"個別の患者についての医薬品を生産するためのシステムであって、前記患者に関係する情報を受け取り、前記受け取った患者情報に基づいて前記患者のための最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を予測するべく構成されたコンピュータプロセッサと、前記プロセッサと通信し、前記予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量に基づいて医薬品を生産する医薬物質生産デバイスと、を包含するシステム。前記患者情報は、体重;年齢;性別;BSA体表面積;肥満指数;除脂肪体重、体脂肪率、代謝;腎臓機能;肝臓酵素;プロテオミクス/バイオマーカー、血液化学、薬物動態;疾病に関するリスクファクタ;現在の薬剤;そのほかの薬剤/栄養補助食品;1つまたは複数の薬剤に対する以前の副作用の履歴;部分的または完全なゲノムSNPスクリーニングデータ;薬理ゲノミクスおよび/または遺伝薬理学プロファイルの分析;医薬物質-医薬物質相互作用の情報;医薬物質-食餌相互作用の情報;全体または部分的ゲノム解析;ビタミン欠乏症;ビタミンおよび微量栄養素レベル;食餌;薬物アレルギおよび/または過敏性;環境性、トキシン、またはそのほかのアレルギ履歴;前記患者の医療履歴;診断情報;エクササイズ活動;睡眠活動;組織発現プロファイリング;ホルモンサイクル、バイオマーカー情報;放射線学的/撮影情報、人口統計学情報;患者の医療履歴;診断情報;エクササイズ活動;月毎生殖周期;睡眠活動;組織発現プロファイリング、ジオロケーション、ソシアルネットワーク、消費者情報、習慣、生理学的データ、脳電図EEG記録、挙動履歴、地理上の履歴、放射能に対する曝露を含めたトキシンおよびそのほかの環境要因に対する曝露または潜在的曝露、服薬遵守の履歴および身体測定デバイスからのパーソナリティテストからなるグループのうちの少なくとも1つから選択される情報を含む、請求項1に記載のシステム。前記バイオマーカー情報は、前記患者の血液、尿、汗、唾液、身体組織、バイオプシー、または体液からなるグループのうちの少なくとも1つから獲得される情報を含む、請求項2に記載のシステム。前記プロセッサは、さらに参照情報を受け取り、前記患者のための最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を、前記受け取った患者情報および参照情報に基づいて予測する、請求項1に記載のシステム。さらに、外部測定デバイスを包含し、前記外部測定デバイスは、患者情報の少なくとも1つの要素を測定し、かつ前記測定した患者情報の要素を前記プロセッサに送信するべく構成される、請求項1に記載のシステム。さらに、患者情報を種々の医薬物質の最適投薬量と関係付ける複数のカテゴリの情報をストアするべく構成されたデータベースを包含し、前記プロセッサは、前記患者のための最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を、前記受け取った患者情報と前記データベース内にストアされている前記情報を比較することによって予測する、請求項1に記載のシステム。前記予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量は、表示器に出力される、請求項1に記載のシステム。前記プロセッサは、前記医薬物質生産デバイス内に収容される、請求項1に記載のシステム。前記予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量は、前記患者の電子医療記録に送信される、請求項1に記載のシステム。前記予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量は、薬局に送信に出力される、請求項1に記載のシステム。前記プロセッサは、前記医薬物質生産デバイスと、無線ネットワークを介して通信するべく構成される、請求項1に記載のシステム。前記プロセッサは、さらに患者フィードバック情報を受け取り、前記患者のための最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を、前記受け取った患者情報および前記受け取った患者フィードバック情報に基づいて予測する、請求項1に記載のシステム。前記医薬物質生産デバイスは、それぞれが所定量の医薬物質を保持するべく構成されている複数の医薬物質容器と、複数の医薬物質ディスペンサであって、それぞれが前記医薬物質容器のうちの1つと結合されている複数の医薬物質ディスペンサと、前記医薬物質ディスペンサによる医薬物質の計量分配をコントロールするコントローラとを包含し、それにおいて組み合わせ医薬品は、前記計量分配された医薬物質から生産される、請求項1に記載のシステム。医薬物質生産デバイスであって、それぞれが所定量の医薬物質を保持するべく構成されている複数の医薬物質容器と、複数の医薬物質ディスペンサであって、それぞれが前記医薬物質容器のうちの1つと結合されている複数の医薬物質ディスペンサと、前記医薬物質ディスペンサによる医薬物質の計量分配をコントロールするコントローラとを包含し、それにおいて組み合わせ医薬品は、前記計量分配された医薬物質から生産される、医薬物質生産デバイス。前記組み合わせ医薬品は、プロセッサから受け取られる、予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量に関係する情報に基づいて生産される、請求項14に記載の医薬物質生産デバイス。前記医薬物質ディスペンサのそれぞれは、互いに結合される、請求項14に記載の医薬物質生産デバイス。さらに、連続する医薬物質ディスペンサに対して医薬物質キャリアを移動するためのコンベアを包含し、それにおいて各医薬物質ディスペンサから前記医薬物質キャリア上に各医薬物質の決定済みの量が計量分配される、請求項14に記載の医薬物質生産デバイス。さらに、前記生産された組み合わせ医薬品の質を検証するための検証エレメントを包含する、請求項14に記載の医薬物質生産デバイス。さらに、前記医薬物質キャリア上に提供される識別表示をスキャンするためのスキャナを包含する、請求項14に記載の医薬物質生産デバイス。1つまたは複数の医薬物質を入れるためのボトルキャップであって、ボトル上に嵌まるべく構成されているキャップを包含し、前記キャップは、破ることができるシールとキャップの下の間に形成された空間内に1つまたは複数の医薬物質を入れており、それにおいて、使用時には、前記破ることができるシールが、キャップの賦活時に孔が開けられ、それによって前記キャップの下に入れられていた医薬物質が前記ボトル内に入れられている液体の中に空けられる、ボトルキャップ。さらに、液体を保持するためのボトルを含み、それにおいて前記ボトルキャップは、前記ボトル上に嵌まるべく構成されている、請求項20に記載のボトルキャップ。バルク量の医薬物質を保持するためのカートリッジであって、一意的な結合エレメントを包含し、前記結合エレメントは、前記医薬物質カートリッジの前記結合エレメントに適応するエレメントを有する医薬物質生産デバイスと結合するべく構成されている、カートリッジ。前記一意的な結合エレメントは、前記カートリッジ内に入れられている前記医薬物質を識別するための一意的なマシン可読表示を包含する、請求項22に記載のカートリッジ。前記表示は、RFIDタグを包含する、請求項23に記載のカートリッジ。前記表示は、バーコードを包含する、請求項23に記載のカートリッジ。個別の患者のための最適組み合わせ医薬品を予測する方法であって、プロセッサによって、前記患者に関係する情報を受け取ることと、前記プロセッサによって、特定の患者のための最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を、前記受け取った患者情報に基づいて予測することと、を包含する方法。前記患者情報は、体重;年齢;性別;BSA体表面積;肥満指数;代謝;腎臓機能;肝臓酵素;薬物動態;疾病に関するリスクファクタ;現在の薬剤;そのほかの薬剤;1つまたは複数の薬剤に対する以前の副作用の履歴;部分的または完全なゲノムSNPスクリーニングデータ;薬理ゲノミクスおよび/または遺伝薬理学プロファイルの分析;医薬物質-医薬物質相互作用の情報;医薬物質-食餌相互作用の情報;全体または部分的ゲノム解析;ビタミン欠乏症;ビタミンおよび微量栄養素レベル;食餌;薬物アレルギおよび/または過敏性;環境性、トキシン、またはそのほかのアレルギ履歴;前記患者の医療履歴;診断情報;エクササイズ活動;睡眠活動;組織発現プロファイリング;ホルモンサイクル、バイオマーカー情報;放射線学的/撮影情報、人口統計学情報;患者の医療履歴;診断情報;エクササイズ活動;月毎生殖周期;睡眠活動;組織発現プロファイリング、ジオロケーション、ソシアルネットワーク、消費者情報、習慣、生理学的データ、脳電図データ、挙動履歴、地理上の履歴、放射能に対する曝露を含めたトキシンおよびそのほかの環境要因に対する曝露または潜在的曝露、服薬遵守の履歴および身体測定デバイスからのパーソナリティテストからなるグループのうちの少なくとも1つから選択される情報を含む、請求項26に記載の方法。前記バイオマーカー情報は、前記患者の血液、尿、汗、唾液、身体組織、バイオプシー、または体液のうちの少なくとも1つから獲得される情報を含む、請求項27に記載の方法。前記受け取った患者情報の少なくとも一部は、外部測定デバイスから受け取られ、前記デバイスは、患者情報の少なくとも1つの要素を測定し、かつ前記測定した患者情報の要素を前記プロセッサに送信するべく構成される、請求項26に記載の方法。前記受け取った患者情報の少なくとも一部は、患者が報告する、症状および/または副作用の深刻度に関係する情報を含む、請求項26に記載の方法。前記プロセッサは、前記受け取った患者情報と、患者情報を種々の医薬物質の最適投薬量に関係させるデータベース内にストアされた情報を比較することによって前記最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を予測する、請求項26に記載の方法。さらに、前記予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を表示器に出力することを包含する、請求項26に記載の方法。前記プロセッサは、前記医薬物質生産デバイス内に収容される、請求項26に記載の方法。さらに、前記予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を前記患者の電子医療記録に送信する、請求項26に記載の方法。前記プロセッサは、前記医薬物質生産デバイスと、無線ネットワークを介して通信するべく構成される、請求項26に記載の方法。個別の患者のための最適組み合わせ医薬品を予測するためのコンピュータプログラムをエンコーディングしている非一過性のコンピュータ可読媒体であって、プロセッサ上において使用可能な、前記患者に関係する情報を受け取るため、および前記受け取った患者情報および患者の処方情報に基づき、前記特定の患者についての最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を前記プロセッサによって予測するための第1のプログラムインストラクションを包含する、非一過性のコンピュータ可読媒体。前記患者情報は、体重;年齢;性別;BSA体表面積;肥満指数;代謝;腎臓機能;肝臓酵素;薬物動態;疾病に関するリスクファクタ;現在の薬剤;そのほかの薬剤;1つまたは複数の薬剤に対する以前の副作用の履歴;部分的または完全なゲノムSNPスクリーニングデータ;薬理ゲノミクスおよび/または遺伝薬理学プロファイルの分析;医薬物質-医薬物質相互作用の情報;前記患者の医療履歴;診断情報;エクササイズ活動;睡眠活動;組織発現プロファイリング;ホルモンサイクル、バイオマーカー情報;放射線学的/撮影情報、人口統計学情報;患者の医療履歴;診断情報;エクササイズ活動;月毎生殖周期;睡眠活動;組織発現プロファイリング、ジオロケーション、ソシアルネットワーク、消費者情報、習慣、生理学的データ、脳電図データ、挙動履歴、地理上の履歴、放射能に対する曝露を含めたトキシンおよびそのほかの環境要因に対する曝露または潜在的曝露、服薬遵守の履歴および身体測定デバイスからのパーソナリティテストからなるグループのうちの少なくとも1つから選択される情報を含む、請求項36に記載のコンピュータ可読媒体。前記バイオマーカー情報は、前記患者の血液、尿、汗、唾液、身体組織、バイオプシー、または体液のうちの少なくとも1つから獲得される情報を含む、請求項37に記載のコンピュータ可読媒体。前記受け取った患者情報の少なくとも一部は、外部測定デバイスから受け取られ、前記デバイスは、患者情報の少なくとも1つの要素を測定し、かつ前記測定した患者情報の要素を前記プロセッサに送信するべく構成される、請求項36に記載のコンピュータ可読媒体。