"少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性を用いて未熟児の罹患率を予測するための方法であって、前記未熟児の妊娠期間および出生時体重をコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、前記未熟児の2つの非侵襲性の生理学的特性について、約1時間と約10時間との間のモニタリング期間の間の実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップとを含み、前記時系列データは前記モニタリング期間の間に実質的な人間の介在なしで収集され、前記方法はさらに、前記2つの生理学的特性のうち少なくとも1つについて前記時系列データの安定値とダイナミクスの特徴とを計算するステップと、コンピュータハードウェア上での命令の実行を介して、1前記未熟児の妊娠期間と、2前記未熟児の出生時体重と、3前記安定値およびダイナミクスの特徴の各々とについて罹患リスクファクタを決定するステップと、未熟児のモデル群に対して最適化された最適化手順から学習された重みを用いて、前記罹患リスクファクタの各々を重み付けするステップと、前記未熟児の罹患率の予測指標を生成するよう、当該重み付けされた罹患リスクファクタの各々を集約するステップと、前記予測指標をフロントエンドモジュールに出力するステップとを含む、方法。前記2つの生理学的特性は、前記乳児の心拍数と、前記乳児の呼吸数とを含む、請求項1に記載の方法。少なくとも第3の生理学的特性について実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記少なくとも第3の生理学的特性は、前記未熟児の酸素飽和度を含む、請求項3に記載の方法。前記安定値およびダイナミクスの特徴の各々について罹患リスクファクタを決定するステップは、前記安定値および前記特徴を非線形の確率関数と比較するステップを含む、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法。前記時系列データの安定値は平均である、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法。前記時系列データのダイナミクスの特徴は分散である、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法。前記2つの生理学的特性のうち少なくとも1つについて前記時系列データの安定値およびダイナミクスの特徴を計算するステップは、オリジナルの時系列生理学的データを受け取るステップと、前記オリジナルの生理学的データを時間平均することによりベース信号を計算するステップと、前記ベース信号と前記オリジナルの信号との差を計算することにより、残余信号を計算するステップと、前記ベース信号および前記残余信号の分散を計算するステップとを含む、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法。前記ベース信号の平均を計算するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。前記オリジナルの生理学的データを時間平均することによりベース信号を計算するステップは、10分の移動平均窓を用いて前記ベース信号を計算するステップを含む、請求項8に記載の方法。前記モニタリング期間の間に収集された、前記未熟児の少なくとも第3の生理学的特性について実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、前記第3の生理学的特性について時系列データの平均を計算するステップとをさらに含む、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法。前記第3の生理学的特性がしきい値レベルを下回る期間と前記モニタリング期間との間の比を計算するステップをさらに含む、請求項11に記載の方法。前記比によって示される罹患リスクファクタを決定するステップをさらに含む、請求項12に記載の方法。前記未熟児の少なくとも1つの侵襲的測定を用いて収集されたデータをコンピュータ記憶媒体から入手するステップをさらに含む、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法。前記未熟児の身体的健康を評価するよう前記予測指標と少なくとも1つの他の医学的スコアとを用いるステップをさらに含む、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法。少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性を用いて対象の罹患率を予測するためのシステムであって、罹患予測を医療従事者に伝えるためのユーザインターフェイスを提供するよう構成されるフロントエンドモジュールと、前記対象の妊娠期間および出生時体重と、約1時間以上のモニタリング期間の間の前記対象の2つの非侵襲性の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データとを格納するよう構成される物理的なコンピュータストレージと、前記物理的なコンピュータストレージと通信するハードウェアプロセッサとを含み、前記ハードウェアプロセッサは、命令を実行するよう構成されており、前記命令は前記ハードウェアプロセッサに、前記対象の妊娠期間および出生時体重とを前記物理的なコンピュータストレージから入手することと、約1時間以上のモニタリング期間の間の前記対象の少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データを物理的なコンピュータストレージから入手することと、前記少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性の各々について前記時系列データの1つ以上の特徴を計算することと、前記妊娠期間と、前記出生時体重と、前記時系列データの1つ以上の特徴の各々とについて罹患リスクファクタを決定することと、サンプル集団に対して最適された最適化手順から学習された重みを用いて各罹患リスクファクタを重み付けすることと、前記未熟児の罹患率の予測指標を生成するよう、当該重み付けされた罹患リスクファクタの各々を集約することと、前記予測指標を前記フロントエンドモジュールに出力することとを行わせるよう構成される、システム。前記対象は未熟児である、請求項16に記載のシステム。前記サンプル集団は未熟児のモデル群である、請求項17に記載のシステム。前記少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性についての時系列データは、前記モニタリング期間の間に、実質的な人間の介在なしで収集される、請求項16に記載のシステム。前記モニタリング期間は約3時間以上である、請求項16~19のいずれか1項に記載のシステム。前記モニタリング期間は、約24時間以下である、請求項20に記載のシステム。少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性を用いて対象の病気の深刻さの確率のためのスコアリングシステムを作り出すための方法であって、モデル群の各メンバーに関連付けられる観察データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、前記モデル群の各メンバーの少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性について約1時間以上のモニタリング期間の間に収集された実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、前記少なくとも2つの生理学的特性の各々について観察値を計算するステップとを含み、前記少なくとも2つの生理学的特性についての前記観察値は前記時系列データの1つ以上の特徴を含み、前記方法はさらに、前記モデル群を2つ以上の病気のカテゴリに分けるステップと、ロングテールの確率分布の集合に対して最大尤度推定を用いることにより前記モデル群の前記2つ以上の病気のカテゴリの各々において、前記観察値について確率分布を選択するステップとを含み、各選択された確率分布は、前記2つ以上の病気のカテゴリの各々において、前記対象についての観察値に対して最も良くフィッティングし、前記方法はさらに、コンピュータハードウェア上での命令の実行を介して、前記2つ以上の病気のカテゴリの各々において前記観察値について前記選択された確率分布に基づき、各観察値についての数値的リスク特性を決定するステップと、コンピュータハードウェア上での命令の実行を介して、前記数値的リスク特性の各々についての重みを含むスコアパラメータの集合を決定するステップとを含む、方法。前記モニタリング期間の間に収集された、前記モデル群の各メンバーの少なくとも第3の非侵襲性の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、前記第3の非侵襲性の生理学的特性について、前記時系列データから少なくとも1つの観察値を計算するステップとをさらに含み、前記少なくとも1つの観察値は、前記少なくとも第3の非侵襲性の生理学的特性についての時系列データの安定値を含む、請求項22に記載の方法。前記スコアパラメータを決定するステップは、リッジ罰則により前記モデル群における観察値の対数尤度を最大にするステップを含む、請求項22に記載の方法。前記対象は未熟児である、請求項22に記載の方法。前記モデル群のメンバーは、前記対象が治療を受けることになる施設を取り囲む地理的領域から選択される、請求項22~25のいずれか1項に記載の方法。前記ロングテールの確率分布の集合は、指数関数型、ワイブル型、正規対数型、正規型、またはガンマ型の分布のうちの少なくとも1つを含む、請求項22~25のいずれか1項に記載の方法。前記観察値は、平均、残余、または平均および残余を含む、請求項22~25のいずれか1項に記載の方法。数値的リスク特性fviを集約するよう、対象の病気の深刻さについての確率Pが、コンピュータハードウェア上での命令の実行を介して、ロジスティック関数を用いて決定され、式中、nは数値的リスク特性の数であり、cは先験的な対数オッズ比であり、bおよびwは、先を見越したリスク予測における使用のための前記モデル群から学習されたスコアパラメータである、請求項22~25のいずれか1項に記載の方法。概要少なくともいくつかの既存のリスクスコアリング技術は、集中治療室ICUにおいて治療を受けている患者について利用可能な実質的な量のデータ、または新生児集中治療室NICUにおいて治療を受けている乳児について利用可能な実質的な量のデータを活用していない。たとえば、NICUにおいては、未熟児は典型的には、心拍数、呼吸、および血中酸素レベルについて連続的にモニタリングされている。いくつかの実施例では、早期産児たとえば、34週間以下の妊娠および/または2000グラム以下の出生時体重の乳児の出生の後の数時間に亘って取得された生理学的データを活用することにより、既存のスコアリングシステム上での改善を追求している。たとえば、あるリスクスコアリングシステムは、出生後の最初の3時間の間に収集された生理学的時系列データ、出生後24時間以内で3時間の間隔で収集された生理学的時系列データ、出生後最初の数時間の期間中に収集された生理学的時系列データ、出生後24時間以内で別の好適な間隔で収集された生理学的時系列データ、または時間期間を組み合わせた期間中に収集された生理学的時系列データを用い得る。時系列の生理学的データは多くの集中治療室において日常的および/または自動的に記録されているが、迅速で正確な罹患予測のために、このような時系列の生理学的データの安定値たとえば平均値averagevalueまたは平均およびダイナミクスの特徴たとえば分散を用いる技術は以前に開発されていない。その代わり、いくつかの既存の罹患率スコアリングシステムおよび他の医学的スコアリング技術は、人間による観察、定性的記述子、侵襲性の測定または技術を用いて収集したデータ、人間の介在によって収集したデータ、またはこれらの組合せを用いている。いくつかの実施例では、利用可能な非侵襲性の生理学的時系列データは、たとえば未熟児の命の最初の3時間といったような命の最初の数時間において収集される。当該時系列データは、たとえば有線または無線通信ネットワークを介してデジタルで収集または入手されてもよい。妊娠期間および出生時体重を含む出生前のリスクファクタを示す観察データも記録される。