複数のタグ付けされた臨床試験データを作成する方法であって:複数のソースから臨床試験情報を受信するステップ;照合された臨床試験データを構成するように前記複数のソースから受信された前記臨床試験情報から冗長性を除去するステップ;非表示パラメータを用いて、前記照合された臨床試験データをベースラインタグ付けするステップ;表示パラメータの疾病に特異的なリストを作成するステップであって、表示パラメータは主表示パラメータ及び副表示パラメータに分類される、ステップ;表示パラメータを用いて、前記照合された臨床試験データを高度にタグ付けするステップ;並びにベースラインタグ付け及び高度タグ付けを用いて、複数のタグ付けされた臨床試験データを作成するステップ;を有する方法。冗長性を除去する前記ステップは、前記複数のソースにおけるソースからの及び/又は少なくとも2つのソースからの同じ臨床試験情報について行われた少なくとも統計的なキーワードの一致に基づいて、冗長性を除去するステップを有する、請求項1に記載の方法。前記照合されたデータは、前記冗長性を除去した後に、クラスター化された臨床試験データを有する、請求項1に記載の方法。既存の複数のタグ付けされた臨床試験データに対して新しい臨床試験情報をマッピングするステップを更に有する、請求項1に記載の方法。新しい臨床試験情報から新しい複数のタグ付けされた臨床試験データを作成するステップを更に有する、請求項1に記載の方法。前記複数のタグ付けされた臨床試験データの改善された臨床試験データベースを作成するステップを更に有する、請求項1に記載の方法。請求項1乃至6の方法を用いて、臨床試験情報を分析するツール。命令を有するコンピュータ読み出し可能コードを有するコンピュータ使用可能媒体を有するコンピュータプログラムであって、前記命令は:複数のソースから臨床試験情報を受信し;照合された臨床試験データを構成するように前記複数のソースから受信された前記臨床試験情報から冗長性を除去し;非表示パラメータを用いて、前記照合された臨床試験データをベースラインタグ付けし;表示パラメータの病気に特異的なリストを作成し;表示パラメータを用いて、前記照合された臨床試験データを高度にタグ付けし;ベースラインタグ付け及び高度タグ付けを用いて、複数のタグ付けされた臨床試験データを作成する;ための命令を有し、表示パラメータは主表示パラメータ及び副表示パラメータに分類される;コンピュータプログラム。前記命令は更に、既存の複数のタグ付けされた臨床試験データに対して新しい臨床試験情報をマッピングするための命令を有する、請求項8に記載のコンピュータプログラム。前記命令は更に、新しい臨床試験情報から新しい複数のタグ付けされた臨床試験データを作成するための命令を有する、請求項8に記載のコンピュータプログラム。前記命令は更に、前記複数のタグ付けされた臨床試験データの改善された臨床試験データベースを作成するための命令を有する、請求項8に記載のコンピュータプログラム。一特徴に従って、複数のタグ付けされた臨床試験データを生成する方法が提供され、その方法は一般に、図1のフローチャート10のように、示される。その方法は、そのフローチャートのステップ12に示されている、複数のソースから臨床試験データ及び情報を受信するステップを有する。そのようなソースには、ウェブサイトのwww.Clinicaltrials.gov、世界保健機関の臨床試験レジストリ、インドの臨床試験レジストリ、スリランカの臨床試験レジストリ等の特定の国の臨床試験レジストリ;GlaxoSmithKline社の臨床試験レジストリ、Roche社の臨床試験レジストリ等の特定の企業の臨床試験レジストリ;PubMed、会議の予稿集等の文献リソース等がある。例示としての実施形態においては、Perlプログラミング言語等の動的プログラミング言語を用いて、通常記述され、その場合、データベースに記憶されるクローラーを用いて、それらのソースから情報が収集される。その方法は、そのフローチャートのステップ14に示しているような照合された臨床試験データを構成するように、それらのソースから受信された臨床試験データから冗長性を除去するステップを更に有する。