の方法とシステムのフィードバック訓練ループを考慮すると、経時的な性能の改善を可能にする。
【０１６５】
当業者は、不必要な実験をすることなく改善された結果を得るために、追加のデータセットを生成して取得し、本明細書に開示される方法と装置の感度と特異度、および信頼区間を改善することができる。これらの測定はデータセット例で実施されたが、方法と装置は、本明細書に記載の追加のデータセットを伴って構成することができ、および被験体は、不要な実験なしに臨床現場において８０％の信頼区間でリスクを識別される。臨床現場での８０％以上の感度と特異度は、不必要な実験作業なしに、例えば追加のデータセットを用いて、本明細書に提供される教示により当業者によって同様に取得され得る。
【０１６６】
追加のデータセットは、自閉症遺伝資源交換（ＡＧＲＥ）、ボストン自閉症コンソーシアム（ＡＣ）、Ｓｉｍｏｎｓ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ、米国自閉症研究データベース等の、本明細書に記載される大きな文書保管データレポジトリから取得されてもよい。代替的にまたは組み合わせて、追加のデータセットは、様々なシミュレーションアルゴリズムを使用してアーカイブデータに基づいて生成された、数学的にシミュレートされたデータを含んでもよい。代替的にまたは組み合わせて、追加のデータセットは、クラウドソーシング経由で得られてもよく、ここで被験体は、本明細書に記載の評価を自身で実行し、評価からのデータを寄与する。自身で実行した評価からのデータに加えて、被験体はまた、評価手順のために比較の基準を提供できるように、有資格の臨床医から得られた臨床診断を提供してもよい。
【０１６７】
他の態様では、本明細書に記載されるデジタル個別化医療システムは、プロセッサと：患者を評価し診断するためにデータを受信し、有効性、適応性、および治療の介入からもたらされる反応の相対レベルを識別するインタラクションとフィードバックデータをキャプチャし、および治療介入をさらに個別化し、改良し、またはその有効性を評価するためにユーザーデータとユーザープロフィールを評価するために、機械学習、人工知能、および統計モデルの少なくも１つを含む、データ解析を行なうように構成された、関連するソフトウェアを有するデジタルデバイス、を含む。
【０１６８】
デジタル個別化医療システムにおける患者の評価と診断は、３つのカテゴリーの１つに被験体を分類することができる：１つ以上の発達に係る疾病を有する、発達が正常または典型的、または決定的でない（すなわち、被験体がなんらかの発達に係る疾病を有するかどうかを判定するために追加の評価を要する）。特に、別個のカテゴリーは決定的でない判定を提供することができ、結果として発達に係る疾病の有無を示す絶対的な判定に関するより高い精度をもたらす。発達に係る疾病は発達障害または発達性の進行であり得る。さらに、本明細書に開示される方法と装置は、発達に係る疾病に限定されず、行動的、神経学的、または精神的な疾病等の他の認知機能に適用されてもよいことに留意されたい。
【０１６９】
いくつかの例では、システムは、デジタル診断とデジタル治療を使用するように構成することができる。デジタル診断とデジタル治療は、個体の医学的、心理的、または生理学的状態を改善するために、デジタル情報を収集して処理し、および提供されたデータを評価する工程を含むシステムまたは方法を含むことができる。本明細書に記載されるシステムと方法は、３つのカテゴリーの１つに被験体を分類することができる：１つ以上の発達に係る疾病を有する、発達が正常または典型的、または決定的でない（すなわち、被験体がなんらかの発達に係る疾病を有するかどうかを判定するために追加の評価を要する）。特に、別個のカテゴリーは、決定的でない判定を提供することができ、結果として、発達に係る疾病の有無を示す絶対的な判定に関してより高い精度をもたらす。発達に係る疾病は発達障害または発達性の進行であり得る。さらに、本明細書に開示される方法と装置は、発達に係る疾病に限定されず、行動的、神経学的、または精神的な疾病等の他の認知機能に適用されてもよいことに留意されたい。加えて、デジタル治療システムは、ユーザーデータを評価し、システムによって提供される診断と治療介入をモニタリングして改善するために、ソフトウェアベースの学習を適用することができる。
【０１７０】
システムのデジタル診断データは、患者または介護者、または評価されている個体と無関係の人物から収集されたデータとメタデータから構成される。いくつかの例では、収集されたデータは、個体以外の人物によってなされる場合もある行動、観察、判断、または評価のモニタリングを含むことができる。さらなる例では、評価は、評価を行なう成人を含み、または小児または年少者の評価のためにデータを提供することができる。
【０１７１】
データソースは、携帯電話、映像キャプチャ、音声キャプチャ、活動モニター、またはウェアラブルデジタルモニター等の１つ以上のデジタルデバイスを介するデジタル形式で、能動的または受動的ソースのいずれかを含み得る。能動的データ収集の例は、眼球運動を追跡し、身体または付属物の移動を記録し、睡眠パターンをモニタリングし、言語パターンを記録するためのデバイス、システムまたは方法を含む。いくつかの例では、能動的ソースは、言語パターン、語彙／構文のパターン（例えば、語彙の規模、代名詞の正確／不正確な使用、正確／不正確な活用と動詞の変化、能動態／受動態等の文法構造の使用、および文の流れ）、高位言語パターン（例えば首尾一貫性、理解力、対話能力、および好奇心）等の、オーディオフィードデータソースを含むことができる。能動的ソースはさらに、タッチスクリーンデータ送信装置（例えば、微細運動機能、ポインティングの機敏さと精度と頻度、スワイプ動作の精度と頻度、および集中／注意の範囲）を含むことができる。活動中に被験体の顔を映像で記録することもまた、データの能動的ソースと見なされ得る（例えば、注視点 対 サッケードの質／量、スクリーン上の眼焦点の熱マップ、集中／注意の範囲、表情の変わりやすさ、および刺激に対する感情的な反応の質）。
【０１７２】
受動的なデータ収集は、モバイルアプリケーション、埋め込みセンサーまたは記録ユニットを有する玩具からの記録または測定を使用して、ユーザーからデータを収集するためのデバイス、システムまたは方法を含むことができる。いくつかの例では、受動的ソースは、スマートトイに埋め込まれたセンサー（例えば、微細運動機能、粗大運動機能、集中／注意の範囲、および問題解決スキル）とウェアラブルデバイス（例えば、活動水準、休息の量／質）を含むことができる。
【０１７３】
診断と処置に使用されるデータは、複数のソースから得ることができ、ユーザーとインタラクトするモバイルデバイス等の１つのデバイスから集められた受動的および能動的データ収集の組み合わせ、またはマイクロバイオームサンプリングおよび被験体の遺伝子サンプリング等の他のソースを含んでもよい。
【０１７４】
本明細書に開示される方法と装置は、認知障害と発達障害、気分障害と精神病、および神経変性疾患の診断とデジタル治療処置によく適している。認知障害と発達障害の例は、言語障害と学習障害、および本明細書に記載される他の障害を含む。小児と成人に影響し得る気分障害と精神病の例は、行動障害、気分障害、鬱病、注意欠陥多動性障害（「ＡＤＨＤ」）、強迫障害（「ＯＣＤ」）、統合失調症、および摂食障害と物質乱用等の物質関連の障害を含む。神経変性疾患の例は、加齢に伴う認知力低下、アルツハイマー病と老化へと進行する認知障害、パーキンソン病とハンチントン病、および筋萎縮性側索硬化症（「ＡＬＳ」）を含む。本明細書に開示される方法と装置は、小児のデジタル診断と処置、および被験体が成人するまでの処置の継続が可能であり、かつ個別化されたプロフィールに基づいた生存期間にわたる処置を提供することができる。
【０１７５】
本明細書に記載されるデジタル診断と処置は、生物学的または化学的治療の処置と結び付けられた行動的介入に適している。本明細書に記載のユーザーインタラクションデータを集めることによって、行動的介入データの薬学的および生物学的処置の組み合わせを治療に提供することができる。
【０１７６】
本明細書記載されるモバイルデバイスは、結果を改善し、ユーザー入力への依存を減らすために、フィードバックループの一部として使用することができる被験体のデータを収集するためにセンサーを含んでもよい。モバイルデバイスは、処置後に被験体のデータを収集するために、本明細書に記載の受動式センサーまたは能動式センサーを含んでもよい。ｉＰａｄ（商標）またはｉＰｈｏｎｅ（商標）または類似のデバイス等の、同じモバイルデバイスまたは第２のモバイルデバイスは、定期的に、例えば日ごと、時間ごと等で処置を改善するために何をすべきかをユーザーに伝えるために、ユーザーとインタラクトするソフトウェアアプリケーションを含んでもよい。ユーザーモバイルデバイスは、処置経過に応じてユーザーに通知を送るように構成することができる。モバイルデバイスは、被験体に送達される治療薬の送達量をモニタリングするように構成された薬物送達デバイスを含んでもよい。
【０１７７】
本明細書に開示される方法と装置は、例えば親と子供の両方の処置に十分に適している。親と子供の両方が、本明細書に記載される処置を別個に受けることができる。例えば、親の神経学的な疾病をモニタリングして処置し、および子供の発達性の進行をモニタリングして処置することができる。
【０１７８】
被験体のデータを得るために使用されるモバイルデバイスは、多くの方法で構成することができ、例えば、複数のデバイスを組み合わせてもよい。例えば、異常な睡眠パターンは自閉症に関係し得るため、本明細書に記載の治療装置を使用して得られた睡眠データは、本明細書に記載の診断装置によって使用される自閉症分類子のための機械学習訓練プロセスへの追加の入力として使用することができる。モバイルデバイスは、子供のための睡眠モニタリングのためのモバイルウェアラブルを含んでもよく、これは、診断と治療のための入力として提供することができ、および本明細書に記載のフィードバックループのコンポーネントを含んでもよい。
【０１７９】