さらに、第2のプログラムインストラクションを包含し、それにおいて前記プロセッサは、前記受け取った患者情報と、患者情報を種々の医薬物質の最適投薬量に関係させるデータベース内にストアされた情報を比較することによって前記最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を予測する、請求項36に記載のコンピュータ可読媒体。さらに、前記予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を表示器に出力するための第3のプログラムインストラクションを包含する、請求項36に記載のコンピュータ可読媒体。前記プロセッサは、前記医薬物質生産デバイス内に収容される、請求項36に記載のコンピュータ可読媒体。さらに、前記予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を前記患者の電子医療記録に送信するための第4のプログラムインストラクションを包含する、請求項36に記載のコンピュータ可読媒体。前記プロセッサは、前記医薬物質生産デバイスと、無線ネットワークを介して通信するべく構成される、請求項36に記載のコンピュータ可読媒体。第1の医薬物質の複数の離散的ユニットおよび第2の医薬物質の複数の離散的ユニットを含む組み合わせ医薬品。前記第1の医薬物質および前記第2の医薬物質は、患者のために最適に選択される、請求項45に記載の組み合わせ医薬品。前記第1の医薬物質の複数の離散的ユニットのそれぞれは、実質的に等しくサイズ設定された用量を包含し、かつ前記第2の医薬物質の複数の離散的ユニットのそれぞれは、第2の実質的に等しくサイズ設定された用量を包含する、請求項45に記載の組み合わせ医薬品。請求項45に記載の複数の組み合わせ医薬品を含むカートリッジ。前記カートリッジは、医薬物質ディスペンサ内のチャンバ内に適合するべく構成され、前記医薬物質ディスペンサは計量配分メカニズムを有し、前記計量配分メカニズムは、それの賦活時に前記複数の組み合わせ医薬品のうちの1つまたは複数を計量分配する、請求項48に記載のカートリッジ。個別の患者のための最適治療プロトコルを予測する方法であって、プロセッサによって、前記患者に関係する情報を受け取ることと、前記プロセッサによって、特定の患者のための最適治療プロトコルを、前記受け取った患者情報に基づいて予測することと、を包含する方法。前記予測される最適治療プロトコルは、特定の食餌またはエクササイズのレジメン、提案される理学療法プログラム、提案される移植、提案される医療行為、手術もしくは外科手術、1つまたは複数の医薬物質、および前記治療プロトコルのうちの1つまたは複数の組み合わせからなるグループから選択される、請求項50に記載の方法。医薬品の経皮引き渡しのためのパッチであって、それぞれが所定量の医薬品を入れている複数の医薬物質コンパートメントと、前記医薬物質コンパートメントのそれぞれからの医薬物質のリリースをコントロールするためのコントローラとを包含し、それにおいて前記医薬品が患者のために最適に選択されるパッチ。個別の患者をモニタするための方法であって、プロセッサによって、前記患者に関係する情報を受け取ることと、前記プロセッサによって、特定の患者のための慢性的、悪化性、および/または潜在的に急性の状況に対して早期警告および適切な応答を、前記受け取った患者情報に基づいて予測することと、を包含する方法。前記患者情報は、体重;年齢;性別;BSA体表面積;肥満指数;代謝;腎臓機能;肝臓酵素;薬物動態;疾病に関するリスクファクタ;現在の薬剤;そのほかの薬剤;1つまたは複数の薬剤に対する以前の副作用の履歴;部分的または完全なゲノムSNPスクリーニングデータ;薬理ゲノミクスおよび/または遺伝薬理学プロファイルの分析;医薬物質-医薬物質相互作用の情報;医薬物質-食餌相互作用の情報;全体または部分的ゲノム解析;ビタミン欠乏症;ビタミンおよび微量栄養素レベル;食餌;薬物アレルギおよび/または過敏性;環境性、トキシン、またはそのほかのアレルギ履歴;前記患者の医療履歴;診断情報;エクササイズ活動;睡眠活動;組織発現プロファイリング;ホルモンサイクル、バイオマーカー情報;放射線学的/撮影情報、人口統計学情報;患者の医療履歴;診断情報;エクササイズ活動;月毎生殖周期;睡眠活動;組織発現プロファイリング、ジオロケーション、ソシアルネットワーク、消費者情報、習慣、生理学的データ、脳電図データ、挙動履歴、地理上の履歴、放射能に対する曝露を含めたトキシンおよびそのほかの環境要因に対する曝露または潜在的曝露、服薬遵守の履歴および身体測定デバイスからのパーソナリティテストからなるグループのうちの少なくとも1つから選択される情報を含む、請求項53に記載の方法。この開示は、先行技術の前述した欠点およびそのほかの欠点を克服するシステム、方法、およびデバイスに指向されている。簡単に述べると、この開示は、個別化された医薬品の生産および引き渡しのためのシステムおよび方法を提供する。1つの態様において、この開示は、個別の患者のために医薬品を生産するためのシステムを提供し、当該システムは、その患者に関係する情報を受け取り、受け取った患者情報に基づいてその患者のための最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を予測するべく構成されたコンピュータプロセッサを含む。さらにシステムは、プロセッサと通信し、予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量に基づいて医薬品を生産する医薬物質生産デバイスを含む。別の態様においては、この開示が、それぞれが所定量の医薬物質を保持するべく構成された複数の医薬物質容器と、それぞれの医薬物質ディスペンサが医薬物質容器の1つと結合された複数の医薬物質ディスペンサと、各ディスペンサによる医薬物質の計量分配をコントロールするコントローラとを含む医薬物質生産デバイスを提供する。計量分配された医薬物質から組み合わせ医薬品が生産される。さらに別の態様においては、この開示が、1つまたは複数の医薬物質を入れるためのボトルキャップを提供し、このキャップはボトル上に嵌めるべく構成されており、前記キャップは、破ることができるシールとキャップの下の間に形成された空間内に1つまたは複数の医薬物質を入れており、それにおいて、使用時には、前記破ることができるシールが、キャップの賦活時に孔が開けられるか、あるいはそのほかの形で開かれ、それによってキャップの下に入れられていた医薬物質がボトル内に入れられている液体の中に空けられる。さらに別の態様においては、この開示が、バルク量の医薬物質を保持するためのカートリッジを提供する。このカートリッジは、一意的な結合エレメントを含み、当該結合エレメントは、医薬物質カートリッジの結合エレメントに適応するエレメントを有する医薬物質製剤デバイスと結合するべく構成されている。この一意的な結合エレメントは、カートリッジ内に入れられている医薬物質を識別するための一意的なマシン可読表示を含むことができる。別の態様においては、この開示が、特定の患者のための最適組み合わせ医薬品を予測する方法を提供し、当該方法は、プロセッサによって、その患者に関係する情報およびそのほかの、たとえば薬理ゲノミクス、天候、CDCおよびその患者にとって一意的でないそのほかの情報源から広範にわたる関連情報を受け取ることと、受け取った情報に基づき、その特定の患者のために、プロセッサによって、最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量、およびそのほかの、医薬物質を服用するタイミング、異なる医薬物質のテーパリングおよび階層化、およびそのほかのモダリティを含む予防または治療法のレジメンの側面を予測することを含む。さらに別の態様においては、この開示が、特定の患者のための最適組み合わせ医薬品を予測するためのコンピュータプログラムをエンコーディングしている非一過性のコンピュータ可読媒体を提供し、当該コンピュータプログラムは、プロセッサ上において使用可能な、患者に関係する情報およびそのほかの関連情報を受け取るため、および前記受け取った患者情報に基づき、その特定の患者のために、プロセッサによって、最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を予測するための第1のプログラムインストラクションを含む。別の態様においては、この開示が、第1の医薬物質の複数の離散的ユニットおよび第2の医薬物質の複数の離散的ユニットを含む組み合わせ医薬品を提供する。さらに別の態様においては、この開示が、個別の患者のための最適治療プロトコルを予測する方法を提供し、当該方法は、プロセッサによってその患者に関係する情報を受け取ることと、および前記受け取った患者情報に基づき、その特定の患者のために、プロセッサによって、最適治療プロトコルを予測することとを含む。さらに別の態様においては、この開示が、医薬品の経皮引き渡しのためのパッチを提供し、当該パッチは、それぞれが所定量の医薬品を入れている複数の医薬物質コンパートメントと、前記医薬物質コンパートメントのそれぞれからの医薬物質のリリースをコントロールするためのコントローラとを含む。さらに別の態様においては、この開示が、連動して処方することができるそのほかの標準的な薬剤とともに個別化された錠剤内の医薬物質/用量等々についての、または標準的な薬剤のみの、たとえばプロプラエタリ/非ジェネリック錠剤の情報を臨床医/処方医が送信することを可能にする。この情報およびタイミング情報が、服薬遵守、固守の備忘合図が患者および/または介護者に提供されるように、患者に向けて電子的に、クラウド、ウェブ/WiFi等々を通じて、携帯電話またはタブレット等のデバイスへ、またはベッド脇またはバスルームのシンクの表示器またはデバイスまで送信され、それに、個別化された薬剤およびそのほかの薬剤をいつ、どのように服用するか、たとえば食物とともに服用すること等の情報を持たせる。デバイス/システムは、なぜ等の教育資料、たとえばスタチンに関する情報、医薬物質についての明細、それの薬剤クラス、可能性のあるそれの恩典およびリスク、さらには患者が治療されている状態高コレステロールについての情報も擁することが可能である。この教育的情報は、埋め込まれているか、またはリンクされているビデオ/アニメーション、ウェブリンク、テキスト、オーディオ、またはそのほかの、薬剤を熟知するようになり、服薬遵守、フィードバックを潜在的に強化する教育的ゲームを含めた任意の形式の情報を含むことが可能である。これは、服薬遵守/固守の追跡を可能にし、固守に関するフィードバックを患者および介護者に与え、オプションとして、患者が子供の場合にはその母親に、その患者がいつ服用したか、または1つまたは複数の用量を服用しなかったかをリアルタイムでテキスト表示するか、またはそのほかの形で知らせることを可能にする。この追跡は、用量服用完了のマニュアル入力を介して、すなわち携帯デバイス、スマート-フォンのアプリケーション、または任意数の医療ディスペンサクラウドまたはそのほかのシステムを介してアプリケーションと通信する、フィードバックおよびこのアプリケーション内に記述されている要素に基づいて、錠剤、液体すなわち、眼科の点眼滴、パッチ、またはそのほかの計量分配の形式において適切な医薬物質および用量を計量分配することが可能なディスペンサを含むのいずれかを介して行うことが可能である。患者のデバイスまたは複数のデバイス上のアプリケーションは、ウェアラブルデバイス/外部デバイスの情報すなわち、バイタルサインまたは血糖値の統合、および主観的な症候および副作用の入力および記録を可能にすることができる。これは、フィードバックがさらに、将来的な個人用または個別化された薬剤または標準的な医薬物質レジメンの投与に情報を与えることを可能にする。この開示のさらに別の態様においては、臨床医が、経験的な、または一次的な投与の推奨とは異なるものとして、プログラムされた/反復的なスマート処方を行うことを選択できる。これは、臨床医が、たとえば、低い用量の血圧剤ベーター-ブロッカー等を処方し、実際の血圧測定値を追跡して、個別化された錠剤または標準的な錠剤の次のバージョンにおいてBP結果に基づいて反復することを可能にする。この反復は、オプションとして、以前の埋め込まれた/処方された指示/ガイドライン/プロトコルに基づいて自律的に行われることが可能である。たとえば、夕刻のBPが目標を超えている場合には、錠剤が現場で作られるときに同時に、または中央の、または地方の薬局から次のバージョンが出荷されるか、または送られるときのいずれかにおいて、ベーター-ブロッカーまたは追加の抗高血圧薬の夕刻の用量を個別のレジメンすなわち、標準的なタブレットまたはそのほかの形の薬剤に追加することが可能である。