いくつかの実施例では、これらの収集されたデータのうちいくつか、実質的な部分、実質的にすべて、またはすべてが、微妙な複数の生理学的な指標に相当する医学的スコアの計算において考慮される。時系列生理学的データにおいて発生する変動に関連する微妙なパターンを検出および使用することにより、医療従事者は集中治療室の患者において合併症の早期予測を行うことができる。ある実施例は、確率スコアの計算において用いられる重みを生成する機械学習およびパターン認識アルゴリズムを用いる。機械学習およびパターン認識アルゴリズムにより、自動化されたバイアスがない態様でスコアリングシステムの向上または最適化が可能になり得る。重みは、未熟児の群中の個々から収集された生理学的データから決定され得る。いくつかの実施例では、乳児に高い罹患リスクがあると考えられる確率が提供される。このようなある実施例では、病気の深刻さについての確率が、個々のリスク特性を集約するロジスティック関数を用いて計算される。いくつかの記録された特性たとえば、生理学的パラメータ、妊娠期間、または体重が、非線形のベイズモデリングを介して数値的リスク特性を導出するよう用いられ得る。上記ロジスティック関数のパラメータの少なくともいくつかは、未熟児の群から導出されたトレーニングデータセットから機械学習され得る。いくつかの実施例は、高リスクの罹患率の予測について所望の感度および特異度を達成するようしきい値確率スコアの設定を可能にする。そのしきい値は、ユーザによって定義されてもよく、または自動的にシステムによって更新もしくは決定されてもよい。既存の新生児のスコアリングシステムたとえば、SNAP-II、SNAPPE-II、およびCRIBと比較すると、少なくともいくつかの実施例は、高罹患率リスクの予測において高い感度および/または特異度を提供する。ある実施例では、個々の早期産児の深刻な罹患リスクの確率は、命の最初の数時間に取られる非侵襲性の測定値に少なくとも部分的に基づき正確かつ確実に推測される。容易に自動化される迅速な非侵襲性の測定に少なくとも部分的に基づく個々のリスク予測により、親へのカウンセリングの向上、病院内でのより正確な資源の割振り、対象をより高いレベルの治療へ搬送する必要性の早期の認識、より高いレベルの治療へ搬送する必要性のよりよい予測、または利点の組合せの機会が提供され得る。たとえば、あるこのような実施例は、乳児のための診断または治療法を提供するよう用いられてもよく、またはいつ乳児をNICUまたは病院から安全に解放するかを決定するのを補助するよう用いられてもよい。したがって、あるこのような実施例は、乳児に対する医療の向上および/または乳児の親または病院に対する医療費の低減を提供するという利点があり得る。本願明細書において記載されるスコアリングシステムおよび方法のある実施例は、任意のタイプの人間または動物の対象に対して用いられ得るので、上記の利点のいくつかまたはすべては、早期産児に対する使用に限定されず、より一般的に適用され得る。本願明細書において開示されるスコアリングシステムおよび方法は、柔軟であり、ある範囲の予測タスクに容易に適用される。これにより、特定の臨床的なニーズに対するリスクスコアをターゲットとすることができる。ある実施例は、たとえば、成人患者が治療を受ける集中治療室ICU、心臓病者、火傷、または他の外傷的状況でのように連続的または継続的なモニタリングが行われる集中治療室のような集中治療状況において実施され得る。このような集中治療状況では、多くの患者データが典型的にデジタルの形態で収集される。したがって、たとえば、機械学習方法および特徴的な確率スコアの生成を含む本願明細書において開示される技術は特に、医療および患者のカウンセリングを向上させるよう実施され得る。いくつかの実施例は、少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性を用いて未熟児の罹患率を予測するための方法を提供する。この方法は、未熟児の妊娠期間および出生時体重をコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、未熟児の2つの非侵襲性の生理学的特性について、約1時間と約10時間との間のモニタリング期間の間の実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップとを含み得る。たとえば約24時間以下のモニタリング期間を含む他の好適なモニタリング期間も用いられ得る。時系列データはモニタリング期間の間に実質的な人間の介在なしで収集され得る。上記方法は、2つの生理学的特性のうち少なくとも1つについて時系列データの安定値とダイナミクスの特徴とを計算するステップを含み得る。安定値は、たとえば、時系列データの平均値もしくは平均であるか、または時系列データから導出されるデータセットの平均値もしくは平均であり得る。ダイナミクスの特徴は、たとえば、時系列データの分散の測定値または時系列データから導出されるデータセットの1つ以上の測定値であり得る。上記方法は、コンピュータハードウェア上での命令の実行を介して、1未熟児の妊娠期間と、2未熟児の出生時体重と、3安定値およびダイナミクスの特徴の各々とについて罹患リスクファクタを決定するステップを含み得る。上記方法は、未熟児のモデル群に対して最適化された最適化手順から学習された重みを用いて、罹患リスクファクタの各々を重み付けするステップを含み得る。この最適化手順は、上記モデル群からの観察データへのリスクファクタのフィッティングを決定するよう用いられる任意の好適な手順を含み得る。この手順は、たとえば、最小二乗、最大尤度、事後モード、または別の手順を含む。この方法は、未熟児の罹患率の予測指標を生成するよう、当該重み付けされた罹患リスクファクタの各々を集約するステップを含み得る。いくつかの実施例では、予測指標はフロントエンドモジュールに出力される。ある実施例では、2つの生理学的特性は、乳児の心拍数と、乳児の呼吸数とを含む。上記方法は、少なくとも第3の生理学的特性について実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップを含み得る。少なくとも第3の生理学的特性は、未熟児の酸素飽和度であり得る。いくつかの実施例では、安定値およびダイナミクスの特徴の各々について罹患リスクファクタを決定するステップは、安定値および特徴を非線形の確率関数と比較するステップを含む。時系列データの安定値は時系列データの平均であり得る。時系列データのダイナミクスの特徴は分散であり得る。ある実施例では、2つの生理学的特性のうち少なくとも1つについて時系列データの安定値およびダイナミクスの特徴を計算するステップは、オリジナルの時系列生理学的データを受け取るステップと、オリジナルの生理学的データを時間平均することによりベース信号を計算するステップと、ベース信号とオリジナルの信号との差を計算することにより、残余信号を計算するステップと、ベース信号および残余信号の分散を計算するステップとを含む。あるこのような実施例では、ベース信号の平均が計算される。たとえばオリジナルの生理学的データを時間平均することにより、ベース信号は計算され得る。これは、10分の移動平均窓を用いてベース信号を計算することを含む。平滑化またはフィルタリングされたベース信号を生成するための任意の他の技術が用いられ得る。罹患率を予測するための方法は、モニタリング期間の間に収集された、未熟児の少なくとも第3の生理学的特性について実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、第3の生理学的特性について時系列データの平均を計算するステップとを含み得る。いくつかの実施例では、第3の生理学的特性がしきい値レベルを下回る期間とモニタリング期間との間の比が計算される。比によって示される罹患リスクファクタが決定され得る。いくつかの実施例では、罹患率を予測するための方法は、未熟児の少なくとも1つの侵襲的測定を用いて収集されたデータをコンピュータ記憶媒体から入手するステップを含む。未熟児の身体的健康を評価するよう予測指標と少なくとも1つの他の医学的スコアとが用いられ得る。ある実施例は、少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性を用いて対象の罹患率を予測するためのシステムを提供する。このシステムは、罹患予測を医療従事者に伝えるためのユーザインターフェイスを提供するよう構成されるフロントエンドモジュールと、対象の妊娠期間および出生時体重と、約1時間以上のモニタリング期間の間の対象の2つの非侵襲性の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データとを格納するよう構成される物理的なコンピュータストレージと、物理的なコンピュータストレージと通信するハードウェアプロセッサとを含み得る。ハードウェアプロセッサは、命令を実行するよう構成され得る。この命令はハードウェアプロセッサに、対象の妊娠期間および出生時体重とを物理的なコンピュータストレージから入手することと、約1時間以上のモニタリング期間の間の対象の少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データを物理的なコンピュータストレージから入手することと、少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性の各々について時系列データの1つ以上の特徴を計算することと、妊娠期間と、出生時体重と、時系列データの1つ以上の特徴の各々とについて罹患リスクファクタを決定することと、サンプル集団に対して最適された最適化手順から学習された重みを用いて各罹患リスクファクタを重み付けすることと、未熟児の罹患率の予測指標を生成するよう、当該重み付けされた罹患リスクファクタの各々を集約することと、予測指標をフロントエンドモジュールに出力することとを行わせるよう構成される。上記対象は、たとえば集中治療室における未熟児または患者のような患者であり得る。上記サンプル集団は、未熟児のモデル群であるか、または当該対象に関する別の群であり得る。いくつかの実施例では、少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性について時系列データは、モニタリング期間の間に、実質的な人間の介在なしで収集される。モニタリング期間は、たとえば約1時間以上の期間、約3時間以上の期間、約24時間以下の期間、および/または約10時間以下の期間を含む任意の好適な期間であり得る。ある実施例は、少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性を用いて対象の病気の深刻さについての確率のためにスコアリングシステムを作り出すための方法を提供する。この方法は、モデル群の各メンバーに関連付けられる観察データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、モデル群の各メンバーの少なくとも2つの非侵襲性の生理学的特性について約1時間以上のモニタリング期間の間に収集された実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、少なくとも2つの生理学的特性の各々について観察値を計算するステップとを含み得る。ここで、上記の少なくとも2つの生理学的特性についての観察値は時系列データの1つ以上の特徴を含む。上記方法はさらに、モデル群を2つ以上の病気のカテゴリに分けるステップと、ロングテールの確率分布の集合に対して最大尤度推定を用いることによりモデル群の2つ以上の病気のカテゴリの各々において、観察値について確率分布を選択するステップとを含み得る。上記2つ以上の病気のカテゴリは、たとえば、高罹患リスクおよび低罹患リスクのカテゴリを含み得る。各選択された確率分布は、2つ以上の病気のカテゴリの各々において、対象についての観察値に対してフィッティングし得る。2つ以上の病気のカテゴリの各々において観察値について選択された確率分布に基づく各観察値についての数値的リスク特性がコンピュータハードウェア上での命令の実行を介して決定され得る。コンピュータハードウェア上での命令の実行を介して、数値的リスク特性の各々についての重みを含むスコアパラメータの集合が決定され得る。いくつかの実施例では、スコアリングシステムを作り出すための方法は、モニタリング期間の間に収集された、モデル群の各メンバーの少なくとも第3の非侵襲性の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手するステップと、第3の非侵襲性の生理学的特性について、時系列データから少なくとも1つの観察値を計算するステップとを含む。