Медицинская система для диагностики патологии и / или исхода когнитивного заболевания

1. Медицинская система для прогнозирования патологии у субъекта, имеющего неопределенный когнитивный статус, содержащая:
компьютерную систему, выполненную с возможностью приема первых медицинских данных для субъекта и сконфигурированную, по меньшей мере частично, в виде обучающейся машины, обученной на вторых медицинских данных, причем компьютерная система способна использовать обученную обучающуюся машину для предсказания упомянутой патологии; и
дисплей для индикации предсказания,
причем первые медицинские данные не содержат данные, полученные посредством процедуры молекулярной визуализации на упомянутом субъекте, и вторые медицинские данные не содержат данные, полученные посредством одной или более процедур молекулярной визуализации.
2. Медицинская система по п. 1, в которой упомянутая патология относится к заболеванию или состоянию, связанному со снижением когнитивных способностей.
3. Медицинская система по п. 1, в которой упомянутая патология состоит в потере клеток мозга, вырабатывающих допамин.
4. Медицинская система по п. 1, в которой патология состоит в положительности бета-амилоида (А(3) в мозгу субъекта.
5. Медицинская система по п. 4, в которой первые медицинские данные содержат шкалу повседневной деятельности (ADL), воспроизведение обратной цифровой последовательности, шкалу логической памяти II 30 мин после рассказа, время (в секундах) части А теста прокладывания пути, образование, мужской пол, объем левого хвостатого ядра, объем правой миндалины мозга и объем правого хвостатого ядра.
6. Медицинская система по п. 4, в которой первые медицинские данные содержат возраст, пол, краткую шкалу оценки психического статуса (MMSE), клиническую рейтинговую шкалу деменции (CDR), клиническую рейтинговую шкалу деменции по сумме ячеек (CDR-SB), статус генетического тестирования АроЕ, объемы левого и правого отделов гиппокампа, парагиппокампа, миндалевидного тела, энторинальной коры, медиальной височной доли, прямой извилины, желудочков мозга и угловой извилины.
7. Медицинская система по п. 1, в которой клиническим исходом является быстрое развитие MCI.
8. Медицинская система по п. 7, в которой первые медицинские данные содержат шкалу ADL, краткую шкалу оценки психического статуса (MMSE), тест на скорость определения категорий - категория животных, составное стандартизованное относительное значение поглощения (SUVR) амилоида (варолиев мост) и объем гиппокампа.
9. Медицинская система по п. 1, в которой первые медицинские данные включают в себя результаты когнитивного тестирования субъекта.
10. Медицинская система по п. 1, в которой первые медицинские данные включают в себя возраст субъекта.
11. Медицинская система по п. 1, в которой первые медицинские данные включают в себя продолжительность получения образования субъектом, в годах.
12. Медицинская система по п. 1, в которой первые медицинские данные включают в себя результаты генетического тестирования АроЕ.
13. Медицинская система по п. 1, предназначенная для использования в способе прогнозирования патологии у субъекта, имеющего неопределенный когнитивный статус.
14. Медицинская система по п. 1, предназначенная для использования в способе прогнозирования клинического исхода у субъекта, имеющего неопределенный когнитивный статус.
15. Медицинская система по п. 1, в которой субъект представляет собой субъекта, который жалуется на ухудшение памяти (SMC) или страдает умеренным когнитивным нарушением (MCI) и обследуется по подозрению на наступление болезни Альцгеймера (AD).
16. Медицинская система по п. 1, в которой субъект имеет нормальные когнитивные способности.
17. Медицинская система для прогнозирования клинического исхода у субъекта, имеющего неопределенный когнитивный статус, причем система содержит:
компьютерную систему, выполненную с возможностью приема первых медицинских данных для субъекта и сконфигурированную, по меньшей мере частично, в виде первой обучающейся машины, обученной на вторых медицинских данных, и второй обучающейся машины, обученной на третьих медицинских данных, причем компьютерная система способна использовать первую обученную обучающуюся машину и вторую обучающуюся машину для предсказания патологии; и
дисплей для индикации предсказания,
причем первые медицинские данные содержат данные, полученные посредством процедуры молекулярной визуализации на субъекте, и первая обученная обучающаяся машина обучена, по меньшей мере частично, на данных, полученных посредством одной или более процедур молекулярной визуализации.
18. Медицинская система по п. 17, в которой субъект представляет собой субъекта, который жалуется на ухудшение памяти (SMC) или страдает умеренным когнитивным нарушением (MCI) и обследуется по подозрению на наступление болезни Альцгеймера (AD).
19. Медицинская система по п. 17, в которой предсказанием является предсказание развития у субъекта болезни Альцгеймера.
20. Медицинская система по п. 17, предназначенная для использования в способе прогнозирования патологии у субъекта, имеющего неопределенный когнитивный статус.