また、主観的な症候または反応、たとえばエネルギレベルにおける変化、頭痛、体重の増加または体重の減少、いらいら、頻度またはそのほかの主観的な症候または反応もまた、スマート処方の生成において使用することができる。処方および指示および関連する決定ツリータイプの規則ベースのアルゴリズムを選択すなわち、決定ツリーのテンプレートから、またはそのほかの場合では既存のアルゴリズム、決定ツリー、プロトコル等から選択すること、修正すること、または提供する臨床医が完全に起草することが可能である。その種の実施態様は、用量/医薬物質の組み合わせの選択、および個別化された組み合わせ錠剤の生産の完全に自発的な修正を部分的に可能にする。別の態様においては、最適化について述べたとおりの患者に関する獲得された情報患者の個人的な属性、およびデータ、個別化された予防的および治療的介在の予測および推奨を利用して早期警告システムを提供することが可能である。このようにして、信号および傾向急性および長時間にわたって数日から数ヶ月にわたって生じる、たとえば体重の変化、挙動の変化たとえば、咳の増加、睡眠における変化、多様な活動レベルにおける変質、および多様なたとえば、体液の内部または外部モニタ等から測定される生理学的測度における変化または測定可能な徴候が、患者のための医療の評価を獲得するフラグシステムが、患者の属性および急性事象の情報、または早期病変癌、感染症、またはそのほかの病理の徴候に基づき、可能性としてはデータベース、予測アルゴリズム、人工的に強化された分析、および利用可能なそのほかの手段を含む多様な手段によって有意に高まった尤度を示す、たとえば、悪性腫瘍の早期の徴候体重の減少、バイオマーカーにおける変化を含むことがあるまたはそのほかの未決定の急性事象脳卒中、心筋梗塞を提供することができる。この開示の中に述べられているとおりの療法モダリティの提案に使用されるシステムは、同様に、患者および/または介護者、医療評価が必要となりがちな臨床プロバイダ、または健康管理システムに通知を行うことが可能である。多様な自動車センサをモニタし、サービスが必要であることを示すエンジン点検ライトを作動することが可能な自動車システムゼネラルモータースによるOnstarオンスターシステム等間におけるものと同様に、この種の医療システムもまた、健康管理プロバイダ、家族、911緊急サービス等に知らせることが可能であり、急性または緊急事象が発生した場合には、EMS/救急車から、適切な介在についてシステムを介して患者に提供さえるデータまでの範囲にわたり、状況に応じて救急室はどこであるかということから、利用する特定の治療法医薬物質またはそのほかに至るまでの範囲にわたる、多様な応答を作動させる。一例とし述べれば、個人に関係する複数のモダリティが時間にわたってモニタされ、患者の属性年齢、性別、遺伝的体質、被曝等に基づいて、多様な予測分析および多様なレベルの敏感度のセットたとえば、特定の急性事象を有する尤度について10対25または75の尤度または新しい診断を介して警告を行うことが可能である。これは、たとえば長い間喫煙を続けている個別の患者において有用となる可能性がある。携帯電話を介した、患者がベースラインより高いレベルの咳をしていたこと、およびベースラインの呼吸レートにおける検出可能な変化が存在していたことの検出と結合される情報は、緩やかな体重の減少を示す。血液バイオマーカー、酸素飽和、またはそのほかの値をシステムによって検査し、情報に基づいて、潜在的な肺の病理のための評価たとえば、肺癌の早期検出を受けることを患者に提案する。その種のシステムは、かすかな変化が、肺またはそのほかの悪性腫瘍と診断される患者には、より一般的に生じている、より進んだ段階における診断ではなく、はるかに早期の診断たとえば、段階Iの癌を導くことを可能にできる。同様に、旅行の履歴、および血液パラメータの多様な測定値、バイタルサイン等と組み合わされる低グレードの熱の症候は、マラリアの症候を示唆することがあり、そのほかの方法では症候がより明らかになるか、または持続性になるまで遅延されることがある医療評価および精密検査を喚起することができる。同様に、外部のデバイスまたは移植されたデバイスによって検出される多様な心不整脈を頻繁にモニタすることができ、遺伝的体質および挙動を含む患者の既知の属性にとともに、かつ可能性としては、クラウドソース多数の患者のデータセットおよびモニタリングから獲得される情報から、患者が完全な冠状動脈閉塞症およびその後に続く心筋梗塞を有することになるリスクが非常に高いことを示すことができる。システムは、テキスト、携帯電話のアプリケーション、またはそのほかのモダリティを含む多様な手段によって、患者、患者の家族/介護者、臨床医師、または介護チームに対して、臨床事象が切迫したことまたは新しい診断たとえば、糖尿病、インフルエンザ、または任意の病理を通知することが可能である。これは、患者に、追加の評価医療施設への指示を含むことができる、治療ガイダンスたとえば、未解決の心筋梗塞の徴候を呈している患者のためのアスピリンのための手段および、臨床的緊急度に応じてフォローアップするべき場所について提供される個人情報を与えることになる。これまで論じてきた特徴、機能、および利点は、この開示の多様な実施態様において独立に達成されること、あるいはさらに別の実施態様内において組み合わせることが可能であり、それらについての詳細は、以下の説明および図面を参照して理解することが可能である。この開示のそのほかのシステム、方法、特徴、および利点については、以下の図面および詳細な説明を考察するとき、当業者に明らかであるか、あるいは明らかになるであろう。すべてのその種の追加のシステム、方法、特徴、および利点は、この明細書の中に含まれること、この開示の範囲内に含まれること、および付随する特許請求の範囲によって保護されることが意図されている。本発明のさらなる特徴および利点は、添付図面を参照した以下の詳細な説明から明らかになるであろう。なお、図面においては、類似の部品に類似の番号が使用されている。ここで使用される場合の用語予測または予測するには、特定の患者のための最適な医薬物質の組み合わせおよび投薬量、すなわち個別化された薬物治療または治療プロトコルといった治療プロトコルの決定、推奨、ガイド、提案、または選択を行うべくインテリジェントな証拠ベースのガイダンスを提供することを含むことが意図されている。用語予測は、また、患者のフィードバック情報または参照情報を利用した最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を含めることもでき、いいかえるとこのシステムは、将来の予測が引き続いてより正確になり、かつその患者またはそのほかの患者に対して適合されるように学習することができる。また用語患者は、人間の患者および人間以外の動物の患者の両方を含むことができる。用語医薬物質は、この開示全体を通じて使用される場合、任意形式の調合薬剤、栄養剤、栄養補助食品、ビタミン、ミネラル、機能性食品、およびこれらの類を含む。医薬物質は、急性または慢性疾患の治療/療法のため、予防および疾患防止のためはもとより、健康の増進、長命、および包括的なウェルネスのために使用することができる。以下の説明が、概して、ある意味で最適医薬物質選択、組み合わせ、および/または投薬量を参照しているが、当業者であれば、最適治療プロトコルおよび/または治療の組み合わせの予測および/または提案に本発明が好都合に使用できることを容易に理解するであろう。限定ではなく例として述べるが、治療プロトコルは、特定の食餌またはエクササイズのレジメン、提案される理学療法プログラム、提案される移植、デバイスまたは提案される医療行為、手術もしくは外科手術、または医薬物質または複数の医薬物質を含むことができる。さらにまた、この開示は、医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量に言及している。当業者であれば、投薬量が全体の組み合わせ医薬品の投薬量のみではなく、組み合わせ医薬品を構成する各成分医薬物質の投薬量も指すことを容易に理解するであろう。以下の説明においては、これの一部を形成する添付図面を参照するが、それにおいては、この開示の多様な実施態様が図解の手段として示されている。ここで理解されるものとするが、このほかの実施態様が利用されることもあり、この開示の範囲から逸脱することなく変更が行われることは許される。本発明の多くの実施態様は、プログラマブルコンピュータによって実行されるアルゴリズムとともに推論エンジンhttp://en.wikipedia.org/wiki/Inference_engineのエレメントを含むコンピュータ実行可能インストラクションの形式を取ることができる。関連分野の当業者は認識するであろうが、本発明は、そのほかのコンピュータシステム構成を用いても同様に実施することが可能である。本発明の特定の態様は、明確にプログラムされ、構成され、または建造されて、以下において述べられるところのコンピュータ実行可能アルゴリズムの1つまたは複数を実行する専用コンピュータまたはデータプロセッサ内において具体化することが可能である。したがって、用語コンピュータは、ここで包括的に使用されるとき、任意のデータプロセッサを指し、かつインターネットアプライアンス、ハンドヘルドデバイス、パーム-トップコンピュータ、ウェアラブルコンピュータ、セルラまたは携帯電話、マルチ-プロセッサシステム、プロセッサ-ベースまたはプログラマブル消費者エレクトロニクス、ネットワークコンピュータ、ミニコンピュータ、およびこれらの類を含む。本発明は、タスクまたはモジュールが通信ネットワークを通じてリンクされているリモートプロセッシングデバイスによって実行される分散コンピューティング環境においても実施することが可能である。それに加えて、本発明は、インターネット-ベースまたはクラウドコンピューティング環境において実施されることが可能であり、それにおいては、コンピュータもしくはそのほかのデバイスに共有のリソース、ソフトウエア、および情報をオンデマンドで提供することができる。分散コンピューティング環境においては、プログラムモジュールまたはサブルーチンが、ローカルおよびリモートのメモリストレージデバイスの両方に置かれることがある。以下において説明する本発明の態様は、磁気的および光学的可読リムーバブルコンピュータディスク、固定磁気ディスク、フロッピーディスク登録商標ドライブ、光学ディスクドライブ、光磁気ディスクドライブ、磁気テープ、ハードディスクドライブHDD、ソリッドステートドライブSSD、コンパクトフラッシュ、または不揮発性メモリを含むコンピュータ可読媒体上にストアすること、または分散されることはもとより、ネットワークにわたって電子的に分散されることがある。本発明の態様に特定したデータ構造およびデータの送信もまた、本発明の範囲内に囲い込まれる。この中に提供されているデバイスまたは構成要素間の通信は、デバイス間の通信を可能にする多くの有線または無線ネットワークを介して達成することができ、それにはローカルエリアネットワークLAN、ワイドエリアネットワークWAN、インターネット、無線LAN、Wi-Fi、モバイルデバイスネットワーク、IEEE802.11、GSM登録商標、GPRS、UMTS、WMAN、BWALMDS、WiMAX、AIDAAS、およびHiperMAN、3Gおよび4G通信プロトコル、ブルートゥースBluetooth登録商標、またはそのほかの、当業者に周知の任意のネットワークアレンジメントおよび/またはプロトコルが含まれる。図1は、この開示の第1の例示的な実施態様による特定の患者のための最適組み合わせ医薬品を予測するためのシステムを図解している。コンピュータ102は、特定の者に対して固有の患者情報110を受け取る。コンピュータ102は、プロセッサ104およびコンピュータ可読メモリ106を含むことができる。患者情報110は、特定の者についての任意の生理学的または一般的健康情報をはじめ、特定の医薬物質についての情報を含むことができる。患者情報110は、限定ではなく例として示すが、次に挙げる個人に関する情報を含むことができる:すなわち、体重;身長;年齢;性別;肥満指数;代謝;腎臓機能;血液化学、バイオマーカー、肝臓酵素;プロテオミクス、発現プロファイリング、画像データすなわち、CT/MRI/超音波検査から、薬物動態;疾病に関するリスクファクタ;現在の薬剤;そのほかの薬剤;1つまたは複数の薬剤に対する以前の副作用の履歴;部分的または完全なゲノムSNPスクリーニングデータ;薬理ゲノミクス/遺伝薬理学プロファイルの分析;既知および計算による/予測による医薬物質-医薬物質相互作用および医薬物質-食餌またはそのほかの既知の相互作用;全体または部分的ゲノム解析;ビタミン欠乏症;食餌;薬物アレルギおよび/または過敏性;環境性、トキシン、またはそのほかのアレルギ履歴;患者の医療履歴、診断情報;エクササイズ活動;睡眠活動;組織発現プロファイリングホルモンサイクル、バイオマーカー情報、挙動履歴、トキシンおよびそのほかの環境要因に対する曝露または潜在的曝露放射能に対する曝露等を含むを含めた地理上の履歴、服薬遵守の履歴、放射線学的/撮影情報、人口統計学情報;患者の医療履歴;診断情報;エクササイズ活動;月毎生殖周期;睡眠活動;組織発現プロファイリング、ジオロケーション、ソシアルネットワーク、消費者情報、習慣、生理学的データ、EEG情報、挙動履歴、地理上の履歴、放射能に対する曝露を含めたトキシンおよびそのほかの環境要因に対する曝露または潜在的曝露、服薬遵守の履歴および身体測定デバイスからのパーソナリティテスト、および/またはパーソナリティテストすなわち、マイヤーズブリグまたはそのほかの心理学的評価またはテスト。