少なくとも1つの観察値は、少なくとも第3の非侵襲性の生理学的特性についての時系列データの安定値を含み得る。スコアパラメータはたとえば、コンピュータハードウェア上での命令の実行を介してリッジ罰則によりモデル群における観察値の対数尤度を最大にすることを含む技術といったような任意の好適な技術により決定され得る。モデル群のメンバーは、対象が治療を受けることになる施設を取り囲む地理的領域から選択され得るか、または他の好適な基準を用いて選択され得る。ある実施例では、ロングテールの確率分布の集合は、指数関数型、ワイブル型、正規対数型、正規型、またはガンマ型の分布のうちの少なくとも1つを含む。観察値はたとえば、平均、残余、または平均および残余を含み得る。数値的リスク特性fviを集約するよう、対象の病気の深刻さについての確率Pが、コンピュータハードウェア上での命令の実行を介して、ロジスティック関数を用いて決定され得る。この関数において、nは数値的リスク特性の数であり、cは先験的なapriori対数オッズ比であり、bおよびwは、先を見越したリスク予測における使用のためのモデル群から学習されたスコアパラメータである。リスク特性を集約するための他の技術も用いられ得る。例示的な目的のために、添付の図面においていくつかの実施例が示されるが、本願明細書において記載される本発明の範囲を限定するものであると解釈されるべきでは決してない。さらに、開示される異なる実施例のさまざまな特徴は、この開示の一部である付加的な実施例を形成するよう組み合され得る。いずれの特徴または構造も除去または省略され得る。参照番号は、図面を通じて参照要素同士の間の対応関係を示すよう再利用され得る。詳細な説明本願明細書においてある実施例および例が開示されるが、発明の主題は、具体的に開示される実施例における例を超えて、他の代替的な実施例および/または使用ならびに修正例およびその均等物まで拡張する。したがって、添付の特許請求の範囲は、以下に記載される特定の実施例のいずれによっても限定されない。たとえば、本願明細書において開示されるいずれの方法またはプロセスにおいても、方法またはプロセスの作用または動作は、任意の好適なシーケンスで行われてもよく、如何なる特定の開示されるシーケンスにも必ずしも限定されない。さまざまな動作が、順番に行われる複数の別個の動作として、ある実施例を理解するのを補助し得る態様で記載され得る。しかしながら、記載の順番は、これらの動作が順番に依存するということを示唆すると解釈されるべきではない。さらに、本願明細書において記載される構造、システム、および/または装置は、統合された構成要素または別個の構成要素として実施されてもよい。さまざまな実施例を比較する目的のために、これらの実施例のある局面および利点が記載される。任意の特定の実施例によって、必ずしもすべてのこのような局面または利点が達成されるわけではない。したがって、本願明細書において教示または示唆され得るように他の局面または利点を必ずしも達成することなく、本願明細書において教示されるように1つの利点または利点の群を達成または最適化する態様で、たとえばさまざまな実施例が実施されてもよい。I.概略少なくともいくつかの既存の医学的スコアリング技術は、集中治療室ICUにおいて治療を受けている患者について利用可能な実質的な量のデータ、または新生児集中治療室NICUにおいて治療を受けている乳児について利用可能な実質的な量のデータを活用していない。たとえば、NICUにおいては、未熟児は典型的には、心拍数、呼吸、および血中酸素レベルについて連続的にモニタリングされている。いくつかの実施例では、早期産児たとえば、34週間以下の妊娠および/または2000グラム以下の出生時体重の乳児の出生の後の数時間に亘って取得された生理学的データを活用することにより、既存のスコアリングシステム上での改善を追求している。たとえば、未熟児についてのリスクスコアリングシステムは、出生後の最初の3時間の間に収集された生理学的時系列データ、出生の24時間以内の3時間の間隔中に収集された生理学的時系列データ、約24時間以下の間隔中に収集された生理学的時系列データと、約半時間、1時間、2時間、3時間、4時間、5時間、6時間、7時間、8時間、9時間、もしくは10時間の間隔中に収集された生理学的時系列データ、約1時間と約10時間との間の間隔中に収集された生理学的時系列データ、出生の最初の1時間または数時間の期間の間に収集された生理学的時系列データ、出生の短時間中の他の好適な間隔の間に収集された生理学的時系列データ、当該段落において羅列した時間のいずれかの間の間隔の間に収集された生理学的時系列データ、または時間期間を組み合わせた期間の間に収集された生理学的時系列データを用い得る。この生理学的時系列データは、たとえば乳児の生後期間の約1、5、10、12.5、15、20、30、50、75、90、もしくは100といった乳児の生後期間の約1と100との間の期間か、または上記の値の内のいずれかの間の期間の間に収集され得る。時系列の生理学的データは多くの集中治療室において日常的および/または自動的に記録されているが、迅速で正確な罹患予測のために、このような時系列の生理学的データの安定値およびダイナミクスの特徴を用いる技術は以前に開発されていない。その代わり、既存の罹患率スコアリングシステムは、主観的な人間による観察、定性的記述子、侵襲性の技術を用いて収集したデータ、人間の介在によって収集したデータ、またはこれらの組合せを用いている。いくつかの実施例では、罹患率スコアリングシステムは、実質的な人間の介在なしに記録された生理学的時系列データを用いる。たとえば、罹患率スコアリングシステムは、1つ以上の生理学的特性についての実質的に連続的な時系列データをコンピュータ記憶媒体から入手し得る。ある実施例では、罹患率スコアリングシステムはたとえば、妊娠期間および出生時体重といったような少なくとも部分的に人間の介在を伴って収集したいくつかのデータも用いる。いくつかの実施例では、利用可能な非侵襲性の生理学的時系列データは、未熟児のたとえば命の最初の3時間といったような命の最初の数時間においてデジタルで収集される。妊娠期間および出生時体重を含む出生前のリスクファクタを示す観察データも記録される。いくつかの実施例では、これらの収集されたデータのうちいくつか、実質的な部分、実質的にすべて、またはすべてが、微妙な複数の生理学的な指標に相当する罹患率スコアの計算に用いられる。ある実施例は、確率スコアの計算において用いられる重みを生成するために機械学習およびパターン認識アルゴリズムを用いる。たとえば、これらの重みは、未熟児の群中の個々から収集された生理学的データから決定され得る。いくつかの実施例では、乳児に高い罹患リスクがあると考えられる確率が提供される。このようなある実施例では、病気の深刻さの確率が、個々のリスク特性を集約するロジスティック関数を用いて計算される。いくつかの記録された特性たとえば、生理学的パラメータ、妊娠期間、または体重が、非線形のベイズモデリングを介して数値的リスク特性を導出するよう用いられる。上記ロジスティック関数のパラメータの少なくともいくつかは、未熟児の群から導出されたトレーニングデータセットから機械学習され得る。いくつかの実施例は、高リスク罹患率の予測について所望の感度および/または特異度を達成するようしきい値確率スコアの設定を可能にする。そのしきい値は、ユーザによって定義されてもよく、または自動的にシステムによって更新もしくは決定されてもよい。既存の新生児のスコアリングシステムたとえば、SNAP-II、SNAPPE-II、およびCRIBと比較すると、少なくともいくつかの実施例は、高罹患率リスクの予測において高い感度および特異度を提供する。ある実施例では、個々の早期産児の深刻な罹患リスクの確率は、命の最初の数時間に取られる非侵襲性の測定値に少なくとも部分的に基づき正確かつ確実に推測される。容易に自動化される迅速な非侵襲性の測定に少なくとも部分的に基づく個々のリスク予測により、親へのカウンセリングの向上およびより正確な資源の割振りの機会が提供され得る。たとえば、あるこのような実施例は、乳児のための診断もしくは治療法を提供するよう用いられてもよく、またはいつ乳児をNICUまたは病院から安全に解放するかを決定するのを補助するよう用いられてもよい。したがって、あるこのような実施例は、乳児に対する医療の向上および/または乳児の親または病院に対する医療費の低減を提供するという利点があり得る。本願明細書において記載されるスコアリングシステムおよび方法のある実施例は、任意のタイプの人間または動物の対象に対して用いられ得るので、上記の利点のいくつかまたはすべては、早期産児に対する使用に限定されず、より一般的に適用され得る。本願明細書において開示されるスコアリングシステムおよび方法は、柔軟であり、ある範囲の予測タスクに容易に適用される。これにより、特定の臨床的なニーズに対するリスクスコアをターゲットにすることができる。ある実施例は、たとえば、成人患者が治療を受ける集中治療室、心臓病者、火傷、または他の外傷的状況でのように連続的または継続的なモニタリングが行われる集中治療室のような集中治療状況において実施され得る。このような集中治療状況では、多くの患者データが典型的にデジタルの形態で収集される。したがって、たとえば、機械学習方法および特徴的な確率スコアの生成を含む本願明細書において開示される技術は特に、医療および患者のカウンセリングを向上させるよう実施され得る。II.例示的なスコアリングシステムのアーキテクチャ図1は、患者についての医学的スコアを生成するためのシステム110の実施例を概略的に示すブロック図である。いくつかの実施例では、スコアリングシステム110は、相対的に短期間で、患者の罹患率を予測するためのスコアを生成するよう構成される。この期間の例としては、約24時間以下の期間、約10時間以下の期間、約1時間と約10時間との間の期間、約2時間と4時間との間の期間、約3時間に等しい期間、または約3時間以下の期間といった期間がある。スコアリングシステム110は、患者データ102,104の源と、医学的スコアを計算するのに用いられる他のデータ106の源とを含み得るか、またはこれらの源に有線もしくは無線で接続され得る。患者データは、非侵襲性データ102および観察データ104を含み得る。非侵襲性データ102は実質的な人間の介在なしで収集されたデータを含む。非侵襲性データ102の例は、心拍数データ、呼吸データ、血流酸素飽和データ、時系列生理学的パラメータ、モニタリング装置によって記録されるデータ、身体内に導入されない1つ以上のセンサによって生成されるデータ、身体内へ機器を導入することなしに自動的に収集される他のタイプのデータ、またはデータの組合せを含む。観察データ104は、少なくとも何らかの人間の補助を伴って収集されるデータを含む。観察データ104の例は、体重、生後期間、双子もしくはより高次の多胎児ステータス、妊娠期間、性別、皮膚色、人種、祖先、親の年齢、居住地、患者の出生または治療を提供しているICUの地理的場所、妊娠合併症、胎盤または羊水の病理学的データ、少なくとも部分的に人間によって収集された他のタイプのデータ、またはデータの組合せを含み得る。スコアリングシステム110が用いる他のデータは、スコアパラメータ106を含み得る。スコアパラメータ106は、有用な医学的スコアを生成するのに用いられる非患者固有情報を含み得る。スコアパラメータ106の例は、罹患リスクファクタ、ロジスティック関数、数値的リスク特性、重み、モデル群データ、較正ファクタ、適格性ファクタ、統計学的ファクタ、他のタイプのデータ、またはデータの組合せを含み得る。スコアリングシステム110は、1つ、いくつか、または多くのタイプのスコアパラメータ106を用いて医学的スコアを生成し得る。スコアリングシステム110は、データ源に直接的に、間接的に、ネットワークを通じて、インターネットを通じて、別の好適な態様で、または接続の組合せを通じて接続され得る。図2は、医学的スコアを生成するための例示的なシステム200の概略的なブロック図である。システム200は、1つ以上のモニタリング装置202、フロントエンド204、およびデータストア206に連続的または間欠的に接続、アクセス、または通信し得るスコアリングシステム210を含み得る。1つ以上のモニタリング装置202は、ICU患者からの実質的に連続的な時系列の生理学的データを収集するよう構成され得る。モニタリング装置の例は、心拍数モニタ、呼吸モニタ、酸素飽和度センサ、および単一の装置において2つ以上のモニタリング機能を組み合せる装置を含む。フロントエンド204は、医療従事者からデータもしくはコマンドを受け取るための、および/またはたとえば医学的スコアといった情報を医療従事者に伝えるためのユーザインターフェイスを提供する。