冗長性の除去は、冗長性のない照合データを生成するように、複数のソースからの1つのソースにより及び/又は少なくとも2つのソースによる同じ臨床試験情報についてなされた少なくとも1つの統計的なキーワードの一致に基づいている。また、本明細書で記載している照合データは、冗長性の除去後の、クラスター化された臨床試験データを含む。例えば、ウェブサイトのwww.Clinicaltrials.gov、臨床試験についてのWHOのウェブサイト及びインドの臨床試験レジストリの臨床試験データについての3つの異なるソースが、試用IDNCT00455533について検索されるとき、それらのソースのすべては、早期乳癌における4つの薬剤、即ち、シクロホスファミド、ドキソルビシン、イクサベピロン、パクリタキセルの効果の測定についての単に1つの臨床試験情報を示す。それらの3つの臨床試験データのソースにおいては、データフィールドの一部は同じであるが、一部は異なることに留意する必要があり得る。インドの臨床試験記録が他のソース、即ち、WHO及びwww.Clinicaltrials.govと比較される場合、それらは一見して、同じではないが、用いられている二次ID及び薬剤と比較して、且つドメイン知識を用いて、同じ臨床試験がそれらの3つの異なるソースにより表されている、故に、それらの3つの異なるソースからのこの臨床試験に関連する情報のすべてによる統一的表現は、冗長性を除去した後にクラスター化される必要がある、と結論付けられ得る。従って、そのクラスター化されたデータにより、任意の所与の臨床試験は、ワンステップで分析される。上記の例においては、クラスター化が存在しない場合、上記の3つの臨床試験すべてを別個に分析する必要がある。この方法のステップにより、任意のインクリメンタルデータがまた、異なるソースによるその所与の臨床試験についてのサイトデータ及び研究者データ等の臨床試験に関連付けられるが、それらに限定されるものではない。上記の例においては、インドの臨床試験レジストリに由来するインドにおいて用いられる研究者及びサイトについての多くの情報が存在するが、同じデータは、他の2つのソースwww.Clinicaltrials.gov及びWHOには存在しない。従って、クラスター化は、任意の所与の臨床試験が、すべての臨床試験についての情報の完全な集合を提供するように関連付けられることを保証する。照合された臨床データのベースラインタグ付けがその場合、ステップ16に示されているように、非表示パラメータを用いて行われる。非表示パラメータのサンプルリストが表1に与えられている。更に、その方法は、表示パラメータについての疾病に特異的なリストを作成するステップを有し、表示パラメータは、主表示パラメータ及び副表示パラメータに分類される。例示としての実施形態における表示パラメータのリストの作成に含まれるステップには、所与の表示領域において臨床試験すべてを照合するステップと、所与のパラメータに関連するデータすべてをリストアップするステップとがある。例えば、評価項目について、照合された臨床試験すべてで用いられる評価項目すべてがリストアップされる。次に、冗長な表示データを削除するように、フィルタリングが行われる。次に、所与のパラメータに関連して収集されたデータが、異なるレベルに、例えば、2つのレベルであって、主パラメータと称せられる第1のレベルと副パラメータと子供パラメータとも称せられる第2のレベルとに分割される。慢性閉塞性肺疾患COPDの表示パラメータの例を、下の表2に挙げている。本発明の方法で用いられる、含有パラメータの他の例示としてのリストを、表3に示す。本発明で用いられる排除パラメータの、類似する他のリストを下の表4に示す。本発明の方法で用いられる評価項目の例示としてのリストを下の表5に示す。診断パラメータ及び調査パラメータを示す表示パラメータの他の例示としてのリストを下の表6に示す。単に例示としてのリストが上の表に示されていて、それらのリストは、臨床試験の分類及びタグ付けのために必要である複数の他のパラメータを含むことが理解できる。それらの特徴については、図2により詳細に示している。その方法はその場合、上記の表示パラメータを用いて、ステップ18における照合された臨床試験データの高度なタグ付けのためのステップを有する。