多くのタイプのセンサー、バイオセンサーとデータを、被験体のデータを集め、被験体の診断と処置に入力するために使用することができる。例えば、実施形態に関する作業は、マイクロバイオームデータが自閉症の診断と処置に有用であり得ることを示唆する。マイクロバイオームデータは、当業者に既知の多くの方法で収集することができ、および便サンプル、洗腸、または被験体の腸管フローラの他のサンプルから選択されたデータを含んでもよい。遺伝子データもまた、診断・治療モジュールへの入力として得ることができる。遺伝子データは、被験体の全ゲノム配列、特定のマーカーのシーケンシングと識別を含み得る。
【０１８０】
本明細書に開示される診断・治療モジュールは、遺伝子データ、フローラデータ、睡眠センサー、ウェアラブルアンクレットの睡眠モニター、睡眠をモニターするためのブーティ、および被験体の眼の追跡から成る群から得られるデータ等の、複数のソースからのデータを受信することができる。眼の追跡は、凝視の方向と時間を判定するための多くの方法で行なうことができる。追跡は、凝視の方向と時間に関して、眼鏡、ヘルメット、または他のセンサーで行うことができる。例えば、データは、映像プレイバックまたはビデオゲーム等のビジュアルセッション中に収集され得る。このデータは、最初に被験体を診断し、被験体の処置を決定し、そして処置後に被験体をモニタリングするために、処置の前と最中と後に、取得され、本明細書に記載される治療モジュールと診断モジュールに提供され得る。
【０１８１】
凝視、凝視の持続時間、および顔の表情の情報は、当業者に既知の方法と装置を用いて取得することができ、および診断モジュールと治療モジュールへの入力として得ることができる。データは、ダウンロード可能なソフトウェア命令を含むアプリケーションを用いて取得することができる。例えば、顔の処理は、Ｇｌｏａｒａｉ  ｅｔ  ａｌ．“Ａｕｔｉｓｍ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｏｆ  ｆａｃｅ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，”Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ６（２００６）１４５−１６０により記載されている。デューク大学の自閉症研究グループは、ウェブページａｕｔｉｓｍａｎｄｂｅｙｏｎｄ．ｒｅｓｅａｒｃｈｋｉｔ．ｄｕｋｅ．ｅｄｕ．に記載されるように、モバイルデバイスにダウンロードされたソフトウェアアプリケーションを用いたＡｕｔｉｓｍ＆Ｂｅｙｏｎｄ調査研究を行ってきた。そのようなデバイスからのデータは、本開示に従った組み合わせに特によく適している。顔認識データと凝視データは、本明細書に記載される診断モジュールと治療モジュールに入力することができる。
【０１８２】
本明細書に開示される分類子は、改善された治療と処置を提供するためにこのデータと組み合わせるのに特によく適している。データは階層化され、本明細書に記載されるフィードバックループと共に使用することができる。例えば、フィードバックデータは、反応差を判定し、かつ反応者と非反応者を識別するために、薬物治療と組み合わせて使用することができる。代替的にまたは組み合わせて、フィードバックデータは、行動治療等の非薬物治療と組み合わせることができる。
【０１８３】
遺伝学に関して最近の研究は、一部の人々は自閉症によりかかりやすくなる遺伝子を有し得ることを示唆している。被験体の遺伝子組成は、被験体を環境的影響により影響されやすくする場合もあり、これは症状を誘発することができ、および症状の重症度に影響を及ぼし得る。環境的影響は、例えば毒素、ウイルス、または他の物質からの傷害を含み得る。いかなる特定の理論にも縛られることなく、これは、発現遺伝子の調節を変化させるメカニズムを結果としてもたらし得る。遺伝子の発現における変化は、胃腸（「ＧＩ」）のフローラにおける変化と関係する場合もあり、およびフローラにおけるこれらの変化は、自閉症と関係する症状に影響を与える場合もある。代替的にまたは組み合わせて、腸のマイクロバイオームの損傷は、被験体のマイクロバイオームにおける変化を結果としてもたらす場合もあり、結果として被験体はより理想的ではない恒常性を有し、これは自閉症に関係する症状に影響し得る。本発明者らは、Ｓａｒｋｉｓ  Ｋ．Ｍａｚｍａｎｉａｎおよびその他の人々によって行われたＢ．フラギリスの予備研究が、自閉症および自閉症の進行と関係し得ることに注意している（さらに、“Ｇｕｔ  Ｂａｃｔｅｒｉａ  Ｍａｙ  Ｐｌａｙ  ａ  Ｒｏｌｅ  ｉｎ  Ａｕｔｉｓｍ”  ｂｙ  Ｍｅｌｉｎｄａ  Ｗｅｎｎｅｒ  Ｍｏｙｅｒ，Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ａｍｅｒｉｃａｎ，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  １，２０１４を参照）。
【０１８４】
デジタル診断は患者についてシステムによって収集されたデータを使用し、機械学習、人工知能、および患者の疾病を評価または診断するための統計的モデリング等のツールからの分析を用い、データは、デジタル診断外でキャプチャされた補足的な診断データを含み得る。デジタル診断はまた、機械学習、人工知能、および診断と可能性のある治療介入を改善または改良するためにシステムにフィードバックを提供する統計的モデリング等のツールによって分析と評価が可能なデータとメタデータを通じて、直接または間接的に、状態または能力に関する患者の変化の評価を提供することができる。
【０１８５】
治療介入からの、デジタル診断、デジタル治療、および対応する反応、またはそれらの欠如を含むデータの分析は、患者に関する新たな診断の識別、および患者と介護者双方のための新たな治療レジメンをもたらすことができる。
【０１８６】
システムによって収集され利用されるデータの種類には、例えば、患者と介護者の映像、音声、質問または活動に対する反応、および動作、ゲーム、またはシステムのソフトウェア機能とのユーザーインタラクションからの能動的または受動的データストリームが含まれ得る。そのようなデータはまた、例えば推奨された活動を行なう場合、患者または介護者によるシステムとのインタラクションを表すことができる。特定のメタデータの例として、ユーザーの挙動の態様、プロフィール、活動、ソフトウェアシステムとのインタラクション、ゲームとのインタラクション、使用頻度、セッション時間、選択されるオプションまたは機能、およびコンテンツと活動の好みをとらえるシステムのデバイスまたはモバイルアプリとのユーザーインタラクションからのデータがあげられる。データはまた、活動モニター、ゲームまたはインタラクティブコンテンツ等の様々な第三者デバイスからのストリームを含んでもよい。
【０１８７】
本明細書に記載されるデジタル治療は、システムによる、患者または介護者に提供される命令、フィードバック、活動、またはインタラクションから構成され得る。例として、挙動、活動、ゲーム、またはシステムソフトウェアおよび／または第三者デバイス（例えば、当業者によって理解される「ＩｏＴ」（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）により可能な治療デバイス）との対話セッションがあげられる。
【０１８８】
図２３Ａは、行動的、神経学的、または精神的な障害に関する診断と治療を提供するために、デジタル個別化医療プラットフォーム（２３００）に関する系統図を例示する。例えば、プラットフォーム（２３００）は、発達遅延に関する小児の認知・行動の疾病の診断と処置を提供することができる。ユーザーデジタルデバイス（２３１０）（例えばスマートフォン等のモバイルデバイス、活動モニター、またはウェアラブルデジタルモニター）は、患者に関するデータとメタデータを記録する。データは、デバイスとの患者のインタラクションに基づいて、さらに介護者および医療従事者とのインタラクションに基づいて、収集され得る。データは、試験を実施し、言葉および／または映像を記録し、および診断の質問に対する反応を記録することによって、能動的に収集され得る。データはまた、診断された発達障害に関して尋ねられた質問と調査された項目を記録する等、患者と介護者の挙動をオンラインでモニタリングする等によって、受動的に収集されてもよい、
【０１８９】
デジタルデバイス（２３１０）は、コンピューターネットワーク（２３２０）に接続され、接続されたコンピュータとデータを共有し、およびそれからデータを受信することを可能にする。特に、デバイスは、個別化医療システム（２３３０）と通信することができ、後者は、コンピュータネットワーク（２３２０）を通じてデジタルデバイス（２３１０）と通信するように構成されたサーバーを含む。個別化医療システム（２３３０）は、患者の発達に係る疾病の初期の、およびインクリメンタルな診断を提供するために診断モジュール（２３３２）を含み、さらに診断モジュール（２３３２）の診断に応じた個別化治療の推奨を提供するために治療モジュール（２３３４）を含む。
【０１９０】
診断モジュール（２３３２）と（２３３４）の各々は、処置の経過中にユーザーデジタルデバイス（２３１０）と通信する。診断モジュールは、デジタルデバイス（２３１０）に診断テストを提供し、および診断フィードバックを受信し、そして患者の診断を決定するためにフィードバックを使用する。例えば、初期診断は試験と質問の包括的なセットに基づいてもよいが、他方で、より小さなデータサンプルを使用して診断にインクリメントの更新を行ってもよい。例えば、診断モジュールは、介護者に出された質問、および語彙テストまたは言語コミュニケーションテスト等の患者に実施された試験に基づいて、自閉症関連の言葉の遅れを診断してもよい。診断は、言語能力における数ヶ月または何年にもわたる遅れを示すかもしれない。この診断を更新するために、その後の試験が実施され、質問がなされてもよく、例えばより小さなまたはより大きな程度の遅滞が示される。
【０１９１】