その種のシステムおよび時間を経て獲得された情報たとえば、傾向および変化は、予測モデリングとともに、通常に診断されるよりたとえば、悪性腫瘍、感染症、糖尿病、およびそのほかの医療状態、可能性としてはより早期の段階において多様な病理の早期診断を可能にすることができる情報を患者および/または介護者、臨床医、およびそのほかのプロバイダに通知する早期警告システムとして利用することが可能である。情報が、その後、提案される介在たとえば、緊急処置室への指示、または可能性のある切迫した心筋梗塞のセッティングにおけるアスピリンの服用の指示について個別の患者/介護者に対して引き渡される。患者情報110は、さらに、患者のエクササイズ活動たとえば、歩数計によって測定される、月毎生殖周期女性の場合、睡眠の習慣および睡眠の追跡を含む全般的な活動たとえば、睡眠の多様な段階における時間、規則的または継続的に測定される多様な離散的な、たとえば、限定ではないが、バイタルサインたとえば、心拍数、呼吸、体温、血圧、脳の記録たとえば、EEG信号および検査ラボ要素たとえば、血糖値、ホルモンレベル、プロテオミクス、およびバイオマーカーデータを含む生理学的データについての情報を含むことができる。患者情報110は、さらに、ソシアルネットワークおよび/またはクレジットカード、ジム活動、および支出活動から受け取られる情報を含むことができる。その種の情報は、たとえば、ネットワークを介してコンピュータ102と通信することができるデバイス、コンピュータ、サーバ等から受け取ることができる。バイオマーカー情報は、限定ではなく例として述べるが、血液、尿、汗、唾液、またはそのほかの身体組織、バイオプシー、または体液のうちの1つまたは複数とともに、または単独で測定されるタンパク質、炭水化物、アミノ酸、およびそのほかの化学物質および分子からの情報を含む。患者情報110は、さらに、限定ではなく例として述べるが、次に挙げる内容に関係する情報を含むことができる:すなわち、人口統計学、居住場所、位置関係たとえば、マニュアル入力またはGPS対応携帯電話またはそのほかのGPS対応デバイスを介して追跡されるGPSから、または任意のそのほかの位置取り込み手段から直接獲得される、職業、環境的な曝露場所の履歴によって情報が得られることがある、医療履歴、診断、規則ベースおよび証拠ベースの薬剤、組織発現プロファイリング、放射線画像データ、およびプロテオミクス。患者情報110は、さらに、限定ではなく例として述べるが、患者の以前の医療および家族の医療履歴、および/または疾病状態、現在の薬剤、およびすべての利用可能な薬剤、栄養補助食品、および食餌に関する情報を含むことができる。さらにまた患者情報110は、患者の電子医療記録EMRまたは患者の健康記録PHR内にストアされている情報を含むことができる。患者情報110は、入力/出力I/Oインターフェースを介してマニュアルでシステム100に入力することができ、当該I/Oインターフェースは、キーボード、タッチスクリーン、またはそのほかの、書き取りおよび発語認識によるものを含めた任意の既知のI/Oインターフェースを含むことができる。また患者情報110は、直接測定されて自動的にコンピュータ102に入力されることもある。コンピュータ102は、いくつかのカテゴリの患者情報110を測定する外部の測定デバイス112から患者情報110を受け取ることができる。たとえば、コンピュータ102は、外部の測定デバイス112によって、たとえば患者の血液、尿、組織、およびこれらの類から直接測定された情報を受け取ることができる。外部の測定デバイス112は、移植されているか、または一時的に移植されるデバイスおよび血糖値モニタ等のセンサ、摂取可能なデバイス、恒久的または過渡的に配置される表皮性の、または移植される電子機器、マイクロ-ロボット、無線通信能力を有するワイヤレスピルたとえば、インテリジェントピルiPill、およびこれらの類を含むことができる。受け取った患者情報110に基づいて、プロセッサ104が、特定の患者のための最適医薬物質選択および組み合わせを、各成分医薬物質の投薬量を含めて予測する。プロセッサ104は、さらに、参照情報114を受け取ること、および/またはそれにアクセスすることができる。参照情報114は、患者情報を種々の医薬物質の最適選択、組み合わせ、および/または投薬量に関連付ける情報を含んでいる。参照情報114は、外部の測定デバイス112から受け取った情報を含めて特定の患者について以前に受け取った患者情報114を含むことができる。システム100は、さらに、コンピュータ102内に、たとえばコンピュータ可読メモリ106内に提供すること、またはどこか別の場所に置かれてコンピュータ102がアクセス可能な1つまたは複数のデータベース1つまたは複数108を含むことができるたとえば、データベース108は、任意のネットワークまたはそのほかの周知のコンピュータ通信の形式を介してコンピュータ102にアクセス可能な複数のデータベースから引き出される情報からまたは個別の情報の断片から構成することができる。データベース108は、受け取った患者情報110をストアすること、さらには患者情報を種々の医薬物質の最適な選択、組み合わせ、および/または投薬量に関連付ける情報参照情報114をストアすることができる。たとえばデータベース108は、患者情報を種々の医薬物質の最適な選択、組み合わせ、および/または投薬量に関連付ける情報参照情報114をストアしているテーブルを含むことができる。コンピュータ102が特定の者についての患者情報110を受け取ったとき、その受け取った患者情報110を、データベース108内にストアされている参照情報114と比較して、最適または最適と推定された組み合わせ医薬品を予測することができる。たとえばコンピュータ102が、患者Aという特定の者について次の患者情報110を受け取ったとする:すなわち、性別は男性;年齢は59歳;BMIは20、体重は165、除脂肪体重は124、現在の薬剤はコーマディン、アテノロールベーター-ブロッカー、およびヒドロクロロチアジド利尿剤。患者Aはまた、店頭でベビーアスピリンも処方され、かつジェネリックの制酸薬シメチジンも服用している日常的に合計で5つの薬剤。その後コンピュータ102は、その患者にとって最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を決定するために、データベース108内に、たとえばルックアップテーブル、組み合わせバイオインフォマティクス、またはそのほかの医療-臨床情報システム集合的に、ルックアップテーブルと呼ぶの形でストアされているとすることができる参照情報114に、受け取った患者情報110のそれぞれのカテゴリについてアクセスし、その受け取った患者情報110と、あらかじめストア済みの参照情報114とを相関させることができる。たとえばルックアップテーブルは、コーマディン、アテノロール、ヒドロクロロチアジド、ベビーアスピリン、およびシメチジンの医薬物質-医薬物質相互作用効果に関係するあらかじめストア済みの参照情報114を有することができる。ルックアップテーブルは、たとえば、特定の医薬物質が組み合わされるか、または一緒に服用されたときに相加効果または相殺効果を有することを示す参照情報114を含むことができる。それに加えてルックアップテーブルは、最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および特定の医薬物質の投薬量が、部分的に、患者の年齢、体重、性別、BMI、遺伝的体質、腎臓機能、肝臓機能、および/または患者情報110の任意のそのほかのカテゴリに依存することを示す特定の参照情報114を含むことができる。この場合においてコンピュータ102は、BMIが20であり、速い代謝レートを伴う59歳の男性の患者についての組み合わせとして、処方される医薬物質の最適な選択、組み合わせ、および投薬量を予測することができる。同様に、ルックアップテーブルは、ここにリストされている患者情報110の任意のカテゴリはもとより、そのほかの、患者のための適切な医薬物質投薬量を予測する上で有用となり得る患者情報についての参照情報114を含むことができる。たとえば、ルックアップテーブルは、凝固測定に関係する参照情報114たとえば、プロトロンビン時間PTおよび/または部分トロンボプラスチン時間PTTおよびSNP遺伝子プロファイル、または完全ゲノムシーケンス情報を含むことができる。したがって、患者Aのための最適投薬量を、これらのファクタをはじめ、前述した患者情報に基づいて予測することができる。1つの実施態様においては、ルックアップテーブル内にストアされている情報のカテゴリのそれぞれに異なる重み付け値を与えることができる。たとえば、医薬物質-医薬物質相互作用情報は、人の身長についての情報より、最適な医薬物質の組み合わせの予測においてより多くの関連性を有すると見てよい。したがって、医薬物質-医薬物質相互作用情報には、身長情報に割り当てられるより大きな重みを割り当てることができ、プロセッサ104は、最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を予測するときにそれを考慮に入れることになる。特定の患者についての予測された最適な医薬物質の組み合わせは、コンピュータ102から表示器120に向けて出力することができる。その種の実施態様においては、治療の専門家たとえば、内科医、ナース-プラクティショナ、またはそのほかの処方専門家が、その後、予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を見ることができ、続いてその患者についての予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量の処方、承認、修正、またはそのほかの変更を行なうことができる。現場実務者は、その予測された医薬物質の選択、用量、および組み合わせの情報を与えた患者情報110および/または参照情報114のソースたとえば、臨床的なガイドライン、データセット、証拠、測定されたデータ等を、オプションとして、より深く調べることができる。予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量が基礎を置く患者情報110および/または参照情報114は、表示器120に出力することができる。たとえば、プロセッサ104が、その特定の患者のSLCO1B1遺伝子変異体に基づいて、コレステロールを下げるスタチンの用量および選択をYYYから予測された最適な医薬物質ZZZに変更することを推奨した場合に、現場実務者は、たとえば、表示器120に提供されるところの遺伝子情報をはじめ、その特定の予測をサポートする要約または完全な主要文献ならびに発表およびそのほかの証拠を含んでいることがある参照情報114にアクセスすることができる。たとえば、非特許文献5を参照されたい。受け取った患者情報110およびそのほかの関連情報に基づいて最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を予測するためのそのほかのテクニックを本発明とともに使用してもよい。それらには、システム生物学およびシステム医療の方法を含めることができる。たとえば、本発明のシステムおよび方法の中で周知の人工知能AIシステム、テクニック、およびアルゴリズムを適合させて使用し、最適な医薬物質の組み合わせおよび投薬量を予測することができる。これは、推論エンジンの形式とすることができる。同様に、本発明のシステムおよび方法の中で周知のサーチおよび最適化方法論、統計的学習法、人工ニューラルネットワークおよびコントロールロジックシステム、テクニックおよびアルゴリズムを適合させて使用し、最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を予測することができる。タングTangほかの特許文献1は、参照によってそれのすべてがこれに援用されるが、ニューラルネットワーク医薬物質推定を提供し、本発明のシステムとともにそれの原理を利用して最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を予測することができる。