データストア206は、患者データ、医学的スコア、生理学的データ、測定値、時系列データ、他の医療データ、または異なるタイプのデータの組合せの記録を維持し得る。上記1つ以上のモニタリング装置202、フロントエンド204、データストア206、およびスコアリングシステムは、ネットワーク208を介して互いに接続し得る。ネットワーク208は、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、有線ネットワーク、無線ネットワーク、ローカルバス、またはそれらの任意の組合せを含み得る。いくつかの実施例では、システム200の1つ以上のコンポーネントは、インターネットを介してシステム200の別のコンポーネントに接続する。スコアリングシステム210は、他のデータシステムおよび医療従事者と相互作用するためのAPIまたは他の任意の好適なインターフェイスを含み得る。いくつかの実施例では、スコアリングシステム210は、1つ以上のモニタリング装置202に統合される。ある実施例では、フロントエンド204は、デスクトップコンピュータ、ノート型コンピュータ、タブレットコンピュータ、ハンドヘルド型装置、モニタリング装置、携帯電話、または別の好適な装置を介して医療従事者に利用可能となる。図2に示されるスコアリングシステム210は、スコア計算エンジン212とスコアパラメータ214とを含む。スコア計算エンジン212は、スコアリングシステム210に接続される1つ以上のデータ源たとえば、モニタリング装置、フロントエンド、およびデータストアから患者データを受け取るまたは入手するよう構成され得る。スコア計算エンジン212は、患者データおよび1つ以上のスコアパラメータ214を用いて、ICU患者における病気の深刻さの確率を決定する。病気の深刻さの確率は、患者データを1つ以上の罹患リスクファクタまたは他のリスクファクタに関連付けるモデルに基づき得る。スコアパラメータ214は、当該モデルにおいて用いられる各タイプの患者データに関連付けられる数値的リスク特性または罹患リスクファクタに割り当てられる重みを提供し得る。スコアリングシステム210は、1つ以上の物理的なコンピューティング装置を含み得るか、または当該コンピューティング装置を用いて実現され得る。当該コンピューティング装置の1つ以上は、プロセッサ、メモリ、ストレージ、ネットワークインターフェイス、他のコンピューティング装置コンポーネント、またはコンポーネントの組合せを有し得る。III.スコアリング方法の例示的な実施例図3~図7は、図1および図2に示されるもののようなスコアリングシステム110,210を用いて計算され得る医学的スコアを生成する例示的な方法を示す。これらの方法は、スコアリングシステム110,210またはシステム200の他のコンポーネントに関連付けられる1つ以上のモジュールによって実現され得る。図3は、いくつかの実施例に従った、医学的スコアの計算において罹患リスクファクタまたは他のリスクファクタを重み付けするよう用いられ得るスコアパラメータを決定するための方法300を示す図である。スコアパラメータは、所望の集団を示すモデル群を選択することによって導出され得る。たとえば、未熟児の罹患率スコアについてのモデル群は、1つ以上の分類基準に合致する未熟児の群を含み得る。分類基準はたとえば、出生時体重および/または妊娠期間を含み得る。別の例として、未熟児罹患率スコアについてのモデル群は、スコアリングシステムが用いられることが意図される地域で生まれた未熟児の群を含み得る。スコアパラメータは地理的な地域および/または他の人口学的なファクタによって変動し得るので、スコアリングシステムを用いる異なる施設は異なるスコアパラメータを用い得る。いくつかの実施例では、スコアリングシステムは、群データの大きな集合からモデル群を選択するためのユーザインターフェイスを含む。たとえば、このユーザインターフェイスは、たとえば、位置、妊娠期間、出生時体重、母親の年齢、父親の年齢、性別、人種、国籍、食事、教育、および民族などといった患者または患者の親族の1つ以上の人口学的ファクタによって、当該群データの大きな集合をフィルタリングするよう用いられ得る。302では、モデル群における個々から収集された観察データが入手される。観察データは、たとえば妊娠期間および出生時体重といった、モニタリング装置によって自動的に収集されない少なくともいくつかのデータを含み得る。観察データの収集は、たとえば患者または患者を知る人から情報を受け取ることにより手動で行われ得るか、または1つ以上の装置もしくはプロセスを用いて少なくとも部分的に自動化され得る。本願明細書において記載される当該システムおよび方法の実施例は、モニタリング装置、病院情報ネットワーク、データレポジトリ、または有線もしくは無線ネットワークからモデル群観察データを入手し得る。いくつかのこのような実施例では、ハードウェアコンピューティング装置が、データを格納するメモリ揮発性または不揮発性からデータを入手する。304では、モデル群の個々から収集された非侵襲性データが入手される。非侵襲性データは、たとえば、心拍数、呼吸数、および酸素飽和度といった、モニタリング装置によって自動的に収集される少なくともいくつかのデータを含み得る。非侵襲性データは、センサ情報をデジタル化するモニタリング装置に接続される1つ以上のセンサを用いて、自動プロセスにより収集され得る。モニタリング装置は、非侵襲性データを時系列生理学的特性測定値として伝え得る。この非侵襲性データも、たとえば、病院情報システム、患者データサーバ、電子医療記録システム、別の好適なデータ源、またはデータ源の組合せといったようなデータ源から入手され得る。本願明細書において記載される当該システムおよび方法の実施例は、モニタリング装置、病院情報ネットワーク、データレポジトリ、または有線もしくは無線ネットワークからモデル群の非侵襲データを入手し得る。いくつかのこのような実施例では、ハードウェアコンピューティング装置が、データを格納するメモリ揮発性または不揮発性からデータを入手する。306では、非侵襲性データの1つ以上の特徴が計算される。この特徴は、医学的スコアを生成するためのモデルへとフィットし得る1つ以上の値を導出するよう用いられ得る。特徴の例は、安定値と、平均値と、平均と、ダイナミクスの特徴と、分散と、生理学的パラメータが所望の範囲内にある際の時間間隔と、生理学的パラメータが所望の範囲の外にある際の時間間隔と、時間間隔の比と、データを特徴付ける別の値と、または値の組合せとを含む。オリジナルの非侵襲性データは、生理学的パラメータまたは別の好適な測定値についての実質的に連続的な時系列データであり得る。特徴は、オリジナルデータ、平滑化されたデータ、残余データ、ベースデータ、フィルタリングされたデータ、時間平均化されたデータ、変換されたデータ、またはデータ表示の組合せから計算され得る。308では、少なくとも部分的に非侵襲性データおよび観察データの特徴に基づく数値的リスク特性が計算される。数値的リスク特性は、先を見越した患者データを1つ以上の罹患リスクファクタまたは他のリスクファクタに関連付け得る。いくつかの実施例では、たとえば生理学的な測定値といった、1つ以上の連続的な値を有するリスクファクタがリスクモデルの中に統合される。たとえば、生理学的な測定値についての正常範囲が定義され得る。生理学的な測定値が正常範囲内もしくは正常範囲外かどうか、または生理学的な測定値が正常範囲内もしくは正常範囲外にあるのはどの程度の頻度であるか特徴付けするよう計量metricが用いられ得る。別の例として、生理学的な測定値の特定の表示が予め決定され得る。この特定の表示は、特徴自体と、特徴の二次変換、特徴の対数変換、特徴の別の表示、または表示の組合せを含み得る。上記表示を1つ以上の範囲と比較し、上記表示を傾向について分析し、上記表示をパターンについて分析することによって、または他の好適な分析を行うことによって数値的リスク特性が導出され得る。ある実施例では、数値的リスク特性はベイズモデリングアルゴリズムを用いて導出される。ベイズモデリングは、リスクファクタと転帰との間の1つ以上の非線形関係を決定するよう用いられ得、さまざまな病気のカテゴリの間でファクタの振舞いの大きな変化に相当し得る。モデル群は、2つ以上の病気のカテゴリに分離され得る。病気のカテゴリは、健康または病気の幅広い分類たとえば、低罹患率および高罹患率に基づき得、ならびに/または特定の病気もしくは疾病タイプたとえば感染症および心肺の合併症などに基づき得る。各特徴またはリスクファクタについて、各病気のカテゴリにおけるモデル群のメンバーについての観察値の分布が学習され得る。たとえば、各病気のカテゴリについての特定のモデルが、たとえば、指数関数型、ワイブル型、正規対数型、正規型、ガンマ型といったロングテールの確率分布の集合から、最尤推定を用いて選択され得る。各カテゴリについてデータへの最良のフィットを提供する確率分布が選択され得る。いくつかの実施例では、数値的リスク特性は、各特徴によって示唆されるリスクの対数オッズ比であるたとえばリスクファクタ。310では、スコアパラメータが学習される。異なるスコアパラメータが対象の異なる人口学的な群について用いられ得るか、またはスコアパラメータの単一の集合がすべての対象について用いられ得る。いくつかの実施例では、スコアパラメータは、モデル群からの観察データの対数尤度を最大化することによって決定される。モデルの複雑性を制御および/または観察データのオーバフィッティングを防止するよう、リッジ罰則が用いられ得る。たとえば、リッジ罰則は、自動的なファクタ選択を可能にしてモデル節約modelparsimonyを制御することにより疑似的なデータ依存関係を低減するよう選択され得、オーバフィッティングを防止する。312では、スコアパラメータが学習された後、スコアリングシステムは、対象における病気の深刻さを先を見越して予測するようICUにおいて用いられ得る。図4は、いくつかの実施例に従った、ICUにおいて治療されている患者についてスコアを決定するための方法400を示す図である。方法400は、本願明細書において記載される技術の1つを用いて導出される数値的リスク特性およびスコアパラメータ、本願明細書において記載される技術の修正例を用いて導出される数値的リスク特性およびスコアパラメータ、または他の好適な技術を用いて導出される数値的リスク特性およびスコアパラメータを用い得る。402では、患者についての観察データが入手される。観察データは、たとえば妊娠期間および出生時体重といった、モニタリング装置によって自動的に収集されない少なくともいくつかのデータを含み得る。観察データの収集は、たとえば患者または患者を知る人から情報を受け取ることにより手動で行われ得るか、または1つ以上の装置またはプロセスを用いて少なくとも部分的に自動化され得る。本願明細書において記載される当該システムおよび方法の実施例は、モニタリング装置、病院情報ネットワーク、データレポジトリ、または有線もしくは無線ネットワークから患者の観察データを入手し得る。いくつかのこのような実施例では、ハードウェアコンピューティング装置が、データを格納するメモリ揮発性または不揮発性からデータを入手する。404では、患者から収集された非侵襲性データが入手される。非侵襲性データは、たとえば、心拍数、呼吸数、および酸素飽和度といった、モニタリング装置によって自動的に収集される少なくともいくつかのデータを含み得る。非侵襲性データは、センサ情報をデジタル化するモニタリング装置に接続される1つ以上のセンサを用いて、自動プロセスにより収集され得る。モニタリング装置は、非侵襲性データを時系列生理学的特性測定値として伝え得る。この非侵襲性データも、たとえば、病院情報システム、患者データサーバ、電子医療記録システム、別の好適なデータ源、またはデータ源の組合せといったようなデータ源から入手され得る。いくつかの実施例では、少なくとも2つの非侵襲性生理学的パラメータが収集される。ある実施例では、少なくとも3つの非侵襲性生理学的パラメータが収集される。本願明細書において記載される当該システムおよび方法の実施例は、モニタリング装置、病院情報ネットワーク、データレポジトリ、または有線もしくは無線ネットワークから患者の非侵襲性データを入手し得る。いくつかのこのような実施例では、ハードウェアコンピューティング装置が、データを格納するメモリ揮発性または不揮発性からデータを入手する。406では、非侵襲性データの1つ以上の特徴が計算される。この特徴は、医学的スコアを生成するためのモデルにフィットし得る1つ以上の値を導出するよう用いられ得る。特徴の例は、安定値と、平均値と、平均と、ダイナミクスの特徴と、分散と、生理学的パラメータが所望の範囲内にある際の時間間隔と、生理学的パラメータが所望の範囲の外にある際の時間間隔と、時間間隔の比と、データを特徴付ける別の値と、または値の組合せとを含む。