診断モジュールは、デジタルデバイス（２３１０）と共に治療モジュール（２３３４）にその診断を通信し、後者は、診断された症状を処置するために行われる治療を提案するために診断を使用する。治療モジュール（２３３４）は、デジタルデバイス（２３１０）にその推奨された治療を送信し、任意の時間フレームにわたって推奨された治療を行なうための患者と介護者に関する命令を含む。任意の時間フレームにわたって治療を行なった後に、介護者または患者は、推奨された治療の完了を示すことができ、および報告をデジタルデバイス（２３１０）から治療モジュール（２３３４）に送信することができる。次に、治療モジュール（２３３４）は、最新の治療ラウンドが終わり、そして次の診断が必要であることを診断モジュール（２３３２）に示すことができる。次に、診断モジュール（２３３２）は、新たな診断テストと質問をデジタルデバイス（２３１０）に提供することができ、および学習セッションの記録、または診断あるいは診断された疾病に関する介護者または患者のブラウジング履歴等の、治療の一部として提供されたデータの治療モジュールからの入力を受信することができる。次に、診断モジュール（２３３２）は、プロセスを繰り返し、かつ治療の次の工程を提供するために最新の診断を提供する。
【０１９２】
診断と治療に関する情報もまた、個別化医療システム（２３３０）から、医療従事者のコンピュータシステム等の第三者システム（２３４０）に提供することができる。医療従事者または他の第三者は、患者が期待されたスケジュールから遅れているかどうか、または予想より早く改善しているかどうかを含む、治療スケジュールからの有意な逸脱に関してアラートを受けることができる。第三者は、この提供情報に基づいてさらなる適切な行動をとることができる。
【０１９３】
図２３Ｂは、診断モジュール（２３３２）の詳細な図を例示する。診断モジュール（２３３２）は、被験体に実施するための試験および対応する命令を生成する試験実施モジュール（２３４２）を含む。診断モジュール（２３３２）はさらに、例えば試験結果；介護者フィードバック；患者と介護者によるシステムとのインタラクションからのメタデータ；および映像、音声、システムとのゲームインタラクション等の、被験体データを受信する被験体データ受信モジュール（２３４４）を含む。被験体評価モジュール（２３４６）は、被験体データ受信モジュール（２３４４）からのデータ、さらに被験体および類似の被験体の過去の診断に基づいた、被験体の診断を生成する。機械学習モジュール（２３４８）は、ある種類の測定が患者の診断に関する最たる情報を提供するかどうかを判定するために、診断に対する各入力の相対感度を評価する。これらの結果は、最も効率的に診断を通知する試験を提供するために試験実施モジュール（２３４２）によって、および診断の精度と一貫性を改善するために診断データに重みを適用するための被験体評価モジュール（２３４６）によって、使用され得る。処置された各患者に関する診断データは、パターンマッチングと機械学習のための診断データのライブラリを形成するために、例えばデータベースに保存される。多くの被験体プロフィール、例えば１０，０００以上を、そのようなデータベースに同時に保存することができる。
【０１９４】
図２３Ｃは、治療モジュール（２３３４）の詳細な図を例示する。治療モジュール（２３３４）は、効果に基づいて治療をスコア付けする治療評価モジュール（２３５２）を含む。事前に提案された治療は、治療の前と後の両方で、診断モジュールによって提供される診断に基づいて評価され、および改善の度合が判定される。この改善の度合は、治療の効果をスコア付けするために使用される。治療は、特定のクラスの診断と相関するその効果を有する場合もある；例えば、治療は、第１のタイプの診断を有する被験体には効果的であるが、第２のタイプの診断を有する被験体にには効果的ではないと見なされる場合もある。治療マッチングモジュール（２３５４）がさらに設けられ、これは、被験体の診断に類似する診断を処置するのに最も効果的であると治療評価モジュール（２３５２）によって判定された１セットの治療を判定するために、診断モジュール（２３３２）からの被験体の診断を治療のリストと比較する。次に、治療推奨モジュール（２３５６）は、治療マッチングモジュール（２３５４）によって有望であると識別された１つ以上の治療を含む推奨される治療を生成し、および推奨された治療の実施のための命令と共に被験体にその推奨を送る。次に、治療追跡モジュール（２３５８）は、推奨された治療の経過を追跡し、診断モジュール（２３３２）によっていつ新たな診断が行なわれるべきか、またはいつ所与の治療を継続し、経過をさらにモニタリングするべきかを判定する。処置された各患者に関する治療データは、パターンマッチングと機械学習のための治療データのライブラリを形成するために、例えばデータベースに保存される。多くの被験体プロフィール、例えば１０，０００以上を、そのようなデータベースに同時に保存することができる。治療データは、診断への効果的な治療のマッチングを可能にするために、診断モジュール（２３３２）の診断データに関連づけることができる。
【０１９５】
治療はデジタル治療を含むことができる。デジタル治療は、患者または介護者により実施可能な、単一または複数の治療活動または介入を含むことができる。デジタル治療は、センサー、コンピュータ、医療機器、および治療送達システム等の第三者デバイスとの規定されたインタラクションを含むことができる。デジタル治療は、ＦＤＡが承認した医学請求（ｍｅｄｉｃａｌ  ｃｌａｉｍ）、１セットの診断コード、または単一の診断コードを支持することができる。
【０１９６】
図２４は、デジタル個別化医療プラットフォームで提供される、診断と治療のための典型的な方法（２４００）を例示する。デジタル個別化医療プラットフォームは、診断を提供し、かつ治療を推奨するために、１人以上の介護者を伴う患者を含み得る患者と通信する。
【０１９７】
工程（２４１０）において、診断モジュールは、診断を判定するために、例えば診断テストを被験体に適用することによって、被験体を評価する。診断テストは、被験体に関する複数の特徴および対応する特徴値の判定を対象としてもよい。例えば、試験は、被験体に提示される複数の質問、被験体の観察、または被験体に割り当てられるタスクを含んでもよい。試験はまた、患者の介護者の能力 対 特定の挙動および／またはマイルストーンからのフィードバック；システムとの患者および介護者のインタラクションからのメタデータ；およびシステムとの、または患者と介護者の挙動と能力に関するデータを提供する第三者ツールとの、映像、音声、およびゲームによるインタラクション等の、被験体の間接試験を含んでもよい。最初の試験については、正確な初回診断の生成を目的として、より包括的な試験レジメンを実施してもよい。経過を追跡するために先の診断を更新するのに使用される後の試験は、あまり包括的でない試験を含むことができ、および例えば、行動の追跡と治療関連の記録およびメタデータ等の間接試験に一層、依存してもよい。
【０１９８】
工程（２４１２）において、診断モジュールは、被験体から新たなデータを受信する。新たなデータは、特定の被験体に関する一連の特徴および対応する特徴値を含むことができる。本明細書に記載されるように、特徴は、被験体に提示される複数の質問、被験体の観察、または被験体に割り当てられるタスクを含んでもよい。特徴値は、尋ねられた質問に対する被験体の回答、または被験体の反応等の、被験体の特性に対応する、被験体からの入力データを含んでもよい。特徴値はまた、上記のような記録されたフィードバック、メタデータ、およびシステムインタラクションデータを含んでもよい。
【０１９９】
工程（２４１４）において、診断モジュールは、モデルを保存するために構成されたローカルメモリおよび／またはリモートサーバーからの、事前に保存された評価モデルをロードすることができる。代替的に、評価モデルが患者に関して存在しない場合、例えば１つ以上の初期診断の指標に基づいて、デフォルトモデルをロードしてもよい。
【０２００】
工程（２４１６）において、最新の評価モデルを生成するために新たなデータを評価モデルに適合させる。この評価モデルは、事前に処置されていない被験体に関する初期診断、または事前に処置された被験体に関する最新の診断を含んでもよい。最新の診断は、記憶、注意と共同注意、認知、行動反応、情緒反応、言語使用、語学力、特異的行動の頻度、睡眠、社交性、非言語コミュニケーション、および発達のマイルストーン等の、疾病の１つ以上の態様における経過の測定を含むことができる。経過と現在の診断を判定するためのデータの分析は、質問のスコア付け、および語彙と音声分析のための音声認識等の自動分析法を含むことができる。分析はまた、映像、音声、およびテキスト情報を調査する分析によるヒトのスコア付けを含むことができる。
【０２０１】
工程（２４１８）において、最新の評価モデルが治療モジュールに提供され、治療モジュールは、事前に推奨された治療の結果としてどのような進展がなされたかを判定する。治療モジュールは、評価モデルにおいて進展の量に基づいて治療をスコア付けし、より高いスコアに対応するより大きな進展を用いて、成功した治療および類似の治療が将来の類似の評価において被験体により推奨されやすくする。利用可能な治療のセットはしたがって、被験体の診断と相関するように、効果の新たな評価を反映するために更新される。
【０２０２】
工程（２４２０）において、新たな治療が評価モデル、もしあれば事前治療の成功度、および被験体および同様の評価を有する他の被験体へのそれらの治療の事前使用に基づいて治療候補の集団に割り当てられたスコア、に基づいて推奨される。推奨された治療は、それを適用する特定のスパンの指示に従って、投与のために被験体に送られる。例えば、治療は、介護者または患者によって使用されるモバイルデバイスのオーディオファイルに記録される各ドリルを用いて、１週間毎日、患者により行われる用語ドリルを含んでもよい。
【０２０３】
工程（２４２２）において、新たな治療の経過は、治療期間を延ばすべきかどうかを判定するためにモニタリングされる。このモニタリングは周期的な再診断を含んでもよく、再診断は工程（２４１０）に戻ることによって行われてもよい。代替的に、基本的なマイルストーンは、完全な全再診断なしに記録されてもよく、および経過は、治療モジュールによって生成された、予測された経過スケジュールと比較されてもよい。例えば、治療が最初に失敗した場合、治療モジュールは、再診断して新たな治療を提案する、または医療専門家による介入を提案する前に、治療を１回以上、繰り返すように提案してもよい。
【０２０４】
図２５は、疑われる、または確認された言葉の遅れまたは言語発達遅滞の扱いを示すフロー図（２５００）を例示する。
【０２０５】