21. Медицинская система по п. 17, предназначенная для использования в способе прогнозирования клинического исхода у субъекта, имеющего неопределенный когнитивный статус.
22. Способ прогнозирования патологии у субъекта, имеющего неопределенный когнитивный статус, содержащий этапы, на которых:
собирают медицинские данные группы в электронную память для первой группы субъектов, имеющих известные исходы заболевания;
используют компьютерную систему, выполненную с возможностью приема медицинских данных субъекта для субъекта и содержащую обучающуюся машину, обученную на медицинских данных группы, причем компьютерная система способна использовать обученную обучающуюся машину для предсказания патологии, по меньшей мере частично, на основании медицинских данных субъекта; и
используют дисплей для индикации предсказания.
23. Способ прогнозирования клинического исхода у субъекта, имеющего неопределенный когнитивный статус, содержащий этапы, на которых:
собирают медицинские данные первой группы в электронную память для первой группы субъектов, имеющих известные исходы заболевания;
собирают медицинские данные второй группы в электронную память для второй группы субъектов, имеющих известные исходы заболевания;
используют компьютерную систему, выполненную с возможностью приема медицинских данных субъекта для субъекта и содержащую первую обучающуюся машину, обученную на медицинских данных первой группы, и вторую обучающуюся машину, обученную на медицинских данных второй группы, причем компьютерная система способна использовать первую и вторую обученные обучающиеся машины для предоставления предсказания клинического исхода, по меньшей мере частично, на основании медицинских данных субъекта; и
используют дисплей для индикации предсказания.
24. Способ по п. 23, в котором медицинские данные первой группы содержат типы данных, отличные от типов данных в медицинских данных второй группы.
25. Способ по п. 23, в котором медицинские данные первой группы содержат типы данных, по меньшей мере частично идентичные типам данных в медицинских данных второй группы.
26. Медицинская система для идентификации субъектов, которые подвержены риску развития болезни Альцгеймера (AD), содержащая:
компьютерную систему, выполненную с возможностью приема медицинских данных для одного или более субъектов, имеющих неизвестные исходы AD, и сконфигурированную, по меньшей мере частично, в виде первой обученной обучающейся машины, обеспечивающей первую индикацию, и второй обученной обучающейся машины, обеспечивающей вторую индикацию, и объединения первой и второй индикаций для предоставления идентификации субъектов, имеющих неизвестные исходы AD, которые подвержены риску развития AD в заданный период времени; и
дисплей для отображения упомянутой идентификации.
27. Медицинская система по п. 26, в которой первая индикация содержит вероятность того, что субъект является Аβ-положительным.
28. Медицинская система по п. 26, в которой вторая индикация содержит вероятность того, что умеренное когнитивное нарушение субъекта быстро прогрессирует.
29. Медицинская система по п. 26, в которой первая обученная обучающаяся машина и вторая обученная обучающаяся машина реализованы на одном и том же физическом оборудовании.
30. Медицинская система по п. 26, дополнительно содержащая электронную память для хранения медицинских данных и выполненную с возможностью предоставления медицинских данных компьютерной системе.
31. Медицинская система по п. 26, в которой медицинские данные содержат данные изображения in vivo, данные когнитивной и функциональной памяти и генетические данные.
32. Медицинская система по п. 31, в которой данные изображения in vivo содержат статус бета-амилоидной положительности, стандартизованные относительные значения поглощения (SUVR) или объемные данные Т1-взвешенных изображений магнитного резонанса (MR).
33. Медицинская система по п. 26, в которой медицинские данные содержат демографические данные и/или электронную медицинскую карту каждого субъекта.
34. Медицинская система по п. 26, в которой субъекты являются пациентами с умеренным когнитивным нарушением, а заданный период времени составляет 3 года или менее.
35. Медицинская система по п. 34, в которой заданный период времени составляет 2 года или менее.
36. Медицинская система по п. 26, в которой субъекты находятся под медицинским наблюдением, страдают умеренным когнитивным нарушением и болезнью Альцгеймера.
37. Медицинская система по п. 26, в которой первая индикация представляет собой вероятность того, что субъект является Аβ-положительным, вторая индикация представляет собой вероятность того, что умеренное когнитивное нарушение субъекта быстро прогрессирует, и компьютерная система выполнена с возможностью использования первой вероятности и второй вероятности для идентификации субъектов, которые подвержены риску развития AD в заданный период времени.
38. Способ идентификации субъектов, которые подвержены риску развития болезни Альцгеймера (AD), содержащий этапы, на которых:
собирают медицинские данные в хранимую электронную память для первой группы субъектов, имеющих известные исходы заболевания;
используют первую обученную обучающуюся машину и вторую обученную обучающуюся машину для идентификации субъектов, которые подвержены риску развития AD в заданный период времени; и
выбирают субъектов, которые подвержены риску развития AD в заданный период времени, для обследования по поводу AD.