オリジナルの非侵襲性データは、生理学的パラメータまたは別の好適な測定値についての実質的に連続的な時系列データであり得る。特徴は、オリジナルデータ、平滑化されたデータ、残余データ、ベースデータ、フィルタリングされたデータ、時間平均化されたデータ、変換されたデータ、またはデータ表示の組合せから計算され得る。いくつかの実施例では、患者データが、1つ以上の他の対象のベースライン群から収集されるデータと比較される。1つ以上の特徴は、病気の深刻さがよく分かっていない場合のある患者についてのデータとベースライン群からのデータとの間の差異または類似性を確立するよう計算され得る。ある実施例では、ベースライン群における対象の病気の深刻さは分かっている。ある実施例では、ベースライン群における対象は健康である。408では、非侵襲性データおよび観察データの1つ以上の特徴から導出したリスク特性とスコアパラメータとを用いて、病気の深刻さについての確率が計算される。スコアパラメータは、非侵襲性データおよび観察データによって示されるリスク特性を重み付けするよう、用いられ得る。重み付けされた個々のリスク特性は、ロジスティック関数を用いることにより集約され得る。たとえば、ロジスティック関数は、Px=1exp-x-1の形を取り得、式中、xは個々のリスク特性の重み付けられた表示に対応する。リスク特性を集約するために、当該ロジスティック関数の好適な変形例も用いられ得る。410では、病気の深刻さについての確率が計算された後、この確率はフロントエンドに出力され得るか、または別の態様では医療従事者に医学的スコアとして送達され得る。図5は、いくつかの実施例に従った、非侵襲性生理学的パラメータの特徴を計算するための方法500を示す図である。方法500は、ロジスティック関数においてリスクファクタとして用いられるべき少なくともいくつかのタイプの生理学的パラメータを用意するよう用いられ得る。いくつかの実施例では、図5に示される方法500は、心拍数信号および呼吸数信号を特徴付けるよう用いられる。502では、オリジナルの時系列生理学的データが1つ以上のデータ源から入手される。このデータはたとえば、1つ以上のモニタリング装置、フロントエンドモジュール、データストア、メモリ、または源の組合せといった任意の好適な源から入手され得る。いくつかの実施例では、時系列生理学的データは、心拍数データ、呼吸数データ、および酸素飽和データを含む。他の生理学的データも、このようなデータが所望の医学的スコアを生成するのに用いられる場合は、収集され得る。504では、ベース信号がオリジナルの時系列データから計算される。ある実施例では、ベース信号はオリジナルデータの平滑化されたバージョンである。ベース信号は、時間窓に亘ってデータを平均化することにより、オリジナルデータにおける長期傾向を示し得る。いくつかの実施例では、ベース信号は、数分、約1分以上、2分、3分、4分、5分、6分、7分、8分、9分、10分、15分、20分、25分、30分、約30分以下、約5分と約20分との間、またはこの段落に列挙された他の値のいずれか同士の間の移動平均窓を用いて計算される。ある実施例では、ベース信号は、オリジナルデータをフィルタリングすることにより計算される。任意の他の好適な技術が、平滑化されたベース信号を生成するよう用いられ得る。506では、オリジナル信号とベース信号との間の差を取ることにより残余信号が計算される。いくつかの実施例では、残余信号は、オリジナルデータにおける短期変動を特徴付ける。このような短期変動は、たとえば交感神経の機能に関連付けられ得る。508では、ベース信号の1つ以上の特徴が計算される。ベース信号の特徴は、所望の医学的スコアを生成するのに用いられる任意のリスクファクタへとつながり得る。特徴の例は、安定値、平均、ベース信号のダイナミクスの特徴、および残余などを含む。いくつかの実施例では、ベース信号の平均およびベース信号の分散が計算される。いくつかの実施例では、1つ以上の生理学的特性についてベース信号の平均およびベース信号の分散が計算され、1つ以上の他の生理学的特性についてはベース信号の平均またはベース信号の分散のみが計算される。510では、残余信号の1つ以上の特徴が計算される。残余信号の特徴は、所望の医学的スコアを生成するのに用いられる任意のリスクファクタへとつながり得る。ある実施例では、残余信号の分散が計算される。いくつかの実施例では、残余信号の平均は計算される必要はない。いくつかの実施例では、残余信号の分散は、残余信号の平均を計算することなく計算される。512では、少なくともいくつかの非侵襲性データの特徴が計算された後、特徴がリスクファクタとして用いられ得、これにより個々の数値的リスク特性を計算する。図6は、いくつかの実施例に従った、非侵襲性生理学的パラメータの特徴を計算するための別の方法600を示す図である。方法600は、ロジスティック関数におけるリスクファクタとしての使用のための少なくともいくつかのタイプの生理学的パラメータを用意するよう用いられ得る。いくつかの実施例では、図6に示される方法600は、酸素飽和度信号を特徴付けるよう用いられる。図6に示される方法600は、図5に示される方法500と組み合されて用いられ得る。他の特徴は、リスクファクタを導出して任意の所望の数値的リスク特性を達成するよう用いられ得る。602では、オリジナルの時系列生理学的データが1つ以上のデータ源から入手される。このデータはたとえば、1つ以上のモニタリング装置、フロントエンドモジュール、データストア、または源の組合せといった任意の好適な源から入手され得る。いくつかの実施例では、時系列生理学的データは、心拍数データ、呼吸数データ、および酸素飽和データを含む。他の生理学的データも、このようなデータが所望の医学的スコアを生成するのに用いられる場合は、収集され得る。604では、安定値がオリジナルの時系列データから計算される。いくつかの実施例では、安定値は平均である。606では、オリジナルデータが目標範囲の外側にある期間と時系列データのドメインとの間の比が計算される。いくつかの実施例では、時系列データのドメインはモニタリング期間に対応する。目標範囲は、上しきい値、下しきい値、または上しきい値および下しきい値の組合せによって拘束される。いくつかの実施例では、酸素正常状態の時間に対する低酸素状態の時間の比が計算される。ある実施例では、モニタリング期間に対する低酸素状態の時間の比が計算される。608では、少なくともいくつかの非侵襲性データの1つ以上の特徴が計算された後、特徴がリスクファクタとして用いられ得、これにより個々の数値的リスク特性を計算する。図7は、いくつかの実施例に従った、病気の深刻さについての確率を計算するための方法700を示す図である。方法700は、1つ以上のリスクファクタから医学的スコアを生成するよう用いられ得る。いくつかの実施例では、非侵襲性の生理学的特性についての観察値と観察データとの組合せを用いて医学的スコアが計算される。702では、1つ以上の罹患リスクファクタが観察データから導出される。いくつかの実施例では、罹患リスクファクタに加えてまたは罹患リスクファクタの代替物として、どのようなリスク特性が所望の医学的スコアにおいて用いられているのかに依存して、他の数値的リスク特性が観察データから導出され得る。早期産児について罹患率スコアが計算されるある実施例では、罹患リスクファクタが妊娠期間および出生時の乳児の体重に基づき決定される。704では、1つ以上の罹患リスクファクタが、非侵襲性の生理学的特性の測定値から導出される。リスクファクタは、本願明細書において開示されるように、時系列データの1つ以上の特徴を含み得る。罹患リスクファクタに加えて、他の数値的リスク特性が、何のリスク特性が所望の医学的スコアにおいて用いられるかに依存して、非侵襲性の生理学的特性の測定値から導出され得る。早期産児について罹患率スコアが計算されるある実施例では、罹患リスクファクタが、出生後の最初の数時間における乳児の心拍数、呼吸数、および酸素飽和度の時系列データの特徴に基づき決定される。706では、モデル群から導出されたスコアパラメータに従ってリスク特性が重み付けされる。スコアパラメータは、本願明細書において開示されるように、1つ以上の人口学的な基準に従って変動し得る。708では、対象の病気の深刻さについての確率Pが決定される。いくつかの実施例では、確率Pは、個々の数値的リスク特性を集約するようロジスティック関数を用いて決定される。たとえば、リスク特性fviを集約して高い罹患率の確率を決定するよう以下のロジスティック関数が用いられ得る以下に記載される方程式1も参照のこと。式中、nは数値的リスク特性の数であり、cは先験的な対数オッズ比であり、bおよびwは、先を見越したリスク予測における使用のためのモデル群から学習されるスコアパラメータである。別の好適なロジスティック関数が用いられ得る。確率Pは、コンピュータハードウェアを含むコンピュータシステムによって、命令の実行を介して決定され得る。710では、病気の深刻さについての確率が決定された後、当該確率がフロントエンドモジュールに出力され得るか、または別の態様では医療従事者に伝えられ得る。IV.例示的なスコアリングシステム以下に、早期産児について得られた実際のデータに適用される本願明細書においてに開示されるある方法の例を記載する。以下の例は、例示であって、限定することを意図していない。以下の例では、早期産児≦34週間の妊娠期間;出生時体重≦2000グラムについて、生理学的時系列データが電子的に取得された。機械学習方法を用いて生理学的パラメータが抽出および統合され、これにより命の最初の3時間のみからのデータに基づき病気の深刻さについて確率スコアを生成する。この開示および添付の図面のある場所には、いくつかの実施例に従った病気の深刻さについての例示的な確率スコアが示されるとともに記載される。この開示は、確率スコアの特定の実現例に限定されない。本願明細書において開示される生理学的パラメータの修正、当該生理学的パラメータへの追加、および当該生理学的パラメータの削除が、任意の所望の目的のためのスコアを作り出すためになされ得る。さらに、用いられるパラメータ、重み、およびロジスティック関数は、異なる疾病、集団区分、および地理的領域の間で変動し得る。この開示は、さまざまな異なる臨床的な目的のためのスコアを得るための適切なモデルを特定するための技術を提供する。リーブワンアウトleaveoneout法を用いて、138人の乳児に対して例示的なスコアパラメータの決定を検証した。この例では、スコアリングシステムは、深刻な短期的および長期的な罹患のリスクがある乳児を先を見越して特定するよう設計された。当該スコアリングシステムは、SNAP、SNAPPE-II、CRIBといった従来報告された新生児のスコアリングシステムよりも有意に高い全体の罹患率の高精度予測たとえば、96の特異度にて86の感度または特定の合併症たとえば、感染:100の特異度にて90の感度;心肺:100の特異度にて96の感度を提供した。この例では、生理学的信号、特に呼吸数および心拍数における短期の変動は、侵襲性の検査室での検査よりも罹患予測に多く寄与した。この例示的なスコアリングシステムは、多くのタイプの罹患率について高いリスク層別化性能を示した。A.早期産児における生理学的なパラメータ妊娠期間および出生時体重を含む確立された周産期のリスクファクタ、ならびに血液ガス分析のような侵襲性の検査室測定は、早期産児の死亡率リスク評価のために現在用いられているアルゴリズムに組み込まれている。しかしながら、これらのアルゴリズムは、個々の新生児の主な罹患リスクを予測するよう設計されていない。妊娠期間および出生時体重は、死亡または障害を非常によく予測する。しかしながら、妊娠期間および出生時体重は、個々の病気の深刻さまたは罹患リスクを予想しない。新生児の罹患リスクの早期の正確な予測は、医学的管理におけるリアルタイムの変更を可能にすることにより、臨床的に極めて有益である。新生児のリスク層別化の向上により、集中治療の積極的な使用に関する決定、3次センターへの搬送の必要性、および資源の割振りを通知することも可能となり、これにより、米国の早産出生による医療費において、1年につき、現在推定される260億ドルを潜在的に低減する。いくつかの実施例は、早期産新生児について個々の罹患予測の精度および速度の向上を達成するよう、出生の後に非侵襲的に得られた生理学的データに加えて妊娠期間および出生時体重に基づき確率スコアを提供する。心拍数特性または心拍変動における変化は、集中治療患者における敗血症から出産時胎児不耐性fetalintoleranceoflaborまでの範囲の臨床的なシナリオに亘る切迫した疾患および死を示唆し得る。