工程（２５０２）において、初期評価は診断モジュール（２５３２）によって判定される。初期評価は、本明細書に開示されるように、言葉と言語の使用等の、１つ以上の領域における患者の能力を評価し、および多くの軸に沿って発達遅延の度合いと種類を評価することができる。評価は、複数の経過の全体的な追跡の内の１つに被験体を置くことができ；例えば、被験体は言語的または非言語的であると評価され得る。
【０２０６】
工程（２５１０）のように、被験体が非言語的と判定されると、１つ以上の非言語的治療（２５１２）を治療モジュール（２５３４）によって推奨することができ、選択を行なう、タスクに注意を払う、または名前あるいは他の言葉に反応することに関するタスク等である。さらに、経過に関して有用であり得る有用なデバイスと生成物の提案もまた提供されてもよく、すべての提案は、被験体の診断と経過報告によって指示される被験体の必要に適合させることができる。
【０２０７】
推奨された治療を適用している間、診断が予測された速度で改善しているかどうかを判定するために、工程（２５１４）において経過がモニタリングされる。
【０２０８】
工程（２５１４）において改善が測定された場合、システムは、被験体が工程（２５１６）において依然として非言語であるかどうかを判定し；もしそうであれば、次にシステムは工程（２５１０）に戻り、改善をさらに誘発するために新たに推奨される治療（２５１２）を生成する。
【０２０９】
工程（２５１４）において改善が測定されない場合、システムは、事前に決められた回数だけ治療が繰り返されるように推奨することができる。システムはまた、試される治療の変化形体を試すように推奨し、よりよい結果を得てもよい。そのような繰り返しと変化形体が失敗した場合、システムは、発達を妨害する問題により直接的に取り組むために工程（２５１８）においてセラピストによる診察を推奨することができる。
【０２１０】
一旦、工程（２５２０）で示されるように、被験体が言語的であると判定されると、言語治療（２５２２）が治療モジュール（２５３４）によって生成され得る。例えば、言語治療（２５２２）は、用語ドリル、発音練習、および表現豊かな要求またはコミュニケーションの１つ以上を含むことができる。さらに、進歩に関して有用であり得る有用なデバイスと生成物の提案もまた提供されてもよく、すべての提案は、被験体の診断と経過報告によって指示される被験体の必要に適合させることができる。
【０２１１】
非言語的追跡のように、言語的治療に対する反応の進歩は、診断が予測された速度で改善したかどうかを判定するために工程（２５２４）で断続的にモニタリングされる。
【０２１２】
工程（２５２４）において改善が測定された場合、システムは、工程（３２６）で経過を報告し、さらなる改善を誘発するために新たに推奨される治療（２５２２）を生成する。
【０２１３】
工程（２５２４）において改善が検出されない場合、システムは、事前に決められた回数だけ治療を繰り返すように推奨することができる。システムはまた、試される治療の変化形体を試すように推奨し、よりよい結果を得てもよい。そのような繰り返しと変化形体が失敗した場合、システムは、発達を妨害する問題により直接的に取り組むために工程（２５２８）においてセラピストの訪問を推奨することができる。
【０２１４】
非言語的および言語的治療のための工程は、被験体における継続した訓練と進歩を刺激し、および言語スキルと能力の欠損による逆行を防ぐまたは遅らせるのに必要とされる度合まで、無期限に繰り返すことができる。図２５で例示される特定の治療計画は、小児の言葉の遅れと言語発達遅滞を対象とするが、成人患者のための計画を含む類似の計画が、発達または認知の問題を持つ他の被験体のために生成されてもよい。例えば、神経変性疾患および／または加齢に伴う認知力低下は、そのような疾病に適切であると選択された処置を使用して、類似の診断と治療スケジュールで処置されてもよい。本明細書に開示される方法とシステムによって成人または小児の患者において処置され得るさらなる疾病は、鬱病、ＯＣＤ、および統合失調症等の気分障害；認知障害と衰え；睡眠障害；常習行為；摂食障害；および、行動関連の体重管理の問題、を含む。
【０２１５】
図２６は、多数のソースからの情報を統合するように構成された、診断モジュールと治療モジュールを含むデジタル個別化医療システムに関するデータ処理フローの全体を例示する。データは受動的なデータ送信装置（２６０１）を含むことができ、受動的なデータは、よりきめ細かい情報を提供するように構成することができ、および生来の条件下でより長い期間にわたって採取されたデータセットを含むことができる。受動的なデータ送信装置は、例えば、ウェアラブルデバイスから収集されたデータ、映像フィードから収集されたデータ（例えば映像対応の玩具、モバイルデバイス、映像プレイバックからの眼球追跡データ）、３軸センサーまたはジャイロスコープ（例えば家で、または医療現場外の通常の条件下で、患者がインタラクトする玩具または他のデバイスに埋め込まれたセンサー）から集められた情報に基づく被験体の機敏さに関する情報から集められた、以下のいずれか１つまたは組み合わせを測定するスマートデバイスを含み得る：被験体の言語パターン、運動、タッチレスポンス時間、韻律、語い、表情、および被験体によって表わされた他の特性。受動的なデータは、ユーザーの運動に関するデータを含むことができ、および訓練されていない個体にとって容易に検出できるどうかわからない微妙な情報を含むことができる。いくつかの例では、受動的なデータは、より包括的であり得る情報を提供することができる。
【０２１６】
受動的に収集されたデータは、様々な環境から連続的に収集されたデータを含むことができる。受動的に収集されたデータは、被験体のより完全な全体像を提供することができ、したがって評価の質を改善することができる。いくつかの例では、例えば、受動的に収集されたデータは、医療現場の内外で収集されたデータを含むことができる。医療現場で受動的に収集されたデータは、医療現場外から受動的に収集されたデータとは異なる場合もある。したがって、連続的に収集された受動的なデータは、被験体の一般的挙動とマンネリズムのより多くの全体像を含むことができ、したがって医師がそうでなければアクセスしないデータまたは情報を含むことができる。例えば、医療現場において評価を受けている被験体は、医療現場に対する被験体の反応を代表する症状、ジェスチャーまたは特徴を示す場合もあり、したがって、よりありふれた条件下の医療現場外での被験体の挙動の完全で正確な様相を提供しないであろう。医療現場での評価から抽出された１つ以上の特徴（例えば診断モジュールによって評価された特徴）の相対的重要度は、臨床現場から抽出した、または臨床現場外で評価された１つ以上の特徴の相対的重要度と異なる場合もある。
【０２１７】
データは、診断テスト、診断の質問、またはアンケート（２６０５）を通じて収集された情報を含むことができる。いくつかの例では、診断テスト（２６０５）からのデータは、第２の観察者（例えば親、保護者、または分析されている被験体ではない個体）から収集されたデータを含むことができる。データは、能動的なデータ送信装置（２６１０）、例えば眼球運動の追跡のために、または言語パターンの測定あるいは分析のために構成されたデバイスから収集されたデータを含むことができる。
【０２１８】
図２６に例示されるように、被験体が試験される障害（例えば自閉症スペクトラム障害）（２６２０）を有する可能性があるかどうか、または試験される障害（２６２５）を有さない可能性があるかどうかの診断を行うために、データ入力は、例えば分類子、アルゴリズム（例えば機械学習アルゴリズム）、または統計的モデルを使用するデータ解析（２６１５）を含み得る診断モジュールに供給され得る。本明細書に開示される方法と装置は、第３の決定的でないカテゴリー（この図には示さず）を含むように代替的に使用可能であり、該カテゴリーは、被験体が試験される障害を有する可能性があるかどうかを判定するために追加の評価を必要とする被験体に対応する。本明細書に開示される方法と装置は、障害に限定されず、行動的、神経学的、精神的、または発達に係る疾病等の他の認知機能に適用されてもよいことに留意されたい。方法と装置は、最初に３つのカテゴリーの１つに被験体を分類し、その後に、被験体から追加情報を収集することによって最初に「決定的でない」と分類された被験体の評価を続けてもよい。最初に「決定的でない」と分類された被験体のそのような継続的評価は、単一のスクリーニング法（例えば、様々な評価モジュールを含む）で連続的に行なわれてもよい。代替的にまたは付加的に、決定的でないグループに属すると識別された被験体は、別個の追加のスクリーニング法を使用して評価されてもよく、および／またはさらなる評価のために臨床医に照会されてもよい。
【０２１９】
障害（２６２０）を有する可能性があると被験体を診断モデルによって判定する事例では、第２の関係者（例えば医師、親、保護者または他の個体）に情報提供ディスプレイが提示されてもよい。情報提供ディスプレイは、被験体によって示された症状と、平均集団によって示された症状の共分散を示すグラフとして表示することができる障害の症状を提供することができる。特定の診断に関係する特性のリストは、信頼値、相関係数、または被験体の能力と平均集団あるいは類似の障害を有するものから成る集団との間の関係を示すための他の手段を用いて、表示することができる。
【０２２０】
ユーザーが診断可能な疾病（例えば自閉症スペクトラム障害）を有する可能性があるとデジタル個別化医療システムが予測した場合、治療モジュールは、行動的介入、規定された活動または訓練、特定の持続時間、または特定の時または瞬間の、医療機器または他の治療介入による介入を含み得る行動的処置（２６３０）提供することができる。被験体が治療を受けると、例えば治療が効いているかどうかを判定するために、追跡評価を実施するために、データ（例えば受動的なデータと診断の質問データ）を収集し続けることができる。収集されたデータは、任意の被験体の適合性についての判定を行うために、データ解析（２６４０）（例えば機械学習、統計的モデリング、分類タスク、予測アルゴリズムを使用する分析）を行うことができる。成長曲線ディスプレイは、ベースラインに対する（例えば年齢の一致したコホートに対する）被験体の経過を示すために使用することができる。個体の性能または経過は、治療モジュールによって予測された、提案された行動療法に対する被験体の遵守を追跡するために測定されてもよく、および成長曲線上に性能の履歴と予測される性能として提示され得る。個々の被験体の能力を評価するための手順は、適切な行動治療が特定されるまで、繰り返され、または反復されてもよい（２６３５）。