多様な種々のソースからの広汎かつ殆ど無制限の多様な参照情報114任意形式で構造化されるか、または構造化されずに存在し得るは、コンピュータ102によってアクセスされ、患者情報110とともに、最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を予測するべく利用することができる。参照情報114は、データベース形式で存在することができ、ダウンロードしてデータベース106内にストアすること、および/またはインターネット等のネットワークにわたって別々の場所に分散させ、ストアすることができる別々の情報断片として存在することができる。参照情報114は、たとえば、天候たとえば、喘息のためや花粉量に関係する情報、疾病管理センタCDCの情報、医療診断および統計情報、薬理ゲノミクスデータベース、用量計算機、食品医薬品局FDAからの情報、および任意のそのほかの、医薬物質に対する人の反応に影響を与える可能性のある情報を含むことができる。プロセッサ104は、したがって、患者情報110および参照情報114にアクセスし、医薬品の最適な選択、組み合わせ、および投薬量を、AIまたはそのほかのインテリジェントコンピュータ方法およびアルゴリズムを利用して予測することができる。さらにまた、参照情報は、たとえば外部の測定デバイス112によって直接測定することができる患者フィードバック情報たとえば、副作用情報、生理学的反応、心拍数、血圧、血糖値、睡眠持続時間および睡眠の質の測度、症候的軽減たとえば、頭痛等を含むことができる。患者情報110は、患者によって報告される主観的な患者のフィードバックデータを含むことができる。たとえば、患者情報110は、患者が報告した、頭痛、胃痛、いらいら、エネルギのレベル、ムード、睡眠の質、または任意のそのほかの報告された症候または徴候に関係する情報を含むことができる。患者のフィードバック情報は、AIまたはインテリジェントコンピュータが学習し、それが予測した最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を改善することを可能にする。さらにまた、予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量は、特定の患者の電子医療記録EMR130または、個別の薬局またはいくつかの薬局または薬局データベース150に送信することができ、そこにそれをストアすることができる。患者情報110、外部の測定デバイス112、参照情報114、EMR130、および/またはデータベース150は、周知の通信プロトコルを利用し、任意の周知の通信ネットワークまたはシステムを介してコンピュータ102に伝えることができる。それに加えて、システム100は、これらの情報はもとより、ネットワーク-アクセス可能なクラウドソースからの、またはそのほかの形の人口ベースの情報のソースのいずれかからのフィードバックを利用して学習すること、および最適な治療的介在またはプロトコル、医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量をより正確に予測するか、または提案することができる。たとえばEMR130は、特定のSNPを有する多くの患者が、特定の薬剤または薬剤の組み合わせに対して高い発生率で1つまたは複数の副作用も経験していることを示す情報を含むことができる。その種の場合においては、この情報をコンピュータ102に伝えることができる。コンピュータ102プロセッサ104を含むは、その後、この情報に基づいて学習し、したがって、EMR130から受け取った情報を用いてデータベース108および/または参照情報114を更新することができる。この態様においては、プロセッサ104が、さらに最適予測を、EMR130内の情報たとえば、特定のSNPを有している患者は、特定の薬剤または薬剤の組み合わせに対する副作用の発生率が高いという情報に基づいて行なうことができる。別の実施態様においては、予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を、医薬物質生産デバイス140に直接出力することができ、その後それが、その特定の患者のために予測された最適な組み合わせ医薬物質を自動的に生産することができる。医薬物質生産デバイス140は、たとえば中央の医薬物質生産施設、地方の薬局、看護ホーム、住宅内の患者の場所、または任意のそのほかの場所に置くことができる。コンピュータ102は、医薬物質生産デバイス140内に組み込んでもよく、あるいは図1に示されているとおり、デバイス140の外に配置してもよい。コンピュータ102は、医薬物質生産デバイス140および/または患者の電子医療記録130と、デバイス間の通信を可能にする多くの有線または無線ネットワークを介して達成することができ、それにはローカルエリアネットワークLAN、ワイドエリアネットワークWAN、インターネット、無線LAN、Wi-Fi、モバイルデバイスネットワーク、IEEE802.11、GSM登録商標、GPRS、UMTS、WMAN、BWALMDS、WiMAX、AIDAAS、およびHiperMAN、3Gおよび4G通信プロトコル、ブルートゥースBluetooth登録商標、またはそのほかの、当業者に周知の任意のその他のネットワークアレンジメントおよび/またはプロトコルが含まれる。さらにまた、モジュール、データベース、デバイス、およびこれらの類の間において伝達される、ここに提供されているところの情報は、暗号化されて、HIPPAまたは類似の地域のプライバシーガイドライン、規則、および要件に完全に従ったプライベートかつ安全な態様で送信することができる。別の実施態様においては、予測された最適な医薬物質のタイミングおよび投薬量を医薬物質計量分配デバイスに対して直接出力することができ、続いてそれが、すでにポータブル式、またはポータブル式でないディスペンサ内に入れられている特定の薬剤を、もっとも適切なタイミングにおいて特定の患者のために望ましい医薬物質1つまたは複数を自動的にリリースするか、または計量分配するか、または患者に通知する手段を介してそれを通知する。図2のフロー図に示されているとおり、プロセッサ104は、特定の患者のための最適な組み合わせ医薬物質を構成する多数の成分医薬物質のそれぞれの最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を予測することができる。任意数の医薬物質たとえば、図2の例においては医薬物質1乃至5を、限定ではないが特定の時点および治療コースにおいて、特定の患者を治療するために組み合わされるべき最適医薬物質として選択入力ブロック210においてすることができる。これらの医薬物質は、ここに述べられているプロセスを通じて、すなわち受け取った患者情報に基づいて最適な医薬物質の選択および組み合わせを予測するプロセッサによって選択することができる。その代替として、これらの医薬物質が、処方医療専門家によって選択され、コンピュータ102に入力されることもある。プロセッサ104は、選択された複数の医薬物質を受け取った後、組み合わされるべき各成分医薬物質の最適投薬量をブロック220において予測する。関連分野において一般に知られているとおり、医薬物質は、しばしばほかの医薬物質と相互作用し、それによって効果の増強、効果の減少、または副作用をもたらす。さらにまた、食餌、体重、肝臓機能、腎臓機能、遺伝的属性、または任意のそのほかの、前述したとおりの患者情報110といった患者独特の生理学的特性および健康特性が、所定の医薬物質および/または医薬物質の組み合わせおよびそのほかの治療法に対するその特定の患者の反応のしかたに影響を及ぼすことがある。プロセッサ104は、選択された組み合わせの中の各成分医薬物質についての最適投薬量を、患者情報110および/または参照情報114に基づき、たとえば図1に関して前述したとおりに、予測することになる。各成分について予測された最適投薬量1つまたは複数は、その後、医薬物質生産デバイスに対して出力ブロック230において出力され、それにおいてそれが、予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を有する1つまたは複数の組み合わせ医薬物質に組み合わされる。図3は、この開示の実施態様による組み合わせ医薬物質生産デバイス300を示したブロック図を図解している。図1に関して前述したとおり、デバイス300は、プロセッサ104から直接、特定の患者についての予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を受け取るか、または認可プロバイダから医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を受け取ることができる。たとえば、デバイス300は、プロセッサ104図1から、最適な医薬物質の組み合わせに関係する情報を受け取るコントローラ302を含むことができる。コントローラ302は、デバイス300に、プロセッサ104から受け取った情報に基づいて予測された医薬物質の組み合わせを生産させるコントロール回路を含むことができる。それに加えて、またはそれの代替として、医薬物質生産デバイス300は、マニュアル入力された情報に基づいて医薬物質の組み合わせおよび投薬量を生産することができる。入力は、その患者のための臨床医、現場の健康実務者、または任意の認可プロバイダによって提供されることもある。たとえばコントローラ302は、ユーザ入力情報との通信を介して、たとえばI/Oインターフェースおよび外部または内部のコンピュータを通じて、生産する特定の医薬物質の組み合わせを受け取ることができる。1つの実施態様においては、デバイス300が、電子フォーマットで提供することができる特定の患者の処方済みの薬剤リストから直接入力された情報に基づいて医薬物質の組み合わせおよび投薬量を生産することができる。医薬物質生産デバイス300は、プロセッサ104から、またはプロバイダから、予測された最適な、またはそのほかの形で所望の/処方された医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を受け取る。医薬物質生産デバイス300は、受け取った最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量に基づいて、医薬物質を生産する。図3に示されているとおり、医薬物質生産デバイス300は、それぞれ、医薬物質1、2、3を入れている複数の医薬物質カートリッジ310a、310b、310cを含むことができる。デバイス300は、3つの医薬物質カートリッジ310a、310b、310cを含むとして図示されているが、それより多い、または少ない医薬物質カートリッジを、ここで述べている医薬物質生産デバイスとともに使用することができる。カートリッジ310は、デバイス300内に取り外し可能に挿入することができる。それぞれのカートリッジは、それぞれのディスペンサ312に結合される。各ディスペンサ312にはバルブ314が配置されており、バルブが開かれると、それぞれのカートリッジ310から医薬物質が計量分配されることが可能になる。バルブは、各ディスペンサ312を通過する医薬物質の量を測定するためのメータを含むことができる。メータは、体積、重量、または任意のそのほかの量の測定単位で医薬物質の測定を行なうことができる。たとえば、実施態様においては、メータが、実質的に等しくサイズ設定された既知の量の単位の医薬物質の数を、それがバルブを通過するときに、たとえば、多様なベンダから商的に入手可能な光学式粒子カウンタを使用してカウントする。予測された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を医薬物質組み合わせデバイス300が受け取ると、デバイス300は、各医薬物質たとえば、医薬物質1乃至3の適切な用量が、それぞれの医薬物質ディスペンサ312を通過することを、たとえばそれぞれのバルブ314を開くことによって可能にし、複数の医薬物質からなる医薬品を生産する。医薬物質カートリッジ314は、粉末、固体、および液体の形式を含めた任意形式の医薬物質を入れることができる。1つの実施態様においては、医薬物質をマイクロタブレット、すなわち小さい、等しいサイズに設定された用量の特定の医薬物質とすることができ、各マイクロタブレットは、既知の投薬量の医薬物質を有する。マイクロタブレットは、概して球形の形状とすることができ、多様な態様で、たとえば医薬物質のフリーズドライを行ない、その後、摂取可能なコラーゲンまたはそのほかの消化可能なバイオマトリクスのコーティングを適用することによって製造することができる。それぞれの異なるマイクロタブレットのコーティングは、オプションとして異なる色たとえば、識別のために、人間の目に対して可視または不可視を変化させたパターンたとえば、スポット、ストライプ、またはそのほかの、各マイクロタブレットを差別化する方法を有することができる。