しかしながら、単一のパラメータの予測精度は限定され得る。集中治療の従事者は、健康を評価するようリアルタイムで複数の生理学的信号を見るが、有意なパターンはかすかであり得、複数の生理学的パラメータは早期産新生児の罹患予測について系統的に統合されていない。いくつかの実施例では、スコアリングシステムは、罹患予測を決定するよう複数の複雑な生理学的信号を用いる。スコアリングシステムは、デジタルの医療記録システムに直接的または間接的にリンクされ得、これによりその後の転帰とリアルタイム生理学的信号の関連付けが可能になる。スコアリングシステムについてのスコアパラメータの決定は、機械学習およびパターン認識アルゴリズムによって補助され得る。いくつかの実施例では、機械学習およびパターン認識アルゴリズムは、スコアリングシステムにおいて用いられる生理学的パラメータ、これらの生理学的パラメータに関連付けられる罹患リスク、および/または全体の罹患率スコアにおける罹患リスクの適切な重みを決定するよう用いられる。早期産児集団における標準的なスコアリングシステムと比較して、全体の罹患率および死亡率、感染症または心臓血管合併症および肺合併症についての特定のリスク、ならびに長期的な神経発達の不足に関連付けられる合併症の組合せを予測するために例示的なスコアリングシステムの実施例が評価された。例示的なスコアリングシステムの実施例が、カリフォルニア州のパロアルトのルシルパッカード子供病院LucilePackardChildrensHospitalの新生児集中治療室に収容される先天的な乳児の試験対象集団に対して評価された。2008年3月と2009年3月との間に生まれた乳児に登録の資格があった。合計で145人の早期産児が、妊娠期間≦完全な34週間、出生時体重≦2000グラム、および出生の最初の3時間内の心肺のcardiorespiratory;CRモニタデータの可用性といった包含基準に合致した。主な奇形を有することが発見された7人の乳児は、その後除外された。登録の後、患者のサブセットn=12が、生理学的なデータ処理法を開発するよう用いられた。次いで、非線形モデルを用いてこれらの生理学的パラメータを処理し、関係のある特徴を選択するよう正規化を伴う多変量のロジスティック回帰を用い、生理的な特徴に加えて出生時体重および妊娠期間に基づき予測的なスコアリングシステムを作り出すようこれらを組み合わせるフレームワークが開発された。深刻な合併症のリスクの高い乳児を先を見越して特定するよう、スコアリングシステムおよび方法の予測能力が、138人の乳児のより大きなデータセットに対してリーブワンアウト法を用いてテストされた。スコアリングシステムおよび方法の評価の部分として、電子医療記録、画像診断、および検査室での検査値が、小児科看護師によって調査され、医師によって確認された。入院の間の有意な病気が記録された。気管支肺異形成症BPD、末熟児網膜症ROP、壊死性腸炎NEC、および脳室内出血IVHについて、罹患率が以前に記載した基準を用いて特定された。IVHおよびROPについて、もっとも高い片側のグレードまたはステージがそれぞれ記録された。≧3日の昇圧薬のサポートが必要な低血圧妊娠期間よりも低い平均動脈血圧もしくは不十分な灌流として定義されるまたはヒドロコルチゾンを必要とする副腎不全といった、急性の血行動態不安定も注目された。記録された病気に基づき、患者が高罹患率HMまたは低罹患率LMとして分類された。HMは、短期的または長期的な罹患率に関連付けられる主な合併症として定義された。短期的な罹患率は、培養陽性敗血症、肺出血、肺高血圧症、および急性の血行動態不安定を含んだ。長期的な罹患率は、中程度または重度のBPD、ROPステージ2以上、グレード3または4のIVH、およびNECによって、有害な神経発達的転帰に対する有意な関連性に基づき、定義された。死も含まれた。HMカテゴリにある乳児の大多数は、複数の器官系に亘る短期および長期的な合併症を有した。主な合併症がなく、軽度の呼吸困難症候群RDSおよび動脈管開存症のような早産の一般的な問題のみを有する乳児は、LMとして記録された。RDSに対して機械的人工呼吸の<2日の記録があるが他の早期合併症はない5人の乳児は、ROP評価の前に移送され、LMとして記録された。B.病気の深刻さについての例示的な確率スコア例示的なスコアリングシステムおよび方法は、命の最初の3時間に記録された生理学的信号に加えて妊娠期間および出生時体重に基づき、乳児がHMカテゴリにある確率を推定する。この期間が分析のために選択されたのは、最大の感度を与え、医学的介入によって混同されにくく、乳児の命において十分早期に治療戦略に影響を与える予測を提供するからである。まず、各乳児について記録されたオリジナルの生理学的信号心拍数、呼吸数、酸素飽和度が処理された。心拍数および呼吸数について、平均値meanvalueに加えてベースラインおよび残余変動信号短期変動および長期変動の両方を捉えるが計算された。3時間のスパンに亘る、平均酸素飽和度および酸素正常状態に対する低酸素状態たとえば、酸素飽和度<85の比が計算された。いくつかの実施例では、時系列的な心拍数、呼吸数、および酸素飽和データがCRモニタから収集される。心拍数HR信号および呼吸数RR信号は、ベースおよび残余信号を計算するようオリジナルの信号を用いて処理される。ベース信号は平滑化された長期的傾向を示す。ベース信号は、10分の移動平均窓を用いて計算される。オリジナルの信号とベース信号との間の差を取ることにより残余信号が得られる。残余信号は、交感神経性の機能にもっとも関連付けられる傾向のある短期変動を特徴付け得る図13および図14参照。HRおよびRRについて、ベース信号の平均、ベース信号の分散、および残余信号の分散が計算される。酸素飽和度について、平均と、酸素飽和度が85を下回る時間の比とが計算される。処理信号のサブコンポーネントが図13および図14に示される。これらのサブコンポーネントは、妊娠期間29週間および体重1.15kg±0.5kgについて合致する2人の新生児において心拍変動が異なることを示す。オリジナルおよびベース信号が、残余信号を計算するよう用いられる。変動における差が、例示的なスコアリングシステムによってHM右対LM左を有すると予測された新生児の間で評価され得る。病気の深刻さについての確率は、方程式1に示されるように個々のリスク特性を集約するロジスティック関数を介して定義され得る。式中、nはリスクファクタの数であり、c=logPHM/PLMは先験的な対数オッズ比である。i番目の特性であるvi生理学的パラメータ、妊娠期間、または体重が、非線形ベイズモデリングを介して数値的リスク特性fviを導出するよう用いられた。スコアパラメータbおよびwは、先を見越したリスク予測における使用のために、トレーニングデータセットから学習された。例示的な実施例では、心拍数の平均、ベース、および残余変動;呼吸数の平均、ベース、および残余変動;酸素飽和度の平均および累積的な低酸素状態の時間;妊娠期間および出生時体重といった合計10個の患者の特性が、確率的スコアの計算において用いられた。検査室での検査値が、例示的なスコアリングシステムを超えて、リスク予測に対する寄与の大きさを決定するよう加えられると図9参照、白血球数、帯状核細胞、ヘマトクリット値、血小板数、ならびにPaO2、PaCO2およびpH<3時間の生後期間にて入手可能であるならばの初期の血液ガス測定値といった、標準的なリスク予測スコアたとえば、SNAPPEIIに含まれる値が組み込まれた。上記の例示的なリスクモデルへの連続的な値の特徴たとえば、生理学的な測定値の統合は、この例では、各患者の特性および転帰との間の非線形関係を捕捉し得るベイズモデリングのパラダイムを用いて達成された。このベイズアプローチはある適用例において、多くの可能な利点を有し得る。たとえば、ファクタの全体の振舞いが病気のカテゴリ同士の間で大きく変動し得るという事実を考慮するということ、特定のクラスの測定値に適切な欠損データの仮定を可能にすること、および/または予測力の損失なしにデータ不足を許容することといった利点がある。方程式1を実現するよう、現在のリスクモデルのさまざまな実施例はさまざまなアプローチを用いて、生理学的な測定値を含む連続的な値のリスクファクタを統合する。1つの可能なアプローチは、測定値について正常な範囲を定義し、当該測定値がその範囲の外である場合にはバイナリのインジケータを用いるものである。このアプローチは、臨床設定においてもっとも容易に実現され得るが、いくつかの場合では極値から導出された相対的に粗雑な差異を提供し得る。別の可能なアプローチは、たとえば専門家によって選択されるように、通常は特徴自体であるかまたは二次もしくは対数変換である、連続的な値の測定値の特定の表示を決定することである。ベイズモデリングのパラダイムに基づく異なるアプローチがいくつかの実施例において用いられる。このアプローチは、リスクファクタと転帰との間の非線形関係を捕捉し、ファクタの全体の振舞が病気のカテゴリ同士の間で大きく変動し得るという事実を考慮する。各リスクファクタviについて、各クラスの患者CHMおよびLMごとに、トレーニングセットΡVi|Cにおける観察値の分布のパラメトリックモデルが別個に学習される。当該パラメトリックモデルは、指数関数型、ワイブル型、正規対数型、正規型、およびガンマ型のロングテールの確率分布の集合から、最大尤度推定図15および図16参照を用いて選択および学習される。具体的には、各パラメトリッククラスについて、最大尤度パラメータがフィッティングされ、データへの最良の最高の尤度フィットを提供するパラメトリッククラスが選択される。各ファクタによって課せられるリスクの対数オッズ比は、モデルに組み込まれる。テストされた乳児における残余の心拍変動HRvarSの分布の例が図15および図16に示される。学習されたパラメトリック分布が、HM対LMカテゴリ分類のために表示されるHRvarSについてのデータ分布上に重ねられる。この例示的なスコアリングシステムでは、明示的な欠損データの仮定が組み込まれ得る。標準的な検査結果たとえば全血算定が記録されない場合、当該分析は、それらがランダムに欠損しており、転帰と相関していないと仮定する。欠損の場合のそれらの寄与は0であり、そうでなければlogPvi|HM/Pvi|LMである。しかしながら、血液ガス測定は、重病の患者についてのみ得られる可能性が高く、したがってランダムに欠損していない。したがって、各測定タイプiについて、測定値viが欠損している場合、mi=1であり、そうでなければmi=0である。ここで、測定値iが各患者カテゴリCについて欠損している可能性である分布Pmi|Cと、上述したような観察された測定値の分布であるPvi|C,mi=0とが学習される。測定値iについてのファクタの寄与は以下のように計算される。この例では、この式は、存在する場合は観察された測定値と、特定の測定値が異なるカテゴリにおける患者に対して取られ得る尤度との両方を考慮し得る。モデルの複雑性を制御するとともにトレーニングデータのオーバフィッティングを防止するよう、この例示的なスコアリングシステムは、リッジ罰則を介して正規化を用いた。スコアパラメータbおよびwを学習するよう、リッジ罰則を有するトレーニングセットにおけるデータの対数尤度は以下のように最大化され得る。リッジ罰則は、自動的なファクタ選択を可能にしてモデル節約を制御することにより、疑似的なデータ依存関係を低減するよう補助し得るとともにオーバーフィッティングを防止する。ハイパーパラメータλは、選択されたモデルの複雑性を制御し、任意の所望の結果を達成するよう1.2または別の値に設定され得る。この例示的なスコアリングシステムでは、λの値は、結果がこのパラメータの選択に対して敏感でなかったことを示す実験的分析に基づき、ランダムな70/30の交差確認分割を用いて選択された。少なくともいくつかの実施例は、1つ以上の利点を提供する。確率的なフレームワークに罹患リスクファクタを置くことで、異なるリスクファクタについて同等の表示が提供され、これにより単一の統合されたモデル内に当該リスクファクタを配置することが可能になる。各連続測定値のパラメトリック表示を利用することで、データ不足による問題が緩和される。リスクファクタと病気のカテゴリとの間の依存を解明することは、適切な形式を選択するための交差確認の必要性を低減または除去することにより、自動的にデータの必要性を低減する。いくつかの方法では、患者の生理機能における病気を誘発する変化をよりよく捕捉する、異なるカテゴリにおける患者についての異なるパラメトリック表示が用いられる。いくつかの実施例では、各ファクタについての値の範囲に亘って低い患者罹患率の尤度の解釈可能な視覚的な概要が得られる。少なくともある実施例は、既存の未熟児罹患率スコアリングシステムよりも、乳児の命の実質的により早期の段階で病気の深刻さについてのリスクの特定を可能にする。