【０２２１】
図２３Ａ−２３Ｃと図２４−２６に関連して記載されるデジタル治療処置方法と装置は、特に、図１Ａ−１０に関連して本明細書に記載されるより少ない質問での被験体の評価のための方法と装置と組み合わせるのによく適している。例えば、本明細書に記載される診断モジュール（２３３２）のコンポーネントは、本明細書に記載されるように最も関連する質問を含む減らされた質問のサブセットで被験体を評価し、その後、治療モジュール（２３３４）で評価して、本明細書に記載されるように処置をモニタリングするための最も関連する質問を含む質問の続くセットを用いて被験体を評価するように、構成することができる。
【０２２２】
図２７は、多数の臨床的指標に関して被験体を評価するためのシステム（２７００）を示す。システム（２７００）は、複数の段階的に行われる（カスケード）診断モジュールを含んでもよい（診断モジュール（２７２０）、（２７３０）、（２７４０）、（２７５０）、および（２７６０）等）。あるモジュールからの出力が他の診断モジュールへの入力を形成し得るように、カスケード診断モジュールは動作可能に接続され得る（一続きのモジュール等）。図２７に示されるように、システムは、社会的または行動的遅滞モジュール（２７２０）、自閉症またはＡＤＨＤモジュール（２７３０）、自閉症とＡＤＨＤの識別モジュール（２７４０）、言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュール（２７５０）、および知的障害モジュール（２７６０）を含んでもよい。本明細書のいずれかに記載されるモジュール（例えば図２７に関して記載される診断モジュール等）は、分類子を含むモジュールを指す場合もある。適宜、社会的または行動的遅滞モジュールは、社会的または行動的遅滞分類子を含んでもよく、自閉症またはＡＤＨＤモジュールは自閉症またはＡＤＨＤ分類子を含んでもよく、自閉症とＡＤＨＤの識別モジュールは自閉症とＡＤＨＤの分類子を含んでもよく、言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュールは言葉の遅れまたは言語発達遅滞分類子を含んでもよい、知的障害モジュールは知的障害分類子を含んでもよい等々である。
【０２２３】
社会的または行動的遅滞モジュール（２７２０）は、本明細書に記載される対話式アンケートからの情報等の情報（２７１０）を受信してもよい。社会的または行動的遅滞モジュールは、被験体の社会的または行動的遅滞の診断状態を判定するために、本明細書に記載の診断操作を利用してもよい。例えば、社会的または行動的遅滞モジュールは、社会的または行動的遅滞の診断状態（つまり、被験体が社会的または行動的遅滞に合致する挙動を示すかどうか）を判定するために、図１３に関して記載される手順（１３００）のいずれかの操作を利用してもよい。自閉症またはＡＤＨＤの診断状態の判定に際して、自閉症またはＡＤＨＤモジュールは、被験体が自閉症またはＡＤＨＤを示すかどうかに関する判定を出力してもよい。社会的または行動的遅滞モジュールは、被験体が社会的または行動的遅滞を見せることを示す陽性の識別子（２７２２）を出力してもよい。社会的または行動的遅滞モジュールは、被験体が社会的または行動的遅滞を見せないことを示す陰性の指標（２７２４）を出力してもよい。社会的または行動的遅滞モジュールは、被験体が社会的または行動的遅滞を見せるかどうかを社会的または行動的遅滞モジュールによって判定できないことを示す、決定的でない指標（２７２６）を出力してもよい。
【０２２４】
被験体が社会的または行動的遅滞を見せない、または社会的あるいは行動的遅滞の調査結果が不確定であると社会的または行動的遅滞モジュールが判定した場合、システムはそのような結果を出力し、被験体の社会的または行動的健康についてのその調査を停止してもよい。
【０２２５】
しかしながら、被験体が社会的または行動的遅滞を見せることを社会的または行動的遅滞モジュールが判定した場合、社会的または行動的遅滞モジュールは、この結果および情報（２７１０）を自閉症またはＡＤＨＤモジュール（２７３０）に流してもよい。
【０２２６】
自閉症またはＡＤＨＤモジュールは、被験体の自閉症またはＡＤＨＤ状態を判定するために、本明細書に記載の診断操作を利用してもよい。例えば、自閉症またはＡＤＨＤモジュールは、自閉症またはＡＤＨＤの診断状態（つまり、被験体が自閉症またはＡＤＨＤに合致する挙動を示すかどうか）を判定するために、図１３に関して記載される手順（１３００）のいずれかの操作を利用してもよい。自閉症またはＡＤＨＤの診断状態の判定に際して、自閉症またはＡＤＨＤモジュールは、被験体が自閉症またはＡＤＨＤを示すかどうかに関する判定を出力してもよい。自閉症またはＡＤＨＤモジュールは、被験体が自閉症またはＡＤＨＤを見せることを示す陽性の識別子（２７３２）を出力してもよい。自閉症またはＡＤＨＤモジュールは、被験体が自閉症またはＡＤＨＤを見せないことを示す陰性の指標（２７３４）を出力してもよい。自閉症またはＡＤＨＤモジュールは、被験体が自閉症またはＡＤＨＤを見せるかどうかを自閉症またはＡＤＨＤモジュールによって判定できないことを示す、決定的でない指標（２７３６）を出力してもよい。
【０２２７】
被験体が自閉症またはＡＤＨＤを見せない、または自閉症またはＡＤＨＤの調査結果が不確定であると自閉症またはＡＤＨＤモジュールが判定した場合、システムはそのような結果を出力し、被験体の社会的または行動的健康についてのその調査を停止してもよい。そのようなシナリオでは、システムは、被験体が社会的または行動的遅滞を示すという初期診断に立ち帰ってもよい。
【０２２８】
しかしながら、被験体が自閉症またはＡＤＨＤを見せることを自閉症またはＡＤＨＤモジュールが判定した場合、自閉症またはＡＤＨＤモジュールは、この結果および情報（２７１０）を自閉症とＡＤＨＤの識別モジュール（２７４０）に流してもよい。
【０２２９】
自閉症とＡＤＨＤの識別モジュールは、自閉症とＡＤＨＤを区別するために本明細書に記載の診断操作を利用してもよい。例えば、自閉症とＡＤＨＤの識別モジュールは、被験体に関して自閉症とＡＤＨＤを区別するために（つまり、被験体がより自閉症またはＡＤＨＤに合致する挙動を示すかどうかを判定するために）、図１３に関して記載される手順（１３００）のいずれかの操作を利用してもよい。自閉症とＡＤＨＤの識別に際し、自閉症とＡＤＨＤの識別モジュールは、被験体が自閉症を見せるのか、またはＡＤＨＤを見せるのかに関する識別を出力してもよい。自閉症とＡＤＨＤの識別モジュールは、被験体が自閉症を見せることを示す指標（２７４２）を出力してもよい。自閉症とＡＤＨＤの識別モジュールは、被験体がＡＤＨＤを見せることを示す指標（２７４４）を出力してもよい。自閉症とＡＤＨＤの識別モジュールは、被験体の挙動が自閉症またはＡＤＨＤどちらとより合致しているかどうかを自閉症とＡＤＨＤの識別モジュールによって識別できないことを示す決定的でない指標（２７４６）を出力してもよい。
【０２３０】
自閉症とＡＤＨＤの識別調査の結果が不確定であると自閉症とＡＤＨＤの識別モジュールが判定した場合、システムはそのような結果を出力し、被験体の社会的または行動的健康についてのその調査を停止してもよい。そのようなシナリオでは、システムは、被験体が自閉症またはＡＤＨＤと合致する挙動を見せるという初期診断に立ち帰ってもよい。
【０２３１】
代替的にまたは組み合わせて、自閉症とＡＤＨＤの識別モジュールは、１つ以上の追加モジュールに情報（２７１０）を流すようにさらに構成されてもよい。例えば、自閉症とＡＤＨＤの識別モジュールは、強迫障害モジュール（図２７には示さず）に情報を流すように構成されてもよい。強迫障害モジュールは、本明細書に記載のシステムと方法のいずれかを使用して、強迫障害に合致する挙動を被験体が見せるかどうかに関する判定を行ってもよい（手順（１３００）の操作等）。
【０２３２】
代替的にまたは組み合わせて、言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュール（２７５０）は情報（２７１０）を受信してもよい。言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュールは、被験体の言葉の遅れまたは言語発達遅滞の診断状態を判定するために、本明細書に記載の診断操作を利用してもよい。例えば、言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュールは、言葉の遅れまたは言語発達遅滞の診断状態（つまり、被験体が言葉の遅れまたは言語発達遅滞に合致する挙動を示すかどうか）を判定するために、図１３に関して記載される手順（１３００）のいずれかの操作を利用してもよい。言葉の遅れまたは言語発達遅滞の診断状態の判定に際して、言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュールは、言葉の遅れまたは言語発達遅滞を示すかどうかに関する判定を出力してもよい。言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュールは、被験体が言葉の遅れまたは言語発達遅滞を見せることを示す陽性の識別子（２７５２）を出力してもよい。言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュールは、被験体が言葉の遅れまたは言語発達遅滞を見せないことを示す陰性の指標（２７５４）を出力してもよい。言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュールは、被験体が言葉の遅れまたは言語発達遅滞を見せるかどうかを言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュールによって判定できないことを示す、決定的でない指標（２７５６）を出力してもよい。
【０２３３】