これは、識別のためだけでなく、可能性としては、構成済みの多成分ポリピルの成分の決定および確認を行なう検証および規制段階においても役立つことになるであろう。コーティングは、さらにまた、それぞれの所望の医薬物質成分について、差次的な医薬物質リリースすなわち、ゆっくりした/引き延ばされたリリース形式またはそのほかの形で、同一の組み合わせポリピル内のほかの成分と異なるか、または類似の医薬物質成分の薬物動態および分布を変化させることを可能にするために明確に定式化することができる。コーティングは、さらにまた、異なる特性たとえば、pHの医薬物質が、医薬物質成分の相互作用を伴うことなく位置的に近い関係にあることを可能にするべく定式化することができる。医薬物質生産デバイス300は、さらに、デバイスを通って医薬物質キャリア330を運ぶコンベア320またはフィーダを含むことができる。医薬物質キャリア330は、医薬物質が液体、固体、または粉体形式のいずれであるかによらず、それのための周知の任意タイプのキャリアまたはパッケージとすることができる。図3に示されているとおり、医薬物質キャリア330は、ゼラチンカプセルとすることができる。キャリア330が矢印の方向に運ばれるに従って、第1の医薬物質310aすなわち、医薬物質1のためのディスペンサの下の位置に到達する。予測されたか、または所望の投薬量の第1の医薬物質310aがキャリア330内に計量分配される。その後キャリア330は、次の医薬物質2のためのディスペンサまで運ばれ、それにおいては、予測された最適投薬量の第2の医薬物質310bをキャリア330内に計量分配することができる。キャリア330は、予測されたか、または所望の/処方された最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量に応じて、必要に応じた数のディスペンサのところに運ばれ、適切な投薬量の各医薬物質がキャリア330内に各ディスペンサから計量分配される。予測された医薬物質の組み合わせがキャリア330に充填された後は、それがキャリアシーラ340まで運ばれ、そこでキャリア330がシールされ、さらに任意の所望の刻印またはマーキングがキャリア330に提供される。刻印およびマーキングは、限定ではないが、患者の名前、イニシャル、またはそのほかの表示、キャリア/錠剤に意図されている服用/摂取されるべき日付/曜日、バーコード、QRコード登録商標、またはそのほかの、任意数の読み取りデバイスによって読み取ることが可能なコード化されたマーキングを含むことができる。たとえば、ジョンRスミスJohnR.Smithという名前の患者のための個別の錠剤上のプリントを、JohnR.Smith8/04/2012朝と読み取ることができるQRコード登録商標またはバーコードのデータを用いてエンコードすることができる。エンコードされたデータたとえば、バーコードまたはQRデータは、任意の周知の暗号化テクニックを使用して暗号化することができる。暗号化は、権限を与えられた人員だけが、暗号化された情報を読み取るために必要とされる鍵へのアクセスを有することから患者のプライバシを確保する。オプションとして、ほかの用量から、およびほかの個人の薬剤からの差別化がさらに可能となるように、処方医、患者、および/または介護者が、キャリア330の色、サイズ、および形状を選択して個別化することが可能である。オプションとして、RFIDタイプのマイクロチップ、またはそのほかの、薬剤の服薬遵守を追跡することが可能なセンサをキャリア330内に統合し、いつ薬剤が服用されたかについての遠隔モニタリングを行なうこと、および/または、たとえば病院または介護施設において、患者の、または住宅の出入り口またはベッドに組み込まれたRFIDマッチングシステムを通じて、薬剤が正しい患者または住宅に届けられていることの検証を行なうことができる。また、望ましい場合には、処方臨床医および患者が、特定の患者の特定の錠剤のカスタムサイズおよび形状、および色またはパターンのマーキングすなわち、形状、サイズ、色、パターンを選択することができ、たとえば小児科の患者は、ミッキーマウスの形状、サイズ、カラーリング、またはそのほかのマーキングを選択して個別化し、また類似した位置関係にあるほかのものとの差別化を行なうことができる。医薬物質生産デバイス300は、さらに、医薬物質キャリア330が、プロセッサ104によって予測されたとおりの、またはプロバイダ等によって入力されたとおりの正しい投薬量および医薬物質の組み合わせを含んでいることを検証する検証段350を含むことができる。検証段350は、医薬物質キャリア330のすべて、一部、またはランダムに選択された量の検証を行なうべく構成することができる。医薬物質キャリア330および/またはそれの内容物は、色、パターン、重量、体積の測定、および/または質量分光分析によって検証することができる。たとえば、検証段350は、カメラたとえば、CCD、赤外線等、フォトダイオード、質量分光分析計、または任意のそのほかの、医薬物質キャリア330および/またはその内容物の1つまたは複数の特性を測定するためのデバイスを含み、それによってキャリア330内の医薬物質の投薬量および組み合わせを検証することができる。検証段350は、測定された特性、または測定された特性を示す信号と、決定された医薬物質の組み合わせおよび投薬量に期待される特性または信号を比較するために、コントローラ302および/またはプロセッサ104と通信することができる。医薬物質生産デバイス300は、さらにスキャナ360を含むことができる。カートリッジ310には、バーコード、RFIDタグ、QRコード登録商標、または任意のそのほかの、カートリッジ310内に入れられている内容を伝えるための表示を提供することができる。スキャナ360は、カートリッジ310上に備えられた表示を読み取り、スキャンした情報をコントローラ302に伝える。スキャナ360によって読み取られたところのカートリッジ310内の内容物が決定済みの最適な医薬物質の組み合わせ内の成分医薬物質と一致しない場合たとえば、スキャナが読み取った医薬物質はx、y、およびzであったが、コントローラ302は、医薬物質x、y、およびaを含む決定済みの医薬物質の組み合わせを受け取っていた場合には、コントローラ302が、医薬物質生産デバイス300に医薬物質の組み合わせの生産を許可しないことになる。図4は、たとえば図3のデバイス300によって充填されるプロセスの間における多様な段階のカプセル330を示している。段階1においては、所望の投薬量の第1の医薬物質が医薬物質キャリア330内に計量分配される。ここに示されているとおり、医薬物質は、マイクロタブレットとして蓄積されており、それぞれの球形のマイクロタブレットは、特定の用量、たとえば1mgの医薬物質からなる。第1の医薬物質が医薬物質キャリア330内に計量分配されるとき、計量分配されるマイクロタブレットの数をメータがカウントし、計量分配される医薬物質の投薬量をそれによって決定して、所望の投薬量の医薬物質の計量分配が完了したときにバルブ314を閉じさせることができる。それの代替として、液体のキャリア内に医薬物質が入れられ、ピペットを介して、開いている半分のカプセル内に計量分配されること、または、たとえば特許文献2および特許文献3の中で記述されているような分解可能または可溶性のファブリック、ペーパー、またはポリマからなる多孔質の摂取可能な基材の上に計量分配されるといったことも可能性がある。段階2においては、所望の投薬量の第2の医薬物質が医薬物質キャリア330内に計量分配され、段階3においては、所望の投薬量の第3の医薬物質が医薬物質キャリア330内に計量分配される。段階4においては、所望の組み合わせ医薬物質を担持している医薬物質キャリア330が、シーラー340によってシールされる。シール済みの医薬物質キャリア330は、その後、オプションの検証段350に渡されることがある。1つの実施態様においては、1つのディスペンサ312から次のそれへと医薬物質キャリア330を運ぶのではなく、逆に医薬物質生産デバイス300が移動して、適切な投薬量の各医薬物質が医薬物質キャリア330の上または中に計量分配される間は医薬物質キャリア330を静止させたままとすることができるようにデバイス300が移動可能になっている。それの代替としては、図4Aに示されているとおり、液体または粉体とすることができる第1の医薬物質が第1のカプセル4内に装填され、段階1においてそのカプセルがシールされる。この後、段階2において、カプセル400にプレス嵌めまたは焼き嵌めされる半分のカプセルのシェル410内に第2の医薬物質を装填することができる。その後カプセルの上下が返され、段階3において、第2の半分のカプセルのシェル430内に第3の医薬物質が装填されて、たとえば参照によって内容がこれに援用されている特許文献4に従ってカプセル400にプレス嵌めまたは焼き嵌めされる。上記のシステムは、液体および固体の医薬物質を一緒に単一の用量にパッケージングし、しかもそれの中においてはいくつかの医薬物質が物理的なバリアによって分けられるといったことが可能になるという利点を有している。マルチ-コンパートメントカプセルは、たとえばニュージャージー州モンマスジャンクションのマイクロドースセラピューテクスMicroDoseTherapeutxからポリキャップPOLYCAPカプセルの商標の下に商的に入手可能である。図5は、各医薬物質カートリッジ510a乃至cのための計量分配チャンネル512a乃至cがすべて、医薬物質キャリア530上に医薬物質を計量分配する単一のチャンネル520にルーティングされる実施態様を図解している。この医薬物質生産デバイス500は、図3に示されている実施態様における場合と同様に、コントローラ、シーラー、検証段、および/またはスキャナを含むことができる。各医薬物質のためのバルブ514a乃至cは、計量分配されている各医薬物質が所望の量に到達するまでたとえば、それぞれのメータによって測定される連続的に開かれるか、または同時に開かれ、その時点においてそれぞれのバルブを閉じることができる。図3のデバイスに関して考察したとおり、コンベアを含めること、および/または医薬物質生産デバイス500を可動とすることができる。別の実施態様においては、図5に示されている実施態様における場合と同様に複数の医薬物質カートリッジが備えられるが、カートリッジのそれぞれからの医薬物質を、共通のファンネル内に直接計量分配することができ、そこから医薬物質キャリア内、またはそれの上に医薬物質が計量分配される。図6を参照すると、可能性のあるレフィルカートリッジの混同を回避するために、医薬物質生産デバイスは、特定の医薬物質カートリッジ310a乃至cだけが医薬物質生産デバイスに装填可能となるように、それぞれが一意的なカプラ620a乃至cを受け入れるための一意的なソケットを有するカートリッジ受け入れスロットを有することができる。異なる医薬物質に適応する必要があるとき、カートリッジ受け入れスロットを医薬物質生産デバイスから取り外して交換することができる。それに加えて、またはそれに代えて、カートリッジ310a乃至cのそれぞれに、一意的なマシン可読表示630a乃至cを備えることができる。表示630a乃至cは、文言からRFID/QRコード登録商標までにわたる多数の識別子、または各カートリッジを識別してカートリッジについてデバイス300に知らせるそのほかのラベルのいずれを含んでもよい。各カートリッジはたとえば、周知のプリンタデバイス内のインクカートリッジと同様に、成分の医薬物質レベルが低または空であるときにたとえば、有線、無線、またはそのほかの周知のネットワークを介して通信を行ない、それが取り付けられている医薬物質生産デバイスが、利用度に応じた適切なタイミングでレフィルを発注することを可能にするか、トリガするか、または備忘合図することができる。さらにカートリッジは、たとえば薬局または処方を行なった内科医のオフィスの場所に置かれたコンピュータに、レフィルを認可する時期、または利用度もしくは必要な変更を決定するべくデータを調べる時期が来たことをたとえば、有線、無線、またはそのほかの周知のネットワークを介して通知することができる。この開示によって提供される医薬物質キャリアは、任意の食物、液体、または食用に適した基材とすることができる。図7aに示されているとおり、医薬物質キャリアを棒状の簡便食品breakfastbar730とし、選択された組み合わせ医薬物質および投薬量をその棒状食品の上に計量分配することまたは、中に挿入することができる。医薬物質710a乃至cが計量分配された後は、棒状食品730の上に可食層たとえば、チョコレートまたはそのほかのフレーバ付きのモダリティを塗布してそれらの医薬物質を棒状食品730内にシールすることができる。それに代えて、図7bに示されているとおり、医薬物質キャリアを、ボトル745内に入れられた液体とすることができる。