たとえば、いくつかの実施例では、モニタリング期間は、既存のスコアリングシステムのモニタリング期間の約半分以下である。ある実施例では、モニタリング期間は、既存のスコアリングシステムのモニタリング期間の約1/4以下である。いくつかの実施例は、ある既存のスコアリングシステムとは異なり、モニタリング期間の間に記録される連続的な時系列データを活用する。これにより、より正確な結果を産出する。相対的に短いモニタリング期間と非常に正確な結果の組合せにより、医療の供給および資源の割振りにおける効率性がもたらされる。これにより、病院および医療従事者に対して実質的な節約がもたらされ、患者の転帰を向上し、生命を救う。本願明細書において開示されるスコアリングシステムの実施例は、人間または動物対象に適用され得る。たとえば、対象は、早期産児のみではなく、健康評価を所望または必要とする満期で生まれた乳児、よちよち歩きの乳児、児童、十代の子供、小児、および大人高齢者を含むも含む。本願明細書において開示されるシステムおよび方法は、獣医学的用途においても用いられ得る。さらに、当該スコアリングシステムは、単一のスコアではなく、複数のまたは連続的に更新されるスコアを生成するよう用いられ得る。たとえば、リスクファクタを生成するよう用いられるモニタリング期間は、最重要の3時間をカバーするスライド窓、または別の好適なモニタリング期間であり得る。スコアは、少なくとも生理学的特性の測定が継続する限り、時間が経過するにつれて、連続的、周期的、または間欠的に更新され得る。ある実施例では、本願明細書において開示されるスコアリングシステムおよび方法から導出されるスコアを受ける対象は、モニタリングの後またはモニタリングの最中に、モデル群に加えられ得る。このような対象は、スコアパラメータを向上するよう用いられ得る。モニタリングされている対象は、ある人口学的または他の基準に合致する対象のみがモデル群への追加のために選択されるようにフィルタリングされ得る。病院および他の医療従事者は、他の病院または医療従事者の群と連結してモデル群データを共有し得る。これによりはるかに大きなモデル群が得られる。より大きなモデル群は、向上および/またはより調整されたスコアパラメータを生成するよう用いられ得る。いくつかの実施例では、罹患率スコアは、いつ早期産児がNICUから解放され得るかを決定するのに用いられる。罹患率スコアは、観察データからは明白でない高罹患確率により、健康に見える乳児がNICUまたは医療施設にとどまる必要があるかを決定するのにも用いられ得る。罹患率スコアは、早期産児についての治療方針を決定するよう用いられ得る。たとえば、罹患率スコアは、乳児が投薬、外科的処置、呼吸補助、別の医療的処置、または処置の組合せを受けるべきであるかどうかを決定するよう用いられ得る。ある実施例では、罹患率スコアは診断のために用いられる。いくつかの実施例では、罹患率スコアは、病気に寄与する、以前に知られていなかったファクタを決定するよう用いられ得る。C.例示的なスコアリングシステムの評価上記の例示的なスコアリングシステムを評価するのを補助するよう、リーブワンアウト法を用いた。この方法を用いて、各患者について別個に予測精度を評価した。各患者ごとに、トレーニングセットとしての他の患者からのデータと、ホールドアウトした患者に対して評価された予測精度とを用いてモデルパラメータが学習された。この技術は、各対象の臨床データが先を見越して得られるように各対象ごとに繰り返された。この性能評価方法は、計算集約的であるが、サンプル集合サイズが相対的に小さい場合に性能を測定するのに好適である。他の実施例では、スコアリングシステムの性能を評価するのに、他の統計的方法が用いられ得る。当該例示的なスコアリングシステム、検査室での検査値を付加した例示的なスコアリングシステム、およびSNAP-II、SNAPPE-II、CRIBについての文献において記載されるように計算されるある既存のリスクスコアについて、受信者動作特性ROC曲線がプロットされた。各比較のために、感度、特異度、曲線下面積AUC、および有意値が計算された。上記例示的な試験対象集団のベースライン特性および罹患率が表Aに示される。主な先天性奇形を有さない、≦34週間および2000グラムである合計138人の早期産新生児が含まれた。平均出生時体重は、29.8週間の推定妊娠期間で1367gであった。平均5分のアプガールスコアは7であった。これは、早産にもかかわらず相対的に低いリスク集団であることを示唆している。35人の新生児が、高い罹患率HM合併症を有していた。これらのうち、32人は長期的な罹患中程度または重度のBPD、ROPステージ2以上、グレード3または4のIVH、ならびに/またはNECを有していた。4人の新生児が、命の最初の24時間後に死亡した。早産の一般的な問題RDSおよび/またはPDAのみを有する103人の早期産新生児が存在した。これらの103人の新生児は、低い罹患率LMであると考えられた。実施例に従った、高い罹患率および死亡率リスクの予測についての当該例示的なスコアリングシステムの識別能力は、受信者動作特性曲線ROC図8参照をプロットすることにより示された。図8~図11は、例示的なスコアリングシステムの性能を示す受信者動作特性曲線である。これは、従来のスコアリングシステム図8と、当該例示的なスコアリングシステムおよび検査室での検査図9と、感染に関連する合併症の予測図10と、主な心肺の合併症図11の予測とに関する。いくつかの実施例では、当該例示的なスコアリングシステムは、より高い確率スコアがより高い罹患率を示す、0と1との間の範囲の確率スコアを生成する。所望の感度および特異度に基づきユーザ定義のしきい値を設定することにより、スコアリングシステムは、特殊化された臨床設定について最適化され得る。たとえば試験対象集団において、0.5のしきい値により、HMについて95の特異度にて86の感度が達成された。個別化された状況に依存して他のしきい値が設定され得る。しきい値は、たとえば医師、病院、もしくはNICUによって、または当該システムによって設定または更新され得る。この例示的なスコアリングシステムは、広範囲に検証された新生児スコアリングシステムSNAP-II、SNAPPE-II、およびCRIBと比較された。これらの比較対象のスコア識別能力は、ROC曲線図8と、関連する曲線下面積AUC値表Bとによって示される。当該例示的なスコアリングシステムAUC0.9197は、ROC曲線の全範囲に亘ってよく性能を発揮し、3つの比較スコア表Bよりも有意に良好であるp=0.003。当該曲線の高感度/特異度領域においてもっとも大きな性能向上が達成される図8。検査室での測定値が例示的なスコアリングシステムに加えられた場合図9、識別性の向上はほとんどまたはまったく達成されなかった。これは、少なくとも例示的な学習データに適用されるこの例示的なスコアリングシステムについて、検査室の情報は患者の生理学的特性により非常に冗長となり得ることを示唆している。HMカテゴリ分類に含まれる特定の罹患率の予測の性能を評価するために、NEC、培養陽性敗血症、尿管感染症、肺炎といった感染症図10と、BPD、血行動態不安定、肺高血圧症、肺出血といった心肺の合併症図11との2つのカテゴリが抽出された。特定の合併症を有するHMカテゴリの乳児を、LMカテゴリにおける乳児に対してプロットすることにより、これらの独立した罹患率カテゴリに対する識別能力についてROC曲線が作り出される図10および図11。SNAPPE-IIもっともよい実行標準スコアとの比較も以下のように示される。AUCは、例示的なスコアリング方法と比較対象のスコアリング方法とについて表B、これらの具体的に定義された罹病率の集合において計算された。0.5のしきい値を用いると、例示的なスコアリングシステムは、良好な性能を達成するたとえば、感染:100の特異度にて90の感度;心肺:100の特異度にて96の感度。リスクファクタの異なる部分集合が含まれる際のモデル性能の比較であるアブレーション分析ablationanalysisが、スコアサブコンポーネントの寄与を調べるよう用いられた。妊娠および出生時体重は、モデルサクセスに大きく寄与し得るたとえば、AUC0.8517。しかしながら、これらの特性自体はいくつかの場合、個々のリスク予測には十分でない場合がある。生理学的パラメータ自体は、検査室での検査値よりも大きく寄与し得るたとえばそれぞれAUC0.8540対0.7710。たとえば例示的なスコアリングシステムを用いて生理学的パラメータを妊娠および出生時体重に加えると、AUCが0.9129に増加され得る。これは、妊娠および出生時体重だけよりも有意にp<0.01良好である。この例では、検査室での検査値および生理学的特性の追加は、AUCたとえば、AUC0.9197を増加させなかった。これもまた、いくつかの場合では後者は、罹患予測において、検査室データにより冗長になり得ることを示唆している。非線形の関数と、例示的なスコアリングシステムに組み込まれる各生理学的パラメータについて学習された重みとによって表現されるような高罹患確率の分類が図12に示される。図12の右側に示される学習された重みは、0にて始まるバーの各々の端部に位置する。各学習された重みの周りのエラーバーは、各学習された重みにおける不確実性の範囲を示す。いくつかの実施例では、スコアリングシステムは、心拍数、呼吸数、および酸素飽和度といった、一般的に得られる生理学的な測定値の3つのカテゴリを用いる。他の実施例では、たとえば、血圧心収縮期および/または心拡張期、吐き出された二酸化炭素、血糖、ラクテートなどのような付加的または異なるカテゴリの測定値が用いられ得る。これらの測定から、個々に計算された生理学的パラメータに関連付けられる高罹患確率を伝える個々の曲線が得られる図12参照。1分当たり35回と75回との間の呼吸数は、健康に関連付けられる確率が大きく、その一方、それよりも高い呼吸数または低い呼吸数は、罹患の確率がより大きくなる。短期の心拍変動の減少もリスクの増加を示す。この分析により、生理学的なマーカとしては一般的に用いられていない短期の呼吸数の変動が、罹患リスクの増加に関連付けられたことも発見された。残余の心拍変動とは異なり、その影響は単調ではなかった。酸素飽和度を記載するリスク曲線はそれぞれ、平均飽和度が92未満であって、85を下回る酸素飽和度にて長い時間たとえば、>5合計時間が費やされるとリスクが有意に増加することを示唆する。酸素投与は医師の介在により日常的に操作されており、これは、不飽和化が>5の合計時間続くことになる介在失敗たとえば、飽和を特定の範囲内に保つことができないが、臨床試験において、先を見越して評価され得るしきい値である高い罹患リスクに関連付けられることになることを示唆している。モデルに組み込まれた個々のパラメータの学習された重み図12参照は、リスクに関して情報を与えるものであり、罹患率の基礎をなす、病態生理学における関連性を明らかにし得る。短期の心拍数および呼吸数の変動は大きく寄与するが、長期の変動は、例示的なスコアリングシステムのいくつかの実施例において重く重み付けされない。いくつかの実施例では、命の最初の3時間からの複数の連続的な生理学的信号を統合することにより個々の早期産新生児について罹患率を予測するリスク層別化法が提供される。例示的なスコアリングシステムおよび方法は、AUC値表Bの有意な増加によって示されるように、高罹患率について、SNAP-II、SNAPPE-II、およびCRIBよりも一貫してよい識別精度を提供した。各スコアについて、この識別能力の大部分は、妊娠期間および出生時体重に由来するが、新生児は、生後期間および体重が合致しても、有意に異なる罹患率プロファイルを有し得る。予測を個別化するために、CRIBは奇形、酸素の吸気の必要性およびベース過剰を加え、SNAP-IIおよびSNAPPE-IIはいくつかのしきい値が設けられた生理的な測定値を加え、SNAPPE-IIは5分アプガールスコアを含むが、いずれも例示的なスコアリングシステムおよび方法ほどには罹患リスクを識別しない。例示的なスコアリングシステムおよび方法は、一般的に用いられるモニタリング装置から直接的に計算される実質的に連続的な生理学的測定値の小さな集合を統合し得る。例示的なスコアリングシステムは、このような転帰がその数日または数週間後に顕在化する場合であってもたとえばBPDまたはNEC、罹患リスクについて高精度予測を提供し得る。高い罹患率を発現する患者の初期リスクの識別は、より高いレベルの治療への搬送および看護スタッフの比率といった医療資源の割振りについて価値を有する。生理学的な障害を医学的介入によって影響され得る前に評価するこの例示的なスコアリングシステムの能力により、患者の初期の重症度を特に示す。