被験体が言葉の遅れまたは言語発達遅滞を見せない、または言葉の遅れまたは言語発達遅滞の調査結果が不確定であると言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュールが判定した場合、システムはそのような結果を出力し、被験体の言葉または言語の健全性についてのその調査を停止してもよい。
【０２３４】
しかしながら、被験体が言葉の遅れまたは言語発達遅滞を見せることを言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュールが判定した場合、言葉の遅れまたは言語発達遅滞モジュールは、この結果と情報（２７１０）を知的障害モジュール（２７６０）に流してもよい。
【０２３５】
知的障害モジュールは、被験体の知的障害の状態を判定するために、本明細書に記載の診断操作を利用してもよい。例えば、知的障害モジュールは、知的障害の診断状態（つまり、被験体が知的障害に合致する挙動を示すかどうか）を判定するために、図１３に関して記載される手順（１３００）のいずれかの操作を利用してもよい。知的障害の診断状態の判定に際して、知的障害モジュールは、被験体が知的障害を示すかどうかに関する判定を出力してもよい。知的障害モジュールは、被験体が知的障害を見せることを示す陽性の識別子（２７６２）を出力してもよい。知的障害モジュールは、被験体が知的障害を見せないことを示す陰性の指標（２７６４）を出力してもよい。知的障害モジュールは、被験体が知的障害を見せるかどうかを知的障害モジュールによって判定できないことを示す、決定的でない指標（２７６６）を出力してもよい。
【０２３６】
被験体が知的障害を見せない、または知的障害の調査結果が不確定であると知的障害モジュールが判定した場合、システムはそのような結果を出力し、被験体の言葉または言語の健全性についての調査を停止してもよい。そのようなシナリオでは、システムは、被験体が言葉の遅れまたは言語発達遅滞を示すという初期診断に立ち帰ってもよい。
【０２３７】
代替的にまたは組み合わせて、知的障害モジュールは、１つ以上の追加モジュールに情報（２７１０）を流すようにさらに構成されてもよい。例えば、知的障害モジュールは、失読症モジュール（図２７には示さず）に情報を流すように構成されてもよい。失読症モジュールは、本明細書に記載のシステムと方法のいずれかを使用して、失読症に合致する挙動を被験体が見せるかどうかに関する判定を行ってもよい（手順（１３００）の操作等）。
【０２３８】
社会的または行動的遅滞、自閉症、ＡＤＨＤ、強迫障害、言葉の遅れまたは言語発達遅滞、知的障害、および失読症に言及しながら記載してきたが、システム（２７００）は、任意の行動障害に関する診断状態を提供し得る任意の数のモジュール（１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、または１０以上のモジュール等）を含んでもよい。モジュールは、任意の可能性のある順序で動作可能に接続されてもよい（カスケードまたは鎖状等）。
【０２３９】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、本明細書に記載される診断のためのシステムと方法によって診断される障害のための、処置計画または薬物投与のベースとして使用されてもよい。
【０２４０】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、プロプラノロール、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、フルオキセチン、ベンラファキシン、ミルタザピン、ネファゾドン、カルバマゼピン、ジバルプロエクス、ラモトリジン、トピラマート、プラゾシン、フェネルジン、イミプラミン、ジアゼパム、クロナゼパム、ロラゼパム、またはアルプラゾラム等の、急性ストレス障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２４１】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ブスピロン、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、フルオキセチン、ジアゼパム、クロナゼパム、ロラゼパム、またはアルプラゾラム等の、適応障害を処置する薬物の投与に使用されてもよい。
【０２４２】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ジアゼパム、クロナゼパム、ロラゼパム、アルプラゾラム、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、フルオキセチン、またはブスピロン等の、広場恐怖症を処置する薬物の投与に使用されてもよい。
【０２４３】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ドネペジル、ガランタミン、メマンチン、またはリバスチグミン等の、アルツハイマー病を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２４４】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、オランザピン、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、またはフルオキセチン等の、神経性食欲不振症を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２４５】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、セルトラリン、エスシタロプラム、シタロプラム、フルオキセチン、ジアゼパム、ブスピロン、ベンラファキシン、デュロキセチン、イミプラミン、デシプラミン、クロミプラミン、ロラゼパム、クロナゼパム、またはプレガバリン等の、不安障害を処置するための薬物の投与のために使用されてもよい。
【０２４６】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、愛着障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２４７】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、アンフェタミン（例えば５ｍｇ〜５０ｍｇの用量）、デキストロアンフェタミン（例えば５ｍｇ〜６０ｍｇの用量）、メチルフェニデート（例えば５ｍｇ〜６０ｍｇの用量）、メタンフェタミン（例えば５ｍｇ〜２５ｍｇの用量）、デクスメチルフェニデート（例えば２．５ｍｇ〜４０ｍｇの用量）、グアンファシン（例えば１ｍｇ〜１０ｍｇの用量）、アトモキセチン（例えば１０ｍｇ〜１００ｍｇの用量）、リスデキサンフェタミン（例えば３０ｍｇ〜７０ｍｇの用量）、クロニジン（例えば０．１ｍｇ〜０．５ｍｇの用量）、またはモダフィニル（例えば１００ｍｇ〜５００ｍｇの用量）等の、注意欠陥／多動性障害（ＡＤＨＤ／ＡＤＤ）を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２４８】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、リスペリドン（例えば０．５ｍｇ〜２０ｍｇの用量）、クエチアピン（例えば２５ｍｇ〜１０００ｍｇの用量）、アンフェタミン（例えば５ｍｇ〜５０ｍｇの用量）、デキストロアンフェタミン（例えば５ｍｇ〜６０ｍｇの用量）、メチルフェニデート（例えば５ｍｇ〜６０ｍｇの用量）、メタンフェタミン（例えば５ｍｇ〜２５ｍｇの用量）、デクスメチルフェニデート（例えば２．５ｍｇ〜４０ｍｇの用量）、グアンファシン（例えば１ｍｇ〜１０ｍｇの用量）、アトモキセチン（例えば１０ｍｇ〜１００ｍｇの用量）、リスデキサンフェタミン（例えば３０ｍｇ〜７０ｍｇの用量）、クロニジン（例えば０．１ｍｇ〜０．５ｍｇの用量）、またはアリピプラゾール（例えば１ｍｇ〜１０ｍｇの用量）等の、自閉症または自閉症スペクトラム障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２４９】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、シタロプラム、デュロキセチン、またはドキセピン等の、死別を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２５０】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、リスデキサンフェタミン等の、過食性障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２５１】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、トピラマート、ラモトリジン、オクスカルバゼピン、ハロペリドール、リスペリドン、クエチアピン、オランザピン、アリピプラゾール、またはフルオキセチン等の、双極性障害を処置する薬物の投与に使用されてもよい。