39. Способ по п. 38, в котором медицинские данные содержат данные изображения in vivo, данные когнитивной и функциональной памяти и генетические данные.
40. Способ по п. 39, в котором данные изображения in vivo содержат статус амилоидной положительности, стандартизованные относительные значения поглощения (SUVR) или объемные данные Т1-взвешенных изображений магнитного резонанса (MR).
41. Способ по п. 38, в котором медицинские данные содержат демографические данные и/или электронную медицинскую карту каждого субъекта.
42. Способ по п. 38, в котором субъекты являются пациентами с умеренным когнитивным нарушением, а заданный период времени составляет 3 года или менее.
43. Способ по п. 42, в котором заданный период времени составляет 2 года или менее.
44. Способ по п. 38, в котором субъекты находятся под медицинским наблюдением, страдают умеренным когнитивным нарушением и болезнью Альцгеймера
45. Способ определения прогноза для пациента с болезнью Альцгеймера (AD), содержащий этапы, на которых:
вводят контрастный агент амилоидного белка пациенту в случае необходимости; визуализируют отложения амилоидного белка в мозгу пациента; и коррелируют визуализацию упомянутых амилоидных отложений в теле пациента, совместно с другими переменными, с использованием машинной обучаемой модели, обученной с помощью обучающего набора данных о пациентах с известными прогнозами в отношении AD.
46. Способ лечения пациента с болезнью Альцгеймера (AD), содержащий этапы, на которых:
сравнивают, на компьютере, данные визуализации и другие данные, полученные от пациента, с обучающим набором, содержащим данные визуализации и другие данные для пациентов с известными прогнозами в отношении AD, для классификации пациента в группу больных;
идентифицируют лекарственную терапию, в отношении которой известно, что она улучшает исходы AD пациента в упомянутой группе больных; и
лечат пациента идентифицированной лекарственной терапией.
47. Применение медицинских данных одного или более субъектов, имеющих неизвестные исходы болезни Альцгеймера (AD), для определения субъектов, имеющих риск развития AD, причем применение содержит подачу медицинских данных в компьютерную систему, сконфигурированную, по меньшей мере частично, в виде первой обученной обучающейся машины, обеспечивающей первую индикацию, и второй обученной обучающейся машины, обеспечивающей вторую индикацию, и объединения первой и второй индикаций для обеспечения идентификации тех субъектов, имеющих неизвестные исходы AD, которые подвержены риску развития AD в заданный период времени.
48. Медицинская система для классификации субъектов как страдающих умеренным когнитивным нарушением (MCI) или болезнью Альцгеймера (AD), причем система содержит:
компьютерную систему, выполненную с возможностью приема медицинских данных для одного или более субъектов, имеющих неизвестную классификацию в отношении MCI или AD, и сконфигурированную, по меньшей мере частично, в виде первой обученной обучающейся машины, обеспечивающей первую индикацию, и второй обученной обучающейся машины, обеспечивающей вторую индикацию, и объединения первой и второй индикаций для обеспечения идентификации субъектов, страдающих MCI, и субъектов, страдающих AD; и
дисплей для отображения полученной классификации.
49. Медицинская система по п. 48, в которой компьютерная система выполнена с возможностью обеспечения для субъектов, классифицированных как страдающие MCI, дополнительной классификации, указывающей, является ли MCI ранней стадией MCI или поздней стадией MCI.
50. Медицинская система для классификации субъектов как страдающих болезнью Альцгеймера (AD) или другой формой деменции, содержащая:
компьютерную систему, выполненную с возможностью приема медицинских данных для одного или более субъектов, имеющих неизвестную классификацию в отношении MCI или AD, и сконфигурированную, по меньшей мере частично, в виде первой обученной обучающейся машины, обеспечивающей первую индикацию, и второй обученной обучающейся машины, обеспечивающей вторую индикацию, и объединения первой и второй индикаций для предоставления идентификации субъектов с AD и субъектов с другой формой деменции; и
дисплей для отображения упомянутой идентификации.
51. Медицинская система для идентификации дополнительных показаний для лекарственного препарата, содержащая:
компьютерную систему, выполненную с возможностью приема медицинских данных для одного или более субъектов, принимающих лекарственный препарат, и сконфигурированную, по меньшей мере частично, в виде первой обученной обучающейся машины, обеспечивающей первую индикацию, и второй обученной обучающейся машины, обеспечивающей вторую индикацию, и объединения первой и второй индикаций для определения, может ли лекарственному препарату быть назначено показание в дополнение к существующему показанию; и
дисплей для отображения этого дополнительного показания.