これにより、NICU同士の間の品質評価についてのツールとして特に良好に適している。ベッドサイドモニタにおいて実現される場合、少なくともいくつかの実施例は、個人が高リスクの有力な罹患率を有する統計学的な尤度を示し得、例示的なスコアリングシステムの計算のリアルタイムの使用を可能にする。少なくともいくつかの実施例は、胎児心拍数モニタリングが用いられる態様で用いられ得る。たとえば、短期の心拍変動の損失は、胎児または新生児の苦痛を予測し得るとともに、医療の決定をガイドし得る。変動の損失の正確な原因出産前または出産後のいずれかは未知であるが、自律神経失調症が役割を果たしている可能性がある。新生児における胎児心拍数モニタリングまたは心拍数スペクトル分析とは異なり、少なくともいくつかの実施例は、複数の生理反応を用いて、正確さを向上させるとともに、急性のリスクを超えて拡張する長期的な予測を提供する。バイオマーカとは異なり、このような予測は、NICUにおいてすでに収集されているデータを用いてなされる。患者の酸素投与、心拍数、および呼吸数はスコアを計算するよう自動的に処理され得る。感度および/または特異度しきい値は、臨床的な行為をガイドするよう罹患予測を成すように用いられ得る。これにより、エンドユーザの専門知識の必要性を低減する。少なくともいくつかの実施例は、一次的な新生児室における意思決定に特に有用であり得る。これにより、集中治療の積極的な使用、より高レベルの治療への搬送の必要性、および資源の割振りに関してより知識が与えられた決定が行われる。ある実施例は、少なくともいくつかの既存のスコアリングシステムよりも早期かつ確実な罹患率の予測指標を提供し得るので、経済的利点、社会的利点、および医学的利点を提供する。早期かつ正確な予測的罹患率指標は、医療資源のより効率的な割振りを可能にし得、これによりコストを低減し、転帰を向上し、さらに生命を助ける。本願明細書において提示されるような例示的なスコアリングシステムの性能結果は、相対的に小さなサンプルサイズを用いて確立された。小さなサンプルサイズに適切な分析方法が用いられ、ROC曲線は、当該集団の10パーセントよりも多くに見られる少なくともいくつかの罹患率について作られた。自動的なファクタモデリングおよび選択を伴う本願明細書において用いられたモデルは、パラメータチューニングを相対的にほとんど用いないかまたは全く用いなくてもよい。これは、小さなサンプルにおいてオーバーフィッティングを防止する助けとなり得る。さらに、本願明細書において考えられるサンプルは、単一の3次医療センターからのものであり、連続的な生理学的データが命の最初の数時間の間に入手可能であることを確実にするために先天性集団に限られた。いくつかの実施例はコンピュータベースの技術を用いて、患者データにおけるパターンを統合および解釈し、罹患予測を自動化する。電子医療記録の使用を向上させるとともにデジタルデータを用いることにより経済上の利益を得るようにする現在の政府の命令により、電子医療記録にアクセスし得る新しく、実施が容易なコンピュータベースのツールを開発するのにふさわしい時となっている。チューニング可能なパラメータがあまり存在しない、ほとんど存在しない、または存在しないフレキシブルなベイズモデリングの使用により、少なくともいくつかの実施例がある範囲の異なる予測タスクに適用されることが可能となる。少なくともいくつかの実施例は、患者の部分集合においてのみ観察されるいくつかのリスクファクタを含むリスクファクタの異なる組合せとともに適用され得る。他の実施例は、データが連続的に記録されている他の集中治療集団により広く適用され得る。一般的に、本願明細書において用いられるモジュールという用語は、広く通常の意味で用いられており、たとえば、ハードウェアもしくはファームウェアにおいて実施されるロジックを指すか、またはたとえば、Java登録商標、C、もしくはCといったプログラミング言語で書かれた、エントリおよびイグジットポイントをおそらく有するソフトウェア命令の集まりを指す。ソフトウェアモジュールは、コンパイルされ、実行可能プログラム中へリンクされ、ダイナミックリンクライブラリにインストールされてもよく、またはたとえばBASIC、Perl、もしくはPythonといったインタプリタ形式のプログラミング言語で書かれてもよい。ソフトウェアモジュールは、他のモジュールもしくは当該ソフトウェアモジュール自身から呼出し可能であってもよく、および/またはイベントもしくはインタラプトの検出に応答して呼び出されてもよいことが理解されるであろう。ソフトウェア命令は、EPROMのように、ファームウェアに埋め込まれてもよい。ハードウェアモジュールは、ゲートおよびフリップフロップといった、接続された論理ユニットから構成されてもよく、ならびに/またはプログラマブルゲートアレイ、特定用途向け回路、もしくはハードウェアプロセッサのようなプログラマブルユニットから構成されてもよいことがさらに理解されるであろう。本願明細書において記載されるモジュールは好ましくはソフトウェアモジュールとして実現されるが、ハードウェアまたはファームウェアで示されてもよい。一般に、本願明細書において記載されるモジュールは、物理的構成またはストレージにかかわらず、他のモジュールと組み合され得る論理モジュールか、またはサブモジュールへと分割され得る論理モジュールを指す。本願明細書において記載されるさまざまな例示的な論理ブロック、モジュール、データ構造、アルゴリズム、方程式、およびプロセスは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、または両者の組合せとして実現されてもよい。このハードウェアおよびソフトウェアの相互交換可能性を明確に例示するよう、さまざまな例示的なコンポーネント、ブロック、モジュール、および状態を、それらの機能性に関して一般的に上述した。しかしながら、さまざまなモジュールを別個に例示したが、これらのモジュールは、同じ存在するロジックまたはコードのいくつかまたはすべてを共有してもよい。その代りに、本願明細書において記載される論理ブロック、モジュール、およびプロセスのうちのあるものはモノリシックに実現されてもよい。本願明細書において記載されたさまざまな例示的な論理ブロック、モジュール、データ構造、およびプロセスは、コンピュータ、プロセッサ、デジタル信号プロセッサDSP、特定用途向け集積回路ASIC、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGAもしくは他のプログラマブルロジックデバイス、個別のゲートもしくはトランジスタロジック、個別のハードウェアコンポーネント、またはこれらの任意の組合せといった本願明細書において記載された機能を果たすよう設計されたマシンによって実現または実行されてもよい。プロセッサは、マイクロプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、ステートマシン、または上記の組合せなどであってもよい。プロセッサはさらに、コンピューティング装置の組合せとして実現されてもよい。たとえば、DSPおよびマイクロプロセッサの組合せ、複数のマイクロプロセッサもしくはプロセッサコア、1つ以上のグラフィックスもしくはストリームプロセッサ、DSPと協働する1つ以上のマイクロプロセッサ、または任意の他のこのような構成として実現されてもよい。本願明細書において記載されるプロセスのブロックまたは状態は、ハードウェアまたはファームウェア、ハードウェアプロセッサによって実行されるソフトウェアモジュール、またはこれら2つの組合せにおいて直接的に実施されてもよい。たとえば、上述したプロセスの各々はさらに、コンピュータまたはコンピュータプロセッサのような1つ以上のマシンによって実行されるソフトウェアモジュールにおいて実施され、当該ソフトウェアモジュールによって完全に自動化されてもよい。モジュールは、RAMメモリ、フラッシュメモリ、ROMメモリ、EPROMメモリ、EEPROMメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、CD-ROM、DVD、ファームウェアを格納可能なメモリ、または任意の他の形式のコンピュータ可読記憶媒体といった一時的でないコンピュータ可読記憶媒体に存在してもよい。例示的なコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサがコンピュータ可読記憶媒体から情報を読み出すとともにコンピュータ可読記憶媒体に情報を書き込むように、プロセッサに結合され得る。代替例において、当該コンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサと一体であってもよい。プロセッサおよびコンピュータ可読記憶媒体はASICに存在してもよい。ハードウェアコンポーネントは、有線または無線通信ネットワークを介して他のコンポーネントと通信してもよい。有線または無線通信ネットワークの例としては、インターネット、ワイドエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、または何らかの他のタイプのネットワークがある。実施例に依存して、本願明細書において記載されるプロセスまたはアルゴリズムのいずれかのある作用、イベント、または機能が、異なるシーケンスで行われ得、ともに加えられてもよく、マージされてもよく、または除外されてもよい。したがって、ある実施例では、記載された作用またはイベントのすべてが、プロセスの実施に必要なわけではない。さらに、ある実施例では、作用またはイベントは、たとえば、マルチスレッド処理、割込み処理によって、または複数のプロセッサもしくはプロセッサコアを介して、シーケンシャルではなく同時に行われてもよい。特にし得る、し得た、かもしれない、であってもよい、およびたとえばなどの、本願明細書において用いられる条件的な文言は、具体的に別の態様で述べられていなければ、または文脈において別の態様で理解されなければ、通常の意味であることが意図されており、ある特徴、要素、および/またはステップをある実施例が含む一方、他の実施例は含まないことを伝えることを一般的に意図している。したがって、このような条件的な文言は、特徴、要素、および/またはステップが1つ以上の実施例のために必要とされる任意の態様にあることを示唆することを一般的に意図しているのではなく、1つ以上の実施例が必ず、著作者の入力またはプロンプトの有る無しにかかわらず、これらの特徴、要素、および/もしくはステップが任意の特定の実施例に含まれるかどうか、または任意の特定の実施例において行われるべきかどうかを決定するためのロジックを含むことを示唆することを一般的に意図しているのではない。備える、含む、および有するなどといった用語は、同意語であり、通常の意味で用いられており、オープンエンドの態様で包括的に用いられており、付加的な要素、特徴、作用、および動作などを除外しない。さらに、またはという用語は、たとえば要素の一覧を接続するよう用いられる場合に、このまたはという用語は、この一覧における要素のうちの1つ、いくつか、またはすべてを意味するように、排他的な意味ではなく包括的な意味で用いられている。X、Y、およびZのうちの少なくとも1つといったフレーズのような接続的な文言は、特に別記しない限り、項目、用語、要素などがX、Y、またはZであり得るかを伝えるよう一般的に用いられる文脈で理解される。したがって、このような接続的な文言は、ある実施例がXの少なくとも1つ、Yの少なくとも1つ、およびZの少なくとも1つが、各々存在することを必要とすることを示唆するよう一般的に意図されていない。開示を簡素化するとともにさまざまな発明の局面のうちの1つ以上の理解を助ける目的で、実施例の上記の記載において、さまざまな特徴が単一の実施例、図、または説明において、時に一緒にグループ化されたことは理解されるべきである。しかしながら、この開示の方法は、任意の請求項が、当該請求項において明らかに記載されるよりも多くの特徴を必要としているという意図を反映しているものとして解釈されるべきではない。さらに、本願明細書において特定の実施例に例示および/または記載される如何なるコンポーネント、特徴、またはステップも任意の他の実施例に適用され得るか、または当該任意の他の実施例とともに用いられ得る。さらに、どのコンポーネント、特徴、ステップ、またはコンポーネントの群、特徴の群、もしくはステップの群も、各実施例について必須または不可欠ではない。したがって、本願明細書において開示されるとともに特許請求される本発明の範囲は、上記の特定の実施例によって限定されるべきではなく、添付の特許請求の範囲の公平な解釈によってのみ判断されるべきであることが意図される。"