【０２５２】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、セルトラリン、エスシタロプラム、またはシタロプラム等の、身体醜形障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２５３】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、クロザピン、ピマバンセリン、リスペリドン、またはルラシドン等の、共有精神病性障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２５４】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、セルトラリンまたはフルオキセチン等の、神経性過食症を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２５５】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ロラゼパム、ジアゼパム、またはクロバザム等の、行為障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２５６】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、循環病を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２５７】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、クロザピン、アセナピン、リスペリドン、ベンラファキシン、ブプロピオン、またはブスピロン等の、妄想性障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２５８】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、セルトラリン、フルオキセチン、アルプラゾラム、ジアゼパム、またはシタロプラム等の、離人症障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２５９】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、セルトラリン、フルオキセチン、シタロプラム、ブプロピオン、エスシタロプラム、ベンラファキシン、アリピプラゾール、ブスピロン、ボルチオキセチン、またはビラゾドン等の、鬱病を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２６０】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、脱抑制型対人交流障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２６１】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、クエチアピン、クロザピン、アセナピン、またはピマバンセリン等の、重篤気分調節症を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２６２】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、アルプラゾラム、ジアゼパム、ロラゼパム、またはクロルジアゼポキシド等の、解離性健忘を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２６３】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ブプロピオン、ボルチオキセチン、またはビラゾドン等の、解離性障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２６４】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、アモバルビタール、アプロバルビタール、ブタバルビタール、またはメトヘキシタール等の、解離性遁走を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２６５】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、解離性同一性障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２６６】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、アンフェタミン（例えば５ｍｇ〜５０ｍｇの用量）、デキストロアンフェタミン（例えば５ｍｇ〜６０ｍｇの用量）、メチルフェニデート（例えば５ｍｇ〜６０ｍｇの用量）、メタンフェタミン（例えば５ｍｇ〜２５ｍｇの用量）、デクスメチルフェニデート（例えば２．５ｍｇ〜４０ｍｇの用量）、グアンファシン（例えば１ｍｇ〜１０ｍｇの用量）、アトモキセチン（例えば１０ｍｇ〜１００ｍｇの用量）、リスデキサンフェタミン（例えば３０ｍｇ〜７０ｍｇの用量）、クロニジン（例えば０．１ｍｇ〜０．５ｍｇの用量）、またはモダフィニル（例えば１００ｍｇ〜５００ｍｇの用量）等の、失読症を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２６７】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ブプロピオン、ベンラファキシン、セルトラリン、またはシタロプラム等の、気分変調性障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２６８】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、オランザピン、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、またはフルオキセチン等の、摂食障害を処置する薬物の投与に使用されてもよい。
【０２６９】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、表出性言語障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２７０】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、エストロゲン、プロゲストーゲン、またはテストステロン等の、性別違和を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２７１】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ベンラファキシン、デュロキセチン、ブスピロン、セルトラリン、またはフルオキセチン等の、全般性不安障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２７２】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ブスピロン、セルトラリン、エスシタロプラム、シタロプラム、フルオキセチン、パロキセチン、ベンラファキシン、またはクロミプラミン等の、ためこみ症を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２７３】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、知的障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２７４】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、アセナピン、クロザピン、オランザピン、またはピマバンセリン等の、間欠性爆発性障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２７５】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、エスシタロプラム、フルボキサミン、フルオキセチン、またはパロキセチン等の、盗癖を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２７６】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、数学障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２７７】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ブスピロン（例えば５ｍｇ〜６０ｍｇの用量）、セルトラリン（例えば最大２００ｍｇの用量）、エスシタロプラム（例えば最大４０ｍｇの用量）、シタロプラム（例えば最大４０ｍｇの用量）、
フルオキセチン（例えば４０ｍｇ〜８０ｍｇの用量）、パロキセチン（例えば４０ｍｇ〜６０ｍｇの用量）、ベンラファキシン（例えば最大３７５ｍｇの用量）、クロミプラミン（例えば最大２５０ｍｇの用量）、またはフルボキサミン（例えば最大３００ｍｇの用量）等の、強迫障害を処置する薬物の投与に使用されてもよい
【０２７８】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、反抗挑戦性障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２７９】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ブプロピオン、ビラゾドン、またはボルチオキセチン等の、パニック障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２８０】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、リバスチグミン、セレギリン、ラサギリン、ブロモクリプチン、アマンタジン、カベルゴリン、またはベンズトロピン等の、パーキンソン病を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２８１】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ブプロピオン、ビラゾドン、またはボルチオキセチン（ｖａｒｔｉｏｘｅｔｉｎｅ）等の、病的賭博を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２８２】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、異食症を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２８３】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、セルトラリン、フルオキセチン、シタロプラム、ブプロピオン、エスシタロプラム、ベンラファキシン、アリピプラゾール、ブスピロン、ボルチオキセチン、またはビラゾドン等の、産後抑鬱症を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２８４】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、セルトラリン、フルオキセチン、またはパロキセチン等の、外傷性ストレス障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２８５】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、エストラジオール、ドロスピレノン、セルトラリン、シタロプラム、フルオキセチン、またはブスピロン等の、月経前不機嫌性障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２８６】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、臭化水素酸デキストロメトルファンまたは硫酸キニジン等の、情動調節障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２８７】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、クロザピン、アセナピン、オランザピン、パリペリドン、またはクエチアピン等の、放火癖を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２８８】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、反応性愛着障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２８９】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、難読症を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２９０】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、レット症候群を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２９１】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、反芻性障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２９２】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、セルトラリン、カルバマゼピン、オクスカルバゼピン、バルプロエート、ハロペリドール、オランザピン、またはロクサピン等の、統合失調感情障害を処置する薬物の投与に使用されてもよい。
【０２９３】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、クロルプロマジン、ハロペリドール、フルフェナジン、リスペリドン、クエチアピン、ジプラシドン、オランザピン、パーフェナジン、アリピプラゾール、またはプロクロルペラジン等の、統合失調症を処置する薬物の投与に使用されてもよい。
【０２９４】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、パリペリドン、クロザピン、またはリスペリドン等の、分裂病様障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２９５】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、セルトラリンまたはフルオキセチン等の、季節性情動障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２９６】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、分離不安障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２９７】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、クロザピン、ピマバンセリン、リスペリドン、またはルラシドン等の、共有精神病性障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２９８】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、社会的（語用論的）コミュニケーション障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０２９９】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、アミトリプチリン、ブプロピオン、シタロプラム、フルオキセチン、セルトラリン、またはベンラファキシン等の、社交不安障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０３００】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、身体症状症を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０３０１】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ジアゼパム、エスタゾラム、クアゼパム、またはアルプラゾラム等の、特定の恐怖症を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０３０２】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、リスペリドンまたはクロザピン等の、常同運動障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０３０３】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、どもりを処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０３０４】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、ハロペリドール、フルフェナジン、リスペリドン、ジプラシドン、ピモジド、パーフェナジン、またはアリピプラゾール等の、トゥレット症を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０３０５】
本明細書のいずれかに記載されるシステムと方法は、グアンファシン、クロニジン、ピモジド、リスペリドン、シタロプラム、エスシタロプラム、セルトラリン、パロキセチン、またはフルオキセチン等の、チック障害を処置するための薬物の投与に使用されてもよい。
【０３０６】
図２８は、本明細書に記載されるシステムと方法による診断に応じて投与され得る薬物を示す。薬物は、丸剤ボトル等の容器（２８００）に入れられていてもよい。容器には、「障害ｘと診断された場合、薬物ｙを投与」という指示を示すラベル（２８１０）があってもよい。障害ｘは、本明細書に記載のいずれかの障害であってもよい。薬物ｙは、本明細書に記載のいずれかの薬物であってもよい。
【０３０７】
本発明の好ましい実施形態が本明細書に示され、記載されたが、そのような実施形態が単なる例として提供されていることは、当業者にとって明白だろう。多数の変形、変更、および置き換えが、本発明から逸脱することなく、当業者によって想到されるだろう。本明細書に記載される本発明の実施形態の様々な代案が、本発明の実施において利用され得ることを理解されたい。以下の特許請求の範囲は本発明の範囲を定義するものであり、この特許請求の範囲内の方法と構造、およびそれらの同等物を包含するように意図されている。
【図１Ａ】
2020509498.tif 000003
【図１Ｂ】
2020509498.tif 000004
【図２】
2020509498.tif 000005
【図３】
2020509498.tif 000006
【図４】
2020509498.tif 000007
【図５】
2020509498.tif 000008
【図６】
2020509498.tif 000009
【図７】
2020509498.tif 000010
【図８】
2020509498.tif 000011
【図９】
2020509498.tif 000012
【図１０】
2020509498.tif 000013
【図１１】
2020509498.tif 000014
【図１２】
2020509498.tif 000015
【図１３】
2020509498.tif 000016
【図１４】
2020509498.tif 000017
【図１５】
2020509498.tif 000018
【図１６】
2020509498.tif 000019
【図１７】
2020509498.tif 000020
【図１８】
2020509498.tif 000021
【図１９】
2020509498.tif 000022
【図２０】
2020509498.tif 000023
【図２１】
2020509498.tif 000024
【図２２】
2020509498.tif 000025
【図２３Ａ】
2020509498.tif 000026
【図２３Ｂ】
2020509498.tif 000027
【図２３Ｃ】
2020509498.tif 000028
【図２４】
2020509498.tif 000029
【図２５】
2020509498.tif 000030
【図２６】
2020509498.tif 000031
【図２７】
2020509498.tif 000032
【図２８】
2020509498.tif 000033
【国際調査報告】
2020509498.tif 000034
2020509498.tif 000035
2020509498.tif 000036