ボトルは、水、幼児用調整乳、スポーツ飲料、または任意のそのほかの飲用に適した液体とすることができる。所望の投薬量の医薬物質たとえば、マイクロタブレット形式のをキャップ735内に装填することができ、キャップ735内の医薬物質は、フィルムまたはそのほかの破ることができるシール737を備えてシールすることができる。所望の投薬量の医薬物質を入れたキャップ735を回してボトル745から外すときにフィルムまたはそのほかの破ることができるシール737に穴が空き、医薬物質が液体の中にリリースされる。医薬物質は、多様な成分/医薬物質を保持するキャップ/カートリッジ今日のコーヒーカートリッジに類似に計量分配することも可能であり、また液体の中または患者の手に直接計量分配するか、またはそのほかのオプションでトリガするべくコントロールすることが可能である。カートリッジおよび計量分配が望ましい患者のためにだけ生じるように、オプションとしてシステムをロックし、音声、パスワード、指紋、またはそのほかのバイオメトリクスによってトリガされたときに指定された患者に対してだけ利用可能になるものとすることができる。たとえば、しばしば濫用され、中毒のリスクたとえば、アヘン剤を伴う医薬物質のセッティングにおいては、その種のシステムが、所定の時間窓で計量分配される必要時鎮痛薬剤の数を堅固に追跡し、コントロールすることができる今日広く使用されている静脈内医薬物質患者自己管理鎮痛法PCAデバイスに類似。次に図8を参照すると、患者固有の最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を生産するためのシステム800のさらなる実施態様が図示されている。システム800は、前述の図1に示したとおりのプロセッサ104、メモリ106、およびデータベース108を有することができるコンピュータ102を含む。このシステムは、さらに、医薬物質生産デバイス840を含んでいる。最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および用量を予測するおよび/または、患者固有のフィードバックに基づいて、または外部の情報から最適化するための、ここに提供されているコンピュータ102は、患者固有の医薬物質を生産するために、任意の周知の医薬物質計量およびパッケージングデバイスとともに使用することができる。たとえば、それぞれその全体がこれに援用されているエイブラムスAbramsほかの特許文献5、特許文献6、特許文献7、特許文献8、特許文献9は、概して医薬物質の計量およびパッケージングのためのデバイスを開示している。さらにまた、全体がこれに援用されているフォトランドFotlandほかの特許文献10は、交番電界を使用して基材上に粒子を堆積させるための方法を開示しており、それの原理は、概して、この開示によって提供される患者固有の最適な医薬物質の組み合わせおよび投薬量を受け取る医薬物質生産デバイスにおいて使用することができる。図8に図示されている医薬物質生産デバイス840は、概して特許文献11の中に述べられており、エーロゾル作成要素820に供給する粉体医薬物質の供給源810を含み、そこで医薬物質の粉体粒子がエーロゾル化される。粒子は、その後、830においてイオン化することができる。電荷キャリア表面890が、表面荷電ステーション850を通って回転し、そこでそれが、キャリア表面のあらかじめ決定済みのエリア890a上にあらかじめ決定済みの電荷静電画像を拾う。荷電された表面890aは、続いてステップ855を通過し、そこで粉体医薬物質が、キャリア表面によって運ばれている電荷を中和するに充分な量でキャリア表面上に堆積される。このあらかじめ決定済みの量の粉体は、その後、パッケージング材料870内に粉体を放出する放出デバイス860を通過する。あらかじめ決定済みの量の粉体が入ったパッケージング材料870は、その後880においてシールすることができる。図8に示されている本発明の実施態様においては、医薬物質生産デバイス840がプロセッサ104と通信する。プロセッサ104は、最適な医薬物質の投薬量を、この開示全体を通じて述べられているとおり、患者情報およびオプションとして生理学的、主観的、および客観的フィードバックに基づいて推測する。最適な医薬物質の投薬量を決定した後、プロセッサが信号を表面荷電ステーション850に送り、その信号によって表面荷電ステーションが、855においてあらかじめ決定済みの最適な医薬物質の投薬量がキャリア表面上に堆積されるように、適切な表面エリアの上に静電電荷または画像を印加する。図8に図示されているとおり、粉体医薬物質は、パッケージング内に放出され、その後それがシールされる。しかしながら、別の実施態様においては、開いたカプセル内、またはそのほかの医薬物質キャリア内に粉体を放出し、その後それをシールすることができる。この開示によって提供される医薬物質生産システムおよびデバイスは、内科医のオフィス、中央の薬局、外来患者用の薬局、病院、看護ホーム、またはそのほかの臨床セッティング、または患者の家に配置することができる。それらは、オプションとしてモバイルとし、患者とともに移動するようにできる。この開示全体を通じて述べられているところの医薬物質の組み合わせを構成する成分医薬物質は、限定ではないが次に示すものを含むことができる:すなわち、アスピリン;スタチンおよびコレステロール低下剤;任意クラスの抗高血圧剤;ベーター-ブロッカー;カルシウムチャンネルブロッカー;ACE阻害薬;アヘン剤;抗生物質、抗ウイルス薬;マルチビタミン/ミネラル;アミノ酸;カルシウム/ビタミンD;ビタミンK;DHEA;オメガ3;モノクローナル抗体、生物製剤、RNA類似生成物すなわち、RNAi;任意の処方医薬物質;任意の非処方医薬物質;店頭医薬物質;ジェネリックおよび非ジェネリック医薬物質;魚油;関節健康補助食品;栄養剤および/またはグリーン栄養補助食品野菜、草、果実等からの抽出物等。それに加えて、ここで述べている組み合わせ医薬品は、任意の形式で構成することができる。組み合わせ医薬品は、たとえば、噛むことができるタブレット、ジェルたとえば、子供のグミタイプの製剤形態、チョコレート製剤形態、ウエハース、および/または飲料の中に統合することができる。さらにまた、組み合わせ医薬品は、個人に合わせた、水、ジュース、または任意のそのほかの飲料に添加できる配合医薬品のパケットとしてパッケージ化することができる。ここで提供されているところの組み合わせ医薬品は、錠剤、タブレット、トローチ、舌下トローチまたはロゼンジ、ロリポップ、スプレー、座薬、溶液、注射用静脈または筋肉注射配合物、点眼滴、または皮膚を通じて吸収されることが可能な経皮ジェルまたはクリームまたはパッチの形式を取ることができる。1つの実施態様においては、組み合わせ医薬品を、特定の医薬物質を特定の時にまたは特定のタイミングパターンに基づいてリリースするべくプログラムすることができる標準またはオプションのプログラマブル経皮パッチとして提供することができる。図9は、医薬品の経皮引き渡しのための個別化されたパッチ900を図解している。パッチ900は、少なくとも1つの医薬物質930を含み、オプションとして複数の医薬物質930を含むことができる。医薬物質930は、ここに提供されているいずれかのシステムおよび方法を利用してパッチ上にプリントするか、または堆積すること、または任意の周知の方法を使用してパッチ上に引き渡すことができる。医薬物質930は、パッチ自体の中に含まれるようにパッチ900内に吸収させるか、またはそれらを、各医薬品930の間はもとより、医薬物質930とパッチ900の間の境界を画定するポケットまたはパウチの中に入れることもできる。さらにコンピュータ904またはプロセッサをはじめ、プロセッサと各医薬物質コンパートメントの間の回路が、パウチとともに含められる。コンピュータ904は、パッチ900からの医薬物質930のリリースをコントロールする。コントロールは、コンピュータ904と各医薬物質コンパートメントの間の、たとえば有線または無線通信によって達成される。コンピュータ904が特定の医薬物質コンパートメントに、決定済みの量のその特定の医薬物質のリリースを指示したときは、そのコンパートメントが、任意の周知の経皮パッチ引き渡しテクニックによって医薬物質をリリースすることができる。1つの実施態様においては、パッチが、電気的に付勢される伸張可能な材料からなり、その結果、コンピュータ904からの電気信号の受信時に、特定の医薬物質コンパートメントが伸張され、それによって正確な、あらかじめ決定済みの投薬量の医薬物質930がリリースされる。コンピュータ904は、さらに、この開示の全体を通じて述べられているとおり、最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を予測するべく構成することもできる。その種の構成においては、コンピュータ904が、予測された最適解決策に基づいて医薬物質930のリリースをコントロールすることができる。さらにまたコンピュータ904は、任意の外部デバイスと通信することができる。たとえば、コンピュータは、この開示の中で述べられているとおり、外部の測定デバイスと通信することができ、さらに、患者情報および/または参照情報を受け取るべく構成されることをはじめ、患者のEMR、薬局、および/または表示器と通信するべく構成されるといったこともできる。図10は、特定の患者のための最適組み合わせ医薬品を予測する方法を図解したフローチャートである。注意されるものとするが、当業者であれば理解することになるとおり、このフローチャート内の任意のプロセス記述またはブロックは、プロセス内の特定の論理機能を実装するための1つまたは複数のインストラクションを含むモジュール、セグメント、コードの部分、またはステップを表わしていること、および、ここに示されているか、または考察されている順序とは、実質的に同時または逆の順序も含めて、異なる順序で機能が実行される代替実装はこの開示の範囲内に含まれることが理解される必要がある。ブロック1001に図示されているとおり、プロセッサは、特定の患者についての患者情報を受け取る。患者情報は、次に挙げる内容のうちの1つまたは複数に関係する情報を含むことができる:すなわち、体重;年齢;性別;肥満指数;代謝;腎臓機能;肝臓酵素;薬物動態;疾病に関するリスクファクタ;現在の薬剤;そのほかの薬剤;そのほかのミネラル/ビタミン/栄養補助食品、1つまたは複数の薬剤に対する以前の副作用の履歴;部分的または完全なゲノムSNPスクリーニングデータ;薬理ゲノミクスおよび/または遺伝薬理学プロファイルの分析;医薬物質-医薬物質相互作用の情報;医薬物質-食餌相互作用の情報;全体または部分的ゲノム解析;ビタミン欠乏症;食餌;薬物アレルギおよび/または過敏性;環境性、トキシン、またはそのほかのアレルギ履歴;バイオマーカー情報;人口情報;患者の医療履歴;診断情報;および、組織発現プロファイリング。バイオマーカー情報は、患者の血液、尿、汗、唾液、身体組織、バイオプシー、または体液から獲得される情報を含むことができる。患者情報のいくつかは、患者情報の少なくとも1つの要素を測定する外部の、摂取されるか、または移植される測定デバイスから受け取られることがある。さらにまた、プロセッサは、参照情報および/または患者のフィードバック情報を受け取ることがあり、それについては、たとえば図1に関してここで述べたとおりである。情報は、任意のネットワーク-アクセス可能なコンピュータデバイス、データベース、サーバ、さらには複数の患者から収集されたクラウドソースたとえば、大規模健康管理システム内の情報を含めた多様なソースから受け取られ、予測に伝えることができる。その種のフィードバックループは、システムに供給された新しい情報の各断片を用いて、システムプロセッサを含むが学習すること、およびより多くの情報が与えられた、より正確な予測を行なうことを可能にする。ブロック1002においては、プロセッサが、その患者のための最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を、受け取った患者情報をはじめ、受け取った参照情報および/またはフィードバック情報に基づいて予測する。最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量は、さらに、上で述べたとおりに天候たとえば、喘息のためや花粉量に関係する情報、疾病管理センタCDCの情報、医療診断および統計情報、用量計算機、食品医薬品局FDAからの情報、および任意のそのほかの、医薬物質に対する人の反応に影響を与える可能性のある情報を含むことができる参照情報に基づいて予測されることがある。プロセッサは、最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量家庭で印刷させるか、または夜中のうちに中央の薬局に輸送することなどの可能性があるを、たとえば、受け取った患者情報と、患者情報を種々の医薬物質の最適投薬量に関係付けるデータベース内にストアされた参照情報を比較することによって予測することができる。