故に、関連する臨床試験すべてが、所与の表示データに依存するパラメータに基づいて、分類され、分析され、インデックス付けされる。その場合、その方法は、ベースラインタグ付け及び高度なタグ付けを用いて、ステップ20に示すように、複数のタグ付け臨床データを作成するステップを有する。本明細書に記載している方法は更に、臨床試験データ情報を動的に更新することを可能にする。この点で、その方法は、既存の複数のタグ付けされた臨床試験データに対して新しい臨床試験情報をマッピングするステップ、又は新しい臨床試験情報から新しい複数のタグ付けされた臨床試験データを作成するステップを、それが任意の既存の記録についての更新でなく、新しい臨床試験データの更新である場合に、有する。その方法は更に、ステップ22に示すように、複数のタグ付けされた臨床試験データの改善された臨床試験データベースを作成するステップを有する。従って、本明細書に記載している方法により、複数のタグ付けされたデータの形式の組織化された臨床試験データを有していて、例えば、その臨床試験データを検索し、分析するためのウェブ使用可能なツールを介しての更なる使用を可能にする、改善された臨床試験データベースが利用可能になる。ここで、図2を参照するに、図1の方法により用いられる又は生成される異なる構成要素の図示24が、より詳細に示されている。異なる臨床試験リソースは一般に、図1の方法で用いられる参照番号26が示される。そのようなリソースすべてからの臨床試験情報は、参照番号28により一般に示されているように、継続的に又は周期的に、冗長性、臨床試験更新について、及び新しい臨床試験についても、調べられる。このクリーンアップされたデータは、データベース30に記憶され、次いで、参照番号34で示されているように、異なる属性を用いて、ベースラインタグ付け32を行うために用いられる。次いで、参照番号38及び40のそれぞれで示されている非表示パラメータ及び表示パラメータを高度のタグ付けデータ42に与えるように、ベースラインタグ付けデータが、参照番号36で示されているように、更にフィルタリングされる。これは、例えば、患者のインタフェース48がアクセスすることが可能である、改善された臨床試験データバースとして記憶される、複数のタグ付け臨床試験データ44の作成に繋がる。本明細書に記載されている方法が、改善された臨床試験情報及び現在の臨床試験情報による容易な検索を容易化するように、系統的に組織化されるグローバルな臨床試験のレポジトリを与えることを、当業者は理解することができる。そのことは、臨床試験のデザイン、実行又は分析に関わるひとにとって、有用である。本明細書に記載している方法、処理ステップ及びアルゴリズムは、適切なプロセッサで実行するソフトウェアにより、又はハードウェア及びソフトウェアの適切な組み合わせにより実行されることが可能であることを、当業者は理解することができる。ソフトウェアが用いられるとき、ソフトウェアは、ソフトウェアが記憶されている媒体を読み出すことが可能である任意の適切な読み出し装置を用いるプロセッサによりアクセスすることが可能である。コンピュータ読み出し可能記憶媒体には、磁気ディスク又は磁気テープ等の磁気記憶媒体;光ディスク、光テープ又は機械読み出し可能バーコード等の光記憶媒体;RAMランダムアクセスメモリ又はROM読み出し専用メモリ等の固体電子記憶装置;若しくは、コンピュータプログラムを記憶するために具現される任意の他の物理装置又は媒体;がある。ソフトウェアは、コンピュータにより読み出されるときに、本明細書で開示している方法のステップの何れか又はすべてをコンピュータが実行するようにするプログラムコードを担持している。同様に、通常のリンク又は専用の通信リンクであることが可能である通信リンクが、ユーザのワークステーションから本明細書に記載している改善された臨床試験データベースにアクセスするように、提供されることが可能である。本明細書においては、本発明の特定の特徴のみが図示され、詳述されていて、当業者は多くの修正及び変形を想起することが可能である。従って、同時提出の特許請求の範囲は、本発明の真の主旨に沿った修正及び変形すべてが網羅されるように意図されている。