それに加えて、またはそれに代えて、プロセッサは、最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を、AIまたはそのほかのインテリジェントコンピュータ方法およびアルゴリズムを利用して予測することができる。さらにまた、参照情報は、たとえば図1に関してここで前述したとおり、外部の測定デバイスによって直接測定することができる患者フィードバック情報を含むことができる。患者のフィードバック情報は、AIまたはインテリジェントコンピュータが学習し、それが予測した最適な医薬物質の選択、組み合わせ、および投薬量を改善することを可能にする。ブロック1003においては、プロセッサが、決定した最適な医薬物質の選択、用量、および組み合わせを出力する。この出力は、患者の電子医療記録、表示器、および/または医薬物質生産デバイスに向けることができる。例例:心筋梗塞後の個別化されたポリピルの利用例として述べるが、急性心筋梗塞AMIの後に続く今日の介護の標準は、以下の内容を伴った医学的処置を含む。1.アスピリン、クロピドグレル、ベーター-ブロッカー、スタチン、ACE阻害薬心筋梗塞から1年後の治療。発明者らは、毎年、住民100万人当たり少なくとも1000人の患者が、この組み合わせで服用していると見積もっている。2.アスピリン、ベーター-ブロッカー、スタチン、ACE阻害薬終生の治療。2002年のアメリカンカレッジオブカーディオロジィ/アメリカンハートアソシエーションThe2002AmericanCollegeofCardiology/AmericanHeartAssociationのアンギーナおよび非STセグメント心筋梗塞の管理のためのガイドライン、および2004年のSTセグメント心筋梗塞のためのガイドラインは、次の4つの臨床クラスの医薬物質の長期投与に優先度を割り当てている:すなわち、抗血小板物質剤、特にアスピリンおよびクロピドグレル、ベーター-ブロッカー、アンジオテンシン変換酵素阻害薬、およびスタチンPMID17701334。合衆国内では毎年、概略で120万件の急性心筋梗塞AMIが発生し、その結果として180,000人の死亡がもたらされているPMID17922172。このことは、住民100万人当たり、ほぼ4000件のAMIが存在することを意味する。多くの臨床的要因たとえば、薬剤に対するアレルギ、肝臓/腎臓の機能、医薬物質-医薬物質相互作用、心臓脈管系の機能、および遺伝的要因--もっとも顕著には、薬理ゲノミクスに関係する要因--が医薬物質の選択に影響を与える。多様な患者属性は、適切に適用されるのであれば、個別の患者に基づく用量の最適化に利用することが可能である。個別化されたポリピルの利点は次のとおりである。●個別の遺伝子型に基づいた医薬物質の最適選択--より良好な治療、より少ない有害な医薬物質の作用●1つの錠剤が5つの異なる医薬物質を伴う--薬物療法に対するより良好な固守。連帯的に、これらの要因が、治療を有意に向上させ、治療を受けている各患者のための多額の金額の節約となることは非常に有望である。AMIに続く個別化されたポリピルに関連付けされる遺伝的要因aクロピドグレルの有効性およびCYP2C19クロピドグレルは、抗血小板物質医薬物質である。主としてこれは、経皮的冠動脈インターベンションの後にステント血栓症のディセーブルのために使用される。これは、プロドラッグの形式であり、したがって、それが働くためにはCYP2C19によって活性化される必要がある。CYP2C19の代謝活性が非常に高い者UMは、通常のクロピドグレル用量を服用した場合に出血のリスクがより高くなるため、それらの者については半分の用量が適切である。それとは逆に、代謝活性欠損者PMおよび中間的な代謝活性を有する者IMは、クロピドグレルを活性化する能力があまりない障害性の酵素を有している。それらの者のステント血栓症のリスクはより高い。それらの者は、CYP2C19によって代謝されない代替医薬物質たとえば、プラスグレルを服用する必要がある。これらの治療の修正があれば、抗血小板物質を服用している1000人の患者当たり50,000ドルと見積もられる費用、また10人と見積もられる出血および血栓塞栓症に起因する死亡が防止される。bベーター-ブロッカーいくつかのベーター-ブロッカー、特にメトプロロールおよびカルベジロールに対する反応は、CYP2D6酵素によって影響を受ける。CYP2D6の代謝活性欠損者は、心筋梗塞の引き金となり得る徐脈の可能性を増加させる。CYP2D6のPMには、CYP2D6酵素に依存しないベーター-ブロッカーまたはアテノロールを、より低い用量で使用する必要があるPMID18784654。cスタチンスタチンの主な有害作用はミオパシーである。アトルバスタチンおよび、特にシンバスタチンは、SLCO1B1遺伝子内における遺伝子多型によって影響を受ける。2の者はマイナーホモ接合体であり、一般的なホモ接合体と比較して17倍高いミオパシーの可能性を有し、一方、ヘテロ接合体は、4乃至5倍高いミオパシーの可能性を有する。より高い可能性を伴う患者は、ほかのスタチンロスバスタチン、フルバスタチンを服用すれば、これらのリスクを最小化することができる。dACE阻害薬3つのSNPが、ペリンドプリル反応に影響を与えることが研究によって示された。25の者が、3またはそれより多くの変異体アレルを保有しており、ペリンドプリルを用いた治療の恩典が得られない。それらの者がほかの医薬物質を服用すれば、心臓脈管系疾患を防止するより高い恩典を有し得る可能性がある。発明者らの経済的分析から、クロピドグレル治療に先行する遺伝子型決定がコスト効果的であることが明らかにされた。ほかの医薬物質および治療の選択に影響を及ぼす追加のSNPのための遺伝子型決定のコストは、実質的により高いものとはならず、むしろ患者および健康管理負担者のための恩典が実質的により高いものとなる。より良好な固守の効果心臓脈管系医薬物質への固守が、同時に処方される医薬物質の数とともに下がることが研究によって明らかにされた非特許文献6。すべての医薬物質が単一のポリピルに組み合わされた場合には、服薬遵守がより高くなる可能性がある。それに加えて、これらの医薬物質は、個人の遺伝的体質の背景に基づいた医薬物質の選択に起因して、有害な薬物反応がより少なくなる。有害な薬物反応は、医薬物質に対する固守が破られるありふれた原因であり、医薬物質が個人の遺伝的体質に基づいて選択されることから、有害な薬物反応の頻度がはるかに低くなる。したがって、発明者らは、ポリピルに対する固守は、理想値>80に近くなるであろうと見積もっている。研究PMID15908846によれば、固守が最適>80であれば、最適以下の固守20乃至39と比較して次に示すとおりの救命がもたらされることになる。別の研究PMID16603580では、致命的でない心筋梗塞の後に医薬物質を服用していない患者の生存率が、4つの医薬物質アスピリン、ACE阻害薬、ベーター-ブロッカー、およびスタチンを服用している患者より有意に低いことが明らかにされている。したがって、発明者らは、追加の医薬物質コストにもかかわらず、心臓脈管系ポリピルを頼る患者ごとに、毎年概略で1000ドルの節約が可能であると見積もっている。最初の年は、最適抗血小板物質クロピドグレル/プラスグレルの選択に起因して、遺伝子型決定のコストにも関わらず、経済的恩典がさらに高いものとなるであろう。処方されたアスピリン、スタチン、およびベーター-ブロッカーの継続を止めた心筋梗塞後の患者の死に至る可能性は、固守を維持している患者の3倍を超える。非固守の経済的影響もまた、厖大である。すべての薬物療法関連の入院の少なくとも3分の1は、薬物療法への不充分な固守によって引き起こされ、合衆国においてはそれらの事象単独で年間のコストが1,000億ドルに上ると見積もられているPMID18183470。心臓脈管系疾患のためのポリピルを頼る1000人の患者ごとに、最適の治療および、より少ない有害薬物反応、より高い固守に起因して約100万ドルの節約を得ることができる。本発明においては、それの精神および範囲から逸脱することなく、多様な変更を行なうことができる。たとえば、医薬物質は、液体形式または粉体形式であるとして説明されてきたが、オプションとして時間的にリリースされるコーティングを含むことができるマイクロカプセル化された形式、フリーズドライ、摂取可能なコラーゲン、またはそのほかの消化できるバイオマトリクスを含む多様な形式で医薬物質を提供することができる。医薬物質は、また、カプレットまたはタブレットを形成するべくまとめて固定されるプレス成形のタブレットまたはその類として形成することもできる。医薬物質は、患者の目片眼または両眼に点眼されるか、上に置かれるか、または近くに配置されるべく設計された、液体、ジェル、パッチ、またはそのほかの高速または持続的にリリースされる配合済みの成分とすることができる。また、参照によってこれに援用される付録Aの中に詳細に図解されているとおり、この開示は、連動して処方することができるそのほかの標準的な薬剤、たとえばプロプラエタリ/非ジェネリック錠剤とともに処方することができる、個別化された錠剤内の医薬物質/用量等々についての情報を臨床医/処方医が送信することを可能にする。この情報およびタイミング情報が、服薬遵守、固守の備忘合図が患者および/または介護者に提供されるように、患者に向けて電子的に、クラウド、ウェブ/WiFi等々を通じて、携帯電話またはタブレット等のデバイスへ、またはベッド脇またはバスルームのシンクの表示器またはデバイスまで送信され、それに、個別化された薬剤およびそのほかの薬剤をいつ、どのように服用するか、たとえば食物とともに服用すること等の情報を持たせる。これは、服薬遵守/固守の追跡を可能にし、固守に関するフィードバックを患者および介護者に与え、オプションとして、患者が子供の場合にはその母親に、その患者がいつ服用したか、または1つまたは複数の用量を服用しなかったかをリアルタイムでテキスト表示するか、またはそのほかの形で知らせることを可能にする。この追跡は、用量服用完了のマニュアル入力を介して、すなわちスマート-フォンのアプリケーションを介して、または特許文献12の中で述べられているような任意数の医療ディスペンサを介して行うことが可能であり、当該特許出願の内容は、参照によってこれに援用される。患者のデバイスまたは複数のデバイス上のアプリケーションは、ウェアラブル/外部デバイスの情報すなわち、バイタルサインまたは血糖値および主観的な症候および副作用の統合を可能にすることができる。これは、フィードバックがさらに、将来的な個人用または標準的な医薬物質レジメンの投与に情報を与えることを可能にする。また、臨床医が、経験的な、または一次的な投与の推奨とさえ異なるものとして、プログラムされた/反復的なスマート処方を行うことを選択できる。これは、臨床医が、たとえば、低い用量の血圧剤ベーター-ブロッカー等を処方し、実際の血圧測定値を追跡して、個別化された錠剤または標準的な錠剤の次のバージョンにおいてBP結果に基づいて反復することを可能にする。たとえば、夕刻のBPが目標を超えている場合には、錠剤が現場で作られるときに同時に、または中央の、または地方の薬局から次のバージョンが出荷されるか、または送られるときのいずれかにおいて、ベーター-ブロッカーまたは追加の抗高血圧薬の夕刻の用量をそのレジメンに追加することが可能である。これにおけるアイディアは、内科医等を何回も呼び出すことを取り除くオプションが存在するように、実際のスクリプト自体が滴定量を上げるか、または下げること、または多様なフィードバックに基づいて必要に応じて追加することを可能にする決定ツリー±AIである。この開示はまた、患者による服薬遵守および識見のフィードバックとともに、個別化された薬剤およびそのほかの薬剤の追跡を可能にするアプリケーションディスペンサへの接続のオプションを有し、患者の値BPS、グルコース、体重、睡眠情報等の定量化された個人型データを調べることを可能にする。付録Bは、異なる属性を有する5人の患者、およびそれぞれの医薬物質がどのように異なるかについて示している。強調しておくが、この個別化された医薬品を生産するためのシステムおよび方法の上記の実施態様は、可能な実装の例に過ぎず、本発明の明確な理解のために示されているに過ぎない。ここで述べているシステム、方法、およびデバイスの多くの異なる実施態様が、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、設計され、かつ/または製造される可能性はある。これらすべての、およびそのほかの修正ならびに変形は、この開示の範囲内に含まれ、以下の特許請求の範囲によって保護されることが意図されている。したがって、本発明の範囲は、付随する特許請求の範囲内に示されている場合を除き、限定されることは意図されていない。"